基于可见性测度的城市安全性分析——以乌德勒支火车站区域为例

陈恩山 杨森琪 庄宇

同济大学建筑与城市规划学院

1 问题来源

长久以来，与建成环境可见性（Visibility）相关的概念在多个领域被广泛探讨。林奇通过“视线通廊”“视线入侵”[1]等概念，描述了城市景观作为视觉要素在感知城市形态方面的重要作用。而对于可见性的量化研究，始于1976年Benedict提出的“Isovist”视域模型，指从空间内一个点可见的空间区域[2]。该方法促进了之后多种定量空间感知分析方法的发展，多应用于建筑空间的测度。类似的视域量化概念有“Viewshed”，用以描述一个区域被周围空间可见的频率[3]。近年来，越来越多基于三维的分层级视觉分析方法与模型不断涌现，包括能够分析从街道到上层建筑每个层次的“多级Isovist”[4]和按照视觉要素等级顺序来评估建成环境的“空间开放度指数”（SOI）[5]。国内学者也基于GIS及其二次开发，提出多种定量评价视觉影像的方法[6-7]。

聚焦于城市研究领域，可见性与城市空间的多项品质有密切关联。国外已有研究探讨了可见性与开放空间视觉质量的影响[8]、视域在高密度复杂环境下的效用等[9]。国内则主要聚焦于视线走向与视觉要素在城市形态中的应用[10-11]，在建筑高度控制[12]、住区规划[13]、绿地规划[14]等方向提出策略引导。

在以上众多话题中，可见性与城市安全之间的联系一直受到国内外学者的重视。从20世纪中期开始，西方学界将目光转向通过物质空间的改进来减小城市中犯罪事件的发生，而视线作为隐性公共监管形式的一种，其重要性不言而喻。雅各布斯（Jane Jacobs）在著作《美国大城市的死与生》中提及“维护城市的安全是城市街道的根本任务”，并强调了通过“天然的眼睛”互相监督，对维护街道的安全必不可少。环境防卫理论创始者之一纽曼（Oscar Newman）在《可防卫空间》中将“可监视性”作为空间安全的重要标准之一。国内学者结合城市设计与建筑学的空间特性分析，发现由照明差、遮挡多造成的低可见性是“易犯罪”空间的重要形态属性，同时提出空间的使用功能衰退与趋同是造成“易犯罪”的本质原因[15]。也有学者提出了多种通过提高环境可见性来减少生活性街道犯罪机会的策略，包括绿化设计、街道家具配置、建筑体量与布局等方法[16]。

目前已有的对可见性与城市安全的研究，大多是扩展至社会文化层面的定性分析，侧重于方向性的改善策略，尚缺乏更精确的定量评估。本文建立视野覆盖率这一指标，量化公共空间的可见性，通过视野监护效率的高低反映城市安全性。

2 概念界定：视野覆盖率

在已知视野监护的作用之后，需对其进行更精细的定义方能为量化分析提供基础，本研究借鉴了视域分析技术及人体工程学相关内容，构建视野覆盖率的测度方式。

2.1 视域及视域分析

视域（Isovist）概念来自地理学科，目前被较多地运用于建筑和城市空间分析中（图1），二维的视域分析在已知建筑平面的前提下，以观察点a向四周作平面射线，设未被建筑遮挡的射线构成的平面角总和为A无遮挡，所有射线构成的角度为A圆（即360°），则V视域2D=A无遮挡/A圆×100%（式1），V视域2D值的高低可以反映点a处视野的开阔程度（图2a）。

在获得建筑高度信息的基础上，可以将二维的视域分析进一步发展成为三维视域分析。设半球总立体角为Ω半球，则V视域3D=Ω无遮挡/Ω半球×100%（式2），V视域3D值的高低可以反映点a处视野的开阔程度（图2b）。

1 二维和三维的视域分析

2 点a处视野的开阔程度

2.2 视野覆盖率

与视域相反，设视线受建筑遮挡部分的立体角为Ω遮挡。考虑到视线互逆，a点的视线受到建筑遮挡的部分，正是周边建筑可以观看到该点的部分，设该部分对应的立体角为Ω监护，则Ω监护=Ω遮挡。设V监护=Ω监护/Ω半球=Ω遮挡/Ω半球×100%（式3），V监护值的高低可以反映点a被周边建筑看到的程度（图2c）。

