摘要：【目的】通過對城市藍綠開放空間中使用者使用需求和活動方式的分析，識別城市藍綠開放空間服務于人的社會介質(zhì)屬性，科學構建評價體系，為豐富“人-藍綠開放空間-社會”關系的研究及相應管理規(guī)劃提供參考?！痉椒ā炕谖墨I分析、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)抓取及實地調(diào)查，從藍綠開放空間作為城市社會介質(zhì)的視角出發(fā)，構建城市藍綠開放空間社會介質(zhì)屬性評價模型，并以南京市的3個城市公園為例，運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行模型驗證及指標權重定量分析?！窘Y果】基于樣本構建的評價模型包含4項一級指標、12項二級指標，其中一級指標包括空間本底、連接類型、參與方式和空間意義，空間本底（權重0.440）是評價社會介質(zhì)水平的關鍵要素；二級指標中影響較大的是自然支持水平（權重0.157），其次是基礎設施完善度（權重0.127）、微氣候舒適度（權重0.125）和地方認同（權重0.121），其余參數(shù)的影響相對較小。分析認為，空間本底質(zhì)量是吸引使用者進行社會活動的基礎，“人-藍綠開放空間-社會”的親近關系有助于提升空間的社會介質(zhì)水平?！窘Y論】采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過對調(diào)查數(shù)據(jù)的學習，能夠?qū)崿F(xiàn)對城市藍綠開放空間社會介質(zhì)屬性的評價。將社會學與風景園林領域理論與實踐相耦合，從人與空間關系的角度出發(fā)，可為城市藍綠開放空間社會效益的識別與評價提供新的研究思路和方法。

關鍵詞：藍綠開放空間；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；社會介質(zhì)；屬性評價；南京市

中圖分類號：TU984.115"""""" 文獻標志碼：A開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

文章編號：1000-2006（2024）06-0193-08

Evaluating the social media attributes of urban blue-green openspace using a back propagation neural network

XU Haishun， QIAN Chen， QIN Xue

（College of Landscape Architecture， Nanjing Forestry University， Nanjing 210037， China）

Abstract： 【Objective】Through the analysis of the needs and activity patterns" of urban blue-green open space （BGOS） users， the social media attributes of urban BGOS can best serve people were identified. The aim was to construct a scientifically based evaluation system that enhanced the “People-BGOS-Society” relationship and provide a reference for corresponding management planning.【Method】 Based on literature research， field surveys， and network data collection， from the perspective of BGOS as the urban social medium， an evaluation model of the social media attributes of urban BGOS was constructed based on four dimensions： space background， connection type， participation mode， and spatial significance. Taking three urban parks in Nanjing as an examples， a back propagation （BP） neural network model was used for model verification and a weighted quantitative analysis. 【Result】 By studying the survey data， the BP neural network evaluated the social media attributes of urban BGOS. The evaluation model included four first-level indicators and 12 second-level indicators. The first-level indicators included spatial background， connection type， participation mode， and spatial significance， among which spatial background （weight 0.440） was the key factor for evaluating the social media attributes. Among the secondary indicators， the natural support level （weight 0.157） had the greatest impact， followed by infrastructure perfection （weight 0.127）， microclimate comfort （weight 0.125）， and local identity （weight 0.121）， while the remaining parameters showed relatively little impact. The quality of the spatial background was the basis for attracting users to carry out social activities. The close “People-BGOS-Society” relationship helped to improve the spatial level of social media attributes. 【Conclusion】 This study combined sociology with the field of landscape architecture. From the perspective of the relationship between people and space， the application of a BP neural network model was a novel research concept and methods were developed for the identification and evaluation of the social benefits of BGOS.

