, 高晓路, 马妍Evaluation of the service of parks in Chinese urban areas
XUZening, GAOXiaolu, MAYan通讯作者:
收稿日期:2018-06-26
修回日期:2019-03-7
网络出版日期:2019-05-13
版权声明:2019《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:
作者简介:
-->
展开
摘要
关键词：
Abstract
Keywords：
-->0
PDF (11250KB)元数据多维度评价相关文章收藏文章
本文引用格式导出EndNoteRisBibtex收藏本文-->
1 引言
绿色空间建设体现了城市文明和现代化发展水平,是衡量可持续发展水平的关键测度。特别是由公园、开放绿地、水面构成的城市公园绿地具有生态、游憩、景观、文教、防灾等功能,是城市宜居性的重要组成因素[1,2]。2014年出台的《国家新型城镇化规划（2014—2020）》中,把“城市建成区绿化覆盖率”作为国家新型城镇化建设的关键指标。对公园绿地发展现状的把握,可以为各城市绿色空间和人居环境建设提供必要的参考依据。但是由于评价标准尚不完善,公园绿地的评估结果难以体现应有的价值。例如,在相同绿地覆盖率的情况下,郊区的绿地在便利性和利用率方面,远比不上中心城区的公园绿地,也难以带来城市环境和居民生活质量的提升。对城市公园绿地进行客观评价,是优化绿地公共资源配置的前提,虽然采取个体满意度调查的结果更为直观,但难以对城市绿地的整体发展水平进行把握,另外,主观调查的结果会受到样本选取影响,城市间的可比性不强。因此,有必要提出更加完善的城市绿地评估方法,对各城市公园绿地的发展加以评估,这将有利于判别城镇化的发展水平和发展质量,指导城市的规划和发展建设。国内外已有很多****从评价指标体系[3]、评估技术与方法[4]、评估视角[5,6,7]等方面对公共绿地评估问题进行了深入探讨。可达性、系统性、便利性是公园绿地评估的主要内容。其中,城市公园绿地可达性的研究比较成熟,主要将利用距离（服务半径）作为可达性评估的常用判别指标,并考虑设施分类和等级、设施与人口分布的空间匹配、设施密度和服务覆盖率等因素[8,9,10]。可达性与利用者评价（满意度）有密切关系,随着距离的增加,设施利用的满意度呈下降趋势,而且满意度与距离之间的衰减关系呈现反S型曲线,在一定距离内,满意度的下降不明显,而后衰减加快,在到达一定的距离门槛后,满意度又变得平缓。Aoyama等基于日本城市的研究,建议将80%满意度的关联距离设为确定设施利用距离的合理门槛[11]。设施密度和覆盖率是评价公园绿地系统性的常用指标。设施密度高,不仅意味着到绿地的平均距离更短,而且说明周边有更多绿地,因此人们选择的自由度更大,使用更加便利[12]。Itoh等利用日本数据对城市绿地的点密度（公园绿地数量/总面积）、面密度（绿化覆盖率）和利用服务半径计算出来的服务覆盖率与利用者满意度之间的相关性进行了比较,结果表明,服务覆盖率与满意度的相关性最高,说明服务覆盖率是一项能够较好反映绿地服务水平的指标[13]。除此以外,系统性评估应对公园绿地的容量和分布有所考虑,因为即使从距离来看公园绿地覆盖性很好,也有可能由于容量不足产生过度拥挤的现象[14]。评价公园绿地便利性的常用方法有Huff模型和重力模型,它们都是建立在公园绿地的利用概率与人口和面积成正比、与距离成反比的假设之上,考虑距离和规模等级两方面因素,对绿地水平进行综合评估[15]。
尽管公园绿地评估的理论取得了不少成果,但是国内外绝大部分实证研究都是基于少数特定城市,以给定的城市空间范围和公园绿地格局为前提进行评估,而这些既定条件常常带有一定特殊性或主观性,难以对结果进行相互比较。为了获得具有客观性、统一性和可比性的评估结果,需要解决两个关键问题。一是城市公园绿地的空间数据提取,二是城市建成区范围的界定。就前者而言,现有研究通常是利用普查或详细的土地利用空间数据来确定单个城市的公园绿地服务水平。但是,若以全国范围内的城市为研究对象,并实现对各个城市的定期监测,这些数据则表现出不可逾越的障碍：人工作业费时费力,成本过高;全国所有城市的土地利用详查数据不易获取,时效性不强。采用遥感影像可以对全国范围内的绿地斑块进行识别[14,16],但提取的绿地斑块包含防护绿地、附属绿地等多种类型的绿地和难以自由进入的非公共绿地,很难对绿地的具体类型做进一步判别,而且分析结果受到解译精度的制约。利用各个城市的纸质地图资料进行数字化处理的方法精度较低,对地图的准确程度依赖过大。就后者而言,城市建成区范围界定的常用数据有城市市辖区的行政区划边界、土地利用数据和遥感解译数据。因市辖区中亦包含部分村庄、农地、林地等,把行政区划边界作为城市建成区边界的误差很大。使用全国土地利用现状数据中的“城镇建设用地”类图斑也存在一定问题,与高精度遥感影像进行比对可以发现,城镇建设用地的空间范围普遍大于实际城市建成区的范围,其中不但包含了城市周边的工业园区,而且还有许多已经征为城市建设用地但尚未开发建设的农村,作为评估区的范围有较大误差。一些****以遥感解译为基础,提出了形态学分析方法——如通过夜间灯光的强度[17,18,19]、土地覆被[20,21,22]或建筑覆盖率[23,24,25]等信息,构建经济活动密度、与中心城经济联系强度、土地利用和建筑物密度等指标作为划分城市建成区边界的参考依据。虽然形态学方法较为客观,分析过程也比较简单,但很多情况下,这些表征因素与城市经济活动之间缺乏直接关联的证据,因此分析结果的精度也受到制约。
面向这些问题,本文试图从城市居民享受公园绿地的可达性、系统性和便利性出发,考虑公园绿地的类别、等级、服务范围和可选择性等因素,采用谷歌电子地图获取城市公园绿地空间数据,利用Densi-Graph提取城市建成区边界,克服已有研究误差大、难以横向比较的缺陷,力图构建一套具有普适性,更加客观、简洁的数据、模型和方法体系,对各类城市的公园绿地建设进行客观评价和比较。
2 评估对象及评价空间范围的界定
为了对城市公园绿地的便利性进行评价,首先要确定评价的空间范围。为减少边界效应（edge effect）对空间分析结果的影响,对利用主体的空间范围和城市公园绿地的空间范围作如下限定：一是将利用主体（城市居民）限定在城市建成区的空间范围内。城市建成区空间范围的界定对评价结果具有显著影响。在我国大规模的城镇化进程中,城镇建设用地的空间扩张速度远远超过城镇人口增长的速度,过度城镇化的问题十分突出[26]。因此,本文将城市建成区界定为能够反映城市真实发展现状的边界,不仅要体现城市土地的开发利用,更要关注人口和经济生产活动的集聚。对于那些已经完成开发建设,但生产活动有限的城市区域,则不会被本文纳入评估对象范围。二是将评估对象限定为城市公园绿地。我国《城市绿地分类标准（CJJ/T 85-2002）》对绿地的分类、规模和服务半径做了具体规定。根据国家标准,城市绿地包含公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地、其他绿地等五类,根据公园绿地的面积,同时参考国家标准,将公园绿地分为市级公园（>20hm2）、区级公园(2~20hm2)、社区公园(<20hm2)和带状公园（5~30hm2）。生产绿地、防护绿地、附属绿地和其他绿地虽然也具有一定的生态和安全功能,但从城市居民的实际利用着眼,本研究只探讨公园绿地的便利性和可达性问题。同时,本文并未将评估对象局限于建成区范围内的公园绿地,而是把城郊公园亦作为城市公园绿地系统的有机组成部分。本研究的对象是全国地级以上城市,数据未包含港澳台及缺乏相关数据的部分城市,评估对象为285个地级市中的273个。表1按照2010年第六次人口普查的城市市辖区常住人口数据,对它们进行了统计,共有1000万以上特大城市3个,500万~1000万人口特大城市8个,300万~500万人口城市11个,100万~300万人口城市42个,50万~100万人口城市80个,20万~50万人口城市114个,20万以下人口城市27个。
Tab. 1
表1
表1研究对象城市的人口规模统计
Tab. 1Population of prefecture-level cities in this study
| 市辖区常住人口规模（万人） | 城市个数（城市名） |
|---|---|
| > 1000 | 3（上海,北京,深圳） |
| 500~1000 | 8（广州,天津,重庆,武汉,佛山,成都,南京,沈阳） |
| 100~500 | 53（郑州,青岛,济南,长春,昆明,合肥等） |
| 50~100 | 80（株洲,柳州,安阳,连云港,新乡,湛江等） |
| 20~50 | 114（自贡,萍乡,通辽,许昌,菏泽,宿州等） |
| < 20 | 27（庆阳,鹰潭,贺州,雅安,丽江,黑河等） |
新窗口打开
3 城市公园绿地的空间数据提取
3.1 电子地图数据获取
如引言所述,通过土地利用图、遥感解译等方法均难以获取全国范围内城市公共绿地的准确空间数据。为此,需要寻求便捷的批处理方法,可行性、工作量、数据准确性和精度是数据提取的重要参考因素。网络空间上体量庞大、信息丰富、实效性强的开源数据为此提供了新的方法与思路[27]。经过比较,本文确定采用谷歌电子地图来提取公园绿地数据的工作方案。首先,根据颜色从地图浏览器中抓取公园绿地的面状数据。由于电子地图已经对各种地类的颜色进行预处理,所以即使是南北方、东西部不同城市之间,公园绿地的色度也是一致的,因此可实现在相对公正的尺度下对城市公园绿地进行识别。电子地图提供的空间信息是根据比例尺动态设定的。当比例尺很小时,只有主要道路、山林、行政区划等信息。随着比例尺增大,公园绿地、街区道路等细微的空间信息渐次展现出来。然而,若比例尺过大,数据处理的负担加重,信息过于细碎,如楼间绿地、道路两旁的绿化等很小的图斑也一一显示出来,对于公园绿地的提取反而不利。根据城市公园绿地评价的要求,将空间分辨率设定为19.1 m（即最小方块图斑所代表的面积为364.81 m2）。利用以上参数,构造了半自动化提取模型,获得了2014年全国各个城市的公园绿地和水面的空间数据。图1展示了由谷歌电子地图提取出来的北京市公园绿地和水面数据。为了验证数据的完整性,随机抽取50个城市,对上述绿地数据与电子地图POI（兴趣点）数据中公园绿地类兴趣点数据进行了对比,发现由谷歌电子地图提取的绿地斑块很好地涵盖了POI,且在空间位置上有较好的对应关系,但细小斑块数量显著多于POI,说明提取出来的数据完整性较好,但还需要做进一步的处理。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1通过谷歌电子地图提取北京市公园绿地和水面的结果
