园林141冯强

20228墓园的绿色环境发展与建设一直备受设计者关注，而生态墓园景观规划设计存在问题较多。

应诠释“青山绿水就是金山银山”，将绿色发展、生态墓园建设植入其中。

本研究以生态墓园景观规划与设计为研究对象，分析了总体景观规划设计理念、绿色环保生态优先原则、规划长远发展及特色设计、揭东区玉湖公墓概述、设计方向与目标、功能分区设计、公共关联设计新颖布局、强化生态建设降低污染波及等，提出具体方案及措施，并阐述了实施方法及设计要点。

1生态墓园概念解读伴随我国绿色生态环保战略推动实施，强化自然环保与人为景观设计尤为关键。

墓园作为丧葬文化及情感寄托的重要形式，其重要性不言而喻[1]。

受传统文化与丧葬理念影响，我国百姓对丧葬场所及空间环境较为重视，经分析调查发现，我国墓园从主体架构与设计形式逐渐向自然风格转变，生态丧葬模式日益突显。

因此，生态墓园概念逐渐被诸多学者关注。

首先，生态墓园是指在传统墓园的基础上，进行生态化延展，提升自然效应与环保设计，将丧葬文化与情感寄托进行外在形式升级，强化自然景观设计的生态化，为逝者营造更为舒适、和谐、自然的安息环境。

其次，生态墓园具有自身生态循环系统，可自动处理可能造成的污染或相关问题，以景观规划或绿植搭配为主，提升墓园功能的同时，起到带动周边生态环境建设的作用，是城市生态发展与绿色主题实施的重要方向。

最后，生态墓园是基于科学架构与生态环保理念架构下的衍生物，具有一定的未来发展趋势与应用影响，生态墓园主要以绿色资源搭配、生态技术植入、自然景观规划设计为主，体现我国特有的丧葬文化与新时代墓园功能，对诠释生态丧葬理念具有十分重要的促进作用。

2生态墓园景观规划设计理念分析2.1总体景观规划设计理念墓园景观规划设计与其他形式不同，由于丧葬功能及传统观念的影响，在生态墓园景观规划设计中需强调新时代的发展理念，总体景观规划设计理念秉承“自然生态、花园墓葬”为主[2]。

