合肥市城市垂直空间增长时空演变研究

2021-03-24 11:34施华胜李佳敏鲍雅君
安徽农学通报 2021年4期

施华胜 李佳敏 鲍雅君

摘 要:随着城市化进程的推进,城市水平方向上的扩展逐渐趋于平稳,旧城改造、棚户区改造等一系列政策的提出,使城市扩张逐渐从水平扩张演变为垂直空间增长。基于合肥市蜀山区2017年和2020年的三维建筑矢量数据,运用Arc GIS地理空间分析法,从垂直方向上运用建筑加权平均高度和建筑面积对合肥市蜀山区2017—2020年4年间的垂直空间时空演变情况进行了研究。结果表明:(1)建筑群的高度和数目在不断增加。2017—2020年4年里合肥市蜀山区建筑物平均高度增加0.16m,建筑体积也同样增加256.98×105m3。(2)中高层建筑增长率呈显著增长趋势,超高层建筑增长率微弱增长,而低层建筑、多层建筑和高层建筑增长率呈现负增长趋势,多层建筑的负增长幅度较大。(3)空间上,低层建筑的分布呈现由中心城区向郊区迁移的趋势,蜀山区的东南方向上中高层和超高层建筑逐渐增多。

关键词:垂直空间增长;建筑加权平均高度;空间扩展;合肥市蜀山区

中图分类号 P237文献标识码 A文章编号 1007-7731(2021)04-0165-04

Absrtact: As urbanization advances, the expansion in the horizontal direction of the city has gradually stabilized.A series of policies, such as the transformation of shantytowns in old cities, have gradually changed from horizontal expansion to vertical space growth. Based on the 3D building vector data of Hefei Shushan District in 2017 and 2020.By using Arc GIS geospatial analysis method, the spatial and temporal evolution of vertical space in Shushan District of Hefei City in 2017—2020 was studied by using the weighted average height and building area of buildings in the vertical direction. The results showed that: (1) The height and number of the complex are increasing. Between 2017 and 2020, the average height of buildings in Shushan District of Hefei increased by 0.16 meters. The volume of the building also increased by 256.98×105 cubic metres. (2) There is a significant growth trend in the growth rate of medium and high-rise buildings, the growth rate of super-high-rise buildings has grown modestly, the growth rate of low-rise buildings, multi-storey buildings and high-rise buildings shows a negative trend, the negative growth of multi-storey buildings is large. (3) The distribution of low-rise buildings in space shows a trend of migration from central urban areas to suburbs.In the southeast direction of Shushan, the number of high-rise and super-high-rise buildings is gradually increasing.

Key words: Vertical space growth; Building weighted average height; Space expansion; Shushan District of Hefei City

1 引言

城市是人類活动高度集聚和经济高度发达的区域,是人口与经济发展的核心和载体。城市化过程及空间扩展的研究,对于理解人口、经济集聚扩散具有重要作用[1,2]。自2000年以来,中国进入了一个城市化快速发展的时期,城市规模达到了人类有史以来的最大规模[3]。近几年来,随着经济发展速度的加快,城市化进程的速度也持续加快,导致城区土地资源的需求量不断上升,种种因素导致城区土地价格不断地上涨,人口越来越集中于交通发达、生活便利的城区,从而导致了城市人口密度分布不均匀、土地空间不合理使用、城市生态环境恶劣等一系列的城市问题[4]。因此,如何合理利用城市土地资源与公共设施,使城市垂直空间扩张是学者们近年来研究的热点话题。

城市景观格局分析是理解城市地区格局与过程和解析城市景观时空变化相互作用的经典方法[5]。城区高楼大厦拔地而起,许多城市景观要素的基面不仅发生了水平方向的位移,垂直空间上也发生了扩张,二维形态俨然已无法完整地反映出城市的扩展规律。因此,从三维景观格局上探讨城市的变化具有重要意义。目前,我国处于迅速发展阶段,计算机技术、3S技术发展越来越趋于成熟,这给研究城市扩展提供了帮助。针对目前城市的扩张形态,从垂直空间去研究城市空间扩张更能体现出其真实的分异特征。三维城市景观格局研究得益于数据获取与技术方法的进步,越来越受到研究者的重视[6]。