-->Fig. 1Urban parks and water area of Beijing extracted from Google Map
-->
3.2 公园绿地数据的处理和分类
经过数字化处理和空间坐标系校准,将提取的公园绿地数据转换为GIS矢量数据。这时,数据具有较强的碎片化特征,不但含有许多面积很小的碎斑,而且属性也不完整,当同一个公园被道路打断时,会被识别为多个面状要素。因此进行了以下处理。第一步,属性补全。利用电子地图中的POI信息对公园绿地和水面要素进行名称和属性的赋值。
第二步,图斑融合。利用ArcGIS的空间分析工具,对名称相同且不超过一定距离的相邻要素进行自动识别和融合处理。基于调查,当公园绿地被城市快速路或主次干路隔开时将之认定为两个公园,被城市支路分隔时将之认定为一个公园。根据相关研究文献,我国大城市支路的建议宽度不超过30 m[28],因此,将相邻要素的距离不超过30 m作为判别它们是否属于同一个公园绿地的条件。
第三步,带状公园绿地识别。由于带状公园绿地的面积与市级综合公园、区级综合公园和社区公园的面积标准存在交叉,而其服务半径低于其它三种类型的公园绿地。因此,应该先对带状绿地进行判别。由于带状公园形状狭长,向其内部进行缓冲区分析时,所得到的buffer图斑面积与原始图斑面积的比例显著低于团块状图斑。利用这个特点构建了反向buffer模型,识别出带状公园绿地。
第四步,图斑分类。按照公园绿地类型和面积标准,对其它公园绿地进行分类。
第五步,陆域边缘修正。由于城市电子地图中公园绿地和水面局限于陆域范围,所以提取出来的公园绿地数据中不含滨海公园里的水面。这必然会造成海滨城市和海岛城市的评价结果偏低,对此将沿海城市的滨海开放空间也认定为带状公园绿地。
4 城市建成区边界的确定
合理确定城市建成区的边界范围对于保证评估结果科学性是十分关键的。本文计算了北京市四环、五环、六环范围内所有地点到北京市公园绿地的平均最短距离,分别为369 m,294 m和594 m。可见,不同的城市空间范围对于公园绿地的评估结果有很大影响。为了合理和准确地判别城市建成区边界,本研究采用电子地图POI来识别城市建成区的边界范围。分析表明,城市经济活动的分布与POI密度具有很强的相关性,大部分POI集中分布在道路两侧和街区区块当中,其密度直接反应了城市结构和城市活动的集聚状况。同时,通过对2008年以来不同年份电子地图的POI数据进行对比发现,POI的数量和密度在人口规模较大的城市变化幅度很小,沿道路集聚分布的空间模式没有明显改变,数据的稳定性和有效性较强。由于自然环境、聚落形态和经济活动方式的不同,城市地区的POI密度会显著高于外围的农村地区,在建成区边界附近,POI密度通常会呈现非线性降低的规律。因而,可以利用密度曲线的变化来判断城市建成区边界[29]。具体来说,首先进行POI的核密度估计（Kernel Demsity Estimation）。在核密度方程中,带宽为关键参数并对估计结果具有很大影响。通过中国地级以上城市POI密度分布的测算,将带宽设定为3000 m,以获得稳定的密度估计。基于分析结果,可生成POI密度等值线,图2是河北香河县的等值线实例。其次,确定核密度等值线由密至疏的临界值,以确定城市建成区边界。采用Densi-Graph方法,考察密度值d与密度曲线围合面积Sd的理论半径Sd
（1/2）之间的关系,找到密度等值线的临界值,确定城市建成区边界。对理论半径的增量△Sd
（1/2）求导,在理论情况下,当公式（1）成立时,说明密度曲线值是匀速变化的,密度曲线覆盖的区域均为城市建成区。当公式（2）成立时,说明密度曲线出现了非均匀变化。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2河北香河县POI核密度等值线的实例
-->Fig. 2An example of POI density contour in Xianghe county
-->
将导数值由零向非零变化的地方,认定为城市和乡村的边界,即城市建成区边界。
然而,在实际情况下,POI在城市内部也不是均匀分布的,交通站点、基础设施、公园广场都会引起POI密度的波动,从而使上述公式导数值由零变为非零,因此需要设定容许值,剔除建成区内部POI密度波动对结果造成的影响。为了使建成区提取结果更为精确和可信,本文利用统计学方法判断现实中的城市建成区边界。在城市建成区内部,理论半径增量的导数值应始终保持为零,将理论半径增量的导数值在城市内部不为零的情况,视为由POI非均匀分布引起的随机误差。对于每一条核密度等值线,如果随机误差超过了置信区间,本文认为此处的POI密度变化具有显著性差异。如果该点以外的其它等值线变化均超过置信区间范围,则该点对应的核密度等值线即为城市建成区边界。在实际分析中,采用t检验99%的置信区间范围作为Densi-Graph曲线的容许值。
根据以上方法,对全国地级以上城市的建成区边界进行了识别分析。由于本研究关注的重点是城区内部的公园绿地,因此仅把市辖区范围内的现状城市建成区作为评估对象,县域单元内的建成区则暂不纳入研究范围。在少数高度密集的城市群地区,如苏锡常和广佛地区,不同城市的城市建成区边界已经融为一体,本文利用行政边界对建成区进行切割,再分别对不同城市进行评估。图3以北京市和兰州市为例,展示了城市建成区的识别结果。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3城市建成区边界范围识别的案例
-->Fig. 3Boundary of urban built-up areas of typical cities
-->
与以往的方法相比,利用POI密度识别城市建成区空间边界,在精确性、客观性和直观性方面有很大改进。在全国地级市城市边界的识别中具有可操作性,满足了本研究对全国地级以上城市公园绿地服务水平评估的要求。
5 城市公园绿地服务水平的评估
5.1 评估指标的设计
城市公园绿地是城市居民居住地选择的重要因素,对人口和其他城市要素的格局具有显著的引导作用[30]。从评估工具的通用性着眼,本研究弱化了人口分布、利用者行为模式和需求差异,而采用公园绿地的服务覆盖率作为评估指标,重点考虑公园绿地的服务半径、服务等级和居民的可选择性。据此进行了评估指标的设计。其中,不仅考虑了公园绿地服务圈域在整个城市建成区的面积比重,而且考虑到有的地区位于多个公园的服务圈域内,较之周边只有少数公园的地区具有更多优势,即居民的可选择性更大。同时,高等级的公园绿地不仅面积更大,而且具有更加丰富的游憩设施和服务设施,园林景观和生态系统更具多样性。因而,公园绿地的等级和服务圈域的叠加次数等因素也被纳入到指标中。这样,评估指标综合考虑了设施距离、设施等级和可选择性等因素,使评估结果更加贴合人们的实际感受。
将市级公园、区级公园、社区公园和带状公园的服务半径分别设定为2000m,1000m,500m和200m。接着,如图4所示,本研究中对市级综合公园、区级综合公园、社区公园和带状公园分别赋予4、3、2、1的吸引力系数。首先,求取城市中各个地点的综合分数。例如,一个地区同时位于一个市级综合公园和一个社区公园的服务范围内,那么其综合评分为1×4+1×2=6。然后,按照综合评分将城市建成区划分为四个等级,0分为“差”;1~3分为“一般”;4~6分为“良”;≥7分为“优”。四个等级的地区在整个城市建成区中的比重之和,等同于公园绿地的覆盖率。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4城市公园绿地评价指标的设计
-->Fig. 4The design of urban park service index
-->
5.2 城市公共绿地服务水平的实证分析
以前文确定的城市公园绿地和城市建成区空间范围为基础,运用5.1章节所述的评估指标对城市公园绿地的服务水平进行评估。以北京市为例,城市建成区面积为89728.1 hm2,各等级公园绿地的服务范围中,市级公园服务范围的比例为81.4%,区级公园服务范围的比例为71.5%,社区公园服务范围的比例为26.7%,而街边绿地和带状公园服务范围的比例为4.9%。综合起来,城市建成区内94.7%的地区位于公园绿地的服务范围之内（表2）。Tab. 2
表2
表2北京市城市建成区内各类公园绿地服务范围的统计
Tab. 2Statistic of park service area in the built-up area of Beijing
| 公园绿地类型 | 服务面积（hm2 ) 占比（%） |
|---|---|
| 市级公园绿地 | 73053.2 81.4 |
| 区级公园绿地 | 64176.5 71.5 |
| 社区公园绿地 | 23964.2 26.7 |
| 带状公园绿地 | 4368.3 4.9 |
| 公园绿地服务覆盖率 | 84988.1 94.7 |
新窗口打开
根据5.1章节的评估指标进行空间分析,得到北京市各等级公园绿地服务范围的比例（表3）。在94.7%的公园绿地覆盖率中,优、良、一般地区的比例分别为59.7%、26.4%和8.6%,图5展示了中,优、良服务等级的空间分布。
Tab. 3
表3
表3北京市公园绿地服务等级的评估结果
Tab. 3The evaluation of park service quality of Beijing
| 公园绿地服务等级 | 优 | 良 | 一般 | 总计 |
