CN116993182A - 一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法 - Google Patents

一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法 Download PDF

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CN116993182A CN202311244391.7A CN202311244391A CN116993182A CN 116993182 A CN116993182 A CN 116993182A CN 202311244391 A CN202311244391 A CN 202311244391A CN 116993182 A CN116993182 A CN 116993182A
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Abstract

本申请公开了一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，包括：S1：创建包括二级指标结构的城市绿地空间综合服务评价体系；S2：对所述目标区域划分评价单元，所述评价单元为与目标区域空间范围一致的规则矢量格网；S3：根据所述绿地空间综合服务评价体系计算所述评价单元的各项二级指标值；S4：基于ANP模型，采用数据驱动计算所述评价单元的绿地空间综合服务能力指数；S5：采用自然断点法对所述评价单元进行绿地空间综合服务能力分级评价；S6：计算目标区域的整体绿地空间综合服务能力值。本发明在格网尺度和区域尺度两种尺度下能够对城市绿地空间综合服务能力进行深度量化测评。

Description

一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法
技术领域
本申请涉及空间区域规划技术领域，特别涉及一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法。
背景技术
目前对城市绿地服务能力的分析多围绕单一功能展开，即面向某一具体功能，忽视了城市绿地的多义性，对城市绿地空间生态、休闲和景观的综合服务能力测度鲜有涉及。在绿地服务能力评价方法方面，目前的方法均基于固定权重的专家打分思想。古语“桔生南方为桔，生北方为枳”，以植被为主要景观的城市绿地具有天然的自然地域差异，固定权重的评价方法忽视了城市绿地空间的地域性差异；此外，目前的绿地服务能力评价均将评价区域作为一个整体进行评价，一般来说，整体评价更适应于小尺度均质区域，对于大区域（如区县、市）整体评价则忽视了区域内的异质性，整体性评价结果无法反映区域内的差异性。综合来看，为了评价城市绿地空间生态、休闲和景观的综合服务能力，亟需一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法。
发明内容
（一）申请目的
基于此，为了对大区域城市绿地空间的综合服务能力进行有效的客观评价，本申请公开了以下技术方案。
（二）技术方案
本申请公开了一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，包括：
S1：创建包括二级指标结构的城市绿地空间综合服务评价体系；
S2：对目标区域划分评价单元，所述评价单元为与目标区域空间范围一致的规则矢量格网；
S3：根据所述绿地空间综合服务评价体系计算所述评价单元的各项二级指标值；
S4：基于ANP模型，采用数据驱动计算所述评价单元的绿地空间综合服务能力指数；
S5：采用自然断点法对所述评价单元进行绿地空间综合服务能力分级评价；
S6：计算所述目标区域的整体绿地空间综合服务能力值。
在一种可能的实施方式中，所述二级指标结构由一级指标和二级指标组成，所述一级指标包括生态服务、休闲服务和景观服务，所述生态服务包括水源涵养、空气质量、有效日照长、年平均气温和生态环境舒适度，所述休闲服务包括人口和交通可达性，所述景观服务包括自然景观占比和自然景观多样性，所述二级指标由所述水源涵养、空气质量、有效日照长、年平均气温、生态环境舒适度、人口、交通可达性、自然景观占比和自然景观多样性组成。
在一种可能的实施方式中，所述评价单元即规则矢量格网创建方法包括：
S21：将所述目标区域的源数据统一转为平面投影坐标；
S22：根据所述评价单元要求创建规则矢量格网。
在一种可能的实施方式中，所述评价单元要求包括：
S221：所述规则矢量格网的坐标系统与所述目标区域的平面投影坐标系统保持一致；
S222：所述规则矢量格网的尺度选用500m、1000m、2000m、5000m四种尺度之一；
S223：所述规则矢量格网的空间覆盖范围与所述目标区域的空间覆盖范围保持一致，所述规则矢量格网间空间邻接但不相交。
