基于GIS的昆明历史文化名城保护管理系统研究.

国土空间总体规划中历史文化空间的区域整体保护与利用研究发布时间：2023-01-31T07:53:59.583Z 来源：《城镇建设》2022年9月18期作者： 1殷楠 2谢明慧[导读] 在国土空间规划背景下1殷楠 2谢明慧1湖北省规划设计研究总院有限责任公司湖北省武汉市 4300702湖北省规划设计研究总院有限责任公司湖北省武汉市 430070摘要：在国土空间规划背景下，历史文化遗产保护需要站在整体性、全要素的视角，统筹区域历史文化空间的保护与利用。

本文从国土空间总体规划编制需求出发，探索历史文化空间区域整体保护与利用的方法，阐述构建历史文化空间区域整体保护与利用体系的思路，并提出相关保护与利用策略。

关键词：历史文化空间区域整体保护与利用体系(一)研究背景当前我国历史文化资源的传承、保护与利用以点状单体为主，缺少区域统筹的整体视野，同类型资源相互联系不足，整体呈现利用方式单一、发展路径趋同以及特色内涵不鲜明等矛盾。

在国土空间规划背景下，需要协调区域文化资源，统筹开展价值发掘与展示，推动区域性历史文化资源整合和集中连片保护利用，保障生态文明安全格局，凸显地域文化特色。

(二)建立历史文化资源全要素保护名录及控制线数据库我国历史文化资源数量庞大、类型多样，包括：世界遗产、各级文物保护单位、历史文化名城名镇名村、传统村落、历史建筑等，以及近年来逐渐受到重视的农业文化遗产、国家工业遗产、国家级风景名胜区等其他保护名录所列的历史文化资源。

各类资源保护管理相对独立，不成体系。

另外，由于我国各类历史文化资源保护相对独立，保护范围的划定标准存在较大差异，在国土空间规划“一张图”管理要求下，难以实现精准的空间落位和统一管理。

要实现区域整体保护，首先需要对区域的历史文化资源做盘点和梳理，统筹构建全类别、全要素的保护名录。

其次，要对各类历史文化法定保护线进行空间落位，统筹解决保护范围标准差异、坐标差异以及各类保护范围线之间存在的冲突问题。

基于GIS的区划地名信息管理平台研究随着信息技术的不断发展和应用，地理信息系统（GIS）成为当前信息技术领域中的热门话题之一。

GIS主要通过对地理空间信息的采集、存储、管理、分析和展示, 来为决策者提供科学的决策支持。

而区划地名信息作为GIS数据中十分重要的一部分，对于城市规划、环境保护、资源管理等方面都具有重要的参考价值。

基于GIS的区划地名信息管理平台的研究也变得非常重要。

一、GIS与区划地名信息的关系GIS是一个集成了地理信息数据和其他属性数据的计算机软件系统, 它对地理空间信息进行采集、存储、管理、分析和展示，从而为用户提供科学的决策支持的系统。

而区划地名信息则是对行政区划的划分和地名的命名所形成的一个信息系统，其对地理信息系统的存储和管理有着重要的作用。

区划地名信息和GIS系统可以说是相辅相成的关系。

一方面，GIS系统可以为区划地名信息提供有效的存储和管理平台，更好地保存和利用这些信息；区划地名信息又为GIS系统提供了精准的空间定位和属性信息，使得GIS系统能够更加全面准确地呈现地理信息。

