1.天津大学建筑设计研究院
2.天津大学城市规划设计研究院
摘要：“大数据”已经改变了人们的生活环境以及出行方式，也改变了调查分析研究方法的领域。相对于城市规划领域，建筑设计涉及的范围较小，对于大数据的应用也有所不同。本文总结了目前大数据领域背景下数据获取方法，按照建筑方案设计流程梳理了国内外应用大数据进行建筑空间行为的研究方法。
关键词：大数据，建筑设计，调查研究，智能建筑
1 选题背景
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《第31次中国互联网络发展状况统计报告》统计，2012 年中国网民规模达5.64 亿，年增长率为3.8%；手机网民数量为4.2 亿，年增长率达18.1%。现在，全球的数据量正在以每18 个月翻一倍的惊人速度增长。“大数据”已经改变了人们的生活环境以及出行方式，也改变了调查分析研究方法的领域。相对于城市规划领域，建筑设计涉及的范围较小，对于大数据的应用也有所不同。本文总结了目前大数据领域背景下数据获取方法，按照建筑方案设计流程梳理了国内外应用大数据进行建筑空间行为的研究方法。大数据对于调查分析方法最大的影响是数据形式以及网络和移动设备数据的采集和分析。
而在建筑设计领域，调查分析不是发生在方案设计之初而是直至建筑落成之后的管理运行，本文认为，大数据的挖掘以及之后的分析都是围绕设计发生，前期调查注重如何获取有效数据，设计过程注重如何分析处理数据以便其导入设计流程，建造过程侧重于焦躁的实施，后期管理关注建筑信息系统的管理和检测（绿色建筑尤其重要）。在不同的阶段，调查和分析可能是结合的也可能是分开的，这将在第三部分详细举例说明。
随着技术的发展，建筑领域提出了智慧建筑，智慧建筑是基于电子信息技术的技术支持提出的一个全新的建筑概念，是结合了BIM 技术、RFID 技术、云计算等信息技术，建造信息模型，对建筑有全方面的了解。关于建筑的数据采集也是重中之重。
2 大数据时代数据获取与处理技术
随着地理信息和计算机科学的不断发展以及互联网，GPS，GIS，智能手机的快速发展，数据采集的方式渐渐从原始的问卷和访谈转向对信息处理软件或设备的依赖。目前比较成熟的信息采集和处理技术包括利用软件对网络数据进行挖掘；利用GPS或LBS设备，结合GIS 或网络日志来采集与分析居民行为数据；利用无线射频识别技术识别目标物并且可以读出或者写入相关数据。这些技术可以作为大数据时代城市时空间行为研究数据的重要来源，将有利于扩大研究的范围，并增加研究结果的精确性。
2.1 网络数据获取
网络数据的获取可以通过网络爬虫软件实现，获取搜索引擎中访问量或权威网页挖掘程序（凌志泉，2003），以及提取社交网络中用户地址、文本、图像及关系等数据挖掘程序（孙拔群，2011；王波等，2013），针对不同的网站设计的网络爬虫软件基本可以挖掘到网页中的所有信息。随着互联网深入人们的生活，网络数据越来越能成为表征居民社会活动的最重要载体
2.2 居民行为数据的采集与分析
居民的行为主要是通过GPS定位以及公交卡刷卡，手机通话等方式进行位置获取，这些数据可以向有关部门获取。
2.3 射频识别
根据智能建筑的定义，为了能实现高效的管理，需要尽可能的获取建筑物内部的所有数据，并且加入到建筑模型中，形成一个完整的信息模型。而物联网就是如何将建筑内的设备转译的重要媒介。在这个体系中，每个设备都有自己的“电子标签”，通过射频识别技术读取相关信息。
2.4 数据分析应用技术：BIM，云计算，GIS
BIM即（Building Information Modeling）建筑信息模型，它的优势在于将设备和建筑统筹考虑，还可以模拟建造过程，不仅有建筑，建筑设备，还有采购，造价等所有的信息，是一个建筑的信息库。建立BIM就是需要采集一个建筑中所有的数据并链接到这种模型中。
云计算是基于大数据的“数据量大”这一特点应运而生，是借助其他人的服务器处理大量数据的新方法。
GIS是大数据可视化的工具，通过大数据获得的数据对非专业人士最重要的就是实现数据的可视化，经过的处理之后，可以将最直观的结果展现给大众。
3 基于大数据应用的城市时空间行为研究方法进展
3.1 前期调研阶段
在前期调研阶段，一般需要获取地块周边的大数据并对其进行分析归纳得到可以纳入设计过程的数据或者进行下一步的研究。
3.1-1 网络内容提取
