人本视角街道绿视率与鸟瞰视角绿化覆盖率

人本视角街道绿视率与鸟瞰视角绿化覆盖率的表现差异及影响因素解析

 

摘要：【目的】在绿色城市设计兴起的背景下，人本视角街道绿视率作为城市空间精细化感知品质的指征日益受到重视。探索人本视角街道绿视率与现行规划管控所使用的鸟瞰视角绿化覆盖率之间的关系，以揭示绿化覆盖率是否能够充分反映市民在日常生活中频繁接触的街道绿视率水平，旨在为将街道绿视率指标纳入绿色城市设计导控提供科学依据。

 

【方法】借助街景大数据与卫星遥感影像，运用深度学习与地理信息系统，以定性的四象限分析、定量的逻辑回归分析和相关性分析探索中国8个城市的街道绿视率与绿化覆盖率的一致性表现情况。

 

【结果】发现一线、新一线城市的街道绿视率和绿化覆盖率往往具有一致性，而二线城市大概率不一致。街道绿视率与绿化覆盖率的一致性表现，除受自然气候条件的影响，还受经济水平的显著正向影响；街道绿视率除受绿化覆盖率和经济水平的正向影响，还受街块面积的负向影响。

 

【结论】街道绿视率与绿化覆盖率的一致性表现并非必然，有必要将街道绿视率作为导控要素纳入绿色城市设计中进行分析。街道绿视率与绿化覆盖率的一致性，以及街道绿视率指标自身的高低并不单纯由自然气候条件决定，适度的财政投入能有效提升街道绿视率与绿化覆盖率，小街密路的城市形态特征则能有效提升街道绿视率。

 

1研究背景与问题界定

 

1.1人本视角街道绿视率：绿色城市设计背景下的重要指征

 

在中国快速城镇化的背景下，土地资源紧缺与人口快速增长的矛盾日益突出，城市发展采取了高密度的发展战略[1-2]。高密度发展实现了城市土地的集约利用，但也引起了许多城市环境问题，如热岛效应、通风效率低下、生态环境污染等。绿色城市设计是指以生态优先为原则，以创造人与自然和谐共生、可持续发展的环境为目标的城市设计[3]，能有效改善城市生态环境、优化城市景观风貌、提升人居环境品质等[4]。在城市环境恶化的背景下，绿色城市设计已成为城市品质化建设的必由之路。

 

城市绿化在改善城市地区环境品质和生活体验方面具有重要作用[5-6]，是绿色城市设计应考虑的重要内容。鸟瞰视角绿化覆盖率（简称“绿化覆盖率”）是传统绿地规划中衡量城市整体绿化水平最重要的指标，指绿化覆盖面积在区域总面积中的占比，表征二维平面的绿量。随着相关研究的开展，可感知绿化在保持居民身体健康[7]、提升居民生活品质[8]和改善城市气候环境[9]等方面的益处已逐步受到重视，人本视角街道绿视率（下称“街道绿视率”）这一指标的重要性逐渐凸显。

街道绿视率用于测度街道的绿化水平，指人眼看到的绿化面积占整个视域面积的百分比，表征的是三维空间的绿量。除了关注视角的差异，绿化覆盖率与街道绿视率的根本差别在于：前者从鸟瞰视角出发，反映宏观绿化水平；后者则从人本视角出发，直观地反映街道（人们日常接触频率最高的公共空间）的可感知绿化水平[10]。二者相比，后者真正响应了“以人为本”的新型城镇化转型需求。

 

在以往的研究中，街道绿视率主要利用相机获取人眼视角的街道图像，然后利用绘图[11]、网格计数[12]和图像处理[13]等方式分析绿色占比。尽管街道绿视率的重要性已得到确认，但上述测度方法效率低、精度低，难以在规划实践中大规模应用。近年来，在新城市科学（NewUrbanScience）兴起的背景下，街道绿视率的测度迎来了新的可能性：一方面可利用百度街景、谷歌街景等数据实现大批量、高精度街景数据的快速获取；另一方面可利用机器学习技术准确地检测并识别街景图像中的可视绿化[14-15]。

 

