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用微信扫码二维码分享至好友和朋友圈导读本文选取南京新街口中心区为研究对象，基于高精度的城市空间数据及业态POI数据，选取空间强度、空间密度、空间高度作为空间形态的测度指标，结合ArcGIS分析软件和GeoDa平台，解析城市中心区空间形态与不同功能业态分布的空间耦合性。本文字数：7550字阅读时间：23分钟作者
印舜尧东南大学建筑学院0摘要城市中心区是城市空间的聚集核心和增长极，其发展演替受到城市自然环境、社会经济、历史文化等因素的综合影响，空间形态呈现出高度的复杂性；与此同时，城市中心区公共设施的集聚规模也在不断提升与扩展，中心区空间使用竞争加剧，业态竞争激烈使得中心区内地块功能业态布局呈现出丰富的多样性。那么城市中心区复杂的空间形态与多样的功能业态之间具有怎样的空间相关性？中心区空间形态又是如何影响功能业态的布局的？针对上述问题，本文选取南京新街口中心区为研究对象，基于高精度的城市空间数据及业态POI数据，选取空间强度、空间密度、空间高度作为空间形态的测度指标，结合ArcGIS分析软件和GeoDa平台，解析城市中心区空间形态与不同功能业态分布的空间耦合性。结果表明中心区生产型服务功能、生活型服务功能、公益性服务功能三者的业态分布与空间形态指标均呈现一定的正相关性，但相关性系数有较大的差异性，其中，平均层数和容积率是影响三种功能业态分布的关键性指标。在此基础上，本文分别对新街口中心区需要空间形态优化和功能布局优化的地块进行遴选，并提出相应的优化策略。城市中心区；空间形态；功能业态；相关性1引言城市中心区作为城市核心职能集聚的城市空间，代表了城市经济、社会发展水平，是城市等级的集中体现。在城镇化及全球化的背景下，人口持续向大城市或特大城市集聚，城市的规模不断扩大，中心区的空间范围也不断向外扩展，空间形态呈现出高度的复杂性。与之相应，中心区内部空间使用竞争加剧、业态竞争激烈，中心区的用地功能和业态分布愈发的高度混合和多样化[1]。已有不少研究进行了关于中心区空间形态的定量测度。倪尤培从核心区单位地块指标、典型街区尺度关系、中央商务区容积率等三个指标对9个城市进行了比较研究[2]；任继勤等将商务中心区划分为四个等级，并对其布局进行研究，比较研究了中国国际化城市商务中心区的规模[3]；杨俊宴等从形态学的角度，以公共设施密度指数、总用地面基、平均容积率为指标，对城市中心区空间形态波动拓展的深层次规律进行研究，提出中心区“规模-强度”交替拓展模型[4]。已有研究表明，国际上区域级中心区用地规模均在6km2 [5]，对于大尺度中心区空间形态的研究，传统的基于人体尺度的方法已经难以满足，以ArcGIS平台为基础的大尺度城市空间形态的分析方法可以更为清晰有效地反映大尺度空间高度、密度、强度的变化规律[6]。另一方面，中心区是城市公共职能那个设施高度聚集区，同时也是商业和商务等活动的最高频率发生点。中心区的用地构成中，商业、商务等中心职能占据了绝大部分比重，包括了高档综合商场、高层办公楼等大型公共建筑；同时，中心区具备用于活动聚集的公共空间，列如标志性步行街、广场、口袋公园等；除此之外，中心区内依然具备最基本的居住功能以及配套的公共服务功能。换言之，城市中心区的功能呈现出高度的混合性和复杂性，这种复杂性与中心区的空间形态密切相关，因为有空间才会有功能，中心区的空间形态以某种机制影响着中心区功能业态的布局。到目前为止，国内学者已经进行了大量关于中心区空间结构的研究，提出了一些关于中心区空间形态与功能业态的结构关系。吴明伟等从区位、产业构成、交通等方面总结了城市中心区的功能特征，同时也分析了各个阶段中心区的职能特点以及其与空间形态逐步演进的过程[7]；杨俊宴等认为中心区的内部包括主核、亚核、阴影区、输配体系等结构，并可以此划分单核、圈核与多核等结构类型[8]；杨扬等对城市中心区空间拓展的动力机制及影响因素进行了分析[9]。