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        棚改項目建設(shè)強度在城市空間中的區(qū)域分異

        2020-12-29 06:56:38
        建材發(fā)展導(dǎo)向 2020年21期
        關(guān)鍵詞:判別函數(shù)棚戶區(qū)太原市

        韓 樂

        (太原市龍城發(fā)展投資集團(tuán)有限公司,山西 太原 030001)

        城市棚戶區(qū)改造是“十二五”、“十三五”期間城市更新、城市化發(fā)展和黨中央、國務(wù)院保障社會民生的重要舉措。全國各地大力推進(jìn)保障房建設(shè),然而不同于商業(yè)開發(fā)建設(shè),保障房建設(shè)背景及環(huán)境是復(fù)雜多樣的,承擔(dān)著不同的安置任務(wù),經(jīng)過梳理的不同城市空間區(qū)域的城市更新用地經(jīng)過棚戶區(qū)項目的開發(fā),其開發(fā)建設(shè)強度受各項規(guī)劃指標(biāo)的影響而有所不同,其在城市空間中的分布也有所分異。

        1 評價指標(biāo)的選取

        為科學(xué)、合理、客觀、全面地反映各城市棚戶區(qū)改造項目的土地開發(fā)強度水平,在實際項目的日常建設(shè)管理基礎(chǔ)上,結(jié)合太原市城市更新改造實際情況,選取了太原市有政府投資建設(shè)的24個棚戶區(qū)改造項目作為樣本,將其容積率、綠地率、建筑密度、建設(shè)戶數(shù)作為評價指標(biāo),并設(shè)置第23、第24個項目樣本作為之后判別分析檢驗的樣本,在聚類分析中不做分類。為消除量綱和數(shù)量級的影響,采用SPSS19.0軟件,對前22個項目樣本評價指標(biāo)原始值做了標(biāo)準(zhǔn)化處理(每個指標(biāo)的樣本均值為0,方差為1)。

        2 聚類分析方法的介紹和說明

        聚類分析是尋找一種能客觀反映樣本之間遠(yuǎn)近關(guān)系的統(tǒng)計量,根據(jù)這種統(tǒng)計量可把元素分成若干類的統(tǒng)計方法,它包括樣本聚類和變量聚類兩種。聚類分析是根據(jù)“物以類聚”的道理,是對指標(biāo)進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)計方法,其中最常用的是系統(tǒng)聚類法[1]。其基本原理是:開始將n個樣品各自作為一組,并規(guī)定樣品之間的距離和類與類之間的距離,然后將距離最近的兩類合并成一個新類,計算新類與其他類之間的距離;重復(fù)進(jìn)行兩個最近類的合并,每次減少一類,直到將所有樣品合并成一類[2]。

        通過聚類分析可以看出開發(fā)建設(shè)強度大小的分類不完全取決于容積率、綠地率、建筑密度和套數(shù)中的任何一項指標(biāo)數(shù)值,是一個綜合加權(quán)平均的結(jié)果。也即通過容積率、建筑密度等常規(guī)反映開發(fā)建設(shè)強度的指標(biāo)無法直接判定第23、第24號項目樣本應(yīng)該歸屬哪一類,但可通過Fisher法和Bayes法判別分析來判別其歸屬類別。

        3 判別分析

        判別分析是利用已知類別的樣本建立判別模型,為未知類別的樣本判別的一種統(tǒng)計方法。為判定上述兩個未分類項目樣本的開發(fā)建設(shè)強度分類,有必要對該二項目樣本進(jìn)行判別分析[3]。根據(jù)前文的聚類分析,第1~22號項目樣本的聚類結(jié)果分成三類,另外兩個項目樣本作為待判項。

        3.1 Fisher判別法

        Fisher判別法是根據(jù)不同總體(類)及各指標(biāo)的樣品數(shù)據(jù),構(gòu)造線性判別函數(shù),根據(jù)后驗概率來判別樣品屬于哪個總體(類)。通過SPSS19.0版軟件中的“分析”—“分類”—“判別”進(jìn)行判別分析,自變量進(jìn)入方式采用步進(jìn)法,距離測度采用馬氏距離,使用F值作為判別統(tǒng)計量,當(dāng)F≥3.84時變量進(jìn)入函數(shù),當(dāng)F≤2.71時,該變量從函數(shù)中剔除,最終選取了綠地率(X1)和戶數(shù)(X2)作為判別函數(shù)的自變量,根據(jù)典型判別式函數(shù)系數(shù),生成如下兩組判別函數(shù):

        Fisher判別式函數(shù)1:Y1=-13.274+39.828X1+0X2Fisher判別式函數(shù)2:Y2=0.895-9.656X1+0.002X2

        在判別分析里面出現(xiàn)過,Wilk'slambda是組內(nèi)平方和與總平方和之比。當(dāng)所有觀測的組均值相等時,Wilks'lambda值為1;當(dāng)組內(nèi)變異與總變異相比小時,Wilks'lambda值接近于0。因此,Wilks'lambda值大,表示各個組的均值基本相等;Wilks'lambda小表示組間有差異。在判別分析中,只有組均值不等時,判別分析才有意義。從兩個函數(shù)的“Wilk's Lambda”看,Sig.=0.000,差異極顯著,表明該判別函數(shù)具有統(tǒng)計學(xué)意義。

