多源數據驅動街區空間品質提升設計方法探索

摘 要 伴隨城鎮化階段轉型，提升街區空間品質正成為新時期城市設計的工作重點。同時，網絡信息技術的快速發展也正在改變傳統城市設計的工作語境，為街區空間品質的提升帶來更多可能性。新數據技術在街區型城市設計的應用上目前存在著研究維度相對單一、內容不夠全面等問題，難以在整體上客觀反映街區空間品質及環境要素之間的有機關系。首先，將城市設計學科的整體觀與新數據技術的集成性有效融合，探討存量更新背景下街區空間品質提升的理論內涵、內容構成與目標理念。其次，利用多源數據組合優勢，建構多維度、多要素的綜合品質研究框架、設計指標體系以及相應的技術路徑。最后，以西陵家宅路、文定坊商業街坊和小陸家嘴金融商務街區為例，通過關鍵基礎指標、問題診斷、目標愿景、策略框架與設計成果評估等技術環節的解析，初步驗證該技術方法在不同街區環境中的可應用性。

關 鍵 詞 多源數據；街區更新；空間品質；數據驅動設計

文章編號 1673-8985（2024）04-0056-08 中圖分類號 TU984 文獻標志碼 A DOI 10.11982/j.supr.20240408

1 研究背景

城市設計作為實踐性較強的學科，其產生與發展都與當時獨特的城市發展背景密切相關。基于不同的社會過程與價值取向，城市設計的目標理念、工作內容、技術方法、成果形式和運作方式等都會發生不同程度的改變。在高速增量擴張導向的新城建設階段，城市設計往往關注城市空間格局、街區尺度劃分、公共空間與生態景觀環境、建筑體量形態及風貌管控等城市體形環境的設計研究與導控工作。進入存量更新階段，以街區與街道為對象的更新型城市設計越來越受到關注，城市設計將面臨更為錯綜復雜的社區機能修復與環境品質提升工作，需要以市民最關心的問題為導向，通過自下而上的基層調研來了解社會多方訴求、識別存量環境問題與潛力空間資源，進而形成以項目為抓手、針對重要節點的、具有靈活可操作性的更新行動方案[1]。

隨著網絡信息技術特別是移動互聯網技術的發展與普及，新數據技術在街區型城市設計中的作用與日俱增。在理論研究層面，主要針對部分建成環境特征進行精細化刻畫、形態測量與品質評估[2-6]；在設計實踐層面，主要關注新數據技術工具的應用研究，如對于某一個或某一類工具的特性、應用方法及實踐進行總結[7-10]，或者基于技術與設計的融合目標，以設計流程為基礎總結各類先進的數據技術工具及相應的技術路線，注重技術方法的適用性與前后關聯性[11-13]。然而，上述研究主要針對街區的某些環境要素或建設主題進行深入分析，如建筑布局、路網組織、業態分布、慢行交通與公共空間質量等，研究維度相對單一，內容不夠全面，很難在整體上客觀反映街區空間品質及環境要素之間的有機關系。由于缺乏多維度、多要素的空間品質整合研究，所提出的設計干預或者空間優化方案容易顧此失彼，與面向復雜綜合問題的實施型城市設計工作的結合有限。特別是對于街區更新工作而言，其面對的通常是較為碎化和零散的建成環境，如果缺乏綜合性的空間品質研究框架，往往頭痛治頭、腳痛醫腳，不利于全方位地認知街區環境使用狀況，也就很難精準地識別街區存量提質中的關鍵問題，更難以提出切實有效的街區更新行動方案。

基于以上背景，本文首先探討存量更新下街區空間品質提升的理論內涵、內容構成與目標理念；其次利用新數據與傳統數據相結合的多源數據集成優勢，探索多維度、多要素的綜合品質研究框架、設計指標體系以及相應的技術路徑；最后通過上海城市設計挑戰賽獲獎方案的實證分析，進一步檢驗該技術方法的可行性和合理性。

