基于多源数据的北京市中心城区绿色空间的定量评价*

成超男 杨 易 秦 婧 陆哲明 赵 鸣

1 北京林业大学园林学院 北京 100083

2 北京农业职业学院园艺系 北京 102442

3 中规院(北京) 规划设计有限公司 北京 100044

城市绿色空间的规模大小、格局特点、空间活力、服务水平及景观品质等对改善城市生态环境、满足人群户外游憩需求、实现城市绿色发展起到关键作用[1－2]。然而，传统的城市绿色空间品质的评价方法主观性较强，综合生态保护及人群感知的城市绿色空间品质评价的相关研究亦较为不足[3]。

自20世纪80年代以来遥感技术发展迅速，基于遥感(RS) 和地理信息系统(GIS) 可视化城市空间动态的技术蓬勃涌现[4]，而城市绿色空间类型提取及其格局演变特点的研究可基于遥感影像与地理信息系统，结合信息熵、扩展速度或扩展系数等指标计算[5]。气候变化预测表明，随着气温的升高，热浪的频率和强度将会增加，这将对人类健康和环境产生负面影响[6－7]。近20年的城市地表温度研究改善了对空间热模式的理解，城市绿色空间开始被认为是有助于减少城市热效应和改善城市地表温度(Land surface temperature，LST) 最重要的土地利用类型之一[8－9]。因此，基于遥感影像探讨城市绿色空间与地表温度之间关系的研究亟待深入。此外，随着多样化的城市大数据应运而生[10]，可依据个体行为自下而上地研究城市的宏观状态，其中手机定位[11]、公交刷卡数据[12]、微博签到数据[13]、兴趣点 (Points of Interest，POI)[14]等大数据逐步应用于城市绿色空间的定量评价研究[15]。

北京市中心城区面临巨大的人口和土地压力，这在一定程度上反映了当前中国城镇化进程快速发展背景下城市绿色空间所面临的问题。本研究应用RS、GIS、Python等平台，从生态环境保护及绿色空间的供给侧视角出发，一方面探讨城市绿色空间与地表温度之间的关系，提出改善热岛效应及优化城市绿色空间格局的策略；另一方面定量评价研究区城市绿色空间的服务水平及服务压力，以期为提升北京绿色空间品质提供参考。

1 研究区概况及研究方法

1.1 研究区概况

北京位于东经115.7°—117.4°，北纬39.4°—41.6°，总面积16 409.28 km2。研究选取北京市中心城区作为研究对象，根据《北京市总体规划(2016—2035年) 》 明确北京市中心城区包括东城区、西城区、海淀区、朝阳区、石景山区和丰台区。北京市中心城区是北京高度城市化的地区，涵盖5环路大部分的区域，其面积共计1 381 km2，占北京市总面积8%，常驻人口约1 300万，占北京市总人口50%[16]。

1.2 数据来源与处理

研究使用两个不同时间段的遥感影像(分别为2013年5月12日和2018年4月8日的Landsat8 OLI和TIRS C1 Level－2遥感卫星数据)，空间分辨率为30 m，遥感数据来源于美国地质调查局(United States Geological Survey)；POI数据来源于2018年大众点评的开源平台数据，经过定义坐标和投影，删除个别异常点，共计74 259条，采用ArcGIS 10.2平台的核密度分析工具分析POI数据。

1.3 研究框架

研究基于遥感影像、POI数据及土地利用数据，通过RS、GIS、Python等平台构建研究区的城市绿色空间评价框架(图1)，从生态环境及绿色空间供给侧两个方面探讨研究区城市绿色空间对地表温度的影响，并分析研究区城市绿色空间斑块的服务水平与服务压力，以期为北京市中心城区城市绿色空间的规划与实践提供相应参考。

图1 研究框架

1.4 研究方法

1.4.1 遥感数据解译

通过遥感图像处理平台ENVI5.0对遥感影像数据进行几何纠正、图像拉伸、边缘强化和研究区范围的裁剪，采用监督分类和目视解译相结合的方式提取植被覆盖、不透水表面、水域和其他4类用地；然后通过野外精度随机抽样调查，遥感影像提取的正确率分别为92.59%和88.89%，符合遥感解译的通用规范。

1.4.2 地表温度反演

首先，通过ENVI5.0的辐射定标功能将图像的亮度灰度值转换为绝对辐射亮度，以得到Band10辐射亮度图像；利用OLI进行大气校正，参数为Red:4，Near IR:5。其次，通过NDVI计算得到以下4种图像资料:一是得到植被覆盖度图像，进而推演出地表比辐射率；二是查询该遥感数据获取时的大气剖面数据，从而计算同温度下的黑体辐射亮度图像；三是根据大气剖面数据计算单位为摄氏度的地表温度图像；四是通过遥感数据反演得到研究区的地表温度[17]。计算公式如式(1) 至式(4):

