Как построить сбалансированный город с помощью больших данных

Новости ДОМ.РФ

Всем привет, меня зовут Джефф Боинг и я профессор градопланирования в северо-восточном университете Бостона. Я был крайне заинтригован, когда меня пригласили сделать презентацию на конференции архитекторов будущего, потому что я, во-первых, не архитектор, а во-вторых, не из будущего.

Большая часть моих исследований, преподавательской деятельности в университете посвящены тому, как мы раньше планировали города, как мы строили их в течение истории. В этом есть большая доля урбанистического проектирования, дизайна. Но, как правило, я смотрю на картину в целом через объектив изучения данных и городских сетей.

Раньше я занимался компьютерными науками, разрабатывал софт. И я использовал компьютерные инструменты для исследований, чтобы учиться понимать города через большие данные. Мой первый проект состоял в том, чтобы посмотреть на сети улиц: как они спроектированы, как они работают, как организуются пространства для людей в городе. То есть, я хотел понять урбанистику через компьютер.

Цель моего исследования была в том, чтобы посмотреть на активы города, на его надежность и устойчивость через компьютерную методологию. Мне хотелось понять, равно или неравно мы строим наши пространства, кому они служат, кому они, с другой стороны, не служат.

Если говорить о сегодняшней теме, «Архитектура будущего», я хотел бы поговорить об этом с нескольких точек зрения, которые происходят из концепции городского планирования. Во-первых, я хочу посмотреть на архитектуру в большом масштабе — в масштабе города. Мы больше не можем отделять человека от здания, от района, от микрорайона или всего города в целом. Все это нужно рассматривать как единое целое внутри многослойной иерархической формы.

Меж тем, нам нужно больше инструментов и знаний в рамках науки о данных, чтобы мы могли действительно понимать эти уровни масштаба: кто и что делает, как все это происходит, как мы можем выстраивать городские пространства наилучшим образом? Так что, я хотел бы поговорить о том, как мы можем исследовать комплексные пространственные процессы при помощи статистических методов.

Во-вторых — я хочу попробовать лучше понять различные масштабы городских процессов. В-третьих, я бы хотел поговорить о том, как архитекторы могут сотрудничать друг с другом на междисциплинарной основе, используя опыт соседей. Также я хочу поговорить о том, как сети улиц задают формы городского пространства, как от этого меняется динамика города. И еще я хочу рассмотреть такие инструменты, как открытые данные и бесплатный софт, позволяющий создавать такие визуализации.

Живая ткань городов

Зачем нам в принципе потребовалось изучать сетки улиц, почему мы начали это делать? Переплетения улиц показывают всю динамику человеческих взаимоотношений внутри города. Они организуют циркуляцию людей в пространстве. Это такая единая живая ткань. И в каждом городе эта ткань уникальна.

Каждый город отличается от другого с точки зрения текстуры, узора, сетки, масштаба этой сетки. В ней — история города, парадигма планирования города, историческое изменение транспорта: поезда, повозки с лошадьми, автомобили.

Есть традиционные, классические сетки, как в Нью-Йорке. Они показывают, как человек приводил окружающую среду в порядок, укрощал природу. В Париже видны совсем иные ценности. Посмотрите на геометрический дизайн районов Дубая, а потом посмотрите на завитушки Сакраменто. Это очень разная ткань города.


Город — это улицы. Вместе здания организуют городское пространство. В Нью-Йорке здания расположены очень плотно. Давайте сравним его с Сан-Франциско — это тоже очень плотный город. В Сан-Франциско есть доминирующие внутренние пустые дворы в центре каждого квартала. Вокруг каждого квартала по периметру выстроены здания. Теперь посмотрим на более формальные поселения Монровия и Порт-о-Пренс, где практически исчезает городская ткань. Какую-то формальность здесь зафиксировать практически невозможно.

Посмотрим на четыре города, три из которых — большие, древние, очень плотные европейские столицы. А четвертый город — это столица Бразилии. В Венеции, в Париже фигуры доминируют в пространстве. В Бразилии все перевернуто. И структурные, скульптурные элементы располагаются в открытом городском пространстве, на открытом городском ландшафте. Все эти визуализации были сгенерированы автоматически, просто благодаря нажатию кнопки в софте, который я разработал. Это был мой первый исследовательский проект. Софт называется OSMnx.

Софт для визуализации городских сетей

OSMnx — это открытое программное обеспечение, которое работает с уличными картами. Это как Google Maps в сочетании «Википедией». Это открытая платформа для создания карт по всему миру. В ней есть отдельный пакет для анализа, который помогает не просто посмотреть на карту, а проанализировать, как элементы сетки улиц связаны с друг другом.

