基于虚拟现实技术的低碳城市规划生态适宜性评价

摘 要：适宜性评价是低碳城市规划前期工作中的重要内容，可以为低碳城市规划决策提供依据，但是现行方法评价与实际一致性系数较低，无法达到预期的评价效果，因此本文提出基于虚拟现实技术的低碳城市规划生态适宜性评价。选取地形、生物和安全作为评价指标，建立低碳城市规划生态适宜性评价指标体系，并利用虚拟现实技术建立低碳城市规划虚拟模型，量化评价指标，对指标进行综合分析，确定生态适宜度和适宜性等级，实现基于虚拟现实技术的低碳城市规划生态适宜性评价。试验证明，本文设计方法的评价与实际一致性系数水平比较高，能够进行低碳城市规划生态适宜性精准评价。

关键词：虚拟现实技术；低碳城市规划；生态适宜性；评价指标体系；虚拟模型

中图分类号：S 731 " " 文献标志码：A

全球气候变化和环境问题日益严重，低碳城市规划已成为城市发展的重要趋势。低碳城市是指通过减少碳排放、提高能源利用效率和促进可持续发展来实现绿色转型的城市。在低碳城市规划中，生态适宜性评价是一个关键环节，它可以帮助城市规划者了解城市生态环境的现状和潜力，为城市规划提供科学依据。目前，城市规划生态适宜性评价问题受到研究领域的重视与关注，国内一些学者提出了一些评价方法和思路，主要是利用层次分析法、主成分分析法等对其进行适宜性评价。这些方法的应用虽然在一定程度上提高了低碳城市规划生态适宜性评价工作效率，但是传统的生态适宜性评价方法存在一些局限性，例如主观性强、评价结果不够客观等，并且在实际应用中评价与实际一致性系数较低，已经无法满足实际需求。随着虚拟现实技术发展，基于虚拟现实技术的生态适宜性评价逐渐成为研究热点。该技术能够构建虚拟环境，模拟城市生态环境，为城市规划者提供更真实、客观的评价结果，因此本文提出基于虚拟现实技术的低碳城市规划生态适宜性评价。

1 低碳城市理念与虚拟现实技术概述

1.1 低碳城市理念

低碳城市（Low-carbon City）主要是指以低碳经济为发展模式与方向、市民以低碳生活为理念与行为特征、政府公务管理层以低碳社会为建设标本与蓝图的城市。低碳城市的理念主要体现在2个方面。其一，在现代城市规划和建设中，减少碳排放是设计的主题与目的，基于城市空间发展低碳经济，落实绿色交通与建筑的现代城市发展理念。其二，利用市民消费观念的改变与低碳技术的创新，最大化降低温室气体的排放。综上所述，低碳城市融合了城市空间、设计道路交通设计以及绿色景观设计。在低碳城市的规划与发展中，应该利用有针对性的技术，构建低能耗、低排放和高循环的城市运行模式，加深居民对低碳城市的认识。

1.2 虚拟现实技术

虚拟现实技术（Virtual Reality，简称VR）属于集成技术领域，融合了计算机技术、电子信息技术、传感与测量技术以及仿真技术，囊括了人工智能、信息网络等学科。在虚拟仿真技术中，环境建模技术具有重要作用。该技术能够呈现极为详细的3D环境数据，并结合具体的应用需求及其各项数据来建立环境模型。

与早期的模拟技术相比，VR技术能够创设更生动、形象而具体的虚拟环境，具有比较强大的交互性特征。在低碳城市生态性规划设计中，科学合理地引入VR技术能够使受众群体与仿真环境有机融合，从而发挥交互性作用。设计人员能够结合本身的感知力与认知力，从虚拟城市生态环境中获取设计思路，进而借助虚拟环境中的空间与逻辑信息进行分析与设计。VR技术具有3个基本特征，即沉浸感、交互性和想象力。1） 沉浸感。使用者能够以本人的视角处在虚拟环境中，感知环境的真实程度即为沉浸感。如果具有较强的沉浸感，那么表明所创建的场景具有较高真实度，最佳的虚拟环境会使用户无法辨别真假。所创建的虚拟场景能够随用户视角改变而进行改变，叠加照明与音响的混合作用，可以获得最佳的体验效果。2） 交互性。交互性主要是指使用者对虚拟环境中物体的可操作性和从环境中获取反馈的自然程度。例如，虚拟环境中的使用者如果直接触碰物体，那么手反馈的触感、物体的质感均会随触碰力度而产生变化。3） 想象力。使用者处在多维空间中，利用自身的感知力与认知力得到大量信息后，调动潜在的思维能力，根据所处的时空环境形成现实环境的构想，从而积极主动地去想象。

