数据增强设计下的北京行政副中心评估上海城

受多核心理论影响,多中心发展成为现代国际大都市空间格局演变的主导方向,建设“城市副中心”则成为大都市多中心发展的重要选择。北京市将通州定位为行政副中心,旨在城市发展空间的大幅度拓展,缓解中心城区的压力,改变过去单纯依靠大城市中心城区的点状发展格局。

龙瀛和沈尧提出了数据增强设计(DataAugmentedDesign,DAD)方法论,数据增强设计是以定量城市分析为驱动的规划设计方法,通过精确的数据分析、建模与预测手段,以数据实证提高设计的科学性。

1案例研究

以成都为研究案例,分析行政中心迁移对城市用地扩张及新中心周边活力的影响,破解其生长基因,并以此为基础预测北京行政副中心周边城镇用地扩张速率和城市活力变化情况。

1.1城镇用地扩张

年11月至12月间,成都市政府整体南迁,在拟定的行政中心基础上再南移1km,临近绕城高速(以下简称“四环”)。后续部分市直机关、事业单位,也南迁至新行政中心附近。从历年GoogleEarth影像可清晰看出,年,成都市南三环以外多为农田,而年,发展成连片的城市建设用地。

年GoogleEarth影像

年GoogleEarth影像

年GoogleEarth影像

1.2城市活力变化

龙瀛等人通过地图POI数据证明,POI密度和POI混合度能促进城市活力。对比分析年和年成都市地图POI数据,从POI分布的时空演变规律中,可探查出城市活力的变化。

本研究选取和城市发展密切相关的12类POI数据,如政府机构、银行/ATM、商业大厦、零售店、宾馆酒店、餐饮娱乐、医院等,并将成都细分为1km×1km的网格,分析每个网格内各类POI在年—年间的数量变化规律。

地图POI数量变化分析

结果显示,市政府搬迁之后,成都市总体向南发展明显,相较于规划的北部商贸中心、西部文化中心和东部创业中心,发展更加成熟。

同时,城市的活力还与城市肌理密切相关,经过长期自然发展而形成的城市,更易凝聚活力;而新区以车行为主导,步行尺度欠佳,商业综合体占据显要地位,不利于区域整体活力营造。直至年7月,新中心附近人气依然不足。

二手房POI密度(年)

大众点评餐饮POI密度(年)

百度热力图(年7月)

2城市扩张模拟

北京城市扩张受到多重因素影响,基于北京历年城镇用地数据,可分析过去北京城市形态生长的一般规律,即城市生长基因,根据基因的遗传特性,预测未来北京的城市形态。

2.1城市扩张驱动力

基于前人研究成果,龙瀛等人将城市用地扩展的驱动因素概括为两大类——外在驱动和内在驱动。

外在驱动因素主要包括:政府行为驱动、经济驱动、规划理念驱动、重大事件驱动。

内部驱动因素主要包括:区位因素、邻域驱动因素、制度驱动因素。

2.2约束性元胞自动机

2.2.1约束性元胞自动机简介

元胞自动机(CellularAutomata,CA)是一种时间、空间、状态都离散,空间相互作用和时间因果关系皆局部的网格动力学模型,通过简单的局部转换规则模拟复杂的空间结构。鉴于城市增长的复杂性,需要在仅考虑邻域影响的简单CA模型的基础上,考虑其他影响城市增长的因素,称为约束性元胞自动机。

2.2.2驱动因子影响识别

基于—年北京城市形态的变化,采用logistic回归的方法识别除邻域影响之外各驱动因子的影响大小。

年到年间,行政中心的引力对城市扩张影响效果显著,北京呈单中心发展模式。同时,新城、路网、规划建设用地和河流也对城市增长起了较强的正向引导。重点镇的发展略有成效,禁止建设区对城市开发有一定的控制作用,但影响甚微。

北京城镇建设用地变化(—年)

驱动因素影响大小(—年)

3城市形态与活力预测

3.1城市形态情景模拟

鉴于城市空间发展的不确定性,往往很难对未来的城市形态进行准确的预测,因此情景分析在城市增长模型中的应用较为普遍,一般根据不同的政策参数设置,模拟相应的城市形态,分析不同政策对城市扩张的影响。

本文假设3类情景:强次中心情景(北京市行政副中心的影响与天安门为中心的影响系数相同);弱次中心情景(北京市行政副中心的影响与新城影响系数相同);顺势发展情景(无行政副中心,作对比分析用,不考虑市行政中心的搬迁),其他因素的影响系数不变。

每类情景有3种发展模式:低速发展(北京市城镇建设用地增加km2);中速发展(北京市城镇建设用地增加km2);高速发展(北京市城镇建设用地增加km2)。模拟出不同情景假设和发展模式下北京年的城市形态。

年北京城市形态情景分析

若采用“弱次中心情景”,北京依然呈单中心向外蔓延的趋势发展,和“顺势发展情景”的城市形态几乎一致;若采用“强次中心情景”,潞城镇处于北京腹地,无向东发展足够空间,加之北京市中心区域的引力,在政策引导和市场驱动的双重作用下,若无空间管制,可能和现有的北京市中心连片发展,导致北京市区和通州之间的第一道、第二道绿化隔离区迅速消失,进一步恶化市区生态环境。

北京市绿色隔离带示意图

3.2城市活力预测

将北京市划分为等大小的格网,统计每个网格内北京市政府机构、银行/ATM、商业大厦、零售店、宾馆酒店、餐饮娱乐、医院、学校科研院所、公司企业、住宅小区、停车场和综合信息的POI总密度,不难发现,通州潞城镇东小营附近城市活力较低,即便是通州县城,依然和北京市四环内的平均水平差异悬殊。

地图POI总密度(年)

4结论与讨论

虽然成都行政中心的搬迁与北京行政副中心的迁移性质和背景不同,且北京是中国的首都,行政级别嵌套,导致北京和中国其他任何一个城市的空间迁徙模式都不会一样,但成都的经验可提供如下思考与借鉴:

(1)行政中心迁移会一定程度上加快新中心附近区域土地城镇化的速率,加之政策的引导,行政办公机构及与之紧密关联的部分市场化办公功能的植入,住宅及相关配套服务设施的完善,可直接为新城开发注入动力,带来新区空间增长;

(2)医院、学校等公服配套设施的建设应先于迁移步伐,建设功能完善的城市体系;

(3)部分功能受市场的影响,比如餐饮、娱乐、零售的聚集,需要一个相对漫长的过程,因此,打造宜居、宜业、富有活力的行政副中心是一个相对漫长的过程;

(4)新区的建设,宜采用“小街区”规制,便于提升街道的步行指数与街道活力,打造充满活力的行政副中心;

(5)环城绿化隔离带可考虑使用“法规合一”的方式,加强保护力度。

通过BUDEM模型对不同情景的城市形态模拟,结果表明:

若通州副中心的地位过于重要,政策过分倾斜,而绿化隔离带保护力度不够,容易破坏第一、二道绿化隔离带,与北京现有市中心连片发展;

若通州副中心的影响与现有新城的影响相同,仍然无法改变目前北京单中心向外蔓延的趋势。

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