CN108876148B - 一种以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作方法，属于城市规划技术领域。所述方法包括确定绿地类型、测算收集点最优选址地点、确定收集点所需存储场地面积、制定不同的城市绿化残余物加工处理方式和确定城市绿化残余物加工处理场地的选址。所述方法能够从潜能分析、收集模式、规划选址等多个角度对城市绿化残余物再利用进行了较为系统的策划与分析。

Description

一种以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作方法

技术领域

本发明涉及一种以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作方法，属于城市规划技术领域。

背景技术

能源景观是兼顾景观效果与能源效率的一种城市规划理论流派，其研究目标是对可再生能源用地及相关因素进行量化研究，主旨是科学合理地进行规划景观设计，达到生态、环保、节能的目的。目前，我国城市绿化残余物(残枝、落叶、修剪剩余物等生物质载体形式)的处置尚缺少集中统一的规划与运作方案。因此，本发明针对这一现状，在能源景观理念下构建了一种涉及规划、布局、评估等多层次的综合运作模式，以合理处置再利用城市绿化残余物为目的，其过程包含评估城市绿化残余物(残枝、落叶等生物质残留物)生物质潜能、确定收集点服务范围、确定转运存储场地规模、确定加工处理方式、确定加工处理场地选址几个环节。

发明内容

本发明为解决城市绿化残余物缺乏统一规划处置方案的问题，提出了一种以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作方法，所采取的技术方案如下：

一种以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作方法，所述方法包括：

第一步：根据平面分布形态将城市绿化划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型，并依据每种类型制定不同的生物质潜能计算方法；

第二步：在目标城市区域内所包含的不同绿化类型制定不同的收集服务范围，测算收集点最优选址地点；

第三步：依据第二步制定的收集服务范围以及所述收集服务范围内所包含绿化存量确定收集点所需存储场地面积；

第四步：根据目标城市区域所处地理气候分区特点制定不同的城市绿化残余物加工处理方式；

第五步：综合分析城市主导风向、发展方向、功能分区等干扰因素，确定城市绿化残余物加工处理场地的选址。

进一步地，第一步所述集中型绿地为多株植物集中种植型绿地；第一步所述分散型绿地为单株孤植型绿地。

进一步地，第一步所述根据平面分布形态将城市绿化划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型，并依据每种类型制定不同的生物质潜能计算方法的具体过程包括：

步骤一：利用测绘矢量平面数据、远红外遥感和无人机航拍图像获取目标城市区域地块图像；

步骤二：根据步骤一所述目标城市区域地块图像上所展现出的不同分布形态，将其划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型；划分两种类型的标准在于单株植株种植基底是否相连，如果相连则为集中型绿地，如果不相连则为分散型绿地。例如，行道树的单株种植池为孤立的四边形，则为分散型绿地；而双向车行道之间的分隔绿带中则是较大面积种植多株植物，则为集中型绿地。

步骤三：根据所述集中型绿地的种植基底相连的特点确定集中型绿地生物质潜能计算模型，所述集中型绿地生物质潜能计算模型为：

其中，P_c为集中型绿地的生物质潜能，单位为kJ；i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；A_i为某种植物所占用地面积，单位为m²；D_i为某种植物的种植密度，单位为棵/m²，W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_i为某种植物每年需修剪次数；

步骤四：根据分散型绿地的种植基底孤立的特点确定分散型绿地生物质潜能计算模型，所述分散型绿地生物质潜能计算模型为：

其中，P_s为分散型绿化的生物质潜能，单位为kJ；i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；C_i为某种植物每年需修剪次数。

进一步地，第二步所述制定不同的收集服务范围，测算收集点最优选址地点的具体过程包括：

步骤1：针对所述集中型绿地，所述集中型绿地内的次级收集点设置于所述集中型绿地的邻近道路的入口附近(具体范围在下一步骤确定)；由于分散型绿地表现为线性形态，因此其次级收集点则设置于其开端或结束处。

