存量发展下西安市城中村空间活力特征与相关因素研究——以雁塔区为例

张凯

0 绪论

随着我国城市化进程的不断加快，城市逐渐向存量发展转变，城市更新成为提升城市高质量发展的重要举措。“十四五”规划纲要中明确提出实施城市更新行动，住房和城乡建设部出台的《关于在实施城市更新行动中防止大拆大建问题的通知（征求意见稿）》，提出城市更新行动要以内涵集约、绿色低碳发展为路径，转变城市开发建设方式，坚持“留改拆”并举、以保留利用提升为主，严禁大拆大建，加强修缮改造，注重提升功能，增强城市活力[1]。其中明确指出，不应大规模、短时间拆迁城中村等城市连片旧区，从而导致住房租赁市场供需失衡，加剧新市民、低收入群众租房困难。

城中村是城市中的低成本空间，为城市里低收入者提供了相适应的空间，这个空间成为衔接农村（或小城市）和城市的桥梁。但同时，现如今的城中村也面临着很迫切的问题，即未来如何发展。曾经的城中村改造大多是统一的拆除，但是在市场选择过程中，一旦城中村的现状容积率超出一定的限度，其城市更新改造便不具备经济可行性，将无法进行拆除重建式更新[2]。如今，拆除的弊端已经被现实及很多学者所论证，传统的拆改方式加剧了城中村流动人口的空间剥夺，并且从资源空间、情感空间和机会空间3 个方面形成了多重剥夺结构[3]。拆除老建筑、征迁民居只会出现抬高房价、提高生活成本等新的城市问题。在城市更新的引导下，城中村应当进行织补式更新，不少研究者都提出城中村在弥补政府功能缺失、缓解城市保障住房短缺、降低城市化成本等方面所起到的重要作用[4-7]。在现阶段，越来越多的研究主张保留城中村，并且逐步发掘城中村对城市发展的贡献，试图通过微改造带动村民融入城市[8]。

针对改造的问题，早期学者们对于城中村的优化关注于宏观层面城中村的空间环境特征以及如何通过规划设计方法优化物质环境，以期改善城中村的问题，研究多是对于单一内容的分析，缺少耦合性的活力影响研究。对于这种复杂系统来说，单一变量的研究相对容易分析出数据，但是当多因素混合时，各个特征是如何作用的就很难说明。只改善某一方面能否产生与预期相同的效果是值得探讨的。此外，城中村的改造问题并不是单一方面的改动就能够实现的，单纯地拓宽道路、优化路网已面临着多方面的难题，并且对其起到的效果难以评价。城中村内部空间由道路及宅基地构成，宅基地空间的使用权归村民，但村委并不能强制村民进行退让，过小的道路宽度会直接限制商铺的生存，如何改造是非常棘手的问题，需要充分考虑多方面影响因素。基于此，研究期望从实际空间特征与活力入手，通过分析不同因素对于空间活力的影响程度，从而总结出不同类型特征的城中村的空间特征受哪些因素影响，通过数据证明空间改造的合理性，最大程度保证在城中村优化过程中社会结构的稳定。

1 数据来源与研究内容研究方法

研究的城中村位于城市规划区范围内、被城市建设用地包围的、没有农业用地的村落。城中村在户籍、行政、规划等方面的管理制度与城市相应制度存在明显差异，农民不再从事农业生产，已不再是传统意义上的村落。以西安市第四版城市建设范围中的三环（绕城高速）为界限，三环外的村落多还保留土地耕种，仍然为传统村落。

1.1 数据来源

通过走访与调查发现，西安市的城中村主要分布在二环到三环内，雁塔区占据其中50%的土地面积，并且雁塔区城中村最能够呈现城中村的典型问题，即高建筑密度与高人口密度这一双高特征。因此研究选择了西安市雁塔区所有的城中村（图1）进行研究。

1 雁塔区城中村

针对城中村高密度与高人口的现象，研究小组在西安市雁塔区内6 个城中村总共发放300份问卷，有效回收278 份问卷，其中租客问卷数184 份，村民问卷94 份。问卷表明，现阶段城中村内人口呈现租客远远多于村民的现象，商业活动以租赁为主的特征。

