中国西南典型山地城市环境宜居性评价——以重庆市两江新区城区为例

刘 建，肖 禾*，丁 忆，钟秀娟，姜紫薇，张 斌

（1.重庆市地理信息和遥感应用中心，重庆 401147；2.重庆理工大学 机械工程学院，重庆 400054）

作为承载人类活动的主要空间载体，现代城市发展的核心目标之一是宜居城市[1]。在新型城镇化大背景下，城市建设更应该重质不重量，树立以“人”为核心的发展理念[2]。随着经济不断发展，人们的经济收入不断增加，环保意识逐渐觉醒，对城市环境质量和居住环境越发关注。研究显示，城市宜居性是影响人口居留意愿的重要因素[3]。因此，建设更加和谐、更加宜居的城市成为新时期城市发展的重要内容[4-5]。开展城市环境宜居性评价既能够系统全面认识城市环境宜居性的影响因素，评价城市环境宜居性水平，也能够为城市品质提升和功能优化提供科学依据[6]。尤其对山地城市而言，山多地少，人地关系矛盾突出，开展宜居城市建设需求更为迫切。

城市环境宜居性是一个复杂的概念，尚无统一的定义和标准[7]。国外研究主要从环境质量、经济发展、文化特色和城市发展理念出发，构建宜居性评价模型。但受学术背景和评价目的的影响，各有侧重。如Berg[8]认为城市在形态上要适宜人的行走，功能上要实现多种功能的综合。Mouratidis[9]从交通条件和土地利用状况出发，选择综合交通、城市可达性和土地综合利用等指标评估了城市宜居性。Bonaiuto等[10]认为城市生活质量与居住质量、邻里关系和住宅满意度有密切关系。国内相关研究始于1990年。吴良镛先生在“人类聚居学”理论基础上，结合中国实际，创建了人居环境学科理论体系的基本框架[11]，通过多年的理论探索和实证研究，为城市建设提供了重要的科学依据。如王玉娟等[12]以样本调查为基础，分析了多元主体的人居环境需求异质性。刘星光等[13]构建城市宜居性评价指标体系，对中国主要城市的宜居性发展地域差异进行了分析。贾占华等[14]从资源、环境、经济、社会、生活、安全6个方面构建了宜居城市评价指标体系，对东北地区37个城市的宜居性及其影响因素进行了探究。李国妹等[15]从经济富裕度、安全和谐度、基础设施健全度、人文发展先进度、生态环境健康度五个维度构建宜居性评价指标，对云南省的城市宜居性水平、影响因素、空间差异等进行了分析评价。通过文献分析，当前研究存在以下难点：（1）现有研究多以问卷调查数据为支撑，数据获取难；（2）评价单元多为乡镇、区县等行政区，空间支撑性不足；（3）指标体系建设囿于研究目的和研究者背景，多为平原城市研究案例，在山地城市适用性、推广性不高。

因此，本文试图以Landsat遥感影像、地理国情监测成果等空间数据为基础，面向西南山地城市特殊性，构建涵盖自然环境和人文环境两方面基本特征的城市环境宜居性评价指标体系，并以重庆市两江新区城区为研究对象，开展城市环境宜居性的定量评估和深入分析，识别城市环境宜居性的时空异质性，以便为研究区城市品质提升和功能优化提供基础支撑和引导，同时也为其他山地城市的宜居城市建设策略制定提供参考示范。

1 研究区概况与数据

1.1 研究区概况

两江新区是重庆市中心城区核心地带，坐拥两江（长江、嘉陵江），涉及渝北区、江北区、北碚区三个行政区，总面积约为1 200 km2（图1）。属亚热带湿润季风气候，冬暖春早，秋短夏长，常年平均气温17.3℃，极端最高气温40℃，常年平均降雨量1 100 mm。地势整体由东北向长江河谷倾降，平均海拔329.8 m，相对高差为713 m，中梁山、龙王洞山、铜锣山、明月山四条东北至西南走向的山脉与宽谷丘陵组成平行岭谷。高海拔地区主要分布于中梁山、龙王洞山、铜锣山、明月山及周边地区，以中山为主；低海拔地区主要分布于观音桥、大竹林、礼嘉、龙兴、复盛等片区，以低山和丘陵为主。2019年两江新区地区生产总值3 391亿元，常住人口271.21万人，是重庆市中心城区人口主要流入区域。

