CN116882819A - 一种低碳背景下的城市公园绿地服务能力评价方法与系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种低碳背景下的城市公园绿地服务能力评价方法与系统，基于遥感影像结合开源地图的公园数据计算公园供给能力；基于景观生态学的“源‑汇”理论，采用最小累计阻力模型建立景观阻力面，以此表达公园绿地生态功能的扩散影响；基于新型城市地理数据，从低碳视角出发，利用层次分析法构建城市公园绿地服务水平评价指标体系，量化城市居住环境对公园碳排放消减服务的需求。从低碳视角出发引入景观生态学中的“源‑汇”理论，量化各景观单元获得各城市公园的服务指数及对公园碳排放消减服务的需求值，并通过基尼系数和区位熵方法，分别从宏观、微观尺度上探究城市公园绿地供需平衡关系，为低碳背景下的城市公园绿地规划建设提供决策依据。
Description
技术领域
本发明属于城市空间规划与管理研究领域，具体的，本发明涉及一种低碳背景下的城市公园绿地服务能力评价的技术方法，该种方法可以为低碳目标下的城市空间结构优化提供较为全面的、客观和科学的决策依据。
背景技术
城市公园绿地是城市空间和城市景观的重要组成部分，具备休闲游憩、改善城市生态环境以及防灾减灾等功能，同时也是城市碳源、碳汇的根本载体。随着社会经济的快速发展和人民生活水平的提高，城市居民对于城市公园活动休闲的需求与日俱增，城市绿地空间布局及其服务水平分析一直受到高度重视。目前，城市绿地空间格局方面的相关研究已经形成体系，涵盖了城市绿地覆盖率、人均绿化面积、城市绿地景观格局等，并将其结果作为绿地服务水平评价的依据。随着城市经济发展，社会观念改变，研究渐渐不满足于平面的、单一的、概括的城市绿地面积分析，转而向多元的绿地服务评价发展。其中，以人为本的绿地服务评价从人的需求出发，考虑到不同人群对绿地的需求各异，从而评价城市公园绿地服务水平及其供需关系。此外，城市公园的服务能力也是生态文明软实力的有力指标。因此，如何客观真实地社会经济因素与城市绿地公平性之间的关系是本节重点论述和讨论的问题。
景观生态学(landscape ecology)这一概念由德国地理学家特洛尔于1939年提出，其主体是地理学与生态学研究的交叉融合，是对生态垂直关联性与地理水平空间异质性的横断与统一。目前，国内外学者主要研究其在城市生态建设、生态环境的治理和保护、生物多样性保护等方面的应用。景观生态学的重要研究理论之一是“源-汇”景观格局理论，其为流域非点源污染的控制及治理、区域景观格局的合理规划提供科学依据，能有效解决区域非点源污染、城市热岛效应、流域土壤侵蚀等问题。因此对于城市公园绿地所产生的碳汇效应及其在城市空间的消减作用这一非点源扩散过程，“源-汇”景观格局理论能提供有力的科学支持。
目前关于城市公园绿地服务水平的评价方法已经形成了一套体系，大致上可以分为数量均等、空间公平、社会正义三个阶段。早期强调城市绿地数量均等化，多采用简单的人均绿地面积、公园绿地密度等指标评价服务水平，该种方法简单易行可以直接与行政单元内的社会经济书进行耦合分析，但是得到的评价结果精细度较差，无法对现实情况进行准确模拟。此后有学者开始从地理学角度出发基于GIS平台评价绿地服务水平，可达性指数成为主要的评价指标之一，发展出最近距离法、引力模型、两步移动搜索法、霍夫模型等可达性模型。如申请号为CN201910420750.7的名为一种公园绿地服务均等化综合评估系统及评估方法，公开号为CN110175767A的发明专利，该系统结合了数量均等与空间公平，一方面基于城市公园设施数量、面积、密度等多种指标，对城市公园绿地服务能力均等化进行综合评估，另一方面基于最近距离法的可达性计算模型，对城市公园绿地服务空间均等化进行综合评估。又如申请号为CN201910468003.0的名为一种城市公园绿地设施状态评估优化方法，公开号为CN110288202A的发明专利，采用结合了距离衰减系数的两步移动搜索法计算可达性指数，并基于此评估公园服务水平。社会正义的城市公园绿地服务评价则关注社会各个群体对公园绿地不同程度的需求，提倡社会资源向弱势群体倾斜。如申请号为CN202011564343.2的名为一种城市公园绿地服务水平的评价系统及方法，公开号为CN112561392A的发明专利，将研究区范围内老龄人口数量、居民出行方式、绿地使用偏好等指标纳入考量标准，并基于此分析公园绿地服务水平。
