建筑与城市规划学院-叶宇导师介绍
叶宇
教授
硕，博士生导师
男
建筑与城市规划学院
建筑学
计算性城市设计,量化城市形态学,城市大数据
yye@tongji.edu.cn
同济大学建筑与城市规划学院长聘教授，博士生导师，学院建成环境技术中心副主任，高密度人居环境与生态节能教育部重点实验室副主任。博士就读于香港大学。博士毕业后曾在香港大学及新加坡-ETH中心未来城市实验室（FCL）展博后研究工作。主要研究方向为计算性城市设计（computational urban design)与量化城市形态学（quantitative urban morphology)，致力于将新涌现的新数据、新技术与传统设计需求相结合，通过科学与设计的融合，推动城市设计在分析研究上的定量化分析与科学化转型。在此方向上先后主持国家重点研发计划（课题）、国自然等国家级科研课题3项，上海市基础研究特区项目等省部级科研课题7项、参与国自然重点以及国家重点研发计划多项。先后在《Urban Design International》、《Urban Morphology》、《Space and Culture》、《Environment and Planning B》、《Landscape and Urban Planning》等SSCI/AHCI上刊发论文40余篇，3篇论文入选ESI高被引论文，刊发中文核心期刊论文40余篇，半数入选知网高被引论文。此外还先后主持《时代建筑》、《国际城市规划》、《景观设计学前沿》、《UED》等期刊主题刊，以及世界高层建筑与都市人居学会（CTBUH)、腾讯等机构的咨询课题。
学术兼职：
中国建筑学会环境行为学专委会委员
中国建筑学会计算性设计专委会委员
中国城市规划学会城市设计学委会青年委员
中国城市科学研究会城市大数据专委会委员
中国城市科学研究会健康城市专委会委员
《时代建筑》青年编委
《景观设计学（LAF）》执行编委
《风景园林》青年编委
研究领域简介
随着以计算机技术的迅猛发展，新城市科学（new urban science），即依托深入量化分析与数据计算途径来研究城市的学科模式，在过去的十数年中正在逐渐兴起，为城市设计领域的需求转型提供了技术支持。值得注意的是，当前的这一波新城市科学不仅具有充沛的计算能力和海量数据，而且还更关注技术与数据支持下的人本感受，强调技术与设计的高度融合，正在为城市设计带来新的可能性。
在此背景下，本人所关注的议题不拘泥于传统学科边界，而是希望能构建跨学科的合作研究范式，将建筑学、城市规划、风景园林、计算机科学乃至社会学和心理学融为一体，寻求将科学、技术与设计在城市设计领域紧密结合的可能。其具体而言包括数据支持（data-informed）、具身询证(evidence-based)、算法驱动(algorithm-driven)这三个细分方向。其中数据支持型城市设计方向主要强调多源数据和新兴算法结合后对城市设计分析的推动，而具身询证型城市设计则关注虚拟现实和生理传感器技术所支持的具身性、人本化数据获取，算法驱动型城市设计则关注计算机可视化技术、GAN等深度学习算法与设计实践需求的紧密结合和推动。
方向一：数据支持型城市设计（Data-informed urban design）
在新城市科学（new urban science）迅速发展的背景下，运用新近涌现的机器学习、GIS等新技术和街景数据、兴趣点数据、手机数据等多源城市数据实现“测度不可测”的品质与活力要素，进而助力于城市设计分析的理性化和科学化，实现设计、技术与科学的结合。
方向二：具身循证型城市设计（Evidence-based urban design）
基于近年来虚拟现实和可穿戴生理传感器技术的进步，一方面运用虚拟现实技术搭建沉浸式虚拟现实环境，在城市微更新与街道步行化方面开展精细化测度与分析；另一方面运用可穿戴生理传感器设备开展建成环境品质精细化审计。在此方向上已获得国家级与省部级项目资助，配置有HTC头戴式VR，360度全景摄像头、图形工作站以及相关软件。
方向三：算法驱动型城市设计（Algorithm-driven urban design）
尝试将计算机视觉可视化技术与不断涌现的深度学习算法和设计需求融合，一方面运用计算机交互可视化技术，构建直面设计需求，导向活力营造的三维交互可视化分析工具，实现对于城市形态要素的量化展现与基于形态要素的空间活力等难以直观测度概念的可视化分析，助力于城市设计在场地调研、理念校核与方案评估等多方面的科学决策；另一方面结合GAN类算法和设计需求，开展城市设计智能化形态生成、智能化总平渲染等方面的探索。
展开更多
科研项目
纵向研究课题GRANTS（主持）
1. 科技部，国家重点研发计划“基于文脉保护的城市风貌特色塑造理论与关键技术”之课题三“基于文脉保护的城市风貌特色智能化研判与决策技术研发”，2023YFC3805503，2023-12-01至2027-11-30, 504万元，在研，主持
2. 上海市科委, 上海市基础研究特区项目, 基于多模态知识增强大模型的城市风貌特色塑造, 2024-01 至 2027-12, 160万元, 在研, 主持
3. 国家自然科学基金委员会, 面上项目,52078343, 基于多源数据和深度学习的公共空间品质评价模型与设计支持研究, 2021-01-01 至 2024-12-31, 58万元, 结题, 主持
4. 中国科技智库青年人才计划，20230504ZZ07240011, 超大城市基本公共服务均等化实现程度精细化监测评估，2023-07至2024-02, 5万元，结题，主持
