城市单中心片区形态的量化描述及其形态相关性研究——以沈阳市铁西区为例

刘生军 吴朝辉 张 孙玮崧 肖佳伟

城市化是人口持续向城市集聚的过程，是工业化进程中必然经历的历史阶段，由此带来了城市规模的增长、城市密度的增加。城市密度的研究能反映城市空间建设与开发强度，也可预测未来城市空间建设的发展动向与趋势。国外的研究主要体现在空间密度体系表达[1-3]，对理想空间密度构建的设想及设计，落地性较强，考虑人群对象涉及的层次多[4-6]；国内相关文献主要通过人口密度、设施POI核密度、街道路网密度等视角来研究城市空间密度分布[7-9]。董春芳、杨晓楠等在以不同因素对城市密度进行定量评分的基础上，借助ArcGIS、SPSS等软件，分析城市空间的密度分布及影响因素[9-10]。杨俊宴、金探花、王德在城市密度分区的基础上提出形态分区双维度控制的分区体系，提出城市空间形态分区是精细化城市管控的内在要求[11-12]。仝昕、贺三维等在城市现代化背景下，通过实证研究，剖析不同的城市形态对于城市土地利用的影响与优化[13-14]。

总体来看，城市空间密度相关研究视角不同、方法多样，以建筑为视角则研究范围集中于小街区，以空间形态为视角则多为城市大尺度，采用构建模型、数据分析等多元研究方法也成为常态。本研究从中观尺度空间入手，通过研究铁西城市高密度空间分布特征和影响机制，为城市建立合理的空间布局提供依据。

1 研究对象与研究方法

1.1 研究对象

本文选取铁西核心区作为研究对象，以街区为研究单元，研究城市空间密度分布与高密度空间形成原因的相关性。沈阳市铁西区位于沈阳市中心城区的西南部，区内交通发达、基础设施完备、工业文化浓厚。近年来，伴随城市更新进一步推进，铁西区行政区划略有调整，核心区经济活力有所增强，吸引了较多企业入驻[15]。由此，铁西区核心区的城市空间形态也发生了大幅度的变化，主要表现为新老街区功能混杂，在城市空间密度、高度等方面产生异质化现象。

1.2 数据处理与单元划分

研究通过高德开放平台获取2020年研究区的建筑轮廓及层数信息，借助GIS，依托道路、行政区划界限等人为要素，将城市空间划分为81个多类型、多功能、多形态的街区作为研究样本（图1），分别计算街区的容积率、建筑密度和平均层数信息，作为密度空间的衡量与控制指标来进行分析。此外，通过水经注万能下载器获取研究区2020年的道路、绿地分布和服务设施点及部分具体设施类型信息，对数据进行筛选整理，统一数据坐标，最后在GIS中将影响因子进行可视化表达。

图1 街区划分

1.3 研究方法

本研究以铁西区的快速发展为背景，分析研究区的空间密度分异状况，展开对影响其城市空间密度分布的要素相关性的探讨，并提出调整城市空间密度分布的实践思路。对于空间密度分异状况的研究，采用Spacemate研究方法，从形态学的角度，通过构建空间坐标，对研究区内的各街区空间密度进行分析，总结研究区的密度分布规律。对于作用机制的研究，通过Spearman相关性分析，对所提取的各类作用因子与城市空间密度相关指标进行分析，总结和探讨城市空间密度分布的作用机制相关性。在此基础上，归纳研究区城市空间发展的内在逻辑体系，提出如何从街区层面实现城市空间密度的均衡发展。

2 研究结果

2.1 密度分布特征

研究选取容积率、建筑密度、平均层数作为城市空间密度的衡量指标，将街区的数据可视化（图2）。将地块密度基础数据，即容积率（FAR）、建筑密度（BCR）、开放空间率（OSR）、平均层数（AH）放入空间坐标中，得到Spacemate模型（图3～4）。

对区域数据的密度指标和聚集情况进行分析，得到如下密度分布特征。

（1）城市密度指标分化

整体来看，地块容积率和建筑密度分布呈东高西低、中心高四周低的形态，地块的平均层数变化不大，城市天际线较平坦。

地块内容积率和建筑密度分布（图2）大致以保工街为界限分成东西两个部分，东半部分相对偏高，特别是建设中路两端的街区，容积率和建筑密度基本都在第四、第五等级。地块内的平均层数分布（图2）较平均，以第三等级6～8层为主，可以卫工街为界分成东西两部分，东侧平均层数较大，大多数在4层以上，西侧由于有较多公园，平均层数较低，但56、57街区达到了第五级。

