从数据可视化到分析图:大数据如何影响建筑设计?

数据可视化已经成为了各个行业竞相追逐的一个词汇,从阿里巴巴的阿里云,到百度的百度图说,甚至,在建筑设计,景观、规划等行业也暂露头角,项目的前期数据分析,已经成为了市场经济下不可或缺的一环。

那么,大数据如何影响建筑设计?

回答这个问题之前,先请你看一项目案例:

可能你没听说过这个项目,但是网红事务所SASAKI你肯定听说过吧,哈。这个项目就是出自SASAKI的复兴规划项目,位于墨西哥新莱昂州的蒙特雷科技大学。

只不过今天我们不聊这项目是如何操作规划的,我们只是来简单剖析一下这些网红图纸的制作都使用了些什么手法~

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诺,就是这些图:

人流车流流线示意©SASAKI

建筑功能示意©SASAKI

建筑功能及比例示意©SASAKI

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1/SASAKI的绘图套路是怎样的


SASAKI在做建筑,景观,城市设计方面都很强,这次的项目中这几张图有这几个共性:

A.色彩鲜艳明快,清爽

无论是功能分区示意图,建筑功能示意图,还是人、车流流线示意图中,绘图用色非常有讲究。SAASAKI的配色明快但不扎眼,给人的感觉是一种清爽的质感,而不是乡村重金属的粗糙感;

分析图中,冷暖色调,点缀色比例搭配合理,整体感受很舒服;点缀色,渐变色使用适中,在做到突出重点的同时又做到了不抢眼的感觉,同一色相渐变色的修饰使建筑形体三维感更强,更立体;色彩图层透明度适中,在完成表达功能块区域范围的作用后又给人一种呼吸感,图纸不死~

B.主次分明,重点突出

一张说服力强的分析图一定是有主有次的,一张图只阐述一件事,只表达一个或一类信息。只有首先明确了图面表达的重点,才能在图面处理中有轻有重,效果突出。

比如说你重点想表达建筑组团的关系,那么街道就不是重点;你想表达宾水岸线的活力,那么建筑就不是重点。SASAKI事务所的图基本都会有一个亮点是吸引你的眼球的,剩下的可能都平平淡淡不足为奇。这样做的好处就是重点被突出,特别是在表达某条关系轴线,某个组团中心时,效果甚好~

C.细节,细节,细节

一张可以打动人心,牵引眼球的图大多是不会细节的方面做手脚的。细节包括很所,也分层次。最简单的光影关系,人物情节,植物绿化,铺地材质...

深一层次中图面主次部位光影关系的灰度深浅对比,光影扩散的程度及位置;不同功能的绿植颜色可能要区分,有区别但又要考虑绿植之间的变化关系;不同部位的的铺装,有的位置可以用大色块带一下,有的位置则需要设计一下,甚至要表现出具体的材质铺装;再说道路,有的时候车行道路加上人行横道线以及道路中心线,车道划分虚线会显得更加真实~

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2/优秀图纸当中都会有那些细节

分析完SASAKI网红图纸公用的套路之后,你想不想具体了解一下每张图纸中都具体用了什么细节元素?

©SASAKI

A.基地及周边建筑图底

在处理基地以及周边建筑图底关系时,基地内部图底用不同颜色区分建筑建筑功能;与基地有影响关系的建筑图底用一种浅色强调标注,影响关系较弱的建筑图底用另外一种浅色区别标注。

B.形式多变的指示箭头

不同线型、不同宽度、不同颜色的指示箭头,分别阐述建筑与环境、建筑与建筑、环境与环境的相互影响关系;基地内部人流,车流的走向及每条道路上每股人流、车流的大小(指示箭头线条宽度)。

C.样式统一的说明字体

图中用到的字体,采用了样式统一的无衬线体,可辨识度高而且不会感觉的杂乱(只用了一种字体);字体大小配合建筑及环境的影响程度,影响程度较大(小)时字体较大(小),字体颜色仅仅区分了建筑及环境两种颜色。

D.重要部位的描边处理

基地内部建筑图底都有描边突出体块大小以及位置,基地周边道路边缘线有加粗加重,围合感更加强烈,重点部位更加突出。

E.其他

绿地内色相相同饱和度不同的平面树表达,在增加细节的同时不会影响图面的整洁,不会增添乱感。

再看另外一张:

©SASAKI

A.纹理贴图

不同形式的纹理贴图配以不同的浅色渐变色对交通走廊、广场绿地进行空间划分、标注说明。

B.数据注释

在图中用数据对组团内不同功能的建筑的比例进行了注释,并辅助以与建筑功能相同的透明色块进行区别说明。

C.指示箭头

相同线型、相同颜色、不同宽度的指示箭头,阐述说明了基地内部人流,车流的走向及每股人流、车流的大小(指示箭头线条宽度)。

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3/你是不是只想做画图狗?

其实,仅仅表现好一张简单设计分析图对自己的设计没有太大的助益,毕竟我们要做的是建筑设计,要解决的是建筑问题,是直面生活的建筑问题!我们是每一个人心中对自己的定位都是设计师,但是偏偏活成了画图狗~

©SASAKI

建筑师要做仅仅是梳理建筑功能、确定开窗形式、把握建筑外立面吗?

一栋建筑的气质形象难道要比这栋建筑更实用,更贴近生活还重要吗?