高水平的可视街道绿化在人居环境提升方面的重要性已被证实，大数据和新技术的发展也已实现高精度、大规模的街道绿视水平测度。在城市规划者和政策制定者开展高密度城市绿化相关工作时，纳入街道绿视率这一指标已成为可能。

 

1.2街道绿视率与绿化覆盖率一致性表现的问题及情况界定

 

随着街道绿视率重要性的逐渐凸显及大规模测度的实现，街道绿视率与绿化覆盖率是否具有一致性表现十分关键。若二者表现不一致，即高的绿化覆盖率不能保证高的街道绿视率，则纳入街道绿视率以完善绿色城市设计导控尤为必要。

因此，本研究重点关注街道绿视率与绿化覆盖率的一致性表现问题。同时，本研究还关注影响街道绿视率与绿化覆盖率相对表现的因素，这有助于指导绿地规划与城市设计以促成二者表现一致，甚至在绿化覆盖率较低的情况下也能够实现较高水平的街道绿视率。此外，本研究也关注街道绿视率自身的影响因素，明确这些因素可为提升街道绿视率提供有效引导。

 

在研究街道绿视率与绿化覆盖率一致性问题的过程中，为使问题的阐述更清晰，本研究按街道绿视率与绿化覆盖率的相对高低将其一致性表现划分为3类（图1）：表现一致（A，可分为高绿视高绿化A1和低绿视低绿化A2）、低绿视高绿化（B）、高绿视低绿化（C）。其中，表现一致（A）意味着绿化资源与街道绿视资源相匹配，可认为是一种常规的表现；低绿视高绿化（B）意味着绿化资源较多，但在街道上能够被感知的部分较少，街道绿视率存在较大的提升潜力；高绿视低绿化（C）则意味着在绿化资源不足的情况下仍可实现较高水平的街道绿视率，从人本视角来说是一种更优的情况。上述3种表现可用于检验不同城市的绿化情况。

 

1.3现有研究进展与局限

 

在街道绿视率与绿化覆盖率一致性表现问题的探究上，已有研究表明街道绿视率与用于绿化导控的绿化覆盖率不一定表现一致，如新加坡、上海、杭州等城市的街道绿视率与绿化覆盖率呈现较弱的相关关系[15-17]，可见对绿化覆盖率的导控不一定能够改善街道绿视率水平。现有研究的局限在于：绝大多数对中国城市绿化水平的评估主要从绿化覆盖率的角度展开[18-19]，但对于绿化覆盖率与街道绿视率之间的普遍关联以及将街道绿视率纳入绿色城市设计和规划中的必要性，目前尚未有学者进行深入研究。

现有研究聚焦于自然条件[20-21]、经济水平[22-23]、城市形态[24]等因素对街道绿视率与绿化覆盖率的单独影响，解析二者一致性表现影响因素的研究仍属空白。就街道绿视率自身而言，现有研究大多关注道路宽度和绿化模式等微观层面要素对街道绿视率的影响[25]，对宏观层面要素与街道绿视率的相关性研究较为薄弱。

 

基于现有研究的局限，本研究明确了3个待解决的问题：

 

1）中国城市街道绿视率与绿化覆盖率的一致性表现情况；

 

2）街道绿视率与绿化覆盖率一致性表现的影响因素；

 

3）街道绿视率自身的影响因素，以及街道绿视率的提升策略。

 

2研究范围

 

本研究选取北京、上海、广州、深圳、成都、武汉、昆明和南昌8个城市的中心城区为研究范围，以四级行政区（含乡、镇、街道等，下文统一称“街道级单元”）为研究单元，共获取454个街道级单元样本（图2）。在自然条件方面，受地理位置影响，广州、深圳和昆明的纬度相近，因广州和深圳靠近海洋，冬季比昆明更温暖；南昌、成都、武汉和上海位于中国中部，纬度相似但经度不同，气候略有差异。

在经济水平方面，北京、上海、广州、深圳是中国一线城市，成都和武汉是新一线城市，昆明和南昌是二线城市，经济水平依次降低。在城市形态方面，由于规划策略不同，城市形态具有一定差异。另外，上述8个城市的建设起步较早，居民人口众多且有相对完善的绿化政策，在自然、经济、城市形态层面均存在一定差异，具有研究的代表性。