城市單中心片區形態的量化描述及其形態相關性研究
——以沈陽市鐵西區為例

劉生軍 吳朝輝 張 孫瑋崧 肖佳偉

城市化是人口持續向城市集聚的過程，是工業化進程中必然經歷的歷史階段，由此帶來了城市規模的增長、城市密度的增加。城市密度的研究能反映城市空間建設與開發強度，也可預測未來城市空間建設的發展動向與趨勢。國外的研究主要體現在空間密度體系表達[1-3]，對理想空間密度構建的設想及設計，落地性較強，考慮人群對象涉及的層次多[4-6]；國內相關文獻主要通過人口密度、設施POI核密度、街道路網密度等視角來研究城市空間密度分布[7-9]。董春芳、楊曉楠等在以不同因素對城市密度進行定量評分的基礎上，借助ArcGIS、SPSS等軟件，分析城市空間的密度分布及影響因素[9-10]。楊俊宴、金探花、王德在城市密度分區的基礎上提出形態分區雙維度控制的分區體系，提出城市空間形態分區是精細化城市管控的內在要求[11-12]。仝昕、賀三維等在城市現代化背景下，通過實證研究，剖析不同的城市形態對于城市土地利用的影響與優化[13-14]。

總體來看，城市空間密度相關研究視角不同、方法多樣，以建筑為視角則研究范圍集中于小街區，以空間形態為視角則多為城市大尺度，采用構建模型、數據分析等多元研究方法也成為常態。本研究從中觀尺度空間入手，通過研究鐵西城市高密度空間分布特征和影響機制，為城市建立合理的空間布局提供依據。

1 研究對象與研究方法

1.1 研究對象

本文選取鐵西核心區作為研究對象，以街區為研究單元，研究城市空間密度分布與高密度空間形成原因的相關性。沈陽市鐵西區位于沈陽市中心城區的西南部，區內交通發達、基礎設施完備、工業文化濃厚。近年來，伴隨城市更新進一步推進，鐵西區行政區劃略有調整，核心區經濟活力有所增強，吸引了較多企業入駐[15]。由此，鐵西區核心區的城市空間形態也發生了大幅度的變化，主要表現為新老街區功能混雜，在城市空間密度、高度等方面產生異質化現象。

1.2 數據處理與單元劃分

研究通過高德開放平臺獲取2020年研究區的建筑輪廓及層數信息，借助GIS，依托道路、行政區劃界限等人為要素，將城市空間劃分為81個多類型、多功能、多形態的街區作為研究樣本（圖1），分別計算街區的容積率、建筑密度和平均層數信息，作為密度空間的衡量與控制指標來進行分析。此外，通過水經注萬能下載器獲取研究區2020年的道路、綠地分布和服務設施點及部分具體設施類型信息，對數據進行篩選整理，統一數據坐標，最后在GIS中將影響因子進行可視化表達。

圖1 街區劃分

1.3 研究方法

本研究以鐵西區的快速發展為背景，分析研究區的空間密度分異狀況，展開對影響其城市空間密度分布的要素相關性的探討，并提出調整城市空間密度分布的實踐思路。對于空間密度分異狀況的研究，采用Spacemate研究方法，從形態學的角度，通過構建空間坐標，對研究區內的各街區空間密度進行分析，總結研究區的密度分布規律。對于作用機制的研究，通過Spearman相關性分析，對所提取的各類作用因子與城市空間密度相關指標進行分析，總結和探討城市空間密度分布的作用機制相關性。在此基礎上，歸納研究區城市空間發展的內在邏輯體系，提出如何從街區層面實現城市空間密度的均衡發展。

2 研究結果

2.1 密度分布特征

研究選取容積率、建筑密度、平均層數作為城市空間密度的衡量指標，將街區的數據可視化（圖2）。將地塊密度基礎數據，即容積率（FAR）、建筑密度（BCR）、開放空間率（OSR）、平均層數（AH）放入空間坐標中，得到Spacemate模型（圖3～4）。

對區域數據的密度指標和聚集情況進行分析，得到如下密度分布特征。

（1）城市密度指標分化

整體來看，地塊容積率和建筑密度分布呈東高西低、中心高四周低的形態，地塊的平均層數變化不大，城市天際線較平坦。

地塊內容積率和建筑密度分布（圖2）大致以保工街為界限分成東西兩個部分，東半部分相對偏高，特別是建設中路兩端的街區，容積率和建筑密度基本都在第四、第五等級。地塊內的平均層數分布（圖2）較平均，以第三等級6～8層為主，可以衛工街為界分成東西兩部分，東側平均層數較大，大多數在4層以上，西側由于有較多公園，平均層數較低，但56、57街區達到了第五級。

