公共健康視角下城市街區綜合通風效能與規劃響應研究*

馬 童 陳 天

0 研究背景與目的

城市室內外的空氣流通影響著空氣質量，與公共健康關系密切。當空氣流通不暢時，利用空氣傳播的病毒、細菌容易形成聚集，成為傳染源而使傳染性疾病蔓延[1-2]，同時室內外污染物也不易擴散，造成空氣質量的下降，慢性影響市民的健康[3]。

城市空間形態對室內外空氣流動產生著直接影響。在室內通風上，建筑的空間形態影響著自然通風的強弱。自然通風相對于機械通風換氣量大，能夠促進室內外空氣循環，改善室內空氣質量[4]。減少對機械通風的依賴也意味著降低了通風設備及管道被病毒及污染物污染的可能[5]。建筑物的形態與開發強度還直接影響著人在室內的聚集程度。過高強度的建筑開發容易造成建筑內人群密度過高，超大型的建筑體量使建筑內部高度依賴機械通風，高層建筑的電梯與電梯廳易造成短時間內人群的高度集中，其豎向井道可能成為病毒與污染物傳播的通道，成為公共健康的隱患[6]。

城市空間形態也影響著室外風環境及空氣質量[7]。高密度的城市腹地由于地表粗糙度較高，其風速相對城郊會顯著下降[8]，使污染物不易擴散，如天津市內氣象站較塘沽氣象站風速低1.2 m/s（天津市氣象局2003—2017年數據）。密集的建筑布局不但降低了近地面風速，使污染物易沉積于近地面，導致人們呼吸被污染空氣的概率增大，同時也造成了建筑表面風壓差的降低，進而不利于室內通風。空間形態還影響著室外風環境的舒適度，高大建筑周邊形成的風渦旋造成局部強風[7]，使人在寒冷季節的室外活動意愿降低，更易在室內聚集，進一步使室內空氣質量下降。由此可見，高密度、室內外通風不暢的城市空間會引發諸多公共健康問題，給市民的生活品質和身體健康帶來負面影響。

目前對城市空間形態與室內外通風的關系的研究均傾向于對單一通風指標的縱向研究[9-13]，各指標之間缺乏橫向聯系。如果能夠對這些關系進行綜合，據此評價不同城市街區的綜合通風效能，并利用相對簡單的指標對街區空間形態及開發強度進行控制，就能夠更全面的對室內外通風進行優化。因此，本文首先提出了一種街區尺度城市空間形態對室內外通風效能影響的評價方法，對各地塊的綜合通風效能進行評價；其次，將容積率、建筑密度、建筑高度等常用規劃指標與各通風效能指標及總體通風效能進行相關性分析，找到影響城市街區總體通風效能的空間形態因子；最后，甄選出綜合通風效能較低的城市街區形態，對其分析并提出改進方法。本文希望能夠以公共健康視角為城市規劃提供理論支撐。

1 研究方法

1.1 研究區域與地塊劃分

研究選擇天津市中心區約9 km2區域，西至廣開四馬路，東至金緯路，南至南開二緯路，北至西青道，包含住宅、商業、辦公、醫療、教育、商住等各類功能，集中建設于20世紀90年代至21世紀10年代，基本囊括天津城區各種典型的城市空間形態。在街區尺度城市通風的研究中，地塊劃分方法通常分為兩種模式。第一種是標準正方形網格劃分，適合純粹的空間形態研究[8,14]；第二種是按實際開發中地塊劃分成不規則網格，更適合研究地塊特定布局對風環境的影響[15]。本研究選擇第二種劃分方法，以控制性詳細規劃中的地塊劃分為基礎，對過大或過小的地塊進行拆分或合并，將研究區域劃分為107個網格（圖1），面積介于2.2—12.5 hm2，容積率介于0.71—6.53（綠地及待開發地塊除外），對每一塊地塊進行室內外綜合通風效能評價。由于本研究的重點在于地塊內部建筑群空間布局，因此網格中并不包含道路空間。

圖1 研究區域控制性詳細規劃（左）與地塊劃分（右）Fig.1 the regulatory detailed planning (left) and plots subdivision (right) of study area

1.2 通風評價指標的選取

1.2.1 室內通風評價指標

室內通風主要體現在室內外空氣自然交換效率[16]，可以分解為建筑可通風表面面積以及建筑前后風壓差兩個核心指標。該兩項指標可以分別用建筑體形系數及建筑密度兩項空間形態指標反映。

