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再论建筑“空间句法”

[12-01 19:55:10]   来源:http://www.jianzhu518.com  施工论文   阅读:9802

www.jianzhu518.com 达空间转换的次数,而不是指实际距离。

    上面所说的平均深度值和总深度值都是整体深度值,是对整个系统的描述;与此概念相对的是局部深度值。假设从某节点出发,要走k步才能覆盖整个系统,那么其在n步内走过的路程,即为局部深度值(这里n<k)。

    (4) 集成度(integration value)。用上述方法定义的“深度值”在很大程度上决定于系统中节点的数目。因此,为剔除系统中元素数量的干扰,P.Steadman改进了计算方法,用相对不对称值(relative asymmetry)来将其标准化,公式是RA=2(MD-1)/(n-2)。[5] [其中的n为节点总数].为与实际意义正相关,将RA取倒数,称为集成度。后来又用RRA来进一步标准化集成度,以便比较不同大小的空间系统。RRA=RA/Dn.[6] 对应于整体深度值和局部深度值,也同样存在着整体集成度和局部集成度。整体集成度表示节点与整个系统内所有节点联系的紧密程度;而局部集成度是表示,某节点与其附近几步内的节点间联系的紧密程度,通常计算三步或十步范围,称为“半径-3集成度”或“半径-10集成度”。

    (5)可理解度(intelligibility)。上述连接值、控制值和局部集成度,是描述局部层次上的结构特征的;而整体集成度是描述整体层次上的结构特征的。可理解度用来描述这种局部变量与整体变量之间的相关度。希列尔指出,无论对城市还是建筑空间,我们都很难原地立刻体验它,必须通过在系统中运动地观察,才能一部分一部分地逐渐建立起整个空间系统的图景。可理解度就是衡量从一个空间所看到的局部空间结构,是否有助于建立起整个空间系统的图景,即能否作为其看不到的整个空间结构的引导。所以,如果空间系统中连接值高的空间,其集成度也高,那么,这就是一个可理解性好的空间系统。

    以上这些变量定量地描述了节点之间,以及节点与整个结构之间的关系,或者定量描述了整个结构的特征。此外,在具体的构形分析中,为说明特定问题,还会根据上述五个基本变量导出很多参数,在此就不一一列出了。

    2.3 几何格网的构形分析

    如果将平面图形用规则的细小格网来近似表示,其中的每个小格子代表一个节点,格子间的相邻关系表示连接,由此便可计算出上述各种变量。例如,用格子表示的仿西方古典建筑的立面构形,格子填充色的深浅代表集成度的分布,深色格子代表较高的集成度。可以看出集成度最高之处位于中央上部,并沿着中柱延伸至底平面。把这个立面识别为几个基本几何形的组合,然后分别计算每部分的集成度,并由此填充深浅颜色。在这里,又可发现其集成度分布呈水平状态。希列尔指出,这种由分析所揭示的中央集中的垂直结构和线形的水平结构,可能是跨文化的各种古典建筑立面中,所创造的最普遍的形式主题(Hillier,1996,123)。希列尔用这种细小格网的构形分析方法,对各种平面图形进行了解释;还定量地重新定义了对称、均衡等几何现象。

    若将规则格网稍加变化,阻隔某些格子之间的联系,还可发现几何构形的一些普遍规律,希列尔将这一过程称为“障碍操作”试验。例如,各网格深度值的计算结果,可以发现四大原理(Hillier,1996,305):(1)中心性原理。阻隔条放在中间比放在边缘,会导致更大的总深度值。(2)延长性原理。分隔条越长,总深度值越大。(3)邻接性原理。相互邻接的分隔条,会比互不邻接的分隔条,导致更大的总深度值。(4)直线性原理。直线相接的分隔条,会比盘绕的分隔条,导致更大的总深度值。这四大原理是局部改变影响整个构形的普遍规律。填塞或删除某些格子也遵从这四大原理,只是删除格子的规律与其总深度值的变化方向相反。这些规律对室内空间安排和开放空间配置等实际设计问题,有一定的启发和指导意义。

    3. 实际空间的构形分析方法

    构形分析首先要把空间系统转化为节点及其相互连接组成的关系图解,其中,每个节点代表空间系统的一个组成单元。这种将整个空间系统划分为各组成单元的过程称为空间分割。前面将平面图形分割为细小格网进行构形分析,完全是理想状态的,是为了揭示构形的一些客观规律;若将真实的复杂空间系统,划分为大小相等的格网来分析,则没有实际意义[8].

