Grasshopper 介入下的建筑空间句法分析
——以街区式商业建筑为例Research on Architectural Space Base on Space Syntax and Grasshopper: A Case Study of Block-type Commercial Building
摘要
空间结构的科学合理决定了空间的使用状态，一直以来，商业空间的营造主要依靠建筑师和建设方主观经验判断，该方式在建设规模大、空间系统复杂的商业建筑设计中及使用模式预测方面易流于经验主义与主观主义，空间句法技术用以改善这一现状使空间结构设计更加科学客观。但是在现有研究中，对空间句法分析结果实时反馈设计的研究尚存在空白，研究试图借助数字化编程平台Grasshopper，在这一方面有所尝试。文中以一个典型街区式商业建筑为例，综合应用空间句法软件Depthmap、数字化编程工具 Grasshopper 对其空间结构进行分析。结果显示：空间句法结合数字化编程可以高效完成空间结构量化分析，实现空间句法分析实时反馈；轴线分析、可见图解分析可以互相配合达到满足不同设计阶段分析反馈需求。
关键词 空间句法；数字化编程；街区式商业
abstract
The spatial configuration determines the usage of space. But the configurative architectural design mostly depends on subjective experience and judgment of architects or clients , which fall into empiricism and subjectivism in the commercial building design, for the commercial buildings with large scale and complex space system. Space syntax makes it possible to predict, qualify and quantify aspects of human behavior of different design proposals . However, there is gap between space syntax as an analytic theory of architecture and architectural design practice. This paper makes an attempt by combining space syntax with scripting via Depthmap and Grasshopper to analysis a typical block-type commercial space. The research successfully integrates real-time space syntax analysis, axial analysis and visual graph analysis can cooperate with each other to meet the design feedback requirements in different process.
Key WOrds
space syntax; scripting; block-type commercial space
*国家自然科学基金：基于岭南传统居住方式的保障性住房适应性设计模式研究，项目编号：51278193 ；中央高校基本科研业务费资助项目：SEBE与 Space Syntax相结合的岭南传统商业街动线环境的活化更新，项目编号： 2015xms24。
中图分类号 TU-024文献标识码 A
DOI 10.3969/j.issn.1000-0232.2017.03.094 文章编号 1000-0232(2017)03-0094-07
