GIS支持下的城市小区的居住适宜性分析研究

程　钢,张富杰，杨　杰，卢小平

(1. 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室，河南 焦作

454000; 2. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000)

Evaluation for Livability for Urban Residential Areas Based on GIS

CHENG Gang,ZHANG Fujie,YANG Jie，LU Xiaoping



GIS支持下的城市小区的居住适宜性分析研究

程钢1,2,张富杰1,2，杨杰2，卢小平1

(1. 河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室，河南 焦作

454000; 2. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南 焦作 454000)

Evaluation for Livability for Urban Residential Areas Based on GIS

CHENG Gang,ZHANG Fujie,YANG Jie，LU Xiaoping

摘要：针对当前城市小区宜居性评价体系存在的问题，以城市居民小区作为研究对象，根据科学性、数据可获取性、简洁性、实操性等原则，选取多层评价指标，构建了一个城市小区宜居性简易评价体系，运用层次分析法和1—9标度法得出小区评价指标的权重，并将RS和GIS作为数据获取、处理分析手段，在模糊数学方法的基础上，建立小区适宜性综合评判模型，利用调整梯形分布函数指数的方法调整单指标评价结果，对小区进行模糊评价方法进行了探讨。最后，使用实例对上述体系及模型进行检验，结果证明了该方法的可行性。

关键词：居住适宜性；城市小区；模糊评估；遥感；地理信息系统

近年来我国经济飞速发展，城市化进程不断加快，居住区用地不断扩大，城市小区成为了城市架构的重要组成部分，同时也是居民生活和休息的主要活动区域。然而随着生活质量和品位的不断提高，人们对生活环境的要求也不断提高，城市小区的建设和发展与居民的实际需求存在着诸多矛盾，如小区绿化太少、公共设施不配套、出行不便等问题。城市小区的宜居性成了居民广为关心的问题，对小区的生活环境作出一个科学合理的综合评价对于评估和了解某小区的居住环境十分有必要。《中国生态住宅技术评估手册》以可持续发展战略为指导，以保护自然资源、创造健康舒适的居住环境和与周围的生态环境相协调为主题，从生态住区的规划、设计和建设角度为生态住宅小区提出了很多指导性的建议，但对于普通民众而言系统过于庞大，部分指标数据获取困难，缺乏实操性[1]；刘春琼等对生态小区评价指标体系进行探讨，存在指标太泛、缺乏可操作性等问题[2]；苏维等提出的评估体系多数采用定性指标，石纯对上海居住区的生态适宜性指标体系进行了修正，基本实现了定量化衡量，二者均未对指标权重设计进行详细说明[3-4]；杨志华针对生态住宅小区指标权重的确定方法进行了研究[5]；周建飞对评价指标体系的不确定性问题进行了探讨[6]；黄宇等通过GIS空间分析生成数据集在一定程度上提高了数据的客观性[7]。数字城市、地理国情普查等重大战略性项目积累了大量的空间数据，为城市小区宜居环境的客观评价提供了科学的数据支撑。本文在前人研究基础上，构建了一个城市小区宜居性简易评价体系，将RS和GIS作为数据获取、处理分析手段，对多层评价指标的选取、权重确立、模糊综合评价方法等问题进行了探讨。

一、城市小区居住适宜性评价体系

本文以城市居民小区作为研究对象，结合当前城市小区发展的现状及人们对于小区居住环境的实际需求，参考《中国生态住宅技术评估手册》《住宅性能评定技术标准》等标准，根据科学性、数据可获取性、简洁性、实操性等原则，提出了三层次的小区适宜性评价指标体系[1,8]。最高综合指标为居住区综合评价指标体系，用于评价小区总体居住环境的宜居情况；向下逐层分解为体现该项指标的亚指标，第二级为自然环境、生活设施、基础设施及其他4大系统；直至最低层的单项评价指标14项(三级指标)。其中，自然环境主要反映居民关心的空气质量、有无噪声、绿化率是否达标、光照时间是否能满足人们居住的要求；生活设施主要反映医院、图书馆、交通、购物场所、学校等生活相关的设施是否健全、方便；基础设施主要反映可活动的广场、停车位的多少、公共卫生设施等影响居民生活的基本设施。其他方面包括居民关心的人口密度、安全、小区外的建设等方面，反映了与居民生活息息相关的方面，具体见表1。