设计一栋建筑,不更应该从生活入手,从周围的环境入手,解决直接参与者的使用问题,研究该建筑所在街区的道路规划,景观布置,公建配比等等因素对该建筑直接、间接的影响,优化该建筑内部、外部的流线体验以及空间感受?

如果想要优化一栋建筑内部、外部的流线体验以及空间感受,那就要细细梳理基地与周边街道、建筑以及环境的相互影响关系,基地内部建筑与建筑,建筑与环境的之间的相互影响关系~

流线分析图©SASAKI

这样的一张分析图,可以是一张人流流线分析图,也可以是一张车流流线分析图,亦有可能是一张最短路径的分析示意图用以分析人流车流最可能的行走路线,如果可以提前进行流线模拟,就可以预估每条流线之间会不会出现交叉冲突,通过分析结果做出预判后合理调整流线,就可以尽可能地减少流线的交叉冲突所导致的问题。

巧妇难成无米之炊,分析、处理这些复杂的关系在实地考察调研之前,我们最应该做的就是仔细研究一下该设计地块的城市肌理

图源Pinterest

为什么这么说呢?

影响城市肌理形成最多的因素就是建筑和街道图底,从一张城市肌理图中可以分析出基地周边交通网格的规划特征,断面宽度,自己设计区域内的路网与城市路网是否统一,有没有做到良好的衔接;还可以反映各种建筑的功能、日照间距、建筑组团的组合形式,什么位置是广场,什么位置是河流,什么位置公园~

所以当你拿到一张城市肌理图时,最基本的地,你可以通过建筑、道路以及其他元素的排布规律阅读到建筑的地块功能、道路的等级划分、绿地的影响作用、各元素间的影响因子,甚至不需要文字注释,你也可以分析出每一栋建筑或者哪一条流线与周围建筑的规划是合理的还是冲突的~

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4/如何获取一张城市肌理图?

在国内,最简单的办法莫过于“百度地图个性在线编辑器”。

百度地图个性在线编辑器使用逻辑很类似于Photoshop中的图层叠加逻辑,在编辑器的元素选择框内,有陆地、水系、绿地、建筑物、道路等等元素,每一个样式规则就相当于一个图层;

每一个元素的编辑和呈现,都相当于对图层里的内容进行编辑,最后呈现在浏览器界面上,具体操作步骤与方法,请长按上方二维码图片,后点击‘识别图中二维码’查阅~

用百度地图个性在线编辑器获得城市肌理的优势便是在知晓编辑器的操作逻辑之后,获取底图的后续操作非常简单;

不过这样的操作只适合通过截屏的方式截取小范围内的底图肌理,在范围稍大之后你很可能会遇到只能截取一屏的内容,然而完整的图底肌理却要多次截屏的问题,多次截屏,后期再在ps当中拼图了,这样的话操作又会比较繁琐~

如果你还有其他的想法,比如说你想来一张上图风格效果的分析图,你需要获得周围地块的三维空间信息,这样的话,百度地图个性在线编辑器也是满足不了你的~

那么,该如何操作呢?

如果你比较了解Rhino以及GH,你可以通过OSM开源地图爬取数据,获得城市CAD矢量底图、城市3D建筑模型的数据,使用ArcMap、lunchbox(Grassshopper的一款插件)等软件通过一系列操作完成三维空间的搭建,具体操作步骤与方法,请长按上方二维码图片,后点击‘识别图中二维码’查阅~

openstreet对于大陆地区的信息量有限,很多大城市的数据不全面,所以,不推荐使用。

讲了这么多,你可能会问我,这些跟数据可视化分析有什么关系嘛?

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5/可视化分析具体可以分析啥

以上操作,数据可视化可以将分析过程升华,让分析过程跟简洁,让分析结果更易读。

做设计,绝不是一件信口开河的事情,从0到1,用每一张强具说服力的分析图来记录、阐述整个设计分析的过程和最后得出的结果才是对设计最起码的尊重,才是对业主,对甲方最责任的表现~

在一个数据说话的时代如何用数据来呈现自己的设计意图?如何用强说服力的分析图来助力自己的设计呢?

现在,回到我们最开始的问题:大数据如何影响建筑设计?

数据可视化,简单地说,就是通过图表形式展现数据,帮助我们快速、准确理解信息。好的可视化会“讲故事”,能向我们揭示数据背后的规律。数据可视化应用在建筑以及相关领域可以做到地形可视化、城市空间可视化以及图表类可视化~

上海房价可视化GL版

网络案例、pissang作品

地形可视化可以通过爬取得到的数据,对地块城市空间点进行定位,生成规划设计地块内的三维地形,完成该地块内的高程分析、坡度分析、日照分析、道路坡度分析、可视区域分析、雨水径流分析等等,整合信息,完成设计前期分析,更好地支持接下来的设计、规划~

城市空间可视化可以对规划设计好的方案做城市排水分析、可容纳人口密度分析、城市容积率分析、人流车流最短路径分析,各建筑,建筑间的日照分析等等,配合设计方案更有说服力地完成项目汇报~

地形类分析雨水径流 2015 AA Beijing Visiting School

空间可视化 

那么,如何将数据可视化运用到自己的设计分析当中呢?

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6/系统的学习大数据可视化

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想要将数据可视化运用到自己的设计分析当中,首先你要掌握大数据的获取和运用。那么,如何系统的学习大数据可视化呢?

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