基于街區三維形態的城市形態類型分析*
——以中國主要城市為例

龍 瀛 李 派 侯靜軒 LONG Ying, LI Pai, HOU Jingxuan

0 引言

城市形態是城市研究與規劃設計的核心和基礎。它是城市內在政治、經濟、社會結構、文化傳統等在外在空間上的體現，同時也是城市功能、活動，乃至活力的載體。傳統上，對城市形態的研究主要分為兩大流派：源自英國城市歷史地理學科的城市形態學理論（Urban morphology），它強調對城鎮平面形態結構和變化過程的理解，分析的基本對象為規劃平面（Town plan，包括街道、街區和建筑基底3元素）、建筑形態（Building fabric）和土地使用[1]；另一個則是源自意大利建筑學專業中的建筑類型學（Architectural typology），它認為基本建筑類型（Basic building type）可以反映當地歷史與傳統特征，表達城市文化和集體記憶，并將這種方法擴展到對城市肌理類型（Urban tissue type）的研究中，分析建筑與周圍環境的空間結構關系及其歷史特性[2]。集成上述兩個學派，陳飛[3]提出城市形態類型學的概念并對其在中國的應用進行了探討。此研究框架強調城市形態的視覺效應和居民對形態的記憶深刻度，重視城市公共空間的設計以及所提出的7大形態要素類型分析在設計中的可實踐性，并且認為將城市天際線、街道立面剖面等納入城市形態分析將使其更立體和全面。然而，以上城市形態研究受到技術條件的限制，在具體實踐過程中多針對二維，即平面的城市空間展開，缺乏對城市三維形態的考慮。

隨著現代城市的立體化發展，城市的三維形態的重要性和對城市的影響逐漸增加，國內外學者也開始對相關問題著手研究。國際上，Harvey等人[3]利用三維建筑物數據從多個維度測算了若干美國城市的街道界面特征指標，包括沿街建筑數量、沿街建筑高度差異和連續度、街道橫截面的高寬比等，由此進行了對城市街道物質空間景觀（Streetscape）的評價。而針對中國的城市三維形態學研究，張培峰等[4]從高分辨率遙感影像提取了沈陽市鐵西區居住區建筑物的三維信息，并且結合景觀指標（道路密度、綠化率、建筑平均高度等）以及社會經濟指標（人口密度和人均GDP等），分析三維景觀變化的規律及影響因素；喬偉鋒等[5]利用城市天際線、城市體積及分維數、高層建筑的數量與占地面積的關系等方法分析2000年以來南京城市的三維增長特征；張愚和王建國[6]以容積量作為基本指標，探討蕪湖市城市高度形態的生長機制與過程；楊俊等人[7]利用大連市中山區2003年和2013年的三維建筑數據，測算建筑加權平均高度、建筑體積、建筑覆蓋率和容積率4項指標，以此探討中山區10年間城市建筑景觀格局的時空分異特征，龍瀛和葉宇[8]發現街道、建筑等精細尺度空間的三維屬性影響城市空間品質和活力。綜合來看，目前國內外針對三維城市形態的研究由于建筑物三維信息獲取途徑少、數據不全等原因，多針對某特定城市，缺少跨城市、跨區域的研究。而且不同研究間的分析尺度區別較大，很難對不同城市的同一研究單元的三維屬性進行比較，尤其缺乏對街區尺度這一城市規劃與設計基本單元的跨城市研究。

本文旨在以城市形態類型學理論方法作為基礎，兼顧城市形態學關注的街區形態和建筑類型學關注的建筑類型。相比于陳飛[3]提出的研究框架，本文做到了將城市立體形態和平面分析置于同等重要的地位，并將其跨越區域、街區、公共空間和建筑的研究尺度統合為街道尺度，以使研究結論更具普適性。本文通過利用大規模的三維建筑物數據對中國跨區域的街區形態三維特征進行分析，并以此對中國城市形態進行分類，為以后的中國全域和各級別城市的三維形態學研究奠定基礎。

