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中国城市规划学会副理事长、中国工程院院士吴志强:健康城市关键在于提供精准的政策组合

2021-10-11 14:38:13

在吴志强和团队耗费数年时间对成都整个城市进行建模的基础上,以1公里为单位建构城市分析网格,对每个网格上的居民预期寿命进行预测,并从市中心出发,每隔15度进行城市切片,综合分析成都预期寿命空间分布情况。他们发现,不仅每条切片上的预期寿命呈现出上下波动情况,而且与城市整体预期寿命相比,单个网点上的差值最高甚至达到将近1200天。

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中国城市规划学会副理事长、中国工程院院士吴志强 图片来源:每经记者 张建 摄

前段时间,中国城市规划学会副理事长、中国工程院院士、同济大学前副校长吴志强与成都一道,展开了一项前所未有的城市数据分析项目。

在他和团队耗费数年时间对成都整个城市进行建模的基础上,以1公里为单位建构城市分析网格,对每个网格上的居民预期寿命进行预测,并从市中心出发,每隔15度进行城市切片,综合分析成都预期寿命空间分布情况。他们发现,不仅每条切片上的预期寿命呈现出上下波动情况,而且与城市整体预期寿命相比,单个网点上的差值最高甚至达到将近1200天。

在城市给定的期望寿命值掩盖下,城市中居民的健康并不是匀质的。在9月25日于成都举行的“2020/2021中国城市规划年会暨中国城市规划学术季”上,吴志强对外分享该成果,并对《每日经济新闻》记者指出,关键问题在于,为什么这个地方的居民比那个地方更长寿、更健康?换句话说,健康与空间的哪些因素存在关联?

去年,国务院印发《关于开展爱国卫生运动的意见》,提出将“全面开展健康城市建设”。城市空间的“健康性”和“韧性”愈加重要,但当问及如何让城市变得更健康,很少有城市能给出清晰答案。在吴志强看来,面对城市健康问题,只有通过进行大规模搜索,认清客观分布差异,并找到差异的真正原因,才有可能真正对症下药,精准施策。

健康与空间的关联性

今年,伴随疫情呈现出区域性、散发的新特点,城市的防控策略发生转变。城市很少再延续去年的“封城”措施,针对特定社区采取分类管理被视为更加精准、有效的防控方案。事实证明,在多个城市实践中,疫情被控制在了一定的范围内,并未造成大规模扩散。

从另一个角度来看,这也显示出城市的健康管理与空间存在的某种关联。

去年疫情发生后,吴志强团队就曾对城市进行数字化跟踪。在对城市内部疫情分布和城市热力分布进行叠加分析后,他们发现,晚间热力比日间热力与疫情分布有更高的对应性,而以上海公布的轨迹点案来看,住宅占比最高,其次购物和交通场所。大数据反映的情况,恰与以居住地所在社区为主的防控措施相一致。

疫情是如此,那么,对于更广义的健康,是否也与空间存在某种相关性?

在以成都为样本进行的数据分析研究中,吴志强团队发现,城市的预期寿命空间分布从市中心向外波动,其中,主城区预期寿命圈层呈由低到高再波动下降的趋势。

在对12个切片进行预期寿命空间分布数据的方差归一化处理并叠加结果后,他们进一步发现,距离中心1~2公里和4~6公里圈层范围基本为预期寿命相对低值聚集区,而距离中心6~14公里和7~13公里圈层则为预期寿命相对高值聚集区。

换言之,仅距离市中心远近一项指标,就已显示出空间与城市健康的某种关联。

究竟是何种疾病导致了此类结果?他们进一步对呼吸系统疾病、肿瘤和“十大疾病”致死人数三项指标进行研究。结果再一次证明,每一特定疾病造成的死亡人数,与城市空间同样存在明显联系。

其中,呼吸系统疾病死亡人数在靠近中心的1~2公里圈层范围均值相对较高,肿瘤死亡人数则在相对远离中心的5~12公里圈层范围均值相对较高。总的来看,“十大疾病”死亡人数,在靠近中心地区范围均值相对较低,但总体差异不大。

这还意味着,空间对健康的影响能精准到非常小的单元维度上。

“我虽然做了一辈子的规划,都不知道原来是这样。”吴志强指出,首先是预期寿命精准到天,从而形成明显的上升和下降浮动曲线;其次是距离精准到公里,每个以1公里为单元上的预期寿命都表现出了不同。而对于不同的疾病,空间的影响也能被精准捕捉,展现出不同的表现情况。

将“健康”规划进城市

当健康被量化后,其以极细颗粒度融入城市规划中也成为可能。

医疗设施水平通常被视为城市健康水平的直接影响因素。在此种思路下,包括增加医院、床位以及执业医生数量成为城市健康规划的重要因素。但大数据展现出与之并不完全一致的状况:对比呼吸系统疾病和肿瘤死亡人数的表现,医疗设施更为集中的市中心地区使后者明显减少,但并未能有效控制呼吸系统疾病的死亡情况。

更进一步的问题是,为何主城区的预期寿命并未随着向郊区拓展而不断下降,却呈现出了类似“倒U型”的曲线?

吴志强引入“密度”来解释这一现象。根据一项针对单位面积的容积率(定容率FO)和预期寿命的对比研究,他指出,密度的提升对预期寿命的影响一开始是正向的,随着房屋越铺越满、越造越高,超过了一定的容积率后,预期寿命就开始明显下降。“特别是当容积率大于5的区域,会出现预期寿命的‘凹陷区’,所以可以明确地说,容积率尽量不要超过5。”

在此基础上,一个更加完善的城市健康规划框架将浮出水面。

据吴志强解释,规划需要考虑几方面因素,第一是区位,就是什么设施应该放在哪里,怎样的医院分布在什么地方是可以最高效覆盖健康需求,减少死亡率;第二是密度,这涉及到哪里提高密度、哪里降低密度、哪里不能再提高开发强度;第三是连通性,使得居民能流动起来,由此,城市生命体中的“不同器官”之间才能形成完整的循环,达到健康状态。

在合理规划的基础上,更重要的是,要能够根据实际城市运转情况,进行因地制宜的调整。

“就像一个人,一段时间不运动,脂肪就会囤积,但如果恢复运动,又会再恢复身材。”吴志强说,“城市也是一样的,是应该进行蝶变的。”

他举例说到,可以通过政策的调整、治理方式的调整达到改善城市健康的目的。如果一个区域容积率已经逼近5,就可以控制新建建筑数量,随着老建筑走向“死亡”,容积率就可能慢慢回落到合适区间。同时,也可以进行更积极地调整,适当拆除区域内的违章建筑,实现“物理上的加固”,完成对容积率的调整。

类似的调整也可以运用至规划层面。吴志强说,在大数据等新技术的赋能下,对真理和客观规律的认识不断加深,规划能够摆脱过去的盲目状态,更能适应城市以几十甚至上百年为单位的发展。

“规划有六重境界,第一重是不关注实际情况,盲目制定,第二重是关注后没有感觉,第三重是有感觉,但说不出道理,第四重是有了理性但不能落地,第五重是理性能反馈到设计当中,第六重则是最终影响到治理体系的提升上。”吴志强说,“只有当到达第六重境界,城市文明程度才能真正提升。”

如何达到优化治理方式的层面?一个例子是,构建共商共建共享的城市治理模式。

在吴志强看来,面对城市大量利益方繁芜庞杂的利益诉求,更需要按照规律而非感性办事。大数据能够精准地挖掘出这一规律,在此基础上,城市能够提供更精确的政策组合,这反过来也是其走向健康城市的关键。

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责编 杨欢

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