以自然生态环境营造、自然生态景观设计为核心基础，植入花园墓葬概念，全面提升墓园功能与景观建设。

第23卷第5期2023年10月交　通　工　程Vol.23No.5Oct.2023DOI:10.13986/ki.jote.2023.05.001基于网格划分的城市交通常发拥堵识别方法冯　强1,李　丽1,赵训婷1,李　杨1,云　旭2(1.北京市交通基础设施建设项目管理中心,北京　100166;2.北京交研智慧科技有限公司,北京　100073)摘　要:为解决常发性拥堵识别中合流点较多㊁存在环路导致识别困难㊁路段值缺失使拥堵难以溯源等问题,提出了基于网格模型的城市交通网络常发性拥堵识别方法,基于空间自相关理论,确定以3km 为识别拥堵扩散的显著范围;定义常发性拥堵路段识别规则,计算常发性拥堵路段在拥堵扩散范围内与邻近路段的时间相关系数,得到强相关路段对应的时序偏移量,最终以北京市朝阳区为例,识别常发性拥堵瓶颈37个,并以健翔桥为例证明方法的准确性.研究表明,本文提出的常发性拥堵路段和拥堵瓶颈识别方法,简化了复杂的路网拓扑关系,为拥堵传播机理的准确分析奠定了基础,结果能为制定疏堵方案提供理论依据和数据支撑.关键词:常发性拥堵瓶颈;拥堵扩散;浮动车数据;时空相关性;网格划分中图分类号:U 491.4文献标志码:A文章编号:2096⁃3432(2023)05⁃001⁃06收稿日期:2023⁃06⁃26.作者简介:冯强(1980 ),男,正高级工程师,研究方向为交通基础设施建设项目规划设计㊁前期推进和工程管理等.E⁃mail:53389844@.Identification of Frequent Congestion Method in UrbanTransportation Based on Grid DivisionFENG Qiang 1,LI Li 1,ZHAO Xunting 1,LI Yang 1,YUN Xu 2(1.Beijing Traffic Infrastructure Construction Project Management Center ,Beijing 100166,China;2.BTI Smart Tech Co.,Ltd,Beijing 100073,China)Abstract :In order to solve the problems of frequent congestion identification,such as too many conjunctions,difficulty in identification due to loop,and difficulty in tracing congestion due to missing road segment value,this paper proposes a method of frequent congestion identification in urban traffic network based on grid model.Based on spatial autocorrelation theory,3km is determined as the significant range of congestion diffusion identification.The identification rules of frequent congestion sections were defined,the time correlation coefficients between frequent congestion sections and adjacentsections within the congestion diffusion range were calculated,and the corresponding time sequence offsets of strongly correlated sections were obtained.Finally,37frequent congestion bottlenecks were identified in Chaoyang District of Beijing,and the Jianxiang Bridge was taken as an example to prove the accuracy of the method.The research shows that the identification method of frequent congestion sections and congestion bottlenecks proposed in this paper simplifies the complex road network topology,lays a foundation for the