科技创新:空间设计的意义——建筑环境网络

2018-12-28 加布

“城市正因为其组织的复杂性而会出现问题,”对于1960年代,曼哈顿的哈德逊街上的日常生活中的“芭蕾舞曲”,简·雅各布斯(Jane Jacobs)是这样评论的,“变化繁多,但并不是杂乱无章;它们之间相互关联,自成一格有机整体。”(Jacobs,1969:433)。那时雅各布斯正在研究当时流行的城市设计理论,该理论认为通过正规干预可以使复杂的社会生活变得有序。雅各布斯认为,问题在于,对发生在密集的城市环境中社会和经济的相互作用,城市建筑师和规划师缺乏理解,因此造成他们所实行的干预与一个地方真正的需求相脱节。进一步说,完全不清楚环境形态在他们干预成功中所起到的作用,因为众多的文化、历史和地理因素塑造了哈德逊街的活动方式,远不止于形式因素。

“某种程度上说,一个公园的使用程度取决于公园自身的设计,”雅各布斯说,“但即使公园的设计会部分影响公园的使用,反过来,取决于谁在什么时候使用公园,而这反过来又取决于公园周边的城市使用。进一步来说,这些使用因素对公园的影响,其中一部分来自每种因素独立于其他使用因素对公园的影响;另一部分来自与其他因素组合一起对公园作用的共同影响,对于某些组合来说,会刺激彼此互相影响的程度……无论你想尝试对其做些什么,城市的一个公园表现出来的是一个组织复杂性的问题,这就是问题所在。”(Jacobs,1961:433)

 

50年过去了,描述和分析建筑环境中的复杂空间相互作用仍然是城市设计所面临的主要挑战之一(Batty,2007)。如果以为城市设计师缺乏兴趣或意愿去深入研究社会组织和塑造当代城市的无形力量,会显得有些天真。可恰恰相反,有足够的证据表明,详细地调查多样和复合的城市环境的工作原理很受设计师欢迎(例如,Belanger等人,2001;Rienets、Siegler等人,2009;Busquets 2006;Sorkin 2009)。

一些评论家认为,城市设计师在社会科学领域内受到的有限教育阻碍了对交互的社会化进程与城市形态进行进一步理解。很多城市社会学家已经提醒城市设计师,要警惕韦伯(Webber)所说的:“一些根深蒂固的教义只是在一些简单的映射模式下寻找秩序,可事实上它潜藏在极其复杂的社会组织中”(Webber 1963)。事实上,虽然大多数设计师没有在社会分析的定性和定量的方法上受过训练但在城市设计领域内外,仍然有着丰富的文献,提供了优秀而严谨的社会分析案例,这些案例涵盖了空间的物理配置和其占据模式之间的复杂交互作用(Gehl,2010;Whyte,1980;Peatti,1968;Gans,1962)。研究表明,对于外行来说可能很复杂的东西,通常隐藏着有待发现的秩序,或如雅各布斯说描述的,有组织的复杂性。

 

在本章,我们认为,管理复杂城市环境的空间和社会分析,挑战不仅仅来自于用来描述和研究空间形式和功能之间的交互作用的研究方法和分析技巧,还来自于描述研究的问题所用空间表示的规范。我们认为,描述建筑环境最普遍的手段——平面图——带有一定的局限性,使得其难以被用于研究某个街道不同用户之间复杂的空间交互作用。每种建筑环境包含了一种空间秩序,决定了不同建筑、公共空间和连接它们的路线之间的近邻和链接关系。这些关系影响了不同行走路线的使用,公共空间的明显程度或连接程度,或建筑彼此之间交通便捷程度。反过来,这些空间模式决定了对于特定的土地用途来说,选址结果的好坏;不同楼内的住户经常会在哪些公共空间相遇;以及一个空间的活动会对其他空间造成什么样的影响。我们认为,建筑环境的网络表示,为采集和利用这些城市形态的关系提供了一种行之有效的框架。

 

平面图——是一种二维的描述形式,有时候描述的是建筑环境的某些功能——在城市设计师和学者中仍然是最著名、最有用的空间表现媒介(Conzen,1960;Moudon,1986;Anderson,1993)。平面图是一种传达空间信息的强有力工具,所采用的表达方式使跨学科的专业人士更容易理解。然而,平面图可能会被误解,而且其所包含的种类丰富的内容和意义很容易被忽略(Mandelbaum,1990;Hoch,2002;Ryan,2011)。也许,研究复杂城市环境最重要的问题是,平面图中所存储的关于建筑环境的大量信息,但是丢弃了在各种元素之间近邻、链接以及互相连通所有这类相互关系,这些关系都需要靠读者的眼睛去测量和解读。平面图并不体现图中元素(如街道、建筑、机构等等)之间明确的关联信息;这些连接需要通过可视化的方法去估计,观察谁与谁进行了互联、如何连接以及为什么连接。另外,平面图拥有丰富的建筑环境元素,但是缺乏传达元素间相互关系的描述;这些分析结果的质量很大程度取决于分析师的素质。