通过问卷可知，租客在村内发生的活动就是租赁。在其租住地点的选择上，道路位置为首要考虑因素，其次才是房屋租金。由于城中村内部房屋质量相差不大，租金水平也没有明显差异，租客首先会选择在人流量较大的道路进行租赁，这主要出于日常生活便利性考虑。通过村民的问卷得知，城中村内95%的村民都是依靠租房营生，而村内租赁的收入与道路有非常大的关系，即便通过降价的手段也很难弥补区位差。

城中村内部活动以租赁为主，无论是租住还是商铺的租赁，道路都是其首要考虑因素，所以道路结合宅基地的热力变化也能很好地展现出空间活力的变化趋势。道路及周边建筑与空间活力的具体关系是什么，现如今不同类型的城中村空间活力受何种因素影响是本文所要研究的。

基于此，分别对徐家庄村、沙井村、吉祥村、罗家寨村、郝家村、西八里村进行数据获取（图2）。

2 城中村建筑—路网关系

1.2 研究内容

道路与空间活力的关系主要有两条影响路径，首先是道路通过影响人流直接影响空间的活力，其次是道路通过影响周边的商铺，进而影响空间活力（图3）。期望通过梳理道路的属性、商铺的属性以及现实热力数据，进行三者之间相关性的研究与分析。使用道路空间量化作为研究的基础，把所有研究对象按照道路模式进行划分，研究不同的道路模式对应的活力特征。

3 研究内容

1.2.1 道路研究（街道网络系统及道路数据量化）

道路的研究包括道路的长度、宽度以及街道网络系统的量化数据，通过实地调研以及航拍数据获取数据。

其中街道网络系统，可把难以明确区分的城中村道路放在同一层级上进行横向对比，该系统由斯蒂芬·马绍尔（Stephen Marshall）提出，其量化指标主要有连接性（C）、深度（D）、连续性（CT），三者一起构成了路径结构拓扑理论中最基础的路径拓扑结构。

根据路径结构分析可以获得每个道路路网的连续性、连接性以及深度数值。为了进一步横向比较不同城中村的数据，确定不同城中村各自属于哪一类道路模式，需要基于这3 个基础数据求取对应的相对连续性、相对连接性、相对深度，其计算方法如表1。

表1 道路空间量化计算

通过这个方法，可以对所有的6 个城中村的道路数据进行量化，以吉祥村为例，其中一级道路的选取原则为与城市道路连接，数据量化数据如图4 所示。从一级道路开始命名为道路1、2、3 等，深度为1，连接在一级道路上的二级道路命名为1.1、1.2、2.1 等，深度为2，以此类推。道路的链接数如道路2，其链接道路1.1 和2.1，因此道路2 被交叉点分为两部分，其链接数为2。连接性指的是该条道路与多少外部道路相连接，连接几条外部道路其连接性即为几。

4 道路量化（吉祥村）

1.2.2 商铺研究（数据量化）

商铺的数据获取是利用大数据POI 以及实地调研对于POI 数据的校正。商铺数据主要包括商铺类型、商铺数量以及商铺位置。

1.2.3 活力研究（热力量化）

通过调研可知，西安城中村的道路几乎不承担城市路网的功能，因此其热力可以有效地代表其空间活力。热力是通过百度热力数据进行实时截取，热力数据截取包括工作日、周末以及春节（年三十）的数据，工作日（周三）和周末（周六）的数据在连续的3 周从6-22 点每隔2个小时进行截取，这样每个城中村就会有63 组热力数据。处理截取的热力图发现其都呈现出周期相似性，剔除个别数据差异较大的热力图，最终每个城中村整理出27 组热力数据。然后对热力图数据进行不同颜色的赋值，叠加基础道路数据，通过对应热力数据的面积从而量化出活力值的数据（图5）。

5 热力数据量化过程

1.3 研究方法

城中村的空间活力体系中很多信息不确定，因此需要采用一种合适的方法和手段对其宏观性质和组成进行研究。主要通过数据量化及对比，得出多重因素对于城中村热度的影响。因涉及多因素的影响，单纯地对比无法研究出在整个体系中不同因素的影响差异，此时就要借助数理模型进行分析，即灰色关联分析。该分析理论[9]根据曲线集合形状的相似程度，判断联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度越大，反之越小。灰色关联分析对样本量的多少和有无规律都同样适用，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。

