风景园林新青年与《中国园林》杂志合作推出

绿容积率及其确定机制

姚崇怀 / YAO Chong-huai

李德玺 / LI De-xi

摘要:城市绿地评价不仅需要绿地率、绿化覆盖率、人均公园绿地面积等平面指标,更需要引入与绿地结构和功能密切相关的三维评价指标。结合前人研究成果和武汉市城市三维绿量研究案例,从理论上探讨了绿容积率(GVR)在城市三维绿量研究和城市绿地评价中的地位和作用,构建了绿容积率的概念体系,提出了城市绿容积率的计算方法和确定路径,以期使城市绿容积率成为城市绿地评价和绿地系统规划、建设的重要指标。

关键词:风景园林;城市绿地评价;三维绿量;绿容积率;机制

Abstract: The assessment of urban green spaces needs not only the three-dimensional indexes such as greening rate (GR), green coverage rate (GCR) and the urban park area per capita but also the three-dimensional indexes which are closely related to the structures and functions of the green spaces. In this paper, the authors discussed the role and function of green volume ratio (GVR) in the researches of three-dimensional green volume and assessment in urban green spaces, set up a framework of the conception system of GVR and proposed a method to calculate the GVR based on summarizing the previous researches and the results of a case study in Wuhan city. The aim of this paper is to take GVR as a critical index in assessment, planning and construction of urban green spaces in the future.

Key words: landscape architecture; assessment of urban green space; three-dimensional green volume; green volume ratio; mechanism

1 城市绿地评价需要三维绿量指标

长期以来,中国对城市绿地评价主要基于一系列包括绿地率、绿化覆盖率、人均绿地面积、人均公园绿地面积等在内的二维指标,这些指标的度量在一定程度上反映了城市绿地的覆盖状况和数量多寡,对指导城市绿地系统规划和城市绿地建设、管理起到了重要的作用。但是,随着城市生态环境和绿地系统研究的不断深入,人们对城市绿地的结构与功能以及二者的相互关系越来越关注,将绿地的量与绿地功能整合起来进行关联性分析成为当今绿地系统研究的重点和难点,此时传统的二维计量指标暴露出以下明显的缺陷。

1)与绿地结构缺乏关联:绿地率、绿化覆盖率等指标关心的重点是地面有无植物覆盖和覆盖度高低,其核心是绿地面积或绿化覆盖面积,而对地面是如何覆盖的则没有关注,在这种评价语境下,1hm2草坪和1hm2疏林草地或丛林没有任何差异,其评价结果也是等价的,不可能通过上述二维指标判断或推演绿地的结构类型。

2)与绿地功能缺乏对应:绿地植物组成、群落结构层次、植物配置方式、植物生长状况的不同导致绿地功能差异明显,例如乔灌草复层群落结构的碳氧平衡功能是单层草坪的2-3倍,森林覆盖的地面其涵水量和保土量分别是草坪的2.7倍和2倍,二维指标由于对绿地结构判定的困难和无力,对绿地功能的评价也就显得力不从心。

3)与绿化强度缺乏联系:在建筑领域,一个区域的建筑密度或建筑占地比例这一二维指标用来表示建筑的平面占地情形,而建筑总面积与宗地面积的比值——容积率则用来描述该地块的建设强度,当建筑密度一定时,容积率越高,建筑层数越多,而城市绿地计量评价时主要只有绿地率、绿化覆盖率这些指标,缺乏类似容积率这样的三维计测指标,难以对绿地建设强度状况进行理性判定。

4)与宏观引导的缺乏对接:为了加强城市园林绿化工作,提高绿地建设质量,近年来国家出台了一系列政策要求加强功能性绿地建设,强调在城市绿化中应关注树木、遮阴、绿地生态服务功能,反对大草坪、大铺装等,这些宏观导向在具体操作层面上需要有相应的评价指标进行度量,使功能性绿地建设得以落实到具体的城市绿地建设实践之中,绿地率等二维评价指标明显难以担负该方面的重任。

为了解决上述问题,从20世纪八九十年代开始,我国风景园林界许多学者就针对绿地率、绿化覆盖率等二维绿量评价指标的不足,开始进行城市“三维绿量”研究,并取得了较为丰富的成果。目前三维绿量研究分为2支:一支将三维绿量表述为所有生长中植物茎叶所占据的空间体积(m3),如周坚华等利用航片在分树种逐株测算基础上,通过计算机模拟“以平面量模拟立体量”获得了上海市的总绿量;黄晓鸾对上海和合肥不同的城市功能区、不同绿化结构的绿地进行了量化分析;周廷刚等运用RS和GIS分别计算了宁波市江北区、江东区、海曙区和全市的总三维绿量和平均相对三维绿量;刘常富等借助ArcGIS地理信息系统,以“平面量推算平面量”“立体量推算立体量”的方法,测算了沈阳市城市森林的绿量等。另一支则采用植物叶片面积的总量(m2)的概念来表达三维绿量,陈自新采用叶面积总量计算了北京市37种主要乔木的绿量;沈守云等在计算不同植被类型叶面积的基础上,对南宁青秀山绿地绿量进行了评价。上述研究无论采用何种概念,都将城市绿地的绿量计测从二维推向了三维,实现了对城市三维绿量的定量计测,有力地推动了城市绿化的科学发展。

