全 文 ：基于 GIS与多目标区位配置模型的沈阳市公园选址*
周摇 媛1,2 摇 石铁矛1,3**摇 胡远满1 摇 高摇 畅1,2,3 摇 刘摇 淼1 摇 宋琳奇3
( 1中国科学院沈阳应用生态研究所森林与土壤生态国家重点实验室, 沈阳 110164; 2中国科学院研究生院, 北京 100049;
3沈阳建筑大学, 沈阳 110168)
摘摇 要摇 结合地理信息系统(GIS)与多目标区位配置模型(LA),综合考虑 4 个相对独立的目
标因子(人口密度等级、空气污染等级、城市热岛效应等级、土地利用格局)对沈阳市三环内城
市公园进行优化选址,并将优化结果与公园现状空间分布进行比较,以评价城市公园空间布
局的合理性.结果表明: 与其他因子相比,空气污染因子对研究区城市绿地的选址具有重要
影响.与单目标因子相比,多目标综合加权分析的结果能够合理地为城市绿地提供优化的空
间选址. GIS与 LA相结合的方法为城市绿地的空间优化提供了新思路.
关键词摇 多目标区位配置模型摇 空间选址摇 城市公园摇 沈阳
文章编号摇 1001-9332(2011)12-3307-08摇 中图分类号摇 S731. 2;TP79摇 文献标识码摇 A
Location selection for Shenyang urban parks based on GIS and multi鄄objective location allo鄄
cation model. ZHOU Yuan1,2, SHI Tie鄄mao1,3, HU Yuan鄄man1, GAO Chang1,2,3, LIU Miao1,
SONG Lin鄄qi3 ( 1State Key Laboratory of Forest and Soil Ecology, Institute of Applied Ecology, Chi鄄
nese Academy of Sciences, Shenyang 110164, China; 2Graduate University of Chinese Academy of
Sciences, Beijing 100049, China; 3Shenyang Jianzhu University, Shenyang 110168, China) .
鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2011,22(12): 3307-3314.
Abstract: Based on geographic information system (GIS) technology and multi鄄objective location鄄
allocation (LA) model, and in considering of four relatively independent objective factors (popula鄄
tion density level, air pollution level, urban heat island effect level, and urban land use pattern),
an optimized location selection for the urban parks within the Third Ring of Shenyang was conduc鄄
ted, and the selection results were compared with the spatial distribution of existing parks, aimed to
evaluate the rationality of the spatial distribution of urban green spaces. In the location selection of
urban green spaces in the study area, the factor air pollution was most important, and, compared
with single objective factor, the weighted analysis results of multi鄄objective factors could provide op鄄
timized spatial location selection of new urban green spaces. The combination of GIS technology
with LA model would be a new approach for the spatial optimizing of urban green spaces.
Key words: multi鄄objective location鄄allocation ( LA) model; spatial location selection; urban
park; Shenyang.
*国家自然科学基金项目(51178274,40801069)资助.
**通讯作者. E鄄mail: tiemaos@ sjzu. edu. cn
2011鄄04鄄15 收稿,2011鄄09鄄09 接受.
摇 摇 作为城市复杂生态系统的重要组成部分,城市
绿地在改善城市生态环境质量[1]、调节城市微气
候、吸收空气中的污染物质、缓解城市热岛效
应[2-4]、促进城市可持续发展等方面发挥了重要作
用[5-6] .随着城市化进程的加速发展以及人口的不
断增长,越来越多的城市绿地被转化成为不透水的
混凝土表面,这不仅不利于人居环境的可持续发展,
同时也导致城市生态环境的退化以及绿地的减少.
城市绿地的作用不容忽视,在缺乏绿地的人口高密
度地区、空气污染严重地区、热岛效应明显地区以及
城市高强度发展地区显得尤为重要. 城市绿地的优
化选址是一个多目标的综合问题,多目标的优化模
式是进行城市绿地空间布局优化的必要手段.