Keywords：blue-green open space （BGOS）; BP neural network; social media; attribute evaluation; Nanjing City

城市藍綠空間（blue-green space，BGS）作為城市開放空間的重要組成部分，是承載居民公共活動的重要場所，發(fā)揮著生態(tài)和美學作用，是人-社會-自然交往的關鍵媒介，然而伴隨城市化的發(fā)展，藍綠空間生態(tài)服務功能供需錯配[1-2]、價值屬性差異[3]等問題逐漸顯現(xiàn)。同時，居民對藍綠空間認知和需求的提升使得城市藍綠空間服務于“人”的社會屬性發(fā)生變化，居民參與方式和意愿出現(xiàn)較大改變[4]。

城市藍綠空間不僅具有雨洪管理、緩解熱環(huán)境等基礎性生態(tài)服務功能[5-6]，還能提供文化、經(jīng)濟等綜合社會效益。藍綠空間的社會效益以公共性為度量，其范圍的廣泛性與內(nèi)容的多樣性已得到普遍認可[7-8]。多項研究表明藍綠空間的暴露與居民健康[9-10]、幸福感[11]具有正相關關系，其意識文化價值[12-13]逐漸受到重視，而隨著研究視角由生態(tài)-水文向社會-生態(tài)綜合效益轉(zhuǎn)變，基于人本視角的藍綠空間使用評價逐漸成為熱點話題，包括藍綠空間使用者偏好與行為特征研究、使用者行為的影響因素等。劉頌等[14]通過對城市公園居民滿意度的影響因素分析發(fā)現(xiàn)，城市公園的游憩環(huán)境、活動環(huán)境與設施水平對總體滿意度的影響顯著，不同人群的關注點存在極大差異。Ayala-Azcárraga等[15]的研究結果顯示，游客使用模式與城市公園的組成部分，如樹木豐富度、安全性、游樂場質(zhì)量和清潔度之間存在密切關系。郭庭鴻[16]也指出公園的情感促進功能受使用者年齡、文化水平、家庭關系以及公園距離等因素的影響。城市藍綠空間使用評價一方面取決于環(huán)境特征、面積、可達性等客觀本底條件[17]，另一方面也受到管理水平、交往活動、個人感受等主觀情感的影響[18]。這些社會因子往往被傳統(tǒng)空間規(guī)劃設計所忽視，其內(nèi)涵和影響機制尚未得到充分認知，且從微觀個體角度揭示藍綠空間內(nèi)部設計要素與居民使用特征及其影響的系統(tǒng)性研究仍相對較少。因此，為強調(diào)城市藍綠空間中人的參與、體驗與認知的重要性，本研究將藍綠空間進一步界定為城市藍綠開放空間（blue-green open space，BGOS），即由城市水體（藍色空間）和植被（綠色空間）組成的具有生態(tài)、社會等多種生態(tài)系統(tǒng)服務功能的城市復合開放空間。

目前，城市藍綠開放空間評價多采用介入型數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)獲取難度大、數(shù)據(jù)跨度不足等問題，網(wǎng)絡媒體等非介入式數(shù)據(jù)的引入可豐富數(shù)據(jù)來源，易于獲取且不受時空的限制，在城市公共空間活力、游客活動時空特征測度等方面已得到廣泛應用[19-20]。當處理數(shù)據(jù)量龐大、整體復合系統(tǒng)相互關系復雜、無法用傳統(tǒng)模型來表示時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡（back propagation neural network，BP）作為一種具有高非線性動態(tài)處理能力的網(wǎng)絡信息處理系統(tǒng)，可以輕松實現(xiàn)系統(tǒng)間的高度非線性映射關系，被用于模式識別、預測等多個領域[21]。本研究從“人-開放空間-社會”的視角出發(fā)，以南京市為樣本，通過典型城市藍綠開放空間的網(wǎng)絡評價與實地調(diào)研分析，以期識別藍綠開放空間社會介質(zhì)屬性的基本構成要素，構建藍綠開放空間社會介質(zhì)屬性模型和評價體系，明確主要驅(qū)動因子，為城市藍綠開放空間的規(guī)劃和發(fā)展提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 樣地概況及評價指標選擇

