鸡丝小分队：一个曾经活跃在哥伦比亚大学建筑学院UP Lab中的约饭团体，致力于用正经的数据说些不太正经的事情。
还在肝阴阳师？规划师教你玩游戏的正确姿势！
By 鸡丝小分队 视界城市
从Pokemon Go到阴阳师，手游相关的内容最近几乎撑起了半个朋友圈，一早起来愁云惨淡的朋友圈一眼望去都是一个个倒空了的钱袋子。抽抽抽的卡包今天你又中了几个，脱非入欧还是等发了年终奖再说吧。
为了保住过年得发出去的大(nian)红(zhong)包(jiang)，小分队默默地祭出了压箱底的手游——没有抽抽抽的小卡包，规划建筑各行各业圈里圈外居家旅行必备之佳品——SIMCITY跟大家分享！不过你不要天真的以为我们如此“正经的学术组织”是要给你安利游戏，我们可是正经的用来研究”学术问题”。——下面我们就来说说如何用这个游戏解决城市“土地混合利用（mixed used）”的问题。
“土地混合利用（mixed used）”可以说是现代城市精明增长理论中最为重要的一条准则。围绕着混合利用，紧凑型设计、适宜步行的街区设计等理念才能得以实现。通过多种不同的空间功能在水平尺度用地布局上的混合乃至垂直尺度一栋建筑中的混合，实现对存量空间的充分利用。街区的魅力，社区的凝聚力很多时候也需要通过混合的土地功能体现出来。
来来来先见识一下华强北的土地混合利用
其实从新城市主义的兴起开始，“土地混合利用”就一直饱受争议，有人爱它高密度多样化的高效组织，有人把它当成交通拥堵和生活成本上升的元凶。想知道这个矛盾如何纾解？欢迎来到本期鸡丝大课堂，和小分队一起来模拟城市，探索最合理的“土地混合利用”模式。
作为土地混合利用的忠实拥护者，我们研究了3种代表性的城市肌理，建了9个城市模型模拟土地混合利用的不同形式，只为解答大家最关心的问题——如何进行土地混合利用对提升就业可达性和减少机动车交通更有效。
我们想要什么样的城市？
基于美国的交通调查数据以及就业数据，我们在纽约、洛杉矶和波士顿三个大城市中各找到了一个优秀的城市土地混合利用区块。从图表显示的结果来看，这三个区块的就业率均接近甚至高于城市平均的就业水平，并且都有至少15%的住户采用步行的方式上班。较高的就业率及舒适的通勤环境，小分队仿佛看到了混合利用的典型范本。
区块的步行占比及就业率与城市平均水平的对比
其实这三个地块所在的区域在土地混合利用布局上存在明显的差异。这三类土地混合模式可分别抽析为“纽约离散型（NY）”、“洛杉矶线型（LA）”和“波士顿集聚型（BS）”。为何完全不同的混合利用布局都能带来较好的就业率及较高比例的步行通勤，提高就业可达性减少交通拥堵？到底哪种最好？陷入沉思的小分队默默点开了桌面的SIMCity。
模拟城市的城市模拟：
SIMCity——模拟城市，可以说在美国的规划圈中家喻户晓。从1989的最初版至今已经经历了28个年头，经过多次的版本更迭已经从原有的由一张excel表控制变为了一个基于代理的模型（Agent Based Model）的游戏。
基于代理的模型使得模拟城市中的每一名居民都有着自己的工作地与居住地，在活动上形成了一个完整的闭环。这也使得在SIMCity中对城市活动进行模拟显得更为真实。（如果想了解更多不如下一个玩玩，主要是如果玩的过程中遇到困难还可以来请教小分队的单身美女学霸）
在实验的设计中鸡丝小分队选择了一个重要的指标——“住地比MXI”。
MXI=街区居住建筑面积/街区总建筑面积
这个指标由Joost W. van den Hoek提出，能够较好的描述城市边缘与市中心间的土地混合差异。简单来说，越靠近市中心，该指标数值越低。
MXI在城市中的得分变化示例
我们所模拟的九种土地混合模型就是以MXI=50、70、90为参照，分别对纽约离散模式、洛杉矶线性模式和波士顿集聚模式的土地混合模式进行建模模拟。
建好的城市如下图，我们暂且叫它“鸡丝魔法市”，临海一侧就是我们的实验城区。城市必须的市政基础设施被我们搬到了山上，尽量减少对城区的干扰。通过对道路宽度的控制，在游戏中我们能够控制城区所有的开发强度始终保持一致。改变各个街区的“区划”，在模拟城市中就能够自动生长出相对应的功能建筑。我们将不停的变换鸡丝魔法市的土地混合模式以及住地比，并对它所呈现的就业人口和交通情况进行监测。
