Street Urbanism and Walkable Environments

基于多年街景图片的街道步行设施改善情况研究 (申请清华大学工学硕士学位论文) 培养单位 ： 建筑学院学科 ： 城乡规划学研究生 ： 张书杰指导教师 : 龙瀛副教授二○二二年十二月基于多年街景图片的街道步行设施改善情况研究张书杰 Research on the Improvement of Pedestrian Facilities with Multi-Year Street View Images Thesis submitted to Tsinghua University in partial fulfillment of the requirement for the degree of Master of Science in Urban Planning by Zhang Shujie Thesis Supervisor : Associate Professor Long Ying December, 2022 学位论文公开评阅人和答辩委员会名单公开评阅人名单党安荣教授清华大学来源助理教授清华大学答辩委员会名单主席边兰春教授清华大学委员张悦教授清华大学钟舸教授清华大学党安荣教授清华大学龙瀛副教授清华大学秘书涂唐奇助理研究员清华大学关于学位论文使用授权的说明本人完全了解清华大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 清华大学拥有在著作权法规定范围内学位论文的使用权，其中包括：（1）已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文；（2）为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆、资料室等场所供校内师生阅读，或在校园网上供校内师生浏览部分内容； （3）按照上级教育主管部门督导、抽查等要求，报送相应的学位论文。 本人保证遵守上述规定。 作者签名： 1 导师签名： 1 日期： 2022 年 12 月 5 日日期： 2022 年 12 月 5 日

】 城市街道步行友好性对城市品质至关重要 ， 受到社会的广泛关注 。 目前城市街道步行友好性现状研究较多 ， 但其纵向改善情况仍有待探讨 。 以城市街道步行设施为研究对象 ， 从时间维度探讨了近年各城市街道步行友好性的改善情况 ， 并从设施指标 、 城市分级 、 城市政策 3 方面进行分析 。 方法上 ， 研究基于百度时光机多年街景图片数据 ， 选取 10 项代表性指标 ， 通过人工虚拟审计对中国 4 5 个城市进行步行设施改善情况对比研究 ， 共 2 5 ， 766 个评价点位 ， 每个城市不少于 50 0 个 。 研究结果表明 ， ① 专用自行车道和街道家具两项指标的现状及改善评分均不理想 ， 亟需城市政府的关注并改进提升 ; ② 步行设施改善情况与其评估期前的实际情况及评估期内可改善提升的空间有关 ， “ 现状 — 改善 ” 的二维评价体系能够客观真实反映城市步行设施建设情况 ; ③ “ 现状 — 改善 — 政策 ” 三维评价结果能够反映城市政策在步行设施纵向改善中的不足 ， 有助于辅助街道步行政策的修订落实和街道设施的改质提升 。 【

The existing studies concerning walkability mainly focus on the characteristics of the built environment that could encourage walking. However, few discussions have been reported regarding the influence of the street environment on walking experiences. In this study, a walking environmental assessment method was proposed, involving the nine indexes of crossing facilities, street planting, building aspect ratio, street furniture, isolation for non-motor vehicles, width of the sidewalk, illegal parking, sidewalk disrepair, and bike-exclusive lanes. This method was applied to evaluate the walking environment of 12,740 city streets in 71 urban vitality centres of 50 typical Chinese cities by combining street images and virtual audits. In addition, the practical problems, causes, and strategies behind the scores were analyzed. The empirical results validate the feasibility of the proposed method in revealing problems of the walking environment in Chinese cities. Research conclusions provide suggestions to refine urban planning and management of non-motorized traffic systems in cities.

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This research optimizes the “Walk Score” algorithm from Walkscore.com, which ranges from 0 to 100, and uses it to calculate the walk score for more than 700,000 streets in 287 main cities (at or above prefecture-level) in China. In addition, the research analyzes the walk score at the street level and the city level. The results show that although the walkability is generally good at the country level, it is polarized when it comes to the city level and within the cities. What’s more, street walk score, function density, function mix and other related factors all have skewed distribution, and the largest positive correlation happens between function mix and junction density. Lastly, western cities and eastern coastal cities have relatively higher average walk score, comparing to those in the northern and northwestern regions; provincial capitals and sub-provincial cities have relatively higher walk score in comparison with municipalities and prefecture-level cities. Furthermore, a Walk Score visualization platform was created to provide street-level walk score lookups. Government officials and scientists can use it to learn about walkability and its related measurements, and hence improve the policy related to the walking system.