基于開放性、具有良好藍綠本底和較高使用頻率的原則，經(jīng)篩選和實地調(diào)研選取南京市河西生態(tài)公園、情侶園、小桃園為研究樣地。經(jīng)對網(wǎng)絡媒體和現(xiàn)場調(diào)研數(shù)據(jù)篩選，共得到可精確定位的主要聚集空間24個、可識別組織方式1 893次、可識別活動類型5 785次。研究樣點編號為H1—H4、Q1—Q11、X1—X9（圖1）。

基于環(huán)境行為學研究，根據(jù)高頻詞段統(tǒng)計，從空間本底（basis of space）、連接方式（connection type）、參與方式（way of participation）及空間意義（meaning of space）著手，構建社會介質(zhì)評價模型，簡稱BCPM評價模型，確定具體評價指標和量化標準（表1）。其中，藍/綠視率為2021年7—9月晴朗白天取樣拍攝采用“貓眼象限”平臺處理計算得到。微氣候舒適度通過測量溫濕度與風速，代入人體舒適度指數(shù)公式[22]得到，具體如下：

K=1.8 t-0.55（1.8 t-26）（1-RH）-3.2v+32。

式中：K為舒適度指數(shù)；t為氣溫，℃；RH為相對濕度，%；v為風速，m/s。

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

1） 網(wǎng)絡評價數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)時間跨度為2006年9月14日至2021年8月27日。運用Python爬取攜程、馬蜂窩、微博等社交媒體平臺上研究樣地對應的點評數(shù)據(jù)，最終篩選得到2 808條有效點評數(shù)據(jù)。

2）問卷設計與調(diào)查。問卷包括出游情況調(diào)查、公園游覽感受和游客基本信息3部分，共35個問題，各項均按照利克特量表5分設計。研究于2021年9月13—21日在3個公園內(nèi)進行隨機抽樣問卷調(diào)查，共發(fā)放問卷300份，回收問卷298份，有效問卷289份，問卷有效率為96.3%。

1.2.2 社會介質(zhì)屬性等級劃分

參照公園規(guī)劃設計、居民使用偏好及地方依戀等相關研究規(guī)范，對樣本數(shù)據(jù)的值域區(qū)間設定評價等級。藍綠開放空間的社會介質(zhì)屬性評價等級共分為5級。其中，Ⅰ表示社會介質(zhì)屬性低，Ⅱ表示較低，Ⅲ表示中等，Ⅳ表示較高，Ⅴ表示社會介質(zhì)屬性高（表2）。

1.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的構建

BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型一般由輸入層、隱含層和輸出層3個層次構成，輸入信號從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理直至輸出層。如輸出層達不到期望輸出則轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)預測誤差調(diào)整權重和閾值，不斷逼近期望輸出。具體算法框架如圖2所示。

利用SPSS軟件隨機取樣構造BP學習樣本250 組作為訓練樣本，取各指標等級的臨界值、中間值共25組作為測試樣本。采用無量綱化方法對前期獲得的所有數(shù)據(jù)進行標準化處理，構成輸入的樣本集。利用Matlab對BP網(wǎng)絡進行訓練，設置訓練函數(shù)為trainlm，隱含層函數(shù)為tansig，輸出層為輸出值在[0，1]的logsig函數(shù)。反復訓練逐漸減少網(wǎng)絡的迭代次數(shù)和系統(tǒng)誤差，學習率η為0.6，μ動量項為0.6，確定神經(jīng)元的拓撲結構為12個輸入節(jié)點、6個隱含層、1個輸出節(jié)點、3層結構的BP神經(jīng)網(wǎng)絡社會介質(zhì)屬性評價模型。當所有樣本訓練結束并達到網(wǎng)絡精度（Elt;Emin）條件后，輸出輸入層到隱含層的權重矩陣Ｖ，計算輸入層節(jié)點到所有隱含層節(jié)點間權重的絕對值之和，并歸一化得到m個指標的權重[23]。公式如下：

vij（n）=∑kl=1|vij|∑mi=1∑kl=1|vij|， j=1，2，...，m。

式中：vij（n）為綜合權重指數(shù)；n為訓練代數(shù)；vij為第i個訓練樣本第j個指標的權重；k為隱含層節(jié)點數(shù)；m為指標個數(shù)。

