基于城市再生的山地老旧社区公共空间存量更新设计探究——以万州高笋塘片区为例

来源 :重庆大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zgl_0251
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
近年来,随着我国经济快速增长以及城市化进程的不断推进,我国城镇化率已超过60%,城市发展模式也逐步从“增量增长”向“存量规划”转变,城市存量资源的更新与再利用,已成为目前我国城市可持续发展的要点与难点。近20年来,高速、高强度且粗放的城市发展模式,使我国城市化产生了空间失序、交通拥堵、文脉不显、绿化不足等诸多“城市病”,这些问题对城市未来发展产生了巨大的影响,因此,对城市存量资源进行精细化的更新改造,优化城市功能与空间配置,提升城市风貌整体质量,对我国城市的社会、经济、环境发展具有重要意义。山地城市老旧社区往往处于城市中心区,既是承载城市漫长的发展历程、积淀城市文脉的主要载体,也是山地城市地域风貌的主要体现。目前山地城市老旧社区受地形地貌、历史发展等客观因素影响,普遍存在人口老龄化突出、基础配套设施缺失、公共空间不足等问题,成为目前山地城市更新的重难点。“城市双修”战略的提出,为恢复老城区社会、经济功能和社区活力提供了新的目标和策略指引;通过实施多层次、精细化和针对性的城市修补,解决其环境品质下降、空间秩序混乱等问题,将为城市老城区未来发展提供新的契机;其中作为山地城市老城区重要组成部分的老旧社区改造,因涉及面广、用地条件复杂、历史遗留问题较多等原因,成为国内城市更新研究和探索实践的关注重点,具有较突出的研究价值。另一方面,城市再生理论作为当代城市开发理念的重大变革,是西方城市在总结多次城市更新经验教训的基础上发展起来的,其着重强调对城市原有物质环境的再利用、原有经济功能的再提升和原有社区的再发展,而不是通过空间扩张、城市物质结构拆除和重建、原有居民的迁移等“置换”措施来消除城市的衰败空间。这一理论为山地城市老旧社区利用既有资源发掘新的发展动力提供了借鉴。本文试图以社区公共空间更新优化为切入点,结合相关典型实例研究与实践,探索在山地城市老旧社区更新过程中社区存量空间资源的整合与再分配设计机制,并在实地调研和研究性设计的基础上,以问题为导向,提出相应的以城市再生为核心目标的城市设计策略和方法,为提升城市环境品质、促进城市可持续发展提供新的研究思路。全文主要分三部分:第一部分主要包括第一章和第二章,通过对城市再生、旧城存量更新、山地城市等相关研究领域的成果梳理,结合山地老城区的发展现状,对论文的研究意义、研究对象范围、研究方法和框架进行阐述,确立研究的意义及目的;结合城市再生理论及城市设计研究分析,明确了基于城市存量资源的城市再生理论对山地城市老旧社区更新的重要意义,并提出山地城市老旧社区空间的基本构成要素和相应的城市设计原则。第二部分为第三章,在此基础上,以重庆老城区为调研对象,分析其社区更新的优势、劣势以及所面对的机遇和挑战,指出山地老城区社区空间更新的核心问题所在,为后续城市再生理论及城市设计研究的介入提供相关依据。第三部分包括第四章、第五章以及第六章,对山地老城区社区存量更新的设计策略和方法进行了具体的研究和阐述,并结合“万州高笋塘片区”这一典型山地城市老旧社区案例进行针对性的社区公共空间更新设计研究与实践探索;本文以既有老旧社区的城市肌理分析为切入点,以微更新改造为主要手段,从强化街道网络连通性、增强节点空间可识别性、优化社区公共空间功能复合性等方面提出了具体的城市设计研究构想,最后结合设计研究过程对论文的主要策略和方法进行了归纳与总结。
其他文献
随着移动设备和人工智能应用数量的爆炸性增长,人们的生活已经与移动多媒体技术变得密不可分。其中,语音输入因其便利性,在日常社交中变得越来越重要。因此网络中也随之出现了大量基于深度学习的自动语音分析(Automatic Speech Analysis,ASA)任务,由于计算和存储资源有限,移动设备逐渐无法处理用户产生的这些计算密集型任务,通常会寻求云计算的帮助。然而,这些ASA任务通常具有时延敏感性,
学位