2 設計方法探析

2.1 城市空間品質

針對不同的城市環境，塑造人性場所，提升城市空間品質，一直是當代城市設計研究的核心內容[14]，也是對早期過分崇尚視覺審美與功能理性主義的城市設計思想進行不斷反思與批判的結果。自1960年代起，凱文·林奇、簡·雅各布斯、克里斯托弗·亞歷山大、威廉·懷特、克萊爾·庫伯·馬庫斯與卡羅琳·弗朗西斯等學者從不同角度論述人們是如何理解、使用和體驗城市環境，為城市設計的研究領域從原先單一的客觀城市環境拓展到人與環境的二維領域奠定了基礎。1980年代以后，城市化與機動化快速發展帶來的氣候變化、能源危機、空氣污染和公共健康等問題日益嚴重，社會關注點轉向更健康、更安全、更公平與更可持續的城市建設。揚·蓋爾等[15]發展了專門針對步行、自行車與公共交通及街區空間環境的調研評估方法PSPL（Public Space， Public Life），研究不同人群在街區空間中的行為特點，客觀評價公共空間品質。艾倫·雅各布斯[16]與彼得·博塞爾曼等[17]基于大量的街區空間與公共生活案例研究，總結了良好城市生活所應擁有的價值與標準，以及關注適合當地小氣候的物理環境條件的宜居社區設計方法。可以看出，國外的城市設計研究從最初的建筑和景觀美學研究的基礎上發展至今，日益受到社會科學發展的重要影響，研究對象上從單一的城市物質環境擴展到人、環境以及人和環境的相互作用關系[18]，研究內容上越來越關注如何從日常生活視角出發，探尋街區建成環境品質與人的感知體驗、行為活動及城市運行之間的互動關系，對于城市空間品質的內涵理解也日益豐富與深刻。事實上，這種發展趨勢與國內城市的建設歷程相吻合，是整體建成環境步入人性化、精細化發展階段的客觀需求。

國內許多城市在開展基本的基礎設施和住房建設之后，營造人性化場所與提升空間品質成為修復前期快速粗放發展帶來的“城市病”的重要手段，也是邁入城市“新常態”發展階段的關鍵環節[19]。空間品質是以人為主體對象的，“對城市建成環境的感知、認知與體驗，市民共同參與活動”是人與人、人與城市空間產生交互體驗的主要方式，既是衡量空間品質的評價標準，也是營造場所精神的重要內容。因此，空間品質不僅包括了人們在日常生活中感受到的外在的建成環境與形態特征，還包括由人們各類行為活動相互交織的豐富生活場景。基于對上述國外城市設計文獻和近期國內街區更新實踐[20-22]的匯總分析，面向街區空間品質提升的更新設計內容可以歸納為功能使用、交通可達、場所環境與人群活動4個維度。①功能使用指在保持土地使用性質基本不變的前提下，高效復合利用存量空間，因地制宜植入活動，保持街區持續的生活吸引力。例如，上海提出構建“15分鐘社區生活圈”，從居住、就業、出行、服務、休閑等方面發掘社區生活的短板和需求，尋找閑置空間，確定項目清單，滿足社區服務的差異化、品質化與多元化需求[23]。②交通可達指梳理與改善街區交通微循環系統，整治背街小巷，合理分配街道路權，規范停車管理，鼓勵綠色低碳出行。例如，上海、北京、南京、廣州、昆明和株洲等城市先后編制街道設計導則，關注慢行優先與場所營造導向下的街道空間設計。③場所環境指通過對街區邊角、碎片空間或衰敗場地的環境整治與戶外活動空間的改善使用，提升市民身邊的生活環境品質，注重生態修復、文化傳承、空間織補與產權維護，搭建市民共同參與平臺，激發社區互動交流和情感聯系。④人群活動指在有限的街區空間中實現靈活多樣又和諧共享的使用，促成包容的社會活動場景，這是一種與環境相互調適和聯動的過程，體現了空間場景的可參與性與自適應性。需要指出的是，并非每個街區都具有以上4個維度的空間品質問題，可能是這些問題的部分或組合，相互之間又存在著直接或間接的關聯性。

2.2 設計指標體系

研究發現，網絡新數據雖然具有覆蓋面廣、數據類型多的優勢，但在數據內容與精度上尚難完全滿足街區更新中涉及微觀空間形態和具體人群的分析；傳統調研數據大多采用問卷訪談和實地觀察等方式，能夠主動獲得街區空間形態特征與人群活動信息，不僅可以親身體驗與識別街區環境的現狀問題，還可以捕捉受訪人觀念、態度、行為及個人基本屬性等更為詳細的個體信息，有助于后續對數據信息的科學解讀與關鍵問題的精準把握[24]。因此，二者相互補充融合，交叉驗證，更符合中微觀尺度的街區更新項目的調研需求。

