基于GIS的城市小微绿地布局优化设计
摘要：基于GIS技术构建空间图形数据库，以数据库结果作为评价序列集，构建空间布局优化效率测度指标体系，并将指标赋予权重值，以此分析对小微绿地布局优化影响最大的指标。结果表明，现场可达性（B1）、空间服务效率（B2）、空间使用效率（B3）、城市路网整合度（C1）、服务面积比（C4）、服务人口比（C7）对空间布局效率影响最大。同时，基于GIS构建的城市小微绿地布局优化模型，在覆盖服务面积比、服务面积比、服务人口比、覆盖居民区数量方面表现最为理想。旨在提升城市小微绿地使用率，满足居民户外活动需求，改善公共绿地区域游憩供需不协调的问题。
小微绿地作为城市公共绿化空间的一部分，既可以发挥绿化、美化的作用，又能为周边居民提供灵活、小型的公共活动场所[1]。为满足居民户外活动需求，可对城市空间中面积狭小的区域进行小微绿地规划。对于居住密度较高的区域，由于用地紧张，大规模的绿地公园较少，多为口袋式、街角式的小微绿地或公园。通过建设小微绿地，既能实现对城市街区土地的合理布局规划，并慢慢成为居民户外游憩空间拓展主体，又能改善居民区生态环境，丰富居民精神世界[2]。
1基于GIS的城市小微绿地布局优化模型
1.1城市小微绿地布局优化模型设计
城市小微绿地布局优化模型设计包含精简和专业2个方面。本研究选择的城市小微绿地布局优化模型由6个模块组成（图1），分别为数据入库维护、图形数据编辑、小微绿地利用现状分析、适宜性评价、小微绿地利用结构优化、GIS技术。
（1）数据入库维护模块：具有导入小微绿地相关数据、数据验证与转换、数据备份与恢复的功能。
（2）图形数据编辑模块：是用于处理和修改图形数据的重要组件，具有修改、编辑、旋转和移动小微绿地空间图形的功能。
（3）小微绿地利用现状分析模块：用于收集小微绿地数据以及空间和使用模式的分析、设施和植被的评估。
（4）适宜性评价模块：用于采集与整合小微绿地数据，以及指标体系构建、数据分析与计算、综合评价。
（5）小微绿地利用结构优化模块：通过合理规划设计小微绿地，能提高其利用效率和效能，并完成绿地功能分区、空间布局、植物配置、设施配套、交通组织设计。
（6）GIS技术模块：用于采集小微绿地数据，以及数据管理、空间分析、地图制作与可视化等[3-4]。
1.2基于GIS的空间图形数据库构建
空间图形数据库构建分为准备与收集、数据采集以及数据处理3个阶段（图2）。在准备与收集阶段，完成基础小微绿地信息、基期信息的前期准备工作，然后通过GIS软件对行政区划、地形坡度、小微绿地利用现状、土壤环境进行分层采集，并通过GPS将采集结果进行现状更新，在分类命名的基础上，构建城市小微绿地空间图形数据库。在这一阶段，可将绿地图斑特征数据录入GIS软件中，也可将数据录入数据库中。
1.3构建空间布局优化效率测度指标体系
从现场可达性、空间服务效率、空间使用效率3个方面构建空间效率测度指标体系，并将这3类二级指标细分成多个3类指标，分别用B1、B2、B3表示[5]。
1.3.1场地可达性（B1）。作为空间效率的基础指标，可用于评价空间效率和小微绿地对居民的服务情况。将该二级指标细分为城市路网整合度、路网连接度以及临近距离均值3个三级指标，分别用C1、C2、C3表示。其中，
路网整合度代表路段分布或集中程度；路网连接度代表路段中多个点段之间的内在联系；邻近距离均值代表小微绿地与居民区的距离，并对多个距离取其平均值。路网整合度（C1）计算公式为：
1.3.2空间服务效率（B2）。其不是固定数值，受土地特征属以及居民服务受众面积的影响发生变化。因此，细分该二级指标，可分为服务面积比（C4）与服务重叠率（C5）2个三级指标。规定时间内，从绿地出发所能到达的居民区数量，汇总居民区面积，该汇总值与绿地面积的比值，即为服务面积比（C4）；从绿地出发所能到达的区域面积与服务范围的比值，即为服务重叠率（C5）。服务面积比（C4）可用公式表达为：
1.3.3空间使用效率（B3）。可用于评价其对附近居民服务情况，将指标细分分为服务半径覆盖率（C6）和服务人口比（C7）2个三级指标。在规定时间内，从绿地出发所能到达的居民区面积与服务面积的比值，即为服务半径覆盖率（C6）；从绿地出发所能到达的居民区居民数量与。
2小微绿地布局优化目标及原则
2.1布局优化目标
2.1.1开放与共享。小微绿地主要用于附近居民户外活动，要求具有开放性和共享性。在布局优化过程中，应充分考虑居民的日常活动需求，有助于提升小微绿地的使用效率，并满足大多数居民活动需求[6]。
