台北都會區土地開發控制政策評估模式之研究（第二年）

台北都會區土地開發控制政策評估模式之研究（第二年）

研究成果報告(精簡版)

計 畫 類 別 ： 個別型 計 畫 編 號 ： NSC 95-2415-H-002-036- 執 行 期 間 ： 95 年 08 月 01 日至 96 年 07 月 31 日 執 行 單 位 ： 國立臺灣大學建築與城鄉研究所 計 畫 主 持 人 ： 林建元 計畫參與人員： 碩士級-專任助理：李萬凱 處 理 方 式 ： 本計畫可公開查詢

中 華 民 國 96 年 10 月 03 日

1

台北都會區土地開發控制政策評估模式之研究

A Study on the Evaluation Model for Land Development Control

Policy in Taipei Metropolitan Area

計畫主持人：林建元 教授 研究人員：李萬凱 國立台灣大學 建築與城鄉研究所

中文摘要

隨著「國土計畫法」草案的推動，未來 國土計劃的執行機制，受到國內外學術單位 高度重視，為近年來國內幾次重大經濟發展 會議中的主要議題。針對國家未來政策需求 ，本研究將運用歷年研究成果，發展土地開 發控制模式，並以台北都會區為研究範圍。 同時以普查資料為基礎，建立有效的資 料標準與交流機制，透過地理資訊系統技術 及都市模擬系統，以不同土地使用分區之轉 變，探討透過整合的都市發展過程其交互影 響情境，作為台北都會區土地開發控制模式 之研究架構，經由此模擬結果以做為相關政 策評估之準據，除可提高國土資訊的利用價 值外，並進而提升相關計劃的決策品質。基 本上，土地開發控制為形塑都市風貌的重要 手段，不管是土地使用管制或容積管制方式 的調整，其實質影響均極為深遠，然在實務 中均無法透過現地試驗證明，造成制訂過程 常有資訊模糊之爭議，因此透过系統模擬的 量化計算成果，做為規劃分析工具的適當輔 助。 本年度以三個代表性行政區為主要研究 對象，提供依不同區域特性，研擬土地開發 控制方案。本研究成果可分為下列：一、利 用模擬系統針對各種不同土地使用管制變換 ，可於實質規劃前推估其可能的結果，並比 較不同規劃方案間之差異，在實質建設前先 行取得最佳效益的決策資訊支援。二、經由 改變不同的土地使用型態，即間接改變容積 率參數情境下，可有效觀察不同就業人口在 總量分派與空間上的變化趨勢。三、研究範 圍中各行政區在土地使用型態改變下，可發 現就業人口變化率隨不同空間區位而不同。 關鍵詞：都市模式、土地開發控制、國土資 訊系統、永續發展

英文摘要

Along with the promotion of “National Physical Planning Law” (Draft), the future implementation mechanism of the national physical plan began to be noticed and discussed widely. In response to demand for quality spatial information, academic community has responded by developing new urban simulation models to support spatial decision making at either urban or regional level.

The implementation result of national physical plan is deeply influenced by the control of infrastructure development projects and land development policies. The goal of the

national physical planning is to create a high quality and prosperous society by improving living environment, creating progressive industrial environment, sustaining ecological environment and re-shaping land use order. Since land development control is an important way to shape urban form, no matter by means of land use regulation or bulk control, the implementation of land development control will bring extensive impacts to the urban development and it often causes conflicts in planning process, the development of effective decision support system based on urban models is critically needed.

This research results can be divided for the following: first, control in all types of land-use dividing areas, can utilize the simulation system to estimate its possible result before the substantiation planning, and compare the among more different scenario, the decision of making the best benefit in advance before physical construction is supported. Second, understand about the changes of different land-use type attitudes, namely change the floor area ratio, the different variation tendencies on the total amount and spatial of employed population. Final, in study area the district under the circumstances that the land-use type attitude changes, the rate of change of employed population is also not the same in different spatial. By the result of study of the current year, that can offer Taipei city depend on different regional characteristic, frame the decision of plan each different land development control schemes to consult.

Keywords: Urban Model, Land Development

Control, National Land Information System, Sustainable Development

1、緒論

國土計畫的執行效果密切受到公共工程 建設及土地開發控制政策的影響。因此，國 土計畫的目標必須藉由土地開發的管制與公 共工程的投資興建，才能改善生活環境及產 業環境、並維護生態環境，以重建國土空間 秩序，開創高品質的經濟社會。基本上，土 地開發控制為形塑都市實質風貌的重要手段 ，不管是土地使用管制或是容積管制方式的 調整，實質影響深遠，其制訂過程常有爭議 ，亟需適當的規劃分析工具以輔助決策之擬 訂。 就台北市現階段的發展情形而言，其調 整管制的必要理由如下(中華民國都市計劃 學會，2005)： 1-1 提高建築投資誘因，塑造都市更新動能 以改善地景風貌 人口的外移，這項變化反映在近幾年北 部區域住宅數量的變化上，也使得台北市都 市更新困難，政策性的提高容積獎勵將有助 於吸引投資，提供市中心的發展活力，市區 將因有更新的機會而達到地景風貌調整的效 果。 1-2 降低台北縣市之房價差距，舒緩人口外 移與老化速度 由於台北市容積管制較台北縣及其他地 區嚴格，使得台北市的地價高於其他地區， 這個現象使得許多上班族寧願居住在房價較 低的桃園縣或台北縣由於台北市的高房價、 生育率降低，使得青少年人口逐漸為中老年 人所取代，顯示台北市逐漸邁向高齡化的發 展。調整容積管制方式應有助於縮短台北縣 市之間的房價差距，進而舒緩人口外移或老 化的速度。

1-3 落實永續都市的發展理念

緊密都市的發展理念需要高密度的市中 心發展，高密度的市區人口有助於增加大眾 運輸工具的使用機會，並可提高地方的設施 與服務的使用率，落實所謂「大眾運輸導向

發展」(Transit Oriented Development ，TOD)

的永續都市發展理念。

本年度運用國科會自 2001～2003 年補

助研究的都市模擬系統 Urbansim 為計畫核

心，Urbansim 為美國西雅圖華盛頓大學 Puget

Sound 區域整合模組(Puget Sound Regional Integrated Synthesis Model, PRISM)核心整合 模型之一。Urbansim 提出整合性模型架構概 念，Urbansim 將都市屬性予以空間化處理， 利用地理資訊系統技術，建構不同屬性的空 間資料庫，模擬都市透過社會經濟與互動性 導出發展模式，結合都市經濟、交通系統與 複雜的都會發展元素，以模型化都市動態。

