研究實現了在遺產廊道選線過程中，將城市景觀資源與公眾游憩行為和空間感知的有效整合，有利于城市遺產的整體保護與公共空間的系統提升。
遺產廊道為公眾提供了休閑娛樂、游憩健身等活動的連續線性空間。傳統的遺產廊道選線研究大多聚焦于分析物質空間條件，忽略了公眾感知表達和公共參與機制。基于歷史性城市景觀理念挖掘與傳統遺產內容緊密關聯的現代景觀資源，本研究包括三個部分：1）通過數字足跡分析和最小累積阻力模型擬合物理語義選線結果；2）利用數字足跡構建共詞矩陣，完成社會語義選線；3）耦合物理語義選線與社會語義選線結果，結合實際情況優化遺產廊道選線結果。研究實現了在遺產廊道選線過程中，將城市景觀資源與公眾游憩行為和空間感知的有效整合，有利于城市遺產的整體保護與公共空間的系統提升。
關鍵詞
遺產廊道；選線；歷史性城市景觀；最小累積阻力模型；數字足跡；社會網絡模型；城市景觀資源
基于歷史性城市景觀與數字足跡視角的遺產廊道選線方法
——以中國南京市歷史城區為例
Heritage Corridor Routing Method From Historic Urban Landscape and Digital Footprint Perspectives—The Case of Historical Urban Area in Nanjing, China
1 東南大學建筑學院景觀學系
2 東南大學建筑學院城市規劃系
“遺產廊道”研究強調通過河流、綠道、街道與鐵路等線性空間要素，帶動遺產保護與城市建設的協同發展。近年來，聯合國教科文組織提議將歷史性城市景觀（Historic Urban Landscape，HUL）概念置于城市轉型和全球化的背景中，研究不同歷史時期形成的景觀在城市空間發展中的作用與價值。HUL倡議以一種基于景觀的方法來識別、保護和管理歷史地區，并在平衡城市建成環境與自然資源、當代需求與未來發展的基礎上，將遺產保護和城市發展等目標及不同時空要素進行有效整合。
傳統的遺產廊道選線方法較少考慮游憩者自身的行為方式、感知體驗、審美偏好等主觀因素對選線過程的影響。進入數字化時代，公眾留存在互聯網的數字足跡可用于識別人群的行為規律與感知偏好。隨著HUL概念的提出，遺產廊道研究開始注重城市建成環境中歷史文化與現代要素的融合，為了避免“遺產”概念的無限擴大，與傳統遺產緊密關聯的現代景觀資源才是遺產廊道選線中需要考量的內容。
在技術與方法層面，國外學者的研究以定性評價和理論分析為主，聚焦于對遺產廊道景觀特征的分類評價，以及管理方法的優化提升等。國內學者對于遺產廊道構建方法的研究，主要是基于專家打分法分析城市環境，進而擬合生成遺產廊道線路。在上述研究中，MCR模型是當前遺產廊道選線的主流技術手段。而在選線內容上，目前的研究缺少對于游憩主體的行為與感知偏好的考量。
目前，社交媒體用戶生成內容（UGC）已被廣泛應用于遺產廊道研究領域。數字足跡主要包含兩種類型：一種是由公眾與通訊設施相互作用而產生的數據，如手機在使用過程中產生的位置日志和瀏覽記錄等，；另一種是由公眾上傳到社交平臺上的數據，如評價打分、旅行照片、行程記錄等，其中，可從后者中探知公眾在游覽時真實的主觀感受及游憩者與HUL之間的互動關系。
基礎信息涵蓋物理語義和社會語義兩個方面。基于HUL定義，僅將與傳統遺產聯系緊密的現代景觀納入遺產廊道景觀資源選點。
物理語義選線研究分為關鍵連接點識別、適宜性評價與MCR模型模擬初步選線三部分。需求關鍵連接點表征公眾對于遺產廊道的游憩需求程度；供給關鍵連接點揭示城市能夠供給戶外游憩活動的潛在空間。遺產廊道適應性評價方面包括城市綜合環境評價和路徑游憩潛力評價兩方面，研究基于分析結果利用MCR模型擬合城市遺產廊道初步選線。