|---|---|---|---|---|
| 服务范围面积（km2） | 535.6 | 237.0 | 77.3 | 849.9 |
| 服务范围覆盖率（%） | 59.7 | 26.4 | 8.6 | 94.7 |
新窗口打开
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5北京市建成区公园绿地服务等级的空间分布
-->Fig. 5The spatial distribution of park service quality in the built-up area of Beijing
-->
6 全国地级以上城市公园绿地服务水平的统计分析
6.1 全国地级以上城市公园绿地指数的评估结果
运用以上指标、模型和方法对全国地级市的城市公园绿地进行评估。其中部分城市的结果列于表4。城市中各等级公园绿地服务的比重不同,会使城市居民在享受公园绿地时感受到一定差异,因此根据公园绿地服务等级计算各个城市的公园绿地指数：先对不同等级给予不同的评价权重,优：3;良：2;一般：1;差：0,计算综合得分,再按照最大值法计算出公园绿地的标准化指数,结果如表4最后一列所示。Tab. 4
表4
表4全国地级以上城市公园绿地服务水平的分等级评估结果（综合得分前20位）
Tab. 4The evaluation result of urban park service quality of prefecture-level cities in China
| 排序 | 城市 | 公园绿地服务覆盖率（a,%） | 优 (b,%) | 良 (c,%) | 一般 (d,%) | 综合得分 (e=(3×b+2×c+1×d)/6) | 标准化指数 (f=e/max(e)) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 池州 | 99.6 | 90.5 | 6.4 | 2.7 | 0.478 | 1 |
| 2 | 珠海 | 97.9 | 68.0 | 28.7 | 1.2 | 0.438 | 0.915 |
| 3 | 宜春 | 99.5 | 56.9 | 41.1 | 1.5 | 0.424 | 0.887 |
| 4 | 深圳 | 98.4 | 59.8 | 36.1 | 2.6 | 0.423 | 0.885 |
| 5 | 马鞍山 | 98.6 | 54.6 | 43.7 | 0.2 | 0.419 | 0.876 |
| 6 | 伊春 | 100.0 | 50.9 | 48.3 | 0.8 | 0.417 | 0.872 |
| 7 | 舟山 | 98.0 | 53.8 | 36.2 | 8.0 | 0.403 | 0.842 |
| 8 | 北京 | 94.7 | 59.7 | 26.4 | 8.6 | 0.401 | 0.838 |
| 9 | 宜宾 | 96.3 | 40.9 | 54.5 | 0.8 | 0.388 | 0.811 |
| 10 | 南充 | 97.3 | 37.8 | 57.2 | 2.3 | 0.384 | 0.802 |
| 11 | 肇庆 | 88.2 | 56.0 | 24.3 | 8.0 | 0.374 | 0.782 |
| 12 | 汕尾 | 96.4 | 40.4 | 46.5 | 9.5 | 0.373 | 0.779 |
| 13 | 武汉 | 90.6 | 43.4 | 42.7 | 4.5 | 0.367 | 0.767 |
| 14 | 岳阳 | 94.9 | 35.2 | 54.2 | 5.5 | 0.366 | 0.765 |
| 15 | 通辽 | 86.2 | 44.3 | 39.0 | 2.9 | 0.356 | 0.745 |
| 16 | 厦门 | 85.1 | 49.4 | 27.1 | 8.6 | 0.352 | 0.735 |
| 17 | 乌兰察布 | 91.1 | 28.9 | 61.3 | 0.9 | 0.350 | 0.732 |
| 18 | 常德 | 87.4 | 43.2 | 36.1 | 8.2 | 0.350 | 0.731 |
| 19 | 包头 | 91.6 | 37.6 | 42.8 | 11.3 | 0.349 | 0.730 |
| 20 | 南京 | 91.2 | 41.4 | 34.9 | 14.9 | 0.348 | 0.728 |
新窗口打开
对273个地级以上城市公园绿地服务覆盖率指标的统计分析结果表明,我国地级市城市公园绿地服务覆盖率平均值为64.8%,有22.8%的城市建成区公园绿地服务的覆盖率不到50.0%;4.0%的城市建成区公园绿地服务的覆盖率不足30.0%（图6,见1025页）。依据《城市绿地分类标准》（CJJ/T 85-2002）,公园绿地服务覆盖率的目标是100%。可见全国地级以上城市中相当一部分与现行国家标准存在较大差距。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6全国地级以上城市公园绿地服务覆盖率的统计
-->Fig.6Statitics of the coverage rate of urban park service of prefecture-level cities
-->
6.2 城市公园绿地的地域性特征
基于标准化指数,研究了城市绿地标准化指数的空间分布和地带差异（图7,见 1025页）。结合全国八大经济区的分类统计（图8,见1026页）可以看出,东北地区、长江沿线和东南沿海城市的公园绿地服务水平普遍较高,而我国华北地区、西南地区和黄河中上游的公园绿地水平则低于平均值。用同样的方法,研究了城市公园绿地指数与人口规模的关系,发现公共绿地的配置存在城市规模上的不均等性（图9,见1026页）。其中,1000万人口以上超大城市和500万人口以上特大城市的城市公园绿地公共服务水平普遍较高,平均覆盖率达到90.2%和84.2%;在100万~300万人口规模城市,公园绿地与全国整体水平十分接近;而随着人口规模的降低,公园绿地服务水平明显下降,20万人口以下城市的平均公园绿地指数下降至0.34。值得关注的是,图9（见1026页）中绿地公共服务的平均水平与城市常住人口规模呈现S型曲线的变化趋势,但这是否与大型城市中公园绿地作为一种公共设施的中心性（即为周边城市提供的服务）有关,还需要进一步研究。通过图9还可以看出,城市人口规模越大,绿地公共服务水平的差异性越小。随着城市人口和经济体量的增加,城市内部公共服务设施也更加完善,城市建设开始注重生活质量和环境品质的提高,城市生态环境不断改善。同时,良好的城市生态环境也吸引了大量人口向城市聚集,形成了人口与城市环境的双向促进。而人口规模较小的城市,绿地服务水平则表现出较大的差异性。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图7全国273个地级市公园绿地标准化指数的空间差异
注：此图根据国家测绘地理信息局标准地图（审图号：GS(2016)1569号）绘制而成,底图无修改。
-->Fig. 7Distribution of urban park index of 273 prefecture-level cities in China
-->
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图8全国地级以上城市公园绿地标准化指数的分区域统计
-->Fig. 8Statistics of standardized urban park index of prefecture-level cities classified by region
-->
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图9全国地级以上城市公园绿地标准化指数按市区常住人口规模的四分位统计
-->Fig. 9Statistics of standardized urban park index classified by population of prefecture-level cities
-->
城市公园绿地水平和城市的本底条件、气候特征、经济发展是分不开的。一方面,公园绿地服务水平受到了自然地理和资源条件的影响,城市绿地服务水平表现出由东向西逐渐降低的趋势。东部地区地势平坦、气候温和、水量丰富,东北地区拥有比较优越的自然环境,水、土、林业资源丰富,这些都给城市公共绿地建设带来了先天的便利条件。不过,与人们的一般预想不同,南方城市的公园绿地服务并没有表现出对北方城市的显著优势。另一方面,公园绿地也受到经济和城市发展水平的影响。经济强劲的城市有条件将更多资金投向城市公共服务,因此,城市公园绿地的规划、建设、运营和维护都可以得到有效的保障,城市绿地的发展也较其他城市具有一定优势。中国300万以上人口规模城市中,有78%为直辖市和副省级城市,这些城市享有与省级政府相同的财政分配模式,财政相对独立,用于城市发展和绿地建设的资金能够得到保障,因此,城市公共绿地服务水平相对较高。十二五以来,受区域发展和城市规划政策的影响,我国将发展力量投入在少量特大城市和城市群建设方面,大城市的生态环境发展相对完善,而其他城市的规划引导则相对薄弱,这也是中小城市未来的强化与发展方向。同时从图9可以看出,100万~300万人口规模城市虽然在体量上与50万~100万人口规模城市有明显差距,但城市绿地服务水平的差异却并不显著,这类城市大多为京津冀、长三角和珠三角城市群的副中心或节点城市,城市绿地公共服务水平与其经济发展导向和战略定位不无关系。
7 结论和讨论
