摘要：已有可步行性研究大多關注引發步行行為的建成環境特征，而對影響步行體驗的街道環境探討較少。以城市空間為視角，提出基于過街設施、街道綠化、沿街建筑寬高比、街道家具、機非隔離、步道寬度、占道停車、道路失修和專用自行車道等9項評價指標的步行環境評價方法。在中國50個典型城市的71個城市活力中心內，結合街景影像與虛擬審計對總計12740條城市街道進行步行環境評價，并剖析結果背后的現實問題、原因和對策。實證結果驗證了評價指標體系的有效性和方法的可行性，同時也明確了中國城市街道步行環境存在的問題，為精細化規劃和管理城市慢行交通系統提供思路和建議。

　　關鍵詞：步行環境;城市活力中心;街景圖片;虛擬審計

　　引言

　　在過去的兩年里，中國政府愈加關注城市步行交通�？焖俪擎偦瘞�來了諸多的城市問題，如快速機動化所導致的交通擁堵、越來越嚴峻的環境污染等，城市慢行交通的空間和環境也同樣面臨挑戰。與此同時，隨著人民生活水平的提高和健康意識的增強，日益形成的健康運動觀念也對城市的街道環境提出了新要求。為了應對上述挑戰，我國政府頒布了一系列政策和標準，如《中共中央國務院關于全面加強生態環境保護堅決打好污染防治攻堅戰的意見》[1]，《步行和自行車交通系統規劃設計標準》[2]，《2019年新型城鎮化建設重點任務》[3]等，旨在通過對城市慢行交通系統和基礎設施的規劃和設計，鼓勵并促進綠色出行，從而提升城市環境和居民生活品質。

　　城市步行交通同樣掀起了學術界的研究熱潮，街道可步行性和街道環境的測度與評價受到越來越多的關注，尤其是大數據與互聯網時代下出現的新技術與新方法，為城市步行交通的研究提供了新視野。Guan等[4]從城市設計的視角出發，探討了可步行城市的概念和其應具備的特征，并提出在算力提升和實證方法演進加持下，城市大數據在城市可步行性研究中的應用潛力。鄧一凌等[5]指出對可步行性的研究正在向關注步行環境質量和行人感受轉變，其中以基于街景圖片數據的步行環境評價為主要趨勢。李智和龍瀛[6]從城市空間的視角出發，通過識別騰訊街景圖片中表征街道空間品質的要素，得到了齊齊哈爾市街道空間品質的評價結果與空間分布。甘欣悅等[7]將機器學習模型引入到對街景圖片的審計過程中，通過樣本訓練實現自動化識別表征空間特點的建成環境要素。

　　以城市步行交通為主題開展全面而系統的研究不但具有豐富的理論意義，尤其是探討微觀尺度建成環境與人本尺度時空行為的理論關系，更具有不可忽視的現實意義，為城市慢行交通規劃與設計提供依據。然而，已有的步行交通研究多集中在對步行指數的測算，即關注可能誘發步行行為的建成環境特征要素，而對影響步行體驗的街道環境探討較少。本研究旨在提出城市街道步行環境的評價方法，構建步行環境評價指標體系，以街景影像數據為基礎，采用虛擬審計的方法實現中國城市街道步行環境的大規模測度。

　　1研究范圍與方法

　　1.1城市活力中心

　　城市中心區往往是步行交通相關研究的重點關注區域。一方面，已有研究普遍認為高密度的建成環境，較近的設施距離等要素會吸引和觸發更多的步行行為，在城市中心區開展可步行性研究可以明確誘發步行行為的建成環境特征要素;另一方面，城市中心區承載了大量通勤、社交和生活相關的必須、必要的步行活動，是步行行為的高頻率、高密度區域，對其展開步行環境的評價則是改善城市居民步行體驗的必要前提。

