全 文 ：第 34卷 第 6期 生 态 科 学 34(6): 148156
2015 年 11 月 Ecological Science Nov. 2015

收稿日期: 2014-11-20; 修订日期: 2014-12-23
基金项目: 国家自然基金项目(51474214); 宁夏国土厅科技项目(201312002)
作者简介: 张锦辉(1971—), 男, 宁夏银川人, 学士, 工程师, 院长, 主要从事土地勘测与规划管理工作
*通信作者: 张绍良(1968—), 男, 安徽太湖人, 博士, 教授, 主要研究方向为生态监测与评价、生态修复, E-mail: slzhang@cumt.edu.cn

张锦辉, 张绍良, 贾蓉, 等. 城镇宗地绿化差异定量评价[J]. 生态科学, 2015, 34(6): 148156.
ZHANG Jinhui, ZHANG Shaoliang, JIA Rong, et al. Quantitative evaluation on the difference of canopy cover of town parcels[J].
Ecological Science, 2015, 34(6): 148156.

城镇宗地绿化差异定量评价
张锦辉 1, 张绍良 2,*, 贾蓉 2, 赵金梅 1, 侯湖平 2
1. 宁夏土地勘测规划院, 银川 750001
2. 中国矿业大学环境与测绘学院, 徐州 221116

【摘要】城镇宗地绿化是城镇生态建设挖潜的主要途径, 宗地绿化差异则是城镇生态建设规划的基础信息。以宁夏平
罗县城为例, 综合城镇地籍数据、遥感数据和实地调查数据, 采用多因素分析法、离散度分析法和变异函数分析法, 定
量评价平罗县 2390 宗居住、商业和事业单位用地的绿化差异。结果表明城镇宗地绿化利用水平差异显著, 绿地利用
程度、效果和效率均较低, 绿化潜力大, 可通过旧城改造, 加大绿地管理, 建立专业队伍, 改革附属绿地管理体制等来
挖掘。造成这种差异的原因主要有: 自然制约因素、宗地使用者的绿化意识以及宗地面积的制约。空间变异函数分析
还表明, 绿化差异不存在空间相关性, 是空间非平稳过程, 表明这种差异主要是人为造成的。

关键词：城市绿化; 差异评价; 宗地; 城市生态建设
doi:10.14108/j.cnki.1008-8873.2015.06.023 中图分类号：S731.2 文献标识码：A 文章编号：1008-8873(2015)06-148-09
Quantitative evaluation on the difference of canopy cover of town parcels
ZHANG Jinhui1, ZHANG Shaoliang2,*, JIA Rong2, ZHAO Jinmei1, HOU Huping2
1. Ningxia Land Surveying and Planning Institute, Yinchuan 750001, China
2. School of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
Abstract: The difference of canopy cover of town land is basic information in small cities and towns for evaluating ecological
potential for ecological development, and China pays highly attention to against the serious challenge from urban environment.
Taking Pingluo County Town as a study case, the paper quantitatively evaluated ecological utilization of total 2390 parcels of
residential land, commercial land and public utility land through cadastral Database and Pleiades image and field investigation
by the methods of multi-factors analysis, dispersion analysis, histogram analysis and variation function diagram. Results
indicated that different parcels had a dominant difference, ecological level, degree and efficiency were lower, and the greening
potential was immense, which could be exploited by old downtown renovation, intensive greenland management, professional
planting, and so on. Variation function diagram showed that the ecological utilization had no spatial correlation, and it was an
unstable spatial process, which implied that the difference was mainly caused by anthropogenic forces.
Key words: urban land ecology; greening difference evaluation; multi-factors analysis; spatial variation function diagram; urban
ecological development
1 前言
我国城市雾霾、热岛效应和环境污染等问题日
益突出, 驱动着城镇管理者不断加大生态建设的投
入, 城镇化过程中公共绿地面积因此大幅度增加,
大量耕地也因此变成城市园林或城市森林。城镇生
6 期 张锦辉, 等. 城镇宗地绿化差异定量评价 149

