基于双层规划模型城市ULS节点最优选址分析
基于双重绩效的城市蓝绿空间布局优化研究———以上海市普陀区为例
第４７卷㊀第４期２０２３年７月南京林业大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．４Ｊｕｌ．，２０２３㊀收稿日期Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２０２１⁃１１⁃１２㊀㊀㊀㊀修回日期Ａｃｃｅｐｔｅｄ：２０２２⁃０５⁃０６㊀基金项目：江苏高校优势学科建设工程资助项目（ＰＡＰＤ）㊂㊀第一作者：屈子雅（187****5085＠１６３．ｃｏｍ）㊂∗通信作者：张青萍（ｑｐｚｈ＠ｎｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ），教授㊂㊀引文格式：屈子雅，张青萍，张瑞，等．基于双重绩效的城市蓝绿空间布局优化研究 以上海市普陀区为例［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２３，４７（４）：２３５－２４３．ＱＵＺＹ，ＺＨＡＮＧＱＰ，ＺＨＡＮＧＲ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｔｉａｌｌａｙｏｕｔｂａｓｅｄｏｎｄｕａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｎＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｉｎＳｈａｎｇｈａｉ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，４７（４）：２３５－２４３．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２１１１０１９．基于双重绩效的城市蓝绿空间布局优化研究以上海市普陀区为例屈子雅，张青萍∗，张㊀瑞，王雨洁，李兰心（南京林业大学风景园林学院，江苏㊀南京㊀２１００３７）摘要：ʌ目的ɔ随着公园城市建设的不断推进，许多城市发展目标需要蓝绿空间的协同规划才能实现㊂优化城市蓝绿空间布局有利于促进蓝绿协同规划，科学制定蓝绿空间测评标准㊂ʌ方法ɔ采用双重绩效的测评方式，基于ＧＩＳ平台，以上海市普陀区为例，从游憩服务㊁环境生态两大方面选择空间可达性㊁空间使用水平㊁内涝疏导和冷岛效应４个绩效测评因子对城市蓝绿空间的布局合理性进行科学分析，得出上海市普陀区低绩效的典型区域并对其原因进行解析，最终从３个方面提出城市蓝绿空间的布局优化策略㊂ʌ结果ɔ整个普陀区的蓝绿空间绩效等级不高，基于双重绩效测评的普陀区蓝绿空间有几个明显特征：①社区蓝绿空间的数量与分布占比少；②游憩服务绩效南北差异大㊁分布不均；③环境生态绩效呈现出南北较优而中部欠佳的特点；④整个蓝绿空间绩效等级不高，绩效最低的区域大致分布在中南部区域㊂ʌ结论ɔ基于以上特征，从城市水体布局㊁城市绿地布局和蓝绿空间协调布局３个方面提出优化策略：整合水体生态系统，提高水体的整体效率；整合离散绿地，提高绿地的游憩及生态效率，构建绿地生态系统；选取典型区域为优化核心节点，进行由点及面的蓝绿空间系统优化㊂研究成果能为改善现状空间布局和规划未来蓝绿空间提供务实的评判标准和解决方案㊂关键词：蓝绿空间；绿地绩效；景观评价；水系；绿地；空间优化；上海普陀区中图分类号：ＴＵ９８５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１０００－２００６（２０２３）０４－０２３５－０９Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｔｉａｌｌａｙｏｕｔｂａｓｅｄｏｎｄｕａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｎＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｉｎＳｈａｎｇｈａｉＱＵＺｉｙａ，ＺＨＡＮＧＱｉｎｇｐｉｎｇ∗，ＺＨＡＮＧＲｕｉ，ＷＡＮＧＹｕｊｉｅ，ＬＩＬａｎｘｉｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＬａｎｄｓｃａｐｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ʌＯｂｊｅｃｔｉｖｅɔＷｉｔｈｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｐｒｏｍｏｔｉｏｎｏｆｐａｒｋｃｉｔｙｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｍａｎｙｕｒｂａｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｇｏａｌｓｒｅｑｕｉｒｅｓｙｎｅｒｇｉｓｔｉｃｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｔｏａｃｈｉｅｖｅ，ａｎｄｉｔｉｓｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｌｌｙｄｅｖｅｌｏｐｃｒｉｔｅｒｉａｆｏｒｍｅａｓｕｒｉｎｇｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｍｏｔｅｓｙｎｅｒｇｉｓｔｉｃｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ．ʌＭｅｔｈｏｄɔＴｈｉｓｓｔｕｄｙａｄｏｐｔｓａｄｕａｌ⁃ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｐｐｒｏａｃｈ，ｂａｓｅｄｏｎａＧＩＳｐｌａｔｆｏｒｍ，ａｎｄｔａｋｅｓＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｉｎＳｈａｎｇｈａｉＣｉｔｙａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ．Ｉｔｓｅｌｅｃｔｓｆｏｕｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｆａｃｔｏｒｓ，ｎａｍｅｌｙｓｐａｔｉａｌａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ，ｓｐａｔｉａｌｕｓｅｌｅｖｅｌ，ｗａｔｅｒｌｏｇｇｉｎｇｄｉｖｅｒｓｉｏｎ，ａｎｄｃｏｌｄｉｓｌａｎｄｅｆｆｅｃｔ，ｆｒｏｍｔｗｏａｓｐｅｃｔｓ：ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｅｃｏｌｏｇｙ，ｔｏｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｌｌｙａｎａｌｙｚｅｔｈｅｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｌａｙｏｕｔｏｆｕｒｂａｎｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ，ａｎｄｔｏｄｅｒｉｖｅｔｙｐｉｃａｌａｒｅａｓｏｆｌｏｗｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｉｎＳｈａｎｇｈａｉａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｉｒｃａｕｓｅｓ．Ｔｈｅｌａｙｏｕｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｏｆｕｒｂａｎｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆｒｏｍｔｈｒｅｅａｓｐｅｃｔｓ．ʌＲｅｓｕｌｔɔＴｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｒａｔｉｎｇｏｆｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｉｎｔｈｅｗｈｏｌｅＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｉｓｎｏｔｈｉｇｈ，ａｎｄｔｈｅｒｅａｒｅｓｅｖｅｒａｌｏｂｖｉｏｕｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｉｎＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｏｕｂｌｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ：（１）ｔｈｅｎｕｍｂｅｒａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏｍｍｕｎｉｔｙｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓａｒｅｓｍａｌｌ；（２）ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｒｅｃｒｅａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｓｄｉｆｆｅｒｓｇｒｅａｔｌｙｆｒｏｍｎｏｒｔｈｔｏｓｏｕｔｈａｎｄｉｓｕｎｅｖｅｎｌｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ；（３）ｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｈｏｗｓａｂｅｔｔｅｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈａｎｄｓｏｕｔｈｂｕｔｌｅｓｓｉｎｔｈｅｍｉｄｄｌｅｄｉｓｔｒｉｃｔ；（４）ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｒａｔｉｎｇｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｉｓｎｏｔｈｉｇｈ，ａｎｄｔｈｅｌｏｗｅｓｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｒｅａｓａｒｅｒｏｕｇｈｌｙ．