控规指标校验,用R语言来帮忙

摘要:控制性详细规划需要给出包括每个地块控制指标的一览表,动辄几百行,这里面有没有不合理的指标?指标整体呈现什么趋势?一行行找,发现潜在问题与特征是比较困难的。R语言强大的统计绘图功能,可以帮助规划师化繁为简。

控规地块指标一览表可视化示例:以建筑限高分类的容积率箱线图
以建筑限高分类的容积率箱线图

控制性详细规划的编制需要给出每个地块的各项控制指标,曾经有不少论文讨论控规指标的合理赋值方法,但随着控规编制技术的逐渐成熟与规范,如今已经形成了一些“经验数据”。规划师拿着这些“经验数据”去和政府、规划局,甚至开发商进行各种碰撞、妥协,最终形成“地块指标一览表”。

如果控规范围比较大,“地块指标一览表”可能达到几百行,这里面有没有不合理的赋值?指标整体呈现什么样的趋势?一行一行找,发现其中的潜在问题与特征是个比较困难的工作。R语言只需要两三行代码,就可以将冗长的表格可视化,帮助规划师发现其中的问题与特征。

用三个项目的地块指标一览表做测试,生成以建筑限高区分的容积率箱线图,大致的操作流程如下:

  • 清理“地块指标一览表”,修改首行字段名,“容积率”设为Far,“建筑限高”设为Height,其他根据需要修改,另存为UTF-8格式的CSV文件(dkzb.csv)。
  • 通常,在R中只需要两行代码:
dkzb <- read.table("filepath/dkzb.csv", header=TRUE, sep=",", encoding="UTF-8")
boxplot(dkzb$Far ~ dkzb$Height)
  • 如果限高方式较为复杂,如Example3有上下限同时存在的情况,导入数据后要增加一句对因子变量的排序代卖,之后再绘图:
dkzb$Height <- factor(dkzb$Height, levels=c("6","10",...,"60-80","100","限低150"), ordered=Ture)

短短几行代码,就将建筑高度与容积率几百行的表格(Example1有882行)可视化(结果参见文首图片)。箱线图中部粗线为中位数,方形上下边分别为上下四分位,横线为上下边缘值,圆点为异常值。从可视化结果识别问题与特征,比从表格中识别要容易得多:

  • Example1中,建筑高度45米的地块出现容积率普遍低于整体趋势的情况(实为政府主导的文化设施类项目,拟建设地标塔而整体地块高度和容积率不高);
  • Example2中,某个建筑高度18米的地块出现高达7的容积率异常值,笔误很容易被发现,且此例中容积率离散程度较小,控制指标相对较为单一;
  • Example3中,高层与超高层建筑部分,建筑高度分级较多,但容积率基本没有变化,限低150米地块容积率仅为2.0,存在潜在问题;
  • Example1、2的指标体系较为类似,建筑高度为10档左右,最高容积率在4.0左右;同时两个案例又存在细微差别,如Example1的空间多样性(建筑高度与容积率的组合变化)要大于Example2;
  • Example3与前两例差别较大,建筑高度控制有18级之多,最高容积率在2.0左右,整体开发强度明显低于前两例(实为产业区控规);

这个应用实例没有复杂的公式,只用两、三行代码,就可以帮助检验控规地块建筑高度与容积率指标中的潜在问题,粗略提取整体特征。这只是初步接触R语言的一个引子,用它还可以进行更为深入的分析并将结果图形化,留待以后再说。

R语言作为功能强大的统计分析、绘图平台,在城市规划领域的应用前景是极为广阔的。虽然R语言的学习曲线稍有些陡峭,但就像20年前城市规划逐渐从手工制图转向计算机(AutoCAD)制图,这些阻力会随着时间的推移变得不再是什么问题,乃至最终成为一种城市规划师的必备技能。

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