基于功能使用、交通可達、場所環境和人群活動4個維度，對相關的空間品質指標進行歸納整理[25-29]，嘗試提出面向8項更新提升目標的24項性能指標與關鍵評估指數，探討面向街區空間品質提升的綜合研究框架與設計指標體系，具體內容如圖1與表1所示。

2.2.1 功能使用：生活便利性和經濟適配性

評價功能使用的重點在于判斷街區能否為周邊居民及步行者提供便利且經濟的公共服務設施。生活便利性是指街區能夠提供豐富的公共服務設施，不僅在白天能夠滿足活動人群的多元化需求，在夜晚也能提供一定的功能設施支持；經濟適配性是指街區能夠為消費者和經營者提供滿意的消費服務及租賃價格，使社區能夠保持較強的經濟運營能力。街區業態種類越豐富、設施可達性越高、時間持續性越長、消費滿意度越高、經營狀況越好，則代表街區生活便利性與經濟適配性越好。

2.2.2 交通可達：出行綠色性和機動平衡性

評價交通可達的重點在于判斷街區能否吸引居民選擇綠色低碳出行，并協調好機動交通與其他交通方式的關系，促進街道與街區的融合發展。出行綠色性是指街區能夠提供安全連續的慢行網絡，方便到達各個日常出行目的地與公共交通站點；機動平衡性是指合理分配步行、騎行、公交車與機動車等不同出行方式的通行空間，差別化管理停車供給，提高停車設施運轉效率。街區街道網絡越便捷、公共交通站點越易達、道路路權分配越合理、機動交通越有序、停車供需適配性越好，則代表街區出行綠色性與機動平衡性越好。

2.2.3 場所環境：環境舒適性和形態和諧性

評價場所環境的重點在于判斷街區能否提供人性化的社交場所與豐富愉悅的視覺體驗。環境舒適性是指街區能夠提供開放共享的活動場所、舒適宜人的微氣候環境與健康活力的街道空間；形態和諧性是指街區能夠提供小尺度的開發單元、豐富有序的建筑形態和新舊融合的場所文化氛圍。街區尺度越親切、公共空間越開放、水綠環境越可達、微氣候條件越舒適、街道設施越便利、臨街店面越豐富有趣、場所文脈越容易識別，則代表街區環境舒適性與形態和諧性越好。

2.2.4 人群活動：人群包容性和活動多樣性

評價人群活動的重點在于判斷街區能否包容不同社會人群的活動需求，是否滿足各類活動的空間需求。人群包容性是指街區能夠考慮不同社會人群的活動需求，通過綜合性設計，提供不同性別、年齡與能力狀況的人共同使用，體現街區環境的公平與公正；活動多樣性是指街區能夠容納不同人群、不同時段與不同類型的社會活動，體現街區環境對多樣化活動的鼓勵、支持和引導程度。街區社會活動人群越多元、活動時間段越均衡、活動持續時間越長、活動數量越多且種類越豐富，意味著街區人群包容性與活動多樣性越好。

3 設計方案應用

“上海城市設計挑戰賽”始于2016年，由主辦方提供基礎數據資料與分析工具，以綜合利用網絡新數據支撐城市設計為導向，已吸引了國內外30多個城市的千余個設計團隊參與。以筆者團隊參加的黃浦區西凌家宅路街道公共空間品質提升設計（2019年二等獎方案）、徐匯區文定坊商業街坊公共空間品質提升設計（2019年二等獎方案）和陸家嘴金融貿易區中心區局部區域城市更新設計（2020年入圍獎方案）為例（見圖2），簡要介紹多源數據驅動設計應用于街區空間品質提升中的工作流程與技術方法。