Ｔｈｅｌｏｗｅｓｔ⁃ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇａｒｅａｓａｒｅｌｏｃａｔｅｄｉｎｔｈｅｃｅｎｔｒａｌａｎｄｓｏｕｔｈｅｒｎｒｅｇｉｏｎｓ．ʌＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎɔＢａｓｅｄｏｎｔｈｅａｂｏｖｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆｒｏｍｔｈｒｅｅａｓｐｅｃｔｓ：ｔｈｅｌａｙｏｕｔｏｆｕｒｂａｎｗａｔｅｒｂｏｄｉｅｓ，ｔｈｅｌａｙｏｕｔｏｆｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ，ａｎｄｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｌａｙｏｕｔｏｆｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｐａｔｉａｌｌａｙｏｕｔｏｆｔｈｅｃｉｔｙ ｓｗａｔｅｒｂｏｄｉｅｓａｎｄｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｌａｙｏｕｔｏｆｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｃａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｗｉｌｌｐｒｏｖｉｄｅｐｒａｃｔｉｃａｌｃｒｉｔｅｒｉａａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｓｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｐａｔｉａｌｌａｙｏｕｔａｎｄｐｌａｎｎｉｎｇｆｕｔｕｒｅｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ；ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ；ｌａｎｄｓｃａｐｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ｗａｔｅｒｓｙｓｔｅｍｓ；ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ；ｓｐａｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｉｎＳｈａｎｇｈａｉＣｉｔｙ㊀㊀城市蓝绿空间由水体空间及其蓝线控制范围内的空间和包括公园绿地㊁防护绿地㊁附属绿地等纳入城市建设用地统计的绿地构成［１］㊂现有对于蓝绿空间的研究多针对绿地系统或水体系统的单一研究，将两者结合起来的研究鲜见报道㊂城市中的绿地和水域二者虽然在构成要素上不同，但其生态职能与空间分布却有较强的内在联系［２］㊂近年来，在公园城市的背景下，城市中的绿地形式偏向整体性㊁系统性的生态空间体系的优化，同时，随着 城市双修 理念的实施㊁ 生态修复 城市修补 等目标的实现，也需要蓝绿空间的高效协同才能完成㊂在此环境下，将城市中的蓝绿空间结合起来，协调融合地进行规划研究的需求日渐增强㊂要想实现对未来蓝绿空间协同规划的目标，首先就需要对现有城市中的蓝绿空间进行科学的测评㊂关于城市蓝绿空间研究中，有学者揭示了蓝绿空间与心理健康之间的关系［３－５］；Ｗａｎｇ等［６］对城市中蓝绿空间的空间分布及其影响因素进行了分析；杜红玉等［７－８］对城市蓝绿空间的冷岛效应㊁碳汇效益等生态效益进行了科学评估；邹泉等［９］和张坤［１０］提出了蓝绿空间对城市游憩的重要意义；周聪惠［２］在蓝绿空间职能趋于复合化的当前，探讨了蓝绿空间一体调控的规划方法㊂由此可见，目前对于城市蓝绿空间的研究多停留在其对人居环境㊁身心健康的重要性以及对蓝绿空间的调控方法上［１１］，较少提及如何对蓝绿空间进行科学的测评，并以此来指导未来蓝绿空间的规划㊂本研究以城市新发展背景下蓝绿空间的协同规划需求为基本语境，通过对城市蓝绿空间进行双重绩效的科学测评，评判其在城市空间结构与生态结构中的合理性，以此来优化城市中蓝绿空间的布局㊂１㊀城市蓝绿空间双重绩效的概念及分类１．１㊀绿地绩效的概念绩效（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）是一种管理学概念，在２０世纪末，绩效的概念开始应用于城市规划领域，它既能用于衡量某类城市专项职能运行的总体水平，如经济绩效㊁环境绩效等，也被用于描述城市当中某一类特定用地或设施功效状态，如工业用地绩效㊁商业用地绩效等［１２］㊂绿地绩效则属于后者，用于描述城市中绿地的功效及运行状态㊂但与其他城市用地不同的是，绿地本身的属性决定了它无法依赖经济绩效指标等单一类型的指标来进行城市绿地绩效的测评［１３］㊂城市绿地的功能复杂多样，涵盖了休闲游憩㊁生态保育㊁防灾避险等多个方面，故其绩效的测评无论是在衡量视角还是测评方法上都需要有较强的复合性和多样性［１４］㊂而蓝绿空间作为城市绿地的广义范围，其功能和空间结构方面都更加复杂，所以在对其进行布局优化时，更加需要对其功能绩效进行复合性的评估，从而科学合理地对城市蓝绿空间进行布局研究㊂１．２㊀蓝绿空间双重绩效的类别通过整理国内外蓝绿空间绩效类别和测评方法的相关文献，得出能够评估城市蓝绿空间功能效应的绩效主要可以归为游憩服务绩效和环境生态绩效两个方面㊂１）游憩服务绩效㊂游憩服务绩效指的是对城市蓝绿空间用地的游憩服务功能效应进行一定的描述与衡量㊂有学者指出，游憩服务绩效是公共绿地的核心绩效之一，而空间结构绩效，则是评判其游憩服务绩效的主要方法［１２］㊂蓝绿空间的空间结构绩效主要根据绿地㊁水体与游憩服务对象的空间关联来评判其游憩服务的运行状态（如可达性）㊂对于其他游憩服务的测评方法，有研究表明，蓝绿空间的数量和邻近程度与其周边居民的健康程度具有正相关的关系，周边蓝绿空间的数量对人居环境和身心健康有着重要影响［１５］㊂周聪惠等［２］提出，城市蓝绿空间的公共服务职能包括休闲游憩服务㊁文化风貌塑造㊁公共活力提升三大方面㊂综上所述，城市蓝绿空间的游憩服务绩效主要测评因子包括空间可达性㊁蓝绿空间数量㊁文化风６３２㊀第４期屈子雅，等：基于双重绩效的城市蓝绿空间布局优化研究 以上海市普陀区为例貌指标及空间使用水平等㊂２）环境生态绩效㊂环境生态绩效是指城市蓝绿空间由于环境管理而取得的生态成绩和效果，其绩效主要包括水环境绩效㊁空气环境绩效㊁土壤环境绩效和生物多样性绩效等多种类别［１６］㊂在城市绿地绩效类别的研究中，环境生态类绩效研究始终占据主导地位［１３］㊂Ｄｕ等［１７］提出，蓝绿空间具有显著的城市冷岛效应（ＵＣＩ），ＵＣＩ是评判城市蓝绿系统合理性的重要指标㊂同时，有研究表明，城市蓝绿空间的规划需满足城区范围内的内涝管控疏导需求㊁生态保育需求［２］㊂基于对相关文献的总结梳理，城市蓝绿空间的环境生态绩效测评因子包括冷岛效应水平㊁生态资源保护㊁内涝风险需求等㊂２㊀材料与方法２．１㊀研究区概况以上海市普陀区为研究区域，该区中心位置位于东经１２１ʎ３９ ㊁北纬３１ʎ２５ ，地处上海市中心城区的西北部，行政面积５５．５ｋｍ２，下辖８个街道和２个镇㊂城区内河道交错，蓝网基底较为优良，但主要河道苏州河㊁桃浦河等河岸硬质化严重，丰水期有内涝风险㊂而且，其沿岸绿地多呈点状分布，生态价值与游憩服务功能不高，绿地可达性与使用水平欠佳㊂同时，城区绿地大多分布在边缘区域，城区内部绿地少而零散，与河道㊁水域的关系并不紧密，蓝绿分离现象较为严重㊂所以，此研究区域内的蓝绿空间布局亟须进一步的优化整合㊂２．２㊀蓝绿空间双重绩效测评方法整个研究的技术路线分为蓝绿空间双重绩效类别确定㊁双重绩效定量测评㊁蓝绿空间布局优化策略确定３个阶段㊂２．２．１㊀技术路线针对城区的现状问题和总体定位，结合绿地绩效与蓝绿空间的相关文献［２，７，１２］，将普陀区蓝绿空间的绩效测评因子划分为空间可达性㊁空间使用水平㊁内涝疏导和冷岛效应４个方面（图１）㊂其中，游憩服务绩效主要通过分析空间可达性和空间使用水平来实现评估；而环境生态绩效的测评则是通过分析城区的内涝疏导和冷岛效应得以实现㊂各绩效测评因子的权重值是基于ＡＨＰ层次分析法统一确定的（表１）㊂本研究采用的数据分析和处理工具有ＧＩＳ的缓冲区分析㊁空间连接㊁交集制表和分区统计㊂图１㊀基于双重绩效的蓝绿空间布局优化技术路线Ｆｉｇ．１㊀Ｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｒｏｕｔｅｏｆｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｌａｙｏｕｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｕａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ表１㊀双重绩效测评标准及技术Ｔａｂｌｅ１㊀Ｄｕａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄｓａｎｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ绩效测评ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ测评因子ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｆａｃｔｏｒ采用测评技术ｕｓｅｏｆｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅ权重ｗｅｉｇｈｔ游憩服务绩效ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ空间可达性缓冲区叠加０．３０空间使用水平空间连接㊁分区统计０．２０环境生态绩效ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ内涝疏导ＡｒｃＧＩＳ交集制表㊁加权叠加０．３０冷岛效应分区统计０．２０２．２．