项目负责人：杨滔项目组成员：肖惠丹、林旭辉、罗维祯、邓成汝、林戈、李帅峥、谢楠项目完成单位：中规院·阿里巴巴未来城市实验室空间是我们思考的起点，当先贤们将目光从石块、柱廊转向星辰大海，人类的思绪也逐步从实体流转到虚空。虚实的切换是人类对有序和无序的辨析，对现实和抽象的感悟。起首代表着对未知的好奇，也是向科技的展望。这最本能的驱动力促使了人类的创新。首先，是形式的创新。从罗马人用砖块建造的穹顶到营造法式中的大小木作，人类对空间组合形式的探索和创新从未停止。然后，是认知的创新。从欧氏几何、开普勒三定律、电磁感应到如今的图像识别、神经网络、机器学习，认知创新不断带动着科技的发展、社会的进步。最后是内涵的创新。文化、娱乐、标签、星座、广告都是人类不断深化、扩展现象内涵的产物。其中，最为重要和复杂的是城市，这个人类行为活动和意识形态的集聚体，参与并见证了历史上一次次思潮涌动和社会的日新月异。城市是人类文明的客体，更是载体，在数字化新时代背景下的城市发展，将是我们这代人必须认真思考的问题。理解城市1、多维城市概念作为规划从业人员，我们对于城市的理解不仅有空间，还包括非常重要的时间维度。城市的更迭，建筑的更新、经济的发展都是我们所关注的。除了时间维度，作为复杂系统的经典案例，城市这个庞大系统中的不同专业同样是我们应该关注的内容，尤其是在以生态文明建设为目标的新时代，市政、交通、地质、生态等行业将会和规划专业进一步协同，从而形成城市和谐、可持续发展的新模式。2、数字孪生概念面对新时代的需求，我们在雄安新区的建设中提出了数字孪生的城市概念。通过坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设，适度超前布局智能基础设施，推动全域智能化应用服务实时可控，建立健全大数据资产管理体系，打造具有深度学习能力、全球预先的数字城市。这里的孪生城市，不仅仅是现实城市的拷贝或者镜像，而是希望通过对双城并建过程中收集到的数据进行沉淀、分析和学习，从而发展出世界领先的城市智能，并不断推进实体城市和虚拟城市向未来智慧城市转化。设计城市在数字化的大潮流下，城市的概念发生着变化，城市的发展需求也在不断更新，因此城市设计的方法也需迭代进化，并向高质量、精细化设计迈进。在这种大背景下，我们对如何使用数字化工具推动空间设计进行了认真的探索，目前形成一套基于数据支撑与算法驱动的城市空间设计方法论和工作流程。其核心思路是在大数据环境下结合机器学习和数理统计方法，构建城市动态模型，理性描述城市空间特性，并仿真模拟“人-地-交通”的动态关系，最终依托于数据支撑和算法驱动对城市设计业务进行辅助和增强。具体方法如下：1、多源大数据整合我们现在的这个时代能够获取更多的数据，这些数据来源不同，所描述的内容也不同。包括地理信息系统数据、POI数据、交通数据、城市微气候、遥感数据等，这些数据维度来看，可分为社会经济数据、城市空间数据和物理环境数据等；从数据属性来看，可分为时间数据和空间数据、动态数据和静态数据、点数据和面数据等。大数据的意义在于数据挖掘和问题分析，而这些应用的基础是将不同维度、类型、属性的数据进行科学有效的融合。深圳市出行链交通仿真模拟（林戈、李帅峥）深圳市人口分布数据（林戈、李帅峥）这些数据怎么融合，融合之后怎么应用，应用是否有价值一直是所有大数据分析团队所面临的问题。对于我们来讲，大数据分析是理解城市、发掘规律的重要手段，所以提取空间维度的特征是我们做这件事情的核心目的。2、城市空间结构特性归纳对于设计来说，良好的空间格局是优秀设计方案的基础。对一个城市进行空间结构的分析和归纳可以帮助我们解读“格局”，然后设计、调整“格局”。但城市是一个极其复杂的系统，存在着尺度大、信息杂、变化快的特点。使用传统的分析手段已然无法满足数字化时代的需求。高质量、精细化的标准同样已经映射到城市数据分析工作上。因此，我们基于多源大数据，利用机器学习和数理统计方法，以路网、建筑地块为城市空间计算单元，结合POI、手机信令、交通出行、房屋价值和建筑肌理等数据，对城市空间结构进行归纳和分类，并且以此形成了未来城市设计的指标库和基因库。深圳市空间结构特性分类图（肖惠丹）深圳市空间结构相关性分析（肖惠丹）城市空间结构特性的归纳可以帮助不同利益相关方了解城市，发现隐藏的规律，并且可以从不同的视角对城市进行详细的解读和分析。从某种意义上讲，它是城市数据分析师打造的现代数字罗盘。3、城市各专业动态模型库构建通过前两个步骤，我们已经在城市尺度对方案所在地进行了多维度的剖析。在此基础上，我们逐步构建各专业的动态模型。根据模型类型可分为：描述性模型、预测性模型和模拟性模型；根据模型内容可以分为：城市用地模型、人口分布模型、交通模拟模型、空间异质性模型、房产价值预测模型、空间句法模型、微气候模型等。这些模型的构建是为了从专业角度，科学地对场地进行体检并发现问题，从而明确方案目标和实施路径。同时，其中部分模拟模型可以用于后期方案的评估和优化。此处动态模型库中的模型涉及到不同专业，且不同模型的协同联动较为复杂，这也是我们目前主要的技术难点和发展方向。当模型库构建完成后，可通过与真实数据拟合和参数调校，在不同城市进行复用。深圳市房价预测模型（肖惠丹）深圳市空间异质性描述模型（谢楠）深圳市空间句法模拟模型（邓成汝）4、基于动态模型进行城市体检形成设计条件基于城市空间结构特性和动态模型库，进行城市体检、问题诊断和机遇探索。面向多层级、多系统、多目标，建立精准、科学的设计条件。从而细化量化城市设计方案目标，做到有的放矢、针灸式治疗城市病。以上四个过程，我们强调各个专业之间彼此进行协同，从而精细化、系统化了解城市并完成高质量的方案设计。同时，我们希望在人工智能的推动下让机器学习各专业的知识内容和成熟经验，进而推动多维度的城市体检和方案评估。这个过程中，我们不断探索不同的多维数据，包括对社会经济、城市空间和建筑物理等的信息探索；也包括时间和空间的数据探索。关于具体这些数据和动态模型的具体应用有如下几个方面：比如我们经常用到的通过出行数据去判断城市拥堵，或者根据城市经济的变化和产业布局信息去分析城市的产业和相对比较宏观的空间结构是如何变化的，同时也可以根据不同的功能混合度判断其对土地价值、房地产价值的影响和产生的相应价值，并且这些价值是如何推动城市空间的改变的。另外，我们尝试通过研究市民不同的出行方式、POI、人口画像等数据，形成不同功能区出行的需求以及服务的需求，从而判断城市功能区的具体分区，以及城市不同功能区中混合或者排斥的程度。进一步我们可以预判城市中不同因素对城市的聚合与分散的影响，探索城市空间异质性。每一个城市都不是一样的，每个社区也大有不同，一个区位的特征会直接影响我们对其经济价值的判断。最后，我们研发的报告生成模块，可以把整个过程中所得到的交通、产业、公共服务设施、街区格局、功能构成、地段优质程度、建筑空间形态等分析结果，输出为完整的分析报告。这个报告可以提供数据底板的升级版，辅助规划设计师和政府决策者对规划设计条件进行最基础的判定。多维度体检---分析报告生成---设计条件输出5、数据支撑的参数化方案设计同时我们也形成了参数联动方案设计的方式，通过参数化的技术提高设计师工作效率并增强设计方案的深度和广度，释放设计师的创造力，提升方案的科学性。目前，尤其在建筑行业每当提及参数化，大多数人的第一反应是“异形建筑”，“建筑表皮”等。但这些只是参数化技术的近十年来较为广泛的应用之一。参数化技术的核心是参数的记录和联动，所以对于城市设计这种地块多、建筑模型多、上位规划数据多的项目，参数化技术是非常适用的。使用参数化技术，我们可以实时存储方案的重要参数，并且可以随时调用相关数据或者快速进行方案调整。同时，建筑的空间参数可以非常方便和其他相关专业进行联动，比如根据每栋建筑的总面积，可以估算出建筑或者社区的能源消耗或者总需水量。所以，参数化技术将是以后在城市设计层面进行多专业协同尝试CIM技术的重要媒介。城市设计方案各建筑需水量计算（罗维祯、林旭辉）另外，我们根据城市设计项目的需求，自主研发出根据控规条件和相应功能配比，精准生成符合各项指标的建筑形态的工具。这里，我们可以控制地块内所选建筑的标准层面积，然后依据建筑密度、地块容积率、功能配比和建筑朝向等条件，计算出近似最优的地块内各类建筑的个数和层数，以及竖向上的功能分区等，并自动生成空间方案。这个方案可以快速为设计师提供一个满足“量”和“标准”的设计，然后设计师可以根据自己的判断和概念移动、修改、细化该方案。对于大尺度的城市设计，该工具同样可以批量生成符合控规标准的方案，从而节省设计师的时间。最后，当设计师或者决策者希望看到控规标准调整后的空间效果时，同样可以使用这个工具进行快速的方案生成和方案调整。城市设计方案精准化自动生成---含功能混合（罗维祯）6、多专业协同的增强型城市设计在生态文明建设的大背景下，可持续、节能、绿色、交通、水利、垃圾处理等相关专业逐步成为城市设计需要着重考虑的内容，通过规划设计专业与其他相关专业的协同，可以帮助各专业的设计师更全面、系统、宏观的了解本专业的方案对于一个城市的影响。尤其对于城市设计专业的工作者，可以更直观了解到当改变一个地块的开发强度或者用地功能后，对周边道路交通的影响，地块资源消耗的影响，局部微气候的影响等。作为复杂系统的城市，往往一个微小的改动所造成的影响是巨大和复杂的，因此在规划设计阶段多专业协同设计、模拟、评估、优化方案是非常必要的。这样可以大幅度降低在城市建设运维过程中的资源的浪费。我们实验室深入研究了不同专业系统的相关知识和模拟模型，并依托于参数化技术的优势，正在研发面向规划设计阶段的多专业协同工具。这部分工作同样也是CIM（City information model）技术在城市设计项目中的初步但落地的尝试。多专业协同框架及相关计算模型（罗维祯、林旭辉）7、算法驱动的方案多维度评估最后，当我们完成一个方案设计后，无论是自动生成还是设计师设计的方案，都是需要进行完整的评估的。评估结果会作为反馈辅助设计师进行方案调整和优化。通过参数化技术，我们可实时、无缝地将方案信息与城市动态模型库中的模拟模型进行联动，以此做到对城市设计方案进行高效专业的多维度评估，帮助设计师完成更高质量的设计方案。比如，通过内置的交通模拟模块，设计师可以非常方便的对自己方案的可达性进行评估；也可以通过能源模块，模拟方案中不同规格、类型、功能建筑（或地块）的能源消耗；还可以利用水力模拟模型来判断现有方案中的地块开发强度是否和供水管网服务能力匹配。这一部分的评估可以按专项来分进行独立评估，也可以按照上一章节中介绍的多专业协同进行综合评估。其宗旨都是通过科学的模拟，对方案进行多维度的仿真，再根据相应的分析结果对方案进行修改和优化。由于系统非常复杂，且城市中不同的影响因子极多，所以一般情况是无法保证得到最优方案的。但是，对于城市设计尺度的项目，百分之一的优化所带来的效益和价值都是巨大的。城市设计方案交通系统评估（罗维祯、林旭辉）城市设计方案能源系统评估（罗维祯、林旭辉）城市设计方案水资源系统评估（罗维祯、林旭辉）结语整体而言，我们最终的目的是通过新技术整合数据、分析问题、挖掘价值，勾勒城市中隐藏的维度和规律（make invisible visible），提高我们对于整个城市从宏观到微观不同尺度的感知能力，然后以此为基础结合相关专业协同完成高质量的城市空间设计方案，最终为国家高质量发展贡献一份切实的力量。