基于GIS的区划地名信息管理平台的建设，对于地理信息资源的整合和共享至关重要。

一方面，区划地名信息在不同部门和领域中都有着广泛的应用，因此需要一个统一的信息管理平台，以便更好地进行地理信息集成和共享。

利用GIS系统的功能，可以更好地对区划地名信息进行管理和分析，提高地理信息资源的利用率。

基于GIS的区划地名信息管理平台的建设，还可以为城市规划、交通管理、环境保护、资源管理等方面提供更加精准的地理信息支持，为社会科学研究提供更为全面的数据支持。

1. 区划地名信息的采集和整合首先要建设基于GIS的区划地名信息管理平台，就需要对区划地名信息进行采集和整合。

这涉及到对各类地名信息的收集和整理，然后通过GIS系统进行统一的存储和管理。

2. 地名服务平台的建设基于GIS的区划地名信息管理平台的建设，也需要建设地名服务平台。

《基于GIS的北京地名文化景观空间分布特征及其成因》篇一一、引言北京，作为中国的首都，拥有丰富的历史文化和地理资源。

地名作为文化景观的重要组成部分，不仅反映了地域特色，还承载了深厚的历史文化内涵。

本文旨在利用地理信息系统（GIS）技术，分析北京地名的空间分布特征，并探讨其成因。

二、研究方法与数据来源本研究采用地理信息系统（GIS）技术，结合北京市的地名数据，对地名的空间分布进行量化分析。

数据主要来源于北京市各区县的公开地理信息资料。

三、北京地名文化景观的空间分布特征1. 总体分布特征通过GIS分析，我们发现北京地名的空间分布呈现出一定的规律性。

从整体上看，地名分布较为均衡，但仍有部分区域地名密集，如老城区、历史文化名城等地区。

这些地区的地名往往与历史事件、文化传统、地理环境等密切相关。

2. 地域性特征北京地名在空间分布上表现出明显的地域性特征。

例如，北部地区的地名多与皇家园林、宫殿等相关，反映了北京作为皇家首都的历史地位；南部地区则多与商业、交通等相关，体现了北京作为商业中心的地位。

此外，不同民族、不同时期的地名在空间分布上也有所差异，反映了北京多元文化的特点。

四、地名文化景观空间分布的成因1. 历史因素北京作为中国的古都，拥有悠久的历史。

地名的形成与演变受历史事件、文化传统等因素的影响。

例如，一些古老的地名反映了北京的历史变迁，如“故宫”、“天安门”等。

此外，一些少数民族的地名也反映了北京多元文化的历史背景。

2. 地理环境因素地理环境对地名的形成具有重要影响。

北京地势西北高、东南低，地形多样，这使得不同地区的地名具有不同的特点。

例如，山区地名的形成往往与山川、河流等自然地理环境相关；而平原地区的地名则更多地反映了人类活动的痕迹。

3. 人口迁移与文化交流人口迁移与文化交流也是影响地名文化景观空间分布的重要因素。

随着历史的推移，不同民族、不同文化的人群迁入北京，带来了各自的地名文化。

这些地名在传播、交流中逐渐融入北京的地名体系，形成了多元文化的地名景观。

基于GIS的城市规划与管理系统引言：随着城市化进程的不断加快，城市规划与管理变得愈发重要。

为了更好地实现城市的可持续发展和高效管理，基于地理信息系统（GIS）的城市规划与管理系统应运而生。

本文将探讨这一系统在城市规划与管理方面的应用，并分析其对城市发展的影响。

一、GIS在城市规划中的应用1.1 空间数据收集与分析GIS技术能够收集、整合和分析大量的空间数据，如地形、地貌、土地利用、人口分布等。

通过对这些数据的分析，城市规划者可以更好地了解城市的现状和潜在问题，为规划提供科学依据。

1.2 地理信息可视化GIS系统能够将复杂的地理信息以图形化的形式展现出来，使城市规划者和决策者更容易理解和分析。

通过地理信息的可视化，城市规划者可以更直观地了解城市的发展状况和潜力，从而制定出更合理的规划方案。

1.3 空间决策支持系统基于GIS的城市规划与管理系统通常还包括空间决策支持系统，该系统能够模拟和预测城市发展的各种情景，并为决策者提供科学的决策依据。

通过这一系统，城市规划者可以在规划过程中进行多种方案的比较和评估，选择出最优的方案。

二、GIS在城市管理中的应用2.1 城市基础设施管理基于GIS的城市规划与管理系统可以对城市的基础设施进行管理和维护。

通过对城市基础设施的空间数据进行收集和分析，系统可以实时监测设施的状态和运行情况，并提供相应的维护和修复建议。

这有助于提高城市基础设施的利用率和可靠性。

2.2 城市交通管理城市交通是城市管理中的重要方面，而GIS系统可以为城市交通管理提供强大的支持。

通过对交通流量、道路状况等数据的分析，系统可以帮助城市管理者优化交通网络，提高交通效率，并减少交通拥堵和事故发生的可能性。

2.3 环境保护与生态管理基于GIS的城市规划与管理系统还可以用于环境保护和生态管理。

通过对环境数据的收集和分析，系统可以帮助城市管理者监测和评估环境质量，发现和解决环境问题，并制定出相应的环境保护和生态恢复方案。

