期刊精粹 | 面向数字孪生技术的高密度城市形态研究【抢先版】

【编者按】为了更好地推广学者的研究成果，我们将不定期地推送一些尚未见刊的稿件的精华观点，以飨读者。本文为本刊已录用文章《面向数字孪生技术的高密度城市形态研究》的精华版，作品的发布已取得作者授权。欢迎读者指正、讨论。在此感谢在百忙中抽出时间撰写精华版的作者，你们的努力让学术论文的阅读体验变得更好。

随着城市化进程的不断推进，高密度已经成为全球大都市空间发展的常态。尤其是在中国，大规模城市集约化建设与土地资源紧张并行，高人口、高强度开发的趋势从中心城区向更广泛的城市群蔓延。仅依赖传统的城市规划方法难以应对由此产生的多层级、立体化、动态化空间问题，如交通拥堵、环境退化、公共空间紧张等，迫切要求城市形态研究从静态描述转向动态建模，从经验判断迈向数据驱动。本文提出将数字孪生技术引入高密度城市形态研究，构建“形态—数字孪生体”（FDT: Form-Digital Twin）框架，探索城市形态的数字表达、智能建模和协同优化新路径。

1 城市密度范式的演进之路

审视现代城市形态发展，密度范式经历了四次辩证式跃迁（图1）。

图1 现代城市形态演进的四次“浪潮前锋”

（1）密度—健康（19世纪）：威廉·法尔通过分析伦敦霍乱数据，揭示了高密度与公共卫生危机的关联，催生了以田园城市为代表的低密度理念。

（2）密度—分区（现代主义时期）：勒·柯布西耶的光辉城市构想将密度从限制性条件转为资源的最大化和配置，功能分区与密度梯度模型主导全球规划实践。

（3）密度—生态（20世纪下半叶）：生态思潮兴起，城市被视为生态系统，微气候模拟与形态耦合研究成为核心，关注环境可持续性。

（4）密度—数字（21世纪）：面对新冠疫情、可持续发展目标以及前所未有的空间治理复杂度，数字技术为高密度城市的智能化治理提供关键契机。

2 量形结合：密度与形态的“数字孪生”

大数据、人工智能和机器学习等数字技术正深刻改变城市治理的模式，城市研究范式随之转变——从静态走向动态，从表征走向机制。此外，对密度概念域的深层解构表明，密度并非单一统计值，而是涵盖形体密度（如容积率、覆盖率）、感知密度（主观空间体验）和行为密度（动态活动轨迹）的复合概念域。形态亦超越二维图谱表达，延伸至空间组构、环境性能与人本体验的多维层面。在这一背景下，我们需要更具整合力和预测力的技术工具来认识、设计和管理当下的高密度城市。

数字孪生技术作为物理城市的虚拟映射和实时反馈系统，它能融合多源数据，进行动态仿真与智能优化。基于此，我们提出“形态—数字孪生体”（FDT）概念模型，旨在构建贯通虚实空间的数字纽带，推动城市形态研究实现数据驱动的范式转型。

3 透视复杂：FDT的四维数字纽带

FDT模型的核心是构建四维数字纽带系统，实现对高密度城市形态的全息感知与动态评估。（1）密度纽带：量化人口、建筑的密集程度。（2）人本纽带：捕捉居民感知、行为活力等社会维度。（3）空间纽带：解析交通网络、功能布局的空间结构。（4）性能纽带：模拟风、光、热等物理环境性能（表1）。

表1 形态—数字孪生体的四维数字纽带

密度、人本、空间、性能这四个维度并非各自孤立，而是通过系统建模形成动态反馈网络，共同构建多尺度、可交互、可预测的城市形态数字画像。

4 智能驱动：FDT的运作体系与实践

为实现FDT落地，笔者设计了包含三大环节的智能运作体系（图2）。

图2 形态—数字孪生体的智能运作体系

（1）采样建模：选取典型高密度样本（如CBD、TOD片区），整合多源异构数据，利用实景三维建模与知识图谱技术构建城市数字基底，宁波等地的实践已验证其技术可行性。

（2）评估监测：数字孪生平台实时诊断空间效能与风险。例如，广州白云湖大道更新项目利用三维场景复原，精准化拆迁统计与成本核算；未来可拓展至交通瓶颈预警、空间失活监测等。

（3）寻优反馈：运用参数化工具与遗传算法生成帕累托最优解集（即综合最优方案）。杭州“城市大脑”通过实时调优交通网络形态，验证了“虚拟推演—现实干预—效果反馈”闭环的有效性。

该体系推动城市治理从静态管控转向动态适应，但仍需克服数据壁垒、算力成本与隐私保护等挑战。

5 结语：迈向智慧的高密度未来

数字孪生技术正在促使高密度城市空间治理范式发生深刻变革。它将城市形态研究从静态蓝图推向动态治理，从经验判断引向数据驱动。借助FDT，规划师得以在虚拟世界中全景透视高密度城市这个“复杂有机体”，理解其“生长逻辑”，预判其“病理反应”，并施以精准的“空间处方”。

随着行业大模型与数字孪生的深度融合，未来城市的认知边界将被突破。高密度城市有望从“压力容器”蜕变为兼具韧性、宜居与智慧的生命体。数字孪生，正是开启这场智慧蜕变的关键密钥。UPI

李振华（通信作者），香港城市大学，博士研究生。zhenhuali4-c@my.cityu.edu.hk

审定 | 陈 明

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