accurate analysis of congestion propagation mechanism,and the results can provide theoretical basis and data support for the formulation of congestion schemes.Key words :frequent congestion bottleneck;congestion diffusion;floating car data;spatiotemporal correlation;meshing交　通　工　程2023年0　引言路网常发性拥堵识别技术是支撑交通设施规划建设和管理的重要基础之一.常发性拥堵的识别㊁预测和改善措施等相关研究相继涌现,这些研究主要将浮动车GPS数据作为主要分析数据.GPS数据记录了车辆的速度㊁位置等实时信息,通过地图匹配算法将GPS数据匹配到路段上,统计路段平均浮动车速度,将其作为路段运行速度.在此基础上绘制路段速度时空分布图是拥堵识别最为直观的方法,能反映道路交通运行状态的动态变化[1].但此类方法具有一定的局限性,当研究区域较大,路网拓扑关系复杂或有存在多个常发性拥堵点时,识别任务变得复杂.为改进上述方法的缺点,学者们[2⁃3]提出了基于路段拓扑与拥堵传播理论的瓶颈识别方法和基于网格划分的拥堵区域识别方法.前者考虑了路段之间的拓扑关系,深入挖掘常发性拥堵的传播扩散机理将常发性拥堵路段及上下游相邻路段的速度特征值差异性作为判断标准.张溪[4]将相邻路段的速度差㊁时间差和拥堵持续时间作为瓶颈点识别规则.冯嘉松[5]计算相邻路段速度时间序列相关性,判断是否为连续拥堵,构造 拥堵树”识别拥堵产生的瓶颈.此类方法当浮动车GPS数据难以精准与路段匹配造成速度缺失时,上游路段发生拥堵,无法完整构建拥堵传播树.基于网格划分的拥堵区域识别方法主要思路是将城市路网划分为多个网格,将浮动车速度按网格单元进行统计,通过构建网格之间的传播关系,对网格进行聚类和拥堵识别.闫学东[6]通过对网格交通运行指数进行密度聚集类别,划分为 点 线 面”3个层次,对交通拥堵状况进行评估研究.程小云[7]在城市路网时空立方体数据模型框架下引用动态识别传播关系的STC(Spatial⁃Temporal Congestions Algorithm)算法构建拥堵传播树,利用动态贝叶斯网络计算拥堵子树的传播概率.杨海强[8]在边长为250m网格的基础上,利用改进的基于密度空间聚类算法将常发性拥堵网格进行聚类,如果网格相邻或具有连通性,则认为是常发拥堵区域.此类方法将所有车辆的平均速度与网格进行关联,一定程度上减少了计算量.但用网格替代道路实际连接情况,会导致网格内部道路拥堵识别精度不高,难以识别具体道路.此类方法将所有车辆的平均速度与网格进行关联,一定程度上减少了计算量.但用网格替代道路实际连接情况,会导致网格内部道路拥堵识别精度不高,难以识别具体道路.综上所述,在城市常发性拥堵问题中,学者常以GPS数据为基础,应用传播扩散机理对拥堵进行溯源分析.但当路段数据缺失,或由于路网成环等原因,识别拥堵瓶颈的精度降低,且对于大规模路网计算量较高.因此在交通网络常发性拥堵路段的识别问题中,简化路网拓扑关系并依据拥堵传播理论计算路段之间的速度时空关系是研究重点.基于此,本文以浮动车数据与道路电子地图为基础,通过路网网格化处理与时空相关性分析,在识别常发性拥堵路段的基础上提供1套拥堵瓶颈识别方法.1　数据预处理GPS技术的广泛应用,为浮动车交通信息的采集提供了数据基础.GPS数据包含车辆ID㊁时间㊁经纬度㊁速度和行驶方向等字段.本文采用2022⁃09⁃01 09⁃30工作日早高峰(07:00 09:00)和晚高峰(17:00 19:00)经过北京市朝阳区的所有出租车行驶轨迹数据.该区域路网密度较大,并拥有大型车站㊁商业区域等重要吸引点,存在大量的出租车活动,出租车GPS点位较为密集.出租车轨迹数据格式如式(1)所示:P(id,x,y,v,t,sta)(1)式中,id为车辆ID标识;x,y为车辆所在位置经纬度;v为车辆行驶速度;t为采集点时刻;sta为车辆状态,包括满载与空车.为得到研究区域内的路段在每1个采样周期的平均速度,需先将路网和GPS数据进行匹配.基于邻近原则的地图匹配算法是常用的匹配方法[9],设GPS点待投影路段的直线斜率为k,(x a,y a)为待投影道路的起点坐标,则对应路段上投影点C的坐标如式(2)所示:x c=k(y-y a)+x-x ak2+1+x ay c=k(y-y a)+x-x ak2+1+yìîíïïïïa(2)待投影点距离直线的距离为:d=(x c-x)2+(y c-y)2(3)在一定距离的缓冲区内,通过GPS轨迹点对所有待匹配路段进行投影,找到垂直距离最小的路段作为匹配路段,并将偏离道路过远的GPS轨迹点进行剔除,最终得到路段上的所有投影点,然后计算同2　第5期冯　强,等:基于网格划分的城市交通常发拥堵识别方法一路段同一采样周期内所有投影的GPS 点速度,将其作为该路段的平均速度.2　城市交通网络常发性拥堵路段与瓶颈识别算法 在分析拥堵传播机理㊁识别常发性拥堵传播路径的研究中,考虑拥堵传播范围尤为重要.