【目的】测试目前常见的生成式算法在风景园林生成设计中的表现，尝试探讨不同的生成式算法在各个设计环节应用的优劣势。【方法】构建“方案文本生成—场地布局生成—平面图渲染—效果图生成”的风景园林方案生成设计理论框架，在同一个输入条件下测试不同算法在各个设计环节的表现。【结果】方案文本生成算法方面，测试了大语言模型及其在下游应用中的适应性调整方法，包括二次预训练及微调、检索增强生成、多代理系统的方法；图像生成算法方面，测试了大型文生图预训练模型及微调方法、图像结构控制方法；另外，将文生图模型与基于生成对抗网络的布局生成算法、参数化三维模型生成系统结合，并测试其在各个阶段的表现。【结论】目前大型预训练模型以其在通用领域的生成能力为生成设计领域提供强有力的支撑，但预训练模型提供的只是基础的通用能力，从通用领域到风景园林领域的适应性研究还需要检索、控制、微调等多种技术手段协作以开发全面的技术体系。
【目的】城市空间景观设计需要匹配多元化人群的实际活动需求，既有的数字技术方法更多从大尺度、宏观视角出发研究人群活动，难以满足景观尺度上对人群时空行为的智能画像研究。从景观-建筑尺度深入探讨面向街道设计的人群数字画像识别指标体系与测度方法，可为理解街道建成环境与人群分异之间的互动机制提供依据。【方法】以江苏省南京市中央路为案例，通过采集基于手机定位服务（location-based services, LBS）的人群时空数据和街道空间数据，运用人工智能算法分析不同类型人群的街道空间时空使用特征；提出包含基本属性、时间偏好、空间偏好、设施偏好和景观偏好等多维度指标的街道空间人群数字画像测度方法和谱系构建方法。【结果】识别出213种街道空间人群类型和7类典型人群数字画像，揭示了街道空间人群数字画像的时空分异特征，发现了这些特征与现状街道景观设计和设施布局的关联性。【结论】基于街道空间人群数字画像的分析结果，针对性地提出提升街道空间品质的规划建议，有助于更好地满足不同人群的实际活动需求，以助力城市空间景观设计响应居民需求，从而创造更加宜居、舒适的城市环境。
【目的】基于社交媒体数据的公园研究已成为热点。然而，既有研究依赖单模态数据和自然语言处理（natural language processing, NLP）技术，研究结果的精确度有待提升。随着大语言模型（large language models, LLM）的发展，分析社交媒体数据可实现更精确的城市公园公众活动丰富度解析。【方法】先利用LLM解析包含文本、图像和视频的多模态社交媒体数据，再运用聚类算法探究用户的情感倾向和活动丰富度，生成活动热力图，构建公园公众活动丰富度的量化方法。【结果】以传统问卷方法为参照标准，对比分析发现基于多模态数据的LLM分析法的准确性远优于单模态数据分析法，证实了研究方法的有效性。并将LLM分析法应用于上海外环内的20个城市公园，构建出大规模、高精度的公园公众活动丰富度的全景测度方法。【结论】创新性地利用LLM和多模态社交媒体数据分析城市公园公众活动丰富度，有利于推动人工智能在城市研究领域的学术发展和应用。
【目的】城市街道绿化结构的演变和优化是评价城市发展质量的重要指标，特别是在中国的典型城市上海，街道绿化对于改善城市微气候、减少空气污染以及提供居民休憩空间具有至关重要的作用。为了提升城市街道绿化质量，深入探究上海市中心城区在2013—2019年之间的城市街道绿化结构演变规律。【方法】基于时序街景图像数据，利用DeepLabV3+语义分割技术，详细分析上海市中心城区城市街道绿化结构的空间和时间演变规律。【结果】2013—2019年，上海城市街道绿化结构中的植物视觉要素占比有所增加，乔木、灌木和草本植物的视觉要素占比分别增加了25.09%、19.32%和42.39%。在街景的地理空间分布中，2019年综合性城市街道绿化结构（乔-灌-草）的数量相比2013年增加了23.99%，尤其是浦东新区和杨浦区的绿化结构增量变化更加明显。表明了城市街道绿化结构要素和绿化结构的增量具有空间分布一致性。【结论】基于人工智能技术的城市绿化监测方法能够有效识别城市街道绿化结构演变规律，为城市决策者和规划者提供了维护和增强城市绿化的全新视角。
【目的】计算性设计实现了种植设计的智能化，梳理计算性设计在种植设计中的应用具有理论和实践价值。【方法】综合利用文献计量分析法和叙述性综述分析法，归纳计算性设计在种植设计中的概念及分类，统计相关文献的发表时间、研究方法、研究对象和方向的变化趋势，并总结具体的应用情况。【结果】计算性设计在种植设计中经历了参数化设计、算法设计和生成式设计3个发展阶段：1）参数化设计应用最广泛，常用于城市公园内的植物群落配置设计；2）算法设计包括元胞自动机（cellular automata, CA）和多智能体系统（multi-agent system, MAS），CA常应用于城市森林中仿自然的植物群落配置设计，MAS多用于组织多方共同设计；3）生成式设计包括深度神经网络（deep neural networks, DNN）和混合智能系统（hybrid intelligence systems, HIS），目前多应用于城市公园的植物空间布局设计中，但生成结果不稳定且精细度不足。【结论】计算性设计提升了种植设计的科学性，但仍需在种植设计共享数据库搭建、将质性因子融入算法、智能系统融合、理论与实践结合等方向继续发展。