在一种可能的实施方式中，所述评价单元的各项二级指标值的计算包括：
基于InVEST模型计算水源涵养：
其中，Sw为水源涵养总量；Pi为多年平均降雨量；Ri为地表径流量；ETi为蒸散发量；Ai为i类生态系统面积；
基于空气质量指数(AQI)模型计算空气质量：
其中，I为空气质量指数，C=污染物浓度，为输入值；C l =小于或等于C的浓度限值，常量；C h =大于或等于C的浓度限值，常量；I l =对应于C l 的指数限值，常量；I h =对应于C h 的指数限值，常量；
计算有效日照时长：
T(θ<A)；θ = arctan(Bh/L)；
其中，T(θ<A)表示最大遮挡角θ小于太阳方位角A的时长，Bh为区域内建筑高度的最大值；L为目标区域的东西跨度，单位与Bh的单位一致；α是地理纬度；β是太阳赤纬；ｔ是太阳时角；
计算年平均气温：
其中，Tm为年平均气温，T max 为年平均最高气温，T min 为年平均最低气温；
计算生态环境舒适度：
其中，Si为生态环境舒适度，T max 为年平均最高气温，R为相对湿度，V i 为年平均风速；
计算人口：目标区域内人口数量；
计算交通可达性：
其中，b为交通可达性指数，BtAR i 表示地块内街道i的可达性结果，即穿越该地块的道路数量，L i 代表地块内道路i的道路中心线长度，D i 代表地块内道路i的道路中心线距离该地块边缘的最短几何距离，α为距离衰减系数；
计算自然景观占比：
其中，r为自然景观占比，Si为自然景观i的面积，S为区域面积；
计算自然景观多样性：
其中，h为自然景观多样性指数，Si为自然景观i的面积，S为区域面积。
在一种可能的实施方式中，根据所述各项二级指标值的计算方法逐一计算目标区域内所有评价单元的二级指标值。
在一种可能的实施方式中，所述基于ANP模型，采用数据驱动计算所述评价单元的绿地空间综合服务能力指数包括：
S41：对所述二级指标值的计算结果进行重组，建立评价单元超矩阵；
其中，mi1～mik分别代表评价单元i的二级指标因子原始矩阵；
S42：对mi1～mik按列分组，采用最大最小线性归一化：
其中，是/>的归一化结果，max(m j )表示所述评价单元超矩阵/>中第j列中最大值，min(m j )表示所述评价单元超矩阵/>中第j列中最小值；
根据归一化超矩阵分别计算归一化特征向量/>～/>，形成归一化超矩阵/>：
其中，～/>为/>～/>的归一化结果，矩阵/>表达元素组/>中各元素的影响作用程度或优势度；
S43：基于所述归一化超矩阵构建加权超矩阵/>：
S44：通过所述加权超矩阵计算极限相对排序向量/>：
其中，极限超矩阵通过加权超矩阵/>连续自乘，直到加权超矩阵的每一行数值趋于一致，即极限相对排序向量；
S45：计算综合评价特征值Q：
其中，Qi表示评价单元i的综合评价特征值，wji为权重，来自极限超矩阵中的评价单元i对应的特征列，mji为评价单元i的指标因子特征值；
S46：计算评价单元i的绿地空间综合服务能力指数：
其中，GISI i 表示评价单元i的绿地空间综合服务能力指数值，数值越大表示绿地空间的综合服务能力越强；sgi表示评价单元i的绿地面积；sg表示评价单元面积；
S47：逐一计算目标区域内每个评价单元的绿地空间综合服务能力指数值。
在一种可能的实施方式中，所述S5中，对目标区域内每个评价单元的绿地空间综合服务能力指数值采用自然断点法进行评价单元分级，实现目标区域内的绿地空间综合服务能力评估。
在一种可能的实施方式中，所述计算整个区域的绿地空间综合服务能力指数包括：
其中，GISI表明空间范围越大区域的绿地空间综合服务能力指数越大。
（三）有益效果
1、本申请公开的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，建立含有二级指标结构的城市绿地空间综合服务评价体系，扩展性强，有效弥补了单一类型的传统指标和方法在城市绿地空间综合服务能力测度与评价中准确性和现势性的不足，极大提升了城市绿地空间综合服务能力测度与评价的全面性和科学性。
2、本申请公开的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，对目标区域内评价单元的绿地空间综合服务能力量测所涉及的指标和计算方法充分结合并利用了所在空间的地域特征，有效提升了城市绿地综合服务的适用性。
3、本申请公开的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，对目标区域进行规则矢量格网划分后，在格网尺度和区域尺度两种尺度上对城市绿地空间综合服务能力进行有效测度与评价，量化结果可为城市规划与管理部门工作提供科学的参考依据。
附图说明
以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本申请，而不能理解为对本申请的保护范围的限制。
