城市操作系统：图解城市（Urban Operating Systems: Diagramming the City）

如今信息技术公司针对城市市场开发的软件和硬件包正在逐步改变着城市的运行组织方式。这些城市操作系统（Urban OS）体现了有关知识组织结构、决策形式等假设，探讨了”智慧城市”和“计算城市”等理念如何管理城市生活。针对城市和信息技术的分析需要广泛的历史理念，追踪了自19世纪以来城市电力空间的变化，关注了不同领域，特别是军事和企业领域的运行方式对如今城市操作系统的影响。这篇文章把城市当做一个有效的物流企业，或是操作一个。城市操作系统实际上是一个新兴的城市图解方式。这篇文章着重关注了城市操作系统的再设计、敏捷性、模块化、灵活性和可配置性五个方面，说明了基于功能简化和异构充足的全新企业理性控制方法是如何影响城市运行的。

追溯城市操作系统在军事和企业领域的历史根源，战后城市主义和军工联合体的融合给城市带来了新的意义。由于城市问题是从军事角度出发，其解决方案很大程度上是一个管理流程。军事技术、计算机系统和城市规划的关系主要体现在：首先计算机模拟是现有的规划工具的扩展；其次，城市可以被当做一个有机系统；第三是城市规划管理可以转化为科学理性的工作。

另外非常重要的一点是，如何将信息技术的理性应用到城市语境中，如何通过“图解抽象”将城市重新配置成为可计算的空间。这种将城市视为“信息处理系统”的方式实际上是把城市当做一种基于商品、信息和文化习俗交换的复杂系统。在城市操作系统的背景下，新的城市图解表现为基于信息和流的管理的新形势。其尝试打破信息孤岛，构建连接平台，通过开发和定位新中心来组织互联，同时提出了在城市层次之上的集成网络、接口和数据集的模式。其核心是数据采集、分析和操作的闭环流程，同时包含对城市“流”拆分重组的过程。

计算逻辑已经渗透到城市生活的方方面面，如今的关注点逐渐转向如何检查计算逻辑以及支撑系统理性和计算优越性的组织形式，同时研究从企业到城市语境的计算逻辑转变，探究城市操作系统更为灵活的配置方式。城市操作系统不仅仅是城市设计，更是其运作模板。这篇文章提出的关键性问题是，城市操作系统计算逻辑的知识储备和理性支撑，能在多大程度上为智慧城市和新的计算城市主义提供支持？城市操作系统的构成方式越来越多元，早已不再是对ERP系统的简单重复，城市操作系统实际上是一个超越了其制造者的社会-技术流程，以系统方式塑造城市，同时推进城市特定的认识论。

来源：MARVIN S, LUQUE-AYALA A. Urban operating systems: diagramming the city[J]. International Journal of Urban and Regional Research, 2016. DOI: 10.1111/1468-2427.12479

（供稿：王雅桐）

使用谷歌街景评估城市街道景观（Mapping Urban Landscapes Along Streets Using Google Street View）

美国麻省理工的感知城市实验室（Senseable City Lab）最近使用普遍容易获取的谷歌街景图像数据，开发并改进了一个评估城市街道景观的工具。鉴于街道是组成城市的基本网络之一，也是人、信息的汇聚交流之处，本研究改进的街景分析工具可以大大促进我们对市民与城市建成环境的相互作用之理解。

现有研的数个衡量城市绿色指标，几乎没有针对城市绿色植物对人的感官效益的研究，更不用说在全市范围内实现空间高分辨率的研究。用谷歌街景对人视角的街景绿化的量化，与直接拍摄到和人类知觉直接相关的场景信息以及显示与之相关的社会、经济，心理和身体上的感受有着一定联系。我们提出了绿色视野指数（green view index），可以为研究街道绿化的分布提供新的视角。未来的城市规划实践将从这个新的指数中获益，使城市更适合居住。