需要說明的是，3個案例均圍繞街區空間品質提升這一共同目標，這也是展開設計應用試驗的基礎。同時，3個案例在尺度層級（街道、單街坊和多街區）、功能組成（生活居住、商業購物與商務辦公）及其環境特征等方面都具有較好的代表性與互補性，有利于超越各自的項目背景來分析數據驅動設計的應用效果，為不同的街區環境探索可行的城市設計方案。總體技術路徑包括“體檢診斷”和“治療方案”兩個階段（見圖3）。其中，體檢診斷階段重在研判街區建成環境問題，具體流程為從功能使用、交通可達、場所環境和人群活動等維度，確定相應的要素性能指標，選取關鍵基礎數據，通過多維度的空間信息疊合分析與街區現場環境核驗，診斷場地典型癥狀；治療方案階段重在提出創新性的綜合設計方案，具體流程為基于場地典型癥狀確立設計目標愿景，制定可行的問題解決策略框架，提出具有“針灸”效應的更新方案，并對更新前后的關鍵指標進行評估，量化驗核街區空間品質提升的設計成果。值得注意的是，城市設計研究往往是在現實問題與目標愿景、綜合方案與效應評價的互動框架下交替往復進行，這里提出的技術路徑主要是展示城市設計作為一種分析性、創造性和提供綜合性解決方案的過程。

3.1 社區街道案例

西凌家宅路是黃浦區的社區級商業街道，總長約320 m，路寬15 m，道路兩側為多個居住小區，沿街分布有上百家店鋪，競賽主題是“幸福的社區街道”。

3.1.1 體檢診斷

①在功能使用層面，發現該街道的美食餐飲和零售購物等商業設施豐富，物品價廉物美受消費者喜歡，但社區服務、休閑健身、影視娛樂與綠化游憩設施較為匱乏；沿街商店晚間經營時間短，夜生活蕭條冷清。②在交通可達層面，發現街道外來穿過性車流極少，實測的步行與非機動車流量遠大于機動車流量，但相應的路權分配比值與此相反。③在場所環境層面，發現老小區居住人口密度高；街道休閑駐留設施缺乏。④在人群活動層面，發現小區住戶以1室和2室的小戶型單元、中低收入家庭居多（80%以上），因戶內空間局促，日常生活空間外溢；這里的居民、從業者與外來訪客的日常出行范圍小，主要集中在3 km以內，適宜步行或騎行出行；街道的總步行活動分布不均勻（見圖4）。

3.1.2 治療方案

基于以上診斷分析，可以發現西凌家宅路周邊住區人口密度高、小戶型家庭多、戶內空間資源有限，街道在高密度、不富裕的舊小區中具有重要的生活基礎設施價值。因此，加強街道作為社區公共起居室的職能，提升空間環境品質，增加社區服務設施與休憩交流場所成為街道更新設計的重要任務。治療方案如下：

①利用街道閑置場地與消極綠地，增加公共活動節點，配置社區活動室、口袋公園與露天影院及休閑健身設施等。同時，延長商家夜晚經營時間，開辟街道假日市集，增加餐飲外擺空間，為附近工薪階層提供有溫度的民生服務，發揮街道作為高密度住區的生活基礎設施作用。更新后的街道社區活動空間面積由原來的414 m2增加至 923 m2。②通過車道“瘦身”將單向的7 m寬雙車道改為5 m的機非混行車道與北側2 m的多功能設施帶（自行車停車、卸貨車停靠、布置休息座椅與綠植設施等），并通過交通安寧設計營造慢行駐留場所。更新后的街道步行通行區面積由原來的2 092 m2增加至2 568 m2。③通過智能化街道設施建設，增加可移動易組裝的戶外休息座椅、綠化小品與商業外擺區。戶外桌椅由原來的20個增加至133個，綠化空間面積由原來的534 m2增加至1 414 m2。

3.2 商業街坊案例

文定坊是徐匯區中高端家居建材零售業和家具展示集聚的大型商業街塊，占地面積約11.2 hm2，競賽主題是“高品質的商業街區”。

3.2.1 體檢診斷

①在功能使用層面，發現文定坊主要由大型家居市場、綜合購物商場與商務辦公樓構成，業態相對單一，主導產業鏈不健全，公共服務設施缺乏，人均消費偏高。②在交通可達層面，發現街區空間封閉孤立，與外部的連接性差，內部環境以機動車為主導，各建設地塊的道路交通與停車管理各自為政，步行空間不連續，且被大量停車侵占。③在場所環境層面，發現地塊建設模式雷同，底層界面通透性差，而公共空間則是各建筑排布以后的邊角零碎空間，呈碎片化分布。④在人群活動層面，發現人群熱力主要集中在地鐵站與徐家匯中心附近，而文定坊恰是二者之間的斷裂點；周末街區的總步行活動量較平時工作日少，商業設施與公共空間缺乏吸引力（見圖5）。