态建设占用耕地的比例不断上升, 成为我国耕地保
护面临的新问题。破解该困境的途径之一就是走城
镇内部生态挖潜的道路。
宗地是城镇最基本的组织单元, 其面积占到城
镇的绝大部分[1–3]。宗地内部的附属绿地在城镇生态
建设中占有重要地位[4–5], 对城镇土地价值具有相当
强的溢出效应[6–7], 因此生态城市建设中内部挖潜的
对象必然聚焦到城镇宗地内的附属绿地, 其潜力大
小自然成为关注的问题。定量评价城镇宗地绿化差
异就是为了测量其绿化潜力。
城市附属绿地以及绿化差异已经有学者关注
过。例如, 赵小菊对兰州七里河区附属绿地的调查
表明, 居住小区、企事业单位绿地存在分布与规模
不均衡问题[8]; 董娜琳调查分析了郑州市核心区的
金水路两侧和郑州新区 CBD 区域的绿地分布状况,
发现不同类型用地的绿地分布差异很大[9]; 郭二果
对神东矿区 23 个单位附属绿地进行了调查与评价,
发现绿地绿量差异达到近百倍, 绿化覆盖率差异达
到 18 倍多[10]; 潘友兰分析武汉市 9 个新建居住小区
的绿地结构, 发现绿化覆盖率最高的达到 53.1%,
而最低的只有 21.4%, 相差 1.5 倍[11]。但是这些调查
仅仅反映了城市局部或者某个特定区域的绿化差异,
难以描述整个城市宗地间绿化差异, 也难以揭示城
市宗地绿化潜力大小。
城镇绿化差异评价是绿地研究的主要内容之一,
其中评价指标又是讨论的热点, 它一般从绿地数
量、绿化结构等角度筛选, 例如绿地斑块数量、面
积、破碎指数、密度指数、最大斑块指数、绿化覆
盖率、绿地绿量、绿地类型丰富度和均匀度等[911]。
这些指标很多, 对面积小的区域或者单一用地类型
的评价是合适的, 但对整个城镇来说, 数据获取难
度大, 工作量大, 可操作性不强。随着城镇生态环境
的日益关注, 将绿化和生态联系在一起的评价越来
越受到学者的青睐[12–13], 这是因为城镇绿化的最重
要目的就是改善其生态环境, 因此将生态指标引入
绿化评价似乎是理所当然的。常见的绿化生态评价
指标有物种多样性指数、景观多样性指数、连接度
指数、物种丰富度指数、叶面积指数等[11, 14–15]。但
是选用生态指标的前提是, 评价单元必须具有相对
完整的生态功能和结构, 所以评价单元不能太小,
一般都定义在城市尺度或者学校、居住小区或者工
业园区等尺度上[8–10,14–15]。很显然, 这对宗地尺度来
说, 是不完全合适的, 因为有些宗地面积小。即使宗
地内的树木花草也是城市生态系统的有机组成, 但
是如果面积太小, 则难以形成生物多样性, 难以构
成景观单元。在绿化评价方法上, 主要采用灰色统
计法[14]、主成份分析法[15]、模糊集对分析法[16]、模
糊评价法[17]等, 总体思路是通过指标来体现差异,
鲜见直接进行绿化差异评价的报道。
由此可见, 到目前为止很少有学者调查城市宗
地内部的绿化差异, 对这种差异的评价也少见。为
此, 本文以宁夏平罗县城为例, 以 GIS 技术为依托,
利用城镇地籍数据库获取宗地信息, 利用高空间分
辨率遥感影像(Pleiades, 分辨率为 0.5m)提取植被信
息, 对城区居住用地、商业用地和事业单位用地三
种用地类型的宗地绿化状况进行分析, 利用绿地
率、绿化覆盖率、叶面积指数和植被盖度等指标分
析土地使用者的绿化意愿、绿化程度以及绿化效果
和效率等, 利用离散度法、空间变异函数法和多因
素综合分析法揭示其绿化差异程度并分析其原因,
为生态城市建设走内部挖潜道路提供依据。
2 研究方法
2.1 绿化差异评价指标
城镇宗地面积差别很大, 大块宗地几平方公里
甚至几十平方公里, 小的仅有数十平方米。同时由
于政府的绿化重点在公园共绿地、街旁绿地、防护
绿地等, 对居住区、商业用地和事业单位内的附属
绿地并没有法律强制规定, 这一点和香港、美国相
似[1,6], 因为这是“私人”空间, 这使得宗地绿化水
平严重受制于土地使用者的意愿。因此, 宗地绿化
差异评价需要考虑如下 2 点: (1)必须与土地使用者
意愿相关联; (2)绿化差异评价的指标能够方便获取,
因为“私人”领地难以进行全面测量[2]。
基于此, 本文对宗地绿化差异的评价将从两个
方面展开, 一是宗地内的绿地及其利用状况, 二是
宗地总体绿化状况, 其中宗地内部绿地利用差异从
数量、质量和效率三个侧面考虑, 选择比较容易测
量的绿地率、植被盖度和叶面积指数指标; 而宗地
总体绿化状况用宗地绿化覆盖率衡量。绿地率、植
被盖度、叶面积指数和绿化覆盖率四个指标也恰好
能分别体现宗地土地使用者的生态意识、对绿地的
150 生 态 科 学 34 卷