２㊀数据准备１）空间可达性数据㊂根据‘上海市城市总体规划（２０１７ ２０３５）“［１８］中对于城乡公园体系的分类分级，将城市中的蓝绿空间界定为小型蓝绿空间㊁社区蓝绿空间㊁地区蓝绿空间㊁城市蓝绿空间，小型蓝绿空间在本研究中指街角绿地及小型水域等㊂最终得出小型蓝绿空间面积规模为０ ０４ ０ ３０ｈｍ２，服务半径３００ｍ；社区蓝绿空间面积规模为＞０ ３０ ４ ００ｈｍ２，服务半径５００ｍ；地区蓝绿７３２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷空间为＞４ ００ ５０ ００ｈｍ２，服务半径２０００ｍ；普陀区暂无５０ ００ｈｍ２以上的城市蓝绿空间㊂根据以上的分类整理将普陀区划内蓝绿空间分为３类，分别储存为３个单独的ｄｗｇ文件，导入Ａｒｃ⁃ＧＩＳ，转化格式为ｓｈｐ文件，获得相应的矢量数据图以展开后续的分析（图２）㊂图２㊀普陀区划（ａ）㊁各类蓝绿空间（ｂ）㊁ＰＯＩ点分布（ｃ）及雨水系统分区（ｄ）Ｆｉｇ．２㊀ＩｎｄｅｘｅｓｏｆｃｕｒｒｅｎｔｓｔｒｅｅｔｓｉｎＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔ（ａ），ｖａｒｉｏｕｓｔｙｐｅｓｏｆｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓ（ｂ），ＰＯＩｐｏｉｎｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ（ｃ）ａｎｄｓｔｏｒｍｗａｔｅｒｓｙｓｔｅｍｚｏｎｉｎｇ（ｄ）㊀㊀２）空间使用水平数据㊂兴趣点（ｐｏｉｎｔｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ，ＰＯＩ）数据可以表示区域内各类基础设施与实体空间（如社区㊁学校㊁商业场所等）的位置和属性信息，反映居民生产生活密度的分布格局［１９］㊂现已有不少学者基于ＰＯＩ数据对城市绿地空间的使用水平及服务效率进行研究［２０］㊂本研究将基于ＰＯＩ点密度来对整个区域的蓝绿空间使用水平进行打分㊂以２０２１年ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ地图数据为主要数据源，根据我国大多数城市的生产生活特点，选取生活服务㊁购物服务㊁餐饮服务等１９类数据作为本研究的数据样本，经统计上海市普陀区兴趣点数量为３４１个㊂在数据准备阶段需将区域内蓝绿空间和ＰＯＩ点数据导入Ａｒｃ⁃ＧＩＳ㊂３）内涝疏导性数据㊂已有大量研究通过定量分析表明，土地利用格局的变化对城市内涝产生显著影响㊂根据吴健生等［２１］的方法，得出居住用地㊁绿地和水体这３个因子对城市内涝灾害的影响最为重要，基于文献［２１］中这３个因子的权重赋值并结合上海实际，本研究使用ＡＨＰ层次分析法确定了各类因子的权重值㊂根据‘上海市城镇雨水排水规划（２０２０ ２０３５）“［２２］，得到普陀区雨水系统分区图，并将分区图导入Ａｒｃ⁃ＧＩＳ进行矢量化㊂由于城市内涝与雨水系统密切相关，因此后期的内涝灾害评估与分析均以此分区为研究单位（图２ｄ）㊂根据研究区各土地类型与城市内涝相关度和影响权重，将上海市普陀区用地现状中居住用地（与内涝正相关，权重０．４０）㊁绿地（与内涝负相关，权重０ ３５）㊁水域（与内涝负相关，权重０．２５）三大土地类型（图３）的数据导入Ａｒｃ⁃ＧＩＳ，用于后期的分析㊂４）冷岛效应数据㊂城市冷岛效应为某一区域的地表温度低于其周围区域及该区域所在地的平均温度的现象［７］㊂本研究选取普陀区２０２１年夏季晴朗无云成像质量良好的Ｌａｎｄｓａｔ遥感影像进行地表温度反演，得到普陀区夏季地表温度数据并导入Ａｒｃ⁃ＧＩＳ（图４）㊂８３２㊀第４期屈子雅，等：基于双重绩效的城市蓝绿空间布局优化研究以上海市普陀区为例图３㊀研究区各土地利用类型分布Ｆｉｇ．３㊀Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓ图４㊀上海市普陀区地表温度Ｆｉｇ．４㊀ＳｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔ，ＳｈａｎｇｈａｉＣｉｔｙａ．空间可达性得分ｓｐａｃｅａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙｓｃｏｒｅ；ｂ．空间使用水平得分ｓｐａｃｅｕｓａｇｅｌｅｖｅｌｓｃｏｒｅ；ｃ．游憩服务绩效得分ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｃｏｒｅ；ｄ．内涝疏导得分ｗａｔｅｒｌｏｇｇｉｎｇｄｉｖｅｒｓｉｏｎｓｃｏｒｅ；ｅ．冷岛效应得分ｃｏｌｄｉｓｌａｎｄｅｆｆｅｃｔｓｃｏｒｅ；ｆ．环境生态绩效得分ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｃｏｒｅ㊂图５㊀普陀区蓝绿空间游憩服务绩效和环境生态绩效测评结果Ｆｉｇ．５㊀ＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｒｅｃｒｅａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓ２．２．３㊀各类别绩效测评方法１）游憩服务绩效测评㊂游憩服务绩效的测评因子包括空间可达性和空间使用水平㊂首先，对蓝绿空间的可达性进行分析㊂针对图２ｂ中小型蓝绿空间㊁社区蓝绿空间㊁地区蓝绿空间的矢量数据图，依据‘上海市城市总体规划（２０１７ ２０３５）“所示数据关系，在ＡｒｃＧＩＳ分别进行３００㊁５００㊁２０００ｍ服务半径缓冲区分析，最后进行叠加分级生成空间可达性分析图㊂以３００ｍ缓冲区为例，将小型蓝绿空间（０ ０．３ｈｍ２）图层作为要素，利用邻域分析的缓冲区工具进行３００ｍ缓冲区分析，得到小型蓝绿空间服务范围；同理可得到社区蓝绿空间服务范围㊁地区蓝绿空间服务范围㊂然后综合以上数据对整个空间可达性进行分等定级，分级标准是：满足３个服务范围为第１等级，满足２个服务范围为第２等级，满足１个服务范围为第３等级㊂利用叠加分析的联合工具，将各类蓝绿空间的服务范围进行叠加合并，并在属性表的字段计算器中进行分级计算，最后将数据进行归一化处理，得到整个研究区域的空间可达性得分图（图５ａ）㊂颜色越深，可达性得分越高㊂９３２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷其次，对空间使用水平进行分析㊂有研究表明，与最近公园的距离决定了人们步行等行为活动的发生率，８００ｍ是能否步行可达的门槛值［２３］㊂于是针对图２ｂ整个区域的蓝绿空间进行８００ｍ步行距离的缓冲区分析，将图２ｃ所示ＰＯＩ点数据通过ＧＩＳ的空间连接工具算出每个缓冲区内ＰＯＩ点的数量，并将此数据转为栅格得出每个蓝绿空间的ＰＯＩ点密度图，即每个蓝绿空间周围８００ｍ内ＰＯＩ点数量越多，则该空间的使用水平等级越高㊂最后，将ＰＯＩ点密度图进行分区统计，算出普陀区每个镇㊁街道的蓝绿空间使用水平总额，再将数据进行归一化处理，得出空间使用水平得分图（图５ｂ）㊂最后，将空间可达性得分与空间使用水平得分进行加权叠加并分３级，得出普陀区的游憩服务绩效得分图（图５ｃ）㊂２）环境生态绩效测评㊂环境生态绩效的测评因子为内涝疏导和冷岛效应㊂首先对蓝绿空间内涝疏导程度进行测评㊂将图３所示的各土地利用类型矢量数据与图２ｄ的雨水系统分区矢量数据进行分析，以居住用地为例，先通过统计分析的交集制表工具计算居住用地在各雨水系统分区内所占面积大小，然后通过属性表中的字段计算器计算居住用地在各分区所占的面积比例㊂同理可得，绿地与水域在各雨水分区所占的面积大小及比例（表２）㊂表２㊀研究区各用地类型数据Ｔａｂｌｅ２㊀Ｔｈｅｄａｔａｏｆｅａｃｈｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｏｆｓｔｕｄｙａｒｅａ雨水分区号ｚｏｎｉｎｇＮｏ．雨水分区面积／ｍ２ｒａｉｎｗａｔｅｒｚｏｎｉｎｇ居住地ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｌａｎｄ绿地ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅ水域ｗａｔｅｒｓ面积／ｍ２ａｒｅａ占比／％ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ面积／ｍ２ａｒｅａ占比／％ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ面积／ｍ２ａｒｅａ占比／％ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ１２１７４４５６．０９２５４０５５４．３１１２４．８５９５２６０７７．４７４２４．１９４１１２１０．２４００．５１６２２９４４６０５．２６５１１２９６９６．７４０３８．３６５２２３６４９．１２７７．５９５１５８７０１．６３５５．３９０３１３９４８３２．６５３８０２２９４．６９５５７．５１９５８９５７．２８７４．２２７１８７１２．９９０１．３４２４４４６５４３７．９４８１９３０３９０．９１４４３．２３０３００１３０．８７９６．７２１１４０９３．３１５０．３１６５４１１２４７４．０４２２１２７４８０．９００５１．７３２２２７３４９．９８０５．５２８３６６０６．６６８０．８９０６２１８５４４５．５１１５８３６８５．６７６２６．７０８２９０６９９．０６６１３．３０２２３０５３．６７０１．０５５７３２２６５４６．７４１１５１４４７４．１２４４６．９３８２４０３０１．５４３７．４４８５０８５６．１６４１．５７６８１３５８２０９．８０６５００６３９．８２３３６．８６０３０３８８４．３３７２２．３７４１８２６８．４７０１．３４５９３６３６０７７．８３７１１３３３８２．５６７３１．１７１２１９９０９．７４３６．０４８１２７９３２．４２９３．５１８１０５５８５６７１．４３０１２３２７４８．２４５２２．０７０１１４０２０６．９９９２０．４１３２３６８４３．４２５４．２４０１１１３６６６５２．４７７８１０２３．３４３５．９２９３８４６６６．９９２２８．１４７６６６６９．１９８４．８７８１２６７８２９４２．５３２１６８２５４６．５６２２４．８０６４７３６２８．５２２６．９８３５８３１６．２７４０．８６０１３６２８７０３２．６７３３０９０９０９．８８８４９．１６３１４１４７８．０９２２．２５０６１３７７．０３９０．９７６１４３２６８９２５．２７９１５９５３５１．４６７４８．８０４１７５３３６．２４６５．３６４７８２３７．４６８２．３９３１５３３７４０８１．７８３８０１０８９．８２４２３．７４２３０２５８６．４５０８．９６８８４０１４．８５７２．４９０１６２６８４５７２．３４６３６７３８４．３５６１３．６８５８４６５３２．４２６３１．５３３２５７４７．４６７０．９５９１７２９５５３３５．２７０１４７３１３．１０３４．９８５６５２６２２．２１０２２．０８３３２７２４．１４４１．