5. 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 51708410, 街道空间界面宜步行性的精细化测度及设计导控研究——以上海为例, 2018-01-01 至 2020-12-31, 23万元, 结题, 主持
6. 上海市科委,上海市自然科学基金面上项目, 20ZR1462200, 多源数据与城市计算支持下的市民生活便利度测度模型研究, 2020-07 至 2023-06, 20万元, 结题, 主持
7. 上海市人力资源和社会保障局, 上海市浦江人才计划, 17PJC107, 基于街景大数据和便携式生理传感器的大规模街道空间品质评价, 2017-09 至 2019-08, 10万元, 结题,主持
8. 住房与城乡建设部, 住房与城乡建设部2017年度科学技术计划, UDC2017010412, 基于多源城市大数据与深度学习的城市空间品质评价与设计导控, 2017-07 至 2018-12, 10万元, 结题, 主持
纵向研究课题GRANTS（参与）
9. 国家自然科学基金委员会, 面上项目,52078338, 街区式商业综合体公共空间热环境和使用者行为耦合度评价方法和模式研究, 2021-01-01 至 2024-12-31, 58万元, 在研, 参与
10. 国家自然科学基金委员会, 重点项目,51838002, 基于大数据的城市中心区空间规划理论与关键技术研究, 2019-01-01 至 2023-12-31, 300万元, 在研, 参与
11. 科技部,重点研发计划, 2019YFD1100800, 村镇社区空间优化与布局研究, 2019-11 至 2022-12, 3508万元, 在研, 参与
展开更多
研究成果
国际期刊论文 REFEREED INTERNATIONAL ARTICLES
first / corresponding author
1. Chen, X., Ding, X. & Ye, Y.* (2024). Mapping sense of place as a measurable urban identity: Using street view images and machine learning to identify building façade materials. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (SSCI), DOI: 10.1177/23998083241279992
2. Han, Y., Qin, C., Xiao, L., & Ye, Y.* (2024). The nonlinear relationships between built environment features and urban street vitality: A data-driven exploration. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (SSCI), 51(1)，195-215.
3. Wang, R., Huang, C. & Ye, Y.* (2024). Measuring Street Quality: A Human-Centered Exploration Based on Multi-Sourced Data and Classical Urban Design Theories. Buildings (SCI), 14，3332.
4. Liu, M., Y. Liu, Ye, Y.* (2023). Nonlinear Effects of Land Use Features on Metro Ridership: An Integrated Exploration with Machine Learning Considering Spatial Heterogeneity. Sustainable Cities and Society (SCI), 95, 104613.
5. Wu, C., Zhao, M., & Ye, Y.* (2023). Measuring urban nighttime vitality and its relationship with urban spatial structure: A data-driven approach. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (SSCI), 50(1), 130-145.
6. Fan, Y., Kuang, D., Tu, W., & Ye, Y.* (2023). Which Spatial Elements Influence Waterfront Space Vitality the Most? A Comparative Tracking Study of the Maozhou River Renewal Project in Shenzhen, China. Land (SSCI), 12(6), 1260.
7. Zhou, Z., Zhong, T., Liu, M., & Ye, Y.* (2022). “Evaluating building color harmoniousness in a historic district intelligently: An algorithm-driven approach using street-view images”, Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (SSCI), DOI: 23998083221146539.
