| 研究生: |
孫瑜 Sun, Yu |
|---|---|
| 論文名稱: |
城市數據基於傳統分析手法的歷史街區重構—以寧波老城為例 Urban Data Reconstruction of Historical Districts Based on Traditional Analysis Methods:A Case Study of Ningbo Old City |
| 指導教授: |
吳光庭
Wu, Kuang-Tyng 宋立文 Sung, Li-Wen 林佑達 Lin, Yu-Ta |
| 學位類別: |
碩士 Master |
| 系所名稱: |
規劃與設計學院 - 建築學系 Department of Architecture |
| 論文出版年: | 2022 |
| 畢業學年度: | 110 |
| 語文別: | 中文 |
| 論文頁數: | 78 |
| 中文關鍵詞: | 歷史街區 、歷史環境特質 、空間句法 、城市數據 、空間重構 |
| 外文關鍵詞: | historic district, historic environment characteristics, space syntax, urban data, spatial restructuring |
| 相關次數: | 點閱:133 下載:1 |
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當今時代,歷史街區淪為利益與高速時代產物的現象屢見不鮮,在追求高速發展的同時忽略其本身所具有的文化價值。而歷史街區除其所富含的文化價值之外,也是人類的精神寄託,時間越長,人與土地之間的情感聯結就越難切斷。保留當地文化與情感是十分必要的,發展與保存之間是否存在平衡點呢?
而對於現有的關於歷史街區的研究,多數停留在對歷史環境的探討以及變遷的過程,缺少了當下發展的環境的衝突與理解,在定量以及技術發展方面有明顯的不足。空間句法的理論自20世紀70年代比尔希列尔教授及其團隊提出後,被廣泛的運用在研究城市空間形態以及舊城改造的領域,一定程度上解決了建築與城市空間之中形式與功能的關聯問題。
但同時空間句法作為一種偏形態學的量化分析手段,在輔助分析上有著一定程度的分析誤差,對其的檢驗與校核也沒有統一的規範。並且在時代的運用上它偏向於對傳統經驗的量化。
而我們正處於大數據的時代,許多數據都存在於我們周圍,數據是最直觀的當今生活狀態的產物,能幫助我們理解當下環境的狀態以及問題。同時多元的城市數據的呈現也為空間句法的校核提供了新的方式方法。通過與過去歷史研究結構的衝突,以多種類型數據的採集分析,減小空間句法在分析上誤差,提升問題的解決能力以及科學研究的能力。也能夠更有依據地、更理性地為歷史街區的重新定位提供相應的前瞻性的策略。
本文通過對寧波老城的分析,對其城市空間結構以及空間品質進行量化的分析。由歷史環境特質結合空間句法所遺留的問題衍生出相應的數據研究指標,進而通過城市數據的搜集分析,結合空間句法產生的空間關係,針對歷史街區的環境品質提升,提出空間重構與建築設計的指導性策略以及建設性建議。
In this day and age, it is not uncommon for historic districts to degenerate into products of the age of profit and high speed, neglecting their cultural values while pursuing high-speed development. Most of the existing studies on the historic district focus on exploring the historical environment characteristics and the process of change but lack the conflict and understanding of the current development environment and have apparent shortcomings in quantitative and technical development. The addition of space syntax to a certain extent solves the problem of the relationship between form and function in architecture and urban space. But at the same time, as a quantitative analysis method of partial morphology, space syntax has some errors in auxiliary analysis.
And we are in the era of big data. Urban data can better help us understand the state of the current environment and problems. It also provides a new approach for the calibration of space syntactic models. Through the conflict with the historical research structure, we can collect and analyze various types of data to reduce the analytical error of space syntax and improve the ability of problem-solving and scientific research. It is also possible to provide corresponding forward-looking strategies for the spatial restructuring of historic districts more informed and rational.
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