但尚未有人从微观的地块尺度，研究中心区空间形态的基本指标，即高度、密度、强度与中心区功能业态分布的空间相关性。那么，中心区空间形态的基本指标，即高度、密度、强度与中心区的功能业态分布具有怎么样的空间相关性？是不是高强度、高密度、高高度的地块一定对应着密集的功能业态分布？中心区中哪些地块需要进行功能布局或者空间形态上的优化？针对上述问题，本文选取南京新街口中心区为研究对象，基于高精度的城市空间数据及业态POI数据，结合ArcGIS分析软件和GeoDa平台，解析城市中心区空间形态与不同功能业态分布的空间相关性，为中心的空间形态和功能业态布局设计提供参考。2数据与方法2.1 数据来源与处理本文的研究范围为南京市新街口中心区。南京作为江苏省省会，是长三角重要枢纽城市，在我国特大城市中具有一定的代表性，对其中心区的研究也具有一定的意义。基于城市格局、历史因素与城市发展的综合作用，南京现形成“一主多副”的城市中心体系。新街口中心区位于南京市几何中心，自民国修建中山路而形成，人口稠密、建筑密集，建国后不断发展，成为南京市最为繁华的主中心。南京新街口中心区北起鼓楼、南至建邺路、东抵龙蟠路、西达汉中门，总面积约6平方公里。本文的研究数据为1）2018年南京市新街口中心区建筑空间数据、路网数据、用地数据2）2018年新街口中心区功能业态POI数据，其中包括了商业、商务、行政等多种功能的高精度业态POI。数据通过QGIS软件爬取OSM开源地图所得，通过AutoCAD软件处理后导入ArcGIS平台，实现了空间形态数据与功能业态数据的统一坐标。图1南京市中心体系图图2 研究范围：南京新街口中心区2.2 研究方法2.2.1 空间形态指标测度及业态POI数据分析研究以ArcGIS10.2为平台，基于高精度的城市空间数据及业态POI数据，以用地地块为基本测度单元，选取空间强度、空间密度、空间高度作为空间形态的基本测度指标，对新街口中心区空间形态指标进行统计运算，用以反映中心区空间指标的基本测度统计特征、空间集聚和整体分布特征。表1 空间形态测度指标概况注：FAR代表空间强度，D代表空间密度，H代表空间高度，A为建筑投影面积，F表示建筑层数，S为街区总面积，i为街区内建筑编号，n表示街区内所有建筑的数值。对于城市自身而言，中心区地块在形状和大小上差异较为明显，地块空间本身是具有跳跃特征的离散空间，上述基础测算均是基于城市地块单元来统计空间指标的，因此指标值反映的是街区上的整体指标的高低，而无法表现出地块内各项空间指标的具体分布细节。为了反映中心区空间指标在空间场域分布上的变化趋势，就需要消除城市地块尺度和外部形状带来的影响，因此运用空间插值的方法处理统计数据，将离散点的统计数据转换为连续的数据曲面，来直观表现中心区的强度、密度、高度指标的分布趋势和聚集程度。这里采用克里金法（Kriging）的空间插值方法，来描述中心区空间形态指标的分布规律和趋势，便于进一步与功能业态的相关性研究。在业态POI数据的处理上，本文采用核密度(Kernel Density)分析法对中心区的功能业态的分布进行分析。核密度分析法能够较为直接的反映出相应数据的空间分布规律和趋势，以及相应的空间影响范围。由于业态POI数据包含众多的类别，在对其进行数据分析之前，需要根据中心区内部的主体功能对POI数据进行针对性的筛选。结合最新的城市用地分类标准来看，城市中心区主体的使用功能可归纳为4个大的类别，分别为生产型服务功能、生活型服务功能、公益性服务功能及居住功能。其中，生产型服务功能主要包括商务、金融、酒店等功能，这些功能主要是为生产提供服务；生活型服务功能则主要包括商业、餐饮、超市、娱乐等功能，这些设施主要为居民的生活提供服务；公益型服务功能主要包括行政、文化、教育等功能。