常用的道路电子地图以节点和路段的形式构成,区分道路方向并准确的记录了路段上下游关系,在相关研究中常作为基础数据,但在应用道路电子地图识别拥堵瓶颈点时,存在下述3个问题:1)拥堵传播路径成环.拥堵溯源的过程中总是判断当前路段与上游路段是否发生拥堵,但当路段成环时(例如环岛或网格路网),计算陷入循环无法进行拥堵源头的确定.2)多个合流点造成的计算量增加.拥堵溯源算法将路段合流点视作 树”结构,溯源过程需要对每1个树的节点进行遍历,当合流点较多时,计算量将成指数增加.如图1所示.图1　拥堵溯源过程3)部分路段速度缺失,造成拥堵传播路径的误判.采用浮动车GPS 数据并进行路网匹配,将浮动车平均速度作为路段的速度是常用的表征方法.但受GPS 采样周期和电子地图路段划分规则的影响,会存在某个路段长度较小且没有GPS 匹配到路段上,造成采样周期内的速度为0.当路段上下游均发生严重拥堵时,会造成拥堵扩散趋势被该路段切分,进而导致拥堵源头由1个识别为2个.为解决上述问题,本文将道路电子地图进行网格化处理,使用网格间的空间距离表征各路段之间的距离.网格划分能简化道路之间的拓扑关系,减少长度较小的路段对堵点扩散趋势判断的影响,在大规模路网瓶颈识别中能减小计算量,进而以网格为单元进行空间相关性分析,得到平均速度空间相关范围.2.1　地图网格划分常发性拥堵识别精度易受到网格大小的影响[10].在已有的相关研究中,网格尺度主要有200m ×200m [11]㊁250m ×250m [8]㊁2.7km ×0.926km(将研究区域划分为40行×40列的网格)[12].考虑拥堵扩散空间相关性,引入Global Moran’s I [13]空间自相关测度指标,用于描述空间邻近区域的属性值相似度.计算方法见式(4)(5)[14]:I =n ∑ni =1(y i -y )2∑ni =1∑nj =1w ij (y i-y )(y j -y )∑ni =1∑nj =1w ij (4)y =∑ni =1y i n(5)式中,y i 为网格内所有浮动车的平均速度;n 为影响范围内的网格总数;w ij 为要素i 和j 之间的空间权重.Global Moran’s I 指数用于分析全局空间自相关,取值范围为[-1,1],如果指数大于0则为空间正相关,越趋近于1其相关性越强;如果指数小于0则为空间负相关,越趋近于-1其负相关性越强;若值为0则不相关,时空序列呈现完全的随机性.在空间计算分析中,空间权重可表示为邻接矩阵和距离矩阵,考虑本文所研究的拥堵扩散范围可能包含多个网格,因此将空间权重定义为距离矩阵以衡量距离因素,并通过Z 检验评价空间自相关的显著水平见式(6):Z =I -E (I )v (I )=I (n -1)+1(n -1)v (I )~N (0,1)(6)式中,E (I )和v (I )分别表示为Global Moran’s I 的期望和方差;N (0,1)为标准正态分布.对于网格划分有2个影响因素需要确定:一是网格大小;二是拥堵扩散距离.计算一系列不同网格大小和拥堵扩散范围内Global Moran’s I 和Z ,其中网格边长取值范围为设置为[200,1000m],步长为100m,拥堵扩散距离为[网格边长,10*网格边长],步长为一个网格边长.计算多天一系列不同取值的Global Moran’s I 和Z 的平均值,得到结果如图2所示.由图2可知,随着网格单元边长的增加,拥堵影响范围的增加,Global Moran’s I 值越低,空间聚集效应越不显著.综合Global Moran’s I 和Z 的计算结果,本文将3km 作为拥堵扩散的最大显著影响范围.2.2　常发性拥堵路段的识别对于lane i 的拥堵状态拥堵状态时间序列3交　通　工　程2023年图2　不同网格大小和拥堵扩散距离下的Global Moran’s I和ZSeq i={S i1,S i2, ,S it, ,S iT},S it表示为lane i在时间窗的拥堵情况.依据北京市地方标准路段交通运行等级划分[2],得到路段运行畅通或拥堵状态如表1所示.表1　北京市交通运行等级划分km/h运行等级畅通基本畅通轻度拥堵中度拥堵严重拥堵快速路V>65503520V≤20主干路V>40302015V≤15次干路㊁支路>35251510V≤10 按表1给出的拥堵划分规则将路段速度进行编码,将畅通和基本畅通定义为0,轻度拥堵为1,中度拥堵为2,严重拥堵为3.