针对当前空间基因识别与提取方法存在的技术瓶颈，提出“时空截面—主体感知”框架，阐释空间基因与外显性状(景观风貌)之间的转换原理及其技术路径。主要步骤包括：挖掘不同时空背景下的营建信息，计算稳定性；采集多维度的公众感知数据，计算可意象性；根据稳定性得分和可意象性得分，综合判别可转换为空间基因的景观风貌类型；根据不同发展导向划分空间基因谱系，以指导后续的规划设计构思。在此基础上，以杭州市瓜沥镇风貌塑造为实证案例，验证该框架的可行性，以期为国土空间高质量发展提供有益的思路方法。
[关键词]空间基因；识别；提取；时空截面—主体感知；城市设计；杭州市瓜沥镇
[文章编号]1006-0022(2025)01-0095-08
[中图分类号]TU984、K901
[文献标识码]B
[引文格式]黄龙颜，吴羽纶．基于“时空截面—主体感知”框架的城镇空间基因识别与提取方法[J]．规划师，2025(1)：95-102．
很长一段时间以来，我国大多数城镇普遍采用现代化、标准化的建设模式，以极高的效率创造出了举世瞩目的“增长奇迹”。然而，在城镇建设取得巨大成就的同时，空间品质问题始终牵动着人们的神经，“千城一面”“特色丧失”“建筑怪异”等现象引发了人们的持续担忧。在此背景下，国家发出“要保留城镇特有的地域环境、文化特色、建筑风格等‘基因’”的号召，“传承空间基因”由此成为城镇规划建设的新导向。
在综合城市空间发展论、形态类型学、生物遗传学等基本原理的基础上，段进院士团队系统性提出了空间基因的理论框架与技术路径，并成功应用于全国100多项古城保护与新区建设的项目中。“空间基因”这一概念，借用了遗传学中的“基因”概念，来隐喻城镇中稳定存在、可识别、可解析的营建信息。空间基因的产生可归因于“空间—自然—人文”的高度互动，其重点关注如何修复高速城镇化进程中受损的人地关系，进而实现经济发展与文化保护的共赢。
空间基因自提出以来，在规划设计领域得到了广泛应用，代表案例如雄安新区起步区总体规划、厦门市总体城市设计、长三角生态绿色一体化发展示范区详细规划等。基于空间基因技术的规划设计流程主要包括识别与提取、解析与评价、传承与导控3个环节。目前来看，有关城镇空间基因①的规划设计应用主要聚焦于解析与评价、传承与导控两个环节，表现为关联图谱构建、演化规律揭示及规划导控方法创新等。对于作为前置性的识别与提取环节，学界对其的关注相对较少。对此，本文尝试总结城镇空间基因识别与提取的主要方法及存在的技术瓶颈，并结合理论与技术发展的新趋势思考可能的优化路径。
空间基因的识别与提取环节可看作是城镇在地性特征的空间溯源，它通过一定的科学手段判断、筛选出适合城镇发展与保护条件的营建信息，再将空间要素按照一定规则编码成特定的空间构形关系。按照工作思路的不同，城镇空间基因的识别与提取方法导向大致可分为经验导向、素材导向和技术导向。
在规划研究中，经验主义更强调个人在特定时空中的直观感受。在调查时间、资料素材、分析工具均有限的情况下，规划设计人员常通过实地调研的直接观察来识别与提取空间基因。例如：邵润清等针对城市剧变导致的特征信息零散问题，提出了“以现场踏勘为主，以综合评价为辅”的工作思路，并应用于南京原民国首都机场片区的再开发项目中；王凯等构建了空间基因“六步法”(认知—场景—解析—凝练—评估—转译)，其中特别强调要对特色村镇进行多维调查认知；谢启旭等在南京市新街口、重庆市歇马街道的空间基因研究中，综合运用了实地勘测、快照记录、公众评价等方法。已有研究指出，实地调研与观察记录可以快速捕捉关键性的城镇营建信息，方案编制连贯性较好，但也存在信息不全、失真的风险。