8. Jiang, Y., Han, Y., & Ye, Y.* (2022) “Street vitality and built environment features: A data-informed approach from fourteen Chinese cities”, Sustainable Cities and Society (SCI), 79, 103724.
9. Han, S., Ye, Y.*, Song, Y., Yan, S., Shi, F., Zhang, Y., ... & Song, D. (2022). “A systematic review of objective factors influencing behavior in public open spaces”, Frontiers in Public Health (SSCI), 10, 898136
10. Han, Y., Zhou, Z., Zhong, T., & Ye, Y.* (2022). Living Convenience in Daily Life and Its Interactive Relationship with Urban Form: A Data-Informed Measurement. Built Environment, 48(3), 429-444.
11. Huang, L. S., Han, Y., & Ye, Y.* (2022). “Coastal Waterfront Vibrancy: An Exploration from the Perspective of Quantitative Urban Morphology”, Buildings (SCI), 12(10), 1585.
12. Ye, X., Du, J., & Ye, Y.* (2021) “MasterplanGAN: Facilitating the smart rendering of urban master plans via generative adversarial networks”, Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (SSCI), 23998083211023516.
13. Shi, C., Liu, M., and Ye, Y.* (2021) “Measuring the Degree of Balance between Urban and Tourism Development: An Analytical Approach Using Cellular Data”, Sustainability (SSCI), 13(17), 9598.
14. Tang, Z., Ye, Y.*, Jiang, Z., Fu, C., Huang, R., and Yao, D. (2020) “A data-informed analytical approach to human-scale greenway planning: Integrating multi-sourced urban data with machine learning algorithms”, Urban Forestry & Urban Greening (SSCI), 56, 126871.
15. Zhong, T., Lü, G., Zhong, X., Tang, H., and Ye, Y*. (2020) “Measuring human-scale living convenience through multi-sourced urban data and a geodesign approach: Buildings as analytical units”, Sustainability (SSCI), 12(11), 4712.
16. Ye, Y., Wang, Z., Dong, N., and Zhou, X. (2020) “Tall Buildings' Lower Public Spaces: Impact on Health and Behavior”. CTBUH Journal (EI), No.1:26-33.
17. Ye, Y., Zeng, W., Shen, Q., Zhang, X., & Lu, Y. (2019) “The visual quality of streets: A human-centred continuous measurement based on machine learning algorithms and street view images”, Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (SSCI), Vol. 46, No. 8, 1439-1457.
18. Ye, Y.*, Richards, D., Lu, Y., et al. (2019) “Measuring daily accessed street greenery: A human-scale approach for informing better urban planning practices”, Landscape and Urban Planning (SSCI). Vol.191, No.11, 103434 (ESI高被引论文)
19. Wang, X., Ye, Y*, Chan, K. (2019) “Space in a Social Movement: A Case Study of Occupy Central in Hong Kong in 2014”, Space and Culture (SSCI). Vol.22, No.4, 434-448
20. Zhang, L., Ye, Y.*, Zeng, W. and Chiaradia, A. (2019) “A Systematic Measurement of Street Quality through Multi-Sourced Urban Data: A Human-Oriented Analysis”, International Journal of Environmental Research and Public Health (SSCI), Vol. 16, 1782.
21. Ye, Y.*, Xie, H., Fang, J.*, et al. (2019) “Daily Accessed Street Greenery and Housing Price: Measuring Economic Performance of Human-Scale Streetscapes via New Urban Data”, Sustainability (SSCI), Vol. 11, No.6, 1741.
22.Ye, Y., Li, D. and Liu, X.* (2018) “How block density and typology affect urban vitality: An exploratory analysis in Shenzhen, China”, Urban Geography (SSCI). Vol.39, No.4, 631-652. (ESI高被引论文)
23.Ye, Y.*, Yeh, A., Zhuang, Y., et al. (2017) “Form Syntax as a contribution to geodesign -- a morphological tool for urbanity making in urban design”, Urban Design International (SSCI/A&HCI), Vol.22, No.1, 73-90.
24.Ye, Y.* and van Nes, A. (2014) “Quantitative tools in urban morphology: combining space syntax, spacematrix, and mixed-use index in a GIS framework”, Urban Morphology (A&HCI), Vol.18, No.2, 97-118.
25.Ye, Y.* and van Nes, A. (2014) “The spatial flaws of new towns: Morphological comparison between a Chinese new and old town through the application of space syntax, spacematrix and mixed use index”, A | Z ITU Journal of the Faculty of Architecture, Vol.11, No.2, 192-208.