OSMnx написан на Python. В него можно загрузить любые геопространственные данные и проанализировать их. При помощи этого софта можно создать модель любого пространства, задав его границы. Мы можем выделять отдельные сгустки данных, смотреть на высотность, можно моделировать потоки транспорта, подъем уровня моря, доступность школ, ресторанов или супермаркетов. Мы можем накладывать дополнительные топологические метрики, чтобы посмотреть, как функционируют улицы и насколько они надежны.

Порядок в городском пространстве

Последние лет 120, наверное, люди пытались сделать город более рациональным, внести порядок в городское пространство. Это можно делать по-разному. Люди использовали зонирование, придумывали различного рода коды, делали целые макеты кварталов, городов.

Вот перед вами остров Манхэттен в Нью-Йорке и гистограмма расположения улиц. Как это читать? Посмотрите на традиционную гистограмму, она показывает частоту различных объектов, которые встречаются на картинке. Каждая из этих полос представляет собой направление ориентации улиц, длина обозначает частоту улиц определенной длины, направления.

Манхэттен лежит под углом 90 градусов с севера на юг, с востока на запад, и вся его сетка такая. Но давайте подумаем об этом с точки зрения пространственного порядка, и того, что в статистике называется энтропией. Энтропия показывает, насколько система в порядке или в беспорядке. В этом случае энтропия говорит нам о том, насколько равно распределены улицы Манхеттена в зависимости от каждого направления. И вы видите, насколько равномерно расположены эти улицы.

большие данные

Если посмотреть на Детройт в Мичигане, то вы тоже увидите сетку. Но здесь их на самом деле две. В более старой части Детройта, которая тянется вдоль реки, у нас одна топология. Но если посмотреть на новую часть Детройта, то там в основном улицы смотрят на север.

большие данные

В Бостоне, где я сейчас преподаю и живу, мы видим более европейскую сетку. Это более органическая городская форма, особенно если посмотреть на старую, центральную часть города. По этой причине вы видите больше энтропии, больше беспорядка. Здесь нет какого-то единого организационного принципа. Просто город откусывал один кусок земли за другим, и в результате длительной истории города и его неоднородного рельефа мы видим такого рода ткань.

большие данные

Если посмотреть в целом на карту Америки, вы увидите, что регионы очень четко организованы. Это отдельные участки, на которых проводится перепись населения. И вы видите, что в зависимости от ландшафта или плотности населения эти участки нарезаны совершенно по-разному.

Большие данные

Что происходит в центре страны? В конце XIX века центр США был очень быстро освоен. Земля в принципе там раздавалась бесплатно, и люди в основном селились вдоль железных дорог. Этот регион, центр Америки, рос тогда очень быстро, но потом расти перестал. Там не было такого экономического бума, который мы наблюдали, например, в Калифорнии. Поэтому в центре США мы видим очень четкие, быстро организованные сетки.

Далее мы можем наблюдать, как различные метрики градопланирования изменяются в течение истории. Если посмотреть на цифры, что они подтверждают? Силу проектирования. Оно напрямую связано с экономикой места и с транспортной системой.

большие данные

Я рассматривал разные десятилетия, и в каждом из десятилетий я анализировал тысячи цифр. В 1930-м и раньше была ортогональная планировка, четко нарезанное на квадраты пространство. В 40-х уже появился некий дизайн, какая-то новая планировка. В 50-е годы ортогональная планировка уступает более мягкой, более свободной. В 80-е проявилось «расползание», малоэтажная застройка, в первую очередь на периферии американских городов. В 90-е было похоже на 80-е, но с небольшими изменениями. В частности, улицы стали более длинными, а переулки — более извилистыми. Ну, а после 2000-х появились короткие улицы, окруженные длинными авеню, которые соединяют микрорайоны.

Архитектура будущего

Все это возвращает нас к природе проектирования. Я сам не архитектор, и не из будущего, поэтому я не могу вам сказать, как будет выглядеть архитектура в дальнейшем. Но пару вещей я вам могу сказать.

Первое — при проектировании необходимо анализировать большие пространства — города, районы, даже целые страны. Человеческая циркуляция очень важна: кого мы обслуживаем, когда создаем пространства, кого мы берем в расчет, кого забываем? Чьи голоса мы слышим, а чьи просто исчезают?

Нужно думать о том, как люди будут перемещаться по городу. Необходимо использовать для анализа большие данные — в частности, для того, чтобы создавать пространства, доступные для всех.

Мне кажется, что очень важным инструментом для архитектора станут программы, способные помочь спроектировать лучшее пространство. Моя миссия, в частности, состоит в том, чтобы создавать дешевые программы, которые помогут жителям городов сотрудничать с архитекторами, с теми, кто планирует города. Для того, чтобы никто не оставался забытым. Для того, чтобы знание служило на благо местного сообщества.

На обложке: Джефф Боинг. Фото: институт «Стрелка»

Читать на сайте банка: ДОМ.РФ

Новости БанковНовости Банков

Где посылка?

Отследить посылку почта России

Меню

Мы в соцсетях