步骤2：根据城市绿化残余物的生成量，将所述集中型绿地内的收集点服务范围设定为15km²；至此，可根据集中型绿地的15km²服务范围与分散型绿地的始末端位置确定多个次级收集点的位置，具体方法如下。

步骤3：在步骤2设定的收集点服务范围，根据每个次级收集点的权重、路径以及次级收集点数量前提指标模型确定城市绿化残余物收集点所负责的次级收集点的数量，所述次级收集点数量前提指标模型如下：

F₁D₁＝F₂D₂＝…＝F_nD_n

其中，F为某一集中型绿地的权重；D为某一集中型绿地的运输距离；n为某一个城市绿化残余物收集点服务的次级收集点数量；次级收集点数量前提指标模型表明的前提标准为：寻找能使每个次级收集点的权重与距离之积相等的区域中心，这样优选出的收集点在原料收集环节整体效率更高。

进一步地，第三步所述收集点所需存储场地面积的确定过程包括：

步骤a：在第二步测算确定每个城市绿化残余物收集点服务范围以及次级收集点数量的基础上，运用第一步的生物质潜能计算方法，确定每个城市绿化残余物收集点服务范围内的生物质载体重量；计算公式如下：

上式中，W_g为生物质载体总重量，i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；A_i为某种植物所占用地面积，单位为m²；D_i为某种植物的种植密度，单位为棵/m²，W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_i为某种植物每年需修剪次数；j为区域内每一种植物类型的编号；m为区域内需修剪的植物类型数目；W_j为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_j为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_j为某种植物每年需修剪次数。

步骤b：在城市绿化残余物收集点服务范围内选取比例为0.05-0.1％范围内的残余物样本进行测量，测算生物质载体平均堆积密度，再综合步骤a获得的生物质载体重量以及堆积场面积模型，确定残余物所需的堆放体积，进而获得每个城市绿化残余物收集点所需的堆积场地面积，所述堆积场面积模型如下：

其中，A_s为城市绿化残余物收集点的存储场地面积，单位为m²；i为每一种植物类型的编号；n为植物类型数目；W_i为某种植物剩余物的重量，单位为kg；N_i为某种植物剩余物的堆积密度，单位为kg/m³；H_s为堆积库房的高度，单位为m。

进一步地，第四步所述根据城市所处地理气候分区特点制定不同的城市绿化残余物加工处理方式的具体过程包括：

Step1：针对资源紧张程度，根据资源权重打分模型对所述目标城市区域进行权重打分，获得所述目标城市区域的资源权重分数，所述资源权重打分模型如下：

其中，F_r为资源紧张程度的权重系数，P为该城市年发电量，E为该城市年消耗电量，由此模型可以看出，资源紧张程度越高，则；资源紧张程度越低，则权重系数分值越小，代表更适宜建设生物质建材加工厂；

Step2：根据Step1获得的资源权重分数，当所述权重分数大于0.8时，为所述目标城市区域资源紧张，当所述权重分数小于0.5时，为所述目标城市区域资源过剩；针对资源紧张型城市确定其建设生物质热电联产电厂，针对资源过剩型城市确定其建设生物质建材加工长。

