[논문 리뷰] Urban Skylines: building heights and shapes as measures of city size

Markus Schläpfer, Joey Lee외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 12. 03.

Urban Design and Spatial Analysis인용 수 26

한 줄 요약

이 연구는 12개의 북미 도시에서 LiDAR 및 도시 데이터를 활용해 총 480만 채의 건물을 분석하여 평균 건물 높이가 도시의 인구 규모에 따라 거듭제곱 법칙(β = 0.34)에 따라 증가함을 보여주며 체계적인 인구 밀도 증가를 시사한다. 또한 더 큰 도시에서는 표면적 대 부피 비율이 낮아지는 더 입체적인 형태의 건물이 많아지며 에너지 효율성 향상이 가능하지만, 중심지역에서는 높고 날렵한 구조의 건물로 인해 비율이 증가함을 확인하여 도시 형태와 에너지 정책을 통합적으로 고려할 필요성을 강조한다.

ABSTRACT

The shape of buildings plays a critical role in the energy efficiency, lifestyles, land use and infrastructure systems of cities. Thus, as most of the world's cities continue to grow and develop, understanding the interplay between the characteristics of urban environments and the built form of cities is essential to achieve local and global sustainability goals. Here, we compile and analyze the most extensive data set of building shapes to date, covering more than 4.8 million individual buildings across several major cities in North America. We show that average building height increases systematically with city size and follows theoretical predictions derived from urban scaling theory. We also study the allometric relationship between surface area and volume of buildings in terms of characteristic shape parameters. This allows us to demonstrate that the reported trend towards higher (and more voluminous) buildings effectively decreases the average surface-to-volume ratio, suggesting potentially significant energy savings with growing city size. At the same time, however, the surface-to-volume ratio increases in the downtown cores of large cities, due to shape effects and specifically to the proliferation of tall, needlelike buildings. Thus, the issue of changes in building shapes with city size and associated energy management problem is highly heterogeneous. It requires a systematic approach that includes the factors that drive the form of built environments, entangling physical, infrastructural and socioeconomic aspects of cities.

연구 동기 및 목표

• 도시 규모에 따라 건물 높이와 형태가 어떻게 체계적으로 변화하는지 조사하기 위해.
• 도시 인구 규모에 따라 건물 표면적과 부피의 비등급 스케일링을 정량화하기 위해.
• 건물 형태의 변화가 도시의 에너지 효율성 및 지속 가능성에 미치는 영향를 평가하기 위해.
• 고해상도 LiDAR 데이터를 활용해 도시 스케일링 이론과 3차원 건물 기하학을 연결하는 예측 프레임워크를 개발하기 위해.

제안 방법

• 12개의 북미 메트로폴리탄 지역에서 LiDAR 및 공공 도시 데이터베이스를 통해 총 480만 채의 건물 기하학을 수집하고 처리하였다.
• 도시 경계를 도시청을 중심으로 반경 2km 원으로 정의하여 공간 비교의 표준화를 도모하였다.
• 도시 인구 규모(N)에 따른 평균 건물 높이(h ∝ N^β)를 모델링하기 위해 거듭제곱 법칙 회귀 분석을 적용하였다.
• 건물의 비율(예: x = h/ℓ)과 같은 형태 매개변수를 유도하여 도시 규모에 따른 건물 외관 비율의 스케일링 특성을 분석하였다.
• 건물 높이의 분포를 분석하기 위해 커널 밀도 추정을 사용하였다.
• 도시 규모 및 도심 핵심 지역 위치에 따른 표면적 대 부피 비율의 의존성 평가를 수행하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도시 인구 규모가 증가함에 따라 평균 건물 높이는 어떻게 변화하는가?
• RQ2 다양한 도시 규모에서 건물 표면적과 부피 사이의 비등급 관계는 어떠한가?
• RQ3 건물 형태의 변화(예: 외관 비율)는 다양한 규모의 도시에서 표면적 대 부피 비율에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 전반적인 경 tend 향한 더 효율적인 형태에도 불구하고, 대도시의 중심지역에서는 왜 표면적 대 부피 비율이 증가하는가?
• RQ5 도시 스케일링 법칙이 건물 형태와 에너지 효율성 결과를 얼마나 잘 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 도시 중심지역(도시청에서 2km 이내)의 평균 건물 높이는 도시 인구 규모에 따라 h ∝ N^0.34로 스케일링되며, 결정계수 R² = 0.87, 95% 신뢰구간 [0.25, 0.42]를 기록하였다.
• 스케일링 지수 β = 0.34는 도시 스케일링 이론의 이론적 예측(β ≈ δ ≈ 1/6)과 일치하여 경제적 및 인프라적 요소가 도시 형태를 형성하는 데 기여함을 뒷받침한다.
• 더 큰 도시에서는 건물 형태가 더 입체적(x = h/ℓ → 1)으로 변화하여 평균 표면적 대 부피 비율이 감소하며 잠재적 에너지 절감 효과가 있음을 시사한다.
• 전반적인 경향은 더 효율적인 형태로 향하고 있지만, 대도시의 중심지역에서는 높고 날렵한(바늘 모양의) 건물의 증가로 인해 표면적 대 부피 비율이 증가함을 확인하였다.
• 단독 주택의 부피는 도시 규모에 따라 V ∝ N^1.35로 스케일링되며, 통계적으로 이론적 예측(1 + 2δ ≈ 1.33)과 구분되지 않아 도시 스케일링과 사회경제적 결과 간의 연관성을 강화한다.
• 연구는 건물 형태에 대한 공간적 이질성을 규명하였으며, 도시 외곽에서는 높이가 낮고, 지구별 규제 및 지구 수준의 규제로 인해 높이가 집중된 패턴이 뚜렷하였다.