其分析步骤如下：

（1）选择参考数列和对比数列

参考数列：X0={x0(k)|k=1,2…n}，本研究将不同时间段的道路热力数据作为参考数列；

对比数列：Xi={xi(k)|k=1,2…n}(i=1,2…m)，本研究将道路长度、道路宽度、道路链接数、道路连接性、道路相对深度的倒数、道路相对连续性、道路相对连接性、道路商铺数量作为对比数列。

（2）无量纲处理

将上述数列均值化处理，得到无量纲的参考数列和对比数列。

（3）求差序列

通过该公式计算k 时刻对比数列与参考数列的绝对差，并得到绝对差值矩阵。

其中：ρ为分辨系数，通常取0.5。

2 特征提取

2.1 道路特点

为了横向比较所有城中村，首先提取村落数据，利用路径结构拓扑理论中的相对连续性+相对连接性+相对深度=1 的理论，绘制6 个城中村的三元图（图6）。

6 城中村道路三元图

通过道路数据的三元图分析，以相对深度0.5 做垂轴划分三元图，现代城市路网分布更靠近左下方（路网深度值高且缺少连接性），而传统乡村路网则主要位于正上方（连接性更强，深度较浅）。将每条道路的三元图数据与国际上的道路网络进行比较，其中相对连接性较高的悉尼内城0.445，东京0.48，格拉斯哥0.5，这些相对连接性在0.44 以上的路网结构，属于规则同时较高连接性网络；哥本哈根内城与巴比伦这种传统格网样式的道路网络，其相对连接性维持在0.4～0.42；而像克劳利市郊这种郊区道路网络，相对连接性在0.32～0.39；相对连接性再低的道路网络则是支流型式及纯树型的道路网络[10]。雁塔区这6 个城中村，其中西八里、沙井村、徐家庄和罗家寨的道路均显示出“乡村—城市”混合路网的道路特点，吉祥村的路网呈现出格网形态，而郝家村由于面积过小，道路缺乏系统形态。

分别对6 个城中村的道路按照长度降序和宽度升序进行排列，重新进行编号处理（图7、8）分析数据可以得出，在“乡村—城市”混合路网的城中村中，展现出的特征是有一条或多条在300m 以上的主干路以及大量在100m 以内的分支道路，其道路宽度在2m～4m 之间均匀分布。

7 城中村道路长度分析

8 城中村道路宽度分析

在格网型路网形态的城中村中，展现出明显更少的道路，并且不会出现过长或过短的道路，道路长度维持在150m～250m，道路宽度均匀地维持在4m。

2.2 商铺特征

通过实地调研整理，现阶段西安雁塔区城中村的商铺类型共分为7 类，分别是餐饮、购物、生活、休闲、医疗、住宿及教育，通过对6 个城中村的商铺分析（图9）可知，不同道路类型的城中村商铺特征具有共同性。

9 城中村商铺类型分析

其中餐饮、购物及生活类商铺为该区域城中村内主要的商铺类型。占比最高的餐饮类商铺以外卖为主，并且外卖类餐饮商铺仅在餐点营业，其余时间大部分商铺均关店处理，其空间设计仅能够放置厨具，无法堂食，只有少量的商铺拥有堂食空间。

雁塔区城中村内教育类商铺非常缺乏，并且该类型商铺主要以幼儿园为主。其中罗家寨村较为特殊，因村子西面就是西安美院，因此村子内部有很多美术类辅导机构。但是同样与西安美院距离500m 的郝家村和吉祥村内就完全没有这样的机构。通过分析可知，高校类建筑对周边城中村的商铺空间有明显的影响作用，且主要影响教育类商铺，但是其有效影响距离非常有限，通常在300m 内。

休闲和医疗类商铺也是雁塔区城中村非常缺乏的。休闲类商铺在10 年前可以说是城中村内数量最多的商铺类型，但随着时代的进步，城中村内空间品质的恶化，网吧和游戏厅等空间几乎完全退出了城中村，因此也造成了城中村人流的急剧衰退。调研过程中村民无不感慨曾经城中村的繁荣和如今的各种衰退。医疗类商铺缺少的原因是城中村内医疗类商铺几乎不会有外来人员专门到此就医，现有的小诊所及药店已经完全满足村民及租客的生活需求。

