1. Đặt vấn đề
Hình thái học đô thị là lĩnh vực nghiên cứu đô thị tập trung vào cấu trúc vật lý của các thành phố, với các yếu tố cơ bản của hình thái đô thị như tòa nhà, lô đất, đường phố, đặt trong mối quan hệ sâu sắc với các động lực phi không gian và các tác nhân tác động đến sự biến đổi đó như các yếu tố kinh tế – xã hội hay môi trường.
Do đó, hình thái học đô thị nhận được sự quan tâm rất mạnh mẽ đến từ nhiều lĩnh vực và đồng thời nó cũng được xem như một phương pháp luận liên ngành, cung cấp những hiểu biết có giá trị cho sự phát triển đô thị từ quá khứ đến tương lai [1], [2], [3].
Trong nghiên cứu hình thái đô thị, các trường phái truyền thống đã đóng vai trò nền tảng trong việc nhận diện và diễn giải cấu trúc không gian đô thị. Trường phái Anh – Đức, tiêu biểu là Conzen, phát triển cách tiếp cận lịch sử – địa lý (historico-geographical approach) nhằm phân tích sự tiến hóa của đô thị thông qua mạng lưới đường, cấu trúc lô đất và hình thái công trình, gắn với bối cảnh kinh tế – xã hội.
Trường phái Ý, khởi nguồn từ Muratori và được tiếp nối bởi Caniggia và Maffei, phát triển cách tiếp cận hình thái, loại hình (process-typological approach), nhấn mạnh tính liên tục giữa đô thị cũ và mới, phân tích đa cấp độ và xem hình thái đô thị như một quá trình tiến hóa.
Trong khi đó, trường phái Pháp (Panerai, Castex, Depaule) tập trung vào mối liên hệ giữa hình thái, kiến trúc và các yếu tố xã hội – văn hóa, góp phần làm rõ vai trò của ô phố truyền thống như sản phẩm của quá trình biến đổi tập thể [4]. Mặc dù có chiều sâu lý thuyết, các cách tiếp cận này chủ yếu dựa trên phân tích định tính, khó chuẩn hóa, khó tái lập và hạn chế trong so sánh hệ thống giữa nhiều đô thị và thang đo khác nhau, đồng thời gặp khó khăn khi tích hợp với GIS, dữ liệu lớn và các phương pháp phân tích không gian hiện đại [5].
Những hạn chế này đã thúc đẩy sự phát triển của UMM – một hướng tiếp cận định lượng nhằm đo lường hình thái đô thị thông qua các chỉ số hình học, cho phép phân tích đa quy mô, so sánh khách quan và có khả năng mở rộng để hiểu thành phố một cách khoa học và có thể hỗ trợ việc can thiệp, quy hoạch, quản lý đô thị.
Trên cơ sở đó, bài báo này hệ thống hóa các chỉ số và ứng dụng của UMM, đồng thời thảo luận triển vọng của cách tiếp cận này trong nghiên cứu và thực tiễn đô thị tại Việt Nam.
Hiện nay, nghiên cứu hình thái đô thị ở Việt Nam vẫn chủ yếu dựa trên các hướng tiếp cận truyền thống. Phần lớn các nghiên cứu tập trung vào mô tả cấu trúc mạng đường, hình thái khu phố, làng đô thị hóa hoặc khu đô thị mới thông qua khảo sát thực địa, bản đồ và phân tích trường hợp [6], [7].
Một số nghiên cứu gần đây đã ứng dụng Space syntax để phân tích kết nối không gian của các tuyến ngõ và không gian kinh doanh phi chính thức tại Hà Nội [8], hoặc tổ chức không gian nhà ở tại TP.HCM [9].
Bên cạnh đó, các nghiên cứu của Thinh và cộng sự về làng đô thị [10] hay sự chuyển đổi giữa hình thái chính thức và phi chính thức tại Hà Nội và TP.HCM [11] sử dụng bản đồ, ảnh viễn thám, GIS để diễn giải quá trình phát triển đô thị.