维护效果、绿地的利用效率以及宗地生态利用程度。
(1) 宗地绿地率(GR)
宗地绿地率指宗地内绿地面积(SG)占宗地面积
(SP)的比率。绿地面积与宗地面积、宗地用途以及
土地使用者的家庭结构、收入、教育程度、生态意
识等有关[18–21]。生态意识强的土地使用者, 会自觉
地将空地绿化, 而生态意识淡薄的使用者则简单地
水泥硬化。该指标主要用来描述宗地内附属绿地的
数量差异, 并且反映了土地使用者的生态意识。
GR=SG/SP×100% (1)
(2) 植被盖度(VC)
调查发现, 有的宗地绿地面积尽管不小, 但是
植被盖度很低, 表明土地使用者对绿地的利用效果
不好, 管理维护不到位; 有的宗地绿地尽管面积不
大, 但是植被盖度很高, 几乎不见裸地, 可见仅用
绿地率指标难以体现宗地绿化差异, 为此引入植被
盖度指标。植被盖度指宗地绿地中植被垂直投影面
积(SGV)占绿地面积(SG)的比例, 它反映植被的茂密
程度, 以及植被进行光合作用的面积。该指标主要
用来描述宗地内绿地利用的质量差异, 同时衡量土
地使用者对绿地的维护效果。
VC=SGV/SG (2)
(3) 叶面积指数(LAI)
调查还发现, 即使宗地植被盖度相当, 但是绿
地内乔灌草的比例相差很大, 利用效率也差别很大,
为此引入叶面积指数指标。叶面积指数指宗地内单
位绿地上植物叶片总面积(TL)占绿地面积(SG)的倍
数, 它反映了宗地内绿地上植被冠层结构, 乔灌草
比例, 体现了绿地的光合作用效率与碳汇效率, 该
指标是用来描述宗地内绿地利用的效率差异, 衡量
土地使用者对绿地的利用效率。
LAI=TL/SG (3)
(4) 宗地绿化覆盖率(GCR)
调查发现, 不少宗地没有专门的绿地, 但是在
周边、路旁栽了独立木, 而且长势良好, 可见衡量宗
地绿化差异, 不能仅仅依据其绿地状况, 而要考虑
宗地的全部绿化状况。宗地绿化覆盖率指宗地内所
有植被垂直投影的面积(SV)与宗地面积(SP)之比。宗
地绿化覆盖率大于绿地率, 表明在不是绿地的土地
上种植了高大乔木, 利用了非绿地的空间; 相反地,
如果绿化覆盖率小于绿地率, 表明绿地本身没有充
分利用起来, 因此该指标主要用来描述宗地绿化的
差异, 并反映了宗地的生态利用程度。
GCR=SV/SP×100% (4)
2.2 绿化状况评价方法
为了测算城镇宗地的绿化差异, 用离散度分析
法和空间变异函数法进行评价。
(1) 离散度分析法
对上述 4 个指标进行离散度分析, 衡量同一类
型的宗地在绿化方面的差异程度。计算公式为:
 
1
iX X
N
  

100%CV
X
  (5)
其中, CV 为离散度, 也称为离散系数; X=(GR, GCR,
VC, LAI), i=1,2,……, N; N 为样本总数; σ为标准
差; X 为指标均值。
(2) 空间变异函数分析法
空间变异函数分析法主要用于各指标空间分布
特征的分析, 旨在解释指标的空间是否存在相关性
以及空间变化是否与空间距离相关, 即距离越近差
异越小。本文中, 利用变异函数检验宗地绿化的空
间相关性。如果绿化的空间相关性越高, 那么距离
(横坐标)越小则变异函数值(纵坐标)也越小, 具体来
说, 在一维条件下, 空间点 x 在 x 轴上变化时, 区域
变量 Z(x)在点 x 和 x+h 处的值与差的方差一半定义
为区域变量 Z(x)在 x 轴上的变异函数, 计算公式如
式(6)所示。半变异函数图用 ArcGIS 的地统计分析
模块制作。
      21
2
h E Z x Z x h      (6)
除此之外, 绿地率和绿化覆盖率之间差异可反
映出宗地内附属绿地本身利用程度以及绿地以外空
间的生态利用程度。绿化覆盖率大于绿地率, 表明
该宗地绿化意识强, 独立乔木多, 占地小但绿化程
度高。相反地, 绿地率大于绿化覆盖率, 表明该宗
地的绿地没有充分利用起来, 植被盖度低, 利用程
度低。
2.3 绿化差异综合评价
上述四个指标仅从不同角度反映了宗地绿化的
差异, 但难以综合描述宗地绿化的总体差异。为此,
6 期 张锦辉, 等. 城镇宗地绿化差异定量评价 151