Extensive evidence has revealed that street greenery, as a quality-of-life component, is important for oxygen production, pollutant absorption, and urban heat island effect mitiga- tion. Determining how green our streets are has always been difficult given the time and money consumed using conventional methods. This study proposes an automatic method using an emerging online street-view service to address this issue. This method was used to analyze street greenery in the central areas (28.3 km 2 each) of 245 major Chinese cities; this differs from previous studies, which have investigate d small areas in a given city. Such a city-system-level study enabled us to detect potential universal laws governing street greenery as well as the impact factors. We collected over one million Tencent Street View pictures and calculated the green view index for each picture. We found the following rules: (1) longer streets in more economicall y developed and highly administrated cities tended to be greener; (2) cities in western China tend to have greener streets; and (3) the aggregated green view indices at the municipal level match with the approved National Garden Cities of China. These findings can prove useful for drafting more appropriate policies regarding plan- ning and engineering practices for street greenery.

Abstract 关键词 Keywords 作者简介周垠成都市规划设计研究院规划师，硕士龙瀛（通讯作者） 清华大学建筑学院副教授，博士生导师，博士可步行性 | WalkScore | 街景 | 人本尺度 | 成都 Walkability | WalkScore | Street view | Human-scale | Chengdu 于人们步行出行的引导能力， 具体是指出发地和目的地之间的空间邻近性及两点间步行的便捷性和舒适性 [4]。 步行指数被公认会影响行人活动， 部分研究以地块或者街区为研究单元， 通过住宅密度、 容积率、 道路交叉口密度、 用地混合度等因素计算步行指数， 尝试分析收入水平与步行上班的关系[5]、 与空气质量的关系[6]，与行人活动的关系[7]。 步行指数的评价方法众多， 其中最直接的方法是统计步行者的数量和从事的活动[8-9]。Reid Ewing通过街景视频剪辑和专家评分的方法， 观察人的活动， 评估了城市意象、 围合度、 人性尺度、 透视性、 复杂性、 识别性、 连续性和一致性对步行行为的影响 [10-13]。 观察或监测的人流量和人口密度虽然客观性强， 但并规划实践 | 89 不能反映行人的活动目的和种类， 无法判别活动的积极性， 且成本高[14]。 因此， 需要探索定量评价街道可步行性的方法， 并提供一套统一的测度指标和计算方法， 用于不同街道和城市之间的纵向对比。 目前关于可步行性的测度指标， 主要有两个不同的研究方向： 一个侧重于街道（或地块） 的功能， 也就是在这里步行的目的[15-18]； 另外是从街道的设计来考量， 也是就步行的环境要宜人、 安全等[19-20]。2007 年， 美国研究者提出了基于日常设施布局的“步行指数” （W alkScore） 的概念， 主要考虑了日常设施的种类和空间布局， 同时， 引入了步行距离衰减、 交叉口密度、 街区长度等因素， 提高测度的准确性。 它是目前唯一的国际性量化测度可步行性的方法， 已在美国、 加拿大、 澳大利亚等国家广泛应用。 吴健生等人采用W alkScore的研究思路， 将设施分类与权重本地化， 并将距离衰减简化为分段函数， 计算了深圳市福田区步行指数 [21]。WalkScore是典型的功能主导的计算方法， 且考虑了街道的连通性， 但忽略了街道环境。 因此， 本研究尝试着将街道环境指标对W alkScore进行修正， 以对街道可步行性展开综合评价。 1 研究范围与数据 1.1 研究范围本文研究区域为成都市， 位于四川盆地西部、 成都平原腹地， 境内地势平坦， 河网纵横， 物产丰富， 农业发达， 自古就有“天府之国”的美誉。 2016 年5月， 经国务院同意， 发改委和住建部联合印发《成渝城市群发展规划》指导文件， 文件中将成都定位为国家中心城市。 成都市域分为3个圈层 ， 共19个区市县， 一圈层包含 5个 ， 二圈层包含6个 ， 三圈层包含8个 。 由于第三圈层的区县街景图片未能覆盖， 本文的研究范围为成都市