作者简介 1 高级工程师，电子邮箱：mrdeng@scut.edu.cn；2 硕士研究生；3 教授级高级工程师；1&2&3华南理工大学建筑设计研究院、亚热带建筑科学国家重点实验室
引言
商业空间具有结构性，与空间所发生事件的契合度决定了这个空间的品质，其空间结构的把握往往依赖于建筑师或者专家的主观经验判断，会存在主观主义与经验主义的局限性，所以商业建筑空间结构各项相关参数的合理性需要有客观判断[1、2]。空间句法理论可以通过社会学及心理学的结合对空间结构拓扑关系与空间结构进行量化分析，为客观科学地预测空间使用模式提供可能[3]。在现有研究中，已有学者有效地利用空间句法研究商业建筑，例如李颜用空间句法对不同空间组织模式下的购物中心的商业人流分布作了准确预测[4]；以及庄宇通过空间句法对多层面商业空间结构分析预测其人流分布[5]。研究证明空间句法技术在空间结构的量化分析方面突出能力，但在分析结果实时反馈设计方面存在不足。为弥补该方面的缺憾，研究结合数字化编程工具，将空间句法变量作为设计约束条件写入设计逻辑的算法程序中[6]，达到空间句法分析实时反馈空间结构设计目的。基于以上分析，研究选用一个典型的街区式商业建筑群组，结合空间句法技术与数字化编程工具，依据空间句法的两种量化分析方式，对空间结构进行实时句法分析，探索其在不同设计阶段应用的可能性。
1研究设计
1.1研究样本及范围
本研究选用成都某街区式商业建筑作为研究样本，其在建筑的规模及空间结构的类型上具有典型性，比较适合研究的展开。建筑包含多种商业空间，为方便后续空间句法研究，首先对其建筑空间进行类型化处理。本研究借鉴庄惟敏教授在《建筑策划导论》中提出的建筑空间的划分方法，将街区式商业空间划分为三类：A+B空间、C空间、D空间，其中A+B空间是店铺经营空间； C空间是水平交通空间、垂直交通空间和交通枢纽等联系空间；D空间为辅助性空间。C空间作为“骨架”将 A+B 空间、D空间进行联系，是街区式商业空间结构。样本建筑体量整体为两至三层，局部二层有连廊联系。文中主要以一层平面商业空间结构作为研究范围（表1）。1.2数字化平台空间句法引入
空间句法结合数字化编程，选用编程平台Rhino 插件 Grasshopper3D 软件。作为图形算法编辑程序， Grasshopper 3D与其他的编程软件不同的是，它不需要设计师掌握复杂的编程语言，用内含逻辑程序的“单元”及“连线”搭建各种简单或者复杂的程序。将空间句法分析软件 DepthmapX 中一些基本的算法复制到Grasshopper 3D的“单元”中，设计师通过将基本的“单元”针对不同的空间句法分析变量进行编程，并且用可视化图形“单元”表达分析结果 [7、8]。
空间句法基于拓扑计算的变量来描述空间结构，其中最基本的有如下5 个：深度值、连接值（connectivity value简称Cn）、控制值、整合度 1）（integration value，简称 Rn) 、可理解度。常用 Rn-Cn 散点图。计算结果中的R^2 大于0.5，认为关联度较好，当R^2 在 0.7以上，关联度非常好，人们很容易通过对局部空间的理解建立整个空间结构体系 [9、10]。
n表示节点个数；Rn为整合度；Td为节点总深度；Dn为标准化参数。
研究选用轴线、可见图解两种空间划分方式对样本进行空间分割[11]，分别在数字化平台编程建立轴线分析脚本程序、可见图解分析脚本程序，然后对样本空间结构变量分析。数字化编程除了可完成空间句法分析外，还可以在设计过程中，可以形成逻辑回路，通过实时空
2数字化平台轴线分析
2.1 轴线分析编程
空间句法利用轴线对空间进行分割主要是由人的视觉感知与运动状态决定，沿轴线方向行进是人可视范围内最为经济便捷的运动方式。利用最少且最长的轴线将C空间覆盖，轴线的交点代表空间的连接关系，将轴线变成一个节点，得到空间结构的关系图解2）（表 2）。
通过在数字化平台上完成轴线模型的关系图解生成后，得到空间结构的系统图，然后按照空间句法中深度值、连接值、控制值、整合度的计算公式，利用数字化平台数据处理的“单元”连接出相应的计算脚本，完成数字化平台对空间句法分析的转译。并利用数字化平台中的显示“单元”是将这些计算结果在轴线模型中可视化的表达出来，生成最终的分析结果图解。
