摘要
文章以绿视率作为评价指标，探讨如何通过提升街道和公共空间的绿视率，达到改善城市生态环境、提升居民心理健康与生活质量的目的。选定云南省大理古城作为研究区域，分析古城绿视率的现状、变化趋势，探究其绿视率影响因素并提出优化策略。研究采用量化分析方法，对大理古城2016年与2020年的街道绿视率进行对比评价，同时利用深度学习全卷积网络技术，对街景图像中的树、草和其他植物进行语义分割，实现绿视率的精确量化。研究结果表明，2016—2020年，大理古城街道的平均绿视率有所下降，绿化水平未能达到预期目标。通过进一步分类对比分析，揭示街道宽度、绿化形式、建筑特色等因素对绿视率的影响。最后结合大理古城的具体情况，提出一系列改进绿化的措施，可有效提升城市绿视率，增强城市生态环境和文化特色。

作   者

张春明   云南艺术学院副教授

许   姁   邵阳职业技术学院助教

王招鑫   云南艺术学院硕士研究生

赵党书   昆明理工大学副教授

万   凡   云南艺术学院设计学院院长、教授（通信作者）

01

研究背景

以人为本是城镇化发展的必然趋势，城市发展要考虑不同人群的需求。随着国家城镇化进程的推进，城市空间品质不断提升，街道作为重要的城市公共空间，其发展受到广泛的关注。城市街道空间作为居民使用最频繁的城市公共空间，对居民的身心健康有着重要的影响。传统城市绿化指标中的绿地率、人均绿地面积和城乡绿地率等，都是二维平面的评价标准，绿视率可反映人们对绿化质量的感受，是衡量城市绿化水平的重要标准，对设计具有指导意义。

绿视率指视野中绿色所占比率，1987年由青木阳二提出，通过照片判断绿化空间的构成比率。在绿视率等级划分方面，很多学者提出相应的绿视率评价划分标准。如青木阳二就指出，当绿视率为25%时，人们的视觉感受从“绿少”过渡到“绿多”；当绿视率为50%时，大部分人感觉“绿多”。再如，日本心理学家大野隆造通过研究发现，当绿视率达到25%时，视觉体验最佳，生理和心理感受最舒适；当绿视率达到15%以上时，环境自然感增加；当绿视率为15%以下时，环境人工痕迹明显。日本学者折原夏志将绿视率划分为五个等级，分别对应绿化感知差、较差、一般、较好和好，其中绿视率低于5%时，绿化感知差。郝新华等按照四种标准，采用绿色数值大小对绿视率进行划分，以适应我国街道的实际状况。姜斌通过绿色对人心理感受的分析，认为城市自然风景对精神健康有积极影响，应采取行动保障并提升绿色空间质量。综合上述文献，此次研究将25%作为良好绿视率的目标线，以此作为绿化建设的目标。

本文基于现有的理论基础，选定大理古城作为研究区域，分析绿视率给居民日常生活带来的深远影响；探讨如何通过提高街道和公共空间的绿视率，改善城市的生态环境，提升居民的心理健康和生活质量。研究通过量化分析方法，对大理古城2016年与2020年的街道绿视率进行对比评价，以绿视率作为评价指标，分析大理古城街道空间绿视率现状及其变化趋势；探讨影响街道空间绿视率的主要原因；提出适合大理古城街道空间的绿视率提升策略；通过设计试点示例分析，检验空间设计（建设）的策略、方法和技术措施是否正确。

02

研究数据获取与计算

2.1  研究对象选取

随着技术的发展，街景数据越来越丰富，但仍集中于发达城市，古镇街景数据相对较少。在云南省6个古镇的街景状况调研中（表1），大理古城街景数据在年份上最为丰富，且覆盖率高。在此次大理古城街景数据获取和绿视率计算过程中，研究特别注重数据的实际应用价值。在关注数据准确性的同时，进一步探讨如何利用这些数据指导城市绿化的实际操作。具体而言，通过分析街景图像，能够识别出大理古城绿化需求最为迫切的区域，基于此可提出具体的绿化改进方案。这些方案将帮助城市规划者在保护历史文化遗产的同时，有效提升街道空间的绿视率。

表1  云南省各古镇街景数据信息

Tab.1 Street view data information of each ancient town in Yunnan Province

资料来源：笔者自绘

大理古城位于云南省滇西中部，是20世纪80年代第一批公布的国家级历史文化名城。大理古城呈正方形，周长6km，古城区内民居、商铺保持白族特色建筑风格,是大理旅游核心区。