2 結果與分析

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練結果及回歸試驗分析

BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型評價社會介質(zhì)屬性的本質(zhì)是將指標體系的實際數(shù)據(jù)及調(diào)查結果與對應標準值構成的數(shù)組進行比較的過程，與調(diào)查結果構成的數(shù)組最為接近的標準值數(shù)組即為對應的社會介質(zhì)水平。當訓練精度，即數(shù)組比較誤差，小于設置最佳精度時（圖3），認為仿真效果良好，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有可行性，可以滿足實際的運用。

將各評價指標與社會介質(zhì)水平進行相關性分析，結果（表3）表明，城市藍綠開放空間的社會介質(zhì)水平與情感參與、地方依賴、地方認同存在極顯著正相關，與綠視率、基礎設施、社會支持和認知參與呈正相關，與微氣候舒適度呈負相關關系。本研究選取與社會介質(zhì)水平顯著相關的要素進行后續(xù)分析，其余不相關指標予以剔除。

將社會介質(zhì)評價水平作為因變量，各評價指標量化值作為自變量，進行回歸分析，結果顯示，社會支持、情感型參與、自然支持、地方依賴、地方認同、微氣候舒適度、認知型參與等指標與社會介質(zhì)水平存在顯著相關關系（表4）。

2.2 藍綠空間目標層構成對社會介質(zhì)水平的影響

1） 空間本底的影響?？臻g本底中綠視率、微氣候舒適度、基礎設施與社會介質(zhì)水平之間符合線性模型（圖4），而藍視率、景觀美感與社會介質(zhì)水平并無明顯相關關系。隨著綠視率和基礎設施完善度的增加，社會介質(zhì)水平逐漸上升，說明在空間物質(zhì)本底條件中綠視率與基礎設施完善度的提升均對社會介質(zhì)水平有明顯的改善作用；而社會介質(zhì)水平隨微氣候舒適度的升高而明顯下降，這與預想并不一致。

2） 連接方式的影響。連接方式中社會支持與社會介質(zhì)水平之間符合線性模型，如圖4所示。藍綠空間的高社會支持會對社會介質(zhì)水平起促進作用，社會支持涵蓋出行人員關系、出行組織方式和活動人群數(shù)量，調(diào)查發(fā)現(xiàn)，居民以2～4人的家庭結伴出游居多，其次為獨自出行的視聽接觸，社會支持指標值總體在0.6以下。不同使用人群類型彼此間社會關系相對獨立，使用人群的類型多樣性與數(shù)量的多寡決定了社會性活動發(fā)生的可能，藍綠開放空間通過戶外活動促進個人與群體的直接接觸，提升社會支持程度。相較于圖4其他指標，社會支持在更小的變化范圍內(nèi)使直線有較大的提升，表明社會支持在提高社會介質(zhì)水平上具有較大潛力。

3） 參與方式的影響。參與方式中認知參與、情感參與和社會介質(zhì)水平具有正相關關系。居民的認知參與水平集中在0.4～0.8，說明居民對公園的重要性及其參與意愿具有一定認知。隨著居民認知程度的提高，城市藍綠要素在居民生活中的重要性提升、象征意義顯現(xiàn)，藍綠開放空間與使用者之間的聯(lián)結愈發(fā)強烈，這在很大程度上也促進了藍綠開放空間成為城市的社會介質(zhì)。情感型參與主要體現(xiàn)為居民在公園游覽時所獲得的樂趣大小，由圖4可知，指標主要集中在0.5以上，說明當下居民在休閑娛樂活動中普遍認可藍綠開放空間會帶來心情的愉悅與精神上的享受，滿意度較高。

