都市蔓延所帶來的空間分散、資源浪費與生態衝擊，已成為阻礙都市永續發展的重要課題，亦為聯合國永續發展目標（SDGs）所關注之議題。為回應此挑戰，諸如聰明成長、緊湊城市與以大眾運輸導向開發（TOD）等策略逐漸受到重視。其中，「填入式開發」概念作為因應都市蔓延的重要手段，對於提升土地使用效率與促進空間整合具有關鍵意義。台南市安南區雖位處台南縣市合併前原有市區範圍內，實則為都市邊緣地帶，兼具都市邊緣與郊區發展潛力的雙重特性，且為台南市人口第二多之行政區，近十年來人口穩定成長，並因重大建設挹注，發展潛力日益明顯。然而，安南區西側鄰近台江國家公園與大量魚塭農地，為生態與糧食安全之敏感區，若任由無序擴張，將對區域永續構成威脅。故本研究擬透過潛力地塊辨識，引導開發朝向空間內聚與資源合理配置之目標。
本研究運用層級分析法（AHP）結合專家問卷取得影響填入式開發之空間因子權重，並輔以模糊邏輯進行標準化處理，建構隸屬函數與控制點，以反映各因子在真實地景中的漸變性與模糊性。透過模糊多準則分析(MCE)，進行安南區潛力地塊的分布適宜性評估，並配合土地使用現況進行篩選，最終辨識出具發展潛力之地塊分佈。
研究結果顯示，潛力地塊多集中於東側都市機能成熟區域，鄰近北區、永康區與安定區等，具交通可達性與建設基礎。反之，台江國家公園沿海地帶及魚塭農地等生態敏感區域，則不具備發展潛力，應以資源保存與生態保育為導向。另部分工業區周邊雖具中度適宜性，但應強化開發邊界與強度管控，以避免破碎式擴張與蔓延風險。
本研究建構之評估模式可提供地方政府進行土地再利用、都市更新及空間規劃之參考，亦藉由引介日本富山市「立地適正化計畫」案例，比對本研究與其之異同，提供具體政策案例參考。未來研究可進一步發展在地化評估指標與隸屬函數型態，結合建築存量與都市更新資料，深化開發類型與強度之分類模型，並擴展至其他地區進行橫向比較，以提升模式之通用性與政策應用價值。

Urban sprawl has caused spatial dispersion, resource waste, and ecological impacts, becoming a critical barrier to sustainable urban development and a major concern of the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Infill development has emerged as an important strategy to counter urban sprawl, enhancing land-use efficiency and spatial integration. This study focuses on Annan District of Tainan City, a peripheral urban area characterized by both suburban development potential and ecological sensitivity. Using the Analytic Hierarchy Process (AHP) combined with expert surveys to determine the weights of spatial factors, fuzzy logic was applied to standardize data and reflect the gradual transitions in real landscapes. Multi-Criteria Evaluation (MCE) was then used to identify suitable parcels for infill development. Results indicate that potential sites are concentrated in the eastern part of the district with mature urban functions and accessibility, while ecologically sensitive areas, such as the coastal wetlands of Taijiang National Park and aquaculture zones, are unsuitable for development. The proposed evaluation model can assist local governments in land-use planning, urban renewal, and policy-making, and provides comparative insights with Japan’s Location Optimization Plan.

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