CN109559055A - 城市绿地规划的景观生态效能评价方法 - Google Patents

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刘冬梅
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Abstract

本发明提出一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，包括基础数据收集与预处理；计算城市绿地规划的景观格局优化指数；计算城市绿地规划的生态过程优化指数；计算城市绿地规划的景观生态效能综合优化指数；定量评估城市绿地规划景观生态效能综合优化效果。本发明为城市绿地规划方案的论证与选择提供了定量评估方法，提高了城市绿地规划方案的科学性和有效性。

Description

城市绿地规划的景观生态效能评价方法
技术领域
本发明涉及城市绿地规划与环境影响评价领域，具体涉及一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法。
背景技术
近年来我国城市化速度不断加快，带来了日益突出的环境问题，影响到城市的可持续发展。城市绿地及绿色基础设施可为城市居民提供休闲游憩场所和通勤绿道，有助于优化城市空间格局，发挥改善空气质量、缓解热岛效应、调节微气候和水文过程等生态功能，促进居民身心健康。因此，合理规划城市绿地、高效建设绿色基础设施，已成为国际上不同国家和地区提升城市宜居性、改善居民福祉的重要途径。
为改善人居环境、推进贯彻国家生态文明建设战略，中国许多城市提出了全面提升城市功能、改善城市生态环境的城市绿地规划，如山体、水体和废弃地的修复绿地规划以及老旧城区的“留白增绿”规划等。具体的绿地规划包括拆除违法建筑、控制老旧城区开发强度和建筑密度，新建城市广场与公园绿地等公共空间，提高存量绿地空间的开放性、品质和功能等；保护与利用乡土植物、推行生态绿化方式，重建山体植物群落、增强水体自净功能和高效再利用废弃地；最终目的是在城市人口密集、建设用地紧张、绿地破碎化的背景下，扩展绿色空间、让绿网成荫，最大限度地提升人居环境服务能力。
可见，在转变发展模式的新时期下，城市绿地规划不仅仅是指各类“增绿”举措，而且更加强调这些措施的成效。那么，定量化城市绿地规划方案的实施效果，将成为在有限空间上合理布局增绿地块、最大限度提升其综合功能的科学基础。同时，从国家法律角度出发(即《中华人民共和国环境影响评价法》)，对城市绿地规划可能造成的影响进行分析、预测和评估也是必须的要求。
目前，在城市绿地规划评价领域中，评价内容已从绿地数量和结构等技术指标评价逐渐向绿地质量和功能等综合评价发展。其中，广泛采用的绿地数量评价指标，即绿地率、绿化覆盖率和人均公共绿地面积，是我国城市规划编制规定的约束性指标，在城市绿地系统规划方案中基本达标。而绿地结构评价指标，如绿地可达性和景观连通性虽被公认为影响绿地社会服务能力的基本条件，常见于绿地系统规划与生态网络构建研究中；但在现有绿地规划评价技术(如专利号CN201110414990.X)仅作为拓展备选指标，缺少具体应用的评价实操技术。对于绿地质量和功能等综合评价，较为常用的指标为乡土树种比例、热岛效应强度、水环境及空气质量达标率等，这些指标往往缺少对于绿地格局和生态过程的综合考虑，评估中很难实现从绿地数量、结构或空间规划向绿地质量和功能的提升。近年来，三维绿量和生态效益评价成为绿地规划评价研究的一个重要方向，有利于通过绿地数量和结构规划来提升绿地的质量和功能；但由于三维绿量指标获取技术复杂，目前未被应用在城市绿地规划评价中。可见，发明将绿地可达性、连通性及生态质量和功能评价相结合、开展绿地规划方案评估的技术方法，对于提升绿地服务品质、提高绿地规划的社会、经济和生态效益具有重要意义。
在规划环境影响评价(SEA)领域中，国家环保部已研究编制了针对土地利用规划、城市总体规划、油(气)田总体开发规划、石油化工基地规划、流域建设开发利用规划、城市交通规划、煤炭矿区开采规划等领域的SEA技术导则，但缺少针对城市绿地规划开展的规划环境影响评价技术方法。发明城市绿地规划的生态效能优化评价技术，符合我国规划环境影响评价发展趋势，可以弥补目前这个领域的技术空缺。
