基于街景语义与 SHAP 的中国寒冷地区历史街区步行性及活力评估

《Scientific Reports》：Evaluating walkability and vitality in cold-region historic districts of China via street view semantics and SHAP

　　

摘要

随着历史城区经历可持续城市更新，提升步行可达性对于支撑本地活力至关重要。然而，传统步行可达性评估框架往往强调开阔性，可能无法充分考虑严寒地区紧凑空间构型的气候适应性特征。此外，传统线性模型可能忽视了微观建成环境与人口活力之间的非线性及阈值型关系。为弥补这些不足，本研究构建了一个整合街景图像、兴趣点（POI）和基于位置服务（LBS）热力数据的综合框架，对张家口市两个典型历史城区——堡子里和大境门进行了评估。采用DeepLabV3+语义分割和K-Means聚类来表征街景环境并识别空间模式，同时采用随机森林回归结合SHAP（SHapley可加解释）来检验建成环境特征与人口活力之间的非线性关联。预测模型达到了\(\:{R}^{2}\)=0.736，均方根误差（RMSE）为4.22，平均绝对误差（MAE）为2.94。全局SHAP分析识别出POI密度（平均绝对SHAP=3.0496）和功能混合度（2.1150）为主要预测因子，其次是步行空间比例（0.9645）和绿视率（GVI）（0.6504）。POI密度关系在标准化范围约0.067–0.083附近表现出可重复的非线性转变，而GVI在自举模型中显示出稳健的J型响应模式，但精确转折点位置存在较大不确定性。在观测研究区域内，步行空间比例与人口活力之间主要表现为负向非线性关联。这些发现表明，以开阔性为导向的步行可达性标准在寒冷地区历史城区可能需要结合气候和具体情境进行重新考量，因为紧凑的空间构型可能与步行活力相容。然而，由于LBS观测数据是在国庆期间收集的，且未进行冬季直接微气候测量，因此所提出的机制应解读为关联关系而非热适应的直接证据。研究结果为差异化历史城区更新提供了具有情境特异性的实证依据，并强调了在将这些转变范围推广为规划标准之前，需要进行多季节和多地点验证的必要性。