总体看来，目前关于城市公园绿地服务评价这一问题仍然存在三方面挑战：第一，上述专利方法对于城市绿地的服务评价总是从公园绿地的休憩功能出发采用单一指标如可达性对绿地进行服务水平分析，针对城市公园绿地对于城市环境尤其是碳环境的改善服务能力的研究目前较少。第二，目前针对城市低碳研究，普遍为大尺度的碳通量与时空格局分析，关注点一般是用地性质与能源消耗，且从生态价值角度进行城市公园绿地服务能力评估的测算方法算繁琐，涉及数据广泛，易引起误差，很难进行小区域精细化描绘。第三，同时需要指出的是城市规划本就是多价值目标的，而目前中国的空间规划体系中缺少减碳制度机制，现在要增加碳中和的维度，提高碳中和的权重，用新的维度和权重去考量评估我们的空间规划方案。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种低碳背景下的城市公园绿地服务评价方法与系统，为低碳目标下的城市空间结构优化提供较为全面的、客观和科学的决策依据。
本发明的技术方法包括以下步骤：
1、本发明基于新型城市地理数据，从低碳视角出发，利用层次分析法构建城市公园绿地服务水平评价指标体系，从而量化城市居住环境对公园碳排放消减服务的需求值，具体包括：
以POI数据、OSM道路与建筑数据、土地覆盖影像数据为基础，首先划分蜂窝网格设置研究区最小评价单元；计算评价单元内的POI密度、建筑密度、交通密度等一系列能够反映人群居住对于城市公园绿地需求的指标；利用AHP法确定指标权重，以构建公园绿地服务水平评价指标体系；
2、基于遥感影像反演植被归一化指数NDVI与水体归一化指数NDWI，结合公园数据计算公园供给能力，具体包括：
(1)基于遥感影像反演植被归一化指数NDVI与水体归一化指数NDWI；
(2)基于现有数据获取公园绿地面积与公园水体面积；
(3)依据供给能力计算公式计算公园供给能力，计算公式如下：
Gi＝Si×NDVI+Wi×NDWI
其中Gi表示公园i的供给能力，Si、Wi分别表示公园绿地面积与水体面积，NDVI、NDWI分别表示植被归一化指数与水体归一化指数，该公式能在一定程度上体现公园的碳汇能力。
3、基于景观生态学中的“源-汇”理论，采用最小累计阻力模型建立景观阻力面，将不同景观介质对于“源”景观的阻力值量化，以此表达“源”景观空间扩散的影响，具体包括：
(1)结合已有研究对中国土地利用碳排放强度的计算结果，比较不同类型土地的碳排放强度，得到各类生态用地的阻力系数；
(2)依据现行《城市绿地分类标准(CJJ/T85-2017)》与各地市公园绿地标准，结合区域公园绿地建设现状，确定区域公园分级及服务半径。
(3)最小累计阻力模型涉及景观界面特征、景观距离和“源”，在此基础上引入公园服务半径对距离变量进行约束，具体公式如下：
式中，M即最小累计阻力，rij表示“源”景观i与景观单元j的距离，ri为公园服务半径，Ci表示景观单元j的景观界面特征，即阻力系数。
4、利用上述公园供给指数与最小累计阻力，计算各景观单元获得各城市公园的服务指数，具体包括：
(1)通过计算城市公园供给指数与景观单元和该城市公园之间的最小累计阻力比值，得到该公园能够对该景观单元提供的服务指数，公式如下：
Aij＝Gi÷M(i，j)
式中Aij为公园i在景观单元j的服务指数，Gi为公园i的供给指数，M(i，j)为公园i与景观单元j的最小累计阻力值。
5、利用基尼系数与洛伦兹曲线评价区域内城市公园绿地的供需平衡关系，具体包括：
以景观单元进行分组，利用基尼系数与洛伦兹曲线从数值与图解两个角度，宏观表示城市公园绿地供给与需求的匹配状况。
6、采用区位熵表达微观尺度上城市公园绿地供需平衡关系的空间格局，具体包括：
计算各景观单元的供需比与区域内供需比的比值，即可以得到各景观单元的区位熵，从而衡量城市公园的空间公平性，具体公式如下：