图1 两江新区区位图和遥感影像图Fig.1 Location map and remote sensing image of Liangjiang New Area

1.2 数据来源及预处理

本文涉及的数据包括Landsat遥感影像、测绘地理信息资料、行业部门专题资料。其中，遥感影像为Landsat OLI影像数据，时间是2016年7月26日和2019年8月20日，轨道号为128R39S，来源于地理空间数据云①http://www.gscloud.cn；测绘地理信息数据包括地理国情监测数据、数字高程模型数据、行政区划数据以及城区范围数据等，来源于市规划和自然资源局；行业部门专题资料包括人口数据、经济数据、气象数据等，来源于市统计局、市气象局的官方网站。数据预处理工作包括裁剪、坐标转换、重采样（30 m）、分级分类等，文中所有数据均统一使用CGCS2000国家大地坐标系，1984黄海高程基准。

2 研究方法

2.1 总体思路

城市环境宜居性的核心内容是人类的需求，对人而言，城市是居住、生活的重要空间，高品质的城市环境需要良好的自然环境、人文环境[16]。因此，本文拟从自然环境、人文环境两方面入手选取适宜指标，以人的感知为标准，开展评价指标分级评分。首先，在自然环境方面，针对山地城市特点，选取地形起伏度、植被覆盖度、城市热岛强度作为评价指标，评价城市环境的自然环境特征。同时，从人的感知出发，判定为地形起伏越大，植被覆盖度越低，城市热岛强度越强的区域宜居性越差。其次，在人文环境方面，参考相关研究成果和世界卫生组织（WHO）提出关于人居环境的相关理念，选择路网密度、与水体距离和与公园距离，远离工业噪声和远离交通噪声，以及远离潜在火灾和保障风险等指标表征城市环境的便利性、舒适性、健康性和安全性[17]。最后，采用权值法，计算研究区城市环境宜居性指数，评价研究区城市环境宜居性。具体指标体系见表1。

表1 山地城市环境宜居性指标体系及说明Table 1 The indexes system and description of the livability of mountain city

2.2 指标提取与计算

2.2.1 自然环境因子

选择地形起伏度、植被覆盖度、城市热岛强度等指标，表征山地城市环境宜居性自然环境特征。其中，尽管当前城市开发建设之前均会对地表进行修整，以获得更为平坦的土地，地形起伏仍旧会对人的出行、生活造成一定干扰。本文以1∶10000 DEM成果为基础，利用ArcGIS 10.6软件，计算得到研究区地形起伏度数据[18]。并结合研究区域特点，按照不同的起伏高度对区域进行了划分，以描述地形起伏对环境宜居性的影响（表2）。

表2 地形起伏度对城市环境宜居性的单因子评分Table 2 Score levels of topographic relief on the livability of urban environment

以2016年7月26日、2019年8月20日Landsat OLI影像为基础，计算NDVI，并采用像元二分法[19-20]，计算得到植被覆盖度数据，并结合研究区特点，对植被覆盖差异进行分级（表3）。

表3 植被覆盖度对城市环境宜居性的单因子评分Table 3 Score levels of vegetation cover on the livability of urban environment

研究区地处重庆，是典型的“火炉”城市，在地形和局地气候的作用下，城市热岛效应显著。本文以2016年7月26日、2019年8月20日Landsat OLI影像为基础，反演得到研究区北京时间11:30AM左右的地表温度数据。并根据研究区实际情况，将UHI数值进行分级，见表4。

表4 UHI对城市环境宜居性的单因子评分Table 4 Score levels of UHI on the livability of urban environment

2.2.2 人文环境因子

选择与主干道的距离和与轨道站点的距离表征便利性，与水体的距离和与公园的距离表征舒适性，与工业噪声和机场噪声的距离表征健康性，选择与潜在火灾、爆炸风险源的距离表征安全性。其中，便利性、舒适性、健康性、安全性指标数值越大，表明人文环境宜居性越好（表5—表8）。