图1是本申请公开的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法的流程示意图。
图2是本申请公开的绿地空间综合服务能力指数的计算流程图。
图3是本申请公开的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法的应用效果图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
下面参考图1详细描述本申请公开的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法实施例。如图1所示，本实施例公开的方法主要包括步骤S1~S6：
S1：创建包括二级指标结构的城市绿地空间综合服务评价体系；
具体的，所述二级指标结构由一级指标和二级指标组成，所述一级指标包括生态服务、休闲服务和景观服务，所述生态服务包括水源涵养、空气质量、有效日照长、年平均气温和生态环境舒适度，所述休闲服务包括人口和交通可达性，所述景观服务包括自然景观占比和自然景观多样性，所述二级指标由所述水源涵养、空气质量、有效日照长、年平均气温、生态环境舒适度、人口、交通可达性、自然景观占比和自然景观多样性组成。
S2：对所述目标区域划分评价单元，所述评价单元为与目标区域空间范围一致的规则矢量格网；
具体的，评价单元即规则矢量格网创建方法包括：
S21：将所述目标区域的源数据统一转为平面投影坐标；
其中，由于城市绿地空间综合服务评价体系中的参数既有一维变量（长度、距离等），又有二维变量（面积），因此需要对目标区域的源数据进行坐标系判断，统一坐标系。
在至少一个实施例中，采用Gauss-Kruger投影将所述目标区域的源数据统一转为平面投影坐标。
S22：根据评价单元要求创建规则矢量格网。
其中，评价单元要求包括：
S221：规则矢量格网的坐标系统与目标区域的平面投影坐标系统保持一致；
S222：规则矢量格网的尺度选用500m、1000m、2000m、5000m四种尺度之一；其中，目标区域范围越大，规则矢量格网的尺度越大。
S223：规则矢量格网的空间覆盖范围与目标区域的空间覆盖范围一致，规则矢量格网间空间邻接但不相交。
S3：根据所述绿地空间综合服务评价体系计算所述评价单元的各项二级指标值；
具体的，评价单元的各项二级指标值的计算包括：
（1）基于InVEST模型计算水源涵养：
其中，Sw为水源涵养总量；Pi为多年平均降雨量；Ri为地表径流量；ETi为蒸散发量；Ai为i类生态系统面积；
（2）基于空气质量指数(AQI)模型计算空气质量：
其中，I为空气质量指数，C=污染物浓度，为输入值，C l =小于或等于C的浓度限值，常量，C h =大于或等于C的浓度限值，常量，I l =对应于C l 的指数限值，常量，I h =对应于C h 的指数限值，常量；
（3）计算有效日照时长：大寒日区域最大遮挡角θ小于太阳方位角的时长。此状态下，目标区域能接受到阳光照射。
T(θ<A)；θ = arctan(Bh/L);
其中，T(θ<A)表示最大遮挡角θ小于太阳方位角A的时长，Bh为区域内建筑高度的最大值；L为目标区域的东西跨度，单位与Bh的单位一致；α是地理纬度；β是太阳赤纬；ｔ是太阳时角；
（4）计算年平均气温：
其中，Tm为年平均气温，T max 为年平均最高气温，T min 为年平均最低气温；
（5）计算生态环境舒适度：
其中，Si为生态环境舒适度，T max 为年平均最高气温，R为相对湿度，V i 为年平均风速；
（6）计算人口：目标区域内人口数量；
（7）计算交通可达性：
其中，b为交通可达性指数，BtAR i 表示地块内街道i的可达性结果，即穿越该地块的道路数量，L i 代表地块内道路i的道路中心线长度，D i 代表地块内道路i的道路中心线距离该地块边缘的最短几何距离，α为距离衰减系数；
（8）计算自然景观占比：
其中，r为自然景观占比，Si为自然景观i的面积，S为区域面积；
（9）计算自然景观多样性：
其中，h为自然景观多样性指数，Si为自然景观i的面积，S为区域面积。
根据所述各项二级指标值的计算方法逐一计算目标区域内所有评价单元的二级指标值。
S4：基于ANP（Analytic Network Process）模型，采用数据驱动计算所述评价单元的绿地空间综合服务能力指数；
具体的，如图2所示，包括：
S41：对所述二级指标值的计算结果进行重组，建立评价单元超矩阵；
其中，mi1～mik分别代表评价单元i的二级指标因子原始矩阵；
S42：对mi1～mik按列分组，采用最大最小线性归一化：
其中，是/>的归一化结果，max(m j )表示所述评价单元超矩阵/>中第j列中最大值，min(m j )表示所述评价单元超矩阵/>中第j列中最小值；