第一，體形系數。體形系數能夠反映建筑單體形態特征對自然通風潛力的影響。體形系數較大的建筑，可用于自然通風的表面面積相對較大，使自然通風潛力高[11,17]。該指標計算方法如公式（1）所示，TX代表為地塊平均建筑體形系數，F代表地塊所有建筑總立面面積，V代表地塊所有建筑總容積。該體形系數指標并未計算屋頂面積，原因是屋頂在一般情況下不作為開窗區域參與自然通風。

第二，建筑密度。與體形系數不同，建筑密度主要反應地塊內建筑群布局對自然通風潛力的影響。較高的建筑密度使流經地塊的氣流易從建筑群上空掠過而難以滲透進入建筑群，造成地塊內各建筑前后風壓差減小，使自然通風潛力下降[13,18]。該指標計算方法如公式（2）所示，SC表示地塊建筑密度，AB表示全部建筑的投影面積之和，表示地塊面積。

1.2.2 室外通風評價指標

室外通風主要體現在空氣流速和風環境舒適度上，可分解為區域總體風速、近地面風速與風速離散度三個核心指標。該三項風環境指標可以分別用迎風面積比、迎風面積密度與建筑高度三項空間形態指標反映。

第一，迎風面積比。迎風面積比對城市區域總體風速具有決定性的影響[8,14,19]。該指標越大，地塊內建筑群對空氣流動的減速作用越明顯，污染物及病菌等越難以隨風擴散到城市以外。該指標計算方法如公式（3）所示，λf(θ)代表地塊迎風面積比，AF代表地塊所有建筑在與風向呈角度的迎風面上形成的投影面輪廓的面積，TX代表地塊總面積。

第二，迎風面積密度。迎風面積密度對近地面風速具有決定性的影響[8,20-21]，該指標越大近地面風速越低，越不利于污染物在近地面行人活動密集區的擴散，同時不利于夏季室外舒適性，但可以增強冬季室外舒適性。其計算方法如公式（2）所示。λf(Z,θ) 代表迎風面積密度；A(θ)proj(?z)表示在距地面高度Z范圍內（本文取15 m）建筑在垂直于風向θ的迎風面上形成的投影面的面積；AT表示地塊面積。地塊總體的FAD指標即為地塊內所有建筑的FAD相加。根據天津市氣候條件，研究區域夏季主導風向為東南偏東（ESE）、冬季主導風向為西北（NW）、春季主導風向為西南偏西（SWW）。迎風面積比及迎風面積密度兩指標將綜合三個季節主導風向，更加準確的評判地塊在一整年中的通風效果。

第三，建筑高度。高大的建筑會帶來建筑轉角處近地面風速的提高，但同時會在建筑背風面形成風影區，使高風速與低風速的區域共存，稱為風離散現象[21-24]。風離散現象會造成近地面風速突變，不利于人體舒適，降低人在室外活動的意愿。因此，可以用平均建筑高度指標來反映近地面的風速離散現象，高度越高風離散現象越明顯，風環境越惡劣。建筑高度的計算方法為地塊內所有建筑高度的平均值。

1.2.3 人群聚集指標

上述通風指標僅考慮了空氣自身流動，而一定區域內的人群密度也決定了被污染空氣的傳播危險程度。因此必須考慮地塊開發強度及用地性質對室內外人群密度的影響，才能更全面的評價通風效能。我們將居住功能人均面積定為35 m2/人[25-26]，將商業功能人均面積定為10 m2/人[27-28]，將辦公功能人均面積定為10 m2/人。對于住宅與辦公混合的商住樓、醫療及教育建筑，目前尚無人均面積的研究。根據設計經驗，商住樓的人均面積取住宅與辦公功能的平均值25 m2/人，醫療建筑人均面積取15 m2/人，教育建筑人均面積取6 m2/人。該人均面積屬于與既有研究基于手機數據與實測，分析出人群密度與容積率基本呈正比，且周末與工作日的人群在商業與辦公區域高度集中，其人群密度遠高于居住區域的結論基本符合[29-31]。