综上，现有城市绿地规划评价技术对从绿地格局到生态过程和功能的综合考虑不足，现有评价方法所得到的评价指数未能形成一个反映绿地规划成效(或者说规划前后的效果变化)的综合指数。定量评估城市绿地规划方案的实施效果，已成为目前城市管理者、规划设计师和环评工程师亟需解决的技术难题。
发明内容
本发明的有益效果是从景观结构与功能角度定量评估了绿地规划方案的景观生态效能优化，为城市绿地规划方案的论证与选择提供定量评估方法，提高城市绿地规划方案的科学性和有效性。
一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，包括如下步骤：
步骤1：基础数据收集与预处理；
步骤2：计算城市绿地规划的景观格局优化指数；
步骤3：计算城市绿地规划的生态过程优化指数；
步骤4：计算城市绿地规划的景观生态效能综合提升指数；
步骤5：定量评估城市绿地规划景观生态效能综合优化效果。
进一步，步骤1包括：
1)收集城市绿地规划图、建设用地及绿地现状类型图及规划区边界数据，并对图件数据进行矢量化处理和空间配准，生成城市绿地新增绿地斑块分布图、现状斑块分布及建设用地斑块分布图；
2)收集规划区国产高分辨率卫星影像，并进行预处理，采用完成预处理的国产高分辨率卫星影像，提取城市植被覆盖度；
3)收集规划区Landsat卫星影像，并进行预处理，采用完成预处理的Landsat影像，通过大气校正模型反演获取城市地表温度数据；统计分析植被覆盖度与地表温度之间的相关系数r。
进一步，预处理包括辐射定标、大气校正、正射校正。
进一步，步骤2中城市绿地规划景观格局优化指数是指通过城市绿地网络及其连接性能来评估绿地规划结构方面优化效果的定量参数，具体计算公式为：
Pa＝wa a+wbb+wc c
(1)
Pa为景观格局优化指数；a为绿网闭合度优化指数，wa为a指数的权重；b为绿网通达度优化指数，wb为b指数的权重；c为绿网连接度优化指数，wc为c指数的权重；城市绿地网络包括绿地节点和绿道；绿地节点对应绿地现状与新增绿地斑块，规划前绿地节点数量即现状绿地斑块数为n0，规划后绿地节点数量即现状和新增绿地斑块数之和为ni；绿道通过节点采用耗费距离模型CDM求得，规划前绿道数量为 m0，规划后绿道数量为mi，其中i代表第i种绿地规划方案；
进一步，公式(1)中的绿网闭合度优化指数a是用来描述城市绿地网络中新增绿地斑块在形成绿地节点—绿道闭合回路中的效果，即绿地规划后绿网闭合度/现状绿网闭合度×100％，计算公式为：
公式(1)中的绿网通达度优化指数b是指城市绿地网络中新增绿地斑块在改善绿地节点连接绿道能力中的效果，即绿地规划后绿网通达度/现状绿网通达度×100％，计算公式为：
公式(1)中的绿网连接度优化指数c是用来描述城市绿地网络中新增绿道在改进绿道串联绿地节点能力中的效果，即绿地规划后绿网连接度/现状绿网连接度×100％，计算公式为：
进一步，步骤3中城市绿地规划的生态过程优化指数是指城市新增绿地斑块与绿道在各种生态系统服务中的发挥效果，具体计算公式为：
Pr＝wdd+wee+wgg。 (5)
Pr为生态过程优化指数；d为碳固存优化指数，wd为d指数的权重； e为污染物净化优化指数，we为e指数的权重；g为地表降温优化指数，wg为g指数的权重。
进一步，公式(5)中的碳固存优化指数d指数是指城市绿地规划前后绿地碳固存量之差占规划前绿地碳固存量的百分比，计算公式为：
公式(6)中，QC0、QCi分别为绿地规划前后评价区内单位面积绿地年均固碳量；a0、ai分别为城市现状与绿地规划后绿地斑块的总面积； Fg0、Fgi为城市现状与绿地规划后绿地斑块的平均植被覆盖度；i代表第i种绿地规划方案；
公式(5)中的污染物净化优化指数e指数是指城市绿地规划前后绿地消纳大气污染物量之差占规划前绿地大气污染物消纳量的百分比的总量之比，计算公式为：
公式(7)中Q0j、Qij分别为绿地规划前后单位面积绿地年均大气污染物消纳量，j代表第j种大气污染物；
公式(5)中的地表降温优化指数g指数是指城市绿地规划前后绿地总降温值之差占规划前绿地总降温值的百分比，计算公式为：
公式(8)中，ΔT0为城市现状绿地斑块平均降温值(℃)，Δt0为绿地规划后绿地斑块植被覆盖度每提高1％后绿地斑块平均地表温度的下降值(℃)；