住宿类商铺仅统计了有招牌的宾馆，究其原因是想拆分研究这两类租赁空间。城中村的所有宅基地均在进行私人空间出租，缺乏正规性。而带招牌（整租）的宾馆多为整租宅基地的空间进行运营，老板极少为房东，因为其相对正规，入住需要身份证，以及接受工商的抽检，所以把该类空间列入了商铺类型中。通过数据分析，仅有吉祥村、沙井村、徐家庄3 个城中村内住宿类商铺数量在50 以上。

2.3 空间热力特征

空间热力数据信息非常多，所以在该阶段分析采用热力图进行透明叠加处理的方法，其中图示从“蓝色—绿色—黄色—红色”变化代表热力数值逐渐升高，从而能够直观地得到不同道路类型城中村的热力特征（图10）。

10 城中村混合热力分析

从热力规模及形态上来看，“乡村—城市”混合型路网城中村的热力规模明显较大，并且显现出高热力空间成片状分布的特征。而格网型路网城中村中高热度空间规模较小，表现为点状分布的特征。从出现位置上来说，所有的城中村高热度空间都显现出临街性，即城中村外部临街空间的热力明显较大。从出现时间上来分析，周末的热力和工作日的热力并不会出现明显的差异。

3 关联性分析

道路与空间活力的关系与道路类型有高度的相似性，所以选取这6 个城中村中道路类型最具代表性的西八里村与吉祥村1）进行关联分析研究。

3.1 道路—商铺

通过两个城中村道路基础数据以及商铺数据的叠加，可以得到以下4 组数据，分别为每条道路上各类型商铺累加数据与道路基础数据叠加图以及每条道路上每种类型商铺与道路长度叠加图（图11-14）。

11 西八里村商铺—道路基础数据叠加

12 西八里村商铺—道路长度叠加

13 吉祥村商铺—道路基础数据叠加

14 吉祥村商铺—道路长度叠加

无论是“乡村—城市”混合型路网城中村还是格网型路网城中村，道路的长度对于商铺并没有起到明显的影响。两种类型的城中村商铺均受到道路等级的影响，商铺数量明显地从主路向支路递减，其中餐饮、购物及生活类商铺较为明显，而教育类商铺空间均位于一级道路上。

在“乡村—城市”混合型路网城中村中，餐饮、购物、生活以及休闲类商铺首先受到道路等级的限制，商铺均位于一级道路上，很少有向二级道路蔓延的，同时受到宽度、链接数及连接性的影响。当在高等级道路时，宽度、链接数及连接性会有一定的一致性，其中道路宽度低于3m 时，商铺数量会明显下降；但是当道路等级下降到三级时，即便增加宽度、链接数及连接性也不会对商铺数量产生影响。医疗类商铺数量不受宽度及道路等级影响，连接性及链接数对其的影响较大。形成这样的特征是因为城中村内的医疗类商铺多为成人用品店及小型药房私人诊所，面向群体均为城中村内部人员，不需要很大的流量空间即可。住宿类商铺空间主要受道路深度及道路宽度的影响，因为该类型空间需要大量的人流，所以主要建在高等级的道路上，以及选择在较宽的道路开设。

格网型路网城中村商铺的数量与道路的连接性及链接数更加相关，因其道路较为一致，所以宽度对于商铺的影响相对较弱，其中各类型商铺散点状分布于道路上，因道路缺乏变化与识别性，所以综合来说道路长度会一定程度上与商铺的分布呈现出一致性。

3.2 商铺—空间活力

研究商铺与空间活力的关系，采用的是道路及该条道路上所连接的建筑整体热力数据，建筑内的热力数据主要体现租住活动，发生在道路上的热力数据体现贩卖及休憩活动。

在“乡村—城市”混合型路网城中村中，餐饮类商铺虽然以外卖为主，但是其带来的人流量是明显的，餐饮商铺数量的增加，能够有效增加道路及周边建筑的活力值（图15、16）。其余类型的商铺对于活力的影响很小。

15 西八里村商铺—道路建筑综合活力叠加

16 吉祥村商铺—道路建筑综合活力叠加

在格网型路网城中村中，餐饮类商铺对于道路及周边建筑热力的影响较弱，餐饮商铺增减并不能很大地影响其空间活力。生活类商铺与热度值呈现出高相关性，这可能与其周边的整体环境相关，周边空间已经有大体量的商场，对于城中村内的购物及餐饮会有明显的影响，但城中村内的生活类商铺主要以美容、美发、美甲类为主，可以很好地弥补周边的缺失及需求，从而产生有效的活力。