城市数据派导读【“全国十大”大数据号征稿，万元稿费等你拿】（点击看详情），是由城市数据派主办的活动，我们希望能够提供更新鲜、更好玩、更有价值的内容，因此决定为派友们开放平台，提供交流和展示才能的机会。小派在此恭候派友们投稿分享！作者简介骆玉岩吉林建筑大学，建筑与规划学院城乡规划专业大四学生，作为空间句法爱好者和初学者，一直在疯狂试探将空间句法和城市数据应用到设计和课题研究，幸运的是在本科阶段完成关于空间句法立项的省级和国家级课题。本期投稿多尺度空间格局分析及区域产业空间建构——以农安县为例摘要：在哈长一体化发展的背景下，以空间句法理论为指导，以地理信息系统为平台，通过分别建立空间句法和地理信息系统空间模型，基于开源地图数据，从研究物质空间形态入手，以农安县为研究对象，基于现状分析研究其处于不同尺度下的空间格局特点，发掘其位于哈长城市群区域尺度、城市尺度、县域尺度下的空间发展红利，为农安县未来县域“十字形两轴+一带”的空间体系架构提供建议及区域产业发展进行定位，也以此探讨空间句法在多尺度空间格局研究中的应用同时为其在总规编制中的应用提供理论依据和建议。关键词：哈长一体化；空间句法；地理信息系统；空间格局；总体规划1 引言 目前,我国正大力推进城市群建设,推动区域经济一体化发展,促使经济发展模式由非均衡走向新均衡. 城市群是西方城市研究的一个重要概念,城市群亦是城市发展在当今世界的高级形态，当今世界的第一个城市群诞生在美国东北海岸沿线, 因其以波士顿和华盛顿为主要城市, 也被叫作波士沃施城市群。在经过改革开放以来40年的探索和发展, 我国城市群的“主体形态”地位已经形成，长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、京津冀城市群、哈长城市群、辽中南城市群等取得了长足发展，长江三角洲城市群已跻身世界级城市群，我国城市群的建设与发展丰富了世界城市群理论的内涵和样态。 位于我国东北地区的哈长城市群是我国城市群建设的重要组成部分，对于带动东北地区经济发展和老东北工业基地振兴被给予厚望。2016年3月11日国家发展改革委正式发布《哈长城市群发展规划》，规划提出，强化哈尔滨、长春市的核心带动作用，有效发挥其它城市的支撑作用，建设哈长主发展轴和哈大齐牡发展带、长吉图发展带，构建“双核一轴两带”的城市群空间格局（如图1）。为落实哈长一体化发展，吉林省提出设立哈长一体化发展示范区，吉林省将发挥长春市的核心带动作用，打造长春大都市区，推进长春市都市圈卫星城镇建设，同时加快长吉一体化进程，以此构建城市群体系。 随着长春市发展的不断扩张，城市开始由轴向拓展向网格化联动转变，长春都市区雏形开始逐渐形成，也为周边小城市发展带来更多机遇与红利；尤其对长春市外辖五县市的带动作用明显加强，其包含德惠市、榆树市、双阳市、九台区以及农安县。本文将以农安县为例，探讨城市群背景下的多尺度空间格局特点。农安县位于吉林省中部，县城距长春市70公里，适逢农安县进行2017-2035新一轮总体规划，明确了加强与长春市联动发展的导向，同时在长春市网络化建设中为农安县发展带来了重大发展机遇，使农安县区位发生从末端到节点，从边缘到门户的转变，加速了农安县的发展同时加强了农安县的城市地位。本文基于空间句法理论的指导进行哈长城市群的区域尺度空间格局分析、城市尺度空间格局分析以及县域尺度空间格局分析，分别探讨不同尺度下的空间格局，深刻剖析各尺度空间格局的特点，在多尺度空间分析角度下探讨农安县发展的机遇与挑战，对总体规划中的县域空间体系结构建构提出意见和对空间决策的实施提出优化方案。 2 空间句法的基本理念 空间句法理论是于1970-80年代由英国伦敦大学的Bill Hillier教授提出，其理论一方面与认知学紧密联系更与社会学密切关联，他根据空间网络的思路，将超过3个局部空间之间的整体复杂关联，称之为组构，其中把每张“人看”的局部透视简化为一个元素，将其比喻为语言学中的句法，即空间句法。其理论更强调以人为本。同时相较于其它城市问题分析方法更具有简明性并可进行量化分析，并在英国等全球75个国家中得以积极使用，被运用到各种尺度的设计中，乃至城市总体空间规划中。基于此，本研究采用此方法着重对样本城市进行不同尺度下的空间格局分析，剖析其空间格局特点，以此探讨在不同尺度下的同一城市的空间发展方向与机遇。3 不同尺度的空间格局分析 基于空间句法的理论和方法，以空间拓扑关系为研究基础，在地理信息系统语境下讨论跨越不同尺度的空间范围内空间句法变量，发掘空间发展潜力，在此过程中可以认识到空间形态与城市发展之间的关系，在相关程度较大的情况下，从空间结构和空间分布的角度去预测未来城市发展方向，在宏观尺度分析中，也包含了中微观层面的空间建构。分析在不同半径下展开，如50公里、300公里、1500公里和3000公里分别大致代表市域、城镇群、国家和洲际。本研究根据样本城市——农安县的实际情况出发，确定分析半径为25公里对应县域尺度空间格局分析，100-200公里对应城市尺度空间格局分析、200-300公里对应区域空间格局分析，通过分析其不同尺度下的空间格局特点，为未来发展发掘最有利的、合理的、科学的发展方向。3.1农安县区域尺度空间格局分析 在对区域空间格局分析时，空间结构对于社会经济的空间分布模式有一定影响。在区位上农安县位于哈长城市发展轴与长吉图发展带空间交汇地区（如图1），在区位上具有发展优势，基于此绘制其空间轴线地图和时空阻力模型，综合空间句法与地理信息系统平台进行空间分析，分别以全局半径、300km、250km为半径进行区域空间格局分析，为农安县在中部区域城市群发展中寻找机遇与发展方向，获取更多空间红利。图1 哈长城市群空间格局示意图图2 全局标准化选择度示意图 在全局半径下可见（如图2），其区域空间格局特点明显成“十字形”发展结构，以哈长发展轴、长吉图发展轴向东见长，农安县并不在十字发展轴上，长吉图战略有势无实，农安县城市地位较弱，且位于城市群十字结构的真空地带，所以城市边缘区受益明显，腹地发展滞缓。在300km半径下，城市群十字发展轴依然存在（如图3），但在以长春为核心向外扩展的城市空间联系呈现不同程度的减弱趋势，由以长春至双辽、长春至哈尔滨空间联系减弱更明显，分别衰减9.96%和5.85%；同时农安与长春的空间联系增强明显，增长3.83%；在250km半径下（如图4），长春至双辽和哈长城市带空间联系进一步迅速衰减，分别衰减11.37%和10.18%，同时其他城市与长春的空间联系也进一步衰减，但长农经济带空间联系持续增强，空间联系增长5.41%（如表1）。表1 区域尺度下不同半径标准化选择度值 由此在区域空间格局分析下可见农安县宏观空间联系与长春市更强，但并不在城市群发展的主要轴带之上，虽然于长春空间联系不断加强，且出行时间成本较低，位于长春一小时经济圈内，但空间联系仍处于最低值，在城市群层面中还无法与其他大城市竞争空间红利，所以农安县空间发展应专注于更小区域的空间资源挖掘利用。图3 300km标准化选择度示意图图4 250km标准化选择度示意图3.2农安县城市尺度空间格局分析 根据区域空间格局分析结果可知农安县在哈长城市群中尚无法和其他大城市竞争空间红利，其空间发展应该专注于小区域展开，深度挖掘其空间资源利用。基于上述结论分别以200km和 100km为半径进行农安县城市尺度空间格局分析。 在以200km半径进行空间格局分析时（如图5）,可见哈尔滨市的中心性不如长春及大庆市，并且哈长城市发展轴未在，且根据时空阻力模型计算可以发现长春为城市尺度中可达性最高的城市（如图7），主要是因为哈长两大城市之间没有一个规模较大的城市承接哈长的辐射，目前扶余市、德惠市作为哈长城市轴上最大的城市，虽城市等级和规模仍不够大但其空间发展潜力较大，农安县可适时加强其与德惠市、扶余市的空间联系，以提升自身空间区位优势。同时农安县在200km半径下，其与松原及长春的联系较强。 但在100km半径下，其与长春的空间联系进一步增强（如图6）,增长2.64%，而与松原的空间联系减弱，衰减3.75%；同时与同为长春市外五县市的德惠市空间联系显著增强，空间联系增长8.70%（如表2）；所以在城市尺度空间格局中农安县应加强其与长春市及德惠市的联系与发展，通过时空阻力模型计算时间成本也可以确定这一结论，长春与德惠、农安就处于一小时经济圈内，有助于加强长农经济带的发展，借助长春市的资源与优势，助力自身发展，同时提升城市等级和规模，以便应对长春市的辐射影响；同时可以判断，南北方向更适合农安县域城镇集中发展，在县城近域范围其南侧空间可达性更好更适合城市空间发展。图5 200km标准化选择度示意图图6 100km标准化选择度示意图图7 区域尺度时空阻力模型计算示意图表2 城市尺度下不同半径标准化选择度值3.3农安县县域尺度空间格局分析 基于区域尺度空间格局分析和城市尺度空间格局分析的结果，可以明确农安县域城镇的集中发展方向为南北方向，进一步通过分析县域空间格局，发掘现有空间下的优势及劣势，结合农安县2017-2035年总体规划中确立的空间体系结构，从空间发展上为农安县寻找内生发展动力。 在建立农安县县域空间模型分析后，可以进一步肯定城市尺度下空间格局的分析结果既加强与长春市联系，南北向发展的结论（如图10）；农安县在新一轮总体规划中确立了“井字形”网络的县域空间体系结构，以“哈拉海镇-农安县城中心城区-合隆镇”为城镇发展主轴、以“巴吉垒镇-三岗乡”、“三岗乡-华家镇-前岗乡”为城镇发展次轴，以“伏龙泉镇-巴吉垒镇-农安县城中心城区-万金塔乡”为城镇发展带，以农安县中心城区为核心、哈拉海镇和合隆镇为两个重要增长极的空间发展格局，以期形成双核驱动、两轴联动、两带多点联动的发展态势（如图8）。 但是根据空间分析结果结合现行农安县城镇发展状况，可见很难形成“井字形”网络空间结构，县域内以南北向“哈拉海镇-农安县城中心城区-合隆镇”发展主轴空间联系最强，东西向上发展次轴和发展带空间联系较弱（如表3），各主要城镇空间联系也较弱；在“三岗乡-华家镇-前岗乡”发展次轴上三个主要城镇间无直接空间联系，且无主要道路联系，均需绕道取路，制约了此条次轴的发展，且发展需要成本投入较大，遂短期内不建议发展此城镇次轴，将有限的资源投入到更高回报的发展空间上，但并不意味全盘放弃，而是借其它城镇发展之力补其之短，同时加快道路建设，实现互联互通，加强各城镇的空间联系，织补起空间结构更完善的城镇发展体系。表3.