数据增强设计|上海城市规划
编者按:国际国内已有的定量城市研究多针对城市系统的现状评价和问题识别,而少有面向未来的研究。新数据环境下开展的诸多研究的成果,需要适时反哺面向未来的规划设计,为此作者(龙瀛、沈尧)提出了数据增强设计(Date Augmented Design,DAD)这一规划设计新方法论。
数据增强设计(DAD)是现有规划设计体系下的新的规划设计方法论;是以定量城市分析为驱动,通过数据分析、建模、预测等手段,为规划设计的全过程提供调研、分析、方案设计、评价、追踪等的支持工具,以数据实证提高设计的科学性,并激发规划设计人员的创造力;DAD利用简单直接的方法,充分整合新旧数据源,强化规划设计中方案的概念生成或评估的某个环节,易于推广到大量场地,同时兼顾场地的独特性。
当代规划设计的问题主要体现在:断裂的尺度,设计尺度的精确与效应尺度的模糊的矛盾;模糊的空间效应,场所理解的主观现象解读和科学的机制分析的矛盾;过度简化的空间干预,几何化的过度简化的空间总结;不均等的利益分配,群众沟通缺位,无法保证公众利益;缺位的文脉适宜性,缺乏内涵式设计,照搬经典化案例;公众参与困难,规划可阅读性差等。
从流程上看,传统规划过度依赖于规划设计师个人的知识结构,调研过程主要采用相对简单的方法,规划成果借助于简单的几何形态的空间展示,最终规划结果的实施效果却因为多种原因作用而无法被追溯和理解。
DAD的内涵
DAD,全称为DataAugmented Design,是一种在新的数据环境下,基于模型工具集,结合不同异构数据源的提取、分析以及预测,进行针对城市规划设计各环节的数据支持,最终提高规划方案的合理性、创新性以及弹性。
传统的规划设计与DAD的关系
DAD的流程
DAD作为基于定量城市分析的实证性空间干预,将不仅影响到规划设计师这一群体,而是规划设计实践的所有相关利益主体,包括规划设计师、规划管理部门以及公众。DAD的数据增强各个环节包括前期分析、评价、成果要求以及参与性决策过程。
DAD的一般流程
1) 前期分析增强:在现代城市设计前期分析的专业工作领域加入了数据分析内容,规避了尺度分类分析的缺陷和个人知识经验的局限,并直接启发设计要素的提取以及概念生成。
2) 方案评价增强:个人经验和知识驾驭仍旧会影响方案的创造性,但数据的引入在分析阶段增强了方案的优化步骤。通过情景分析,评价指数测算比对,方案将最终得以优化。
3) 规划成果增强:现代城市设计的结果并不包含定量报告等内容因而空间效应模糊,而DAD的定量成果能够支持规划设计概念营造以及精准效应评估。
4) 决策过程增强:空间数据报告以及其可视化将帮助降低沟通成本,同时保证沟通有效性以及参与性决策的落实情况。
5) 城市管理增强:日趋多样和精细的城市数据正在涌现并且通过互联网吸引了诸多人的关注,这一趋势将催生一种更加透明的城市管理氛围,方便在多种媒体环境下进行透明的公众参与、规划管理。
DAD的常用方法与工具
常用方法:1)空间抽象模型:如空间句法(认知和环境心理)、格网划分法、节点法等等,用以明确和适当地抽象空间设计;2)空间分析与统计,用以明确空间的统计学效应,比如常用的空间统计方法和密度法、插值法等 ;3)数据挖掘与可视化,如机器学习、社区发现、海量数据可视化;4)自然语言处理(针对社交网络数据),如针对文本、关键词的趋势分析,对于事件、城市实体的即时评价等;5)城市模型,如元胞自动机、多主体模型等等用以预测城市发展以及规划设计的近远期效应,以及城市的过程建模(urban procedural modeling)6)参数化设计工具,如Grasshopper, City Engine 等。