根据归一化超矩阵分别计算归一化特征向量/>～/>，形成归一化超矩阵：
其中，～/>为/>～/>的归一化结果，矩阵/>表达元素组/>中各元素的影响作用程度或优势度；
S43：基于所述归一化超矩阵构建加权超矩阵/>：
S44：通过所述加权超矩阵计算极限相对排序向量/>：
其中，极限超矩阵通过加权超矩阵/>连续自乘，直到加权超矩阵的每一行数值趋于一致，即极限相对排序向量；
S45：计算综合评价特征值Q：
其中，Qi表示评价单元i的综合评价特征值，wji为权重,来自极限超矩阵中的评价单元i对应的特征列，mji为评价单元i的指标因子特征值；
S46：计算评价单元i绿地空间综合服务能力指数：
其中，GISI i 表示评价单元i的绿地空间综合服务能力指数值，数值越大表示绿地空间的综合服务能力越强；sgi表示评价单元i的绿地面积，城市中绿地地类包括林地和草地，地类定义符合《土地利用现状分类》（GB/T 21010-2017）；sg表示评价单元面积；
S47：逐一计算目标区域内每个评价单元的绿地空间综合服务能力指数值。
S5：采用自然断点法对所述评价单元进行绿地空间综合服务能力分级评价；
具体的，对每个评价单元的绿地空间综合服务能力指数值采用自然断点法进行评价单元分级，实现区域内的绿地空间综合服务能力评估。如将绿地空间综合服务能力分为1级、2级、3级，级数越大表示服务能力越低。
S6：计算目标区域的整体绿地空间综合服务能力值。
具体的，计算公式为：
其中，GISI表明空间范围越大区域的绿地空间综合服务能力指数越大。
如图3所示为通过本发明对某个城市进行绿地空间综合服务能力测评结果，效果明显。
综上，本发明通过建立包括生态服务、休闲服务和景观服务的评价体系，极大提升城市绿地空间综合服务能力测度与评价的全面性和准确性，且本发明提供的评价体系采用二级指标结构，扩展性更强，弥补了传统的城市绿地空间综合服务能力测度与评价单一的不足。采用数据驱动计算目标区域的绿地空间综合服务能力指数，不再依赖于传统的固定打分模式，对城市绿地空间综合服务能力的测度更科学和全面；在格网尺度和区域尺度两种尺度上对城市绿地空间综合服务能力有效测度与评价，适用性更强，可为城市规划与管理部门工作提供科学的参考依据。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，均仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。
在本文中，“第一”、“第二”等仅用于彼此的区分，而非表示它们的重要程度及顺序等。
本文中的模块、单元或组件的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，在实际实现时可以有其他的划分方式，例如多个模块和/或单元可以结合或集成于另一个系统中。作为分离部件说明的模块、单元、组件在物理上可以是分开的，也可以是不分开的。作为单元显示的部件可以是物理单元，也可以不是物理单元，即可以位于一个具体地方，也可以分布到网格单元中。因此可以根据实际需要选择其中的部分或全部的单元来实现实施例的方案。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，包括：
S1：创建包括二级指标结构的城市绿地空间综合服务评价体系；
S2：对目标区域划分评价单元，所述评价单元为与目标区域空间范围一致的规则矢量格网；
S3：根据所述绿地空间综合服务评价体系计算所述评价单元的各项二级指标值；
S4：基于ANP模型，采用数据驱动计算所述评价单元的绿地空间综合服务能力指数；
S5：采用自然断点法对所述评价单元进行绿地空间综合服务能力分级评价；
S6：计算所述目标区域的整体绿地空间综合服务能力值。
2.如权利要求1所述的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，所述二级指标结构由一级指标和二级指标组成，所述一级指标包括生态服务、休闲服务和景观服务，所述生态服务包括水源涵养、空气质量、有效日照长、年平均气温和生态环境舒适度，所述休闲服务包括人口和交通可达性，所述景观服务包括自然景观占比和自然景观多样性，所述二级指标由所述水源涵养、空气质量、有效日照长、年平均气温、生态环境舒适度、人口、交通可达性、自然景观占比和自然景观多样性组成。
3.如权利要求2所述的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，所述评价单元即规则矢量格网创建方法包括：
S21：将所述目标区域的源数据统一转为平面投影坐标；
S22：根据所述评价单元要求创建规则矢量格网。
4.如权利要求3所述的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，所述评价单元要求包括：
S221：所述规则矢量格网的坐标系统与所述目标区域的平面投影坐标系统保持一致；