我国素来有记录城镇营建信息的传统，许多地方编纂的《地方志》明确记载了地方山水格局、历史文脉和名胜古迹等信息，为古今空间的对照、互鉴提供了坐标。因此，对于那些历史文献、地情资料丰富的城镇，往往可直接依托已有的文献资料来辅助空间基因的识别与提取。例如：谢佳育以历史地图和史籍资料为素材，按照历史性检验的思路分析了哈尔滨市历史城区的空间演进过程，从而提取出骨架、轴线、组群等空间基因；姚振同通过查阅风水学、古建筑学书籍及相关地情资料，从山水环境、聚落整体和住宅建筑3个尺度识别了徽州传统村镇的空间基因；刘佳等通过收集地方志、民族志和简史，对湘西山地152个具有苗族特色的村镇的空间基因进行了初步识别。
计算机技术的发展为人们深度认识城镇空间这一复杂系统提供了科学手段，也让空间基因的数字化解析成为可能。近年来，亦不乏研究团队将计算机技术应用于空间基因的识别与提取环节。例如：张振龙等通过“居民感知+空间句法”的方法，量化表征了苏州市陆巷古村的空间基因要素；陈代俊等以重庆市永川地区为例，对特色村镇的环境、聚落、建筑等多尺度空间形态特征进行数字化解析，在此基础上采用K-Means聚类方法进行类型划分，并构建了村镇聚落空间的谱系；胡雪峰等采用ArcGIS的核密度分析、热点分析、形状长宽比分析等方法，定量解析了枣庄地区特色村镇的空间形态基因。当前，在国土空间规划背景下，数字化转型是重构国土空间治理业务场景的主要方向，同时有效提高了空间基因信息处理的效率和科学性。不过，仍应坚持与定性的经验判断相结合，如此才能适应“多兵种协同作战”的业务流程转变。
得益于近几年方兴未艾的空间基因热潮，国内对城镇空间基因识别与提取方法的探索已具备一定基础。但就总体情况而言，目前的识别与提取方法大多局限于定性判断或静态思维，主要表现为：①强调主观归纳，缺少数理推演的支撑；②过度依赖文史资料，多源大数据收集不足；③重视传统基因的传承，而忽视基因的创新发展过程。可见，目前的方法建构显然还无法满足“客观揭示空间基因规律”的要求，与“建设空间基因库”的目标也存在一定的差距。
我国地域广袤，不但城镇空间的形态、类型复杂多样，而且随着社会经济的动态发展还处于迭代更新进程中。换言之，自然或历史特色风貌城镇仅占少数，而更为量大面广的则是风貌一般城镇和风貌剧变城镇。面对那些非典型但存在一定特色的一般城镇，仅凭单一的定性描述或定量分析必然无法精准概括其空间基因的全貌，所以识别与提取的方法需要超越常规的“归纳—演绎”法，并摆脱静态数据来源的局限，构建起融合主客观评价、适应多模态变化的综合分析框架。
2 “时空截面—主体感知”框架的构建思路
2.1 基本原理
根据段进院士的理论观点，空间基因的内涵本质是由各种特征因子及其构型参数所组成的空间组合关系集合。反过来思考，空间基因所表达的“外显性状”(可理解为城镇空间所呈现的景观风貌特征)有可能是由空间基因控制生成的，具备传承延续的价值和条件，也有可能是后天影响、移植的，未必能代表当地特有的营建信息，这就需要在规划设计中谨慎甄别。在空间基因基本原理和相关成熟研究的基础上，城镇空间基因的识别与提取可以从外显的景观风貌入手。景观风貌是否具备转换为空间基因的条件，需要考察其是否具备两种条件——稳定性和可意象性。
