交通地理与网络科学/空间句法

引言及历史

空间句法，或空间数据和网络的句法分析，是城市地理和地理空间科学中的一种技术，它将空间和网络的现实世界应用与底层的图论相结合。这些技术最初是由伦敦大学学院的希利尔和汉森在 1970 年代开发的。乍一看，城市空间看起来和感觉上都是连续的，尤其是在作为行人导航时 - 人类不会根据节点和边缘或道路之间的严格区分来导航周围环境，而是将其视为连贯的路径。此外，网络严格的分析通常将节点之间的差异以公制距离为单位，而人类行为通常受空间之间更复杂的关系支配；认知和视觉空间本质上是拓扑的，人类行为更多地受局部关系而不是全局指标的影响。我们稍后将看到，空间句法模型考虑了这种对空间之间非距离度量关系的偏好；简而言之，空间句法通过离散化用户可以移动的城市结构来模拟人类行为。

将给定网络的结构视为静态的、恒定的和不变的很容易 - 但是，人类行为随着时间的推移而塑造和塑造城市结构，反过来，空间和人之间的关系也发生了变化。这样，社会（人类行为）和城市空间都是动态的，并且相互修改，而不是人类仅仅在预先存在的、不变的网络层之上发生行为。空间句法可以分析这些随时间的变化，因为位置的相对重要性与周围的网络结构相关 - 而网络结构经常通过人类行为发生改变；当一个地方的重要性发生变化时，人类行为就会受到影响。空间句法建模可以帮助确定一个地方为什么对人们很重要，这可以通过与位置之间的距离无关的指标来确定 - 相反，可以计算周围网络的局部和全局指标，并用于预测用户行为。

网络之间的相对比较也很重要，尤其是在考虑不同绝对空间大小的网络的交通模式份额、网络结构和人类行为时。通过消除网络上两点之间绝对距离的因素，一个尺度元素被移除，这可能会限制不同网络之间比较的有效性。空间句法建模允许进行拓扑抽象，即，将网络简化为其最显著的属性（什么与什么相连），并消除多余或不必要的细节级别（精确的距离指标，建筑环境特征的微小差异）。虽然抽象确实会丢失粒度级别，但获得了网络结构比较的能力，允许对网络进行类型学分类。

空间句法技术经常在欧洲和亚洲的城市规划和分析中使用，但在美国的使用量明显不足。正如我们将看到的，这些技术可以立即揭示人类行为与空间和网络的不同方向和组织之间的关系。

理论及术语

空间句法分析的基础是构建一个图（或图），并在该图上计算各种指标。从抽象开始，创建了一个区域的凸面图，作为给定任何边界约束的最少的凸面空间集。然后，从连接所有凸面子空间的所有最长轴的集合中构建一个“轴向图” - 这通常以迭代方式完成，从最长的轴向线开始。最后，构建一个网络图，其中轴向图中的每条轴向线都是图中的一个节点，而地图中轴向线的交点由网络图中的连接（边）表示。 Bafna (2003) 中的图 1 展示了将办公室示意图首先映射到单个走廊拓扑结构的图，然后映射到两个平行走廊的图。这将有助于说明空间句法的控制指标。

Bafna (2003) 中的图 2 显示了在创建轴向图时将非凸面空间划分为凸面空间集的重要性，以及空间句法轻松说明空间层次结构的能力。轴向图通常遵循“视线”原则，也就是说，为了从起点节点到达相邻节点，必须能够看到目的地。严格来说，这表示具有弯曲的道路必须建模为许多段之间的离散化，在拐角处使用虚拟节点，但这并不总是这样。Figueiredo 和 Amorim 首次提出，最大连续角度可以定义为角度，超过该角度，链接必须在转弯处细分。通过构建一个“反向”图，其中道路或行人链接是节点，它们的交点是边，空间句法方法强调了空间之间的过渡，其中遍历网络图意味着在地理地图上转弯，并且不考虑空间链接的长度。然后在这个反向网络图上计算分析指标。 McCahil & Garrick (2008) 中的图 1 说明了空间句法框架中轴向图和反向网络图的构建。在这里，很容易看到构建的网络图中的节点和边如何对应于地理和轴向地图中的道路链接和交叉点。