１０７㊀㊀最后将每个区域的各用地的面积比例大小通过面转栅格工具转换为栅格图格式，得到三大用地的区域比例分析图㊂由于居住区与内涝的相关度是正相关，绿地和水域与内涝是负相关，故取居住区数值的倒数与绿地和水域数值进行加权叠加分析，再进行归一化处理，最后得到研究区域的内涝疏导得分图（图５ｄ）㊂颜色越深，内涝疏导得分越高㊂其次对蓝绿空间冷岛效应进行分析㊂首先将整个区域的地表温度数据（图４）通过ＧＩＳ的分区统计工具统计到图２ｂ所示每个蓝绿空间区域内，得到每个蓝绿空间的地表温度均值，再用分区统计工具，算出普陀区每个镇㊁街道的蓝绿空间地表温度均值，最终进行重分类将地表温度等级按照冷岛效应程度进行重新赋值（即每个区域蓝绿空间地表温度越低，则该区域冷岛效应程度越高），将数据进行归一化处理，得出普陀区的冷岛效应得分图（图５ｅ）㊂将内涝疏导得分与冷岛效应得分进行加权叠加并分３级，最终得出普陀区的环境生态绩效得分图（图５ｆ）㊂３）蓝绿空间双重绩效测评㊂将游憩服务绩效得分图与环境生态绩效得分图按照表１所示权重进行加权叠加，最终得到蓝绿空间双重绩效得分图０４２㊀第４期屈子雅，等：基于双重绩效的城市蓝绿空间布局优化研究 以上海市普陀区为例（图６）㊂图６㊀普陀区蓝绿空间双重绩效得分图Ｆｉｇ．６㊀ＰｕｔｕｏＤｉｓｔｒｉｃｔｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｄｕａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｃｏｒｅｃｈａｒｔ３㊀上海普陀区蓝绿空间双重绩效结果评价３．１㊀游憩服务绩效测评结果分析上海普陀区蓝绿空间游憩服务绩效得分见图５ｃ，可以看到，普陀区蓝绿空间的游憩服务绩效水平南北差异较大，出现南优北劣的特点㊂南面的长寿路街道㊁宜川路街道㊁长风新村街道和长征镇的绩效指标都较为可观，绩效得分基本为２ ３分；而普陀北面的桃浦镇则绩效等级欠佳，多为１ ２分；中部地区，真如街道游憩服务绩效较好，而石泉路街道绩效表现不佳，绩效等级多为１分㊂同时，从图２ｂ可以看出，研究区域中社区蓝绿空间（＞０．３ ４ ０ｈｍ２）数量分布较少，服务范围明显少于小型蓝绿空间（０ ０．３ｈｍ２）和地区蓝绿空间（＞４ ０ ５０ ０ｈｍ２），尤其是南面的石泉路街道和北面的桃浦镇西社区蓝绿空间数量分布最少㊂总的来说，普陀区蓝绿空间的游憩服务绩效南北差异大㊁分布不均，低绩效区域主要集中在桃浦镇㊁石泉街道㊁曹杨新村街道和甘泉路街道㊂３．２㊀环境生态绩效测评结果分析从研究区蓝绿空间环境生态绩效得分（图５ｆ）可以看出，普陀区的蓝绿空间环境生态绩效水平呈现出南北较优而中部欠佳的特点㊂与游憩服务绩效相比，北面的桃浦镇虽游憩服务绩效较差，但其环境生态绩效等级较高；同时，南部的长寿路街道和长风新村街道绩效等级良好㊂整个区域绩效欠佳的区域分布在中南部，其中长征镇㊁真如街道㊁曹杨新村街道㊁石泉路街道和宜川路街道绩效最低㊂总的来说，整个普陀区的蓝绿空间环境生态绩效等级分布不均，绩效水平参差不齐㊂３．３㊀蓝绿空间双重绩效测评结果分析从普陀区蓝绿空间双重绩效得分图（图６）可以看出，整个普陀区的蓝绿空间绩效等级不高，低绩效区域较多，除最北边的桃浦镇区域和最南边的长风新村街道㊁长寿路街道㊁宜川路街道绩效较高，其他区域都存在或多或少的问题㊂其中绩效等级最低的区域为石泉路街道和甘泉路街道，其他区域蓝绿空间绩效也亟须优化提升㊂综上所述，目前基于双重绩效测评的普陀区蓝绿空间有以下几个明显特征：①整个区域的社区蓝绿空间的数量与分布占比明显少于小型蓝绿空间和地区蓝绿空间，其中石泉路街道和北面的桃浦镇西的社区蓝绿空间数量分布最少；②游憩服务绩效南北差异大㊁分布不均，低绩效区域主要集中在北部和部分中南部区域㊂③整个区域的环境生态绩效呈现出南北较优而中部欠佳的特点㊂北面和南面有水域的区域要比无水域区域的绩效更好，绩效最低的区域分布在中南部㊂④普陀区的整个蓝绿空间绩效等级不高，低绩效区域较多，绩效最低的区域大致分布在中南部区域，该区域绿地分布较为零散㊁水域河道也不发达，蓝绿空间需进一步整合及优化㊂４㊀蓝绿空间布局优化策略４．１㊀城市水体布局优化策略１）整合水体生态空间㊂普陀区蓝绿空间的环境生态测评结果显示：在水网密集㊁水系连通度高的城市区域，其环境生态绩效会优于水网稀疏且水路断点多的地区，这说明单体小面积水域对城市内涝的影响有限，而连通性强的大水域系统对内涝的正向影响更为显著㊂为了提高水体的整体效率，应将普陀区的苏州河㊁桃浦河等主干河道及次干河道进行整合修复，将湖泊水域与河流连接起来㊂同时，小而零散的水域湿地也应整合形成完整的水体生态系统㊂２）优化河道岸线功能环境㊂游憩服务绩效的测评结果显示，研究区域内河道两侧的滨水绿地明显不足，导致整个区域的河道游憩功能低下，许多区域虽有河道基底，但其周边绿地并不具有游憩功能㊂因此，在对河道进行整改时，应该控制河岸边的施工强度，预留适当的绿化缓冲区，以苏州河㊁桃浦河等主要河道为整改重点，贯通河道两岸绿地空间，塑造滨水绿带，优化河道岸线的游憩㊁生态功能环境㊂１４２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷３）引入雨洪疏导水系㊂环境生态绩效得分结果可以看出，没有水域且居住面积占比大的区域发生内涝的风险会更高㊂故在内涝风险高的区域增加河道水系，减轻排水负担；同时在不适宜布置河道的区域引入人工湖㊁雨水池塘等雨水调蓄设施，与原有水系共同形成雨洪管控疏导系统㊂４．２㊀城市绿地布局优化策略１）整合绿地生态系统㊂根据游憩服务绩效结果显示，区域内各类绿地在空间结构上分布不均，从而导致游憩服务绩效的参差不齐㊂同时，各类绿地之间的网络连通性也不够紧密，从大绿地到小绿地㊁公园绿地到开放绿地之间没有足够的系统联系㊂因此，为提高绿地的游憩及生态效率，应该整合小而离散的现有绿地，大幅提升开放绿地的规模，形成点㊁线㊁面结合构建的绿地生态系统㊂２）在老旧城区穿插社区绿地㊂各类蓝绿空间服务范围图显示，社区绿地的数量与分布明显少于小型绿地和地区绿地，其中分布最少的区域也恰巧是老旧小区的主要聚集地㊂为保证各类绿地在空间结构上的分布均衡，消除环境不平等，需要通过城市微更新在老旧小区置入社区绿地，覆盖绿地服务盲区，从而实现各类绿地在空间上的平等均衡，进而增强绿地的游憩服务功能㊂３）引入城市楔形绿地㊂楔形绿地是城市绿地的理想形式，引入大面积楔形绿地能够有效提升研究区域的环境生态绩效，减轻城市内涝风险㊂同时， 上海２０３５ ［１８］中规划的两大楔形绿地 桃浦楔形绿地㊁吴淞江楔形绿地能够有效整合城市边缘绿地，与周边小型绿地串联形成城市边缘绿带，对研究区域内的生态稳定性也具有重要的作用㊂因此，建议在城市边缘规划尽可能多的楔形绿地㊂４．３㊀蓝绿空间协调布局优化策略通过提取城市蓝绿空间各绩效得分情况，选取各类绩效评分不甚理想的典型区域为优化核心节点，进行由点及面的蓝绿空间系统优化㊂将全区打造为 地区蓝绿空间 社区蓝绿空间 小型蓝绿空间 三级蓝绿空间体系，以桃浦河㊁苏州河沿岸为核心优化骨架，桃浦楔形绿地㊁吴淞江楔形绿地为城区边缘优化节点，结合城区内蓝绿空间网络与城区边缘生态绿带形成稳定的蓝绿空间生态系统㊂本研究探讨城市蓝绿空间的复合性绩效测评，以及在测评结果的指导下对城市蓝绿空间进行的布局优化研究㊂利用ＡｒｃＧＩＳ对蓝绿空间的游憩服务绩效㊁环境生态绩效进行逐一测评，通过对各类绩效的测评结果分析，识别出上海市普陀区低绩效的典型区域，并对其绩效低下的主要原因进行解析，最后提出城市蓝绿空间的优化策略㊂从研究结果中可以看出，在未来景观规划中，优化河道岸线功能㊁引入城市楔形绿地等策略是规划和构建城市蓝绿空间的新着重点㊂本研究采用双重绩效测评方法对城市蓝绿空间进行布局优化的指导，为改善现状蓝绿空间和规划未来蓝绿空间都提供了切实的评判标准和解决方案㊂在未来的研究中，还需在以下方面进行提升：①在各类绩效的测评指标方面，需要进一步优化分析指标，结合各类因素进行分析测评，在空间可达性的测评中可以考虑人的交通方式与交通路线等因素，在内涝疏导的评估中可以考虑不透水面和城市管网等因素，在空间使用水平的评估中可以增加人口热力图等因素进行校正分析等㊂②在双重绩效测评标准的选择上，可以增加更多的测评子项，如游憩服务绩效因子可以考虑服务效率㊁空间数量㊁文化风貌指标等，环境生态绩效因子可以考虑生态资源保护㊁生物多样性等㊂③绩效类别的选择除游憩和生态方面，也可增加其他绩效类别，形成复合绩效测评机制㊂参考文献（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）：［１］吴岩，贺旭生，杨玲．国土空间规划体系背景下市县级蓝绿空间系统专项规划的编制构想［Ｊ］．风景园林，２０２０，２７（１）：３０－３４．ＷＵＹ，ＨＥＸＳ，ＹＡＮＧＬ．Ｃｏｍｐｉｌａｔｉｏｎｃｏｎｃｅｐｔｉｏｎｏｆｃｉｔｙａｎｄｃｏｕｎｔｙｌｅｖｅｌｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｙｓｔｅｍｓｐｅｃｉａｌｉｚｅｄｐｌａｎｎｉｎｇｕｎｄｅｒｎａｔｉｏｎａｌｔｅｒｒｉｔｏｒｙｓｐａｔｉａｌｐｌａｎｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＬａｎｄｓｃＡｒｃｈｉｔ，２０２０，２７（１）：３０－３４．ＤＯＩ：１０．１４０８５／ｊ．ｆｊｙｌ．２０１９．０１．００３０．０５．［２］周聪惠．复合职能导向下城区蓝绿空间一体调控方法：以东营市河口城区为例［Ｊ］．中国园林，２０１９，３５（１１）：３０－３５．ＺＨＯＵＣＨ．Ｉｎｔｅｇｒａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｕｒｂａｎｂｌｕｅ⁃ｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｏｒｉｅｎｔｅｄｂｙｃｏｍｐｏｓｉｔｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓ：ｔａｋｉｎｇＨｅｋｏｕＤｉｓｔｒｉｃｔｏｆＤｏｎｇｙｉｎｇＣｉｔｙａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎＬａｎｄｓｃＡｒｃｈｉｔ，２０１９，３５（１１）：３０－３５．ＤＯＩ：１０．１９７７５／ｊ．ｃｌａ．２０１９．１１．００３０．［３］ＢＯＥＲＳＳ，ＨＡＧＯＯＲＴＫ，ＳＣＨＥＥＰＥＲＳＦ，ｅｔａｌ．Ｄｏｅｓｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｇｒｅｅｎａｎｄｂｌｕｅｓｐａｃｅｐｒｏｍｏｔｅｒｅｃｏｖｅｒｙｉｎｐｓｙｃｈｏｔｉｃｄｉｓｏｒｄｅｒｓ？