圖2 密度分布特征

（2）土地利用形態分化

如圖3所示，在空間坐標中，研究區數據形成了不同的聚集狀態。A區在空間坐標中明顯聚集，對應的建筑密度區間在20%～30%，容積率區間在1.5～2，形態為多層板式建筑，多為6～8層的居住區。B、C、D、E區的地塊相對孤立，分別為邊緣處存在空地擱置的地塊、低層建筑、公園等。F區的樣本地塊在空間坐標中形成明顯聚集，對應的建筑密度區間在30%～40%，容積率區間在2～2.5，形態也以多層板式為主，但相較于A區，建筑密度和容積率值偏大，空間品質略低。

圖3 研究區的土地利用類型分化

相對來說，研究區土地利用類型豐富，空間形態區別較大，不同類別的建筑均占一定比例。隨著層數的增加，容積率和建筑密度的變化是互相調節的，而非線性。

（3）空間開發強度分化

在空間坐標中，由于土地利用程度的差異，不同區域所代表的空間開發程度也存在明顯差異，可利用 OSR 值的區間進行劃分（圖4）。

圖4 研究區土地利用程度分區

G區在坐標的區域形成明顯聚集，空間開發強度較高，開放空間率較低，主要為歷史街區。由于歷史原因，這類街區空間開發強度過高，需要予以調節。H區的樣本地塊形成另一區域的聚集，空間開發強度中等，開放空間率中等，這一類型的街區占據多數，布置也較為合理。I區和J區樣本地塊處于空間開發強度較低的高開放空間率區域，在研究區整體密度偏高的情況下，對此類區域應進行合理的空間開發，以疏解高開發強度街區的壓力。

2.2 影響因子分布特征

本研究通過選取道路交通（Va lueroad）、綠地（Value-green）、服務設施點（Value-poi）三大類影響因子，并從服務設施點大類中提取出商業、公司企業和科教設施點，探討城市空間密度分布的內在機制（圖5）。

圖5 影響因子空間分布

結合圖示來看，道路交通、設施服務點、商業與科教因子雖然在空間分布上存在部分差異，但是均表現出高評分區域集中在東南部，自東南向西北逐步衰減的特征。而公司企業分布呈現顯著的東南部的單中心集中態勢，綠地的分布則更多地集中在西側。

3 密度空間分異與影響因子相關性分析

3.1 相關性分析

人對城市空間的高密度體驗主要是由高容積率和高建筑密度造成的，但是在實際情況中，這二者并非嚴格相關。由此，研究為了對高密度空間的界定更為準確，決定加入D（density）值的概念，以代替單一的容積率和建筑密度來描述城市空間的密度，并將它的確定方法做以論述。其操作為：對于不同FAR和BCR占比的D值與各影響因素做相關性分析（圖6），以相關性來確定D值。

圖6 不同構成的D與各影響因素的相關性（其中綠地河流由于為負相關，在這里取絕對值以便觀察）

關于D值構成占比，前期D值的不同構成對相關性的影響不大，后期隨BCR占比的增大，其相關性下降。同時結合生活實踐來看，建筑密度相較于容積率一般會給人更強的壓迫感，使人感到空間密度更高。因此，研究確定D值為40%FAR和60%BCR之和。

在此基礎上，研究將選定的三種密度指標、D值與六種影響因子進行Spearman相關性分析（表1，圖7）。

表1 Spearman相關系數分析

圖7 各因子相關性一覽

總體上，研究區道路交通、綠地、服務設施點及各項子要素與城市高密度空間的分異情況之間相關性顯著。可以認為所選取的影響因素與城市密度的分異情況之間存在著相關性。并有如下結論：

①城市高密度空間與道路可達性、生活配套服務設施分布呈現極其顯著的正相關，其形態結果與空間要素聚集的基本需求相一致。城市高密度空間與道路交通評分、POI及其三個子類評分之間均為正相關。其中POI與城市高密度空間的相關性最大（0.655），而POI的三個子類中商業的發展水平與城市高密度空間的分布相關性最大（0.699）。道路等級越高，交通越便捷，服務設施點越多、規模越大，街區建設的密度越大，即土地的利用價值越高，該地區功能越多元化、更能滿足居民生活需求。