3.3 道路—空间活力

叠加道路热力数据以及道路基础数据，得出道路活力与道路基础数据的叠加图（图17、18）。

17 西八里村道路—活力基础数据叠加

18 吉祥村道路—活力基础数据叠加

从“乡村—城市”混合型路网城中村的叠加图可以得出，高等级道路显现出更高数值的活力，但是在二、三级道路中也会有高活力数值出现，说明在低等级道路上，链接数与连接性可以提升热度值。但链接数较低的道路一定会呈现出较低的热度，无法通过提升其余数据影响活力。宽度对于道路热度的关系无法直接通过对比看出明显的影响，会出现宽度较高但是热度较低的现象，但是在高等级道路上，如果宽度较低，其余因素较高也会形成低活力值。

在格网型路网城中村，出现高等级道路与较低的活力数据匹配的异常现象，这与其外部的连接口较为偏僻有关，说明即便与城市主路相连，不突出的入口带来的热度极少。并且在这种类型的城中村内，道路活力并不会明显地受到道路等级的影响，一级道路和二级道路的差别很小。综合道路数据相对差距不大，很难通过单纯地对比形成一定的结论。

当把每条街道上链接的建筑活力（黄色）与街道的活力（蓝色）相叠加，得出图19、20。其中颜色从深到浅分别表示工作日6 点开始至周末的22 点，最浅的颜色为春节期间6 点至22 点的热力值。

19 西八里村道路—周边建筑活力叠加

20 吉祥村道路—周边建筑活力分析

在“乡村—城市”混合型路网城中村中，两者的变化趋势显现出一致性，结合调研的问卷可以得出，在该类型城中村中道路不仅仅是作为一个交通空间，更是承担了很大一部分功能的空间，其热度的变化和周边建筑热度的变化十分紧密。

在格网型路网城中村中，并不能够直接通过对比得出相关性，究其原因在于格网型路网的空间特征不明显，需借助数理模型进行特征总结。

3.4 活力数据多元耦合灰色关联分析

分别将工作日、周末、春节的道路热力数据与道路量化数据、商铺量化数据进行灰色关联分析。得到不同日期、多重因素对活力影响的大小。其中相对深度以及深度由于和灰色关联分析的逻辑相反，所以采用反向深度替换，即以深度的倒数进行运算。工作日和周末的活力数据呈现出极大的相似性，并且工作日的多元数据关联性普遍比周末的关联性高，所以合并分析。在这两种类型的城中村中，道路自身的属性对于活力的影响大于商铺对于活力的影响（图21-24）。

21 西八里村工作日活力多元相关性分析

22 吉祥村工作日活力多元相关性分析

23 西八里村周末活力多元相关性分析

24 吉祥村周末活力多元相关性分析

在“乡村—城市”混合路网城中村中，休闲和医疗以及住宿类商铺均显现出对活力的影响性较低，这与城中村内空间环境品质较差必然有关，如今该类型空间越来越向两极化发展，城中村内的该类型空间环境品质越差就越难以聚集人流。餐饮、购物以及生活类商铺主要是外卖、蔬菜水果，以及美发美甲这类空间，对于空间质量的需求较弱，反而物美价廉的商品会吸引大量周边的人群聚集消费，所以这类空间对于活力有明显提升作用。在道路属性的影响上，道路长度以及链接数对于活力的影响明显高于其余属性，而道路宽度及相对连接性和相对链接数对空间活力的影响较弱。说明该路网模式下，道路空间越复杂，越难以形成较高的空间活力。

而在格网型路网城中村中，除了医疗类型商铺在综合影响中对活力处于较低的影响，其余的商铺类型并没有明显的差异。生活类和餐饮类商铺对于活力的影响稍微高于购物类以及住宿类，但并不是很明显。在道路属性的影响上，道路长度表现出对于活力值的高影响性，其次是相对连续性和相对连接性，连接性、链接数、宽度的影响较低，这说明该类型路网模式城中村，空间的复杂度比单纯的某一项指标提高会更加有效地提升空间活力。

春节期间的活力多元数据分析与工作日及周末相比有明显下降，其原因主要是春节期间城中村只留下本村的村民，并且在春节村民对于空间的使用就是居住。通过比较，商铺对于空间活力的影响仍然较高，说明该模式下，商铺和住宅即下店上住的混合模式较为明显，尤其是格网型路网城中村，生活购物和餐饮类的相关性大幅上升。在“乡村—城市”混合路网城中村中这3 类数据也有一定程度的提升，但是提升程度不大（图25、26）。说明在未来空间更新过程中，需要注意空间复合的优化与设计。