图2 密度分布特征

（2）土地利用形态分化

如图3所示，在空间坐标中，研究区数据形成了不同的聚集状态。A区在空间坐标中明显聚集，对应的建筑密度区间在20%～30%，容积率区间在1.5～2，形态为多层板式建筑，多为6～8层的居住区。B、C、D、E区的地块相对孤立，分别为边缘处存在空地搁置的地块、低层建筑、公园等。F区的样本地块在空间坐标中形成明显聚集，对应的建筑密度区间在30%～40%，容积率区间在2～2.5，形态也以多层板式为主，但相较于A区，建筑密度和容积率值偏大，空间品质略低。

图3 研究区的土地利用类型分化

相对来说，研究区土地利用类型丰富，空间形态区别较大，不同类别的建筑均占一定比例。随着层数的增加，容积率和建筑密度的变化是互相调节的，而非线性。

（3）空间开发强度分化

在空间坐标中，由于土地利用程度的差异，不同区域所代表的空间开发程度也存在明显差异，可利用 OSR 值的区间进行划分（图4）。

图4 研究区土地利用程度分区

G区在坐标的区域形成明显聚集，空间开发强度较高，开放空间率较低，主要为历史街区。由于历史原因，这类街区空间开发强度过高，需要予以调节。H区的样本地块形成另一区域的聚集，空间开发强度中等，开放空间率中等，这一类型的街区占据多数，布置也较为合理。I区和J区样本地块处于空间开发强度较低的高开放空间率区域，在研究区整体密度偏高的情况下，对此类区域应进行合理的空间开发，以疏解高开发强度街区的压力。

2.2 影响因子分布特征

本研究通过选取道路交通（Va lueroad）、绿地（Value-green）、服务设施点（Value-poi）三大类影响因子，并从服务设施点大类中提取出商业、公司企业和科教设施点，探讨城市空间密度分布的内在机制（图5）。

图5 影响因子空间分布

结合图示来看，道路交通、设施服务点、商业与科教因子虽然在空间分布上存在部分差异，但是均表现出高评分区域集中在东南部，自东南向西北逐步衰减的特征。而公司企业分布呈现显著的东南部的单中心集中态势，绿地的分布则更多地集中在西侧。

3 密度空间分异与影响因子相关性分析

3.1 相关性分析

人对城市空间的高密度体验主要是由高容积率和高建筑密度造成的，但是在实际情况中，这二者并非严格相关。由此，研究为了对高密度空间的界定更为准确，决定加入D（density）值的概念，以代替单一的容积率和建筑密度来描述城市空间的密度，并将它的确定方法做以论述。其操作为：对于不同FAR和BCR占比的D值与各影响因素做相关性分析（图6），以相关性来确定D值。

图6 不同构成的D与各影响因素的相关性（其中绿地河流由于为负相关，在这里取绝对值以便观察）

关于D值构成占比，前期D值的不同构成对相关性的影响不大，后期随BCR占比的增大，其相关性下降。同时结合生活实践来看，建筑密度相较于容积率一般会给人更强的压迫感，使人感到空间密度更高。因此，研究确定D值为40%FAR和60%BCR之和。

在此基础上，研究将选定的三种密度指标、D值与六种影响因子进行Spearman相关性分析（表1，图7）。

表1 Spearman相关系数分析

图7 各因子相关性一览

总体上，研究区道路交通、绿地、服务设施点及各项子要素与城市高密度空间的分异情况之间相关性显著。可以认为所选取的影响因素与城市密度的分异情况之间存在着相关性。并有如下结论：

①城市高密度空间与道路可达性、生活配套服务设施分布呈现极其显著的正相关，其形态结果与空间要素聚集的基本需求相一致。城市高密度空间与道路交通评分、POI及其三个子类评分之间均为正相关。其中POI与城市高密度空间的相关性最大（0.655），而POI的三个子类中商业的发展水平与城市高密度空间的分布相关性最大（0.699）。道路等级越高，交通越便捷，服务设施点越多、规模越大，街区建设的密度越大，即土地的利用价值越高，该地区功能越多元化、更能满足居民生活需求。

②公共绿地与城市密度分异呈现负相关，体现出在城市规划的空间博弈中土地使用的经济价值高于公益性的社会使用价值。影响机制中的绿地河流与城市密度分异的相关性在整个结果中相对突出，其相关性为负相关（-0.197）。说明绿地的数量越多，规模越大，城市高密度空间的分布越少。这与一般认知相背，结合实际情况发现缘由在于两方面：其一，研究选取的绿地未包含居住小区内部的小型绿地，均为较大的城市公园，土地上建筑物及其附属物较少，致使绿地的密度分异与城市空间密度分异呈弱负相关。其二，城市规划建设过程中重视经济要素，在用地价值高的地段，公益性强的绿地供给偏少。

