数据|街道品质1：京城·街道行走体验

京城·街道·印象

说到北京的街道，你是想起红漆绿瓦的胡同巷子，还是SOHO车水马龙的洋马路？在每天的行走中，人们对帝都街道有哪些体验和印象？是否能随着时间推移，看到一些趋向于人性化的改变？

在大数据和开放数据构成的新数据环境下，我们可以更好地尝试回答这一问题，从街景数据的新视角出发，利用微观精细粒度数据，开展大尺度街道空间品质的测评，更精细地描摹街道的空间品质，克服传统方法中静态化、尺度与粒度折中的局限性。

以下，我们就在整个城市大尺度上，理解微观街道空间品质，审视京城街道的品质和近期的空间变化。

街道研究新视角·街景

以往的街道研究，按研究数据的类别和评价方式，大致可分为主观评价研究与二维客观模式分析两种类型。前者通过问卷调查或当面访谈，获得被访者对观测地点三维环境品质（实景或影像）的意见和认识，一般观测地点范围较小。后者则利用平面二维空间属性、社会属性和城市开放大数据的客观分析。

但街道空间品质是由多个要素共同综合作用的，其效果不是二维平面要素的简单加权。技术进步形成的的新数据环境，给空间品质测度带来了新的可能，诸如谷歌、必应、百度、腾讯等街景地图可以让使用者利用360度全景迅速获取多个时间的街道空间实景信息。

近年来，城市研究者开始利用街景图片开展研究。如Naik等（2014）对纽约等5个城市上百万张街景图片进行机器学习自动评分，测度街道空间的感知性安全度；Rundle等（2011）以纽约37个可步行性很高的街区为对象，将2008年GSV测评结果与2007年的实地调研结果对比，验证街区环境对公共健康、健康行为的影响，并证实街景数据与调研数据的一致性。Li等（2015）学者利用谷歌街景评价了曼哈顿东村的绿化水平。动态街景实现了大尺度范围空间品质的即时水平以及短期内（2-3年）的改变情况，有助深化对空间的理解和认识。

用街景测度京城的街道品质和变化

借助街景的新数据环境，我们可以同时看到北京各条街道的现状，还可以透过“时光机”，发现几年以来的细节变化，即，在大尺度上观测微观环境的总体特征，以2005年到2013年更新类居住项目外围的街道空间为例，不难统计街道环境的总体品质水平以及变化特征。

通过腾讯时光机获得街景数据，并收集街道的位置信息（距离城市中心的距离、距离最近地铁站点距离）、活力数据[基于位置服务（location based service、LBS）和地图兴趣点（points of interest、POI）数据]，以及居住小区的属性信息（地块级别的土地出让面积、商品房或保障房等），之后即可构建“街道空间－品质评估－品质变化特征识别－影响因素分析”的方法框架。

街道品质评估通过停驻意愿来反映，即评分者希望在街道中停留的程度（1-5分），停驻意愿可以反映北京城市尺度的总体品质；品质变化按居住区外围街道空间的剖面功能，将空间品质变化的评价指标，归入四个位置大类，即建筑部分、人行道部分、车行道部分、底商或围墙部分，进行品质改善评价。依据空间改变的实际情况，在每个位置大类下设置两到三个变化子类指标和一个改善效果指标，发生变化为1，没有变化为0；改善效果较好为2分，效果一般为1分，没有效果为0分。总共11个子类指标，构成一个完整的品质评价。品质变化对应2-3年时间维度的变化。

图6 街道空间品质评价要素的位置断面

京城街道空间品质：并不让人满意

通过上述方法，以停驻意愿反映空间品质的整体情况，统计全部更新的1974个住区的停驻意愿得分，其中打分为5分仅占2.4%，1分占8.82%，大部分为3分，占比52.15%。统计平均值为2.01，标准差为1.47。可见总体停驻意愿偏低，街道空间品质的综合水平较差，吸引力不足。从空间上看，停驻意愿得分较高的点总体呈分散形态，旧城北部、朝阳区西部聚集了一些得分较高的点。

根据居住区档次类型看，各类住宅的外围空间品质综合水平与小区的档次相匹配，即：高档住宅小区>普通商品房>保障房。高档住宅外围街道的停驻意愿平均值为2.89，普通商品房平均值为2.84，前者只比后者高出0.05分；保障房的平均分为2.49，与前两者有一定差距。

高档住宅的房价和物业费高，可用于内部、外部环境改善的资金充裕，但基于上述统计结果，高档住宅外部的街道空间环境品质并不比普通住宅好很多。可以推论，高档住宅与普通商品房小区的差异较少体现在外围环境的质量上。一方面可能是住户对街道的环境质量不敏感，另一方面说明开发主体忽视小区外围环境品质，外围空间品质的价值没有充分纳入到房价中。

街道空间品质变化：约10%左右

街道空间品质变化的测度包含两个层次，第一个层次仅关注剖面四个位置是否有改变，这种改变可能有效或无效，但都反映了责任部门为环境改善所做的努力。第二个层次则关注空间改善的效果，即有无品质提升。

以下分类汇总建筑部分、人行道部分、车行道部分发生变化的总量及比例，改善有效的比例及得分空间分布。

结果显示，街道剖面的建筑部分有所变化的占比10.9%。其中改善效果一般的占其中7.53%，改善效果较好的占17.2%，未能产生街道环境改善的达75.27%。底商店面整改的绝对数量是所有变化类型之中最多的，占比34%，未能达到改善效果的占到77.25%，可见店主对底商店面的整改热情高，但效果不理想。

