中国城市街道“绿意”几多?2000万张街景影像告诉你答案

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本文包括以下内容,阅读时间约10分钟:

0 引言 | 为什么计算绿视率?

1 绿视率排名 | 总体分布、前后十名、北上广深

2 “绿化效率” | 绿视率与绿化覆盖率

3 “城市诊断” | 城市的零绿率街道

4 “避暑指南” | 绿视率与“火炉城市”

5 榜单 | 各省情况、城市排名

0 引言

为什么计算绿视率?

“城市”与“自然”常常作为对立的两面在不同的语境中出现。人们享受城市生活的热闹便利,又被城市的诸多环境问题所恼而向往自然。城市中的“绿”——植物、绿地、公园,代表着城市中小小的自然的“切片”,可以算作“城市”与“自然”的和谈。

从城市建设角度而言,“生态”“宜居”的目标也让城市中的“绿”变成了被不断讨论、计算、评估的对象。

在较常用的指标中,绿地率、绿化覆盖率、绿容率等等大多从鸟瞰的视角出发,计算“绿”的各种维度与土地面积的关系。而绿视率则跳出了这个框架,完全从行人的视角、城市空间的维度评估城市街道的绿量。

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从行人的视角出发,绿视率可以量化人在城市中的感知体验,部分研究开始寻找绿视率与抑郁缓解的关系。姜斌和同事们(2014) 的研究结果显示,绿视率对压力的缓解作用随绿视率增加而增加,在24~34%区间达到最佳值。

从城市空间的维度出发,“小街区”重新被提及,街道空间的公共性越加被重视,绿视率由街景影像得出,与街道空间质量密切相关。在上海2035规划中,道路交通用地将会提升至20%,步行空间的质量也需要更准确的评估与监测。

在日本,绿视率得到较为普遍的认可,是城市空间与景观控制的指标之一,直接与城市建设相关指标挂钩。2011年,大阪提出建筑周边环境绿视率达25%以上时,城市沿路地区的建筑密度可从60%调至80%,城市中心区的建筑容积率控制指标有机会从3.0放宽至4.0

一种经典的绿视率计算方法是通过对街景照片绿量的逐像素统计。该方法受限于照片采集时的光照条件,受采集季节、时间、位置及角度的影响。得益于近年来技术和设备的不断进步,我们建立了一种基于机器学习的绿视率识别方法。这种方法不再从照片中寻找误差较大且难以定义的“绿色”像素,而是直接学习绿化植被的视觉特征,识别出“绿化植被”。该方法不仅不受限于采集时的光照条件,还能识别出乔木、灌木、草、花卉、蔬菜等各种植被类型,并且极大地提高了识别的效率和准确度

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腾讯地图原始街景

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模型识别树木及灌木结果与街景的叠加

本次研究使用腾讯地图的街景数据,选取了街景数据较全的259个城市,各个城市研究范围为人工标定的城市连绵区。

*由于各城市街景影像采集季节、时间和拍摄条件各不相同,数据完整性有待验证,计算结果仅供参考。

1.1 绿视率排名

前十名、后十名城市

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绿视率前十的城市一大半是在沿海省份,公众印象中绿化较好的深圳、珠海、三亚等城市,在绿视率指标上也获得了证明。浓密茂盛的热带树木和层次丰富的绿化结构都让人感受到了这些城市街道充沛的绿量。

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编辑:城室科技 |来源:腾讯地图

除了沿海城市,河南、陕西和四川的部分城市也有较高水平的绿视率,排名前十的就有许昌、鹤壁、眉山、宝鸡等城市。如果看看许昌的街景,可以发现街道上行道树浓密,路旁绿化丰富,即使在北方也绿意浓重。

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 编辑:城室科技 |来源:腾讯地图

再来看看绿视率排名后十位的城市。

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这些城市中,除贵州安顺、安徽芜湖和山西忻州外,都是边境省份。各城市绿视率基本上在10%-12%左右范围内,但排名最低的山西忻州市绿视率为8.46%,与其余城市差距较大。

绿视率排名最低的山西忻州和齐齐哈尔从街景来看,城市街道以硬质景观为主,道路两侧建筑物和道路基本无过渡带,景观过渡较为生硬,道路两侧的护栏和隔离带设计单调无美感,绿地较少,致使绿视率普遍不高。