其中，LQi为网格i的区位熵；Qi为网格i的供给指数，Di为网格i的网格需求，Q为研究区域内城市公园绿地总体供给力，D为研究区域内城市公园绿地总体需求力。
至此，完成低碳背景下的城市公园绿地服务评价方法。
附图说明
下面对本发明实施例或技术描述中所使用的附图作简单介绍，以便更清楚地说明实施例或技术方案。
图1为本发明实施例提供的整体技术方案流程图；
图2为本发明实施例提供的基于本发明所述的公园服务供给指数计算方法所得到的公园供给等级图；
图3为本发明实施例提供的基于本发明所述的景观单元需求指数计算方法所得到的景观单元需求等级图；
图4为本发明实施例提供的基于本发明所述的城市绿地供给与需求计算公式及基尼系数公式所得到的洛伦兹曲线图；
图5为实施例基于本发明所述的城市绿地供给与需求计算公式及区位熵计算公式所得到的区位熵分布图；
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面以深圳市为实施例，结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。如图1所示，其为本发明实施例提供的整体技术方案流程图。
第一方面基于本发明所述的基于城市地理大数据，采用层次分析法构建城市公园绿地需求评价指标体系，量化公园服务需求值方法，对其实施例进行详细描述。
该指标体系结合深圳市城市发展特点与数据情况，通过POI密度反映人类活动强度、建筑密度反映能源消耗、交通密度反映交通碳排放、土地覆盖类型反映生态碳排放情况，综合权衡社会居民环境对城市公园碳消减作用的需求程度。
基于上述需求评价指标体系，进行城市公园绿地需求等级评价步骤如下：
步骤101通过生成30m×30m的蜂窝网格构建研究区最小评价单元也即景观单元
步骤102基于区域城市发展特点与数据情况，结合联合国发布的SDG11城市发展水平测度指标体系，采用层次分析法构建城市公园需求评价指标体系。如表1所示，其为本发明实施例提供的基于城市地理大数据，采用层次分析法构建的城市公园绿地需求评价指标体系。
表2实施例城市公园绿地需求评价指标体系
步骤103根据上述需求评价指标体系中的评分标准对研究区各景观单元的各需求因子进行打分，得到各需求因子等级图
步骤104利用GIS叠加分析方法，将各需求因子等级图进行权重叠加，得到城市公园绿地需求等级图。
图2即为实施例通过上述需求评价方法得到的需求等级图，可以看出研究区城市公园绿地需求整体呈现西部高东部低的格局。其中，中南部即为尤其是罗湖区与福田区，存在明显的需求高值区，而西部大鹏新区与坪山区部分地区则存在明显的需求低值区。
第二方面基于本发明所述的顾及“碳源碳汇”理论，基于遥感影像数据与公园数据量化公园供给能力方法，对其实施例进行详细描述。具体实现过程包括以下步骤：
步骤201获取原始城市公园、水体数据与遥感影像数据，提取公园绿地面积Si、水体面积W，反演植被归一化指数NDVI与水体归一化指数NDWI
步骤202以各地区和标准所确定的城市公园绿地服务半径为参照，结合实施例公园绿地建设现状，确定如下所示的公园分级及服务半径表。
表3城市公园分级及服务半径表
步骤203根据已有碳汇能力影响因素研究，构建单一城市公园碳消减服务的供给能力计算模型。具体公式如下：
Gi＝Si×NDVI+Wi×NDWI
第三方面基于本发明所述的基于景观生态学“源-汇”理论，采用最小累计阻力模型计算景观单元绿地供给指数方法，对其实施例进行详细描述。考虑到现有研究中绿地供给能力计算或使用欧氏距离或使用道路拓扑网，与低碳目标下的绿地服务关联不大；而基于传统生态价值计算方法存在计算繁琐，涉及数据广泛，易引起误差的问题。因此本发明引入景观生态学理论，从城市景观格局角度出发，利用碳源、碳汇，采用最小阻力模型建立景观阻力面，并运用累计机会法对景观单元获得的绿地供给进行计算。具体实现过程包括以下步骤：
步骤301根据最小累积阻力模型的定义及其计算公式可知,阻力系数只是不同生态用地之间比较的一个相对值,而不是绝对值。一般而言,阻力系数Ri∈(0,100),其值大小与阻力系数等级呈正相关。结合已有研究对广东省土地利用碳排放强度的计算结果，比较不同类型土地的碳排放强度，得到深圳市各类生态用地的阻力系数C，表3所示。