第44卷第1期2024年2月水土保持通报B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .44,N o .1F e b .,2024收稿日期:2023-03-19 修回日期:2023-09-06资助项目:国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项 利用地理空间技术监测和评估土地利用/土地覆被变化对区域生态安全的影响 (2018Y F E 0184300);云南省自然科学资助项目 生态文明建设排头兵引领下的云南省三线协调与优化研究 (202101A T 070052);云南省教育厅项目 基于深度学习的滇中城市群L U L C 遥感信息提取 (2022J 0139) 第一作者:冯婧文(1998 ),女(汉族),甘肃省华亭市人,硕士研究生,研究方向为生态环境遥感智能信息提取㊂E m a i l :2387478740@q q .c o m ㊂ 通信作者:丁雪(1983 ),男(汉族),云南省陆良县人,副研究员,主要从事资源环境遥感㊁遥感智能信息处理等方面的研究㊂E m a i l :d i n gx u e _1983@163.c o m ㊂基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化冯婧文1,丁雪2,3,4,易邦进5(1.云南师范大学信息学院,云南昆明650500;2.云南师范大学地理学部,云南昆明650500;3.云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;4.云南省地理空间信息技术工程技术研究中心,云南昆明650500;5.云南省地质科学研究所,云南昆明650051)摘 要:[目的]研究区域生态系统服务价值和生态风险变化及影响,为土地资源合理利用及国土空间生态修复提供决策支持㊂[方法]以L a n d s a t 遥感影像为数据源,使用G E E (G o o g l eE a r t hE n g i n e )平台随机森林分类方法对云南省昆明市1990 2020年的土地利用变化信息进行提取,基于解译结果进行空间动态变化分析,采用当量因子法估算生态系统服务价值,运用生态风险模型揭示生态风险变化趋势,并借助双变量空间自相关模型计算二者的相关性㊂[结果]①1990 2020年,昆明市土地利用类型中林地和草地占地面积最大,建设用地面积明显增加,耕地㊁草地和林地面积减少㊂②昆明市生态系统服务价值总体呈逐年上升趋势,共上升3.08ˑ108元,生态保护政策的有效实施对生态系统服务价值的提升有积极作用;研究期间生态风险以中㊁低风险为主,占总面积的79%,生态风险总体均值下降了0.12,城市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂③生态风险对生态系统服务价值变化具有一定的影响㊂随着时间的推移,高价值 高风险区面积逐渐减少,低价值 低风险区面积逐渐增加,无明显极值㊂[结论]将区域生态系统服务价值和生态风险结合,能够较好地刻画昆明市人类活动所引起的生态环境状况的改变,为环境保护和高质量的可持续发展提供决策管理参考,有效防范生态风险,使昆明市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂关键词:土地利用土地覆盖;生态系统服务价值;生态风险;相关性;昆明市文献标识码:A 文章编号:1000-288X (2024)01-0335-11中图分类号:F 301,X 24文献参数:冯婧文,丁雪,易邦进.基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化[J ].水土保持通报,2024,44(1):335-345.D O I :10.13961/j .c n k i .s t b c t b .2024.01.033;F e n g J i n g w e n ,D i n g X u e ,Y iB a n g ji n .C h a n g e s o f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e a n de c o l o g i c a l r i s k i nK u n m i n g C i t y ba s e do nG E E [J ].B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,44(1):335-345.C h a n g e s o fE c o s y s t e mS e r v i c eV a l u e a n dE c o l o gi c a l R i s k i nK u n m i n g C i t y Ba s e do nG E E F e n g J i n g w e n 1,D i n g X u e 2,3,4,Y i B a n g ji n 5(1.S c h o o l o f I n f o r m a t i o nS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;2.F a c u l t y o f G e o g r a p h y ,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;3.Y u n n a nP r o v i n c i a lK e y L a b o r a t o r y o