1 研究范圍與數據來源

1.1 研究范圍

本文研究范圍為北京、上海、天津、廣州、沈陽等中國63個主要城市的中心城區，涵蓋全部5個直轄市、除臺灣外全部27個省與自治區的省會城市、31個有代表性的地級市（圖1）。其中地級市的選擇標準為：2011年中國各城市GDP排名前100的城市，且同一省份的地級市不超過6座，擁有較為完整的互聯網數據。最終符合標準的城市有31座，其中浙江、江蘇、廣東3省均有6座城市入選。這種城市篩選方法，同時兼顧城市在地理空間上的分布均勻性和城市GDP反映出的城市發展情況，能夠較為全面地體現中國城市的狀況。地理分布上，華北地區城市9座、華東地區城市21座、東北地區城市4座、華中地區城市5座、華南地區城市14座、西南地區城市5座、西北地區城市5座（圖2）。在城市范圍方面，本文利用2010年的遙感影像圖對各城市的城鎮建設用地進行解析，提取出城市中心最大的建設用地斑塊（即為城鎮建設用地中心大團）作為該城市的中心城范圍，而非規劃上的中心城區，以保證所分析區域皆為建成空間。此外，城市區域范圍受到數據的約束，沒有建筑物數據或數據不完整的區域被排除出所研究城市中心城的范圍。

1.2 基礎數據

在大數據時代，豐富的數據獲取渠道和大規模的數據量為城市研究帶來了新的機遇。如今街景地圖、智能手機數據、簽到數據、出租車軌跡數據的應用已相當普遍，這些無一不為城市研究提供了豐富可靠的數據來源。它們既可以用于分析城市內部的形態構成，同時還可以對不同城市進行橫向對比，從而得出區域甚至全國范圍內城市形態的一般規律和地域差異[9]。

圖1 研究范圍

目前，對三維城市形態的研究主要基于帶有建筑物高度或層數的三維建筑物數據，而三維建筑物數據主要來源于利用建筑物陰影從高分辨率遙感影像中提取出的建筑輪廓和高度信息[10]。不同于以往研究，本文所利用的建筑物數據抓取于某互聯網地圖平臺。獲取的建筑物基底（Footprint）在ArcGIS中進行了矢量化，并且對建筑物的坐標點進行了配準。數據包含每個建筑物的基底分布及層數信息。研究范圍內共搜集3 356 914個建筑物，平均4層，平均基底面積666 m2。此外，本文利用了2011年63個城市中心城內的街道路網數據，用于各城市內部街區的生成（圖3）。

2 研究方法

街區在傳統西方城市中扮演著基本空間組織單元的角色。它是城市形態學和建筑類型學的主要研究對象，同時也是理解城市中建筑形態與城市總體形態的媒介[11]。本文利用形態類型學的理論與方法，同時增加三維尺度的數據，基于街區尺度對中國城市三維形態進行劃分。此外，為了對全國范圍內不同城市的形態進行橫向對比，本文利用龍瀛等[9]提出的大模型研究范式，用大規模數據作為驅動，兼顧了分析的大尺度和模擬單元的精細化。具體而言，研究方法分為3部分：（1）根據街道劃分城市空間并統計建筑形態數據，（2）根據街區形態劃分街區類別，（3）基于不同街區類別占比劃分城市形態類別。

2.1 街區劃分與空間形態統計

圖2 研究城市所在地區、所在省份、城市名稱及級別

本文首先利用獲取的街道路網數據生成全國63個城市的街區，過程如下：（1）由于獲取的街道數據存在重疊、錯位、斷點等問題，所以對街道數據進行合并、瘦化和拓撲等預處理，生成清晰明了的路網數據；（2）按不同的道路等級，生成2—30 m的道路退讓間距；（3）移除道路圖層，留下的區域即為被道路分割而成的街區；（4）將街區圖層與研究范圍內的中心城邊界相疊加，獲得各個城市內的街區[12]。

接下來利用獲取的全國63個城市的街區和建筑物數據，生成含有容積率、建筑密度和平均層數這3類三維建筑物信息的街區，步驟包括：利用街區內的建筑總基底面積與街區面積之比，得到街區的建筑密度數據；利用街區內所有建筑物的總層數與建筑物數量之比，得到建筑平均層數數據。

