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研究生:劉可泰
論文名稱:都會區空間結構模型之研究-以台北都會區為例
指導教授:張世典張世典引用關係辛晚教辛晚教引用關係
指導教授(外文):Zhang, Kun-Xiong
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:都市計劃研究所
學門:建築及都市規劃學門
學類:都市規劃學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1977
畢業學年度:65
語文別:中文
論文頁數:129
中文關鍵詞:都會區台北都會區
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  壹、研究緣起
  台灣地區經濟快速成長使經濟結構轉變,工業化與都市化相互
刺激進行,此種現象尤以都會區為顯著同時,郊區化運動,都市間
相互作用頻仍等均為都會區空間結構的特有現象,如何去瞭解此等
現象激起了筆者研究動機。
  貳、研究目的與步驟
  都會區的問題值得正視,吾等規劃師在回顧、瞭解、與目標的
形成過程中去發現急待解決的問題,針對著這些問題,去發展各種
可能行動的途徑;然而面對不同的行動途徑加以選擇時規劃師就顯
得軟弱無力,仍因規劃師在選擇之前,必需先預期不同的行動有那
些不同的結果與影響,此為不易做到的;同時,往往真真的選擇決
定權屬於決策者,規劃師只不過提供決策者一個判斷的參考而已;
因此規劃師所需注重的方向之一便是如何去提供一個架構而對不同
的行動途徑能預期其結果,比較其影響,並能很快的與決策者交換
意見,促使決策者做一合理的、較佳的決定;當然上述的過程是循
環的,對不同的狀態與問題,規劃師亦能很迅速地利用其架構,使
行動的選擇能逐漸朝最佳的途徑。
  本研究即嚐試去建立如此一個架構,使從瞭解,說明都會區的
空間結構,進而預測未來的空間結構;同時藉著此架構更可進一步
對吾人所擬採取的各種行動比較,分析其影響,提供決策者的選擇
參考。
  研究的步驟約略如下:
  1.由觀察中確定研究的必要性。
  2.由瞭解中發現都會區空間結構的複雜性。
  3.確定研究方法與工具的運用。
  4.比較模型的種類、功能,並選擇綜合模型的發展方向。
  5.比較國外不同綜合模型的特徵,選擇Lowry模型為主要架構。
  6.分析國外Lowry模型的演進與國內研究情況。
  7.建立本研究模型的理論與架構。
  8.實例驗證範圍的選擇與各種所需資料的分析、搜集。
  9.實例模型的建立測度與運用。
  參、研究方法
  在處理一個非常複雜的都市系統時似乎最好藉用系統分析等的
技術以提供一個研究架構;以科學的實驗方法,設定一些假設,建
立些理論,然後驗證這些假設;然而吾人對真實現象的實驗結果往
往因活動與空間轉變過程的時間太長,而不可得,因此必需藉用數
學模型所代表的系統來從事研究,並用電腦做為“實驗室”。
  肆、內容大要
  研究方向的瞭解與研究目的形成。
  1.首先明瞭都市計劃技術與科學化的方向,必需利用系統計劃
等的技術去尋求一個較適宜的規劃過程;而由都市系統的複雜,需
從辨認系統中的組成部份開始,且利用系統分析等方法加以研究。
  2.都市空間結構為人活動分佈過程的一個結果,而此過程可說
由兩個相互影響的因素(存量與活動的區位)而形成,活動與存量的
變動影響到對存量的需求而成為活動區位選擇的限制條件(其相互
關係見P.7圖1.6)。由此規劃師(實質規劃師)去瞭解人的活動與土地
使用的結構,便能解決問題與控制都市。
  3.台灣地區都會區的問題已經形成,為匡導都會區合理成長,吾
人可有不同的發展政策,諸如開發新市鎮,各種建設的配合,種種
鼓勵措施限制辦法等使人口產業的分佈與各種相互作用能趨於合理。
  4.本研究嚐試建立一個架構,從明瞭並解釋都會區空間結構的現
象開始,並使能預測未來的空間結構,進而規劃師可利用此架構預
測不同政策下的都會區空間結構,以提供決策者的判斷依據。
  空間結構分析方法與建立模型策略:
  以模型來代表都會區空間結構,能使問題明晰,並從模型的驗
證過程做為判斷基礎;同時複雜動態的都市狀態需賴數學模型經簡
化而抽象的觀念來代表,並藉電腦處理大量資料以協助我們模擬都
市的成長與可能的發展。
  建立模型的先決策略可由選擇理論的方向,聚合與分類程度,
求解的方法與時間的處理等因素,形成不同的替選方法,因此一些
較著名的都市空間結構模型所採取的策略可由圖2.6(P.14)看出其
不同方向。
  本文建立空間結構模型所採的策略如圖2.7(P.16)所示從社會物
理學理論發展,細分模型與變數,動態的處理時間因素,以數字嚐
試錯誤方式求解。
  空間模型理論的建立
