基于多源数据的城市形态成熟度评价指征——以上海新老城区为例

推动新城空间的成熟化、品质化转型已成为当前城市建设的趋势,但目前尚缺乏可以精准、定量开展新城空间形态成熟度评价的方法。研究立足量化城市形态学,在经典城市形态分析方法的基础上加入街景大数据和新分析技术,同时结合中国建成环境特征开展在地化指标调整,尝试构建适宜本土的城市形态成熟度的定量评价体系。以上海五大新城为例,对城市形态成熟度开展测度分析;并统计专家共识与分析结果相校核,证明了该方法的有效性;进而提出针对性的设计导则,为城市更新提供精准支持。此外,由于该方法主要基于开放易得的多源数据开展分析,后续可进一步支持更大范围的城市空间评估,为新城空间形态品质提升提供兼具全局视野和细节图景的研判支持。     

高密度建成环境下的三维步行网络优化——基于sDNA的精准城市设计尝试

高密度垂直城市的迅猛发展催生了复杂的三维步行网络，使得有效应对复杂条件的精准城市设计分析备受关注。空间设计网络分析工具（sDNA）的发展，为三维步行网络的定量化分析与优化设计带来了可能。以广州第二中央商务区城市设计为例，探索在新技术支持下面向设计的分析方法，以及三维步行网络评估、功能布局调整、垂直交通优化的操作范式。相关分析率先实现了复杂、多基面三维步行网络的设计效能研判与优化，为步行空间的开发、周边功能的组织和垂直交通设计提供科学建议。该研究是数字化城市设计背景下的有益尝试，能有效助力城市设计的精细化、人本化转型，推动科学的设计决策和精准的空间营造。     

计算性城市设计尝试——上海小陆家嘴公共空间品质提升计划

以工具变革为核心的第四代城市设计范型催生了众多数字化城市设计实践。本研究整合了数据支持、具身循证、算法驱动三个方向的计算性城市设计分析技术,并以上海小陆家嘴公共空间品质提升计划为例,展示了这一系统对中微观尺度城市设计的全方位、全流程的深入把控。数据支持的城市设计分析支撑基地问题识别和策略拟定;具身循证的城市设计帮助明确设计介入点及具体的空间设计要素;算法驱动的城市设计帮助预测方案成效并辅助方案优化。通过与传统方法对比及建成后指标预测,可以证明计算性城市设计方法的整合应用推动了城市设计的视角从“自上而下”向“自下而上”拓展,从二维向三维化、人本尺度转变。