    人们主要是以运动的方式,通过视觉体验才建立起实际空间的构形。基于这种认识,空间句法通过基于可见性的空间知觉分析,形成了多种空间分割方法,现概括为如下三类。

    3.1 三种基本的空间分割方法

    从认知角度看,空间可分为大尺度空间与小尺度空间。大尺度空间就是超过个体的定点感知能力,从一个固定点不能完全感知的空间;而小尺度空间则是可从一点感知的。人们通过对很多小尺度空间的感知,才逐渐形成对大尺度空间的理解(江斌,2002,41)。复杂的城市和建筑空间可看成大尺度空间,在空间句法中,将其分割为小尺度空间最基本的三种方法,就是凸状、轴线和视区。

    3.1.1 凸状

    凸状本是个数学概念。连接空间中任意两点的直线,皆处于该空间中,则该空间就是凸状。因此,凸状是“不包含凹的部分”的小尺度空间。从认知意义来说,凸状空间中的每个点都能看到整个凸状空间。这表明,处于同一凸状空间的所有

www.jianzhu518.com 人都能彼此互视,从而达到充分而稳定的了解和互动,所以凸状空间还表达了人们相对静止地使用和聚集状态。空间句法规定,用最少且最大的凸状覆盖整个空间系统,然后把每个凸状当作一个节点,根据它们之间的连接关系,便可转化为前述关系图解,并计算和分析各种空间句法变量,然后用深浅不同的颜色表示每个凸状空间句法变量的高低。

    3.1.2 轴线

    轴线即从空间中一点所能看到的最远距离,每条轴线代表沿一维方向展开的一个小尺度空间。同时,沿轴线方向行进也是最经济、便捷的运动方式,所以轴线与凸状一样,也具有视觉感知和运动状态的双重含义。空间句法规定,用最少且最长的轴线覆盖整个空间系统,并且穿越每个凸状空间,然后把每条轴线当作一个节点,根据它们之间的交接关系,便可转化为前述关系图解,并计算和分析各种空间句法变量,最后用深浅不同的颜色表示每条轴线句法变量的高低。

    3.1.3视区

    简单地说,视区就是从空间中某点所能看到的区域。视区本是个三维的概念,而通常所说的视区是二维的,是指视点在其所处水平面上的可见范围[9].

    定性地视区分析可探讨不同空间在整个空间结构中的控制力和影响力,并借此挖掘其社会文化意义。例如有人对城市中不同广场,或者建筑中不同房间的“凸状视区”[10]进行比较研究;还有用“钻石形空间视区”[11]分析来研究人们日常活动区域内的可见范围;用“立面视区”[12]来分析重要建筑与城市空间的结合关系。

    用视区方法进行空间分割,就是首先在空间系统中选择一定数量的特征点,一般选取道路交叉口和转折点的中心作为特征点,因为这些地方在空间转换上具有战略性地位;接着求出每个点的视区,然后根据这些视区之间的交接关系,转化为关系图解,并计算每个视区的句法变量。最后的图示可用深浅不同的颜色来表示每个点句法变量的大小,并用等值线描绘出这些点之间的过渡区域。

    3.1.4评析

    轴线和凸状是空间句法最早采用的两种方法。多年的实践证明它们是行之有效的,空间句法在建筑与城市研究方面的大量成果,多得益于这两种方法。但它们也有不足之处:(1)其绘制过程是个相当复杂的工作,尤其对于像城市这样规模较大的空间系统。虽然有很多相关的空间句法软件,但这些软件,例如最常用的“Axman”,只能计算变量和图示成果,轴线仍需在CAD里人工绘制。Batty和Rana(2002)曾试图通过视区的最长直径来模拟轴线,但也不能准确实现其自动识别和生成。(2)最具争议的是,空间句法关于凸状要“最少且最大”,轴线要“最少且最长”的定义。究竟怎样画出的轴线和凸状,才能证明达到了上述要求呢?至今没有公认的答案[13].这样,不同人对同一空间系统难免有不同的解释,绘出的轴线和凸状图也就很容易存在差异,因此其可靠性和可比较性就很难保证。因此,空间句法的科学性受到了质疑。

    上述视区分割中,特征点的选择较为主观,对于弧形道路或者较为复杂的建筑空间系统,也很难确保惟一性。所以,有学者提出用能够覆盖整个空间系统的最少视区来进行空间分割,这就是在空间系统中寻找能看到每个角落的最少观察点。这其实类似于数学上的“美术馆问题”。Batty(2001)曾借鉴和改进该数学问题的相关算法,在泰特美术馆的空间分析中进行了尝试。

    3.2 三种穷尽式的空间分割方法

    为了保证空间分割的代表性和惟一性,上面讨论的凸状、轴线和视区分割都强调“最少”;与此思路相反,1990 年代以来,在这三种最基本的空间分割方法基础上,逐步发展的交叠凸状、所有线和可见图解分析方法,都强调“最多”,即穷尽某一定义下所有不重复的子空间,而不管这些子空间相互交叉的复杂程度。这样虽导致运算量很大,但定义明确,所以在计算机的支持下,可自动完成分析。

    3.2.1穷尽凸状——交叠凸状空间分析

    根据该方法,首先画出由实体边界限定的所有最大的凸状空间,即每一凸状都要顶到实体或边界,这些凸状空间不可避免地相互交叠。两个凸状空间交叠的子区域也一定是凸状空间,而且该子区域可同时看到这两个凸状空间。这样,就可以得到数目一定的交叠凸状小空间,它们具有较大的可见范围,而未交叠的区域则可见范围相对较小(Hillier,1996,125)。然后,便可根据所有这些凸状空间的相互交接关系,计算上述各种句法变量。

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