智能规划：数字化分析及工作流程

数字化分析指通过数字化软件、技术及分析体系对城市空间、格局、景观、人文、环境等一系列要素进行模拟及分析。

图7　人群三维空间活动图
Fig.7　Crowd 3D space activity map

图8　手机信令与空间单元叠合图
Fig.8　Overlay of mobile phone signaling and space unit

数字化分析方法大致包含五种类型：第一类为都市分析类，包括中心体系分析、眺望体系分析、地标门户分析、景观互动分析等；第二类为景观分析类，包括山水格局分析、生境网络分析、绿地匹配分析等；第三类为人文分析类，包括历史地图分析、历史资源包络分析、空间演替分析、建筑谱系分析等；第四类为物理环境分析类，包括热环境分析、风环境分析、噪声环境分析等；第五类为大数据分析类，包括手机信令大数据分析、业态POI大数据分析、词频语义大数据分析、街景照片大数据分析等（图9）。(www.xing528.com)

数字化分析技术弥补了传统城市设计分析以人工判断为准的主观性强、缺乏科学依据的不足，呈现出数据面广、分析更为精准、结论更为客观等特征优势。基于数字化的分析技术不仅可揭示出空间形态背后的规律，还可规避主观定性判断导致城市设计分析与实际情况相脱节的问题，提高设计师对城市问题研判的准确性、时效性、客观性及可操作性。

数字化分析在实践中的应用首先是对城市物质空间的各项判断，包含城市都市、山水及人文三大层面。如历史资源包络分析技术，将历史文保单位通过包络线进行联系，分析资源点之间的关联度，进而将城市空间划分为不同层级的关联片区，为历史资源评价的科学理性分析提供了可能性。其次是对城市物理环境的分析判断。如噪声环境分析技术，以现场噪声数据实测和Cadna/A噪声模拟软件相结合的方式对城市噪声环境进行模拟，开展以城市空间为主体的不同尺度、不同类型的模拟研究，使用模拟噪声数据与实测采样数据比照，提高噪声模拟的准确性，构建城市三维噪声地图，为城市微气候优化提供依据。同时，大数据也在分析实践中有着广泛应用。例如词频语义分析技术，通过采集获取并整合处理而得的城市中各个特色要素在互联网搜索引擎中作为关键词的搜索量集合而成的大数据资料，通过百度词频大数据可以探寻城市中各特色要素在网络中的搜索热度，构建城市意象的认知体系。

以声环境分析技术为例，解析数字化分析的工作流程。城市中声环境影响最大的是交通噪声，城市声环境模拟分析技术即通过对城市噪声进行实测和模拟，对城市中噪声敏感区进行声学仿真。首先是空间格栅样本点的现状实测数据，并将实测数据与模拟数据进行校核。其次，将实测数据进行整理并录入至Cadna/A软件中，在输入建筑、道路、轨道、三维视角等一系列参数后，对地块进行整体的噪声环境模拟计算。最后依据国家及各城市噪音控制标准划分噪声分区。通过声环境的模拟分析，能够对整个设计地块的噪声值分布有更加直观、清晰的了解，进而在设计过程中辅助对地块环境进行空间优化，营造交通宁静区、控制交通嘈杂区。同时也能通过对设计方案的声环境模拟来客观评判，进而优化调整。例如在某城市火车站地区城市设计中（图10），对地块声环境进行模拟分析以划分声环境强弱分区，发现大量线形空间廊道的平均噪声分贝明显高于正常标准，严重影响了周边居民的正常生活。基于这一现象，在方案设计中通过场地环境的再设计、隔音墙的布置、沿街植被的选取等一系列手段，有目的地降低轨道交通对周边环境的影响。接着将设计方案输入声环境分析软件，进一步验证方案能否削弱噪声，发现第一轮的方案没有取得良好的效果，在此基础上对方案进行调整，对关键街区的建筑体量、形态排布、沿街绿地宽度、绿化覆盖率等一系列指标进行调整。通过多轮验证修改，将交通噪声对城市空间的影响降到最低。