梁立群

(長春師范大學，吉林 長春 130032)

1 引言

城市生態(tài)景觀的均衡化建設是改善環(huán)境的必然趨勢，但由于我國此方面技術尚不完善，人工制造的生態(tài)景觀不僅耗費巨大的經濟財產，后期維護也比較困難，因此絕大部分城市生態(tài)景觀都來源于自然條件。生態(tài)景觀是聯(lián)系城市與自然之間的橋梁，實現生態(tài)景觀的建設不但可以滿足人們的居住要求，更能保護自然景觀。

目前城市景觀規(guī)劃問題得到了很多專家重視，也出現了一些較好的研究成果。文獻[1]提出基于城市綠地系統(tǒng)空間布局優(yōu)化的景觀色彩布局規(guī)劃方法，組建城市景觀狀態(tài)合理性靜態(tài)評價模型，提取最佳的城市色彩景觀空間格局的可達性特征參數權重，基于多維特征參數，構建城市色彩景觀合理布局優(yōu)化設計模型，采用變尺度混沌方法組建城市景觀狀態(tài)合理性靜態(tài)評價模型，提取最佳的城市色彩景觀空間格局的可達性特征參數權重，確立城市色彩景觀合理性布局優(yōu)化設計指標體系。但該方法無法計算出城市色彩景觀合理性特征最佳權重，存在設計效果差的問題；文獻[2]提出基于景觀生態(tài)學的色彩布局規(guī)劃方法，采用生態(tài)景觀學的斑塊廊道基質理論、生物多樣性理論以及景觀異質性理論來對城市景觀色彩布局進行分析，基于模糊評價標準對評價體系中的量化定性指標進行評分，并對色彩景觀合理性指標權重進行計算和一致性檢驗，并計算其計算綜合評價值，并組建城市色彩景觀合理布局優(yōu)化設計模型，實現城市生態(tài)景觀色彩布局的最優(yōu)規(guī)劃。但該方法景觀色彩布局平衡性較差，應用效果不理想。

針對傳統(tǒng)方法存在的問題，提出新的城市生態(tài)景觀色彩平衡性布局最優(yōu)規(guī)劃方法。利用色彩平衡原理對城市生態(tài)進行計算，獲得生態(tài)景觀指標，分析對比度、信息熵、相關系數以及角二階4種紋理特征，引入最大似然法對其生態(tài)景觀數據進行分類，完成景觀布局最優(yōu)規(guī)劃。以真實數據作為實驗前提，經實驗驗證研究方法可以有效改善城市煙塵含量，并降低空氣中二氧化硫含量，在一定程度上，也提升了該地區(qū)的降水量，對城市生態(tài)優(yōu)化具有實際作用和效果。

2 景觀色彩平衡性布局原理

2.1 色彩空間描述

色彩描述主要對顏色的三種刺激分量信息的描述，描寫顏色色貌分量的分布比例。RGB色彩平衡性是非常典型的色彩描述方法，其待測光匹配滿足格拉斯曼定律[3]，具體R、G、B三刺激值如下列公式所示

C[C]=R[R]+G[G]+B[B]

(1)

其中

(2)

2.2 色彩平衡條件

綜合描述色彩方法是依據CIE1931的標準色度系統(tǒng)，將RGB的分量進行轉化至XYZ色域中，其變換公式如式(3)

(3)

式中：X、Y、Z是此色彩空間中的三種刺激值。

再利用下列色品坐標公式，可以獲取解算值待測樣色在色度系統(tǒng)內的準確位置。

(4)

式中：x、y、z是景觀色品坐標[5]。

2.3 生態(tài)景觀指標

通過景觀指數與空間的分析方法，能夠定量化獲取地形和景觀結構特征之間的關系，準確評估景觀結構狀況，從而更好解釋景觀結構與功能之間的互相關系，最后以此為基礎調整保護生態(tài)環(huán)境與經濟結構[6]。

生態(tài)景觀格局反映的是景觀要素在空間中的聚集與分散，其要素在于空間的分布位置、大小、類型、方向、形狀以及方向。定量分析景觀格局是構建景觀構造、現象和過程的聯(lián)系，能夠更好的解釋和理解景觀功能。景觀生態(tài)學家對于景觀的空間格局提出了多種評估指標。