式(1) 中，VFC为植被覆盖度图像，b1为地表比辐射图像，gt、lt、ge、le为ENVI波段计算参数。

式(2) 中，P为黑体辐射亮度图像，b1为地表比辐射图像。

式(3)中，R为地表温度图像，a、b、c为遥感数据的大气剖面信息(a为频段平均大气传输；b为有效通带上升辐射；c为有效通带下降辐射)，b1为地表比辐射图像，b2为Band10辐射亮度图像。

式(4) 中，T为地表温度；alog为ENVI波段计算参数；c1为同温度下的黑体辐射亮度图像。

1.4.3 城市绿色空间服务水平评价

绿地服务水平评价 (Park service Quality，PSQ) 用于测量绿地资源的分配程度，体现城市公共服务资源的服务能力，本研究用于评价城市绿色空间服务水平的公式如式(5)[18]:

式(5) 中，PSQi为城市i的城市绿色空间服务水平，SAi为城市绿色空间斑块缓冲区范围内的面积，k为城市绿色空间的斑块数，Ai为研究区范围的总面积。本研究引入景观生态安全格局构建的相关研究，以支持城市绿色空间的划分，景观生态学认为0～2 hm2为小型斑块、2～10 hm2为中型斑块、10 hm2以上为大型斑块[19]，因此，按照以上斑块标准将研究区的城市绿色空间划分为大型、中型和小型斑块。考虑到景观生态安全要求[20]，又将以上城市绿色空间斑块分别设置1 500 m、1 000 m以及500 m的缓冲区，并排除缓冲区叠加面积。

1.4.4 城市绿色空间服务压力评价

选择合适的大数据进行空间分析能够较为精确地反映人口分布特点及城市绿色空间的使用情况，其中手机信令、交通刷卡、社交网络等类型的数据在大数据分析中较为常见[21]。但以上数据存在获取困难、处理繁杂、语义分析不明确等问题，而POI数据范围大、覆盖面广、较易获取且易于处理，为评价城市绿色空间的服务压力提供了可能。选择适宜的POI因子是评价的首要步骤，研究采用2018年大众点评的开源平台数据，选取文化娱乐设施、居住区、办公设施、大型公共设施、餐饮设施5类POI因子作为数据来源，通过文献研究与专家讨论得到各类数据的权重(表1)，进而得到POI的核密度点。将研究区域划分成200 m×200 m的空间单元网格，通过GIS将POI的核密度点进行数据空间化和栅格化，在GIS中进行地理空间数据的处理和计算，然后再将服务范围内核密度点与研究区城市绿色空间斑块面积之比求出，最后得到各个城市绿色空间斑块的服务压力评价。这反映了人群对城市绿色空间的需求程度，并以数值方式体现[22]。

表1 POI数据与赋值

2 结果与分析

2.1 土地覆盖与地表温度的时空演变特点

2.1.1 土地覆盖的时空演变特点

2013—2018年中4类土地利用变化如图2所示，植被覆盖面积逐年增加，而不透水表面的面积逐年递减。从表2可知，不透水表面所占的百分比虽最高，但其面积所占比从72.45%减少到68.27%；而植被覆盖、水域与其他这3类土地利用类型的面积所占比均有所增加，其中植被覆盖面积所占比由25.43%增加到27.71%；水域面积所占比由0.92%增加到1.08%；其他面积所占比由1.20%增加到2.94%。

表2 研究区土地覆盖变化（2013—2018年）

2.1.2 植被覆盖面积增加的政策探讨

近年来，北京市先后出台了一些与中心城区城市绿色空间相关的政策制度，如2013年北京市发展改革委编著完成的《北京市级绿道系统规划》，审议通过了《北京市级绿道建设总体方案(2013—2017年) 》；2016年“中轴线申遗”被写入政府报告，开展了天坛公园周边绿地等位于中轴线上的城市绿色空间改造与提升；同年启动了北京市历史河道及历史水系修复工程。此外，根据《北京城市总体规划(2016—2035年) 》 的要求，中心城区将建设“两道一网”的城市绿色空间格局，即绿道系统、通风廊道系统与“蓝网系统”的构建，规划要求到2020年社区三级绿道总长度由现状约311 km增加到约400 km；景观水系岸线长度由现状约180 km增加到约300 km；同时形成5条宽度500 m以上的一级通风廊道，多条宽度80 m以上的二级通风廊道。随着北京市生态文明建设的推进以及城市绿色空间相关政策的落实，北京市中心区城市绿色空间的规模在2013—2018年逐年增加。