一般提取网络内容获得居民的行为数据，通过分析得到定性结果。Crandall 等（2012）利用社交网站在线照片内容分析，总结了照片情感和对应的地理信息。这种调查方法可以更加准确的提取某一地区的情感要素，对于地域性设计有指导作用。
3.1-2 使用者行为
目前手机，平板电脑等智能设备的普及以及网路的覆盖有利于更加全面的收集人群定位和流线。侯杰利用乘客使用手机、平板电脑、地铁卡等设备定位，发现乘客集中的区域，及时更新数据库，可以获得最新的数据及结果。同样获取设计基地周边的人群定位，便可以通过GIS 技术分析人流聚集的位置以及动线。这种分析既可以作为建筑设计前期分析，也可以用于交通类建筑，商业建筑等流线比较重要的建筑类型中，通过定位既有建筑内部人群的流线和位置，分析该类型建筑的流线组织理论。
马岩松的鱼缸设计之前，运用摄影机对两条鱼进行全天候拍摄记录，而后对照视频，记录鱼的行踪，而后对照鱼的活动路径，设计了一个洄游式鱼缸。（图1，图2）
图1记录图2鱼缸模型图3，漫游模拟软件
除去通过定位记录使用者，还可以通过Depthmap等软件，模拟人群的空间运动轨迹，即通过设定的规则，模拟人在一定范围内的漫游，研究建筑内部的流线设计（图3）。
3.1-3 资料调查
资料调查是指通过网路引擎搜集已有资料，建立数据库。侯杰通过国内外发生过的地下空间灾害的案例，收集灾害发生的诱导因素、发灾频次、分布面积、成灾规模、灾害损失、社会抗灾力等灾害评价因子，建立有关预警和决策支持系统的“ 地下空间灾害属性数据库”。
3.2 设计阶段
在设计阶段，数据的分析方法比较重要，通过不同的软件，可以将数据导入设计系统，也可以将数据可视化，直接进行表达。
3.2-1 导入数据
GIS是将数据分析直接可视化，而在设计过程中，可以利用编程，将数据按照一定的规则转译城建筑形式，表皮等等，这就是大数据和参数化相结合的分析方法。类似grasshopper这种和建筑建模软件相结合的小型编程软件，可以对于大量的数据按照一个公式转译，即将取得的数据（总结数据）导入grasshopper，通过设定一个公式，即可将大量数据转译城建筑形式。
3.2-2 可视化
对于大众，大数据得到的结论的表达方式就是通过图表例如公共投票产生结果
3.3 建造阶段
建造阶段阶段的造价咨询公司也可以利用大数据建立数据库，将材料厂商的报价收集起来并集合成数据库，可以大大节省人力成本。
3.4 后期管理
智慧建筑也是一个数据库，是一个云计算中心。通过收集有关建筑的所有信息，建立详细的信息模型可以有助于日后的管理和改造。拉斯维加斯的市政管道历史数据不准确，经常发生施工破坏的现象。VTN公司帮助政府整合所有的数据，建立实时信息模型，实时监测管线的位置和变动。相对于智慧建筑，目前的智能建筑中，能源，照明，消防等体系都是相对独立的，并且每个实体的位置没有精确定位，当发生险情时很难第一时间确定位置和周边情况。而在智慧建筑中，各个系统数据库互相链接，可以通过分析得出彼此的关系，这在绿色建筑领域中也有应用。比如可以知道设备数据库和能耗数据库的关系，从而全方位进行绿色节能设计。
除去可以实时监控之外，设备，建筑质量，甚至使用者的行为都可以通过整栋楼的大数据系统预测。将实时数据导入预测系统，可以及时预警事故，调整环境。侯杰通过实时监测武汉光谷广场，将数据导入灾害数据库（前期调研分析整合而成），可以对地下空间常见事故如火灾，水灾，塌陷等进行预测并及时检修。
4 总结
相对于城市规划，建筑调查研究方法对于大数据的应用有不同的特点，本文总结不同的调查分析方法的适用情况如下：
4.1 数据提取
最常见的方法是通过定位和通过分析网络内容获取数据，其中，定位获得数据多适用于建立数据空间化模型，进一步分析人群的聚集和动线，定位是为了将数据和空间位置相结合，从数据角度划分空间特性；通过分析网络内容可以将数据按照数量大小分出等级，从而提取最重要的数据结果，这个过程中网络内容才是重点，数目只是为了将其排序，没有实际意义。
4.2 数据分析
数据分析可以分为三种方法：1建立数据库，这种情况是将同一类型的大数据综合，比如造价数据库，防灾数据库。2将同一建筑的所有数据整合，不同类型数据之间互相链接和影响，比如智慧建筑。3数据可视化，将同一类型的数据收集之后，结合空间和数量将位置或者行为进行等级划分，从而提取最重要的一点或者数据之间的关系，最终加入到设计之中，比如参数化设计或者地域性设计。
参考文献
[1]孙鸽梅.基于BIM、RFID和云计算技术的智慧建筑研究[J].硅谷，2014，01：52-53.
