城市生态--生产--生活空间功能定量识别与分析

城市生态--生产--生活空间功能定量识别与分析

李广东, 方创琳

Quantitative function identification and analysis of urban ecological-production-living spaces

Guangdong LI, Chuanglin FANG

表4 生产空间功能定量测度模型

Tab. 4 Quantitative measure model for production space function

功能类型	公式	解释	来源
食物,纤维供给以及能源和矿产生产功能	$\begin{matrix} V_{i, a} = \sum Y_{i, a} \times P_{i, a} - Cos t_{i, a} \end{matrix}$ $\begin{matrix} V_{i, f} = \sum Y_{i, f} \times P_{i, f} - Cos t_{i, f} \end{matrix}$ $\begin{matrix} V_{i, e} = \sum Y_{i, e} \times P_{i, e} - Cos t_{i, e} \end{matrix}$ $\begin{matrix} V_{i, e} = \sum Y_{i, e} \times P_{i, e} - Cos t_{i, e} \end{matrix}$	V_i_,_a为第i种土地利用食物供给的年价值;Y_i_,_a为第i类可收获食物的单位面积年均产量(kg/hm²);P_i_,_a为第i类食物的当年市场平均价格(元/kg);Cost_i_,_a为单位面积成本;V_i_,_f为第i种土地利用纤维供给的年价值;Y_i_,_f为第i类可收获纤维的单位面积年均产量(kg/hm²);P_i_,_f为第i类纤维的当年市场平均价格(元/kg);Cost_i_,_f为单位面积成本;V_i_,_e为第i种土地利用方式能源供给的年价值;Y_i_,_e为第i类土地利用的能源产出功能量;P_i_,e为第i类能源的当年市场平均价格;Cost_i_,_e为单位面积能源的获取成本.V_i_,_e为第i种土地利用方式下矿产供给的年价值;Y_i_,_e为第i类土地利用方式下的矿产产出量;P_i_,_e为第i类矿产的当年市场平均价格;Cost_i_,_e为单位面积矿产的获取成本.
淡水供给功能	$\begin{matrix} V_{i, w} = Y_{xj} \times WP; Y_{xj} = (1 - \frac{AE T_{xj}}{P_{x}}) \times P_{x} \\ \frac{AE T_{xj}}{P_{x}} = \frac{1 + ω R_{xj}}{1 + ω R_{xj} + \frac{1}{R_{xj}}}; R_{xj} = \frac{k_{xj} \times E T_{0}}{P_{x}} \\ ω_{x} = Z \frac{AW C_{x}}{P_{x}} \end{matrix}$	Y_xj为产水量;WP为单位面积水价,2009年均价为2.5元/t;Y_xj为x土地覆被类型j年产水量;AET_xj为x土地覆被类型j年蒸散发量;P_x为年均降水量;ω为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值;R_xj为x土地覆被类型j的Budyko干燥指数(实际蒸散与降水的比值),无量纲;k_xj为植被蒸散系数;ET₀为参考作物蒸散;Z为Zhang系数,此处为3.33;AWC_x为土壤有效含水量;相关参数设定参考Leh等的设定方法.	[34]
药物供给功能	$\begin{matrix} V_{i, m} = V_{mean, i} \times f (adjustment inde x_{i}) \end{matrix}$	V_i_,_m为第i类土地资源产出药物资源的年价值;V_mean_,_i为TEEB统计的全球范围内的平均值;f(adjustment index_i )是根据当地调查了解到的药物资源种类,产量等而设定的调整系数.
基因资源供给功能	$\begin{matrix} V = (H \times C_{1} + P \times 1.26 \times 10^{25}) \times C_{2} / A \\ H = \overset{s}{\sum_{i = 1}} N_{i} / Nlo g_{2} N_{i} / N \\ P = (m / M) \times (t / 12) \times (s / S) \end{matrix}$	H为Shannao-Wearer指数;C₁为bits转化率,为5.78×10¹³,C₂为能值--经济值转化率,为8.67×10¹²;P为珍稀物种支持率;A为调查总面积;N_i为第i种物种的个体数;N是S个物种的总个体数;m为生态系统中珍稀物种个体数;M为地球上珍稀物种总数;t为珍稀物种一年内在该生态系统中生活的时间(月);s为该系统面积;S为t时间内物种个数的实际活动面积.	[44]
木材供给功能	$\begin{matrix} V H_{i} = Perc_har v_{i} \times Perc_avai l_{i} \times Pric e_{i} \\ \times Accum_mas s_{i} - Harv_cos t_{i} \end{matrix}$	VH_i为单位面积可收获木材的净值;Perc_harv_i为可收获的木材比例;Perc_harv_i为综合出材率;Price_i为木材市场价格,2009年原木价格为2800元/m³;Accum_mass_i为单位面积木材蓄积量;Harv_cost_i为单位面积木材年收获成本.	[34]
装饰资源供给功能	$\begin{matrix} V_{i, o} = V_{mean, i} \times f (adjustment inde x_{i}) \end{matrix}$	V_i,o为第i类土地资源产出装饰资源的年价值;V_mean_,_i为TEEB统计的全球范围内的平均值;f(adjustment index_i )是根据当地调查了解到的装饰资源的种类,产量等而设定的调整系数.
商品与服务产品生产功能	$\begin{matrix} {V_{i, l}}_{and} = V_{i, b_price} \times (1 + \sum K_{i, factors}) \times Y_{i, year} \\ \times D_{i, data} \times R_{i, plot ratio} \end{matrix}$ $\begin{matrix} {V_{i, l}}_{and} = (E_{i, a} + E_{i, d} + T + R_{i, 1} \\ + R_{i, 2} + R_{i, 3}) \times S \times K \end{matrix}$	V_i_,_land为待估宗地价格;V_i_,_{b_price}为待估宗地所处区的基准地价;K_i_,_factors为各影响因素修正系数之和,包括区域因素(城市繁华程度及区域在城市中的位置交通条件,公共及基础设施水平,区域环境条件,土地使用限制和自然条件等)和个别因素(与宗地直接有关的自然条件,市政设施条件,宗地面积,形状,长度,宽度,地质条件,使用限制和宗地位置等);Y_i_,_year为年期修正系数,一般为 $\begin{matrix} Y_{i, year} = [1 - 1 / {(1 + r)}^{m}] / \end{matrix} \begin{matrix} [1 - 1 / {(1 + r)}^{n}] \end{matrix}$ ,m为待估宗地的使用年期;n为基准地价设定的使用年期;D_i_,_data为期日修正系数, $\begin{matrix} D_{i, data} = Q_{i} / Q_{0} \end{matrix}$ ,Q_i为估价期日地价指数,Q₀为基准地价估价期日地价指数;R_{i,plot ratio}为容积率修正系数, $\begin{matrix} R_{i, plot ratio} = R_{i} / R_{0} \end{matrix}$ ,R_i为待估宗地容积率,R₀为基准地价设定的容积率.E_i_,_a为土地取得费;E_i_,_d为土地开发费;T为税费;R_i_,1为利息;R_i_,2为利润;R_i_,3为土地增值;S为个别修正系数;K为年期修正系数.