高密度城区绿地景观格局对PM_(2.5)/O_(3)的多尺度影响

为探究高密度城区绿地景观格局对于PM_(2.5)浓度与O_(3)浓度的尺度效应,分析西安市高密度城区范围,选取边界密度(ED)、景观形状指数(LSI)、面积加权形状指数(SHAPE_AM)和平均形状指数(SHAPE_MN)共4个景观格局指数衡量绿地景观格局,爬取2020—2021年国家空气质量监测站点的大气监测数据,运用皮尔逊相关性分析和线性回归分析方法,探究多尺度下高密度城区绿地景观格局对PM_(2.5)和O_(3)的时空分布特征、绿地景观格局特征和PM_(2.5)浓度、O_(3)浓度与景观格局指数的多尺度影响关系.结果表明,景观格局在夏季对于PM_(2.5)浓度、在春季对于O_(3)浓度的影响更为显著;在高密度城区内较小尺度的绿地上优化景观格局对PM_(2.5)与O_(3)浓度影响更有效.由此提出的绿地优化策略可为城市高密度城区多尺度绿地规划设计提供参考依据.

基于植被指数的太原市绿地景观格局及其热环境效应

以中国重要的能源工业城市太原市为研究区,借助RS、GIS等手段,以太原市1986年、1995年、2001年三个时相的TM/ETM数据为基础,应用景观生态学的理论和方法,选择归一化植被指数(NDVI)和地表辐射温度分别作为城市绿地和热环境效应的反映指标,分析城市化过程中绿地景观格局及其与热环境的变化特征;探讨城市绿地景观格局的变化与城市热环境效应的相关关系;以寻求提高城市绿地生态效益的有效途径,为日后的城市园林绿地建设提供一些借鉴。研究表明:1986-2001年间,NDVI值较大的植被覆盖情况较好的绿地逐年减少,取代以NDVI值较小的植被覆盖差的硬质半硬质景观;景观水平上,绿地景观破碎化程度加剧,各景观要素混杂程度提高;景观的多样性增加,但这样的多样性是以大量的人工干扰为前提的;各景观类型的优势度降低,分布趋于均匀。反映城市绿地景观的NDVI与反映热效应的地表辐射温度LST两者之间存在较大的负相关关系,景观格局的热环境效应随着景观破碎化程度的加剧、景观优势度降低和多样性的增加而加强,城市绿地景观的空间分布格局对其热环境效应也有着重要的影响,其中混合格局的降温效果最为明显。

基于GIS的玉田县城绿地景观格局分析

以玉田县城绿地系统规划为对象,在野外调查和资料收集的基础上,在GIS系统下选取城市绿地景观格局中的多样性指数、均匀度指数、斑块密度、边缘密度、景观连接度指数、聚集度指数、周长-面积比分维数等7个指标作为玉田县城绿地景观格局评价因子。分析玉田县城绿地布局的特点,为确定玉田县城绿地系统的布局空间和发展方向提供理论依据。

基于大气污染治理的城市绿地景观格局优化研究——以永州市为例

采用景观格局分析和计算流体力学(CFD)技术,对永州市城区绿地现状景观格局进行分析,对城市风速和主要污染物PM2.5进行浓度分布模拟。结果表明,绿地景观格局对城市风速、PM2.5浓度分布影响较大。绿地斑块面积大、形状曲折、离散程度高、廊道密度适中的城区,沿着河流和城市干道可形成风廊效应,PM2.5浓度较低;建筑密度高、绿地面积小而破碎的城区,未形成明显的道路和滨水绿廊,风速普遍较低,PM2.5浓度相应较高。根据分析结果,基于主要大气污染物PM2.5治理提出了城市绿地景观格局优化策略。

城市中心地区绿地景观格局与生态规划设计分析

城市绿地是城市景观的重要组成部分,要想更好地完成这部分建设,就要用景观生态学的理论和实践,对绿地景观的格局进行分析和评估,并以此作为景观生态规划设计的依据。本文在简要说明景观生态学在城市绿地中应用的基础上,并与城市中心绿地建设的实际情况将结合,具体研究和分析城市中心绿地景观生态规划与设计。