3.2.2 治療方案

基于以上診斷分析，可以發現文定坊商業街坊環境消極內向，存在地塊建設各自為政、車行交通主導與公共空間碎片化等問題。設計以疏通街坊脈絡、建設活力磁核和提升宜步行環境為目標，將封閉分散的家居市場轉變為開放共享的時尚創意街坊。治療方案如下：①在傳統家居市場的基礎上，增加室內設計、智能家居、藝術畫廊與設計工坊及時尚餐飲等相關產業，促進消費業態系列化和多元化，提升購物場景的體驗感。②梳理街坊車行交通微循環系統，通過盡端路、小穿越或單向車道等方式減少穿過性車流；將原本割裂的步行路徑連通成網絡，并加強與地鐵站區的便捷聯系；搭建智慧停車平臺并及時發布供需信息，引導機動車地下停車。更新后的街區地面停車空間由8 610 m2減少至690 m2，而專屬步行區域面積則由17 700 m2增加至24 900 m2。③消除不同商業地塊之間的隔離圍欄或綠化屏障，植入觀演舞臺、商品展示和社交場所等活力磁核，促進社區交流互動；通過十字街步行環境改造，增強街坊內外的步行連接。最后，運用空間句法工具對公共步行網絡進行更新前后的連接度校核分析，發現整個街區及其中心區的相關指標都有較大的提升，驗證了方案的合理性。

3.3 商務街區案例

商務街區案例是位于陸家嘴金融貿易區中心區（小陸家嘴）內的7個街塊，從北側圍抱整個陸家嘴中心綠地，占地面積約44.9 hm2，競賽主題是“更具國際競爭力的商務街區”。

3.3.1 體檢診斷

①在功能使用層面，發現商務街區主要由金融、航運貿易與信息技術等國際公司或頭部企業組成，白領上班族消費能力強，但缺乏相適配的商服設施，夜經濟活力不強。②在交通可達層面，發現街區可達指數不高，慢行系統不連續；上下班交通潮汐現象顯著；地下車庫空置率高，地面停車擠占公共空間，干擾步行通行。③在場所環境層面，發現街區空間尺度大，但人行道狹窄，界面單調無趣，步行體驗差；綠地消極封閉，缺乏開放共享。④在人群活動層面，發現該地區主要是高收入的中青年群體，對休閑健身、娛樂美食的興趣高；人群熱力集中在陸家嘴地鐵站與濱江地區，其中地鐵站的周末訪客流量遠高于工作日通勤流量，而商務街區的周末總步行活動量則遠低于工作日（見圖6）。

3.3.2 治療方案

基于以上診斷分析，可以發現小陸家嘴金融商務街區存在功能業態與活動人群單一、水綠環境資源孤立、慢行體系欠缺和空間尺度偏大等問題。設計強調多人群共享和全時段活力的理念，采用植入活力業態、眾享中央綠地、營造立體慢行街區與建設不夜街市等策略，打造高品質的國際商務街區。治療方案如下：

①植入新經濟產業與公共服務配套設施，突出文創和美食兩大主題，促進商務區功能混合開發；發展夜間經濟，增加影音娛樂、美容康體、風味集市、餐廳酒吧與文化觀演等文娛體驗項目，營造全時段活力氛圍。②連通街區步行路網，加強活力主街建設，串聯各個街坊與節點廣場，并通過林蔭道建設，促進陸家嘴中心綠地資源對街區的輻射和滲透；沿中心綠地外圍打造立體觀光健身慢道，將地鐵站與商務辦公樓、濱江地區連為一體，鼓勵綠色低碳出行；利用地下停車空間的潛力，共享停車供需信息，引導機動車地下停車。更新后的地面停車空間由原來的23 782 m2減少至3 423 m2，而步行區域面積由62 500 m2增加至102 000 m2。③在大尺度的街區開放空間中布設可移動、多功能的臨時建筑裝置，打造更加緊湊與人性化的街區空間；同時鼓勵駐地企業將前沿技術與產品用戶友好地植入公共空間，增強夜間照明對公共活動環境的支持，提升公共空間的互動性、創新性與體驗性。