nR e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n tR e m o t eS e n s i n g o f U n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;4.G e o s p a t i a l I n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y E n g i n e e r i n g R e s e a r c hC e n t e r o f Yu n n a nP r o v i n c e ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;5.Y u n n a nI n s t i t u t e o f G e o l o g i c a lS c i e n c e s ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650051,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h ec h a n g e sa n di m p a c to fr e g i o n a le c o s y s t e m s e r v i c e sa n de c o l o gi c a lr i s k s w e r e s t u d i e d i no r d e r t o p r o v i d e d e c i s i o n -m a k i n g s u p p o r t f o r t h e r a t i o n a l u t i l i z a t i o n o f l a n d r e s o u r c e s a n d e c o l o gi c a l r e s t o r a t i o no f t e r r i t o r i a l s p a c e .[M e t h o d s ]L a n d s a t r e m o t e s e n s i n g i m a g e sw e r eu s e dw i t h t h e r a n d o mf o r e s t c l a s s i f i c a t i o nm e t h o do f t h eG E E (G o o g l eE a r t hE n g i n e )p l a t f o r mt o e x t r a c t l a n du s e c h a n ge i nf o r m a t i o n f o r K u n m i ng C i t y ,Y u n n a nP r o v i n c e f r o m1990t o 2020.As p a t i a l d y n a m i c ch a n g e a n a l y si sw a s c a r r i e d o u t b a s e d o n t h e i n t e r p r e t a t i o n r e s u l t s .T h e e q u i v a l e n t f a c t o rm e t h o dw a s u s e d t o e s t i m a t e e c o s ys t e ms e r v i c e v a l u e s .A ne c o l o g i c a l r i s km o d e lw a s u s e d t od e t e r m i n e t h e c h a n g e i n e c o l o g i c a l r i s ko v e r t i m e.T h e c o r r e l a t i o nb e t w e e n e c o s y s t e ms e r v i c ev a l u ea n de c o l o g i c a lr i s k w a sc a l c u l a t e d w i t hab i v a r i a t es p a t i a la u t o c o r r e l a t i o n m o d e l. [R e s u l t s]①A m o n g t h el a n du s et y p e si n K u n m i n g C i t yf r o m1990t o2020,f o r e s t l a n da n dg r a s s l a n d o c c u p i e d th e l a r g e s ta r e a,t h ea r e ao fc o n s t r u c ti o nl a n di n c r e a s e ds i g n i f i c a n t l y,a n dt h ea r e ao fc u l t i v a t e d l a n d,g r a s s l a n d,a n d f o r e s t l a n dd e c r e a s e d.