在数字化平台中，数据的传递始终在计算机中自动完成，分析的数据会自动保存，利用数字化平台中与其他软件接口“单元”将计算结果数据导出，结合数据分析软件 SPSS 进行句法变量Rn 与 Cn相关性分析，得到R ２的数值，判断空间结构的可理解度。
2.2 轴线分析
从表 3 可知 , 样本 Rn-Cn 散点图中R ２为 0.7316，其空间的可理解性较高，说明消费者不需要全部走完整 个商业街区就可以感知其空间结构的组织关系，可以形成良好的心理地图。可理解度反映了空间的整体与局部的关联度，接下分别对整体与局部变量进行分析。
表3和表4中，贯穿东西向的4条主要街道（轴线1、2、3、4）、南北向的 7 条街道（轴 5、6、7、8、10、11、15）交织形成了网状的街区式形态的空间结构。其中轴线 10的整合度最高，为3.257，轴线 1、3、4、7、15的整合度次之，为 2.896、2.961、3.030、2.413、3.030， 6条轴线交叉形成网状商业街区。其中轴线1的整合度为2.896，中心性相对弱，但是其控制值最高，为 4.1206，连接值也达到14，靠近地铁出入口广场S1，能够很好把S1广场的人流引入街区，并且分散至各个相邻的街道空间。
北片区左右两侧南北向街道（轴线5、9、10），轴线 10的的整合度最高，成为该片区中心通道连接南片区商业；而轴线5、9整合度比较低，只有单侧有商业界面，商业氛围较低，容易形成停留、休憩空间；南片区的商业街区的南北向街道中，轴线7的整合度最高，为2.413，是南侧进入广场S2重要的商业街；其他南北向街道（轴线6、8、11）进入街区的路径较为转折，整合度较低，成为次要商业流线；轴线13由于靠近酒店，而且是轴线1街道的尽头，整合度为1.916，成为零售商业与酒店功能的划分线。
不同于购物中心的商业中庭，街区式商业中的广场、庭院空间，作为线性街道放大空间或者主要街道的转折空
间，营造出宽窄变化的空间体验。样本中主要5个广场（轴线S1、S2、S3、S4、S5），其中S3整合度最高，为2.413，承接东西向街道3、4与南北向街道10；S2整合度次之，为 2.102，形成与历史建筑的过渡广场；S1、S4则是轴线 1的两个端点广场，S1作为与地铁出入口对接广场完成人流导入与疏散，S4连接轴线1、10；S5的整合度最低，为 1.835，与街道 5的连接太过转折。
2.3 优化分析
本文对研究样本进行的优化，主要是提高空间之间的链接关系。通过数字化平台空间句法分析脚本，实时反馈现状空间结构的量化结果，结合计算结果与空间平面组织提出优化策略。由表4可知，现状空间主要存在两个问题：①轴 5-1、5-2、5-3 整合度最低的；②高整合度轴3与临街轴15链接关系不直接。以控制变量法分别对两个问提出优化策略，并且最后综合两个策略，利用数字化平台实时反馈空间句法计算结果判断优化方案的效果。
优化1：将北片区右侧两栋建筑进行体块削减，使轴5与 S5广场的联系更加直接。由反馈结果可知（表5），轴 5、5-1、5-2、5-3的整合度得到显著提高，整体商业空间整合度也得到一定提高，由优化一的RN-CN 散点图可知R ２提高至0.7417，空间整体可理解度提高。
优化2：将南片区轴3延伸至轴15，从临街面直接进入3街道更加直接。由于轴3、15原整合度就比较高， 通过将两者联通，对整体商业空间结构产生巨大影响。由反馈结果可知（表5），空间整合度最高的区域由轴线10 变为轴3。但是整体结构的量化结果数值并未有大的变动。由优化二的RN-CN散点图可知R ２提高至0.7558，空间可理解度提高更加多。
优化3：同时进行以上两个优化设计，由反馈结果可知，优化1与优化2提高部分保留，而且轴3的整合度也得到更大提升，达到 3.776。R ２数值提高至 0.7702，空间可理解度最高。
