数字寻踪·以流定形:基于LBS大数据的高等院校更新设计探索

数字寻踪·以流定形:基于LBS大数据的高等院校更新设计探索

DigitalTracing·FormbyFlow:AnExplorationofUniversityCampusRenewalPlanningBasedonLBSData

杨俊宴,张珣,夏兵*,夏歌阳YANGJunyan,ZHANGXun,XIABing*,XIAGeyang

摘要:在新世纪初大规模并高速度的校园建设热潮之后,20年来大学校园空间也不同程度地出现功能空间活力缺失、见物不见人等突出问题,因而高等院校的校园设计正逐渐向问题导向、以人为中心的更新优化转变。本文在梳理更新当代国际校园实践案例的基础上,总结当前校园更新的共性问题与趋势,并提出基于LBS大数据的数字化校园更新研究与设计框架,进而以动态定位分析技术挖掘师生的时空行为特征,凝练人本视角下的校园空间问题,以此为高校空间优化更新设计提供支持。本次研究旨在从校园物质空间与师生时空行为之间的互动关系出发,探索出基于LBS大数据分析的高等院校更新设计方法,为既有校园建成环境的人本化评估提供理论与实证依据,真正促进高校校园空间更新设计的人本化。

关键词:校园更新,LBS大数据分析,时空行为,城市设计

0引言

1更新时代的高等院校空间设计方法

1.1国际视野下的院校规划实践

(1)国外高校的发展脉络与规划实践经验

日本大学校园设计建设的成功离不开公众的主动参与。1970年代,各种协会与活动的发展使得公众开始更广泛地参与到日本校园设计的不同阶段中去[15]。名古屋大学充分发挥了与城市紧密联系的优势,根据不同的建设项目选择了不同的公众参与方法,让市民广泛参与到校园建设的全流程中,有效提高了校园建设的质量。

新加坡的大学校园建设则充分体现出了以人为本的设计导向。自1990年代新加坡发展高等教育大众化以来,以人为本的校园绿化空间建设就日益受到重视,新加坡国立大学、南洋理工大学、新加坡管理大学、新加坡科技与设计大学等都是具有绿化空间典型代表性的大学[16]。从绿化空间与整体校园环境、文化氛围的融合,到绿色建筑的单体评价与设计策略,无一不体现了为师生营造优质交往空间的规划理念,真正做到了人本化的空间设计。

(2)国内现代高校的发展脉络与规划实践经验

纵观国内外的校园规划设计演变,均呈现出以人为中心、开放化、个性化和可持续发展的价值转向,人本关怀始终贯穿了校园物质空间环境提升的发展进程[23]。当下,设计师如何进一步突破校园功能分区和形式布局的思维,通过对人群差异化行为需求的深度考量,识别常规调研难以发现的问题,并予以针对性地解决,从而营造真正切合人本多元需求的校园空间,需要更多数字化技术的支撑。

1.2信息时代的大数据技术与校园设计

大数据技术的迅猛发展为校园更新和人本设计提供了新的视角。近年来,多数学者基于定位数据,对街道[24]、社区[25]等中微观尺度的城市空间进行了量化评估,这充分表明了新型动态大数据对于校园这一中微观空间问题解析的可行性。相比于传统调查数据,GPS、手机信令、LBS等高颗粒度的海量动态定位数据包含大量的个体时空信息,更能够真实反映人群的行为活动规律与城市内在空间问题。

与此同时,从各大高校的智慧校园建设来看,校园一卡通、移动终端、传感设备等校园内智能感知设备的出现,使得学生行为数据的采集更为便利。然而,既有的数字化校园主要聚焦于学生在校园内的消费、借阅、宿舍门禁等教育大数据挖掘[26],并将其运用于学习和工作环境、教学管理方法、教学知识体系等服务系统的智能化建设[27],而较少聚焦于学习场域之外的校园开放空间数字化研究。本文认为,大学校园的更新设计,正是对师生教学、生活之外的物质空间的优化与重构,更需要充分挖掘其人群行为数据背后的群体空间使用特征,从校园空间的师生使用者视角去分析研判校园空间中的确切问题,进而实现校园设计的数字化分析与设计。因此,本次研究尝试将LBS数字技术与中微观视角的校园设计相结合,实现信息时代下的数字化校园更新设计。