为保证所选道路的时间跨度在三年以上且具有一致性，选择同时有2016年与2020年街景的道路进行评价分析。对大理古城内所有有街景的道路进行统计，满足条件的道路有八段，分别为洋人街段、玉洱路段、银苍路段、平等路段、广武路段、叶榆路段、未命名巷道路段、东玉街段。八段道路分别以1~8号排序，在2015—2020年的变化如图1。

图1  大理古城内有2016与2020年街景的道路统计

Fig.1 Road statistics of street views for 2016 and 2020 in Dali ancient city

资料来源：笔者自绘

2.2  街景数据获取

研究须分别采集2016年和2020年两个年份相同点位的街景图像数据进行对比分析。通过百度地图街景“时光机”模块，可以获取同一街景点、不同年份、相同季节的城市道路街景历史影像。由于历史街景图像不能通过API爬取，研究所用历史街景影像，是在经过调整水平视角和方位后，由人工对所需道路街景进行截取获得，分别截取2016年和2020年道路前、左和右三个方向（图2）的街景照片，并对采集到的街景图片进行街道绿视率评价。

图2  街景采集方向

Fig.2 Street view collection direction

资料来源：笔者自绘

截取街景的方式是在一个街景点的照片截取完成后，点击地图前进标志（百度地图自定义前进距离重合约为30%）到下一个街景点进行截取，直到本段道路街景数据截取完毕。为确保数据严谨，对1号道路（洋人街）进行试验。按照全景地图中的方向标前进，从道路起点到终点，分别截取前、左和右三个方向上相同数量的照片。

本研究共采集384个街景点，采集到2264张街景照片，平均采集间隔为8.73m；照片采集间隔最大的是2号道路（玉洱路），平均采集间隔为9.30m；照片采集间隔最小的是7号道路（未命名巷道路），平均采集间隔为8.03m。不同照片采集间隔差距最大为1.23m，后文统一使用平均采集距离8.73m，作为照片采集间隔距离（表2）。

表2  街景图像采集信息

Tab.2  Street view image collection information

资料来源：笔者自绘

2.3  绿视率计算

绿视率实际计算中，可以分为人工识别计算和自动识别计算两大类。两者的主要区别在于对植物区域的识别是通过人眼还是计算机自动识别。人工识别计算一般采用像素计算法和网格计算法；计算机自动计算可以分为通道计算法和图像语义分割法，通过计算机程序按照一定规则对图像进行自动处理，得出绿视率数据。本文采用自动化图像处理方法，借助深度学习全卷积网络，识别图像中的150种物体，实现对绿视率的量化。该方法高效且可处理任意尺寸图像，为城市空间绿化更新研究提供重要支持。

研究对已有的绿视率量化分析文献进行梳理，选择上述语义分割物体中的树、草和植物三种物体，作为绿视率量化对象。绿视率的计算通常是先计算单张图像的绿视率，再将观测点所有图像的绿视率求平均值作为该点的绿视率。本研究中绿视率的计算公式如下：

式中，Area_g代表照片中绿化要素（绿色植物）的面积；Area_t代表照片总面积。

03

大理古城历时性街景城绿视率分析

本章重点分析大理古城当前的绿视率现状。通过对比2016年和2020年街道绿视率，可以直观地了解大理古城在不同时间点的绿视率水平，评估其城市空间绿化的总体趋势和效果。依据前文方法采集街景照片，对采样街道的绿视率进行分析，计算采样区域平均绿视率和道路平均绿视率。

3.1  2016年绿视率分析

2016年，大理古城采样街道的平均绿视率为13.30%，处于绿视率感知较差水平。采样道路中，绿视率最高的是2号道路（玉洱路），绿视率为23.84%；绿视率最低的是3号道路（银苍路），绿视率值为5.96%，道路绿视率分布不平衡（图3a）。为进一步分析不同街道空间类型对绿视率的影响，将采样道路按照街道宽度、绿化形式、建筑特色等进行分类，通过分类对比可以看出，街道宽度和绿化形式对绿视率有较大影响，一般来说，街道宽度越大，绿化形式越多样，绿视率越高。例如，2号道路（玉洱路）是一条宽阔的主干道，两侧有乔木、灌木、花卉等多种绿化形式，绿视率最高。3号道路（银苍路）是一条狭窄的次干道，两侧只有少量的盆栽和地被植物，绿视率最低。建筑特色对绿视率的影响较为复杂，一方面，具有地域特色的建筑可以提升街道的景观吸引力；另一方面，过高或过密的建筑也可能遮挡绿化视野，降低绿视率。例如，4号道路（平等路）是一条具有白族建筑风格的街道，两侧的建筑高度和密度适中，不仅保留古城历史文化，也为绿化提供良好背景，因此绿视率较高。而7号道路（未命名巷道路）两侧的建筑高度和密度过大，导致绿化视野受到严重限制，绿视率较低。在古城街道所有采样点中，对每条桥街道采样点的街景图片绿视率数值求取平均值后，绿视率最小值为0%，最大值为23.84%。对比绿视率五个等级划分，对八条街道采样点的街景图片绿视率数据进行分析，超过25%的采样点绿视率数值仅为19%，超过35%的采样点绿视率数值达到7%，反映2016年大理古城街道的绿视环境水平整体偏低，需要加强古城街道空间的绿化建设。15%~25%的采样点绿视率数值为21%，59%的采样点绿视率数值低于15%。其中，5%~15%的采样点绿视率数值为21%，不到5%的采样点绿视率数值为37%，表明2016年大理古城街道的空间绿化水平偏低，仅两条道路的绿视率感知良好，结合图3b统计并计算可得，37%的采样点绿视率感知差。  

