基于多变量分析的中国东南部古城墙空间形态的数字化解析

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51408118
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0801.建筑学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

As an important and city-scale historical urban structure, ancient city wall possesses typical special characteristics in spatial configuration. As the current ancient city wall protection projects are failed to pay enough attention to its relationship with the city form, traffic system, infrastructure, natural environment and a variety of human activities and so on, the contradiction between the protection of relics and the development of city are obviously intensified. This research takes the well-preserved ancient city wall and its surrounding space in southeast China as the main objects .In order to find out the main factors that influence the spatial configuration and to explain the relationship between those affecting factors ,this research, based on the theory of multivariate analysis, quantitative analysis of different types of scale, SPSS and data optimization techniques, mainly uses first-hand data collected from field study and second-hand data from literature with the purpose of setting up a scientific and reasonable spatial configuration analysis system. Furthermore, this research is expected to simulate the models of spatial form of traditional city in China by digital means based on the analysis results. All the models are designed to give specific and strategic design plan in corresponding to different spatial configuration of urban areas for the further urban development.
古城墙作为城市尺度的历史构筑物,具有特殊的空间形态特征。当前古城墙保护的着眼点多局限于古城墙或其遗址本身,忽略了其与城市形态,交通体系、基础设施、自然环境以及各种行为活动等因素的关联性,导致古城墙的保护利用与城市开发建设之间产生矛盾。本研究以我国东南部保存较好的古城墙及其周边空间为研究对象,运用多变量分析为主的分析方法,通过实地勘测和文献调研收集大量的一手资料并量化指标,梳理影响古城墙空间形态的主要因素,进行变量筛选和数据优化;建立科学合理的空间形态量化评估机制;并分别从整体尺度和区域尺度上运用此机制定量分析古城墙的空间形态特征,建立不同尺度下的古城墙空间形态的数字化模型,依据模型对不同的空间形态提出相应的规划与设计策略,期望可以在我国城镇化战略的背景下为我国古城墙的保护更新提供参考。

结项摘要

本项目应用多变量分析方法,重点通过对东南部城墙的横向对比以及崇武、肇庆、寿县3个城市的个例研究,分析了城墙形态、功能等演变特征及其对城市空间形态的影响。研究工作主要包括:1.考察中国东南部城市包括广东、福建、浙江、安徽等省,在调研过程中确定研究对象并进行实地勘测,获取数据;2.从三维模型、地理数据、空间信息三个层次建立了基于中国古城墙及其空间形态的空间数据库;3.基于多变量技术探究古城墙与城市整体尺度上的城市形态、交通体系、基础设施、自然环境等四个方面的关联性。课题团队通过构建系统的数据库并不断完善更新以作为我国数值化建设的一部分和研究决策的数值依据,并建立科学合理的评价分析机制, 作为未来大型历史构筑物的理性评价参考。本课题以我国东南部古城墙及其周边空间形态的为例, 建立我国传统城市空间形态的数字化模型, 作为不同空间形态的规划与设计策略的可视化论据,对于指导我国古城墙及其周边空间的更新保护工作有一定的理论意义和使用价值。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
欧州と中国における城壁都市の保全実態に関する研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    日本建築学会技術報告集
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王成康;Prasanna DIVIGALPITIYA;坂井猛
  • 通讯作者:
    坂井猛
浅析村野腾吾设计作品中的东方观念
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    建筑与文化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何柯;王丽兰;何妍婷
  • 通讯作者:
    何妍婷
基于多变量分析的城市空间环境数字化解析初探
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    建筑与文化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何柯;王成康;曹瑞;叶天宇
  • 通讯作者:
    叶天宇
基于多变量分析的滨海城市空间形态与中尺度风环境的耦合机制研究初探之研究现状
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    建筑与文化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩晓琬;何柯;何妍亭;赵春喜
  • 通讯作者:
    赵春喜
基于资本驱动的新型互联网营造系统初探
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    建筑与文化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何柯;齐建勇;叶天宇
  • 通讯作者:
    叶天宇

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其他文献

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    何柯;金俊;王秋婷;王成康
  • 通讯作者:
    王成康

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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