基于以上分析，对于整合度低的区域进行改动，对整体空间结构整合度的影响不大，局部得到改善，对于整合度高的区域进行改动，会引起整个空间结构的特性变化，通过数字化平台空间句法实时分析，可以帮助设计师快速判断每个方案优劣，不断地优化设计直到符合预期的设计目标。但是，轴线分析其实是对空间结构的简化，适合方案初期的实时反馈。对于设计方案的空间形式已有雏形，应该寻求更加细致的分析反馈方法。所以，下文选用空间句法中可见图解（visual graph analysis）作为深化设计阶段的分析反馈工具。
3数字化平台可见图解分析
3.1可见图解分析编程
可见图解分析方法是通过在空间中建立规则点阵对其穷尽式分割（图2），每个点代表一个单元空间，然后
通过点与点之间的可见性关系决定单元空间的连接关系，生成空间关系图解 [12、13]。
可见图解中主要变量有：全局变量，平均最短视觉深度（mean shortest path length, 用表示Li），视觉整合度（visual integration，简称 Rn）；局部变量，视觉边界限定能力（clustering coefficient，简称 Ci）、一次可见（neighborhood，简称 Ni）（图3）。其中平均视觉深度需要计算每个节点到其他节点的最短路径（图4） 然后求出平均值（3），比上文中轴线分析具有更加高的“分辨率”，可以更加细致反映空间中人的行为模式，相对地也需要更好的计算机性能与更长计算时间。一次可见范围主要计算与节点直接可见的节点数量，即视域范围，类似于连接值。视觉边界限定能力表示空间边界对视觉的限定强弱（4）。将这些变量计算公式转译到数字化平台“单元”中，结合不同计算目的将单元模块的连接完成编程。完成计算后将结果利用颜色可视化表达。
由于可见图解穷尽式划分空间的方式，会产生巨大的数据结果，虽然可以直接通过最后的颜色表达数据的差异，但是无法进行细致直观地比较。需要将数据进行分区，然后进行分区间、分区内综合对比分析，结合可视化表达，可以更加直观的将分析结果反馈。
3.2 可见图解分析
由表 6可知，可见图解整合度与轴线整合度计算结果吻合度非常高，并且由于前者空间分割更小，空间单元之间细微差距也得以表达。整体分析，街道1、3、4、7、10、15形成网状主干覆盖整个街区，从分析结果可以看出，每条街道也由于局部空间变化产生差异。街区南片区整合度比北片区高；东西向街道的整合度比南北向街道整合度普遍高。局部分析，将视觉整合度数值按照梯度数量一致分6 个区间（表 7）：R1(5.8683~8.0871)；R2(5.3789~5.8683)； R3(4.9364~5.3789)；R4(4.3566~4.9364)；R5(3.9155~4.3566)； R6(2.7548~3.9155)（可见图解与轴线图解建立的关系图解不一样，所以两个不同拓扑结构变量数值不具备可比性）。
R1基本位于街区南片区东西向街道空间，广场S2为最大值，其次是街道起点、终点及街道交叉口位置，S2广场在该商业空间结构中承担最为中心的位置，空间起承转合处是空间结构重要节点，其附近的商业铺位具有最高的商业价值；R2为南片区其他主要广场(S1、S3、S4）、街道 1及西侧临街商业，连接上一层级高整合度空间节点。S1广场是街道1与西侧临街商业街转折点，并且连接地铁出入口，具有极强外向性与引导性。S4广场是街道1与街道 10的转折点，既是街道1的收口，又将商业人流导向北片区街道10。S3广场同样作为东西向主街（3、4）与南北向街道10 的转折；R3为街区南片区南北向街道7，北片区右侧南北向街道10以及街区南侧临街商业街，作为R1、R2的纵向主要联系通道，其中街道10 直接插入南片区商业，越往南整合度越高，有效地将南片区商业人流往北引导；R4为南片区其他南北向街道（6、8）、及较窄的东西向街道2，由于街 6、8错落地方式联系东西向的街道，整合度不高，可能产生趣味性空间，街道2则作为两侧商业主要的后勤、疏散方向，商业面较少；R5为东向酒店临街面，及北侧的城市道路；R6是整体空间结构最低，为街区北片区东西两侧的单商业界面的街道，与其他街道空间联系小。
3.3 优化分析