在本研究中,对以往国内外城市公园绿地服务研究中常用的评估方法提出了改进：以给定的城市空间范围和公园绿地为前提,而不对评估对象及其空间范围进行客观论证,就会使评估结果具有较大随意性,很难就此判断城市公园绿地的空间配置是否合理,也很难对不同城市的分析结果进行比较。为了克服这个问题,对城市公园绿地服务水平评估的学术思路重新进行了梳理,依据《城市绿地分类标准》（CJJ/T85-2002）和公园绿地服务范围,从公园绿地的类别、等级、服务范围和可选择性等要素着眼,提出了新的公园绿地评估方法。本研究将研究视角聚焦于居民对公园绿地的利用,对城市建成区的范围进行了明确的限定,所提出的指标和估算方法更加准确、客观,与广大居民的认知具有良好的一致性,同时,公园绿地覆盖率和等级评价指标在不同城市之间也具有较好的可比性。这些都为我国城镇化质量的评估提供了一定的参考与借鉴。与以往研究相比,本研究的特色在于运用开源空间数据和空间分析方法,解决了城市公园绿地空间数据的提取和城市建成区范围的界定等关键技术问题,使城市公园绿地的评估获得了更具客观性和统一性的基础数据保障。其中,公园绿地数据的获取不仅在于把电子地图中的数据提取出来,更在于通过GIS空间分析和半自动化处理确定公园绿地的类型和等级。在城市建成区范围的界定中,本文借鉴了本研究组在前期研究中开发的方法,通过电子地图POI密度分析,提取各个城市的建成区空间范围。通过这种方法确定的城市建成区边界比行政区划范围和土地利用中的城镇建设用地范围,在精度和直观性方面有大幅改善,而且与夜间灯光和建筑物的遥感解译等数据相比,也具有较高的可靠性和可解读性。
本研究对全国273个地级以上城市的公园绿地服务水平进行了评估,分析结果表明,在全国的地级以上城市中,尚有超过两成的建成区公园绿地服务的覆盖率不到50.0%,4.0%建成区公园绿地服务的覆盖率不到30.0%。同时,公园绿地服务水平较高的城市显著集中的特大城市以及东部沿海发达地区和东北地区。城市绿地公共服务投资和供给在中小城市和中西部地区相对不足,是城市之间公共服务水平不均衡的一个缩影。长此以往,可能会拉大不同规模、不同区域间城市的差距,造成人口和经济要素向大城市的集聚,不利于区域经济的协调发展。因此,这种现象应该引起重视,增加对中小城市和中西部地区城市绿地公共服务的投入。
本研究参照2002年开始实施的现行国家标准,根据公园绿地面积来判别其类型和等级。但是实际上,一些历史悠久、建设成熟的城市,公园和绿地的设置与现行标准不完全一致。如厦门、杭州等城市的一些市级公园,由于面积低于20 hm2,在批处理过程中没有被列入市级公园绿地,因此评估结果偏低。对于这样需要根据城市规划分别甄选的情况,日后还需要继续对评估结果加以完善。此外,本研究中公园绿地与城市边界采用了大数据研究方法,虽然数据获取较为便捷,在时效性和可比性方面也具有显著优势,但是所采用的数据检验方法（如利用电子地图的POI来验证公园绿地图斑提取的准确性）受到数据自身可靠性的制约。同时,点状POI数据难以客观表征要素的规模、等级、质量等特征,因此,要想得到更加精准的评估结果,需要通过其他方式加以检验或结合更多来源和种类的数据（如POI和遥感影像、街景识别）对方法进行改进。这将是未来研究需要继续探讨的重要问题。 本研究得到了樊杰研究员、陈田研究员和项目组其他成员的指导和建议,谨表谢忱。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | |
| [2] | . 在总结国内外关于宜居城市的研究进展的基础上,重点探讨了宜居城市的内涵,并分析了宜居城市与人居环境、居住环境、生态城市等相关概念的异同点。认为宜居城市应该是一个安全的城市、健康的城市、生活方便的城市、出行便利的城市,也是一个居住舒适的城市。最后从安全、健康、生活方便、出行便利和居住舒适性等五个方面,构建了宜居城市的评价指标体系。 . 在总结国内外关于宜居城市的研究进展的基础上,重点探讨了宜居城市的内涵,并分析了宜居城市与人居环境、居住环境、生态城市等相关概念的异同点。认为宜居城市应该是一个安全的城市、健康的城市、生活方便的城市、出行便利的城市,也是一个居住舒适的城市。最后从安全、健康、生活方便、出行便利和居住舒适性等五个方面,构建了宜居城市的评价指标体系。 |
| [3] | . 以城市绿地建设实施评估方法为研究对象,针对传统评估方法的局限和不足,结合武汉市绿地系统建设实施评估实践,提出城市绿地建设实施评估建立相关指标对比分析、可达性综合因子评价以及不同年龄段人群的空间分布因子3个一级评价指标为核心的评价体系,并将不同年龄段人群分布、城市绿地的真实服务水平以及绿地与空气质量之间的关联性等方面作为城市绿地系统建设实施评价的重要创新内容。在对该项工作进行总结的基础上,进一步思考了绿地规划实施评估的创新和发展方向。 . 以城市绿地建设实施评估方法为研究对象,针对传统评估方法的局限和不足,结合武汉市绿地系统建设实施评估实践,提出城市绿地建设实施评估建立相关指标对比分析、可达性综合因子评价以及不同年龄段人群的空间分布因子3个一级评价指标为核心的评价体系,并将不同年龄段人群分布、城市绿地的真实服务水平以及绿地与空气质量之间的关联性等方面作为城市绿地系统建设实施评价的重要创新内容。在对该项工作进行总结的基础上,进一步思考了绿地规划实施评估的创新和发展方向。 |
| [4] | . 从RS和GIS的结合出发,在对城市绿地评估系统的总体框架阐述的基础之上,对数据源的选取和预处理、城市绿地评估数据库的建立、景观格局分析和生态效益评价实现的流程和关键技术作了介绍。 . 从RS和GIS的结合出发,在对城市绿地评估系统的总体框架阐述的基础之上,对数据源的选取和预处理、城市绿地评估数据库的建立、景观格局分析和生态效益评价实现的流程和关键技术作了介绍。 |
| [5] | . 运用景观生态学和地理信息系统的理论与方法，按照斑块大小对北京城八区的公园绿地进行分类统计，计算出不同类型公园绿地的面积、数量等景观单元特征指数，计算出不同类型公园绿地的多样性指数、破碎化指数、分离度等景观异质性指数，在此基础上，进行公园绿地景观格局分维分析，得出如下结论：1）城市公园绿地类型组成不协调，大型公园比例偏大，小型、中小型公园比例偏小；2）城市公园绿地的布局不尽合理，城市中心缺乏“绿心”，局部过于分散。3）城市公园绿地多样性不高，景观破碎度大，特别是小型斑块，人为影响严重。在城八区中，海淀区的绿地景观相对比较好。4）公园绿地边界简单，分维数普遍较低，不利于生物多样性的保护。通过对公园绿地的景观格局分析，为北京公园绿地规划及绿色奥运建设提供决策支持。 . 运用景观生态学和地理信息系统的理论与方法，按照斑块大小对北京城八区的公园绿地进行分类统计，计算出不同类型公园绿地的面积、数量等景观单元特征指数，计算出不同类型公园绿地的多样性指数、破碎化指数、分离度等景观异质性指数，在此基础上，进行公园绿地景观格局分维分析，得出如下结论：1）城市公园绿地类型组成不协调，大型公园比例偏大，小型、中小型公园比例偏小；2）城市公园绿地的布局不尽合理，城市中心缺乏“绿心”，局部过于分散。3）城市公园绿地多样性不高，景观破碎度大，特别是小型斑块，人为影响严重。在城八区中，海淀区的绿地景观相对比较好。4）公园绿地边界简单，分维数普遍较低，不利于生物多样性的保护。通过对公园绿地的景观格局分析，为北京公园绿地规划及绿色奥运建设提供决策支持。 |
| [6] | . 生态带是生态宜居城市的重要组成内容,其科学识别对于城市空间管控意义重大.从弹性结合刚性的协同模式出发,现有研究缺乏针对生态廊道的空间落实进而导致生态带片状孤立的尴尬局面;缺乏针对城市空间增长的多情景分析进而导致划定成果缺乏动态调整,并受制于政府决策及重大事件等.以杭州市为例,利用Landsat TM影像数据,基于绿色基础设施评价及情景分析,综合划定城市生态带.结果表明:①主城区北、东侧建设开发风险相对较低,而南、西、西南需重点保护;②生态管控情景中弹性建设面积由20％增至35％,其空间侵蚀能力逐步增强,其中三级、四级管控情景已对区域生态格局造成严重挑战;③生态带划定范围包括“北部—临平”生态带(总面积272.17 km2,占比5.60％.)、“东部—义蓬”生态带(总面积310.21 km2,占比6.33％)、“南部—临浦”生态带(总面积828.43 km2,占比17.00％)、“西南部—富阳”生态带(总面积1583.02 km2,占比32.32％)及“西北部—良渚”生态带(总面积680.42 km2,占比13.89％). . 生态带是生态宜居城市的重要组成内容,其科学识别对于城市空间管控意义重大.从弹性结合刚性的协同模式出发,现有研究缺乏针对生态廊道的空间落实进而导致生态带片状孤立的尴尬局面;缺乏针对城市空间增长的多情景分析进而导致划定成果缺乏动态调整,并受制于政府决策及重大事件等.以杭州市为例,利用Landsat TM影像数据,基于绿色基础设施评价及情景分析,综合划定城市生态带.结果表明:①主城区北、东侧建设开发风险相对较低,而南、西、西南需重点保护;②生态管控情景中弹性建设面积由20％增至35％,其空间侵蚀能力逐步增强,其中三级、四级管控情景已对区域生态格局造成严重挑战;③生态带划定范围包括“北部—临平”生态带(总面积272.17 km2,占比5.60％.)、“东部—义蓬”生态带(总面积310.21 km2,占比6.33％)、“南部—临浦”生态带(总面积828.43 km2,占比17.00％)、“西南部—富阳”生态带(总面积1583.02 km2,占比32.32％)及“西北部—良渚”生态带(总面积680.42 km2,占比13.89％). |
