面向高频城市的空间网络绩效评价方法研究

Emerging big data with rich spatiotemporal information sensed by many kinds of sensors is now are mow enabling managing many city functions in scientific, fine-scaled, and intelligent ways and advancing our understanding of city and its design. We can term this focus on real time streaming of big data as the ‘high-frequency city’ highlighting how cities are functioning over short periods in contrast to our conventional theories and methods of urban planning and design that are much slower, low-frequency, that is, dealing with shifts over much longer time periods without capacity of addressing fast-changing urban issues. This research mainly focuses on the performance evaluation of the spatial network in various spatiotemporal dimensions. It incorporates the newly emerging spatiotemporal big data with space syntax methodology, delivers a novel framework to quantify the properties of spatial morphology over time with multiple indices, interlink these metrics to various indicators documenting different socioeconomic performance, and summaries a data-driven approach for many high-frequency tasks of urban governance by using spatial intervention as a tool. This study enriches the current theories and methods of assessing urban planning and design by showing a tendency from a static, form-focused scope to a dynamic, behavior-focused perspective for relevant urban planning. It suggests that the proposed framework is of great value to use urban planning and design as a social instrument for improving functionalities of smart cities within the new data environment.

基于海量实时大数据流运行的城市被称作“高频城市”，其更加关注城市的各种短期的、充满时空异质性的城市问题。但是我们传统的城市规划理论与方法仍主要基于长期的、较慢的城市视角无法直接面向此类城市问题的治理。本项目研究不同时空维度上城市公共空间网络绩效评价方法及其产生机制，定量测度城市空间网络对于其在不同时间区间、不同空间范围与各种社会经济表现的相互关系。研究将新涌现的时空大数据与空间句法分析方法相结合，提出一套多维度、多指标的动态空间网络形态定量分析的框架，通过空间分析与数据挖掘手段将相关城市形态属性指标与各社会经济指标相关联，总结出一种数据驱动的、面向高频城市规划设计响应的技术方法。本研究丰富了城市规划设计效应评价的理论与方法，表明着从一种静态的、只关注物理空间的城市空间评价方法向一种动态的、更加关注人的行为空间的范式演进的趋势和路径，并展示了相关成果应用于规划设计方案动态评价的积极意义。

近年来，有赖于城市数据、科学和技术的发展，城市研究和干预方式越发高频，更加关注快变的城市绩效提升。而城市空间网络即是高频城市活动的载体和发生器，也是规划干预的对象，是高频城市规划和设计的重要抓手。因此，对于高频城市的空间网络绩效的评价方法即是对于高频城市理解的重要路径，也是对其干预的重要手段。. 此项目的研究内容包括：1）依托时空大数据与空间网络数据的动态空间句法方法探索；2）多源时空数据与城市空间网络互动的社会经济语义分析和特征提取；3） 面向动态社会经济绩效提升的空间网络干预理论和路径。. 项目研究成果显示：城市时空数据和公共空间耦合的新模型能够提高城市公共空间拓扑结构测度在高精度、细粒度建成环境中对于各类社会经济效益预测度超过30%以上，并能够充分避免传统模型中的缺陷；城市空间网络分析可与不同时空数据结合将形成应对不同议题的绩效评价工具，如与城市视觉数据充分结合，推断城市意象语义图谱，或与建筑轮廓数据结合，认识城市肌理组成的内在秩序和规律，定量测度其韧性；基于相关成果，组织多次会议和项相关学术专刊，论证相关成果并扩大研究影响。. 本研究在一定程度上回应高频城市背景下，结合高频（时空数据）与低频（空间网络）的理论必要性与方法论可行性问题。基于不用频度下的各类时空数据（社交媒体签到数据、照片数据、OSM建筑数据等），运用复杂网络分析、机器学习、渗流模型等，动态测度空间网络的累积绩效，提出应对不同场景和议题的规划工具箱，为在城市智能不断提高的当下，城市研究者和规划师协同长短期目标，提升空间干预的精准性、科学性和时效性。