③不同功能用途用地性质的建筑密度差异性较大，体现出控制性详细规划对城市空间使用方式的控制和引导起的决定性作用。在了解到研究区绿地对城市高密度的分布成反作用机制后，研究转向关注其余因子的相关性波动（图8），相较于容积率和平均层数，波动最大的是建筑密度（自-0.048至0.756）。这表明，建筑密度更易在不同土地用途条件下产生差异。对服务设施的三个子类来说，建筑密度与商业相关性最大（0.648），与公司企业相关性最小（0.34）。原因在于，一般情况下低层数、大空间是商业区位择优选择的理想模式，而公司企业对此敏感度较低。这也表明，以单一的服务设施类型划分城市功能分区更多地表现在平面上。

图8 各因子相关性一览（剔除绿地因子）

3.2 异常区域

在对结果的比照中发现，部分街区的某些指标评分中存在着差异较大的现象（图9）。

图9 异常区域分布图

通过调查分析，发现评分差值大的原因有以下两点。

（1）异常用地体现了城市不平衡发展的空间差异性

空间差异既是研究区指标不平衡的原因，也是结果。研究区呈现的空间密度、资源密度及规模程度差异的形成是由于资源分布的不均匀所造成的。这种差异在城市中通过空间竞争的存在进一步使空间不平衡发展。

（2）体现了城市自组织的空间时序的历史形成结果

在无干预的条件下，区位择优是城市发展的一般性规律。虽然从地区平衡和公共利益的要求出发，城市要尽量均衡发展，但考虑到全面均衡发展的现实性问题，城市空间在任何尺度下都不可能均衡增长，它们在时序上存在先后。研究区的新建及尚未完善配套设施的街区便是由于这一情况出现了评分差值加大的问题。

结语

本文从城市街区尺度的角度出发，基于城市道路，将沈阳市铁西区中心区划分为合适的单元范围，用赋值法和Spearman相关分析法，利用Arcgis对沈阳市铁西区核心区的密度特征和影响机制相关性进行分析，主要结论如下：

①研究区空间密度形态分布总体上呈现单簇群形态分布，簇群形态形成中心集核，中心高四周低，呈现典型的片区单中心簇群形态特征。总体而言，研究区西侧的发展程度较低，价值主要体现在公益性与美学性[12]：区域西部主要为生态区和文化区的诸多公园绿地系统；工人村等历史文化街区；政府机关、体育场等设施。研究区东部发展较快，价值主要体现在经济性：区域中部和区域东部地铁线沿线及交汇处，有大量商业分布，主要为植入性现代服务业项目，以高档酒店、大型购物中心、中高档住宅区等为主。上述用地分布在研究区内形成了空间要素集聚的形态结果，即呈现出典型的片区单中心簇群形态。

②研究区的空间形态要素的集聚分布与道路和服务设施点表现出强相关性，体现出不同类型空间集聚的特征性和规律性。城市空间密度受诸多因素的影响，而这些因素对于城市密度空间的塑造来说，其影响大小自然也存在着差异。研究区城市空间密度分析与道路交通、服务设施点及其子类的相关性显著。不同要素的集聚特征与集聚方式与空间类型呈现出强相关性，因此，在城市规划中应对空间要素合理的集聚方式进行适当引导，研究其特征性和规律性。特别是在城市更新治理中，对于待更新用地或设施的再利用应进行有效统筹，尊重城市发展规律，提高城市活力。

③合理的密度差异体现的是城市空间使用的活力特征，不同城市功能分区应对城市密度进行合理引导，以建立舒缓有序的空间逻辑。对城市空间要素进行解构，有助于理解城市空间的内在逻辑。就空间规划层面而言，建筑密度作为城市空间形态的一个重要控制指标，在城市具体的物质空间中，体现在依据人的直观感受去设计创造相应的物质空间。以商业建筑为例，其商业功能的需求是其不同于其他建筑设计所需要最先考虑的要素。可以说，在商业建筑中，展示及流线结构决定其物质空间的形态。在研究区内，各类设施与建筑密度相关性差异也较显著，这也表明通过建筑密度对空间使用价值的控制和引导是一个有效的方法。

资料来源：

文中图表均为作者自绘。