Алгоритмический анализ городской среды г. Заполярный

АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ г. Заполярный, Мурманская область Стратегия градостроительного развития

по заказу UrbanPRO | MLA+ СПб

Санкт-Петербург | ноябрь 2020

АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ г. Заполярный, Мурманская область Стратегия градостроительного развития

по заказу UrbanPRO | MLA+ СПб

Санкт-Петербург | ноябрь 2020

Алгоритмический анализ городской среды Это

такой анализ, в котором используются действительные данные существующего, проектного или комбинируемого городского ландшафта - высота и планировка застройки, населенность домов и кварталов, топография существующей уличной сети, расположение общественных и социальных функций и сервисов. Эти данные служат материалом для анализа с применением серии различных алгоритмов для выяснения неочевидных и скрытых свойств проектируемого или существующего городского ландшафта - свойств топологии уличной сети, микроклимата городского ландшафта, симуляции рационального поведения пешеходов и приверженцев городской микромобильности. Такой анализ существенно отличается как от традиционного градостроительного анализа, который также имеет дело с фиксированными материалами (зарегистрированными показателями, правовыми установлениями и т.П.), Но в его методах гораздо меньше вычислительных процедур и инструментов (линейные последовательные вычисления, минимум итераций, алгоритм на стороне исследователя), так и от анализа больших данных, где вычислительные инструменты применяются для анализа разового среза действительных данных, не дающих глубины анализируемых данных, либо для анализа их массива за определенный временной период, то есть для менее фиксированных, подвижных, сменяемых индикаторов состояния городского ландшафта. Алгоритмы в предлагаемом анализе не являются инструментами прямого назначения и требуют скрупулезной настройки под каждый исследуемый ландшафт и исследовательскую задачу. Понятие “алгоритмический” в рамках такого анализа говорит, что алгоритм как последовательность вычислительных операций не на стороне аналитика и скрыт в сам инструмент. На стороне аналитика - конструкция метода как последовательности таких вычислительных инструментов и интерпретация результатов (рендеров) вычислений. Результаты алгоритмического анализа, как сказано выше, выявляют скрытые неочевидные свойства городского ландшафта, и не всегда являются прямым указанием проектировщику, какое решение следует применить в тех или иных местах городского ландшафта. зато они суще4

ственно сужают области пристального внимания исследователя и проектировщика, указывают трассировку барьеров смены средовых характеристик, помогают определиться с той или иной стратегией исследования или проектирования в геопривязанных локациях. Настоящее исследование не претендует на полноту охвата комплексного анализа городской среды и приводится здесь в целях демонстрации возможностей подхода. В настоящем исследовании применены следующие компоненты анализа: / микроклиматический анализ / анализ топологии уличной сети / анализ оптимальных пешеходных связей / анализ интересных мест / анализ видовых раскрытий Каждый из факторов можно усилить и детализовать с привлечением дополнительных алгоритмов и объемов данных в рамках более обстоятельного исследования.

/

/

/

/

ких-то конкретных целях реорганизации и стратегического планирования (определяется целями проекта в каждом конкретном случае) сведения к пространственному позиционированию функций и объектов размещения, как, например, оценка популярности мест в анализе рационального пешеходного поведения сведения к реорганизации городской среды (связность, отношения центр/ периферия, размещение функций и т.п.) как например микроклиматический анализ и анализ топологии планировочной сети сведения к конкретным аспектам дизайна открытых городских пространств, как например анализ видовых раскрытий выводы к стратегии дальнейших исследований городской среды - в диапазоне от оценки существующего на момент начала планирования положения до оценки качества проектных предложений

развитие алгоритмического анализа городской среды видится / в технических возможностях углублять и дополнять каждый из компонентов (например, в сегменте микроклиматического анализа калориметрический анализ лучше бы дополнить анализом ветрового ландшафта), / в аналитических возможностях интеграции выводов компонентов алгоритмического анализа между собой и с результатами анализа вне алгоритмического подхода (градостроительный анализ, анализ больших данных) Оба направления будут способствовать глубине и широте охвата анализа, соответственно, качеству анализа, то есть конкретике его выводов и рекомендаций для оценки существующего положения, проектирования и оценке проектных предложений. Другое направление развития алгоритмического подхода - структурирование прикладной сферы анализа. Одни и те же инструменты настраиваются под различные цели анализа, одни и те же результаты по-разному интерпретируются в прикладной сфере: / оценка существующего положения, и не сама по себе, а неизменно в ка-