城市绿地空间布局优化的实质是绿地的区位合
理配置问题. 区位配置模型( location鄄allocation mod鄄
el,LA)主要用于优化某种服务设施在空间上的配
置.优化配置问题不仅指在一定空间范围内所需要
应 用 生 态 学 报摇 2011 年 12 月摇 第 22 卷摇 第 12 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Dec. 2011,22(12): 3307-3314
的服务设施的数量最优,还应该确定这些服务设施
所处的位置或区位最优[7] . 自 20 世纪 60 年代起,
区位配置模型得到了广泛研究,并在设施布局或项
目评价中得到应用和推广[8-10],但区位配置模型却
受到数据可用性的限制. 随着地理信息系统(GIS)
的发展,这一局限性得到了改善. GIS 具有空间数据
的获取、存储、显示、编辑、处理、分析、输出和应用等
功能,已成为解决空间问题最有效的技术与方
法[11-12] . LA 与 GIS 的结合成为解决空间资源配置
与优化选址问题的最佳工具之一,通过 GIS 的空间
数据处理、模型建立与运算、图形图像交互操作等功
能,可以方便灵活地调整 LA 模型中的实现目标、约
束条件、模型参数和模型结论的输出,从而为选择最
佳的资源配置和区位位置提供可靠的科学依
据[7,13] .国外学者从理论方面对公共服务设施区位
选择进行了深入探讨,并结合 GIS 技术对公共服务
设施布局进行了大量研究. 20 世纪 70 年代开始,LA
与 GIS技术相结合被用于最优选址问题的实践,如
美国马里兰州的电厂选址[14];Taylor 等[15]利用 GIS
对北卡罗莱那州约翰斯顿县的学校和社区进行整体
规划,成功降低了交通的影响程度;Yeh 和 Chow[16]
结合 GIS与 LA模型对城市开放空间服务设施进行
规划;周小平[13]结合 GIS 与 LA 模型对天门市医院
空间布局优化进行研究;孟庆艳等[17]研究了大城市
公共交通设施布局与人口空间分布的关系.迄今,基
于 LA模型的单因子分析已被研究人员广泛应用于
城市问题以及城市公共服务设施的选址[18-20],但应
用 GIS与 LA模型相结合的多目标因子综合分析方
法对城市绿地空间布局选址的研究较少. 为此,本
文基于 4 个相对独立的目标因子函数(城市公园绿
地到高密度人口区域的最短加权距离、城市公园绿
地到高空气污染地区的最短加权距离、城市公园绿
地到高热岛强度地区的最短加权距离和城市公园绿
地到无公园绿地区域的最短加权距离),结合 GIS
与 LA模型评价了沈阳市城市公园绿地的空间布
局,并提出了优化建议,以期为城市绿地系统规划提
供科学指导.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
沈阳市(41毅11忆51义—43毅02忆13义 N,122毅25忆09义—
123毅48忆24义 E)地处长白山余脉与辽河冲积平原的
过渡地带,其东部为低山丘陵区,海拔 70 ~ 200 m;
西部和中部为浑河和辽河冲积平原,海拔 20 ~ 40
m.辽河、浑河、柳河和蒲河等辽宁省主要河流流经
该市.该区属暖温带半湿润季风型大陆性气候,四季
分明、雨热同季、日照丰富、温差较大、冬季漫长,年
均气温 6. 7 益 ~8. 4 益,7 月平均气温 24. 6 益,1 月
平均气温-12 益,年降水量 600 ~ 800 mm,年无霜期
150 ~ 170 d.沈阳属暖温带落叶阔叶林区,位于长白
植物区系、蒙古植物区系和华北植物区系的交汇地
带[21] .沈阳市三环主要包括和平区、沈河区、大东
区、皇姑区的全部及铁西区、东陵区、于洪区、浑南新
区的建成区(图 1).
1郾 2摇 数据来源与预处理
本研究资料主要包括:2010 年沈阳市人口统计
资料、2009 年污染监测数据、2010 年行政区划图、
1999 年数字地形图、2010 年 8 月 27 日沈阳 Landsat
TM影像和 2010 年 5 月 26 日沈阳 QuickBird高分辨
率遥感影像.将沈阳市三环以内的建成区以街道为
单位划分为 159 个街区单元,根据从统计部门获得
的人口普查数据,在 GIS 中建立以街道为基本统计
单元的街区及人口图形数据和属性数据,然后进行
投影设置、图像配准等预处理,使各种地理数据具有
空间属性并能方便地进行空间分析与运算. 利用
GIS的空间分析工具将街区数据的多边形图层转换
为点图层.在对沈阳 QuickBird高分辨率遥感影像进
行校正、配准和目视解译的基础上,获得城市土地利
用类型图. 在对沈阳 Landsat TM 影像多波段融合、
校正、配准的基础上,利用 ERDAS 获得城市热岛效
应、城市植被覆盖的栅格数据.基于沈阳市对空气污
图 1摇 沈阳市土地利用图
Fig. 1摇 Urban land use map of Shenyang City.