本文将1d内发生多次拥堵,且同时拥堵多天的研究路段认为是常发性拥堵路段,定义识别规则见式(7):1)同一天早晚高峰所有采样间隔内的拥堵程度总和大于阈值δ,即:∑t∈day Seq i(S it)>δ(7) 2)按照拥堵频率进行判定,如果S it在当天发生拥堵,则D(S it)=1,否则D(S it)=0,则对于lane i在所有观测日期内发生的拥堵总次数大于阈值θ,即:∑day t=1D(S it)>θ(8)统计研究范围内的所有路段,将满足上述2种情况的路段识别为常发性拥堵路段.2.3　时序偏移的常发性拥堵瓶颈识别采用时间偏移互相关来确定发生拥堵的先后关系.如上节所述,假设lane i的拥堵状态时间序列为Seq i,时间偏移量为k∈[-ε,ε],lane i的时间偏移拥堵状态时间序列Seq i的构建过程如图3所示.图3　路段i时间偏移后的拥堵时序通过上述步骤可得到每个路段的拥堵时序,进一步通过计算皮尔逊相关系数来计算两路段拥堵时序相关程度,见式(9):ρX,Y=cov(X,Y)σXσY=E(XY)-E(X)E(Y)E(X2)-E2(X)㊃E(Y2)-E2(Y)(9)式中,cov为协方差;σ为标准差;E为期望;X㊁Y依次为拥堵路段的拥堵状态时间序列和被影响路段的时间滞后拥堵状态时间序列.针对任意网格m的所有lane m i,判断网格内的所有路段与常发拥堵路段的时序相关性,得到时间偏移量-时间相关系数关系.将最大时间相关系数对应的时间偏移量作为路段相关性的输出结果,由此识别导致常发拥堵路段的瓶颈.3　案例分析本文通过地图匹配算法计算得到路段15min 平均速度,并按表1交通运行等级划分规则对拥堵状态进行编码,并按式(4)(5)识别常发性拥堵路段,设置阈值δ为12(即早高峰或晚高峰各有1h较为拥堵以上时序),θ为17(即1周内发生拥堵的天数大于等于4d),得到早晚高峰常发性拥堵路段如图4所示.针对识别出的常发性拥堵路段,按2.1节的计算结果确定拥堵影响的范围为3km,计算网格内常发性拥堵路段与其余路段逐天的早晚高峰时序相关性,并计算时间偏移量在研究时段内的平均值.平均时间偏移量为正,表示为同一网格内其他路段与常发性拥堵路段相比晚发生拥堵,反之则为其他路段与常发性拥堵路段相比早发生拥堵.3.1　识别结果验证选取常发性拥堵路段5125作为案例以验证算法准确度.通过计算与该路段时序强相关的其余路4　第5期冯　强,等:基于网格划分的城市交通常发拥堵识别方法图4　朝阳区早晚高峰常发拥堵路段段多天平均时间偏移量,进而绘制拥堵扩散图,结果如图5所示.图5　晚高峰常发性拥堵路段5125(健翔桥)瓶颈识别结果 图5中不同颜色表示了路段的平均时间偏移量,由图5可知主路16073和相邻辅路最先发生拥堵,最终导致拥堵分别向健翔桥的其余3个方向开始扩散.本文通过绘制速度时空分布图以验证算法的准确度,由于时空速度图只能直观表示拥堵传播的1条路径,因此选取常发性拥堵路段5125所在的路径进行验证,绘制多天时空速度图以描述拥堵的传播过程,如图6所示.图6分别绘制了2022⁃09⁃13 09⁃16速度时图6　常发性拥堵路段5125(健翔桥)速度时空图5交　通　工　程2023年空分布图.通过多天数据的速度时空分布图可知,常发性拥堵产生瓶颈均是由路段16073与路段16072引起,速度时空图的结果与本文识别结果一致. 值得注意的是图5中除主路外,还有与研究路段5125拥堵时序强相关的路段,例如4513与16131,他们的长时间拥堵程度变化趋势与研究路段强相关,但由于路段之间不相连,因此这种强相关的关系无法识别为拥堵瓶颈.为进一步说明路段之间不相连场景,以LinkID14207的常发拥堵路段为例绘制拥堵时序相关图,如图7所示.路段位置位于北三环安贞桥 太阳宫桥,早高峰进城方向由北向南,导致纵向多条道路与研究路段的拥堵时序相关,但由于多条路段没有与研究路段相连,该结果不是由于某1个瓶颈点扩散导致的常发拥堵,而是北向南的交通需求过大,多条道路供给不足共同造成了常发拥堵.图7　常发性拥堵路段14207(北三环安贞桥-太阳宫桥)拥堵时序相关性计算结果3.2　常发性拥堵瓶颈频次统计将同一网格内与常发性拥堵路段时序强相关且平均时间偏移量最小的路段视为引起常发性拥堵的瓶颈,统计瓶颈出现位置与次数,得到结果如图8所示.图8中线条的宽度表示了该路段作为引起常发性拥堵的频次.通过频次统计可知,朝阳区早高峰常发性拥堵瓶颈频次较高的路段为团结湖路㊁呼家楼西里北和朝阳北路.晚高峰常发性拥堵瓶颈频次较高的路段为四惠桥㊁东四环中路辅路-朝阳北路和酒仙桥北路.4　结论本文以浮动车GPS数据和道路电子地图为基图8　朝阳区常发性拥堵瓶颈频次统计础,提供了1种基于网格模型的城市交通网络常发性拥堵识别方法,得到以下结论:1)通过分析长时间周期内路段速度空间相关性,基于Global Moran’s I 确定了拥堵扩散的显著范围,即网格范围的大小.2)在识别常发拥堵路段的基础上,考虑拥堵扩散的时间,构建偏移拥堵时序并计算同一网格内常发拥堵路段与其余路段的时序相关性,得到显著相关路段所对应的时间偏移量,识别导致常发拥堵产生的瓶颈.3)针对具体案例,绘制速度时空分布图以验证识别结果的准确度.最终统计常发性拥堵瓶颈频次,所得到的结果有助于交通规划和管理者制定缓堵策略.