县域尺度下25km半径标准化选择度值 为满足上位规划提出的城镇空间格局发展需求，以25km为半径进行县域尺度整合度分析，同时为确保分析的准确性，结合实际道路属性等因素以地理信息系统为平台，借助Open Street Map的开源数据建立时空阻力模型计算真实出行时间成本（如图9）同时结合整合度最大值作为评价乡镇中心性的空间参数（如图11），计算10个位于空间体系结构上的主要乡镇可达性、中心性排名，可达性排在前三名的城镇为合隆镇（23.566min）、华家镇(26.123min)、中心城区(29.222min)，中心性排在前三名的中心城区（1.580）、哈拉海镇（1.360）、合隆镇（1.215）均为南北向发展主轴上的重要节点，充分证明了南北向更适于农安县县域空间发展方向，向南联系松原市方向，向北联系长春市方向的上述分析结论,但中心性较高的等级较高的哈拉海镇可达性排在第9位，应该加强哈拉海镇的对外交通联系，有助于搭建起至关重要的南北向发展主轴；伏龙泉镇（1.153）、巴吉垒镇（1.031）也具有较高的中心性（如表4），从总体规划发展中确定的城镇类型和职能上也具有承担和带动发展的潜力，但是由于对外交通联系方式单一，道路网稀疏且等级不高，在一定程度上增加了出行成本和阻隔了与其他乡镇的直接联系，但是有理由相信一旦提高交通效率，中心效能会非常显著，而作为“伏龙泉镇-巴吉垒镇-农安县城中心城区-万金塔乡”城镇发展带上节点城镇的万金塔乡（0.741）中心性较低，但可达性较好，所以应该加快万金塔乡的建设和功能完善，发挥中心城镇效能，有助于构建起“伏龙泉镇-巴吉垒镇-农安县城中心城区-万金塔乡”城镇发展带和县域城镇空间体系。华家镇（1.018）距离中心城区最近，受中心城区辐射影响较强，也具有较高中心性和可达性，但三岗乡（0.887）和前岗乡（0.996）不具有较高的中心性且三者之间空间联系较弱，空间上不具备成为带动县域发展的空间轴带，还需加强其空间联系，首要任务是建立起高效的交通联系，再完善其功能，才有可能成为空间发展的次要轴线。 同时农安县中心城区作为县域核心，应完善功能拓展其辐射范围，成为县域发展引擎，实现空间均衡发展。应该加强农安县中心城区与哈拉海镇及合隆镇的空间联系，以确保主要城镇空间体系的确立，同时提升伏龙泉镇-巴吉垒镇-农安县中心城区-万金塔乡的横向空间联系，首先架构起依托于中心城区的“十字形”城镇空间结构，再架构起以巴吉垒镇-龙王乡和以华家镇-前岗乡的空间发展带，最终形成“井字形”的县域城镇空间体系结构，分梯度的发展模式，有助于使有限资源的效益最大化，同时在分时序开发时可针对问题适时调整，有助于在规划落实时可以科学化、合理化，更可以为农安县发展提供自生动力。 图8 农安县县域空间体系结构示意图图9 县域尺度时空阻力模型计算示意图图10 25km标准化选择度示意图图11 25km整合度示意图表4.县域尺度下主要乡镇空间评价4 区域产业空间建构 在空间资本化日趋激烈的经济环境下,产业价值链深深依赖于特定空间,一个城市的演进发展甚至可以理解为不同的发展范式和空间范式交替作用的结果。而单纯的以产业论产业已不能满足新的发展需求，基于县域空间格局分析，确定了分梯度、分层级、分主次开发建立起县域城镇空间体系结构的开发时序，据此建立了县域标准化整合度空间模型，以此计算各主要城镇的中心性（如表4）评价开发潜力和确定开发时序，可见中心城区、哈拉海镇及合隆镇排在前三位，是首要开发建设的发展轴，后兴隆镇-巴吉垒镇-中心城区-万金塔乡为第二梯度开发建设发展带，巴吉垒镇-三岗乡为第三梯度开发建设发展轴，通过将空间发展轴与产业发展叠加，为空间发展赋能，为产业空间落位提供指导。4.1第一梯度发展轴（哈拉海镇-中心城区-合隆镇） 在细分县域内城镇等级时中心城区、哈拉海镇、合隆镇被定义为中心城镇，也符合上述空间中心性分析，在县域城镇空间体系建构和产业结构建构上扮演重要角色，应首要重点发展该空间轴线和产业轴线，在发展策略上，积极融入长春，建立于长春市联动共赢的发展格局，促进产业一体化，以农安经济开发区为载体，借力西部产业带承接长春市制造业外溢，建立长春市西北部环长经济发展带，同时将产业带以合隆为起点，向北延伸，串联华家、 农安城区、哈拉海等珲乌线重点城镇，建立战略性新兴产业带，以现有的建成的久负盛名的位于合隆镇的中国中车集团长春公司为基础，深化合隆镇服务水平营造良好营商环境，大力推进建设世界级轨道客车产业集群，以轨道客车整车及零部件生产产业为主导，打造具有特色的产业名片；中心城区是区域城镇职能结极的核心，其功能主要体现在作为区域城镇发展的增长极和城镇联系的枢纽，具有良好受教育人口和产业基础，加快产业创新转型发展，继续深化现代服务业，使之可以成为服务整个县域的中心城镇和对外展示的良好窗口，吸纳人才和资金流入，培育内生发展动力；哈拉海镇北接松原市，具有良好的农业产业基础，联系松原市及周边食品加工企业，进行粮食深加工和食品业，不在以单一初级粮食产业为主，丰富产业业态，以现代农业产品加工作为优先打造的产业体系，以区域特色农作物三辣、设施瓜菜、马铃薯、肉兔、羊肉等为重点，建立粮食精深加工基地、禽类产品加工地、“三辣”作物加工地的三大具有特色的品牌基地，深度挖掘区域特色资源潜力，调整农业产业结构，培育一批特色明显、类型多样、竞争力强的农场品生产专业城镇、知名品牌和专业村，整合城镇-乡村一体的空间结构，实现城镇-乡村联动发展，以城镇之力反哺乡村。4.2第二梯度发展轴（后兴隆镇-巴吉垒镇-中心城区-万金塔乡） 旅游业与农业的融合有着充分的基础、资源、市场、技术条件,发展前景广阔,对于解决三农问题,促进旅游产业结构性转变有着重要的意义。根据现状县域自然资源和文化资源以及未来总体规划中的目标导向，可将此发展轴定位为“生态-文化产业发展轴”，巴吉垒镇临近农安县最大湿地——波罗泡及其他小型水库，巴吉垒镇可联合周围特色乡村，打造湿地特色小镇，发挥自然资源品牌效应，打造冬捕、冰雪文化等适合本地发展的特色的名片；中心城区具有历史悠久的辽金文化底蕴，保存大量历史遗迹，省级保护单位2处，市级保护单位15处，打造以农安辽塔、万金塔古城为特色的文化特色名片；利用农安突出的生态-文化品牌，依托城际铁路、珲乌高速、快速路等发达交通网络打造一小时经济圈、半小时经济圈内高品质低成本的城市生活圈。4.3第三梯度发展轴（巴吉垒镇-三岗乡） 三岗乡为农贸型中心镇，作为重要的生活性果蔬生产基地，依托发达的交通网络，有能力成为服务于长春都市化进程的能力，可以发展生鲜农产品电子商务配送，在互联网+快速发展的时代，实现“订单式+精细化”的发展，提供高品质、高水平的服务，保障城市“菜篮子”“果篮子”的供应，发展现代农业，成为县域示范区，同时向北延伸，融合各乡村至巴吉垒镇，形成“点-线-面”的全局发展，结合巴吉垒镇的旅游产业，发展第三梯度农业观光、农业展览等多元的现代农业旅游点，同时促进产城融合发展。旅游业—农业的耦合协调度总体上呈现出一种符合于逐步协调的具体模式,并且这种耦合的协调程度与当前旅游业的发展水平是具有一定的匹配性的,与大力发展农业的基本理念相一致。5 总结 第一，从社会、经济、文化等因素的空间分布和关联的角度，很多学者定义并研究了区域空间形态，但很少从物质空间形态出发进行分析，本文基于哈长一体化空间发展背景下，将空间句法理论的分析方法延伸到了区域尺度，从区域空间格局分析到城市空间格局分析再到县域空间格局分析，以农安县为研究主体，重点针对多重尺度的空间变化，剖析了不同空间尺度下的空间格局特点，在一定程度上证实了空间句法理论同样适用于大尺度的空间分析，也将较难的区域大尺度的物质空间形态精确描述加以表达。 第二，不同尺度下空间对比分析，同时结合现状真实交通的道路等级和道路限速信息建立时空阻力模型进行对比分析，以验证现实和预测未来的视角，为农安县空间发展指明分时序、分梯度的开发模式，以南北向主轴为首要发展方向，依次搭建起东西向发展次轴，逐渐完善空间体系，为其构建总体规划中县域空间结构体系提供建议。以更科学、理性的方式为城市总体规划把脉，也为未来县级城市规划制定及发展提供研究范例和案例借鉴，而不再仅仅局限于县域或中心城区方面研究。 第三，不同尺度规模城镇的大区域空间系统分析，以及该系统对经济社会层面的影响是未来空间句法研究的主要方向。本研究契合未来主要发展方向以实际案例进行分析，同时结合地理信息系统平台，依托于时兴的开源数据，建立多个空间模型，交通模型，为未来空间句法分析如虎添翼也是将空间句法应用于更多不同尺度的句法分析做铺垫，同时这仅是一个案例的初探、需在未来的研究中进一步深化和验证。 第四，结合县域内生态、文化等资源优势，确定了个空间轴线主要发展产业，为空间发展赋能，确定了做强做大并积极创新转型的现代农业的发展方向，积极发展适于本土的新型旅游业，实现“一业托三产”，将文化资源、自然资源、农业资源等作为旅游业的产业基础，形成文旅融合、农旅融合、养旅融合的农安特色化、专业化、多元化的产业结构，基于此，抓住长春市都市功能外延的机会获取更多发展红利，发展高档住宅、文化生态旅游、现代农业等产业，促进全县协同发展，全要素发展，优化自身，实现快速发展特别鸣谢：李冰心、刘蕾在绘制图2.3.4.5.6.10.11中的帮助以及李冰心老师的论文指导作者联系方式：邮箱：65710280@qq.com 微信号：lyykids参考文献：[1] [英]比尔·希利尔，空间是机器—建筑组构理论[M]，原著第三版，杨滔，张佶，王晓京译，北京：中国建筑工业出版社，2008，7[2]杨滔，城市空间之复杂效应[J]城市设计，2007.（08）：003[3]李江，段杰，基于GIS和空间句法的城市空间形态多尺度描述[J],华中师范大学学报（自然科学版），2004.38（3）：383-387[4]杨滔，空间营造：基于空间句法的城市设计，新常态：传承与变革——2015中国城市规划年会论文集（04城市规划新技术应用）[C]2015[5]赵琨于连莉朱瑞瑞，新旧动能转换背景下产业-空间协同发展研究，[C].2018中国城市规划年会,504-512[6]孟铁鑫,旅游业与农业的融合模式与发展对策研究,[J]商业经济,2018(05).48-50[7]张百菊,吉林省旅游业与休闲农业耦合关系研究,[J]中国农业资源与区划,2018(10).236-240[8]Hall P, Pain K. Thepolycentric metropolis: Learning from mega-city regions in Europe [M]. London: Earthscan, 2006.[9]杨滔，网络聚集的厚度——区域物质空间形态分析初探[J]，城市设计，2016.（05）.003[10] [英]比尔·希利尔，盛强，空间句法的发展现状与未来[J],建筑学报，2014（08）：60-65