據此，以下指標被選取為人均通風評價指標。第一，單位建筑面積人群密度（人/萬平方米）：該指標為室內通風效能指標，反映單位建筑面積內的人群聚集度，該指標高則室內被污染空氣的傳播能力強，計算方法為地塊總人數與地塊總建筑面積之比。第二，單位建筑占地面積人群密度（人/萬平方米）：該指標為室內通風效能指標，反映建筑內垂直方向的交通及管井使用壓力。該指標越大，建筑垂直交通負荷越大，人易于集中在樓梯、電梯內；且各種豎向風道、天井內的空氣被污染而垂直傳播的可能性越大，計算方法為地塊總人數與建筑占地面積之比。第三，單位開放空間人群密度（人/萬平方米）：該指標為室外通風效能指標，反映建筑外部空間的人群密度，該指標越大，則室外被污染的空氣越容易使人的健康受到威脅，計算方法為地塊總人數與地塊開放空間面積之比。地塊總人數計算方法如式（5），P為地塊總人數，S為單一功能的總建筑面積，D為單一功能的人均面積，n為功能的種類，累計計算住宅、商住、商業、辦公、醫療、教育及其他。建筑空置率問題并非本文的研究重點而不做考慮。

1.3 指標的適用性分析

只有當各影響通風效能的空間形態指標在各地塊間具有顯著差異時，才能證明其適合于研究區域各地塊的通風效能評價。因此，本文按照常規開發模式將地塊分為：多層居住、高層居住、綜合體與集中商業、街區式商業及混合式五類，對各指標進行單因素方差分析。結果顯示八項指標在五種開發模式組間總體差異顯著（Sig.<0.05），表明選取的指標可以用來對研究區域內各地塊進行評價。

1.4 評分方法

綜上所述，本研究設定了八項通風效能評價指標。設置每種指標的最低分為1，最高分為6，將各指標的得分相加得到地塊綜合通風效能得分。需要說明的是，由于天津屬寒冷氣候區，結合夏季、冬季及過渡季節綜合考慮，迎風面積密度過高或過低均不利于人體舒適，但風速過低同時造成污染物不易擴散，因此該指標以適中為最高分6分，而過高得3分，過低得4分。評價指標及評分方法見表1。

表1 各通風效能指標評分標準Tab.1 the indicators and scoring standard for ventilation efficiency

2 結果與分析

2.1 空間形態指標與通風效能的關系

將各地塊衛星影像圖經AutoCAD軟件進行建筑輪廓描繪，使用Rhino及Grasshopper軟件建立三維模型提取空間形態指標，使用SPSS軟件進行數據分析。圖2為各地塊單項得分分布情況，圖3為各地塊綜合得分分布情況。各地塊間的綜合通風效能差距較大，總得分介于16—45分，未呈現出明顯的地理分布規律。

圖2 各地塊單項評價得分分布圖Fig.2 the individual evaluating indicator score of each plot

圖3 各地塊總得分分布圖Fig.3 the overall score of each plot

將通風效能指標與容積率、建筑密度和地塊平均高度三項常用規劃設計指標進行相關性分析，其散點圖如圖4所示。由A-1，A-2，A-3可見，迎風面積比與容積率及建筑高度均呈顯著正相關，通過回歸分析發現容積率在其中起主導作用；由B-1，B-2，B-3可見，迎風面積密度與地塊建筑密度顯著正相關；由E-1，E-2，E-3可見，單位建筑占地人群密度與容積率及平均建筑高度均呈現正相關，通過回歸分析發現二者起到共同影響；由F-1，F-2，F-3可見，單位開放空間人群密度與容積率及建筑密度均呈現正相關，回歸分析發現二者起到共同影響；由G-1，G-2，G-3可見，建筑高度與容積率顯著正相關，建筑密度與容積率之間相關關系不明顯。然而并非所有通風指標均與規劃指標具有相關關系。由C與D系列散點圖可見，體型系數與三項規劃指標均無相關關系，單位建筑面積人群密度僅與建筑密度呈弱相關。由此可見，體形系數需要作為一個單獨的形態指標存在。單位建筑面積人群密度則主要與地塊中各功能的配置比例有關，與空間形態及開發強度關系不大。

圖4 三項規劃指標與各通風效能指標相關關系，灰色代表相關關系不顯著Fig.4 the correlation between three planning indicators and each ventilation efficiency indicators, grey represents no significant correlations