考虑导居住功能并不是中心区的核心职能，本文就生产型服务功能、生活型服务功能、公益性服务功能三种功能业态分布研究其与空间形态的空间耦合性。2.2.2 双变量全局空间自相关分析双变量全局空间自相关(Global Moran's I， GMI) 能够探析基于同一空间单元，全局层面的两对象数据集之间空间相关性[11]。双变量GMI 需要借助 GeoDa 软件完成。其公式为：Moran's I值在±1之间。GMI 函数意味着 Moran's I值为正时，两对象数据集之间在全局层面呈正空间相关，且Moran's I值越大，空间相关程度越大；Moran's I值为负时，两对象数据集之间在全局层面呈负空间相关，且Moran's I值越小，空间相关程度越大。本文基于上述方法，运用GeoDa软件探析中心区三种类型的功能业态分布与空间形态的空间相关性，根据分析结果，选取出具有相关性的地块，进行空间形态指标区间的统计，分析空间形态对功能业态的具体的影响机制。3空间形态指标与功能业态分析结果3.1 新街口中心区空间形态指标统计分布本文基于ArcGIS平台，对新街口中心区空间指标数值进行基本统计运算，用以反映以地块为统计单元的各项空间形态指标的基本分布情况。在求得各地块的强度、密度、高度指标的数值结果后，基于自然断裂法对空间指标数值进行分类处理和分色显示，形成新街口中心区强度地块、密度地块、高度地块的高低数值统计图。图3 地块空间强度统计图4 地块空间密度统计图5 地块空间高度统计其中空间强度最高值为17.07，这些地块位于新街口中心区的新街口步行街、正洪街、成贤街及北门桥周边，图中呈现中间深四周浅，反映了中心区空间强度由中心至边缘波动式递减的基本趋势；统计空间密度的最高值为0.93，这些地块位于成贤街、延龄巷及明瓦廊周边，空间密度的整体分布并无明显规律，高密度地块呈现较为均质的分布空间；统计地块平均层数得到最高值为36，这些地块位于中心区的紫峰大厦、北门桥、新百中心、友谊广场、金鹰中心及新奥大厦周边，图中显示中心和外围小部分街区颜色深，而中心外围之间存在大片的浅色地块，反映新街口中心区地块平均高度中心和外围高而中间大范围低的基本分布趋势，由内向外为高-低-高-低的波浪式递减的基本分布趋势。本文基于ArcGIS平台的克里金插值分析工具，对新街口中心区的空间强度、空间密度、空间高度3项指标进行分析，并转成可读性较高的等值线图，以此进一步解析特大城市空间指标的分布趋势。图3-4至3-6是新街口中心区空间强度、密度、高度的克里金插值运算结果，包含了二维平面表达和三维鸟瞰表达，颜色越深表示空间指标预测值越高，颜色越浅则空间指标预测值越低。图6 空间强度克里金插值分析图7空间密度克里金插值分析图8空间高度克里金插值分析图9 空间强度克里金插值分析三维显示图10空间密度克里金插值分析三维显示图11 空间高度克里金插值分析三维显示可以看出空间插值结果明显不同于地块统计值的跳跃性空间变化，而是呈现出连续性的空间变化趋势。其中，新街口中心区空间强度高值主要位于中心区的核心位置新街口商圈以及成贤街周边，空间强度分布集聚明显，除成贤街外，边缘地区空间强度明显低于中心地区，空间强度由中心至边缘波浪式递减；空间密度高值有两个区域高度隆起，一是太平南路地段，二是成贤街地段，中心区其他地区密度变化趋势较为规律；空间高度高值呈现“群峰拱卫”式，中山路沿线为平均层数高值聚集的区域，没有明显的高值集聚现象，整体上中心区边缘的空间高度值低于中心的空间高度值。3.2 新街口中心区功能业态分布本文运用ArcGIS的平台核密度分析工具，对新街口中心区生产型服务功能、生活型服务功能、公益性服务功能三种功能业态POI的空间分布和变化趋势进行解析。图3-10至3-12是三种功能业态POI数据的核密度计算结果。