2 低碳城市规划生态适宜性评价指标体系的建立

低碳城市规划生态适宜性主要与规划区域地形、生物和安全这3个因素有关[1]。其中地形方面主要包括高程、坡度，生物方面主要包括植被覆盖率，安全方面主要包括地质安全程度、水域覆盖率等。因此本文将以上因素作为低碳城市规划生态适宜性评价指标，并建立指标体系，如公式（1）所示。

K={X1（a1，a2），X2（b），X3（c1，c2）} （1）

式中：K表示低碳城市规划生态适宜性评价指标体系；X1、X2和X3分别表示一级指标层中的地形因素、生物因素和安全因素；a1、a2分别表示高程、坡度二级指标；b表示植被覆盖率二级指标；c1、c2分别表示地质安全程度、水域覆盖率二级指标。

在生态适宜性评价指标体系中还应该设置目标层，使其配合一级指标层与二级指标层的落实。其中，一级指标层涉及地形因素、生物因素与安全因素，即需要综合考虑城市生态环境资源、城市空间资源以及城市社会资源。二级指标涉及高程与坡度、植被覆盖率、地质安全程度与水域覆盖率等因素，即需要综合考虑城市碳排放程度、土地利用等方面的情况。目标层就是低碳城市的生态适宜性。本文涉及多项二级评价指标，这样能够更好地进行量化分析，并且构建的低碳城市生态适宜性评价指标体系可以应用在各种类型的低碳城市规划评价中。结合城市对应的类型，将目标、一级指标和二级指标有机结合，可以使评价指标体系的实用性更强。

3 基于虚拟现实技术的评价指标量化

为了进行低碳城市规划生态适宜性评价，需要收集评价区域的地形、地貌和水文等数据[2]，这些数据可以从各种地理信息系统（Geographical Information System，GIS）软件中获取[3]。收集完数据后，使用AutoCAD软件进行地形等高线绘制，并以此为基础完成低碳城市规划区域的轮廓提取。此外，还需要利用AutoCAD对规划区域的植被分布进行定位，以便为后续的生态适宜性评价提供依据[4]。完成初步的地形和植被定位后，使用Sketchup软件进一步细化规划区域的虚拟场景。Sketchup软件提供了丰富的材质库和绘图工具，可以根据实际地形、植被和水域信息进行颜色填充和垂直布局。还可以使用Sketchup调整空间大小和比例，保证虚拟场景与实际场景的一致性。

完成低碳城市规划生态虚拟场景的初步构建后，使用Lumion软件进行植物的种植调整、虚拟场景的渲染和VR全景的渲染[5]。Lumion软件具有强大的渲染引擎和逼真的植物库，能够根据实际地形和植被分布情况，为虚拟场景添加适当的植物，并对植物进行位置、高度和形态等方面的调整[6]。此外，Lumion还支持VR全景渲染，使评价者能够身临其境地感受虚拟场景中的生态环境。利用上述软件生成虚拟场景，逼真地呈现出光影关系、空间体量和地形特点，以此构建低碳城市规划生态虚拟模型。进而利用构建的虚拟模型对指标体系中的指标进行量化处理，将虚拟模型中节点的纵坐标作为该点的高程，根据图形中的勾股定理确定规划区域坡度，并根据虚拟模型中植被所占面积计算出规划区域植被覆盖率，如公式（2）所示。