【目的】植物景观设计需要科学性和技术性兼备。探索人工智能，特别是生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）在植物景观设计中的应用，能够帮助设计师提高设计过程的效率。【方法】以花境平面图生成设计为例，建立了基于细致筛选优化的植物平面数据集。数据集标注基于植物分类，考虑了植物的种类、搭配原则及空间布局规律。引入循环生成对抗网络（cycle generative adversarial network, CycleGAN）模型对数据集进行学习，实现花境平面设计的自动生成。【结果】CycleGAN模型在以花境为代表的植物景观设计中具有独特的优势，花境平面图生成模型能够准确识别条形场地边界，并在色彩再现方面表现出较高的精度和可识别性。生成平面图的空间布局中，色块大小、平面布局形态和位置展示了各种植物的空间分布特点，并能够复现部分潜在搭配组合，生成了符合美学和生态原则的设计方案。然而，模型在部分场地边框的准确识别和设计结果的多样性方面仍存在局限。【结论】证明了CycleGAN在植物景观设计领域的应用潜力，并为实践中的植物景观设计提供了创新和有效的解决方案。
【目的】在中国城市存量更新的背景下，提出以生态系统服务为导向、以全生命周期管控为核心、以数智赋能为技术支撑的技术体系是实现城市公园可持续更新的重要途径。【方法】以上海中山公园为实证案例，获取“智”“水”“绿”“碳”4个维度的生态数据，依托城市公园数字孪生技术，构建以“模拟—设计—建设—监测—评估—再更新”为核心路径的城市公园可持续更新支撑技术体系——STAR体系，实现城市公园更新的全生命周期管控。【结果】阐明了上海中山公园可持续更新在生态效应模拟（Stimulation）、生态效能监测（Tracking）、生态数据集成（Assembly）、生态实践管控（Realization）4个模块的具体内容，厘清了STAR体系技术框架的要点。【结论】可为城市公园可持续更新与高密度人居环境生态系统服务能级提升提供一定的技术支撑。
【目的】中国海绵城市建设已逐步进入精细化营建阶段。湿塘作为具有常水位的海绵生境，在城市环境中有较大的生态服务潜力，分析与明确湿塘生境质量特征和问题，有利于推进海绵城市精细化发展。【方法】立足重庆海绵城市试点区域中已建成的湿塘生境，对湿塘植物、土壤、水体进行监测，通过M-Godorn稳定性测算法、内梅罗肥力指数法、内梅罗污染指数法分别评估植物、土壤、水体生境质量，探究建设用地与非建设用地中湿塘生境质量特征的差异。【结果】在监测期中，湿塘植物群落稳定性较低，欧氏距离范围为17.58~27.00，非建设用地中湿塘的植物群落稳定性、入侵植物盖度显著高于建设用地。湿塘土壤压实问题严重，容重均值为1.445 g/cm3；50%土样的饱和入渗率为6.604 mm/h，入渗能力偏低；土样的综合肥力指数在0.532~1.198之间，肥力较差。湿塘整体水质较好，内梅罗污染指数在1.087~3.757之间。前置塘结构有利于湿塘水质的提升，湿塘表面蓄水层周长面积比与内梅罗污染指数呈显著负相关。【结论】通过合理的营建与维护可以提升湿塘生境质量，如控制湿塘平面与竖向布局、加强植物设计与管理、应用人工有机堆肥与土壤管理等技术方法，研究结果对海绵城市精细化营建及管理有重要参考价值。
【目的】城市高架桥下低光照、高污染、强干旱的特殊生境，严重影响了植物健康生长。构建高架桥“植物筛选—生境营造—可持续运维”的立体绿化体系，重建城市高架桥下新自然生境，可以有效改善城市高架桥下生境与人居环境，提高城市生物多样性。【方法】基于生境相似性原理，运用适应性、观赏性、功能性3层过滤模式筛选适生植物；制定“建筑-设施-介质”一体化策略；提出实现高架桥下立体绿化自维持运营的创新模式。【结果】筛选出了27种适宜种植于高架桥下特殊生境的抗性强的适生植物，丰富了高架桥下特殊生境的植物多样性，使植物单次更换周期延长至5年以上；研发出集适生植物、轻型栽培介质、叠垒式种植容器、浇灌系统、雨水收集净化设施于一体的新型立体绿化模块，支撑植物长期保持良好的生长状态，同时实现了雨水资源化利用、污染源头控制和城市雨水消纳等多重目标；在景观形式上，将平面绿化拓展到立体绿化，复合利用大量已建成的城市灰色空间来增绿、填绿，预期可为上海市增加0.3 m2的人均绿化面积；创新性地提出以“绿”促“商”、以“商”养“管”的运维模式，建立了上海虹梅高架桥下立体绿化新模式示范段。【结论】通过研发城市典型的低光照区域立体绿化技术，集成了新型立体绿化模块，将覆盖面广、连通性强的城市狭长污染线——城市高架桥下空间转型为生命景观线、生物多样性廊道，为城市可持续发展提供重要的生态、经济效益。