此外,在后续研究中,可在本文提出的算法基础上进一步识别路段连接关系,判断连续的拥堵蔓延路段,进一步识别导致拥堵的瓶颈点.(下转第25页)6　第5期陈东静:城市中心区重要通道优化策略研究3)深入城市中心区企事业单位,城市中心区作为1个城市最发达的区域,积聚了较多的重要部门和公司,且该部分人群利用小汽车出行比例较高.应加强在这些单位内的宣传工作,在充分调研的基础上,统筹协调,让有条件的单位实行弹性工作制,有效降低城市中心区上下班高峰期间的交通负荷.3摇结束语城市中心区是城市发展的重点区域,一般也是历史建筑最集中㊁文化底蕴最深厚的地区,道路和用地实施率高,交通设施新增空间有限,交通改善与优化应从 增量扩张”向 存量挖潜”转型.本文以重庆 两江桥”运行评估为基础,提出了相应改善措施,对城市中心区重要通道优化策略进行了梳理和总结.受笔者水平限制,文章仍有一定的提升空间,如用地与交通的结合㊁慢行交通体系的构建等,具体发展策略仍需在实践中不断更新和完善.参考文献:[1]张扬.上海市中心城区关键道路拥堵治理可行性评估方法[J].交通与运输,2021,37(4):32⁃36.[2]钟茹.路网中关键节点和重要路段的分析研究[D].北京:北京邮电大学,2013.[3]郭磊.主城区道路交通关键节点改善研究[J].交通标准化,2012(9):33⁃36.[4]胡志文.城市路网关键路段交通拥堵管理措施研究[D].重庆:重庆交通大学,2015.[5]田旺龙.基于路网中关键路段识别的应急交通组织优化[D].兰州:兰州交通大学,2016.[6]马小龙.应急疏散路网关键路段识别及疏散策略优化[D].兰州:兰州交通大学,2018.[7]刘怀义.基于关键边与关键点的应急交通组织优化[D].兰州:兰州交通大学,2020.[8]刘以舟.渝中半岛道路交通组织优化[R].重庆,2022:1⁃96.[9]陈玉光.国际经验与我国大城市交通拥堵治理[J].城市交通,2013(10):35⁃41.(上接第6页)参考文献:[1]An S,Yang H,Wang J.Revealing recurrent urbancongestion evolution patterns with taxi trajectories [J ].ISPRS International Journal of Geo⁃Information,2018,7(4):128.[2]张溪,孙建平,温慧敏.城市快速路常发性拥堵路段及拥堵瓶颈点识别方法研究[C]∥第十二届中国智能交通年会大会论文集,2017:130⁃136.[3]张建旭,郭力玮.基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别[J].交通运输系统工程与信息,2018,18(5):7.[4]刘立.基于行程车速的城市道路拥堵瓶颈识别[D].重庆:重庆交通大学,2019.[5]冯嘉松,杨国平,徐启禄,等.城市道路交通瓶颈识别算法研究[J].重庆理工大学学报(自然科学),2022,36(8):171⁃181.[6]闫学东,刘晓冰,刘炀,等.基于浮动车大数据与网格模型的城市交通拥堵识别和评价研究[J].北京交通大学学报,2019,43(1):104⁃113.[7]程小云,屈霞萍,张学宇,等.基于动态贝叶斯网络的常发性拥堵传播机理分析[J].华南理工大学学报(自然科学版),2022,50(11):25⁃34.[8]杨海强,安实,王健.基于GPS 数据的城市常发性拥堵区域识别方法[J ].科学技术与工程,2018,18(13):5.[9]张校慧,孙凯,职保平,等.针对复杂道路网络的车辆轨迹地图匹配算法[J].测绘科学,2018,43(8):6.[10]张敬磊,王晓原,马立云,等.基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法[J].北京理工大学学报,2014,34(1):5.[11]杨海强.基于出租车GPS 数据的城市常发性交通拥堵演变研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2018.[12]李勇.基于出租车GPS 数据的城市交通拥堵识别和关联性分析[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2016.[13]O’sullivan D,Unwin D.Geographic information analysis [M].John Wiley &Sons,2003.[14]Yu J,de Jong R,Lee L.Estimation for spatial dynamicpanel data with fixed effects:The case of spatial cointegration [J ].Journal of Econometrics,2012,167(1):16⁃37.52。

