《Computers, Environment and Urban Systems》：From heuristics to data: A parcel-level representation of site planning layouts from multimodal urban evidence
编辑推荐：
•开发了SPLI，将场地规划启发式经验转化为地块级指标。•整合多模态城市数据，对场地布局进行比较分析。•将建筑级形态与功能同地块级组织关联起来。•利用关系图推理补充缺失的建筑-功能数据。•生成结构化的可追溯记录，用于定量规划分析。引言城市场地的空间组织影响土地利用效率、功能交
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开发了SPLI，将场地规划启发式经验转化为地块级指标。
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整合多模态城市数据，对场地布局进行比较分析。
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将建筑级形态与功能同地块级组织关联起来。
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利用关系图推理补充缺失的建筑-功能数据。
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生成结构化的可追溯记录，用于定量规划分析。
引言
城市场地的空间组织影响土地利用效率、功能交互以及长期发展绩效。由于建成环境一旦建成便难以改造，场地层面的规划决策将对城市结构产生持久影响。与此同时，城市土地消耗持续快速扩张，预计未来几十年全球建成区面积将增加约120万平方公里（Angel等，2011年）。这些趋势凸显了对能够系统化表示和比较地块级场地布局的计算方法的需求。
城市研究已发展出大量定量方法来描述建成环境。密度指标、道路网络指标和形态描述符已被广泛用于表征城市形态与空间结构（Batty，2013a；Porta等，2006；Ratti，2004）。近年来，机器学习使得能够从异构空间数据中大规模推断建筑功能和土地利用模式（Li等，2019；Su等，2021）。这些方法显著提升了城市可观测特征的度量与推断能力。
尽管取得上述进展，地块级场地规划仍仅部分可计算化，因为许多规划概念依赖专业解释而非显式计算表征。空间组织、功能构成、可达性条件和发展强度等概念在规划实践中被广泛使用，但它们很少与语义含义、证据基础和解释过程一同被表示。因此，规划知识往往被转化为孤立的指标或预测输出，使得跨场地的系统比较和再利用变得困难。
城市空间数据的异构性进一步加剧了这一问题。与场地规划相关的信息分散在地籍几何、法定土地分类、兴趣点、道路网络、建筑信息和遥感影像中。这些数据集在结构、空间分辨率、完整性和更新频率方面存在差异，使得它们为地块级规划分析进行整合本质上极具挑战。尽管已有研究涉及了该问题的个别方面，但将异构城市证据组织为与规划概念对齐的连贯地块级表征的方法仍然有限。
为弥补这一空白，本研究开发了场地规划布局指标（Site Planning Layout Indicators，SPLI），一个从多模态城市证据中编码规划知识的地块级表征框架。SPLI不是将规划概念视为孤立指标，而是将它们组织为具有显式语义、空间支撑、来源、处理状态和不确定性的结构化表征字段，使得异构证据和解释后的规划知识能够被纳入统一的地块级结构中。图1总结了该表征的范围。
该框架在新加坡皇后镇实施，并通过三个研究问题进行评估：(1) 如何将规划知识和多模态城市数据组织为可计算的地块级指标？(2) 如何通过可重复的、证据优先的流程对地块级空间组织进行分类？(3) SPLI揭示了法定用地类型和子分区之间的哪些实证差异？这些比较的稳定性与局限性是什么？
据此，本研究做出了三项贡献。第一，在统一的地块单元上整合了五个与规划相关的维度，同时保留了来源、处理状态和不确定性。第二，通过一个层级结构实现空间组织的操作化，该层级将证据充分性与主要全局秩序分离开来，并正向了定义了非常规组织。第三，通过阈值检验、在第二个规划区域中的实施、盲法专业编码以及跨用地和子分区组的背景比较来评估所生成的记录。
本文其余部分组织如下。第2节综述相关工作并识别研究空白。第3节介绍SPLI表征框架。第4节描述其实施与验证。第5节呈现实证结果，第6节讨论和第7节结论讨论研究意义并总结全文。
章节摘要
文献综述
城市分析已发展出日益精细的方法来度量空间特征、整合异构数据集并识别形态模式。这些方法显著提升了城市系统的定量描述水平，但它们主要关注可观测的城市属性或特定属性的推断。相比之下，规划知识本身如何在计算环境中被显式表示这一问题较少受到关注。
SPLI作为地块级表征框架
场地规划决策源于土地利用法规、建筑配置、功能安排和场地特定空间条件之间的交互。以计算方式表示这些关系需要一个能同时保留法规背景、物理形态和功能组织的空间单元。地块提供了这样的单元。与街区或区域等较大空间实体相比，地块保留了建筑之间、开放空间之间的内部差异。
从多模态城市证据构建表征
SPLI通过统一工作流程将异构城市证据转化为地块级表征字段来构建。该工作流程协调来源数据，将证据关联到共同的空间支撑，在必要时补全不完整的属性，对选定的规划概念进行操作化，并生成保留语义含义、来源、处理状态和不确定性的结构化字段。因此，目标不仅仅是计算地块级数值。
表征成果
SPLI框架在皇后镇的279个符合条件的多建筑地块中实施。每个地块记录包含五个互补的表征维度：功能层级、空间组织、功能多样性、可达性条件和用地强度。除指标值外，生成的数据集还保留了每个字段关联的语义定义、数据来源、空间支撑、处理状态和不确定性。因此，该表征。
实证发现与规划解读
应用研究表明，功能、空间组织、多样性、可达性和强度可以在共同的地块支撑上进行比较，而无需将其证据状态视为等同。证据优先的层级防止数据局限性表现为某种形态类型，而阈值检验表明大多数主要秩序分配并非由狭窄的参数选择所驱动。背景比较还揭示了一个重要区别：FAR、BCR、服务邻近度以及。
结论
本研究开发了SPLI，作为一个地块级表征框架，在使选定规划知识可计算化的同时，保留了其语义含义、空间支撑、来源、处理状态、不确定性和证据基础。
该框架在皇后镇的279个符合条件的多建筑地块中进行了评估，其中220个获得了有支撑的主要空间秩序，59个被记录在合并的证据不足/不明确输出中。阈值扰动检验和
CRediT作者贡献声明
曹倩：概念构思、方法论、软件、形式分析、数据管理、可视化、撰写——初稿、撰写——审阅与编辑。陈杰林：方法论、形式分析、验证、撰写——审阅与编辑。赵俊超：调查研究、验证、撰写——审阅与编辑。鲁迪·斯托夫斯：概念构思、方法论、资源、监督、项目管理、撰写——审阅与编辑。
论文撰写过程中生成式AI和AI辅助技术的声明
作者在论文准备过程中使用了ChatGPT（OpenAI）进行语言编辑和语法检查。所有建议的修改均由作者审阅和修订，作者对已发表的内容承担全部责任。
资助
本研究部分得到中国建筑工程总公司研究基金资助（项目编号：CSCEC-2026-Z-34）。陈杰林的贡献属于HD4（健康驱动的城市设计）项目的一部分，该项目由新加坡总理公署高级研究与教育新加坡中心（CARES）主办，并在新加坡总理公署国家研究基金会的研究卓越与技术企业园区（CREATE）计划下获得支持。
利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。
致谢
感谢新加坡市区重建局（URA）提供规划文件的公共访问权限，感谢OpenStreetMap社区提供的志愿地理信息（? OpenStreetMap contributors, ODbL license）。我们感谢新加坡土地管理局提供OneMap平台及其开放地理空间数据服务。我们感谢新加坡国立大学建筑学系的同事们对本文早期版本提出的意见。
曹倩|陈杰林|赵俊超|鲁迪·斯托夫斯