26.Ye, Y.* and van Nes, A. (2013) “Measuring urban maturation processes in Dutch and Chinese new towns: Combining street network configuration with building density and degree of land use diversification through GIS”, Journal of Space Syntax, Vol. 4, No.2, 17-37
co-author
1. Tian, S., Yang, G., Du, S., Zhuang, D., Zhu, K., Zhou, X., Jin X., Ye, Y., Li, P. & Shi, X. (2024). An innovative method for evaluating the urban roof photovoltaic potential based on open-source satellite images. Renewable Energy, 224, 120075.
2. Zhang, X., Wang, X., Du, S., Tian, S., Jia, A., Ye, Y., Gao, N., Kuang, X., Shi, X. (2024) A systematic review of urban form generation and optimization for performance-driven urban design, Building and Environment, doi: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2024.111269.
3. Wang, S., Liang, C., Gao, Y., Ye, Y., Qiu, J., Tao, C., & Wang, H. (2024). Social media insights into spatio-temporal emotional responses to COVID-19 crisis. Health & Place, 85, 103174.
4. Li, L., Ye, Y., Jiang, B., & Zeng, W. GeoReasoner: Geo-localization with Reasoning in Street Views using a Large Vision-Language Model. In Forty-first International Conference on Machine Learning.
5. Wang, X., Zhang, X., Zhu, S., Ren, J., Causone, F., Ye, Y., ... & Shi, X. (2023). A novel and efficient method for calculating beam shadows on exterior surfaces of buildings in dense urban contexts. Building and Environment (SCI), 229, 109937.
6. Jie, P., Su, M., Gao, N., Ye, Y., Kuang, X., Chen, J., ... & Shi, X. (2023). Impact of urban wind environment on urban building energy: A review of mechanisms and modeling. Building and Environment, 110947.
7. Chen, X., Xiong, Y., Wang, S., Wang, H., Sheng, T., Zhang, Y., & Ye, Y. (2023). ReCo: A dataset for residential community layout planning. In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (pp. 397-405).
8. Zhu, S., Causone, F., Gao, N., Ye, Y., Jin, X., Zhou, X., & Shi, X. (2022). Numerical simulation to assess the impact of urban green infrastructure on building energy use: A review. Building and Environment (SCI), 109832.
9. Wu, C., Ye, Y., Gao, F., & Ye, X. (2023). “Using street view images to examine the association between human perceptions of locale and urban vitality in Shenzhen, China”. Sustainable Cities and Society (SCI), 88, 104291.
10.Han, S., Song, D., Xu, L., Ye, Y., Yan, S., Shi, F., ... & Du, H. (2022). “Behaviour in public open spaces: A systematic review of studies with quantitative research methods”. Building and Environment (SCI), 109444.
11.Lin, Y., Zeng, W., Ye, Y., & Qu, H. (2022). “Saliency-aware color harmony models for outdoor signboard”. Computers & Graphics, 105, 25-35.
12.Chen, L., Lu, Y., Ye, Y., Xiao, Y., & Yang, L. (2022). “Examining the association between the built environment and pedestrian volume using street view images”. Cities, 103734.
13.Wang, S., Zeng, W., Chen, X., Ye, Y., Qiao, Y., and Fu, C. W. (2021) “ActFloor-GAN: Activity-Guided Adversarial Networks for Human-Centric Floorplan Design”, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Online first.
14.Jiang, Y., Chen, L., Grekousis, G., Xiao, Y., Ye, Y., and Lu, Y. (2021) “Spatial disparity of individual and collective walking behaviors: a new theoretical framework”, Transportation Research Part D: Transport and Environment, 101, 103096.
15.Zhong, T., Ye, C., Wang, Z., Tang, G., Zhang, W., and Ye, Y. (2021) “City-Scale Mapping of Urban Façade Color Using Street-View Imagery”, Remote Sensing, 13(8), 1591.
16.Chen, L., Lu, Y.*, Sheng, Q., Ye, Y., Wang, R., & Liu, Y. (2020). Estimating pedestrian volume using Street View images: A large-scale validation test. Computers, Environment and Urban Systems, Vol. 81, 101481.
17.Lu, Y.* and Ye, Y. (2019) “Can people memorize multilevel building as volumetric map? A study of multilevel atrium building”, Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (SSCI), Vol. 46, No.2, 225-242.