由轴线分析可以得到设计优化主要策略，而可见图解的分析则
断改变它[2]，这个过程形成了夜市复杂性和矛盾性特征。如何使夜市的空间充满活力，融入既有城市空间环境并产生具有活力的空间场所，值得进一步的探讨。
近年来，城市空间的研究越来越多采用空间句法理论进行研究，利用相关软件对城市尺度下的地铁线路、城市内部街区或者公园等空间以及建筑物内部空间进行可达性度量[3]。国内的既有研究表明当空间句法对城市空间描述有机结合人类活动与空间形态，这样的空间理论释义更接近对城市空间本质的探求[4]。因此，该文通过构建空间句法的轴线模型，量化评价合肥市9处夜市空间及关键节点的可达性，同时在调研中采用“流动速率”和“使用后满意度水平”代表夜市的空间活力，并对可达性与调研数据进行了相关性分析，以期拓展对既有夜市空间影响因素的研究，并提出对未来城市中夜市空间活力的改善建议。
1空间句法理论与方法
空间句法是 1970年代末伦敦大学巴利特学院的比尔 希列尔、朱利安妮 汉森首创，主要通过对城市系统、建筑、聚落、景观等的量化描述，表达空间形态结构与人类社会行为之间的关系[5]。四十多年来，作为一种针对城市空间及形态量化研究理论及空间分析的技术，空间句法在城市规划和建筑设计的理论和实践领域取得了显著的研究成果。
1.1 空间句法基本原理
空间句法基本原理是对空间进行尺度划分和空间分割，分析单元为句法轴线及其组合而成的轴线群，空间句法的拓扑空间的社会逻辑关系体现在轴线或轴线群所蕴含的多种参数之中，这些参数包括连接值、控制值、深度值、集成度、和可理解度等。通过分析轴线本身的可达性和整合度来研究拓扑结构的内在逻辑，并总结其发展变化规则，用以分析城市空间系统内在的变化规律。1.2 空间句法主要方法及变量
空间句法理论的优势在于能够以定量化数据来呈现人们在空间中的体验， 主要通过3种方式对空间进行多层次的量化描述：VGA可视性分析法、全视线图分析法和轴线分析法。
（1）VGA（visibility graph analysis）可视性分析法从空间的可见性角度表示潜在行为活动发生的可能性，也就是对任意空间人的活动发生起到引导作用； （２）全视线图（all-line visibility map) 分析法将空间概念化为无数视线的矩阵空间暗含了各种结构可能性，不同的空间结构，代表了空间系统中主要视线及人流运动结构； （３）轴线 (axis) 分析法将真实城市空间进行轴线归纳，以线性空间概括人在空间中的行为特征，其中的轴线表达了每个线性空间划分单元在整体空间系统中的便捷程度，也就是可达性[6]。
本文将选取空间句法理论中的轴线分析法，在相关技术软件 Depthmap中对合肥市城市空间进行轴线分割分析，将现实城市空间转译为可视化空间图示语言。明确夜市在城市空间中所处位置，分析夜市与周边空间环境的相互关系，并从内部形成的自组织结构来探究夜市空间活力可能受到的影响因素。
2合肥主要夜市实证研究
自 1950年合肥被确定为安徽省省会，整个城市空间形态逐渐由风扇形扩展为多组团构成，同时迅速出现了大量的公共空间，如广场、步行街道和公园等，但对于这些公共空间的布局以及使用缺乏适当的研究。夜市作为一种夜间向城市公共空间开放的市场[7]，能够自发聚集大量的行为活动，内部空间也将会自发的建构起来；而夜市作为这样一种依附传统商业的空间，与既有商业空间位置的重合是否存在一定必然性？从这两点，笔者认为有必要从夜市的空间位置和内部空间构成两方面来探究夜市空间活力。
合肥市既有城市空间是从老城区逐步发展而来，是基于人与空间的相互影响作用而形成的自组织结构空间，因此从空间句法理论进行分析具有一定合理性。在对合肥市轴线图模型进行空间句法分析的基础上，结合对城市空间认知选取9处具有代表性的夜市实地调研；再通过 SPSS软件对空间句法相关参数值和实际调研数据进行相关性比较分析，从夜市内外部空间结构逻辑关系角度来分析夜市空间与城市空间的关系，探索影响其空间活力的因素。
2.1合肥市主城区空间句法分析