城市三维景观格局时空分异特征是当前学者们研究景观格局的热点问题。王仰麟探讨了三维城市景观生态研究的基本理念与思路[7]。数据源对三维景观格局分析有影响,地面调查和三维地籍数据获取费时费力[8];航空摄影测量在建筑物稠密区会出现三维信息缺失问题[11];高分辨率卫星遥感影像数据可以为地表三维信息提供动态性和实时性等特征,但大规模处理高分辨率遥感数据尚待突破[9]。张长城基于遥感数据对济南市的三维空间扩展特征进行了研究[10]。JHu研究分析了城市三维景观的特点与局限性,发现城市三维景观建筑的应用依然面临着许多挑战[11]。本研究以合肥市蜀山区为研究区,以2017年和2020年2年建筑轮廓矢量数据为数据源,从垂直空间角度对合肥市蜀山区空间扩张时空演变进行分析探讨,以期为合肥市可持续发展和城市规划等提供基础数据和参考。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况 合肥市是安徽省省会,位于中国东部,地处长江下游,介于30°57′~32°32′N,117°41′~117°58′E之间,是“一带一路”和长江经济带战略双节点城市,皖江城市带核心城市,也是全国重要的教育、科研基地和交通枢纽。随着合肥市经济的迅猛发展,城市景观格局发生了巨大变化。蜀山区位于合肥市主城区西南部,东与包河区和庐阳区交界,地处江淮丘陵地带,区域内具有丘陵岗地、低山残丘、河湖低洼平原3种地貌。全区总面积633km2,实际管辖面积约为317km2,辖8个街道,3个镇,常住人口约为131.2万人,是合肥市非常重要的地域。近年来,蜀山区发展迅速,建筑三维景观格局的差异显著,在水平方向上扩张的同时,垂直空间改变显著。

2.2 数据来源 以合肥市蜀山区2017年和2020年的建筑轮廓矢量数据作为数据源,结合行政区划矢量数据、遥感影像等多源数据。数据预处理经过裁剪、拼接、几何校正、核密度分析剔除错误数据等步骤。

3 研究方法

对于城市垂直空间扩张时空演变的问题,本文选取建筑加权平均高度和建筑体积2个指标来计算,利用ArcGIS空间统计分析对蜀山区4年间的三维景观格局进行对比分析[12],研究垂直角度城市空间扩展的特征。

3.1 建筑加权平均高度([H]) 计算公式如下:

式中:[Hi]代表区域内第[i]个建筑体的高度,[Ai]代表建筑物[i]的基地面积,n代表区域内建筑物的存在个数。对于建筑高度的处理首先通过建筑矢量数据的轮廓提取蜀山区边界,根据《民用建筑设计原则》将可以蜀山区的建筑物分为5个部分,分别是底层建筑(<9m)、多层建筑(10~18m)、中高层建筑(18~27m)、高层建筑(27~90m)和超高层建筑(>90m)。同上述步骤可以处理2020年蜀山区的建筑物高度。

3.2 建筑体积([V]) 计算公式如下:

4 结果与分析

2017年,合肥市建筑加权平均高度为18.14m,建筑体积为498.85×106m3;2020年,合肥市建筑加权平均高度为18.30m,建筑体积为524.55×106m3。在2017—2020年4年间,合肥市蜀山区的建筑体积增加256.98×105m3,加权平均高度增加0.16m。

由表1可知,2017年蜀山区建筑物以低层和多层建筑物为主,占比为53.48%、31.88%,而超高层建筑物很少,只有1.79%。2020年,蜀山区建筑物仍然以低层和多层建筑为主,但中高层建筑物和超高层建筑物有了明显的增加;高层建筑物的数量增加592栋,增长率为1.15%,超高层建筑物的数量增加66栋,增长率为0.06%。多层建筑和高层建筑呈现负增长趋势。

2017—2020这4年间,蜀山区的建筑景观在垂直方向上呈现出扩张和收缩的态势,低层建筑的数量4年来保持稳定占比,中高层建筑和超高层建筑数量相比较于2017年持续增长。通过对比Arc GIS中建筑物的分类和高德地图可以发现,增加的中高层和超高层建筑物大多分布在合肥西站周围,说明蜀山区的发展主要集中在人流量较大的区域。由图2建筑数量所占百分比可以直观地看出,2017年和2020年蜀山区的低层建筑数量上有小幅度的增长,增加1695栋,但是所占百分比有较小的减少。中高层建筑的数量是明显上涨的,增加592栋。建筑群的高度和數量在城市化的影响下持续增长。建筑群数量2017—2020年4年间一共增加3214幢。建筑物平均高度4年间增加0.16m,建筑体积也同样从2017年的498.85×106m3增加到524.55×106m3,增加256.98×105m3。如位于蜀山区龙图路666号的安徽广播电视中心,其建筑总高301.7m,属于合肥市十大高楼之一。说明随着蜀山区经济的快速发展,超高层建筑在数量和质量上大大提升,同样也体现了合肥市蜀山区城市空间扩展在垂直方面上的增长显著。