Ａｃｒｏｓｓ⁃ｓｅｃｔｉｏｎａｌｓｔｕｄｙｉｎｔｈｅＰｒｏｖｉｎｃｅｏｆＵｔｒｅｃｈｔ，ｔｈｅＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ［Ｊ］．ＩｎｔＪＥｎｖｉｒｏｎＲｅｓＰｕｂｌｉｃＨｅａｌｔｈ，２０１８，１５（１０）：２１９５．ＤＯＩ：１０．３３９０／ｉｊｅｒｐｈ１５１０２１９５．［４］ＤＥＶＲＩＥＳＳ，ＴＥＮＨＡＶＥＭ，ＶＡＮＤＯＲＳＳＥＬＡＥＲＳ，ｅｔａｌ．ＬｏｃａｌａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｏｆｇｒｅｅｎａｎｄｂｌｕｅｓｐａｃｅａｎｄｐｒｅｖａｌｅｎｃｅｏｆｃｏｍｍｏｎｍｅｎｔａｌｄｉｓｏｒｄｅｒｓｉｎｔｈｅＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ［Ｊ］．ＢＪＰｓｙｃｈＯｐｅｎ，２０１６，２（６）：３６６－３７２．ＤＯＩ：１０．１１９２／ｂｊｐｏ．ｂｐ．１１５．００２４６９．［５］ＨＥＬＢＩＣＨＭ，ＹＡＯＹ，ＬＩＵＹ，ｅｔａｌ．ＵｓｉｎｇｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｔｏｅｘａｍｉｎｅｓｔｒｅｅｔｖｉｅｗｇｒｅｅｎａｎｄｂｌｕｅｓｐａｃｅｓａｎｄｔｈｅｉｒａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓｗｉｔｈｇｅｒｉａｔｒｉｃｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｉｎＢｅｉｊｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＥｎｖｉｒｏｎＩｎｔ，２０１９，１２６：１０７－１１７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｅｎｖｉｎｔ．２０１９．０２．０１３．［６］ＷＡＮＧＨＹ，ＨＵＹＦ，ＴＡＮＧＬ，ｅｔａｌ．ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｂｌｕｅａｎｄｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｉｎＢｅｉｊｉｎｇａｎｄｉｔｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓ［Ｊ］．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ，２０２０，１２（６）：２２５２．ＤＯＩ：１０．３３９０／ｓｕ１２０６２２５２．［７］杜红玉．特大型城市 蓝绿空间 冷岛效应及其影响因素研究：以上海市为例［Ｄ］．上海：华东师范大学，２０１８．ＤＵＨＹ．２４２。
双层规划模型及其算法研究综述
路径规划算法的应用
路径规划算法在各个领域都有广泛的应用。在机器人领域中，路径规划算法可 用于机器人的自主导航和避障，例如在家庭服务机器人中，通过路径规划算法 可以实现从客厅到餐厅的最短路径规划。在无人驾驶领域中，路径规划算法可 用于实现自动驾驶车辆的导航和避障，从而保证车辆的安全行驶。
在图像处理领域中，路径规划算法可用于图像分割、目标跟踪等任务，例如利 用蚁群算法进行图像分割可以取得良好的分割效果。在自然语言处理领域中， 路径规划算法可用于文本分类、情感分析等任务，例如利用朴素贝叶斯分类器 可以对文本进行分类。
4、实际应用案例研究：本次演示的研究成果虽然取得了一定的成果，但还未 应用到实际的地下物流系统中。未来可以开展实际应用案例研究，将研究成果 应用于实际工程中，以检验其可行性和有效性。
参考内容二
旅客列车开行方案是铁路运营中的重要决策，直接影响到铁路运输的效率和经 济性。然而，制定合理的旅客列车开行方案是一个复杂的问题，需要考虑诸多 因素，如列车行程时间、旅客服务需求、列车座位利用率等。为了解决这个问 题，我们可以引入双层规划模型和算法。
结论
本次演示对双层规划模型及其算法进行了详细综述。双层规划模型作为一种广 泛应用于复杂系统优化问题的数学模型，其在解决经济社会、生态环境、交通 运输等诸多领域的问题中具有重要应用价值。然而，现有的双层规划算法仍存 在一定的局限性，如搜索效率不高、容易陷入局部最优解等。
因此，未来的研究方向应包括进一步改进和完善双层规划算法，提高其求解效 率和准确性，同时拓展双层规划模型的应用领域。此外，加强双层规划模型与 大数据、人工智能等先进技术的结合，也将为解决复杂系统优化问题提供新泛，其中Dijkstra算法和A算法是最常用 的两种。Dijkstra算法通过不断地扩展起始节点，直到找到目标节点为止， 能够求解出最短路径。A算法则通过评估函数来对每个节点进行评估，从而找 到最优路径。
基于环境角度物流 中心选址的双层规划模型研究
基于环境角度物流中心选址的双层规划模型研究作者：孙惠王爱云李涛来源：《现代商贸工业》2008年第12期摘要：通过建立以政府为上层、企业为下层的双层规划模型，对政府如何制定环境政策、企业在政府的政策指导下如何确定既保护环境，又能降低物流配送成本的选址方案进行了讨论。
最后，通过一个实例说明了所建模型的适用性。
关键词：物流中心选址；双层规划模型；环境中图分类号：F25文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）12-0076-021 双层规划模型的数学描述双层规划就是上层给下层一定的信息，下层在这些信息下，按自己的利益或者偏好做出反应，上层再根据这些反应，做出符合全局利益的决策。
上层给出的信息是以一种可能的决策形式给出的，下层的反应实际上是对上层决策的最好对策，它显然与上层给出的信息有关，为了使整个系统获得最好的利益，上层必须综合下层的反应，调整自己的决策。
双层规划的特点是从整体的角度出发，兼顾全局，达到整体最优。
一般来说，双层规划模型可用如下的数学关系进行描述：上层规划模型记为（U）目标函数：约束条件：其中x为上层规划的决策变量，y=y(x)是下层规划的反应函数，F是上层规划所确定的目标函数，关系式(2)是对变量的约束条件。
下层规划模型为目标函数：（3）约束条件：G(X,Y)ζ0（4）其中y为下层规划的决策变量，f是下层规划所确定的目标函数，关系式(4)是对变量y的约束条件。
由以上描述可知道双层规划模型由上层规划模型(u)和下层规划模型(l)组成。
在上层规划模型中，上层决策者通过设置x的值影响下层决策者，因此限制了下层决策者的可行约束集，而下层决策者的行为反过来又会通过y的值影响上层的决策。
双层规划方法与传统的单层规划方法相比具有不可比拟的优势，具体表现在：(1)可以同时分析决策过程中两个不同的、相互矛盾的目标；（2）双层规划多价值准则的决策方法更接近实际情况；（3）可以明确表示上级决策部门和公众的相互作用。
城市道路立交桥选型的双层规划模型
（ ２ ）已有研究对于路网阻抗的考虑大多仅考虑路 网
０ 引言
中路 段 的 阻 抗 ，而 实 际 上 发 生 在 路 网 节 点 （ 即交叉 口）
目前城 市 道 路 立 交桥 选 型 多是 选 定 几 种 主观 判 断 确 的 延 误 占 了整 个 出行 时 间 的较 大 比 重 ，因此 ，分析 路 网
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｃｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｔ ｈ ｅ ｃ ａ ｐ ａ ｃ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ｐ ａ ｓ ｓ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ａ ｂ ｉ — ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析
基于模糊综合评价模型对城市宜居水平的建模与分析作者：季宏甜来源：《神州·上旬刊》2019年第05期摘要：本文运用了模糊综合评价模型，针对城市宜居水平进行了合理的假设与建模。
因为需要对城市具有模糊概念的宜居水平建立评价指标体系，所以本文建立了基于模糊综合评判的评价模型。
通过分析和查阅文献确定了城市单位面积财政收入、城市平均路网密度、城市平均路网密度这三个评价指标。
然后本文选择城市规划践行较好的北京市来进行具体的建模和分析。
在数据收集中本文利用Excel对部分数据采用最小二乘法（Ordinary Least Square， OLS）进行修正后得到了全部所需数据，然后利用层次分析法（Analytic Hierarchy Process， AHP）确定权重因子，再通过Matlab软件处理得到了基于模糊综合评判的结果，最后，本文对模型拟合的结果和模型的改进应用等进行了分析。
关键词：模糊综合评判;最小二乘法;层次分析法一、背景分析1.1 背景引入目前，全球许多不同的城市或不同的社区正在实施不同的城市规划，并且人们对于城市规划的倡议也越来越重视了，我们都在努力为长期、可持续的规划目标而共同奋斗着。
据相关报道，预计到2050年，全球66%的人口将成为城市人口，城市的宜居程度将变得越来越被人们重视，正因如此，对城市宜居水平的研究与分析变得亟不可待和愈加重要。
1.2 问题分析通过对背景的分析和考虑到模糊综合评价模型中的综合评判指标的重要性，所以问题的关键在于选取合适的评价指标体系，用以评价现代大多数城市的宜居水平。
因为需要对具有模糊概念的系统进行评价，所以建立适用于解决带有一定模糊性与经验性评判问题的模糊综合评判模型必然是不二的选择。
二、符号说明与模型假设2.1 符号说明2.2 模型假设（1）假设通过OLS技术上的改进缺失数据后对应的相应年份的城市平均路网密度不会发生较大的波动;（2）假设北京平均路网密度对北京不同道路的日均车流量影响甚微;（3）假设在该例中由改进缺失计算得到的北京市容积率对实际数值偏差无影响。
服务半径约束下城市快递双层配送网络节点选址优化
0引言
近年来我国电子商务发展迅速,快递业务量不
断增长，快递作为物流产业的一个重要组成部分，逐 渐渗透到社会经济的各个领域。合理的配送网点布 局可以提高配送资源的利用率，降低企业运营成本
收稿日期：2018-05-14 修回日期：2018-08-30 作者简介：杜刚诚(1977—),男，湖北秫归人，高级工程｝,硕士,研究方向为城市规刘、交通规刘，(E-mail) dgch2002@163. com
服务半径约束下城市快递双层配送网络节点选址优化
杜刚诚S冉林娜2!