进一步地，第五步所述确定城市绿化残余物加工处理场地的选址的具体过程包括：

StepA：根据城市全年16向风向频率玫瑰图建立权重因子体系，所述权重因子体系中包括城市发展方向权重因子、风向频率权重因子和在功能分区的权重因子；

StepB：将StepA所述风向频率适宜系数、城市发展方向适宜系数和功能分区权重因子综合，形成最终的选址可能性模型，所述选址可能性模型如下：

R＝R_wR_dR_f

其中，R_w为拟选址位置的风向频率适宜系数；R_d为拟选址位置的城市发展方向适宜系数；R_f为在风向频率、发展方向基础上增加功能分区的权重因子。

进一步地，StepA所述权重因子体系的建立过程包括：

第a步：根据城市全年16向风向频率玫瑰图，确定风向频率权重因子，所述风向频率权重因子的模型为：

其中，R_w为拟选址位置的风向频率适宜系数，R_max为全年最大风向频率，R_tar为拟选址方向的全年风向频率；所述风向频率适宜系数取值范围为(0,1]；

第b步：在风向频率权重因子的基础上，增加城市发展方向权重因子，所述增加城市发展方向权重因子的模型为：

其中，R_d为拟选址位置的城市发展方向适宜系数，R_var为拟选址方向与城市发展方向的角度偏差数值，所述城市发展方向适宜系数的取值范围为[0,1]；

第c步：在风向频率权重因子和增加城市发展方向权重因子的基础上增加功能分区的权重因子R_f，所述R_f取值只有1、0.8、0三种情况；当拟选址位置处于功能符合的规划用地内则设定为1；当拟选址位置未处于功能符合的规划用地内时，则先调整规划用地功能，此时系数被设定为0.8；当拟选址位置未处于功能符合的规划用地内时，而又不存在调整规划用地功能的可能性，此时系数被设定为0。

本发明有益效果：

本发明针对目前我国缺乏针对城市绿化残余物集中处置再利用的现状，提出了一种新的能源景观运作方法，从潜能分析、收集模式、规划选址等多个角度进行了较为系统的策划与分析，其有益效果主要可以归纳为以下几点。

(1)提出利用城市绿化残余物进行发电与加工建材的新型生态环保处理方式，有利于减少城市市政压力，改善城市环境，避免了焚烧残余物带来的二次污染。

(2)提出一种量化分析城市绿化残余物的生物质潜能的测算方法，对于精准建立相关市政设施提供量化数据基础。

(3)提出城市绿化残余物收集点、次级收集点以及加工处理用地的选址原则与量化分析方法，可以更有针对性地指导城市总体规划，使其在编制过程中提早预留相关用地，帮助城市从根本环节上建立有助于提升生态环保节能效果的设施用地。

附图说明

图1为以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作模式的综合运作关系框图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步说明，但本发明不受实施例的限制。

实施例1：

一种以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作方法，所述方法包括：

第一步：根据平面分布形态将城市绿化划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型，并依据每种类型制定不同的生物质潜能计算方法；

第二步：在目标城市区域内所包含的不同绿化类型制定不同的收集服务范围，测算收集点最优选址地点；

第三步：依据第二步制定的收集服务范围以及所述收集服务范围内所包含绿化存量确定收集点所需存储场地面积；

第四步：根据目标城市区域所处地理气候分区特点制定不同的城市绿化残余物加工处理方式；

第五步：综合分析城市主导风向、发展方向、功能分区等干扰因素，确定城市绿化残余物加工处理场地的选址。

其中，第一步所述集中型绿地为多株植物集中种植型绿地；第一步所述分散型绿地为单株孤植型绿地。

第一步所述根据平面分布形态将城市绿化划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型，并依据每种类型制定不同的生物质潜能计算方法的具体过程包括：

步骤一：利用测绘矢量平面数据、远红外遥感和无人机航拍图像，同时对个别图像解读困难地块进行实地踏勘，致力于确定研究目标区域内的城市绿化边界范围以及性质，获取目标城市区域地块图像；

步骤二：根据步骤一所述目标城市区域地块图像上所展现出的不同分布形态，将其划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型；划分两种类型的标准在于单株植株种植基底是否相连，如果相连则为集中型绿地，如果不相连则为分散型绿地。例如，行道树的单株种植池为孤立的四边形，则为分散型绿地；而双向车行道之间的分隔绿带中则是较大面积种植多株植物，则为集中型绿地。

步骤三：根据所述集中型绿地的种植基底相连的特点确定集中型绿地生物质潜能计算模型，所述集中型绿地生物质潜能计算模型为：

其中，P_c为集中型绿地的生物质潜能，单位为kJ；i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；A_i为某种植物所占用地面积，单位为m²；D_i为某种植物的种植密度，单位为棵/m²，W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_i为某种植物每年需修剪次数；