从图4可以看出,蜀山区低层建筑的分布位置逐渐从蜀山区的东南向西北移动,中高层和超高层建筑在蜀山区的东南方向上逐渐增多。综合蜀山区城市地图可以分析得出,蜀山区的东南方向上集中着合肥西站高铁站、大型商场、中国科学技术大学等高校,人流量大且人群容易聚集。这些因素导致中高层建筑和超高层建筑的产生。而位于蜀山区西北方向的是合肥新桥国际机场,机场周边区域多数都是属于低层建筑,不影响飞机的正常起飞。建筑楼层的分布情况进行分析,建筑物的高度呈现出右高左低的态势,超高的建筑物随着距离蜀山区右方越来越远,其建筑物层数也从超高层建筑过渡到低层建筑。这种现象的出现说明了蜀山区建筑景观的分布不均。

5 结论与讨论

本文选取合肥市蜀山区为研究区,通过建筑加权平均高度、建筑体积2个参数对蜀山区4年间垂直空间增长特征进行研究,主要结论如下:

(1)建筑群的高度和数量在不断增加。2017年蜀山区三维建筑物总数为20518幢,2020年的三维建筑物总数为23732幢,4年间一共增加3214幢。2017年合肥市的建筑加权平均高度为18.14m,到2020年建筑加权平均高度达到18.30m,建筑物平均高度增加0.16m,建筑体积也增加256.98×105m3。说明随着蜀山区经济的快速发展,建筑群在数量和规模上都一定的增长和扩大,同理可以说明在全国社会经济快速发展下,合肥市的城市建筑群和城市规模也在不断变大。

(2)城市三维景观时空格局在空间垂直方向上的演变更为显著。低层建筑、多层建筑和高层建筑的增长率呈现负增长趋势,分别减少0.10%、0.90%、0.18%;中高层和超高层的增长率呈现正增长趋势,其中中高层建筑的增长率增长显著,增加1.15%;超高层建筑的增长率也在不断增加;增加0.06%。

(3)空间上,低层建筑的分布位置从蜀山区的中心城区向郊区移动,中高层和超高层建筑在蜀山区的东南方向上逐渐增多。综合建筑楼层的分布情况进行分析,建筑物的高度呈现出中间高两边低的态势,即越靠近合肥西站的建筑多为高层建筑物,四周的建筑物随着距离城区越来越远,其建筑物层数也从中高层建筑过渡到低层建筑。这种现象的出现说明中心城区的土地利用价值大,地产开发商通过开发超高层和高层建筑物来使利润最大化,而相较于中心城区的繁华,老城区和郊区的建筑物分布比较分散且一般为低楼层,说明这些地区的土地开发价值相比较于中心城区小,也说明了蜀山区建筑景观的分布不均。

参考文献

[1]刘纪远,刘明亮,庄大方,等.中国近期土地利用变化的空间格局分析[J].中国科学:地球科学,2002,32(12):1031-1041.

[2]Knox P L.The restless urban landscape:Economic and sociocultural change and the transformation of metropolitan Washington,DC[J].Annals of the Association of American Geographers,1991,81 (2):181-209.

[3]王雷,李丛丛,应清,等.中国1990-2010年城市扩张卫星遥感制图[J].科学通报,2012,57(16):1388-1399.

[4]杨俊,国安东,席建超,等.城市三维景观格局时空分异特征研究——以大连市中山区为例[J].地理学报,2017,72(04):646-656.

[5]付凤杰,刘珍环,黄千杜.深圳市福田区三维城市景观格局变化特征[J].生态学报,2019,39(12):4299-4308.

[6]Zheng Z,Zhou W Q,Wang J,et al.Sixty-year changes in residential landscapes in Beijing:a perspective from both the horizontal (2D) and vertical(3D) dimensions[J].Remote Sensing,2009,19 (4):291-298.

[7]张小飞,王仰麟,李正国,等.三维城市景观生态研究[J].生态学报,2007(07):2972-2982.

[8]文小岳,王振兴,周文斌,等.三维地籍数据模型及可视化研究进展[J].武汉大学学报:信息科学版,2010,35(12):1500-1503,1507-1507.

[9]Dubayah R O,Drake J B.Lidar remote sensing for forestry[J].Journal of Forestry,2000,98(6):44-46

[11]马廷.高分辨率卫星影像及其信息处理的技术模型[J].遥感信息,2001(3):6-10.

[10]张长城.济南城市三维景观格局时空分异特征研究[D].济南:山东师范大学,2019.

[11]朱東国,谢炳庚,熊鹏.基于三维景观格局指数的张家界市土地利用格局时空演化[J].经济地理,2017,37(08):168-175.

[12]Li Feng,Menmen Zhao,Yanan Zhou,et al.The seasonal and annual impacts of landscape patterns on the urban thermal comfort using Landsat[J]. Ecological Indicators,2020,110:105798.

(责编:张宏民)