Tuy nhiên, các nghiên cứu này vẫn thiên về mô tả và diễn giải hơn là xây dựng hệ thống chỉ số định lượng có khả năng so sánh và tự động hóa trên quy mô lớn. Điều này cho thấy vẫn tồn tại khoảng trống cho các nghiên cứu UMM tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu không gian, GIS, viễn thám và khoa học dữ liệu đô thị đang phát triển mạnh.
Đây là một bài báo tổng quan tường thuật (narrative review) mang tính định hướng nhằm tổng hợp các nghiên cứu tiêu biểu về UMM. Bài báo tập trung vào các nghiên cứu sử dụng chỉ số định lượng hình thái đô thị ở nhiều quy mô (công trình, ô phố, mạng đường), đặc biệt là các nghiên cứu có ảnh hưởng công bố từ đầu những năm 2015 đến nay, giai đoạn đánh dấu sự phát triển mạnh của dữ liệu không gian số, GIS, viễn thám và khoa học dữ liệu đô thị.
Nguồn tài liệu chủ yếu là các bài báo khoa học có phản biện bằng tiếng Anh thuộc Scopus, Web of Science thông qua công cụ tìm kiếm Google Scholar, công bố trên các tạp chí chuyên ngành về quy hoạch, hình thái đô thị và khoa học không gian. Việc tìm kiếm được thực hiện thông qua hai từ khóa “urban morphometrics” và “quantitative urban morphology”.
Các tài liệu được phân loại theo các nhóm nội dung như: hệ thống chỉ số hình thái, các công cụ tính toán, cũng như các xu hướng ứng dụng UMM trong quy hoạch và quản lý đô thị. Trên cơ sở đó, bài báo thảo luận về xu hướng phát triển và triển vọng ứng dụng UMM, đặc biệt nhấn mạnh trong bối cảnh đô thị Việt Nam.
2. Sự hình thành và phát triển của UMM
Trong khái niệm về UMM, từ “morphometric” xuất phát từ sinh học nhằm định lượng các đặc điểm hình dạng và mối quan hệ giữa các sinh vật, xem xét sự biến đổi của chúng theo thời gian. Bằng việc xem đô thị như một cơ thể sống, khái niệm này sau đó được chuyển dịch sang lĩnh vực nghiên cứu đô thị nhằm xác định các đặc trưng của các thành phần đô thị và quan hệ giữa chúng [5].
Khác biệt với các cách tiếp cận định tính truyền thống, hình thái học định lượng là một cách tiếp cận có hệ thống, có thể đo lường và có thể tái lập thông qua một tập các chỉ số (metrics) về mặt hình học và/hoặc ngữ nghĩa, được tính toán phản ánh các thành phần cấu thành của đô thị như công trình, đường phố, lô đất, cấu trúc không gian tổng thể và mối quan hệ không gian giữa chúng.
Những chỉ số này sau đó được sử dụng để xây dựng các mô tả phân loại hoặc nhận diện các mẫu hình đô thị, có thể so sánh giữa các thành phố, khu vực hoặc giữa giai đoạn khác nhau, phục vụ phân tích và nghiên cứu về quá trình hình thành hoặc tiến hóa của không gian đô thị.
2.1. Các đơn vị phân tích hình thái
Việc phân loại các đối tượng và chỉ số hình thái là vấn đề được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và phân loại. Đa dạng các đối tượng hình thái được xem xét ở các cấp độ khác nhau và được đơn giản hóa thành ba quy mô: (1) cấp độ vĩ mô (macro) đề cập đến cấu trúc tổng thể của thành phố, đô thị, vùng đô thị, cảnh quan; (2) cấp độ trung gian (meso) thường xem xét các khu ở, có bán kính đi bộ từ 5-10 phút; (3) cấp vi mô (micro), đối tượng hình thái là công trình, thửa đất, đoạn đường, khối nhà.
