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大数据时代的风景园林学

日期:2015-03-20  来源:北京林业大学供稿  作者:贾培义 清华同衡规划设计研究院风景园林中心学术科研主管

    大数据(big data)是这两年最火的词了,在信息科学领域,大数据的作用在于“对海量资料在合理时间内撷取、管理、处理,起到辅助决策的作用”。其意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些有意义的数据进行专业化的处理。通常认为,大数据的特点是4VVolume(海量数据)、Velocity(处理速度)、Variety(多样性)、Veracity(真实性)。大数据的挖掘利用会对许多行业产生令人难以意料的影响,甚至带来变革性的发展。如影视剧的制作自有其原则和规律,但网飞公司(netflix)通过对数以千万计的网络观众使用行为产生的海量数据进行研究和挖掘,分析出观众的口味、喜好,然后据此选择剧本、导演和主演,拍摄出了大热剧集《纸牌屋》。在这一案例中,大数据起到了决定性的作用。


    对于风景园林学而言,如何面对日趋复杂的环境、社会与人的关系问题,如何处理 “软”与“硬”的学科取向,都是决定行业发展方向的重大课题。大数据的理念或许可以解决上述问题。如果说大数据对其他行业而言,核心意义在于技术和产品的创新;那么对于风景园林学而言,其意义更在于专业人员思维和意识的更新。相对于数据的获取、管理和处理,风景园林人更需要的是对已存在或可获得的大数据进行专业化应用的理解力和洞察力。

    事实上,气象、土壤、水利、环境、交通等领域的信息和数据一直是风景园林规划设计的基础,数据分析也在风景园林中有着一定的应用(如麦克哈格提出的千层饼叠加分析)。但获取什么样的数据、如何利用这些数据对风景园林规划设计形成进一步支撑,依然是有待解决的课题。大数据的特点中,Volume(海量数据)、Variety(多样性)、Veracity(真实性)对风景园林学有着重要意义。如场地土壤的相关资料中,是否能获得更加详尽的土壤类型、pH值、大量元素、微量元素、孔隙度、病虫害、微生物、各类污染物含量等各类数据,将对场地设计施工的水平和质量产生重大影响。

    风景园林学的大数据是全方位体现的。海量数据(Volume)既可在各类数据的总量上得到体现,也可体现在单种数据的高频度、高密度上;数据的多样性(Variety)主要体现在各类影响因子上,但单一数据也存在着多样性解读的情况,如降雨量数据可用来进行雨洪管理的设计,也能用于植物景观养护用水的估算;数据的真实性(Veracity)则需要从数据获取途径、处理方法等方面进行考虑。此外,技术的发展、设备的普及也使得获取未知数据成为可能,例如可通过智能手机获取人们在开放空间中的行为特征,以便做出更合理的设计。

    传统的风景园林规划设计主要依靠主观的理性经验和感性创作,面对越来越多的影响因素,会有力不从心之感。多学科交叉综合解决问题的学科发展路径已经形成共识,但这种交叉不应停留在画模式图和分析图的阶段,真正去利用多样性的海量数据解决设计问题尚未实现。大数据概念对风景园林学的意义,在于依靠客观的理性分析来解决问题;专业性地分析多样性的海量数据,才能对错综复杂的问题找到合适的处理方式。设计是解决问题的过程,在一些情况下,依靠大数据的分析才能找到项目的核心问题并探寻解决途径。

    大数据正在改变我们的生活。在购物网站浏览一双鞋之后,你点击的所有网页就会不断向你推送鞋子的广告。对于风景园林学,大数据是否会对传统的规划设计带来冲击和变革?让我们拭目以待。

    


                 
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