摘要：在新型城镇化背景下,日益提升的空间品质需求需要更人性化、宜步行的街道。在当前城市设计的实施及评估中,急需一套综合、快速的评价方法来评估街道的慢行品质,以协助更精准的设计导控。研究以苏州古城区为例,探索多源大数据支撑下的大规模且精细化的分析方法。通过空间网络分析和聚类算法实现形态组构评价,通过兴趣点数据(POI)实现功能多样性评价,通过街景数据和深度学习实现视觉感知评价,通过位置服务数据(LBS)实现场所行为活动评价,进而基于层次分析法(AHP)整合前三方面的内容,并结合活力高低实现多维度下的慢行品质评价和特征街道画像。基于各维度情况,研究对不同类型的潜力街道给出针对性导控策略。该分析方法实现了慢行品质这一难以评价要素的精细化度量,在实践上具有普适性和易用性。

摘要：针对目前空气质量预测研究方法只考虑单一站点时序特性的缺陷问题,提出一种基于多源城市数据的STRGNN模型。将相邻站点之间的空间相关性表示为距离图和相似图,根据领域类别对特征分组;将分组特征与构建的距离图和相似图成对组合输入至模型。通过收集邻近信息捕获空气质量的空间相关性,利用叠加多层的卷积捕获空气质量的时间相关性。仿真结果表明,该模型与GRU、Seq2Seq等4个基准模型相比,在1 h-6 h预测的MAE和RMSE分别降低了3%和1%,预测效果有所提升,验证所提方法与现有方法相比具有优越性。

摘要：随着新时期城市规划与设计的人本转型,社区营造中亟需一套量化的测度框架来对市民生活便利度展开分析,进而辅助生活圈的营造。文章基于居民日常生活需求视角,将以往难以量化的生活便利度解析为设施的绝对数量、相对数量、多样性以及交通设施可接触度等多个可通过开放数据定量化测度的维度,构建以建筑为分析单元的生活便利度精细化测度体系,探索多源大数据支撑下的大规模且精细化的分析方法。该分析方法实现了生活便利度这一难以测度要素的精细化度量,在实践上具有普适性和易用性。

摘要：文章基于我国旅游业创新发展背景,分析定制旅游发展难点,引入新城市科学的分析方法,尝试协调城市旅游“个性化”与“规模化”之间的矛盾;并以上海南京路片区为例,探索基于多源城市数据的定制城市旅游线路设计,通过多源城市数据分析和研判、建构评价体系、数据可视化等分析手段,针对不同个性客群定制游览路线,以期为城市旅游服务提供思路借鉴。

摘要：随着城市化进程步入后半程,高品质人居环境的营造日益受到关注,城市绿道也在此背景下作为空间品质提升的有效途径受到重视。但当前绿道规划更多从自上而下的宏观视角出发,在分析框架中未有效纳入人本尺度的各类空间与行为要素。针对这一情况,整合经典设计理论、多源城市数据与深度学习算法,以苏州河两岸片区为案例探索新数据环境下的精准分析框架,为高密度建成环境下绿道“在哪做”和“怎么做”提供科学化的分析路径。通过街景数据、位置服务数据、兴趣点数据、结构化网页数据、精细化建成环境数据等多源数据的整合,实现了高品质建成环境五要素理论(5D)中划定的密度、多样性、设计、目的地可达性与交通设施距离这5个人本尺度关键要素的系统性测度,结合现有街道的可建设性,进一步基于层次分析法开展选线潜力评估,并绘制各路段特征画像,为绿道选线和断面设计提供精准支持。这一新分析框架是将人本尺度的诸多要素与城市尺度分析相结合的有益尝试,也是对绿道规划设计在分析技术上的有效拓展。经典理论与新数据新技术的深度整合,可为人本导向的城市设计实践提供有力支持。