Mỗi yếu tố, đối tượng hình thái này đều được tính toán dựa trên các chỉ số hình thái. Việc phân loại các chỉ số được chia thành các nhóm, theo thứ tự từ đơn giản đến phức tạp, với các chỉ số phổ biến: Kích thước (Dimension); Hình dạng (Shape); Phân bố không gian (Spatial distribution); Mật độ (Intensity); Kết nối (Connectivity); Tính đa dạng (Diversity). Các chỉ số này được tính toán ở đa quy mô của các yếu tố hình thái [1], [3], [12].
Chỉ số Kích thước đánh giá kích thước hình học như chiều dài, rộng, cao, chu vi, diện tích, thể tích của đối tượng hình thái như công trình, đường phố. Chỉ số Hình dạng của các đối tượng hình thái được tính toán dựa trên kích thước hình học của từng đối tượng.
Ví dụ như chỉ số độ dài (elongation) của công trình được tính toán bằng tỷ số của chiều rộng/chiều dài. Một số chỉ số khác có thể kể đến như chỉ số đo mức độ phức tạp về hình dạng (complexity index) hay mức độ nén (compactness index) của công trình hoặc một khu vực.
Chỉ số Phân bố không gian thể hiện sự phân bố của các đối tượng và vị trí tương hỗ của chúng trong không gian như khoảng cách giữa các công trình, độ xốp, tính liên tục của khu vực xây dựng,…
Chỉ số Cường độ đánh giá mức độ chiếm dụng không gian, đề cập đến mật độ các đối tượng trong một bối cảnh nhất định như tỷ lệ diện tích che phủ, tỷ lệ diện tích sàn, số lượng lô đất trong một khu phố,…Đối với tính kết nối, chỉ số này chủ yếu được sử dụng để đánh giá sự liên kết không gian của mạng lưới đường phố. Chỉ số Tính đa dạng cho thấy sự đa dạng và phong phú của các đối tượng và đặc điểm của chúng trong khu vực nghiên cứu, cho phép đo tính đồng nhất, đa dạng diện tích của các lô đất, chức năng sử dụng đất.
Có hàng trăm đến hàng nghìn chỉ số để tính toán các đối tượng hình thái. Mỗi đối tượng sẽ được đo lường bằng những chỉ số phù hợp. Ví dụ riêng ở quy mô công trình, Biljecki và Chow (2022) đã phát triển bộ hàng trăm chỉ số tính toán cho từng công trình và mối quan hệ của nó với những công trình xung quanh [13].
Tương tự đối với mạng lưới đường được thể hiện bằng các đoạn đường và nút giao, Hillier (1996) và Boeing (2017) đã phát triển các công cụ như Space syntax, OSMnx và các chỉ số như Tích hợp (Integration), Lựa chọn (Choice) hay Tính trung tâm (Centrality) cho phép định lượng khả năng kết nối của các đoạn đường và các nút [14], [15]. Giá trị của chúng cho thấy mức độ mạch lạc, kết nối tổng thể của mạng lưới.
2.2. Các công cụ tính toán
Việc phân tích UMM được thực hiện dựa trên việc sử dụng hệ thống thông tin địa lý GIS (ArcGIS, MapInfo, QGIS), cho phép tính toán và phân tích nhiều chỉ số UMM ở các cấp độ công trình và khu phố, đặc biệt là các chỉ số liên quan đến hình học, mật độ xây dựng và phân bố không gian của các yếu tố đô thị.
Tuy nhiên, để đáp ứng nhu cầu tính toán ngày càng tăng với lượng dữ liệu lớn, các phương pháp về thống kê, học máy đã được áp dụng cho phép phân tích đa biến, so sánh hình thái đô thị ở nhiều khu vực hoặc nhiều giai đoạn phát triển đô thị.