2、研究流程

本研究即藉由都市模擬模型的建構，整 合傳統都市模型、資訊技術等相關理論，解 決土地開發空間規劃決策上的量化課題，提 高空間規劃、整合分析等作業更佳之效率與 品質。因此，如何將此相關技術加以整合， 突破現有資料與技術瓶頸，達成效率化與彈 性化的規劃成果，提升國土資訊系統的應用 與附加價值，進而協助地方政府擬訂高品質 的都市土地管制政策，即為本研究之動機。 本研究企圖在都市土地開發管制策略（ 如不同土地使用與容積管制）定案前，即建 立其完成後對都市發展及區域範圍的影響評 估模式，並以「台北都會區土地開發控制機 制」為研究主體，探討不同的土地使用管制 與容積管制策略對於周圍區域之變化影響， 如土地使用、交通衝擊、人口變遷、產業發 展及其他社會經濟層面在空間結構上的異動 趨勢，最後反應出土地開發管制政策對區域 發展之影響。本研究擬以台北市為研究範圍 ，個案實證評估土地使用管制策略與容積管 制政策效果。整體作業流程如圖1 所示。 圖1 本研究整體作業流程圖 2-1 相關文獻回顧 透過文獻回顧方式，對都市模擬模型、 土地開發模式等之發展歷程及趨勢，進行概 括性瞭解，進而配合本研究模型目標、適用 之模型理論、所需資料的可用性和相關資訊 技術之整合能力等多向度考量分析，以建立 本研究模型發展的中心思想。 2-2 都市模型基本理論之探討 土地開發投入，乃基於區域發展需要， 因此在區域型態上，本計畫以大台北都會區 為研究範圍，因此必須探討都市模型理論， 並依其方法上差異，適用於不同研究對象， 如交通系統、土地使用、人口移動或公共設 施選址等。本研究範圍基本上屬於都市土地 使用模擬模型，但期望能整合既有模型，使 之成為一完整都市模型。所以在基本模型理 論探討方面，將廣泛整理各方面的都市模型 界定研究範圍 相關文獻之蒐集與分析 土地開發控制歷程與 相關法令之分析 國內土地開發控制 實施現況 制定土地開發控制 政策影響因素分析 未來都市環境 趨勢模擬 研究區土地開發控制 課題分析 土地開發控制模組建置 與可行性模擬 土地開發控制模組制度 調整方式之建議 國外土地開發控制 經驗與探討 UrbanSim複雜模擬系統 理論及架構建置 資料庫 模式測試 模式程式碼 模型驗證與校正 土地利用資料 相關環境資料 土地開發 公共建設 生態系統 數值地 理 資 料 庫 理論模組化 架構 界定研究範圍 相關文獻之蒐集與分析 土地開發控制歷程與 相關法令之分析 國內土地開發控制 實施現況 制定土地開發控制 政策影響因素分析 未來都市環境 趨勢模擬 研究區土地開發控制 課題分析 土地開發控制模組建置 與可行性模擬 土地開發控制模組制度 調整方式之建議 國外土地開發控制 經驗與探討 UrbanSim複雜模擬系統 理論及架構建置 資料庫 模式測試 模式程式碼 模型驗證與校正 土地利用資料 相關環境資料 土地開發 公共建設 生態系統 數值地 理 資 料 庫 土地利用資料 相關環境資料 土地開發 公共建設 生態系統 土地開發 公共建設 生態系統 數值地 理 資 料 庫 理論模組化 架構

理論。並分析其結合之可行性，以作為模擬 模型理論基礎。 2-3 相關資訊技術應用分析 過去都市模型之所以無法普遍應用在實 務作業上，主因在於模型的數學方程式不易 為使用者瞭解、修正與求解；所需之歷史數 據可運用性極低；無法整合空間系統等。因 此本研究在模型運用上，將藉由資訊技術應 用，協助模擬作業進行與解讀模擬成果。並 就模擬系統的資訊理論技術運用與發展，分 析其功能特性與發展潛力，進而加以創新應 用。 2-4 資料組成分析 在都市模型發展過程中，資料運用相當 複雜而重要；同時變數資料來源、調查統計 方法、可信度等，階影響模型精度與正確性 。因此，本研究對於所需之普查資料來源、 精度、更新週期…等基本性質，進行分析說 明，作為後續使用或發展之應用依據。 2-5 問題分析內容 Urbansim 都市模型為本研究之基本分析 與建構工具，主要用來分析都市整合性參數 與基年資料的時序推估運算。因此，本研究 主要內容除前述模型參數修正建構與個案地 區（台北都會區）基年資料測試模擬外，主 要的分析課題，包括兩部份：不同土地使用 管制策略的政策效果分析及不同容積管制策 略下的政策效果分析。

3、Urbansim 系統作業概要

以Urbansim 系統 Version 2.8 為主，模型 參數與基年資料均使用command window 作 業界面。Urbansim 系統整體運作架構如圖 2 所示。從系統安裝到進入執行畫面及展示結 果如圖 3 及圖 4 所示。本系統模擬另需安裝

輔助工具：Java Runtime Environment、Python

2.3 、 MySQL 、 MySQL ODBC 、 ArcGIS 、 Microsoft Access、及分析所需的 SPSS。 圖2 UrbanSim 整體運作架構 圖3 系統執行畫面 圖4 展示模擬結果

4、台北都會區個案模擬前置作業

4-1 資料準備之前置作業 運用地理資訊系統將空間資料與屬性資 料結合的空間資料網格化轉換作業。因在空 Batch txt file Screen Input Database (SQL) Module design SA、SD、Coding Compiler Scenarios Input data Process: (1)Scenario Assumptions (2) Runtime Parameters (3)Model Configuration (4)Events Assumptions:

(1) Population Control Totals (2) Employment Control Totals (3) Square Feet per Employee

(4) Units per Employee (5) Development Constraints (1) Coefficients (2) CommonData Model Configuration (1) Price Adjustment (2) Demographic Transition (3)Economic Transition (4) Latent Demand (5) Developer (6) Job Mobility (7) Household Mobility (8) Employment Location Choice

(9) Residential Location Choice (10) Accessibility (11)Model coordinator (12) Data Store (13) Scenario (1) Policy events (2)Employment events (3) Development events (1)Input (2)Output UrbanSim ArcView Extension UrbanSim Simulation Model