將容積率與各地塊總得分、室外總得分及室內總得分之間進行相關性分析，散點圖如圖5所示，通過線性回歸分析，可知容積率與地塊總得分呈現顯著的負相關關系（R2=0.554，顯著性<0.01），其中容積率與室外總得分的負相關關系非常密切（R2=0.801，顯著性<0.01），而與室內總得分僅呈現弱相關關系（R2=0.202，顯著性<0.01）。可見容積率對地塊的總體通風效能影響主要體現在室外通風，對室內通風的影響有限。

圖5 容積率與總得分積室內外得分相關關系Fig.5 the correlation between FAR and overall indoor/outdoor scores

2.2 開發模式與通風效能的關系

由于指標較為抽象，將地塊開發模式與通風效能間建立聯系能夠更直觀的指導規劃實踐。本文按照常規開發模式將地塊分為：多層居住區、高層居住區、綜合體及集中式商業、街區式商業、及混合式五類，分別統計其容積率及通風效能指標，結果如表2所示。由此可知：綜合體類開發模式容積率高、通風效能最差；多層住宅的通風效能最佳，高層住宅雖然容積率較高，但其綜合通風效能仍較好；在同為人群密度較高的商業地塊中，街區式商業的通風效能遠優于集中商業，其優勢主要體現在室內通風上；混合式得分居中，意味著其混合的功能配比與空間形態使各地塊總體通風效能產生均衡。

表2 各開發模式的通風效能室內外及綜合得分情況表Tab.2 the individual indicator score and overall score of each urban development mode

得分低于25分與高于36分的地塊分布情況如圖6所示，幾乎所有低得分地塊均分布著高層辦公與大底盤商業建筑組合而成的綜合體類建筑。除綠地及待開發地塊外，高得分地塊均以居住功能為主，多數為多層住宅，少數為高層住宅。結論與上一段開發模式的分析吻合。

圖6 低得分地塊（a、b、c）與高得分地塊（d、e、f）Fig.6 plots with low score (a, b, c) and high score (d, e, f)

3.3 室外風環境CFD模擬

為驗證本文設定的通風效能是否合理，采用計算流體力學（Computational Fluid Dynamic）模擬驗證局部地段室外各高度處風速及近地面風速離散度與空間形態的關系。模擬采用微氣候研究中常用的Phoenics軟件，選用k-ε湍流模型，模擬初始參數見表3。模擬區域包含綜合體、街區商業、高層及多層住宅多個空間形態模式，能夠代表研究中的典型街區特征。

表3 模擬邊界條件及輸入參數Tab.3 boundary condition and input parameters of simulation

圖7為模擬區域各高度處風速分布情況。在1.5 m高度處，左下方多層居住區內近地面風速較低；左上方綜合體建筑由于將來風遮擋，導致后方高層居住區內的風速較低；右上方綜合體建筑在高層辦公樓附近形成了強大的風渦旋區和靜風區。在25 m及50 m高度處，多層居住區對風速減慢作用已經減弱，但高層居住區及綜合體仍然由于較高的迎風面積比而減慢了局部風速，特別是右上方綜合體建筑的巨大體量的高層辦公樓，對風的拖拽作用極大。

圖7 模擬區域不同高度的風速模擬分布圖Fig.7 simulated wind speed distribution on different heights

將模型局部調整后再次模擬，以驗證調整方案是否優化了室外通風。調整包括：第一，將路口西北側的大型綜合體分解為更小的體量，形成街區式的布局；第二，將路口東北側的兩棟150 m高塔樓分解為四棟80 m高塔樓；第三，將路口西南側多層居住區的兩棟6層板式住宅替換為兩棟18層塔式住宅，如圖8所示。調整后的布局在各高度處風速狀況見圖9。可見將集中式商業轉變為街區式布局后，背風側的居住區內部近地面風速明顯提升；將高層辦公塔樓拆解為更小體量后，近地面風渦旋減小，高空處的風影區明顯減小，使區域通風增強；將密集的多層住宅區局部替換為塔式住宅后，周邊近地面風速有所提高，增加了室外風環境的舒適度。

圖8 建筑物布局的調整方法示意，商業綜合體、高層辦公及多層居住Fig.8 examples of building layout adjustment, commercial complex , high-rise office tower and multi-story residential area

圖9 改變局部空間形態后不同高度處的風速分布圖Fig.9 simulated wind speed distribution on different heights after the adjustment of building layout