Trong khi đó, mô hình hồi quy và các mô hình dự đoán đã cho phép việc nghiên cứu tác động của hình thái học lên các hiện tượng đô thị khác trên phạm vi không gian rộng hơn và quy mô thời gian dài hơn.
Để nhận diện các kiểu hình thái đô thị, các phương pháp dựa trên kỹ thuật thị giác máy tính (computer vision) và học sâu (deep learning) đã được sử dụng trong những năm gần đây nhằm trích xuất đặc trưng thị giác trực tiếp từ ảnh viễn thám hoặc bản đồ, qua đó nhận diện các mẫu hình không gian phức tạp mà các chỉ số hình thái truyền thống khó nắm bắt. Việc này đặc biệt hiệu quả trong việc nhận diện và phân loại các kiểu hình thái đô thị ở quy mô lớn [12].
Ngoài ra, gần đây nhiều nhà nghiên cứu đã đề xuất các công cụ đo lường có hệ thống các chỉ số hình thái. Boeing (2017) đã đề xuất OSMnx để tự động hóa các phép đo mạng lưới đường phố dựa trên lý thuyết không gian và lý thuyết đồ thị. Fleischmann (2019) đề xuất Momepy để đo lường đa quy mô từ các tòa nhà, lô đất đến vùng đô thị bằng cách sử dụng các thuật toán đo lường. Trong khi đó, Biljecki và Chow (2022) đề xuất “Global Building Morphology Indicators” cho hình dạng tòa nhà. Các công cụ này được xây dựng dựa trên nền tảng các ngôn ngữ lập trình như Python hay R [2], [13], [15].
2.3. Ứng dụng trong quy hoạch và quản lý đô thị
Việc đánh giá các chỉ số hình thái đô thị là một điều kiện then chốt nhằm nhận diện và so sánh các đặc điểm khác nhau của quá trình phát triển đô thị, chẳng hạn như mức độ chính thức hay phi chính thức, có kế hoạch hay tự phát, cũng như mức độ ổn định hay biến đổi của cấu trúc đô thị theo thời gian.
Thông qua các chỉ số định lượng, hình thái đô thị không chỉ được mô tả dưới dạng hình học, mà còn được phân tích như một hệ thống không gian – xã hội có cấu trúc và có logic nội tại [5], [16]. Cụ thể, các nhóm chỉ số liên quan đến tính trung tâm (centrality), mật độ (density) và kết nối không gian (connectivity) cho phép làm rõ mô hình tổ chức không gian của đô thị, qua đó phân biệt các dạng cấu trúc như đồng nhất hay phân hóa, đơn tâm, đa tâm hay hỗn hợp, cũng như xu hướng phát triển nén (compact) hay phân tán (sprawled) của thành phố.
Những chỉ số này giúp phản ánh không chỉ hình thái vật thể của đô thị mà còn các cơ chế vận hành không gian gắn với phân bố dân cư, việc làm và các hoạt động kinh tế – xã hội. Bên cạnh đó, cách tiếp cận urban morphometrics (UMM) cho phép mở rộng phân tích hình thái đô thị sang việc đánh giá mối quan hệ tương tác giữa hình thái và các yếu tố đô thị khác.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa cấu trúc hình thái với khả năng tiếp cận, các chỉ số kinh tế – xã hội như sức sống đô thị, phân bố chức năng sử dụng đất, hoạt động thương mại, cũng như các vấn đề môi trường đô thị như nguy cơ ngập lụt, vi khí hậu hay tiêu thụ năng lượng [3], [17], [18], [19].
Nhờ khả năng đo lường, so sánh và tái lập, UMM tạo ra một khung phân tích tích hợp, góp phần làm rõ vai trò của hình thái đô thị trong việc định hình hiệu quả, tính bền vững và khả năng chống chịu của các hệ thống đô thị đương đại.
