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基于生态宜居视角下的城市蓝绿空间研究

2020-02-20王颢颖庄大春吴杨梅程淑珍

建材与装饰 2020年12期
关键词:街景蓝绿城市绿地

王颢颖 卓 琦 庄大春 吴杨梅 程淑珍

(吉首大学土木工程与建筑学院 湖南张家界 427000)

城市蓝绿空间是指拥有城市中的蓝天、水体与绿色植被的空间面积占比统称。城市蓝绿空间作为城市景观生态的重要组分,是支持城市景观生态系统正常运转、保障和改善市民高质量生活品质的关键要素[1-3]。蓝绿空间为市民提供了丰富多彩的生态空间,增强了城市生态系统的各种服务,降低了自然灾害的风险,更重要的是它可以改善和提高居民的身心健康程度[4]。考察城市蓝绿空间在空间上的展布格局,分析蓝绿空间在空间上的变异规律,总结蓝绿空间与相关的自然地理要素、经济社会发展要素之间的关系,这对于城市的规划者、建设者、生活者来说,都具有重要意义。

营造人与自然和谐相处的生态文明城市,是全球化时代城市发展的新潮流。2012年,联合国可持续发展大会(RIO+20)倡导世界各国建设“绿色城市”;2016年,香港特别行政区政府规划署提出蓝绿空间概念性框架。绿色城市建设的关键内容之一就是规划和营造人与自然和谐相处的生态空间,确保城市的蓝绿空间向更加节能、更加宜居和可持续发展[5]。近十年来,中国城市的管理者、居住者对于城市良好生态空间的营造日益重视。2018年间,《河北雄安新区规划纲要》、《打赢蓝天保卫战三年行动计划》、《北京市牌匾标识设置管理规范》等实践表明国家重视城市蓝绿空间可持续发展,明显增强人民的蓝天幸福感。来自民间的调查也表明,56%以上北京商务人士购房时重视具有良好的生态环境。拥有开阔视野的蓝天、赏心悦目绿色植被,已经成为城市管理者和城市市民的共同愿望。

2000年以来,随着智能手机等移动智能终端在全球的广泛普及,研究者们可以通过实地踏勘,运用数码相机或手机拍照方式获取城市蓝绿空间信息,并在街道和小区尺度上开展深入研究[6-7]。但是,研究者个人实验所能得到的相片数量终究有限,并且基于人工目视判读的方式也极为耗时[8-9]。因此很难推广应用到城市尺度、更加难以推广到区域尺度、国家尺度开展研究。也有学者通过车载激光LiDAR立体扫描三维立体空间结构来获取信息,探索多源遥感技术应用于城市绿地研究的有效性[10]。提出的街景图像分类方法对城市绿地视觉价值的定量化表达提供了新视角,推动城市绿地研究向立体拓展的重要载体是车载激光LiDAR。但LiDAR数据的城市天空视域开阔度分析过程复杂、效率很低、成本过高,无法快速获取大规模图像进行数据分析,难以在全球经济欠发达的国家和地区开展推广应用。

20世纪90年代以来,随着研究理念和支撑技术的不断创新和发展,研究人员从基于城市规划地图和市政调查数据的城市绿地数量统计研究,发展到基于卫星和航空遥感影像数据的城市生态空间分布及其生态效应研究。对城市蓝绿空间信息的提取主要是通过高分辨率的卫星遥感监测以及城市三维测量和建模来实现。当前国内外的规划导控对城市街道蓝绿空间数据采集仍以卫星影像为主,大范围获取城市自然环境变化的图像资料和基本数据,数据在空间上分布均匀;缺点是成本高、分辨率低。精细的城市绿地分析通常需要更高空间分辨率和时间分辨率的卫星影像数据,当前研究者广泛使用的免费数据源分辨率较低,对于城市研究来说并不适用。此外,受航空管制等原因,无人机航拍监测无法在所有城市、所有地区进行采集地面信息。因此,由于缺乏高空间和高时间分辨率的对地观测数据,大大降低了研究结果的时空针对性和有效性。但这种自上而下鸟瞰视角无法与从人本视角的感受感官进行对比,而观察视角的差异则导致研究成果很难直接指导“以人为本”的城市生态空间营造。

近年来,以 Google、Bing、Baidu、Tencent等为代表的国内外互联网信息服务商广泛地派出信息采集车在全球和中国主要城市开展巡航测量,提供商在城市地图服务方面在城市高分辨率卫星影像、城市实景照片三位建模方面,取得重大进展。这些互联网信息提供商通过街道巡航,积累了丰富的街景照片,为城市研究提供全新的、高清晰的信息源。以百度地图为例,截止到2019年,百度地图已经在中国372座城市开展了街景照片采集,街景照片总容量逾700TB。考虑到互联网地图服务商提供的街景照片具有全方位、多角度的特点;城市科学工作者从互联网地图服务商处获得数据方便快捷,数据获取成本几乎为零;并且,基于城市街景照片的时间戳信息,还可以进一步分析城市街景的动态变化规律。因此,充分利用互联网巨头们积累的卫星影像和街景照片,将是未来城市研究的重要的、基础性数据源。

然而,针对这些海量的街景照片开展分析,则又形成新的技术关键。随着人工智能技术的快速发展,针对海量卫星影像、街景照片开展专题信息提取成为可能,这方面的研究在过去的5年里在全球范围上获得长足进展。特别是城市典型景观库的不断丰富和完善,在大范围区域内,应用人工智能方法开展街景照片的信息提取和分析工作。毫无疑问,将人工智能技术应用于传统的地学研究中,开展卫星遥感土地解译、高价值目标识别、城市功能分区、城市水体和植被等关键生态空间信息的提取和评价,已经成为地学分析的一个重要方向。

文献研究发现国内外学者们利用丰富的街景照片提取蓝绿空间信息,有针对单个城市内部的客观要素构成成分、街道可达性、绿化可见度等;有对大城市进行城市环境评价研究;简单地将蓝绿空间与城市居民健康状况结合起来的关联分析等开展研究。对于城市蓝绿空间在空间上的多尺度分异规律、城市蓝绿空间变化与区域经济社会发展背景因子之间定量关系的研究,目前还没有见到应用街景照片信息源的相关研究。

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