| [7] | . 为使公园绿地聚集度计算能够充分反映其辐射效应,提出基于卷积运算的局部网格单元和整个城市 公园绿地聚集度评价方法。基于高分辨率遥感影像获取山东省37个主要园林城市公园绿地分布图,利用GIS技术,采用500 m网格将城区网格化;建立3×3绿地聚集度卷积模板,基于卷积运算计算城市网格单元公园绿地聚集度;选择评价因子,依据37个城区公园绿地网格单元聚集度 分布现状确定其分级值,建立整个城市公园绿地聚集度评价模型,并对东营市和泰安市进行实例评价。研究结果显示：基于卷积运算的网格单元公园绿地聚集度计算 方法能够有效量化相邻网格单元绿地的辐射效应,计算由网格内部及相邻区域绿地共同作用产生的绿地聚集度,其取值范围为0—4;整个城市公园绿地聚集度分为 1级（极弱）、2级（弱）、3级（中等）、4级（强）、5级（极强）共5个等级,评价结果与研究区37个城市绿地现状相对应。实例评价结果显示,东营市网 格单元公园绿地聚集度主要分布在〉0—0.2之间,整个城市公园绿地聚集度为2级;泰安市网格单元公园绿地聚集度以0为主,整个城市公园绿地聚集度为5 级。 . 为使公园绿地聚集度计算能够充分反映其辐射效应,提出基于卷积运算的局部网格单元和整个城市 公园绿地聚集度评价方法。基于高分辨率遥感影像获取山东省37个主要园林城市公园绿地分布图,利用GIS技术,采用500 m网格将城区网格化;建立3×3绿地聚集度卷积模板,基于卷积运算计算城市网格单元公园绿地聚集度;选择评价因子,依据37个城区公园绿地网格单元聚集度 分布现状确定其分级值,建立整个城市公园绿地聚集度评价模型,并对东营市和泰安市进行实例评价。研究结果显示：基于卷积运算的网格单元公园绿地聚集度计算 方法能够有效量化相邻网格单元绿地的辐射效应,计算由网格内部及相邻区域绿地共同作用产生的绿地聚集度,其取值范围为0—4;整个城市公园绿地聚集度分为 1级（极弱）、2级（弱）、3级（中等）、4级（强）、5级（极强）共5个等级,评价结果与研究区37个城市绿地现状相对应。实例评价结果显示,东营市网 格单元公园绿地聚集度主要分布在〉0—0.2之间,整个城市公园绿地聚集度为2级;泰安市网格单元公园绿地聚集度以0为主,整个城市公园绿地聚集度为5 级。 |
| [8] | . 公园绿地是城市中一类典型的开敞空间,对维护城市生态与人居环境健康具有重要意义,其空间布局的合理性与可达性直接影响其对城市居民的服务水平。以广州中心城区为例,借助GIS技术和景观格局指数,分析城市公园绿地景观格局、可达性和服务状况,并探讨城市公园绿地空间格局对其可达性影响。结果表明:①市级公园其面积占公园绿地总面积的84.71%,城市公园绿地聚集度为92.44,广州中心城区公园绿地景观类型和空间格局不尽合理;②网络分析表明研究区仅有22.35%的面积和44.67%的人口能够较便捷地到达邻近公园绿地,广州中心城区公园绿地的可达性和服务效果不理想;③城市公园绿地数量与空间格局是影响其可达性与服务水平的重要因子。 . 公园绿地是城市中一类典型的开敞空间,对维护城市生态与人居环境健康具有重要意义,其空间布局的合理性与可达性直接影响其对城市居民的服务水平。以广州中心城区为例,借助GIS技术和景观格局指数,分析城市公园绿地景观格局、可达性和服务状况,并探讨城市公园绿地空间格局对其可达性影响。结果表明:①市级公园其面积占公园绿地总面积的84.71%,城市公园绿地聚集度为92.44,广州中心城区公园绿地景观类型和空间格局不尽合理;②网络分析表明研究区仅有22.35%的面积和44.67%的人口能够较便捷地到达邻近公园绿地,广州中心城区公园绿地的可达性和服务效果不理想;③城市公园绿地数量与空间格局是影响其可达性与服务水平的重要因子。 |
| [9] | . 本文以泰安城区QuickBird数据资料为基础,在地理信息系统(GIS)技术支持下,采用成本加权距离法,对城市公园绿地现状和规划进行了可达性分析,并对现状可达性分析进行了实地验证。主要研究结果,规划后绿地可达性比现状有明显提高和改善,但空间格局仍不均衡。研究结果可以为今后的绿地规划和建设提供科学依据。 . 本文以泰安城区QuickBird数据资料为基础,在地理信息系统(GIS)技术支持下,采用成本加权距离法,对城市公园绿地现状和规划进行了可达性分析,并对现状可达性分析进行了实地验证。主要研究结果,规划后绿地可达性比现状有明显提高和改善,但空间格局仍不均衡。研究结果可以为今后的绿地规划和建设提供科学依据。 |
| [10] | . 公园绿地作为城市重要的自然景观元素,其可达性是体现公园绿地所提供的自然服务能否被市民便捷、公平享用的一个重要指标.对可达性理论进行深入研究,从而更加准确、真实地对公园绿地可达性进行评价是目前亟需解决的问题.本文基于QuickBird卫星影像和GIS平台,以沈阳市铁西区为例,选取步行、非机动车、机动车和公共交通4种方式来定量评价公园绿地的可达性,并对4种交通方式下公园绿地可达区的空间分布、可达面积及可达人口的数量差异进行对比分析.结果表明：沈阳市铁西区公园绿地数量较少且分布不均衡,表现为西南部及中心区域公园绿地的可达性较好,边缘区域可达性较差,东部和北部边缘可达性最差;各交通方式下公园绿地的可达性存在较大差异,机动车可达性最好,其次为非机动车和公共交通,步行可达性最差：近九成的居民可以采用步行30 min、非机动车和公共交通15min、机动车10 min的方式到达最近的公园绿地.该研究对城市公园绿地可达性理论的深入、系统研究提供了一种新思路,对基于可达性的绿地空间布局优化具有重要的现实意义。 . 公园绿地作为城市重要的自然景观元素,其可达性是体现公园绿地所提供的自然服务能否被市民便捷、公平享用的一个重要指标.对可达性理论进行深入研究,从而更加准确、真实地对公园绿地可达性进行评价是目前亟需解决的问题.本文基于QuickBird卫星影像和GIS平台,以沈阳市铁西区为例,选取步行、非机动车、机动车和公共交通4种方式来定量评价公园绿地的可达性,并对4种交通方式下公园绿地可达区的空间分布、可达面积及可达人口的数量差异进行对比分析.结果表明：沈阳市铁西区公园绿地数量较少且分布不均衡,表现为西南部及中心区域公园绿地的可达性较好,边缘区域可达性较差,东部和北部边缘可达性最差;各交通方式下公园绿地的可达性存在较大差异,机动车可达性最好,其次为非机动车和公共交通,步行可达性最差：近九成的居民可以采用步行30 min、非机动车和公共交通15min、机动车10 min的方式到达最近的公园绿地.该研究对城市公园绿地可达性理论的深入、系统研究提供了一种新思路,对基于可达性的绿地空间布局优化具有重要的现实意义。 |
| [11] | . . |
| [12] | . 以绍兴古城及周边地区为研究区域,利用居住建筑的空间分布来测算评价区域内常住人口空间分布;继而利用GIS工具来测量公园绿地服务范围,并统计出市民可享用公园绿地的选择机会的空间分布情况,从而在精细尺度上基于空间公平视角实现对公园绿地的可达性测量。研究表明,公园绿地服务范围内部存在着不公平现象,进而提出了相应的公园绿地布局优化策略。 . 以绍兴古城及周边地区为研究区域,利用居住建筑的空间分布来测算评价区域内常住人口空间分布;继而利用GIS工具来测量公园绿地服务范围,并统计出市民可享用公园绿地的选择机会的空间分布情况,从而在精细尺度上基于空间公平视角实现对公园绿地的可达性测量。研究表明,公园绿地服务范围内部存在着不公平现象,进而提出了相应的公园绿地布局优化策略。 |
| [13] | . . |
| [14] | . . |
| [15] | . An evaluation model for measurement of accessibility of green space was proposed by using GIS. This model was facile operation and verification which armed at the planningof urban public green space. It considered comprehensively the scale of green space, the distribution of population and the cost of transit, then established the cost model objectively and exactly, finally got the consequence that could be measured. It provedthat this evaluation model was more suitable for the calculation measurement of accessibility in urban public green space planning compared with other methods. . An evaluation model for measurement of accessibility of green space was proposed by using GIS. This model was facile operation and verification which armed at the planningof urban public green space. It considered comprehensively the scale of green space, the distribution of population and the cost of transit, then established the cost model objectively and exactly, finally got the consequence that could be measured. It provedthat this evaluation model was more suitable for the calculation measurement of accessibility in urban public green space planning compared with other methods. |
