大連市金普新區城市建筑三維形態的時空分異研究

王雨娜

（遼寧師范大學 遼寧省自然地理與空間信息科學重點實驗室，遼寧 大連 116029）

城市建筑形態的空間發展過程會影響城市的生態變化，而這些變化的產生及發展又構成了城市三維建筑空間的形態特征[1]。以往學者針對城市形態的研究大多集中于二維平面，如通過CA 模型模擬城市形態演變、運用RS 和GIS 空間分析技術分析空間擴展模式等來揭示城市空間形態及演變規律[2-4]。隨著城市發展過程中遇到的城市上空利用效率低、“人地矛盾”等問題的出現[1]，學者們關注的焦點逐漸轉移到如何通過城市建筑來反映城市三維空間形態上。因此，本文以大連市金普新區主城區為例，以2005 年、2020 年兩年的城市建筑數據為基礎，運用ArcGIS、GeoDa 等軟件對研究區進行時空分異分析和空間自相關分析。

1 研究區與數據

本文以大連市金普新區2005 年、2020 年高分辨率遙感影像、建筑物輪廓及高度、行政區劃為基本數據，對于沒有高度信息的建筑物，結合百度全景獲取建筑物層數信息，將每一樓層高度設置為3m，從而獲得研究區建筑高度數據。本文基于規則格網提取最大高度、平均高度、錯落度作為城市三維空間建筑起伏特征測度指標；引入指數分析了3 個測度指標的空間自相關性，從中挖掘城市三維建筑形態的總體特征和內部規律。

2 研究方法

2.1 空間統計分析

為了研究大連市金普新區主城區城市三維空間建筑起伏特征和演變規律，本文從研究目的出發選擇和構建了建筑最大高度、建筑平均高度和建筑錯落度3 個指標從不同角度來分析城市三維空間建筑的起伏特征，如表1 所示。其中最大高度和平均高度體現了建筑群體在城市上空的集中程度和利用水平，錯落度體現了不同區域建筑物的高度錯落程度，反映了區域的空間起伏性[5、6]。

表1 建筑指標公式

2.2 空間自相關分析

空間自相關分析是指對研究區內某個單元與其鄰近單元的某屬性觀測值進行相關性分析，從而判斷其是否相關以及相關程度大小的一種空間數據分析方法[1]。本文從Moran′sI 指數的計算和解釋出發，來發現城市建筑形態內部分布規律。

3 研究結果

3.1 時空分異分析

如圖1 所示，可以看出整體上大連市金普新區主城區的空間格局西南部和東南部高于北部。研究區建筑物最大高度從2005 年的102 米提升到了2020 年的143 米，2005 年最大高度的高值區域集中在金馬路、灣里街附近，2020 年時高值區域向外擴展，增加了遼河西路周邊為高值區域。平均高度2005 年和2020 年數值范圍均為3 至99 米，最大高度與平均高度增長較快的區域相似，以金馬路沿線的商業區域、萬達廣場、遼河西路沿線和淮河中路以南的住宅區為典型區域，具有明顯的增長趨勢。錯落度最大值從2005 年2.14189 提高到2020 年的2.289，2005 年錯落度極大值區域在炮臺山公園東部，即金馬路與遼寧街交叉區域，由于該區域是商住結合區域，道路周邊商業用地的建筑物高度較低，金馬路附近的居民區建筑高度較高，使得該區域建筑物空間層次差別明顯，2020 年錯落度高值區域集中在大連保稅區市場大廈周邊，原因在于早期存在的工業廠房高度較低，后續建設的住宅樓高度較高，使得該區域建筑物高度對比明顯。

圖1 研究區2005 年（左）、2020 年（右）城市建筑三維指標統計

3.2 空間自相關分析

對研究區進行規則格網劃分，將選取的城市建筑三維形態指標通過200m、300m、400m、500m 規則格網統計后，進行空間自相關分析，得到Moran′sI 指數表。

由表2 顯示，最大高度、平均高度、錯落度用不同尺度的規則格網計算所得Moran′sI 指數均大于0，說明研究區規則劃分下的各指標具有空間正相關關系。從表2 可以看出，最大高度和平均高度Moran′sI 值呈現逐年增加的特征，說明研究區內高層建筑逐漸向外圍擴展，同時高度相同的建筑在各研究單元之間呈現聚集分布；2005 年最大高度Moran′sI 值隨格網尺度增大而減小，說明城市高層建筑分布密集，研究單元之間最大高度數值差異明顯，2020 年最大高度Moran′sI 值在不同格網尺度下差異較小，說明城市立體化發展加劇，高層建筑的分布向金馬路沿線外圍擴展，不同單元格之間差異逐漸減小。錯落度體現了建筑物在高度上的差異程度，從計算結果可以看出，錯落度Moran′sI 值呈現了逐年減少的趨勢，說明研究單元之間建筑物高度差異程度較大的單元與建筑物高度差異程度較小的單元聚集的程度增加，錯落度高值區逐漸向外擴展，說明研究區內新建了較多的高層建筑，具有較高高度的建筑發展水平趨于平衡。

表2 研究區城市建筑三維指標指數表