#内容播报# 城市更新单元是系统推进存量资源利用、平衡多方目标利益的空间载体，科学精准地识别与划定更新单元对城市更新工作的高质量开展具有重要意义。然而当前更新单元识别与划定方法存在识别轻视更新动力、划分偏重特征相似、最佳划定尺度与边界模糊等问题。本文基于产权地块的“需求—动力”理论模型，提出了“需求—动力”耦合驱动的更新单元智能识别与划定路径。构建了基于“需求—动力”耦合特征的产权地块更新对象分类识别、基于规则约束空间聚类的更新单元初步划分、基于多目标遗传算法的更新单元规模与边界精细划定三大模块，最终实现了各更新单元整体“需求—动力”耦合平衡与最优规模边界精细划定，为城市更新工作高质量开展提供了支撑。——《城市更新单元智能识别与划定方法研究：基于产权地块的“需求—动力”理论模型》，陈旭阳，《城市规划》2026-04期

城市更新单元智能识别与划定方法研究：基于产权地块的“需求—动力”理论模型
陈旭阳

高密度城区中更新单元的科学划定，首先需对更新对象进行精细识别与分类。本研究通过构建产权地块的更新“需求—动力”数字画像，借助多源大数据与数智技术进行测度，并基于“需求—动力”矩阵对产权地块进行精细分类识别。其中，更新需求侧重评估地块单元内部问题的紧迫性与更新必要性，更新动力则从外部性角度，测度其更新增值潜力与发展驱动力。例如，地块建筑密度主要表征现状空间承载压力与品质，而容积率的提升预期则构成了更新动力的核心要素。
需要说明的是，不同特征指标值对于更新需求和动力的影响方向存在差异，因此需对各指标进行属性方向判断。且不同功能地块的更新“需求—动力”机制存在一定差异，因此在建构“需求—动力”指标体系时引入功能差异化修正规则，对部分不适用所有功能类型的指标采用独热编码进行离散化处理，并在更新对象识别过程中实施分类识别策略。
在南京主城区的实证案例中，基于上述框架对产权地块的更新需求与动力指标进行测度、熵权法赋权、标准化处理与集成，利用自然间断点法对地块更新“需求—动力”耦合特征进行分级，构建产权地块的更新“需求—动力”数字画像。进一步通过“需求—动力”矩阵识别潜在更新对象，筛选出“高需求—高动力”“高需求—低动力”和“中需求—高动力”三类产权地块作为城市更新对象初步识别结果。其中，“高需求—高动力”地块兼具较强的更新必要性和较优的推动条件，是划分更新单元的核心对象。“高需求—低动力”地块的更新需求迫切但动力不足，需通过更新单元的划分来统筹带动。而“中需求—高动力”地块多位于城市核心周边的“阴影区”，更新需求不突出但开发潜力较强。同时，更新需求与更新动力的空间错位现象表明，必须以更新单元的划分来主动干预这种不平衡，以保障城市更新的整体推进与可持续发展。

（《城市更新单元智能识别与划定方法研究：基于产权地块的“需求—动力”理论模型》，陈旭阳，《城市规划》2026-04期，节选）