城市新生交通网络优化设计研究 ——以深圳海洋新城规划项目为例

宋靖华，周丽

SONG Jing-hua, ZHOU Li

（武汉大学）

1 引言

计算机已成为生成式设计的虚拟环境，计算机脚本的不断发展，有助于复杂形式的参数化的模拟。该方法被不少研究者用于城市设计。在计算机的计算能力及城市大数据资源越加成熟的背景之下，参数化模拟技术与城市设计开始深度融合。

Frei Otto 在自然结构找形实验领域有大量开创性成果。以Frei Otto 自然结构找形理论为基础，结合参数化工具，对复杂城市网络的生成进行数字模拟，并以深圳海洋新城的规划设计为例，思考自然结构找形理论与参数化模拟设计策略在处理复杂城市规划中的潜力。

2 城市自组织模拟实验的理论基础

2.1 Frei Otto 的找形实验理论与实验模型

《占据与连接：对人居场所领域和范围的思考》一书中提出城市作为一个自组织系统，是通过“占据与连接”两个自发的过程发展起来的。书中提出了三种基础网络模型：直接路径网络、最短路径网络、最优绕行网络。

1)直接路径网络

如图1a 被认为是路径网络系统优化理论的基础形式。由空间中原点两两相连而成，是一种简单的网络。这样的连接导致了大量冗余路径，空间也被切割成了无数的细碎空间，不利于城市规划的空间分配。

2)最短路径网络

如图1b，在一定范围内联通各个空间原点生成的最短路径网络，是唯一解，另外，最小路径网络中的任意两点相互联通的路径有且只有一条，通过这种方式我们得到了一条最短最经济的城市道路轴结构，但是这样的树形结构并不能生成城市网络。

图1

3）最优绕行网络

来源于“Wool-thread model”。该实验中，路径被抽象为一根根的羊毛线，湿润的羊毛线由于水的张力作用而彼此间相互吸附，促使了大量路径群组收敛成了单一路径，相比前两种较为极端的结果，它综合了两者的优势，归并了冗余路径，迂回道路形成网络。以上三种不同的路径网络系统，具有不同的潜力，同时考虑城市网络的维护成本及承担促进社会互动的作用，最优绕行网络被认为是能够在这些因素之间提供最佳平衡的系统。

2.2 城市网络系统的复杂性与自组织性

城市的发展过程非常复杂，难以用切片的方式进行单独观察和分解研究，但有其隐性的秩序和特有的规律。城市的发展与有机体有着许多相似点，是典型的复杂系统，这种复杂的发展方式也被称做自组织，是一个结构系统自发生成、维持、优化的过程，没有额外组织干扰，在内部机制的驱动下，由无序至有序，由简单至复杂，由低级至高级不断优化发展的一个过程。

2.3 最优绕行网络用于指导城市规划网络的潜力

最优绕行网络理论被广泛运用于城市规划的虚拟设计中，项目的尺度越大，复杂度越高，其优越性越是突出，该理论被多次运用于城市规划及理论中。帕特里克·舒马赫将其运用于“参数化城市主义”理论之中。扎哈·哈迪德利用玛雅毛发生成工具，模拟了最优绕行网络，并用于指导卡尔塔尔——彭迪克的总体规划。利用rhino 与grasshopper 结合的参数化工具，模拟最优绕行路径，并用于深圳海洋新城规划项目的设计参考依据。

3 参数化城市网路模型的建立

3.1 城市自组织发展的方式

Frei Otto 的找形研究往往都是由高度简化和抽象的模型为起点，落足于复杂形态及内在规律。这是通过生成过程来揭示混沌模式的复杂秩序的方法，简化模型使得研究者有一个便于思考的切入点。

城市道路网络自发扩张的过程被称作是城市发展的自组织性，Frei Otto 归纳城市的发展模式为“占有“和”联系“，这两个过程组织了所有自然和人性化的空间，它们受某种吸引/排斥或扩张/收缩的内在规律所支配，呈现出类似于物理过程的自我组织行为。