GIS背景下城市绿地景观格局影响因子的选取研究

研究城市绿地景观格局,是城市绿地系统规划的重要任务之一。GIS技术在空间数据获取和分析处理方面具有显著的优势,而影响因子选取的准确性将直接影响景观格局评价的结果。基于此,本文首先对所有景观格局指数进行分类总结;其次分析不同类型城市绿地的景观格局指标的选取标准,明确各指标的适用范围;最后从整体上总结得出对于景观格局影响因子选取的建议。

基于绿地景观格局-碳中和-可持续理念(LPCNS)的大学绿色校园评价体系构建

面对全球气候变化问题,大学校园作为城市重要的社区组团,较大的办学规模与能源消耗对城市环境产生不可忽视的影响,因此绿色校园的建设评价对于城市可持续发展和践行生态文明思想具有重要意义。研究首先厘清绿色校园的相关概念,梳理国内外绿色校园评价的标准与相关研究,在此基础上提出绿地景观格局碳中和-可持续理念(LPCNS)的绿色校园评价体系,以综合性和动态发展的视角提出大学绿色校园评价的体系构建、指标选取与测度路径,从而实现大学绿色校园以评促建的提升目标。研究可为大学绿色校园评价提供新的研究视角与分析方法。

长沙市中心城区绿地景观格局分析

以长沙市中心城区利用2018年4月的哨兵-2B(Sentinel-2B)卫星10m分辨率遥感影像为数据源,利用RS和GIS技术,运用景观生态学原理,对长沙市中心城区绿地系统景观结构和景观格局进行了定量分析。结果表明:长沙市中心城区存在绿地斑块数量多,但分布极不平衡,以附属绿地占绝对优势;绿地斑块破碎度大,且旧城区破碎度较高,而绿地类型上尤以附属绿地破碎化最严重;绿地景观多样性较低,且分布不平衡;整体绿地景观斑块空间形状较规则缺乏自然形状,人工痕迹较重,复杂性不够。根据这些分析结果,提出了以下建议:增加大型绿地类型斑块数量,如公园绿地及风景名胜区等生态效益较好的绿地类型;通过建设公园绿地以及绿色廊道,构建网络结构,降低绿地斑块的破碎度,如防护绿地成链,附属绿地成片等;增强各类绿地斑块的自然性和复杂性,特别是附属绿地类型等。

武汉经济技术开发区绿地景观格局分析

运用景观生态学的理论和方法,选取了斑块数、斑块密度、多样性指数、破碎度等指数对武汉经济技术开发区绿地景观格局进行分析,结果表明,开发区是以单位附属绿地为主体,辅以居住区绿地、生产绿地,公共绿地和农业用地并存,道路绿地构成网络的绿地景观格局。

闽南三市绿地景观格局与地表温度的空间关系

深入探索绿地景观格局对热环境的影响机制,对于改善城市生态环境具有重要意义。基于厦门、漳州、泉州三市的Landsat遥感数据,应用景观生态学与空间自相关理论,探讨了绿地景观与地表温度的空间分布特征,并用双变量空间自相关与空间自回归模型分析两者之间的空间关系。结果表明:闽南三市绿地与地表温度均具有显著的空间自相关性;内陆的高海拔地区,绿地分布密集,地表温度较低,而城区、乡镇及大片的耕地,绿地分布较少,地表温度较高;漳州、泉州绿地景观格局对地表温度的影响更显著,厦门最弱;绿地的景观类型比例、最大斑块指数、聚集度指数、平均斑块面积与地表温度呈负相关,斑块密度与地表温度呈正相关;边缘密度、平均形状指数与地表温度的关系存在不确定性;空间滞后模型与空间误差模型能更好地解释绿地景观格局与地表温度的空间关系。