②T h ev a l u eo f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nK u n m i n g C i t y s h o w e da n o v e r a l l u p w a r d t r e n do v e r t i m e,w i t hat o t a l i n c r e a s eo f3.08ˑ108y u a n.T h ee f f e c t i v e i m p l e m e n t a t i o no f e c o l o g i c a l p r o t e c t i o n p o l i c i e si n c r e a s e dt h ev a l u eo fe c o s y s t e m s e r v i c e s.E c o l o g i c a lr i s k sd u r i n g t h es t u d y p e r i o dw e r em a i n l y c l a s s i f i e d a sm e d i u ma n d l o wr i s k s,a n d a c c o u n t e d f o r79%o f t h e t o t a l a r e a.T h e o v e r a l l a v e r a g ee c o s y s t e m s e r v i c e v a l u e d e c r e a s e d b y0.12,i n d i c a t i n g t h a t u r b a n e c o n o m i c d e v e l o p m e n t h a dd e v e l o p e dw i t h l i t t l e i m p a c to nt h ee n v i r o n m e n t.③E c o l o g i c a l r i s kh a dac e r t a i ni m p a c to nt h ec h a n g eo fe c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e,a n dw i t ht h e p a s s a g eof t i m e,t h e a r e ao f h ig h-v a l u e a n dhi g h-r i s ka r e a s g r a d u a l l y d e c r e a s e d,a n d t h e a r e a o f l o w-v a l u e a n d l o w-r i s k a r e a s g r a d u a l l y i n c r e a s e d,w i t h o u t o b v i o u s e x t r e m e s.[C o n c l u s i o n] T h e c o m b i n a t i o no f r e g i o n a l e c o s y s t e m s e r v i c ev a l u ea n de c o l o g i c a l r i s kc a nb e t t e rc h a r a c t e r i z ec h a n g e s i n e c o l o g i c a le n v i r o n m e n to f K u n m i n g C i t y c a u s e d b y h u m a n a c t i v i t i e s,a n d p r o v i d e d e c i s i o n-m a k i n g a n d m a n a g e m e n t r e f e r e n c e sf o re n v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o na n dh i g h-q u a l i t y s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t.e f f e c t i v e l y p r e v e n t e c o l o g i c a l r i s k s,a n dm a k e t h e e c o n o m i c d e v e l o p m e n t a n d e n v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o no fK u n m i n g C i t y d e v e l o p t o ab e n i g n s i t u a t i o n.K e y w o r d s:l a n du s e l a n d c o v e r(L U L C);e c o l o g i c a l s e r v i c e v a l u e;e c o l o g i c a l r i s k;r e l e v a n c e;K u n m i n g C i t y土地资源承载着人类社会经济发展[1],与人类生存发展息息相关[2],土地利用变化作为人类活动与自然演变的重要纽带[3],影响了生态系统的结构和功能转变[4],进而影响了其服务价值和风险程度,需要指出的是,不合理的土地利用会导致生态系统结构恶化和生态风险加剧[5],同时给生态环境的可持续发展带来极大挑战㊂生态系统服务价值(e c o s y s t e m s e r v i c ev a l u e, E S V)是人们对土地进行开发利用过程中的经济价值和环境价值总称,是生态系统服务内容的市场化表现形式㊂C o s t a n z aR.