18.Lu, Y.*, Gou, Z., Ye, Y., Shen. Q. (2019) “Three-dimensional visibility graph analysis and its application”, Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (SSCI). Vol. 46, No.5, 948-962.
19.Zeng, W., and Ye, Y. (2018). VitalVizor: A Visual Analytics System for Studying Urban Vitality. IEEE Computer Graphics and Applications (SCI), Vol.38, No. 5, 38-53.
20.Li, Y.*, Ye. Y., and Xiao, L. (2017) “Balancing Community Space Protection and Tourism Development at a Historic Site through Cognitive Map and GPS Tracking: the Case of Gulangyu, China”, Urban Design International (A&HCI), Vol.22, No.2, 127-149.
21.Shen, Q., Zheng, W*., Ye, Y., etc. (2018) “StreetVizor: Visual Exploration of Human-Scale Urban Forms Based on Street Views”, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (SCI). Vol. 22, No.1, 1004-1013
22.Lu, Y.*, Sarkar, C., Ye. Y., and Xiao, Y. (2017) “Using the Online Walking Journal to explore the relationship between campus environment and walking behaviour”, Journal of Transport & Health (SSCI), No. 5, 123-132.
23.Lu, Y.*, Xiao, Y., and Ye. Y. (2017) “Urban Density, Diversity and Design: Is more always better for walking? A study from Hong Kong”, Preventive Medicine (SSCI). Vol. 103, S99-S103
24.Li, Y.*, Xiao, L., and Ye. Y. (2016) “Understanding tourist space at a historic site through space syntax analysis: The case of Gulangyu, China”, Tourism Management (SSCI), Vol. 52, No.1, 30-43.
中文期刊REFEREED CHINESE ARTICLES WITH ENGLISH ABSTRACT
1. 叶宇, 武静芬，李翔宁. 人工智能赋能下的城市风貌评价理论知识图谱建构[J]. 世界建筑, 2024(10): 65-71.
2. 叶宇, 黄成成, 陈昶宇, 等. 人民城市理念下的数字化城市体检探索——基于多源时空数据[J]. 西部人居环境学刊, 2024, 39(3): 35-42.
3. 叶宇, 张华丽，陈星汉，等. 精准更新导向下的数字化城市设计实践探索——以上海市陆家嘴水环为例[J]. 建筑师, 2024(2): 31-38
4. 陈星汉，于瀚婷，熊若璟，叶宇*．基于空间句法与机器学习的中国古典园林空间指征分析框架建构[J]．风景园林，2024，31（3）：123-131．
5. 刘凯然，李坤，叶宇*．对存量居住区低效用地的再开发——慕尼黑“居住在中环”住区更新与再加密策略探析[J/OL]．国际城市规划.https://doi.org/10.19830/j.upi.2022.628
6. 叶宇*，陈昶宇，郭雨寒，刘雨轩．基于量化城市形态研究的地块形态与生活便利度关联效应解析：以上海新城为例[J/OL]．国际城市规划.https://doi.org/10.19830/j.upi.2022.628
7. 仲玥, 刘雨轩, 叶宇*. 基于大语言模型和社交媒体数据的城市公园活动丰富度测度——以上海为例[J]. 风景园林, 2024, 31(9): 34-41．
8. 徐萌, 仲玥, 叶宇*. 迈向数字化的低碳城市规划设计：碳排放评估工具演进与应用回顾[J]. 景观设计学前沿, 2024, 12(2): 22-29．
9. 康善之, 陈晓雨, 黄成成, 李晶，闫瑾，叶宇*. 新城市科学视角下的街道微更新技术探索——以上海南汇新城古棕路提升研究为例[J]. 新建筑, 2023 (6):52-57.
10.叶宇，黄成成，李心恬，陈晓雨．人本视角街道绿视率与鸟瞰视角绿化覆盖率的表现差异及影响因素解析[J]．风景园林, 2023, 30(9): 20-28．
11.强丹, 李恒佳, 周子皓, & 叶宇*. 基于多源数据的城市形态成熟度评价指征——以上海新老城区为例. 新建筑，2023(1)：112-117.
12.张灵珠,候鹏,黄成成, 叶宇*.多源数据支持下高密度城市轨道交通站域综合绩效评价 基于上海和香港的比较[J].时代建筑,2023(02):30-36.