本文利用社會網絡分析模型，將數字足跡活動節點中蘊含的游憩行為形成共詞矩陣，然后透過游憩空間網絡來研究游憩者行為特征與感知偏好的規律性。最后，通過計算游憩網絡中各個節點的加權點度與中介中心度分級刻畫景觀資源點在公眾感知層面上的空間分布特征。
研究將物理語義選線結果與社會語義選線結果進行疊合，并根據各景觀資源點的中介中心度與加權點度等識別空間結構特征，對遺產廊道選線結果進行修正和優化。
本文以中國江蘇省南京市歷史城區為研究區域。南京歷史城區主要由明城墻、護城河（湖）及周邊緩沖地帶環抱的空間組成，研究區域面積總計50.9km2。
本文將居住區POI數據、居民出行熱力數據、城市夜間照明遙感影像像元亮度值（簡稱“夜間照明DN值”）作為需求端關鍵點識別的依據。將攜程網、同程網、去哪兒網等平臺中包含的傳統遺產點及篩選出來的景觀資源點，作為供給端關鍵點選取的主要依據。其中，根據景觀資源點發布時的實時地理坐標，在地理信息系統（GIS）中進行定位。
在城市綜合環境評價方面，道路矢量數據通過OpenStreetMap獲得；道路密度數據通過對道路矢量數據進行線密度分析獲得；公共服務設施POI數據從百度地圖API接口獲得；地形、坡度數據從中國地理空間數據云平臺獲得；植被覆蓋度數據通過珞珈一號衛星影像的NDVI數據獲得。
在路徑游憩潛力評價方面，人群高頻活動路徑通過出行熱力數據與道路矢量數據疊加獲得；河流緩沖區數據通過對獲取自OpenStreetMap的城市水域矢量數據進行緩沖區計算得出；城市開放綠地類型數據同樣來自OpenStreetMap。
數字足跡采集對象包括攜程網的評論信息、同程網的游記信息，以及去哪兒網的行程記錄，使用八爪魚網絡平臺數據爬取器獲取。本研究選取了140個景觀資源點。對初始數據進行清洗、去重后，共采集到符合分析要求的評論信息4000條、游記信息904篇、行程記錄1609篇。
該階段主要包括關鍵連接點計算與適宜性評價兩部分。其中，關鍵連接點分為需求端與供給端兩類。首先，對居住區POI數據進行核密度分析，然后將其與居民出行熱力數據和城市夜間照明DN值進行歸一化處理并等權疊加。對疊加結果進行分類，并按照自然斷點法依次劃分為10個等級；分值越高，表示該區域中人群聚集程度與行為活力越高，出行需求也越高。本文將7分以上的區域作為人群活動擴散點源，共識別出需求端關鍵點40個。
需求端關鍵連接點分析過程與結果 ? 周詳，湯雨杭，蘇俊吉
供給端關鍵點包括遺產廊道的節點與終點，主要將景觀資源點較為集中的區域作為游憩目的地供給來源。本文將篩選出的140個景觀資源點在核密度分析的基礎上進行歸一化處理。將7分以上的區域作為人群活動吸引點源（即供給端關鍵點），共識別出供給端關鍵點30個。
供給端關鍵連接點分析過程與結果 ? 周詳，湯雨杭，蘇俊吉
阻力面分析可以模擬人群在通過城市空間時的難易程度，阻力值越高，表示人群空間流動越困難。本文主要通過城市綜合環境評價與路徑游憩潛力分析構建起一個包含5個評價方面、11項指標的阻力因子評價體系。最后，識別人群在空間流動過程中的最小成本路徑，形成從需求端到供給端的適宜線路，由此完成基于城市物理空間因素的遺產廊道選線。
遺產廊道物理語義選線結果 ? 周詳，湯雨杭，蘇俊吉
該階段主要分為數字足跡分析與游憩空間網絡特征分析兩部分。首先，將上述篩選出的文本數據利用正則表達式構建數字足跡庫。其次，識別公眾的流量流向及行程偏好關系，生成反映人群空間移動整體偏好的共詞矩陣。在GIS中對上述矩陣關系形成空間格局，通過自然斷點法，將流向強度由強至弱分為5級，對景觀資源點之間的關聯強度進行可視化，生成游憩空間網絡。