进一步，步骤4中城市绿地规划的景观生态效能综合优化指数 (LP)可通过景观格局优化指数(Pa)、生态过程优化指数(Pr)及其对应权重wPa、wPr计算获取，具体的计算公式为：
LP＝wPaPa+wPrPr。 (9)
进一步，步骤5中定量评估城市绿地规划景观生态效能综合优化效果，包括：
1)计算与当前绿地规划具相同绿地节点数目ni和绿地斑块面积ai的条件下的最大景观生态效能综合优化指数LPmax和最小景观生态效能综合优化指数LPmin；
计算LPmax的具体参数如下：
此时所有绿地斑块均与绿道相连形成闭合网络，绿地规划景观格局优化指数最大；在这样的新增绿地斑块布局下，若所有斑块采用高植被覆盖度水平即Fgi＝Fg0max进行绿化提升时，可实现最大的景观生态过程优化指数，此时，
计算LPmin的具体参数如下：amin、bmin、cmin均等于0，此时新增绿地斑块并未改善绿地网络性能，绿地规划的景观格局优化指数最小；在这样的新增绿地斑块布局下，若现状绿地斑块植被覆盖度不变、新增绿地斑块均采用低植被覆盖度水平即Fgi＝Fg0min进行绿化，此时的绿地规划景观生态过程优化指数也最小，即
2)采用中值标准，定量评估城市绿地规划景观生态服务综合提升效果：
公式(9)所得的LP<公式(10)所得的LPmean，说明此绿地规划的景观生态服务综合提升效果一般，仍有提升空间；若LP>LPmean，说明此绿地规划的景观生态服务综合提升效果较好。
进一步，公式(1)中wa、wb、wc，公式(5)中wd、we、wg，以及公式(9)中的wPa、wPr请相关领域研究者、从业者进行重要性评分，通过层次分析方法分别计算而得出。
附图说明
图1是本发明实施例中矢量化处理后的中心城区绿地现状与新增绿地斑块分布图；
图2是本发明实施例中矢量化处理后的中心城区建设用地斑块图；
图3是本发明实施例中由国产高分辨率影像提取的中心城区植被覆盖度图；
图4是本发明实施例中由Landsat 8影像提取的中心城区地表温度图；
图5是本发明实施例中中心城区植被覆盖度与地表温度之间的相互系数分析图；
图6是基于图1、图2采用CDM模型获取的绿地节点和绿道分布图；图7是本发明的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法的步骤框图。
具体实施方式
本发明提出一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，下面结合附图、附表和具体实施例对本发明作详细说明。
本发明的目的是提供一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，图7示出了该评价方法的步骤框图，包括：
步骤1：基础数据收集与预处理；
步骤2：计算城市绿地规划的景观格局优化指数；
步骤3：计算城市绿地规划的生态过程优化指数；
步骤4：计算城市绿地规划的景观生态效能综合提升指数；
步骤5：定量评估城市绿地规划景观生态效能综合优化效果。
步骤1中的基础数据收集与预处理，包括如下操作：
1)收集城市绿地规划图、建设用地及绿地现状类型图及规划区边界数据，并对图件数据进行矢量化处理和空间配准；生成城市新增绿地斑块分布图、现状绿地斑块分布图及建设用地斑块分布图。
2)收集规划区国产高分辨率卫星影像，进行辐射定标、大气校正、正射校正等预处理，采用完成预处理的国产高分辨率卫星影像，提取城市植被覆盖度。
3)收集规划区Landsat卫星影像，进行辐射定标、大气校正等预处理，采用完成预处理的Landsat影像，通过大气校正模型反演、获取城市地表温度数据；统计分析植被覆盖度与地表温度之间的相关系数r。
步骤2中城市绿地规划景观格局优化指数是指通过城市绿地网络及其连接性能来评估绿地规划结构方面优化效果的定量参数。
其中，城市绿地网络包括绿地节点和绿道；绿地节点对应 [0033]段中的绿地现状与新增绿地斑块，规划前绿地节点数量为n0 (即现状绿地斑块数)，规划后绿地节点数量为ni(即现状和新增绿地斑块数之和)；绿道通过节点采用耗费距离模型(CDM)求得，规划前绿道数量为m0，规划后绿道数量为mi，其中i代表第i种绿地规划方案。
绿地规划方案的景观格局优化指数的具体计算公式为：
Pa＝wa a+wbb+wc c (1)