[2]秦萧，甄峰.大数据时代智慧城市空间规划方法探讨[J].现代城市研究，2014，10：18-24.
[3]王波，甄峰，魏宗财.南京市区活动空间总体特征研究——基于大数据的实证分析[J].人文地理，2014，03：14-21+55.
[4]毕中.大数据能否在建筑行业落地开花[N].建筑时报，2014-03-17007.
[5]李光斗.建筑业需要大数据吗[N].建筑时报，2014-10-02006.
[6]席广亮，甄峰.过程还是结果?——大数据支撑下的城市规划创新探讨[J].现代城市研究，2015，01：19-23.
[7]郭璨，甄峰，朱寿佳.智能手机定位数据应用于城市研究的进展与展望[J].人文地理，2014，06：18-23.
[8]秦萧，甄峰，熊丽芳，朱寿佳.大数据时代城市时空间行为研究方法[J].地理科学进展，2013，09：1352-1361.
[9]王鹏，赵丽虹.大数据和新媒体技术推动城市规划转型初探[A].中国科学技术协会、广东省人民政府.第十七届中国科协年会——分16 大数据与城乡治理研讨会论文集[C].中国科学技术协会、广东省人民政府：，2015：7.
[10]李乐，张恒，孙保磊，李刚.大数据在城市规划中的应用研究[A].中国科学技术协会、广东省人民政府.第十七届中国科协年会——分16 大数据与城乡治理研讨会论文集[C].中国科学技术协会、广东省人民政府：，2015：9.
[11]聂婷，王建军，林本岳.从大众到个体：大数据在规划公众参与中的应用探讨[A].中国科学技术协会、广东省人民政府.第十七届中国科协年会——分16 大数据与城乡治理研讨会论文集[C].中国科学技术协会、广东省人民政府：，2015：6.
[12]卢新潮，徐苏宁.大数据技术辅助城市设计的可能性探究[A].中国科学技术协会、广东省人民政府.第十七届中国科协年会——分16 大数据与城乡治理研讨会论文集[C].中国科学技术协会、广东省人民政府：，2015：5.
[13]陈宏胜.大数据影响下的中国城乡规划进展与展望——基于核心期刊的分析[A].中国科学技术协会、广东省人民政府.第十七届中国科协年会——分16 大数据与城乡治理研讨会论文集[C].中国科学技术协会、广东省人民政府：，2015：7.
[14]侯杰.大数据时代城市地下空间智慧防灾系统的创新——以武汉光谷广场地下空间为例[A].中国城市规划学会.城乡治理与规划改革——2014中国城市规划年会论文集（01城市安全与防灾规划）[C].中国城市规划学会：，2014：12.
[15]林山驰，刘昌平，陈佳实.大数据与智能建筑、智慧城市[J].智能建筑，2013，08：53-55.
[16]蔡权.基于环境参量的参数化建筑设计研究[D].南京工业大学，2012.
注释：
1. 天津大学建筑设计研究院
2. 天津大学城市规划设计研究院
论文作者:颜芳丽1,曹紫佳2
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2019年8期
论文发表时间:2019/8/2
标签：数据论文; 建筑论文; 中国科学技术协会论文; 方法论文; 广东省论文; 中国科协论文; 城市规划论文; 《建筑学研究前沿》2019年8期论文;