2.2 街區三維形態類型分析

選取位于中心城內、有建筑物且面積小于1 km2的街區作為研究的基本單元，并根據街區內建筑物形態的不同特征將街區進行分類。對街區的分類采用兩個指標：建筑平均層數與建筑密度，從平面和高度角度對街區形態進行刻畫，反映出街區在二維和三維空間中的建設強度和形態。建筑密度按照0—0.15，0.15—0.25和＞0.25分為3類；建筑高度按照低層（1—3層）、多層（4—7層）和高層（8層及以上）分為3類，通過兩兩組合的方式分A到I的9種類型（圖4）。為使分析結果具有較高的可解釋性，采用預設指標對建筑密度和高度進行受監督的分類。此分類方式中分類指標的選取，充分考慮到中國城市中建筑密度和高度的分布情況，并可以用于對城市功能和經濟活動的分析[13]。

2.3 基于街區三維形態的城市類型劃分

在獲取每個城市9類街區的分布比例后，使用聚類分析法，對63座城市中心城區進行分類。根據不同分類數量對應數據的分布情況，選擇將案例城市分為5大類，之后對5大類城市的分類規律進行探討。此分析過程中之所以選擇非監督分類，是因為本文不涉及對于基于街區三維形態學分類的定量闡釋，即以發現不同三維類型城市在國土上的分布情況和潛在規律為目的，而非發掘可能規律潛在的發生原因。

圖3 全國街道數據分布

具體方法為，利用SPSS軟件的二階聚類分析，分別將63個城市按照不同的城市形態類型比例分類后，我們選擇組間差異相對最大的5類作為聚類結果（表1）。表中第1行為根據9種類型街區形態占城市比例所確定的城市類型名稱，第2行為聚類分析結果所對應的類型編號，第3至11行為不同城市類型中各形態街區所占比例，第12行為不同類型城市的數量。其中城市類型名稱是根據聚類分析結果，對5種城市形態類型進行分析所得出的。具體步驟如下：（1）第4類城市在這5類城市中較為特殊，低層建筑比例較高而多層高層比例較低，與以中、高層街區為主的其余類別區別較大。因此，首先將第4類城市命名為“低層類”城市。（2）在其余4類城市中，第2類與第3類城市低層街區比例非常低，而第1與第5類城市低多高層街區均有一定比例，因此將前者視為“多高層類”城市，后者視為“復合類”城市。（3）將2種“復合類”城市進一步進行比較分析。第5類城市多層高密度比例相對第1類較低，而多高層均勻密度街區比例較高，故命名為“復合均勻密度類”城市；第1類城市高層高密度街區比例較高，而高層中低密度街區比例較低，因此命名為“復合高密度類”城市。（4）將2種“多高層類”城市進一步進行比較分析。第2類城市高層密度比例較低，第4類城市則相反，因此將兩者分別命名為“多高層均勻密度類”和“多高層高密度類”城市。雖然第2類與第5類城市的多層高密度街區仍占據最大比例，但為了與其他類型進行區分，依然使用“均勻密度”對兩者進行描述。

圖4 街區類型的劃分標準

表1 基于街區形態的城市分類

圖5 63個城市的9類城市形態構成占比（單位：%）

3 研究結果

3.1 街區三維形態類型占比分析

分析全國63個城市中心城的三維建筑物數據，發現我國多數街區的建筑密度在0.22—0.52之間，建筑層數多介于2.4—7.0之間。通過對每個城市的9類城市形態構成進行分析（圖5），發現我國城市形態總體以多層高密度為主（44%），其次為低層高密度式（16%）和高層高密度（15%），占比最少的為低層中密度式（3%）、多層低密度（3%）和高層低密度（2%）。

利用各城市的9類形態構成比例與全國平均水平（即63個城市中所有街區的城市形態構成比例）進行對照，可以看出中國城市形態呈“多數平均且差異性小、少數極端且獨特性強”的特征。多數城市與全國平均城市形態極為相似，少數形態特色比較鮮明的城市（與全國平均水平相似度低于0.8）包括高層高密度形態占比較大的上海（32%）和重慶（36%），以及低層高密度形態為主導的佛山（42%）、拉薩（61%）、棗莊（75%）和煙臺（71%）。