(1.广川市交通规划研究院，广川510230； 2.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海201804)
摘要：为提高快递配送效率，基于城市快递双层配送网络的构成和优势，建立该网络二级节Z选址
模型，包括末端配送站Z和便民寄存Z选址，其中便民寄存Z选址需考虑服务半径约束和容量限
型交通枢纽，负责对快递进行城市间的集散和转运；
二级节点即快递末端配送站点,一般会设在各个城
市分区，负责对快递进行配送并兼顾快递揽收业务)
在这种单层配送模式下，快递末端配送站点配送人
员工作量过大，快递配送效率低，因此,很多快递配
送企业已经开始采用双层配送模式。快递双层配送
网络
点 :一 点
中
；
点
点；
点
便民寄存点。一般一个便民寄存点负责对一个或多
个居民小区快递的寄存和配送。为更好地服务客
户、扩大市场份额，研究快递企业的网点布局及其优
化具有现实意义。
近年来，针对快递配送网络的研究主要有:张哲 辉,门提出了快递网络的构成，即“取送一集散一网
路”，并运用数学和管理学方法，详细分析了快递市 场的发展因素;张兰⑵建立了快递网络覆盖模型和
基于层次粒子群算法的地下物流多级节点选择规划研究
1.引言
系，其值为 1，否则为 0；r为上述所求各需求点的地下货运量。 i
针对建立地下物流这一过程中所出现的相关问题，已经有
2）保证每个需求点只有一个物流节点为其服务即：
[4]
部分学者进行了研究。林殿盛等 建立了以包含碳排放成本在内
的总成本最低为目标，以不确定性需求为随即约束的物流配送
[7]
中心选址模型。申屠锦锦等 以总物流费用最小为目标建立物流
成规划： 1）将 X作为参数代入下层规划； 2）将 Y传递到上层作为上层粒子群算法执行的基础，求解
上层群体 X； 3）若达到最大迭代次数，进入 5），否则继续迭代，转至 2）； 4）得到双层规划问题的最优解 4.算例分析 假设地下物流隧道造价为 3亿元 /公里，一级、二级节点的
建设成本分别约为 1.5亿元 /个、1亿元 /个；两个级别节点计划 设计时间为一个世纪，年综合折旧率均为 1%。每吨货物每公里 的平均运输成本约为 1元 /吨·公里。 基于上述层次 粒 子 群 算 法，通过 Matlab编程求解得到该地区的一、二级节点位置分布 及对其对应的供应关系如表 1所示。
物。二级节点直接服务需求点，且二级节点仅通过本区域一级节 限制量，即
点与物流园区相连。为节约成本并降低工作量，以物流总成本最 低及物流节点转运率最低为优化目标，进行地下多级物流节点 规划研究。
hb≤c i=1，2，…，n （6） ij ij j j
5）保证物流节点与其对应的需求点的欧式距离在其最大服
DISCUSSION AND RESEARCH 探讨与研究
b≥1 i=1，2，…，n （4） ij j
c=g*limit +（1-g）*limit （5）
jj
one
基于集合覆盖模型的城市ULS物流节点选址分析
基于集合覆盖模型的城市ＵＬＳ物流节点选址分析作者：姜阳光庞大钧来源：《物流科技》2009年第10期摘要:作为第五类运输与供应系统的地下物流系统,能够缓解日益严重的城市交通拥挤问题,提高交通的安全性和可靠性,减少环境污染。
物流节点作为系统的终端,主要负责对系统的管理、控制功能以及对货物进行存储、配送等功能,是城市地下物流系统的重要组成部分。
主要运用集合覆盖模型对城市地下物流系统的物流节点选址问题进行了初步的分析探讨。
关键词:城市地下物流系统;集合覆盖模型;选址中图分类号:F272文献标识码:AAbstract: As the fifth type of transport and supply system, the Underground LogisticsSystem(ULS)can help to reduce the traffic congestion and the pollution, and also improve traffic safety. The logistics link, as the terminal unit of the ULS, is an important part of the ULS which is not only principally in charge of the management and control of the system but also the freight storage and distribution. This paper mainly introduces the set covering model to analyze locations for urban ULS logistics links.Key words: urban underground logistics system; set covering model; locations0引言近些年,随着城市经济的繁荣发展,一方面,城市货运量增加,交通拥挤现象明显,交通事故频率升高,噪声、空气污染等环境问题尤为严重;另一方面,建筑用地紧张,大城市内的地面交通道路扩展弹性较小。
基于双层规划模型的珠三角物流园区选址研究
基于双层规划模型的珠三角物流园区选址研究摘要：对珠三角物流园区的选址规划进行研究具有重大现实意义。
通过对国内外物流园区选址规划研究的现状分析，从研究目标、研究内容、拟解决的关键问题、研究方法等方面来论证运用双层规划模型对珠三角物流园区进行选址的研究方案具有创新性可行性。
关键词：物流园区双层规划模型选址中图分类号：f252 文献标识码：a文章编号：1004-4914（2013）07-170-02珠江三角洲地区是我国重要的经济区域，现代物流业已成为珠三角的重要产业。
从国家的政策可以看出珠三角物流业的发展任务紧迫且势头强劲，物流园区的建设已势在必行。
为实现区域物流的协调发展和现有资源的整合，加快物流园区的建设步伐，选取珠江三角洲作为研究区域，采用全新的物流园区理念，开展物流园区的选址规划研究工作具有重大现实意义。
一、研究意义1.珠江三角洲地区是我国改革开放的先行地区，是我国重要的经济中心区域，在全国经济社会发展和改革开放大局中具有突出的带动作用和举足轻重的战略地位。
现代物流业已经成为珠三角地区的重要产业，其中物流园区建设是物流发展的重要组成部分，物流园区的选址是物流系统中研究的重要问题。
2.国家发展和改革委员会出台的《珠三角地区改革发展规划纲要》（2008-2020年）中明确提出“珠三角地区要建设开放的现代综合交通运输体系，大力推进交通基础设施建设，形成网络完善、布局合理、运行高效、与港澳及环珠江三角洲地区紧密相连的一体化综合交通运输体系，使珠江三角洲地区成为亚太地区最开放、最便捷、最高效、最安全的客流和物流中心。
”并针对公路、铁路、水运及航空发展规划作了重要布署。
从国家的发展政策可以看出珠三角物流园区的建设势在必行，选取珠江三角洲作为研究区域，开展物流园区的选址规划研究工作具有重大现实意义。
3.目前物流园区热正席卷全国。
深圳、上海、天津等城市欲重点规划发展大型工业物流园和国际物流运作区。
根据对青岛、芜湖、邯郸、聊城、郑州、武汉、成都、东莞等城市粗略估算，列入各地规划的园区己超过200个。
基于竞争的物流中心选址双层规划模型及算法研究_管小俊
可以同时分析决策过程中两个 由于双层规划问题是一个 N P2 不同的 ,相互矛盾的目标 ; 可以明 双层规划 hard 问题 , 求解双层规划问题是 确表示上级决策部门和公众的相 非常困难 互作用
本文在对表 1 所列的各种模型及方法进行比 较的基础上 ,建立一个基于竞争的物流中心选址 双层规划模型 ,并对其进行求解 ,通过实证表明模 型及算法的有效性 .
beq , lb , ub) , 主要用法为 x = li n p rog ( f , A , b , Aeq , beq , lb , ub) ( 15 )
式中 : x ik 为第 i 个客户在 k 地点的配送中心得到 满足的需求量 ; Y ik 为第 i 个客户选择 k 地点配送 中心服务所需要支出的单位费用 ; A i 为第 i 个客 户总的需求量 ;V k 为 k 地点配送中心总的供应能 力 ; z k 为 k 地点选用物流中心时 , 为 1 , 否则 0 ; M 为任意大的正数 .