感谢长久以来会员们的大力支持！我们决定今年新增300%的福利，包括在数据、工具、资料、视频课程等各个方面，价格保持不变！最重要的是我们将为会员建立社群，推出社群返现机制，最高返现340元，享受5折优惠！详细玩法往下拉：派友会微信群2019，会员在一起这里是城市数据玩家的成长大本营这里有你最需要的专属资源百宝箱我们帮你踩坑填坑你不再需要把时间浪费在基础工作之上从此只需专心练就你的独门技术每周更新各类福利我们持续提供“成长养料”为你的数据成长之路“保驾护航”会员福利概览社群返现模式介绍购买会员后将有权进入城市数据派创建的会员专属微信群，同时也为购买会员后且加入了会员专属微信群的会员设置了返现机制：当你所在的群满员后，该群的每个会员都将获得68元的返现；当你后面成立的新群满员后，前面群的群成员都将再次获得68元的返现；每个群成员的最高返利为5次，总额为340元，相当于5折优惠了，所以越早加群越好！建立1群，1群满员后：1群所有会员获得68元返现（9折）建立2群，2群满员后：1群所有会员再次获得68元返现（8折）；2群所有会员获得68元返现（9折）......下面详细介绍会员各项福利，拉到最后可见加入【派友会】的流程和方式。已经购买了会员的（有效期内）同样可享受“社群返现”，请拉到最后加客服微信咨询进群方式：会员有数据每周更新2019年将新增至40+类覆盖建筑数据，城市POI数据，人口迁徙数据，夜间灯光数据，行政区划数据，DEM数据，卫星影像数据，气象数据，空气质量数据，航班航线数据，铁路列车数据，景点及评论数据，酒店宾馆POI数据，点评POI数据，企业招聘信息数据，土地交易数据，学区房数据，办公租赁数据，商铺租赁数据，公交站点数据，公交线路数据，轨道站点数据，轨道线路数据，小区范围数据，学校面数据，基础地理数据，道路数据，全国医院数据，全国楼盘数据......请在电脑端点击“VIP会员”查看已有的数据会员有工具工具10+款功能100+项各类装机必备的数据神器！覆盖数据获取类工具，数据处理与分析类工具，可视化类工具，地理编码类，坐标转换类，数据矫正类，数据转换类，自动化类，ARCGIS插件类，算法类，模板类......目前已有以下工具，更多实用工具将逐步推出：DataMapA、GeoSharp、FME Desktop、DBSCAN工具、成本栅格制作工具、局部中心识别工具、势力圈计算工具、自适应半径核密度估计工具、出租车GPS轨迹创建模板、POI下载模板、多规融合模板、GDB地理国情检测模板、DWG地形图检查模板......请在电脑端点击“会员专享工具”部分工具效果展示会员有资料每周更新2019年将新增至300+项覆盖数据获取分析可视化应用各个环节的手把手教学操作指南、国内外的大数据应用案例资料、各类大数据研究成果资料、以及大数据在规划、地信、社会、经济、生态环境中等方方面面中的资料案例研究文章......目前已有资料包括：基于微博签到数据的城市热点发现——社交网络POI签到数据可视化，城市建筑轮廓和路网数据的获取、矢量化、快速建模及分析，如何用火车采集器采集二手房数据，Gephi必学可视化课程——“数据可视化领域的Photoshop”，手把手教你做象限分析，运用点评数据识别某地区店铺高值区，手把手教你使用八爪鱼获取点评数据，手把手带你用BDP制作热力图及各类数据统计分析可视化，快速上手Powermap：3D可视化地图插件，教你快速获取点评网中深圳某区的火锅店铺信息，某市人口空间分布的多半径核密度分析，大数据时代地理学的“时空”转向，基于FME的城市开放数据（大数据）获取与处理，0代码？没问题！带你用FME玩转规划数据，规划活动中的机器学习实践，......请在电脑端点击“资料下载”栏目点击“VIP会员”部分资料效果展示会员有视频每月更新2019年将新增至200+节视频教学内容覆盖基础软件能力教学、数据获取能力教学、数据处理能力教学、分析应用能力教学......内容全面覆盖城市数据各个流程。目前已有100+节视频，2019年将陆续推出新课程至200+节，课程主题包括城市大数据在各个专题中的应用，各类网络数据的获取综合技能，典型数据的处理分析技术，街景图片的获取与分析应用，手机大数据的综合应用，时空大数据，公众参与，空间句法，基于R的数据挖掘与应用......请在电脑端点击“视频教学”栏目点击“VIP会员”已有课程大纲概览部分课程内容展示会员有社群购买会员后将有权进入城市数据派创建的会员专属微信群，同时也为购买会员后且加入了会员专属微信群的会员设置了返现机制：当你所在的群满员后，该群的每个会员都将获得68元的返现；当你后面成立的新群满员后，前面群的群成员都将再次获得68元的返现；每个群成员的最高返利为5次，总额为340元，相当于5折优惠了，所以越早加群越好！会员有优惠参与城市数据派的线下培训课程【城市大数据实战特训营】（5月公开课正在招生中，点击查看详情），会员可享受优惠价；购买城市数据派官网上的部分其他收费内容，会员将最高享受半价购买特权；其他城市数据派的收费内容或活动，会员也都将享受优惠价格。成为会员及咨询方式步骤1：加微信客服咨询，全程引导服务购买前，请加会员专属微信客服小派派（ID：xiaopaipai_udparty），备注“购买会员”，小派派将全程指导你如何购买和加入会员专属群。已经购买了会员（有效期内）的朋友，请加小派派咨询入群方式。赶快加我，等你哦步骤2：到城市数据派官网在线购买2019年会员福利大度增加，但会员费用不变，依旧是680元/年！购买会员请到城市数据派官网，链接如下，必须用手机号或邮箱注册后再进行购买，购买点击“成为VIP会员”会员的福利将在城市数据派网站提供下载或在线观看等，微信群将作为辅助渠道。购买会员后可在线申请正规普通发票。会员为虚拟产品，一经购买，不支持取消、不支持退款、账号不支持转让等。步骤3：购买成功后邀请进会员群购买会员后，联系小派派，小派派将邀请您入群。END.

本期导读由北京市城市规划设计研究院与中国城市规划学会城市规划新技术应用学术委员会共同主办的2019年第三届“城垣杯·规划决策支持模型设计大赛”的已于2019年2月1日拉开帷幕，现已进入成果提交阶段（3月1日至4月30日），请参赛者于截止日期前提交成果，成果以“报名编号+参赛者姓名+项目名称”作为附件名称并回复至大赛官方邮箱：chengyuancup@cityif-if.com， 点此了解大赛详情。各位选手要抓紧出成果喽。本期，城市决策继续为您奉上本届大赛的优秀参赛团队及个人风采展示，赶快来围观吧！注：以下编号为选手报名编号，无关排序。F344参赛选手：高湛、韦胜参赛单位：江苏省城市规划设计研究院该团队成员来自江苏省城市规划设计研究院，专业涵盖地理信息系统、城市规划设计和遥感科学与技术。主要研究领域为大数据相关技术、GIS空间分析技术、城市规划设计。团队曾在“第二届智慧中国杯创新创意赛”中获得亚军，在“成都市开放数据创新应用大赛”中获得二等奖。A369参赛选手：王坤、刘力扬、王旭栋参赛单位：新南威尔士大学、清华同衡贵阳院 王坤，硕士研究生为城市规划专业（静态交通与城市设计方向），本科为地理信息系统专业。本科期间曾获得天津市科研立项优秀奖及Esri开发大赛地理建模组优秀奖；研究生期间参与过澳大利亚悉尼市空间战略发展研究、UNSW新校区扩建设计等项目；除此之外，参与过基于GIS分析方法的水利水电项目评估及结果预测平台的搭建，以及凯里-麻江城市总体规划（2015-2030）“多贵融合”规划专章制定。刘力扬，硕士研究生毕业于新南威尔士大学，城市规划专业（城市设计方向），本科背景为环境工程专业。研究生期间的跨专业选择是希望能在本科对自然环境知识学习的背景上，结合人居环境设计规划方法，并且能通过数据信息处理手段，寻求一个人居、自然环境相对平衡与和谐的未来城市道路。王旭栋，本科和研究生期间曾获得天津市科研立项优秀奖及Esri开发大赛地理建模组优秀奖。现于清华同衡贵阳院从事规划信息化相关工作。K385参赛选手：张昭希、陈婧佳、陈纯、陈龙参赛单位：清华大学该团队成员来自于北京城市实验室，由建筑与规划专业的硕士生与博士生组成，研究方向以城市新数据与大数据在城市规划中的应用为主，课题包括城市健康，时空行为分析等，在2018年上海城市设计挑战中曾获得过一等奖与二等奖。H381参赛选手：王瀚宇、吴远翔、杨杰莹参赛单位：深圳市城市规划设计研究院有限公司、哈尔滨工业大学王瀚宇，城市规划师，就职于深圳市城市规划设计研究院，硕士毕业于哈尔滨工业大学，现主要工作方向是城市设计和城市营造、城市空间大数据和数字化城市设计。吴远翔，哈尔滨工业大学建筑学院景观系副教授，在中国园林、风景园林等核心期刊发表过多篇论文，主要研究领域为城市生态系统服务和绿色基础设施规划。杨杰莹，哈尔滨工业大学（深圳）建筑学院教学秘书，硕士毕业于哈尔滨工业大学风景园林专业，在城市绿地防灾和空间虚拟仿真模型构建颇有研究。F356参赛选手：王雨晨、刘紫荆、朱欣然、毛宸婷、袁满参赛单位：华中科技大学该团队来自华中科技大学，研究领域涉及健康城市，城市规划智能决策支持，GIS和大数据在城市规划中的运用。在现有理论支持基础上，该团队对武汉市的充电站布局规划合理性进行研究分析，进而提出合理的优化建议。该团队成员中，刘紫荆同学曾荣获“2018年度全国高等院校城乡规划专业大学生乡村规划方案竞赛”初赛二等奖，王雨晨和毛宸婷同学曾荣获“全国高等学校城乡规划学科2018年城乡社会综合实践调研报告”佳作奖。A384参赛选手：邱哲政、孙兆旋、郑直参赛单位：天津大学该团队由来自天津大学建筑学院城乡规划专业的3位成员组成。在学校开设的专门规划设计课程中，从建筑单体到小区规划，从城市设计到城市规划，他们认真学习专业知识，研读相关书籍；从个体到全局，从感性到理性，他们思考地更加全面、更加综合，思维更加广泛；在实践中，他们积极参加规划设计及社会调研大赛，并入围佳作。K342参赛选手：吴光周、刘利军、胡金晖、黄虎参赛单位：中电科新型智慧城市研究院有限公司该团队成员来自中电科新型智慧城市研究院有限公司，主要研究领域为新型智慧城市体系研究设计、智慧社区规划设计、城市智能技术研究、城市大数据分析与挖掘。吴光周，城市与区域规划专业硕士生，大数据工程师，主要研究领域为城市交通规划和大数据挖掘。胡金晖，通信信息系统专业博士生，高级工程师，主要研究领域为城市智能技术研究。黄虎，城市与区域规划专业硕士生，高级工程师，主要研究领域为智慧社区设计和未来城市研究。刘利军，控制科学与工程硕士生，大数据工程师，主要研究领域为大数据分析和挖掘。L343参赛选手：刘畅、王天佐、成诚、王洧、唐鹏程、郭文恺参赛单位：同济大学、同骥管理咨询（上海）有限公司同济大学中国交通研究院是同济大学面向国家交通强国战略需要组建的新型专业智库，致力于交通运输战略、规划、政策、科技、工程等方面的研究咨询。同骥管理咨询（上海）有限公司致力于交通运输、新型城镇化等领域的发展战略、规划研究与技术研发等咨询工作。本着理论与实践相结合，产学研高度融合，将模型及优化方法成功应用于城市规划领域的愿景，组建了该项目团队。团队成员由交通运输领域的教师、研究员、行业工程师及学生组成。在城市时空行为分析、模型建模、规划方案设计等领域拥有较强的研究能力和项目经验。J465参赛选手：孙强、盛硕、孙淑芳参赛单位：成都理工大学国家公园研究中心、同济大学、汉嘉设计集团城乡空间实验室该团队由成都理工大学国家公园研究中心孙强、上海同济大学盛硕、汉嘉设计集团孙淑芳组成。孙强，在读硕士研究生，专业方向为风景园林，研究方向为风景园林规划与设计；盛硕，在读博士研究生，专业方向为风景园林，研究方向为绿色基础设施与生态系统服务；孙淑芳，硕士研究生，专业方向为城市规划与设计，研究方向为总体城市设计，是在职规划师。团队曾在第三届中国空间句法研讨会作品荣获一等奖、第二届大数据支持城市空间规划与设计竞赛中荣获优胜奖。