但因为天空部分永远没有视线监护（有效的视线监护都来自建筑立面），因此V监护值永远小于100%。同时若视线可以无限远，则只要有建筑物，V监护永远大于0。这样形成的取值区间小于人们所习惯的0～100% 区间，因此可以对该值的定义进一步深化。

2.3 有效视野覆盖率

结合人眼平视时视野特征，取俯视角度区间为0～30°进行考虑，即建筑窗边的人视野下探时，舒适的角度不大于30°。视线互逆，则在a点作视线分析时，取仰视0～30°。另一方面，人眼视线可识别能力有距离限制，本研究暂定为30m，即只考虑30m距离范围内的视线监护。

将a作为原点，在仰视30°范围内，以30m视线为半径，所有视线叠加，得到空间角总和，设为Ω半球33（图2d）。所有视线中，被建筑遮挡的视线构成的空间角总和设为Ω遮挡30°，则V监护33=Ω遮挡33/Ω半球33×100%（式4），V监护33值的高低可以反映点a被周边建筑有效监护的程度（图2e）。该值的取值范围为0～100%。实际情形中，当街道空间宽度大于60m时，街道中心线处的V监护33=0，即路中央没有有效的建筑视野监护。而在诸如小广场等空间中，若四面围合充分，则可以实现V监护33=100%。这样的取值所对应的空间趋势，和实际空间感知吻合。

综上，本文定义视野覆盖率为某点被周边建筑立面有效视野所覆盖到的比率，其具体数值计算式为式4。

3 数据提取

3.1 研究对象

本研究选取荷兰乌德勒支市中央车站区域为研究对象。该区域自20世纪60年代以来历经了两次大幅度的城市更新，城市形态经历了显著转变。发生在1960—1970年代的第一轮城市更新使城市的安全性急剧下降，居民对安全宜居空间品质的诉求驱动了第二轮城市更新。自2004年以来，随着第二轮更新逐步落地，包含安全性在内的空间品质得到了明显提升。因此，该区域具有典型性和较高的研究价值（图3）。

本研究从乌德勒支档案馆、Google地球、CadMapper地图信息网站、CU2030项目官网获取各时期的空间信息，比对信息后选取1968年、1992年、2030年三个代表性时间点，获取各建筑的平面轮廓和高度信息，构建核心区域的城市三维模型（图4）。另外，从Open Street Map网站下载了该区域的道路中心线地图，用于后文的可达性叠加分析。

3.2 软件平台

Grasshopper软件中的Ladybug插件，其视野分析功能原理如下：

（1）输入“分析物件”（城市地面空间），软件按照设定的尺寸将“分析物件”划分成各“单元平面”（本案为4m见方），生成各单元平面的“单元中心点”。

（2）以各“单元中心点”为起点，分别向各空间方位做等间距的放射线，通过视锥参数进一步限定放射线为仰视0～30°，长度≤30m。

（3）计算每一根放射线是否和“背景物件”（城市建筑物）相交，统计每个点上放射线和“背景建筑物”相交的比例，该值近似为上文的V监护33。

（4）将各“单元中心点”的V监护33赋值给对应的各“单元平面”并上色，得到“视野覆盖率地图”。

4 结果分析

4.1 视野覆盖率揭示城市演变特征

按照上述方法得到乌德勒支中央站区域的“视野覆盖率地图”（图5），从分析结果可以看到，经历20世纪60年代到70年代的城市更新后，伴随着建筑覆盖率的下降，公共空间的视野覆盖率也出现了明显的降低。1961年、1992年、2030年区域内的视野覆盖率总平均值分别为：82.37%、76.67%、80.07%。

2003年制定的第二次城市更新方案中，规划了连接东西的城市轴线（图6），付诸实施的2030版方案中，该轴线无论是在建筑形态还是空间形态上，并没有做到肉眼可见的清晰表达。但通过视野覆盖率地图，我们便可清晰地识别，在该轴线上视野覆盖率品质连贯统一，明显高于周边（图7）。换言之，2003年版方案规定的轴线，仍然在城市更新的空间塑造中发挥了有效地作用。

3 乌德勒支中央车站区域

4 不同时期的乌德勒支车站区域空间模型

5 不同时期的乌德勒支车站区域视野覆盖率

6 第二次城市设计中的城市轴线、绿轴

7 城市轴线、空间、视野覆盖率（2030年版）

8 可达性与视野覆盖率的叠加分析

在一些重要的空间中，如Jaarbeurs广场、Stationsplein广场、Vredenburgplein广场通过周边建筑的加建，广场界面变得清晰，尺度更加亲切宜人，视野覆盖得到改善。例如贾布尔街道、东站广场街道，通过建筑的加建形成清晰的街道，视野覆盖率提升。