  國外建立空間互動模型有兩個主要的方向,一為引力模型,另
一為發生機會模型,兩者有相通之處,均有共同的基本理論,只是
強調的重點不同,而以引力模型較具繁衍力。
  引力模型的基本結構可表示成:
  相互作用=常數(或一組常數)×量(i)×量(j)×距離函數
  由於吾人對系統資料的掌握程度不同,可有四種不同的情況
(見P.20表3.1)部份(Partial)模型僅模擬一種活動與空間,雖對該
活動的過程有較深入的分析,但反映至整個都市系統時便有統合的
困難,故宜從綜合模型著手發展。
  綜合模型有許多發展方式(見P.21表3.2),但最常運用,試驗者
導源自Lowry的模型。該模型為最具綜合性者之一,且能具體地說明
次模型的相互作用,它提供更令人滿意而簡單又具發展潛力的架構,
本研究亦循其途徑以發展適用於台灣地區的都會區空間結構模型。
  原始Lowry模型有幾個缺失:(1)不具互動觀念而以潛力分配活
動,(2)為需求面的模型,沒有具體考慮供給面,(3)分配總量有違
實際邊際成長的現象,(4)人口與就業的分佈忽略與其他部門的回饋
關係,(5)居住區位分佈方程式的假設不健全,(6)無法反映不同群組的次市場行為,(7)“均衡”的假設與缺少時間因素的考慮為只具
指述能力的模型等,後經Garin, Goldner, Crecine, Batty, Rogers,
Wilson等人及LUBFS等研究團體加以改良發展,並加運用。
  國內的研究尚止於Garin-Lowry模型為架構,以實際觀測值做
模型的吸引力,如此則會導致“虛假”的測度(Bogus Calibration),
經過此類模型深入的比較分析,(如分析存量提供吸引力因素,距離
函數,標準化方程式等性質),並加強次模型,考慮時間因素,建立
了本研究模型的架構(見P.42圖3.12)。
  模型的實例與運用
  選擇台北都會區為模型實例驗證的範圍,經由人體尺度,都市
體系,都市化,問題空間,封閉系統,未來重大建設等因素及過去
研究報告所定義的都會區範圍綜合考慮後,範定本研究地區如附圖
一所示。
  將上述地區所提供的資料加以分析,發現資料缺乏(有的沒資
料,有的缺乏時間序列資料)與不統一(時間、分區、定義上),只
得簡化模型的變數,並以行政範圍為分的界線。
  由產業關聯表估計北區區域的各產業基本量,並將全國各都市
依人口規模與都市階層關係對各產業的分佈加以分析,尋求各都市
各產業的輸出能力,以求各分區的基本就業數。
  模型分基本就業分佈,存量分佈,居住區位分佈,服務中心分
佈四個次模型,距離函數以各期路網的空間距離衡量,其系統流程
可見圖4.12(P.66)所示,電腦程式如附錄十三(P.110)
  基本就業與存量分佈次模型以Fibonanci方法求得使觀測值與
計算值x2最小時的參數值,而居住區位與服務中心分佈次模型以試
誤法使模型計算出的各區工作旅次與實際者誤差最小且滿足與實際
平均工作旅次長度的誤差在2分鐘之內的參數值;經初步測定結果,
顯示本模型充份具有說明都會區空間結構之能力。(見P.73表4.4)。
  預測65年70年75年時首需將模型的輸入資料予以推測,並改變
各期路網;筆者分兩方面加以討論;倘維持目前趨勢,則因70年高
速公路已全線通車,使基隆的七堵、新莊、汐止、中壢等地人口增
加較顯著,而75年時則無大變化;又者75年時增加了都會區快速道
與環狀道系統將使平均工作旅次長度減為21.8分,人口的分佈以五
股與新莊增加顯著,此說明了路網對人口分佈的影響,而假設在其
他政策不變之下,不同道路系統對各地區會有不同的影響。
  結論與建議
  運用模型預測未來都會區空間結構時,限於時間未能將各種重
大建設的改變,□種都會發展政策與各有關因素一一分析,並納入
模型以預見其影響,但這也正是本模型可發展的潛力,繼此之後,
可有一系列的分析,吾人可從反覆的觀察實驗結果做為解□都會區
問題與匡導其成長的依據。在研究的過程中筆者覺得有待改進及模
型尚待改良仍有許多:
  1.有關模型建立的基本研究工作例如以開放系統處理模型研究
的範圍;分區與空間系統應先予決定使模型應用能更具意義,而往
後資料的搜集也有共同依據;產業基本非基本宜更深入分析等。
  2.本模型繼續的發展,可考慮不同分組人群的行為,細分模型
變數;次模型間延遲(lag)的影響,參數不同測定方法的比較;或
於模型中加入評估與求取最佳過程使發展成規劃或決策模型。
  3.資料系統與資料庫的建立以支援龐大複雜的都市系統研究。
短期內應可以每五年的時間將各種調查(加工商普查、交通調查、
住宅普查等)相互配合,並將資料系統化貯存。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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