b=s/e （2）

式中：s表示虚拟模型中植被面积；e表示虚拟模型总面积。

根据虚拟模型中地质灾害所占面积，计算出规划区域地质安全程度，如公式（3）所示。

c1=v/e （3）

式中：c1表示地质安全程度；v表示虚拟模型中地质灾害面积[7]；e表示虚拟模型的总面积。

同理，计算出水域覆盖率，如公式（4）所示。

c2=r/e （4）

式中：c2表示水域覆盖率；r表示虚拟模型中水域面积；e表示虚拟模型的总面积。

考虑各项指标单位不同、数据来源不同，为了保证低碳城市规划生态适宜性评价的精度，对量化的指标值进行标准化处理，如公式（5）所示。

（5）

式中：xi表示标准化处理后的第i个适宜性评价指标；maxXi、minXi分别表示第i个指标的最大值和最小值；Xi表示第i个指标的原始值。

对评价指标进行标准化处理，使指标值处于0～1，消除指标数据量纲，完成评价指标的量化处理。

4 低碳城市规划生态适宜性评价

利用综合分析法对各项指标进行评价，计算出低碳城市规划生态适应度。考虑每个指标对低碳城市规划生态适应性的影响程度不同，根据标度值，为每个指标赋权。从指标体系中随机选取2个指标n1、n2，比较二者的重要程度。如果指标n1相对指标n2的重要程度为非常重要，那么将n1标度值取值为1，n2标度值取值为9；如果为明显重要，那么将n1标度值取值为3，n2标度值取值为7；如果为同等重要，那么将n1标度值取值为5，n2标度值也取值为5。根据上述规则确定每个指标的标度值，计算出指标权重，如公式（6）所示。

ϖi=εi×μi （6）

式中：ϖi表示第i个指标的权重系数；εi表示第i个指标的标度值；μi表示第i个指标的专家评分值。

利用评价函数计算出城市规划生态适宜度，如公式（7）所示。

（7）

式中：h表示低碳城市规划生态适宜度。

根据计算所得城市规划生态适宜度，确定适宜性等级。根据需求，将此次设计适宜性分为非常低、比较低、一般、比较高和非常高5个等级。如果适宜度在0.0～0.2，那么生态适宜性等级为非常低；如果适宜度在0.2～0.4，那么生态适宜性等级为比较低；如果适宜度在0.4～0.6，那么生态适宜性等级为一般；如果适宜度在0.6～0.8，那么生态适宜性等级为比较高；如果适宜度在0.8～1.0，那么生态适宜性等级为非常高。根据生态适宜度所属区间确定等级，以此实现基于虚拟现实技术的低碳城市规划生态适宜性评价。

5 试验论证

5.1 试验准备与设计

为了验证本文方法在低碳城市规划生态适宜性评价方面的性能，选取7个城市，收集城市规划数据信息，利用该方法对7个低碳城市规划的生态适宜性进行评价。

在生态适宜性评价过程中，每个生态性指标均需要根据权重分析来确定，权重决定生态性指标的适宜性程度。本次试验中的生态性指标涉及一定的生态敏感性因子，其权重确定采用取大原则，以反映城市生态环境对城市中人员活动的敏感性。根据其重要程度，将敏感性级别划分为5个级别，一是超高生态敏感区，二是高生态敏感区，三是中度生态敏感区，四是低生态敏感区，五是非生态敏感区，依次对这些敏感区级别进行赋值（见表1）。

根据7个城市生态敏感区级别与赋值情况，将生态适宜性分为5个等级，分别为非常高适宜、比较高适宜、一般适宜、比较低适宜以及非常低适宜。在此基础上进行生态适宜性评价，具体评价结果见表2。

5.2 试验结果与讨论

试验的目的是测评本文方法的性能，为了使试验数据具有一定说明性，将本文方法与基于层次分析法的评价方法和基于主成分分析法的评价方法进行比较。低碳城市规划生态适宜性评价对精度要求比较高，因此将评价与实际一致性系数作为方法性能测评指标。一致性系数是指评价值与实际值的相符程度，如公式（8）所示。

（8）

式中：δ表示低碳城市规划生态适宜性评价与实际一致性系数；c表示适宜性实际值；c0表示适宜性评价值。

将从7个城市中收集与计算获取的数值代入公式（8），可以获得每个城市的适宜性评价与实际一致性系数，具体数据见表3。

比较表3中的数据，本文设计方法的评价与实际一致性系数为0.96～0.99，是基于层次分析法的评价方法的1.25倍，是基于主成分分析法的评价方法的1.16倍，远高于这2种主流方法。因此本文设计方法可以真实反映出低碳城市规划的生态适宜性，具有良好的可行性与可靠性。

6 结语

本文将虚拟现实技术应用于低碳城市规划生态适宜性评价，对虚拟现实技术在城市规划领域的应用起到了推动和促进作用，也为相关领域的研究提供了有益参考和借鉴。除了上文提到的应用价值外，基于虚拟现实技术的低碳城市规划生态适宜性评价还具有广泛的研究前景。例如，该方法可以进一步优化数学模型和算法，提高评价的准确性和可靠性；可以结合GIS技术、大数据分析等技术，进行更全面、系统的生态适宜性评价；还可以扩展到其他类型的城市规划项目，例如交通规划、景观规划等，为城市规划的各个领域提供技术支持。

参考文献

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[3]吕跃东，朱万才，张妍妍.基于WebGIS的林区森林资源地理信息系统设计[J].现代电子技术，2023，46（19）：171-174.

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