以下是空间句法框架中使用的术语和分析指标列表

• 网络深度：定义为连接任何两个节点的最少顶点数。从空间句法网络图转换到实际网络，这是连接任何两个不同道路或链接的最少道路或链接数。
• 节点的总深度：该节点（道路链接）与所有其他节点（道路链接）之间的网络深度的总和。
• 平均深度：节点的总深度除以节点的总数。
• 整合：也称为相对不对称，描述了从系统中的其他节点访问给定节点的难易程度。 $I=2(MD-1)/(k-2)$ 是整合如何在网络中计算的一个例子，其中 MD 是如上所述的平均深度，k 是节点数。
• 介数中心性：一种中心性形式，描述了某个地方在其他地方之间有多“中间” - 也就是说，在从其他起点和目的地之间旅行时，某个地方被穿越的频率。
• 角度段分析：对原始空间句法方法的改进，通过角度解决了转弯的可变值和成本。
• 连通性：衡量给定位置与周围节点的连接程度；另外，连接到给定链接的链接数量。连接更好的位置具有更高的入度和出度，并且通常从其他节点具有更低的深度。
• 可理解性：尤其是在人类行为和空间心理学中，衡量用户在空间内导航和定向的难易程度。
• 不对称性：两个位置之间深度或连通性的差异将产生层次结构或位置重要性的比较不对称。
• 控制：衡量给定链接在访问其相邻链接方面的重要性。如果其相邻链接仅由所讨论的链接提供服务，则它具有高度的控制，而冗余链接则有助于降低层次结构和控制。
• 环路：网络中环路的存在将有助于降低控制和层次结构，以及平均深度。
• 链条：网络中链条的存在将有助于增加控制和层次结构，平均深度，并降低整合。

整合度描述了一个地方在一个网络中的整合程度或交织程度，更高的整合度与更低的节点深度相关（从其他节点到达该节点所需的移动次数更少）。但是，整合度指标侧重于目的地的吸引力，而不考虑到达或通过某个地方的路线选择。与整合度指标相比，介数中心性指标考虑了路线选择行为，并描绘了链接的重要性，不仅包括起源和目的地的周围区域，也包括路线树的中间部分。介数中心性是一个流行的指标，也是下面列出的几个案例研究中选择的指标。

值得注意的是，最初的空间句法框架在构建轴向图时将所有转弯归为一类 - 即，所有道路弯曲都平等对待，无论角度如何，导致转弯带来的行程成本效应一致。如上所述，角度段分析修改了框架，为较小的转弯分配较低的成本，为更尖锐的角度转弯分配更高的成本。这使得空间句法框架能够以更加流畅和真实的的方式表示道路网络，拓扑方向的变化较少。此外，使用角度分析可以利用道路中心线地图（通常很容易获得）作为近似的轴向图；这是因为使用渐进的转弯惩罚角度分析创建的轴向图的拓扑结构更加真实。

案例研究

在新城市主义和郊区社区的步行

空间句法分析还可以非常清楚地说明城市形态的特征变化和差异如何影响人类步行行为。直观地说，我们知道，一个不太友好的步行网络或空间可能会有较低的步行出行份额，并且休闲或通勤目的的步行出行量会较低。然而，空间句法网络分析可以根据底层网络特征量化步行出行量。Baran 等人（2008 年）的这项研究考察了步行行为及其在新城市主义社区和郊区社区之间的变化，并使用空间句法分析评估了物理环境差异。这里分析的句法变量是控制、局部整合和全局整合，并根据它们对新城市主义和郊区环境中休闲和功利主义步行行为的解释能力进行评估。

图 1 到 4 显示了新城市主义社区中句法变量控制、局部整合和全局整合的方差。总的来说，可以明显看出，没有很多完全断开的链接（死胡同），并且链接和道路的层次结构不太明显。网络中控制程度最高的道路是那些如果停运会导致最多连接断开的道路，而控制程度最低的道路是那些停运不会造成任何后果的道路。局部和全局整合最大值的点可能不同，具体取决于超过截止阈值的链接对整合的重要性。在郊区社区的轴向图中，可以明显看出，大量的链接是高度隔离和/或分层的，并且网络非常像树状结构。

