上界映射与随机可视域——对比视线图分析系统的解决方案_尼克·S·道尔顿.pdf

56|城市设计 2022 5摘 要视线图分析是空间句法社区被广泛应用的技术，用于评估城市和建筑设计。为了比较不同的空间布局，建筑师和研究人员依赖基于D值标准化的整合度指标。本文指出，这种形式的标准化最初是为了凸空间分析和轴线分析而开发的。与典型的视线图中发现的网络类型相比，凸空间分析和轴线分析的图具有不同的结构特性。通过逐步增大可视图密度的新方法，我们发现，随着图/网络大小的增加，固定点的整合度并不会保持不变。通过几个图表，我们可直接证明这种不恒定。我们评估了特克伦堡、标准化角度整合度（NAIN）和深度衰减等标准化方法，并通过实验表明这些过程没有产生所需要的稳定性。由此可见，基于现有标准化方法的传统整合度指标，难以用于比较视线图分析的整合度值。为解决这个问题，“受限随机视线图分析”的概念被引入。固定数量的随机分布点被分布在系统中。通过该分析的黄金法则上界映射标准化，一种新的实证方法被引入，专门用于网格化、非网格化和其他密集可视域图的标准化。总之，我们认为传统的整合度标准化方法（D 值）始终只得到近似解。使用上界映射标准化方法，研究人员便可以准确地比较不同大小的空间模型。AbstractVisibility graph analysis(VGA)is a widespread technique in the space syntax community,used to evaluate urban and building designs.To compare different spatial configurations,architects and researchers have relied on the use of the measure integration,based on D-value relativisation.This paper points out that this form of relativisation was developed originally for convex and axial analysis,the graphs of which have different structural properties compared to the kinds of networks found in typical VGA graphs.Using a new technique of incrementally increasing visibility graph density,we show that the integration value for a fixed point does not remain constant as the size of the graph/network increases.Using several graphs,we empirically demonstrate this non-consistency.We evaluate Tecklenburg,NAIN and depth-decay methods of relativisation and show that these processes do not empirically produce the necessary stability required.From this,we conclude that it is difficult to compare integration values for VGA analyses using the traditional measure of inte-gration based on known relativisation techniques.To solve this,we introduce the notion of Restricted Random Visibility Graph Analysis or R-VGA.A fixed number of randomly distributed points spread over the system.Using R-VGA as a gold standard,we then introduce a new empirical relativisation called upper bound projection relativisation(UBPR)specifically for the relativisation of gridded,non-gridded and other dense isovist graphs.In conclusion,we suggest that traditional integration relativisation(the D-value)will always create only approximate solutions.Using UBPR,it is now possible for researchers to accurately compare different spatial models of different sizes.关键词：视线图分析；整合度；随机可视域；标准化；空间句法理论Keywords：Visibility graph analysis(VGA);Integration;Stochastic isovist;Relativisation;Space Syntax theory参考文献引用格式：上界映射与随机可视域：对比视线图分析系统的解决方案J.