贺慧、方宇星、张彤、张庆昊，华中科技大学建筑与城市规划学院
李明锴，华南理工大学建筑学院
苏畅（通信作者），华中科技大学建筑与城市规划学院
01
近10年街道空间研究梳理
1.1研究概况
以街道空间为主题的研究发文趋势
街道空间研究学科分布树状图
街道空间研究国家分布树状图
将研究型论文导入CiteSpace软件进行关键词贡献分析可以观察到近年来针对publicspace（公共空间）、health（健康）、greenspace（绿色空间）、builtenvironment（建成环境）等方向的研究较丰富。
街道空间研究热点
1.2研究内容
根据学界对街道空间研究的聚类分析，结合城乡规划领域部分专家的建议，街道空间的研究主要涵盖以下7种维度：街道空间的历史演变、设计导则、设计策略、构成要素、案例解析、活力和品质。
1.2.1街道空间历史演变
近年来基于空间句法理论与方法，对街道的演变进程进行量化研究的趋势高涨。国内外城市街道空间在不同历史阶段的演变特征存在差异，学界对街道演变进程的研究多利用既有文献，采用定性研究方法归纳街道演变规律，并提出适宜城市未来发展的街道空间设计策略。
Time-lineview视角下街道空间历史演变进程
1.2.2街道空间设计导则
将国内外具有代表性的大都市已发布的街道设计导则进行对比研究，结果显示：国外研究从人的使用需求角度出发，追求多元、精细化、可持续的现代街道设计目标，其先进的理念对国内城市设计起到重要的引导作用。国内导控要素多将道路及两侧界面、街道空间中的各项设施甚至街道周边要素纳入其中，也强调了步行、自行车交通在街道中的优先地位，各导则的目标和理念具有类似性和普适性，但在实现街道要素的精准化导控方面仍存在较大的提升空间。
国内外典型街道空间设计导则对比研究表
1.2.3街道空间设计策略
街道空间设计策略研究热点
街道空间设计策略突引文献
1.2.4街道空间构成要素
1.2.5街道空间案例解析
国内以街道空间案例为主题的论文发表机构分布
1.2.6街道空间活力研究
自2015年来，针对街道空间活力的研究发文量呈现递增趋势。国外学者SiavashJalaladdini等从公共空间的社会价值和提升城市生活质量的角度讨论了街道活力的基本组成部分。
以街道空间活力为主题的论文发表趋势
关键词共线分析显示街道活力的定量研究成果逐渐丰富，其中POI（兴趣点）数据及手机信令数据的应用较广泛。当前较常见的研究方法包括利用GIS软件对不同街道的活力进行等级划分和分析，以及利用SPSS线性回归分析和单因素方差分析等方法研究街道构成要素对活力的影响。
街道空间活力研究热点
1.2.7街道空间品质研究
以街道空间品质为主题的论文发表趋势
清华大学龙瀛团队从量化评价方法和体系、同济大学徐磊青团队从空间感知的量化测度对街道活力均做出了积极的深化和有益的推进。街道品质的研究对象从聚焦于大城市转向不同规模的城市；研究数据由传统街景数据、城市地理信息数据转向更大尺度、精细化的开放数据，精准化定量研究有待提升。
街道空间品质研究作者共线图
Time-lineview视角下街道空间品质研究热点
02
街道空间品质概念解析
结合近10年来国内外城市已发布的《街道设计导则》的内涵，本文更倾向于将街道定义为：街道作为城市居民认知城市及感受城市生活的载体，是重要的城市线型开放空间，在宏观方面，街道是城市的骨架，重要的街道成为串联城市各类型功能区的轴线；微观方面，街道空间是使用者驱动和停留的场所，街道两侧建筑是使用者感知城市的界面，街道生活是城市特色和品质的缩影。空间品质指基于以人为本理念满足空间使用者需求的标准，该标准是通过使用者体验来衡量，初体验是空间的“外观”，再体验是空间的“性能”，深度体验是空间背后的“文化”，呈现的是物质空间环境对使用者的物理及生理适宜性，是一种针对空间多元环境的复合标准。
03
街道空间品质研究的计量分析
3.1品质影响因素研究
3.1.1空间影响要素
3.1.2感知影响要素
3.2品质评价研究
3.2.1定性评价
JErnawati等以围护结构、可读性、宜人性、复杂性、联系性和形象性为品质构成要素，提取人们对街道设计质量的评价；陈婧佳等从空间失序的视角，总结出以促进公共健康为导向，实现精细化城市管理和人居环境提质增效的街道空间品质提升策略。
3.2.2定量评价
街道行为特征与空间要素间的复杂关系使街道空间品质的评价和研究仍缺乏完整的评价要素体系和精细化标准指导，致使个案化的零星改造仍存在较大的随机性和满意度缺失。现有研究成果为街道空间品质评价拓展了视野，提供了有利的数据支撑。
04
研究趋势与展望
4.1研究趋势
4.1.1研究方法：从定性研究为主走向定性、定量相互交融
4.1.2研究范围：从微观尺度到宏观尺度，从个体化到系统化
4.1.3研究应用：从空间优化策略走向品质提升的精细化规划管控
4.2研究展望
4.2.1基于既有研究成果缺失的街道品质智能识别研究
大数据的广泛应用将使得大规模、精细化的基础数据获取难度逐步降低，但数据测量的精准度与评价指标体系构建的科学性仍需在后续研究中不断提升。随着机器学习方法与深度学习方法在街道空间设计中的普及，相信街道空间的定量研究在借助穿戴设备或生理传感器等工具的基础上可以实现精准观测人体动态行为特征及收集实景实地感知要素的技术突破以及不同类型街道品质关键影响因子的智能识别，继而精准化指导街道空间的设计与管理。
4.2.2基于城市当下疫情防控的健康街道品质研究
未来应考量街道在城市不同运转状态下能够发挥的作用进行弹性的街道空间设计，并结合使用者日常需求洞悉不同类型街道品质的影响因素。宏观层面上，国内外街道空间的研究仍需要从健康视角提出全面、系统的设计指导，在实践研究中进一步挖掘街道空间对人体健康的影响机制，未来国内的街道设计导则也需提出推进街道活动空间供需平衡、减少街道伤害风险的本土化街道健康性专项研究的指导思路。
4.2.3基于城市未来发展的智慧街道品质研究
05
结语
本文对国内外论文数据库进行数据选取与分析，体现国内外学者针对城市街道空间研究的热点及发展趋势，归纳国内外研究的异同点及街道空间品质定性定量评价的发展趋势，且对未来街道品质的研究提出展望。公共空间品质提升无疑是城市规划管控的重点，如何让街道品质的评价结果精准落地是难点。街道品质智能识别的研究成果，尤其是不同类型街道品质影响的关键要素识别及区间值建议可作为规划实践的精细化贴切指导。
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