間資料的處理上，往往受限於空間單元的劃 分必須依據行政界線的區隔，而得到代表該 空間單元的相關社經屬性資料，例如工商普 查資料係以市、鄉、鎮、分區為最小空間單 元，而戶政或人口統計則以鄰里為最小空間 單元。一方面由於空間單元界線的不規則； 另方面由於官方統計資料以行政分區為主。 故而應用地理資訊系統，進行都市及區域規 劃、公共建設衝擊分析、乃至交通運輸或都 市發展模擬時，對於規劃研究內無法達到完 整的均質性分析。 本研究以台北地區為目標研究地區，以 人口數、就業人口數作為主要指標，利用戶 口普查資料及工商普查資料為基礎，相關屬 性資料以「里」為最小資料計量單位，建立 以 120m╳120m 為基本單元之網格空間資料 ，結合土地使用現況調查結果，並參酌相關 都計計畫法令有關建蔽率、容積率規定，釐 定 土 地 使 用 類 別 分 配 因 子 權 重 表 。 應 用 ArcGIS 之 geo-process 進行疊圖分析，結合專 業 SPSS 統計軟體，同步將空間資料及屬性 資料，進行網格化轉換作業。轉換結果所構 成的空間資料庫，經檢視符於人口數、就業 人口數實際空間分佈情形，具有空間上平滑 、連續且均質的資料特性，直接提供對網格 化資料格式進行高階分析所需。也為地理資 訊系統應用於空間規劃之現況分析、預測推 估、模擬等領域上，構建更為精緻細膩分析 的基礎平台。 首先將台北市的多邊型空間資料切割成 19,458 個 120m 120m╳ 見方的獨立基礎網格 ，將普查資料透過分派模式指派到每一獨立 網格中，在網格化過程中必須檢核的前置作 業包括： (1)每一網格中各類土地使用型態的多邊形圖 (69,721 筆)均須於網格中被獨立切割 (2)計算各獨立多邊形土地使用面積加總等於 各類土地使用型態總面積 (3)計算各獨立面積加總為單一網格總面積， 其中包括臨界(邊界)地區的每網格面積， 網格內邊界外面積給定NULL 值 (4)每網格屬性資料均有其獨立網格 ID 及土 地使用ID (5)各變數間如建築物總樓地板面積、從業人 口數等進行相關性分析 另由於原始地址及圖檔資料品質未如預 期良好，加上時間落差必須進行增刪或整編 及環境變遷等因素，因此花費大量時間在資 料檢核與修正上。網格分派整體作業流程如 圖5 所示。 圖5 網格分派整體作業流程 完成普查資料分派計算作業後，即進行 計算分配資料的空間網格化作業，將上述圖 層 與 網 格 基 圖 層 進 行 空 間 交 叉 分 析 (geoprocess intersect)。空間網格基圖層原有 grid_id(網格編碼，由左到右，由上到下)及 grid_ar(網格面積)，經 intersect 後會將 grid_id 、grid_ar 兩欄帶入前述普查分配後資料圖層 。資料庫中除增加grid_id、grid_ar 兩欄外， 其於均繼承原欄位普查分派資料，將分派後 普查資料經統計後與空間資料進行整合， 1991 年、1996 年及 2001 年從業員工人口數 依 1～500 人、501～3,000 人、3,001～5,000 人、5,001～15,000 人、15,001～25,000 人五 個分類級數與行政區及北市捷運系統依興建 資 料 庫 處 理 工商及服務業 普查資料 人口及家戶 普查資料 台北市門牌號碼 分佈圖(含地址) 台北市土地使用 現況調查圖 樓層高度、點位 土地使用型態 資料 分派模式 屬性資料 空間資料 屬性-空間 資料庫 空間區位 資料網格化 彙總網格 內點資料 Object-Oriented Grid database 檢核效驗 修正分派模式 空間網格化 資 料 庫 處 理 工商及服務業 普查資料 人口及家戶 普查資料 台北市門牌號碼 分佈圖(含地址) 台北市土地使用 現況調查圖 樓層高度、點位 土地使用型態 資料 分派模式 屬性資料 空間資料 屬性-空間 資料庫 空間區位 資料網格化 彙總網格 內點資料 Object-Oriented Grid database 檢核效驗 修正分派模式 空間網格化

完工年進行疊圖如6 及圖 7 所示。 圖6 1991、1996 年就業員工人數分佈 圖7 2000 年就業員工人數分佈 上述分派模式，有下列基本假設：(1)工 商普查產業類別與現況土地使用調查類別相 關、(2)建築物總樓地版面積與樓層數成正比 、(3)建築物總樓地版面積與地址點數成正比 、(4)就業人口數、宅數、宅內人口數、戶數 、戶內人口數等與建築物總樓地版面積成正 比、(5)台北市存在土地混合使用情況，各項 基本假設並於分派模式核算過程中進行檢討 。 4-2 Urbansim 系統調整 (1)資料範圍：台北市 (2)本研究收集採用的資料有「1991 年工商普 查資料」、「1994 年土地利用現況圖」、「 2000 年人口普查資料」、「1999 年縣市、鄉 鎮、村里界資料」

(3)使用工具：Java Runtime Environment、 Python 2.3、MySQL、MySQL ODBC、 ArcGIS、Microsoft Access、及分析所需的 SPSS。

(4)根據 Urbansim base year data format，填入 台北市參數資料及基年資料。 使用資料格式表對於資料的描述，依據 說明文件，將模擬資料所需的基年資料置入 ，並假設部份參數資料，進行系統模擬。 根據「1991 年工商普查資料」、「1994 年 土地利用現況圖」及「2000 年人口普查資料 」， 主 要 修 改 基 年 資 料 表 格 為 gridcells 、 employment 及 households。以下將個別解釋 主要修改的表格細節。 4-3 gridcells 台北市多邊型空間資料切割成19,449 個 120m 120m╳ 見方的獨立基礎網格，將普查 資料透過分派模式指派到每一獨立網格中。 根據空間資料分別填入每個網格的 XY 軸， 並更改CITY_ID 為台北各個分區的名稱及給 定一個 ID 值。另外將 COUNTY_ID 改為 Taipei City。 至於 DEVELOPMENT_TYPE_ID 則是 利用「1994 年土地利用現況圖」與網格圖進 行疊圖與屬性表的連結，以得到 grid_id 與 landuse 的關連性，並填入欄位中產生各網格 所屬的土地利用類型，分別為住宅、商業、 工業、公共設施、未開發。根據Urbansim 預 設的development type 共有 25 種類型，將台 北市土地使用分區資料簡化挑選 20 種符合 系統所設定的類別為填入基準，如表5-6。分 別為住宅區(1-8)：住宅區；混和住宅/商業 (14-16)：有住宅區與商業區；商業(17-19)： 1996 1991 2000

商業區；工業區(20-22)：工業區；政府用地 (23)：公共設施、娛樂區、特定專用區等；未 開發(25)：保護區、行水區、農業區、風景區 等。 疊圖出來的屬性表利用 excel 進行資料 刪選與整理，巨集程式選定每個grid 所屬的 development_type 的優先順序為：(1)凡同一 個grid 中有保護區、行水區、農業區、風景 區等的存在，此grid 即認定為未開發；(2)凡 grid 有出現任一住宅及商業，即認定為混和 R/C；(3)其他以所佔面積最大的類型為 grid 的development type。詳細說明如表 1 所示。 表1 土地使用分類對應表 Urbansim 台北市 篩選簡化 Devel opmen t Type 土地使用類_別 土地使_{用類別 率(%)} 容積 1994 土地利用 現況圖 (GIS 圖層) baseyear 1 住宅區1 住1 60 住1 DevType=1 2 住宅區2 住2 120 住2 DevType=2 3 住宅區3 住2-1 160 住2-1 DevType=3 住2-2 225 住2-2 DevType=4 4 住宅區4 住3 225 住3 DevType=4 5 住宅區5 住3-1 300 住3-1 DevType=5 6 住宅區6 住3-2 400 住3-2 DevType=6 7 住宅區7 住4 300 住4 DevType=7 8 住宅區8 住4-1 400 住4-1 DevType=8 9 混和住宅/商 業區1 無 10 混和住宅/商 業區2 無 11 混和住宅/商 業區3 無 12 混和住宅/商 業區4 無 13 混和住宅/商 業區5 無 14 混和住宅/商 業區6 單一網格 中具有 DevType=1 -8 及 DevType=1 7 視為 DevType=1 4 15 混和住宅/商 業區7 住宅/商 業區 單一網格 中具有 DevType=1 -8 及 DevType=1 8 視為 DevType=1 5 16 混和住宅/商 業區8 單一網格 中具有 DevType=1 -8 及 DevType=1 6 或 DevType=1 9 視為 DevType=1 6 17 商業區1 商1 360 商1 DevType=1₇ 18 商業區2 商2 630 商2 DevType=1 8 商3 560 商3 DevType=1₉ 19 商業區3 商4 800 商4 DevType=1 9 20 工業區1 21 工業區2 工2 200 工2 DevType=2 0 22 工業區3 工3 300 工3 DevType=2₁ 公共設 施 交通用地、市場 用地、高速公路 用地、停車場用 地、墓地、垃圾 污水處理用地 、變電所用地、 公園綠地用地 娛樂區 遊樂區、娛樂區 行政區 400 機關用地 23 政府用地 文教區 240 學校用地 DevType=2 3 24 已開發未使_用 無 無 無 保護區 陽明山國家公_{園、保護區} 行水區 堤防用地 農業區 農業區 25 未開發 風景區 60 風景區 DevType=2 5 4-4 jobs 根據台北「1991 年工商普查資料」，將 工作就業數分派於各網格中。為符合資料庫 資料格式，再將每個JOB 大於 1 的網格進行 一拆多。譬如若GRID_ID=10，JOB_COUNT =3，則進行一拆多，如下表所示。且每個 JOB_ID 不能重複，要依序排列下來。 GRID_ID JOB_ID 10 1 10 2 10 3 另外，HOME_BASED 則依據欄位設定