2.1.2均衡性、高效率。小微绿地规划需要考虑居民区区域范围，满足城市居民户外活动需求。因此，需要在不同居民区周围规划小微绿地，并确定小微绿地之间的间隔，使小微绿地能更加均匀地分布在城市内，扩大其服务范围。
2.1.3促进公园绿地与社区的关系。将小微绿地融入居民生活中，并增设相应的基础设施，既能为居民提供活动场地，使小微绿地与社区之间的关系变得更为融洽，又能增强社区凝聚力和归属感，形成更加和谐、宜居的社区环境[7]。
2.2布局优化原则
2.2.1以人民为中心。规划小微绿地时，应从居民实际感受角度出发，将满足居民活动需求放在首位，提高小微绿地规划质量，打造开放、共享、更具游憩性的公园绿地。
2.2.2因地制宜。当前，城市中的建筑越来越多，造成公园绿地可用面积越来越小，应充分考虑绿地实际情况，
结合城市规划和发展需求，优化小微绿地布局。
2.2.3瓶颈优化。布局小微绿地时，将可达性不理想的区域纳入布局范围，并以解决可达性差的问题为主要优化目标，提高公园绿地空间利用率，使居民更加公平地享受游憩服务，提高居民的生活质量和幸福感。
3基于GIS的城市小微绿地布局优化分析
3.1评价指标权重
利用层次分析法为上述各项指标进行权重赋值。通过8个专家采用标度法对比分析各层级指标，并构建A-B1-3、B1-C1-3、B2-C4-5、B3-C6-7判断矩阵，CR值均小于0.1，通过一致性检验。
由表1可知，准则层中的场地可达性（B1）权重值最高，为0.4103，其次是空间使用效率（B3），权重值为0.2925，准则层权重最低的是空间服务效率（B2），为0.2639。在场地可达性（B1）指标层中，权重值最高的是路网整合度（C1），为0.2310；在空间服务效率（B2）指标层中，权重值最高的是服务面积比（C4），为0.1745；在空间使用效率（B3）指标层中，权重值最高的是服务人口比（C7），为0.2004。由此可知，二级指标中的场地可达性（B1）、空间使用效率（B3）、空间服务效率（B2）以及三级指标中的路网整合度（C1）、服务面积比（C4）、服务人口比（C7）对小微绿地空间布局优化效率有较大影响。3.2步行总体可达性居民在购买房屋前，会将周围公园绿地考虑
3.2步行总体可达性
居民在购买房屋前，会将周围公园绿地考虑在内，且很多居民更愿意住在1km之内有公园绿地的居民区。居民从小区出发步行至公园绿地的最佳时间为15min，并将步行时间分为3个阶段，第一阶段0～5min、第二阶段5～10min、第三阶段10～15min。
由表2可知，小微绿地覆盖的居民区共有50个，其中，步行0～5min可达的居民区有8个；步行5～10min可达的居民区有15个；步行10～15min可达的居民区有27个。居民多步行至小微绿地进行户外活动，小微绿地可达性较佳，可用于休息游憩和观光游览的小微绿地步行可达性覆盖范围较大，且步行5min可覆盖的服务面积比为84.63%，步行10min服务面积比为87.63%，步行15min服务面积比为90.32%。由此可知，
GIS技术可用于优化小微绿地布局。
3.3优化模型性能
为了验证城市小微绿地布局优化模型性能，分别通过GPS技术构建的优化模型、BDS构建的优化模型，以及本研究利用GIS技术构建的优化模型，对某一街道的转角绿地进行布局优化，并分析不同方法下小微绿地布局优化后的服务面积比、服务人口、服务人口比以及覆盖的居民区数量（个）。
由图3可知，在服务面积比方面，利用GIS技术构建的优化模型表现最为理想，为92.51%；在服务人口方面，其他2种优化模型服务人口数量较少，而利用GIS技术构建的模型服务人口数量为39872人；在服务人口比方面，GPS优化模型和BDS优化模型均低于40%，而利用GIS技术构建的模型为79.58%；GPS优化模型所覆盖的居民区数量为4个，BDS优化模型覆盖的居民区数量为17个，而利用GIS技术构建的模型覆盖的居民区数量为40个。由此可知，利用GIS技术构建的模型在服务面积比、服务人口、服务人口比以及覆盖的居民区数量方面最为理想，能有效提高服务面积和服务人数。
4结论
近年来，GIS技术多用于土地规划、园林设计等研究中，为了合理规划城市微小绿地，满足居民户外活动需求，改善公共绿地区域游憩供需不协调的问题，将GIS技术融入小微绿地布局优化中，以实现小微绿地的数据采集、数据管理、空间分析以及地图制作与可视化等目标。结果表明，居民从小微绿地出发，步行15min内的居民区覆盖服务面积比为90.32%，同时，对比3种优化模型，本研究利用GIS技术构建的优化模型表现最为理想。