A:工业用地 Industrial land; B:居住用地 Residential land; C:道路广
场用地 Roads and squares; D:对外交通用地 Transportation land; E:仓
储用地 Warehouse land; F:公共设施用地 Public facilities land; G:水
域 Water; H:耕地 Farmland; I:弃置和在建地 Disposal and under con鄄
struction land; J:绿地 Creen space.
8033 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
染物的监测数据,以及从不同监测点、环保部门获得
的空气质量数据,以 SO2和 NO2为主要的空气污染
物,在 GIS中进行插值分析获取沈阳市空气污染物
分布的栅格数据,以预测沈阳市城市污染等级. 最
后,在街区点属性层中,建立人口密度等级、空气污
染等级、城市热岛强度等级、土地利用格局的属性字
段值,并将其转化成 coverage格式.
1郾 3摇 评价因子适宜性等级划分
根据 4 个不同的评价因子数据集(沈阳市三环
内的人口分布等级、空气质量等级、城市热岛强度等
级、土地利用格局),运用 GIS 与 LA 模型分析城市
公园的最优选址.各个目标因子均划分为 5 个等级,
每个适宜性等级都对应一个唯一的权重(表1),以
表 1摇 多目标区位配置模型的评价因子、因子适宜性等级及
权重
Table 1 摇 Evaluation factors of multi鄄objective LA model
and suitability grades and weights of factors
评价因子
Evaluate
factor
评价标准
Evaluate standard
适宜性等级
Suitability
grade
权 重
Weight
人口密度
Population
很高密度人口聚集区
Areas with very high population density
玉 1
density 高密度人口聚集区
Areas with high population density
域 2
中等密度人口聚集区
Areas with moderate population density
芋 3
低密度人口聚集区
Areas with low population density
郁 4
很低密度人口聚集区
Areas with very low population density
吁 5
空气污染
Air pollution
空气污染程度很高的区域
Areas with very high air pollution degree
玉 1
空气污染程度高的区域
Areas with high air pollution degree
域 2
空气污染程度中等的区域
Areas with moderate air pollution degree
芋 3
空气污染程度低的区域
Areas with low air pollution degree
郁 4
空气污染程度很低的区域
Areas with very low air pollution degree
吁 5
城市热岛
Urban heat
城市热岛很明显的区域
Areas with very obvious urban heat island
玉 1
island 城市热岛明显的区域
Areas with obvious urban heat island
域 2
城市热岛中等的区域
Areas with moderate urban heat island
芋 3
城市热岛不明显的区域
Areas with not obvious heat island
郁 4
无城市热岛的区域
Areas with no urban heat island
吁 5
土地利用
Land use
没有城市公园、工业和道路的区域
Areas without urban parks, industry areas, road
玉 1
商业用地、居住用地
Commercial areas, residential areas
域 2
水 域
Water areas
芋 3
空地和政府预留地
Vacant and government reserved areas
郁 4
现有公园绿地
Existing park areas
吁 5
玉:很高 Very high; 域:高 High; 芋:中等 Moderate; 郁:低 Low; 吁:
很低 Very low.
反映其重要性[22] .