自 2006年以来，合肥市“一核一圈五轴”的城市空间结构逐渐明确清晰，城市空间逐步扩展，中心城区形成了多层次综合空间体系[8]。夜市作为一种公共空间类型，逐渐大量集聚出现，但对它的形成过程，尤其关于夜市中空间活力的研究涉及不多。空间活力往往作为一种抽象概念，具有较强的主观性，无法直接去数字量化。本文将夜市中人及其行为活动等作为衡量空间活力的间接指标，分别对空间可达性和使用者满意度进行量化统计。其中空间可达性通过现场观察数据统计和空间句法相关软件客观计算，使用者满意度运用问卷调查方式统计。
根据 2016年合肥市交通现状图和合肥卫星地图等资料，笔者绘制了合肥市主城区的轴线图模型，并使用空
的空间活力能够维持较高的程度。
复合型和鱼骨型的夜市空间流动速率较高，对人流具有较强吸引力，具有更大的空间规模。复合型和鱼骨型夜市往往结合广场和道路空间等现有设施设置，空间布置更加自由灵活，为人流的通过提供相对便捷、安全的通过环境。以市中心淮河路步行街夜市为例，原有15m宽的商业步行街道和多个广场空间在22 点后迅速被各种类型大小摊贩占用，形成主要空间脉络，以中市逍遥街为辅，主要人流从18条连接的小街巷进入，使得鱼骨型夜市的空间范围不断扩大，空间活力持续显现。
如果以“流动速率”代表夜市的空间活力，可以发现空间活力与夜市周边用地性质有一定的关联性。夜市空间活力较活跃的地区，周边用地往往紧邻商业或高校。商业建筑在城市中往往具有明显个性特色以及空间可达性，高校周边则聚集了大量年轻人群，有强烈的个性化消费功能需求。因此当这两类功能出现时，必然会形成一定规模的行为活动，夜市就成为依附于这两类功能的特殊场所，形成富有活力的公共空间。
3 建议和结语
本文运用了空间句法定量分析合肥市代表性夜市空间，总结归纳出夜市空间结构类型，从可达性和空间活力影响因素入手，客观地描述夜市空间状况。基于研究中的调研分析，笔者对夜市空间活力的改善提出以下几点建议：
（1）空间活力和空间可达性呈现较明显的相关性。通过改善夜市街区周边交通环境，优化周边道路空间可达性，有助于提升夜市的空间活力。空间句法的分析有助于在决策规划层面，提前合理选址，顺应既有城市空间肌理，为夜市内部摊贩的布局提供科学依据。
（2）对夜市内部空间的调研发现，9处夜市能够与既有街道或广场空间相融合，形成一套临时的自组织结构空间系统。这类空间能够延续城市历史肌理，同时组织出富有个性化特色的街区。对夜市周边用地性质以及内部空间的调研访谈也证实了夜市空间的自组织结构对提升空间活力具有促进作用。
（3）空间活力与人流的集聚性有一定的共振效应，与周边商业空间具有协同性。城市是由作为相互关联且独立的固定要素与出行人流构成，在人流效应的作用下，城市空间的整合使得它的影响最大化，也就是发生了倍增效果[16]。夜市的布局往往需要依附既有商业用地，与传统商业功能形成时间或空间的错位，增加了多样的物质空间行为活动可能性。
在城市复杂的空间形态背后，通过空间句法分析出简单明确的空间发展规律，夜市的空间布局也将能够起到积极引导城市空间的发展，加强城市中整合度核心附近街区的建设发展，避免城市过快发展所带来的一系列城市问题。
在当前城市化进程中，城市中的此类弱势空间在很多情况下是自发形成的，在探究过程中，人们往往忽略了夜市空间对城市 活力的影响[17]。但笔者以客观的调研统计数据为基础，以空间句法理论作为指导，量化对夜市空间的认识，为城市公共空间的后续研究发展提供一定帮助，有利于设计者未来对夜市空间的研究。
图、表来源
文中图表均由作者绘制。
注释
1）信度系数应在0 ～ 1，如信度系数大于0.9，表示可靠性很好；在0.8 ～ 0.9之间，表示可靠性较好；在0.7 ～ 0.8之间，表示量表有些问题需要修订；信度系数在0.7以下，表示量表有些问题需要抛弃。2）统计学原理中，相关系数取值在0 ～ 1 之间，其中：|相关系数| ≥ 0.8时，两个变量视为高度相关；0.5 ≤ |相关系数| ≤ 0.8 时，中度相关；0.3 ≤ |相关系数| ≤ 0.5 时，低度相关；|相关系数| ＜ 0.3时可视为不相关。
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