3 討論與結論

由于城市室內外通風涉及諸多方面，找到一種各方面都具備極佳通風效能的理想空間形態是不切實際的。目前對城市通風的研究雖各有側重點，但尚未有將各種通風指標相結合，綜合判斷建筑群或區域內整體通風效能的方法。本文以公共健康為出發點，將迎風面積比、迎風面積密度、建筑高度、建筑密度、體形系數、單位建筑面積人數、單位建筑占地面積人數及單位開放空間人數八項指標相結合，初步建立了一種城市街區尺度對室內外綜合通風效能的評價方法。該方法使城市規劃及城市設計能夠定量化的與公共健康相結合，既可以發現已建成街區存在的通風問題，提出具有針對性的改善方法；又可以為初期的空間形態規劃設計工作進行方向判斷。

3.1 各通風效能指標的規劃適用性分析

容積率對地塊綜合通風效能起主導影響，在城市開發的早期階段應首要考慮。其與總體通風效能呈現明顯的負相關關系，與影響城市區域風速的最重要指標迎風面積比相關性也極高，決定了城市區域總體的通風情況，并可以起到判斷城市通風廊道的作用。中國的大城市相對于世界其他地區城市具有較高的開發強度，這誠然在一定程度上起到了節約土地、控制城市蔓延的作用。但高容積率使通風效能降低，不利于公共健康與人體舒適，使公共衛生突發事件時的傳染危險程度提高。這并不代表我們支持一個低密度的可能造成蔓延風險的城市形態，但在規劃建設中需要權衡高強度開發帶來的利弊，以做出更加合理的選擇。

但容積率并未與各項通風指標具有相關性，因此在更加詳細的規劃階段，需要使用更加細化的通風指標對規劃進行控制。通過相關性分析可以發現，建筑密度與建筑高度兩項城市規劃與城市設計中的常用指標，也可以作為優化城市通風的核心指標。較高的建筑密度會造成室外空氣流速的下降、室外人群密度的提升以及風壓差的降低；較高的建筑高度不僅會造成室外風環境舒適性的下降，也會造成建筑垂直方向通風壓力的提高。因此在控制性規劃或城市設計階段，需要根據當地實際氣候情況，對建筑密度或建筑高度進行控制，減少過高建筑密度或過高建筑高度地塊的出現。

迎風面積比與迎風面積密度兩項指標的計算均涉及到建筑朝向與風向夾角，因此在規劃的早期階段計算較為不便。由于該兩項指標分別與容積率及建筑密度顯著正相關，因此在早期規劃階段可以使用容積率與建筑密度指標代替該兩項指標，對地塊總體風速與近地面風速做出大致的調控。但在街區尺度的詳細城市設計或建筑設計階段，仍然需要重點考慮建筑朝向對室外風速的影響。這點對于大多數呈現南北向條形布局的居住建筑尤為重要。即使在容積率與建筑密度相同的情況下，建筑朝向的改變也會顯著的影響各季節的室外風環境。在需要通風的情況下，使建筑長軸與主導風向的夾角減小；在需要防風的情況下則將夾角增大。

影響室內通風的體形系數及單位建筑面積人群密度與三項空間形態指標相關性均不明顯，其原因如下。首先，體形系數是建筑自身形態指標，地塊面積并未納入計算，因此即使在相同規模用地上建筑面積、建筑密度或建筑高度指標相近的建筑群，也可能因不同造型而導致體形系數間存在差異。在現有規劃方法中，并未將處于建筑設計層面的體形系數納入到指標控制中，其一般僅作為優化建筑節能的方法。但本文認為，由于體形系數與室內通風關系密切，可以在詳細規劃階段將其作為控制地塊總體通風效能的一項指標，在滿足節能要求的同時，盡可能的增大體形系數。其次，單位建筑面積人群密度也是建筑自身指標，主要與地塊功能配比相關，人均面積較小的功能（商業、辦公）必然使建筑內人群密度提升，這點會在下一小節詳細論述。

