摘要:綠地是城市生態資源的重要組成部分，定量評估其時空分布、構建多尺度監測方法體系，是自然資源管理、生態文明城市建設等領域的迫切需求。以城市植被和城市水體為例，從資源的數量、質量與生態價值3個層次，梳理對比主流的監測評價方法，探討這些方法的優勢與存在的問題，為我國新時期城市自然資源評估與監測提供方法參考。結果表明:①盡管基于樣方的傳統抽樣方法可獲得城市綠地的數量信息，但城市綠地高度斑塊化特征限制了樣方結果尺度推繹;②衛星遙感是監測城市綠地的有效手段，可準確獲取綠地空間分布、面積、種類、質量變化等信息，但生物量(或蓄積量)、體積等信息需要米級(<5m)遙感數據和其他新技術支持精細化研究;③無人機可獲得亞米級(如<5cm)數據，滿足精細化監測需求，但受飛行管制、電池續航能力等限制，數據覆蓋范圍有限，且數據拼接等后處理復雜、傳統的數據處理或反演算法可能不適用于亞米級空間分辨率數據;④城市綠地對城市熱環境調節功能研究較多，但當前100m(及更粗空間分辨率)的熱紅外地表溫度數據難以支持綠地蒸騰降溫機理等精細化研究。可見，城市綠地的精細化資源評估與監測仍面臨諸多挑戰。

　　關鍵詞:自然資源;城市綠地;評估與監測;遙感;無人機

　　0引言

　　城市是人類聚居的重要場所，亦是人類社會發展水平的重要標志。截至2018年，全球55%的人口居住在城市，該比例在2050年預計將達到68%[1]，尤其是發展中國家，正經歷不同程度的城市化進程。在中國，城市化是目前和未來發展的基礎與中心任務[2]。

　　但城市化進程在推動社會進步與發展的同時，高強度的人類活動改變了下墊面屬性，不透水建筑等灰色景觀大量增加、自然植被等綠色景觀極大減少，引發了諸如城市熱島等嚴重的生態環境問題，降低了城市環境的人居質量[3-5]。綠地是城市生態系統的重要組成部分，亦是構成城市綠色基礎設施的生態資源，在提供城市生物棲息地、調節城市熱環境、豐富城市居民文化等方面發揮了積極作用[6-9]，是改善城市景觀、提升城市居民健康水平與生活品質的重要抓手之一。

　　然而城市用地寸土寸金，城市建設中通常優先考慮經濟效益明顯的商業用地等，擠占綠地空間，減少城市生態系統的自然組成部分、導致自然生態功能退化、承載力下降等[5，9]。黨的十八大以來，我國政府高度重視生態文明建設、推進綠色發展，提出生態宜居城市、低碳城市、海綿城市等建設理念，以期構建科學合理的城市化格局和提升城市品質、建設美麗中國，有效推動了城市綠地的建設與發展。我國城市化發展快速、地域分布廣等特點，決定了該過程必然面臨諸多新問題[10-11]。

　　就資源領域而言，同種資源因管理部門和調查方法差異，會出現資源評估數據不一致等情況，嚴重影響管理決策。為此，國家調整組建了自然資源部，以解決山水林田湖草等自然資源的評估與監測[12]，面臨的首要問題是如何開展頂層設計、統一評價與監測標準、形成對應的技術體系，準確獲取各種資源空間布局等基礎資料，服務于資源保護與優化利用。相比自然生態系統，城市生態系統人為干擾程度高，高樓林立、下墊面異質性高[13]，綠地呈斑塊化、破碎化分布，增加了評估與監測的難度，基于自然生態系統發展的傳統抽樣調查方法與結果可能與實際不符[14-15]。