　　已有諸多學者對城市中心(副中心)的識別與劃定展開了大量理論與實證研究，其中以就業人口的絕對密度(密度閾值)或相對密度(密度曲線)為依據的城市中心識別是應用最為廣泛的方法[8-10]。然而，Li等人[11]指出，以就業密度高低定義的城市中心僅從經濟活動的視角描繪了城市 的形態與結構，然而城市內的人類活動卻更為豐富和多樣，城市中心應被更全面的描述為城市居住(Live)、就業(Work)、和休閑(Play)中心(簡稱LWP中心)。

　　LWP中心從3個不同的視角描繪城市中心的人口、活動和自然特征，充分體現城市中心的集聚性和多功能性。受LWP中心啟發，本研究提出城市活力中心的概念：城市活力中心是城市生活、生產最密集的核心區，其在城市空間上具有布局緊湊、人口密度高、功能多樣化等特點，也是步行活動最為密集的區域。城市活力中心與LWP中心在概念和內涵上具有較高的一致性，本研究采用Li等[11]提出的方法，以興趣點(POI)數據為基礎，通過計算POI密度曲面和自然斷點法分類對城市活力中心進行識別。

　　首先，通過百度地圖API獲取2017年的16類POI數據，并按照居住、就業和休閑三大基本功能對POI進行分類;其次，分別計算城市建成區內街道尺度上三類POI的密度，并采用自然斷點法分別將這三類POI密度劃分為8個等級。定位街道POI密度屬于最高等級，且面積大于10ha的連片區域，并將其定義為城市活力中心。對于多活力中心城市，則進一步根據活力中心的面積和POI密度來區分主活力中心與次活力中心。通常情況下，主活力中心的面積最大且POI密度最高。若沒有活力中心兼具最大面積和最高POI密度，則首先考慮各中心的面積：若存在一個活力中心的面積遠大于(超過20%)其他中心，則該中心被定義為主活力中心;若各中心的面積差異較小，則根據POI密度排序確定主中心。

　　1.2研究范圍

　　綜合考慮城市人口、經濟和行政級別等要素，選取中國具有代表性的50個城市，其中包括4個直轄市，27個省會、自治區首府，5個獨立規劃城市和14個其他地級市。遵循上述城市活力中心的識別方法，共計識別出71個城市活力中心。其中，35個案例城市僅含有一個城市活力中心，北京，廈門，哈爾濱等15個城市則各擁有2~3個城市活力中心。

　　1.3城市街道步行環境指數

　　利用GIS數據驗證了WalkScore評價結果的準確性;Yin[13]以布法羅市為例，衡量了街道尺度下城市設計質量的二維和三維GIS數據和步行指數的關系;基于華盛頓特區115個社區的步行指數，Koschinsky等[14]探討了居民收入與街道可步行性之間的關系;Gilderbloom等[15]研究了美國170個中型城市步行指數和社區可持續性的相關性。國內學者則更多關注步行指數算法的優化和本土化，以及基于步行指數的城市公共設施便利度評價等研究[16-19]。

　　從步行指數的計算方法不難看出，步行指數的測度是基于城市設施的空間配置和步行出行距離，是從引發步行的可能性這一出發點來評價城市街道的可步行性。然而，良好的街道可步行性不僅意味著出發地與目的地之間更短的空間距離，也意味著更便捷和舒適的步行環境[16]。對城市街道建成環境的評價在考慮城市功能空間布局和步行可達性的基礎上，應納入更多表征街道物質空間環境的指標，如是否機非隔離和過街設施，是否有街道綠化等，這些指標同樣影響著城市居民的步行行為和步行體驗。

　　本研究從城市街道物質空間特征要素的視角出發，提出城市街道步行環境的評價方法。已有的文獻中，對于城市建成環境的評價，大多采用評價指標的方法，如Rundle等[20]依據審美、物理破敗、步行安全等7個指標評價了紐約市的鄰里環境;陳純等[21]提出了19項指標構成的城市空間品質測度方法。本研究沿用指標體系評價法，借鑒已有研究中對步行環境的探討[20，22，23，26]和國內外城市街道設計元素，并綜合考慮大規模虛擬審計的可行性，從設施、環境和安全等層面提出9項城市街道步行環境的指標體系及評價標準。為了更科學、客觀地反映各項指標在城市街道步行環境評價中的重要性，本研究采用德爾菲法邀請20位專家學者與從業者確定了各項指標在評價體系中的權重。