1郾 4摇 设置模拟的城市公园数量
目前,沈阳市三环内总面积 468 km2,人口约
360. 5 万,城区绿化覆盖率 41. 8% ,人均公园面积
7. 32 m2 .虽然建成区绿化状况较好,但很多公园绿
地常被建筑物或街道所分割,各个绿地之间相互独
立,成为城市中散点分布的“绿色孤岛冶,景观连续
性差,绿地生态效益难以得到最大发挥[23] . 如果将
沈阳人均公园面积提高为 8 m2,则公园面积应为
2884 hm2,除去沈阳现有的城市公园绿地,还需增加
242. 61 hm2 .根据研究目标,本文假设沈阳公园总数
增加到 38 个,每个公园面积约 75 hm2(假设同样大
小),根据优化的 4 个目标因子函数,结合 GIS与 LA
模型为 38 个城市公园绿地选择最优位置. 然而,在
实际规划中,公园大小不一样,并且不同大小的公园
对周围环境将产生不同的影响. 沈阳是一个比较拥
挤的城市,规划者会根据实际的土地利用情况,以及
不同的解决方法来灵活地确定公园大小. 公园大小
的调整会根据与现状的公园绿地、其他绿地、城市土
地利用布局等的相互关系来确定. 本文只考虑 4 个
相对独立的目标因子,应用模型来寻找适宜的公园
绿地的最佳选址,公园面积大小对周围环境的影响
不在本研究范围之内.
1郾 5摇 研究方法
1郾 5郾 1 区位配置模型摇 区位配置模型一般分为两种
类型,即连续型区位配置模型和网络型区位配置模
型.连续型区位配置模型所要定位的服务设施可以
在区域空间内连续变动,设施的最优位置也最大可
能地被选择,而网络型区位配置模型所定位的服务
设施位置则从预先给定的点中选择产生. 本文选用
连续型中值区位配置模型,并利用交互探索式算法
进行计算.假设研究区域是一个二维连续的平面,有
n个需求点在这个空间中离散分布,并且有 m 个服
务设施将被建立以为所有的需求点提供服务.
Rushton[8]提出的交互探索式算法主要包括以下步
骤:
1)随机选择若干个需求点作为各服务设施点
的起始位置.
2)将所有需求点分成若干组,使每个需求点 j
都被分配给与其距离最近的服务设施点 i,然后计算
f,其目标是使 f值最小.
f =移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijw j (1)
式中:i为服务设施的位置( i 为 1 ~ m);j 为需求点
903312 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 周摇 媛等: 基于 GIS与多目标区位配置模型的沈阳市公园选址摇 摇 摇 摇 摇 摇
的位置( j为 1 ~ n);aij为服务设施 i和需求点 j的分
配决策变量,当需求点分配给服务设施时,aij = 1,否
则 aij =0;w j为每个需求点的权重;dij为需求点 j与服
务设施 i之间的欧氏距离:
dij = (xi - x j) 2 + (yi - y j) 2 (2)
式中:xi为服务设施 i的 x轴坐标值;yi为服务设施 i
的 y轴坐标值; x j为需求点 j 的 x 轴坐标值; y j为需
求点 j的 y轴坐标值.
3)对每一组需求点,按照单设施区位问题的解
决办法,计算新的服务设施最优区位:
x*i = (移
n
j = 1
aijw jx j
dij
) / (移
n
j = 1
aijw j
dij
),
y*i = (移
n
j = 1
aijw jy j
dij
) / (移
n
j = 1
aijw j
dij
) (3)
式中:x*i 为每次循环计算的服务设施 i 的 x 轴坐标
值;y*i 为每次循环计算的服务设施 i的 y轴坐标值.
4)如果 x*i 与 xi以及 y*j 与 y j之间的差距均小于
事先设定好的容许差值,则运算中止;否则回到步骤
2 再继续循环运行,最终得到最优区位的坐标值.从
子区域内所有需求点到最优区位服务设施点的加权
距离之和为最小,且每个需求点的权重值 w j与该需
求点所代表的评价因子等级相关. 与每次循环求得
的 xi*和 y j*值相对应,目标函数 f 的值将呈逐步下
降趋势,向最小值逼近[8,13,18] .
1郾 5郾 2 多目标的区位配置模型摇 根据城市公园的服
务对象、生态功能等原则所确定的 4 个目标因子
(城市人口密度等级、空气污染等级、城市热岛强
度、城市土地利用格局)与城市公园的优化选址密
切相关.各目标功能函数的定义[22]如下:
人口最短加权距离:
f i =移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijP j (4)
式中,P j为需求点的人口密度等级.