1)多樣性指數

設定某種嵌塊類型i的個數為m，面積為aij，則此種類嵌塊的面積公式為

(5)

在該基礎之上，利用GIS的空間分析其功能獲得景觀要素轉移矩陣。

景觀的香農多樣性指數用來反映景觀要素的多少，以及所有景觀要素的占比變化。當所有景觀的素面積相等時，其景觀的多樣性最高，利用Hmax進行表示

(6)

式中：pi代表景觀類型i所占據的總面積比，n代表類型的總數。

景觀的香農均勻度指數E用來敘述不同景觀要素的分配均勻程度，其公式如下

E=H/Hmax×100%

(7)

2)優(yōu)勢度

優(yōu)勢度是用來對測度景觀的結構內一種或者是多種景觀類型的支配景觀程度，具體的計算公式為

(8)

式中，D代表優(yōu)勢度，pi與m之間含義與式(5)相同。D值越小代表景觀類型之間比例較為相近；而D值較大時代表景觀只是受到一種或者極少數的幾種類型進行控制的。不過需要指明的是，當D=0時，此類指數在完全同質性的景觀內是沒有作用的，。

3)破碎度

破碎度是通過以單位面積中的版塊數測度反映景觀斑塊的破碎程度，具體計算公式為：

(9)

式中：F代表景觀的破碎程度，ni代表第i類的景觀類型斑塊個數，A代表景觀的總面積。F越大，則代表景觀的斑塊越破碎。

4)分維度

以往研究證明，相對于其它所有景觀類型的形態(tài)以及結構，景觀中的鑲嵌體是最為典型的分形幾何體，可以利用分形理論來研究定量化，再以周長的形狀度量的分維數對幾何形狀特征參數進行描述。因其它所反映的圖形形狀視為周長的函數隨周長變化而變化，同時還能夠對景觀鑲嵌體的分形結構進行定量化測試。景觀類型分維值模型公式如下

(10)

式中：A(r)代表面積，P(r)代表周長，r代表度量尺度，Di代表二維歐式空間內的分形維數，C代表常數，依據所有斑塊的周長以及面積數據，構建形狀如上式的回歸模型，即能夠獲得此景觀類型的分形維數Di。Di的大小代表了此景觀類型的穩(wěn)定性和復雜性，具體的數值理論范圍在1～2之間，其值越大，代表此景觀的類型形狀越復雜；Di=1代表景觀斑塊的形狀是正方形；Di=2代表景觀斑塊的形狀最為復雜。此外，利用分維數Di能夠相對的比較其景觀要素格局特征，以此確定不同生態(tài)因子對于景觀格局的影響，如果兩種景觀格局要素具有相同的分維數，則說明兩者存在一定格局差異。

分維數是反映景觀總體特征的重要指標，可以在一定程度上反映出生物活動對景觀格局的影響程度，例如：在受到干擾較小的自然景觀通常是呈現出一種復雜的景觀形狀，分維數相對較大，而人工經營的景觀其大多數是呈現簡單的幾何形狀，分維數較低[7]。

3 城市生態(tài)景觀最優(yōu)規(guī)劃

通過分析對比度、信息熵、相關系數以及角二階4種紋理特征對城市生態(tài)景觀圖像紋理進行分析，利用最大似然法對其生態(tài)景觀的數據進行分類，以此實現布局的最優(yōu)規(guī)劃。假如n″代表像素值；p(i″，j″)代表景觀圖像共生矩陣內第i″行、第j″列的元素；(i″，j″)代表生態(tài)圖像的共生矩陣灰度值，通過上述方法對實際應用比較廣泛的紋理特征敘述向量，分析城市生態(tài)景觀圖像紋理，選擇的紋理特征所描述的向量其分別是信息熵ENT、角二階矩ASM、對比度CON以及相關函數COR。即具體的計算公式如下所示[8]

(11)

(12)

(13)

(14)

式中：μx、μy與σx、σy分別代表生態(tài)景觀圖像位于x軸與y軸中的均值與標準差，式(11)代表生態(tài)景觀粗糙紋理，假如元素p(i″，j″)在主對角的周圍，則生態(tài)圖像的對比度CON值最小，再假如元素p(i″，j″)相距生態(tài)圖像最遠[9]，那么對比度CON值最大，式(12)所代表的是度量景觀圖像的紋理特征能量，式(13)所代表的是景觀圖像灰度共生矩陣的所有元素之間的相似程度最重要指標，而式(14)是對于生態(tài)景觀圖像的灰度分布均勻程度的度量標準[10]。