具体来说，稳定性意味着某种景观风貌特征能够在不断变化的时空中得以长期存续，具有较好的适应性，能够适应不同阶段的自然环境、社会经济和政治文化等深层结构，这也是空间基因识别与提取的常规考察项。同时，后现代语境下的景观风貌研究更加强调主客体的统一，考察可意象性的重要性也愈加凸显。可意象性意味着某种景观风貌特征可被主体感知或明显存在被感知的潜能，能广泛引起广大公众的共鸣。如果景观风貌的稳定性和可意象性均表现良好，则可进一步提炼为代表地方特质的空间基因；否则，在新的发展条件下有可能面临淘汰、破坏的风险，不足以推导转换为空间基因。据此，本文提出基于“时空截面—主体感知”框架的空间基因识别与提取技术路径，其中时空截面用于考察稳定性，主体感知用于考察可意象性。
结合既有研究基础和规划实践经验，本文尝试构建基于“时空截面—主体感知”框架的城镇空间基因识别与提取技术路径(图1)。
图1 基于“时空截面—主体感知”框架的城镇空间基因识别与提取技术路径
(1)挖掘不同时空背景下的营建信息，计算稳定性。为了弥补传统问卷访谈方法的不足(样本小、耗时长、误差大)，引入地情信息语义分析的方法来挖掘零散的城镇时空信息。借助ROSTCM6软件，分别对不同时代的代表性空间信息进行词频分析和语义网络构建，总结出几类主要的景观风貌类型。对于不同的景观风貌类型，首先根据出现的时间段特征赋予基本得分，其次根据语义簇群的规模大小确定权重系数，以此导出景观风貌类型最终的稳定性得分。
(2)采集多维度的公众感知数据，计算可意象性。采用网络调研与实地调研相结合的方法，分别从网络媒体评价、当地居民访谈和规划人员认知3个视角获取景观风貌类型的主体感知程度。这个步骤也是对地情信息挖掘工作的补充，检查是否存在明显被公众感知却被地情资料遗漏的景观风貌类型。在收集到一定数量的感知数据后，可采用AHP层次分析法对每个视角及每种景观风貌类型的重要性赋权量化，以此导出景观风貌类型的可意象性得分。
(3)根据稳定性得分和可意象性得分，综合判别可转换为空间基因的景观风貌类型。对于“稳定性高—可意象性高”的景观风貌，可直接判定是由空间基因控制生成的；对于“稳定性高—可意象性低”及“稳定性低—可意象性高”的景观风貌，根据应用价值酌情考虑是否为空间基因的作用产物；对于“稳定性低—可意象性低”的景观风貌，则直接淘汰。在此基础上，将性质相似或落位相近(ArcGIS平台完成)的景观风貌归并为空间基因，并筛选可用于空间基因解析的空间样本。
(4)根据不同发展导向划分空间基因谱系，以指导后续的规划设计构思。考虑到我国实际的城镇空间发展情况，本文主要从保护、更新和建设3种指向来判断空间基因的规划应用价值。该步骤以定性判断为主，同时综合考虑空间基因的稳定性、可意象性、具体落位、发展潜力等因素。通过划分空间基因谱系，可以为后续的解析与评价、传承与导控环节提供科学的方向指引。
“瓜沥组团风貌塑造”是《杭州市临空经济示范区国土空间规划》的专题研究内容之一，基于“时空截面—主体感知”框架的城镇空间基因识别与提取方法在其中得到了初步应用。
瓜沥镇位于杭州市东南部、萧山国际机场南侧，是杭州市临空经济示范区的重点发展组团。其建设历史悠久，可追溯至北宋太平兴国三年(公元978年)；民营经济发达，是浙江省传统的工商业重镇和首批小城市试点镇。“山水城田”被认为是瓜沥镇的总体风貌形象，然而这种描述过于抽象和模糊，不足以指导瓜沥镇下一阶段的风貌塑造工作，也无法反映更深层次的“自然—人文—空间”内涵。近年来，瓜沥镇的城镇风貌发生了剧烈变化，面临着形态更新迭代速度较快、风貌核心区占比过小、空间基因信息碎片化等多种挑战。可以说，传统的城市设计和风貌规划方法对其已缺乏有效的指导作用。瓜沥镇集中代表了我国量大面广、处于动态变化的一般城镇，为验证基于“时空截面—主体感知”框架的城镇空间基因识别与提取方法的可行性提供了一个合适的实证应用案例。以下通过对关键步骤的说明展开具体演绎。
