基于多年份街景图像对大理古城街道绿视率提升设计策略研究

文章以绿视率作为评价指标,探讨如何通过提升街道和公共空间的绿视率,达到改善城市生态环境、提升居民心理健康与生活质量的目的。选定云南省大理古城作为研究区域,分析古城绿视率的现状、变化趋势,探究其绿视率影响因素并提出优化策略。研究采用量化分析方法,对大理古城2016年与2020年的街道绿视率进行对比评价,同时利用深度学习全卷积网络技术,对街景图像中的树、草和其他植物进行语义分割,实现绿视率的精确量化。研究结果表明,2016—2020年,大理古城街道的平均绿视率有所下降,绿化水平未能达到预期目标。通过进一步分类对比分析,揭示街道宽度、绿化形式、建筑特色等因素对绿视率的影响。最后结合大理古城的具体情况,提出一系列改进绿化的措施,可有效提升城市绿视率,增强城市生态环境和文化特色。

福州东西向深街谷内树致行人夏季热环境差异

夏季东西走向的街道因长时间暴露于日照形成最不舒适的行人环境,树木可提供树荫降低气温但也阻碍了局地通风,然而,植树对行人热环境的综合影响尚不清楚。针对城市高密度街区(LCZ 2类型)中东西走向的街道,开展行道树绿化差异对行人热环境综合影响的定量计算与分析。结果表明:1)树木对行人热环境的影响是非线性的,且在夏季白天不同时段呈不同规律,街道树木覆盖率与树致平均行人气温差异值之间存在如下关系:上下午非线性关系强烈,中午则接近线性关系;2)当树木覆盖率小于50%时,树致行人气温降低的梯度大,每增加10%树木覆盖率,行人高度平均气温最高约降低0.26℃;树木覆盖率超过50%以后,植树带来的热效益改善值减小,而且影响的时间窗口趋于中午附近(11:00—14:30);3)东西向街道内的各种植树方案都对行人热环境产生正面影响,当树冠相互接触形成连续树荫时,树致改善效应接近饱和,继续提高种植密度反而会产生负面影响。考虑城市用地紧张,建议东西走向的街道,采用可形成连续树荫的50%左右覆盖率的行道树绿化,以获得舒适的行人小气候。

基于LiDAR点云的景观空间“绿视率”量化分析方法研究

LiDAR点云在景观空间定量研究中具有重要作用,而目前对其运用多局限于景观空间的信息采集,为探讨如何基于LiDAR点云数据展开景观空间的相关形态量化分析,选取了过往研究中多局限于二维图像分析的"绿视率"指标进行具体分析讨论,将其量化分析方法归为空间数据采集、处理、建模、分析4个主要环节。以南京河西某住区绿地为研究案例,选取其中4处具有典型差异的空间节点对基于LiDAR点云数据的"绿视率"分析方法加以运用,发现该方法具有"分析高效性""数据全面性""结果准确性"3个方面的突出优势及运用价值,对后续风景园林领域研究与实践的高质量、精细化发展具有积极作用。

街道绿化:一个新的可步行性评价指标

街道绿化对居民尤其是行人的生活质量至关重要,是评估街道可步行性的重要指标之一。传统受限于数据获取的困难,对街道绿化的研究多局限于较小的地域,而目前运用新兴的街景图片进行评价的方法也多基于人工判断。通过构建一种自动的方法,实现了大规模、精细化尺度的街道绿化的量化评价,并以成都一、二圈层的街道为案例进行实践。研究发现:成都街道以不绿和一般绿街道为主;二圈层的街道绿化好于一圈层的街道;东部、北部个别街道绿化较好,南部、西部整体绿化相对较好;绿化相对较好的街道主要与大学、公园景点、河流两侧、居住区有关;街道绿化与道路等级、街道周边地块性质、区位等相关。对步行系统规划、街道品质改善提升等工作具有一定的指导意义。

基于百度街景数据的道路绿视率研究——以福州西湖社区为例

基于百度街景数据,对福州市西湖社区不同街道的街景数据进行提取,通过Photoshop等软件进行处理分析,测算不同道路空间的绿视率数值。同时运用Depth map对道路空间整合度进行对比,分析得出人群聚集地区的绿视率现状;通过对比不同类型和不同等级道路绿视率的差异,结合道路整合度分析结果,对提升街道空间品质提出具体建议。