目前在遥感图像解读基础上可以确定大多数绿地边界，但仍有少数绿地还需人工测量补充部分数据。在测绘数据完备的基础上，运用热值检测仪测定每种植物对应的热值。对于北方寒地城市而言，由于植物种类较少，测定各物种热值的工作量不大；对于南方城市而言，由于植物类型较多，检测工作量要大得多；但是利用上述步骤一至步骤三提供的方法，能够有效针对各地不同植被情况，有效划分出绿地类型，有效提高能源景观运作效率和适用性广泛性。

步骤四：根据分散型绿地的种植基底孤立的特点确定分散型绿地生物质潜能计算模型，所述分散型绿地生物质潜能计算模型为：

其中，P_s为分散型绿化的生物质潜能，单位为kJ；i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；C_i为某种植物每年需修剪次数。

在实际情况中，绝对的单株孤植极为少见，一般都是以沿街道分散种植的行道树形式来体现的，因此分散型绿化很多时候表现为线性点阵的空间分布模式，而测算工作则演变成测定线条长度、间距、数量的转化工作。

第二步所述制定不同的收集服务范围，测算收集点最优选址地点的具体过程包括：

步骤1：针对所述集中型绿地，所述集中型绿地内的次级收集点(即为城市级收集点服务的下级收集点)设置于所述集中型绿地的邻近道路的入口附近(具体范围在下一步骤确定)；例如，城市公园的次级收集点可以设置在公园入口附近的交通便利处。这样一来，每个集中型绿地的次级收集点都可以通过具体交通分析而得到确定；由于分散型绿地表现为线性形态，因此其次级收集点则设置于其开端或结束处。

步骤2：根据城市绿化残余物的生成量，将所述集中型绿地内的收集点服务范围设定为15km²；

步骤3：在步骤2设定的收集点服务范围，根据每个次级收集点的权重、路径以及次级收集点数量前提指标模型确定城市绿化残余物收集点所负责的次级收集点的数量，每个次级收集点的权重通过该收集点对应收集面积而确定，在本实施例分析过程中运用了Arcgis的路径分析功能，而分析时，采用所述次级收集点数量前提如下：

F₁D₁＝F₂D₂＝…＝F_nD_n

其中，F为某一集中型绿地的权重；D为某一集中型绿地的运输距离；n为某一个城市绿化残余物收集点服务的次级收集点数量；次级收集点数量前提指标模型表明的前提标准为：寻找能使每个次级收集点的权重与距离之积相等的区域中心，这样优选出的收集点在原料收集环节整体效率更高。

第三步所述收集点所需存储场地面积的确定过程包括：

步骤a：在第二步测算确定每个城市绿化残余物收集点服务范围以及次级收集点数量的基础上，运用第一步的生物质潜能计算方法，确定每个城市绿化残余物收集点服务范围内的生物质载体重量；计算公式如下：

上式中，W_g为生物质载体总重量，i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；A_i为某种植物所占用地面积，单位为m²；D_i为某种植物的种植密度，单位为棵/m²，W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_i为某种植物每年需修剪次数；j为区域内每一种植物类型的编号；m为区域内需修剪的植物类型数目；W_j为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_j为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_j为某种植物每年需修剪次数。

步骤b：在城市绿化残余物收集点服务范围内选取比例为0.05-0.1％范围内的残余物样本进行测量，测算生物质载体平均堆积密度，再综合步骤a获得的生物质载体重量以及堆积场面积模型，确定残余物所需的堆放体积，进而获得每个城市绿化残余物收集点所需的堆积场地面积，所述堆积场面积模型如下：

其中，A_s为城市绿化残余物收集点的存储场地面积，单位为m²；i为每一种植物类型的编号；n为植物类型数目；W_i为某种植物剩余物的重量，单位为kg；N_i为某种植物剩余物的堆积密度，单位为kg/m³；H_s为堆积库房的高度，单位为m。

第四步所述根据城市所处地理气候分区特点制定不同的城市绿化残余物加工处理方式的具体过程包括：

Step1：针对资源紧张程度，根据资源权重打分模型对所述目标城市区域进行权重打分，获得所述目标城市区域的资源权重分数，所述资源权重打分模型如下：

其中，F_r为资源紧张程度的权重系数，P为该城市年发电量，E为该城市年消耗电量，由此模型可以看出，资源紧张程度越高，则；资源紧张程度越低，则权重系数分值越小，代表更适宜建设生物质建材加工厂；

