天津和平区城市绿色空间：GVI与NDVI空间分布差异解析

3.1 绿视率的空间分布特征

绿视率的全局空间自相关分析是在AreGISPRO2.5中利用GlobalMoransI工具进行的。和平区绿视率具有正的空间自相关性且空间呈现明显的集聚特征，其中Mo-ranI指数为0.46,Z得分为9.94,P<0.0l(图2)。通过对绿视率的局部空间自相关分析发现，绿视率在研究区呈现较为明显的高一高集聚、低抵集聚特征，局部小范围出现的高抵、低一高空间差异特征。

从全局地理空间分布来看，2020年8月天津市和平区GVI的空间分布(图3)整体呈东南绿视率较高、西北部绿视率较低的特征。和平区北邻海河的街道绿视较差，东北西北区域呈现低抵聚类特征，五大道风貌区呈高一高聚类的特征。除此之外，极少地块出现高抵、低一高聚类特征，如图3所示。长势良好的行道树、丰富的乔灌草搭配和街旁小游园的布置对GVI的值产生积极影响，在道路宽度较大、有建筑构筑物遮挡和位于道路交叉路口等位置GVI通常较低。

在片区层级上，建成区的不同用地类型的差异会对街道GVI值产生影响。商业用地周边的街道绿视率普遍较低，主要集中在滨江道商业圈、南市地区、解放北路沿海河附近和南京路周边地区。哈密道附近和南市中部是老旧住宅集中区域，建筑密度较大、街道绿化水平参差不齐、绿视率分布不均。西康路和卫津路附近是该区域新住宅区，街道环境及品质较好，街道绿视率相对较高。五大道地区受历史文化街区保护的影响，街道绿植占比相对较高，街道绿视率最高。

在街道层级，当城市街道宽度大于24m时绿视率数值有明显下降，在研究区内达到该宽度的道路绿视率数值大多小于1000。在以大沽北路、西康路、卫津路为代表的主要交通干道及南京路、营口道为代表的快速路周围，道路绿化不足，且道路交汇口处绿视率较低绿化分布不够连续。如泰安道和赤峰道等次级城市道路绿化连续性较强，符合人本绿色空间尺度要求形成了林荫道；分布在滨江道和解放北路周边的道路景观要素丰富且尺度宜人，景观优美街道品质较高。

3.2 NDVI的空间分布特征

通过全局空间自相关分析发现，NDVI的GlobalMo-ransI指数为0.46,p<0.01,Z得分达到10.23远大于2.58。以上指数说明研究区的绿化覆盖率在具有明显正相关全局空间特性的同时，空间聚集特征明显，如图4所示。1DVI普遍存在“街道低，集中绿地高”的现象，且在绿化覆盖较高的集中绿地区域呈现自中心向外围递减的趋势。通过ArcGISPRO2.5的局部空间自相关分析发现，研究区呈现较明显的高一高集聚和低抵集聚特征且未发现明显的高一低、低一高空间差异特征。

整体的绿化覆盖没有形成系统网络且集中绿地较少。集聚空间整体呈现南北分布的特点，高一高集聚空间主要分布在靠南的新兴里、朝阳里等居住生活区，低一低集聚空间主要分布在沿海河金融中心商务区。具体来说睦南花园、法式中心花园和津门地区沿河绿带，此外还有海河之滨的带状绿地和海河西岸的滨河公园联合构成了区内主要的集中绿地，但在上述集中绿地周围并未出现极端植被覆盖度高低空间异常聚集现象。许多支路凭借茂密的树冠形成良好的林荫路网，但也有不少新建道路缺失植被覆盖。区内NDVI的值统计如图5、图6所示。

3.3 基于GVI与NDVI空间分布的城市绿色景观优化策略

总体上和平区绿地面积不足土地总量的100，绿地系统结构不够完善。区内集中绿地规模小，缺乏能够承载更多人流和活动的城市级的绿地，区级绿地较少，居住区级绿地缺失。从GVI与NDVI的空间分布来看，哈密道是和平区的重要绿轴，北起海河河畔的津门南至繁华的南京路，形成了具有区域特色的主要城市绿色街道界面，可作为城市区域街道的典型代表。南市新兴商住区、滨江道中心商业区、金融中心商务区以及南京路商务商贸经济带的街道绿视率普遍低于1000，而且植被覆盖率不高。

以上区域用地性质相对较复杂且多为高密度建筑用地，街道周围增加低矮的道路绿化可以明显提高绿视率。在如营口道地铁站东南角的建筑集中连片的区域，考虑设计综合建筑与场地的多层次绿化体系，包括屋顶绿化、垂直绿化、公共空间绿化、慢行步道绿化等，最大限度增加绿化覆盖面，增加区域内的碳汇效应。在立体种植的层面扩展屋顶和墙面绿化，增加立体和垂直绿化面积，让植物充分发挥其固碳能力。

在西南角的科技文化发展区、五大道风貌保护区，考虑通过增加一些小的中心绿化、街头绿地和局部道路绿化，提升生态绿化水平打造宜居环境。贵州道以西部分及南市的老城区，绿地的生活可用性较低且建筑密度较大，缺少系统规划的居住区级的绿地。在城市绿色开放空间缺失的建成区进行城市更新，如南京路、大沽路沿线建议采用增设口袋公园和居住区级绿色景观，改善居民居住环境。改造时采用固碳能力强的植物种类，有序营造植物搭配组合，将乔木、灌木、地被植物有机结合，提高街道绿视率，为夏季遮阴、冬季取暖提供有利条件。

空间有限的窄巷街区可以采用“见缝插绿”的模式，使用如立体绿化、屋顶绿化等在有限的环境里充分利用空间。通过结合地理坐标回溯街景图像，发现有些地区的绿地比例很低，但其GVI依旧较高，大多是拥有长势良好行道树的小街巷，如锦州道、四平东道和多伦道。在窄巷中使用立体绿化见缝插绿，根据种植位置选择攀爬、悬挂和点缀的绿植，增加绿视率提升街区整体的景观风貌。在已有绿化街道的基础上连绿成片，通过增加道路林荫道及小区绿地提高绿化覆盖率。另外鼓励居民在划定范围内合理利用消极空间进行绿化种植，提高城市绿化更新的公众参与度。

4 结语及展望

本文主要以代表街道的绿视质量的GVl与代表植被覆盖率的Vi在总量和空间规律上进行了分析研究。通过以GVI为代表的垂直绿化指标与遥感反演土地利用类型相结合，运用空间统计方法对GVI与1DVI的相关规律进行了分析，发现二者各自的空间分布特点。便于快速确定规划中需要优先种植的区域和针对覆被和绿视方面改善的区域。

研究的不足之处在于，作为GVl与NDVI全局空间分布研究在风景园林领域的初步尝试，在过程中没有考虑不同单位尺度渔网范围的影响，且选择在单一时间段进行分析。除丰富基础数据、扩大研究范围之外，后续研究可以从以下两大方面进行:一方面，对街道GV和NDVI的识别精度做进一步的提升；另一方面，可对绿化覆盖率、叶面积指数、人均绿地率和人均公园面积等二维指标与绿视率之间的空间相关性规律进一步开展研究，判断其关系是否受到时空因素的影响。