大数据时代的城市设计工作对策——以合肥国家中德智能制造国际创新园北区为例

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导语

作者合肥市规划设计研究院规划二所副所长曹靖，合肥市规划设计研究院总工程师张敏，华南理工大学建筑学院、亚热带建筑科学国家重点实验室师资博士后魏宗财，合肥市规划设计研究院徐向远在《规划师》2018年第7期撰文，大数据时代的来临对传统产业业态和城市空间形态产生了显著影响，继而对传统城市规划设计工作带来了巨大的挑战。随着国家对城市设计的日益重视，其在城市规划体系中的地位明显提升。如何将大数据应用到城市设计中成为规划设计新的研究内容和方向。文章以合肥国家中德智能制造国际创新园北区为例，探讨将大数据分析方法与传统规划设计经验研判方法相融合，提出基于大数据精细刻画现状的人口、设施和交通流基础分析，大数据辅助下的方案推演以及大数据支撑下的方案布局的规划路径，以期为今后城市设计工作的转型提供一定的借鉴。

[关键词]大数据；城市设计；经验研判；新技术

[文章编号]1006-0022(2018)07-0053-06

[中图分类号]TU984

[文献标识码]B

[引文格式]曹靖，张敏，魏宗财，等．大数据时代的城市设计工作对策 — 以合肥国家中德智能制造国际创新园北区为例 [J]．规划师，2018(7)：53-58．

一

规划区域概况

合肥国家中德智能制造国际创新园北区位于合肥高新区北部，是安徽省首个科技部认定的国际创新园。其现状建成区面积为 5.6km²，其中工业用地占 44％，而居住用地和公共设施用地不足 5％，呈现传统工业园区特征，用地结构不符合创新科技园区的政策要求，产城融合度较低。园区 29％的企业亩均税收低于 10 万元，用地低效、粗放。未来，园区可拓展空间主要集中在响洪甸路以北和长江西路沿线地区( 图 1)。

此次城市设计工作主要解决园区五方面的核心问题：①“有产业，缺转型”，汽车及零部件生产在园区中占据绝对主导，占园区规模以上企业工业生产总值的80％以上，其他产业没有形成明显的规模，研发、孵化等创新环节缺乏，产业结构有待优化；②“有创新，缺平台”，园区初步建成了一些孵化器和研发平台，但产业平台与公共服务平台的数量和品质均十分有限；③“有建设，缺品质”，园区内40％的建设项目为现状或在建项目，但建筑、绿化和空间品质距离创新产业园区有较大差距；④“有园区，缺社区”，园区缺乏高品质公共服务设施与空间环境，产业功能、创新功能与生活功能相脱离，服务功能不强；⑤“有文化，缺彰显”，园区内师姑墩遗址的保护与创新利用有待进一步强化。

二

研究思路与设计

限于篇幅，笔者不对具体的城市设计方案做详细阐述，重点介绍大数据新技术与以经验研判为主的传统方法在城市设计方案编制过程中的运用。虽然近年来规划设计工作趋向于多专业复合与交叉，但是在今后很长一段时期内，传统的经验研判仍然是规划设计工作的重要方法。在以大数据为代表的新技术、新方法冲击下，看似对立的两种规划设计方法可以相辅相成、相互融合。

传统经验研判的工作方法可分解为三步：第一步，前期分析，通过定性与定量分析相结合，找准现状存在的核心问题。第二步，方案推演，采用目标与问题双导向，明确规划范围的空间结构，划定合理的功能分区，明确各分区的主导功能与发展思路。针对建成区的存量更新地块，依据其现状基础、区位、片区功能与周边需求，采用保留现状、改造提升和拆除重建三种不同的对策；针对未建地区的增量扩张地块，依据其区位特征，明确地块功能，合理确定地块的用途。第三步，方案生成，基于以上两步，生成空间方案，再根据业主与专家等利益相关者的意见，进行多轮调整。