空气质量最短加权距离:
f2 =移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijAQ j (5)
式中,AQ j为需求点的污染等级.
城市热岛最短加权距离:
f3 =移
m
i = 1
移
n
i = 1
aij 伊 dijRD j (6)
式中,RD j为需求点的城市热岛效应等级.
城市土地利用最短加权距离:
f4 =移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijLU j (7)
式中,LU j为需求点的土地利用格局.
将单目标的最短加权距离求和转换为多目标的
最短加权距离(F):
F =移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijP + 移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijAQ +
移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijRD + 移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijLU +
… + 移
m
i = 1
移
n
j = 1
aij 伊 dijk j =移
k
h = 1
fh (8)
将各个单目标因子赋权重,进行综合计算:
FW =移
k
h = 1
fhwh (9)
式中:FW为多目标因子综合最短加权距离;wh为单
因子权重;h为各个目标因子.
1郾 5郾 3 模型的执行与应用 摇 本文运用 GIS 与 LA 模
型相结合的方法,模拟沈阳市城区公园绿地的最佳
区位以及公园绿地的合理解决空间,与公园现状进
行比较,评估现有公园布局的合理性,并提出规划建
议.在 ArcInfo软件中,将 GIS 中以街区为单位的数
据输入至 LA模型,LA模型计算出来的最优区位坐
标值再输回至 GIS数据库.然后,利用 GIS对各个最
佳位置供应点进行缓冲区分析,以获得其解决空间.
GIS与 LA模型的结合由 ArcInfo的宏命令语言 SML
操作完成.在模型执行过程中,将每个街区的中心点
转化为相应的坐标值(x,y),每个点为 LA 模型中的
需求点,根据该街区的人口密度等级、空气污染等
级、城市热岛效应等级、土地利用格局来确定需求点
的权重 wh .将公园数量输入 LA模型,以计算各个公
园的最优区位.一旦找到最优区位,其坐标值就传输
给 ArcInfo,并将最佳用地区位存储在一个新的图层
中[18] .模型模拟的最优区位在现实中有可能是一些
不适宜的地点 (如道路、水面或其他城市用地类
型),因此利用 GIS 的空间分析功能在每个选址周
围生成一个缓冲区,作为城市公园的解决空间,只要
城市公园的实际位置在这个解决空间之内,就可以
认为公园的选址合理. 本文设定缓冲区的半径(即
人们步行可达的服务半径[13] )为 0. 4 km. 最后,将
公园最佳区位及其解决空间的图层与现状的城市公
园分布图层相叠加,对城市公园用地布局的合理性
进行评估,并提出规划建议.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 单目标因子的优化
通过最短人口加权距离获得的公园优化位置与
0133 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
图 2摇 根据最短人口距离因子( f1, a)、最短空气质量距离因子( f2, b)、最短城市热岛距离因子( f3, c)和最短土地利用距离因
子( f4, d)的城市公园优化选址
Fig. 2摇 Optimum locations of urban parks based on population鄄weighted distance function ( f1, a), air pollution鄄weighted distance
function ( f2, b), urban heat island effect level鄄weighted distance function ( f3, c), and land use pattern鄄weighted distance function
( f4, d).
玉:很高 Very high; 域:高 High; 芋:中等 Moderate; 郁:低 Low; 吁:很低 Verylow; 遇:基于 f的公园优化位置 Optimum parks by. f 下同 The same
below.
适宜性等级图进行叠加发现,大部分点位都与人口
稠密地区毗邻(图 2a).这类地区能够为居民增加更
多的休憩空间,同时也为人们提供了更多交流的绿
色空间环境.然而,沈阳市许多居住区只有简单的宅
间绿地,居住区周围公园绿地较少,公园在城市中没
有合理分布,同时,部分居住区与公园距离较远,可
达性较差,居民不能便利地到达公园.从最短人口距
离因子( f1)获得的公园位置能够从公园服务对象的
角度对公园布局进行优化. 当公园位置与人口密集
地区相邻时,它们将能更好地发挥使用功能.