Abstract 关键词 Keywords 街道可步行性 | 33 传统基于现场调研的方法难以在大范围、 精细化的尺度上进行评估， 以大数据和开放数据为代表的新数据环境和新技术及方法为精细尺度下的街道定量研究提供了可能， 龙瀛和沈尧[8]率先在国内提出街道城市主义（ Street Urbanism） ， 并在大范围、 精细化尺度上进行街道的活力 [7,9]、品质[10-11]、 可步行性[12]等量化研究及实践。 新兴的街景图片等以人视为基准视角的海量数据为街道绿化研究提供了一个重要的数据源， 数据获取便捷， 且不受天气、 时间、 地点的限制， 已被证实是测量建成环境（如社区、 街道） 的有效手段[13-15]， 并用于街道空间品质评价[10-11] 等多个方面， 但多是人工判读的方法。 街景数据的格式为图片， 在计算机领域， 已能从图片中识别地面的行人、 汽车、 建筑和天空等要素 [16]， 可见计算机领域的前沿技术方法并未在城市研究领域得到推广。 目前， 城市研究领域， 运用计算机技术自动从图片中提取城市研究要素的研究有：Liu 等构建了基于社交媒体的带地理坐标的照片的自动识别城市认知的方法框架[17]， 这是城市研究领域首个基于计算机技术自动提取城市研究要素的研究。 在街道绿化研究领域，Li 等提出了一个基于 google街景图片的自动评估城市街道尺度绿化的框架 [18]，并将其应用于曼哈顿市纽约区东村的实践中， 同年， 他又基于google 街景图片评估了街道绿化与居民社会经济特征的相关性[19]；2016年 ，他又探索了城市绿地环境的不平等问题[20]。 本文借鉴Y ang [5]等和Li[18-19]等的研究成果， 并进行必要的修改， 以街道为研究对象， 尝试通过使用新兴的街景视图来实现大规模、 精细化尺度上、 自动的街道可见绿的量化评价。 本文接下来的章节组织如下： 第一及第二部分对腾讯街景图片的获取、 评价指标、 街道绿化自动化评估方法进行介绍， 第三部分展示以成都为案例进行评估的实践结果， 分别从以行政区为单元的描述性统计分析、 街道绿化空间分布和解释模型3个方面展开 ， 最后文章对研究的理论、 实践意义进行了总结并提出改进计划。 1 数据及方法 1.1 研究范围本文的研究范围为成都市

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2017年第1期总第132期双月刊封面图片： 陈基康提供街道是城市交通的载体和城市公共空间的重要构成要素， 邻里单位、 城市意象和新城市主义等经典城市理论都对街道作了不同的诠释。2016年2月出台的《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》中的第16条“ 优化街区路网结构”更是提出对街道和街区要特别关注。 在国外， 近年来在经济转型、 精明增长等背景下， 全球许多城市的街道得以复兴， 街道公共空间的功能被人们认知， 全球多个城市也都提出街道设计手册/指南/导则， 并开展街道复兴的实践。 为此提升街道空间环境品质是当前城市建设的重要内容， 对街道进行深入研究具有深刻意义。 本期主题旨在从“街道可步行性（street walkability） ”这一维度对街道空间进行多方位的研究。 步行活动既是交通方式的一种， 也是生活方式的一部分， 对其载体——街道的可步行性（亦为街道功能的重要组成部分）进行针对现状的客观审视和面向未来的品质提升具有理论、 方法和实践等多个层面的意义， 这也与健康城市理念提倡身体活动（physical activity）相契合。2016年， 上海市规划和国土资源管理局组织编制的《上海市街道设计导则》 ， 对街道可步行性进行了有益的探索和研究。 组织本期主题主要有三方面原因： 一、 中国发展较快的大城市， 已经进入了需要重新审视街道可步行性的阶段， 这些城市已开展了如步道系统规划、 绿道系统建设等实践； 二、 当下的中国城市街道空间发生了巨大变化， 受商业综合体、 电子商务和机动交通等多方面影响， 城市街道空间的活力受到多方面因素剥夺， 预示着以往针对街道可步行性研究的适用性需要格外重视； 三、 街道可步行性研究的数据环境和技术手段， 因为信息通信技术的影响， 已经发生了较大的变化， 研究能力也得到较大的提升。 本期主题是国内街道可步行性研究一次系统性的探索， 从多个维度， 如可步行性的国际经验借鉴、 客观测度、 外在影响和规划设计实践等方面， 介绍国内外针对街道可步行性的最新研究进展， 作者来自国内知名高校及规划设计机构， 研究方法涵盖现场调查、 文献调研、 空间分析和大数据分析等。 希望这些研究能够得到读者共鸣， 为读者提供研究素材和启示。 卷首语本期特邀组稿人： 龙瀛陈泳龙瀛清华大学建筑学院副教授陈泳同济大学建筑与城市规划学院教授上海城市规划杂志微信公众号万方数据

Studies of built environment indicate that quality of street space has vital influences on public life and the image of city. In this paper, a new approach for quality evaluation and variation identification was proposed. Impact factors were partially recognized afterward. Massive street view pictures were captured as a new dataset to represent street space surrounding the renewal residences in Beijing from 2005 to 2013. The scores show that quality of the sample street space is generally poor, of which only 10 percent received superficial improvement. The concept of smart design has not been implemented yet.