上式中，Pa为景观格局优化指数；a为绿网闭合度优化指数， wa为a指数的权重；b为绿网通达度优化指数，wb为b指数的权重；c 为绿网连接度优化指数，wc为c指数的权重。
公式(1)中的绿网闭合度优化指数(a指数)是用来描述城市绿地网络中新增绿地斑块在形成绿地节点—绿道闭合回路中的效果，即绿地规划后绿网闭合度/现状绿网闭合度×100％。计算公式为：
公式(1)中的绿网通达度优化指数(b指数)是指城市绿地网络中新增绿地斑块在改善绿地节点连接绿道能力中的效果，即绿地规划后绿网通达度/现状绿网通达度×100％。计算公式为：
公式(1)中的绿网连接度优化指数(c指数)是用来描述城市绿地网络中增绿绿道在改进绿道串联绿地节点能力中的效果，即绿地规划后绿网连接度/现状绿网连接度×100％。计算公式为：
公式(1)中wa、wb、wc通过专家打分法确定。请相关领域研究者、从业者(50人以上)进行重要性评分，通过层次分析方法分别计算各指数对应的权重。
步骤3中城市绿地规划的生态过程优化指数是指城市新增绿地斑块与绿道在各种生态系统服务中发挥的效果，具体计算公式为：
Pr＝wdd+wee+wg (5)
上式中，Pr为生态过程优化指数；d为碳固存优化指数，wd为d指数的权重；e为污染物净化优化指数，we为e指数的权重；g 为地表降温优化指数，wg为g指数的权重。
公式(5)中的碳固存优化指数(d指数)是指城市绿地规划前后绿地碳固存量之差占规划前绿地碳固存量的百分比。计算公式为：
公式(6)中，QC0、QCi分别为绿地规划前后评价区内单位面积绿地年均固碳量；a0、ai分别为城市现状与绿地规划后绿地斑块的总面积；Fg0、Fgi为城市现状与绿地规划后绿地斑块的平均植被覆盖度； i代表第i种绿地规划方案。
QC0、QCi的值与城市绿地群落类型及树种等因素有关，可在实际应用中通过场地实测的方法获取当地不同群落类型、不同树种的所对应的值，并应用于绿地规划后的计算评估中。在条件受限无法进行场地实测时，可通过统计文献数据中评价区地理、气候条件相似区域的固碳量单位量化值，利用截尾平均数方法求均数获取。
a0、ai可通过[0033]段中绿地规划前后的绿地斑块分布图获取。
Fg0可通过如[0034]段所述的方法获取。Fgi可划分为高、中、低植被覆盖度三个情景；推荐根据Fg0值直方图统计，使用Fg0max、 Fg0mean、Fg0min作为植被覆盖度的高值、中值和低值。
公式(5)中的污染物净化优化指数(e指数)是指城市绿地规划前后绿地消纳大气污染物量之差占规划前绿地大气污染物消纳总量的百分比。具体计算公式为：
公式(7)中Q0j、Qij分别为绿地规划前后单位面积绿地年均大气污染物消纳量，j代表第j种大气污染物，其他参数意义与[0053] 段中的一致。
其中，Q0j、Qij获取方法同[0054]段，大气污染物可包括SO2、 NOx、PM10、O3等，但不限于此；其他参数获取方法同[0055]-[0056] 段。
公式(5)中的地表降温优化指数(g指数)是指城市绿地规划前后绿地总降温值之差占规划前绿地总降温值的百分比，计算公式为：
公式(8)中，ΔT0为城市现状绿地斑块平均降温值(℃)，Δt0为绿地规划后绿地斑块植被覆盖度每提高1％后绿地斑块平均地表温度的下降值(℃)，其他参数意义与[0053]段一致。
其中，ΔT0通过统计0015、0016和0017中的现状绿地斑块平均地表温度与建设用地平均地表温度值之差求得；Δt0可通过统计 0017中绿地斑块植被覆盖度和地表温度之间的相关系数r求得，Δ t0＝r。
公式(5)中wd、we、wg的获取方法同[0047]段。
所述步骤4中城市绿地规划的景观生态效能综合优化指数 (LP)可通过景观格局优化指数(Pa)、生态过程优化指数(Pr)及其对应权重wPa、wPr计算获取，具体的计算公式为：
LP＝wPaPa+wPrPr。 (9)
其中，权重wPa、wPr的获取方法同[0053]段。
所述步骤5中定量评估城市绿地规划景观生态效能综合优化效果，包括：
1)计算与当前绿地规划具相同绿地节点数目(ni)和绿地斑块面积(ai)的条件下的最大景观生态效能综合优化指数(LPmax) 和最小景观生态效能综合优化指数(LPmin)。
计算LPmax的具体参数如下：
