大尺度城市设计中对场地的时间、空间和人三个维度的认识,长期存在尺度与粒度的折衷,即难以实现大尺度与细粒度的完美认识与对设计客体人的充分认知,因而限制了“以人为本”的城市设计的具体实践。由大数据和开放数据构成的新数据环境为认识城市的物质空间和社会空间提供了新的视角,也为突破尺度与粒度的折衷提供了新的机遇。本文构建了大尺度城市设计的时间、空间与人的TSP模型,重点介绍了新数据环境支持下针对时间、空间和人三个维度的数据增强城市设计框架,最后提出了对面向未来的城市设计的理解与展望。
※本节内容仅选取本文的简短概要,全文详见《城市建筑》“时间的价值:城市设计的未来转向”专刊。
1 数据增强城市设计(作为“人、时、地”的基本模型)
信息通讯技术的发展以及政务公开的推进促进了大量新数据的出现,所构成的“新数据环境”为城市规划与设计提供了新的支持途径。为此龙瀛和沈尧提出了数据增强设计(Data Augmented Design、DAD)这一规划设计方法论。城市设计强调人的尺度,以往则依赖于设计人员的主观调查,结果往往受限于研究范围以及方法的相关设定;而涌现出的新数据,如社交媒体、手机信令;多是针对人的活动和移动及与其发生互动空间的客观详尽刻画,为此,数据增强设计的研究框架对城市设计的支持将具有较大的优势,能够充分补足以往规划支持系统比较薄弱的领域。
2 大尺度城市设计的TSP模型(时间、空间与人)
为了应对大尺度城市设计,笔者提出了时间-空间-人三位一体的TSP(time-space-people)模型(图1),致力于将大尺度城市设计在这三个维度进行定位和剖析,每个维度都可以细分为尺度与粒度两个刻画指标,如在时间维度,一般需要考虑未来5-10年内的城市状态,考虑到城市开发建设的周期,时间维度的粒度一般以年为单位;空间维度上,则对应整个设计范围,并达到街道甚至单体建筑粒度;对于人的维度,需要考虑设计范围内的居民以及访客,粒度上至少要到不同类别的人以及弱势群体,如有必要,需要细化到个人。

图1 大尺度城市设计的TSP模型
在TSP模型的指导下,笔者提出了表1所示的利用新数据支持总体城市设计的框架体系,具体给出了不同空间尺度对不同角度的认识,涵盖开发、形态、功能、活动和活力五个方面,这一框架还适用于时间动态分析。
表1 基于新数据支持总体城市设计的框架体系

注:表中[]特别给出了简单指标变化之外的指标;此表也适用于城市规划与设计方案的评价。
3 城市设计的时间性:尺度与粒度
要探讨城市设计的时间性,主要涉及尺度与粒度两个概念,时间尺度是指所关注时间的历史范围或未来时长,而时间粒度是指关注城市空间和承载人群的基本时间单位。鉴于数据支持、观测技术发展水平和研究精力的局限,城市设计时间性的两个维度尺度与粒度存在折衷,即长时间尺度难以具体观测到细时间粒度的演变,细时间粒度下难以观测较长的时间尺度(图2左)。

图2 城市设计的时间性中尺度与粒度的折衷(左)以及新数据环境带来的机会(右)
注:该图中高粒度对应更短的时间长度。现状的这种折衷在城市设计的空间性和个人性中都普遍存在。
城市设计时间性尺度与粒度两个维度的折衷使得我们认识城市空间与城市生活具有明显的局限性,新数据环境的出现,为缓解这种折衷提供了机会(图2右)。这些新数据除了为更加客观和全面地认识场地提供了可能外,还为追踪设计方案的实施效果并对其进行评价提供了新的机会。

图3 动态街景数据提供了人的尺度的城市街道空间的变化
4 城市设计的空间性:大模型研究范式
城市设计尺度超越了设计师的理解和居民的日常生活感受,新数据环境与应用城市模型(Applied Urban Modeling、AUM)为大尺度城市设计的空间判读提供了重要的技术支持。大尺度的城市设计可引入龙瀛等提出的大模型(Big Model)这一方法论进行支持。建筑物与街道为城市设计中的基本空间单元,由城市形态学家贝格豪泽-庞特(Berghauser-Pont)和豪普特(Haupt)提出的Spacematrix方法,可以基于每个地块的建筑密度和容积率指标支持这一过程的实现,进而量化城市形态(图4)。

图4 Spacematrix关注的九种基于建筑物的城市形态
来源:叶宇等(2016)
城市设计的空间性,不仅要考虑现实空间,还要考虑虚拟空间,除了要关注其空间性(space),更要关注其场所性(place),这就引出了城市设计中的个人性。

图5 街道活力的测度及其影响因素一览
来源:龙瀛和周垠(2016)
5 城市设计中的个人性:活动、移动、情感、记忆与需求
已有研究和设计少有能够兼顾大规模人群和个体层面。新数据环境的出现,同样为突破城市设计中人的认识尺度与粒度提供了机会,即目前有越来越大的可能在个体层面认识场地相关的全部或大多数人的信息。如基于公共交通智能卡数据可以对场地及其周边的联系进行评价,并对所有或特定群体的持卡人进行多个维度的画像(图6)。

图6 基于公共交通刷卡数据识别的北京四种极端出行人群的相关特征
6 对面向未来的城市设计的理解与展望
本文构建了大尺度城市设计的时间、空间与人的TSP模型,这将为新数据环境下探索城市秩序的可持续内涵提供重要的支持(图7),这不仅仅体现在对现状城市秩序的认识,还包括为创造未来的城市秩序提供机会。

图7 数据增强城市设计与城市秩序塑造
来源:沈尧和龙瀛(2015)
大尺度城市设计作为面向未来的工具,核心是基于对现状问题和需求的深刻认识以及未来发展机遇的判断,创造未来城市空间与生活的可能。TSP模型支持下的数据增强城市设计在大尺度城市设计中的应用场景主要如下。
(1)现状评价及问题诊断;
(2)目标量化;
(3)方案生成;
(4)方案情景分析;
(5)方案追踪评价。
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