1.3数字化校园更新设计的工作框架

数字化校园更新设计的工作框架旨在从校园空间实际使用者的行为活动特征出发,实现从功能空间布局模式化的传统校园设计到师生活动需求导向的数字化校园更新的转变。首先,本次研究采用了高精度的LBS大数据以有效刻画校园师生的动态活动特征,并将其活动轨迹与校园绿地、路网、建筑等空间矢量数据叠加,实现了师生行为特征在校园空间中的活动范围、交通动态规律可视化分析。其次,本文引入了大小数据结合的分析方法,来把握校园空间中的问题表征与内在动因。一方面,依托校园师生“大样本”时空轨迹与校园物质空间的耦合分析,把握既有校园空间绩效与空间联系强度差异,以此来发现职能建筑、公共设施、景观场所等各类型校园空间的“低效使用区”“低频联系区”等问题区域[28];另一方面,利用面向典型问题区域的现场调研与访谈数据,对大数据所揭示的空间问题进行校核验证与机制挖掘,有效避免了调查结果与人群实际需求的错位,探究驱使这一现象发生的内因与本质[29]。最终,本研究结合大小数据的痛点问题与需求挖掘,针对性地提出多类型的校园空间更新设计策略,引导高校空间从“见物不见人”转向需求导向下的人本化校园更新(图2)。

2数字寻踪:江苏海事学院的实证探索

2.1案例简介与数字技术介入

江苏海事学院位于南京市(图3),是经江苏省人民政府批准建立的全日制普通高等院校,也是本次高等院校更新设计的实证案例。该校区也面临着校园现状建设与师生教学科研生活不匹配、校园空间见物不见人的共性难题。此外,在“十三五”发展背景下,充分遵循学校现有特征,打通校园空间与城市空间的关系,完善提升校园空间格局,并凸显空间特色、彰显人文关怀,是江苏海事学院校园更新设计的内在要求。聚焦于校园内部空间,其内部场地类型复杂,有山坡、湖水、河道、墓道等。师生在这些不同类型的校园空间中进行多样的产学研活动,包括水上、水陆、试验舱、教室、实验室等。因此,如何对校园师生在校园内部进行的复杂行为活动进行刻画,并洞察其精准的活动规律,顺应校园空间使用主体的行为模式,以流定型,是本次校园更新设计的关键。

因此,本研究立足于江苏海事学院校园更新设计的总体要求,通过师生LBS大数据的采集,将师生时空行为与校园空间之间进行耦合分析,从而考虑人本视角下的校园空间利用问题,是基于LBS大数据分析的校园空间问题的一次设计实证探索。

2.2校园LBS大数据的采集与处理方法

对本项目采集到的LBS大数据进行3种典型无效数据的检测与清洗,分别是:缺失数据、重复数据和错误数据(表2)。产生原因主要是通信网络和服务器受到传输干扰和系统出错等因素。通过对数据的清洗,可以确保后续运算的正常进行,以及运算结果的可信度。在进行数据清洗处理之后,将LBS大数据导入ArcGIS平台并显示XY坐标,即可实现定位数据点的空间落位,为后续的数据分析奠定基础。

2.3基于大数据的师生行为特征分析

数据分析结果显示(图4),00:00-06:00时段,校园内部人群无明显的远距离迁移,人群主要聚集于校园内西侧和北侧的两处宿舍区域,这与人群的夜眠行为特征相吻合。6点以后,学生公寓的人群轨迹线变得更为密集,田径场也形成了仅有的晨练活动集聚场所,整个校园逐渐苏醒,且开始出现学生公寓与图书馆、教学楼等核心公共教学区之间的人群行为路径。在08:00-10:00时段,校园内部的人群流动出现教学楼与两处学生公寓共同形成的三心聚集效应。到16:00以后,校园内部的三心集聚效应减弱,由教学区折返于宿舍区的折返性路径占比最高。18:00-20:00时段,校园内部的人流活动开始收缩,教学区的集聚效应又开始增加,且明显发现教学楼的轨迹点覆盖密度明显高于图书馆区域。22:00以后,教学区的人群集聚度显著降低,学生公寓成为主要人群集聚地。