3.2 关键步骤
3.2.1 设置时空截面，挖掘地情资料
近年来，有不少学者引入语义分析的方法来挖掘地情信息，以促进跨时空的对话与交流。语义分析法借助数理统计和计算机语言学原理，可以最大程度忽略修辞表达、语法结构的差异，从而较好地还原海量时空信息的稳定性。结合规划编制团队所掌握的地情资料，共设置3个时空截面：一是从有关瓜沥镇的古诗词中筛选出古代空间信息；二是从《瓜沥镇志》中筛选出近代空间信息；三是从“瓜沥网”(www.xsnet.cn/town/guali/index.html)的新闻报道中筛选出当代空间信息。以上筛选出的信息均需与景观风貌相关。借助Rostcm6软件，分别对不同时代的代表性空间信息进行词频分析和语义网络构建(图2)。
在古代截面，选取《瓜沥镇志》《萧山文化志》《潮文化论坛集》中与瓜沥镇景观风貌相关的106首历代古诗词作为分析对象，在预处理后导入ROSTCM6软件，统计出附着空间信息的高频词条，并构建语义网络②。由于瓜沥镇古代空间信息量较小，可以直接分拣出3种代表不同景观风貌类型的语义簇群，它们分别与沧海、江山和古寺3种空间意象存在对应关系。此处，分别将3种景观风貌类型命名为“沧海津渡”“山川形胜”“道场胜迹”。
在近代截面，以1986年出版的《瓜沥镇志》为对象进行语义分析，操作过程与上述相同。瓜沥镇近代空间信息的语义网络出现了若干簇群，可大致归纳为“花园小镇”“悠远老街”“交通要冲”“运河水岸”“山川形胜”“道场胜迹”6种景观风貌类型。同理，在当代截面，以“瓜沥网”的相关新闻报道为分析对象，归纳出“悠远老街”“文艺乡村”“七彩社区”“文体中心”“交通要冲”“山川形胜”“道场胜迹”7种景观风貌类型。
随后，依据语义网络的出现时间及其簇群大小，建立景观风貌稳定性评价模型。在具体操作上，首先，不同的景观风貌类型先按照时间跨度的长短、首现时代的早晚赋予基本得分Sinitial。其次，考虑到语义簇群规模的异质性会对景观风貌描述的准确性产生影响，因此在计算基本得分之后引入权重系数Kn，按照所存在的年代对应的不同语义簇群规模重新加权③，其中分母Pn表示横跨的时空截面数量④。最后，按照如下公式，计算得出景观风貌稳定性的最终得分Ssta (表1)。
3.2.2 围绕主客互动，采集多维感知
在分析时空截面时，本文采用的是官方资料纪录的客体视角，而时空信息需要通过主体感知的映射才能构成完整的、有序的风貌意象。在城市规划设计中，增加“公众感知采集”这一研究环节是空间基因技术的一大特色。规划团队从网络媒体评价、当地居民访谈和规划人员认知3个维度来采集主体感知程度，即景观风貌的可意象性。通过这种方式，可以有效补充未被地情资料记录，但却被公众明显感知的景观风貌类型。
网络媒体评价数据的来源渠道均为时下中青年群体较为常用的社交媒体，包括小红书、抖音、快手、Bilibili、微博和微信(公众号及视频号)。分别在这些社交媒体上输入检索词“瓜沥”，以获取相关评价信息。通过Python自动搜集和手动录入相结合的方式，共收集到209条有效的评价数据和287条景观风貌信息。对于当地居民访谈和规划人员认知的部分，则采用量表来记录他们对不同景观风貌类型的感知程度。在这个环节，共分析了13种景观风貌类型的网络感知频次或主体感知得分，包括“沧海津渡”“山川形胜”“道场胜迹”“花园小镇”“运河水岸”“交通要冲”“悠远老街”“文艺乡村”“商贸市集”“七彩社区”“田园旷野”“现代住区”“文体中心”。