以大数据为代表的新技术和新方法可全面渗透入传统经验研判的工作方法中：①前期分析阶段，通过人口、设施热力图及交通流等大数据分析方法，为传统现状分析结论提供精准支撑；②方案推演阶段，根据地表径流汇水分析模型和生态敏感性评价模型，为下一步水系的优化梳理和开发红线的确定找准依据，辅助方案推演，提高其科学性；③方案生成阶段，结合初步形成的规划方案，根据空间句法分析模型和土地价值评价模型，明确片区中心，采用风环境模拟模型分析规划范围内部的通风情况，并反馈到规划方案中进行调整，调整之后的方案再进行中心识别与通风环境的分析，然后再次反馈……经过多轮的双向反馈，可以支撑空间方案布局的合理性，从而实现传统经验研判法与大数据方法的全面融合 (图2)。可以说，大数据分析对于城市设计方案的及时修正贯穿于设计全过程中。

三

前期分析：大数据精细刻画现状

四

方案推演：大数据支撑下的方案推演

（一）生态优先

在开展城市设计的具体工作前，应进行生态敏感性分析。首先，基于 GIS软件的空间分析模块，提取规划范围内的高程、水系和林地三类生态敏感性要素因子；其次，基于专家打分法确定的各类要素因子的权重系数，将三类因子叠加，得到规划范围的生态敏感性分析图，明确规划范围内需要重点保护地区的规模约为 1.8km²，从而作为接下来方案生成阶段城市设计必须严守的生态底线。

（二）水系梳理

低冲击开发 (LID) 理念与方法已成为规划设计工作中不可或缺的组成部分。为充分尊重规划范围内的现状水系格局，理清和优化现状水系脉络，城市设计基于GIS软件的水文分析模块，以规划范围原始 DEM 为基础，通过无洼地 DEM 生成、水流方向分析和汇流累积量计算等步骤，模拟生成了规划范围内的地表径流，为规划范围内的水系和生态网络规划提供科学的支撑(图4)。

（三）经验判断

基于上述分析，城市设计进一步划定合理的功能分区，明确各分区主导功能与发展思路，并根据经验综合判断建成区的存量更新地块和未建地区的增量扩张地块的功能，合理确定地块的用地性质。规划范围内40％的区域为建成区或已有明确的规划建设项目，故需将理性扩张与存量优化相结合，分片区明确主导功能。

(1) 长江西路至大别山路片区。长江路是贯穿合肥中心城区最重要的东西向主干道，现状除了有较少的低效用地企业，发展空间相对充足。该片区作为园区的门户，应全面“退二进三”，淘汰落后低效的工业企业，重点发展生活服务型产业，完善生活、商务和商业功能，展示对外开放的新形象。

(2) 大别山路至响洪甸路、鸡鸣山路以东片区。该片区集中了园区现状大多数企业，应淘汰低效落后的企业，转型升级、“退二优二”，打造成新能源汽车产业的高地。

(3) 大别山路至响洪甸路、鸡鸣山路以西片区。该片区现状保留有近三千多年历史的商周时期文化遗址 — 师姑墩遗址，且有较多的发展空间，应重点完善配套服务设施、增加企业孵化功能，并加强对师姑墩公园的历史文化保护与创新利用。

(4) 响洪甸路至白岩莲路片区。该片区现状企业少，发展空间充足，应以智能制造产业拓展为主，“招大引强”，提高企业落户门槛。

(5) 白莲岩路以北片区。该片区现状除了侯桥水库和众多陂塘，大多为生态用地，且临近董铺水库二级保护区范围。从保护水源地的角度出发，该片区应按照 2.5 产业园的建设模式，尊重现状水系陂塘，留足蓝绿空间；围绕蓝绿空间安排点状和围合式建筑，进行低密度、低强度和低冲击开发。