表3实施例各类生态用地阻力系数表
步骤302最小累计阻力模型涉及景观界面特征、景观距离和“源”，而考虑到“源”即公园绿地服务能力有限，引入公园服务半径对距离变量进行约束，整理后公式如下：
式中，M(i，j)即最小累计阻力，rij表示“源”景观i与景观单元j的距离，ri为公园服务半径，Ci表示景观单元j的景观界面特征，即阻力系数。
最小累计阻力模型实质是“源”到某一景观单元的易达性评价，阻力值越小说明其易达性越高。反映到城市公园绿地服务扩散这一生态过程中，则是绿地服务扩散趋势的抽象表达，因此能够为景观功能特征提供科学的分析依据。
步骤303通过上述步骤得到单个城市公园的供给指数Gi、公园i与景观单元j之间的景观阻力值M(i，j)，通过两者的比值即可以计算公园i在网格j的服务指数Aij。具体公式如下：
Aij＝Gi÷M(i，j)
市域尺度公园绿地对于需求点的空气碳净化过程和特征可以看作是绿地服务由“源”即城市公园经过不同景观介质克服阻力的反映。在这一生态过程中，植被空间越丰富、水体空间越完善的区域景观阻力越小；而人工建设程度越高的区域景观阻力越大。通过上述公式能够具象表达景观介质对公园绿地生态效应的影响力，从而定量计算低碳背景下不同区域的城市公园绿地供给量。
步骤304采用分位数法对得到的城市公园供给指数进行分级。
图3即为实施例基于本发明所述基于景观生态学“源-汇”理论，采用最小累计阻力模型计算景观单元绿地供给指数方法得到的城市公园绿地供给等级图。由图可知深圳市公园数量众多，整体分布较为均衡，其中深圳东部以郊野公园及城市大型公园为主，而大部分社区公园分布在以建设用地为主的深圳中西部地区。深圳市城市公园绿地供给能力整体由东向西逐渐减弱，局部呈现以大型公园为中心向外逐步削弱的趋势。此外，罗湖区、龙岗区虽然城市大型公园较少，但整体城市供给力强度依然较高，可能原因在于区域内社区公园数量众多且分布均衡。
第四方面基于本发明所述的基于基尼系数与区位熵方法评价研究区城市公园绿地供需平衡关系，量化公园绿地服务水平方法，对其实施例进行详细描述。由于城市公共设施服务水平有限，且社会空间分异导致居民需求呈现多样化发展趋势，绿地服务水平不仅在社会经济层面具有供需不平衡的特性，在空间公平角度也出现供需错配的问题。为了量化上述两种供需平衡指数，本发明从宏观与微观两个尺度、经济指标与空间匹配两个角度，分别利用基尼系数与区位熵对城市公园绿地的供需现状进行描绘。
其中，洛伦兹曲线是美国统计学家洛伦兹提出的研究国民收入在国民之间的分配问题，其首先将一国人口按收入由低到高排队，然后考虑收入最低的任意百分比人口所得到的收入百分比。收入分配越不平等，洛伦兹曲线就越是向横轴凸出，从而它与完全平等线之间的面积越大，将该部分面积称为“不平等面积”。不平等面积与完全不平等面积之比，称为基尼系数，是反映收入分配平等程度的方法。由于城市公园绿地的社会公平性与收入分配的社会公平内涵具有相似性，因此，本发明将其引入绿地公平性评价指标中。其优点是能在宏观维度直观地表现区域供需平衡程度。然而仅仅依靠基尼系数无法表达城市公园供给与需求“空间匹配”的具体情况，因此，借鉴区位熵的方法，来表达微观尺度上城市公园绿地供需平衡关系的空间格局。用区位熵衡量城市公园的空间匹配公平性可以直接定位城市中公园绿地供需水平相对不平衡的区域，从而便于规划者根据评价结果进行城市公园布局规划，从而达到供需平衡。
本发明宏观尺度采用传统经济学公平性衡量指标基尼系数与图解洛伦兹曲线法进行城市公园绿地服务供需水平现状分析；微观尺度采用区位熵法衡量城市公园绿地服务的空间匹配公平性。具体实现过程包括以下步骤：
步骤401将人口累计百分比和收入累计百分比的对应关系描绘在图形上，即得到洛伦兹曲线
步骤402计算洛伦兹曲线与45度线之间的部分面积与完全不平等面积比值，即得到基尼系数
步骤403基于洛伦兹曲线与基尼系数对城市公园绿地服务供需匹配状况的平衡程度进行评价，评价标准依据联合国开发计划署等组织规定，如下表4所示：
表4基尼系数评价标准
步骤404计算研究区内单个景观单元供给指数与需求指数比值，计算研究区整体供给指数与需求指数比值，将研究区内各景观单元区位熵即两者比值，具体公式如下：