徐州市主城区绿地景观格局对PM_(2.5)及PM_(10)的影响

基于研究区7个国家监测站点的PM2.5、PM10数据,运用ArcGIS、Fragstats软件对徐州市主城区的遥感影像进行解译和绿地景观格局指数的计算,结合Excel、SPSS软件分析城市绿地景观格局在不同尺度上与PM2.5、PM10浓度之间的相关性,探寻绿地景观格局与PM2.5、PM10的关系,以期为进一步研究PM2.5、PM10的影响因素提供参考依据。结果表明:绿地、农业用地和水域与PM2.5呈负相关关系;建设用地、交通用地和未利用土地与PM2.5呈正相关关系;农业用地与PM10浓度具有季节性差异,冬季和春季农地会使PM10浓度降低,夏季和秋季会使PM10浓度增大。绿地斑块所占景观面积比、绿地最大斑块指数、面积加权平均斑块形状指数与PM2.5和PM10具有明显的负相关性,景观分离度指数与其呈正相关关系。

宿迁市主要道路绿地景观格局分析

本文以宿迁市环路范围内37条主次干道的道路绿化为研究对象,对植物种类、断面形式、种植形式等进行研究分析。结果表明,目前宿迁市道路绿地虽然已经形成一定的景观效果,但仍存在种类不够丰富,特色不够明显,景观效果较为单一等问题有待改善。

基于RS和GIS的深圳特区绿地景观动态分析及预测

在遥感和地理信息系统支持下,以2002和2005年两期的QuickBird高分辨率卫星影像为数据源,利用景观指数和转移矩阵法分析了深圳特区绿地景观格局的动态变化,并应用马尔可夫模型对今后6年(至2011年)绿地动态变化趋势进行了定量预测。结果表明:深圳特区绿地景观变化的主要特征为人工绿地景观组分不断增加,而原有的自然绿地景观组分不断减少;绿地景观斑块破碎度增加,斑块形状趋于规则化,多样性指数和均匀度上升,优势度下降,景观类型有向多样化、均匀化方向发展的趋势;预计至2011年研究区绿地总面积不断增加,但生态效益较高的自然绿地面积将会减少。

大型山地城市绿地景观动态及驱动力分析

利用1995年和2007年两期TM和ETM遥感影像数据,结合实地调查,研究了重庆市主城区20世纪90年代中期以来绿地景观格局时空变化特点与成因,讨论了不同绿地类型景观区域格局变化。结果表明,(1)重庆成直辖市以来,研究区整体上绿地景观多样性增加,优势度下降,破碎化增加,景观结构变化呈上升趋势。(2)有林地和其他林地比重减轻,景观破碎度增加;高覆盖度草地面积增加明显,破碎化轻微增加,低覆盖草地破碎化降低。(3)绿地景观斑块形状较规则,其中林地景观斑块形状更复杂,属研究区内优势植被类型。(4)研究区内绿地景观同非绿地景观类型间转化明显,表明其受到较强烈的干扰。其中在海拔200 m以下、坡度6°下城市绿地受到干扰最强烈。北碚区和沙坪坝区内绿地景观年变化速率最高。(5)自然灾害(火灾和酸雨)和人为经济、社会活动(包括植被经营和管理、旅游开发和其他人为干扰活动等)是研究时段内绿地景观格局变化主要驱动因素。

快速城市化背景下宁波北仑绿地系统演化及生态服务响应

城市绿地是城市自然生态系统的重要组成部分,我国东南沿海地区是城市化速度最快的区域之一,快速城市化导致建设用地的大量增加,并引起区域绿地景观格局及生态价值的显著变化.本文选取东南沿海中部的宁波市北仑区为研究区域,以其1990、1995、2000、2005、2010和2015年6期土地利用变化数据为基础提取绿地,借助Arc GIS和Fragstats软件,应用景观生态学方法和基于专家知识的生态系统服务价值化方法对快速城市化背景下北仑区绿地景观动态演化及其生态价值变化进行了研究.结果表明:(1)绿地是北仑区的主要景观类型,1990~2015年间快速城市化导致北仑区1 406 hm2绿地转化为建设用地;(2)北仑区绿地景观异质性减弱,趋于集中式发展,整体破碎度降低;(3)截止2015年,绿地的生态服务价值总量比1990年减少了6%,生态环境出现恶化,主要是建设用地占用绿地导致生态总价值下降;(4)北仑区绿地系统生态价值等级由中心向外围降低呈不规则环状,且高价值区逐渐向东南方向减少并转变为较低价值区.