S222：所述规则矢量格网的尺度选用500m、1000m、2000m、5000m四种尺度之一；
S223：所述规则矢量格网的空间覆盖范围与所述目标区域的空间覆盖范围保持一致，所述规则矢量格网间空间邻接但不相交。
5.如权利要求4所述的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，所述评价单元的各项二级指标值的计算包括：
基于InVEST模型计算水源涵养：
其中，Sw为水源涵养总量；Pi为多年平均降雨量；Ri为地表径流量；ET 蒸散发量；Ai为i类生态系统面积；
基于空气质量指数(AQI)模型计算空气质量：
其中，I为空气质量指数，C=污染物浓度，为输入值；C l =小于或等于C的浓度限值，常量；C h =大于或等于C的浓度限值，常量；I l =对应于C l 的指数限值，常量；I h =对应于C h 的指数限值，常量；
计算有效日照时长：
T(θ<A)；θ = arctan(Bh/L)；
其中，T(θ<A)表示最大遮挡角θ小于太阳方位角A的时长，Bh为区域内建筑高度的最大值；L为目标区域的东西跨度，单位与Bh的单位一致；α是地理纬度；β是太阳赤纬；ｔ是太阳时角；
计算年平均气温：
其中，Tm为年平均气温，T max 为年平均最高气温，T min 为年平均最低气温；
计算生态环境舒适度：
其中，Si为生态环境舒适度，T max 为年平均最高气温，R为相对湿度，V i 为年平均风速；
计算人口：目标区域内人口数量；
计算交通可达性：
其中，b为交通可达性指数，BtAR i 表示地块内街道i的可达性结果，即穿越该地块的道路数量，L i 代表地块内道路i的道路中心线长度，D i 代表地块内道路i的道路中心线距离该地块边缘的最短几何距离，α为距离衰减系数；
计算自然景观占比：
其中，r为自然景观占比，Si为自然景观i的面积，S为区域面积；
计算自然景观多样性：
其中，h为自然景观多样性指数，Si为自然景观i的面积，S为区域面积。
6.如权利要求5所述的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，根据所述各项二级指标值的计算方法逐一计算目标区域内所有评价单元的二级指标值。
7.如权利要求6所述的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，所述基于ANP模型，采用数据驱动计算所述评价单元的绿地空间综合服务能力指数包括：
S41：对所述二级指标值的计算结果进行重组，建立评价单元超矩阵；
其中，mi1～mik分别代表评价单元i的二级指标因子原始矩阵；
S42：对mi1～mik按列分组，采用最大最小线性归一化：
其中，/>是/>的归一化结果，max(m j )表示所述评价单元超矩阵/>中第j列中最大值，min(m j )表示所述评价单元超矩阵/>中第j列中最小值；
根据归一化超矩阵分别计算归一化特征向量/>～/>，形成归一化超矩阵/>：
其中，/>～/>为/>～/>的归一化结果，矩阵/>表达元素组/>中各元素的影响作用程度或优势度；
S43：基于所述归一化超矩阵构建加权超矩阵/>：
S44：通过所述加权超矩阵计算极限相对排序向量/>：
其中，极限超矩阵/>通过加权超矩阵/>连续自乘，直到加权超矩阵的每一行数值趋于一致，即极限相对排序向量；
S45：计算综合评价特征值Q：
其中，Qi表示评价单元i的综合评价特征值，wji为权重，来自极限超矩阵/>中的评价单元i对应的特征列，mji为评价单元i的指标因子特征值；
S46：计算评价单元i的绿地空间综合服务能力指数：
其中，GISI i 表示评价单元i的绿地空间综合服务能力指数值，数值越大表示绿地空间的综合服务能力越强；sgi表示评价单元i的绿地面积；sg表示评价单元面积；
S47：逐一计算目标区域内每个评价单元的绿地空间综合服务能力指数值。
8.如权利要求7所述的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，所述S5中，对目标区域内每个评价单元的绿地空间综合服务能力指数值采用自然断点法进行评价单元分级，实现目标区域内的绿地空间综合服务能力评估。
9.如权利要求8所述的一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法，其特征在于，所述计算整个区域的绿地空间综合服务能力指数包括：
其中，GISI表明空间范围越大区域的绿地空间综合服务能力指数越大。
CN202311244391.7A 2023-09-26 2023-09-26 一种双尺度城市绿地空间综合服务能力测度与评价方法 Active CN116993182B (zh)

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