其中，生产型服务功能空间分布呈现较强的线性集聚性，主要沿中山路两侧分布，珠江路地铁站周边地块、石鼓路与明瓦廊交叉口周边地块以及洪武路南段地块业态分布的高值地区；生活型服务功能空间分布呈现较强的区域集聚性分布特征，业态分布高值地区只要集中在珠江路两侧地块及石鼓路与淮海路两侧地块；公益型服务功能业态空间高值主要集中在汉中路两侧、中山东路两侧成贤街两侧，其中汉中路两侧和中山东路两侧的公益性服务功能业态集聚性最强。图12 生产型服务功能分析图13 生活型服务功能分析图14 公益型服务功能分析4功能业态与空间形态相关性分析本文基于GeoDa平台，使用双变量全局空间自相关分析法（GMI），进一步探析三种中心区主要功能的业态分布与空间形态指标之间的耦合相关性。4.1 生产型服务功能与空间形态指标的空间耦合特征通过计算，得到生产型服务功能核密度和空间形态指标克里金插值的双变量Moran’s I指数，通过比较Moran’s I指数，可以知道生产型服务功能与空间形态指标的相关性情况。表2可见，生产型服务功能与空间高度的相关性最大，Moran’s I指数达到了0.606，这与我们以往的认知是相符合的，商务、金融、酒店等生产型服务功能主要位于中心区高度较高的建筑群中，这些地块的平均层数也就较大；相比较而言，生产型服务功能与空间强度和空间密度的相关性并没有那么强，Moran’s I指数分别为0.316和0.454，这说明地块的建筑密度并不是中心区生产型服务功能布局的原因。表2 生产型服务功能分布与空间形态分布的耦合相关性4.2 生活型服务功能与空间形态指标的空间耦合特征同样地，表3可见，生活型服务功能与空间高度和空间强度的相关性数值最大，Moran’s I指数达到了惊人的0.746和0.589，这说明中心区的商业、餐饮、超市、娱乐等功能的业态分布与地块的平均层数和容积率之间存在较大的相关性，究其原因，是因为中心区生活型服务主要分布在各个大型商场以及高楼大厦的沿街店铺之中。相比较而言，生活型服务功能与空间密度的相关性较小，Moran’s I指数为0.378，这说明中心区生活型服务功能的区位选择较小程度地考虑了建筑密度的分布。表3 生活型服务功能分布与空间形态分布的耦合相关性4.3 公益性型服务功能与空间形态指标的空间耦合特征表4可见，公益性型服务功能与空间强度和空间高度的相关性数值差距并不大，Moran’s I指数分别为0.569和0.616，这说明中心区的行政、文化、教育等功能的业态分布与地块的容积率和平均层数之间存在较大的相关性，究其原因，是因为中心区公益型服务构成中文化教育辅导类占据了较大的比例，这种形式的文化教育主要分布在地块的高层建筑或是高层建筑的裙房。相比较而言，公益型服务功能与空间密度的相关性极小，Moran’s I指数为0.255，这说明中心区建筑密度较大的地块，并不是公益型服务功能分布密集的地块。表4 公益型服务功能分布与空间形态分布的耦合相关性5空间形态导向下的功能业态布局优化策略本文对三种功能业态与空间形态的相关性研究结果进行汇总（表5），不难发现，空间强度与空间高度是与三者相关性最为密切的两项指标，但同时我们也发现中心区中存在这样一些问题“地块”，它们具备高强度和高高度的空间形态特征，但是在功能业态分布上并不集聚，这与本文的研究发现相违背。本文基于上述分析结果和发现，对相关性结果中高显著性和低显著性的地块进行筛选，分析其背后的原因，并提出相应的功能业态布局优化策略。表5 空间相关性分析结果5.1 高显著相关性地块与“问题”地块的遴选基于功能业态与空间强度和空间高度的相关性分析结果，本文对与三种功能业态均表现出高显著相关性的地块进行遴选，即图5-1中淡红色的地块；同时也遴选出均表现低显著相关性的地块，即图5-2中深红色的地块，本文称之为“问题”地块。