此时所有绿地斑块均与绿道相连形成闭合网络，绿地规划景观格局优化指数最大；在这样的新增绿地斑块布局下，若所有斑块采用高植被覆盖度水平(即Fgi＝Fg0max)进行绿化提升时，可实现最大的景观生态过程优化指数，此时，
计算LPmin的具体参数如下：amin、bmin、cmin均等于0，此时新增绿地斑块并未改善绿地网络性能，绿地规划的景观格局优化指数最小；在这样的新增绿地斑块布局下，若现状绿地斑块植被覆盖度不变、新增绿地斑块均采用低植被覆盖度水平(即Fgi＝Fg0min)进行绿化，此时的绿地规划景观生态过程优化指数也最小，即
2)采用中值标准，定量评估城市绿地规划景观生态服务综合提升效果，具体计算公式为：
公式(9)所得的LP<公式(10)所得的LPmean，说明此绿地规划的景观生态服务综合提升效果一般，仍有提升空间；若LP>LPmean，说明此绿地规划的景观生态服务综合提升效果较好。
以海口市中心城区绿地规划方案的景观生态效能评价作为本发明的实施例来说明本发明的方法。
步骤1：基础数据收集与预处理；
步骤2：计算城市绿地规划的景观格局优化指数；
步骤3：计算城市绿地规划的生态过程优化指数；
步骤4：计算城市绿地规划的景观生态效能综合优化指数；
步骤5：定量评估城市绿地规划景观生态服务综合提升效果。
在步骤1中，1)收集研究区城市绿地规划图、建设用地及绿地现状类型图及中心城区边界数据，对以上图件数据进行矢量化处理和空间配准，生成如图1所示的中心城区绿地现状和新增绿地斑块分布图和图2所示的建设用地斑块分布图。本实施例中，采用但不限于ArcGIS软件对图件数据进行矢量化处理和空间配准。
2)收集中心城区国产高分辨率卫星(高分)影像，本实施例中采用但不限于ENVI软件对高分影像进行辐射定标、大气校正、正射校正等预处理，提取植被覆盖度，如图3示出的。
3)收集研究区Landsat 8影像，本实施例中采用但不限于 ENVI软件对影像数据进行辐射定标、大气校正等预处理，采用大气校正模型反演地表温度数据，如图4所示，统计植被覆盖度与地表温度之间的相关系数r并绘图，如图5示出的，本实施例中r＝0.17。
步骤2中城市绿地规划的景观格局优化指数是指通过城市绿地网络及其连接性能来评估绿地规划结构方面优化效果的参数。
其中，城市绿地网络包括绿地节点和绿道，如图6所示；绿地节点对应图1中的绿地现状与新增绿地斑块，规划前绿地节点数量为n0＝25(即现状绿地斑块数)，规划后绿地节点数量为n1＝72(即现状和新增绿地斑块数之和)；绿道基于节点采用耗费距离模型(CDM)求得，规划前绿道数量为m0＝33，规划后绿道数量为m1＝140，其中i＝1，代表第1种绿地规划方案。
此绿地规划方案的景观格局优化指数的具体计算公式为：
Pa＝wa a+wbb+wc c
(1)
上式中，Pa为景观格局优化指数；a为绿网闭合度优化指数， wa为a指数的权重；b为绿网通达度优化指数，wb为b指数的权重；c 为绿网连接度优化指数，wc为c指数的权重。
公式(1)中的绿网闭合度优化指数(a指数)是用来描述城市绿地网络中新增绿地斑块在形成绿地节点—绿道闭合回路中的效果，即绿地规划后绿网闭合度/现状绿网闭合度×100％。计算公式为：
公式(1)中的绿网通达度优化指数(b指数)是指城市绿地网络中新增绿地斑块在改善绿地节点连接绿道能力中的效果，即绿地规划后绿网通达度/现状绿网通达度×100％。计算公式为：
公式(1)中的绿网连接度优化指数(c指数)是用来描述城市绿地网络中增绿绿道在改进绿道串联绿地节点能力中的效果，即绿地规划后绿网连接度/现状绿网连接度×100％。计算公式为：
表1中心城区绿地规划的景观格局优化指数(％)
公式(1)中wa、wb、wc通过专家打分法确定。请相关领域研究者、从业者(50人以上)进行重要性评分(表2)。
表2中心城区绿地规划的景观格局优化指数评估参数权重 (部分节选)
通过层次分析法分别计算各指数对应的权重。在本实施例中最终确定的a指数、b指数、c指数权重分别为wa＝0.27、wb＝0.4、 wc＝0.33。
通过公式计算所得a、b、c指数和相应权重wa、wb、wc可得，经绿地规划后，中心城区绿地景观格局优化指数为73.61％。
步骤3中城市绿地规划生态过程优化指数是指城市新增绿地斑块与绿道在各种生态系统服务中的发挥效果，具体计算公式为：
Pr＝wdd+wee+wgg。(5)