3.2 基于城市形態的城市分類

在將城市形態與城市功能或特色進行分析后可以看出（表2），“復合高密度類”城市代表了中國較為典型的城市形態：其中包括一些歷史文化名城，如歷史古都北京、西安、鄭州，以及旅游度假城市，如海口、三亞。“多高層均勻密度類”城市主要為綜合經濟實力較強、第三產業發達的一二線城市：例如一線城市上海、深圳和天津；二線發達城市包括杭州、重慶、寧波、濟南；以及二線中等城市包括成都、武漢、石家莊、長沙。“多高層均勻密度類”城市則主要為經濟發展較好、第二產業發達的二三線城市：包括省會城市例如哈爾濱（國家重要制造業基地）、沈陽（全國重要工業基地）、太原、福州；邊疆地級省會，包括呼和浩特、蘭州、貴陽。“低層類”城市為自然環境較好，地理位置特殊的城市：例如風景秀麗的拉薩，其海拔3 650 m，是世界上海拔最高的城市之一；棗莊境內地形地貌比較復雜，形成低山、丘陵、山前平原、河漫灘、沿湖洼地等多類型地貌特征，其中丘陵約占總面積的54.6%。“復合均勻密度類”城市多為重要的經濟城市：其歷史文化、生態環境較好，旅游業和現代化產業較為發達。例如南京、蘇州、洛陽。綜合來看，全國范圍內的城市形態學分析，體現了不同城市間的共性的同時也反映出一定的城市特性，為日后不同城市的形態類型學研究提供了比對的基礎。此外可以看出城市形態類型學分類結果與根據城市行政級別、GDP或人口數量進行的城市分類結果有較大的區別，或許能夠體現城市功能與活動發展過程更深層次的規律性。

通過對這5類城市的空間分布的可視化（圖6），可以看出城市的形態類型受到物理空間的影響，顯示出一定的空間自相關性。空間規律上，東南沿海丘陵地區以“多高層中密度類”城市為主（如臺州、福州、溫州、紹興、泉州、汕頭和金華）；長江三角洲地區以“復合中密度類”城市為主（如南京、蘇州、無錫、常州、南通和蕪湖）；長江沿線的其他城市多為“多高層均勻密度”類城市（如合肥、成都、武漢、長沙和重慶）。此現象說明城市的形態類型更多地受地理空間稟賦的決定，而非行政區域劃分的影響，如長三角地區同樣的城市形態類型包含江蘇南部和安徽南部的城市；長江沿線同類型城市橫跨安徽省、湖北省、湖南省、四川省與重慶市；東南沿海同類型城市分屬于浙江省、福建省和廣東省。

除去相似性，在同一地理區域內各城市形態類型又存在一定差異。比如長江三角洲附近的上海、寧波和杭州屬于“多高層中密度類”城市，揚州屬于“復合高密度類”城市，蘇州、無錫和南京則屬于“復合中密度類”城市。這些城市在地理條件上的區別不大，卻擁有非常差異化的城市形態，需要從歷史、經濟等角度來進行解釋。類似的例子還包括：東北地區長春市屬于“復合高密度類”城市，沈陽、大連和哈爾濱市則屬于“多高層高密度類”城市；珠江三角洲地區深圳、珠海和惠州屬于“多高層中密度類”城市，汕頭屬于“多高層高密度類”城市，佛山和中山屬于“復合高密度類”城市；華北平原中北京、保定和唐山屬于“復合高密度類”城市，天津則屬于“多高層中密度類”城市。

在大尺度的城市形態類型分布上，出現了特殊的規律性。除去烏魯木齊和拉薩市這2座離其他大中城市較遠的城市，可將其余的61座城市視作一個國家級城市群。可以看出“多高層高密度類”城市分布于此城市群的邊緣，東北邊緣包含3座城市、西北邊緣包含4座城市、東南邊緣包含9座城市，只有貴陽和太原不在此列。“復合均勻密度類”8座城市則全部位于此城市群東西向的中線上。“多高層均勻密度類”城市位于城市群的腹地，“復合高密度類”城市則坐落于城市群腹地與邊緣之間。