综上所述,在00:00-06:00、10:00-14:00和22:00-24:00这3个时段,校园内部人员主要聚集在宿舍区域。校园师生对教学区的使用主要集中在08:00-10:00和14:00-20:00这两个时段。从校园内部人流24小时迁移的动态轨迹的连续切片结果看,师生在这两个时段的迁移流动集中在教学楼、北侧和西侧的宿舍区之间,并总体呈现出三心聚集效应。根据其人员流动轨迹可以明显地看到,校园内部师生的人流迁移在德诚大道北段、海涵路东段、环海东路西段形成3条核心校内通勤廊道,以及依托主通勤廊道衍生的6条游憩活动支线廊道。此外,在校园的操场、山坡西南侧和格致路北侧的滨水空间形成户外密集活动圈。

2.4基于校园人群行为特征的空间使用评价

(1)校园交通布局不当导致的低效通勤

将基于手机LBS数据的人群动态行为轨迹与现状校园内的交通空间组织进行耦合分析,发现学院内部人流频繁而集中地往返于教学区、学生宿舍区之间。其核心校内通勤廊道与车行路线存在较多交叉的情况。为了进一步验证这一现象的真实性并获取现象背后的原因解释,项目组进一步结合人流动态轨迹24h切片,选取典型时段对重点路口进行实地调研。调研发现,大数据所揭示的多数人流密集路段并不能代表学生停留、集聚的活力场所,而是人流密集、交通拥堵的问题区域,这表明原有的学院内部交通组织对于现在校内生活工作的师生来说已经造成了不便。此外,人流轨迹密度低的局部地段在实际空间使用中则对应了道路空旷、人流稀少的空间利用低效区,“人车混行”“遮荫太少”等小样本访谈结果则表明慢行空间的空间品质提升也是本次校园更新中不容忽视的交通空间问题。

(2)校园公共设施落后导致的低频使用

(3)校园景观特色不足导致的活力缺失

3以流定形:江苏海事学院的更新设计

本次研究依托LBS数据对校园师生的行为时空特征进行了深度挖掘,并结合大量实地调研和访谈数据主动获取校园师生更为详尽的个人属性与行为信息。以大小数据结合的方式,研究校园师生的行为流线及其活动空间特征,发现其对校园空间的使用需求及现有校园空间存在的问题,进而基于以流定形的思路展开海事学院的校园更新规划与设计。

3.1总体设计构思

本次校园更新设计将人群的活动诉求与校园空间品质提升、特色挖掘的设计要求相结合,以“人本、集约、共享、品质”为核心设计理念,构建弘扬海事特色文化、产学研一体的校园空间(图5、6)。针对上述基于校园空间使用主体行为特征分析的空间使用问题,校园设计以自下而上的方式对既有校园空间现状进行更新设计,从交通优化、功能更新、景观提升等方面实现了人本视角下的校园空间品质提升。

3.2基于使用人群迁移特征的交通优化

3.3基于重点建筑空间设计的功能更新

师生活动的三心集聚分布特征,反映出校园建筑功能与公共设施等功能空间的低频使用。一方面,主体建筑之间并未形成多元功能的联系与融合,难以满足新型产学研的多样空间需求;另一方面,校园西南侧破旧体育设施类公共建筑的低效利用也彰显出师生文体空间需求未能得到满足。因此,设计旨在通过重点地区的建筑设计来创造多元化的活动空间、教学空间、交往空间,为师生交流、产学研融合等提供多层次性的共享空间平台,满足人群的学习、科研、文体等多元功能需求。

(1)学科融合共享的系馆:单一功能空间的品质提升

针对校园东南区域中主体建筑功能单一、使用效率低下、缺乏复合功能联系的问题,本次校园设计以集约、共享为理念,对现状教学楼与实习车间的周边区域进行重点建筑概念方案设计,旨在打造学科融合共享的系馆建筑群,营造出真正满足师生多样需求的功能空间,从而提高校园空间的利用效率,促进学科交流、实践共享。

具体来看,功能布局上,系馆建筑群以院落式的布局将院系研究室与实习车间组合为一个综合体,并与周边的图书馆、教学楼、服务中心、咖啡馆等共同形成多元共享的品质校园中心(图8)。从空间共享方面,立体化的多层次公共空间,将大教室、多功能展厅、咖啡厅、图书室、实习车间等设施置于底层平台供各院系师生共享使用;而上层的建筑单元则分别供不同规模的大小院系组合使用,满足了师生的多元空间需求。通过以上策略,实习车间及其周边预留用地转变为促进学科融合、师生共享的院系馆,有效推进消极空间的品质提升。