上式中，Pr为生态过程优化指数；d为碳固存优化指数， wd为d指数的权重；e为污染物净化优化指数，we为e指数的权重；g 为地表降温优化指数，wg为g指数的权重。
公式(5)中的碳固存优化指数(d指数)是指城市绿地规划前后绿地碳固存量之差占规划前绿地碳固存量的百分比。计算公式为：
公式(6)中，QC0、QC1分别为此绿地规划前后中心城区单位面积绿地年均固碳量；a0、a1分别为中心城区现状与此绿地规划后各绿地斑块的面积。Fg0、Fg1为中心城区现状与此绿地规划后各绿地斑块的植被覆盖度。
本实施例中，通过对与海口市气候条件相似的海南省及邻近的深圳市、厦门市、广州市等区域大量文献数据检索，利用截尾平均数法求均值，QC0＝34597.272kg/hm2/y；考虑到绿地规划还未进行群落和树种等详细规划，此实施例中QC1＝QC0。
本实施例中，采用但不限于ArcGIS软件分别统计[0082] 段中的绿地斑块分布图(图1)和[0082]段中的绿地植被覆盖度(图3)获取Σ(Fg0a0)＝3.78；a1＝14.41km2；考虑到绿地规划还未进行群落和树种等详细规划，新增绿地斑块按照现状绿地植被覆盖度均值(Fg0mean)实施绿化，即Fg1＝Fg0mean＝0.56。
基于[0107]、[0108]段中的基本参数，通过公式(6)计算出此绿地规划方案的碳固存优化指数为84.98％。
公式(5)中的污染物净化优化指数(e指数)是指城市绿地规划前后绿地消纳大气污染物量之差占规划前绿地大气污染物消纳量(本实施例中采用SO2和NOX，但不限于此)的百分比的总量之比。计算公式为：
公式(7)中QS0、QS1分别为绿地规划前后单位面积绿地年均 SO2消纳量；QN0、QNi分别为绿地规划前后单位面积绿地年均NOX消纳量。其他参数意义与[0106]段中的一致。
本实施例中，QS0、QS1和QN0、QNi的获取方法同[0107]段；QS0＝ 102.038kg/hm2/a，QS1＝QS0；QN0＝102.798kg/hm2/a，QN1＝QN0。
其他参数同[0108]段，通过公式(7)计算出此绿地规划方案的污染物净化优化指数为84.98％。
公式(5)中的地表降温优化指数(g指数)是指城市绿地规划前后绿地总降温值之差占规划前绿地总降温值的百分比，计算公式为：
公式8中，ΔT0为城市现状绿地斑块平均降温值(℃)，Δt0为绿地规划后绿地斑块植被覆盖度每提高1％，绿地斑块平均地表温度的下降值(℃)，其他参数意义与[0106]段中的一致。
本实施例中，采用但不限于ArcGIS软件分别统计图1中现状绿地斑块的平均地表温度与图2中建设用地平均地表温度值，基于此求得ΔT0＝0.96；并可通过图5中植被覆盖度和地表温度之间的相关系数r，求得Δt0＝r＝0.17。
其他参数同[0108]段，通过公式(8)计算出此绿地规划方案的地表降温优化指数为97.43％。
公式(5)中wd、we、wg通过专家打分法确定。请相关领域研究者、从业者(50人以上)进行重要性评分(表3)。
表3生态过程优化指数评估指数重要性评价(部分节选)
通过层次分析方法分别计算各指数对应的权重。在本实施例中对d指数、e指数、g指数最终确定的权重分别为wd＝0.29、we＝ 0.32、wg＝0.39。
通过公式计算所得d、e、g指数和相应权重wd、we、wg可得，此绿地规划方案的生态过程优化指数(Pr)＝89.84％。
所述步骤4中城市绿地规划的景观生态效能综合优化指数 (lp)可通过景观格局优化指数(Pa)、生态过程优化指数(Pr)及其对应权重wPa、wPr计算获取，具体的计算公式为：
LP＝wPaPa+wPrPr。 (9)
公式(9)中，权重wPa、wPr通过专家打分法确定。请相关领域研究者、从业者(50人以上)进行重要性评分(表4)。
表4景观生态效能综合优化指数评估指数重要性评价(部分节选)
通过层次分析法分别计算景观格局优化指数和生态过程优化指数的权重。在实施例中，权重wPa＝0.59、wPr＝0.41。
最终，基于[0100]、[0123]、[0128]中的参数，通过公式(9) 计算得到此绿地规划方案的景观生态效能优化指数LP＝80.26％。
步骤5中定量评估城市绿地规划景观生态效能综合优化效果，包括：
