城市绿地是城市生态系统中的关键组成部分,不仅形成生态缓冲区来提升环境质量,还能保障居民的健康与福祉。随着城市区域的持续扩张,科学合理地规划绿地对推动可持续城市发展越来越重要。基于景感生态学的原理,提供了一种评估城市街区内绿化覆盖尺度的定量方法和景感绿视率指标(Landsense Green View,LGV)。这一指标用于捕捉影响环境和心理健康结果的绿化程度。研究聚焦于南京市的中心城区,使用包括人工智能和街景大数据在内的先进手段来精确量化LGV并评估其空间分布。此外,研究采用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)来分析空间模式,并利用计量经济学工具来识别和辨析该地区LGV值的影响因素。回归模型的决定系数为0.869,所采用的模型在预测和理解城市中LGV具有可靠性。GIS分析揭示了几个关键结果:1)街区尺度的自然景观显著提升LGV,相反,人工景观则成为阻碍,显著降抑制LGV。2)城市街区内土地使用的功能和多样性对LGV值有显著影响。3)揭示了LGV在南京的分布表现出内外不均衡的现象,具体呈现从城市中心向农村地区递减的城乡梯度。这种梯度揭示了获取城市绿地的生态效益在不同区位存在显著差距,可能会影响城市规划和政策制定。通过理解城市LGV的空间影响因素和规律,城市规划者和环境管理者可以更好地制定绿化资源配置,并优化城市布局从而增强居民可获得的生态服务和社会福利。本研究加深了从以人为本的角度对现有生态绿地在当前状态和空间模式的理解,突出了在城市绿地规划中整合先进的定量工具和空间分析技术的重要性。提出的研究框架,可支持精细化的城市规划和绿色管理策略,旨在提高城市绿地的质量和功能性,有助于实现绿地配置的可持续性和城市韧性目标。