人工智能,近年来受到广泛的研究关注,并且在众多领域都得到实际运用。计算机视觉作为人工智能研究的一个子领域,目的在于实现计算机对人类智能处理视觉信息的模拟,以实现对于海量视频数据的高效智能处理。人作为社会活动中的主体大量出现在视频数据中,因此对人类行为的理解成为了视频分析技术的研究热点之一。由于人类行为复杂多变,细粒度地对这些行为进行研究,可以引导识别算法对其产生更鲁棒的理解,从而更好地运用于实际。
学位
近年来,随着各行各业数据平台的建设,大数据驱动的机器学习技术推动现实社会逐步走向信息化和智能化,如语音识别、路径导航、人脸识别等。随着人工智能的应用领域的不断扩宽,深度学习技术逐渐发展和完善,传统数据集中式的机器学习引发社会对个人隐私数据安全的担忧。由于用户隐私数据泄露以及行业竞争私自使用隐私数据等问题频发,政府相继出台法律规定限制隐私数据的流通与共享,造成企业间“数据孤岛”现象,协同隐私数据联合
学位
随着互联网、移动智能设备的普及,人与人之间的联系越来越密切,交流越来越方便。微信、Facebook等社交软件的出现为知识传播提供了新的途径,极大地促进了知识的传播。与此同时知识在个人职业竞争、企业生存竞争中占据的地位越来越重要。企业中员工的对知识的掌握程度,直接影响着企业的竞争力,因此为了提高企业员工的知识水平,研究企业中知识的传播便十分重要。但企业中存在“知识壁垒”的现象,导致企业中的知识传播十
学位
手势识别作为人机交互的重要研究领域之一,其本质是将现实世界中的手势转换为其它信号数据,以让计算机理解意义并分类。其中,因骨骼数据具有轻量、简单的特点,相较于其它信号数据更易于处理,研究人员开始将其运用到手势识别任务中并取得了较好的效果。但从整体来看,针对骨骼手势识别的研究仍相对较少,并且仅使用简单的骨骼数据也大大提高了模型挖掘有效特征的难度。具体来说,目前骨骼手势识别技术所面临的关键问题在于:如何
学位
在线迁移学习是一种面向在线流式数据的增量式学习方法,可通过将离线源域上学到的知识在线迁移到目标域,以弥补目标域标记样本稀缺问题,从而提高目标域学习模型的性能。然而现实中并不总是存在源域与目标域的特征空间和标签空间都一致,异构在线迁移学习利用单个或多个异构源域的标记数据来增强目标域的在线学习性能。现有的异构在线迁移学习方法通常假定源域特征空间是目标域特征空间的子集,或依赖于特定的辅助数据来构建源域与
学位
滚动轴承是现代工业设备的关键部件之一,支持设备正常运转,轴承的健康状态关系到诸多安全问题。为了保障设备正常运转,学者们对大数据驱动的滚动轴承诊断方法进行了大量研究。然而,在实际工作条件下,缺乏故障样本是阻碍这些方法在工业环境中应用的一个主要因素。为了对设备的全生命周期进行更好的管理,针对滚动轴承这一关键部件,本文研究了一种基于关系网络的少样本故障诊断方法,适用于数据稀缺的场景。在该方法中,利用关系
学位
随着数字信息化、智能化的发展,视频监控技术在智能安防、智能家居和交通监测等领域的应用越来越广泛。视频异常检测是智能视频监控技术的重要组成部分,能够代替人工高效地检测监控视频中的异常片段,是目前学术界和工业界的研究热点。监控视频往往画面相似、场景重复,其中有价值的视频前景和背景片段存在分布不平衡的问题。如何有效地从这样的数据中发现和提取富有表现力和判别力的特征是目前视频异常检测领域的一大研究难点。本
学位
随着世界经济的发展和变革,许多城市传统的发展方式已经无法适应当代的社会需求,迫切需要通过创新发展去探索一条复兴之路。城市中的滨水空间是国内外许多城市文脉的发源地,同时也是城市中面临发展、转型、复兴的关键区域。国外的一些城市通过对城市文化的提取和发掘,成功的推动了城市滨水空间的革新,实现了良好的经济效益和社会效益。因此对文化导向的城市滨水空间复兴策略进行研究有着重要的理论意义和现实意义。18世纪的工
学位
图形作为易于解释和引人注目的数据表示形式被广泛应用于日常工作中,现有的编程语言几乎都提供了大量的绘图API以满足用户的绘图需求。基于图表图像的绘图API推荐(Plot2API)是一个尚未被探索但具有重要意义的研究课题,其在软件工程和数据可视化的背景下有着极其广泛的应用价值,如对新手进行绘图指导、不同绘图API相关性分析、以及图像的绘制代码转换等。Plot2API是一项非常具有挑战性的任务,因为每张
学位