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城市形态迷思,用空间分析说话

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2015-08-18

本期内容来自新加坡 麻省理工学院-新加坡科技与设计大学(MITSUTD)联合项目研究员陈立群,感谢作者授权本网站发表,如有转载等事宜,请联系原作者。

 

作者介绍:陈立群,北京大学城市规划学士、心理学学士,麻省理工学院 城市规划硕士。现在新加坡,任麻省理工学院-新加坡科技与设计大学(MITSUTD)联合项目研究员, 就职于城市形态实验室(City Form Lab)。

 

City Form Lab 位于新加坡,是新加坡科技与设计大学(SUTD)与麻省理工学院MIT联合创办的实验室,负责人Andres Sevtsuk MIT规划系的PHD,现在SUTD建筑系副教授。 实验室的主要工作是进行城市空间形态、城市规划设计、建筑的研究和实践。也是在这个过程中,逐渐的开发了基于ArcGISRhino的城市分析工具包 Urban Network Analysis Toolbox,下面就简称为UNA

 

来自凯文林奇的启发-什么是“好的”城市形态?

 


Urban Street Networks Great Streets, Allan B. Jacobs (1995)

三十几年前,凯文林奇完成了一本书,论述城市规划的终极问题——“什么造就好的城市?”。林奇意识每个城市有其本身的特征,建立“大一统”的空间形态标准既不必要,也不可能;甚至在他看来物质形态本身并不重要(physical form plays no significant role in the satisfaction of important human values),因为个体之间的社会经济联系才是城市命脉所在。因此林奇放弃了建立具体的空间形态标准,转而讨论好的城市形态的本质和价值。最终从城市运转的角度,林奇提出了5个好城市的特征:

 

1). 生命力 vitality :这里凯文林奇使用的是字面意,即城市对其居民生理机能的保护和支持,包括健康、安全、环境多样性等。

2). 感觉sense: 可以被清楚的感知,在时间和空间具有辨识度,符合居民的价值观与认知习惯,比如场所感、空间辨识度等。

3). 适宜性fit : 城市的时间和空间特征符合其居民的行为模式,也就是功能上的好用和高效。

4). 可达性access: 个体可以获得的人、活动、资源、服务、信息、地点的数量和多样性。

5). 控制力control: 使用者可以掌控空间与活动的创造、修复和管理。

 

在此之上,林奇还提出了所有“好的”事务都应该满足的两条元标准,即效率和公平。

 

林奇表示,这5+2个维度基本上就是好的城市形态需要的一切要素了,我们可以用这些指标去评价不同的城市空间,然后就从哪方面下手让城市变的更好。好了,这听起来似乎是规划师的福音,或规划专业的终结。但林奇又说了,在实际操作层面,如何定义和评价这几个指标还要视不同情况而定,好的城市形态的这个问题似乎又回到了原点。

 


今天我要介绍的这个Urban Network Analysis Toolbox,其目的就是为这个盲人摸象的困局提供一个实用的评价手段。通过将城市形态具体为城市网络与节点的连接度、通达性等指标,解决具体的规划问题。 

 

Urban Network Analysis 空间网络构成要素  UNA分析城市空间的基本思路,是空间节点+网络分析——简单来说就是将空间中的建筑出入口、公交站点、目的地等看作空间节点,将步道、车行道等看作edge, 进行空间网络的连接度、可达性、辐射范围等分析。UNA的创新之处,一是精细化了建筑入口在空间网络中的位置,为城市设计尺度的网络优化提供可能;二是在于可以自定义节点的属性,并将节点的人流量、居民数等作为权重,放入到空间分析中。

 

UNA的空间分析要素i. 网络network: 线性要素,主要为道路、街道、步行线路;

ii. 节点origin, destination:起点与终点,可以是步行的起点和目的地,基础设施与辐射区内的建筑,交通站点与居民楼等

iii. 节点权重add attribute:节点在空间分析中的赋值,可以是居民数、建筑物的单元数、交通站点的人流量等。

 