Step2：根据Step1获得的资源权重分数，当所述权重分数大于0.8时，为所述目标城市区域资源紧张，当所述权重分数小于0.5时，为所述目标城市区域资源过剩；针对资源紧张型城市确定其建设生物质热电联产电厂，针对资源过剩型城市确定其建设生物质建材加工长。

以往城市规划选址原则只是论述了工业用地宜设置在最小风频所在方向，但对于所有风向并没有定量描述与比较，本实施例根据城市全年16向风向频率玫瑰图建立权重因子体系能够有效、准确、定量的对风向进行描述和比较，具体的：第五步所述确定城市绿化残余物加工处理场地的选址的具体过程包括：

StepA：根据城市全年16向风向频率玫瑰图建立权重因子体系，所述权重因子体系中包括城市发展方向权重因子、风向频率权重因子和在功能分区的权重因子；

StepB：将StepA所述风向频率适宜系数、城市发展方向适宜系数和功能分区权重因子综合，形成最终的选址可能性模型，所述选址可能性模型如下：

R＝R_wR_dR_f

其中，R_w为拟选址位置的风向频率适宜系数；R_d为拟选址位置的城市发展方向适宜系数；R_f为在风向频率、发展方向基础上增加功能分区的权重因子。

其中，StepA所述权重因子体系的建立过程包括：

第a步：根据城市全年16向风向频率玫瑰图，确定风向频率权重因子，所述风向频率权重因子的模型为：

其中，R_w为拟选址位置的风向频率适宜系数，R_max为全年最大风向频率，R_tar为拟选址方向的全年风向频率；上述风向频率权重因子的模型在以往最小风向选址的基础上增加了中间风向的动态变化趋势与程度的描绘所述风向频率适宜系数取值范围为(0,1]；能够描述此区间的变化过程与适宜程度。

第b步：在风向频率权重因子的基础上，增加城市发展方向权重因子，所述增加城市发展方向权重因子的模型为：

其中，R_d为拟选址位置的城市发展方向适宜系数，R_var为拟选址方向与城市发展方向的角度偏差数值，所述城市发展方向适宜系数的取值范围为[0,1]，能够描述此区间的变化过程与适宜程度；

第c步：在风向频率权重因子和增加城市发展方向权重因子的基础上增加功能分区的权重因子R_f，所述R_f取值只有1、0.8、0三种情况；当拟选址位置处于功能符合的规划用地内则设定为1；当拟选址位置未处于功能符合的规划用地内时，则先调整规划用地功能，此时系数被设定为0.8(此情况的0.8参数赋值是通过多位专家打分协商而确定的)；当拟选址位置未处于功能符合的规划用地内时，而又不存在调整规划用地功能的可能性，此时系数被设定为0。

上述建设方法能够有效针对多种备选位置进行有效精准的分析，为确定选址位置提供指导方向。

本实施例针对目前我国缺乏针对城市绿化残余物集中处置再利用的现状，提出了一种新的能源景观运作方法，从潜能分析、收集模式、规划选址等多个角度进行了较为系统的策划与分析，其有益效果主要可以归纳为以下几点。

(1)提出利用城市绿化残余物进行发电与加工建材的新型生态环保处理方式，有利于减少城市市政压力，改善城市环境，避免了焚烧残余物带来的二次污染。

(2)提出一种量化分析城市绿化残余物的生物质潜能的测算方法，对于精准建立相关市政设施提供量化数据基础。

(3)提出城市绿化残余物收集点、次级收集点以及加工处理用地的选址原则与量化分析方法，可以更有针对性地指导城市总体规划，使其在编制过程中提早预留相关用地，帮助城市从根本环节上建立有助于提升生态环保节能效果的设施用地。