2015年，住房和城乡建设部与国家文物局联合公布了我国首批30 个中国历史文化街区，北京市东四三条至八条历史文化街区（以下简称 “东四历史街区”）入选其中1。相比于此次未能入选而同属北京旧城25 片历史文化保护区之一的南锣鼓巷街区，东四历史街区属于典型的居住型历史街区，区域内保留了较为完整的传统四合院—胡同风貌（于文彦和戴俭，2014）。 作为城市历史进程与独特风貌的体现，历史街区对于城市发展有着重要意义。近年来，对历史街区实行动态保护的观念已经得到了国内外的广泛认可与应用（郑利君和杨昌鸣，2005），而在众多城市中引入的商业开发与改造模式，则证明了一个成功的商业开发可以实现历史街区风貌保护与居民生活条件改善的“双赢”（周向频和唐静云，2009）。 但在历史街区的商业开发中，破坏街区风貌、驱赶原住民、新建“假古董”等问题仍屡见不鲜，本地居民未能成为最终受益者。事实上，历史保护与商业开发并不是彼此对立的，商业应当被合理地引入历史街区之中，才能实现经济价值与社会价值的双赢。 那么在商业化进程中，历史街区现有的街道空间品质是好是坏？和几年前相比，历史街区的街道空间品质又是否在发生变化？如果发生变化， 这种变化是卓有成效还是徒劳无益呢？在过去的研究中，受制于数据获取与技术手段的不足，研究者很难对“街道”这一人本尺度的城市形态进行时间与空间上的测度与评估（龙瀛和叶宇，2016）；而如今，以东四历史街区为例，借助百度街景的时光机功能、街区POI数据等大数据，可以更精准地测度出东四历史街区街道空间品质的好坏及其变化有效程度，并根据评估结果制定更有针对性的街区商业业态准入建议与街道商业界面设计导则，从而更好地维护东四地区的历史风貌，提高当地居民生活水平。 已有研究综述历史街区保护更新模式概述国内外对于历史街区的保护更新研究工作可划分为萌芽、初步发展与全面深入这三个阶段。世纪之交，随着各类保护条例的出台与国际研讨会议的召开，历史街区的保护与研究工作已逐渐形成一个完整的体系 （黄勇和石亚灵，2015）。 在历史街区保护更新模式方面，欧洲城市探索出了一套从立面化模式、适当再利用模式到功能混合模式的保护方式，注重历史街区保护更新与居住、商业等其他功能的混合（黄勇和石亚灵，2015）。 针对国内历史街区保护更新的诸多实践，阮仪三等人（2004）总结出了以下五项模式：福州“三坊七巷” 模式、苏州“桐芳巷”模式、桐乡 “乌镇”模式、上海“新天地”模式与北京“南池子”模式。 街道品质评价与控制方法概述街道作为历史街区重要组成部分，其空间品质会影响历史街区文化风貌的呈现。当前，国内街道空间出现随意停车、步行空间受侵占、低端商业业态、街道活力下降等问题，令街道空间逐渐成为城市管理的重点之所在，也彰显出街道层面的城市研究的重要性（龙瀛， 2016）。而若要开展街区范围内街道的量化研究，对其进行空间品质的测度就变得尤为重要。 传统的街道空间品质测度方法可分为以下两大类：第一，主观评价研究，如Ewing等（2013）提出的“基于步行性的城市设计质量模型”，提炼出“尺度、意象性、 围合度、整洁度、通透性”五大类评价因子；第二，基于平面二维空间与社会属性、城市开放大数据等的客观分析（唐婧娴等，2016）。 近年来，随着技术的进步，利用谷歌、百度、腾讯等在线街景地图平台数据和其他新兴数据，研究者们可以快捷而便利地获取某街区在多时相内的空间实景照片，用于进一步的测度与评估。