以上述各分区主导功能与发展思路的分析研判为指引，城市设计针对建成区的存量更新地块，依据现状基础、所处区位、片区功能与周边需求，采用保留现状、改造提升和拆除重建三种不同的对策；针对未建地区的增量扩张地块，依据所处区位特征，明确地块功能，合理确定地块的用地性质 ( 图 5)。通过地表径流汇水分析模型、生态敏感性评价模型等新技术辅助，并与经验研判法的交叉融合，最终形成规划的初步方案 ( 图 6)。

五

方案生成：大数据支撑方案布局的合理性

（一）中心识别

在明确了规划范围的生态底线，并模拟生成了地表径流之后，城市设计的工作即进入到基于空间适宜性分析的中心识别环节。在此环节，城市设计综合运用了空间适宜性分析与空间句法分析两种方法。首先，提取规划范围内的现状路网、公共开敞空间和规划地铁站点，分别构建交通可达性、公共开放空间和地铁站点三类因子；其次，基于GIS分析软件的空间分析模块，将三类因子配以合适的权重系数进行空间叠加，形成规划范围土地价值评价图，从而初步明确了规划范围内中心地带的分布，作为城市设计工作中空间布局的基础。

在识别出中心地带后，可进一步确定规划范围的路网骨架。空间句法理论认为空间是社会经济活动开展的一部分，从道路轴线的角度看，可以理解为道路轴线交汇所形成的空间拓扑关系会对社会经济活动中心的形成产生影响。基于此，城市设计采用 Depthmap 软件对园区内的道路轴线模型进行空间句法分析，通过设置不同的半径步数，分别对全局集成度和局部集成度进行分析，颜色越暖，则显示其中心集成度越高。通过对比多套路网轴线模型的方案，将最有利于前期空间适应性分析所识别出的中心形成的路网方案确定为最优方案。其中，将军岭路、大别山路、磨子潭路和长江西路的轴线集成度最高，是最有利于中心形成的道路路段，与前期分析出来的中心地带的位置相契合。

（二）通风环境设计

城市设计依据《城市通风廊道规划建设对策研究 — 以安庆市中心城区为例》一文中的方法，基于计算流体动力学分析方法(Computational FluidDynamics，简称“CFD”)，采用英国CHAM公司研发的PHOENICS软件中的FLAIR模块，对目标建筑进行风环境模拟 (合肥盛行风东南风下的风环境模拟 )；以保障规划范围内大多数地区良好的通风环境为目标，针对通风环境较差地区进行方案反馈与调整，并对调整之后的建筑模型再次进行风环境模拟。经过多轮双向反馈，实现了良好通风的目标，从而支撑空间方案布局的合理性(图7)。

（三）方案生成

通过空间适宜性分析模型、空间句法分析模型和风环境模拟模型，对规划方案进行多轮双向反馈后，形成了最终的规划方案(图8)。

六 结语

传统城市设计类似中医，用“黑箱”模式对区域内在机理进行预测和研判，有超越表象的判断；而大数据新方法类似西医，可以发现传统方法难以发现的特征和规律，但不能完全替代传统的规划决策。目前大数据在项目现状分析中的运用已逐步成熟，但对规划方案的科学性和合理性验证仍缺乏较成熟的应用。以大数据为代表的人工智能时代的来临是大势所趋，会对城市规划与设计工作带来巨大的冲击。一些设计机构开始使用计算机辅助决策来取代规划师的部分工作。然而，在今后很长一段时期内，传统的经验研判仍然是规划设计工作的主导途径。在以大数据为代表的新技术、新方法的冲击下，看似对立的两种规划设计方法并不冲突，应走向相辅相成、相互融合之路。笔者在本文中探索了大数据分析方法与传统规划设计经验研判方法融合及双向反馈的技术思路，希望能对今后城市设计工作的科学化提供一定的参考

来源：2018年07期《规划师》杂志

新媒体编辑：肖莉

审读：郭敬锋

文章全文详见《规划师》2018年07期

《大数据时代的城市设计工作对策

—— 以合肥国家中德智能制造国际创新园北区为例》

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