Алгоритмический анализ городской среды г. Заполярный, Мурманская область Стратегия развития городской среды

Содержание Алгоритмический анализ городской среды

2

Калориметрический анализ территории

4

Анализ центральности/периферийности улиц

6

Анализ рационального пешеходного поведения

8

Анализ распределения геопривязанных фото соцсетей

10

Анализ видовых раскрытий территорий

12

Санкт-Петербург | Ноябрь 2020

5

Калориметрический анализ территории Показывает, сколько калорий солнечного излучения получает каждая единица территории в указанной географической точке за световой день на указанную дату, либо за указанный период с учетом высоты застройки. В понимании городской среды такой анализ характеризует микроклиматические особенности территории. Он показывает, где в городском ландшафте образуются тепловые острова (красные зоны), холодные не прогреваемые солнцем области (синие зоны), области с переходным микроклиматом: холодные в демисезон, но прогреваемые в теплый период (желтые зоны). В средовом дизайне эти сведения используются при функциональном зонировании, размещении оборудования и подборе породного состава зеленой программы. Так, в синих зонах не рекомендуется размещать площадки тихого отдыха и детские игровые площадки, площадки и сооружения хозяйственного назначения (их лучше размещать в красных и оранжевых зонах), и, напротив, в синих зонах рекомендуется размещать игровые спортивные зоны, оборудование для подвижного активного отдыха, автопарковки.

Калоримерическая карта расчетных дней инсоляции 22 августа

В синих и желтых зонах рекомендуется располагать тене- и влаголюбивые растения, в красных и желтых, соответственно, светостойкие растения. Помимо этого, в красных зонах нередко возникает вопрос о мерах по понижению эффекта т.н. “теплового острова”, дополнительному затенению и увлажнению открытых городских пространств. В настоящем анализе не учитывается рельеф территории, т.к. он довольно пологий и на результаты анализа в рамках предварительной оценки никакого ощутимого влияния не имеет. За единицу анализируемой территории была принята сетка 10х10 м, что, полагаем, достаточно для предварительной оценки территории.

Калоримерическая карта расчетных дней инсоляции 22 августа 6

Алгоритмический анализ городской среды г. Заполярный, Мурманская область Стратегия развития городской среды

В отношении анализируемого периода было принято два подхода: / холодные сутки полярного дня - рекомендуемые СанПиН 2.2.1/2.1.1.107601 «Гигиенические требования к инсоляции и солнцезащите помещений жилых и общественных зданий и территорий” расчетные даты весеннего и осеннего календарного периода для расчетов показателей инсоляции - 22 августа и 22 апреля / наиболее холодные триместры светового года - с 22 августа (конец полярного дня) по 30 ноября (начало полярной ночи) и с 13 января (конец полярной ночи) по 22 апреля (начало полярного дня) На приведенных картах отчетливо просматриваются “холодные” дворы и “холодные” сегменты улиц как в расчетные дни, так и на анализируемые периоды.

Калоримерическая карта холодных триместров светового года

Осенниий триместр с конца полярного дня до начала полярной ночи

maх

Калоримерическая карта холодных триместров светового года min Санкт-Петербург | Ноябрь 2020

Весенний триместр с конца полярной ночи до начала полярного дня 7

Анализ центральности/периферийности улиц Closeness centrality [CC] анализ распределения нагрузки узлов сети - показывает распределение нагрузки на улицах сообразно топологии уличной сети. Это значит, что нагрузка на узел также учитывает и протяженность улиц, количество выездов на улицы и т.п. В результате такого анализа визуализируется градиент центральности/периферийности улиц, зачастую он выявляет скрытые неочевидные центры. Ввиду того, что мы имеем дело с небольшим населенным местом, нас в этом анализе интересует, где (по каким улицам) проходит граница центральности/периферийности уличной сети. В понимании городской среды это означает возможность выбора стратегии развития - либо продолжать нагружать центр (дизайном, общественными функциями и сервисом, благоустройством), либо расширять зону воздействия его потенциала и смещать границу центр/периферия по определенным направлениям.