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 编辑:城室科技 |来源:腾讯地图

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 编辑:城室科技 |来源:腾讯地图

1.2绿视率排名

总体分布情况

日本的研究者折原夏志将城市的绿视率分为5个级别,绿视率少于 5% 的差;5%~15% 的绿量感知较差;15%~25% 的绿量中等;25%~35% 的绿量较多 ;35% 以上的给人的绿化多的感受。

在研究的城市中,大部分城市都在绿量中等的15%~25% 区间。超过25%的城市零散地分布在中部和沿海,受气候影响不大,可见绿视率的高低与城市建设情况有更强的关系。

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1.3 绿视率排名

北上广深

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四个一线城市中的绿视率排名为“深、广、上、北”,但北京市的传统指标绿地率和绿化覆盖率则高于其他三座城市,表明北京市的绿化建设侧重提升绿地规模,可能忽略绿地质量,景观视觉感知体验较差。

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如果仔细看每个城市中绿视率的分布情况,可以发现排名高的深圳高绿视率街道占比超过50%,而北京大部分街道绿视率都在15%以下。

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北京高绿视率街道-朝外市场街

|来源:腾讯地图

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北京低绿视率街道-广渠门内大街

|来源:腾讯地图

北京市的绿视率高值街道主要是城市干路,呈现干路高于支路的特点,绿视率高值街道同城市路网分布大体一致,呈现环状圈层式。以绿视率较高的北京市朝外市场街和正义路为例,朝外市场街是双向四车道路,街道较为宽阔,道路两边街景不同,一侧为高大乔木,另一侧为乔灌草结合的绿化带;正义路则较为狭窄,路两侧为简单的硬质步行道上隔一定间距配置高大乔木的景观。

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上海高绿视率街道-武宁路

|来源:腾讯地图

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上海低绿视率街道-浦东大道

|来源:腾讯地图

上海市、广州市和深圳市的绿视率高值街道分布较为广泛,所有主次街道绿视率均较高,且整体上看较为集聚。上海市以新华路和武宁南路为例,两者均配置高大乔木,但新华路的树种冠幅较大,枝叶茂盛,视野有所遮挡;武宁南路则路面更宽,视野开阔度更高。

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广州高绿视率街道-解放中路

|来源:腾讯地图

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广州低绿视率街道-大南路

|来源:腾讯地图

广州市以解放中路和东风西路为例,道路两侧绿化及中分带绿化充足。此外,人行天桥也设计为绿色廊道,不仅提高了绿地连通度,也丰富了景观层次,提高了道路观赏性能。

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深圳高绿视率街道-八卦三路

|来源:腾讯地图

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深圳低绿视率街道-梅园路

|来源:腾讯地图

深圳市以八卦三路和福强路为例,建筑距离道路较远,人行道空间多,绿化带较宽,行道树茂密,整体给人较好的视觉感受。

2 “绿化效率” 

绿视率与绿化覆盖率

城市规划建设中,绿化覆盖率和绿地率常被用来评估城市的绿化和生态情况,而绿地建设的落地情况、街道尺度的绿量都难以在大范围被精确地统计。绿视率基于真实的街景数据,能同时实现小尺度、大范围的绿量评估。

但另一方面,传统的“高指标”城市一定给市民带来了更多的“绿意”吗?绿化覆盖率高的城市看起来不一定最绿,而过宽的道路也会让“绿”看起来更少。绿视率除了反映绿量外,也反映了绿化与道路的比例关系,可以更好地在传统指标之外评估街道空间的质量。

**绿化覆盖率数据来源为各省市统计年鉴2017年数据。

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在热门城市中,绿化覆盖率和绿视率“双高”的代表是深圳,它的绿视率和绿化覆盖率都远高于整体的平均水平,哈尔滨的两个指标则都较低。

北京和上海则形成了有趣的对比:北京的绿化率高但街道的绿视率低,可能是因为北京建成区内的绿化主要集中在公园绿地等地块内部,而街道空间的绿化相对不足,它作为北方城市,街道种植的落叶树较多,也对绿视率有一定影响;上海在绿化率相对较低的情况下,街道的“绿意”更浓,空间感受更佳,在“绿化效率”上稍胜一筹。