4） 空間意義的影響?？臻g意義中地方依賴、地方認同與社會介質(zhì)水平之間符合線性模型，如圖4所示。研究區(qū)內(nèi)藍綠空間的社會介質(zhì)水平隨地方依賴性、地方認同的升高而緩慢提升，但總體指標評定等級值均主要集中在0.5以上，其中地方認同更是主要集中在0.8以上，這說明相較于功能層面所獲得的滿足感，使用者更多對公園產(chǎn)生精神層面的情感認同，愿意對空間中活動、行為、事件做出積極的反應，同時這也會產(chǎn)生更強的功能性依戀，增強人與藍綠開放空間的親近關系，從而提升空間的社會介質(zhì)水平。

2.3 藍綠空間評價指標權重分析

經(jīng)過反復迭代，通過誤差描述判定前向傳播結果，并通過后向傳播過程對權重參數(shù)進行修正，最終得到各指標權重（表5）。

評價體系包含4項一級指標、12項二級指標。在一級指標中，空間本底質(zhì)量綜合權重系數(shù)為0.440，其次是連接方式（0.216），兩者之和約占總體的65.6%?？臻g本底對社會介質(zhì)水平影響較大，是評價社會介質(zhì)水平的關鍵性指標，提升藍綠開放空間的本底質(zhì)量對其社會介質(zhì)屬性的發(fā)揮具有重要意義。二級指標中影響較大的是自然支持水平，輸出權重系數(shù)為0.157，其次是基礎設施完善度（0.127）、微氣候舒適度（0.125）和地方認同（0.121），其他參數(shù)影響相對較小。通過對測試樣本集的線性回歸分析，自然支持對輸出結果影響最為顯著，其在神經(jīng)網(wǎng)絡輸出和多元線性回歸中權重值均較高，對整體社會介質(zhì)水平的影響顯著。因此，調(diào)整自然支持因素，有助于促進人與藍綠空間的親近關系，從而促進城市藍綠開放空間的社會介質(zhì)水平提升。

3 討 論

城市藍綠開放空間整合自然、經(jīng)濟、社會等要素，受生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)、人類行為活動等綜合影響，是一個復雜的非線性復合系統(tǒng)，其狀態(tài)方程難以用傳統(tǒng)數(shù)學方法準確預測。相較其他計算處理方式，BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過模擬人腦的生理結構和功能來研究智能行為，從大量可觀測數(shù)據(jù)中不斷接收樣本的“刺激”而改變自身結構，從而實現(xiàn)主動“學習”行為，在非線性擬合中具有擬合速度快、精度高的特點，近年已成功應用于旅游文化需求[24]、情感機制分析[25]等人文領域。運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行社會介質(zhì)屬性評價，可以規(guī)避不同決策者的經(jīng)驗判斷和對有效信息的過分度量，適應隨時間、空間推移產(chǎn)生而不斷變化的評價要求，這也是BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析解決問題的優(yōu)勢所在。

本研究表明，空間本底是決定城市藍綠空間社會介質(zhì)屬性的主要影響因素，這與Ríos-Rodríguez等[26]的結論相一致。在空間本底各項指標中，與預想不同的是，微氣候舒適度與社會介質(zhì)水平呈現(xiàn)負相關，原因可能在于數(shù)據(jù)采集時間9月氣溫較高，多為30℃以上，居民并未獲得最佳舒適度體驗，這也從側(cè)面說明季節(jié)等時間因素也會對評價結果造成一定影響[27]。研究發(fā)現(xiàn)，藍視率與社會介質(zhì)水平之間的關系相對較弱，這與此前藍色空間較綠色空間更能增強社會活動與幸福感[28]的結論不盡相同，但Zhou等[29]曾指出藍色空間對居民心理健康情感并沒有直接促進作用，反而會在炎熱季節(jié)抑制身體活動。研究樣地中藍視率測值差異較大，居民開展活動的空間多為相對封閉、有實物遮擋水面的安全活動場所，較高的藍視率意味著臨近水面，景觀相對單調(diào)，多數(shù)只能進行相對靜態(tài)的活動，這進一步證明使用者的行為活動特征對社會介質(zhì)水平影響較大[30]。此外，自然支持和地方認同也是影響社會介質(zhì)水平的關鍵要素。良好的公園可達性是居民充分享受公園生態(tài)與社會服務效益的先決條件，與居民身心健康程度呈顯著正相關[31]，而高頻率的綠地參觀與停留時間的延長則進一步催發(fā)社會性活動的產(chǎn)生[32]，拉近“人-藍綠開放空間-社會”的親近關系，由此形成對居民外生吸引力和內(nèi)生歸屬感，強化藍綠開放空間作為社會介質(zhì)對城市可持續(xù)發(fā)展的促進潛力。