13.邵源,叶丹,叶宇*. 基于街景数据和深度学习的街道界面渗透率大规模测度研究[J]. 国际城市规划,2023,38(6):39-47.
14.王桢栋,原青哲,叶宇*等.城市综合体立体绿植行为偏好影响测度及经济效用视角下的设计优化[J].时代建筑,2023(2):54-61.
15.叶宇，强丹，韩赟*. 计算性城市设计尝试——上海小陆家嘴公共空间品质提升计划[J].新建筑,2022, (4):94-99
16.叶宇，强丹. 新城市科学背景下的数字化城市设计教学探索——以同济大学“城市设计分析技术”课程为例[J]. 当代建筑教育,2022, (12):7-15
17.叶宇*，张塨，韩赟. 基于多源数据与具身循证技术的建成环境审计——以上海临港新城滴水湖站点广场为例[J].风景园林,2022, (9):11-17
18.陈志敏，强丹，叶宇*.高密度建成环境下的三维步行网络优化——基于sDNA的精准城市设计尝试[J].新建筑,2022, (3):2-8
19.陈志敏，黄鎔，黄莹，陈筝，叶宇*.街道空间宜步行性的精细化测度与导控——基于虚拟现实与可穿戴生理传感器的循证分析[J].中国园林,2022, 38(1):70-75
20.叶宇, 殷若晨, 胡杨, 等. 精准城市形态对街道温度的影响测度与设计应对[J]. 风景园林, 2021 (8): 58-65.
21.蒋应红，狄迪，叶丹，叶宇*.新城市科学支持下的城市街道空间品质综合评价:以上海市中心城区为例[J].规划师,2021, 37(16):5-12
22.叶宇,黄鎔,张灵珠*.多源数据与深度学习支持下的人本城市设计：以上海苏州河两岸城市绿道规划研究为例[J].风景园林,2021,28(01):39-45.
23.叶宇,黄鎔,张灵珠.量化城市形态学:涌现、概念及城市设计响应[J].时代建筑,2021(01):34-43.
24.施澄,袁琦,潘海啸,叶宇*.街道空间步行适宜性测度与设计导控——以上海静安寺片区为例[J].上海城市规划,2020(05):71-79.
25.王桢栋,原青哲,叶宇*,董楠楠.城市综合体立体绿化的使用后评价研究——以上海金虹桥国际中心为例[J].建筑技艺,2020,26(10):102-105.
26.叶宇, 周锡辉, 王桢栋*. 高层建筑低区公共空间社会效用的定量测度与导控 以虚拟现实与生理传感技术为实现途径[J]. 时代建筑, 2019 (6): 152-159.
27.叶宇，张昭希*，曾伟，张啸虎. 人本尺度的街道空间品质测度—— 结合街景数据和新分析技术的大规模、高精度评价框架[J]. 国际城市规划, 2019(1): 18-27.
28.樊钧,唐皓明,叶宇*.人本尺度下的社区生活便利度测度——基于多源城市数据的精细化评估[J].新建筑,2020(05):10-15.
29.樊钧, 唐皓明, 叶宇*. 街道慢行品质的多维度评价与导控策略——基于多源城市数据的整合分析[J]. 规划师, 2019 (14): 1.
30.叶宇*. 新城市科学背景下的城市设计新可能[J]. 西部人居环境学刊, 2019，34(1): 1-11.
31.葛岩,叶宇*,胡浩,唐皓明,祁艳. 新城市科学支持下的人本尺度“城市双修”实践——以开封为例[J]. 城市建筑,2019,16(19):118-127.
32.叶宇*, 仲腾, 钟秀明. 城市尺度下的建筑色彩定量化测度——基于街景数据与机器学习的人本视角分析[J]. 住宅科技, 2019 (5): 7-12.
33.叶宇, 张灵珠*, 颜文涛, 曾伟. 街道绿化品质的人本视角测度框架——基于百度街景数据和机器学习的大规模分析[J]. 风景园林, 2018(8): 24-29.
34.叶宇，戴晓玲. 新技术与新数据条件下的空间感知与设计运用可能 [J]. 时代建筑，2017（5）：6-13.
35.叶宇*, 庄宇. 新区空间形态与活力的演化假说：基于街道可达性、建筑密度及形态，以及功能混合度的整合分析[J]. 国际城市规划，2017, 32(2): 43-49.
