基于SBE法的广东省生态景观林带美景度评价

采用美景度评价法(SBE法)对广东省生态景观林带进行评价，分析影响生态景观林带景观水平的主要因子，探讨生态景观林带景观构成要素与景观质量的关系。结果表明，不同专业、性别、学历、年龄的人群在森林审美态度上具有一致性，其评判结果能够反映森林美景度的实际情况；对53张照片评价SBE值，最大为1.4454，最小为-1.6917；对美景度影响较大的4个因子，即色彩丰富度(X6)、色泽明度(X7)、生活型(X8)、生长状况(X9)，建立的多元线性回归模型是 Y=1.902-0.346X6-0.461X7+ 0.206X8-0.584X9。     

文化景观作为区域景观研究概念——德国图林根州文化景观研究、教学与规划实践

近20 年来,对风景园林的文化阐释成为埃尔夫特应用科技大学文化景观研究组持续以来的关注焦点。期间,该研究组系统地分析了决定图林根州文化景观的各种文化因素和要素,深入了解文化和自然环境中的复杂相互作用,以此来表述和研究图林根州的区域景观系统。首先,阐述了当下德国风景园林学术语境中“文化景观”的含义,强调文化对于景观质量的价值。继而,论述了对景观进行优化、保护和设计中无法否定和回避的文化与经济因素。这样既要发展经济又要保护文化的矛盾性质,是文化景观概念所理解的人类生存的重要性质所在。文化景观研究能够在看似统一的地理区域中,形成和发展为具有可识别性的、差异化的动态结构。此外,文化景观研究还涉及其他因素,诸如生物多样性与文化多样性的丧失、生态系统服务功能滞后、经济价值的低估、国土空间连接性以及缺少实质性评价的人文特征。对历史性文化景观价值的认知给风景园林学带来了机遇,对历史景观不仅要保护,而且要创造并提供各种富有成效的展示,以参与文化景观的未来发展。维护和整合风景园林规划设计中文化景观遗产的研究实践,可以通过基础设施项目的环境影响评估到建成区的景观设计整体过程中得以贯彻。更好地理解文化景观,有助于在空间规划和发展中对其更加谨慎地进行处理,以提高文化景观研究的科学和策略意识。     

基于提高鸟类多样性的北京城市线性公园绿地植物景观探析

植被覆盖率高的线性公园,可作为鸟类的迁徙途径和栖息之所,并猜测其可作为生态廊道的一部分,适宜的营造植物景观、提升植物种类的多样性对保护鸟类多样性有促进作用。因此,采用标准取样法对北京城市线性公园绿地进行研究,提取可能影响鸟类多样性的植物群落因素、植物生境因素,对提高鸟类多样性提出建设性的意见。研究结果主要表明,在线性公园绿地宽度30~200m内,随着宽度的增加,鸟类的数量有所提高;含有不同类型植物生境的线性公园绿地,对鸟类目标种的吸引力不同,植物生境类型数较多样的线性公园绿地具有较高的鸟类目标种吸引力;不同的鸟类目标种偏好在不同的树种上进行活动。     

西雅图社区花园的用地获取、功能分区和元素组成

社区花园在欧美具有悠久历史,在健康城市建设和促进社区发展方面的功效已经得到证实。目前,已针对社区花园的功能、类型、经营和科普等开展研究,但对土地获取和设计相关的研究较少。西雅图的社区花园历史悠久,并获得政府支持,是美国发展社区花园的城市典范。通过对西雅图23个典型案例进行调研,对用地获取方式、功能类型、分区和元素组成进行分类总结,为设计建造具有中国特色的社区花园提供启示。     

基于景观感知的自然教育环境设计策略与要素研究

景观感知作为自然教育非常重要的组成部分,其研究内容受到广泛关注,但现有研究仍处于初步阶段,未对自然教育环境设计起到应有的支撑作用。从景观感知角度,综合环境教育学、环境心理学及行为心理学等相关理论,对基于景观感知的自然教育环境的营建提出了针对性原则及策略,并着重探讨影响景观感知的设计要素。首次从景观感知角度对自然教育环境设计进行探讨,对自然教育环境的营建具有指导意义。 关键词：风景园林;自然教育;景观感知     

通往风景园林行业的BIM之路——数字化竖向设计教育

随着全球建造业向数字化全面转型,建筑信息模型（BIM)的教学将是未来几年风景园林设计与实施的重要主题。介绍了风景园林专业BIM的教学方法和数字化竖向设计及其应用在BIM场地设计项目中的重要性。数字化竖向设计是实现BIM的途径。风景园林教育必须在其教学中讲解BIM建模方法和过程。     