【目的】随着中国城市园林绿化事业快速发展，园林绿化垃圾产生量也在快速增长，园林绿化垃圾的资源化应用逐渐成为城市管理中不可忽视的重要问题。园林绿化垃圾无害化处理及资源化利用对积极稳妥推进碳达峰碳中和以及发展绿色循环经济具有重要意义。【方法】采用协同堆肥的方法将城镇生活污泥与园林绿化垃圾按照1∶1.5~1∶2.0的体积比进行无害化处置，根据土壤改良的需求，因地制宜地将园林绿化垃圾堆肥产物应用于土壤改良工程实践中，对比改良前后的景观效果和土壤的质量，评价园林绿化垃圾在土壤改良中的资源化应用效果。【结果】改良后绿地土壤的有机质含量和养分含量较改良前显著提高，土壤结构和植物生长微环境均得到有效改善，景观效果得到显著提升，园林绿化垃圾的堆肥产物在土壤改良中得到了有效的资源化应用。【结论】园林绿化垃圾在城市土壤质量管理和提升中实现了“来于绿地，归于绿地”的资源化应用，不仅有助于减少环境污染，还能提升土壤质量，促进生态循环，为园林绿化垃圾的资源化处理利用提供了科学有效的技术路径，有效促进了资源循环利用产业的发展。
【目的】闽三角城市群等沿海经济发达地区在土地利用演化过程中面临生态功能退化、生态空间碎片化的风险。揭示闽三角城市群土地利用与景观格局演化规律，为闽三角城市群生态空间管控优化与土地资源合理配置提供科学参考。【方法】以2000—2020年土地利用变化数据为基础，分析闽三角城市群的土地利用动态度、土地利用类型转移矩阵等土地利用变化特征，明确景观格局变化特征，最后利用景观格局指数构建景观生态风险评价模型，获取景观生态风险时空分布特征，并识别出城市群景观生态风险空间聚集的冷热点。【结果】2000—2020年，闽三角城市群土地利用类型转移的重点是耕地向林地、建设用地转移，景观生态格局破碎化程度加重，景观生态风险等级先降低再升高。厦门、漳州、泉州三市的景观生态风险分别呈现“稳定可控”“轻度失控”和“基本可控”的特征，“低-低”和“高-高”聚集类型分别分布在区域西北内陆和东南沿海地区。【结论】基于景观生态风险评估模型的总体分析方法，实现了闽三角城市群土地利用空间信息的定量化表达，并基于景观生态风险时空分布特征及空间集聚冷热点识别结果，有效揭示了研究区域景观生态风险的关联图式及分异规律，为闽三角城市群化解景观生态风险提供技术支撑。
【目的】通过分析公共卫生事件发生期间防护绿地防灾功能的短板，探究城市化快速发展进程中防护绿地功能需求的演变，提出发挥防护绿地功能与效用的策略，有助于提升城市的公共安全和风险应对能力，为城市规划者和决策者提供实践指导。【方法】1）提升防护绿地应对风险的能力，包括评估防护绿地韧性水平、构建基本防灾单元、优化生态系统服务功能；2）拓展防护绿地的功能服务要素，覆盖平时服务功能与灾时服务功能；3）根据防护的时效原则，对平时、灾时2个时期的情景进行预判，实施弹性调控。【结果】构建了适合中国绿地系统规划编制的防护体系功能提升与布局优化方法，从而发挥绿地系统的多元功能，应对突发公共安全事件。【结论】在建设更完备积极的城市安全防护系统中，需提高对城市绿地系统中防护绿地时效的重视程度，使防护绿地真正成为城市防灾体系的一部分，并纳入国土空间规划编制体系，确保防护绿地的建设能够切实实施。
【目的】针对当前大学历史校园规划建设对校园景观保护价值认识不足且相应评估体系缺乏的问题，探索大学历史校园景观演变及保护价值评估框架与方法。【方法】借鉴城市历史景观（historic urban landscape, HUL）的整体时空观和动态层积性理念，构建包含景观构成分析、景观演变梳理、景观层积分析、保护价值评估4个方面的大学历史校园景观演变及保护价值评估框架。以重庆大学为例，运用历史文献解读和基于ArcGIS的历史地图转译法，并结合层次分析法、德尔菲法、问卷调查法，开展大学历史校园景观演变及保护价值评估应用。【结果】完成对重庆大学历史校园景观所有地块的保护价值评估，发现重庆大学历史校园各地块间景观保护价值分级和类型差异较大，建成时间久远、保存完好并承载较多师生活动的公共开敞空间和公共建筑被评估为校园内景观保护价值高或较高的区域，为景观保护价值不同的区域制定了差异化的保护措施。【结论】评估框架为大学历史校园景观保护价值识别提供了方法参考，评估结果可有效衔接校园空间规划，指导大学历史校园景观保护与更新。