　　1.4研究數據與方法

　　環境審計是識別建成環境微觀特征，評價建成環境的直接方式，也是應用最為廣泛的手段。然而，傳統的環境審計工具存在著成本高、耗時、繁瑣等不足，同時又受到環境、地點的限制，尤其是面對大規模測度時更是缺乏快速而有效的途徑。在城市建成環境研究領域，有研究者提出基于谷歌街景影像數據對城市中的建成環境進行“虛擬的環境審計”，如PhilippaClarke等[24]和NicoleEdwards等[25]分別將街景影像數據應用在鄰里建成環境和公共空間環境研究中。研究證實了基于街景影像的虛擬環境審計和傳統的環境審計在結果上具有高度的一致性，且虛擬環境審計相比傳統方法可以節省高達90%的審計時間。近年來，虛擬審計也因其效率高、成本低、適用范圍廣等特點越來越多的被應用在城市步行環境的評價研究中[26]。

　　本研究涵蓋的71個城市活力中心內共有12740條街道，總長度約1500km，傳統的環境審計很難實現如此規模的實地調研。因此，本研究將采用虛擬審計的方法，依托街景影像數據實現對城市街道步行環境的審計和評價。考慮街景圖片的視物景深，每隔50m設置一個“觀測點”，共計31226個，并抓取每個觀測點四個方向的街景影像。為了提高虛擬審計的工作效率，本研究搭建了“中國城市活力中心街道步行環境評價系統”。評價系統頁面左側顯示某觀測點合成的360°街景圖片，右側為街道步行環境指數的9項指標。

　　在虛擬審計過程中，研究招募了城市規劃專業背景的三位審計員對街道步行環境進行審計。在正式審計前，隨機抽取1000條街道(約占總樣本量的10%)并對三位審計員的審計結果進行一致性分析，得到的Kappa值為0.87>0.75，審計結果的一致性較好，證實了評價指標體系和虛擬審計的可行性和可操作性。

　　2中國典型城市街道步行環境指數

　　2.1街道步行環境指數總分不高

　　為了方便計算與結果對比，我們將打分得到的分數轉化為百分制。從評價結果來看，71個城市活力中心的街道步行環境指數僅獲得了41.9分的平均分，且得分超過50分的城市活力中心僅有10個。這一評價結果意味著，即便是在城市中人流相對密集、商業發達的活力中心，城市街道的步行環境仍存在嚴重不足，有著非常大的提升空間。然而，較低的平均分背后既反映了不同的建成環境特征，受城市自然、經濟、文化和政策等多方面因素的影響，也暴露出了一 些共性問題。

　　如絕大多數的城市街道普遍缺少專用自行車道;北方城市在街道綠化上的得分普遍偏低，街道家具的配置也略顯不足;而對慢行交通的規劃設計投入較多的一、二線城市，其整體得分則相對較高。在整體評估的基礎上對細化指標進行深入分析，有助于厘清我國典型城市步行環境現狀，剖析得分背后的深層原因，提出改善步行環境的思路和建議。

　　2.2三項“基本環境指數”表現良好

　　在本研究定義的九項街道步行環境指標中，權重最高的三項指標分別為“長期占道”、“過街設施”和“步道寬度”，這三項指標構成了街道步行環境的基本特征要素，即是否具備步行的必要空間和設施，我們將這三項指標定義為街道的“基本環境指數”。其余6項指標則從安全、便利、美觀等角度提出良好街道步行環境應具備的特征要素。