25 西八里村春节活力多元相关性分析

26 吉祥村春节活力多元相关性分析

通过3 组数据分析可知，不同类型城中村活力受到道路影响的因素呈现出动态的变化，但是其中长度、链接数、连续性以及反向深度都对活力起到了较大的影响。

4 结论

西安市雁塔区城中村均为以外向型服务为主的城中村，通过路网三元分析可知，该区域的城中村路网主要有两种形态：“乡村—城市”混合型路网以及格网型路网。该区域城中村主要服务于外来人口及流动人口，商铺类型以餐饮、购物、生活类为主，并且易受到临近空间的影响从而改变其主要商铺类型。

在“乡村—城市”混合型路网城中村中，其道路空间特征是有更深的路网层级，可以达到四级或五级，从而产生更多的道路，但由此也带来了深层级路网道路窄小的问题，过小的道路宽度会直接限制商铺的生存。该类型城中村空间活力更易受到道路长度、链接数、连续性以及反向深度的影响，在道路层级上一级道路明显形成聚集性活力，并且区别于二级与三级道路。高活力值区域明显呈现聚集的特征，呈片状分布。

通过研究道路与商铺的关联性可知，道路的长度对于商铺数量并未有明显的影响，商铺数量更多受到道路等级的影响，其中餐饮、购物及生活类商铺较为明显。当在高等级道路上时，商铺数量与宽度、链接数及连接性有一定的一致性。但当道路等级下降时，商铺数量会随之受到道路等级影响急剧下降。医疗类商铺在城中村内几乎不受宽度及道路等级影响，连接性及链接数对其影响较大。住宿类商铺空间数量主要受到道路深度及道路宽度两点因素影响。

通过商铺与活力的关联分析可知，该类型城中村中餐饮类商铺数量的增加，可明显增加道路及周边建筑的活力。

通过研究道路与活力的关联性可知，道路活力随道路等级下降产生明显的下降趋势，其中高链接数与高连接性可以在一定程度提升低等级道路的活力值。低链接数的道路一定会呈现出较低的活力，其中宽度与道路活力并不呈现出明显的相关性。建筑空间活力与道路空间活力呈现出明显的一致性。

通过灰色关联分析可知，休闲和医疗以及住宿类商铺对于空间活力均显现出较低的影响性。餐饮、购物以及生活类商铺对于活力的提升有显著效果，道路长度以及链接数对于活力有较高的影响性，而道路宽度、相对连接性、相对链接数对空间活力的影响较弱。

在格网型路网城中村中，其道路空间特征首先是不会有较深的道路，深度一般最大为二级，道路的链接数和连接性都处在较低的水平，并且路网数量较少，道路长度较均衡，不会出现过长或过短的道路。道路都相对较宽，很多路网甚至出现6～8m 的状态，但主要起到交通的作用，对活力没有很大的影响。格网型道路空间活力更易受到长度、宽度、相对连接性及相对连续性的影响。该类型城中村高活力值空间规模较小，表现为点状分布的特征。

在道路与商铺的关联性中，格网型道路城中村商铺的数量与道路的连接性及链接数更加相关。其中生活类商铺的增加会导致空间活力的明显增加。道路活力并不会明显受到道路等级的影响。

通过灰色关联分析可知，商铺属性对于空间活力的影响不大，道路长度表现出对于活力的高影响性，其次是相对连续性和相对连接性，连接性、链接数、宽度的影响反而较低。

格网型路网城中村中的商铺极少受到道路的影响，并且商铺的布置不易产生较大的人流，其中会产生差异性明显的道路。通过研究发现，所有热度较大的道路都是因为其外部拥有明显的标志性空间，从而带动整条道路商铺的繁荣。同时通过灰色关联分析也能印证这一特点，相对连接性和相对链接数大的道路对于活力值的影响更大。

城中村的更新是一项复杂的问题，本研究期望通过多元因素探讨，更精确地进行城中村空间活力相关影响因素的梳理与探索。

注释

1）西八里村，其道路最多，并且最符合现阶段城中村的特点（从乡村向城市转型的路网）。吉祥村是十分典型的极端网格型路网。