城市住所窗外绿视率对疫情期间人群心理健康的影响:基于合肥市的研究

[背景]城市绿地对人群心理健康具有潜在影响。[目的]研究肺炎疫情发生期间城市绿地对人群心理健康的影响,探讨城市绿地的健康功效。[方法]于2020年3月,以合肥市107个居住区内的常住居民为研究对象,进行网络问卷调查。采用凯斯勒心理困扰量表(K10)评估人群心理健康状况,该量表得分越高,表明心理健康状况越差。运用人工目视解读法计算研究对象住所窗外绿视率,使用问卷获取人群每日绿视时间。利用方差分析、Pearson相关性分析及多元线性回归分析进行统计分析。[结果]获得有效网络问卷396份。研究人群女性共215人,占54.29%;小于18岁人群占1.52%,18~23岁占17.68%,24~29岁占30.30%,30~50岁占44.44%,大于50岁占6.06%。人群心理建康状况总体得分为(22.19±7.16)分。住所窗外绿视率为(28.9±8.9)%,最低为14.1%,最高为49.8%。每日绿视时间小于15 min的人群占24.24%,15~30 min占17.43%,31~45 min占14.90%,46~60 min占25.25%,大于60 min占18.18%。单因素分析显示,不同绿视率组和绿视时间组之间心理健康状况得分差异有统计学意义(P<0.01)。Pearson相关性分析表明,窗外绿视率(r=-0.466)、每日绿视时间(r=-0.833)分别与心理健康状况得分呈负相关。多元线性回归分析发现,绿视率(b=-13.531,P<0.05)和每日绿视时间(b=-3.720,P<0.05)是心理健康状况的保护因素。[结论]在新冠肺炎疫情期间,居民窗外绿视率越高、每日绿视时间越长,其心理健康状况越好。

新冠肺炎(COVID-19)疫情下居住区绿地对居民心理健康影响的实证研究

居住区绿地作为城市居民接触频率较高的城市绿地类型之一,对居民的心理健康具有积极作用。为了解居住区绿地在2020年新冠肺炎(COVID-19)疫情期间对居民心理健康的影响,本研究于2020年3月以中国安徽省合肥市政务文化新区内15个居住区的556名住户为样本,通过网络问卷调查获取住户社会人口特征信息,采用凯斯勒心理困扰量表(K10量表)评估居民心理健康状况,使用GIMP网格法量化并计算住户窗外的居住区绿地绿视率,并运用多元线性回归模型分析居住区绿地与居民心理健康的关系。研究结果显示,居住区的绿化覆盖率、绿地景色满意度、窗外居住区绿地绿视率,以及每日观看绿地时长对居民心理健康状况具有正向影响效应。研究揭示了疫情背景下居住区绿地促进人群心理健康的效益,可为未来景观设计行业的城市绿地建设提供理论依据。

深圳市城市居住单元绿化水平与空间差异研究

居住区绿地是城市居民使用最多的城市绿地类型之一。鉴于既有绿化指标无法准确衡量城市居住区绿化水平的空间差异,本文提出居住单元绿化覆盖率、绿视率、500m范围内的公园绿地率三项居住单元绿化指标,旨在探讨城市绿地服务的公平性问题。研究以2017年的深圳市建成区居住单元为例,利用土地覆被图、街景图片等建立了包含14196个居住单元的绿化数据库,并测算了每个居住单元的三项绿化指标值,衡量了居住单元绿化水平及其空间差异的影响因素。研究表明:1)三项指标均可独立反映居住单元内部或周边绿化水平;2)居住单元的绿化覆盖率、500m范围内的公园绿地率均较低,绿视率较高;3)不同居住单元内部、500m范围内的公园绿地,以及不同房屋产权类型的居住单元的绿化水平存在较大空间差异,绿地服务的公平性不足;4)居住单元绿化水平受开发强度、房屋产权类型、海拔和区位等地理空间因素影响。研究建议城市绿地布局应考虑与居住单元的空间关系,关注弱势群体的绿地服务质量,并重视居住区绿化指标的多维化,尤其可将500m范围内的公园绿地率作为现有居住区绿化指标体系的补充指标。