2节点中心度参数

i. 到达指数 Reach: 给定距离内,起点可以通过网络中最短路径到达的终点数量,或终点的空间权重加合。实际应用包括,测算公交站点在一定步行距离内覆盖的居民数量,某人在一定距离内可以到达的服务设施数量等。

 

 


 

到达指数示意,途中深色黑点 i 为被测量节点,灰色覆盖区域表示节点可以到达的范围,该节点的到达指数即为可达范围内所有节点空间权重的加合, by City Form Lab

ii. 引力指数Gravity: 在到达指数基础上,引力指数加入了距离衰减原则,即网络中节点之间距离越远,二者的相互影响就越小。以步行到公交站点为例,同样有100户居民的居民楼ABA距离车站1000米,B距离车站100米。居民楼A对公交车站的贡献度要比B小很多,因为人的步行遵循空间递减定律,距离越远人们步行的愿望就越小。这其中涉及到一个空间递减参数,用户可以根据需要自行设置0-1之间的值。

iii. 临近指数Closeness:给定范围内,节点到所有目的地之间的网络平均距离的倒数,数值越大表示建筑物之间距离越小。

iv. 直达指数Straightness:给定范围内,AB的最短路径与所有可能路径的比值。

 

3网络参数/工具

i. 冗余路径Redundant path : 给定起点终点,和路径冗余指数(允许长于最短路径的百分比),搜索并显示所有可行路径。

ii. 居间指数Betweenness : 给定多个起点和多个终点,在冗余路径的基础上,将各起点的权重平均分摊到所有可行路径中,最终核算网络中各个路段加合值。以步行到公交站点为例,若网络中的所有居民楼为起点,公交站点为终点,假设居民楼中的每个人随即选择比最短路线长5%以内的任意路径,居间指数将计算网络中所有路段路过的步行流量。


 

居间指数,by City Form Lab


iii. 服务范围service area : 给定设施和用户位置,限定服务范围,遵循最近原则,计算网络中各设施的服务范围。

 

 

服务范围,by City Form Lab

 

UNA应用

工具包现有Rhino ArcGIS 两个版本,ArcGIS版主要用于已有数据,空间要素本身的参数(attribute table) 可以方便查询;Rhino版的优势在于运行速度和编辑修改空间要素的方便性,对城市网络设计帮助更大。


UNA在Rhino中的操作界面根据功能分为5个部分, 从左到右分别为:1)编辑节点权重,2)导入导出数据,3)建立节点与空间网络,4)空间参数计算,以及5)可视化设置。

 

在应用层面,UNA的应用主要包括空间网络分析与优化分析、基础设计布局、基于步行的人流分析等,根据空间尺度的不同可以应用于单独地块或整个城市。当然,UNA要求精细的空间节点和网络数据,没有优质开放数据的支持,前期的数据清理工作可以达到painful的程度。

 

下图为阿姆斯特丹城市空间分析(到达指数、临近指数、直达指数、居间指数), City Form Lab

   


  


  



阿姆斯特丹城市空间分析(到达指数、临近指数、直达指数、居间指数), City Form Lab

 

想要通过UNA工具包找到好城市答案的人恐怕要失望了,回到林奇提出的好城市5要素,UNA大概可以在可达性方面提供一些参考。但并不能给出一个一劳永逸的空间形态的答案——我们很难说某个空间指数达到一个特定的值就可以称为好城市。UNA提供的是一个可行且操作简易的空间形态评价和测试工具,并提供一定的自定义灵活度。

 

目前UNA主要功能的开发已经告一段落,当前仍在进行测试和微调工作,未来的长期计划包括建立基于UNA分析的案例库,为相关的空间参数提供更加直观的解释。

 

城市形态实验室: cityformlab@mit.edu

UNA工具Rhinob新版下载: http://cityform.mit.edu/projects/una-rhino-toolbox

UNA工具ArcGIS旧版下载: http://cityform.mit.edu/projects/urban-network-analysis.html

UNA视频介绍: http://v.youku.com/v_show/id_XNDQ2MDc5NTM2.html

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