基于城市的生態(tài)景觀的圖像所有方向θ(0°、45°、90°以及135°)灰度矩陣都能夠計算獲得以上4個紋理特征值，相對于生態(tài)景觀圖像的4個方向所有灰度共生矩陣，所有矩陣特征紋理都對著4個不同方向的數值，若M(d)代表以上所計算的4個紋理特征描述向量在4個方向的均值，即能夠獲得城市生態(tài)景觀圖像的角二階矩陣均值、圖像對比度、相關系數以及信息熵，其具體的計算公式分別如下所示

(15)

(16)

(17)

(18)

依據統(tǒng)計城市生態(tài)景觀圖像的所有紋理特征差異值情況，同時在與上述的生態(tài)平衡指數相結合，對生態(tài)景觀所采用的最大似然法進行分類，實現布局的最優(yōu)規(guī)劃[11]，其公式如下

(19)

式中：Φ代表生態(tài)景觀的類別集合，X代表生態(tài)的景觀的紋理特征描述向量，P(We/X)代表X落入We的概率，依據式(19)的概率值能夠對生態(tài)景觀的布局進行最優(yōu)規(guī)劃[12]。

4 實驗結果與分析

為證明研究方法的有效性，以MATLAB7.2軟件為平臺進行實驗，某城市真實生態(tài)景觀數據如表1。

表1 城市生態(tài)景觀統(tǒng)計表

依據上表1看出，本文所選取的城市其生態(tài)景觀色彩平衡的數據信息需要與該地區(qū)所產生的生態(tài)因子數據信息進行對比，其中生態(tài)因子主要是來源于歷史的統(tǒng)計，具體如表2所示。

表2 2012年～2018年城區(qū)歷史生態(tài)平均數據

利用研究方法對2012年～2018年的該地區(qū)生態(tài)進行規(guī)劃，仿真具體數據結果如圖1～圖2所示。

圖1 研究方法下煙塵與SO2量的數值變化

圖2 研究方法下城市降雨量與綠地的數值變化

將圖3與表1的生態(tài)產量測試結果進行對比可知，研究方法在應用后，有效改善了城市的實際環(huán)境問題，對比2012年～2018年數據可知，研究方法使得該城市的二氧化硫和煙塵的含量明顯降低，且降雨量和綠地面積均有所增多。研究方法充分考慮到其生態(tài)景觀的區(qū)域、面積以及占比等情況，并且規(guī)劃生態(tài)景觀存在多樣性，使其在測試的時間段內該城市的環(huán)境問題得到了有效的控制。

圖3 景觀規(guī)劃精度對比

為進一步通過仿真驗證研究方法的有效性，在上述實驗基礎上，對不同方法的城市生態(tài)景觀色彩平衡性布局最優(yōu)規(guī)劃的精準度進行實驗。精度越高，說明方法應用過程規(guī)劃的精細度高。若方法的精準度偏低，會直接導致景觀規(guī)劃效果粗略問題，無法達到目前該領域的基本要求。

由圖3實驗結果可知，兩種方法在景觀規(guī)劃過程中精度均出現了波動，但研究方法精度波動更小。在合理的景觀規(guī)劃長度范圍內，研究方法具有更高的景觀規(guī)劃精度，說明研究提出的方法應用精細度更高。通過上述實驗證明研究方法對城市生態(tài)景觀色彩平衡規(guī)劃具有良好的效果，可以具體的改善其生態(tài)環(huán)境質量問題。

5 結束語

傳統(tǒng)的布局規(guī)劃方法不能較為顯著的改善生態(tài)質量問題，提出新的城市生態(tài)景觀色彩平衡性布局最優(yōu)規(guī)劃方法。通過對比度、信息熵、相關系數以及角二階4種紋理特征對城市生態(tài)景觀圖像紋理進行分析，利用最大似然法對其生態(tài)景觀的數據進行分類，實現最優(yōu)規(guī)劃。仿真結果證明了研究方法對生態(tài)景觀質量問題有明顯改善作用，其效果良好。