研究進一步計算上述游憩空間網絡中各景觀資源點的加權點度和中介中心度，其中，加權點度數值越高，越適宜成為遺產廊道的重要節點；中介中心度數值越高，越適宜成為遺產廊道的中間節點。分別將上述兩個指標劃以自然斷點法分為5級并疊加，完成基于公眾主觀感受因素的社會語義選線。
遺產廊道社會語義選線結果 ? 周詳，湯雨杭，蘇俊吉
鑒于城市發展建設更新與數據精度的影響，基于MCR模型的選線結果與實際道路有所偏差，需加以修正。研究發現，加權點度較高的景觀資源點主要包括位于研究區域西部的秦淮河、石頭城公園，位于北部的獅子橋、玄武湖、雞鳴寺，中部的總統府、新街口，東側的南京博物院，以及南部的夫子廟、老門東等。此外，由于研究區域內景觀資源點較為密集，還存在著部分加權點度較高的節點中介中心度也較高的現象。而加權點度不高但中介中心度較高的景觀資源點可以作為遺產廊道的過渡性節點。修正優化后的遺產廊道選線結果如圖所示。
遺產廊道社會物理語義選線結果與社會語義選線結果疊合 ? 周詳，湯雨杭，蘇俊吉
修正優化后的遺產廊道選線結果 ? 周詳，湯雨杭，蘇俊吉
為了使遺產廊道選線結果對南京歷史城區公共空間的品質提升起到更為直接的參考作用，本文將選線結果劃分為骨干廊道、重要廊道與細化廊道三級。
骨干廊道能夠對南京歷史城區的整體結構起到風貌支撐作用；主要包括研究區域北部的天妃宮－鼓樓、中部的鼓樓－中華門，以及東部的新街口－南京博物院三條軸線，全長約11.5km。
重要廊道能夠對南京歷史城區范圍內游憩流線的可達性與合理性起到重要的優化、調節作用；重要廊道主要呈組團分布，集中在研究區中部的獅子橋－鼓樓－江蘇省美術館區域，以及南部的中華門－雨花門－夫子廟區域，全長約18.4km。
細化廊道則能夠對南京歷史城區中公共空間體系的品質提升起到關鍵作用；細化廊道分布于研究區全域，全長約43.2km。
本文構建的遺產廊道選線方法在傳統物質空間分析的基礎上融入了以數字足跡為代表的公眾空間感知信息，使遺產廊道的關注點不再局限于城市物質環境，是融入公眾感知表達機制的一次有益嘗試。當前，將數字足跡轉換為易于定量分析的結構化數據能以更加直觀的形式實現，可有效解析游憩者與景觀資源點之間的互動關系，從宏觀層面理解人們的空間感知與游憩行為規律，也促進民眾的行為偏好與感知也可以被應用于規劃手段中。
本研究將具備主觀情感的游憩者作為社會實體去分析，實現客觀與主觀、量化與質性的融合。然而數字足跡也面臨著用戶背景信息不完善、對平臺技術設施依賴度高、數據公眾開放程度差異性大等問題，因此目前僅能作為一種補充性的數據來輔助遺產廊道選線。同時，在景觀資源點的篩選過程中，除了需要對數字足跡信息進行有效限定，仍需通過其他類型／來源的數據進一步限定選線對象，以提升選線結果的針對性與有效性。此外，如何提升數據精度、擴大數據代表程度、納入更加多元的公眾參與機制、完善主客觀因素的耦合算法模型也是未來優化遺產廊道選線研究的重要方向。
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Zhou, X., Tang, Y., & Su, J. (2023). Heritage corridor routing method from historic urban landscape and digital footprint perspectives—The case of historical urban area in Nanjing, China. Landscape Architecture Frontiers, 11(3), 11-37. https://doi.org/10.15302/J-LAF-1-020080
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