图3  2016年道路平均绿视率与分布区间

Fig.3  Average green view ratio and distribution range of roads in 2016

资料来源：笔者自绘

3.2  2020年绿视率分析

2020年，大理古城采样街道的平均绿视率为11%，处于感知较差水平。采样道路中，绿视率最高的是2号道路（玉洱路段），绿视率为22.35%；绿视率最低的是7号道路（未命名巷道路），绿视率值为3.46%（图4a），道路绿视率分布不平衡。在大理古城所有街景采样点中，2020年绿视环境质量整体偏低，需要加强街道绿化建设。八条街道中，结合图4b统计并计算可得，街景图片采样点绿视率数值大于25%的采样点仅占15%，其中大于35%的占比5%。15%~25%的采样点占18%，但67%的采样点绿视率数值低于15%。其中，5%~15%的采样点占31%，小于5%的采样点占36%，表明大理古城别街道2020年空间绿化问题依然严峻。

图4  2020年道路平均绿视率与分布区间

Fig.4 Average green view ratio and distribution range of roads in 2020

资料来源：笔者自绘

3.3  2016年和2020年绿视率对比分析

从图5可以看出，在对大理古城街道的绿视率进行等级划分后，2020年与2016年相比，采样点绿视率的数值分布出现一些变化。具体来说，绿视率超过25%的采样点占比从2016年的19%下降到2020年的15%，而绿视率超过35%的采样点占比从7%减少到5%。这表明，大理古城街道的绿化品质在过去几年中有所下降，未能达到预设的良好绿视率目标。同时，绿视率在15%~25%的采样点占比也有所下降，从21%减少到18%。这表明，大理古城街道的绿化感知水平仍有待提高，需通过增加绿化密度和提升绿化质量来改善。另外还观察到，绿视率低于15%的采样点占比从59%上升到67%。具体来看，绿视率在5%~15%的采样点占比从22%增加到31%，而绿视率低于5%的采样点占比略有下降，从37%下降到36%。这些变化反映出大理古城街道空间的绿化问题仍然较为显著，特别是有较多采样点的绿视率感知水平较差，表明加强绿化设计和管理的必要性。

大理古城2016年和2020年的所有采样点中，绿视率最小值为0%，且绿视率为0%的采样点数量由2016年的39个降为2020年的28个。这类采样点多为较窄的巷道，道路旁无多余空地设置绿化带。结合图5b统计并计算可得，所有采样点中，绿视率最大值为55%，该采样点位于4号道路（平等路），在绿视率高于35%的27个采样点中，4号道路占5个，2号道路占19个。2016—2020年，大理古城绿视率整体表现为下降，绿视率低于15%的采样点增加，但绿视率极低（绿视率为0%）的采样点数量有所减少。

图5  2016年、2020年道路平均绿视率与分布区间

Fig.5 Average green view ratio and distribution range of roads in 2016 and 2020

资料来源：笔者自绘

04

大理古城街道空间绿视率提升策略

4.1  街道空间绿视率影响因素分析

大理古城保留着明代“府城每方三里、周围十二里”的棋盘式布局里坊制闭式城市格局。南北城门相互对称，空间狭窄曲折，瓶颈多。大部分街巷宽度较窄，机动车双向行驶比较困难或只能单行。结合古城特殊的肌理特征，此节基于城市布局、历史文化背景、现有绿化措施及城市发展政策等，深入分析影响古城绿视率的关键因素。