1)计算与当前绿地规划具有相同绿地节点数目(n0＝25， n1＝72)和绿地斑块面积(a1＝14.41km2)条件下的最大景观生态效能综合优化指数(LPmax)和最小景观生态效能综合优化指数(LPmin)。
计算LPmax的具体参数如下：
此时所有绿地斑块均与绿道相连形成闭合网络，绿地规划景观格局优化指数最大，Pamax＝198.07％；在这样的新增绿地斑块布局下，若所有斑块采用高植被覆盖度水平(Fgi＝Fg0max＝0.89)的绿化提升可实现最大景观生态过程优化指数，即，此时
；求得生态过程优化指数Prmax＝145.87％；最终，当n0＝25、n1＝72、 a1＝14.41km2时，绿地规划方案的最大景观生态效能综合优化指数LPmax＝176.67％。
计算LPmin的具体参数如下：amin、bmin、cmin均等于0，此时新增绿地斑块并未改善绿地网络性能，绿地规划方案的景观格局优化指数最小，Pamin＝0；在景观格局未优化的情况下，当所有新增绿地斑块均采用低植被覆盖度水平(即Fgi＝Fg0min＝0.31)进行绿化时，绿地规划景观生态过程优化指数也最小，即
，求得最小生态过程优化指数Prmin＝49.63％；最终，当n0＝25、n1＝72、 a1＝时，绿地规划方案的最小景观生态效能综合优化指数LPmin＝20.35％。
2)采用中值标准定量评估城市绿地规划景观生态服务综合提升效果，
在本实施例中，由公式(10)计算可知LPmean＝98.51％。
如[0128]段所述，此绿地规划方案的景观生态效能优化指数 LP(80.26％)<LPmean(98.51％)，略低于中值标准，可见此绿地规划方案的景观生态服务综合提升效果一般，仍有提升空间。
尽管如上已示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对发明的限制，本领域的技术人员在不脱离本发明的体系原理的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，包括如下步骤：
步骤1：基础数据收集与预处理；
步骤2：计算城市绿地规划的景观格局优化指数；
步骤3：计算城市绿地规划的生态过程优化指数；
步骤4：计算城市绿地规划的景观生态效能综合提升指数；
步骤5：定量评估城市绿地规划景观生态效能综合优化效果。
2.根据权利要求1所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于，所述步骤1包括：
1)收集城市绿地规划图、建设用地及绿地现状类型图及规划区边界数据，并对图件数据进行矢量化处理和空间配准，生成城市绿地斑块分布图、现状斑块分布图及建设用地斑块分布图；
2)收集规划区国产高分辨率卫星影像，并进行预处理，采用完成预处理的国产高分辨率卫星影像，提取城市植被覆盖度；
3)收集规划区Landsat卫星影像，并进行预处理，采用完成预处理的Landsat影像，通过大气校正模型反演获取城市地表温度数据；统计分析植被覆盖度与地表温度之间的相关系数r。
3.根据权利要求2所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于，所述预处理包括辐射定标、大气校正、正射校正。
4.根据权利要求2所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于：所述步骤2中城市绿地规划景观格局优化指数是指通过城市绿地网络及其连接性能来评估绿地规划在结构方面优化效果，具体计算公式为：
Pa＝waa+wbb+wcc (1)
Pa为景观格局优化指数；a为绿网闭合度优化指数，wa为a指数的权重；b为绿网通达度优化指数，wb为b指数的权重；c为绿网连接度优化指数，wc为c指数的权重；城市绿地网络包括绿地节点和绿道；绿地节点对应绿地现状与新增绿地斑块，规划前绿地节点数量即现状绿地斑块数为n0，规划后绿地节点数量即现状和绿地斑块数之和为ni；绿道通过节点采用耗费距离模型CDM求得，规划前绿道数量为m0，规划后绿道数量为mi，其中i代表第i种绿地规划方案。
5.根据权利要求4所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于：公式(1)中的绿网闭合度优化指数a是用来描述城市绿地网络中新增绿地斑块在形成绿地节点—绿道闭合回路中的效果，即绿地规划后绿网闭合度/现状绿网闭合度×100％，计算公式为：