图 1：显示了新城市主义社区中句法变量“控制”的方差。

图 2：显示了新城市主义社区中句法变量“局部整合”的方差。

图 3：显示了新城市主义社区中句法变量“全局整合”的方差。

图 4：显示了郊区社区中句法变量“全局整合”的方差。

作者发现步行与平均全局整合（在 p < 0.01 时显着）和平均局部整合（在 p < 0.01 时显着）之间存在正相关关系。没有发现平均控制与步行显着相关。在新城市主义社区中，局部和全局整合的平均变量系数更高。轴线长度通常在新城市主义社区中远低于郊区社区。

伦敦的自行车路线选择

路线选择是空间句法框架的常见应用，因为它本质上可以预测网络中最常使用的链接段。在确定从起点到终点的可能路线时，可以将更高的链接使用概率分配给在空间句法分析中被确定为更重要的链接。此外，路线选择对于高度容易受到安全性和连续性因素影响的模式（例如自行车）尤其重要。 Raford、Chiaradia 和 Gil 的图 1 显示了伦敦的研究区域，包括泰晤士河南北两侧的区域。作者分析了两个独立的数据集，以测试伦敦街道网络的空间句法指标的显着性和解释能力 - 一组 423 个自行车出行日记，用于测试对单个自行车骑行者而言重要的因素，以及伦敦特定区域的汇总自行车数量。

Raford、Chiaradia 和 Gil 的图 5 显示了对单个自行车出行进行的叠加分析类型，以测试空间句法指标是否与单个自行车路线选择相关。发现单个出行非常难以预测，单个出行级别的路线选择与最短路径或最快的认知路线（角度最小化）的相关性不高，因为这两方面因素在实际的自行车路线选择中都没有绝对重要性。然而，将自行车骑行者的行为聚合到人口级别，可以使一些涌现性质显现。如果某个特定的道路段对自行车友好，单个自行车骑行者可能会选择该段，也可能不选择，这取决于起点和终点以及其他因素，但总体而言，自行车骑行者群体将在更重要的路线上有更高的使用量。事实上，事实证明确实如此 - 全局平均角度深度（空间句法分析的一个统计量）与自行车数量高度相关。

剑桥市自行车设施规划，马萨诸塞州

McCahil & Garrick (2008) 在马萨诸塞州剑桥市调查了空间句法分析框架和技术与自行车设施分析之间的关系。这代表了另一个实际且突出的例子，说明了空间句法建模在根据不同网络配置的涌现出行模式评估交通网络方面的强大功能。由于空间句法本身不依赖于建造环境的特征，仅依赖于网络特征，因此可以不进行广泛且繁琐的起点-终点研究来进行模式出行需求建模。McCahil & Garrick 使用空间句法“选择”参数（路线是否包含给定的道路段）对马萨诸塞州剑桥市的自行车骑行者行为进行了建模。如 McCahil & Garrick (2008) 的图 4 所示，空间句法框架预测了许多实际确实经历了高自行车交通量的路段（通过计数获得）具有很高的重要性（选择参数）。

在构建的多层模型中，作者除了空间句法指标之外，还将人口和工人密度作为起点和终点生成器的代理。他们发现，人口和工人密度解释了收集的自行车数量数据的很大一部分，而空间句法指标的显着性在解释能力方面明显较低。作者援引了所使用的自行车计数类型作为空间句法指标未能更全面地解释计数的原因之一，包括必须从交叉路口计数中推断出链接（或“门”）计数。交叉路口计数，尤其是自行车，因为某些路线可能明显更安全且更完善，无法在链接级别显示粒度，而这正是空间句法发挥作用的地方。

局限性

空间句法分析可以成为预测网络使用和用户行为的强大工具，因为它仅依赖于底层网络结构，无需进行大量的起点-终点行程研究。这种方法具有可扩展性，并且通过消除基于距离的指标，可以轻松地在不同的但类别相似的城市区域之间进行结果比较。空间句法分析有助于预测用户行为，而不涉及对建成环境的考虑；然而，在评估行人交通的重要性时不考虑建成环境因素也是该方法的弱点之一。空间句法不考虑开放空间的形状（这些形状部分由周围建筑物的形状勾勒出来），而这些形状会影响行人是否愿意在那里行走。“等视角”是凸形空间，代表观察者从静止位置可以观察到的整个空间子空间。等视角的大小、形状和配置对于用户体验和享受空间非常重要，而空间句法没有考虑这些细节。

空间句法本身可能不考虑建成环境的元素，但当它的网络统计数据与建成环境元素结合使用时，在行人和骑自行车者的情况下，可以实现强大的预测模型，并具有很高的预测能力。