基于Mapping方法的京沪高速铁路区域景观规划分析

邓 敬

邱 建*

殷 荭

中国的高速铁路运营里程已达世界第一，并随着“一带一路”的战略走向了世界。高铁建设形成对城市、乡村和自然环境等多地域、多层次区域景观的穿越，其快速发展对城市空间效应、社会与生态系统效应，乃至时间效应都会产生显著影响，科学的高铁规划设计可以丰富和提升本地景观环境的结构和功能，反之，则会在区域范围内引发碎片化生境斑块和景观连接干扰等负面现象[1]，对此，风景园林规划设计需要用拓展性的方法和视野来展开应对。

作为西方学术热点的景观都市主义操作策略的Mapping方法，一直在研究如何让景观更有效地介入空间、生态和社会的发展进程，也强调基础设施(infrastructure)这一常被建筑师、规划师和风景园林师所忽略的，却对城市形态和城市空间十分重要的元素[2]，并逐渐在以城市为目标的风景园林规划设计领域取得突出成果，成为众多前沿风景园林规划设计与教育机构的一种重要分析与研究策略[3]，为复杂景观系统的识别与解释提供新的现象性工具[4]。Mapping方法在风景园林规划设计中的实践，最早的典型案例被认为是1983年屈米(Bernard Tschumi)中标实施的拉维莱特公园(Parc de la Villette)竞赛方案和库哈斯(Rem Koolhaas)的参赛方案，他们各自都用了层-组叠合的方法，揭示一些可以利用的分层信息集聚关系，为最终的反模式化创新规划提供了核心支撑[5]。此后，在景观都市主义理论逐渐演进的过程中，科纳(James Corner)、瓦尔德海姆(Charles Waldheim)、科斯格罗夫(Denis Cosgrove)等将Mapping作为景观都市主义理论研究最重要的手法之一；科斯格罗夫等在1999年基于景观都市主义的视野，从Mapping方法的起源、演变，到其现代性及操作实践等，汇编了科纳等一些重要理论家的论文，出版了以Mapping为主题的论著[6]。在理论、创作实践和学科交叉等的交替推进下，Mapping的方法逐渐以更为醒目的姿态介入设计与学术中，出现了著名的大型城市设计、区域改造实验以及著名的城市双年展等，如OMA在多伦多市中心的Downsview公园规划竞赛方案“树城”[7]、马来西亚槟城城市设计(Penang Tropical City)中功能类型的群化图解[8]、MVRDV的Metacity/Datatown[9]，以及科纳-Field Operation工作室的Stanten岛的FreshKills垃圾填埋场项目方案[10]等。其中，科纳的纽约高线公园(Highline)和艾伦(Stan Allen)的台北延平水岸基础设施城市设计，都通过Mapping方法，对基础设施如何介入城市景观复兴规划形成了重要的分析图解[11]，但对于高铁这种基础设施却极少涉及。因此，借助Mapping方法，对高铁景观规划进行分析研究是一种有益的尝试。

京沪高速铁路(以下简称“京沪高铁”)全长1 318km，于2011年6月30日通车，途径北京、天津、上海三大直辖市和冀鲁皖苏四省，连接京津冀和长江三角洲两大经济区，既纵贯中国最重要的政治与经济圈层，又穿越大量复杂的区域地理景观单元，如不同的地质地貌、不同的大型都市圈、不同的人文地域以及不同的气候带等[12]。针对这类横跨多重复杂景观系统的线性基础设施，鲜有区域景观规划领域的研究成果。基于Mapping方法所进行的京沪高铁沿线景观分析，即是通过可视化景观图像途径介入，在针对诸如京沪高铁此类跨区域景观规划领域所开展的探讨性研究。