本文作者：杨滔（中国城市规划设计研究院）1 从创造现象到创意设计的理论设想 进入大数据时代，纷繁多样的可视化表达带给我们更多的惊艳图景以及结构化信息，这生动地诠释了“创造现象”（Creating Phenomenon）的哲学思辨，即在特定的环境下由人所创造出新的现象（图1）。最为简单的案例是：夜幕之下，人们仰望星空；由于黑夜给星系提供了深色背景，人们可相对容易地识别出每颗星，并根据其认知创造出一系列星座图，并赋予其神话故事或星象意义。这一个过程代表了形式、认知以及内涵的创新。另外一个科学案例是：人们依据磁力线移动金属线，就会产生电流这种新现象。哈金（Ian Hacking）曾对此进行过深入的思考，并认为科学首先是源于现象的创造，其中特定的环境往往是人工环境，或大自然所提供的独特环境[1]。城市可视化表达的确给我们带来各类新的“创造现象”，并提供了机会去重新认识我们熟悉的城市或场景。ab图1 城市的创造现象a.上海街坊块地图（红色表示面积小；蓝色表示面积大）b.成都中心城区的商业酒店的密度分析图 然而，这些“创造现象”如何应用到城市设计之中？这是一个值得思考的问题，因为实践中很多反馈表明大数据的可视化表达难以完全被设计人员所用到。在空间句法研究领域之中，一个基本研究问题就是我们如何从空间认知走向空间设计。比尔·希列尔（Bill Hillier）教授曾给出了理论性的设想，也就是描述性回溯，也就是我们将会从真实的物质世界之中读取抽象的规则，并应用到设计之中分[2]。这源于真实世界中所发生的事件以及独立于该事件过程之中个体的认知或行为，包括两个层面的认知机制。在局部层面上，各个部分各自分散，并可最终聚集为一个整体；而描述性回溯本身与构成过程的事件都处于类似的尺度之上，那么其抽象的过程与构成过程的事件将是类似的场景。在较为全局的层面上，所有分散的行为需要彼此协同，超越个体事件本身，共同形成一个单独的场景，体现为格式塔模式（Gestalt）。正是这个更高秩序的协同，使得我们无意识地认知到了某种同步协调。这是由于系统在建构过程之中，除了局部规则需要被一一解读出来，并具体体现在建构行为之中，我们还需要不时地了解更为整体性的情况，用于协调各个局部的建构行为和场景[3]。 那么，空间认知则体现在局部和整体两个层面的描述性回溯之中。局部层面上的回溯更多是从个人的视点去认知周边事物，称为自我为中心的认知（Egocentric）；而整体层面上的回溯则是从所有人的视点去认知所有的事物，成为遍及中心的认知（Allocentric）。在这两个层面上，描述性回溯都依赖于视点之外的物质空间形态的构成方式，这属于空间认知记忆的一部分；而回溯的行为则是将真实场景中固有的空间关系与头脑中所认知的模式进行关联。以联排式住宅的模式为例，两两单栋住宅之间彼此相互对位的关系体现在物质空间形态之中，在局部层面上被我们回溯并认知，形成了抽象的布局规则，如并排、交错或退让；在联排式住宅构成街道的整体层面上，所有两两单栋住宅之间的对位关系被认知出来，整体层面上的街道模式才会在认知之中凸显出来，而局部的两两单栋住宅的关系将会影响整体的街道模式，如直线型、半月型或自由型等。 在设计过程之中，局部的空间对位规则等容易被回溯、被认知以及被记忆，然而整体上的空间模式则需要被不断地调整，往往并不能被简单的几何形所概括。汉森（Hanson）曾详尽地区别了整体层面上形式的秩序与结构。前者体现为简单重复的几何模式，即从鸟瞰角度就能一眼识别的几何构成，呈现为自上而下的格式塔限定机制；后者则体现为简洁有机的几何模式，即从人瞰角度浸入式体会才能认知到的几何构成，呈现为自下而上的整合生成机制[4]。因此，空间感知转化为空间设计的路径是：从所有局部的空间关系进行回溯，不断地认知并调整局部的规则，进而在协同之中感知、认知并创造整体模式。这些模式既存在于真实的现实之中，又存在于虚拟的抽象思维模式之中；而我们则不断地从真实的局部建成环境之中抽象各种模式，构筑出抽象的网络结构，并在空间的设计与建造之中反复地试错、迭代或提升。 基于新兴技术的发展，实体城市空间与虚拟抽象空间将会更加密切地互动，而这种互动与交融仍然依赖于网络的概念，即分散在时空之中事件之间的关系被揭示成为网络关系，这样我们最终作为设计的执行者才有可能去理解分散事件之间的关系，并对其进行编辑、重组以及创新。在很大程度上，这体现为实体个人与虚拟社会之间的运作机制。与之同时，空间句法的设计方法并不是简单的“分析—归纳”，而是基于对分散的城市空间现象和社会经济活动的分析，挖掘出空间的网络结构，创意性提出整体性假设，对此进行检验，然后优化或否定假设，循环往复。在这个过程中，基于网络自下而上生成范式，创意性地提出整体性假设或系统性研究问题，才最为关键，这是推动整个设计的发动机。 下文将以湖州案例为例，针对基于网络范式的空间设计进行辨析，以此说明可视化表达如何形成新的空间认知，并转化为空间设计的一部分。在此案例之中，湖州市的长兴县作为重要的节点，将会单独与湖州中心城区一同进行分析。此案例将选取空间效率和空间整合度这两个变量，分别用于度量空间使用的频繁程度以及空间的可达性。在过去的研究之中，空间效率更偏向于揭示高效空间在区域或城市中遍布广度的情况，而空间整合度则更偏向体现整合度高的空间的聚集情况。2 多样性的概念 湖州与长兴本身的空间结构分析与预判需要放在更为广阔的背景中考虑，才能发现其区域的优势与挑战。本文建立了长三角的空间句法模型，将湖州与长兴放入到长三角的背景之下，研判湖州与长兴的空间格局、潜力中心以及发展方向。这3个方面是彼此联系，体现为不同尺度上的互动。在区域范围内，该分析更多关注从500km到100km的互动；在市域层面上，该分析更多关注从200km到20km的互动；而在城镇层面上，该分析更多集中从100km到10km的互动。此外，在区域层面上，还进行了有无轨道交通的情形之间的对比，用于剖析轨道交通对空间格局的影响。2.1 从边缘走向网络节点的整体格局 基于非轨道交通的空间网络，从空间效率和空间整合度来看，湖州与长兴都处于长三角的空间边缘，这源于皖南和浙西的山区以及太湖等区域空间格局的限制因素。从500km的空间效率而言（图2），长三角的龙头还是上海，向西北和西南方向放射，“上海—苏锡常—南京”这条沪宁走廊还是明显强于其他方向的走廊；同时，还形成环状圈层结构，包括上海外环以及“南通—苏州—嘉兴—宁波/绍兴”；此外，隐约可发现环太湖的通道以及“常州—宜兴—长兴/湖州—杭州—宁波”这个大环。然而，从湖州和长兴的角度来看，它们还是位于整个长三角区域的边缘。图2 区域空间效率分析（500km、无轨道交通） 从500km的空间整合度的角度来看（图3），长三角空间可达性高的地区位于太湖以东，特别是上海浦西、苏州、嘉兴构成的三角形上，湖州明显位于区域可达性的边缘，特别是湖州以南的可达性尤其弱，而在未来反而可转化为某种优势，因为可达性不高的地方具备做最高端服务产业的可能性，如高级别国际交往庄园、高端研发中心、高端别墅等。从200km、100km的空间整合度来看（图4，图5），湖州与长兴的空间边缘化也尤为明显，而上海的龙头地位则越来越显著。图3 区域可达性分析（500km、无轨道交通）图4 区域可达性分析（200km、无轨道交通）图5 区域可达性分析（100km、无轨道交通） 加入轨道路网之后，500km半径下的空间效率与空间整合度都发生了较大的变化（图6、图7）：更为均等化的网络格局出现了，特别是太湖西侧的空间可达性增强；城市之间的联系明显地强化。因此，在网络化的同时，出现了城市更为极化的现象。湖州和长兴有机会成为长三角网络的重要节点。图6 区域空间效率分析（500km、有轨道交通）图7 / 区域可达性分析（500km、有轨道交通）2.2 从单一向双向的发展方向 基于非轨道交通的空间网络，可以从不同半径来看待湖州和长兴的空间发展方向。 在500km（图2），湖州和长兴的主导方向均为东向，即上海方向；湖州和长兴的潜在发展方向为“杭州—南京”以及“上海—合肥”的走廊。 在200km（图8），湖州和长兴还是与上海的关联更为密切，处于上海空间辐射的末端；长兴的空间区位要弱于湖州，不过对于“南京—溧阳—宜兴—长兴—杭州”这条空间走廊将有一定的依赖性；南太湖地区中的“上海—吴江—湖州—长兴”以及“上海—嘉兴—湖州”两条空间走廊有所增强；此外，湖州与杭州之间的空间走廊在明晰化。这说明200km的尺度上，杭州对湖州的空间影响力增强。图8 区域空间效率分析（200km、无轨道交通） 在100km（图9），即在长三角核心区域的尺度上，北太湖地区的空间效率明显强于南太湖地区，即上海、苏州、无锡、常州之间的空间联系强于上海与嘉兴、湖州、杭州的空间联系。在一定程度上，这也体现出南太湖地区的生态环境更好。此外，在这个尺度上，湖州/长兴与杭州之间的空间走廊得以较大的强化，有潜力形成“湖州—杭州—嘉兴”这个三角形的空间结构。图9 区域空间效率分析（100km、无轨道交通） 加入轨道网络之后，空间走廊得以明晰化，湖州与长兴作为交通枢纽的地位更为明显。在500km（图6），强化了“南京—湖州/长兴—杭州—宁波”一线上湖州与长兴的空间区位；强化了“常州—湖州/长兴—杭州—宁波”一线上湖州与长兴的空间区位；强化了“上海—湖州—宣城—合肥”一线上湖州的空间区位；强化了环太湖圈上湖州/长兴的空间区位。 在200km（图10），湖州与上海的空间联系还是最为密切；同时，“南京—杭州—宁波”与“常州—杭州”两条空间走廊在湖州、长兴、宜兴地区更为密切地交织起来，推动了南太湖地区向西北和东南方向进一步延伸；嘉兴与湖州的空间联系变得更为突出；不过，湖州与合肥方向的空间潜力并不显著。图10 区域空间效率分析（200km、有轨道交通） 在100km（图11），轨道交通强化了南北太湖两个地区内各自的空间联系；东太湖地区的空间联系也得以加强；湖州/长兴与杭州的联系也更为密切。因此，轨道交通在很大程度上，加快了湖州/长兴向杭州或南京或常州方向发展，使得其空间发展方向除了上海之外，有更多的选择。图11 区域空间效率分析（100km、有轨道交通） 总而言之，在区域层面上，湖州的主导发展方向仍然是东向；不过长兴由于受到更多来自“南京—杭州—宁波”的影响，在区域上选择向南，并与湖州主城区的西侧、德清、杭州一线主动衔接，将有利于其空间发展。2.3 外围的协同中心 区域层面上的发展格局和发展方向，在很大程度上也取决于某些重要协同中心的崛起，跨越行政边界、主动地去对接周边的潜力中心，将会起到激活自身发展的作用。在500km加入轨道线网的分析中（图6），“杭州—常州—上海”这个大三角格局在形成，这将上海的辐射向苏中、苏北以及浙北方向进一步延伸，其中湖州/长兴需要积极对接常州、杭州这两个协同中心。 