聚焦 | 基于街景地图的北京东城街道绿化感知探析
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导读
青葱满目的植被是城市规划与建设中不可或缺的一部分，北京市东城区有皇城内外的古木参天，有宁静悠久的宅院深深，是北京城市规划建设发展的先行者。那么，东城街道绿视率水平如何、近年来有怎样的变化？其空间分布有怎样的特点？人们又是否能够切实体验这份绿意？本文通过应用街景地图计算绿视率来测度街道空间绿化感知，探讨东城街道的绿量、分布和实际被感情况。
在阳光和雨露交织间，北京已悄然入夏。青葱满目的植被为炎炎夏日带来一抹清爽，它是城市规划与建设中不可或缺的一部分，更是老百姓心中舒适、健康的代名词之一。人们钟爱这份绿树阴浓夏日长，所爱的不仅仅是一纸平面上的公园绿地和绿化率，更在于在三维空间中对绿意的感知。 “绿视率（Visible Green Index）”概念正反映了这种感知，代表人的视野中绿色所占百分比[1]，由日本国立环境研究所学者青木阳二于1987年首次提出，并在2004年纳入日本“景观绿三法”中成为绿色景观评价体系的常规指标之一[2]。而与人们日常出行息息相关的街道空间，正是研究绿视率的重要场所。街景地图的出现和深度学习、语义分割技术的进步，则为多时相、大规模研究街道绿视率提供了有力基础。
北京市东城区从属于首都功能核心区和古都风貌区，有皇城内外的古木参天，有宁静悠久的宅院深深，也是北京城市规划建设发展的先行者。2018年底编制完成的《东城区“留白增绿”行动计划（2018年-2020年）》，也对绿化感知提出了新的要求。那么，东城街道绿视率水平如何、近年来有怎样的变化？人们又是否能够切实体验这份绿意呢？下面，本研究就依托百度地图慧眼平台，应用百度地图街景语义分割技术，从绿几何、绿何在和绿知否三个部分一探东城街道绿化感知情况。
本研究首先在东城区路网上按照50m间隔确定候选点，再选取候选点附近10m内的若干幅已采集全景图像，经过内业加工，同一全景图坐标点生成前后左右四个方向的街景图片；共计生成东城区2013、2015、2017年夏季105500幅街景图片。在此基础上，百度地图慧眼基于前沿深度学习网络架构，采用具备高准确率的PSPNet模型进行语义分割量化分析，量化识别分析各街景图片中的植被占比，即对应各全景图坐标点位置的绿视率。
（说明：百度地图街景数据涵盖范围不包括路宽过窄、禁止车行的道路和单位大院、门禁社区等内部道路。）
表1 2013-2015-2017夏季街景绿视率统计
纵观2013、2015、2017年夏季东城街道总体绿视率水平：
绿视率直方图分布逐步由平顶型向偏峰型过渡，保持右偏，右尾延长，极大值依次递增，但东城街道空间绿化感知水平整体上并无明显改变，反而略微表现出差异增大和左移。
总体中位数和平均值有所波动，但“增绿”目标并未能充分达成。
绿视率值总体上低于25%（已实证的良好绿视率目标线[1][3]），还有一定的提升空间。
具体来看，几年来东城街道绿视率水平变化有三种类型，第一种也是大多数街道空间的情况，便是没有明显改变。如东四十条的街道空间，几年来变化的是街道两旁的店招和业态，而绿视率水平虽有变动，但基本稳定在波动范围内。
表2 绿化感知没有明显变化的案例（东四十条）
第二种是经过街道空间整治后，绿视率水平有所提升的区域。如南水关胡同，对比三年全景图可知，2013-2015年期间实施了人行道改造，重新进行地面铺装并间隔加种小型乔木；2015-2017年期间则重新划定停车线对路边停车进行整体管制，同时在道口三角空间开辟小型花坛种植灌木。对比绿视率数据可见，相应地街道绿化感知水平得到了提升，但其幅度还相对有限。
表3 绿化感知有所提升的案例（南水关胡同朝内大街口）
第三种则是与第二种恰恰相反，在棚改、基建等存量开发工作影响下，绿视率水平有所下降的区域。以西堂子胡同近王府井天主教堂段为例，由于北京地铁8号线二期工程的建设，近王府井天主教堂区域将设王府井北站。受此影响，原西堂子胡同北对景的一排高大乔木均被移除，2017年绿视率更是陡崖式下滑。
表4 绿化感知有所下降的案例（西堂子胡同近王府井天主教堂段）
近年来国内外基于街景数据围绕绿视率开展的研究层出不穷，对街道绿视率空间分布的特征已有若干基础判断。我们选取2017年夏季街景数据，一睹绿化感知在东城的分布特征，一方面验证已有研究结论和常规认知，另一方面发现东城绿化感知的特殊性。
图1 东城街道绿视率空间分布
参考日本学者对绿视率水平的划分标准[2]，我们将东城街道绿视率划分为五类：<5%绿化感知差、5-15%绿化感知较差、15-25%一般绿化感知、25-35%绿化感知较好、≥35%绿化感知好，如图1所示。对比已有其他城市和地区相关研究[4]结论和常规认知，可以大致总结出以下4个基本特点：
表5 东城街道绿视率空间分布基本特点
而已有研究中探讨的道路等级、类型、以及与居住区的关系等因素，则在东城街道绿视率空间分布中体现得并不明显。
