关于城市规划--看上海地图后的感想

本文对比了北京和上海两种不同的城市规划方式。北京侧重于环形道路系统的建设,导致城市框架扩大但各区域发展不平衡;而上海则采用点状发展策略,通过建立多个中心区并以辐射状路网连接,实现了更加均衡的发展。

我知道的城市规划有两类,一类是环,一类是卫星城。最近总是在看上海市地图,时不时的也看看北京的地图作为比较,突然发现上海的道路都是辐射状的,从中心区扩散开来,而北京的却是环状的,北京的马路很宽,而且很长,上海的道路很窄,但是却密密麻麻,上海的几条城市主干道基本都是高架路,而北京的却只在交叉口建有互通式立交,这一切使我这个没啥事喜欢胡思乱想的人又有事干了,北京体现了一种参差不齐的落差,而上海体现了一种公平!

北京的城市建成区框架是靠环路来扩张的,所以它很大,毕竟相同长度的一条线,把它围成圈所得的面积是最大的,由此盲目扩张带来城市框架被拉大的背后,一种人们原本的需求却阻碍着城市各个区域的共同繁荣,使得那些五环,六环的意义仅仅是一条环城快速路,市民需要这些额外的面积吗?因为没有需求,很难把人们赶到通过环路圈到的地里,即使那些开发商在那些地方建立了学校,医院等基础设施,试问他们真的是为了市民吗?是为了他们的房子好卖罢了,因此北京给人的印象就是越往外越不发达,因此“五环以外”这个词成了房奴的耻辱,“三环以里”反过来成了一种招牌。北京的发展模式就是,为了使自己更加有名气,比如争个最XX,然后采取措施,然后指定规则来使一切迎合这种措施,最终的结果就是盲目的推进进程中丧失了自己的品味,从而使得北京这座古老的城市慢慢的变成了一个大农村。城乡的二元结构在北京北充分的体现,中心区也就是三环以内的人们拥有着一种自豪感,而四环以外的区域的不论是人还是别的什么,自己就会把自己看得不如中心城区的,这种落差在城市规划中真的需要吗?我一直都认为层次化的东西对于管理来说是十分必要的,因为它可以使管理更加有效,不会使事情混乱,但是记住,城市是一个生态系统,需要的不是管理机制多么健全,而是人们自己形成的一个自洽系统要十分稳定,这可以说是一种自组织系统,其实市民也好,商业组织也好,在大的尺度上是没有高低贵贱之分的,然而城市的结构却为生活在某些区域的人带上了皇冠却给另一些区域的人带上了草帽。

上海却正好和北京相反,首先要做的不是建什么环路,因为它不需要更大的面积,它需要的是点的力量,比如陆家嘴,比如徐家汇,这些点的力量使得它们需要和外界沟通,于是辐射状的路网就建立了,上海的方式是先有了凝聚点,再修路,路的作用只是连通这些点以及使外面的人们更加快速的到达这些点,这种方式不是盲目的,是需求驱动的,相对于北京那种自上而下的规划方式,上海这种自下而上的方式更加有效,因为它不会带来抱怨,兼顾了一切从而也更加彻底。上海的高架路使快速交通的需求和传统需求分离开来,想上高架必须上匝道,而且高架也不是很宽,给人一种不到万不得已不会给高架路增加负担的想法,而北京的城市快速路是平面式的,在路中间,慢速交通被挤到了两边狭小的空间,如果你看着宽阔的快速路上车辆嗖嗖前行,而你也能简单进入,那么你会毫不迟疑的开入快速通道,知道快速路拥堵后你再也出不来。上海城市的规划方式使得人们不会被分为若干的等级,虽然也有中心区,可是不像北京,上海的中心区有很多个,这些中心区之间的部分就是缓冲地区,而所有这些区域加在一起就是整个上海市,再往外,上海不会采取超外环公路的方式扩张城市框架,而是和中心区对应,采取卫星城的方式,因为人们都知道,超外环几乎没有什么用,虽然北京六环路以内就是北京市了,但是谁会在那里买房子呢?上海的松江虽然距离上海市很远,但是却比北京六环要繁华。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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