（园林工程）DBJT园路和园林铺装工程施工和验收规范品质ICS 65.020.20B 05DBJ 440100/T 86—20102010-11-01实施目次前言............................................................................................................................................................................ I I1 范围 (3)2 规范性引用文件 (3)3 术语及定义 (3)4 总则 (5)5 基本规定 (5)6 路基分项工程 (6)7 基层分项工程 (7)8 面层分项工程 (8)9 汀步分部工程 (11)10 附属构筑物分部工程 (12)11 试验和检验 (13)12 工程质量验收 (16)附录A（规范性附录）园林铺装工程(园路)检验批、分项、分部、单位工程的划分 (19)附录B（规范性附录）施工现场质量管理检查记录 (20)附录C（规范性附录）质量验收记录 (21)附录D（规范性附录）位（子单位）工程质量控制核查记录 (24)附录E（规范性附录）园林工程竣工质量验收申请表 (28)附录F（规范性附录）园林工程竣工质量验收报告 (29)附录G（规范性附录）园林铺装工程(园路)各检验批质量验收记录表 (37)附录H（一般性附录）园林铺装工程(园路)中面层的各种铺装材料分类 (51)前言本规范按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。

本规范由原广州市市政园林局提出，由广州市林业和园林局归口。

本规范起草单位：广州市园林绿化工程质量监督站、广州市园林建筑工程公司、广州市广州工程建设监理有限公司。

本规范主要起草人：刘豫明、张向华、刘励妍、冯强礼、吕晖、邓演灿、王治均、李启明。

本规范为首次发布。

园林铺装工程(园路)施工验收规范1 范围本规范规定了园林铺装工程（园路）施工验收的术语定义和基本规定，含园路、停车场、广场平台铺装、汀步及附属构筑物等分部工程检验、试验和检测评定及竣工验收，并给出了有关的表格样式。