常用工具:ESRI CityEngine、UrbanSim、UrbanCanvas、GeoCanvas、 NetLogo、Python、Rhino、Space Syntax、 Urban Network Analysis Toolbox、ENERGY PERFORMA、BUDEM、Big Models、 Grasshopper,以及北京城市试验室(BCL)正在筹划开发的DAD工具。
DAD的应用场景
DAD的应用场景涵盖了规划设计的诸多方面,例如,1)公共整合:从社区营造(community making),场所营造(place making)到更加细节的街道营造(street making)、节点营造(plot making) ;2)生活方式:营造针对不同类型人的社区,例如老年人社区、儿童社区;3)虚拟参与:多尺度不同主体的方案讨论,如城市DAD实验室,虚拟现实规划圆桌;4)情景比较:评估不同方案的优劣,了解不同设计方案的各种社会经济效应;5)城市微创:小区域回应区域问题,我们是否需要大规模的空间干预?亦或可通过小尺度、小影响的微观政策以实现?6)尺度归一:城市尺度和地理尺度被打破,设计和规划尺度对接;7)利益分配:细尺度的空间经济研究,如空间与房价、租金、次级市场;8)感知城市:网络社交的空间实体锚点设计,如何设计增加网络互动的城市公共空间;9)社会整合:如何规划设计公共空间以促进不同阶层融合。
研究案例
在DAD走向实践的过程中,已运用于以下研究,包括:1)道路网的城市功能评价,2)街道网络与土地价值探索,3)用地功能、密度和混合度推导,4)地块尺度城镇建成区的界定,5)覆盖全国所有城市的地块尺度的城市增长模型建立,6)邻避设施对人群的影响分析,7)基于人类活动和移动数据的城市增长边界实施评价,8)全国地块尺度人口空间化与属性合成,9)北京城市空间发展分析模型建立,10)基于公交刷卡和出行调查数据的极端出行人群研究,11)中国收缩城市研究网络等等。
设计案例
在《北京市级绿道系统规划》中,收集了北京市域范围内徒步行为的GPS数据,基于数据分析了徒步者的空间需求、徒步者的线路选择等特征,在市级绿道选线原则和建设标准制定中考虑了这些因素,明确了北京徒步活动热点区域,规划重点将这些徒步热点地区用市级绿道联系起来。另外,大量数据的叠加也让规划师发现了长距离的“骨架”步道线路,将其部分纳入了市级绿道线路。
北京市绿道系统规划:数据信息
北京市绿道系统规划:初步设计方案
在某城市中央商务区概念性城市设计中,公共交通刷卡数据的分析显示,项目用地周边公交系统较为完善,未来公交出行比例较高,达到72%,建议应考虑周边轨道线路与项目的同步实施,以满足项目未来交通出行需要。
基于刷卡数据的公交站点规划布局
在“上海南京西路2040概念性城市设计”、西部竞赛一等奖项目“大数据时代下的自适应可变城市之心系统”和二等奖项目“基于个人空间行为规划的生活圈设计”中,都体现了DAD的设计思路。
西部竞赛二等奖项目
作者期望通过DAD方向的不断努力,能够改变现有的规划设计编制和评估模式:
1. 基础数据需求清单中增强人类活动、移动和精细化环境一层数据,甲方必须提供这样的数据(或为开放数据直接可以获取),设计师才能开展工作,而项目完成后必须提交自评数据报告,才能通过审批。
2. 部分设计内容有了更多的来自数据分析的依据,设计师有了更多的依据以及设计阐释的资源。
3. 规划设计的规范得到了很大的细化,针对不同等级、规模、区位、类型的设施/场地,有了更多的可以参照的参数。
4. 规划实施评价,需要模拟人群对空间的使用,包括工作日、非工作日以及节庆日。
5.甲方要求更加量化,设计师需要了解设计产品的城市价值以获得实施权。
6.公众通过可视化和基于位置服务技术参与规划评价。
详情请关注《上海城市规划》2015年第2期《数据增强设计——新数据环境下的规划设计回应与改变》,作者:龙瀛,北京市城市规划设计研究院;沈尧,伦敦大学学院。