鸡丝魔法市所经历的变换（绿色为居住建筑，蓝色为商业公建等建筑）：
从最终生成的9个城市结果来看。不同的土地混合模式在相同的住地比下保持了较为近似的总人口数及总岗位数。对于鸡丝魔法市的居民来说可能他们就是生活在9个相似的平行世界。
鸡丝魔法市的基本城市指标
那么到底哪一种模式才是提高就业率和缓解机动车交通带来的后果的最优解呢？我们来看一下鸡丝魔法市在不同变换下所呈现的就业率和步行性情况。
SimCity这个游戏的经典之处就在于它会模拟真实的城市空间，也就是说，你游戏里的城市布局会影响到就业率、交通条件等真实时间里存在的城市问题（这一点相信玩过养成类游戏的小伙伴都不用我们再科普了），而这一切都是被系统实时监测的，怎么样，有木有操作真实版智慧城市的感觉？
鸡丝魔法市有凶残的城市生存法则，可达性极低的岗位会被视为空置，同样人口的情况下，岗位空缺越多就说明岗位的可达性越低。
在通过非常痛苦的人工计数加总之后小分队得出了9个鸡丝魔法市的岗位空缺量。
当MXI达到90时波士顿集聚型的岗位空缺比例最低。MXI为70时，纽约的排布方式似乎是个不错的选择，但同波士顿的差距很小。当MXI达到90时无疑进入了一个非常异常的状态，三个城市模型中都出现了失业，同时岗位空置率也保持在30%以上。这意味着就业可达性出现严重问题。人们难以到达空缺的工作岗位。在这个异常环境中波士顿集聚型的表现稍好。
从对三个住地比下城市的就业情况的结果来看，集聚反而能够实现较好的就业可达性。
波士顿集聚型由于所有岗位都集聚分布在市中心，地理位置上可达性较为一致，所以在就业可达性上微弱胜出，那么交通方面它的表现如何呢：
9个城市每天12个时间点的拥堵情况再乘上道路数，通过GIS遥感的分析方法，我们自动化的对一共108幅截图进行了交通量统计。根据SIMCity中的拥堵颜色显示为每个地块的道路赋权重——严重拥堵-红色-5，轻微拥堵-橙色-3，畅通-绿色-1。对9个城市类型分别按时间进行了道路拥堵值的加总计算。
计算结果原始数据示例
结果如下：
以MXI=50时的情况为例，虚线显示了各时间段城市道路拥堵指数的加权值。红橙黄则代表了各项拥堵所占距的实际道路面积。从全天拥堵平均值来看纽约离散型的交通无疑较好。仅在8点时有较为明显的波峰，一天其他时间均较为畅通。而洛杉矶线型无疑较差。八点、十二点、晚上八点，波峰几乎无处不在。
当MXI=50时，纽约模式胜出；MXI=70时，波士顿模式胜出；MXI=90,时，洛杉矶模式胜出。结合MXI=90时的就业的数据再来看看，超出洛杉矶两倍多的平均拥堵系数，纽约版的鸡丝魔法市中的居民都在茫茫车海中兴叹“这份工作我是再也不想干了”。
游戏结束？！
当然，SIMCity的模拟并非完美，我们所能研究的范围很小，在更大的尺度或许居住于就业之间会出现更为复杂的变化。为了排除其他因素的影响，在鸡丝魔法市中没有设置地铁、公交等公共交通工具（当然你要是想设也是可以的）。无法步行前往的地点就只能开车。因此可能扩大了道路拥堵对于就业可达性的影响。
另外，模拟环境中并没有涉及工厂用地。工厂建筑在SIMCity中会带来污染影响，进而影响居住人口分布，或许是另一个值得研究的课题（你们感兴趣吗？）。虽然如此，但是这个模拟确实给我们很多思（le）考（qu）。
其实，要找到一种通用的土地混合利用模式真的很难，更多的还是要靠我们优秀的规划前辈们的探索和实践。芒福德在《城市发展史》引用了《清明上河图》，并附注说“只有极少数几个城市具有这张中国画所显示的城市品质；多样的景观、多样的职业、多样的文化活动”……小分队也希望在更多的中国城市看到这样的图景。
最后一点，年轻人没事别老学习，
多玩玩游戏。
参考文献：
Van Den Hoek J W. The MXI (Mixed-use Index) as Toolfor Urban Planning and Analysis[J]. Corporatiion and Cities, Paper, 2008, 3.
SIMCity的工作的原理推荐看看GDC2012上的演讲PPT：
http://www.andrewwillmott.com/talks/inside-glassbox
鸡丝小分队：一个曾经活跃在哥伦比亚大学建筑学院UP Lab中的约饭团体，致力于用正经的数据说些不太正经的事情。