(2)向社会开放的办公、运动与生活综合区

针对校园西南侧的游泳馆、体育馆等设施使用效率低下的问题,本次规划实践中在既有场地的基础上新建了科创孵化中心与人才公寓两组建筑群,与校内体育设施共同打造为向社会开放的办公、运动与生活综合区(图9),实现了西南区域的功能提升。一方面,两组建筑群形成连续的界面,能够有效连接城市人流,与城市形成良好的功能互动界面,且塑造出校内空间的围合感;另一方面,运动设施的对外开放以及运动场所与城市服务功能的结合也提高了空间使用效率,有助于满足校园师生的多元功能需求,并为城市居民和校园师生创造了积极共享的空间。

3.4基于核心开放空间设计的景观提升

以本次规划中核心神道空间为例(图11),这是一条东西向贯穿校园的重要轴线,西侧紧邻情人坡。然而根据师生行为轨迹的可视化分析,这条起源于重要文化资源、极具场所特色的轴线空间并未能成为人群活动的热点区域,反而成为校园中的活力缺失区。为了活化场地内的文化资源,提升校园景观特色,本次规划设计中首先结合场地条件,进行局部下沉的坡地空间处理,并在神道西侧、中间、东侧分别设置展台台位、活动广场、片墙等景观小品,强化校园空间特色塑造的同时也满足了人群文化体验、休闲活动等多样需求。

4结语与思考

在当前存量优化的时代背景下,大学校园的更新研究尚未形成一套统一的工作导则或标准,但越来越多学者开始强调对校园空间使用者行为特征、主观需求的重视与应对。为此,本文聚焦于校园空间的使用主体,建构了数字化时代的校园更新设计工作框架,并以江苏海事职业技术学院为例,实现了从校园空间评价到针对性策略应对的实证应用。通过本次校园更新设计的探索,对高校的规划更新经验总结如下:

(1)大小数据结合的必然趋势

面对大学校园规划实践中“见物不见人”的发展困境,时空大数据为师生群体的高精度行为刻画与分析提供了新的契机。作为新兴数据,手机LBS数据长于客观、完整、动态的事实描述,能将抽象的校园师生轨迹分布的时空变化更加直观地呈现出来,并通过对其真实活动范围、动态规律的刻画间接反映出校园空间的真实使用情况。

但受限于手机设备定位精度和取样频率,LBS数据无法对小范围内高度混合的行为分异进行识别。换而言之,大数据的分析结果是不夹杂价值导向的,难以有效地对所识别出的特征进行价值判断或问题归因。轨迹集聚度的高低彰显的是正面的师生活力集聚区,抑或是通勤拥堵区,关于其现象、问题及内在的原因,此类信息仍旧需要小样本调研支持。因此,设计者仍旧需要在大数据分析、问题总体研判的基础之上,针对性地开展问卷、访谈等小数据调研,从而使得大小数据相互补充、验证与解释。换言之,大数据能够高效地回答“潜在问题是什么”,而小数据则能够深入探讨“为什么”,只有大小数据的结合,才能够辅助综合性、科学性的设计决策。

(2)重点人群、微观环境要素的精细化研究

城市设计的精细化不仅适用于社区、街区、城区等多尺度的城市空间,也同样可以应用于大学校园的更新设计中。对高校更新来说,教职工与学生等空间使用主体的空间需求、主观偏好以及设计反馈,都能够最直接地反映交通布局、公共设施、景观空间等校园空间的具体使用问题与更新优化意见。因此,未来的校园精细化设计中,从前期研究中的人本问题发现,到落地实践过程中的主观意见反馈,设计工作的全流程都需要更为重视主体人与环境之间的供需关系。与此同时,如何平衡不同师生群体间的需求分异,如何深入探究其对步行路径、宿舍庭院、坐憩空间等微观环境要素的多维感知差异,以差异共存的视角建构多元、包容、安全、品质的校园空间场所,也将是未来大学校园开展“以人为本”更新设计的重要方向。□

杨俊宴B.1976,东南大学博士东南大学智慧城市研究院副院长东南大学建筑学院教授

张珣B.1997,东南大学博士研究生

夏歌阳B.1992,东南大学博士研究生

国家自然科学基金项目批准号:51838002教育部重大项目项目编号:21JJDM004

THE END
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