要求的值，隨機填入0 或 1。至於 SECTOR_ID 則根據工商普查資料的三大級產業分類，利 用程式將資料中一級、二級、三級產業分別 細分為 1-16。分類方式：一級產業細分為 1,2,3,4,5,6,7,8,16；二級產業細分為 9；三級 產業細分為10,11,14,15；其他為未使用 12,13 且不填入jobs 表格中。 欄位名稱 處理情形 JOB_ID 使用台北1991 年工商普查資料 GRID_ID 使用台北網格資料 HOME_BASED 隨機填入(0,1) SECTOR_ID 使用台北1991 年工商普查資料 4-5 households 根據台北「2000 年人口普查資料」，將 家戶數分派於各網格中。為符合資料庫資料 格式，再將每個HOUSEHOLD 大於 1 的網格 進 行 一 拆 多 。 譬 如 ， 若 GRID_ID=10 ， HOUSEHOLD_COUNT=3，則進行一拆多， 如下表所示。且每個HOUSEHOLD_ID 不能 重複，要依序排列下來。 GRID_ID HOUSEHOLD_ID 10 1 10 2 10 3 PERSONS 隨機填入 1-4，WORKERS 隨 機填入0-2，AGE_OF_HEAD 隨機填入 18-90 ， INCOME 隨 機 填 入 4000-125000 ， CHILDREN 隨機填入 0-1，RACE_ID 隨機填 入1-5 為主，CARS 隨機填入 0-3。 欄位名稱 處理情形 HOUSEHOLD_ID 使用台北 2000 年人口普查資料 GRID_ID 使用台北網格資料(19,499) PERSONS 隨機填入(1-4) WORKERS 隨機填入(0-2) AGE_OF_HEAD 隨機填入(18-90) INCOME 隨機填入(4000-125000) CHILDREN 隨機填入(0-1) RACE_ID 隨機填入(1-5) CARS 隨機填入(0-3)

5、台北都會區個案模擬結果與討論

研究目標區的資料以1990 年為基礎，包 括就業人口、住宅的調查報告、2000 年的人 口普查資料，並將上述資料分佈到網格上， 此外，並假設研究區的交通可及性指標相同 ，另對於無法蒐集到的資料以相關資料進行 替代。 5-1 實作資料的準備 UrbanSim 系統運作，必須針對模擬目標 先進行空間資料準備，將所須之社經及地理 環境資料如：人口、就業、住宅及土地利用 類型等，依目標區的空間網格(120m¯120m) 進行資料(網格化)分配，整體系統作業流程主 要分五大步驟，詳圖 8 所示，以下將逐一說 明。 步驟1：預處理 原始資料的預處理，包括地理資料的網 格分割等，以符合資料前置處理工具的格式 (DataPrep tool)。 圖8 整體系統作業流程 步驟2：資料前置處理 使用資料前置處理工具，轉換預處理後

Traffic Analysis Zone

Parcel Environmental Layer Boundary Files Census Data

Business Location (Assumptions)

Rasterized

(120 sq. meter) (grid) - Parcel & Grid Cell ID File - Business - Grid Cell Meta Data File - Environmental and Boundary Overlays Non-Rasterized - Parcel - Census Population(1994) (Household Distribution) Regional Forecast

- Spatial Identification of Future Population Growth and Employment Location - Land Use and Transportation Need

Raw Data

(Create Rasterized Base File) (by grid , ArcView)

Data Preparation

(Create Binary UrbanSim Data Files) (*.db)

Synthesized Household and Employee File Development History File

Other Input Files and Configurations

(Limdep) - Development Type - Land Improvement Value

per Sqft. by Use Type - Land Use Code to

Designated Use Type - SIC to Sector Mapping - Units & Sqft per

Employee by Dev. Type - Sqft per Employee by

Use Type - Household Size Mapping - Worker Category Mapping - Files for Producing

UrbanSim Data Base

Other Input Files and Configurations

- Base Data Year - Car Ownership - Development Type - Household Income - Land Use Plan - Travel Mode - Zone Fractionation - Zone Mapping - Household Birth & Death - Household Mobility - Job Mobility

- Economic & Demographic Transition Model - Mobility Model - Accessibility Model - Location Choice Model - Real Estate Development Model - Land Price Model

UrbanSim

(Simulation Modeling based on Historical Trend

and Forecasts) Scenarios - Highway Travel Times - Population Growth - Policy Changes - Development Constraints

SIC : Standard Industrial Classification

Traffic Analysis Zone

Parcel Environmental Layer Boundary Files Census Data

Business Location (Assumptions)

Rasterized

(120 sq. meter) (grid) - Parcel & Grid Cell ID File - Business - Grid Cell Meta Data File - Environmental and Boundary Overlays Non-Rasterized - Parcel - Census Population(1994) (Household Distribution) Regional Forecast

- Spatial Identification of Future Population Growth and Employment Location - Land Use and Transportation Need

Raw Data

(Create Rasterized Base File) (by grid , ArcView)

Data Preparation

(Create Binary UrbanSim Data Files) (*.db)

Synthesized Household and Employee File Development History File

Other Input Files and Configurations

(Limdep) - Development Type - Land Improvement Value

per Sqft. by Use Type - Land Use Code to

Designated Use Type - SIC to Sector Mapping - Units & Sqft per

Employee by Dev. Type - Sqft per Employee by

Use Type - Household Size Mapping - Worker Category Mapping - Files for Producing

UrbanSim Data Base

Other Input Files and Configurations

- Base Data Year - Car Ownership - Development Type - Household Income - Land Use Plan - Travel Mode - Zone Fractionation - Zone Mapping - Household Birth & Death - Household Mobility - Job Mobility

- Economic & Demographic Transition Model - Mobility Model - Accessibility Model - Location Choice Model - Real Estate Development Model - Land Price Model

UrbanSim

(Simulation Modeling based on Historical Trend

and Forecasts) Scenarios - Highway Travel Times - Population Growth - Policy Changes - Development Constraints