4 結論與討論

在城鎮化階段轉型背景下，城市發展從增量擴張轉向存量更新，提升城市街區空間品質正成為新時期城市設計的工作重點。本文立足于城市設計學科整體觀與新數據技術集成性的有效融合，從功能使用、交通可達、場所環境與人群活動等方面，利用多源數據的組合優勢，建構多維度、多要素的綜合品質研究框架、設計指標體系與關鍵測度指數以及相應的設計技術路徑，并通過西凌家宅路、文定坊商業街坊和小陸家嘴金融商務街區這3個代表不同尺度層級、功能組成與環境特征的街區更新示范案例，初步驗證了該技術方法的可應用性，可以為提升不同街區環境中的空間品質制定相應的更新設計方案。其中，西凌家宅路作為社區街道案例，關注的是從街道交通空間向煙火氣的生活場所回歸，加強社區生活基礎設施的建設；文定坊作為商業街坊案例，關注的是通過交通微循環系統的梳理和街坊公共空間的激活，對孤立發展的商業地塊進行空間縫合與功能煥新；小陸家嘴作為金融商務街區案例，關注的是整合地區環境資源，增加商務街區功能復合性，激發區域全時段活力。

隨著新數據技術的不斷發展，對于多源數據驅動街區品質提升的設計方法與理論體系還有待完善、充實和進一步的探索。這需要從街區更新的實踐需求與城市設計的專業內核出發，強調街區建成環境與社會生活研究相結合、現實問題需求與目標價值理念相結合、數據信息技術與品質提升設計相結合，探尋人本理念下的數據驅動城市設計的新范式。同時，也應該充分認識到街區的更新內容與社會過程錯綜復雜，需要在“社會—空間”維度的基礎上增強對“技術—社會”維度的思考[30]。通過多源數據信息技術的開發與共享，可以將街區更新問題的復雜性與難點更充分地展現在公眾面前，使他們更加容易理解與認知，從而為多主體共同決策和協同營造提供理性互動的平臺，共同探索以決策共謀、環境共建、建設共管、效果共評與成果共享為特點的社區治理新模式。

參考文獻 References

[1]唐燕. 精細化治理時代的城市設計運作——基于二元思辨[J]. 城市規劃，2020，44（2）：20-26.

TANG Yan. Urban design transformation in the era of refined governance： a binary thinking[J]. City Planning Review， 2020， 44（2）： 20-26.

[2]翟宇佳，徐磊青. 城市設計品質量化模型綜述[J]. 時代建筑，2016（2）：133-139.

ZHAI Yujia， XU Leiqing. Review of measurement tools of urban design quality[J]. Time Architecture， 2016（2）： 133-139.

[3]葉宇，莊宇. 城市形態學中量化分析方法的涌現[J]. 城市設計，2016（4）：56-65.

YE Yu， ZHUANG Yu. The raising of quantitative morphological tools in urban morphology[J]. Urban Design， 2016（4）： 56-65.

[4]司睿，林姚宇，肖作鵬，等. 基于街景數據的建成環境與街道活力時空分析——以深圳福田區為例[J]. 地理科學，2021，41（9）：1536-1545.

SI Rui， LIN Yaoyu， XIAO Zuopeng， et al. Spatio-temporal analysis of built environment and street vitality relationship based on street-level imagery： a case study of Futian District， Shenzhen[J]. Scientia Geographica Sinica， 2021， 41（9）： 1536-1545.

[5]高巍，賈夢涵，趙玫，等. 街道空間研究進展與量化測度方法綜述[J]. 城市規劃，2022，46（3）：106-114.

GAO Wei， JIA Menghan， ZHAO Mei， et al. Review of progress and quantitative measurement methods of research on street space[J]. City Planning Review， 2022， 46（3）： 106-114.

[6]楊俊宴，吳浩，鄭屹. 基于多源大數據的城市街道可步行性空間特征及優化策略研究——以南京市中心城區為例[J]. 國際城市規劃，2019，34（5）：33-42.

YANG Junyan， WU Hao， ZHENG Yi. Research on characteristics and interactive mechanism of street walkability through multi-source big data： Nanjing central district as a case study[J]. Urban Planning International， 2019， 34（5）： 33-42.