另外，本研究提出構建“BCPM評價模型”并非確立一種完善的城市藍綠開放空間社會屬性評價體系，而是提出一種新的研究思路，以實現(xiàn)社會學與風景園林領域理論與實踐的耦合。城市藍綠開放空間社會介質(zhì)屬性的識別與評價是一項需要長期開展的系統(tǒng)性工作，由于研究獲取樣本有限，并不足以代表全部藍綠開放空間的公眾活動和體驗情況，未來仍有待從不同的分類方式或結合經(jīng)濟社會等宏觀層面以更為綜合廣泛的視角進一步地擴展與融合。

參考文獻（reference）：

［1］WANG Y C，SHEN J K，XIANG W N．Ecosystem service of green infrastructure for adaptation to urban growth：function and configuration[J]．Ecosyst Health Sustain，2018，4（5）：132-143．DOI： 10.1080/20964129.2018.1474721．

［2］吳雪飛，譚傳東．武漢中心城區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務額外需求量化評估：緣起綠色基礎設施供需錯配[J]．中國園林，2020，36（5）：127-132．WU X F，TAN C D．Evaluation of ecosy-stem services excess demand in the central area of Wuhan：a discussion based on mismatches between supply and demand of green infrastructure[J]．Chin Landsc Archit，2020，36（5）：127-132．DOI： 10.19775/j.cla.2020.05.0127．

［3］SANDER H A，ZHAO C．Urban green and blue：who values what and where？[J]．Land Use Policy，2015，42：194-209．DOI： 10.1016/j.landusepol.2014.07.021.

［4］常儷．關于移動社交對日常活動空間影響的實證研究：基于對手機用戶的調(diào)查數(shù)據(jù)[J]．廣告大觀（理論版），2013（6）：77-87．CHANG L．Research of daily activity impacted by mobile social network：based on mobile phone users data[J]．J Advert Study （Acad Ed），2013（6）：77-87.

［5］LENG L Y，MAO X H，JIA H F，et al．Performance assessment of coupled green-grey-blue systems for Sponge City construction[J]．Sci Total Environ，2020，728：138608．DOI： 10.1016/j.scitotenv.2020.138608.

［6］ZHOU W，CAO W，WU T，et al．The win-win interaction between integrated blue and green space on urban cooling[J]．Sci Total Environ，2023，863：160712．DOI： 10.1016/j.scitotenv.2022.160712.

［7］曹先磊，劉高慧，張穎，等．城市生態(tài)系統(tǒng)休閑娛樂服務支付意愿及價值評估：以成都市溫江區(qū)為例[J]．生態(tài)學報，2017，37（9）：2970-2981．CAO X L，LIU G H，ZHANG Y，et al．Willingness-to-pay for recreation services of urban ecosy stem and its value assessment：a case study in the Wenjiang District of Chengdu City，China[J]．Acta Ecol Sin，2017，37（9）：2970-2981．DOI： 10.5846/stxb201602010228.

［8］JIAO X X，ZHAO Z M，LI X，et al．Advances in the blue-green space evaluation index system[J]．Ecohydrology，2023，16（3）：2527．DOI： 10.1002/eco.2527.

［9］JIANG X R，LARSEN L，SULLIVAN W．Connections-between daily greenness exposure and health outcomes[J]．Int J Environ Res Public Health，2020，17（11）：3965．DOI： 10.3390/ijerph17113965.