的原始資料，成為UrbanSim 可讀取的資料檔 結構(*.db)，並檢驗輸入資料的正確性，使各 分散的預處資料成為統一的運算格式。 步驟3：模型估計 UrbanSim 所使用到的資料、參數等，仍 需要外部模式或系統的提供，如統計分析工 具、Limdep 等，進行 UrbanSim 模型參數估 算。 步驟4：模型運用 建立模擬所需的方案(scenarios)，運用 UrbanSim 依據方案所提供的參數進行其行 為模式的推估。本研究依據Urbansim 系統的 概念建立一土地開發控制模型的架構圖，如 圖9 所示。 圖9 土地開發控制模式運用架構 將2000 年模擬值與 2000 年實際商工普 查值進行資料比對後，回饋修正部分參數， 再利用總就業人口總量控制與土地利用類型 的轉換，進行不同方案的模擬與比較。 步驟5：分析 解釋並分析UrbanSim 的模擬結果。如圖 10 所示。 5-2 土地使用類型與就業人口總量控制方案 之設定方式 都市發展必須考量於自然環境的容受力 ，環境容受(capacity)的分析角度，主要即基 於彈性規劃和永續發展之考量，從平衡都市 發展與環境保育的理念出發。因此容積的調 整應從人口成長極限與居住密度水準，就供 給面角度推算都市發展之容積總量上限，避 免與計畫嚴重脫節與都市環境品質的惡化（ 中華民國都市計畫學會，2005）。 圖10 普查空間網格化與系統運用架構 因此，本研究利用改變土地使用類型以 及控制就業人口總量的方式，進行系統模擬 研究區2010 年的工作分佈量變化。以便瞭解 不同土地使用型態的改變，間接改變容積率 的使用情況下，不同就業人口總量的成長， 研究區之工作量會有什麼型態的變化。針對 各個不同的方案調整方式與結果，將逐一分 別說明與解釋。 (1)土地使用類型 根據台北市土地使用分區管制規則，台 北都會區的土地使用類型主要分為住宅區、 商業區、工業區、行政區、文教區、倉庫區 、風景區、農業區及保護區。每一分區又分 別有細項分類，總共 21 個細分類。然而，「 1994 年台北市土地利用現況圖」又將台北市 分為 32 種細分類。因此，根據 Urbansim 系 統中所設定的土地使用類別共有 25 種細分 2000年工商普查統計資料 就業人口數 1994年土地利用現況圖 修正參數 模擬預測 1991年工商普查資料 2000年人口普查資料 baseyear 空間區位資料網格化 分派作業 資料來源： 工商及服務業普查資料：行政院主計處(80,90) 人口及家戶普查資料：行政院主計處(79,89) 台北市土地使用現況調查圖：內政部營建署(83) 台北市統計要覽：台北市政府主計處(65-93) 內政部統計月報：內政部內政統計資訊服務網 www.moi.gov.tw/w3/stat/ feedback ArcGIS 展示成果 分年資料 加總比對 2000年就業人口分佈 模擬值 2010年就業人口分佈 Scenario_1 Urbansim 2.8 1.就業人口總量控制數 2.土地使用分類簡化調整 Scenario 2010年就業人口分佈 Scenario_2 2010年就業人口分佈 Scenario_3 住宅地址點權重 工業地址點權重 商業地址點權重 服務業地址點權重 戶口普查資料 住宅人數 工商普查資料 工作人口數 住宅地址點住宅人數 工業地址點工作人數 商業地址點工作人數 服務業地址點工作人數 網格化 網格住宅人數 網格工業工作人數 網格商業工作人數 網格服務業工作人數 台北市 獨立地址點 ＋土地利用 住宅地址點 工業地址點 商業地址點 服務業地址點 乘上 乘上 (分成四類) 住宅 工業 商業 服務業 1.計算一里各分類 的土地使用總面積 (SumLU_Area) 2.計算一里各分類 的總樓高 (SumLU_Floor、 SumLI_Floor) 3.計算一里各分類 的總點數 (LU_Add、 SumLU_Add) 4.計算各點的 樓地板面積 (FloorArea) 5.加總各土地利用 的總樓地板面積 (SumLU_FA) 6.加總各里的總 樓地板面積 (SumLI_FA) 7.計算各個土地利用 總樓層數與土地利用的 總樓地板面積相乘並 除以土地利用的地址點數 (Part分母) 8.加總各里 的總Part分母 (分母) 9.計算權重 (Weight) 台北市戶籍 地址點位 獨立地址點台北市 與土地利用 現況調查圖 進行Spatial Join 抽取樓層 找到最高樓層 (MaxFloor) 將重複的 地址去掉 計算戶數(戶數) 住宅地址點權重 工業地址點權重 商業地址點權重 服務業地址點權重 住宅地址點權重 工業地址點權重 商業地址點權重 服務業地址點權重 戶口普查資料 住宅人數 工商普查資料 工作人口數 住宅地址點住宅人數 工業地址點工作人數 商業地址點工作人數 服務業地址點工作人數 住宅地址點住宅人數 工業地址點工作人數 商業地址點工作人數 服務業地址點工作人數 網格化 網格住宅人數 網格工業工作人數 網格商業工作人數 網格服務業工作人數 網格住宅人數 網格工業工作人數 網格商業工作人數 網格服務業工作人數 台北市 獨立地址點 ＋土地利用 住宅地址點 工業地址點 商業地址點 服務業地址點 住宅地址點 工業地址點 商業地址點 服務業地址點 乘上 乘上 (分成四類) 住宅 工業 商業 服務業 1.計算一里各分類 的土地使用總面積 (SumLU_Area) 2.計算一里各分類 的總樓高 (SumLU_Floor、 SumLI_Floor) 3.計算一里各分類 的總點數 (LU_Add、 SumLU_Add) 4.計算各點的 樓地板面積 (FloorArea) 5.加總各土地利用 的總樓地板面積 (SumLU_FA) 6.加總各里的總 樓地板面積 (SumLI_FA) 7.計算各個土地利用 總樓層數與土地利用的 總樓地板面積相乘並 除以土地利用的地址點數 (Part分母) 8.加總各里 的總Part分母 (分母) 9.計算權重 (Weight) 台北市戶籍 地址點位 獨立地址點台北市 與土地利用 現況調查圖 進行Spatial Join 抽取樓層 找到最高樓層 (MaxFloor) 將重複的 地址去掉 計算戶數(戶數) 台北市戶籍 地址點位 獨立地址點台北市 與土地利用 現況調查圖 進行Spatial Join 抽取樓層 找到最高樓層 (MaxFloor) 將重複的 地址去掉 計算戶數(戶數) 資料準備作業 系統分析作業 已分派校驗過 網格資料 為mdb檔 (已含空間圖型屬性資料) ODBC SQL Server or Access UrbanSim My-SQL database 於Access中 替換My-SQL資料檔 UrbanSim模擬系統 參數修正 Access 對話盒 UrbanSim My-SQL database (taipei_1990_baseyear) (taipei_1990_baseyear_output) ODBC SQL Server or Access 已模擬過 區位資料 普查資料 誤差檢核 參數修正 DSimulation 進行特定欄位替換 ODBC GIS 網格底圖 空間變化 展示 住宅地址點權重 工業地址點權重 商業地址點權重 服務業地址點權重 戶口普查資料 住宅人數 工商普查資料 工作人口數 住宅地址點住宅人數 工業地址點工作人數 商業地址點工作人數 服務業地址點工作人數 網格化 網格住宅人數 網格工業工作人數 網格商業工作人數 網格服務業工作人數 台北市 獨立地址點 ＋土地利用 住宅地址點 工業地址點 商業地址點 服務業地址點 乘上 乘上 (分成四類) 住宅 工業 商業 服務業 1.計算一里各分類 的土地使用總面積 (SumLU_Area) 2.計算一里各分類 的總樓高 (SumLU_Floor、 SumLI_Floor) 3.計算一里各分類 的總點數 (LU_Add、 SumLU_Add) 4.計算各點的 樓地板面積 (FloorArea) 5.加總各土地利用 的總樓地板面積 (SumLU_FA) 6.加總各里的總 樓地板面積 (SumLI_FA) 7.計算各個土地利用 總樓層數與土地利用的 總樓地板面積相乘並 除以土地利用的地址點數 (Part分母) 8.加總各里 的總Part分母 (分母) 9.計算權重 (Weight) 台北市戶籍 地址點位 獨立地址點台北市 與土地利用 現況調查圖 進行Spatial Join 抽取樓層 找到最高樓層 (MaxFloor) 將重複的 地址去掉 計算戶數(戶數) 住宅地址點權重 工業地址點權重 商業地址點權重 服務業地址點權重 住宅地址點權重 工業地址點權重 商業地址點權重 服務業地址點權重 戶口普查資料 住宅人數 工商普查資料 工作人口數 住宅地址點住宅人數 工業地址點工作人數 商業地址點工作人數 服務業地址點工作人數 住宅地址點住宅人數 工業地址點工作人數 商業地址點工作人數 服務業地址點工作人數 網格化 網格住宅人數 網格工業工作人數 網格商業工作人數 網格服務業工作人數 網格住宅人數 網格工業工作人數 網格商業工作人數 網格服務業工作人數 台北市 獨立地址點 ＋土地利用 住宅地址點 工業地址點 商業地址點 服務業地址點 住宅地址點 工業地址點 商業地址點 服務業地址點 乘上 乘上 (分成四類) 住宅 工業 商業 服務業 1.計算一里各分類 的土地使用總面積 (SumLU_Area) 2.計算一里各分類 的總樓高 (SumLU_Floor、 SumLI_Floor) 3.計算一里各分類 的總點數 (LU_Add、 SumLU_Add) 4.計算各點的 樓地板面積 (FloorArea) 5.加總各土地利用 的總樓地板面積 (SumLU_FA) 6.加總各里的總 樓地板面積 (SumLI_FA) 7.計算各個土地利用 總樓層數與土地利用的 總樓地板面積相乘並 除以土地利用的地址點數 (Part分母) 8.加總各里 的總Part分母 (分母) 9.計算權重 (Weight) 台北市戶籍 地址點位 獨立地址點台北市 與土地利用 現況調查圖 進行Spatial Join 抽取樓層 找到最高樓層 (MaxFloor) 將重複的 地址去掉 計算戶數(戶數) 台北市戶籍 地址點位 獨立地址點台北市 與土地利用 現況調查圖 進行Spatial Join 抽取樓層 找到最高樓層 (MaxFloor) 將重複的 地址去掉 計算戶數(戶數) 資料準備作業 系統分析作業 已分派校驗過 網格資料 為mdb檔 (已含空間圖型屬性資料) ODBC SQL Server or Access UrbanSim My-SQL database 於Access中 替換My-SQL資料檔 UrbanSim模擬系統 參數修正 Access 對話盒 UrbanSim My-SQL database (taipei_1990_baseyear) (taipei_1990_baseyear_output) ODBC SQL Server or Access 已模擬過 區位資料 普查資料 誤差檢核 SQL Server or Access 已模擬過 區位資料 普查資料 誤差檢核 參數修正 DSimulation 進行特定欄位替換 ODBC GIS 網格底圖 空間變化 展示