城市绿地信息采集监测研究

社会的高速发展,人类正在以前所未有的规模和强度影响坏境,改变甚至破坏自然生态系统,致使生态系统受到越来越大的损害,已危及到人类自身的生存。[1]城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分,是城市生态系统的一个重要指示器。该文以某城市2001年和2007年两个时期的遥感图像为基础,借助3S技术、数理统计技术以及景观生态学等理论对该城市绿地进行动态监测及绿地景观格局变化分析。通过对遥感影像的分析研究,提取一个区域的绿地变化信息,分析出绿地的分布状态和变化趋势,掌握绿地景观类型面积变化大小,年变化动态度,进而进行绿地动态变化的驱动力分析。在景观水平上,从两期的景观指数对比:找出绿地变化趋势,通过统计分析得出其背后的原因,进一步推断出导致该区域的绿地分布状况的社会原因,这些变化表明研究区大块面积景观减少,多样性增加,缀块之间的聚集程度减少,景观异质性增加。城市绿地动态监测及景观格局变化的分析,能得出或预测该社会的经济的发展趋势,并进一步帮助相关部门做出正确的决策,使该区域的经济、环境等朝着一个良好的方向发展。因此,及时掌握城市绿地的变化规律,对未来的规划具有重要的意义。

GF-2在城市绿地分类及景观格局度量中的应用

城市植被是维护城市生态系统平衡的重要组成元素,不同类型的植被具有不同的生态服务效益,然而基于植被精细分类的城市绿地景观格局度量研究较少。因此本文以北京城市副中心为研究区,使用夏、冬两季GF-2卫星遥感影像,基于随机森林特征优选和面向对象分类,划分了植被类型,并在此基础上使用景观指数法和移动窗口法分别度量了功能区尺度和栅格尺度绿地景观特征。研究结果表明:针对GF-2数据,使用多尺度分割后影像对象的光谱、纹理特征可以有效地提取植被信息;不同时相的影像能反映各类型植被的物候特征,相比于单时相数据,其分类精度更高,达到了87.7%;各功能区绿地景观格局特征差异较大,城市绿心拥有最丰富的植被且分布集中,商业区植被覆盖度和多样性均较低,绿地景观破碎;北京城市副中心景观多样性及各类型植被分布特征的空间差异显著,当前副中心绿地景观格局已形成规划的基本轮廓,但城市绿心和老城区公共绿地的建设仍有不足。研究探明了北京城市副中心绿地建设现状,证明了国产GF-2卫星在城市生态环境监测中具有较高的应用价值,有助于推动GF-2在城市生态环境领域的应用,并为副中心建设中的绿地系统监测和优化提供参考。

基于SWMM的多情境城市雨洪控制模拟

为解决城市雨洪问题,以某市老城区为研究对象,构建暴雨洪水管理模型(SWMM),模拟不同重现期下低影响开发(LID)、绿地景观格局优化等多种情境的雨洪控制效果。研究结果表明不同重现期(2、5、10 a)降雨下,低影响开发和绿地景观格局优化措施均可不同程度地提升研究区的雨洪控制效果,两者的组合模式可以将径流总量和洪峰流量削减至60%以下;不同绿地景观格局优化措施下,平均地增加绿地斑块可以更显著地削减径流总量和径流系数,而在排水压力大的区域增加绿地斑块和绿色雨水廊道能更有效地削减洪峰流量。