等[6]较早地提出了E S V的原理和计算方法㊂近年来,H a q u eM.N.等[7]对孟加拉国达卡都市区土地利用和E S V的关系进行了研究,发现水体㊁植被和农业用地覆盖面积的下降会导致E S V 下降㊂谢高地等[8]根据中国实际情况对E S V进行了更全面㊁更客观的模型构建㊂许多学者在此基础上展开了研究,J i a n g W e i等[9]对青藏高原E S V的研究表明,河流㊁湖泊和裸露冰川的减少导致E S V降低,气候变化和人类活动对其也有一定影响㊂Y u a nK e y u e 等[10]发现陕西省商洛市商州区土地利用类型中林地对当地E S V的贡献率最高㊂严长安等[11]通过探究滇池流域土地利用变化与E S V的定量响应关系对区域生态环境保护提供重要借鉴㊂上述研究表明,生态系统服务价值评价已形成相对完善的研究范式㊂生态风险(e c o l o g i c a l r i s k,E R)是指自然因素及人类活动对生态系统结构的稳定性所产生负面影响的可能程度[12],用来评价生态安全情况㊂D a s M.等[13]利用E R对印度加尔各答城市区域进行研究,结果表明过去20a间加尔各答及周边城市的E R都大幅增加;N e m a t o l l a h i S.等[14]研究发现伊朗中部和东部大约10%~25%研究区域属于高风险和中风险类别;S h e n J i a n x i u等[15]指出虽然退耕还林政策实施使得甘肃省正宁县东㊁中㊁西部的E R均减小,但是E R防范仍然是研究的重点方向㊂重视生态风险评价对于化解潜在生态危害,建设生态文明具有现实意义[16]㊂国内外学者已经对E S V和E R展开了大量研究,多数学者把二者作为两个独立的主题开展研究,并取得丰富成果,为E S V和E R相关性的研究奠定了扎实基础㊂蒋伟峰等[17]以淮河流域安徽段的土地利用数据为基础,探讨E S V与E R时空演化过程中的异质性和相关性㊂李辉等[18]核算近30a三峡库区E S V和E R的时空分布特征及二者相关性,属于为数不多进行E S V和E R相关性研究的文献㊂现有研究中,针对生态系统服务价值和生态风险的评估主要表现为将生态系统服务价值引入到生态风险中对其进行应用实践,虽极大程度地提高了评价的时效性,但缺乏两者评价的整体性,对二者的关系影响尚不明确,同时大多数传统评价框架停留在探讨阶段,针对长时期同一区域的相互作用机理研究较少[19-20]㊂E S V和E R的相关性研究是两门独立学科走进融合的综合性研究,两者相结合可以将生态系统服务价值的供需关系融合在一起,及时监测生态环境的变化情633水土保持通报第44卷况,精准地对生态风险区开展生态资源保护和国土空间修复,减少生态环境恶化的概率,提高生态系统服务价值,进一步通过构建有效的生态保护模式找寻两者的整体联系[21]㊂目前针对长时序生态系统服务价值和生态风险的相关性研究还相对较少,二者的融合可以推动区域生态经济协调发展,是实现关联生态过程和风险评估的重要途径㊂土地利用数据是E S V和E R核算的基础,谷歌地球引擎(G o o g l eE a r t hE n g i n e,G E E)的出现为准确快速地提取土地利用信息提供可能[22]㊂昆明市作为云南省省会城市,过去30a来经济快速发展,人口急剧增长,城市不断扩张,及时掌握该区域土地覆被变化引起的生态系统服务价值和生态风险变化,对土地资源的可持续利用与生态环境保护具有至关重要的现实意义,因研究区地处高原城市,不仅对高原相对发达城市具有借鉴意义,更可为具有相似环境背景的大中城市提供新的研究思路㊂基于此,本文以G E E为依托平台,使用随机森林分类算法(R F)提取了昆明市1990 2020年的土地利用信息,并对其30a来生态系统服务价值㊁生态风险及其空间动态变化进行分析,旨在可为昆明市乃至全国未来经济国土空间规划提供决策支持[23]㊂1材料与方法1.1研究区概况云南省昆明市位于东经102ʎ10' 103ʎ40',北纬24ʎ23' 26ʎ22'(图1),地处中国西南㊁云贵高原中部,是云南省省会㊁滇中城市群中心,属于亚热带高原气候,四季如春,素有春城之美誉,总面积为21012.54k m2,全市下辖7个区,3个县,并且代管1个县级市和3个自治县,常住人口为8.46ˑ106人,占全省人口的17.92%,年平均气温17.0ħ,年降水量522.8mm(降水㊁气温数据来源于国家气象科学数据共享服务平台,其他数据来源于2021,2022年云南省统计年鉴和昆明市政府网)㊂1.2数据来源本文研究使用的遥感数据来源于G o o g l eE a r t h E n g i n