[10]WANG K，SUN Z H，CAI M，et al．Impacts of urban blue-green space on residents’ health：a bibliometric review[J]．Int J Environ Res Public Health，2022，19（23）：16192．DOI： 10.3390/ijerph192316192.

[11]MACKERRON G，MOURATO S．Happiness is greater in natural environments[J]．Glob Environ Change，2013，23（5）：992-1000．DOI： 10.1016/j.gloenvcha.2013.03.010.

[12]SIKHULULEKILE N，SCOTT A．Influence of blue-green and grey infrastructure combinations on natural and human-derived capital in urban drainage planning[J]．Sustainability，2021，13（5）：2571．DOI： 10.3390/SU13052571.

[13]楊青娟，梅瑞狄斯·弗朗西絲·多比．雨洪管理多功能景觀文化生態(tài)系統(tǒng)服務的重要性-滿意度研究[J]．景觀設計學，2019，7（1）：52-67．YANG Q J，DOBBIE M F．Importance-satisfaction analysis of cultural ecosystem services of multi-functional landscapes designed for stormwater management[J]．Landsc Archit Front，2019，7（1）：52-67．DOI： 10.15302/J-LAF-20190105.

[14]劉頌，楊瑩，賈虎，等．基于多源數(shù)據(jù)的上海城市公園使用滿意度關鍵影響因素[J].中國城市林業(yè)，2020，18（2）：51-56．LIU S，YANG Y，JIA H，et al．Research on influe-ncing factors to Shanghai urban parks satisfaction based on multi-source data[J].J Chin Urban For，2020，18（2）：51-56．DOI： 10.12169/zgcsly.2019.11.20.0004.

[15]AYALA-AZCRRAGA C，DIAZ D，ZAMBRANO L． Characteristics of urban parks and their relation to user well-being[J]．Landsc Urban Plan，2019，189：27-35．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2019.04.005.

[16]郭庭鴻.城市綠色空間健康效益的社會生態(tài)調(diào)節(jié)因素研究[J].西部人居環(huán)境學刊，2019，34（3）：35-41．GUO T H.Study on social-ecological moderators differing the relation between urban green space and human health[J].J Hum Settl West China，2019，34（3）：35-41.DOI： 10.13791/j.cnki.hsfwest.20190305.

[17]秦詩文，楊俊宴，馮雅茹，等．基于多源數(shù)據(jù)的城市公園時空活力與影響因素測度：以南京為例[J].中國園林，2021，37（1）：68-73.QIN S W，YANG J Y，F(xiàn)ENG Y R，et al.Spatio-temporal vitality and influencing factors of urban parks based on multi-source data：a case study of Nanjing[J].Chin Landsc Archit，2021，37（1）：68-73.DOI： 10.19775/j.cla.2021.01.0068.

[18]YANG B，LI M H，LI S J．Design-with-nature for multifunctional landscapes：environmental benefits and social barriers in community development[J]．Int J Environ Res Public Health，2013，10（11）：5433-5458．DOI： 10.3390/ijerph10115433.

[19]毛國棟．多源數(shù)據(jù)視角下城市活力空間特征與影響機制研究[J]．測繪技術裝備，2023，25（2）：31-38．MAO G D．The spatial characteristic analysis and influence mechanism of urban vitality space based on multi-sourced data[J]．Geomat Technol Equip，2023，25（2）：31-38．DOI： 10.20006/j.cnki.61-1363/P.2023.02.007.

[20]何仲禹，李岳昊．基于開放數(shù)據(jù)的上海城市公園使用活躍度時空特征研究[J]．中國園林，2020，36（10）：45-50．HE Z Y，LI Y H．The temporal-spatial characteristics of usage activ-eness of urban parks in Shanghai based on open data[J]．Chin Landsc Archit，2020，36（10）：45-50．DOI： 10.19775/j.cla.2020.10.0045.