非人类物种的城市化:动物也是地球上的一员

提出在日益城市化进程中人类与非人类物种之间关系的4种推测。由于非人类物种也在快速城市化,它们的空间条件大部分都是由人类为自己所构建,这可以集中并强化拉图尔的生物共生理念。风景园林师应该理清自己工作的政治影响,而其中的一种方法是处理物种之间微妙而脆弱的相互关系。当然,采用未经验证的新自由主义设计在大多数情况下对非人类物种都会带来特殊的破坏性后果。本文使用“基础设施”模型探讨不同的生物群体之间如何相互影响彼此的命运。     

基于机器学习的风景园林智能化分析应用研究

机器学习使实现数据的智能化处理及充分利用数据中蕴含的知识与价值成为可能。探索基于机器学习在风景园林领域智能化分析应用的途径,开展3个实验。其中2个与数据分析研究相关,提出基于调研图像色彩聚类分析的城市色彩印象和基于图像识别技术的景观视觉质量评估与网络应用平台部署实验。最后1个实验与数字化设计创作相关,提出用于设计方案遴选的地形生成方法,包括2个子项目：应用深度学习生成对抗网络（GAN）的地形生成和建立遮罩、预测未知区域的高程。3个实验应用到机器学习中分类、聚类和回归3个主要方向中的算法以及深度学习的生成对抗网络,对传统的研究问题提出了基于机器学习新的研究方法。因此,在应用机器学习风景园林领域,可以有效地从多源数据中学习相互增强的知识,发现问题,并提出解决问题的新方法。     

景观类型——面向当代风景园林学的一种分类法

当代风景园林项目中所蕴含的设计哲学和形式来源缺乏一种系统的分类与讨论。通过提出11种类型,构建一种当代分类法。这些类型包括：场所精神、反传统主义、奇观、赛博格、数字景观、不确定性、管理主义、行动主义、弹性、景观都市主义和宏大规划。分类不企图将风景园林师的所有工作归入明确类型,而是强调其可识别性特质,不仅对特定项目,对整个风景园林学科也具有重要作用。每一种类型既可作为潜在语言工具,为当代设计构建更广泛的讨论基础,又可作为明确主题,帮助设计师更自觉地探索设计的原创性。望以此激发对景观类型的讨论。     

关于（荒野）殖民化

由于人类体验自然的渴望日益增长,在政治和实践层面,在城市中提供接触自然的机会显得越来越必要。关于“城市荒野”的思想和规划旨在提供一种特殊的自然体验。鉴于不同荒野思想之间存在冲突,风景园林师必须设法了解已有的荒野认知及其含义。通过 3 个荒野类别—“未知荒野”“特定荒野”和“过程荒野”,探讨发展千年的荒野理念,并提出“殖民化”（colonisations）概念作为理解荒野理念发展的一个关键。自然过程伴随着动植物对空间的殖民,而人类进入和占有空间的殖民过程则包含生理、心理和精神 3 个层面的内容。空间命名是一种特殊的、具有精神和象征意味的殖民化形式。例如,人类在城市中发现野生植被,称其为“野性自然”或“城市荒野”。然而,如今大多数（尤其官方）的荒野定义中均排除了人类干扰：一旦被殖民,真正的荒野就不复存在。科学研究对自然过程的殖民化已取得很多成果,但对于人类有关自然和荒野的认知和态度了解并不多。对于风景园林师来说,这有助于更好地理解如何“基于自然进行设计和建造”,对创造令人满意的景观也非常重要。探讨与“城市荒野”有关的论述、规划和设计观点及思想。 由于人类体验自然的渴望日益增长,在政治和实践层面,在城市中提供接触自然的机会显得越来越必要。关于“城市荒野”的思想和规划旨在提供一种特殊的自然体验。鉴于不同荒野思想之间存在冲突,风景园林师必须设法了解已有的荒野认知及其含义。通过 3 个荒野类别—“未知荒野”“特定荒野”和“过程荒野”,探讨发展千年的荒野理念,并提出“殖民化”（colonisations）概念作为理解荒野理念发展的一个关键。自然过程伴随着动植物对空间的殖民,而人类进入和占有空间的殖民过程则包含生理、心理和精神 3 个层面的内容。空间命名是一种特殊的、具有精神和象征意味的殖民化形式。例如,人类在城市中发现野生植被,称其为“野性自然”或“城市荒野”。然而,如今大多数（尤其官方）的荒野定义中均排除了人类干扰：一旦被殖民,真正的荒野就不复存在。科学研究对自然过程的殖民化已取得很多成果,但对于人类有关自然和荒野的认知和态度了解并不多。对于风景园林师来说,这有助于更好地理解如何“基于自然进行设计和建造”,对创造令人满意的景观也非常重要。探讨与“城市荒野”有关的论述、规划和设计观点及思想。