表5 便利性指标对城市环境宜居性的单因子评分Table 5 Score levels of convenience on the livability of urban environment

表6 舒适性指标对城市环境宜居性的单因子评分Table 6 Score levels of comfort on the livability of urban environment

表7 健康性指标对城市环境宜居性的单因子评分Table 7 Score levels of health on the livability of urban environment

表8 安全性指标对城市环境宜居性的单因子评分Table 8 Score levels of security on the livability of urban environment

2.2.3 指标权重确定

在评价指标体系中，当城市下垫面性质及其发展阶段存在显著差异时，各项指标对城市环境宜居性就会有不同的影响，反映在评价中就是权重分配。基于研究区的自然地理条件以及人文环境的特点，参考相关研究成果[21-23]，采用AHP层次分析法，邀请多位专家对评价指标重要性进行打分，通过矩阵计算、有效性检验，得到各项指标的权重（表1）。

2.3 综合指数计算

以Landsat影像和地理国情监测数据为基础，构建了西南典型山地城市环境宜居性评价方法，并利用权值法计算城市环境宜居性综合指数，即

式中：CL为城市环境宜居性综合指数，Ai为第i项评价指标的评分值；wi为第i项评价指标的权重；n为评价指标数量。

3 结果与分析

3.1 自然环境条件分析

由图2和图3可见，从全域来看，在长江、嘉陵江和铜锣山、明月山、龙王洞山等山水要素的作用下，研究区自然环境具有较高的空间异质性。北部、中部的海拔较高的区域，植被生长茂密，覆盖度高，气候温和，自然环境条件优越，适宜人类居住。但因本文主旨是分析山地城市的环境宜居性问题，重点聚焦城区内部。从城区内部来看，照母山、中央公园、园博园、蔡家等地植被茂密，水域分布广泛，自然环境条件相对较好，分布零散；自然环境条件相对较差的区域则多分布于中部空港片区、东部龙兴片区，城镇建设用地规模大且集中连片，生态用地规模较小。城区内部自然环境自西南向东北，逐渐变差，特别是江北机场和龙兴工业园区，城市热岛强度大，人类对环境的负面干扰较强，自然环境条件较差，环境适宜性不高。

图2 2016年和2019年两江新区植被覆盖分布Fig.2 The vegetation cover images in Liangjiang New Area in 2016 and 2019

图3 2016年和2019年两江新区城市热岛强度（UHI）分布Fig.3 The UHI images in Liangjiang New Area in 2016 and 2019

3.2 人文环境条件分析

由图4至图9可见，城区内部以西南部为中心，无论是路网密度、公园数量、轨道交通站点分布等都处于较高水平，人文环境便利性和舒适性高于城区其他区域，居民出行方便快捷。从健康性角度来看，工业生产噪声源分布零散，在中部空港片区、西南部观音桥片区、东部龙兴和鱼嘴片区及西部水土片区均有较多分布；机场噪声集中分布于空港片区，分布集中，影响较大。从安全性角度看，中部空港片区、西南部观音桥片区和西部蔡家、水土片区加油（加气）站等高火灾爆炸风险点分布数量和规模较大，潜在的安全风险较大。

图4 2016年和2019年两江新区路网密度分布Fig.4 The road density images in Liangjiang New Area in 2016 and 2019

图5 两江新区轨道站点距离（a）及机场噪声影响等级（b）分布Fig.5 The mass transit stations distance(left)and airport noise level(right)images in Liangjiang New Area

图6 2016年和2019年两江新区公园距离等级分布Fig.6 The park distance images in Liangjiang New Area in 2016 and 2019

图7 2016年和2019年两江新区水体距离等级分布Fig.7 The water distance images in Liangjiang New Area in 2016 and 2019

图8 2016年和2019年两江新区工业噪声影响等级分布Fig.8 The industrial noise level images in Liangjiang New Area in 2016 and 2019