36.叶宇*, 庄宇. 国际城市设计专业教育模式浅析—— 基于多所知名高校城市设计专业教育的比较[J]. 国际城市规划，2017, 32(1): 85-90.
37.叶宇*, 庄宇，张灵珠，Akkelies van Nes. 城市设计中活力营造的形态学探究—基于城市空间形态特征量化分析与居民活动检验[J]. 国际城市规划，2016, 31(1): 26-33.
38.叶宇, 魏宗财*，王海军. 大数据时代的城市规划响应[J]. 规划师, 2014, 30(8):5-11.
39.叶宇*, 庄宇. 城市形态学中量化分析方法的涌现[J]. 城市设计, 2016, 2(4): 56-65.
40.李渊，叶宇. 历史城镇社区记忆场所的分类与优化—以鼓浪屿为例的认知地图与GPS追踪的叠合分析 [J].建筑学报, 2016(6), 22-25.
41.龙瀛，叶宇. 人本尺度城市形态：测度、效应评估及规划设计响应[J].南方建筑, 2016(5), 41-47.
展开更多
学校介绍
同济大学是国家教育部直属重点大学，也是首批被批准成立研究生院、并被列为国家“ 211 工程”和“面向 21 世纪教育振兴行动计划”(985 工程)与上海市重点建设的高水平研究型大学之一。同济大学创建于 1907 年，现已成为拥有理、工、医、文、法、经(济)、管(理)、哲、教(育)9 大门类的研究型、综合性、多功能的现代大学。
同济大学现设有各类专业学院 22 个，还建有继续教育学院、 职业技术教育学院等，设有经中德政府批准合作培养硕士研究生的中德学院、中德工程学院，与法国巴黎高科大学集团合作举办的中法工程和管理学院等。目前学校共有 81 个本科专业、 140 个硕士点、 7 个硕士专业学位授权点、博士授权点 58 个、 13 个博士后流动站，学校拥有国家级重点学校 10 个。各类学生 5 万多人，教学科研人员 4200 多人，其中有中科院院士 6 人、工程院院士 7 人，具有各类高级职称者 1900 多人，拥有长江学者特聘教授岗位 22 个。作为国家重要的科研中心之一，学校设有国家、省部级重点实验室和工程研究中心等国家科研基地 16 个。学校还设有附属医院和 2 所附属学校。
近年来同济大学正在探索并逐步形成有自己特色的现代教育思想和办学理念。以本科教育为立校之本，以研究生教育为强校之路。确立“知识、能力、人格”三位一体的全面素质教育和复合型人才培养模式。坚持“人才培养、科学研究、社会服务、国际交往”四大办学功能协调发展，努力强化服务社会的功能，实现大学功能中心化。以国家科技发展战略和地区经济重点需求为指针，促进传统学科高新化、新兴学科强势化、学科交叉集约化。与产业链紧密结合，形成优势学科和相对弱势学科互融共进的学科链和学科群，构建综合性大学的学科体系，其中桥梁工程、海洋地质、城市规划、结构工程、道路交通、车辆工程、环境工程等学科在全国居领先地位。在为国家经济建设和社会发展做贡献的过程中，争取更多的“单项冠军”，提升学校的学术地位和社会声誉。学校正努力建设文理交融、医工结合、科技教育与人文教育协调发展的综合性、研究型、国际知名高水平大学。
同济大学已建成的校园占地面积 3700 多亩，分五个校区，四平路校区位于上海市四平路，沪西校区位于上海市真南路，沪北校区位于上海市共和新路，沪东校区位于上海市武东路。正在建设中的嘉定校区位于安亭上海国际汽车城内。
同济大学研究生院简介
同济大学一贯重视研究生教育，早在 20 世纪 50 年代初即在部分专业招收培养研究生。 1978 年学校恢复招收硕士研究生， 1981 年起招收博士研究生，同年被国务院学位委员会批准为首批有权授予博士、硕士学位的单位。 1986 年经国务院批准试办研究生院， 1996 年经评估正式成立研究生院，成为我国培养高层次专门人才的重要基地之一。同济大学现有一级学科博士学位授权点 12 个，二级学科博士学位授权点 68 个(含自主设置 10 个二级学科博士点)，硕士学位授权点 147 个(含自主设置 7 个二级学科硕士点)，分属哲学、经济学、法学、教育学、文学、理学、工学、医学、管理学等 9 个学科门类。