在步行和马车时代， 街道呈现小尺度、 小路宽、 网络交织的形态特点， 此时， 街道不仅是城市交通的重要载体， 也是城市社会经济活动的主要场所[1]。 然而街道的这种繁荣在小汽车兴起后逐渐没落， 街道被设计为优先机动车使用， 而机动车引发的安全性、 噪音和污染等问题使得当代城市主干道活力凋零。 另一方面， 对街道社会属性的忽视， 让原本不承担主要交通功能的社区级街道逐步消失， 有的转变街道城市主义 | 街道活力 | 街道功能布局 | 数据增强设计 | 北京 Street urbanism | Street vibrancy | Layout of street function | Data augment design | Beijing 北京街道活力： 测度、 影响因素与规划设计启示摘要 Abstract 关键词 Keywords 成仅供视觉愉悦却不能进行社会交往的绿化景观， 有的则被私有化为住宅区或商业区的内部道路[1]。 雅各布斯曾说： 街道有生气， 城市才有活力[2]。 目前关于街道层面的活力研究， 已有经典论著从定性的角度来阐述[2-5]， 如认为与街道活力相关的属性有长度短、 较大的行人密度、 功能的混合和建筑年代的混合等 [2]。 但这些定性的描述缺乏强有力的数据支持， 设计师或社会学家凭借经验认为的营造空间活力的最佳方数据增强设计 | 45 式不一定与居民的真实需求一致。 而国内外紧扣街道活力的定量研究较少， 仅有的定量研究有通过摄影记录和专家打分 [6]、 现场调研[7-8]的方式， 这两种方式均耗时耗力， 难以进行大范围的定量研究。 有学者运用手持GPS结合空间句法理论探讨了空间活力的影响指标 [9]，虽然能较前两种方法耗时耗力小一些， 但仍难以在大范围内展开研究。 郑思齐运用大众点评、 地图兴趣点（ POI）等数据评估城市空间形态与消费活力的关系， 为大范围研究， 但其研究尺度为 2×2 km， 粒度较大， 难以精确到街道尺度[10]。 街道活力定量研究的缺乏主要来源于两个方面， 一方面是在过去的若干年里， 受城市发展阶段的限制， 街道的社会属性常被人们忽视； 另一方面则是源于数据获取的困难。 近年来在经济转型、 精明增长等背景下， 全球许多城市的街道得以复兴， 街道公共空间的功能被人们认知， 全球多个城市也都在进行街道复兴的实践[11]； 在我国，2010 年上海世博会提出 “城市， 让生活更美好”的主题，2016年 ，中央提出以人为本的新型城镇化等， 这些均体现了我国城市发展中“让居住在城市中的人生活更美好”的城市本质功能的回归， 街道公共空间的功能开始受到城市研究者的关注 [1]。而另一方面， 大数据、 开放数据等新数据已被广泛应用于城市研究中， 许多传统无法完成的研究也变成可能。 为此， 龙瀛和沈尧率先提出街道城市主义 （Street Urbanism）[12]， 并在大范围、 精细化的尺度上定量探讨街道活力[13]。 而关于街道活力定量研究的案例， 作者利用手机信令大数据， 以成都为案例， 构建了一套街道活力定量评价的指标体系， 并探索了街道活力与所建立的街道活力影响要素之间的关系。 通过分析发现， 公共管理与服务类街道活力受天府广场（旧市政府）距离制约明显， 而商业服务业设施类街道活力与地铁口紧密关联， 居住类街道则更多受功能混合度影响。 基于此分析结果， 作者还总结了多项改善街道活力的方法[13]。