借助迈实软件的AHP层次分析工具，对网络媒体、当地居民和规划人员3个维度的景观风貌感知程度进行标准化处理。通过比较不同视角之间、景观风貌类型之间的重要性，建立一个涵盖目标层、准则层和方案层的评价结构体系。在准则层(即评价维度)的重要性标准设置上，认为规划人员认知＞当地居民访谈＞网络媒体评价，按照AHP层次分析法的比例标度表进行精细的重要性赋值，且一致性比率CR＜0.1，可认为该结果通过一致性检验。在方案层(即景观风貌类型)的重要性标准设置上，也参照了同样的原理，按照频次得分进行重要性分级(数字越小，表示越重要)，并据此计算出每种景观风貌类型的基本权重(表2)。为了更好地契合景观风貌稳定性的百分制标准，将每个基本权重乘以500，最终得出景观风貌的可意象性得分Sima(表3)。
在完成稳定性得分评估和可意象性得分评估之后，建立“稳定性—可意象性”函数图像来辅助空间基因的判别(图3)。根据函数图像判断，处于“稳定性高—可意象性高”区间的景观风貌有“悠远老街”和“山川形胜”，这两类景观风貌的宜存度较高，可直接判定为空间基因；“稳定性高—可意象性低”和“稳定性低—可意象性高”的景观风貌包括“七彩社区”“文体中心”“田园旷野”“运河水岸”“花园小镇”“道场胜迹”“文艺乡村”“交通要冲”，这些景观风貌存在一定的规划实践应用价值，因而可作保留。“稳定性低—可意象性低”的景观风貌由于应用价值不高或明显缺乏在地性，均做淘汰处理。
为了避免在后续环节中重复劳动，需要对性质相似的景观风貌进行归并处理。具体做法是，根据网络评价打卡点的核密度来还原每种景观风貌类型对应的空间位置(图4)，并将特征明显相同或落位相近的景观风貌类型归并为新的空间基因(按具体内涵重新命名)。按照这一思路，共提取出6种空间基因：“名山胜迹”“田园艺苑”“七彩新城”“悠远老街”“运河水岸”“花园小镇”。这6种空间基因涵盖了自然、人文和空间等多个方面，既体现了传承，又展现了创新，较为完整地诠释了瓜沥镇“山水城田”的总体空间格局(表4)。
我国多数城镇空间可形容为“荟萃拼贴”，涵盖了保护、更新和建设等多种发展指向。因此，在完成以上步骤后，需要对6种空间基因进行针对性的控制引导。有的空间基因可能在某一指向上有较为突出的优势，有的则是在多个指向上均具有较高的应用价值。根据稳定性、可意象性、具体落位、发展潜力等因素，可将6种空间基因映射到以下3种谱系中。
(1)恒定型空间基因谱系：应用于特色保护地区，包括“名山胜迹”“悠远老街”“运河水岸”。需以“保护原真性”和“最小干预”为基本原则，严格维护稳定存在于不同时空的特征和构型信息，确保自然格局和人文脉络的延续。
(2)潜力型空间基因谱系：应用于存量更新地区，包括“田园艺苑”“悠远老街”“运河水岸”“花园小镇”。在充分尊重空间机能新陈代谢规律的基础上，需在保护文脉的前提下，适当将有感知潜力的空间基因复制到风貌基本面。
(3)创新型空间基因谱系：应用于增量建设地区，包括“七彩新城”“运河水岸”“花园小镇”。该谱系具有较大的灵活性，在保证传承与创新协调统一的前提下，可积极发挥创意思维，与旧城风貌形成呼应和联动。
划分空间基因谱系分区可以为后续的传承与导控环节提供更为科学的转译依据。这意味着在一般城镇中应根据不同的发展指向，找到对应的空间基因谱系及其解析的特征因子和构型参数，从而为规划设计的构思提供素材。