相比而言，人行道的整改变化绝对数量也达到185处，占比21.8%，前后变化未能改善的占44.86%，可见大部分人行道变化有效改善了城市街道空间品质。车行道部分发生变化的158处，其中改善效果一般的为51.27%，改善效果较好的占10.76%。

围墙部分发生变化占比15.7%，改善效果一般的占比54.46%，较好的占12.87%。

整改效率最好的，分别是车行道部分、人行道部分和围墙部分，平均分为0.14，0.14，0.13。总体来讲，居住小区建筑和底商的改善效果较差，车行空间、人行空间和围墙的改善效果相对较高。

总体而言，近年来北京更新类居住区周边的街道空间品质总体较低，吸引力不足。空间品质的综合水平亟待提升。发生空间变化的街道比重占比为10%左右，变化多为简单的表面化整治美化，缺少精细化设计。即便实施了改善措施，也有约一半比例未见成效，如居住外立面以刷墙为主，店面招牌更换良莠不齐。小区面积大，周边人行道、车道改善、围墙改善较多；保障房周边各类变化的情况有差异，人行道、车道有很多改变；但底商和围墙的变化数量不及非保障房。

总量来看，距离城市中心越远，街道空间改变的机会愈多，可能是因为北京二环内多为历史街区，虽然改造的意愿需求强烈，但改造难度过大，成本居高不下，保护要求与市场需求形成矛盾，因此改善较难推进；而外围新城则更符合市场规律，较易发生变化。

依靠政府政策力量推动的北京街道空间改善，在总体层面上表现出空间随机性，推测可能是交通部门、规划管理部门、市政部门等多条政策叠加的结果，具体有哪些作用力，还需要进一步细分研究。从另一角度来说，这也意味着北京街道空间品质改善的驱动力较为多元，更有走向公平的可能。

他山之石：街道的未来

西方发达国家自步入21世纪，不断反思机动车交通带来的种种弊端，长期倡导绿色、低碳、宜居生活方式和设计理念，重视空间品质的改善提升，从公共健康、行为学等角度，验证空间品质对于民众生活的重要价值。同时，以多种途径推广绿色的生活方式，特别是在城市规划和空间设计上，政府积极改善空间品质，提高其吸引力、安全性、娱乐功能，保障居民可以自由舒适地享受城市生活。

诞生于巴西圣保罗的Urb-i小组通过街景收集了全球42个国家公共空间改善的对比图片，是各国正在努力改善空间品质所做努力的缩影。相比北京的街道环境，国外经过改善的公共空间，体现出人性化、全面化、精细化、设施完备的特点——空间尺度一般较小，通过性交通与公共活动空间划分明确；空间设计考虑到各类人群的需求，对广场、街道空间进行完整的断面划分，安全性有保障；街道路面、道旁空间的划线、标示系统明确；设施完善，配备了一定量的娱乐性设施、休憩设施，立面的通透性较好，容易吸引人驻足或停歇，促进户外活动的发生。

来源：Urb-I before/after gallery http://www.urb-i.com/#!before-after-gallery-old/cp44

北京的街道情况，在全国看，也是普遍状况。公共环境的品质改善、活力提升，是长期而艰巨的挑战。环境品质的提升，有赖于从意识到实践、从技术到管理的全方位策略。

一方面，倡导绿色出行，将绿色的生活方式提升到文化建设的高度。（1）以政策引导、价格机制的调控，限制小汽车出行，如新加坡政府推广的电子道路收费系统（Singapore ERP System）、伦敦拥堵费征收政策（London Congestion Charge）；鼓励公共交通和慢行交通方式；（2）倡导“以人为本”的生活方式，多方宣传引导，使公众意识到公共空间品质对个体健康、心理健康的重要意义，在城市发展目标上体现空间绿色发展的要求。

另一方面，在物质环境层面满足绿色出行需求，建立完整的绿色街道、公共空间体系。（1）建立公共空间系统性评价指标体系，以期更好地识别现状问题，如新西兰建立了系统性人行和自行车环境扫描评价体系（New Zealand Systematic Pedestrian and Cycling Environment Scan）、欧美涌现了各类可步行性评价体系（Walkscore、ratemystreet），这些评价体系的形成，有助于帮助设计师更有针对性地制定改善措施；（2）学习发达国家目前的设计理念和方法，结合本地的特殊性，以法律法规的形式进行管控。如美国城市街道设计导则（Urban Street Design Guide）、澳大利亚维多利亚州2010交通一体化法案（Transport Integration Act 2010）、美国完全街道设计导则（Complete Streets Design Guide）等，指导社区层面、城市总体层面的公共空间提升改善，并配套编制鼓励绿色出行的慢行系统规划、公共空间改善规划。

参考文献：

1.LI X, ZHANG C, LI W, et al. Assessing street-level urban greenery using Google Street View and a modified green view index[J]. Urban Forestry & Urban Greening, 2015, 14(3): 675-685.

2.NAIK N, KOMINERS S D, RASKAR R, et al. Do people shape cities, or do cities shape people? The co-evolution of physical, social, and economic change in five major US cities[R]. National Bureau of Economic Research, 2015.

3.NAIK N, PHILIPOOM J, RASKAR R, et al. Streetscore: Predicting the perceived safety of one million streetscapes[C]//Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2014 IEEE Conference on. IEEE, 2014: 793-799.

4.RUNDLE A G, BADER M D M, RICHARDS C A, et al. Using Google street view to audit neighborhood environments[J]. American Journal of Preventive Medicine, 2011, 40(1): 94-100.