| [16] | . 利用植被指数从TM影像中提取植被，从技术与经济成本方面综合考虑，是一个比较好的手段。但在城市绿地信息提取中，由于城市下垫面的特殊性和植被指数的繁多，究竟哪些植被指数最适合于城市绿地，还仍然是一个急待解决的难点问题。通过以上海中心城区为研究靶区，利用单因子方差分析与多重比较对植被指数在城市绿地信息提取中的优劣进行比较研究，得到如下结论：①TM影像经过植被指数计算处理后，植被信息确实得到了增强，但不同的植被指数也有所差别。如果以区分植被与非植被之间差异程度做标准，那么植被指数提取植被由优到劣则依次是GEMI、RDVI、NDVI、GNDVI、RVI、TNDVI、DVI、EVI和TGDVI。②植被指数基本能从TM影像提取植被，但把植被再细分的效果不是太好。总体来看，除EVI和TGDVI以外，植被指数能较好的区分草地与农田；而树林与农田及草地与树林的区分则因不同的植被指数有所差异。区分草地与树林较好的是EVI，区分草地与农田较好的是GEMI，区分树林与农田较好的是TNDVI。③植被指数不但细分植被的效果不是太理想，而且也不能很好的细分非植被地物。总体来说，所有的植被指数都很难把建筑物与道路区别开，尤其TGDVI、DVI和EVI更是如此。不过NDVI、GNDVI、TNDVI和GEMI能很好地把水体从TM影像中提取出来，其余的植被指数则只能区分植被与非植被，不能再进一步的区分非植被地物。 . 利用植被指数从TM影像中提取植被，从技术与经济成本方面综合考虑，是一个比较好的手段。但在城市绿地信息提取中，由于城市下垫面的特殊性和植被指数的繁多，究竟哪些植被指数最适合于城市绿地，还仍然是一个急待解决的难点问题。通过以上海中心城区为研究靶区，利用单因子方差分析与多重比较对植被指数在城市绿地信息提取中的优劣进行比较研究，得到如下结论：①TM影像经过植被指数计算处理后，植被信息确实得到了增强，但不同的植被指数也有所差别。如果以区分植被与非植被之间差异程度做标准，那么植被指数提取植被由优到劣则依次是GEMI、RDVI、NDVI、GNDVI、RVI、TNDVI、DVI、EVI和TGDVI。②植被指数基本能从TM影像提取植被，但把植被再细分的效果不是太好。总体来看，除EVI和TGDVI以外，植被指数能较好的区分草地与农田；而树林与农田及草地与树林的区分则因不同的植被指数有所差异。区分草地与树林较好的是EVI，区分草地与农田较好的是GEMI，区分树林与农田较好的是TNDVI。③植被指数不但细分植被的效果不是太理想，而且也不能很好的细分非植被地物。总体来说，所有的植被指数都很难把建筑物与道路区别开，尤其TGDVI、DVI和EVI更是如此。不过NDVI、GNDVI、TNDVI和GEMI能很好地把水体从TM影像中提取出来，其余的植被指数则只能区分植被与非植被，不能再进一步的区分非植被地物。 |
| [17] | . DMSP/OLS夜间灯光数据已被广泛应用于城市建成区的提取。目前主要存在4类提取方法：经验阈值法、突变检测法、统计数据法和较高分辨率影像数据空间比较法。以上海为例,在2000年、2003年、2006年夜间灯光数据的基础上,利用4种方法完成了城市建成区的提取。通过对不同年份数据提取结果的比较,证明了相同的灰度分割阈值对不同年份的夜间灯光数据中不存在通用性;在对2003年夜间灯光数据的提取中,4类方法所得结果精确度从高到低依次为统计数据法、突变检测法、经验阈值法和较高分辨率影像数据空间比较法,相对误差分别为1.3%、2.1%、5.1%和11.2%,在对4种方法的便捷性和可实现性进行分析与评价后,使用突变检测法完成了上海市2000-2006年城市建成区的提取。 . DMSP/OLS夜间灯光数据已被广泛应用于城市建成区的提取。目前主要存在4类提取方法：经验阈值法、突变检测法、统计数据法和较高分辨率影像数据空间比较法。以上海为例,在2000年、2003年、2006年夜间灯光数据的基础上,利用4种方法完成了城市建成区的提取。通过对不同年份数据提取结果的比较,证明了相同的灰度分割阈值对不同年份的夜间灯光数据中不存在通用性;在对2003年夜间灯光数据的提取中,4类方法所得结果精确度从高到低依次为统计数据法、突变检测法、经验阈值法和较高分辨率影像数据空间比较法,相对误差分别为1.3%、2.1%、5.1%和11.2%,在对4种方法的便捷性和可实现性进行分析与评价后,使用突变检测法完成了上海市2000-2006年城市建成区的提取。 |
| [18] | . 选择1992、2000和2010年的DMSP_OLS灯光数据,改进了基于统计数据提取城镇用地的算法,使用Python语言编程实现3个时期中国城市建成区的提取。利用ArcGIS 10、Visual FoxPro 6.0等软件,选择城市形态紧凑度和城市扩张速度2个指标,分别从城市规模(超大城市、特大城市、大城市、中等城市和小城市)、大区域(东部、中部、西部和东北区)、省级行政区划(省、自治区和直辖市)3个空间尺度分析了城市的空间扩张情况。结果表明:①从城市形态紧凑度来看,同一年份,城市规模越大,城市外部形态紧凑度越小;而中、西部城市平均紧凑度大于东部、东北部。1992~2010年,除大城市和小城市平均紧凑度指数略微变小、基本不变外,其余各等级城市均变大;东部和西部城市平均紧凑度指数变小,而东北和中部变大。②从城市扩张速度来看,同一时间段内,城市规模越大,城市建成区年均扩张速度越大;1992~2010年,东部城市建成区扩张速度最大,东北最小,中、西部次之;其中,北京、重庆、上海、天津扩张速度大,广东、江苏、山东、浙江和福建扩张速度次之,其余省份扩张速度较小;近20 a来,所有等级城市、不同区域城市以及各个省份内城市建成区在加速扩张。 . 选择1992、2000和2010年的DMSP_OLS灯光数据,改进了基于统计数据提取城镇用地的算法,使用Python语言编程实现3个时期中国城市建成区的提取。利用ArcGIS 10、Visual FoxPro 6.0等软件,选择城市形态紧凑度和城市扩张速度2个指标,分别从城市规模(超大城市、特大城市、大城市、中等城市和小城市)、大区域(东部、中部、西部和东北区)、省级行政区划(省、自治区和直辖市)3个空间尺度分析了城市的空间扩张情况。结果表明:①从城市形态紧凑度来看,同一年份,城市规模越大,城市外部形态紧凑度越小;而中、西部城市平均紧凑度大于东部、东北部。1992~2010年,除大城市和小城市平均紧凑度指数略微变小、基本不变外,其余各等级城市均变大;东部和西部城市平均紧凑度指数变小,而东北和中部变大。②从城市扩张速度来看,同一时间段内,城市规模越大,城市建成区年均扩张速度越大;1992~2010年,东部城市建成区扩张速度最大,东北最小,中、西部次之;其中,北京、重庆、上海、天津扩张速度大,广东、江苏、山东、浙江和福建扩张速度次之,其余省份扩张速度较小;近20 a来,所有等级城市、不同区域城市以及各个省份内城市建成区在加速扩张。 |
| [19] | . . |
| [20] | . |
| [21] | . With the impletion of the policy of great development of Western China, the process of urbanization in the western China has increased rapidly, especially for some big cities. At the same time, urbanization also affected urban periphery ecological environment deeply. So how to get information about urban residential areas in time and accurately is important to urban monitoring. The study area is in the Weihe Plain, where the precipitation is low and barrens are distributed widely. In this research, to retrieve urban residential areas in the west of China, Radarsat SAR image and Landsat TM image were emerged using HIS transformation and then 2-class supervised classification was used to obtain urban land use information, that were urban areas and non-urban areas. This method takes advantage of both multi-spectral image and radar image. As we know, in the TM image the spectral features of urban residential areas and barrens are so similar that we could not distinguish them. However, the radar images can differentiate urban residential areas from barrens, for SAR data are sensitive to residential areas. To reveal the advantage of this method, the TM image was also classified into 5 land covers, namely urban residential areas, farmland, woodland, water body, and uncultivated land (including barrens) using traditional supervised classification. By comparing the two different methods, we find that the urban residential areas derived from the merged image of TM and SAR is more accurate than that using TM image only, the overall accuracy of