本文采取多因素综合分析法对指标进行综合, 将绿
化状况分为 5 个等级, 分别对应｛好、较好、中等、
较差、差｝, 以此表达其差异。指标权重则采取熵
值法确定, 因为熵值法是一种客观赋值法, 它根据
来源于客观体系的信息, 通过分析各指标提供的信
息量来客观地决定指标的权重, 从而可以在一定程度
上避免目前评价中常用专家调查法如两两比较法、层
次分析法等方法存在的主观因素带来的偏差[22]。评价
步骤为:
第一步, 对四个指标标准化:
( )
ij
ij
j i
x
y
Max x
 (7)
其中, xij 表示第 j 宗地的第 i 指标的指标值, i=1, 2, 3,
4; j 为宗地数量; (xj)i 表示 i 指标的最大值; yij为标准
化后对应的 xij指标值。
第二步, 用熵值法确定各指标权重[22 23]。
第三步, 加权求和计算各宗地的综合绿化水
平值。
第四步, 利用ArcGIS软件中“标准差划分区域”
的功能, 对全部宗地划分等级并进行分析。
2.4 数据获取方法
宗地面积和绿地面积直接从城镇地籍数据库
(更新时间为 2012 年 12 月 1 日)中提取。宗地的绿地
垂直投影面积、叶面积指数和植被盖度采用实地调
查与遥感相结合的方法得到: 首先选取有代表性的
居住用地 14 宗、事业单位用地 9 宗、商业用地 15
宗, 通过扎针法测量绿地的植被盖度, 采用植物冠
层分析系统(SSI-COM-R4)测量绿地叶面积指数; 然
后利用Pleiades遥感(RS)影像数据(分辨率 0.5m的全
色影像与分辨率 2m 的多光谱影像, 时相为 2012 年
10 月 5 日)获取宗地的绿化面积和 NDVI 数据, 与实
地测量的样本宗地的 LAI、VC 建立 LAI-NDVI,
VC-NDVI 反演模型, 从而得到各宗地的植被盖度和
叶面积指数:
1.086*0.312e NDVILAI  (8)
0.772 1.091*VC NDVI  (9)
3 研究区概况
平罗县地处宁夏平原北部, 青铜峡引黄灌区下
游, 位于毛乌素沙漠和腾格里沙漠的中间, 属于典
型的大陆性气候, 年降水量稀少但风沙大, 太阳辐
射强烈。在本地生物种中, 以耐寒、耐盐碱、抗风
沙类植物为主, 以多年生落叶型植被为主, 常见植
被有沙枣、旱柳、沙柳、刺槐等。黄河自南向北流经
城镇东部, 因此城镇不缺水。城镇总面积 16.23 km2,
人口 7.15 万, 共有宗地 2390 块, 其中居住用地 2020
宗、商业用地 300 宗、行政事业单位用地 70 宗, 总
面积 5.30 km2。城内没有工业用地, 所有工业用地都
搬迁到新工业园区。基本布局如图 1 所示。
4 结果与分析
4.1 不同类型宗地绿化差异分析
4.1.1 居住宗地
居住用地绿化差异如表 1 所示。全城镇 2020 宗
居住用地中 1270 宗无绿地, 也无植被, 占全部居住
宗地的 62.9%！这些居住宗地主要分布在临街两侧,
独门独院占地面积小, 大多 2—3 层, 建筑密度大但
利用率低, 人口密度小, 庭院绝大部分用水泥硬化,
很少保留绿地空间。居住宗地的绿地率最大的达到
89.7%, 但是平均值仅 4.6%, 且离散度达到 176.1%,
表明居住宗地使用者绿化意识差异很大, 居住宗
地内的绿地面积差异很大。绿化覆盖率最大的为