Центр/периферия уличной сети центр

периферия

8

Алгоритмический анализ городской среды г. Заполярный, Мурманская область Стратегия развития городской среды

Betweennes Centrality [BC] интерпретация теории графов - показывает, насколько каждый сегмент каждой улицы или проезда интегрирован в систему улиц и проездов. Иными словами это визуализация того, насколько каждый сегмент уличной сети связан со всеми другими сегментами всех других улиц наиболее короткими путями. В понимании городской среды это означает визуализацию того, насколько каждый сегмент каждой улицы значим для всего города в целом. Иными словами, он показывает, насколько чувствительно для всего города будет перекрытие того или иного сегмента улиц в случае, например, аварии, ремонта, временного перекрытия из-за массовых мероприятий и т.п.. Это значит, что в дизайне этих сегментов необходимо уделить внимание аспектам безопасности и протоколам на случай сбоев. В другом понимании, поскольку в корне анализа алгоритм, связывающий сегменты со всеми другими наиболее кратчайшими путями, он играет не последнюю роль в пространственном позиционировании некоторых объектов размещения. Анализ показывает, какие из сегментов в городе наиболее связаны с периферией, то есть в каких сегментах улиц города наиболее выгодно располагать срочные службы, которым нужен кратчайший и наиболее быстрый доступ ко всем локациям в городе, и публичные сервисы общегородского значения, в которых, напротив, нуждается периферия.

Значимость сегментов улиц в системе уличной сети max

min

Санкт-Петербург | Ноябрь 2020

9

Анализ рационального пешеходного поведения Интерпретация алгоритма [MA] мульти-агентных систем с настраиваемым поведением. Эта спекулятивная симуляция показывает, каким образом бы двигались пешеходы к своим целям, руководствуясь в выборе траектории своего следования наиболее рациональными мотивами к ближайшей цели самым коротким путем, огибая препятствия, т.е. с минимально возможными энергозатратами. Настраиваемое поведение - алгоритм [ph] феромоновых паттернов - необходимо для детальной оптимизации треков пешеходных путей. В первой фазе симуляции срабатывают настройки алгоритма [boids] - настраиваемого алгоритма роевого поведения. Это фаза “блуждания” (доминирование параметра separation - дистанцирование - алогоритма [boids]) в ходе которого агенты, испускаемые из точек эмиттеров (подъездов домов), находят ближайшие им прописанные в поведении цели. Мощность каждого эмиттера (количество агентов, испускаемых в единицу времени) прямо пропорциональна населенности подъездов. В этой фазе паттерн рендера выглядит как хаотичное блуждание.

Симуляция рациональных пешеходных путей от жилья к автостанции

В следующей фазе симуляции агенты находят свои цели, и треки начинают оптимизироваться и слипаться в устойчивые потоки вследствие работы алгоритма феромонов - следы треков успешных агентов притягивают к себе соседние треки, образуется устойчивая сеть треков, треки безуспешных агентов постепенно пропадают и перестают участвовать в формировании и оптимизации сети.

Симуляция рациональных пешеходных путей от жилья к школам и детским садам 10

Алгоритмический анализ городской среды г. Заполярный, Мурманская область Стратегия развития городской среды

В рамках анализа наглядно видны: / наиболее популярные пешеходные треки - эти сведения используются при оценке необходимости корректировки планировочной сети или дизайна открытых городских пространств / неиспользуемые или непопулярные треки существующей или предлагаемой проектными решениями планировочной сети / совпадение или несовпадение рациональных путей пешеходного движения с существующей или предлагаемой проектными решениями планировочной сетью / популярность или непопулярность целей пешеходных треков - эти сведения используются при анализе пространственного позиционирования социальных и публичных сервисов, остановок и маршрутов общественного транспорта В рамках настоящего исследования ввиду небольшого населения и размера анализируемой территории как наименее ресурсоемкий, быстрый и достаточный был принят overlapping-подход, при котором вместо комплексного программирования поведения агентов в анализе используются следующие сцены сообразно различным целям стремлений горожан: / движение от жилых домов к остановкам общественного транспорта и объектам внешней транспортной инфраструктуры / движение от жилых домов к объектам социальных сервисов (спорт, медицина, культура) / движение от жилых домов к объектам детской инфраструктуры (школы, детские сады) / движение от жилых домов к объектам общественной функции и сервисов

Симуляция рациональных пешеходных путей от жилья к коммерческим объектам

Все сцены совмещаются между собой для выявления коллизий и совпадений треков, результаты совмещаются: / с картой плотности GPS треков - она показывает существующее объективное положение в использовании городской среды / с проектными предложениями по реорганизации открытых городских пространств

Симуляция рациональных пешеходных путей от жилья к социальным объектам Санкт-Петербург | Ноябрь 2020