②公共綠地與城市密度分異呈現負相關，體現出在城市規劃的空間博弈中土地使用的經濟價值高于公益性的社會使用價值。影響機制中的綠地河流與城市密度分異的相關性在整個結果中相對突出，其相關性為負相關（-0.197）。說明綠地的數量越多，規模越大，城市高密度空間的分布越少。這與一般認知相背，結合實際情況發現緣由在于兩方面：其一，研究選取的綠地未包含居住小區內部的小型綠地，均為較大的城市公園，土地上建筑物及其附屬物較少，致使綠地的密度分異與城市空間密度分異呈弱負相關。其二，城市規劃建設過程中重視經濟要素，在用地價值高的地段，公益性強的綠地供給偏少。

③不同功能用途用地性質的建筑密度差異性較大，體現出控制性詳細規劃對城市空間使用方式的控制和引導起的決定性作用。在了解到研究區綠地對城市高密度的分布成反作用機制后，研究轉向關注其余因子的相關性波動（圖8），相較于容積率和平均層數，波動最大的是建筑密度（自-0.048至0.756）。這表明，建筑密度更易在不同土地用途條件下產生差異。對服務設施的三個子類來說，建筑密度與商業相關性最大（0.648），與公司企業相關性最小（0.34）。原因在于，一般情況下低層數、大空間是商業區位擇優選擇的理想模式，而公司企業對此敏感度較低。這也表明，以單一的服務設施類型劃分城市功能分區更多地表現在平面上。

圖8 各因子相關性一覽（剔除綠地因子）

3.2 異常區域

在對結果的比照中發現，部分街區的某些指標評分中存在著差異較大的現象（圖9）。

圖9 異常區域分布圖

通過調查分析，發現評分差值大的原因有以下兩點。

（1）異常用地體現了城市不平衡發展的空間差異性

空間差異既是研究區指標不平衡的原因，也是結果。研究區呈現的空間密度、資源密度及規模程度差異的形成是由于資源分布的不均勻所造成的。這種差異在城市中通過空間競爭的存在進一步使空間不平衡發展。

（2）體現了城市自組織的空間時序的歷史形成結果

在無干預的條件下，區位擇優是城市發展的一般性規律。雖然從地區平衡和公共利益的要求出發，城市要盡量均衡發展，但考慮到全面均衡發展的現實性問題，城市空間在任何尺度下都不可能均衡增長，它們在時序上存在先后。研究區的新建及尚未完善配套設施的街區便是由于這一情況出現了評分差值加大的問題。

結語

本文從城市街區尺度的角度出發，基于城市道路，將沈陽市鐵西區中心區劃分為合適的單元范圍，用賦值法和Spearman相關分析法，利用Arcgis對沈陽市鐵西區核心區的密度特征和影響機制相關性進行分析，主要結論如下：

①研究區空間密度形態分布總體上呈現單簇群形態分布，簇群形態形成中心集核，中心高四周低，呈現典型的片區單中心簇群形態特征。總體而言，研究區西側的發展程度較低，價值主要體現在公益性與美學性[12]：區域西部主要為生態區和文化區的諸多公園綠地系統；工人村等歷史文化街區；政府機關、體育場等設施。研究區東部發展較快，價值主要體現在經濟性：區域中部和區域東部地鐵線沿線及交匯處，有大量商業分布，主要為植入性現代服務業項目，以高檔酒店、大型購物中心、中高檔住宅區等為主。上述用地分布在研究區內形成了空間要素集聚的形態結果，即呈現出典型的片區單中心簇群形態。

②研究區的空間形態要素的集聚分布與道路和服務設施點表現出強相關性，體現出不同類型空間集聚的特征性和規律性。城市空間密度受諸多因素的影響，而這些因素對于城市密度空間的塑造來說，其影響大小自然也存在著差異。研究區城市空間密度分析與道路交通、服務設施點及其子類的相關性顯著。不同要素的集聚特征與集聚方式與空間類型呈現出強相關性，因此，在城市規劃中應對空間要素合理的集聚方式進行適當引導，研究其特征性和規律性。特別是在城市更新治理中，對于待更新用地或設施的再利用應進行有效統籌，尊重城市發展規律，提高城市活力。

③合理的密度差異體現的是城市空間使用的活力特征，不同城市功能分區應對城市密度進行合理引導，以建立舒緩有序的空間邏輯。對城市空間要素進行解構，有助于理解城市空間的內在邏輯。就空間規劃層面而言，建筑密度作為城市空間形態的一個重要控制指標，在城市具體的物質空間中，體現在依據人的直觀感受去設計創造相應的物質空間。以商業建筑為例，其商業功能的需求是其不同于其他建筑設計所需要最先考慮的要素。可以說，在商業建筑中，展示及流線結構決定其物質空間的形態。在研究區內，各類設施與建筑密度相關性差異也較顯著，這也表明通過建筑密度對空間使用價值的控制和引導是一個有效的方法。

資料來源：

文中圖表均為作者自繪。