公式(1)中的绿网通达度优化指数b是指城市绿地网络中新增绿地斑块在改善绿地节点连接绿道能力中的效果，即绿地规划后绿网通达度/现状绿网通达度×100％，计算公式为：
公式(1)中的绿网连接度优化指数c是用来描述城市绿地网络中增绿绿道在改进绿道串联绿地节点能力中的效果，即绿地规划后绿网连接度/现状绿网连接度×100％，计算公式为：
6.根据权利要求4所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于：所述步骤3中城市绿地规划的生态过程优化指数是指城市绿地斑块与绿道在各种生态系统服务中的发挥效果，具体计算公式为：
Pr＝wdd+wee+wgg (5)
Pr为生态过程优化指数；d为碳固存优化指数，wd为d指数的权重；e为污染物净化优化指数，we为e指数的权重；g为地表降温优化指数，wg为g指数的权重。
7.根据权利要求6所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于：公式(5)中的碳固存优化指数d是指城市绿地规划前后绿地碳固存量之差占规划前绿地碳固存量的百分比，计算公式为：
公式(6)中，QC0、QCi分别为绿地规划前后评价区内单位面积绿地年均固碳量；a0、ai分别为城市现状与绿地规划后绿地斑块的总面积；Fg0、Fgi为城市现状与绿地规划后绿地斑块的平均植被覆盖度；i代表第i种绿地规划方案；
公式(5)中的污染物净化优化指数e是指城市绿地规划前后绿地消纳大气污染物量之差占规划前绿地大气污染物消纳量的百分比的总量之比，计算公式为：
公式(7)中Q0j、Qij分别为绿地规划前后单位面积绿地年均大气污染物消纳量，j代表第j种大气污染物；
公式(5)中的地表降温优化指数g是指城市绿地规划前后绿地总降温值之差占规划前绿地总降温值的百分比，计算公式为：
公式(8)中，ΔT0为城市现状绿地斑块平均降温值(℃)，Δt0为绿地规划后绿地斑块植被覆盖度每提高1％后绿地斑块平均地表温度的下降值(℃)。
8.根据权利要求6所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于：所述步骤4中城市绿地规划的景观生态效能综合优化指数(LP)可通过景观格局优化指数(Pa)、生态过程优化指数(Pr)及其对应权重wPa、wPr计算获取，具体的计算公式为：
LP＝wPaPa+wPrPr。 (9)
9.根据权利要求8所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于：所述步骤5中定量评估城市绿地规划景观生态效能综合优化效果，包括：
1)计算与当前绿地规划具相同绿地节点数目ni和绿地斑块面积ai的条件下的最大景观生态效能综合优化指数LPmax和最小景观生态效能综合优化指数LPmin；
计算LPmax的具体参数如下：
此时所有绿地斑块均与绿道相连形成闭合网络，绿地规划景观格局优化指数最大；在这样的绿地斑块布局下，若所有斑块采用高植被覆盖度水平即Fgi＝Fg0max进行绿化提升时，可实现最大的景观生态过程优化指数，此时，
计算LPmin的具体参数如下：amin、bmin、cmin均等于0，此时新增绿地斑块并未改善绿地网络性能，绿地规划的景观格局优化指数最小；在这样的绿地斑块布局下，若现状绿地斑块植被覆盖度不变、新增绿地斑块均采用低植被覆盖度水平即Fgi＝Fg0min进行绿化，此时的绿地规划景观生态过程优化指数也最小，即
2)采用中值标准，定量评估城市绿地规划景观生态服务综合提升效果：
公式(9)所得的LP<公式(10)所得的LPmean，说明此绿地规划的景观生态服务综合提升效果一般，仍有提升空间；若LP>LPmean，说明此绿地规划的景观生态服务综合提升效果较好。
10.根据权利要求9所述的一种城市绿地规划的景观生态效能评价方法，其特征在于：公式(1)中wa、wb、wc，公式(5)中wd、we、wg，以及公式(9)中的wPa、wPr请相关领域研究者、从业者进行重要性评分，通过层次分析方法分别计算而得出。
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