文章编号：1673-887X(2023)12-0131-03园林绿化蛀干害虫防治技术探究——以天牛类蛀干害虫防治为例周永春（北京市石景山区园林绿化局绿化养护中心，北京石景山区100000）摘要以园林绿化蛀干害虫防治技术为研究对象，通过对蛀干害虫危害特点、危害情况的研究，分析了现有的蛀干害虫防治办法和防治策略，重点以天牛类蛀干害虫防治为例，探究了各类防治方法在实际管护中的应用。

旨在为园林绿化蛀干害虫防治提供理论指导和实践参考。

关键词园林绿化；蛀干害虫；防治技术中图分类号S764文献标志码A doi:10.3969/j.issn.1673-887X.2023.12.046Exploration of Pest Control Technology for Trunk-boring Pests in Landscaping—Taking the Prevention and Control of Cerambycidae as an ExampleZhou Yongchun(Landscaping Maintenance Center of Beijing Shijingshan District Landscaping Bureau,Beijing100000,China) Abstract：Based on the research on the harmful characteristics and situation of trunk-boring pests,this paper analyzed the existing methods and strategies for the prevention and control of trunk-boring pests.The application of various prevention and control meth‐ods in the actual management and protection of trunk-boring pests was explored with the emphasis on the prevention and control of trunk-boring pests of Cerambycidae,aiming at providing theoretical guidance and practical reference for the prevention and control of trunk-boring pests of the garden greening.Key words：landscaping,trunk-boring pests,prevention and control technology园林绿化是城市生态环境建设的重要组成部分，而蛀干类害虫是破坏园林植物的主要害虫之一。

黑龙江省森林植物园森林植物群落物种多样性调查耿文元;王慧;戴海明;马文倩;韩晴;张佳坤;王非【摘要】采用实地踏查的方法选取了黑龙江省森林植物园中4大类植物群落景观进行生物多样性研究,结果显示,黑龙江省森林植物园中物种丰富度平均为7.1031;物种均匀度平均为0.7483;Simpson指数平均为0.8876、Shannon-Wiener指数平均为3.0993.各区域的植物群落配置各有特点,其中,微地形、滨水空间的物种多样性较大.【期刊名称】《林业勘查设计》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】2页(P39-40)【关键词】黑龙江省森林植物园;植物群落;物种多样性【作者】耿文元;王慧;戴海明;马文倩;韩晴;张佳坤;王非【作者单位】东北林业大学园林学院;东北林业大学园林学院;东北林业大学园林学院;东北林业大学园林学院;东北林业大学园林学院;东北林业大学园林学院;东北林业大学园林学院【正文语种】中文城市化过程是一个自然生态系统不断受到破坏、人为干扰不断加强的过程。

城市化进程的加剧使原始植被遭到了很大程度上的破坏，保护生物多样性已经成为城市生态环境建设的重要内容[1,2]。

城市公园绿地是城市化条件下植物物种多样性较为集中的地方，越来越多的外来植物和本土植物的必须很好地相互融合，才能有效提高城市环境的物种多样性，同时也能满足城市园林绿地建设的需要。

很多学者从生活型结构[3]、植被组成成分[4-7]、树种比例[8-12]等方面归纳出不同类型植物群落的外貌特征，并对不同类型植物群落的景观构建规律进行探索。

对城市植物园的物种多样性进行系统地研究是保护和建设城市植物物种多样性的有效途径。

为此，本文选取了哈尔1滨市黑龙江省森林植物园内的森林植物群落的物种多样性进行了详细地调查，结果有助于保护当地植物资源并形成具有地方城市文化特色与地域特征兼具的园林绿地体系。

1.1 样地调查在黑龙江省森林植物园内进行植物群落的多样性调查，将全园分成四类森林植物群落：道路旁、微地形、滨水、建筑及小品旁植物群落，针对不同类型的植物群落，选择具有代表性的成片样地12块，每块样地内设3个10m*20m的样方，对其植物种类、群落结构、生态特征等进行详细调查。

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