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从全国范围来看,也较多有绿化覆盖率与绿视率相差较大的城市。

其中一类城市,绿化覆盖率高,但绿视率水平不足。以福建莆田为例,绿化覆盖率超过44%,在本次分析的城市中位列31,而莆田的绿视率只有13.98%,排名在230名。莆田是南方城市,行道树有榕树、棕榈、芒果树等常绿树种,树木落叶对莆田绿视率的影响较小。莆田的街道部分行道树空缺,道路绿化的竖向层次不足,多为乔木+草或灌木+草,这些都让莆田的街道“感觉没那么绿”。

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 编辑:城室科技 |来源:腾讯地图

另一类城市则相反,如眉山的绿化覆盖率为36.29%,排在本次研究的259个城市中的227位,而绿视率则达到了26.4%,排在前十。

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3 “城市诊断”

零绿视率区域的识别

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 编辑:城室科技 |来源:腾讯地图

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 编辑:城室科技 |来源:腾讯地图

以北上广深为例,零绿视区域的分布可以更好地体现四个城市在绿视率上的差别。深圳市的零绿视道路最少,只有南部几条道路的小片路段。

综合来看四座城市的零绿视街道景观,或是旧城区的缩影,有狭窄的街道,低矮的建筑,无绿地覆盖,环境显得更为杂乱拥挤;或是较为现代化的城市一角,有宽敞的道路甚至高架,高大密集的建筑,但景观硬质化严重,加深了城市与人的距离感;又或者是正在开发建设的用地片区路网,用地杂乱,环境较差。

零绿视率区域可以用于类似的对城市消极空间的识别,发掘城市空间更新的潜在区域,或用于对城市绿化空间的精细化筛选和实时监测,甚至作为影响因素,参与骑行步行路线的方案选择。

**********彩蛋**********

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4 “避暑指南”

绿视率与火炉城市

高温城市的常常通过高温日(日最高气温≥35℃)来评估。根据天气网2018年的数据,当年高温日数较多的城市大多为省会或直辖市如重庆、广州、长沙、西安等。而2017年的数据显示,这些城市所在的京津冀、珠三角、长三角、成渝、长江中游五大城市群以全国10%的面积集聚了40%的人口。

 

据武汉区域气候中心统计分析,武汉植被覆盖率每提高5%,炎夏季节地表温度可下降约1.3℃。夏至就要到来,选择避暑地的时候,城市的绿视率或许可以用来做一些参考。在火炉城市工作的人们如果想去最近最绿的城市避暑,可以看看下面的地图。或许潜在的“避暑胜地”就是你的家乡。

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5 榜单

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榜单·壹

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编辑:城室科技 |

原始数据来源:城乡建设部及各省市统计局官网、腾讯地图

榜单·贰

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计算、编辑:城室科技 | 原始影像数据来源:腾讯地图

同一系列的排行榜单将会持续生产。

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来聊一聊:下篇想看城市街道的什么榜单呢?

数据分析、文字 /  易红杜 

算法支持 / 姜男

图片 /  邵金鑫、张帷重、李瓅得

文字 / 武雅芝

参考资料:

Jiang, B., Chang, C. Y., & Sullivan, W. C. (2014). A dose of nature: Tree cover, stress reduction, and gender differences. Landscape and Urban Planning, 132, 26-36.

肖希, 韦怡凯, & 李敏. (2018). 日本城市绿视率计量方法与评价应用. 国际城市规划, (2), 15.

吴桂萍. (2007). 关于城市绿地生态评价不同指标的比较 (Doctoral dissertation).

胡春, 马渊洁, 曾凡景, & 赵惠恩. (2013). 城市绿地系统规划中园林植物绿量计算模型构建及应用 (Doctoral dissertation).

中华人民共和国住房和城乡建设部. (2018). 中国城市建设统计年鉴 2017 [M].

中国天气网、天气网、中国气象局网站等

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原文始发于微信公众号(城室科技):中国城市街道“绿意”几多?2000万张街景影像告诉你答案