其中，LQi为网格i的区位熵；Qi为网格i的供给指数，Di为网格i的网格需求，Q为研究区域内城市公园绿地总体供给力，D为研究区域内城市公园绿地总体需求力。若LQi大于1，则表明其供需水平高于研究区域内供需总体水平；若LQi小于1，则表明其供需水平低于研究区域内供需总体水平。
步骤405依据上述步骤304计算所得区位熵值，采用分位数法将其分为4个等级，并基于分档情况绘制城市公园绿地供需关系的空间分布格局。
图4即为实施例基于本发明所述的基于经济指标对城市公园绿地供需平衡匹配所得到的洛伦兹曲线图。由图可知，研究区内城市公园绿地供需关系存在一定的不均衡。就享有城市公园绿地供给较少的需求力而言，20％的需求力而言仅有5％的城市公园绿地供给力相匹配，30％的需求力仅有12％的城市公园绿地供给力匹配，40％的需求力有20％的城市公园绿地供给力，而对于享有城市公园绿地最多的20％需求力而言，则有46％的城市公园绿地供给。
由步骤302所得到的基尼系数为0.489，参照联合国有关组织对于收入基尼系数的分级标准，基尼系数0.4-0.5表示收入差距较大，因此研究区域城市绿地供给力与居民需求力供需关系的基尼系数说明供需公平性有待提高。
图5即为实施例基于本发明所述的基于区位熵法对城市公园绿地供需平衡空间匹配所得到的区位熵分级图。可以看出，公园绿地服务水平区位熵整体呈现西部低东部高的格局，区位熵高值主要分布在城市大型公园周围，并以此为中心向外辐射。区位熵较高地区可以大致分为3种类型：供给高-需求低、供给高-需求高、供给低-需求低。
东部大鹏新区为供给高-需求低的典型区域，该区域特点为土地利用类型以草地、林地为主，开发程度较低、建筑分布较为分散、人类活动较少，整体对于城市公园需求程度较低；且该区域有大型城市公园分布其中，提供一定水平的公园绿地服务。
罗湖中心区域与福田中心区域是供给高-需求高的典型区域，两者皆为深圳市商业经济中心，经济发展水平高且分布有大量商业办公楼，土地利用类型以建设用地为主，建筑密集、人流量巨大、人类活动频繁，对于城市公园绿地需求程度较高；该区域周围虽然有郊野公园，但距离较远，因此城市绿地服务主要由区域内部及周围的城市小公园及社区公园提供，这些公园绿地不仅数量众多而且分布较为分散，给城市中心区提供了充足的公园绿地服务。
深圳南部沿海地带是供需关系特征为供给低-需求低的典型区域，这些区域濒临海岸、远离城市建成区，由于地势低平、水量充足，周围的公园以海滨公园为主，特点是绿化率低、植被稀疏且高度不高兼有大量游玩设施，虽然公园内水体较多，但其公园绿地服务能力整体较弱；然而区域内土地利用类型主要为水体、草地、湿地区，建筑分布较少，虽然有一定人类活动，但是人口驻留时间短，整体对于城市公园绿地服务需求力很低，因此此类区域城市公园绿地服务区位熵较高。
区域区位熵较低地区可以大致分为三种类型：供给低-需求高、供给低-需求低、供给高-需求高。宝安区西部、龙岗区西北部与龙华区东部是供给低-需求高特征的典型区域，其中宝安区是深圳的工业大区，工厂制造业基础雄厚、传统产业优势明显，此外，区内有国际机场、107国道、宝安大道等重大交通基础设施，人类活动频繁，对于城市公园绿地的需求力极高，然而宝安区西部无大型城市公园，区域内社区公园分布数量也少，因此，在仅仅依靠宝安区中东部大型城市公园所提供的城市公园绿地服务下，其区位熵呈现大量低数值网格分布间或有部分中高值的格局。龙岗区西北部与龙华区东部地区的城市公园绿地供需服务水平具有相似情况。
由上述具体实施例可以看出，应用本发明的技术方法，首先基于POI、OSM等数据，通过层次分析法考虑多种指标，以此量化深圳市各地块对于城市公园绿地的需求水平；其次引入景观生态学的“碳源”“碳汇”理论，采用累计阻力模型对城市公园绿地的供给水平进行分析；最后分别利用基尼系数与区位熵方法分别从宏观与微观两个尺度、经济指标与空间匹配两个角度对深圳市城市公园绿地服务的供需平衡关系进行探讨，为低碳目标下的城市公园绿地服务水平评价方法拓宽思路，为城市空间结构优化提供较为全面的、客观和科学的决策依据。
Claims (6)