，將「1994 年台北市土地利用現況圖」及台 北市土地使用分區管制的分類對照Urbansim 系統分類對照。 本研究除了分析由資料庫所輸入的1990 基準年經系統模擬出 2010 年台北都會區工 作量與分佈情形外，還針對台北市三個分區( 松山區、內湖區及中正區)改變不同的土地利 用類型，並藉由不同總就業人口變化的情形 ，總共產生出八個不同的方案，如表 2。本 研究將進行分析討論各方案的模擬結果與差 異。 表2 土地使用與就業人口方案的設定

(Baseyear) (Scenario_1) (Scenario_2) (Scenario_3) 土地 使用 就業 人口 總量 1994 台北 土地利用 現況圖 松山區 住 1 → 住 2 住 2 → 住 3 住 3 → 住 4 其他不變 內湖區 住 3、住 4 → 住商混和 其他不變 中正區 商 1 → 商 2 商 2 → 商 3 商 3 → 商 4 其他不變 增加 20% 設 定 就 業 人 口 總 量 每 年 增加20%，不 變 更 台 北 市 土 地 利 用 現 況，觀察2010 年 的 工 作 量 變化。 設 定 就 業 人 口 總 量 每 年 增 加 20%，並且變更 松 山 區 的 土 地 利用類型，分別 將容積率住 60( 住1)→120(住 2) 、120( 住 2) → 160( 住 2-1) 、 160( 住 2-1) → 225(住 2-1 或住 3)、225(住 3)→ 300(住 4)。觀察 2010 年 的工 作 量變化。 設 定 就 業 人 口 總 量 每 年 增 加 20%，並且變更 內 湖 區 的 土 地 利用類型，分別 將 容 積 率 住 225(住 2-2 及住 3)→360(住商混 和)、300(住 3-1 及住4)→630(住 商 混 和) 、 400( 住3-2 及住 4-1) →560(住商混和 )。觀察 2010 年 的工作量變化。 設 定 就 業 人 口 總 量 每 年 增 加 20%，並且變更 中 正 區 的 土 地 利用類型，分別 將 容 積 率 住 360(商 1)→630( 商2)、630(商 2) →560( 商 3) 、 560(商 3)→800( 商4)。觀察 2010 年 的 工 作 量 變 化。 增加 40% 設 定 就 業 人 口 總 量 每 年 增加40%，不 變 更 台 北 市 土 地 利 用 現 況，觀察2010 年 的 工 作 量 變化。 設 定 就 業 人 口 總 量 每 年 增 加 40%，並且變更 松 山 區 的 土 地 利用類型，分別 將容積率60(住 1)→120(住 2)、 120(住 2)→160( 住2-1)、160(住 2-1) → 225( 住 2-1 或住 3)、225( 住3)→300(住 4) 。觀察2010 年 的工作量變化。 設 定 就 業 人 口 總 量 每 年 增 加 40%，並且變更 內 湖 區 的 土 地 利用類型，分別 將 容 積 率 住 225(住 2-2 及住 3)→360(住商混 和)、300(住 3-1 及住4)→630(住 商 混 和) 、 400( 住3-2 及住 4-1) →560(住商混和 )。觀察 2010 年 的工作量變化。 設 定 就 業 人 口 總 量 每 年 增 加 40%，並且變更 中 正 區 的 土 地 利用類型，分別 將 容 積 率 住 360(商 1)→630( 商2)、630(商 2) →560( 商 3) 、 560(商 3)→800( 商4)。觀察 2010 年 的 工 作 量 變 化。 (2)就業人口 根據行政院主計處對於勞動力就業者的 定義，「就業者」意指在資料標準週內年滿十 五歲從事有酬工作者，或從事十五小時以上 之無酬家屬工作者。 因此，本研究的就業人口方案的設定方 式，如表 3 所示。根據「都市及區域發展統 計彙編 1990 年-2005 年」的就業人口行業分 配資料，以及配合行政院主計處工商普查統 計 資 料 ， 分 別 填 入 各 年 度 各 行 業 所 屬 的 TOTAL_EMPLOYMENT 欄位。而模擬最終 年(End_Year)的就業人口資料，則是填入各行 業人口預計當年度的控制總量。本研究將就 業人口總量分別控制為每年增加20%及 40％ 兩種類型，模擬最終年為2010 年。 表3 每年就業人口控制總量

