基于可视化SP法的滨水公共空间驻留偏好影响要素和开发导向研究--以上海市黄浦江滨水区为例

驻留偏好可以衡量滨水公共空间的品质。以黄浦江12个典型滨水公共空间为样本,筛选要素类型和水平,建立理想模型,采用可视化SP法,结合层次分析法和离散选择模型,分析休闲步行者对滨水公共空间的驻留偏好,得出关键影响要素和水平。结果显示,高差过渡方式、文化设施配置、广场与餐饮位置等偏好均与经验预判存在差异。因此,以行为需求为基准,“自下而上”地从滨水空间分配、水岸分界形式、驻留空间布局和公建与设施配置等方面逐级提出开发导向,让滨水公共空间能够真正地契合实际行为需求。

街道空间步行适宜性测度与设计导控——以上海静安寺片区为例

立足新近涌现的一系列分析技术,关注旧城中心区街道微更新背景下的街道步行适宜性精准测度与品质提升导控。以上海市中心静安寺片区的生活性街道作为研究案例,通过虚拟现实场景的建构与可视化SP法,对比多种设计介入对于行人的步行适宜性影响,并通过决策树这一机器学习算法测度街道空间界面的特征要素对于步行适宜性评价的影响。结果显示,街道近人尺度的要素和步行设施对于行人的适宜性评价影响更高,相应的量化测度也可为旧城中心区街道步行适宜性的精准提升提供有效支持。通过新技术条件下人本尺度微更新领域的有益尝试,在实践中能更准确地回应在不同的街道特征和有限的空间下,采用何种导控方法能实现街道步行适宜性最大化的问题。

寒地街道空间安全感知测度与设计导控

高品质的城市设计需要对城市空间及使用者行为进行精准把控。本文立足虚拟现实技术,建构寒地街道安全感知评价模型,搭建虚拟现实场景,通过可视化SP法及埃洛等级分体系测度不同要素对安全感知的影响,进而结合信息增益的计算,赋予各要素对安全感知的影响权重。研究发现,机动车干扰度、照明设施密度、街道人流指数、街道绿视率、绿化设施密度对安全感知评价影响更高,相应的量化测度可为寒地街道空间安全感知的提升提供有效支持。