在200km（图10），“杭州—嘉兴—湖州”形成了小三角格局，其中嘉兴也是湖州向东发展的重要协同中心；在100km（图11），即大约为湖州与上海之间的距离，嘉兴的协同作用仍然体现出来，起到承接上海向湖州方向辐射的作用。嘉兴在此，类似于苏州对于苏锡常的作用。因此，在相对较小的尺度上，湖州需要积极协同嘉兴的空间发展，包括桐乡这个节点。3 市域层面上的空间分析 市域层面上的空间分析有利于理解湖州和长兴与其周边县区之间的关系，从而挖掘出市域层面上空间布局对湖州和长兴本身发展的影响作用。3.1 不规则的“丁”字形 在市域层面上，湖州的空间结构大体呈现为不规则的“丁”字形（图12），即湖州中心城区与长兴沿太湖形成了近似东西向的带型城市，同时又沿湖州中心城区的西侧向德清、杭州方向适度延伸。“丁”字的横轴强于纵轴，且随尺度的降低，横轴更为凸现，而纵轴则更为收缩。此外，这一横的东侧要强于西侧，通苏嘉走廊则进一步强化了这种趋势。图12 市域空间效率分析（200km、无轨道交通） 因此，湖州市域的空间格局是围绕这一不规则的“丁”字形进一步演化的，需要多方位地完善这个空间格局，特别是强化纵轴联系湖州与杭州的作用，同时又不破坏水网绿隔。3.2 蛙跳式的带型发展 在200km（图12），湖州中心城区的北侧沿太湖的空间走廊要强于其南侧的空间走廊，沿湖一线展开发展具有一定的优势；南浔、桐乡、嘉兴之间存在空间上相互支持的潜力，便于更好地承接上海向南太湖方向的空间辐射。在100km（图13），长兴、杭州、嘉兴这个小三角有可能成立；“湖州西侧/长兴—德清—杭州”这条走廊更为突出，其中德清的空间枢纽位置显现出来；杭州萧山区、余杭区通过桐乡或双林镇方向与湖州东侧的联系可强化，有潜力成为通向太湖的东线走廊；安吉与长兴的南侧可进一步优化联系。图13 市域空间效率分析（100km、无轨道交通） 在50km的尺度下（图14），长兴与湖州的联系强化，沿太湖的带型城市趋势明显；湖州中心城区的西侧空间区位要好于东侧的，这与区域上的分析有差别，因为区域上东侧要好于西侧，这带来了发展方向的困惑。此外，在这种尺度上，湖州与嘉兴、桐乡、杭州的联系变得非常弱，反而嘉兴的南侧出现了新的中心。这说明湖州与长兴一体化发展的尺度在50km的层面上，且湖州中心城区的西侧需要与长兴良好对接。图14 市域空间效率分析（50km、无轨道交通） 在20km上（图15），湖州中心城区自成体系，带型城市的模式非常之明显，且西侧强于东侧；湖州南侧农田和村镇中存在一条东西向的空间传递，即菱新公路，具有连通那些南北向绿色走廊的潜力，将进一步强化整体空间网络结构；而长兴在靠近太湖的方向，具有较大的发展潜力。图15 市域空间效率分析（20km、无轨道交通）3.3 多尺度的中心 在不同的尺度上，重点发展的中心得以识别，判断出市域层面上发展的重点。在200km（图12），德清的进一步强化可促进湖州西侧以及长兴与杭州之间的长期空间发展合作。在100km（图13），桐乡、双林镇或乌镇的强化有利于湖州向东的发展，而安吉则可对接长兴向南发展的趋势。在50km（图14），湖州中心城区南侧的各个节点则可发展出影响力较大的地区。4 市区层面上的空间分析 市区层面上的空间分析有利于理解湖州中心城区和长兴县城内部的空间结构，从而挖掘出市区内部空间发展方向与重要潜力中心节点。4.1南北两翼精准化的发展重点 在市区层面上，湖州中心城区明显是沿太湖呈带型发展，其南北两翼空间禀赋有所差异，发展重点稍有不同；而长兴县城则是该带型发展的西北端，就其本身而言更多是集中组团状。在200km （图16），湖州中心城区北侧沿湖一带的空间区位更好，区域性的娱乐和旅游设施可沿此布局；而长兴县城东侧和北侧的区位更佳，可结合目前的高铁站和县政府等进一步聚集区域性的功能资源。图16 市区空间效率分析（200km、无轨道交通） 在100km（图17），湖州中心城区的南北两翼空间潜力都较强，城区边缘适合布置一定数量服务于较大区域范围的商业、办公、娱乐、休闲等设施，且东侧南浔组团可与乌镇积极对接，强化中心城区南翼的空间区位；湖州中心城区的东侧与杭州和长兴县的空间联系都较为紧密，正好是市域“丁”字格局的交叉部分，适合结合湖州高铁站发展区域性的高新技术产业；湖州中心城区也明显分为老城区、吴兴区、织里以及南浔组团，且沿湖盐公路和旧重线向南部延伸；长兴县南侧具有较好的区位优势，适合结合现有的工业升级以及长兴南站，向南进一步发展。图17 市区空间效率分析（100km、无轨道交通） 在50km（图18），湖州中心城区的4个组团更为明显，分别为湖州高铁新城区、老城区、吴兴与织里、南浔；湖州中心城区南翼的空间区位变得更佳，且形成了从南向北发展的活力通道，结合南侧的轨道交通站点，可进一步强化南翼的发展，衔接中心城区与南部水网村庄之间的空间过渡；南浔南侧出现了空间效率较高的南北向轴线，适当地向南侧引导到乌镇，可强化“乌镇—南浔—太湖”一线的旅游轴线，实现共赢；湖州高铁站附近也出现了空间效率较高的空间，适合向南部发展，并承接带型城市向西发展的趋势；长兴县在这个尺度上，东侧的区位更强，沿太湖的发展更为有利。图18 市区空间效率分析（50km、无轨道交通） 在20km（图19），湖州中心城区沿太湖发展的空间区位优势减弱，而南翼发展优势进一步增加，可判断中心城区南翼适合发展更多服务于中心城区的公共职能；老城区的北侧和东侧都有较好的空间区位优势，结合现有的存量空间进一步优化功能结构；南浔与织里之间出现了较强的东西向联系通道，它们之间的绿带需要加以保护控制，宜进一步强化南北向的走廊，打通南北水网与太湖之间的旅游走廊；长兴县的东侧仍然是空间潜力发展较高的地区。图19 市区空间效率分析（20km、无轨道交通） 总而言之，湖州中心城区北翼沿太湖一侧具有区域性的空间潜力，适合发展服务于环太湖流域的旅游休闲服务设施；而湖州中心城区南翼则具有更多服务于市域和市区层面上的空间潜力，适合发展更多服务于中心城区的公共服务设施和商业设施，并同时衔接中心城区与南部水网地区的过渡发展。长兴县城则仍然属于湖州中心城区带型发展的一部分，其南侧在较大区域尺度上有发展的潜力，适合高科技工业制造的产业升级；而其东侧可结合太湖，发展更多区域型的旅游服务功能。4.2市区活力中心 结合中小尺度的分析，湖州中心城区和长兴县的活力中心可得以识别。在10km半径下（图20），这基本上覆盖了整个中心城区。可发现老城区、织里、南浔都出现了较为完整的空间结构；老城区以几何中心为出发点，向北、西、东方向延伸，特别是向北发展的空间趋势强烈，一直延伸到太湖边；织里向南发展的趋势明显；南浔内部则呈现“井”字格局，具有一定潜力向南发展；而吴兴的南侧与和孚镇有较为强烈的联系。对于长兴县城而言，其东南部分存在较高的活力。图20 市区空间效率分析（10km、无轨道交通） 在5km（图21），邻里级的中心出现，呈现多中心的格局。老城区是一南一北，两个中心；吴兴仍然是向和孚镇偏向，在和孚镇出现了较为明显的中心；织里也出现了两个中心，一个靠北，一个偏向东南角；南浔古镇部分则更为突出。图21 市区空间效率分析（5km、无轨道交通） 在30km尺度上考虑轨道线网的结合（图22），可发现湖州中心城区的南翼明显得以加强，出现了三个中心，即高铁站以南的中心、老城东侧以南的中心以及南浔东南角的中心。因此，再次证实湖州中心城区的南翼将形成城市级别的商务、旅游、娱乐、办公等中心。此外，轨道交通也强化长兴县东南侧的区位价值，将形成中心等级明确的格局，即东侧为县城主中心，南侧为次中心，北侧为社区级中心。图22 市区空间效率对比分析（30km 左：无轨道交通；右：有轨道交通） 结合多尺度的分析，可认为：各自顺沿南北向走廊，老城区（中央与东侧方向）、织里（中央方向）以及南浔（中央方向）向北，与太湖走廊相交的地区，可形成区域级服务于旅游休闲的中心；湖州高铁站向南、老城区东南角、吴兴与和孚镇之间以及南浔东南角，可形成城市级的商务办公和公共服务中心。与之同时，长兴县东侧的太湖沿岸地区适合区域型的旅游休闲中心，而南侧适合高科技办公生产等研发与物流中心。5 水网分析 针对湖州市域丰富的水网体系，识别其水系空间格局和结构，有利于充分利用水网体系去再现湖州的水文化和水生活。5.1 水系Π型格局 在整体层面上（100km）（图23），水系呈现出以湖州老城区为中心的“Π”型。横向是自西而东串联了林成、红星桥、湖州老城区、织里、南浔等；西侧一竖线较弱，从红星桥延伸到安吉和孝丰；东侧一竖线较强，从湖州老城区延伸到洛舍、乾元、德清等。图23 水系空间效率分析（100km） 在50km层面上（图24），东侧的水系结构明显强于西侧，虽然湖州老城区仍然是这两侧联系的关键节点。西侧的林成部分变得更为强烈；而东侧出现了明显的两横两纵的格局，即湖州老城区—织里—南浔、和孚—双林—乌镇、湖州老城区—洛舍—乾元—德清以及和孚—菱湖—钟管—雷甸。这一大格局在30km上仍然较为明显。图24 水系空间效率分析（50km） 总而言之，在较大尺度上，可以发现太湖沿岸的水系并未有机地联系到湖州中心城区或长兴县城以南的水网之中。因此，积极主动地疏通并完善建成区、水网以及太湖沿岸的水系，特别是强化南北向的水系，将会促进水系良性循环，并可促进水上旅游休闲等产业。5.2 东西两翼的多中心节点 在20~30km（图25、图26），西侧出现了林成、红星桥、长兴县城的三角格局；在20km（图26），东侧出现了南浔以南的十字轴结构，乾元为中心的放射格局以及和孚为中心的十字轴。这些次一级的结构丰富了水系的格局。图25 水系空间效率分析（30km）图26 水系空间效率分析（20km） 此外，水系与城镇和村庄的选址密切相关，湖州老城区曾作为水路交通枢纽，目前仍然在水系分析中可发现这一点。那么，结合水生态和水文化的完善，识别出水系统的中心节点，有利于优化水系结构。 湖州老城区本身向各个方向的水系联通需要进一步强化，特别是湖州老城区与西侧水系的沟通尤为重要（图24）。西侧除了长兴县城、红星桥以及林成3个中心需要强化之外，安吉的水系联通的优化也是重点之一，这有利于西侧水系向南的 延伸并促进下游的水循环。东侧则需要强化和孚、乾元、菱湖以及南浔，结合生态旅游，培养新的村镇旅游文化中心，同时也有利于水系的完善。6 小 结 本文从区域、市域、市区的角度对湖州及其长兴县进行了多尺度的分析，形成了不同尺度下的“创造现象”，我们在设计过程之中对这些现象进行了描述性回溯，重点识别其网络空间结构的特征，形成了如下要点。 首先，在长三角区域层面上， 既存在“南京—上海—杭州—宁波”这个“之”字格局，也存在“苏州—嘉兴—上海”这个“小三角”格局，不过湖州/长兴只是其边缘。然而，在“常州—杭州—上海”这个“大三角”格局以及“南京—杭州—宁波”这条弧形上，湖州和长兴则能发挥更为重要的作用。此外，湖州/长兴还处于环太湖圈以及“上海—合肥”走廊之上。因此，湖州/长兴在长三角进一步发育的过程之中，特别是轨道交通进一步成熟之后，将承担网络中心节点的作用，且触发点将是嘉兴、常州以及杭州。