SECTOR_ID YEAR TOTAL_EMPLOYMENT

1 木材和木頭 一級產業 1990 2 其他耐久用品 一級產業 1990 3 食品加工業 一級產業 1990 4 其他非耐久用品 一級產業 1990 5 建設營造業 一級產業 1990 6 採礦業 一級產業 1990 7 交通運輸業 一級產業 1990 8 批發貿易 一級產業 1990 9 零售貿易 二級產業 1990 10 能源 三級產業 1990 11 服務業 三級產業 1990 12 未使用 1990 13 未使用 1990 14 教育 三級產業 1990 15 政府部門 三級產業 1990 16 農業 一級產業 1990 …. ….. ….. …. ….. ….. ….. ….. ….. ….. 1 木材和木頭 一級產業 2010 2 其他耐久用品 一級產業 2010 3 食品加工業 一級產業 2010 4 其他非耐久用品 一級產業 2010 5 建設營造業 一級產業 2010 6 採礦業 一級產業 2010 7 交通運輸業 一級產業 2010 8 批發貿易 一級產業 2010 9 零售貿易 二級產業 2010 10 能源 三級產業 2010 11 服務業 三級產業 2010 12 未使用 2010 13 未使用 2010 14 教育 三級產業 2010 15 政府部門 三級產業 2010 16 農業 一級產業 2010 5-3 結果與討論 首先，根據2000 年所模擬的就業人口數 減去1990 年 baseyear 的就業人口數所得到的

變化百分比，比對台北市2000 年的工商普查 實際統計就業人口數減去 1990 年工商普查 之實際就業人口數所得到的變化百分比，將 兩個所得結果的差異進行準率度計算。台北 市 全 區 的 準 確 率 達 75.39% 。 而 松 山 區 達 94.81%，內湖區達 80.85%，中正區更高達 97.9%。 接下來，將1994 年台北市土地使用現況 圖與網格圖利用 ArcGIS 進行疊圖，如圖 11 所示。並且利用巨集分派各網格的土地使用 類型，詳細分派作業已於前文陳述。本研究 所進行的各方案之主要研究區如圖 12 所示 。再將各方案之主要研究區放大細看三個分 區的土地使用類型，松山區主要為住宅區、 商業區與機場用地，因受到松山機場的航高 管制影響，松山區的建築物高度大多限制在 60 公尺以內，圖 12。而內湖區主要為住宅區 、住商混和區與保護區，因受到保護區的限 制，大部分的商業發展與就業人口主要集中 在內湖區的南端，圖13。另外，中正區則主 要為開發較早的住宅區或是商業規模較小的 住商混和區，圖14。 圖11 台北市土地使用現況網格圖 圖12 松山區土地利用類型圖 圖13 內湖區土地利用類型圖 圖14 中正區土地利用類型圖 (1)總就業人口增加 20% 當總就業人口數控制在每年固定增加 20%時，變更松山區的土地利用類型(住 1 變 住 2、住 2 變住 3、住 3 變住 4、其他不變) ，與1990 年 baseyear 模擬出的 2010 年工作 量比較之下，減少了4.73%。 若變更內湖區的土地利用類型(住 3 住 4 變住商混和、其他不變)，與 1990 年 baseyear 模擬出來的 2010 年工作量比較之下，減少 4.82%。 若變更中正區的土地利用類型(商 1 變商 2、商 2 變商 3、商 3 變商 4、其他不變)，與

1990 年 baseyear 模擬出的 2010 年工作量比 較之下，增加了3.2%。 (2)總就業人口增加 40% 當總就業人口數控制在每年固定增加 40%時，變更松山區的土地利用類型(住 1 變 住 2、住 2 變住 3、住 3 變住 4、其他不變) ，與1990 年 baseyear 模擬出的 2010 年工作 量比較之下，減少了9.83%。 若變更內湖區的土地利用類型(住 3 住 4 變住商混和、其他不變)，與 1990 年 baseyear 模擬出來的 2010 年工作量比較之下，減少 29.26%。 當變更中正區的土地利用類型(商 1 變商 2、商 2 變商 3、商 3 變商 4、其他不變)，與 1990 年 baseyear 模擬出的 2010 年工作量比 較之下，增加了15.4%。 (3)綜合分析 Scenario_1 的方案模擬中，是將松山區 較低容積率之住宅區變換至較高容積率之住 宅區，對於分析工作量的變化來說，並不是 直接影響的因素。故即使當改變松山區低容 積率之住宅區至較高容積率之住宅區，對於 2010 年工作量並沒有產生向上攀升的結果。 而對於2010 年工作分佈情形來看，如表 4、 表 5 所示，工作集中度在一些區域或網格上 有緩慢集中的情形，但並不明顯。 表4 總就業人口增加 20% 松山區(BASEYEAR) 松山區(SCENARIO_1) 表5 總就業人口增加 40% 松山區(BASEYEAR) 松山區(SCENARIO_1) Scenario_2 方案模擬中，是將內湖區之 住 3 住 4 變換至較高容積率之住商混和區， 而工作量的變化除了home_based_job 數量多 寡的影響還受到交通可及性等其他因素的影 響。此外，住商混合區中商業分佈的數量並 不會因為容積率變寬而有大幅度的提升，因 為通常台北市的住商混合區的商業分佈還是 大多選擇設於 1-5 樓。若是對於資訊業的業 者而言，當欲擴大規模經營企業時，大多數 會選擇商業區擴增辦公室。因為在住商混合 區之辦公室，會受到附近住家門面與住戶的 影響，而對公司注重的公司形象或多或少會 有所影響。 表6 總就業人口增加 20% 內湖區(BASEYEAR) 內湖區(SCENARIO_2) 表7 總就業人口增加 40% 內湖區(BASEYEAR) 內湖區(SCENARIO_2) 故即使當改變內湖區低容積率之住宅區 至較高容積率之住商混和，對於2010 年的工

作量並沒有產生明顯向上攀升的結果。針對 2010 年工作分佈情形來看，如表 6、表 7 所 示，工作集中度在一些區域或網格上雖然有 些許緩慢集中的情形，但並不明顯。 Scenario_3 的方案模擬中，是將中正區 之較低容積率之商業區變換至較高容積率之 商 業 區 ， 而 此 處 工 作 量 的 分 佈 大 多 為 non_home_based_job，故當改變中正區低容 積率之商業區至較高容積率之商業區，對於 2010 年工作量有較明顯向上攀升的現象出現 。而對於2010 年工作分佈情形來看，如表 8 、表 9 所示，工作分佈在一些區域或網格上 也有較明顯的集中情形。 表8 總就業人口增加 20% 中正區(BASEYEAR) 中正區(SCENARIO_2) 表9 總就業人口增加 40% 中正區(BASEYEAR) 中正區(SCENARIO_2)