[7]盛強，方可. 基于多源數據空間句法分析的數字化城市設計——以武漢三陽路城市更新項目為例[J]. 國際城市規劃，2018，33（1）：52-59.

SHENG Qiang， FANG Ke. Digital urban design using space syntax analysis based on multi-source data： an urban renewal project in Wuhan Sanyanglu Area[J]. Urban Planning International， 2018， 33（1）： 52-59.

[8]楊天人，金鷹，方舟. 多源數據背景下的城市規劃與設計決策——城市系統模型與人工智能技術應用[J]. 國際城市規劃，2021，36（2）：1-6.

YANG Tianren， JIN Ying， FANG Zhou. Decision-making for urban planning and design with multi-source data： applications with urban systems models and artificial intelligence[J]. Urban Planning International， 2021， 36（2）： 1-6.

[9]楊俊宴，朱驍. 人工智能城市設計在街區尺度的逐級交互式設計模式探索[J]. 國際城市規劃，2021，36（2）：7-15.

YANG Junyan， ZHU Xiao. Exploration of the step-by-step interactive design mode of artificial intelligence urban design at the block scale[J]. Urban Planning International， 2021， 36（2）： 7-15.

[10]陳志敏，強丹，葉宇. 高密度建成環境下的三維步行網絡優化——基于sDNA的精準城市設計嘗試[J]. 新建筑，2022（3）：133-139.

CHEN Zhimin， QIANG Dan， YE Yu. The optimization of three-dimensional pedestrian network in high-density built environment： an exploration of precise urban design based on sDNA[J]. New Architecture， 2022（3）： 133-139.

[11]龍瀛，曹哲靜. 基于傳感設備和在線平臺的自反饋式城市設計方法及其實踐[J]. 國際城市規劃，2018，33（1）：34-42.

LONG Ying， CAO Zhejing. Methodology and application of the self-feedback urban design based on urban sensors and online platform[J]. Urban Planning International， 2018， 33（1）： 34-42.

[12]張曉春，邵源，安健，等. 數據驅動的活動規劃技術體系構建與實踐探索——以深圳市福田中心區街道品質提升為例[J]. 城市規劃學刊，2021（5）：49-57.

ZHANG Xiaochun， SHAO Yuan， AN Jian， et al. Building and application of the technical system for data-driven activity planning： the case of street quality improvement in Futian CBD of Shenzhen[J]. Urban Planning Forum， 2021（5）： 49-57.

[13]李煜，陳紫薇，徐躍家，等. 計算、生成、虛擬：基于多元數字工具的城市設計技術體系探索[J]. 北京建筑大學學報，2023，39（4）：65-76.

LI Yu， CHEN Ziwei， XU Yuejia， et al. Computation， generation and virtuality： an exploration of urban design technology system based on diversified digital tools[J]. Journal of Beijing University of Civil Engineering and Architecture， 2023， 39（4）： 65-76.

[14]陽建強. 城市設計與城市空間品質提升[J]. 南方建筑，2015（5）：10-13.

YANG Jianqiang. Urban design and space quality improvement[J]. South Architecture， 2015（5）： 10-13.

[15]GEHL J， SVARRE B. How to study public life： methods in urban design[M]. Washington D C： Island Press， 2013.

[16]JACOBS A B. Great streets[M]. Cambridge： MIT Press， 1993.

[17]彼得·博塞爾曼. 城鎮轉型——解析城市設計與形態演替[M]. 閆晉波，李鴻，李鳳禹，等譯. 北京：中國建筑工業出版社，2017.

BOSSELMANN P. Urban transformation： understanding city form and design[M]. YAN Jinbo， LI Hong， LI Fengyu， et al， translate. Beijing： China Architecture & Building Press， 2017.

[18]張劍濤. 簡析當代西方城市設計理論[J]. 城市規劃學刊，2005（2）：6-12.

ZHANG Jiantao. An epistemological analysis of contemporary western urban design theories[J]. Urban Planning Forum， 2005（2）： 6-12.

[19]陽建強，朱雨溪，張倩. 面向空間品質提升的城市更新[J]. 時代建筑，2021（4）：12-15.

YANG Jianqiang， ZHU Yuxi， ZHANG Qian. Urban regeneration toward the improvement of spatial quality[J]. Time Architecture， 2021（4）： 12-15.