e平台的1990 2020年的L a n d s a t系列影像数据,其中1990 2012年使用的是空间分辨率为30m 的L a n d s a t5遥感影像,2013 2020年使用的是空间分辨率为30m的L a n d s a t8遥感影像,除2012年遥感数据采用1 4月均值合成数据外,其余年份均采用1 12月均值合成数据㊂行政区边界数据来源于地理国情监测平台(h t t p:ʊw w w.d s a c.c n/),计算单位面积生态系统服务价值均值包含的玉米㊁小麦和水稻等主要作物的单位面积粮食产量来源于国家统计局(w w w.s t a t s.g o v.c n)和云南省统计年鉴(w w w. s t a t s.y n.g o v.c n)㊂其中生态系统服务价值核算模型和生态风险核算模型是在A r c G I S10.4软件中将研究区域按500mˑ500m进行格网化得到85551个评价单元来核算㊂图1昆明市地形F i g.1T o p o g r a p h y o fK u n m i n g C i t y1.3研究方法1.3.1随机森林分类随机森林分类算法(r a n d o mf o r e s t,R F)是由B r e i m a n[24]于2001年提出的结合决策树㊁B ag g i n g法和随机子空间理论[25]的一种基于多颗决策树依赖独立采样随机向量值的监督学习算法,是对传统决策树的算法改进㊂其利用b o o t s r a p方法抽取多个样本构造多颗决策树[26],通过多颗决策树对样本进行训练依靠训练模型对样本类别进行预测[27],即通过投票产生结果 式(1) ㊂C(x)=a j a r g m a xðn i=1b j i(x)(1)式中:C(x)表示随机森林模型;b i表示第i个决策树;a j为类别标记㊂与单颗决策树相比较,R F训练样本的随机性很好地避免了过拟合的缺点;与其他机器学习算法相比,R F具有较强的稳定性,每颗决策树和树中结点特征属性的选择随机性亦使R F具有泛化能力强㊁精度高和速度快等优点㊂根据昆明市的实际情况,参考国家标准‘土地733第1期冯婧文等:基于G E E的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化利用现状分类“(G B /T21010 2017),将研究区的土地利用类型分为6类,分别为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地㊁未利用土地,为保证样本点的数据精度,采用G o o gl eE a r t h P r o 软件对1990 2020年昆明市地物类型进行目视解译,样本点满足均匀分布原则[28]㊂基于G o o g l e e a r t he n gi n e 云平台进行A P I 编程,为提升分类精度,加入了光谱指数㊁植被指数㊁地形特征进行训练,并对训练样本点和验证样本点按照7ʒ3的比例采用R F 算法进行土地利用分类,得到各个年份分类总体精度和k a p p a 系数(表1)㊂实验结果表明分类结果良好,分类数据能满足后续研究需要㊂表1 昆明市土地利用分类精度T a b l e 1 L a n du s e c l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y i nK u n m i n g C i t y年份总体精度/%k a p pa 系数年份总体精度/%k a p pa 系数年份总体精度/%k a p pa 系数199080.040.81200183.560.80201285.930.83199180.650.80200285.770.82201383.020.80199280.400.81200383.690.80201485.110.82199382.120.82200484.530.81201586.050.83199481.960.81200584.150.80201687.720.85199580.200.85200684.800.81201785.100.82199680.050.82200784.400.80201888.140.86199781.140.82200884.180.80201987.040.84199882.930.83200986.670.84202087.750.85199982.780.82201085.500.82200083.010.80201183.760.801.3.2 生态系统服务价值核算模型 目前,E S V 的计算方法主要有基于单位价值的价值功能法和基于单位面积的当量因子法两种,昆明市耕地以水田和旱地为主㊂本文研究尺度较小,属性近似,自然地理特征表现一致,可以直接采用当量赋值的方法进行核算㊂根据谢高地等[8]于2007年提出的生态系统服务价值当量表 式(2),根据徐丽芬等[29]地区修正公式 式(3,4) ,对研究区生态系统服务价值进行修正,计算结果见表2㊂E a =1/7ðni =1m i p i q iM(i =1,2 n )(2)式中:E a 表示单位经济价值;i 表示农作物类型;m i ,p i ,qi 表示对应粮食类型的面积㊁均价㊁单产;M 表示对应粮食的总面积㊂φ=QQ 0,E n =φˑE n 