them are 84.21% and 71.79%, respectively. So we considered that the image fusion method is an effective way to retrieve urban residential areas for the arid region where barrens are distributed, which could not only obtain all the residential information, but also eliminate barrens, thus the retrieving accuracy is very high. . With the impletion of the policy of great development of Western China, the process of urbanization in the western China has increased rapidly, especially for some big cities. At the same time, urbanization also affected urban periphery ecological environment deeply. So how to get information about urban residential areas in time and accurately is important to urban monitoring. The study area is in the Weihe Plain, where the precipitation is low and barrens are distributed widely. In this research, to retrieve urban residential areas in the west of China, Radarsat SAR image and Landsat TM image were emerged using HIS transformation and then 2-class supervised classification was used to obtain urban land use information, that were urban areas and non-urban areas. This method takes advantage of both multi-spectral image and radar image. As we know, in the TM image the spectral features of urban residential areas and barrens are so similar that we could not distinguish them. However, the radar images can differentiate urban residential areas from barrens, for SAR data are sensitive to residential areas. To reveal the advantage of this method, the TM image was also classified into 5 land covers, namely urban residential areas, farmland, woodland, water body, and uncultivated land (including barrens) using traditional supervised classification. By comparing the two different methods, we find that the urban residential areas derived from the merged image of TM and SAR is more accurate than that using TM image only, the overall accuracy of them are 84.21% and 71.79%, respectively. So we considered that the image fusion method is an effective way to retrieve urban residential areas for the arid region where barrens are distributed, which could not only obtain all the residential information, but also eliminate barrens, thus the retrieving accuracy is very high. |
| [22] | . 城市边缘区是城乡共同作用的地域单元。如何及时、准确地划分城市边缘区，是目前研究在GIS和RS相关软件的支持下，以南京地区2003年的LandsatTM遥感影像为计算依据，以信息熵理论为基础，结合分析城市边缘区土地利用特征，改进了传统的土地利用信息熵模型，分析熵值分布特点，最后采用突变检测的方法，以熵值60和68确定南京城市边缘区内、外边界的位置，划定了南京城市边缘区的大致范围。研究认为城市边缘区边界是动态变化的；在城乡断面上城市边缘区的景观紊乱度明显高于城市核心区和城市影像区，这为客观划分城市边缘区和利用遥感影像监测城市边缘区的动态变化提供了一个新的途径。 . 城市边缘区是城乡共同作用的地域单元。如何及时、准确地划分城市边缘区，是目前研究在GIS和RS相关软件的支持下，以南京地区2003年的LandsatTM遥感影像为计算依据，以信息熵理论为基础，结合分析城市边缘区土地利用特征，改进了传统的土地利用信息熵模型，分析熵值分布特点，最后采用突变检测的方法，以熵值60和68确定南京城市边缘区内、外边界的位置，划定了南京城市边缘区的大致范围。研究认为城市边缘区边界是动态变化的；在城乡断面上城市边缘区的景观紊乱度明显高于城市核心区和城市影像区，这为客观划分城市边缘区和利用遥感影像监测城市边缘区的动态变化提供了一个新的途径。 |
| [23] | . To test the validity of this equation the populations of the 124 cities were plotted on doubly logarithmic paper against area measurements (of the same cities) ob- tained from 1:250,000 scale U.S. Army Map Service sheets prepared in 1951- 1956. Despite the evident problem that the built-up urban areas depicted on the maps may not correspond to the administrative boundaries of the cities, and that city shape and size may exhibit regional variations, the data points gener- ally fit the prescribed straight-line pattern (Fig. 3). The regression equation for these data points, as determined by the methods of least-squares, is |
| [24] | . Forest disturbance and recovery are critical ecosystem processes, but the spatial pattern of disturbance has never been mapped across North America. The LEDAPS (Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System) project has assembled a wall-to-wall record of stand-clearing disturbance (clearcut harvest, fire) for the United States and Canada for the period 1990-2000 using the Landsat satellite archive. Landsat TM and ETM+ data were first converted to surface reflectance using the MODIS/6S atmospheric correction approach. Disturbance and early recovery were mapped using the temporal change in a Tasseled-Cap ldquoDisturbance Indexrdquo calculated from the early (~1990) and later (~2000) images. Validation of the continental mapping has been carried out using a sample of biennial Landsat time series from 23 locations across the