3.2 不同開發模式的通風效能分析

本文劃分的五種開發模式間綜合通風效能差異極大，可見開發模式顯著影響了地塊的綜合通風。根據八項通風評價指標，可以判斷各模式面對著不同的通風問題（表2）。多層居住區雖然擁有最佳的綜合通風效能，但由于建筑間距較小及相互遮擋較多，其主要問題是迎風面積密度過高使近地面風速較低。這可以通過在局部設置高層塔式住宅的手段，或使建筑長軸盡可能平行于夏季主導風向，來降低迎風面積密度提高近地面風速。高層居住區由于高大且稀疏的塔樓布局，主要問題是近地面風速離散度大造成室外風環境不舒適，該問題可以通過設置裙房，使高層建筑與人行區域有一定的緩沖空間來解決。城市中心區密集分布的超高層辦公或商住建筑由于其巨大的體量，對區域風速的減慢作用十分明顯，建議通過將超高層建筑分解為相對體量較小的高層建筑，減小其迎風面積比，增進城市區域整體通風。街區式商業建筑密度較高，加之商業建筑本身人群密度較高，使室內由于風壓差較小而通風不暢。因此對于街區式商業，可以在適當位置布置適量的高層建筑，并通過在街區內部設置開放空間的方法，減小建筑密度，提升通風效能。

為節約土地，目前中國的城市建設傾向于使用由大體量商業建筑組合高層辦公、商住樓的綜合體模式。該類模式商業裙房占地面積巨大，且由于功能限制，其體形系數相對很小，使內部高度依賴機械通風，并將大量人群聚集于室內；由于在小范圍內集中了數棟高層塔樓，單位建筑占地面積上聚集了大量人群，使空氣質量變差，同時帶來了高迎風面積比和高風速離散度。這些共同造成了其極低的綜合通風效能，成為空氣健康高危區域的同時，對城市整體和近地面風環境帶來負面影響。因此應盡可能避免采用綜合體式的城市開發模式，以其他模式取代之。

三項人群密度指標除被空間形態影響外，均與地塊的功能配置相關，高人群密度功能的占比過高勢必導致通風效能的降低。而將高人群密度與低人群密度功能適當混合，則能夠降低地塊的通風壓力，是改善街區總體通風效能的有段之一。因此，建議將人群密度較高的商業和辦公功能平均分布至通風效能較高的多層或高層住宅中，以底商或混合布局的形式出現，以達成地塊間通風效能的平衡。在純商業地塊，建議更多的發展街區式布局，化解大體量建筑因體形系數過小而通風不暢的問題，并通過將商業活動由室內轉向室外，減少人群大量室內聚集帶來的健康風險。誠然街區式商業在寒冷地區冬季的舒適性不如室內商業，但若迎風面積密度控制得當，并在人行集中區域將高層建筑設置群房，其近地面風環境就可以得到優化，使室外舒適度提升，進而鼓勵人們在室外進行商業與休閑活動。以上兩點對功能混合和小尺度街區商業的建議，在帶來一個更加健康的城市空間的同時，也同時為創造一個更具活力、更具人性尺度的城市空間提供了支持。

3.3 結論及展望

本研究結合八項室內外通風效能指標，構想了一種城市街區綜合通風效能的評價方法，對街區存在的室內外通風問題進行判斷。通過對各項通風指標的控制，能夠幫助規劃設計實踐進行方向判斷，為健康城市的塑造提供了定量化的理論支持。研究發現容積率與總體通風效能存在明顯的負相關關系，在總體規劃階段需著重考慮。但在更詳細的規劃階段，需要采用更加細化的指標，對地塊的通風效能進行優化。此外，各種開發模式的總體通風效能差異很大，其存在的問題各不相同。各種開發模式可以通過對某一項或多項指標的優化，起到增強總體通風效能的目的。綜合體模式無論室外或室內通風效能都較差，建議在城市開發中盡量避免使用該模式，以住宅底商或街區商業取而代之。地塊功能配比也影響了街區通風效能，本文建議采用混合功能的街區，以緩解商業地塊人群密度過高帶來的空氣健康問題。

本文初步構建的綜合通風效能評價方法為城市綜合通風評價建立了初步框架，但還有許多待完善之處。首先，對于不同氣候區，其室內外通風需求有所區別，需要根據當地需求調整指標的得分；其次，由于各指標對于通風效能的貢獻可能并不相同，該方法仍需要將各評價項之間賦予權重；最后，該方法需要通過綜合各方面通風的研究成果，為各項指標在不同的開發模式中確定推薦值與控制值，以更為有效的指導實踐。

圖表來源：

圖1a：天津市規劃和自然資源局

圖1b、圖2-9：作者繪制

表1-3：作者繪制