首先，绿视率低的道路因宽度较窄，少高大乔木，仅有部分灌木和低矮的地被植物，而地被植物和盆栽等小品虽能为附近空间提供较高的绿视率，但随着距离的增加，绿视率会逐渐衰减，在采样点中，草本植物和爬藤植物数量也较少（图6a）。其次，在采样道路中，2016—2020年，大理古城内多条道路虽有修缮、重建、新增建筑的情况（图6b），但绿植没有增加。随着时间变化，道路两旁树木逐年长高，视野范围内可见的树冠部分越来越少，绿视率逐渐降低。最后，街道绿化分布不均衡。绿视率较高的2号道路（玉洱路）2016年的绿视率为23.4%，2020年的绿视率为22.35%；2016绿视率最低的3号道路（银苍路），绿视率为5.96%，2020年绿视率最低的7号道路（未命名巷道路），绿视率为3.46%。2号道路贯穿大理古城东西两端，是大理古城主要干道之一，道路整洁宽阔，道路一侧杨柳依依，另一侧银杏成排，两旁建筑完好，从2016年到2020年变化不大，绿视率一直保持较高水平（图6c）。

图6  道路绿视率低的原因分析

Fig.6 Analysis of the reasons for low green view ratio

资料来源：笔者自绘

4.2  大理古城绿视率优化建议与试点示例

本研究为大理古城设定具体的绿视率目标：将基线指定为15%，争取提升至20%以上；重点关注并改善绿视率低于5%的区域，确保这些区域在总体城市空间中的比例不超过15%；同时针对高频使用的关键区域，实施进一步绿化提升措施。根据对绿视率低原因的分析，研究提出包括改进城市绿化规划、扩大城市绿地面积、推广垂直绿化技术，以及增强居民参与度等综合解决方案。在设计更新时，注重融合大理的文化元素，做到不仅提升城市的生态环境，还能强化其文化特色和社区凝聚力。

4.2.1 大理古城绿视率优化建议

（1）制度层面

将绿视率纳入管理条例，制定约束性和鼓励性指标；明确规定绿视率的定义和计算方法，建立标准化绿视率测算流程，使绿视率的计算更加科学、准确；发布对应的指南文件，指导城市绿化管理部门进行绿视率测算和评估，确保绿视率标准的适用性和有效性。通过这些措施推动城市绿化建设进程，提高城市的生态效益和景观品质。

制定绿视率设计指引和导则，加强社区规划师责任制度，明确社区规划师在城市绿化建设中的职责和义务，推动社区层面的绿化建设和管理工作；展示和交流信息，使城市居民更加了解城市绿化建设的进展和成果，激发居民积极参与城市绿化建设，促进居民共同监督和维护绿化环境。

引导民俗习惯，在制度建设下促使居民参与绿植设计和空间建设，将私人种植扩展到公共空间，增加城市绿景氛围。受历史文化因素的影响，大理白族地区民众自古就有在家中种植山茶花、玉兰树等绿色植被的习俗。应充分考虑和利用这一特点，引导民众积极参与古城绿化建设。鼓励和支持广大民众在公共空间和私人场所进行绿化种植和空间建设。例如，可以在城市规划中设置专门的绿化区域或公共空间，鼓励居民在这些区域种植本地植物和花卉。通过提供专项培训和指导，促使居民掌握现代绿化技术和设计理念，增加古城的绿化覆盖率和街巷景观品质，促进白族文化和生态环境的保护与传承。

（2） 设计介入层面

由于古城较早开展保护措施，保留了许多独具特色的步行街巷，它们是古城特有的空间符号。在宽度较大的街道，可通过与盆栽、花池等绿化相结合的形式增加座椅，打造视觉美观、行走舒适、充满活力的街道空间。如图7所示，对较为狭窄的其他道路，可充分利用侧界面进行绿色潜力空间发掘。例如，在4号道路（平等路）围墙上方绿地的边缘种植迎春等悬垂类植物，或使用植草砖等立面绿化方式提高绿视率，既不占用通行空间，又能确保养护便利；围墙较长的情况下，还可以充分利用侧界面和转折节点，节奏性地设置小型景观，形成连续的绿视体验；或针对当地以建筑特色、建设历史等为主题的线性景观，增强其空间趣味性，缓解连续围墙带来的视觉疲劳感、压抑感。

图7  绿色潜力空间发掘

Fig.7 Exploration of green potential space

资料来源：笔者自绘

结合地域特点，精心构建植物搭配。适当增加草本植物特别是花卉的数量和种类；加强对绿化的维护管理，对原有荒废的花池、树池进行复种，增强对大龄乔木的保护；在高大乔木的树干上种植附生植物，或在底端增加低矮植物，解决因树冠过高导致的可见性低的问题；适度增加灌木和色彩丰富的色叶植物或花卉，在观景空间，避免植物遮挡视线，及时修剪遮挡住宅窗户的乔木枝叶，替换生长状态不佳的各类植物。