[20]陳敏. 城市空間微更新之上海實踐[J]. 建筑學報，2020（10）：29-33.

CHEN Min. Practicing micro urban regeneration in Shanghai[J]. Architectural Journal， 2020（10）：29-33.

[21]唐燕，楊東，祝賀. 城市更新制度建設：廣州、深圳、上海的比較[M]. 北京：清華大學出版社，2020.

TANG Yan， YANG Dong， ZHU He. The inno-vation of urban regeneration institutions in China： experience from Guangzhou， Shenzhen and Shanghai[M]. Beijing： Tsinghua University Press， 2020.

[22]莫霞. 城市設計與更新實踐：探索上海全球城市發展之路[M]. 上海：上海科學技術出版社，2020.

MO Xia. Urban design and renewal practice： approaches of Shanghai development towards an excellent global city[M]. Shanghai： Shanghai Science and Technology Press， 2020.

[23]程蓉. 以提品質促實施為導向的上海15分鐘社區生活圈的規劃和實踐[J]. 上海城市規劃，2018（2）：84-88.

CHENG Rong. Planning and practice of a 15-minute community living circle in Shanghai guided by promoting implementation[J]. Shanghai Urban Planning Review， 2018（2）： 84-88.

[24]秦蕭，甄峰，魏宗財. 未來城市研究范式探討——數據驅動亦或人本驅動[J]. 地理科學，2019，39（1）：31-40.

QIN Xiao， ZHEN Feng， WEI Zongcai. The discussion of urban research in the future： data driven or human-oriented driven[J]. Scientia Geographica Sinica， 2019， 39（1）： 31-40.

[25]茅明睿，儲妍，張鵬英，等. 人跡地圖：數據增強設計的支持平臺[J]. 上海城市規劃，2016（3）：22-29.

MAO Mingrui， CHU Yan， ZHANG Pengying， et al. Human activity map： the platform for data augmented design[J]. Shanghai Urban Planning Review， 2016（3）： 22-29.

[26]賀慧，方宇星，張彤，等. 街道空間品質研究的當下及未來——基于近10年國內外可視化文獻的計量分析[J]. 上海城市規劃，2022（6）：73-81.

HE Hui， FANG Yuxing， ZHANG Tong， et al. The present and future of street space quality research： quantitative analysis based on the visualization literature at home and abroad in the past ten years[J] . Shanghai Urban Planning Review， 2022（6）： 73-81.

[27]懷松垚，陳箏，劉頌. 基于新數據、新技術的城市公共空間品質研究[J]. 城市建筑，2018（6）：12-20.

HUAI Songyao， CHEN Zheng， LIU Song. The quality of urban public space based on new data and new technologies[J]. Urbanism and Architecture， 2018（6）： 12-20.

[28]曹哲靜，龍瀛. 數據自適應城市設計的方法與實踐——以上海衡復歷史街區慢行系統設計為例[J]. 城市規劃學刊，2017（4）：47-55.

CAO Zhejing， LONG Ying. Methodology andpractice of data adaptive urban design： case study of slow traffic system design in Shanghai Hengfu Historical District[J]. Urban Planning Forum， 2017（4）： 47-55.

[29]施澄，袁琦，潘海嘯，等. 街道空間步行適宜性測度與設計導控——以上海靜安寺片區為例[J]. 上海城市規劃，2020（5）：71-79.

SHI Cheng， YUAN Qi， PAN Haixiao， et al. Measuring walkability of street space and its design control in the context of new analytical techniques： a case study of Shanghai Jing'an Temple area[J]. Shanghai Urban Planning Review， 2020（5）： 71-79.

[30]白雪燕，童明. 城市微更新——從網絡到節點，從節點到網絡[J]. 建筑學報，2020（10）：8-14.

BAI Xueyan， TONG Ming. Micro urban regeneration from the networks to nodes and vice versa[J]. Architectural Journal， 2020（10）： 8-14.

基金項目：國家自然科學基金資助項目“認知友好社區環境的步行主動干預要素及影響機理研究——以上海為例”（編號52178023）；“升級公共交通導向發展模式（TOD2）——應對氣候中和的公共空間與交通樞紐設計方法與技術”（編號72361137008）資助。