图 1 平罗县城平面图
Fig. 1 The map of Pingluo County Town
152 生 态 科 学 34 卷

43.3%, 平均仅 2.2%, 离散度达到 195.4%, 表明居
住宗地的平均绿化程度很低, 且差异很大。值得一
提的是, 宗地绿地率和绿化覆盖率高的宗地是新建
的住宅小区, 它们尽管建筑密度比独门独院小, 但
是人口密度大, 集约利用水平高, 这表明, 城镇居
住用地的生态挖潜的途径在于大力建设居住小区,
新型城镇化要尽量减少独门独院式的居住区布局,
以获得足够多的绿化空间。
居住用地的植被盖度的离散度为 150.0%, 比绿
地率和绿化覆盖率小, 表明绿地利用的质量差异相
对较小, 但是平均植被盖度仅为 0.2。这有客观原因,
因为研究区地处西北干旱地区, 绿地利用效果受制于
恶劣的自然条件: 该区年平均降雨量仅为 200 mm, 而
且土壤盐碱化严重。可见要提高居住宗地内绿地的
利用质量, 必须加大投入, 必须改革绿地管理体制,
将之纳入政府绿化部门的管理范围且实行专业化
管理。
叶面积指数差异也达到了 166.7%, 平均值仅为
0.3, 相比一般常绿乔木的叶面积指数在 1.50—3.12,
落叶乔木叶面积指数在 1.40—4.94, 落叶灌木叶面
积指数在 1.60—2.10[24], 研究区居住宗地内的绿地
植被叶面积指数很低。表明绝大多是草地, 绿地立
体利用效果不好, 生态利用效率总体不高。植被盖
度和叶面积指数两个指标综合反映出, 研究区居住
宗地的绿化潜力很大。只要充分利用好现有绿地,
加大维护力度, 提高利用质量和效率, 那么城镇总
体绿化水平将有很大提升空间。相反地, 不注意绿
地利用效率和质量, 仅仅依靠扩张绿地面积, 其效
果并不明显。可见城镇生态建设走内涵挖潜的道路
不但可行, 而且必需。
4.1.2 商业用地
如表 2 所示, 全城 300 宗商业用地中无绿地的
达到 67.4%, 比居住宗地还要高！这是因为小城镇商
业用地大都位于城镇中心且沿街分布, 商铺面积小,
可供绿化的土地不多。绿地率最大值为 78.5%, 但平
均值仅为 3.8%, 均比居住宗地低, 而离散度达到
221.0%, 则超过了居住宗地的绿地面积差异。绿地
率最大的是一家位于城边的农家乐饭店, 环境非常
好, 生意也很红火, 表明绿化投资能提高宗地的经
济价值, 增加收入。绿化覆盖率最大为 47.9%, 而平
均值仅有 2.5%, 和居住宗地的水平相当, 但是绿化
覆盖率的离散度达到 220%, 超过了居住用地, 表明
商业宗地间的绿化很不均匀。绿化覆盖率最大的一
家宗地面积 510 m2 的宾馆, 呈回字形结构, 庭院中
栽了很多沙枣树、刺槐等乔木, 高达 5—8m, 长势茂
盛。可见, 只要宗地使用者绿化意识强, 维护能力高,
即使自然条件恶劣, 绿化覆盖率仍可大幅度提高。
绿地的植被盖度和叶面积指数的均值和离散度, 均
与居住用地相差无机, 表明绿地的利用质量和效率
也相近。
4.1.3 事业单位用地
研究区内共有 70 家事业单位, 其中 16 家分布
在老城区街道上, 没有绿地。如表 3 所示, 绿地率最
大值为 44.9%, 没有居住宗地和商业宗地的大, 但
是平均值达到 13.2%, 是它们的 3—4 倍, 而离散度
表 1 居住用地宗地绿化差异统计表
Tab. 1 Difference of greening among residential parcels
最大值 最小值 平均值 标准差 离散度/%
绿地率/% 89.7 0 4.6 8.1 176.1
绿化覆盖率/% 43.3 0 2.2 4.3 195.4
植被盖度 1.0 0 0.2 0.3 150.0
叶面积指数 1.5 0 0.3 0.5 166.7
表 2 商业用地宗地绿化差异统计表
Tab. 2 Difference of ecological use among commercial plots
最大值 最小值 平均值 标准差 离散度
绿地率/% 78.5 0 3.8 8.4 221.0
绿化覆盖率/% 47.9 0 2.5 5.5 220.0
植被盖度 1.0 0 0.2 0.3 150.0
叶面积指数 1.4 0 0.3 0.5 166.7
6 期 张锦辉, 等. 城镇宗地绿化差异定量评价 153

表 3 事业单位用地绿化差异统计表
Tab. 3 Difference of greening among institutional parcels
最大值 最小值 平均值 标准差 离散度/%
绿地率/% 44.9 0 13.2 10.8 81.8
绿化覆盖率/% 19.2 0 5.6 4.6 82.1
植被盖度 1.0 0 0.4 0.3 75.0
叶面积指数 1.5 0 0.9 0.5 55.6