1.一种低碳背景下的城市公园绿地服务评价方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：基于本发明所述的基于城市地理大数据，采用层次分析法构建城市公园绿地需求评价指标体系，量化公园服务需求值；
S2：顾及“碳源碳汇”理论，基于遥感影像数据与公园数据，量化公园生态供给能力；
S3：基于景观生态学“源-汇”理论，采用最小累计阻力模型建立景观阻力面，进而计算景观单元获得的公园生态供给指数；
S4：基于基尼系数与区位熵方法评价研究区城市公园绿地供需平衡关系，量化公园绿地服务水平。
2.根据权利要求1所述的一种低碳背景下的城市公园绿地服务评价方法，其特征在于步骤S1中，具体方法如下：
首先通过生成30m×30m的蜂窝网格构建研究区最小评价单元也即最小景观单元；其次基于区域城市发展特点与数据情况，采用层次分析法构建城市公园需求评价指标体系；最后根据上述需求评价指标体系中的评分标准利用GIS叠加分析方法计算研究区各景观单元需求值。
3.根据权利要求1所述的一种低碳背景下的城市公园绿地服务评价方法，其特征在于步骤S2中，具体方法如下：
(1)以所在地区标准所确定的城市公园绿地服务半径为参照，结合城市公园绿地系统建设现状，确定公园等级及服务半径；
(2)根据已有碳汇能力影响因素研究，构建单一城市公园碳消减服务的供给能力计算模型。具体公式如下：
Gi＝Si×NDVI+Wi×NDWI
式中，Si为公园绿地面积、Wi为水体面积，NDVI为反演植被归一化指数，NDWI为水体归一化指数。
4.根据权利要求1所述的一种低碳背景下的城市公园绿地服务评价方法，其特征步骤S3中，具体方法如下：
(1)比较不同类型土地的碳排放强度，得到各类生态用地的阻力系数C；
(2)引入公园服务半径对距离变量进行约束，采用最小累计距离模型计算景观阻力，公式如下：
式中，M(i，j)即最小累计阻力，rij表示“源”景观i与景观单元j的距离，ri为公园服务半径，Ci表示景观单元j的景观界面特征，即阻力系数；
(3)计算公园i在网格j的服务指数Aij。具体公式如下：
Aij＝Gi÷M(i，j)
式中，Gi为公园i的生态供给，M(i，j)为公园i与景观单元j之间的景观阻力值。
5.根据权利要求1所述的一种低碳背景下的城市公园绿地服务评价方法，其特征在于步骤S4中，其具体步骤如下：
(1)基于洛伦兹曲线与基尼系数对城市公园绿地服务供需匹配状况的平衡程度进行评价；
(2)计算城市空间内各景观单元的区位熵，具体公式如下：
式中，LQi为网格i的区位熵；Qi为网格i的供给指数，Di为网格i的网格需求，Q为研究区域内城市公园绿地总体供给力，D为研究区域内城市公园绿地总体需求力。
6.一种低碳背景下的城市公园绿地服务评价系统，其特征在于，该系统支持如权利要求1至5中任意一项所述的一种低碳背景下的城市公园绿地服务评价方法，该系统包括：
评价单元划分模块：通过生成一定大小的蜂窝网格构建研究区最小评价单元也即景观单元；
公园生态供给能力计算模块：基于遥感影像与开源地图数据，量化公园生态供给能力；
城市空间供给指数计算模块：基于“源-汇”理论，采用最小累计阻力模型，计算城市空间内景观单元所获公园生态供给指数；
城市空间需求计算模块：基于城市地理大数据，采用层次分析法构建城市公园绿地需求评价指标体系，量化公园服务需求值；
城市空间供需平衡测度模块：分别采用基尼系数与区位熵方法评价城市公园绿地供需平衡关系，量化公园绿地服务水平。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117196160A (zh) * | 2023-11-07 | 2023-12-08 | 北京英视睿达科技股份有限公司 | 一种城市植被碳储量统计方法 |
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- 2023-07-11 CN CN202310840544.8A patent/CN116882819A/zh active Pending
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