文| 上海复旦规划建筑设计研究院有限公司 张凤娥
功能城市由国际现代建筑协会于1933年首次明确提出,该协会认为土地规划应当是在居住、工作、游憩和交通功能等划分的基础上进行。分区是一种常见的规划方法。在美国,八十多年来政府一直采用区划法管理土地使用。纽约于1916年率先通过区划法。自1926年美国最高法院裁决区划法没有违反宪法后,商务部推出了《标准州区划授权法案》,为区划法的推广奠定了坚实的技术基础。在区划法里,功能区块与分区、土地利用强度和环境标准都被详细设置。随着交通问题的出现,许多州提出了补充条款和法案,如匹兹堡1999年提高了公交车站和地铁站周围的密度以鼓励发展TOD项目,芝加哥于2004开始提倡TOD。TOD是Peter Calthorpe在20世纪80年代提出的理念,在2000年以后开始进入许多研究者的视线并部分用于站点设计。Calthorpe和Fulton建议TOD至少要拿出20%的土地面积用于居住功能,并且每英亩至少要有10到15所住宅。除了土地利用(密度、模式、混合度、规模等)和交通行为的因素,社会经济特征、活动参与变量,空间-时间可达性也是影响土地利用和交通行为的显著因素。当前国内的文献重点关注生态学家和经济学家所提出的生态功能分区和主体功能区,较少有学者提到城市规划中的功能区划,更不用说功能对交通行为和土地利用的影响。本文以上海轨道交通站点周围500米范围作为研究区域,重点研究了功能分区与土地使用与交通出行的关系。以外;(2)站点分布在六个功能区(居住、商业、工业、枢纽,大学和混合)(3)站点具有典型性,得到来自不同研究领域如交通工程、城市规划、环境科学,社会科学和经济学等的专家认可。
密度、容积率、土地利用类型、多样性和公交出行比例等原始数据通过调研取得,然后通过GIS、CAD和Excel计算得到最终数据。出行行为、交通服务质量和乘客特征等数据通过问卷调查(2076个有效样本)获得。公交线路、频率、运行时间、站点数量等数据通过不同的数据库,如上海地铁,ddmap等获得,然后通过其他权威部门数据进行验证和抽查。
截至2017年,上海有14条运行的轨道交通线,全长617公里,共有366个车站,并有5条线路延伸规划、4条线路新建计划。在城市蔓延的过程中,上海形成了“三环”城市形态。在内环内,有严格的法律规定,商业用地的容积率应控制在4.0以内,居住用地容积率应控制在2.5以内。
为了检验功能分区与土地使用和出行行为的关系,本研究以上海城市轨道交通站点周围500米范围作为研究区域,从366个交通站点里选取30个站点作为研究对象,选取标准如下:(1)站点分布在内环以内、内环和中环之间、中环和外环之间、外环
如表1所示,不同功能区的土地利用类型具有较为明显的区别。居住区具有很高的住宅比例,商业区在居住、商业金融和办公上都具有较高的比例,工业区则在工业和办公上具有较高比例。大学区在住宅和教育用地上具有较高比例,交通枢纽区域由于大部分用地都用于交通站点,故居住和其他用地类型占比不高。
居住用地是城市规划中一种重要的土地利用类型。除了工业区和交通枢纽区以外,其他功能区均具有较高的居住用地比例。交通枢纽区的用地集中在交通设施建设上,所以没有很高的居住用地比例。工业区的居住用地比例最低,用地类型主要为工业和办公。
表1 不同功能区的土地利用类型占比
表2显示了功能区的土地利用混合度。土地利用混合(LUM)指数是通过以下公式计算得出。随着土地利用混合度的增加,土地利用混合指数值变大。LUM指数被很多研究人员用来表示特定地区的土地利用多样性程度。
Entropy: 熵值,土地利用混合指数
n:土地利用类型数量 Pi:土地利用类型i的用地百分比
表2 功能区六种土地利用类型的LUM指数
表3 各功能区的容积率
如表2所示,商业区和混合区都有较高的土地利用混合度。从表1来看,商业区和混合区各有三种比例超过8%的土地利用类型,所以混合度也高于其他地区。大学区的居住和教育用地比例远高于其他四类用地,具有最低的混合度。居住用地比例低的功能区都具有较低的LUM值,这表明,与居住用地之间的混合使用相比,居住和非居住用地的混合使用一定程度上能更有效的提高LUM值。
从表3来看,工业区的容积率最低。在我国大多数工厂通常位于郊区,土地资源相对丰富。大学区不管是在市中心还是郊区,容积率都很低。商业区和居住区具有较高的容积率。商业区通常被设计成一个城市的中心或副中心,这些区域土地资源更为宝贵,因此通常是高密度的。居住区不论是分布在市区还是郊区,在上海这样的具有庞大人口基数的大都市,它的高容积率是显而易见的。
从以上分析,我们可以找到中国城市规划功能分区中的一些共性:(1)居住、商业、混合和大学区往往具有较高的居住用地比例;(2)商业和混合区具有较高的土地利用混合度,而大学区的混合第最低;(3)工业区具有最低的容积率,而商业和居住区具有较高的容积率。
