Spacematrix（空间矩阵）——空间、密度及城市形态分析工具

Spacematrix（空间矩阵）——空间、密度及城市形态分析工具

段佩吟

关键词：空间矩阵；空间；密度；城市形态；

TheSpacematrix——AToolforSpace，DensityandUrbanFormAnalysis

DuanPeiyin

Abstract：Intheurbanplanningdesign，densitymeasuresisalwaysanindispensabletool，anditplayanimportantroleinurbanmorphologyoftypology.However，whendescribingthephysicalcharacteristicsofthestructureofbuildings，thecurrentdensitymeasuringmethodscannotmakeanaccurateexpression.Inordertosolvetheproblemabove，thispaperintroducedtheSpacematrixanalysistoolproposedbyBerghauserPontandHaupt，whichismethodcarriedouttothequantitativeanalysisofthestrengthofbuildingformandconstruction.Throughbrieflydescribestheprincipleofthemethodandcomparethefieldsurveydatawiththecalculatedresults，thispaperpreliminaryverifiesthefeasibilityandaccuracyofthetheorytobeappliedondomesticcitiesanalysis.

Keywords：Spacematrix；Space；Density；UrbanForm；

城市密度的测量一直是城市形态研究的课题。在过去的60年里，密度在城市设计和规划中扮演了非常重要的角色，但是它的定义却有很大的不同，以致我们无法用简单的参数来简化密度。Alexander认为不同的物理布局方式可能有相似的测量密度[1]；Forsyth则认为人们常常把密度和建筑类型混为一谈[2]；Unwin则使用每英亩（或公顷）的住房数量来衡量密度。例如，我们可以分别将人口、建筑物数量或开放空间当做分子，用地面积当做分母来衡量同一块用地的密度，这就表明我们没有一个标准来计算城市密度或一个代表指数来描述它。如图1，基于相同的建筑密度（每公顷75个住宅），同一地块可能有多种不同的建筑形态组合形式，说明同样的密度可以用完全不同的建筑类型来获得，同样的类型也可以用来获得不同的密度。

1简介

关于如何获得更准确的密度描述，2004年城市形态学者贝格豪泽·庞特（MetaYolandaBerghauserPont）和海普特（PerAndreHaupt）提出了如何计算、描述和区分城市密度的想法——Spacemate，到2010年他们又在前者的基础上提出了Spacematrix（空间矩阵）方法，该方法对某一特定研究区域的聚集、建筑物与开放空间的关系进行了高度的关注，也为同时反映地块的建设强度和建筑形态特征提供了可能[5]。在空间矩阵中，密度被定义为一种多变量现象，从而使我们能够将密度和城市形态两者联系起来。

2影响密度的变量

对于密度的表述，Spacematrix的研究者提出了以下几种变量（表1）：FSI（容积率，描述建设强度）、GSI（建筑密度，描述地块拥挤度）、OSR（开放空间比，描述非建设空间比率）和L（建筑层数）。这些变量参数在计算后，将被表示在由FSI和GSI组成的图表上（图2），研究者通过判断图表中它们相应的位置，就可以准确区分出不同密度对应的城市形态。如图1同样的状况，当应用空间矩阵来描述这三个例子的密度时，我们可以得到一个更精确的表述，对比图1和图2，其中三者拥有相同的FSI值，但是由于GSI、OSR和L值的不同，它们在空间矩阵图表中的位置却是不同的，从1到3其对应的GSI数值显示出由高到低的变化，它们对应了相同的建设强度和不同的建筑形态。

3Spacematrix定义城市形态

Spacematrix是基于容积率、建筑密度、层高等数据来量化分析城市地块中的建筑空间形态特征，空间矩阵的开发者们通过对阿姆斯特丹（荷兰）、柏林（德国）和巴塞罗那（西班牙）等不同地点采集的地块样本数据的分析，构建了一个详实的的建筑类型（城市形态）分类库。Spacematrix分析工具将地块中的建筑按层高的不同分为了低层（1-3层）、多层（4-7层）、高层（8层及以上）三类；而根据地块中建筑形态的不同，又将地块上的建筑分为了点式、板式、围合式三类。基于以上的分类，Spacematrix将整体的城市形态分为了低层点式、低层板式、低层围合式、多层点式、多层板式、多层围合式、高层点式、高层板式和高层围合式（从A到I）共九种类型（图3）。

5总结

在城市形态的研究中，密度常被作为了解、分析城市进程与演变的工具，虽然密度可以提供精密的统计数据，但现有用来描述建筑与地块密度的指标多样且标准不一导致所得数据并不能准确的表达城市的形态实质[7]。而根据贝格豪泽·庞特和海普特基于Spacematrix进行的大量数据研究发现，多变量密度可以通过一定的分析工具完成对城市形态的准确表达。其中高FSI、GSI数值的地块多由中高层建筑街区构成，即图3的G区域；相反地，低FSI和GSI值，即A所在的区域，城市形态往往由低矮的单栋房屋或大型公园组成。呈现高FSI但低GSI数值的地区往往代表多高层建筑区域，周围拥有巨大的开放空间，如图表中的H圆圈，受勒·柯布西耶的LaVilleRadieuse设计原则启发建造的住宅区就属于这一类；相反地，城市地区的高GSI低FSI区域，对应图表中的区域D，则往往代表低矮的排屋，也有也有可能是聚集的工业区。

为验证空间矩阵对国内城市形态量化表达的可行性，本文运用Spacematrix对研究地块的容积率（FSI）、建筑密度（GSI）、楼层数（L）、开放空间比（OSR）四项衡量指标进行了图表表述，成功完成了一个基于密度指标的城市形态可视化分析。根据研究案例对空间矩阵可行性的实证，表明Spacematrix及其研究成果可以作为判别城市形态种类的有效工具，助力未来的城市规划设计。

参考文献（References）

[1]AlexanderER.DensityMeasures：AReviewandAnalysis[J].JournalofArchitectural&PlanningResearch，1993，10（3）：181-202.

[2]ForsythA.MeasuringDensity：WorkingDefinitionsforResidentialDensityandBuildingDensity[J].

DesignCenterforAmericanUrbanLandscape，UniversityofMinesota，2003.

[3]BerghauserPontM，HauptP.Spacematrix：Space，DensityandUrbanForm[M].NAIPublishers，2010.

[4]MozasJ，PerAF.Densidad：nuevaviviendacolectiva=Density：newcollectivehousing[J].2004.

[5]PontMB，HauptP.Therelationbetweenurbanformanddensity[J].Urbanmorphology，2007，11（1）：62.

[6]YeY，VanNesA.QuantitativeToolsinUrbanMorphology：CombiningSpaceSyntax，Spacematrix，andMixed-useIndexinaGISFramework[J].UrbanMorphology，2014，18（2）：97-118.

[7]Yen-YuChen.基於密度指標的建成環境類型-型態分析[J].成功大學都市計劃學系學位論文，2015.

作者信息：第一作者：段佩吟，四川大学建筑与环境学院，建筑学硕士研究生