3.2 利用参数化工具对“占有“和”联系“过程进行模拟

选取Rhino结合Grasshopper、Kangaroo插件的参数化环境，对“占有“和”联系“的过程进行模拟。

首先，确定已经完成“占有”的固定锚点，不受Kangaroo 力的影响，通过Shatter 模块拾取锚点，锚点相互连接，得到一组初始状态下的直接路径网络。通过SpringsFromLine 模块，赋予已生成的直接路径网络吸引力或排斥力，作为距离的函数，创建弹簧-粒子系统，该系统用于控制曲线变形，使得路径在相互吸附或排斥时能够保证较为连续的形态。通过PowerLow 接口，将幂律力分量负值运用于该系统，对路径之间附加基于聚集因素的吸引力。将固定不动的锚点连接到主引擎块Kangaroo Physics Engine 的Force Objects 接口，将系统中所有参数接于主引擎块Force Objects 接口。锚点作为网络路径的顶点或高阶非均匀有理样条曲线的控制点，生成更“有机”的曲线网络形状，最后通过遗传算法对该模型的进行迭代优化，最终实验结果将作为最优绕行网络的简化模型。利用该模型来确定街道轴线，可以有效减少直接路径系统的冗余程度及连接密度。

图2 最优绕行路径网络模型核心框架

4 最优绕行网络运用实际项目

4.1 简化实验模型

以深圳海洋新城新生城市规划项目为例，展开最优绕行网络模型的应用，项目地处珠江口岸，作为新城开发，如何更好的与老城连接，盘活整个半岛区成了该项目要解决的核心问题。老城与新城边界处有明显的道路交叉口，为最优绕行网络模型的锚点提供了有利依据。

首先对实验对象进行了简化：

①假设场地是平坦的；②假设场地边缘现有的道路交叉口为固定不动的锚点；③假设场地中没有任何的道路；④假设仅通过拟建地块的位置和体积特征来表示土地的性质及利用问题，地块的细分及地块内部的局部通道不进行探究；

4.2 生成逻辑建构

①分析场地现状，为实验锚点进行精准定位，避开某些重点区域，维护环境和遗产；②运用最优绕行网络模型确定街道轴线；③通过对轴线的连续性的评估，以及轴线的收敛程度，确定街道网络的等级，进而分配街道；④定义公共空间，如城市公园、广场、居住区等；⑤对模拟生成的网络进行评估，结合基地条件布置城市轮廓；

4.3 街道轴线生成过程

根据生成逻辑，研究展开了实验的初始设定工作。分析东面人流的主要来向，依次在老城与新城的主干道交接口设置了7 个路径起点，同时在沿海一侧的道路交叉口上设置了7 个路径起点，将作为网络模型锚点，接入最优绕行路径网络模型中，如图3a 为路径网络优化过程。

图3

图4 网络节点度统计表

5 最优绕行路径的复杂特征分析

5.1 网络特征分析

将优化结果进行简化，简化原则是去掉聚集度小的冗余线条，保留聚集度大的主要线条束，得出如图3b 所示的简化模型。

在复杂网络科学中，将网络定义为由边连接在一起的节点组成的集合,进出一个节点的边的数量称为这个节点的度。观察图4 网络节点度统计表，可以看出网络中有少数高连接度的节点，同时存在大量的低连接的节点，网络具备中心节点结构，复杂网络科学称具有该特点的集合为集群。

由于连接度低的点在网络中占有极大的比例，假如随机删除网络中的某些节点，删除低连接度点的可能性远高于删除中心节点的概率，不会改变网络的基本特性，仍然会存在多样不均匀的度分布、很短的平均路径和集群性。因此，复杂网络应对外界环境的改变，具有一定的稳定性。我们也以此特征来验证通过最优绕行网络模型具备一定的稳定性。

5.2 最优绕行路径实验总结

如图5，是在最优绕行网络指导下生成的海洋新城的规划总图，过程中所用到的城市数据是有限的，因此生成的城市街道网络不一定是合理的，但这其中，更值得关注的是研究背后的理论思想，自然现象与参数化模拟的关系，参数化与城市设计的关系，简化模型与复杂现实之间的联系。

6 结语

图5 海洋新城规划总平面图

通过对城市内在规律性及最优绕行网络理论的深入分析和参数化拓展，建构了基于最优绕行网络的城市新生网络模型，旨在通过自组织方式而不是上位规划的方式来实现集约高效的城市交通网络设计。迄今为止对自组织城市结构的研究表明，这些受自然界启发的参数模型对初始条件极其敏感，加上它的交互性，研究者认为，参数化模拟在缝合再生城市或者新生城市的项目中是很有帮助的。

模拟所要的不是最终的图案，而是优化的过程，城市项目应该从形式的独创性走向过程的独创性，尊重城市的多样性与复杂性，用解决的态度，发展的模式去面对城市问题。