图9 2016年和2019年两江新区潜在火灾及爆炸风险等级分布Fig.9 The potential fire and explosion risk level images in Liangjiang New Area in 2016 and 2019

3.3 城市环境宜居性综合评价

基于上述的自然环境和人文环境条件分析，利用权值法计算得到研究区的环境宜居性指数CL。结合研究区城市实际情况，采用自然断点法将研究区划分为宜居、较宜居、一般宜居、较不宜居、不宜居五个等级。同时，由于水体像元不能作为人类居所，直接将其作为不宜居像元，最终得到研究区2016年和2019年的城市环境宜居性分布状况，如图10和图11所示，中部空港片区因机场噪声影响，龙兴、鱼嘴等地因高等级的城市热岛效应，环境宜居性等级较低，多为不宜居、较不宜居两种类型。观音桥、人和等地因各种交通噪声、火灾爆炸风险，远离公园和自然水体等宜居和不宜居像元交错分布，但总体以宜居和较宜居像元占有数量和空间优势。蔡家、礼嘉、悦来等地植被覆盖茂密，自然条件优越，宜居和较宜居像元数量分布广泛，宜居品质较高。总体来看，研究区无论是从自然环境条件，还是人文环境条件都是适宜人类居住的。

图10 2016年和2019年研究区环境宜居性等级分布Fig.10 The livability of urban environment level images in study area in 2016 and 2019

图11 2016年和2019年研究区环境宜居性各等级统计Fig.11 The statistics of livability level of urban environment in study area in 2016 and 2019

2016年和2019年两个时间段研究区环境宜居性各等级的像元数量均表现出较为明显的变化，宜居等级像元数量下降明显，不宜居、较不宜居像元数量呈上升趋势。这说明在人类活动的影响下，环境宜居性发生了显著变化。具体来看，龙兴、鱼嘴等地大范围地开展工业园区建设，破坏了自然地表，使得大面积地表裸露，原生植被被破坏，改变了下垫面理化性质。同时，高强度的工业生产，排放了大量的工业废热，使得城市热岛效应不断增强，环境宜居性迅速下降。

4 结论与建议

面向山地城市环境复杂多变、影响因子众多的特点，构建了涉及自然环境、便利性、舒适性、健康性、安全性等要素的城市环境宜居性评价体系，并以两江新区城区为研究对象，开展了城市环境宜居性综合评价。结果表明，在研究期内研究区范围内自然环境条件和人文环境条件差异显著，环境宜居性呈现出明显的时空异质性。从整体来看，研究区大部分区域属于宜居和较宜居等级，环境宜居品质较高，适宜人类居住。

根据研究区城市总体规划，研究区规划布局居住用地160 km2，并根据发展方向和居住人口构成，将各组团居住用地分为高端、中端和普通三个档次。其中，高端居住用地主要集中在水土组团、蔡家组团、礼嘉组团和悦来组团；中端居住用地是居住用地的主体，主要集中在观音桥组团、人和组团和龙兴组团；普通居住用地主要布局在龙兴组团和唐家沱组团。对比2019年城市环境宜居性评价结果，可以发现在礼嘉、悦来、水土等城市环境宜居性等级以宜居、较宜居居多，尤其蔡家和礼嘉等地，宜居等级像元超过45%。观音桥、人和等地以较宜居像元居多，分别为38.44%、42.65%，龙兴、鱼嘴两地以工业园区建设为主，规划布局有大量工业用地，宜居和较宜居像元分布较少，多为较不宜居和不宜居像元。评价结果与研究区城市规划建设布局有较高一致性，说明本文提出的研究方法和构建的评价指标体系具有较高的可靠性和可操作性，一方面为研究区的城市品质提升策略构建提供基础支撑和科学引导，另一方面为其他山地城市宜居城市建设示范参考。

但本文仍存在以下不足：一是采集数据受限，对环境宜居性变化的驱动因子的定量描述不足，应当从更长时间序列分析城市环境宜居性的动态演变；二是提出的评价指标分级标准的合理性和权重分级需要通过大量的实地走访、抽样调查等进行验证。