　　為滿足新時期城市建設與生態環境保護需求，迫切需要開展精細化的城市綠地資源監測、建立可行的評估方法與監測系統，準確、及時掌握綠地資源的狀況與動態變化等基礎數據，服務城市建設與管理決策。為此，本文針對國家對城市綠地等自然資源評估與監測業務需求的緊迫性，以城市綠地中常見的植被和水體為例，從資源的數量、質量與生態價值3個層次梳理對比主流的監測評價方法并分析其優勢;在此基礎上，結合本文作者近期研究成果，討論城市綠地多尺度監測與評價方法，為我國新時期城市自然資源管理等工作提供方法支持。

　　1城市植被評估與監測方法

　　1.1數量方面

　　植被數量評估的傳統方法以樣方調查為主。理論上，樣方越多、調查結果越好(如全面調查)，但受經濟條件等制約，通常采用抽樣調查[14]。抽樣調查的核心問題包括樣方數量和樣方面積確定[18-19]。最近研究發現，樣方數量的多寡明顯影響城市植被調查結果[15]，但難點在于確定最佳樣方數量。類似難點還有確定最佳樣方面積，因為植被群落中的植物種類隨生境面積而變化，只有達到某個臨界值時(最小面積)，植物種類才趨于飽和[20]。因此，對于喬木、灌木、草本等不同植被類型，采用的抽樣面積變化范圍大(如1～2500m2)[14]。

　　此外，城市綠地植被種類構成多是人工配置的結果，抽樣調查結果的代表性也值得商榷。隨著20世紀下半葉遙感技術的發展，從空中監測地表成為可能[21-22]，發展了針對自然生態系統中森林資源種類判別、面積區劃的方法等[23-28]。

　　我國從第6次全國森林資源清查開始增加遙感抽樣調查，以快速、高效地獲取相關基礎數據，評估森林資源[19]。但這些評估方法主要基于中低空間分辨率(<30m)的衛星遙感數據，難以應用于斑塊破碎、面積較小的城市綠地。近20a來高空間分辨率商業衛星數據的發展，可提供地表0.5～5m精細尺度的可見光遙感數據[21，29]，城市綠地資源精細化評估與監測成為可能，包括植被種類識別、冠幅大小與數量等評估[30-33]。尤其是最近的三維激光雷達，可提取喬木的高度和垂直結構信息，如冠幅、胸徑和樹高、蓄積量/生物量等[34-37]。

　　在高植被覆蓋度的森林區域，采用定點式激光掃描，以觀測點為圓心360°探測，經數據處理后，提取各株喬木的三維信息，據此可獲取樹高、胸徑、蓄積量/生物量等信息，與傳統標準木調查方法獲取結果精度相當(如胸徑R2=0.99)，且能獲得林分任意樹木的信息及空間位置關系等，提供更多的精準數據[35];利用最新研發的背包式激光雷達，在行走中探測道路周圍植被的三維信息，根據點云提取植被相關信息，無需考慮樣方數量、樣方面積等問題，有助于調查斑塊破碎的城市植被，若將該設備置于車載平臺，可形成車載移動式觀測，具有較好的應用前景[38]。

　　1.2生態功能

　　作為城市生態系統的重要組成部分，城市植被具有滯塵、凈化空氣、降溫等生態功能[39-41]。蒸騰作用貫穿于植被的生活周期，該生理過程需要吸收能量，使植被具有天然的降溫功能。觀測表明，城市植被區域的溫度比水泥等不透水設施的溫度低5～20℃[42-46]。

　　考慮到城市獨特的熱島效應[47]及其引發的高溫熱浪等次生災害[48-51]嚴重威脅公眾健康和城市環境的生態宜居性，且植被蒸騰及蒸散發在城市生態系統中難以定量、研究關注較少[42-43，52-53]，本文重點探討城市植被蒸騰作用及其降溫功能的評價方法。蒸騰作用受植被生理過程(如氣孔開閉)與外界環境(如土壤水分含量、大氣溫度與氣流運動等)影響，自然生態系統中植被蒸騰量的精確測算一直是地球系統和全球變化等研究領域的薄弱環節與難點[21，54-57]。由于組成城市綠地的植被與自然植被差異大(如斑塊破碎程度高、受園林管理措施影響頻繁)，加之城市下墊面異質性高、形成獨特的城市小氣候[13]，適用于自然生態系統植被蒸騰的測算方法可能失效，增加了城市植被蒸騰量測算的難度，制約了城市綠地降溫功能的準確量化[44，53]。