4.2 视野覆盖率测度辅助设计决策

利用定量化方法可以对单一的空间属性进行研究，多个定量化的空间属性进行叠加，则可进一步综合评价空间品质[17]。本文以乌德勒支2030版方案为分析对象，以视野覆盖率和可达性两个空间属性叠加分析为例，演示该技术拓展应用的前景。

利用可达性—视野覆盖率的评价维度对街道的空间进行品质评估，可以发现可达性和视野覆盖率的矛盾：哪些空间可达性高但视野覆盖率不尽如人意，哪些空间视野覆盖率高但可达性有待提升。

4.2.1 可达性与测度

良好的步行可达性是城市活动的空间基础[18]，当前利用路网模型对可达性进行量化，已是衡量城市形态的普遍方式。

本研究选用“空间设计网络分析”软件sDNA[19]，将基于角度距离的中间性（Angular Betweenness）作为每条道路的可达性度量值。考虑到500m常被认为是步行舒适距离[20]，本研究将该值作为步行出行的计算半径（图8左）。

4.2.2 数据统一化处理

为了将可达性和视野覆盖率叠加分析，需要将数据转化为统一格式。在视野覆盖率地图的基础上，将每条街道中心线两侧所有单元面中心点的视野覆盖率取均值后赋值给各街道，获得可达性线条图（图8中）。

4.2.3叠加分析

本次分析以乌德勒支中央站区域整体步行可达性的中位值为界，将可达性分为可达性高、可达性低值，以视野覆盖率测度结果的中位值为界，将视野覆盖率分为视野覆盖率高、视野覆盖率低值1，两个维度整合可以将空间划分为四类（图8右）。

由可达性地图可以看到，机动交通功能占据主导的火车站、公交车站、西广场等，以及公园、河流附近，路网密度较稀疏，步行可达性数值偏低。而Lombok社区和老城，路网稠密，可达性较高。视野覆盖率线条地图和上述视野覆盖率网格地图所反映的分布现象一致，沿东西向城市轴线范围视野覆盖率较高。两地图叠加后，可以看到：

（1）可达性高&视野高：此类道路多分布于Lombok社区和老城区，该区域路网和建筑均较为稠密，视野监护较好，空间氛围亲切。

（2）可达性高&视野低：图中几乎没有出现。可以反映出，该区域的路网是伴随建筑出现的，很少有步行路网先于建筑出现。

（3）可达性低&视野高：此类道路多分布在轴线区域，视野覆盖较好，但步行选择性较少。这符合原方案的意图，可以将火车站的交通人流快速、定向地疏散到东侧商业区和西侧会展中心，为主轴线沿线商业带来经济效益。

（4）可达性低&视野低：此类道路多分布在河流附近，该区域视野开阔，同时因河流阻隔，步行选择性较少，可以适当增加桥梁，提升步行的自由度。

5 讨论与展望

5.1 技术运用前景

本研究提出视野覆盖率的概念，将肉眼不易识别的空间品质进行解码，揭示了其城市发展过程中，形态演化背后的视线监护品质、城市安全性的内在变化。

本文提出的方法，可直接运用于城市设计的前期场地调研评估和后期方案评价。长期来看，还可以将视野覆盖率作为变量，融入智慧城市的评价框架中，助力于大数据背景下的城市感知，解决城市问题。

在具体操作中，本方法仅需获取城市建筑平面轮廓和高度信息、道路中心线，即可进行软件计算分析，可操作性强。未来可叠加建筑功能、建造年代等信息，进行更细致的分类细化研究。

5.2 研究局限

本研究以乌德勒支中央车站区域为例进行了量化计算，视野覆盖率数值所揭示的特征与目前读者进行资料调研、实地调研所取得的空间特征感知相吻合。但因为个体感知标准差异较大，视野监护和城市安全之间的有效联系程度还需要后续更多的案例来应用验证。

目前的安全性测度是通过视野体现的。但实际情形中，视野监护水平的高低还涉及到除形态之外其他因素的影响，如不同建筑功能的分时段使用、绿化/构筑物对建筑视线产生的遮挡等。因此，后续研究可以对各类要素进行更精细的加权分析。

注释

1 这里说的高低不是绝对意义上的高低，只是在本次研究中基于该区域而言的相对高低情况。