街道天空的可视开敞性（openness of street canyons）是研究城市小气候，空气污染迁移和人们对环境的感知的重要参考。用使谷歌街景的全景图，加上使用图像几何变换和简单的图像分析，就可以自动地测算城市街道的天空可视开敞度。

这项研究展示了就街道绿色的可见度（visibility of street greenery）和街道的天空可视开敞程度（openness of the street canyons）的两个街景地图的示范案例。今后应进一步利用谷歌街景数据探索城市环境的量化和图像化表达。众包的图像数据和机器学习技术将挖掘城市中额外的地理空间信息，以及更复杂或特定的指标（例如，温度，城市类型或对象映射等环境条件的间接测量）。例如，MIT Media Lab的Place Pulse项目，就是一个基于从志愿者收集的众包数据和谷歌街景图像，来研究人类对环境的看法的开创性的项目。

虽然谷歌街景是一个前景可观的城市研究数据来源，但在用作地图制图时仍然存在一些限制。首先，谷歌街景图像的拍摄时间不一致，一个城市的图像可以在不同的时间拍摄，甚至在不同的季节拍摄，或是不同的年份。目前本研究必须确保谷歌街景图片数据库的时间是经过标准化的。其次，谷歌街景是一个“假3D” (Boéretal. 2013)，街景图像或全景图存在几何失真，可能潜在地影响图像计算的精度。在这些数据的未来应用中，应使用补充数据源和备选数据源，验证从谷歌街景图像中得出的结果的准确性。最后，我们的分析中没有考虑到高程变化的影响因素。在未来的研究中，对于海拔高度变化显著的地区，应考虑使用当地的地形模型。

谷歌已经通过街景对世界上大多数城市进行了街景拍摄，这个可公开访问的数据源将作为地理空间数据源发挥越来越大的作用。对那些由于经济落后、访问受限制，而无法便捷获得地理空间数据的地区和城市发挥更重要的作用。随着谷歌继续更新这一服务和图像库，未来可能会研究和量化城市街景的时间变化。最近，谷歌已经启动了一个新的项目，使用谷歌街景采集车来监测大气污染物，随着该平台聚集更多的数据源，将发挥越来越多的作用。

来源：LI X, RATTI C, SEIFERLING I. Mapping urban landscapes along streets using google street view[C]//PETERSON M. Advances in cartography and GIScience. ICACI 2017. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Cham: Springer, 2017.

（供稿：李翔）

能源和交通系统中的空间异质性对城市环境和城市弹性功能的影响（Spatial Heterogeneity for Environmental Performance and Resilient Behavior in Energy and Transportation Systems）

来自新加坡、瑞士、瑞典、荷兰等国的研究人员在2017年3月《计算机，环境和城市系统（Computers, Environment and Urban Systems）》杂志发表了《能源和交通系统中的空间异质性对城市环境和城市弹性功能的影响》。文章介绍了空间异质性对城市发展以及城市应对风险的恢复能力的评估指标，重点包括能源和交通系统中城市重大基础设施的评估指标。评估方法综合了建筑性能模拟，能源系统分析，交通环境影响评价。文章建立了城市社区的环境和弹性评价模型，通过收集建筑、能源及交通等基础设施数据，计算不同情景模拟中的其城市的空间异质性，环境绩效和应对风险的恢复能力，并将所得结果在矩阵中可视化呈现。文章选取了瑞士的一个以工业为主的城市社区作为设计案例，通过对该案例的分析，模拟情景包括：现状，正常商业开发，商业最大化开发，以校园为主体的开发，以及多样化密集开发，得出城市多样功能性与城市环境和应对风险的弹性能力城明显正相关，城市单一功能性对能源和交通系统有着明显的负面影响，建筑强度和资源密度对城市发展和应对风险能力发挥着重要作用。该评估方法简单，可评估城市设计不同情景下的可持续发展和应对风险的弹性功能，其研究结果是对可持续城市和弹性城市规划设计的一项重要支持。

来源: FONSECA J A, EST