3. Tiềm năng áp dụng trong bối cảnh Việt Nam
Tại Việt Nam, quá trình đô thị hóa nhanh và sự đa dạng hình thái tại các đô thị tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng các chỉ số hình thái. Sự tồn tại song song của các khu đô thị mới, khu dân cư tự phát, khu phố lịch sử cho phép các chỉ số hình thái đô thị được kiểm nghiệm trong nhiều bối cảnh khác nhau, qua đó làm rõ khả năng phân biệt và so sánh hình thái của cách thức tiếp cận định lượng.
Bên cạnh đó, sự phát triển mạnh của dữ liệu không gian và công cụ GIS trong những năm gần đây mở ra cơ hội thực hiện các nghiên cứu định lượng về hình thái đô thị với chi phí thấp. Các nguồn dữ liệu như bản đồ địa chính số, dữ liệu đường phố, ảnh viễn thám độ phân giải trung bình và cao cho phép trích xuất các đặc trưng hình thái cơ bản như mạng lưới đường, dấu chân công trình và mật độ xây dựng ở quy mô lớn.
Điều này đặc biệt phù hợp với các nghiên cứu so sánh giữa các khu vực hoặc các giai đoạn phát triển đô thị. Đặc biệt, nhu cầu ngày càng tăng về các công cụ đánh giá định lượng trong công tác quy hoạch và quản lý đô thị là một động lực quan trọng cho việc ứng dụng UMM.
Trong bối cảnh quy hoạch ngày càng hướng tới bằng chứng và dữ liệu lớn, các chỉ số hình thái có thể đóng vai trò là công cụ hỗ trợ đánh giá hiện trạng, so sánh phương án và theo dõi biến đổi đô thị theo thời gian. Trong bối cảnh Việt Nam đang hướng tới xây dựng đô thị thông minh, việc sử dụng các chỉ số đánh giá hình thái có thể đóng vai trò quan trọng góp phần vào quá trình này.
Bên cạnh những ưu điểm của phương pháp này, cũng cần nhận diện những hạn chế của nó. Trên thực tế, để hiểu được toàn diện hơn hình thái đô thị, ngày càng nhiều chỉ số đã được đưa ra. Tuy nhiên sự đa dạng của các chỉ số cũng mang đến những thách thức bởi sự thiếu nhất quán về thuật ngữ liên quan đến các thành phần cơ bản của hình thái đô thị.
Do đó, một vấn đề chung của phương pháp này hiện nay là chưa cung cấp được một khuôn khổ toàn diện và đáng tin cậy cho phân tích định lượng, dẫn đến khó khăn trong việc phát triển các tiêu chí cho hệ thống đo lường cũng như cho việc so sánh giữa các đô thị và nghiên cứu [3], [13].
Đặc biệt, một trong những thách thức lớn nhất khi áp dụng các chỉ số hình thái, đặc biệt là tại các nước đang phát triển như Việt Nam, là sự hạn chế và không đồng nhất của dữ liệu đầu vào. Ví dụ, dữ liệu dấu chân tòa nhà (building footprint), một loại dữ liệu phổ biến và quan trọng để tính toán các chỉ số hình thái, thường được sử dụng thông qua ứng dụng OpenStreetMap.
ặc dù được thường xuyên cập nhật tuy nhiên ở nhiều nước đang phát triển dữ liệu này là không đầy đủ. Ngoài ra dữ liệu về chiều cao công trình, chức năng sử dụng đất, hoặc lịch sử phát triển đô thị thường thiếu hoặc không được chuẩn hóa, gây khó khăn cho phân tích đa biến, đa quy mô và phân tích các khía cạnh hình thái phức tạp hơn.
Thêm vào đó, để xác định những đặc trưng hình dạng và xử lý lượng dữ liệu lớn đòi hỏi khả năng sử dụng các công cụ mới như học máy, các mô hình không gian, thuật toán và thống kê với các ngôn ngữ lập trình như Python, R.