湖州和长兴宜在区域层面上强化与这些触发点城市的空间和功能联系。 其次，在市域层面上，呈现出不规则的“丁”字结构，“湖州—长兴”沿太湖构成了一横，而“湖州—德清”则构成了一纵。结合水系的“Π”字结构，优化南北向通向太湖方向的蓝绿通道，限定组团规模，变得尤为重要；其中德清、和孚、乾元、菱湖、红星桥等节点需要进一步完善，建构以轨道交通、水上交通以及绿色慢行交通为主的空间结构体系。 最后，在市区层面上，充分挖掘湖州中心城区南北两翼的空间潜力与特质。沿太湖一线的北翼具备区域尺度的空间区位，适合服务于区域层级的旅游、休闲、娱乐、会议等功能；而湖州中心城区南翼则结合轨道线网的建设，具备城市尺度的空间区位，适于放置商业、办公、娱乐、公共服务等城市级设施。这一线可形成3个节点：湖州高铁站以南适合高新企业与综合服务；老城区东南角与和孚镇一线适合城市商业办公、体育以及休闲；南浔东南角结合乌镇等，适合旅游、休闲、会议、医养等。 长兴县城则宜向东和向南发展。其东侧空间区位和环境禀赋较好，结合高铁可发展商务旅游休闲等；其南侧空间区位次之，不过具备一定的腹地优势，适合提升工业板块，促进科技型研发的转型，改善水系联通，推动与安吉的空间联动。 在上述的总结之中，空间网络结构的识别一直都是其主线，目标是将分散在空间之中的特征整合成为更为整体性的某种空间模式，便于我们在设计过程之中不断地把握更为全局性的特征。与之同时，我们不断地调整度量尺度，对空间的分析范围进行选择，观测不同尺度上空间之间的关系变化情况，感知不同尺度上更为整体性的空间网络的演变，自下而上识别出较为整体的空间模式，而不是先入为主地设置某个整体性的形态定势，如方格网或放射网。因此，基于网络模式的生成逻辑将有助于我们将空间感知的模式转换为空间设计的思路。 感谢中国城市规划设计研究院范嗣斌副所长的支持。参考文献[1] Hacking I. Representing and intervening: Introductory topics in the philosophy of natural science [M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1983.[2] Hillier B, Hanson J. The social logic of space [M]. Cambridge: Cambridge University Press,1984.[3] 杨滔. 空间句法的研究思考[J]. 城市设计， 2016(1): 22-31.[4] Hanson J. Order and structure in Urban Space: A morphological history of the city of London [D]. London: University of London, 1989.（完）END.

【课程说明】此课程为【城市数据派会员】专享课程，如需观看课程视频并获得课程配套课件+工具安装包+源代码包，请先成为【城市数据派会员】点击观看视频后，请到“讨论”栏目下获得课程配套课件+工具安装包+源代码包的下载地址。2019年4月10-19日为活动期，非会员可在活动期免费体验部分视频，还有活动优惠价，并且可加微信群，老师在群内答疑，就在这几天哟~如何免费体验部分视频以及了解具体活动价详情请拉到本文最后！授课老师：高级城市数据师 张新运宁波市镇海规划勘测设计研究院一线规划师，城市数据派高级城市数据师，从事规划新技术大数据研究五年，精通ArcGIS、空间句法、python以及其他大数据分析可视化软件，擅长网络爬虫、数据分析与挖掘，目前研究人工智能、机器学习与城市规划的结合，有丰富的实际项目结合经验，技术宅，摄影发烧友......如果你也是一枚城市数据玩家/达人，乐于分享技术，享受知识变现，城市数据派正在招募线上线下的合作老师，请联系我们哟（点击看详情）学完课程后我能掌握什么？图片识别技术日趋成熟为城市规划和城市研究提供一种新的思考维度。当网络图片资源越来越多，当项目调研照片充满手机，你知道如何实现图片标签信息识别和通过颜色识别要素（计算图片中的绿视率）？如何利用平台驯化属于自己的标签识别图片数据集？如何利用火车采集器对网页进行数据爬取？如何设置ip代理应对反爬？如何将调研照片落到ArcGIS空间上形成点便于查看？如何进行ArcGIS与txt文件、csv 文件的交互操作？想掌握以上全部技能，这门视频课程不容错过！张老师将分享图片识别的基础理论和工具操作，并且在两大项目中的应用思路和技术方法，包括《某市登山步道规划研究》项目以及《城市环境品质提升》项目，所有实操将手把手带你操作，解决以上所有问题，本课程还将赠送课程所需的所有python源代码以及课件PDF和工具安装包。这套课程有什么特色呢？特色1：内容相对全面，类似课程资源稀缺目前主流的图片识别方式有三种：标签信息识别、颜色识别要素、图片语义分割，在整个课程中笔者将对标签信息识别、颜色识别要素这两种进行详细教学，市面上类似课程少之又少。特色2：个性化驯化专属数据集，提高识别精度目前学术界用的较多的为图片语义分割，由于数据集基本上来至国外（语义分割数据集驯化存在一定门槛，笔者也在研究中）且以街景识别为主，有一定的局限性和差异性。在课程中，张老师不仅会教大家如何使用人工智能开放平台进行标签信息识别，还会教大家借助平台来驯化属于自己的专属数据集，提高识别精度。特色3：两大规划应用，带你实操图片识别在《某市登山步道规划研究》项目中的应用：目前在国内对城市规划而言大数据是一种锦上添花的新型研究手段，并未到达缺之不可的程度。然而在该规划中大数据起了至关重要的作用。由于该市的登山步道有上千条，在时间有限的情况下大数据的应用大大减轻了现状调研的工作量。图片识别是该项目大数据应用的重要组成部分，笔者希望对通过识别户外爱好者留下的带有坐标图片，并获取相关要素来进行现状登山步道价值评估，为规划线路提供依据。为了提高准确性，笔者调用多个人工智能开放平台的API进行图片标签信息识别。图片识别在《城市环境品质提升》项目中的应用：街道是城市的重要组成部分，对于城市环境品质而言街道的环境品质往往是最直接的体 现，而绿视率和天空开敞度是街道品质好坏的重要分析因子之一。因此笔者希望通过对街景 图片的识别来分析街道的绿视率和天空开敞度，从而对现状街道品质进行评价，为下一步规 划提供依据。由于天空和绿色都有独特的色相，因此，笔者利用Python图像分析库OpenCV对图片色相进行识别获取绿化和天空的占比。特色4：Python零基础玩转图片识别在课程中，张老师将详细地讲述和演示操作过程，并赠送所有Python源代码。学员对源代码稍作修改即可达到图片自动化识别的要求。特色5：火车头采集器和Python相结合的网页数据爬取思路在课程中，考虑到大部分学员无Python编程基础，张老师将对火车采集器（零代码）的使用进行教学，降低学习门槛。特色6：设置ip代理应对反爬在课程中，张老师将教大家如何抓取和使用ip代理。特色7：调研照片空间化在课程中，张老师将教大家如何将调用照片落到ArcGIS空间上形成点以便查看。特色8：熟悉ArcGIS与txt文件、csv的交互操作在课程中，张老师将教大家ArcGIS与txt文件、csv文件之间的交互操作。详细的授课大纲是什么？（一）课程准备1、课程简介2、人工智能图片识别理论3、Python及PyCharm安装4、火车头采集器安装（二）图片识别在《某市登山步道规划研究》项目中的应用1、项目介绍2、某户外网站数据介绍3、某户外网站图片及坐标的爬取4、人工智能开放平台API调用5、图片识别及成果输出6、图片识别成果与坐标配对7、成果在ArcGIS中可视化展示8、拓展：提高准确性——训练属于自己的训练集9、补充内容：调研图片转成ArcGIS内的点（三）图片识别在《城市环境品质提升》项目中的应用1、项目介绍2、街道品质评价指标绿视率3、百度地图开放平台与街景API介绍4、道路网数据转点及坐标转换5、百度街景图片获取6、Python图像处理库OpenCV简介7、OpenCV计算原理解析8、利用OpenCV计算绿视率9、成果在ArcGIS中可视化展示有哪些配套的课程材料呢？课件PDF+软件工具安装包+代码包会员免费看会员可直接在城市数据派官网免费观看学习该课程的全套视频，免费下载课件PDF+工具安装包+源代码包！（点击成为【城市数据派会员】）非会员购买有优惠非会员可在线直接购买该套课程，2019年4月10-19日活动期间，购买该视频课程可享受活动价199元（全套视频原价269元，活动结束后回复原价）。具体如何享受活动价，请关注城市数据派微信号（udparty）,回复“图片活动”4个字，即可得知享受活动价的方式。免费体验视频，加群互动答疑免费体验：本课程的第一讲视频（内容包括：1、课程简介2、人工智能图片识别理论3、Python及PyCharm安装 4、火车头采集器安装）可免费申请观看，体验活动时间为4月10-19日。申请方式：关注城市数据派微信号（udparty）,回复“图片体验”4个字，即可得知免费观看第一讲视频的方式。如需观看更多教学视频，可成为会员，或在线单独购买。加群答疑：同时成功申请免费体验的学员，微信客服将邀请你加入本课程的微信群和张老师沟通咨询，解答疑问，微信群答疑时间2019年4月10-19日。体验活动结束后微信群将解散。如遇任何问题，请加会员客服小派派微信咨询（ID：xiaopaipai_udparty）：赶快加我，等你哦