为 81.8%, 仅有它们的 37%—46%。表明事业单位宗
地的平均绿地面积大大高于居住宗地和商业宗地,
而绿地面积的差异又大大小于居住宗地和商业宗
地。这是因为事业单位占地面积相对较大, 可供绿
化的土地空间较多, 另外为了改善工作环境, 用地
单位绿化建设的意愿均较强。绿化覆盖率、植被盖
度和叶面积指数的平均值均为居住宗地和商业宗地
的 2 倍以上, 表明事业单位宗地的生态利用程度明
显高于后者, 绿地利用的质量和效率也高于后者,
这一点和文献报道的一致[4–5,9–10]。
4.2 宗地绿地率和绿化覆盖率之间差异分析
如表 4 所示, 三种类型宗地的平均绿地覆盖率
都小于绿地率, 可见绿地本身没有充分利用。调查
发现, 300 宗商业用地中有 14 宗绿化覆盖率大于绿
地率, 表明尽管商业绿地面积小, 但是如果种植高
大乔木, 同样可以提高生态利用程度。相反地, 54 家
有绿地的事业单位, 其宗地的绿地率几乎都大于绿
化覆盖率, 表明这些单位尽管规划了绿地, 但是利
用并不充分。750 宗有绿地的居住用地中仅有 3 宗
地的绿化覆盖率大于绿地率, 表明了居住土地使用
者不仅绿化意识不够强而且生态利用程度也较低。
同时, 这也从侧面反映出城镇绿化潜力大, 生态内
涵建设潜力大。
另外, 研究区内 1270 宗居住宗地、202 宗商业
宗地和 16 宗事业单位宗地没有绿化用地, 绿地率和
绿化覆盖率为 0, 占研究区全部宗地的 62.2%, 它们
几乎全部分布在老城区。可见, 老城区作为城镇的
发源地, 在漫长的发展过程中缺乏系统规划, 绿地
面积少, 绿化空间受限, 这和现代宜居城镇的要求
相差很远, 所以新型城镇化过程中, 要加大旧城改
造。同时也说明, 旧城改造是城市生态内涵建设的
有力举措。
4.3 绿化差异的空间变异度分析
利用 ArcGIS 得到各项指标的变异函数图如图 2
—图 4 所示, 可以看出, 各项指标的变异函数值呈
现水平层状分布, 表明均不存在空间自相关, 属于
空间非平稳过程, 类似于随机现象。同时这也说明
某宗地绿化的好坏对相邻宗地没有关系, 几乎属于
独立随机事件。这一点结果揭示了:
(1) 宗地绿化的差异并不是土壤、水分和植被种
类等自然条件导致的, 因为这些自然条件存在很强
的空间相关性和连续性;
(2) 宗地绿化差异与非自然条件有关, 也就是
与土地使用者和城市管理者等人为条件有关。这从
理论上证实了有的文献的定性分析, 如赵小菊分析
认为生态利用差异的原因与人为破坏、经费投入不
足、管护不到位等有关[8]; 程军认为单位绿化点多片
小, 不被人重视, 有的企业单位只注重生产, 许多
单位领导把绿化当作软任务等[5]; 刘青峰、刘扬的调
查结果也表明生态利用差主要是监督管理不到位、
专业维护能力差、生态意识不强等[18 19]。
对比图 2—图 4, 可以发现, 商业宗地变异函数
分布的层状最为明显, 居住用地其次, 事业单位用
地最不明显, 表明了商业用地的绿化空间相关性最
低, 绿化随机性最强, 可见商业宗地的绿化差异不
仅表现在指标的数量上, 而且表现在空间分布上。
表 4 绿地率和绿化覆盖率关系统计表
Tab. 4 The correlation of greenspace cover and canopy cover
居住用地 事业单位用地 商业用地 居住用地 事业单位用地 商业用地
大于 小于 大于 小于 大于 小于
宗地数量(总) 748 3 54 0 84 14
注:“大于”表示绿地率大于绿化覆盖率, “小于”表示绿地率小于绿化覆盖率。
154 生 态 科 学 34 卷