2 绿容积率是三维绿量的核心

与利用植物茎叶所占据的空间体积计算三维绿量相比,通过叶面积进行三维绿量计测具有更为普遍的意义,首先叶面积(LA)不仅是三维绿量的重要指标,同时也是生态学中研究植物群落、结构和功能的关键性指标,它与植物生物量、绿地固碳释氧、调节环境等功能关系密切,以其作为指标能很好地将三维绿量与绿地功能结合,将绿地功能研究与植物生态学相互关联;其次,叶面积研究历史悠久、成果丰硕、方法成熟,特别是随着现代信息技术的发展,能够通过遥感影像实现大面积、大区域的叶面积反演,大大提高城市三维绿量研究的效率。

在绿地叶面积计测过程中,可以同时求得单位面积上的叶面积,即叶面积指数(leaf area index,LAI),LAI越高,单位面积上植物叶的总面积越大,对应植物覆盖的层次、结构越丰富,这样就可以用LAI这一指标来评估绿地的结构类型,成为衡量绿地建设强度的指标,就像建筑、城市规划领域中用容积率(plot ratio,建筑总面积与建筑占地面积的比值)表示一个地区的建设强度一样,我们可在城市绿地评价中将LAI定义为绿容积率(green volume ratio,GVR),即绿地总叶面积与土地面积的比例,以此直观地表达城市三维绿量的强度,并在语义与调控原理上与城市规划、建筑等相关学科对接。

GVR是一个无量纲指标,可用公式(1)表达:

GVR =green-volume-ratio-and-the-definition-01

式中,LA 为某一特定地区的叶面积总量(绿量),S 为该地区的土地总面积。

为了进一步提高绿容积率在城市绿地评价中的针对性和对城市绿色开放空间规划、建设的指导性,绿容积率可以进一步分解为以下2个指标。

1)绿地绿容积率(green volume ratio for green spaces,GGVR):指某一特定绿地内的叶面积总量与绿地面积的比值,GGVR用于绿地内部的绿量测算,其数值能够直观地反映绿地内植物覆盖情况和植物群落层次结构丰富程度,较高的GGVR数值表示绿地中植物具有较高的密度和较为丰富的立面层次,通常GGVR高低顺序为:乔灌草复层丛林、乔草疏林草地、单层草地,这样就可以运用GGVR值较为直观地评价城市绿地的建设强度和绿地植物群落结构类型。

2)区域绿容积率(regional green volume ratio,RGVR),在城市园林绿化评价中,除GGVR外,通常我们还需要知道在某一区域内,叶面积总量与区域土地面积的比值,该比值可以定义为区域绿容积率(RGVR),它是一个将城市或区域各类用地都纳入计量的指标,可综合反映一个区域的绿量水平。

RGVR与GGVR和区域绿化覆盖率(green coveragerate,GCR)密切相关,三者的关系见公式(2):

green-volume-ratio-and-the-definition-02(2)

式中,GGVR 为绿地绿容积率,GCR 为绿化覆盖率,LA 为区域内叶面积总量(绿量),Sc 为区域绿化覆盖面积,Sr为区域总面积。

从公式(2)可知,RGVR为GGVR与GCR的乘积,这样就可以在绿地评价中将三维绿量指标和二维绿量指标联系起来,共同反映城市绿地的绿量水平和绿地建设强度。

RGVR可以用来衡量城市总体绿化水平,RGVR越高,城市三维绿量值越高。在绿化覆盖率一定的条件下,GGVR越高,城市绿地的结构层次越丰富, 单位绿地面积的叶面积越大,平摊到整个区域,RGVR也随之升高。

绿容积率在城市绿地评价中具有决定性的作用,一方面绿容积率能够直观、准确地判别城市绿地的建设强度和群落结构类型,克服二维评价指标的不足,另一方面,它与城市三维绿量密切相关,求得绿容积率后,就能便捷地求出特定区域的总绿量,即三维绿量=绿容积率×区域面积,表达式为:LA =GVR×S。

3 城市绿容积率的确定路径

LAI首先在作物学领域提出,1947年英国农业生态学家Watson首次提出了LAI的概念,并采用LAI来描述群体水平上叶片的生长和叶片密度的变化。随后,在农业、林业、生态学等领域,LAI研究不断受到关注,取得了丰硕的成果。LAI的计测有直接测量和间接测量2种方法,直接测量法包括称重法、收获法、求积仪法和点接触法等,通常比较耗费时间和精力;间接测量法包括易测因子法、点接触法、消光系数法、遥感方法和光学测量方法等,各种方法各有特点,且具有不同的适用范围。

