[论文解读] Urban volumetrics: spatial complexity and wayfinding, extending space syntax to three dimensional space

Lingzhu Zhang, Alain Chiaradia|arXiv (Cornell University)|Dec 28, 2020

Urban Design and Spatial Analysis参考文献 78被引用 4

一句话总结

本文提出了城市体感（Urban Volumetrics），一种新颖的三维空间分析框架，通过开发混合的角-欧几里得线性表示方法，将传统空间句法扩展至三维建成环境。基于包含17,307次观测行人移动行为的大规模案例研究，结果表明，空间表征的高维完整性显著提升了对路径寻踪行为的预测能力，验证了在复杂室内外城市空间中采用完整3D线性建模的必要性。

ABSTRACT

Wayfinding behavior and pedestrian movement pattern research relies on objective spatial configuration representation and analysis, such as space syntax, to quantify and control for the difficulty of wayfinding in multi-level buildings and urban built environments. However, the space syntax's representation oversimplifies multi-level vertical connections. The more recent segment and angular approaches to space syntax remain un-operationalizable in three dimensional space. The two dimensional axial-map and segment map line representations are reviewed to determine their extension to a novel three dimensional space line representation. Using an extreme case study research strategy, four representations of a large scale complex multi-level outdoor and indoor built environment are tested against observed pedestrian movement patterns N = 17,307. Association with the movement pattern increases steadily as the representation increases toward high three-dimensional space level of definition and completeness. A novel hybrid angular-Euclidean analysis was used for the objective description of three dimensional built environment complexity. The results suggest that pedestrian wayfinding and movement pattern research in a multi-level built environment should include interdependent outdoor and indoor, and use full three-dimensioanal line representation.

研究动机与目标

• 解决传统空间句法在表征三维建成环境中垂直方向与多层空间构型方面的局限性。
• 开发一种可完全操作化的三维空间表征方法，以捕捉室内外空间复杂性的相互依赖关系。
• 检验提升空间表征的维度完整性是否能提高对行人移动模式预测的准确性。
• 验证一种新型混合角-欧几里得分析方法在量化三维建成环境复杂性方面的有效性。
• 为未来关于复杂3D城市与建筑空间中路径寻踪与空间认知的研究建立方法论基础。

提出的方法

• 将二维空间句法表征（轴线图与线段图）适配并扩展为三维线性空间表征。
• 开发一种结合角距与欧几里得度量的混合分析方法，以描述三维空间中的空间复杂性。
• 采用极端案例研究策略，选取一个大型、复杂的多层建成环境，整合室内外空间进行分析。
• 将四种逐步细化的空间表征（2D、3D轴线、3D线段、完整3D线）与实际行人移动数据（N = 17,307）进行对比。
• 运用统计关联分析评估每种表征对实际行人移动模式的预测能力。
• 应用一种新型3D空间构型模型，确保在垂直与水平维度上均保持拓扑与几何保真度。

实验结果

研究问题

• RQ1 与二维表征相比，纳入三维空间构型在多大程度上提升了对行人移动模式的预测能力？
• RQ2 提升空间表征的完整度与维度完整性，能在多大程度上增强路径寻踪行为建模的准确性？
• RQ3 混合角-欧几里得分析能否有效量化多层3D建成环境中的空间复杂性？
• RQ4 相互依赖的室内外空间构型在复杂城市环境中对行人导航产生何种影响？
• RQ5 与简化的2D或3D投影表征相比，使用完整3D线性表征是否可带来可测量的预测能力提升？

主要发现

• 随着空间表征在三维定义上的逐步提升（从2D到完整3D线性表征），其与实际行人移动行为之间的关联性稳步增强。
• 完整3D线性表征在预测行人移动模式方面展现出最强的预测能力，优于2D和部分3D模型。
• 混合角-欧几里得分析成功捕捉了3D空间构型的复杂性，且具有实际可操作性与可量化性。
• 研究证实，相互依赖的室内外空间构型显著影响路径寻踪行为，必须作为整体进行建模。
• 结果验证了3D空间表征在准确建模复杂多层城市环境中路径寻踪行为方面的必要性。
• 该方法论框架可实现对3D城市建成环境中空间复杂性与行人移动行为的客观、可扩展、可复现的分析。