图 2 居住用地变异函数图
Fig. 2 Variation function diagram of residential plots

图 3 事业单位用地变异函数图
Fig. 3 Variation function diagram of public utilities

图 4 商业用地变异函数图
Fig. 4 Variation function diagram of commercial plots
另外, 从同一类型宗地的不同指标变异函数分布来
看, 绿化覆盖率的空间相关性略强, 叶面积指数略
差, 其原因可能是: 随着老城区到城市外围的距离
增加, 绿化覆盖率存在一定的增大现象, 但是绿化
的植被类型和结构并没有这种特征, 而叶面积指数
是由植被类型和结构决定的。
4.4 综合评价
利用熵值法求得居住宗地的 4 项指标权重, 绿
地率、绿化覆盖率、植被盖度、叶面积指数分别为
0.25、0.23、025、027; 商业宗地这 4 项指标的权重
分别为 024、024、0.26、026; 事业单位宗地则为 030、
029、0.25、016。居住宗地和商业宗地的各指标权
重差异不大, 但是事业单位宗地各指标的权重却有
一定差异, 这主要是因为事业单位宗地数量少, 而
且叶面积指数的差异最小, 所以其权重也较小, 表
明权重确定是比较合理的。绿化差异综合评价结果
如图 5 所示, 可以看出:
(1) 综合分值为 0, 也就是没有绿地和绿化, 这
些宗地主要分布在城镇东部的老城区内和沿街两侧,
宗地面积小, 但是数量多, 达 1488 宗, 面积仅为
0.61 km2, 占城镇宗地总面积的 11.52%。图上最西边
三块宗地的绿化综合分值也为 0, 是因为该处刚平
整完毕, 正处于挖地基阶段, 属于工地。
(2) 绿化综合效果最好的宗地是城镇新开发的
宗地, 大多位于西部新城区内, 宗地面积总体较大,
既有新建小区, 也有从老城搬迁出来的政府部门和
事业单位, 绿地建设规划较好。这种类型宗地面积
约 0.67 km2, 占总宗地面积的 12.64%。这些宗地的
绿化和上述老城宗地的绿化形成了明显的反差。
(3) 绿化综合效果较好的宗地同样分布在西部
的新城区内, 宗地面积普遍较大, 以事业单位宗地
为主, 也有相当的居住小区。这部分所占面积最多,
达到 2.53 km2, 尽管宗地数量才 194 宗, 平均每宗地
占地面积 13041 m2。
6 期 张锦辉, 等. 城镇宗地绿化差异定量评价 155


图 5 绿化差异综合评价结果图
Fig. 5 Difference of distribution of greening
(4) 绿化综合效果一般的宗地位于紧邻老城区
的周边, 这里是上世纪九十年代本和本世纪初建立
的居住小区、商场和事业单位。这些宗地绿化综合
水平比不上新建小区, 但是宗地内都留有专门的绿
地, 面积参差不齐。有的因疏于管理维护, 绿地的植
被盖度、叶面积指数均不高, 所以综合绿化水平不
很高。这类宗地有 503 宗, 面积为 1.42 km2。
(5) 绿化综合效果较差的宗地主要是老城区内
面积小的事业单位、较小的商业用地和独门独院的
居住宗地等。这些宗地规划面积较小, 建筑密度较
大, 绿地空间限制大, 加之植被盖度和叶面积指数
总体都较差, 所以综合评价也较差, 仅强于没有绿
地的宗地。这类宗地不多, 仅有 101 宗, 面积仅
0.0625 km2。
5 结论
本文利用最新地籍数据库数据, 采用 RS 与 GIS
技术, 对宁夏平罗县城镇 2020 宗居住用地、300 宗
商业用地以及 70 家事业单位的绿化差异进行了量
化评价, 采用绿地率、植被盖度、叶面积指数和绿
化覆盖率等指标, 从宗地使用者的绿化意识、绿地
利用质量、绿地利用效率以及绿化程度等多角度
全面分析了城镇宗地绿化差异, 并通过离散度分
析法、空间变异函数分析法和多因素综合分析法
量化了这种差异, 分析了其差异产生的原因。主要
结论有:
(1) 城镇宗地绿化差异很大。其中商业宗地差异
最大, 居住宗地次之, 事业单位用地差异相对最小。
绿化差异主要表现为宗地间附属绿地面积差别大、
绿地利用质量和效率差别大, 以及绿化程度差别
大。从绿化水平看, 事业单位用地绿化最好, 居住宗
地和商业宗地相当; 新城区比老城区好, 新建的超
过已有的, 宗地面积大的优于面积小的。
(2) 城镇宗地绿化差异的主要原因是: ①土地
使用者的绿化意识差别大, 专业能力差别大, 管理
维护能力差别大, 导致绿地利用质量和效率差别大;
②干旱气候、盐碱土壤等自然条件制约了植被生长;
③宗地面积差异大, 小面积的居住宗地和商业宗地
没有绿地空间, 而宗地面积越大, 可供绿化的空间
就可能越多。
(3) 宗地绿化水平不高, 绿化潜力很大。事业单
位用地绿地率最大, 但仅 13.2%, 居住和商业宗地
平均则不到 5%。平均绿地覆盖率不到 6%, 绿地内
植被盖度平均不到 0.5, 叶面积指数平均不到 1.0, 可
见不但绿地本身利用质量不高, 而且利用效率低,
所以绿化潜力很大, 可通过旧城改造, 加大绿地管理,
建立专业队伍, 改革附属绿地管理体制等来挖掘。
参考文献
[1] JIM C Y. The urban forestry programme in the heavily
built-up milieu Hongkong[J]. Cities, 2000, 17(4): 271–283.
[2] MANSFIELDA C, PATTABNAYAKA S K. et al. Shades of
green: measuring the value of urban forests in the housing
market[J]. Journal of Forest Economics, 2005, (11):
177–199.
[3] 赵丹, 李锋, 王如松. 基于生态绿当量的城市土地利用
结构优化——以宁国市为例[J]. 生态学报, 2011, 31(20):
6242–6250.
[4] 杨惠中. 城市附属绿地在城市园林建设中的地位[J]. 赤
峰学院学报(自然科学版), 2012, 28(9): 55–56.
[5] 程军. 加强单位附属绿地的建设是提高城市绿化覆盖率
的有效途径[J]. 科技信息, 2010(11): 781–784.
[6] MORALES D J. The contribution of trees to residential
property value[J]. Journal of Arboriculture, 1980, 6(11):
305–308.
[7] ANDRSON L M, H K CORDELL. Influence of trees on
156 生 态 科 学 34 卷