6、結論與建議

6-1 結論 本年度運用歷年研究成果與 Urbansim 系統，發展土地開發控制模式，並以台北都 會區為研究範圍。在運用都市模擬系統進行 研究區的資料準備作業時，可發現我國都市 模擬系統所需之參數及基年資料建構非常困 難，包括資料格式化與預處理作業等，因此 研究成果中對於資料準備過程，詳細記錄作 業過程，供後續研究參考。此外，在網格分 派過程中，必須將普查資料分配到每一個單 一網格中，須建立不同情境的分配比例對映 ，因此分配過程而產生的系統性誤差，必須 於解釋模擬結果時，詳細說明並註記可能之 影響。另對於模擬結果之驗證，即利用模擬 結果於實際工商普查資料進行比對，觀察其 差異變化，台北市全區準確率達75.39%，各 分區亦達90%以上。 本研究主要成果可分為下列：一、各種 不同土地使用分區管制，可於實質規劃前利 用模擬系統推估其可能結果，並比較不同規 劃方案間之變化，在實質建設前先行取得最 佳效益的決策支援。二、瞭解不同土地使用 型態的改變，即間接改變容積率的使用情況 下，不同就業人口在總量與空間上的變化趨 勢。三、研究區中各行政區在土地使用型態 改變下，其就業人口變化率亦不相同。針對 本研究主要課題說明如下： (1)本計畫以台北市為研究區，在過程中，可 觀察到現行台北市土地開發控制主要透過 容積管制制度，在台北市各行政區雖全面 實施容積率管制規定，但平均容積訂定仍 有爭議，而個別獎勵容積開發的方式，也 因各區容積總量未加明訂，因此對於公平 、均衡與效率常產生爭異。然對於容積檢 討、容積獎勵、發展限制、及未來成長潛 力等，均無法建立動態的調節依據。 (2)台北市各行政區中，因受地型、地貌、公 共設施等空間影響，對於訂定容積總量必 須應地制宜，如同一類土地使用分區在不 同的行政區中，面對人口與居住密度、都 市特性、都市層級與開發強度等因素，必 須依不同情境擬定彈性調整機制。然現有

系統為剛性制度，造成齊頭式發展，無法 於不同空間提供有機性的變化，包括容積 移轉及容積獎勵等，主要也是因無法擬定 可靠的動態參考數據作為準則。 為探討上述所面臨課題，本研究主要透 過Urbansim 都市模擬系統，針對容積率影響 之因素，包括：區位、地價、公共設施服務 水準、道路服務水準、及其他不可量化因素 等進行研究，針對台北市松山區、內湖區、 中正區進行分析。主要研究成果說明如下： (1)各種不同土地使用分區管制，可於實質規 劃前利用模擬系統推估其可能結果，並比 較不同規劃方案間之變化，在實質建設前 先行取得最佳效益的決策支援。 本研究針對台北市松山區、內湖區、中 正區，以總就業人口增加 20%～40%為例， 分別模擬得到1990 年到 2010 年台北市就業 人口總量空間分布及松山區、內湖區、中正 區就業人口變化量與空間分布。 (2)瞭解不同土地使用型態的改變，即間接改 變容積率的使用情況下，不同就業人口在 總量分配與空間上的變化趨勢。 臺北市政府 88.4.30 府法三字第八八○ 二九八一七○○號令，台北市土地使用分區 管制規則，不同的土地使用分區有不同的容 積率，在本研究中運用都市模擬系統，以調 整不同土地使用型態方式，間接改變容積率 的變化，如住一變住二、住二變住三...等； 住三四變住商混和；商一變商二、商二變商 三...等，即模擬出不同就業人口在總量分配 與空間上的變化。 (3)研究區中各行政區在土地使用型態改變下 ，其就業人口變化率亦不相同。 此三研究分區的土地使用類型：松山區 主要為住宅區、商業區與機場用地，因受松 山機場航高管制影響，松山區建築物高度受 到限制。內湖區主要為住宅區、住商混和區 與保護區，因受保護區的限制，大部分商業 發展與就業人口集中在內湖區南端。中正區 則主要為開發較早的住宅區或是商業規模較 小的住商混和區。 如在總就業人口增加 40%情境下，間接 減少松山區的住宅區容積率，模擬出2010 年 就業人口數較1990 年基礎資料減少 9.83%。 提高內湖區間接容積率由住變更為住商混和 ，模擬出 2010 年就業人口數較 1990 年減少 29.26%。提高中正區商業用地間接容積率， 模擬出 2010 年就業人口數較 1990 年增加 15.4%。 因此，由本研究初期成果可明顯觀察出 ，在課題中的討論，確有進一步研究之必要 。更重要的是，本研究證實所期望建立的台 北都會區土地開發控制政策評估模式，目前 之已可達到一定的預期成果，有必要將近年 來研究心得擴大並深入此一研究範圍。 6-2 建議 本研究系建立台北都會區土地開發控制 政策評估模式，並以都市模擬系統整合地理 資訊系統朝向支援土地使用、交通運輸計畫 、公共建設計畫及成長管理能整合性的考量 。此一整合系統的目標是希望提供強而有效 的分析方法及透過資訊系統讓公眾參與監督 及討論，這是過去傳統方法所無法達到的。 然目前本研究仍有下列的重點待突破， 主要包括：資料的前置準備非常的困難且複 雜，特別是將社經資料轉換到多邊型網格過 程。部份參數設定需要預估或外部系統提供 。空間的分割，會造成資料的遺漏或失真。 本都市模擬系統仍有改進空間。

此外，除受限於系統性因素外，在研究 架構上．對於情境(Scenario)的設計，仍有進 一步研究與改進空間，包括： (1)就業人口總量方案的設定。除了 1990 至 2005 年依據「都市及區域發展統計彙編 1990 年-2005 年」的就業人口行業分配資 料，以及配合行政院主計處工商普查統計 資料，分別填入模擬系統中各年度各行業 的就業人口實際值之外，模擬年份(2006 至 2010 年)的每年就業人數總量設定必須 於系統開始期間就建立各行業所預估的上 限值，然而就業人口的增減或移動，並不 是只有單一因素影響之，並且各階段國家 的發展政策不同，針對各行業需要給定模 擬年份每年的就業人口總量，會產生不客 觀的影響。 (2)土地使用類型方案的設定。本研究針對台 北市三個分區(松山區、內湖區、中正區) 進行土地使用型態的轉變，以便瞭解改變 土地使用分區對於工作量與分佈的改變。 此模擬方案的設定雖然對於整體都市更新 上有執行的困難度，但對於未來進行都市 規劃前模擬各土地使用分區不同方案，確 有實質上的意義與幫助。 未來都市發展模擬系統，應有機會成為 政策審議過程中的重要部份，透過資訊透明 的作業過程，才能成為協助政府及其相關機 關在政策討論的有效工具，以整合不同政策 目標及處理都會區越來越棘手的各項施政挑 戰。在此之前，必須面對一極具挑戰性的議 題，即使都會及區域計畫的分析工具更有效 率，使其操作更具親和力及功能強大，透過 跨領域的共同研究，達到較佳的研究成果。 另外，根據本研究歷年來對於UrbanSim 都市模擬系統的操作與本土化系統試驗下， 發現此都市模擬系統資料準備需花費大量時 間與人力以進行資料轉換與測試。因此未來 擬針對下列議題進行深入研究與發展： (1)長期且持續的發展或培養國土決策資訊資 料庫的人才與應用的研究。使資料處理及 轉換能更快速與精確，以便能加強研究結 果的解釋能力、描述與應用的能力。 (2)建立決策行為模擬的評估機制。在現有長 期研究基礎下，不斷更新與調整都市模擬 系統中的參數的本土化資料建立，讓後續 相關的模擬結果更能實際應用在本土研究 地區，及系統技術移轉的可操作性，使本 研究成果能成為政府決策系統中的重要評 估規劃工具。

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