其中土木工程、建筑学、交通运输工程、海洋科学、环境科学与工程、力学、材料科学与工程等学科处在全国优势和领先地位，机电、管理、理学等学科近年有了长足进展。我校还设有 13 个博士后科研流动站。近些年来，为了适应我国经济建设和社会发展的需要，学校还十分注重培养不同类型、多个层次、多种规格的高层次专门人才。学校既设科学学位，又设工商管理、行政管理、建筑学、临床医学、工程硕士(含 21 个工程领域)、口腔医学等多种专业学位；既培养学术型、研究型研究生，又培养应用型、复合型专业学位研究生；既有在校全日制攻读学位模式，又有在职人员攻读专业硕士学位或以同等学力申请硕士学位、中职教师在职攻读硕士学位、高校教师在职攻读硕士学位模式。此外，还面向社会举办多种专业研究生课程进修班等，充分发挥了我校学科优势和特色，由此形成了多渠道、多规格、多层次的办学模式，取得了良好的社会效益。
同济大学研究生院是校长领导下具有相对独立职能的研究生教学和行政管理机构，下设招生办公室、管理处、培养处、学位办公室、学科建设办公室和行政办公室。同时，学校党委还专门设立了研究生工作部。学校设有校学位评定委员会，各学院有学位评定分委员会，并设立了各学科、专业委员会，配有学位管理工作秘书、教务员、班主任、研究生教学秘书等教辅人员。研究生院曾多次被评为全国和上海市学位与研究生教育管理工作先进集体。
二十多年来，同济大学始终把全面提高培养质量作为研究生教育改革的指导思想，在严格质量管理方面采取了一系列切实有效的措施，取得了较好效果。在连续多年全国百篇优秀博士学位论文评选中，有 7 篇入选。同济大学为国家培养了一大批高素质的高级专门人才，至今已授予博士学位 1311 人，硕士学位近 9504 人，其中有相当一部分已成为我国社会主义现代化建设的重要骨干力量。至 2004 年 9 月，在校博士、硕士研究生约达 11000 多人，专业学位硕士生约 2700 人。根据本校研究生教育发展规划， 2006 年计划招收博士生、硕士生(含专业学位研究生)超过 4000 名。同济大学正在为我国经济建设和社会发展输送高层次人才做出更大的贡献。
展开更多
同济大学硕士研究生学费及奖助政策
收费和奖励
1) 按照国务院常务会议精神，从 2014 年秋季学期起，向所有纳入国家招生计划的新入学研究生收取学费。其中：工程管理硕士(125600)、MBA[微博](125100)、MPA(125200)、法律硕士(非法学)(035101)、软件工程领域工程硕士(085212)、金融硕士(025100)、会计硕士(125300)、翻译硕士(055101、055109)、护理硕士(105400)、教育硕士(045100)、汉语国际教育硕士(045300)、人文学院(210)的艺术硕士(135108)专业学位研究生的学费标准另行公布，其它硕士研究生学费不超过 8000 元/学年。
2) 对非定向就业学术型研究生和非定向就业专业学位硕士研究生，同济大学有完善的奖励体系(工程管理硕士(125600)、MBA(125100)、MPA(125200)、法律硕士(非法学)(035101)、软件工程硕士(085212)、金融硕士(025100)、会计硕士(125300)、翻译硕士(055101、055109)、护理硕士(105400)、教育硕士(045100)、汉语国际教育硕士(045300)、人文学院(210)的艺术硕士(135108)的奖励由培养单位另行制订)。对亍纳入奖励体系的非定向就业学术型硕士生和非定向就业专业学位硕士生在入学时全部都可以获得 8000 元/学年的全额学业奖学金，该奖学金用以抵充学费。对纳入奖励体系的硕士研究生还可获得不少亍 600 元/月的励学金，每年发放10 个月。另外，纳入奖励体系的非定向就业研究生都可以申请励教和励管的岗位，获得额外的资励。所有非定向就业硕士研究生在学期间纳入上海市城镇居民基本医疗保险，可申请办理国家励学贷款，可参加有关专项奖学金评定。
3)工商管理硕士在职班、金融硕士在职班、公共管理硕士、工程管理硕士、会计硕士、护理硕士、教育硕士、汉语国际教育硕士、人文学院的艺术硕士采取在职学习方式，考生录取后，人事关系不人事档案不转入学校，在读期间不参加上海市大学生医疗保障，学校不安排住宿，毕业时不纳入就业计划。
展开更多