在上述基本情况的检验之外，通过对比绿化感知优劣分界线25%上下的空间分布差异，一个有趣的现象也引起了我们的注意。
图2 东城绿化感知不佳街道空间点位
图3 东城绿化感知优良街道空间点位
东西向街道大多绿化感知不佳，偶有绿视率较高的点位间或出现；而南北向街道则大多绿化感知优良。这一对比在长安街以北更加明显。
为什么绿化感知会存在街道方向上的差异呢？对比观察两类街景，推测其中的缘由大概有三：首先，东城东西向道路路宽通常比南北向道路大，多为三块板、双向六至八车道，而南北向道路多为一块板、双向四车道，相对而言东西向道路两侧植被距视点较远，故绿视率会相对较低；第二，东城南北向街道所植行道树树龄较大且受日照较充分，此外还有皇城根遗址公园南北向延亘，客观上整体植被丰度较高；第三，东西向道路沿线多为建筑主立面、大门以及底商门面等，存在较多为了避免遮蔽日照和流线而移栽或者不载行道树的情况。
那么，横纵道路绿视率差异的成因是否果真如此呢？这种现象是东城的特性还是具有普遍性？是必然结果还是具有改善空间呢？这些问题还值得我们后续深入探究。
如果说前两部分都是对客观存在的东城街道绿化可感知度的表征，那么下面就来探讨人群从主观层面实际对东城之绿的感知情况。借鉴已有研究的思路[5]，通过叠合主客观数据，即能够为街道绿化感知做出准确评价。
研究基于GNSS、手机基站和WIFI等多元定位依据识别了东城2017年夏季典型一日100m单元栅格的分小时实时人口数量，选取其中白天（6:00-18:00）的区段求各单元平均值，即定义为城市空间活力，代表了人群主观层面实际前往感知空间的可能性（图4）。而通过将其与东城街道绿视率空间分布叠加，即可将完成绿视率测度的街道划分为四类：HH（高活力高绿视率）、HL（高活力低绿视率）、LH（低活力高绿视率）、LL（低活力低绿视率），如图5所示。
图4 东城2017年夏季典型一日白天实时人口分布
图5 东城街道实际绿化感知分类
受用地、业态、交通可达性等影响，活力较高的街道多为城市道路，胡同空间则活力较低。高活力低绿视率的街道是在规划工作中尤为值得关注的地段，包括长安街、王府井地区、簋街中段、纵贯天地坛和雍和宫的“崇雍大街”南段等。而与之形成鲜明对比的高活力高绿视率的街道正是切实满足人群绿化感知需要的空间，其中具有代表性的几处即为沿皇城根遗址公园和明城墙遗址公园的街道，以及“崇雍大街”北段。这些街道最重要的共性在于合理的道路断面设计，包括建筑退线、行道树的位置、人行道的适当宽度、机非局部分离等，保绿的同时也有效规避了流线阻断和日照遮蔽等问题。
胡同空间内宅院深深，非人群往来之处，而也有绿与不绿之分。提高绿视率水平也能够潜在提高部分街道的活力，对于亟待改变门可罗雀现状的街道而言不失为一剂良方。特别是东城“百街千巷”环境整治提升工作中重点划定的南锣鼓巷地区、东四三至八条地区等，即可作为保绿增绿之道的先行者，让旧城绿得灵动、绿得鲜活。
通过应用街景地图计算绿视率来测度街道空间绿化感知，我们把脉东城，探析绿量、分布和实际被感情况。
我们发现了2013-2017年间城市建设对绿视率带来的变化。一方是植树种草、一方是移树开路，在表面的绿视率增减背后，留给我们的是更加深刻的问题：何为存量发展背景下的增绿权衡之道？
我们观察了绿视率水平的空间分布。在符合常规认知和文献结论的验证性结果之外，在街道方向视角上的发现也引起了我们对城市私有产权用地开发在公共空间品质方面的负外部性的思考。
我们依据人群活力划分了四类不同实际绿化感知的街道。鲜明的反差，也让我们对正在进行时的“留白增绿”和“百街千巷”充满了期待。
城市有千面，从绿化感知的视角观察街道空间，也只是其中微小的一环。这个关于东城的探究，由绿切入；这个关于街道的故事，未完待续。
注：研究第一部分的案例点多年对比图像是在同一候选点不同年份对应的最近采集点处所获取的，因不同年份实际街景图像采集点有所偏移而存在误差。
参考文献：
[1] 青木阳二. 視野の広がりと緑量感の関連[J]. 造园杂志, 1987, 51(1):1-10.
[2] 折原夏志. 緑景観の評価に関する研究——良好な景観形成に向けた緑の評価手法に関する考察[J]. 調査研究期報, 2006(142): 4-13.
[3] ～真夏日の不快感を緩和する都市の緑の景観心理効果について～都市の緑量と心理的効果の相関関係の社会実験調査について2005 年国土交通省[EB/OL]. Japan: Tokyo.(2002-07-22)[2015-08-16]. http://www.mlit.go.jp/kisha/kisha05/04/040812_3/01.pdf.
[4] 郝新华, 龙瀛. 街道绿化：一个新的可步行性评价指标[J]. 上海城市规划, 2017(1):32-36.
[5] 叶宇, 张灵珠, 颜文涛, 等. 街道绿化品质的人本视角测度框架——基于百度街景数据和机器学习的大规模分析[J]. 风景园林, 2018, 25(08):26-31.
责任编辑：林冬娜、邓小云
文章来源：百度地图慧眼