1 Mapping研究方法概述

图1 层-组-群层叠方法示意

科纳在其著作《地图术的力量：反思、批判和创新》(The Agency of Mapping: Speculation,Critique and Invention)中，将Mapping方法看作是一种建构景观模型的工具，可以逐渐显现原先那些被隐藏或被忽略的组织结构[13]。他将Mapping对场地(site)的作用归结为2种，即再照(reshape)与再现(reformulate)：前者是从地面提取影响空间演变的因子投射在图纸或屏幕上，是一种对外部空间和环境的测量和刻画；后者则是通过各种媒介将主观的意识形态投影回地面，为创造和改建空间环境创造条件[13-14]。其中，Mapping方法还通过跨学科领域的交融，纳入影像媒介手段用以捕捉运动中景观图像的暂时性、主观性和向心性等特征，强调基于时间性媒介对景观都市主义设计主题的作用[15]，这种视角的调整，也为体验铁路、公路动态观感的观察者捕捉具有时间性的景观主题表达提供了有价值的图像手段[16]。具体而言，Mapping方法是一种通过多级层叠方式展开的研究方法，以图像解析、信息整合的方法对景观区域的基础资料信息进行分类、分级研究，将系统复杂信息进行分层、叠组和群化，发掘信息的自身线索和信息之间的关联，从而得到对于复杂研究对象一般研究方法所不能发掘的信息，从更敏锐、更创新的角度诠释研究的内涵及外延[17]。从某种意义来讲，即是建立在空间或地理坐标基础上的可视化信息。该方法不同于传统意义上的规划分析，它需要从现状环境中去寻找、发现，并层层揭示复杂和潜在的各种力量，而不是自下而上地强加一个理想化的设计[18]。

就高铁跨区域景观规划研究而言，可以采用以下3个层次的Mapping方法。

1)层的分解。

对区域景观规划的景观要素分别提取基础信息，形成各要素的分解信息图。与京沪高铁综合景观概念规划相关的景观要素层信息可分为两大类：物理生物景观要素和人文景观要素。其中物理生物景观要素包括：高铁沿线的环境湿度、温度、地质地貌、河流湖泊、植被分布和土壤特征；京沪高铁沿线的人文景观要素包括：用地特征(农田、工业及居住用地)、人口密度、城镇分布、风景区分布、历史文化名城、客站，以及跨江河的桥梁和隧道。

2)组的层叠。

在对景观要素进行分类、分级分析的基础上，将2个或几个层的信息叠加，既可以进行多项同类景观要素层信息自身的叠加，也可以进行多项非同类景观要素层信息的叠加，这个组化过程将分解的层信息进行了关联性组合研究，在层的基础上为研究对象进一步建立了空间关系。

3)群的集合。

在组的层叠基础上进行信息集群研究，发现信息组之间的关联，同时可以将已经组化了的信息和其他信息进行进一步的叠加群化(图1)。

下面分别从京沪高铁全线、分段和局部取样3个层次，来展开Mapping方法在京沪高铁区域景观规划的应用分析。

2 京沪高铁全线景观规划分析

在全线景观这个层级，可以将所涉及的各区域景观要素、特征和规划要点展开分类、分级的比较和概括，最后得到整体性的群化关系，形成一种总体性的层级研究，可以避免全线区域景观规划在整体宏观尺度上对差异性内部构成的认识缺失。

例如，以自然地形、流域、地方风貌和行政区划分为出发点，可以产生京沪高铁全线区域景观分层与分段的景观可视化分析图像(图2)。

这些分层景观可视化图像丰富了京沪高铁综合景观的基础信息，为京沪高铁综合景观概念规划设计提供了不同的切入点，使每个层级的景观设计能在不同的层面上符合各分段的特征，可以为最终的总体规划提供环境、生态、经济和社会文化等各方面合理直观的分析图表(表1，图3)。

图2 京沪高铁全段分层示意

图3 京沪高铁沿线分层内容

3 京沪高铁分段景观规划分析

选择京沪高铁典型的区域进行更详细地层叠、组化和群集操作，可以得到典型区段的综合景观特征，从而进一步了解区域景观要素，比较不同区段之间的异同，在对整体和局部关系的把握上，为京沪高铁综合景观提供有效的标尺，从整体性角度，为协调各区段景观规划设计与其他区段的衔接和差异性关系提供直观有效的分析图像。以下Mapping分析取样区域以南方苏沪段为例，呈现的区域景观对象为南方平原-流域-苏南风貌-江苏东部及上海段。

此段是京沪高铁南向的尾段，经过了人口密度最大的苏南区段和最大的水域——阳澄湖段，该段沿线景观为典型的江南地域风貌，具有东南区域的景观文化特色(图4)。

从各分层分析的结果看，苏沪段与密集的道路网及水网交错，穿越了更多的城市聚集区。一般来说，高度城市化和高密度居住区中的铁路设施相互之间不可避免会产生交错，但京沪路线还是很大程度上避开了集中绿地、城市聚居地、景区和太湖主要水域，从铁路布线角度力图最大限度降低对环境的破坏和对城市居住功能的影响(图5)。