        通過各樣本Fisher判別函數(shù)值和后驗概率取大值的準(zhǔn)則,可清晰將各樣本分類,包括未分類的第23、24號樣本。其中第23號樣本歸為第3類的后驗概率為0.814,第24號樣本歸為第1類的后驗概率為0.999。故將第23號樣本歸為第3類,第24號樣本歸為第1類。

        3.2 Bayes判別法

        Bayes判別法是根據(jù)不同總體(類)及各指標(biāo)的樣品數(shù)據(jù),構(gòu)造線性判別函數(shù),根據(jù)后驗概率來判別樣品屬于哪個總體(類)。根據(jù)Bayes判別式的輸出結(jié)果——分類函數(shù)關(guān)系(見表1),將項目樣本歸屬第一組、第二組、第三組的分類函數(shù)表達(dá)式如下:

        表1 第23、24號項目樣本的分類函數(shù)系數(shù)

        將未分組樣本的自變量值代入上述三個Bayes判別式,得到三個函數(shù)值。比較這三個函數(shù)值,哪個函數(shù)值比較大就可以判定該樣本歸為哪一組。根據(jù)計算,函數(shù)值結(jié)果如下:

        其中,第23號樣本的F3值最大,第24號樣本的F1值最大。據(jù)此,第23號樣本歸為第3組,第24號樣本歸為第1組。判定結(jié)果與Fisher判定法的判定結(jié)果一致。

        3.3 判別分析結(jié)果

        根據(jù)分類結(jié)果,判別函數(shù)對初始分組案例中的100%進(jìn)行了正確分類,對交叉驗證分組案例中的100%也進(jìn)行了正確分類,錯判率為0,判別效果很好,也說明了聚類分析得出的分類結(jié)果具有很高的可信度。

        4 城市空間區(qū)域分布

        將24個城市棚戶區(qū)改造項目在太原市的城市空間分布進(jìn)行可視化處理之后(如圖2),可以清楚的看到,紅色圓點所代表的開發(fā)建設(shè)強度較高的項目全部分布在太原市中環(huán)以內(nèi)的城市中心區(qū),其中有83.3%的項目位于1949年中華人民共和國成立后所發(fā)展起來的有60多年歷史的老城區(qū)內(nèi),該區(qū)域面臨的問題恰是城市空間密集度和利用率較高、人口居住密集、基礎(chǔ)設(shè)施及公共服務(wù)配套水平參差不齊、土地權(quán)屬交錯復(fù)雜、用地不易梳理、存量土地較難盤活、新舊建筑混雜、城市街區(qū)空間過渡混亂,亟待城市更新,且更新難度大[4]。因此該區(qū)域的城市棚戶區(qū)改造項目勢必需要通過提高開發(fā)建設(shè)強度來滿足安置需求,在政策上對開發(fā)建設(shè)強度問題適當(dāng)放寬并給予一定限度的優(yōu)惠有著現(xiàn)實意義上的充分必要性[5]。

        圖2 太原市城市棚戶區(qū)改造項目開發(fā)建設(shè)強度空間分布(圖片來源:作者自繪)

        綠色圓點所代表的開發(fā)建設(shè)強度較小的項目中有八成分布在太原市中環(huán)以外的中心城區(qū)范圍邊緣,該區(qū)域的發(fā)展歷史較短,城市空間較城市中心區(qū)密集程度和利用率更低、地廣人稀、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平相對較好、用地較易梳理、土地增量供應(yīng)較靈活、城市街區(qū)空間整體可塑性較強,城市規(guī)劃(紫線區(qū)保護(hù)、街區(qū)控規(guī)及城市設(shè)計等)落地實施的可行性更高,在土地開發(fā)時有很好的條件實施智慧的規(guī)劃,通過降低開發(fā)建設(shè)強度的手段達(dá)到既滿足拆遷居民回遷安置需求,又能提高安居品質(zhì),體驗較高舒適度的生活和優(yōu)良的公共服務(wù)設(shè)施配套的效果[6]。

        藍(lán)色圓點所代表的開發(fā)建設(shè)強度適中的項目中有30.8%分布在太原市中環(huán)以外的中心城區(qū)范圍邊緣,其余69.2%的項目分布在中環(huán)以內(nèi)的城市中心區(qū),這些項目所處街區(qū)所面臨的環(huán)境及改造的社會背景復(fù)雜程度相較紅、綠區(qū)域更加適中,對開發(fā)建設(shè)強度的需求也較適中,因此在系統(tǒng)聚類中被判別為中類[7]。

        5 結(jié)語

        城市棚戶區(qū)改造是城市化發(fā)展的重要推進(jìn)手段和保障民生的工程,通過SPSS軟件對大量項目的建設(shè)信息進(jìn)行聚類和判別數(shù)據(jù)處理,不僅能得到更加客觀科學(xué)的分析結(jié)論,還能有助于數(shù)據(jù)可視化的實現(xiàn),重要的是通過數(shù)據(jù)可視化進(jìn)一步分析項目開發(fā)建設(shè)強度在城市空間的區(qū)域分異,通過分異找到不同的城市區(qū)域和街區(qū)的不同的建設(shè)背景,能夠引導(dǎo)項目規(guī)劃設(shè)計的決策[8]。對哪一區(qū)域適宜提高強度管控,哪一區(qū)域適宜放寬強度上限提供了理論分析依據(jù),對相關(guān)城市規(guī)劃管理部門的相關(guān)管理工作做出有益引導(dǎo)[9]。

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