根据遴选出的高显著相关性的地块，本文发现这些地块有以下共性特征：1）高显著相关性地块均为沿街地块，且主要分布在城市主干路或城市次干路两侧，例如中山路、中山南路、汉中路、中山东路、王府大街及洪武路，少部分布在城市支路两侧，例如石鼓路、成贤街及长白街。2）高显著相关性地块与轨道交通站点结合紧密，如鼓楼站、新街口站、大行宫站以及张府园站，这得益于近些年TOD模式的具体实践。3）高显著相关性地块在功能业态上表现出高度的混合性，这些地块不局限于单一的某一类功能，往往是多种功能类型的混合用地，以生产型或生活型功能为主导，辅以公益型服务功能。图15 高显著相关性地块图16 “问题”地块同样地，本文将不显著相关性地块遴选出来，称之为“问题”地块。本文发现：1）“问题”地块中有部分地块为城市绿地、城市广场以及学校等，这些地块的布局本身就与空间形态无关。2）“问题”地块组要分布在中心区东侧的城市次干路两侧以及城市支路两侧，如洪武北路东侧、进香河路西侧以及户部街北侧。3）如果以中山路至中山南路为Y轴，汉中路至中山东路为X轴，不难发现，“问题”地块主要分布在该坐标系的第一象限，而这正是未来完善中心区功能业态布局的重要抓手。4）“问题”地块中有一半以上的地块与居住功能紧密相关，也就是说在以居住功能为主导的用地中，其功能业态布局缺乏一定的丰富性，需要完善其配套的服务设施。5.2 新街口中心区需要空间形态及功能布局优化的地块遴选基于上述研究发现，本文进一步对新街口中心区中需要空间形态优化以及功能布局优化的地块进行遴选。一方面，本文将高显著相关性中的低强度、低密度地块（低于平均值）进行遴选，这些地块是需要进行空间形态优化的地块（图5-3），需要结合地块具体的现状问题，在城市更新的过程中，针对性的对这些地块的空间形态进行优化，例如在有条件的情况下，适当的加强建设，提高地块的容积率和平均层数，为多样化的功能业态提供空间选择的可能性，解决高密度设施集聚的地块中，建设强度落后的窘境。另一方面，本文将“问题”地块中的城市公园绿地、广场用地、学校以及其他特殊性影响的地块进行排除，同时遴选出“问题”地块中具备高强度、高高度（超过平均值）的空间形态特征的地块，这些地块是最终的需要进行优化功能布局的地块（图5-4），结合地块实际区位与现状条件，选择性的丰富其生产型、生活型或者是公益型服务功能的业态。图17 最终麟选出需要进行空间形态优化的地块图18 最终麟选出需要进行功能布局优化的地块6结语城市中心区是城市空间形态高度复杂的地区，也是城市公共职能集聚的核心地带。本文以南京新街口中心区为研究对象，基于高精度的城市空间数据及业态POI数据，结合ArcGIS分析软件和GeoDa平台，解析和研判城市中心区空间形态与不同功能业态分布的空间耦合相关性。在此基础上，本文进一步从高显著相关性的地块中遴选出业态设施丰富但建设强度落后，需要进行空间形态优化的地块；从低显著相关性地块中遴选出建设强度较大但业态设施匮乏，需要进行功能布局调整的的地块。以此作为未来新街口中心区城市更新的一个重要抓手和着力点。中心区城市空间形态与功能业态的内在交互影响机制具体是怎样的，是笔者在将来需要进一步研究的内容。参考文献（上滑查看全部）[1]史北祥,杨俊宴.城市中心区混合用地概念辨析及空间演替——以南京新街口中心区为例[J].城市规划,2019, 43(01):95-105.[2]倪尤培.世界大城市城市建设指标比较研究[J].北京规划建设，2007(1)：57-61.[3]任继勤，季晓南，孙茂龙.中国商务中心区区位分布研究[J].中国工业经济，2004(6)：49-57.[4]胡昕宇,杨俊宴,史宜. 城市中心区空间波动拓展及周期理论探析[J].城市规划, 2016, 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2023-09-08 23:46:44