表1　小区宜居性评价指标

二、模糊综合评价方法

城市小区居住适宜性评价体系中的评价指标既有定量指标也有定性指标。如何根据各个指标值综合评判小区宜居性是小区宜居性评价的重要过程。模糊综合评判法是以模糊数学为基础理论，将精确影响因子与非精确影响影子相统一、定量影响因子与定性影响因子相结合的一种综合分析评判方法。该方法适合于对多种因子影响的属性事物做出一个合理综合评判[9]，能较好地处理多层指标评价体系中多因素、模糊性及主观判断等问题，因此本文采用模糊综合评判方法作为小区宜居性评价方法。

1. 评价集

2. 评价要素集

评价要素集是指对评价结果造成影响的评价指标的集合。根据上文构建的小区适宜性评价指标体系，本文将评价要素集表示为

(1)

式中，U表示综合指标；U1、U2、U3、U4表示表1中的4个二级影响指标；U11~U43表示14个三级影响指标。模糊评价的关键在于评价要素集与评价集之间的模糊数学关系，即模糊矩阵R

(2)

3. 各指标权重的确定

4. 单指标的评判

单指标评判是综合模糊评判的基础。要对单个指标值进行评价，首先要构建每个指标对于评价集的模糊隶属度函数。将单个指标值代入该模糊隶属度函数即可确定单个指标的评判结果。本文选取的评价指标既有定性指标，如水质量﹑交通等；也有定量指标，如环境质量﹑绿化环境等，各指标采用的评价标准见表2[12-14]。本文对单个指标的隶属度评判分为两种类型：对定性指标，使用直接赋值法确定隶属度；对于定量指标，则使用改进的梯形分布函数作为模糊隶属度函数。第i个指标对评价等级Ⅰ～Ⅳ的隶属度函数公式[15]分别如下

(3)

(4)

(5)

(6)

5. 模糊综合评价

根据第3节构建的权重向量A和第4节得到的单指标评判结果R，通过模糊运算B=A∘R即可“合成”综合评判隶属度B模糊集

(7)

式中，bj是综合评价结果属于等级Vj的隶属度。

表2　居住小区适宜性指标评价标准

为了顾及各个指标对小区适宜性的综合影响，体现评价对象的整体性，本文采用M(·,+)模型对模糊隶属度B进行运算，即

(8)

式中，bj含义同式(7)；n为影响指标个数；ai为指标i的权重；rij含义同式(2)。

由于本评价体系涉及多层评价指标，本文采用分层模糊评判方法，首先计算三级指标模糊隶属度，再进行二级指标的模糊评判结果，最后进行综合模糊评判，根据最大隶属度准则，判定小区的适宜性评判等级。

三、数据获取

客观真实的数据是进行科学评价的基础。本文充分利用RS和GIS技术手段获取评价指标中空间相关的数据，并采用统计、问卷调查等方法对其他数据进行获取，主要方法包括：①空间分析法：通过RS和GIS技术分析获得与空间位置和关系有关的指标值，如绿化环境指标值，即在配准后的遥感图像上提取绿化面积、小区面积等信息，然后由二者比值作为该指标的量化值；②统计分析法：通过官方和民间的数据分析和统计获取某些指标值,如空气质量可通过收集研究区域PM2.5的平均值，作为此指标的量化值；③问卷调查法：通过收集小区住户和专家意见为某些定性指标得分进行赋值，如小区安全情况的判断。

四、实例分析

1. 研究区域

本文选取焦作市龙源湖小区作为试验点，该小区位于焦作东南边，西邻龙源湖公园、东临焦作市体育馆、北邻焦作市图书馆，属于高档住宅小区，小区范围如图1所示。

图1　龙源湖小区遥感影像图

2. 数据准备及分析

研究区域的遥感影像图，经过校正、配准等步骤，获得初步数据，并利用监督分类方法，获取各类要素的面积指标。为对小区周边设施进行邻近度分析，本文以焦作市交通旅游地图为底图，进行了矢量化工作，获取主要道路、学校、文化设施、公交线路与站点等专题要素，以小区为中心进行缓冲区分析，分析周边设施与小区的空间关系，如某缓冲半径内的公交站点、学校及图书馆等的数量为相关指标计算奠定基础，网络分析被用于计算各种设施与小区之间的实际距离。