摘要：随着城镇化建设迈入以品质化、人本化为导向的新阶段,生活便利度逐渐成为塑造城市品质的重要指标。已有研究表明地块形态对交通连接性和服务设施可达性等要素有重要影响,而这些因素对生活便利度至关重要,但地块形态对生活便利度的影响效能仍需进一步探索。针对这一情况,本文融合多源城市数据与量化城市形态研究方法,在量化解析生活便利度的基础上,探寻各类地块形态特征对生活便利度的影响效能。考虑到当前新城更新的实际需求,本研究以上海松江新城和嘉定新城作为实证案例,在控制人口密度、路网可达性等关键变量的基础上,使用基于机器学习的相关性分析方法进一步解析地块形态特征要素与生活便利度间的关联效应。统计分析表明,小街区、密路网的紧凑布局和适宜的容积率有利于生活便利度的提升,且地块平面形态对于生活便利度也有重要影响。针对新城地块普遍划分不够细致的问题,本研究建议在开发过程中将单元地块面积控制在2 hm2以内,街块面积控制在4~4.8 hm2,并将街块划分为4~5个单元地块;同时,控制单元地块朝向和建筑容积率对提升便利度具有积极影响,建议在新城规划中进一步加强这些要素的控制。上述立足量化城市形态研究视角的地块形态效能解析,或可为控规编制和城市更新提供针对性建议。

摘要：本文面对智慧城市和新城市科学迅速发展的背景,立足新时期城市设计转型需求,针对新近涌现出的以机器学习、虚拟现实、计算机可视化等为代表的多种新技术和以街景数据、兴趣点数据、位置服务数据等为代表的多源城市数据开展讨论。继而对其所带来的城市设计新可能进行了探讨和展望,并对于相关典型工具和代表性案例进行了介绍。这些伴随新城市科学涌现的数据和技术不仅能够为城市设计在场地分析、设计开展和方案评估上带来工作方式的革新,而且有望进一步明确城市设计的专属技术体系,并以此推动城市设计的领域构建。

摘要：本研究面向精准更新需求,提出了数字化城市设计分析范式,推动设计分析与效能评估从主观经验向量化解析的转换。在现状问题研判上以“人本”为核心,基于移动互联网LBS数据解析场地人口组成与行为特点,基于路网组构和sDNA诊断慢行堵点断点,基于美团与微博数据研判空间品质,基于结构化网页数据与POI兴趣点数据提炼功能布局,在方案效能评估上强调“量化”,结合大数据案例库与空间分析技术形成针对性效能提升分值评价。陆家嘴水环片区,这一紧邻上海核心CBD的“城市背面”,作为具有更新潜力和复合问题的代表性区域被选为案例。通过多源城市数据和城市设计分析技术的城市体检,本研究在实现从问题诊断到效能评估的多环节嵌入性支持的同时保证了相关分析方式的可推广性。通过实践需求引导下的技术与设计深度融合,本文有望为设计科学(Design Science)新范式的涌现提供针对性探索。

摘要：随着城镇化进程步入“下半程”,基于绿色可持续理论的气候适应性城市设计日益受到重视,城市形态作为城市设计的核心议题也同步受到关注。但既有研究缺少精准的城市形态数据,同时忽略了人本尺度城市形态特征的效应。在此背景下,以北京市中心区作为研究范围,开展兼具大规模和高精度的研判。一方面利用Landsat 8遥感影像数据基于辐射传输方程法计算街道地表温度;另一方面整合街景、建筑形态、兴趣点等多源数据,从自上而下视角的高精度城市形态以及自下而上视角的人本尺度街道空间两方面出发开展研究,精准测度城市形态与温度的耦合关系。统计分析显示,在自上而下的形态视角方面,街道的空间位置、周边建筑密度、容积率、功能多样性、蓝绿空间的距离等因素,均对街道温度有显著性影响;在自下而上的人本尺度方面,街道绿视率、建筑界面占比越高,遮阴效果越好。相关认知不仅助力于街道设计中的温度效能提升,还能根据街道属性制定差异化的街道设计策略,为气候适应性城市设计的深化提供城市形态视角的支持。