DOI :10. 3963/ j. issn. 100622823. 2009. 05. 036
物流中心选址是指在一个具有若干供应网点 及若干需求网点的经济区域内 , 选一个地址设置 物流中心的规划过程 . 近年来 ,随着选址理论的发 展 ,很多物流中心选址及网点布局的方法被研究
优点 重心法 原理简单 ,计算方便 ,求解容易
r - sik 代入上层目标函数 , 求解上层问题 , 得到一组 r+ 1 ε, 停 ; 否则令 新的 z k 值 ; ( 4) 如果| Fr + 1 - Fr | ≤ r = r + 1 , 转 ( 2) .ε为迭代精度 . 上层规划中 , 要解决的问题是如何确定在配 送中心候选点中选择新配送中心的问题 . 所以在 上层规划中利用遗传算法来确定配送中心的选址 问题 . 在下层规划中 , 配送中心已确定的情况下 , 求解使目标函数最小的 X ij 是一个线性规划问 题 . 可以直接用 MA TL AB 软件中的优化工具箱 函数求解 . 优化工具函数 li n p rog ( f , A , b , A eq ,
考虑路线安排的物流配送中心选址双层规划模型及求解算法
在总结部分，本次演示研究了地下物流节点选址的双层规划模型及算法，并 通过实验验证了模型的求解质量和效率。研究成果对于推进地下物流系统的规划 和建设具有一定的理论和实践意义。然而，仍需进一步研究和改进求解方法，以 解决模型的不确定性和大规模问题的求解等问题。未来的研究方向可以包括以下 几个方面：
1、考虑更复杂的地下物流系统结构：现有的研究主要集中在简单的地下物 流网络结构，如直线型和环形结构。未来可以研究更复杂的网络结构，如树形、 网状等，以提高地下物流系统的灵活性和适应性。
展望未来，随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，物流配送中心 选址优化将迎来更多的发展机遇和挑战。在实际应用中，可以考虑将先进的优化 算法与智能设备、自动化技术等合作，推动供应链管理、物流工程、计算机科学等多个领域的 交叉融合，为物流配送中心选址优化研究提供更广阔的发展空间和思路。
考虑路线安排的物流配送中心选址 双层规划模型及求解算法
目录
01 一、双层规划模型
02 二、求解算法
03 三、应用场景
04 四、总结
05 参考内容
随着经济的发展和电商的快速崛起，物流配送行业在日常生活中变得越来越 重要。物流配送中心作为物流网络的关键节点，其选址问题直接影响到整个物流 系统的效率和服务质量。为了解决物流配送中心选址问题，双层规划模型及求解 算法逐步被应用于其中。本次演示将详细介绍物流配送中心选址双层规划模型及 求解算法的相关概念和原理，并分析其应用场景和未来发展方向。
参考内容二
随着经济的全球化和电子商务的快速发展，物流配送中心在供应链管理中的 地位日益凸显。选址优化作为物流配送中心运营的关键因素，直接影响着物流成 本、服务质量和运营效率。因此，针对物流配送中心选址优化模型及算法的研究 具有重要的理论和实践价值。
基于双层规划模型的配送中心选址问题研究
基于双层规划模型的配送中心选址问题研究配送是物流的核心问题,配送中心的选址问题直影响物流成本的控制。
建立双层规划模型,应用遗传算法求解,将配送中心选址涉及到的选址规划者和客户两个具有明显不同目标的决策者联系起来,还考虑到配送中心建成后遇到的竞争问题,从而使配送中心选址模型更具有实际意义和指导作用。
标签：双层规划;配送中心;选址1 引言配送中心是一种多功能、集约化、全方位服务的货物配送设施。
在物流系统中,配送中心居于重要的枢纽地位,较好的配送中心选址方案可以有效地节省费用,促进生产和消费的协调与配合,保证物流系统的平衡发展。
它一经选定就将长时间运营,不仅与运行费用直接相关,而且对工作效率及物流控制水平会产生很大影响。
因此,配送中心的合理选址就显得十分重要。
2 配送中心选址模型的建立本文建立了基于竞争的配送中心选址双层规划模型。
在现实中,有一部分客户需求可能由已有配送中心提供,已有配送中心有自有型和社会公用型两种,它们之间存在竞争关系。
2.1 上层模型的建立本文上层规划(U)可以描述为决策部门在允许的既定范围内确定最佳的新建配送中心的地点使总成本(包括固定成本和可变成本)最小。
下层规划(L)则描述了在多个配送中心存在的条件下,客户需求量在不同配送中心之间的分配,它的目标是使每个客户的总费用最低。
具体模型如下所示:上层目标函数是从配送中心规划者角度出发,使新建配送中心的费用与满足消费者需求的费用之和最小。
(1)等式右邊第一项代表了为满足客户需求的总可变成本;右边第二项代表新建配送中心总固定成本;第三项代表由工厂至配送中心的运输成本;(2)式保证修建的配送中心费用不超过其总投资额;(3)式保证至少新建一个配送中心;(4)等式保证从工厂发运到各配送中心的货物总量不超过它的供应能力;(5)式表示保证配送中心i的货物进出总量相等;(6)等式意味着通过配送中心i的货物进出总量相等;(7)式为变量的O-l约束。
需要指出的是U中由下层规划[L]求得。
基于双层规划的电动汽车充电站选址模型仿真
基于双层规划的电动汽车充电站选址模型仿真
i 引言
近年来，随 着 全 球 能 源 短 缺 和 环 境 污 染 问 题 的 日 益 严 峻 ，以及人们环保意识的不断增强，促进全球各国电动汽车 (Electric Vehicle, EV) 的 快速发展。然 而 ，电动汽车的普及 仍面临着许多技术与市场障碍[1],其中制约着电动汽车发展 的 最 大 一 个 因 素 就 是 其 充 电 效 率 低 ，续 航 里 程 有 限 ,这 导 致 了 电 动 汽 车 驾 驶 者 经 常 受 到 里 程 焦 虑 问 题 的 困 扰 。因 此 ，合 理 的 充 电 站 位 置 对 减 少 里 程 焦 虑 ，提 高 出 行 舒 适 度 及 电 动 汽 车普及起到了关键作用U]。
ABSTRACT ：Reasonable charging station location problem plays a key role in reducing users*range anxiety, impro ving travel comfort and the popularization of electric vehicles. This paper solves the problem of optimal location of eleclric vehicles by establishing a dual - objective and bi - level programming model. The upper - level program con siders the decision maker's goal for system optimization to minimize the total system travel time and greenhouse emis sions ； the lower - level program considers the user's goal for user equilibrium, considering the mixed - vehicular network traffic assignment with the electric vehicle's driving range. The upper model was solved by using the NSGA - II algorithm and the lower one was solved by using Frank - Wolfe algorithm. Finally, the " Nguyen - Dupuis network" was taken as an example. The results show that the vehicled driving range has a great influence on the optimal loca tion of the charging station, which demonstrates the validity of the model and algorithm and the feasibility in practice. KEYWORDS：Traffic Engineering；Station location model； User equilibrium； Electric vehicle； Multi - objective opti mization
最优区位模型最优规划模型
约束条件设置
根据问题的限制条件，设置约 束方程或不等式。
问题定义
明确问题的背景、目的和约束 条件。
目标函数构建
根据优化目标，构建目标函数， 表达为决策变量的数学形式。
模型求解
采用适当的数学方法或软件工 具，对模型进行求解，得到最 优解。
模型优化方法
灵敏度分析
通过改变模型参数或约束条件， 观察目标函数值的变化情况，以
03
最优规划模型理论基础
规划理论概述
规划理论的定义
规划理论的意义
规划理论是研究如何制定和实施计划 或规划的科学，涉及多个领域的知识 和方法。
为决策者提供科学的方法和工具，帮 助制定合理、有效的计划和规划，实 现资源的优化配置和目标的最大化。
规划理论的发展
从早期的线性规划、整数规划到现代 的动态规划、多目标规划等，规划理 论不断发展和完善。
区域产业协同发展
分析区域产业结构和竞争优势，推动产业间协同发展和产业链上下 游合作。
区域空间结构优化
优化城市空间结构和产业布局，提高土地利用效率，促进区域经济 协调发展。
06
最优区位-规划模型挑战与前 景
模型应用面临的挑战
1 2 3
数据获取与处理
最优区位-规划模型需要大量的空间数据和属性 数据，数据的获取、处理和质量对模型应用至关 重要。
多学科交叉融合
最优区位-规划模型涉及地理学、经济学、城市规划等多 个学科，未来有望实现多学科之间的交叉融合，推动模型 的创新发展。
智能化决策支持系统
基于最优区位-规划模型的智能化决策支持系统有望成为 未来城市规划和管理的重要工具。
政策建议与措施
加强数据共享与开放
完善模型假设与验证
基于双层规划模型的公共自行车租赁点选址研究
基于双层规划模型的公共自行车租赁点选址研究倪勇;郑长江;李锐【摘要】With the increasing number of domestic urban car ownership, traffic pressure has become larger. In order to deal with the traffic problem of "the last kilometer" properly,and to improve the transfer between city subway and public bicycles,the scientific construction site and rational planning of public bicycle rental system are particularly important. According to the public bicycle rental location factors and layout criteria, we took into account the situation that there are two kinds of needs for borrowing and returning bikes at the public bicycle rental points, and referred to the principle of impedance function to establish the minimum total travel time mod-el and build up a bi-level planning and location model of public bicycle rental points. Finally, through the cal-culation of practical examples,we determined the location of public bicycle rental points within the 400m range of the surrounding area of the subway and carried out evaluation and analysis.%随着国内城市汽车保有量日渐增加,交通压力变得越来越大.为了妥善处理"最后1公里"的交通出行问题,完善城市地铁与公共自行车的换乘衔接,构建选址科学,规划合理的公共自行车租赁系统显得尤为重要.按照公共自行车租赁点选址影响要素及布设准则,结合公共自行车租赁点同时存在借车与还车的两种需求的现实状况,并借鉴阻抗函数的原理,建立出行总时间最小模型,来构建出公共自行车租赁点双层规划选址模型.最后通过实例计算,来确定地铁周边小区需求点400 m范围内公共自行车租赁点位置,并进行评价分析.【期刊名称】《华东交通大学学报》【年(卷),期】2017(034)003【总页数】7页(P46-52)【关键词】公共自行车;租赁点;规划选址;双层规划模型【作者】倪勇;郑长江;李锐【作者单位】河海大学土木与交通学院,江苏南京 210098;河海大学土木与交通学院,江苏南京 210098;河海大学土木与交通学院,江苏南京 210098【正文语种】中文【中图分类】U491公共自行车作为城市公共交通的一部分，其所具有的机动灵活等特点，在中短距离的交通出行过程中优势明显，并通过与其他交通方式的衔接，能有效地提高城市居民的出行效率，其选址问题的研究也在得到更多学者的关注。