[21]范佳輝，張亞麗，李明詩．基于空間光譜信息協(xié)同的城市不透水層提取方法比較研究[J]．南京林業(yè)大學學報（自然科學版），2021，45（1）：212-218．FAN J H，ZHANG Y L，LI M S．Comparing four methods for extracting impervious surfaces using spectral information in synergy with spatial heterogeneity of remotely sensed imagery[J]．J Nanjing For Univ（Nat Sci Ed），2021，45（1）：212-218．DOI： 10.12302/j.issn.1000-2006.201911012.

[22]劉超，李卓欣，陳芷凝，等．基于微氣候模擬與人體舒適度指數(shù)的校園微更新研究：以同濟大學四平路校區(qū)為例[J]．住宅科技，2021，41（3）：38-46．LIU C，LI Z X，CHEN Z N，et al．Study of campus regeneration through microclimate simulation and body comfort index approaches： a case of Tongji University Siping Road campus[J]．Hous Sci，2021，41（3）：38-46．DOI： 10.13626/j.cnki.hs.2021.03.008.

[23]王彬，吳海宏，李庚華．基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡確定評價體系指標權重[J]．廣州航海學院學報，2021，29（1）：55-59．WANG B，WU H H， LI G H．Determining the index weight of the evaluation system based on BP neural network[J]．J Guangzhou Mar Univ，2021，29（1）：55-59．DOI： 10.3969/j.issn.1009-8526.2021.01.014.

[24]SHI X F．Tourism culture and demand forecasting based on BP neural network mining algorithms[J]．Pers Ubiquitous Comput，2020，24（2）：299-308．DOI： 10.1007/s00779-019-01325-x.

[25]TANG Y S，SU J H，KHAN M A．Research on sentiment analysis of network forum based on BP neural network[J]．Mob Netw Appl，2021，26（1）：174-183．DOI： 10.1007/s11036-020-01697-y.

[26]ROS-RODRGUEZ M L，ROSALES C，LORENZO M，et al． Influence of perceived environmental quality on the per-ceived restorativeness of public spaces[J]．Front Psychol，2021，12：644763．DOI： 10.3389/fpsyg.2021.644763.

[27]CHEN J R，JIN Y M，JIN H．Effects of visual landscape on subjective environmental evaluations in the open spaces of a severe cold city[J]．Front Psychol，2022，13：954402．DOI： 10.3389/fpsyg.2022.954402.

[28]DE BELL S，GRAHAM H，JARVIS S，et al．The importance of nature in mediating social and psychological benefits associated with visits to freshwater blue space[J]．Landsc Urban Plan，2017，167：118-127．DOI： 10.1016/j.landurbplan.2017.06.003.

[29]ZHOU Y，YANG L Q，YU J N，et al．Do seasons matter？Exploring the dynamic link between blue-green space and mental restoration[J]．Urban For Urban Green，2022，73：127612．DOI： 10.1016/j.ufug.2022.127612.

[30]RIVERA E，TIMPERIO A，LOH V H，et al．Important park features for encouraging park visitation，physical activity and social interaction among adolescents：a conjoint analysis[J]．Health Place，2021，70：102617．DOI： 10.1016/j.healthplace.2021.102617.

[31]屈子雅，張青萍，張瑞，等．基于雙重績效的城市藍綠空間布局優(yōu)化研究：以上海市普陀區(qū)為例[J].南京林業(yè)大學學報（自然科學版），2023，47（4）：235-243．QU Z Y，ZHANG Q P，ZHANG R，et al．The optimization of urban blue-green spatial layout based on dual performances： a case study on Putuo District in Shanghai[J]．J Nanjing For Univ（Nat Sci Ed），2023，47（4）：235-243．DOI： 10.12302/j.issn.1000-2006.202111019.

[32]HONG S K，LEE S W，JO H K，et al．Impact of frequency of visits and time spent in urban green space on subjective Well-Being[J].Sustainability，2019，11（15）：4189．DOI： 10.3390/su11154189.

（責任編輯 鄭琰燚）