【共享期刊】UPI精粹 | 情景分析在城市规划中的应用——基于1991—2020年文献计量的研究综述与展望

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1  研究背景与方法

1.1  情景分析作为一种应对不确定性的方法

“情景”（scenario）分析方法在城市规划语境下被认为是一种与传统城市规划预测为主的工作方式相区别的规划方法，特点是强调多元性和开放性，是主动应对城市发展不确定性的分析工具。情景分析首先在企业管理等领域得到广泛运用——1960年代荷兰皇家壳牌石油公司及其商业战略小组为了应对市场不确定性最早提出该方法并应用成功，随后该方法被引进城市规划领域，1990年代以来在西方城市规划实践领域（如城市战略研究、大都市地区空间规划等）得到系统应用。

文献计量法是对既有文献进行定量分析的方法。本文使用CiteSpace5.7.R4作为分析工具，以城市规划语境下的情景分析研究为主题，通过对知识图谱和指标数据的解读，揭示知识发展进程和结构关系，探讨情景分析方法1991—2020年在国内外的发展路径和前沿趋势。

图5  情景分析应用研究国外文献关键词时区图

城市空间拓展的情景研究主要集中于将地理信息系统与人工智能方法结合以探索提高空间模拟的精准度。巴雷多等介绍了如何使用元胞自动机（CA: Cellular Automata）模型对城市土地利用情景进行模拟，并以都柏林为例证实了使用CA的有效性；桑特等比较了33个CA模型的优势和局限性，指出模型应当简单，但也会带来预测能力的不足，导致预测结果往往止于学术研究；霍格雷夫等指出系统动力学（SD: System Dynamics）与CA结合的混合模型可以实现自上而下与自下而上的结合；吴宁指出人工智能对于研究土地变化的动态复杂性和非线性的优势，总结并提出了综合多学科的人工智能集成框架的展望。

由于局部发展受更大范围空间的影响，许多对大都市区乃至整个国家甚至跨国尺度的规划研究逐渐开展。查克拉博蒂等总结了情景分析在美国城市规划中的应用，认为以“波特兰2040规划”为代表开启了美国大都市区规划的新时代，并介绍了巴尔的摩—华盛顿大都市区及其周边的情景决策中所运用的计量经济学、土地利用和交通模型等综合分析技术；瑞根斯特和朗斯维尔对欧洲未来城市土地利用需求进行多情景分析，指出情景分析是在不同的政策目标下检验激励措施或规划法规的有效工具。

情景分析另一重要应用领域是针对环境变化的不确定性，更多地关注城市抵御灾害和气候变化以及建设韧性城市的路径。沃德克等基于对荷兰鹿特丹市堤防区外地区的情景分析，提出增强城市气候适应性的韧性原则。诺依曼等对未来全球沿海地区人口增长与海平面上升以及沿海洪灾风险评估进行了研究。城市防灾需要有效的资源配置机制作为支撑，包括社区规划、物流规划、部门协调等，肖和戈达以神户行动计划为例，介绍了情景分析在日本灾后建设和社区防灾减灾规划中的应用，指出检验不同灾害情景下的管理决策有助于提高社区韧性。李森等就匈牙利应对气候变化风险开发设计了评估和决策模型，对2100年的城市模式作出了对比预测，测试部门间政策和应对措施能否有效促使城市规划适应多种气候和社会经济挑战。

情景分析拓展了在决策过程中政策影响评价工具的范畴。波斯特马和利布尔指出情景分析应作为决策者的战略管理工具，起到对不可知因素的预警作用。古德斯皮德（Good speed）指出情景规划主要关注不确定的人口和经济趋势与土地利用和交通决策之间的联系。查克拉博蒂和麦克米兰提出了使用多重预测提升稳健决策的价值。

通过阅读代表性文献，笔者发现情景分析方法在国内城市规划中的应用明显对空间规划布局更加关注，主要集中在多方案生成、基于专项研究的空间分析和空间方案评价等方面。

3.3.1  基于战略的空间方案生成

按空间研究层次分类，主要包括宏观层面的区域规划研究、中观层面的总体规划研究、微观层面的详细规划研究。情景分析在总体规划层面的应用较为突出，较为典型的是通过对城市发展方向、扩展规模、用地功能与结构等的情景分析确定城市空间形态。工作逻辑和流程主要包括影响要素识别、情景构建、情景分析和情景评价等。

影响城市发展的因素众多，情景的构建既要综合全面，又要提取关键因素以避免复杂化，一般需要对两类因素进行识别，即可预测和不可预测因素。前者视为常变量或限制条件，后者作为假设条件，共同构成分析框架，通过设定条件开展多情景预测。多个情景方案常以趋势外推为基础，因此情景构建一般采用基准情景、理想情景和优化情景等。空间布局研究涉及空间方案比较和扩张方式比较，如裴新生在酒（泉）—嘉（峪关）区域一体化空间布局研究中，根据不同利益诉求提出组合强心方案、带状产业对接方案、组团生长方案；龙瀛等通过设定不同城市空间拓展模式，对蔓延式、轴线拓展、葡萄串、保护区等分别进行了政策分析。