从图6各景观层的叠加结果可以看到，苏沪段呈现出湖景以穿插的方式在3个城市的主导景观带中出现的特点，湖景以穿插的方式在3个城市的主导景观带中出现，这段不同主导景观层叠加的结果是1-2-1-3-1-4-5-4-1-3-4-5-4-5-4-2-3-6-3-1-3-2-1-2-3的不同主导景观节奏(图7)，基本上可以以3个城市的节奏划分得到(1-2-1-3-1)(4-5-4-1-3-4-5-4-5-4)(2-3-6-3-1-3-2-1-2-3)3个大群，分别以表2中B、D、A(上段界定B为自然景观群、D为水域景观群、A为城郊人工景观群)来概括群的特征。和京津段相比，此段出现的D群反映了新增水域的主导景观特色，在强制性、指导性和参考性景观规划中都须重视水域的保护、生态的平衡和水文化的塑造(表2)。

表1 京沪高铁沿线分层内容

图4 苏南风貌-江苏东部及上海段的分层

图5 层的叠合

4 京沪高铁局部视觉景观分析

将景观分析角度由前述垂直于地面转向水平平行于地面，即深入到高铁列车中乘客的主体视角，也可以为此类景观规划设计提供空间层面的参考坐标，在有效“观”的角度①，利用Mapping的影像叠加方法，直观地检测和指导景观规划在线性、边界、节点等景观设计环节上的实施性，在对京沪高铁苏沪段的取样中，将高铁的线性轨迹和视觉影像结果叠加，得到天际轮廓线、水平运动轨迹的多组段景观视觉影像及其对应的图底影像对比(图8、9)。

5 结语

基于Mapping方法的区域景观分析，可以为高铁景观规划建设提供一定的科学依据。例如，将高铁沿线的组化信息与距离的空间关系信息叠加或与时间量度叠加，通过对这些信息进行群化处理，可以帮助建立高铁景观的立体研究体系。通过“层、组、群”方法，如果能将层级信息、叠组的关联、群化的建立整合在一个高度互动的网络中，任何一个信息的改变都能迅速传递到其他部分，通过形成可视化的分析触媒网络，从宏观到微观层面促进景观概念规划设计[19]。当然，本文针对高铁的Mapping方法主要是景观都市主义策略的一部分，具有明显的局限性，群的集合还应该通过更多层面的研究结论加以校核和补充。例如与问卷调查得到的乘车人对高铁沿线景观各项评价值相叠加，可以在全线景观段中形成评价值的群化关系，从而帮助高铁景观概念规划设计得到用后评价的反馈，使“层、组、群”研究方法发展深化为一个从研究到导出的动态研究开放体系。又如可以利用数字化、信息化技术平台来展开操作，对更复杂的信息进行有序的系统处理，为风景园林规划设计在愈发庞杂的空间信息中寻觅出更准确的设计路径，揭示更多复杂和潜在的影响因子。再者，由于区域景观规划研究滞后于我国特有的高铁发展速度，使这种更具拓展性和开放性的分析方法难以理想地融入高铁的规划过程中去。同时，基于Mapping方法的景观规划分析具有一定的超前性，在应用实践中还属于探讨阶段，加之数据收集和筛选费时耗力，在追求快速效应的今天，其推广空间受到一定局限[20]。另外，随着由我国引领的高铁发展趋势日益凸显，如何开展与重大建设项目以及城市建设紧密相连的区域景观规划研究，Mapping方法还需要在高铁建设的实践中加以检验，使之不断完善。

表2 组群分析

图6 基于不同主题的组化成果

图7 各景观组层的叠加

图8 苏沪段铁路运行平面与影像叠加

图9 苏沪段铁路沿线影像图底类型分析

注：文中图片均由殷荭绘制。

注释：

① 高铁速度会给车内观者带来与普速铁路、普通公路，甚至高速公路不一样的景观尺度感知。通过京沪高铁线路上的调研和动态视频的数据测绘对比发现，在外界白天空气清晰度较好的情况下，车内观者头部相对静止，仅靠眼部运动的情况下，高速运动状态(300km/h)对0～80m距离的景观无法有效辨识对象的形状、色彩和细节；80～150m距离能够大致辨识景观对象的形状与色彩，如道路、树木、路牌形状色彩等，但详细内容无法识别；视距空间距离在150～300m时，能相对清晰地识别景观对象的形状、色彩，其具体内容，如广告牌中较小的文字已不易辨识；300～1 000m时，虽然能够更为稳定地观看景观，但由于景物较远，只有其轮廓、基本色彩对比关系可以得到辨识。