Điều này cũng gây nên những khó khăn đối với các nhà quy hoạch, nghiên cứu đô thị. Khoảng cách giữa nghiên cứu học thuật và thực tiễn quy hoạch cũng là một rào cản đáng kể. Các kết quả phân tích UMM thường được trình bày dưới dạng chỉ số hoặc mô hình thống kê, trong khi các nhà quản lý và quy hoạch cần các chỉ dẫn trực quan, dễ diễn giải và có khả năng tích hợp vào quy trình lập quy hoạch hiện hành.
Việc chuyển hóa các kết quả định lượng từ nghiên cứu thành ngôn ngữ và công cụ phục vụ ra quyết định vẫn là một thách thức chưa được giải quyết đầy đủ. Cuối cùng, UMM chủ yếu tập trung vào hình thái vật thể của đô thị, do đó có nguy cơ giản lược các yếu tố xã hội, kinh tế và thể chế vốn đóng vai trò quan trọng trong sự hình thành và biến đổi không gian đô thị. Nếu không được kết hợp với các tiếp cận định tính và bối cảnh hóa, các phân tích định lượng có thể dẫn đến những diễn giải phiến diện hoặc khó áp dụng trong thực tiễn.
Mặt khác, việc xây dựng một khung ứng dụng UMM phù hợp với điều kiện địa phương là hết sức cần thiết. Khung nghiên cứu này cần xác định rõ các nhóm dữ liệu phục vụ phân tích như dữ liệu GIS, ảnh viễn thám, dấu chân tòa nhà, dữ liệu mạng đường; đồng thời đề xuất các cấp độ phân tích phù hợp với đặc trưng đô thị Việt Nam như lô đất, nhà ống, ô phố, khu ở và cấu trúc mạng đường.
Bên cạnh đó, cần ưu tiên phát triển hệ thống chỉ số phản ánh các đặc điểm nổi bật của đô thị Việt Nam như mật độ xây dựng cao, tính hỗn hợp chức năng, tính phi chính thức và sự phân mảnh không gian.
Một khung UMM cho Việt Nam không chỉ có ý nghĩa học thuật trong việc chuẩn hóa và định lượng hình thái đô thị, mà còn mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn trong quy hoạch và quản lý phát triển đô thị. Trên cơ sở đó, việc thiết lập một sơ đồ khung phương pháp UMM tại Việt Nam sẽ là một bài toán cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này.
4. Kết luận
Ngay từ những nền tảng ban đầu, nghiên cứu hình thái đô thị đã xem cấu trúc không gian đô thị như kết quả của các quá trình biến đổi theo thời gian, song trong thời gian dài chủ yếu dựa trên các cách tiếp cận định tính và diễn giải, thiếu một ngôn ngữ định lượng có hệ thống.
Trong bối cảnh đó, UMM xuất hiện như một bước tiến nhằm kế thừa và mở rộng lý thuyết hình thái đô thị thông qua các công cụ định lượng, góp phần đưa lĩnh vực này tiến gần hơn tới một khoa học hiện đại về thành phố.
Cách tiếp cận UMM cho phép phân tích hình thái đô thị như một thực thể động, gắn với các quá trình biến đổi xã hội – môi trường, đồng thời hỗ trợ việc hiểu và giải quyết các vấn đề đô thị cũng như ra quyết định trong quy hoạch và thiết kế đô thị.
Đối với Việt Nam, trong bối cảnh đô thị hóa nhanh nhưng thiếu kiểm soát, UMM cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn. Tuy nhiên, hình thái học định lượng vẫn là một hướng tiếp cận mới nổi, với nhiều thuật ngữ và chỉ số chưa thống nhất, đòi hỏi tiếp tục hoàn thiện.
Đồng thời, các phương pháp định lượng cần được xem như sự bổ sung, chứ không thay thế, cho các cách tiếp cận định tính truyền thống, và cần được gắn kết chặt chẽ hơn với thực tiễn quy hoạch và quản lý đô thị.
TS Phạm Sĩ Dũng – Trường Đại học Xây dựng Hà Nội;
PGS.TS Nguyễn Hữu Duy – Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