residential property values in Athens, Georgia (U.S.A.): a
survey based on actual sales prices[J]. Landscape and
Urban Planning, 1988 (15): 153– I64.
[8] 赵小菊, 郑霞, 曹建红. 兰州市七里河区附属绿地现状
及建议[J]. 甘肃农业, 2013, 378(24): 24–25.
[9] 董娜琳, 张博辉, 田国行. 郑州市核心区域附属绿地分
布研究[J]. 西南林业大学学报, 2012, 32(6): 54–58.
[10] 郭二果, 常金宝, 王成, 等. 干旱半干旱地区城市单位附
属绿地配置模式评价——以神东矿区为例[J]. 城市环境
与城市生态, 2007, 20(2): 17–20.
[11] 潘友兰. 武汉市商品居住小区绿地结构及生态价值研究
[D]. 武汉: 华中农业大学. 2005.
[12] 毛齐正, 罗上华, 马克明, 等. 城市绿地生态评价研究进
展[J]. 生态学报, 2012, 32(17): 5589–5600.
[13] 朱春阳, 李树华, 纪鹏. 城市带状绿地结构类型与温
湿效应的关系[J]. 应用生态学报, 2011, 22(5): 1255–
1260.
[14] 杨静怡, 赵平, 马履一. 宜居城市绿化评价指标体系
研究[J]. 西北林学院学报, 2012, 27(4): 239–245.
[15] 肖荣波 , 周志翔 , 王鹏程 , 等 . 武钢工业区绿地景观
格局分析及综合评价 [J]. 生态学报 , 2004, 29(9):
1924– 1930.
[16] 李凡修, 陈武. 模糊集对分析在城市绿地景观生态综合
评价中的应用[J]. 新疆环境保护, 2002, 24(2): 32–34.
[17] 周廷刚, 陈云浩, 郭达志, 等. 模糊综合法在城市绿地系
统景观生态综合评价中的应用——以上海市为例[J]. 城
市环境与城市生态, 1999, 12( 4): 23–25.
[18] 刘青峰, 何晓蕾. 大庆市东城区居住小区居民对绿地需
求的研究[J]. 黑龙江八一农垦大学学报, 2009, 21(4):
90–93.
[19] 刘扬. 哈尔滨市居住小区居民对绿地需求的研究 [D].
哈尔滨: 东北林业大学, 2001: 21–23..
[20] IVERSON L R, COOK E A. Urban forest cover of the
Chicago region and its relation to household density and
income [J]. Urban Ecosystems, 2000(4): 105–124.
[21] MARIA E D, KRISTEN C N. Yard stories: examining
residents’ conceptions of their yards as part of the urban
ecosystem in Minnesota[J]. Urban Ecosystem, 2014(17):
173–194.
[22] 刘新同. 基于熵值法的区域D & R产出水平差异评价[J].
统计与决策, 2010, 318(18): 61–64.
[23] 张侠, 尚建平, 赵德义, 等. 基于熵值法的城市土地可持
续利用评价——以石家庄市为例[J]. 国土与自然资源研
究, 2009 (4): 33–35.
[24] 申晓瑜. 北京常见园林植物叶面积指数模型研究[D]. 北
京: 北京林业大学, 2007.