我们也发现了一些与上述共性有关的政策和国情: 我国是一个人口大国,居住是所有城市关注的用地类型;密度、多样性与设计(3D)是TOD的三个原则。商业区通常位于城市或地区最繁华的地区。在中国,商业区里的地铁站周围区域通常都是依照TOD理念进行设计的,因此,具有很高的土地利用混合度和容积率。
产业转移是中国城市发展的一个重要策略。自2001以来,政府主张在大城市内抑制第二产业,发展第三产业。所以工业区通常位于郊区。由于技术含量相对较低,许多工厂只有一层,需要许多土地。
大学区具有较高的居住和教育用地比例,混合度和容积率都很低。在我国早期的城市规划中,在“职住平衡”和“福利分房”(1998年撤销)政策的影响下,大学教师的居住区环绕教育区建设;而在当前的教育背景下,一个地区的教育资源规划会成为土地出让和房地产交易的重要吸引力,在决策者和开发商的影响下,教育用地周围会规划有大量的居住用地。
图1 不同功能区的公交出行比例
图1为不同功能区的公共交通出行比例。原始数据通过问卷调查获得,由于每个站的问卷数量不同,我们用百分比来表示结果。可以看出,由于选定的研究区域为轨道交通站点周围,轨道交通和公共汽车的出行比例最高。交通枢纽区拥有最高的轨道交通出行比例,这说明交通枢纽建设是有效的,同时,交通枢纽区的步行、自行车和电动自行车出行比例最低,这与交通枢纽区的建设初衷“缓解城市交通压力,改善城市交通出行”有关,交通枢纽区是服务于整个城市的,而不是一个特定的小区域。枢纽区调查对象的平均出行时间达到65分钟,是六个区域中耗时最长的,这也表明枢纽区是服务于整个城市而不是特定区域。
图2为上海内中外三环的公共交通出行比例。内环以内区域的公共交通(轨道交通和公共汽车)的出行比率高达75.69%,到外环外已下降到51.86%。相比之下,小汽车的出行比例在外环最高,为11.74%,在内环以内最低,为2.76%。同时,外环以外区域的步行、自行车和电动自行车出行比例均高于其他区域。其他出行方式所占的比例在不同空间区域都处于较低水平。
表4为每个功能区的平均出行时间。调查发现,工业区均位于郊区,调查对象多数为工厂工人或职工。工业区调查对象采用的交通方式比例较为均衡,结合其土地用途,可以发现:工业区居住用地比例低,然而步行率高。也就是说,工厂的许多工人都生活在工业区,11.26%的工业区调查对象居住在距离为平均出行时间11分钟的区域内。工业区的调查对象平均出行时间为35分钟。也就是说,在工业区实现了35分钟出行时间半径内的“职住平衡”。
居住区和商业区的平均出行时间均为43分钟。商业区和混合区具有相同的土地利用混合度,但混合区的平均出行时间要低于商业区。表1中的数据在一定程度上能解释这一点。表1显示商业区具有较高的商业金融用地比例,能很好的吸引具有一定距离的人群,而混合区在工业用地上具有较高的比例,在一定程度上更能吸引区域附近的人群。商业区往往位于城市或区域的中心地带,而混合区则更倾向于“适当”的位置。调查结果还表明,不同用地组合的出行效率更高。
大学区具有较高的平均出行时间,较低的土地利用混合度影响了本区居民出行。通过调查,我们发现这个功能区的人出行频率和出行意愿都很低,他们必须出行较长时间才能到达像大型购物中心之类的目的地。
除了上述调研分析外, 研究对功能区内公共汽车线路数量的满意程度也进行了调查。调查对象是站点周围乘坐公共汽车的乘客。数据表明,交通枢纽区调查对象对公交线路的满意度较高,混合区调查对象的满意度相对较低。总体上,不同功能区的人满意度都介于满意到一般之间,没有明显的差异。
图2 不同区域的公交出行比例
总体而言,本研究发现功能分区与土地利用和交通规划均具有密切的关系。
首先,功能分区具有指导土地利用的潜在能力,并可能影响人们的意愿。例如,教育资源是许多有学龄儿童的家庭重点考虑的因素,所以功能区如大学(在中国,大学往往伴随相对完整和更好的学校系统,包括幼儿园、小学、初中、高中)往往会吸引这个群体购买房产和迁移进去。同样,考虑到消费群体,小商业和零售业倾向于考虑居住区或具有较高居住用地比例的区域。如前文所述,土地利用类型、多样性、容积率和土地利用混合度都与功能分区密切相关。在总体规划中,功能分区确定好后才会考虑具体的土地利用,规划师应对功能分区的不同吸引力予以高度重视。
表4 不同功能区的平均出行时间(分钟)
其次,功能分区影响交通规划。出行行为在不同功能区具有不同的特征。在总体规划中,功能分区确定好后才会有交通规划专题。而作为交通规划战略指导的综合交通规划,应当根据总体规划进行规划和调控。功能分区对交通规划有着综合的影响。根据调查结果,比如局部交通的满意度调研,一定程度上也可以对交通规划进行调整。
最后,值得提出的是,功能分区并不意味着用地的单一化,也不提倡对用地进行严格的区分,相反,在不同的功能区里进行土地利用上的混合,有助于降低出行时间,提高出行效率。