摇 摇 由图 2b可以看出,沈阳市空气污染严重的区域
主要分布在大东区、铁西区和于洪区,空气质量较差
的区域面积比例达 13% (图 3),而这些区域的人口
也较密集,模拟结果中公园都位于或邻近空气污染
等级较高的区域.沈阳作为一个工业城市,无规律的
工业排放将导致城市空气质量恶化. 从最短空气质
量距离因子( f2)获得的结果能从城市绿地改善城市
空气质量的生态功能角度出发对公园绿地的选址进
行优化.
城市热岛效应在沈阳工业区的表现较明显,热岛
效应明显的区域面积比例达到 7% (图 3),它将加剧
城市空气污染,对居民的生活及健康产生严重影响.
模拟结果中大部分公园分布在高城市热岛强度区域
(图 2c).因此,考虑最短城市热岛距离因子( f3)来进
行公园选址将会减少沈阳的城市热岛效应.
由图 2d可以看出,模拟结果的大部分公园分布
图 3摇 各因子适宜性等级的覆盖面积百分比
Fig. 3摇 Percentage of covered area in suitability classes of factors.
1)人口 Population; 2)空气质量 Air quality; 3)城市热岛 Urban heat
island; 4)土地利用 Land use.
113312 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 周摇 媛等: 基于 GIS与多目标区位配置模型的沈阳市公园选址摇 摇 摇 摇 摇 摇
在缺少公园绿地的区域.目前,沈阳市三环内没有公
园绿地以及工业的区域面积比例达到了 20% (图
3),且大东区和于洪区特别明显. 沈阳市公园绿地
分布总体上较分散,景观可达性较差,而高强度的城
市建设已经没有足够的空间来建设更多的集中绿地
以建立连通性较高的绿地生态网络结构. 在目前的
城市公园规划中,一般都是依据规划标准即绿地覆
盖率、人居公园绿地面积等指标进行规划,但规划标
准只是强调需要增加城市公园绿地,很少强调应该
在什么地方合理有效地建设公园绿地.因此,考虑最
短土地利用距离因子( f4)可以从城市土地利用可行
性的角度进行公园绿地的优化选址.
2郾 2摇 多目标因子的优化
对基于多目标和单目标因子模拟的公园优化位
置进行对比可以发现,基于 f2获得的公园优化位置
与基于多目标分析获得的公园优化点位具有明显区
别,这是因为前者的优化解决方案与高空气污染等
级区域相邻近,沈阳市空气污染较严重,是影响城市
公园选址的关键因素;而后者是将 4 个单目标因子
相叠加获得的公园最优位置,是综合叠加获得的解
决方案.基于单目标因子获得的公园优化位置仅仅
是从单一角度出发来考虑公园的合理选址,只能解
决影响公园优化选址的单一问题,而城市绿地的选
址是一个多目标问题.在城市复杂的生态环境中,各
种目标因素相互矛盾,相比之下,考虑多目标的优化
可以综合考虑各目标因素相互协调的问题.因此,基
于多目标因子综合叠加分析所获的公园优化位置比
单目标因子的模拟结果更具优势(图 4).
图 4摇 根据多目标因子综合叠加的城市公园优化选址与基
于各个单因子分析的城市公园优化选址的比较
Fig. 4摇 Comparison of optimum locations of urban parks based
on multiple objectives and single objective.
f1:基于 f1 的公园优化位置 Optimum parks by f1; f2:基于 f2 的公园
优化位置 Optimum parks by f2; f3:基于 f3 的公园优化位置 Optimum
parks by f3; f4:基于 f4 的公园优化位置 Optimum parks by f4; F:基于
F的公园优化位置 Optimum parks by F.
2郾 3摇 多目标因子的加权优化
本研究中,分配给 f1、 f2、 f3、 f4的权重分别为
0郾 2、0郾 3、0郾 3 和 0郾 2.根据权重的大小,f2和 f3被认为
是 4 个目标因子中的首要目标因子,以确保通过公
园优化位置的规划能更好地改善城市生态环境质
量.
通过分别基于多目标因子函数和多目标因子加
权函数所获得城市公园优化位置的模拟结果可以发
现:有 25 个公园的点位基本相同,有 13 个公园的位
置有明显差别.原因可能在于后者的模拟结果会优
先考虑在城市空气污染等级和热岛强度等级较高的
区域合理地建立公园. 根据城市的生态环境数据赋
予不同目标因子不同的权重能够提高公园位置规划
的效率.模拟结果表明区位配置模型能够成功地运
行以为期望的目标函数提供适宜的优化位置.
