“形—量—形”视角下历史地段的保护与更新

唐芃，王笑，李金泽，宋哲昊

0 引言

由各种空间要素组合而成的历史地段（historic areas），通常具有从街区、地块到建筑多尺度连续的形态肌理和风貌特质。历史地段的保护与更新的本体问题是由物质空间载体与人的生产生活共同组成的，在这个意义上保护与更新工作面临着本体问题日益复杂所导致的挑战和技术手段不断革新所带来的机遇。

人类的科学研究经历了4 个范式，即经验科学、理论科学、计算科学和数据密集型科学（Data-Intensive Scientific Discovery）[1]。当下数据密集型科学正在实现由传统的假设驱动向基于科学数据进行探索的转变，关联关系是科学数据的本质特征之一，其主要研究模型是数据挖掘和机器学习[2]。

1 研究思路

遵循中国传统理念建构起的历史地段，无论是建筑本身的模数化建造体系，还是院落形式抑或街巷构型，都有着明确的尺度层级关系，适合建立起逻辑结构清晰的数据集。信息数据的大量积累为数据驱动的历史地段空间形态的体系化研究与生成设计带来了新的可能。相关工作思路可以转变为：建立从现状（形）到特征（量）再到设计（形）的工作流程（图1），将分散在各个层级上数据以一定的形式连接，形成多尺度层级结构的数据集，打通不同层级上的工作间隙，形成较为全面的研究框架和认知系统。

1 研究思路

2 不同尺度层级上的研究案例

针对不同尺度层级的实体和空间，笔者团队做了若干面向实际问题的研究案例：

2.1 构件尺度

中国传统建筑“以材为祖”，尽管整体建筑结构复杂，但建构逻辑统一。研究通过建构宋官式建筑大木作的参数化体系，探索了传统建筑从“参数化体系”到“参数化建模”的数字链系统，建立了基于Revit-Dynamo 的参数化建模的程序架构[3]，实现了建筑遗产保护中非三维扫描的建筑信息参数化记录方式，并支撑了实际工程项目的设计与建造（图2）。

2 宋官式建筑大木作“参数化体系”到“参数化建模”的数字链系统

2.2 建筑—聚落尺度

建筑聚落空间肌理的维护与织补，可以通过提取特定地区传统建筑风貌的生成规则来实现。研究基于空间类型建立各形态要素的数字化描述方式，建构起不同尺度层级要素之间的树形关联，形成各尺度层级的全数字链相互关联机制。在宜兴丁蜀古南街的西街的保护与更新工作中，基于CityEngine 平台实现了传统建筑—聚落的形态生成并制定了建筑风貌导则[4]。

2.3 城镇尺度

城镇空间尺度挑战着人对于空间直观认知和宏观把控的尺度极限。对城镇空间数据的获取和解析，能有效地从全面和理性的视角理解城市问题。在安徽省当涂县护河镇的规划设计中，以教育与医疗设施为例，通过对城市数据的挖掘建立多源城市空间数据集，利用启发式算法以最短服务距离、最短服务时间等为目标构建多目标导向下的选址模型，并生成了选址方案[5]。

3 群智与众包（Crowd Computing & Crowd Sourcing）

群智计算的代表性系统包括众包和群智感知（Crowd Sensing）等。其工作模式能够将任务量巨大且具有反复性工作划分为若干部分，并通过网络信息平台分配给多个协作者来共同完成[6]。

在居住型历史街区的更新改造中，有许多复杂问题：一方面房屋年代久远，产权归属错综复杂，保护与更新工作涉及到居民、管理方、投资方等的各方利益；另一方面设计师的工作繁杂，不断重复调研分析与图纸绘制，推进工作困难重重，其工作内容从图纸绘制转变为以协调各方利益并落实到空间上为主。而历史街区作为一个关联系统，任何微观要素的改变都会引起整体关系的变化。这就需要一个有力的操作工具，将历史地段中各尺度层级的信息进行数据上的贯通并整合在同一个平台中，实时展示改变个体环节就影响到全局的状态，帮助设计师或者管理者进行正确的判断。

基于群智与众包技术的重要启示，笔者团队开发了“历史文化街区保护与更新规划设计决策辅助工具”。该工具基于形态类型学、空间组构理论等，通过数学模型建构历史地段多尺度层级数据架构，用Java 语言自行编程开发。在南京荷花塘历史街区的改造中，这一工具辅助设计者将居民、管理部门、投资主体等各方需求落到空间中，各方也可以在平台上进行操作。街区的全局空间评价以及内部各空间要素的局部评价，均实时展示在设计师熟悉的三维模型上，且能够提供规划设计建议（图3）。设计师以此为依据，进行下一步的设计工作[7]。

3 历史文化街区保护与更新规划设计决策辅助工具用户界面

4 结语

在建设智慧城镇、加快城镇数字化转型的背景下，基于大数据的数据挖掘和机器学习，面向历史地段的数字化保护是未来工作的必由之路，需要设计者不断以数据及其带来的技术反哺去讨论保护与更新的工作模式；用数据的传递和转化来认知多尺度层级的对象，连接分离的工作环节；从而对上述工作中呈现的整体性、多元性和协同性等新特征做出回应。□