3. 模型的应用

通过上文的数据获取方法，获得龙源湖小区各指标的指标值(见表3)，根据第二章第4节的单指标评判方法便可得到其模糊隶属度矩阵。根据计算所得的指标权重向量，与模糊函数隶属度矩阵进行“合”运算，从而得出小区的模糊评价结果：B=(0.299,0.404,0.277,0.020)，即小区宜居性属于“优”“良”“中”“差”4个等级的隶属度分别为0.299、0.404、0.277、0.020，反映出了小区的居住环境为良好以上。

表3　龙源湖小区指标得分

为检验本结果的科学性，本文邀请20名专家和小区住户对小区总体适宜性进行打分，“优”“良”“中”“差”的得分个数分别为7、8、5、0，与上述综合评价结果基本一致，说明了该方法的可行性。

五、结束语

本文在RS和GIS技术手段支持下，选取城市小区适宜性评价指标，构建了由三层指标构成的评价体系，并利用模糊数学方法对小区宜居性进行评价。该体系及评价方法主要优点如下：①采用层次分析和1—9标度法确立各指标的权重，具有一定的实用性和有效性；②利用调节指数值的方法调整梯形隶属度函数的收敛速度，可调整各个指标在各个等级上的隶属关系；③采用RS和GIS获取空间数据，数据准确可靠；④系统采用的指标具有一定的课伸缩性，用户可根据具体需要调整指标项。然而随着时代的发展，人们对于居住环境的要求也会发展变化，因此小区宜居性的评价体系不是一成不变的，该体系可以根据人们侧重和不同的需求不断完善和发展。

参考文献：

[1]聂梅生,秦佑国.中国生态住宅技术评估手册[M].北京:中国建筑工业出版社,2003.

[2]刘春琼,袁志忠,史凯,等.生态小区评价指标体系的构建及应用[J].湖南农业科学, 2009(11):57-60.

[3]苏维,姚建.住宅小区人居环境适宜性评估初探[J].四川环境,2005, 24(6):87-91.

[4]石纯,黄孟沧.居住区生态适宜性指标体系的探讨[J].上海环境科学,2003, 22(8):564-572.

[5]杨志华.绿色生态住宅小区评价指标权重的确定[J].华中科技大学学报,2004, 21(3):54-57.

[6]周建飞,曾光明.生态居住小区评价指标体系的不确定性研究[J].安全与环境学报, 2005, 5(2):24-27.

[7]黄宇,罗智勇,杨武年.基于GIS的城市居住适宜性评价研究[J].测绘科学,2008, 33(1):126-128.

[8]住宅性能评定技术标准：GB/T 50362—2005[S].北京：中国建筑工业出版社，2006.

[9]盛艳蕊,高飞,胡小华.模糊综合评价法在宗地评估中的应用[J].城市勘测,2008(1):125-129.

[10]LSAATY T. Decision Making-The Analytic Hierarchy and Network Processes (AHP/ANP)[J]. Journal of Systems and Systems Engineering, 2004(13):1-35.

[11]王莲芬.网络分析法(ANP)的理论与算法[J]. 系统工程理论与实践, 2001(3):44-50.

[12]环境空气质量标准：GB 3095—2012[S]. 北京：中国环境科学出版社，2012.

[13]声环境质量标准：GB 3096—2008[S].北京：中国环境科学出版社，2008.

[14]城市居住区规划设计规范：GB 50180—1993[S]. 北京：中国标准出版社，1993.

[15]谢季坚,刘承平.模糊数学方法及其应用[M].华中科技大学出版社,2000:215-300.

引文格式： 程钢,张富杰，杨杰,等. GIS支持下的城市小区的居住适宜性分析研究[J].测绘通报，2016(1)：49-52.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0012.

作者简介：程钢(1981—)，男，博士，副教授，主要研究方向为GIS理论与方法。E-mail: chenggang1218@163.com

基金项目：国家自然科学基金(41001226);河南省高等学校骨干教师资助计划(2012GGJS-055); 2014年度河南省教育厅人文社会科学研究一般项目(2014-qn-068); 矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(KLM201202);数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(GCWD201002); 河南理工大学博士基金(B2010-9)

收稿日期：2014-11-12

中图分类号：P208

文献标识码：B

文章编号：0494-0911(2016)01-0049-04