城市设计,2022(5):56-71.Dalton N S,Dalton R,Bhinney S M,et al.Upper Bound Projection and Stochastic Isovists:A Solution to the comparison of visibility graph analysis systems J.Urban Design,2022(5):56-71.通讯作者：Nick S.Dalton；E-mail:nick.daltonnorthumbria.ac.uk。上界映射与随机可视域对比视线图分析系统的解决方案Upper Bound Projection and Stochastic Isovists:A Solution to the Comparison of Visibility Graph Analysis Systems邓成汝 译 Translated by Chengru Deng 尼克S道尔顿 露丝道尔顿 山姆麦克尔希尼 帕纳吉奥蒂斯马夫罗斯Nick S.Dalton,Ruth Dalton,Sam Mc Elhinney,Panagiotis Mavros译者邓成汝（规划师,中规院(北京)规划设计有限公司）Translator Chengru Deng,Urban Planner,CAUPD Beijing Planning&Design Consultants Ltd尼克S道尔顿（副教授，英国纽卡斯尔诺森比亚大学）Nick S.Dalton,Associate Professor,Northumbria University Newcastle,UK山姆麦克尔希尼（副教授，英国创意艺术大学）Sam Mc Elhinney,Associate Professor,University of Creative arts,Cantebury,UK帕纳吉奥蒂斯马夫罗斯（博士、研究员，新加坡和苏黎世联邦理工学院联合中心未来城市实验室）Panagiotis Mavros,Doctor,Researcher,Future Cities Laboratory,Singapore-ETH Centre露丝道尔顿（教授，英国兰卡斯特大学）Ruth Dalton,Professor,Lancaster University,UK Ruth Dalton,Lancaster University,UKDOI:10.16513/j.urbandesign.2022.05.00657 特邀|1 研究背景视线图分析（visibility graph analysis,VGA）1 是空间句法社区普遍用来评估城市和建筑设计的方法。为了比较不同的空间布局，建筑师和研究人员依赖基于 D 值标准化的整合度指标。本文指出，这种形式的标准化最初是为了凸空间分析和轴线分析而开发的。它们与典型 VGA 图中的网络具有显著不同的结构特性。对于研究人员和设计师来说，通常需要比较不同的建筑或设计，例如，比较对特定城市或建筑进行干预的不同设计方案。VGA 分析的彩虹色谱被用于将可视域分析生成的数值数据，在建筑物平面或城市系统上进行可视化。对于整合度，这样的表达方式通常将数值缩放到代表最相互分离的值（蓝色）和最相互整合的值（红色）之间。在将空间系统（建筑物、社区或城市）与不同类型的空间系统对比，或与具有不同干预方式的相同类型系统对比的时候，通常需要考虑各个具有代表性的点的整合度值，以检测整体整合度分布的变化。从最早的空间句法文献2 开始，一直存在一种必要性，以找到调整总深度值的方法，适应不同系统的大小（即网络中的总节点数）。最早的调整方式是由希利尔（Hillier）和汉斯（Hanson）提出的基于 D值调整整合度的方法。D 值整合度指标可用于轴线和凸空间分析，以比较不同的城市和建筑空间系统。这可以被扩展到半径计算（仅考虑图的局部部分，而不是图的整体）。鉴于基于这些数值报告的大量实证结果，似乎可以安全地假设它们已经正确地完成了它们所针对的标准化任务。我们没有理由认为使用 D 值公式计算的整合度不适用于基于轴线和凸空间的分析。因此，当特勒（Turner）首次提出VGA分析时1，使用相同的整合度公式实现相同级别的标准化似乎是理所应当的。最近，一些研究成果开始质疑，VGA 分析的情况下，这些标准化的方法是否仍然正确。例如，在研究模型和迷宫的可理解度（直接基于整合度的单独指标）时，张灵珠等表示，“空间句法的研究定义的可理解度指标，对于相关性的出现至关重要，但这在特定的空间系统（例如玩具模型）中并不适用3”。这表明在某些情况下，可理解度的计算过程中可能出现某些错误，尤其是 VGA 可理解度的特殊情况。回到整合度指标，首先要注意的是，整合度的计算公式与社会网络分析中的标准化邻近中心度有很大的不同4。造成这种情况的一个原因可能是，与社交网络图相比，轴线和凸空间图的结构属性不同。VGA 图的结构特性也再次被指出其不同之处，并且确实可以被认为与社交网络图更加相似。例如，范内斯（van Nes）和亚穆（Yamu）在他们城市研究中的空间句法简介一书中提到了聚合系数5-6与 VGA 存在相关性，而不是与凸空间网络或轴线网络存在相关性。同样，这需要对 VGA 分析网络中整合度指标的作用或合适性进行更深入的研究。2 文献综述希利尔和汉斯在空间的社会逻辑2中首次引入了“标准化”的概念。如其所述，这个数学过程的目的是允许在不同大小的系统之间比较数学意义上“总深度”或“状态”的不同值4,7。空间句法中的总深度（此处把空间 i的总深度 T 定义为 Ti）是在大小为 n 的系统中从原始节点 i 到所有其他需要关注的节点 j 的所有最短距离 d 的总和，表示从节点 i 到节点 j 的最短距离，则得到公式（1），即系统中节点 i的总深度为：（1）显然，如果图中的节点数量发生变化，那么总深度的值也会发生变化。为此，引入了“平均深度”的概念。对于节点i的平均深度表示为，这是总深度与节点总数减一的商。对于平均深度的标准化，相对不对称性将平均深度归一到理论上最小值与最大值之间的数值，适用于不同规模的系统的比较。由此，希利尔和汉斯引入了“相