 

从平面图中读取空间关系是可能的,但劳心劳力,而且远非易事。而且,从平面图中通常容易读取一对一的关系——读取从地铁站到某个特定建筑的路线相对简单——但以相同方式读取一对多的关系就变得极其复杂。计算距离地铁站步行10分钟路程内,所有可能到达建筑以及可用的步行路线并非易事,需要花不少时间。然而,这可能是决定新车站位置的一个重要指标。增加十字路口的约束(例如交通信号灯,地下通道),只关注在某种特定使用类别的建筑上(例如居民住宅)和不同规模的建筑(例如,每栋建筑中居住单元的数量),很快我们就找到了一个复杂到难以消化的问题。企业主根据他们的客户或供应商来选取位置,居民则根据附近的便利设施做出选择,而城市基础设施投资更可能在使用更多的场所得到批准。如果规划的环境是为了吸引所期望的用户,规划的公共空间是为了所期待的活动模式而准备,那么了解这些关系就非常重要。从平面图中衡量建筑环境对这些决策的影响程度很困难,而且需要同时读取空间关系的多种关系集。而更具挑战性的是做这些事能足够的快,跟上某个城市设计师思维过程的步伐。人类的大脑倾向于串行方式运作,而不擅长同时处理多个并行计算(Minsky,1988)。例如,读者可能会尝试同时去记忆两个或三个有限的数字集合。在实际的城市环境中,空间关系的分析可能需要并行处理成百上千条这样的关系。为了表示和分析这些复杂空间关系,城市设计师和规划师已经开始使用基于网络模型的建筑环境。与传统的平面图不同,基于网络表示的城市空间对网络元素之间的显性关系进行了编码,例如,记录了一条街道与另一个街道是如何连接的;不同区域、建筑、或房间之间行走需要花多长时间;或者有多少人在这些地方出入。这样的链接信息通常用两种方法中的一种存储。第一种方法,信息可以存储在一个完整的起讫点(O-D)矩阵,其中每列数据表示了平面图中的所有元素(例如,区域、街道、建筑、公司等)附近的全部目的地;而单独的一列用来指示每个这样的连接所需的链接信息。这种链接信息列包含了任意类型的链接信息,如出行时间,出发地和目的地之间上下班工人的数量,在两地之间经济投入或产出的流通总量,等等。这种方法采用了数据库查询,分析相对容易,可以检索出一系列出发地和目的地之间所需的空间关系。但这种便利是以信息存储为代价——用来表示每个位置对之间关系需要一张表格中单独的一行,而所有的位置对就需要很多的表格,以观察地点数目的平方关系增加。对于只有100个地点的情况来说,连接的数量是10,000。如果所有的关系都是对称的,也就是说,从A到B的连接特点与从B到A的相同,那么表格可以减小一半。但是对于成千上万的地点,表格仍然太大以致很难分析。

 

第二种方法更为经济,即用邻接矩阵表示所有的空间关系。邻接矩阵并不是汇总了环境中每个相关位置对之间完整的路线信息,而是只存储了每个位置直接的邻接关系。如果将环境建模成一个邻近网络,那么邻接矩阵就会采集每个相邻位置之间直接的邻接关系。如果将环境建模成一个建筑和街道的网络,那么邻接矩阵就会捕获沿街道网络上每个邻近建筑之间直接的邻接关系。实用的网络分析算法可以查询这些信息,并且可以从这张更短的表中推测出网络中所有元素之间完整的空间关系。比起完整的O-D表,查询邻接矩阵需要更加高级的算法,但所需存储空间会大大缩小。如今处理这种表格的算法允许大量的空间交互分析,几秒钟就能得到结果(Vanegas等人,2009)。

 

用于表示网络和表格中的这些信息有很多不同的方法。然而,重要的不是网络表示所用形式的精确程度——而是围绕在土地使用或城市形态上(Bhat等人,2000),使用实际网络线路或连接的直线距离(Anselin,1988),原始或双重网络表示法(Hillier,1996;Porta等人,2005),双元素或三要素网络(Sevtsuk,2010)——但事实上,在特定环境中的空间关系是用数值描述的,所有这些位置之间的所需的连接都在一个关系表中进行了明确的编码。这些空间关系可以描述交通、材料、信息或者金融交易方面的连接。这与传统的平面图有很大不同,而在过去10年中,这种方式已经悄无声息地被大多数城市设计者和规划师所采用。平面图的读者并不需要用可视化和直观化的方式去推断嵌入在环境中的复杂空间关系,因为基于网络的表示明确地对这些信息进行了编码,并且允许用户在运行中访问空间连接的大量组合概要。网络模型会自动分析城市空间中大量的并行关系,并允许分析师即时地将这些信息应用在城市设计的决策中。这深刻地改变了我们描述和分析复杂城市环境的方式,为实际规划问题制定更明智的决策铺平了道路。

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