(4)权重因子体系的建立对风向指标进行了准确的定量描述和比较，对各权重因子的变化程度和适宜程度进行了准确描述，提高了选址位置确定的效率和规划的适宜性。

虽然本发明已以较佳的实施例公开如上，但其并非用以限定本发明，任何熟悉此技术的人，在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做各种改动和修饰，因此本发明的保护范围应该以权利要求书所界定的为准。

Claims (3)

1.一种以城市绿化残余物再利用为目的的能源景观运作方法，其特征在于，所述方法包括：

第一步：根据平面分布形态将城市绿化划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型，并依据每种类型制定不同的生物质潜能计算方法；

第二步：在目标城市区域内所包含的不同绿化类型制定不同的收集服务范围，测算收集点最优选址地点；

第三步：依据第二步制定的收集服务范围以及所述收集服务范围内所包含绿化存量确定收集点所需存储场地面积；

第四步：根据目标城市区域所处地理气候分区特点制定不同的城市绿化残余物加工处理方式；

第五步：综合分析城市主导风向、发展方向、功能分区干扰因素，确定城市绿化残余物加工处理场地的选址；

第一步所述根据平面分布形态将城市绿化划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型，并依据每种类型制定不同的生物质潜能计算方法的具体过程包括：

步骤一：利用测绘矢量平面数据、远红外遥感和无人机航拍图像获取目标城市区域地块图像；

步骤二：根据步骤一所述目标城市区域地块图像上所展现出的不同分布形态，将其划分为集中型绿地和分散型绿地两种类型；划分两种类型的标准在于单株植株种植基底是否相连，如果相连则为集中型绿地，如果不相连则为分散型绿地；其中，行道树的单株种植池为孤立的四边形，则为分散型绿地；而双向车行道之间的分隔绿带中则是较大面积种植多株植物，则为集中型绿地；

步骤三：根据所述集中型绿地的种植基底相连的特点确定集中型绿地生物质潜能计算模型，所述集中型绿地生物质潜能计算模型为：

其中，P_c为集中型绿地的生物质潜能，单位为kJ；i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；A_i为某种植物所占用地面积，单位为m²；D_i为某种植物的种植密度，单位为棵/m²，W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_i为某种植物每年需修剪次数；

步骤四：根据分散型绿地的种植基底孤立的特点确定分散型绿地生物质潜能计算模型，所述分散型绿地生物质潜能计算模型为：

其中，P_s为分散型绿化的生物质潜能，单位为kJ；i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；C_i为某种植物每年需修剪次数；

第二步所述制定不同的收集服务范围，测算收集点最优选址地点的具体过程包括：

步骤1：针对所述集中型绿地，所述集中型绿地内的次级收集点设置于所述集中型绿地的邻近道路的入口附近；由于分散型绿地表现为线性形态，因此其次级收集点则设置于其开端或结束处；

步骤2：根据城市绿化残余物的生成量，将所述集中型绿地内的收集点服务范围设定为15km²；至此，可根据集中型绿地的15km²服务范围与分散型绿地的始末端位置确定多个次级收集点的位置；

步骤3：在步骤2设定的收集点服务范围，根据每个次级收集点的权重、路径以及次级收集点数量前提指标模型确定城市绿化残余物收集点所负责的次级收集点的数量，所述次级收集点数量前提指标模型如下：

F₁D₁＝F₂D₂＝…＝F_nD_n

其中，F为某一集中型绿地的权重；D为某一集中型绿地的运输距离；n为某一个城市绿化残余物收集点服务的次级收集点数量；次级收集点数量前提指标模型表明的前提标准为：寻找能使每个次级收集点的权重与距离之积相等的区域中心，这样优选出的收集点在原料收集环节整体效率更高；

第三步所述收集点所需存储场地面积的确定过程包括：

步骤a：在第二步测算确定每个城市绿化残余物收集点服务范围以及次级收集点数量的基础上，运用第一步的生物质潜能计算方法，确定每个城市绿化残余物收集点服务范围内的生物质载体重量；计算公式如下：