双层规划模型【精选文档】
双层规划法双层规划的一般形式设分别为维欧式空间,为与的叉积空间。
双层规划模型的一般形式如下：（P1)（P2）（1) St。
其中，分别为上层(P1）与下层（P2)的决策变量；与是定义于凸区域上取值于实数集的上、下层的目标函数，：为的实函数。
令，称为允许集，为允许元。
当上层给出的一决策．即给出允许元，满足下层目标函数及约束条件的最优解，可以表示为：（2)此时，若为单点集，即存在唯一的与之相对应，称它为下层对上层的反馈函数（这里我们假设的唯一性，即要求对每一，存在唯一的，但一般讲这是不必要的。
如果不唯一，这时就成为数集，就成为的反馈“集”函数.本文不再讨论)。
这个问题称为下层规划问题（P2)。
可以看出,下层的决策是依赖于上层决策的。
对每一上层决策,满足上层目标函数的最优解可以表示为：(3）若存在，使得,称为双层规划的最优解。
即：综上所述，双层规划问题是由两个单一规划问题（P1）、(P2）组成的决策变量相互关联的如下规划问题:（P1）其中如下决定（P2） (4） St.双层规划问题可以有效地应用于管理部门来组织生产，既充分发挥生产部门的潜力又能得到宏观控制，达到持续、稳定、健康的发展。
下面就文章开始的一个以效益兼具公平性为双层目标的双层规划问题建立双层规划模型.分配—选址模型总公司下面有个分公司，每一个分公司记为,经过多因素分析后,在第个城市中，初步确定备选地址，标号为.已知第个公司所管辖的第个城市选择第个地址后的成本与收益分别为，（可以用货币单位或者其他数量折算，见表1).规定每一城市至少要选建一个超市，即在每一城市的所有备选点中至少要选一个。
对于下层的每一分公司来说．就是要在选建超市的总成本不超过总公司分配额度的情况下．如何在各城市选择合适的备选点。
使得分公司的效益最大?而对于位于上层的总公司来说，就是要考虑如何分配专项投资资金，即如何决策资金分配向量,使得资金的分配最为“公平合理"?详细分析如下：一方面，对于每一个分公司,根据总公司所分配的投资额度，确立以效益最大为目标的下层规划问题(P2),即：给定，满足（5)。
基于环境角度的双层选址优化模型
The Environmental Bi-Level Programming Models to the Location Decision in Distribution Centers 作者： 胡长英[1] 刘国山[2]
作者机构： [1]中国人民大学信息学院,北京100872 [2]中国人民大学商学院,北京100872出版物刊名： 中国管理科学
页码： 59-62页
主题词： 物流配送中心 选址问题 双层优化方法 环境保护
摘要：本文通过建立以政府为上层，物流企业为下层的双层优化模型，对政府如何制定环境政策、企业在政府的政策指导下如何确定既保护环境，又能降低物流配送成本的选址方案进行了讨论。
最后，文章通过一个实例说明了所建模型的适用性。
【重磅】双层规划
双层规划一、双层规划的定义及背景双层规划（BilevelProgrammingProblem，简称BLPP）是一种具有二层递阶结构的系统优化问题，上层问题和下层问题都有各自的决策变量、约束条件和目标函数。
双层系统优化研究的是具有两个层次系统的规划与管理问题。
上层决策者只是通过自己的决策去指导下层决策者，并不直接干涉下层的决策；而下层决策者只需要把上层的决策作为参数，他可以在自己的可能范围内自由决策。
这种决策机制使得上层决策者在选择策略以优化自己的目标达成时，必须考虑到下层决策者可能采取的策略对自己的不利影响。
首先提出层次规划模型的是H.VStackelberg，上世纪50年代，为了更好的描述现实中的经济模式，H.VStackelberg在他的专著中首次提出了层次规划这种概念，虽然多层规划与之有共同点，但各层决策者依次做出决策，并且各自的策略集也不必再是分离的。
20世纪60年代，Dantaig和Wolfe提出了大规模线性规划的分解算法，承认有一个核心决策者，它的目标高于一切，但与多层规划有很大区别，多层规划承认有最高决策者，大不是绝对的，他允许下层决策者有各自不同的利益。
20世纪70年代发展起来的多目标规划通常寻求的是一个决策者的互相矛盾的多个目标额折衷解，而多层规划强调下层决策对上层目标的影响，并且多层规划问题通常不能逐层独立求解。
上世纪70年代以来，在解决实际问题的过程中，人们才逐渐形成多层规划的概念和方法。
多层规划（MultilevelProgramming）一词是Candler和Norton在奶制品工业模型和墨西哥农业模型的研究报告中首先提出来的。
上世纪70年代，人们对多目标规划进行了深入的研究，也形成了一些求解多目标规划的有效方法，如分层优化技术，这种技术也可以用来求解层次问题，但这种技术建立在下层的决策不影响上层的目标基础上，而多层规划正是强调下层决策对上层目标的影响。
因此多层规划同城不同于多目标规划。
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本 文 研 究 的 城 市 ＵＩ Ｓ ， 其节点包括 货源地 、 配 送 中 心 和 城 市 ＵＩ Ｓ中 的物 流 中 心 和 配 送 中 心 ， 是 城 市 ＵＩ Ｓ节 点 需 求 地 。位 于 城 市 边 缘 的 机 场 、 物 流园 区、 货 运 站 的 货 源 地 的主要形 式 ， 具有 衔接功能 、 信 息功 能 、 管 理功 能 ， 是 整 个地 的产品通过配 送 中心分拨 到各 需求 地 。决 策者 在满 足广 义 下物流 系统的 中枢 ， 担负着货 物 运输 、 储 存 保管 、 流 通加 工 、 物流费用最 小和 客户 的需 求 的基 础 上 ， 如何 选 选择 最 佳 物
城 市外 的 货 物 通 过 各 种 运 输 方 式 运 到 城 市 边 缘 的 机 场 、 物 佳反应 的基 础 上 ， 在 可 能 的范 围 内求 得 整 体 上 的 最 优解 。 流 园区 、 货运 站 ， 经 过分拣 、 包 装后通过 ＵＬ Ｓ运送 到 目的地 。 本 文 采 用 双 层 规 划 模 型 来 描 述 ＵＬ Ｓ节点 最优 选 址 问题 。 城 市 地 下 物 流 系 统 网 络 由物 流 节 点 和 网 络 路 线 组 成 。 由 城 物流 网络 的构建 决策 同时涉 及 到决 策者 和 使 用者 ， 因此 物
关键词 ： 城 市 ＵＬ Ｓ ； 双层规 划 ； 物流 费用 ； 遗 传 算 法 中 图分 类 号 ： Ｆ ２ ５ 文献 标识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ２ — ３ １ ９ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ ０ ７ ２ — ０ ２
１ 引 言
介 于 大 城 市 普 遍 存在 着 交 通 拥 堵 、 能源 浪 费 、 环 境 污 染 等 问题 ， 严 重 影 响 了 城 市 居 民 的 生 活 质 量 和 生 存 环 境 的 安
规划 。其次 ， 对 城 市 地 下 物 流 系 统 在 实 现 城 市 可 持 续 发 展 等方 面和地物 流 面 临 的 投 资 风 险进 行 了 评 价 。但 目前 国 内 外 未 涉 及 地 下 物 流 节 点的选址 研究 ， 由 于 ＵＩ Ｓ初期 建 设 成本 很 高， 系统 的建
摘
要： ＵＩ Ｓ节点的选 址决定 了整 个物 流网络的 结构 和规 模也 关系着建设成 本和物 流费用以及客 户服务 水平 的 高低 。
采 用双层规 划模 型来描述 ｕＩ ｓ节点最优 选址 问题 。上层规划 以物 流总 费用最小 为 目标 ， 从 决策者的 角度 出发 考虑 ＵＬ Ｓ节 点 布局 与运输作 业、 仓储作 业成本 间的关 系 ； 下层 规划从 满足 使 用者 需求 的 角度 考虑 ， 用最 少的 物流 节点覆 盖所 有 的客 户 需求。最后 ， 针对 ＵＬ Ｓ节点最优选 址的双层规 划模 型给 出求解算 法。
全， 迫 切 需 要 一 种 能 创 造 性 地 解 决 上 述 问 题 的 措 施 。 为 了
解决这 一问题 ， 发 展 城 市 地 下 物 流 系 统 应 运 而 生 。 国 内 对
城市地 下物流系 统 的研 究主 要集 中在 两方 面 ： 一 是对 国外 城市 地下物流 系统 的介 绍 ； 二 是 探 讨 城 市 地 下 物 流 系 统 的
Ｎ ｏ． ０２， ２ ０１ ４
现代商 贸工 业 Ｍｏ ｄ ｅ ｒ ｎ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｔ ｒ ａ ｄ ｅ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ
２ ０ １ ４ 年第 Ｏ ２期
基于双层规划模型城市 ＵＬ Ｓ节点最优选址分析
谢 丽
（ 长沙理工 大学， 湖 南 长沙 ４ １ ０ ０ ０ ４ ）
ｏ 表 示需 求点 口 表 示ｕ Ｌ ｓ 物 流中 心
口 表 示 束 被 选 中 的 ｕ Ｌ ｓ 物 流 中 心
７ 袭 示 城 市 边 缘 货 潦 点
设 成本平均 在 １亿元／ Ｋｉ ｎ 左右 ， 因而 节 点 的选址 和 规模 对
图１ ＵＬ Ｓ网 络 结构 图
整 个 ＵＩ Ｓ的建 设 成 本 以 及 服 务 水 平 起 着 举 足 轻 重 的 作 用 。 节点类 似于地铁 站 的规 划 ， 地 铁交 通 要覆 盖 整个 城 市 因 此 物 流节点是 整个物 流 网络 的 中枢 ， 节 点 位 置 的 确 定 决 定 着 地铁 站点应选 择在临近 商业 圈 、 工 业区 、 居住 圈 以及郊 区。 整个物 流网络的形式 ， 同时 影 响 系 统 建 设 成 本 。 因 此 ， 本 文 ３ ＵＬ Ｓ节 点选址 优化 模型 将 对 ＵＬ Ｓ节点选址及 规模进行初 步探究 ， 为将来 ＵＩ Ｓ的建 双层规划 是一 种 具有 二 层递 阶结 构 的 系统 优 化 问题 ， 设发展 提供初步理 论。 上层给定一 个决策 变量 ， 下层 系统 以这个 决 策变 量为 参量 ，
市 地下物流系统 的 概念 可知 ， 城 市地 下 物 流 系统 网络 可 分 流 网络 节 点 的选 址 是 两 者 相 互 决 策 的 行 为 ， 是 一 个 典 型 的 为 两部分 ： 一部分 是指 由管 道 、 隧道 、 通信 线 路等构 成 ＵＩ ｓ 双层决 策问题 。 的网络线路 ； 另 一 部 分 是 指 由 存 储 场 所 构 成 的 ＵＩ Ｓ的 节 ３ ． １ 建 立 双 层 规 划 模 型 结 构
２ 城 市 ＵＬ Ｓ节点概 述 及选址 分 析
地 下 物 流 系统 （ ＵＩ Ｓ ， Ｕｎ ｄ ｅ ｒ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） 是
据下层 目标 函数 和约 束 条件 ， 在 可 能 的范 围 内求得 一个 最
优值 ， 并 将 自已的最佳反应 反馈 给上层 ， 上 层再 在下 层 的最