11

Анализ распределения геопривязанных фото соцсетей Тепловая

карта распределения плотности геопривязанных фотографий наглядно показывает распределение интереса горожан, выражающих этот интерес через размещение, тегирование и комментирование своих фото в соцсетях. такой анализ, например, достаточно наглядно и объективно выявляет места, где ничего интересного нет и никогда (в границах анализа) ничего не происходит. При некоторых навыках использования алгоритма и достаточном объеме и емкости данных удается разделить фото в интерьере и в экстерьере; отделить фото приезжих от фото местных жителей; выявить насколько устойчивы привязанности горожан в географии и календаре в границах анализа; как их интересы смещаются в недельном, сезонном, годовом цикле; места всплеска и затишья интереса; совмещение с результатами сканирования соцсетей на упоминаемость мест и событий или результатами анализа эмоциональной окраски упоминаний выявляют успешные и безуспешные места и проекты в городской среде, помогают определиться со стратегией развития городской среды - развивать уже имеющийся потенциал, либо расширить зону его влияния размещая проекты на его периферии, либо инициировать проекты в зонах полного отсутствия интересов.

Распределение фото сети ВКонтакте. Конец сентября Неделя спустя конца полярного дня

В настоящем анализе приведены результаты первичного сканирования фото в сети ВКонтакте за октябрь 2020г. с небольшой глубиной и емкостью данных (ограничения API сети ВКонтакте). октябрь - середина осеннего холодного треместра светового года.

Распределение фото сети ВКонтакте. Начало ноября За две недели до начала полярной ночи 12

Алгоритмический анализ городской среды г. Заполярный, Мурманская область Стратегия развития городской среды

Даже эти скудные сведения выявляют локации устойчивого удержания интереса и полного его отсутствия в отдельных жилых группах на востоке и западе анализируемой территории. Помимо этого видно, что в начале октября фото в два с половиной раза меньше по количеству, видно плавное увеличение количества фото по мере наступления полярной ночи. Срез географической привязки фото отдельных характерных дней в начале и в конце октября выявляет смещение интереса к северной части города. Значимость и урбанистическое значение этих выводов образуется при совмещении выводов в рамках настоящего анализа с выводами и наблюдениями других анализов городской среды - с чем именно связано наличие/отсутствие или смещение интересов, какое это имеет значение для предлагаемых проектов.

Распределение фото сети ВКонтакте. Весь октябрь

количество фотографий

Середина осеннего холодного треместра светового года

Календарное распределение количества фото в сети ВКонтакте с конца сентября по начало ноября Середина осеннего холодного треместра светового года Санкт-Петербург | Ноябрь 2020

13

Анализ видовых раскрытий территорий Визуализирует

глубину, охват и направления видовых коридоров. В понимании городской среды эта характеристика означает, насколько и где именно каждое из открытых городских пространств визуально связано с внешним окружением. Это дополнительная, не критически важная для проектирования информация, однако, при правильном использовании она позволяет усилить проектные решения, социально-культурный или экономический эффект от них за счет естественных ресурсов. Проектировщики открытых городских пространств могут по-разному интерпретировать эту информацию в проектных решениях: / не занимать видовые коридоры высокой растительностью, массивным оборудованием - способствовать наиболее полному раскрытию потенциала видовых коридоров / обозначить средствами средового и ландшафтного дизайна видовые точки, видовые коридоры, направления видовых раскрытий / дополнить раскрывающиеся перспективы символически значимыми малыми архитектурными формами / акцентировать внимание посетителей открытых городских пространств средствами ландшафтного дизайна зоны с равномерным потенциалом визуальных раскрытий - то есть использовать потенциал визуальных раскрытий для усиления программы ландшафтного дизайна Такой анализ в особенности интересен, когда он характеризует неравномерность потенциала визуального раскрытия улиц, визуализирует пересечение нескольких визуальных коридоров.

14

Анализ видовых раскрытий территорий ma[

min

Алгоритмический анализ городской среды г. Заполярный, Мурманская область Стратегия развития городской среды

Санкт-Петербург | Ноябрь 2020

Александр Холоднов - руководитель проекта

Даниил Веретенников - руководитель раздела

Данияр Юсупов - руководитель исследования Владимир Петросян - исследователь Роман Тимашев - исследователь Надежда Кузнецова - исследователь Елизавета Владимирова - исследователь Сергей Барышев - граф. дизайн Алена Чеусова - ассистент

unit4.io +7 921 9980303