城市一般面积巨大、用地类型复杂,绿地常与其他用地相互交错,植物群落结构类型和物种组成复杂多样,这种非连续性、复杂性和镶嵌性特点使得常规的LAI测算方法应用于城市绿地时在精度和可操作性上都效果欠佳,必须针对城市绿地的特点确定新的计测方法,目前三维绿量研究中,大多对绿地中不同植物分物种或标准株进行叶面积实测,建立物种标准叶面积模型,然后统计绿地中的植物种类和数量,再根据叶面积标准模型换算出叶面积总量或LAI,这类方法对研究某一具体中小型绿地的绿容积率具有较好的可操作性,但在城市和区域尺度上,以物种、单株作为研究单元进行区域绿量推演,必须先进行绿地物种调查和株数统计,然后分别建立标准模型,再进行叶面积统计计算和GVR确定,工作量十分巨大,操作困难且精度难以保证。

随着冠层分析系统等各类光学仪器的应用,可以直接通过仪器对植物群落的LAI进行测定,LAI-2200、HEMIVIEW冠层分析仪等各种仪器可以方便、快速地记录和测量植物群落冠层的各类反射与透射特征,并通过相应软件计算出与冠层结构相关的各类指数,包括LAI。将群落LAI测量与遥感技术结合,可以探寻一条基于群落LAI的城市绿容积率计测的新路径,使得大范围、复杂性高的城市绿容积率计测成为可能,这条路径的确立主要包括以下步骤。

1)地面样地LAI实测:设置地面样地,运用冠层分析仪和地面测量方法对植物群落LAI进行精准实测和计算,得到样地的绿容积率。冠层分析系统是基于半球摄影的测量仪器,其能够拍摄仰视的全部或者部分天空,可以用来分析确定哪些地方的天空是可见的,哪些部分是被景观、植物冠层、或人为制造的建筑阻碍,基于这些可见天空和阻塞天空的几何测量,半球照片可用于计算太阳辐射状况和树冠特征(图1),包括LAI。

图1 半球摄影可视范围示意图(引自hemiview用户手册) Fig. 1 The sketch of the visible vision of hemispherical photography (quote from the hemiview user manual)

图1 半球摄影可视范围示意图(引自hemiview用户手册)
Fig. 1 The sketch of the visible vision of hemispherical photography (quote from the hemiview user manual)

2)样地植被指数计算:在遥感影像上通过遥感分析计算实测样地的植被指数(vegetation index,VI)。VI是通过不同遥感光谱波段间的线性或非线性组合,反映绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值,植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性,在近红外波段有很强的反射特性,这是植被遥感监测的物理基础,通过这2个波段测值的不同组合可得到多种VI,各种VI在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。常用VI及其计算公式见表1。图2为笔者在研究武汉市三维绿量过程中运用TM影像提取的武汉市市域各类VI分布图。

注:N、R分别为近红外波段和红波波段的反射率,a、b为系数。

注:N、R分别为近红外波段和红波波段的反射率,a、b为系数。

图2 武汉市市域各类VI分布图 Fig. 2 The distribution of 6 vegetation indices in Wuhan city

图2 武汉市市域各类VI分布图
Fig. 2 The distribution of 6 vegetation indices in Wuhan city

3)建立LAI—VI回归模型:以样地实测LAI数据作为因变量,VI作为自变量,进行一元线性回归和多元回归,建立不同的LAI—VI回归模型,对各个回归模型进行综合比较,选出最佳的回归模型用于GVR的反演。如表2所示的是在武汉市利用样地LAI与VI数据进行回归分析后得到的LAI—VI回归方程。

注:N、R分别为近红外波段和红波波段的反射率,a、b为系数。

从表2可以看出,LAI与比值植被指数(RVI)建立的三次多项式拟合性较好,其回归方程式:Y =0.012X3-0.207X2+2.061X -0.508判定系数R2为0.726,F统计量为436.966,其拟合曲线如图3所示。

图3 LAI—RVI三次多项式回归模型 Fig. 3 The cubic polynomial regression model of LAI-RVI

图3 LAI—RVI三次多项式回归模型
Fig. 3 The cubic polynomial regression model of LAI-RVI

4)确定最优方程后,就可利用ArcGIS中的栅格计算器工具(raster calculator)对区域的VI图进行栅格计算,反演出区域或城市的叶面积指数分布图,即GVR分布图,图4是利用GVR与RVI回归方程:Y =0.012X3-0.207X2+2.061X -0.508通过栅格计算后得到的武汉市市域的LAI分布图。

green-volume-ratio-and-the-definition-07

4 结语

我国三维绿量研究已经积累了众多的研究成果,结合三维绿量的研究,城市绿容积率的研究技术、方法正在日臻完善,相信通过进一步有针对性的实证研究和标准化,一定能使绿容积率成为我国绿量计测和城市绿化评价中不可或缺的技术指标,使城市绿地评价和绿地系统规划能够更好地与绿地结构、功能相互关联,为城市绿地系统规划和建设提供更加理性、科学的工具。

注:文中图片除注明外,均由作者绘制。

 

作者简介:

姚崇怀/1962年生/男/湖北广水人/硕士/华中农业大学园林系副教授/研究方向为城市绿色开放空间和植物景观设计(武汉430070)

李德玺/1987年生/男/河南平顶山人/硕士/建业住宅集团(中国)有限公司景观工程师/研究方向为居住区景观规划设计(郑州450003)

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《中国园林》2015第9期导读