2.1.3 地表温度的时空演变特点

研究时限内研究区的平均地表温度约为0～53 ℃ (图2)。根据各种土地利用类型的平均地表面温度可知，研究区地表温度较高区域的分布与不透水表面的分布基本相同，即高温区域对应于不透水面所占百分比较高的地区，而植被覆盖区域对应的地表温度相对较低。2018年不透水面的平均地表温度比植被覆盖表面平均高1.54 ℃，表明植被覆盖率的提高有助于缓解城市热岛效应。

2.2 城市绿色空间的服务水平评价结果

提取研究区的城市绿色空间斑块进行服务水平评价，其中10 hm2以上的大型斑块43个、2～10 hm2的中型斑块2 143个、2 hm2以下的小型斑块12 841个(图3)。参照10 hm2以上、2～10 hm2、2 hm2以下的城市绿色空间分别设置1 500 m、1 000 m、500 m的缓冲区，城市绿色空间的覆盖度已达100%，但各类型的绿色空间斑块分布不均，大型斑块分布于研究区西北地区，而中心地区以中型和小型斑块为主。根据Park service Quality公式计算的结果，中型斑块的服务水平值最高，为93.68%；大型斑块的服务水平值最低，为54.27%；小型斑块的服务水平值为92.25%。这说明中型和小型绿色斑块覆盖范围较大，大型绿色斑块的数量及其覆盖范围有待提升；中型斑块、较小型斑块比大型斑块的服务水平高，更能满足人群对户外绿色空间的需求。

2.3 城市绿色空间的服务压力评价结果

根据2018年土地利用分布(图2) 以及POI数据(图4) 可知，研究范围内所有用地类型的服务压力评价值为2.12×10－2，服务压力较高的区域由城市中心向外发散，主要沿北京市“二道绿隔”分布。研究范围内城市绿色空间的服务压力评价(图4) 值为1.99×10－2，其中小型斑块的评价值为2.73×10－2、中型斑块为2.00×10－2、大型斑块为5.03×10－3。小型斑块的服务压力评价结果得分最高，表明小型斑块使用情况和频率较高；而大型斑块则主要分布在研究区的西部和北部，其服务压力和使用频率相对较低。

3 结论与讨论

3.1 结论

研究以北京市中心城区为例，采用遥感数据、POI数据以及土地利用数据等多源数据，通过RS、GIS和Python平台，从生态环境保护及供给侧两方面分析城市绿色空间对地表温度的影响，评价城市绿色空间斑块的服务水平及服务压力，以期为缓解研究区的热岛效应及优化其绿色空间格局提供相应参考。研究结果表明:1) 随着生态文明建设的推进以及与城市绿色空间相关政策的落实，2013—2018年研究区植被覆盖表面不断增加，而不透水表面逐年递减；2018年不透水面的平均地表温度比植被覆盖表面高1.54 ℃，表明植被覆盖率的提高有助于降低城市地表温度。2)研究区城市绿色空间分配不均，中型斑块比大型斑块和小型斑块的服务水平高。3) 目前研究区内的城市绿色空间服务压力较大，其服务压力由中心向外逐渐减弱，建议适当增加“二道绿隔”内城市绿色空间建设，以满足人群对绿色空间的需求，从而提升北京市中心城区的绿色空间品质。

图2 研究区土地覆盖与地表温度的空间分布（2013—2018年）

图3 提取研究区的城市绿色空间斑块

图4 城市绿色空间服务压力评价图（左）、POI栅格密度图（右）

3.2 讨论

1) 基于人群需求的城市绿色空间评价领域亟待拓展。将人群的需求纳入城市绿色空间规划评价中，涉及物联网、地理信息系统、模型库和专家评价系统等技术体系；需将遥感影像、地理空间数据、环境质量信息、个体行为数据、偏好数据、公众参与式的社区尺度传感器网络所获得的个体感知生态信息等多源数据支撑本研究构建的评价框架，但本文涉及的人群需求评价极为有限，并且研究获取的数据准确性和精确性仍有待提高。因此，基于人群需求的城市绿色空间定量评价等相关研究有待深化与扩展。

2) 城市绿色空间的提取与分类有待细分。本研究模糊了城市绿色空间、城镇绿色空间以及城乡绿色空间的概念，认为城市绿色空间是植被覆盖的全部城市用地。研究采用遥感影像和归一化植被指数提取研究区内的城市绿色空间，并依据规模将提取的城市绿色空间分类，但未将提取结果按照城市绿地系统规划的要求进行分类与划分。因此，提取结果中可能存在一些不具备游憩功能的绿地，从而影响城市绿色空间服务水平与服务压力的评价结果，在今后的研究中有待进一步改善。