随着面向未来的新技术不断面世，郑迪和吴志强指出大都市战略制定应向多维度、跨专业、灵活性的情景分析发展，并提出了智能分析平台的使用可能性。在多源数据背景下，城市系统模型与人工智能技术的引入将有助于解释变量间可被量化的因果关系，有助于完善“感知—思维—行动”的循环逻辑并推动以城市发展规律为导向的规划思路变革。

3.3.2  空间要素评价与方法研究

空间要素评价主要针对生态、灾害等进行专项研究，需要运用更加精细的方法。叶祖达提出在总体规划编制实施中运用碳审计情景模拟等手段以帮助城市应对气候变化挑战；马淇蔚将杭州市绿色基础设施的分析作为城市空间增长的刚性约束前提；蒋存妍等介绍了气候情景预测分析在城市应对气候变化不确定性时的动态适应性规划应用案例。

随着对规划实施的重视，规划方案制定的合理性也受到关注。与规划实施评估（planning evaluation）属于事后评估不同，规划方案评估（plan evaluation）属于事前评估，目的是为了评价规划方案产生的结果，并寻求更佳空间绩效下的空间优化路径。有效的事前评估可以避免实施过程中频繁改动所带来的不必要的“矫正”成本，其中主要考虑其实施结果的空间绩效和空间政策适应性等问题。例如：张尚武等研究了上海2040年不同人口分布情景与要素配置和空间政策之间的关联；翁阳基于使用主体时空行为适应性，采用模拟方法对北京怀柔科学城总体城市设计方案进行了评价优化；黄建中等对厦门市不同空间结构布局情景下的交通运行绩效进行了模拟。

国内外情景分析应用研究都是在进入21世纪后出现明显增长，且研究主题和趋势也逐步趋近，只是存在不同特点。在应用领域方面，多出自欧美地区的国外研究较早开始对城市土地扩展和气候生态变化两大核心主题开展研究，关注相关技术模型及其应用；2010年后研究主题不断细化和拓展，如韧性城市、机动性等，涵盖面更广；近几年进一步关注新兴技术，如人工智能、自动驾驶等。国外研究思路经历了从单个城市到区域国土、从单一要素到综合要素、从短期决策管理到长期行动应对的总体认知转变。国内情景分析的应用研究比较集中在城市总体规划和战略研究方面；近年随着生态文明理念的加强，在海绵城市、风景园林、生态系统服务等专项领域以及国土空间规划中的应用研究逐渐增多。

在应用实践方面，国外情景分析从社区、城市到区域规划都开展得较为广泛，并形成了对构建基础理论体系、政策法规体系、实施运作体系等的持续推动。较为典型的案例是由区域组织“芝加哥大都会规划署”（CAMP: the Chicago Metropolitan Agency for Planning）推动的芝加哥大都市区2020、2040、2050规划。这些应用实践起步早、涵盖面广，技术手段方面不断积累经验，空间范围上也不断突破单个城市的限制，转向对区域乃至更大范围国土空间的关注。国内的实践较多应用于规划方案制定阶段，总体上比较关注空间方案的生成，应用案例和尺度也在不断拓展，在空间布局绩效和空间要素评价方法方面也取得了进展。

分析国内外研究差异的原因，主要有以下几方面。首先，在城市发展阶段方面，西方国家随着1970年代中期经济增长的下降，城市规划的重点发生了重大转变，推动城市规划转向政策规划和对经济社会和环境问题的关注。其次，在规划实施环境方面，因为对政策研究和规划影响的关注，情景分析方法在国外越来越体现为作为规划影响评估和规划政策检验的工具，情景分析中往往将城市与区域空间规划的生态效应（碳排放、生境格局等）置于重要位置。再次，在规划运行机制方面，从规划方案向规划过程的转变中，查克拉博蒂和麦克米兰指出为了使场景规划有用，规划师必须将其与更广泛的规划实践过程结合起来，通过情景监测指标，为决策者在城市日常运转中发现问题提供评判和预警信号。公众参与和法规完备也是构建这一机制的重要方面，如1960年代起美国《联邦援助公路法》《国家环境政策法》等法案就要求将替代结果（alternative outcomes）纳入规划方案考虑，促成了情景分析在规划编制中的广泛应用。

延伸阅读

基于CiteSpace的城市气候脆弱性评估英文文献计量与知识图谱分析

国外城市研究期刊近年研究热点及趋势（2010—2017年）——基于Citespace的计量研究

大都市战略制定中的情景分析方法

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