28 北京规划建设话题 THEME | 新数据环境下的城市：品质、活力与设计城市街道不仅为机动车提供来往通行空间，更是都市生活中重要的公共活动场所。街道是人们步行、购物、见面、举办各类节庆活动的空间（Dumbaugh和Gattis，2005），街道空间品质也影响着其社会效益的产出（Richard, 2002），如何营造一个富有活力的街道空间是城市规划学界长期关注的热点话题。许多街道空间设计的经典论著中都涉及到活力街道空间特征：包括丰富的沿街建筑功能，连续、无障碍的步行环境，较高的道路网密度，以及优质的街道景观，较高的行道树密度和树冠覆盖面积等（Jacobs，1961；Jacobs，1993）。 传统的城市街道研究通常依据研究者自身的观察和经验，大多止步于定性分析，结论相对主观，缺乏实证支撑；传统研究中也存在部分定量研究，但此类研究囿于数据获取困难、样本数量有限而不能获得理想的分析成果（李雯，王吉勇，2014）。其中，Landis等（2001）使用美国彭萨科拉市的1250个观察数据进行多元回归分析，并在此基础上建立街道步行服务水平（Pedestrian Level of Service）评价模型，用于交通静稳化（Traffic Calming）策略和道路空间设计的效果评估。Ewing和 Hand（2009）通过专家评分的方法评估城市商业街物理环境与步行行为的相关性。Biddulph（2012）通过全天候延时摄影的方法评估了英国卡迪夫市分属交通静稳化和家庭地带（Home Zone）两条类型街道的使用情况。此类通过少量静态数据展开的定量研究，往往难以保证成果的可靠性和普适性（Ewing和Hand，2009）。 近年来在新数据环境下，形成了数据增强设计（DAD）的规划设计方法论（龙瀛，沈尧，2015）。城市街道设计的研究也逐步摆脱传统研究的局限，结合已有的城市理论，发展出以街道为单元的城市空间分析、统计和模拟的框架体系，即城市街道主义（龙瀛，2016）。 在新的数据环境下，国内外学者利用多样化的数据来源从不同角度对于城市街道进行了一系列的研究。Aschwanden等（2010）结合 City Engine参数化建模和基于自主体模拟（Agent-based simulation, ABS）提出了一套应用于街道空间品质和运行效率的评估和优化的城市街道空间使用者行为模拟系统。Cranshaw等（2012）使用来自 Foursquare的1800万条 LBS（基于位置的服务）数据，通过对这些居民行为数据进行聚类分析，将美国匹茨堡市划分为9个不同特征的“生活街区（Livehoods）”，辅助城市规划者制定有针对性的街道规划策略。 Feick和Robertson（2014）使用加拿大温哥华市2001～2012年Flickr上有地理标志的照片（Geotagged photographs, GTP）识别娱乐和旅游活动在城市街道空间上的聚集， 辅助规划者更精确的描述城市空间。Sarkar等（2015）利用1.5万份大伦敦范围内的出行需求调查数据，以及从0.5米分辨率的遥感红外波段图像获取的植被覆盖指数 （NDVI），结合sDNA软件建模验证了步行出行机率与街道植被密度、街道连接性之间的正相关性。 龙瀛和周垠（2016）利用成都移动公司手机信令数据和某网站地图兴趣点（POI）数据等对街道活力进行了量化评价和影响因素分析。

如果将城市比作人体 ， 街道就如同人体的骨骼 ， 文章对街道城市主义的研究框架和初步的研究案例进 Ｓｔ ｒ ｅ ｅ ｔ Ｕ ｒ ｂａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｐ ｒ ｏｖ ｉ ｄ ｅｓ ａ ｎ ｅ ｗ ｌ ｅ ｎ ｓ ｆｏ ｒ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｓ ｔａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ 地块如人体的肌肉 。 在过去的右干年里受到数据和付了详细介绍 。 ａ ｎｄ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｉ ｎ ｇ ｕ ｒ ｂａ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ ａｃ ｔｉ ｖ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ． Ｉ ｔ 中国城市发展阶段的限制 ， 地块 （ 及网格 ） 已经成为

Streets as traffic carrier and public space of a city are playing increasingly important role in daily city life. We quantitatively explore the street vibrancy of Chengdu, while referring to street urbanism proposed by Long Ying and Shen Yao in 2015. We firstly define the concepts of street, vibrancy and street urbanism, followed by developing the factors for quantitatively evaluating street vibrancy at the street level. These factors range from function density, function diversity, accessibility to metro stations, distance to city center and sub- centers, to street level and width. Linear regression has been adopted for identifying the impact of each factor on the street vibrancy, which is measured by population density derived from mobile phone traces. We specifically analyze the impact factors for public administration and service streets (Type A), commercial streets (Type B) and residential streets (Type C).

]ICT 技术的发展使其影响扩展至城市运作的各个方面，对“互联网 +”的讨论即是对这个趋势的回应。文章立足于城市街道空间， 试图从 ICT 技术和城市空间两方面讨论两者之间的影响与互动。 在 ICT 技术方面， 通过回顾与分析已有的理论研究， 根据 ICT 技术的发展阶段探讨 ICT 技术如何从基础设施、内容和连接方式三个角度影响城市以及各个阶段的城市规划与管理。 在城市街道空间方面，文章在已有调查结果的基础上，对 ICT 技术与“互联网 +”时代下街道活力丧失的原因进行了讨论，提出新时期的城市规划与管理应结合 ICT 技术及互联网提供的新技术平台，实现对街道空间的量化分析，并介绍三个国内外采用量化分析手段研究城市街道空间的案例，以期补充说明采用新技术手段研究街道空间的前景与可行性。 [