2郾 4摇 沈阳市公园空间布局优化
由 GIS与 LA模型相结合获得了沈阳城市公园
的最优区位及其解决空间和现状公园位置(图 6).
沈阳目前的 26 个公园中,有 14 处公园的位置处于
合理范围,其余 12 处可以根据城市用地发展重新建
立新的公园或调整土地利用类型. 为了评估现有城
市绿地布局的合理性,可以通过对现有城市公园绿
地位于最优区位解决空间范围内的比例来反映,比
例越高,合理性越强.
摇 摇 由表 2 可以看出,沈阳市城市公园绿地多数位
于最优区位的解决空间之外,目前的公园绿地布局
需要进一步完善.在各个行政区域中,皇姑区的情况
相对最好,有 50%的用地数量和 73%的用地面积处
于解决空间之内;于洪区公园位置的分布情况最不
图 5摇 基于多目标因子加权综合叠加的城市公园优化选址
与多目标因子综合叠加分析的城市公园优化选址的比较
Fig. 5摇 Comparison of optimum locations of urban parks between
multi鄄objective and weighted multi鄄objective functions.
FW:基于 FW的公园优化位置 Optimum parks by FW; F:基于 F的公
园优化位置 Optimum parks by F.
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图 6摇 城市公园最优选址及其解决空间与现有城市公园布
局的比较(a)以及根据城市用地现状调整之后的公园优化
位置(b)
Fig. 6 摇 Comparison between optimum locations of urban parks
and its solution spaces and existing locations of urban parks (a)
and optimum locations of urban parks based on current urban
land use types (b).
表 2摇 现状公园的优化度分析
Table 2摇 Dominance analysis of existing parks
行政区
District
解决空间内的
城市绿地数量比例
Percentage of urban
parks quantity fell
in solution space
解决空间内的
城市公园面积比例
Percentage of urban
parks area fell in
solution space
和平 Heping 75 15
沈河 Shenhe 50 22
大东 Dadong 40 72
皇姑 Huanggu 50 73
铁西 Tiexi 25 10
浑南 Hunhe 25 70
东陵 Dongling 14 27
于洪 Yuhong 0 0
理想,该区虽然具有一定面积和数量的城市公园绿
地,但它们都位于最优解决空间之外,说明虽然该区
的城市绿地数量较多,但本区居民到这些公园绿地
的可达性并不高.在城市绿地规划布局中,仅依据绿
地规划标准远远不够,绿地规划的数量指标可能会
满足城市居民对公园数量的需求,但到这些绿地的
可达性较差,也可能导致绿地的利用率偏低. 因此,
在进行城市绿地规划时,必须综合考虑城市绿地对
城市居民和生态环境的影响,根据多目标因子函数
的综合分析,尽量将城市公园的位置规划在最优解
决空间之内.对现有的、可达性较差的城市公园,可
以调整土地利用规划,尽量将它们迁往最优解决空
间范围内,同时改造原有公园进行城市其他用地的
建设,从而使城市各项用地的布局更合理.
3摇 结摇 摇 论
本文将 GIS与 LA模型相结合的方法应用到多
目标城市公园的选址问题中,耦合了 4 个不同的特
征以便于公园与高密度人群区域、高空气污染区域、
城市热岛效应明显区域和没有公园的区域相毗邻,
以提高城市生态环境质量. 同时将优化方案以地图
方式输出,使优化方案更加清晰直观,为规划者对城
市公园的合理选址提供帮助和参考. 当使用多目标
因子综合加权叠加替代单目标因子模拟分析时,模
型能更有效地为新的城市公园选址进行优化,从而
为城市绿地空间布局的优化提供科学指导,以维持
可持续发展的城市生态环境.
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作者简介摇 周摇 媛,女,1984 年生,博士研究生.主要从事城
市景观生态规划、绿地景观规划、3S 技术与应用研究,发表
论文 4 篇. E鄄mail: zhouyuan840205@ 163. com
责任编辑摇 杨摇 弘
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