隨著當代山水環境規劃設計方法的不斷深化，依據場地—環境生態因素的相互作用規律，運用量化分析技術輔助進行場地設計已成為參數化規劃設計的重要趨勢之一。作者東南大學建筑學院副教授李哲，東南大學建筑學院本科生卓百會，劉海濱，鄭振婷，張穎在《規劃師》2016年第9期撰文，文章以南京市湯山紫清湖區域為研究對象，以GIS空間分析技術為主要手段，系統整合LandsatTM遙感影像數據、AHP、ModelBuilder等參數化研究方法，進行環境解析與綜合因子評價，為建設項目選址提供參數化分析依據。

　　山水環境場地分析的參數化方法

　　自麥克哈格創立生態適宜性評價的理論基礎以來，生態學和環境科學的工作方法逐漸成為現代規劃設計的技術內核之一。卡爾·斯坦尼茲、斯坦納和魯茲卡相繼突破了地圖疊加技術的機械性及局限性，使基于參數化理念的場地規劃由物理疊圖向數據化、綜合化、多元化的方向發展。在理論研究不斷積累、技術手段不斷更新的時代背景下，數字化場地分析方法的推陳出新，使得規劃師能夠在復雜的地形地貌條件下進行科學、理性的方案設計，并不斷推敲設計方案與自然地形環境的契合關系，實現從二維平面到三維空間的交互研究，力求全方位準確把握設計各個環節(圖1)。任何山水環境規劃建設均集生態修復、發展與利用于一體，需要結合地理學、地圖學、遙感、生態學與計算機科學等學科知識。其場地環境解析可以充分利用參數化手段，通過分析與處理信息數據，建立分析數據庫，并以數據庫為基礎，實現多種功能強大的專項分析方法，如空間統計分析、視域分析和最佳路徑分析等。本文的研究方法以場地的構成要素集成解析為基礎，運用層次分析法確定相關參數，通過加權疊加獲取綜合因子；繼而通過對建設項目選址條件的因子化處理，綜合運用參數化空間分析技術進行集成分析，生成選址地理邊界，調整選址條件直到確定適宜范圍，最終得出場地選址規劃圖(圖2)。

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　　場地信息的數字化采集與量化

　　科學認知環境特征是當代城市規劃的顯著特點，也是山水環境規劃分析與設計的重要前提，其基礎是場地要素的數字化采集與信息量化。當前，越來越多的技術途徑可以將原本限于描述性的環境特征轉化為數字語言，從而為進一步開展的參數化設計構建理性的數字平臺。例如，利用全站儀獲取場域環境信息，通過三維掃描獲取點陣云數據，憑借RS系統對場地進行柵格化處理等，為規劃設計基礎條件的數字化生成發揮了重要作用。

　　山水環境普遍具有環境資源好、空間尺度大和變化豐富等特點，傳統的實地踏勘往往無法獲得完整的場地信息，小型數字化測繪工具也因受采集范圍的限制，難以在整體規劃范圍內普遍使用。比較而言，遙感影像技術是山水環境場地信息數字化采集的重要而有效的技術手段，它視域廣泛，能夠客觀真實地反映地表、地貌各構成要素的交互關系。

　　遙感影像，英文為LandsatTM，其中，Landsat是美國陸地探測衛星系統；TM是Landsat衛星上安裝的成像設備，可以對地球表面進行成像。在光譜分辨率方面，TM采用7個波段來記錄遙感器獲取的目標地物信息，基于目前廣泛使用的光譜分析軟件ErdasImagine，人們可以對遙感影像進行信息解析和量化處理。例如，通過對山水環境衛星影像數據不同波段的圖像進行分類解析，獲取矢量數據(Shape格式)，可以用于場地內植被的分層解析，進而獲取喬木、灌木與地被的分布地理邊界和面積；在此基礎上，結合CAD測繪高程，可以進行場地豎向信息轉化，錄入GIS進行更高精度的三維模型建模，用于隨后的場地分析。

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　　分析平臺的建立與可視化

　　山水環境場地的分析與評估是一個閉合的、完整的信息集成處理流程，且不同建設項目選址的基本解析流程一致，所用到的工具具有重復性和交叉性。為使場地分析方法更具實用價值，必須構建一種適用性分析平臺。

　　從目前的情況看，基于ArcGIS系統的ModelBuilder平臺能夠滿足這一工作要求。ModelBuilder是以地理空間數據庫為基礎，兼容遙感影像數據，實現場地數據的存儲、分析與三維再現，為規劃分析與空間決策提供良好服務的人機交互平臺。ModelBuilder具備從場地信息錄入、單因子分析到綜合因子分析全過程的定量分析與可視化能力，同時具有數據處理體系清晰、可交互反饋、便于反復調試的特點，適用于山水環境場地問題的量化分析、規劃預測與優化模擬。

　　ModelBuilder平臺可以把分析工具和數據集成在一起，實現自動處理。利用ArcGIS操作系統，將場地數據分類錄入，創建數據庫并生成ModelBuilder模型。

　　通過ModelBuilder對場地分析與評估流程的整體建模，可以在綜合因子疊加、典型場地分析(如建筑選址、道路選址、水域選址等)中有效簡化分析步驟，提高分析效率與準確性。

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　　分析平臺的建立與可視化

　　參數化設計是在量化設計基礎上產生的，是在原有的分析要素數據化的基礎上，強調用“參數”確定各個要素之間的線性邏輯，使得局部的數據變化都能通過“參數”來影響整體，并確保整體因子的數字化協同。山水環境是一個復雜系統，具有深層次的邏輯結構和空間秩序。發現、理解并利用這種動態的邏輯關系是參數化設計的前提。山水環境分析要素眾多，如高程、坡度、坡向、地表曲率、道路(距離)、水體(面積)、喬木覆蓋密度、灌木覆蓋密度、草地覆蓋密度及人工設施(含建筑物、市政設施等)，一方面使得參數化設計有了用武之地，另一方面也使得其參數的設定難以簡單采用感性的判斷，必須借助于專業算法。

　　山水環境參數化分析與評價方法包括層次分析法、模糊綜合評價方法、SPSS(社會科學統計程序)統計分析和聚類分析等，以及基于GIS的網絡分析法、疊加分析法等。其中，“層次分析法是由美國運籌學家薩蒂(A.L.Aaaty)于20世紀70年代提出的一種定性與定量相結合的決策分析方法，通過建立層次體系來確定每個影響因子對綠地系統整體的影響程度，并在不同層次上將各因子或要素兩兩對比，構建判斷矩陣，經過矩陣運算確定各因子權重，反映整個區域生態環境總體及各個不同側面的質量狀況”。

　　在本文中，該方法主要應用于單因子疊加建立綜合因子的過程。當前，考察單個生態因子的做法早已過時，對于綜合因子的參數解析成為參數化設計的技術優勢。AHP的深化應用大大推動了參數化評價技術的發展，使其成為現代城市規劃、景觀規劃和環境保護等領域中重要的分析手段之一。在具備場地高程、植被分布和建設情況等數據的基礎之上，通過AHP方法獲得各類因子的權重，運用GIS提供的表面分析、疊加分析等信息處理工具，可快速得到場地評價結果。同時，通過對項目策劃報告的分析，能夠將具體建設項目的選址條件進行歸類分析并按照同一數學關系因子化，以確定其參數。