上式中，W_g为生物质载体总重量，i为区域内每一种植物类型的编号；n为区域内需修剪的植物类型数目；A_i为某种植物所占用地面积，单位为m²；D_i为某种植物的种植密度，单位为棵/m²，W_i为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_i为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_i为某种植物每年需修剪次数；j为区域内每一种植物类型的编号；m为区域内需修剪的植物类型数目；W_j为某种植物单株每次修剪剩余物的重量，单位为kg/棵；H_j为某种植物修剪剩余物的单位热值，单位为kJ/kg；T_j为某种植物每年需修剪次数；

步骤b：在城市绿化残余物收集点服务范围内选取比例为0.05-0.1％范围内的残余物样本进行测量，测算生物质载体平均堆积密度，再综合步骤a获得的生物质载体重量以及堆积场面积模型，确定残余物所需的堆放体积，进而获得每个城市绿化残余物收集点所需的堆积场地面积，所述堆积场面积模型如下：

其中，A_s为城市绿化残余物收集点的存储场地面积，单位为m²；i为每一种植物类型的编号；n为植物类型数目；W_i为某种植物剩余物的重量，单位为kg；N_i为某种植物剩余物的堆积密度，单位为kg/m³；H_s为堆积库房的高度，单位为m；

第四步所述根据城市所处地理气候分区特点制定不同的城市绿化残余物加工处理方式的具体过程包括：

Step1：针对资源紧张程度，根据资源权重打分模型对所述目标城市区域进行权重打分，获得所述目标城市区域的资源权重分数，所述资源权重打分模型如下：

其中，F_r为资源紧张程度的权重系数，P为该城市年发电量，E为该城市年消耗电量；

Step2：根据Step1获得的资源权重分数，当所述权重分数大于0.8时，为所述目标城市区域资源紧张，当所述权重分数小于0.5时，为所述目标城市区域资源过剩；针对资源紧张型城市确定其建设生物质热电联产电厂，针对资源过剩型城市确定其建设生物质建材加工长；

第五步所述确定城市绿化残余物加工处理场地的选址的具体过程包括：

StepA：根据城市全年16向风向频率玫瑰图建立权重因子体系，所述权重因子体系中包括城市发展方向权重因子、风向频率权重因子和在功能分区的权重因子；

StepB：将StepA所述风向频率适宜系数、城市发展方向适宜系数和功能分区权重因子综合，形成最终的选址可能性模型，所述选址可能性模型如下：

R＝R_wR_dR_f

其中，R_w为拟选址位置的风向频率适宜系数；R_d为拟选址位置的城市发展方向适宜系数；R_f为在风向频率、发展方向基础上增加功能分区的权重因子。

2.根据权利要求1所述能源景观运作方法，其特征在于，第一步所述集中型绿地为多株植物集中种植型绿地；第一步所述分散型绿地为单株孤植型绿地。

3.根据权利要求1所述能源景观运作方法，其特征在于，StepA所述权重因子体系的建立过程包括：

第a步：根据城市全年16向风向频率玫瑰图，确定风向频率权重因子，所述风向频率权重因子的模型为：

其中，R_w为拟选址位置的风向频率适宜系数，R_max为全年最大风向频率，R_tar为拟选址方向的全年风向频率；所述风向频率适宜系数取值范围为(0,1]；

第b步：在风向频率权重因子的基础上，增加城市发展方向权重因子，所述增加城市发展方向权重因子的模型为：

其中，R_d为拟选址位置的城市发展方向适宜系数，R_var为拟选址方向与城市发展方向的角度偏差数值，所述城市发展方向适宜系数的取值范围为[0,1]；

第c步：在风向频率权重因子和增加城市发展方向权重因子的基础上增加功能分区的权重因子R_f，所述R_f取值只有1、0.8、0三种情况；当拟选址位置处于功能符合的规划用地内则设定为1；当拟选址位置未处于功能符合的规划用地内时，则先调整规划用地功能，此时系数被设定为0.8；当拟选址位置未处于功能符合的规划用地内时，而又不存在调整规划用地功能的可能性，此时系数被设定为0。