【如何免费获得20积分】此视频为《Python零基础掌握图片自动识别及规划应用》课程的第一讲，可通过获得20积分的方式免费观看该视频。如需获取20积分，请关注城市数据派微信号（udparty）,回复“图片体验”4个字，即可得知免费观看此视频的方式。【免费加微信群答疑】成功获得20积分的学员，微信客服将邀请你加入本课程的微信群和张老师沟通咨询，解答疑问。微信群答疑时间2019年4月10-19日。体验活动结束后微信群将解散。【城市数据派会员免费看】会员可直接在城市数据派官网免费观看学习该课程的全套视频（点击看全套视频），免费下载课件PDF+工具安装包+源代码包！（点击成为【城市数据派会员】）【非会员购买有优惠】非会员可在线直接购买该套课程（点击购买），2019年4月10-19日活动期间，购买该视频课程可享受活动价199元（全套视频原价269元，活动结束后回复原价）。具体如何享受活动价，请关注城市数据派微信号（udparty）,回复“图片活动”4个字，即可得知享受活动价的方式。授课老师：高级城市数据师 张新运宁波市镇海规划勘测设计研究院一线规划师，城市数据派高级城市数据师，从事规划新技术大数据研究五年，精通ArcGIS、空间句法、python以及其他大数据分析可视化软件，擅长网络爬虫、数据分析与挖掘，目前研究人工智能、机器学习与城市规划的结合，有丰富的实际项目结合经验，技术宅，摄影发烧友......如果你也是一枚城市数据玩家/达人，乐于分享技术，享受知识变现，城市数据派正在招募线上线下课程的合作老师，欢迎勾搭（点击看详情）学完课程后我能掌握什么？图片识别技术日趋成熟为城市规划和城市研究提供一种新的思考维度。当网络图片资源越来越多，当项目调研照片充满手机，你知道如何实现图片标签信息识别和通过颜色识别要素（计算图片中的绿视率）？如何利用平台驯化属于自己的标签识别图片数据集？如何利用火车采集器对网页进行数据获取？如何设置ip代理应对各种情况？如何将调研照片落到ArcGIS空间上形成点便于查看？如何进行ArcGIS与txt文件、csv 文件的交互操作？想掌握以上全部技能，这门视频课程不容错过！张老师将分享图片识别的基础理论和工具操作，并且在两大项目中的应用思路和技术方法，包括《某市登山步道规划研究》项目以及《城市环境品质提升》项目，所有实操将手把手带你操作，解决以上所有问题，本课程还将赠送课程所需的所有python源代码以及课件PDF和工具安装包。这套课程有什么特色呢？特色1：内容相对全面，类似课程资源稀缺目前主流的图片识别方式有三种：标签信息识别、颜色识别要素、图片语义分割，在整个课程中笔者将对标签信息识别、颜色识别要素这两种进行详细教学，市面上类似课程少之又少。特色2：个性化驯化专属数据集，提高识别精度目前学术界用的较多的为图片语义分割，由于数据集基本上来至国外（语义分割数据集驯化存在一定门槛，笔者也在研究中）且以街景识别为主，有一定的局限性和差异性。在课程中，张老师不仅会教大家如何使用人工智能开放平台进行标签信息识别，还会教大家借助平台来驯化属于自己的专属数据集，提高识别精度。特色3：两大规划应用，带你实操图片识别在《某市登山步道规划研究》项目中的应用：目前在国内对城市规划而言大数据是一种锦上添花的新型研究手段，并未到达缺之不可的程度。然而在该规划中大数据起了至关重要的作用。由于该市的登山步道有上千条，在时间有限的情况下大数据的应用大大减轻了现状调研的工作量。图片识别是该项目大数据应用的重要组成部分，笔者希望对通过识别户外爱好者留下的带有坐标图片，并获取相关要素来进行现状登山步道价值评估，为规划线路提供依据。为了提高准确性，笔者调用多个人工智能开放平台的API进行图片标签信息识别。图片识别在《城市环境品质提升》项目中的应用：街道是城市的重要组成部分，对于城市环境品质而言街道的环境品质往往是最直接的体 现，而绿视率和天空开敞度是街道品质好坏的重要分析因子之一。因此笔者希望通过对街景 图片的识别来分析街道的绿视率和天空开敞度，从而对现状街道品质进行评价，为下一步规 划提供依据。由于天空和绿色都有独特的色相，因此，笔者利用Python图像分析库OpenCV对图片色相进行识别获取绿化和天空的占比。特色4：Python零基础玩转图片识别在课程中，张老师将详细地讲述和演示操作过程，并赠送所有Python源代码。学员对源代码稍作修改即可达到图片自动化识别的要求。特色5：火车头采集器和Python相结合的网页数据爬取思路在课程中，考虑到大部分学员无Python编程基础，张老师将对火车采集器（零代码）的使用进行教学，降低学习门槛。特色6：设置ip代理应对反爬在课程中，张老师将教大家如何抓取和使用ip代理。特色7：调研照片空间化在课程中，张老师将教大家如何将调用照片落到ArcGIS空间上形成点以便查看。特色8：熟悉ArcGIS与txt文件、csv的交互操作在课程中，张老师将教大家ArcGIS与txt文件、csv文件之间的交互操作。 详细的授课大纲是什么？（一）课程准备1、课程简介2、人工智能图片识别理论3、Python及PyCharm安装4、火车头采集器安装（二）图片识别在《某市登山步道规划研究》项目中的应用1、项目介绍2、某户外网站数据介绍3、某户外网站图片及坐标的爬取4、人工智能开放平台API调用5、图片识别及成果输出6、图片识别成果与坐标配对7、成果在ArcGIS中可视化展示8、拓展：提高准确性——训练属于自己的训练集9、补充内容：调研图片转成ArcGIS内的点（三）图片识别在《城市环境品质提升》项目中的应用1、项目介绍2、街道品质评价指标绿视率3、百度地图开放平台与街景API介绍4、道路网数据转点及坐标转换5、百度街景图片获取6、Python图像处理库OpenCV简介7、OpenCV计算原理解析8、利用OpenCV计算绿视率9、成果在ArcGIS中可视化展示有哪些配套的课程材料呢？课件PDF+软件工具安装包+代码包

1期派友会招募 城市数据派：这段对话来自城市数据派的会员与派友间，感谢长久以来会员们的大力支持！我们决定今年新增300%的福利，包括在数据、工具、资料、视频课程等各个方面，价格保持不变！最重要的是我们将为会员建立社群，推出社群返现机制，最高返现340元，享受5折优惠！详细玩法往下拉： 1期派友会微信群 2019，会员在一起这里是城市数据玩家的成长大本营这里有你最需要的专属资源百宝箱我们帮你踩坑填坑你不再需要把时间浪费在基础工作之上从此只需专心练就你的独门技术每周更新各类福利我们持续提供“成长养料”为你的数据成长之路“保驾护航” 会员福利概览 社群返现模式介绍 购买会员后将有权进入城市数据派创建的会员专属微信群，同时也为购买会员后且加入了会员专属微信群的会员设置了返现机制：当你所在的群满员后，该群的每个会员都将获得68元的返现；当你后面成立的新群满员后，前面群的群成员都将再次获得68元的返现；每个群成员的最高返利为5次，总额为340元，相当于5折优惠了，所以越早加群越好！建立1群，1群满员后：1群所有会员获得68元返现（9折）建立2群，2群满员后：1群所有会员再次获得68元返现（8折）；2群所有会员获得68元返现（9折）建立3群，3群满员后：1群所有会员再次获得68元返现（7折）；2群所有会员再次获得68元返现（8折）；3群所有会员获得68元返现（9折）以此类推下面详细介绍会员各项福利，拉到最后可见加入1期【派友会】的流程和咨询方式。已经购买了会员的（有效期内）同样可享受“社群返现”，请拉到最后加客服微信咨询进群方式： 会员有数据 每周更新2019年将新增至40+类覆盖建筑数据，城市POI数据，人口迁徙数据，夜间灯光数据，行政区划数据，DEM数据，卫星影像数据，气象数据，空气质量数据，航班航线数据，铁路列车数据，景点及评论数据，酒店宾馆POI数据，点评POI数据，企业招聘信息数据，土地交易数据，学区房数据，办公租赁数据，商铺租赁数据，公交站点数据，公交线路数据，轨道站点数据，轨道线路数据，小区范围数据，学校面数据，基础地理数据，道路数据，全国医院数据，全国楼盘数据......点击查看已有的数据 会员有工具 工具10+款功能100+项各类装机必备的数据神器！覆盖数据获取类工具，数据处理与分析类工具，可视化类工具，地理编码类，坐标转换类，数据矫正类，数据转换类，自动化类，ARCGIS插件类，算法类，模板类......目前已有以下工具，更多实用工具将逐步推出：DataMapA、GeoSharp、FME Desktop、DBSCAN工具、成本栅格制作工具、局部中心识别工具、势力圈计算工具、自适应半径核密度估计工具、出租车GPS轨迹创建模板、POI下载模板、多规融合模板、GDB地理国情检测模板、DWG地形图检查模板......点击查看左侧会员专享工具部分工具效果展示 会员有资料 每周更新2019年将新增至300+项覆盖数据获取分析可视化应用各个环节的手把手教学操作指南、国内外的大数据应用案例资料、各类大数据研究成果资料、以及大数据在规划、地信、社会、经济、生态环境中等方方面面中的资料案例研究文章......目前已有资料包括：基于微博签到数据的城市热点发现——社交网络POI签到数据可视化，城市建筑轮廓和路网数据的获取、矢量化、快速建模及分析，如何用火车采集器采集二手房数据，Gephi必学可视化课程——“数据可视化领域的Photoshop”，手把手教你做象限分析，运用点评数据识别某地区店铺高值区，手把手教你使用八爪鱼获取点评数据，手把手带你用BDP制作热力图及各类数据统计分析可视化，快速上手Powermap：3D可视化地图插件，教你快速获取点评网中深圳某区的火锅店铺信息，某市人口空间分布的多半径核密度分析，大数据时代地理学的“时空”转向，基于FME的城市开放数据（大数据）获取与处理，0代码？没问题！带你用FME玩转规划数据，规划活动中的机器学习实践，......进入资料栏目点击会员专享部分资料效果展示 会员有视频 每月更新2019年将新增至200+节视频教学内容覆盖基础软件能力教学、数据获取能力教学、数据处理能力教学、分析应用能力教学......内容全面覆盖城市数据各个流程。目前已有100+节视频，2019年将陆续推出新课程至200+节，课程主题包括城市大数据在各个专题中的应用，各类网络数据的获取综合技能，典型数据的处理分析技术，街景图片的获取与分析应用，手机大数据的综合应用，时空大数据，公众参与，空间句法，基于R的数据挖掘与应用......进入视频栏目点击会员专享已有课程大纲概览部分课程内容展示 会员有社群 购买会员后将有权进入城市数据派创建的会员专属微信群，同时也为购买会员后且加入了会员专属微信群的会员设置了返现机制：当你所在的群满员后，该群的每个会员都将获得68元的返现；当你后面成立的新群满员后，前面群的群成员都将再次获得68元的返现；每个群成员的最高返利为5次，总额为340元，相当于5折优惠了，所以越早加群越好！ 会员有优惠 参与城市数据派的线下培训课程【城市大数据实战特训营】，会员可享受优惠价；购买城市数据派官网上的部分其他收费内容，会员将最高享受半价购买特权；其他城市数据派的收费内容或活动，会员也都将享受优惠价格。 成为会员及咨询方式 步骤1：加微信客服咨询，全程引导服务购买前，请加会员专属微信客服小派派（ID：xiaopaipai_udparty），将全程指导你如何购买和加入会员专属群，购买前后有任何问题，可咨询小派派。已经购买了会员（有效期内）的朋友，请加小派派咨询入群方式。赶快加我，等你哦步骤2：到城市数据派官网在线购买2019年会员福利大度增加，但会员费用不变，依旧是680元/年！购买会员请到城市数据派官网，链接如下，必须用手机号或邮箱注册后再进行购买：点击加入会员会员的福利将在城市数据派网站提供下载或在线观看等，微信群将作为辅助渠道。购买会员后可在线申请正规普通发票，发票顺丰包邮。会员为虚拟产品，一经购买，不支持取消、不支持退款、账号不支持转让等。步骤3：购买成功后邀请进会员群购买会员后，联系小派派，小派派将邀请您入群。END.| 往期精选 |点击上图，了解详情“全国十大”大数据号征稿，万元稿费等你拿限时免费视频课程！万人爱看的空间数据分析精品课【视频课程上新】郭涛：时空大数据平台架构研究【全网每周精华】网罗筛选最新城市数据趋势【全网每周精华】上一周都发生了哪些有趣的事？| 其他合作 |商业合作、投稿等，请联系客服小派派微信号 xiaopaipai_udparty，加好友必须备注：合作+机构名称