表2 根據街區三維形態的中國主要城市分類

圖6 5類城市的空間分布

4 結論與討論

4.1 主要結論

本文利用全國63個城市中心城的建筑和街道數據，首先統計了每個城市中心區街區各項指標的平均值，進而得到全國各城市形態的一般規律以及差異性。隨后本文利用街區的平均層數和建筑密度這兩類參數將街區劃分為9種類型：“低層低密度”“低層中密度”“低層高密度”“多層低密度”“多層中密度”“多層高密度”“高層低密度”“高層中密度”和“高層高密度”，并統計了每個城市的9類形態街區的構成，從街區三維形態角度對全國大中城市進行整體的認識。

接下來通過對63個城市進行聚類分析，得出中國城市形態的5種類型，即“低層類”“復合均勻密度類”“復合高密度類”“多高層均勻密度類”和“多高層高密度類”。其中，“復合高密度類”“多高層均勻密度類”和“多高層高密度類”為我國城市的主要形態類型。之后對城市形態類型在全中國的分布類型進行分析，從空間自相關、臨近空間差異性和整體城市形態類型分布規律角度得出了一定的結論。

4.2 研究創新

理論創新方面：本文在結合城市形態學與建筑類型學的城市形態類型學研究框架中，增加了城市三維形態作為主要分析元素，使原本包含城市形態和建筑類型的研究體系在所分析的空間維度上更加立體和完整。此外，本文精簡了不同城市形態類型學研究中從建筑、地塊、街區到區域的多尺度研究單元，將其統一至街區尺度，為城市形態類型學提供完整而統一的研究基底。

研究范圍創新方面：本文首次對全國4類行政等級、涵蓋東西部各地域范圍的共63座城市進行形態學分析，增加之前不同城市的形態學研究的可比性，脫離對每個城市或幾個臨近城市進行研究的限制，為未來對中國城市更系統的研究提供標準和參照。

研究方法創新方面：不同于以往對城市形態研究多針對某個城市具體分析，本文利用大模型的研究范式，兼顧了大尺度和精細化模型單元，從而為認識我國城市形態的一般規律及差異性提供途徑。而通過使用受監督分類和非受監督分類相結合的方法，一方面對于單一城市形態類型的分類更具解釋度，另一方面能夠使城市跨區域聚類分析得出更合理的結果，而非僅呈現空間自相關模式。

4.3 潛在應用與展望

本文所使用的方法可用于未來的城市規劃設計中。如當今國家新型城鎮化規劃呼吁以人為本的城鎮化，在城市建設中愈發重視城市品質、活力和精細化設計。本文所用的城市形態模型可以用于城市內部形態類型片區的劃分，從而針對不同形態區確定不同的規劃目標與土地利用密度規劃，實現城市整體風貌的保護和營造。其中部分方法曾于2017年被應用于雄安新區規劃設計的標準工作營，利用中國不同等級城市的街區指標給予雄安規劃設計方案的指引和參考。

不足之處在于所選取的城市主要集中在一二線城市乃至具有一定規模的三線城市，而想要更加全面地了解中國城市形態，則需要進一步對以往被忽略的中小城市進行分析研究。另外，對城市形態模型的深入分析可以更加關注城市形態的外延表現，包括經濟（城市消費水平、GDP等）、社會（人群活力、健康程度等）和生態（能耗、環境質量和綠化水平等）維度的效應評估，并且增加城市形態的歷史數據，實現在時間軸線上的動態分析，為其時空變異規律和影響因素進行更為深入的判斷。此外，今后可以進一步利用三維建筑物數據進行城市空間的研究，包括對街道空間品質如沿街建筑數量、沿街建筑高度差異和連續度、街道橫截面的高寬比等指標的測算；以及利用三維建筑物數據所反映出的城市建設強度，對城市形態的多中心性（Morphological polycentricity）進行識別[14]。