United States. Although a significant amount of disturbance (30-60%) cannot be mapped due to the long interval between image acquisition dates, the biennial analyses allow a first-order correction of the decadal mapping. Our results indicate disturbance rates of up to 2-3% per year are common across the US and Canada due primarily to harvest and forest fire. Rates are highest in the southeastern US, the Pacific Northwest, Maine, and Quebec. The mean disturbance rate for the conterminous United States (the ldquolower 48rdquo states and District of Columbia) is calculated as 0.9 +/-0.2% per year, corresponding to a turnover period of 110 years.[All rights reserved Elsevier]. |
| [25] | . 城市地域空间扩展情况是衡量城市化水平的重要测度指标。利用陆地卫星MSS影像、TM（或ETM＋）影像、灾害监测星座数据和“北京一号”小卫星数据,对1973—2005年北京市建成区的扩展过程、面积变化和土地利用影响进行了监测分析。结果表明：32年间,北京市建成区面积净增加超过1000km2,2005年达到1209.97km2,相当于1973年的6.58倍,年均扩展32.07km2。北京市建成区的扩展基本上呈现出以旧城区为中心向四周扩展的方式,并未在某一方向表现出特别明显的变化,但在不同时期内的扩展速度差异非常明显。北京市建成区的扩展面积中,54.34%来自于农村居民点和独立工矿用地及其他建设用地,43.57%来自于水田、旱地等耕地。人口增长对北京市建成区的扩展有显著的刺激作用;经济增长是城市变化的主要动力之一;交通的发展促进了城市用地的扩展,是城市扩展的牵引力,对城市空间扩展具有指向性作用;而政策与制度因素则在很大程度上决定了北京市发展和扩张的宏观格局。 . 城市地域空间扩展情况是衡量城市化水平的重要测度指标。利用陆地卫星MSS影像、TM（或ETM＋）影像、灾害监测星座数据和“北京一号”小卫星数据,对1973—2005年北京市建成区的扩展过程、面积变化和土地利用影响进行了监测分析。结果表明：32年间,北京市建成区面积净增加超过1000km2,2005年达到1209.97km2,相当于1973年的6.58倍,年均扩展32.07km2。北京市建成区的扩展基本上呈现出以旧城区为中心向四周扩展的方式,并未在某一方向表现出特别明显的变化,但在不同时期内的扩展速度差异非常明显。北京市建成区的扩展面积中,54.34%来自于农村居民点和独立工矿用地及其他建设用地,43.57%来自于水田、旱地等耕地。人口增长对北京市建成区的扩展有显著的刺激作用;经济增长是城市变化的主要动力之一;交通的发展促进了城市用地的扩展,是城市扩展的牵引力,对城市空间扩展具有指向性作用;而政策与制度因素则在很大程度上决定了北京市发展和扩张的宏观格局。 |
| [26] | . 1988年土地有偿使用制度建立以来我国城市快速发展,土地城市化在其中扮演了重要角色.一方面,它为拓宽政府财政收入来源,改善城市环境发挥了积极作用;另一方面,过于依赖土地财政导致的房价飞涨和城市蔓延,已引发严重的社会、经济和环境问题.本文探讨了土地城市化这柄双刃剑在我国城市发展中的得与失,并提出了"十二五"期间土地城市化转型的方向与对策. . 1988年土地有偿使用制度建立以来我国城市快速发展,土地城市化在其中扮演了重要角色.一方面,它为拓宽政府财政收入来源,改善城市环境发挥了积极作用;另一方面,过于依赖土地财政导致的房价飞涨和城市蔓延,已引发严重的社会、经济和环境问题.本文探讨了土地城市化这柄双刃剑在我国城市发展中的得与失,并提出了"十二五"期间土地城市化转型的方向与对策. |
| [27] | . . |
| [28] | . 从道路断面各要素所必须的最小宽度和道路网规划指标间的协调两方面,来探讨我国大城市合理的道路红线宽度.同时,根据分析得出的结论,对所订道路宽度提出修订建议. . 从道路断面各要素所必须的最小宽度和道路网规划指标间的协调两方面,来探讨我国大城市合理的道路红线宽度.同时,根据分析得出的结论,对所订道路宽度提出修订建议. |
| [29] | . 城市建成区边界是认识和研究城市的重要基础性信息,也是落实城市功能空间布局、实施界限管控的前提。但是,以往通过夜间灯光的强度、土地覆被或建筑覆盖率等信息获取城市空间范围的方法,由于受到数据精度和尺度限制,对城市社会经济活动的解释性不强,因而存在较大局限性。电子地图兴趣点(POI)作为城市空间分析的基础数据之一,直观且有效地反映了各类城市要素的集聚状况。本文基于POI与城市空间结构和城市要素空间分布的关联性,提出了一种新的通过POI密度分布来判别城市建成区边界的技术方法。为此,开发了DensiGraph分析方法,用来分析POI密度等值线的变化趋势,在此基础上对城乡过渡地带的阈值识别的方法进行了理论分析,并讨论了单中心圆结构、双中心"鱼眼型"结构、双中心"子母型"结构等各类城市POI密度等值线的生长规律,证明了Densi-Graph分析方法的适用性。较之以往的城市建成区边界识别方法,这种方法的基础数据更加直观可信,分析结果也更加客观。运用这种方法,本文对全国地级以上城市的建成区边界进行了实证分析,探索了城市建成区边界的阈值及其与城市人口规模、城市所在区域之间的关系。 . 城市建成区边界是认识和研究城市的重要基础性信息,也是落实城市功能空间布局、实施界限管控的前提。但是,以往通过夜间灯光的强度、土地覆被或建筑覆盖率等信息获取城市空间范围的方法,由于受到数据精度和尺度限制,对城市社会经济活动的解释性不强,因而存在较大局限性。电子地图兴趣点(POI)作为城市空间分析的基础数据之一,直观且有效地反映了各类城市要素的集聚状况。本文基于POI与城市空间结构和城市要素空间分布的关联性,提出了一种新的通过POI密度分布来判别城市建成区边界的技术方法。为此,开发了DensiGraph分析方法,用来分析POI密度等值线的变化趋势,在此基础上对城乡过渡地带的阈值识别的方法进行了理论分析,并讨论了单中心圆结构、双中心"鱼眼型"结构、双中心"子母型"结构等各类城市POI密度等值线的生长规律,证明了Densi-Graph分析方法的适用性。较之以往的城市建成区边界识别方法,这种方法的基础数据更加直观可信,分析结果也更加客观。运用这种方法,本文对全国地级以上城市的建成区边界进行了实证分析,探索了城市建成区边界的阈值及其与城市人口规模、城市所在区域之间的关系。 |
| [30] | . Given that recent literature reviews on physical activity in urban parks deliberately excluded qualitative findings, we reviewed qualitative research on this topic informed by a published classification scheme based on quantitative research. Twenty-one studies met our inclusion criteria. These studies relied mainly on semi-structured interviews with individuals or in focus groups; only five studies involved in situ observation. Our synthesis aligns with previous quantitative research showing that attributes including safety, aesthetics, amenities, maintenance, and proximity are important for encouraging park use. Furthermore, our synthesis of qualitative research suggests that perceptions of the social environment entwine inextricably with perceptions of the physical environment. If so, physical attributes of parks as well as perceptions of these attributes (formed in relation to broader social contexts) may influence physical activity patterns. Both qualitative and quantitative methods provide useful information for interpreting such patterns, and in particular, when designing and assessing interventions intended to improve the amount and intensity of physical activity. |