一方面，经识别与提取、解析与评价后的空间基因，可以有效指导城市设计和风貌规划的技术总图编制。在本次风貌塑造方案中，6种空间基因的特征因子和构型参数可以很好地转译至形态结构、分区单元、特色风貌节点、视线廊道、天际线等空间系统，并巧妙解决了以往规划设计中“规划构思与公众感知脱节”“重核心区、轻基本面”等问题。例如，结合瓜沥镇独特的“山水城田”格局，塑造了“溪川交错衔江海，市镇半环倚田山”的有机形态结构(图5)。
另一方面，6种空间基因可以很好地转化为详细规划设计的各类导控要求，包括目标、指标、控制线等。本次风貌塑造方案是以技术导则的形式，将6种空间基因的特征和参数转译至微观尺度、末端层级的片区规划设计中。以其中的G片区为例，基于空间基因的“靶向性导控思路”，分别从场景营造、开放空间、建筑高度与密度、建筑风格和建筑色彩5个方面提出了具体的设计意向与策略(图6)，有效节省了导则的编制和实施成本。
针对当前空间基因识别与提取方法存在的技术瓶颈，本文创新性地提出了“时空截面—主体感知”框架，进一步阐释了从空间基因到外显性状(景观风貌)的转换原理，以及从外显性状到空间基因的技术路径。同时，积极响应“空间基因库计划”的学术构想，初步演绎了建构地方空间基因谱系的基本思路，并以杭州市瓜沥镇风貌塑造为示例进行实证应用，希望可以为同类地区的规划设计工作提供一定启发。未来，可继续探索和完善空间基因的应用方法，以更好地助力国土空间高质量发展。据此，本文提出以下几点展望：
首先，当前各地的国土空间总体规划编制审批工作基本进入收官阶段，未来工作重点将转向详细规划和城市设计。为匹配我国城市向内涵式发展阶段转型的趋势，应鼓励更多的空间基因研究成果与规划设计、规划管理相衔接。其次，要实时跟进人工智能技术的进展和突破，尝试借助城市信息模型(city information modeling)来辅助空间基因的识别与提取，以及解析与评价，在这一过程中也要适当引入POI、LBS、卫星遥感、社交媒体打卡等多源数据，并借助倾斜摄影测量、卷积神经网络算法、街景图像语义分割等新方法。最后，随着国土空间基础信息平台和监测应用的逐步成熟，可考虑在条件允许的情况下新增“空间基因”功能模块，并探索空间基因多源数据的集成和共享方法，面向大众用户开放数据平台的端口，以更全面地采集公众感知数据。
(南京大学的张京祥教授为本文写作提供了宝贵指导，并资助了田野调查工作。笔者在实习期间，与东南大学规划设计研究团队的吴泽宇、吴卓烨、姜莹等规划师进行了多次交流，他们的见解为本文的研究提供了重要的思路启发，在此一并致谢。)
【注 释】
①本文所指的“城镇空间基因”特指与人居环境高度相关的空间基因，包括特色或一般的城市、村镇。
②具体操作流程为：将目标文本以txt格式存档并导入ROSTCM6软件中，依次进行标准词条词频统计、词表过滤、语义网络构建等操作。筛选出的景观词条即体现为语义网络图中的节点，节点之间连线的粗细程度表示景观词条共现频次的高低。
③n表示簇群所处的时代，每种景观风貌的权重系数根据其对应语义簇群的相对规模而确定：该簇群的总词频与整体网络的平均值相比较，若n≥1个标准差，权重系数记为1.0；若1/2≤n＜1个标准差，权重系数记为0.9；若-1/2≤n＜1/2个标准差，权重系数记为0.7；若-1≤n＜-1/2个标准差，权重系数记为0.6；若n＜-1个标准差，权重系数记为0.5。
④以“山川形胜”为例，其横跨古代、近代和当代3个时空截面，Pn为3。
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