　　盡管71個城市活力中心的街道步行環境總得分不高，但在三項基本環境指數上的表現良好。我們對這三項基本環境指數的得分進行了百分制換算，這一結果說明71個城市活力中心的多數街道可以為行人提供寬度適宜且無占道的步道，同時設置了必要的過街設施，以供行人安全地穿越街道。從城市規模來看，大城市更能為行人提供相對完備的必要步行設施與環境。一方面，大城市在基礎設施建設中起步較早、投資較大，多年的積累實現了相對完善的道路基礎設施;另一方面，近年來一、二線城市愈加重視與步行密切相關的環境建設，包括北京、上海、廣州、深圳、重慶、南京、成都、昆明在內的城市都相繼出臺技術導則指導步行環境建設和改善，這既反映了城市對慢行交通系統建設的加大投入，也標志著城市交通發展走向精細化、智慧化和可持續化。

　　3結論與討論

　　本研究構建了城市街道步行環境評價指標體系，提出基于街景影像數據和虛擬審計的街道步行環境評價方法，并以中國典型城市中的71個城市活力中心為例進行了街道步行環境的大規模測度。實證研究證實了指標體系的有效性，虛擬審計的可操作性和整體方法的邏輯自洽性。同時，評價結果顯示，我國城市的街道步行環境尚有較大的提升空間，雖然大部分城市能夠為步行者提供最基礎的步行環境與設施，但在安全、便利和美觀等方面仍存在不足。整體來看，中國城市街道普遍存在長期占道，過街設施與機非隔離設施缺乏，街道家具布設不足，以及缺少專用自行車道等問題。

　　本研究是對城市街道可步行性評價的又一次探索，具有豐富的理論和現實意義。理論方法層面，本研究提出城市街道步行環境指數這一概念和評價指標體系，旨在以物質空間特征為視角對街道的可步行性進行測度。研究從街道步行環境的視角提出9項指標，測度街道上是否存在有益于步行環境提升的物質空間特征要素，如適宜的步道寬度、道路兩側綠化、過街設施、街道家具等。在實證研究層面，本研究計算了中國50個典型城市中71個城市活力中心的街道步行環境指數。評價結果顯示現階段我國城市的街道步行環境仍存在諸多不足。

　　研究結果在精細尺度上暴露了部分城市街道環境存在的問題，為精細化建設和管理城市內的步行交通提供了依據和思路�；�于對我國典型城市街道步行環境的評價及其背后現實問題的深入剖析，本文嘗試提出改善步行環境的幾點思路和建議：(1)從規劃層面上，逐步轉變以機動車為主導的交通模式和規劃思路，推進人本尺度下的步行友好性和交通可持續性;鼓勵更多的城市編制慢行交通規劃與設計導則，引導慢行交通走上正軌，提高城市街道步行環境和居民生活品質;

　　(2)從設計層面上，進一步加強對步道設計與維護的投入，確保為行人提供舒適和安全的步行空間;作為城市內的重要公共空間，通過街道家具的設計提升步行空間的實用性和社會性，加強場所營造;在街道綠化的設計中要因地制宜，充分考慮綠化植物配置的科學性、整體性和美觀性;

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　　(3)從技術手段上，充分利用大數據、傳感器與人工智能相結合的新方法和新技術，助力精細化的城市空間研究。本研究也存在著一些不足，在指標體系構建上，研究提出的九項指標并不能全面涵蓋所有影響人們步行行為與體驗的城市空間要素，其他如過街時長、針對行人的交通標識、無障礙設施，以及城市街道的聲環境、視覺環境等感官感受都是未來研究中需要考慮的因素。在虛擬審計過程中，審計員對道路兩側建筑寬高比，以及步道寬度的評價中難免會存在誤差。雖然虛擬審計已經極大縮減了環境審計的時間和成本，其仍具有改進和發展空間，如結合機器學習的街景影像識別與評價，在實現客觀、準確評價的基礎上進一步減少審計所需的人力物力。

　　參考文獻

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　　[4]GuanC,KeithM,HongA.Designingwalkablecitiesandneighborhoodsintheeraofurbanbigdata[J].UrbanPlanningInternational,2019,1-16

　　作者：龍瀛1，李莉2，李雙金3，陳龍4，潘支明5，姚怡亭6，陳鳴7，王雅玲8，權璟9，張黎雪10，CynthiaWang11，錢京京12