分类潜力空间，精准提供策略。绿视率的优化提升存在多种方式，从单一的直接增加绿化种植数量，到融入构造特点或地域特色的垂直绿化设计（图8），不同空间类型提升绿视率的策略不同，应针对不同街道的空间状态提供合理的绿视率提升策略。在选择植被季节特征、类型和种植位置时，应充分考虑植物的季节性变化对绿视率的影响。除此之外，充分利用相关软件和虚拟现实技术对种植效果进行模拟，以便更好地预测种植后的视觉效果。

图8  绿化提升策略

Fig.8 Greening improvement strategy

资料来源：笔者自绘

在对道路进行绿视率提升时，因所有植物不是均匀分布的，可以选择部分节点进行绿视率设计提升。通过提升多个节点的绿视率，不仅能提高街道整体空间的绿视率，还能增加整体空间的趣味行和通透性。对于部分小区域空间，可以通过打造绿化节点的方式进行微更新设计；对于与道路结合的宅前空间，建议结合建筑的凹凸变化设置微型活动空间，配备活动设施并种植耐阴植物；对于公共空间的小块空地，可以设计为口袋公园，提供更为多样化的休闲空间。

4.2.2 设计试点示例

利用上述设计策略，在已量化的道路中选择节点进行设计介入，共选择两个节点（图9）。设计后对相关数值再次量化，将设计介入前后的量化数值进行对比。设计改造试点一与设计试点二的绿视率在设计介入后有明显回升，超过2016年的绿视率（图9b）。设计介入后的街道空间，不仅提升绿视率，而且增强空间的舒适性、美观性和趣味性，体现出大理古城的地域特色和文化内涵。例如，在设计改造试点一的街道空间，通过增加垂直绿化墙面，不仅增强绿色视觉感受，也提升空间的立体感和层次感，同时融入白族建筑的元素，营造出街道的文化氛围。在设计改造试点二的街道空间，通过增加口袋公园，不仅增加绿色休闲空间，也增强街道的活力和多样性，设计同时考虑到植物的季节性和色彩搭配，提升街道的景观品质。这些设计介入的效果模拟，可以为大理古城的街道空间绿化更新提供参考和借鉴，也可以为其他类似古城街道空间的绿化更新提供一些启示和灵感。

图9  设计介入前后图片与绿视率数值对比

Fig.9 Comparison of images and green view ratio values before and after design intervention

资料来源：笔者自绘

为了更具体地应对大理古城绿视率低的问题，此次研究提出一系列定制化绿化设计方案。例如，在类似2号道路（玉洱路）的主要街道上，建议增加本土耐旱植物和装饰性花卉，提升街道的绿化美感。在保持古城历史风貌的基础上，引入现代绿化元素，如墙体绿化和屋顶花园。这些方案旨在实现文化遗产保护与生态绿化的和谐共生，同时保证其可持续性，既保留古城特色，又让街道的绿化设计与整个古城氛围相得益彰。最终，将这种绿化墙面特色构建融入大理古城绿色人文体系中。综合以上分析和检验结果，本文验证了所提解决方案对大理古城绿视率提升的作用。这些方案不仅有助于改善城市空间的生态环境，还促进居民的身心健康和生活质量提升。

05

小结

在建成环境领域，绿视率作为衡量街道空间绿化水平的重要指标，其研究日益受到重视。本文通过对比不同年份的街景数据，评估街道空间绿视率的变化情况。研究发现，随着城市发展，街道绿化品质不断提升，人们的生活空间趋向完善。这表明，通过小规模的设计和政策干预，可以促进城市绿化的持续改善，进而提高居民的生活质量。

研究的不足之处，首先是本次研究选取的样本数量较少，以人工截取图像的方式获取街景数据的效率较低，无法满足大规模测度的需求。因此，研究仅对大理古城部分街道进行街景数据截取，不能完全代表整个大理古城街道空间的情况，需要更多的研究样本和分析。其次，研究数据存在一定的滞后性，研究所选街景图像为2016年和2020年，这些量化数据可作为大理古城街景绿视率在时间维度下变化情况的参考，但时间有效性不足。未来的研究需要增加街景样本在时间维度上的连贯性，确保量化数据的时间有效性，并考虑各种影响因素，不断更新研究方法和技术使用，以适应城市发展的需要。