　　2城市水體評估與監測方法

　　2.1水量評估

　　傳統的水資源數量評估，以降水、徑流為主要要素，多在流域尺度根據水量平衡原理開展。若能將城市生態系統的各水文分量監測清楚，可以測算水總量。在僅考慮城市河流、湖泊水庫情況下，具體水量的評估可考慮使用體積描述，即水面面積與水深之積。遙感數據測算面積精度非常高、相對容易。

　　此時，僅需獲得水深信息即可。目前數字高程模型可提供高程信息，如30m空間分辨率的ASTERGDEM，高程精度平均為(7.4±12.7)m。我國最新的高分七號衛星可獲取亞米級立體影像，高程精度可望高達1.5m。為利用高精度遙感信息開展水量評估提供了豐富的數據源。基于遙感的水量評估方法，可獲取空間任意位置水量信息，彌補了傳統水量平衡測算法只能獲取區域平均值的不足。

　　2.2水質評估與監測

　　隨著生態宜居等城市建設需求，城市水體水質成為政府、研究人員與城市居民關注的焦點。傳統的水質評估依賴監測斷面定點觀測數據，但受到監測斷面數量、采樣頻次等限制，評價結果通常難以反映水質的時空分布信息。遙感數據覆蓋范圍廣、快速成像與周期成像的特征，為水質時空監測提供了強有力的工具。目前典型的監測評估要素包括水溫、葉綠素濃度、總懸浮物、可溶性有機污染物等[72]。

　　根據《全國城市市政基礎設施建設“十三五”規劃》，將整治城市黑臭水體2000多個、總長度約5800km，建立城市水質監測與評估方法必然是治理的重要內容之一。本文作者利用30m空間分辨率的Landsat系列數據評估廣東省珠海市大鏡山水庫(約1km2)葉綠素濃度時空分布的案例，盡管采用線性回歸算法，卻彌補了傳統水質評估中有限采樣點難以反映水質空間分布的不足[73]。考慮到我國中小型水庫(庫容小于106m3)數量高達93308座[74]，是未來水質與水量監測與管理的重點，傳統人工調查方法難以快速獲取水質空間信息、周期更新更難，基于遙感影像的水質評估方法可快速、周期性地獲取水質時空分布信息，必將發揮重要作用。

　　水質論文范例：焦化行業廢水水質變化影響因素及污染控制

　　3結論與建議

　　1)盡管基于樣方的傳統抽樣方法可獲得城市綠地的數量信息，但城市綠地高度斑塊化特征限制了樣方結果尺度推繹。2)衛星遙感是監測城市綠地的有效手段，可準確獲取綠地空間分布、面積、種類、質量變化等信息，但生物量(或蓄積量)、體積等信息需要米級(<5m)遙感數據和其他新技術支持精細化研究。3)無人機可獲得亞米級(如<5cm)數據，滿足精細化監測需求，但受飛行管制、電池續航能力等限制，數據覆蓋范圍有限，且數據拼接等后處理復雜、傳統的數據處理或反演算法可能不適用于亞米級空間分辨率數據。

　　4)城市綠地類型、面積與城市溫度關系研究較多，但當前100m(及更粗空間分辨率)的熱紅外地表溫度數據難以支持綠地蒸騰降溫機理等精細化研究。可見，城市綠地的精細化資源評估與監測仍面臨諸多挑戰，建議未來加強米級、亞米級遙感數據在城市綠地評估與監測中的應用研究，加強研究多傳感器與無人機搭載平臺耦合及數據處理業務化流程、研發適用于城市綠地精細化管理的反演算法。

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　　熊育久1，2，趙少華3，鄢春華4，邱國玉4，孫華5，6，7，王艷林8，秦龍君4