0(3)式中:φ表示修正因子;Q 和Q 0分别表示昆明市和全国单位面积的平均产量;E n 表示第n 类地类修正后的当量因子;E n 0表示谢高地等[8]已经确定的同种地类当量因子㊂E S V=ðnm =1(A m ˑV C m )(4)式中:E S V 表示生态系统服务价值;A m 表示地类m 所占的面积;V C m 表示生态系统服务价值的系数㊂表2 昆明市单位面积生态系统服务价值均值T a b l e 2 A v e r a g e e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e p e r u n i t a r e a i nK u n m i n g C i t y104yu a n /k m 2生态服务类型单位面积生态系统服务价值耕地林地草地建设用地水域未利用地食物生产18.316.047.870.009.704.21原材料生产7.1454.566.590.006.413.66气体调节13.1879.1027.470.009.3414.28气候调节17.7674.5228.560.0037.7215.56水文调节14.1074.8927.830.00343.6814.65废物处理25.4531.4924.170.00271.9014.46保持土壤26.9273.6141.010.007.5122.16维持生物多样性18.6882.5834.240.0062.8020.87提供美学景观3.1138.0815.936.7781.3010.25合计144.65514.88213.686.77830.36120.11833 水土保持通报 第44卷1.3.3 土地利用生态风险核算模型 土地利用生态风险用于描述土地结构和风险程度的关系,不同的土地利用类型拥有不同的价值和功能,计算公式为:E R=ðnm =1C n D nC(5)式中:E R 表示生态风险;C 表示土地总面积;D 表示土地生态风险强度,根据文献[18],将耕地赋值为0.36,林地赋值为0.17,草地赋值为0.05,水域赋值为0.05,建设用地赋值为0.04,未利用土地赋值为0.02㊂运用空间插值法中指数克里金(K r i g i n g)插值法对研究区网格进行插值可得到土地利用生态风险分布情况,基于等间隔分类法(e q u a l i n t e r v a l )将1990 2020年研究区生态风险划分为Ⅰ(低生态风险)㊁Ⅱ(较低生态风险)㊁Ⅲ(中等生态风险)㊁Ⅳ(较高生态风险)和Ⅴ(高生态风险)5种模式㊂1.3.4 双变量空间自相关模型 空间自相关模型反映各个地类在空间中的聚集性㊁随机性等相关程度,分为局部自相关和全局自相关[30]㊂本文通过G e o d a软件使用双变量空间分析模型,利用M o r a n s I 指数反映土地利用类型的空间关联性,M o r a n s I <0,表示空间关联程度为负相关,M o r a n s I =0,表示空间关联程度为不相关,M o r a n s I >0,表示空间关联程度正相关,计算公式为:I i j =k ðkm =1ðkn =1L m n (x m ,i -y i )/γi (x m ,j -y j )/γj (n -1)ðk m =1ðkn =1L m n (6)式中:I i j 为单位面积的双变量全局自相关系数;L m n 表示地理单元相互邻接关系的权重矩阵,空间权重能根据邻接标准和距离标准度量,邻接标准将空间单元定义为1,不连接的定义为0,距离标准将一定范围内定义为1,距离之外定义为0;i 表示生态系统服务价值;j表示生态风险;X m ,i 和X m ,j 分别表示第m 个单元内的生态系统服务价值和生态风险;γ表示方差㊂运用斯皮尔曼(S pe a r m a n )相关分析E S V 与E R 间的相关关系,参考文献[18],显著性系数定为0.01,依据空间分布关系具体分为不显著和显著两种模式,显著又细分为高价值 高风险㊁低价值 低风险㊁低价值 高风险和高价值 低风险4种模式㊂2 结果与分析2.1 昆明市土地利用类型变化分析1990 2020年,林地和草地均为昆明市土地利用占比最大的部分,截至2020年林地和草地分别占全市总面积的44.96%,27.64%(表3 4)㊂30a 间,昆明市耕地面积不断减少,减少了8.78%,建设用地大幅度增加,增加了195.79%,水域和未利用地分别增加了44.85,2.5k m 2㊂由于受气候变化和人类活动影响,1990 2020年昆明市各用地类型变化明显,草地主要转换为林地,转换面积为263.48k m 2,对应的转移率为4.29%,林地大面积增加的原因在于积极响应国家植树造林㊁生态修复政策,将草地逐步转换为更适宜当地发展的土地类型;耕地主要转换为建设用地,转换面积为442.95k m 2,对应的转移率10.16%,林地主要转换为建设用地和耕地,转换面积为116.47,118.48k m 2,对应的转移率为1.22%和1.24%,主要与森林退化㊁毁林开荒有关;水域和未利用地变化不明显㊂2.2 生态系统服务价值空间分布特征1990 2020年,昆明市E S V 在空间分布上基本是相似的,但局部存在差异(图2)㊂1990 2020年,昆明市E S V 总体呈上升趋势,由1990年的7.21ˑ1010元上升至2020年的7.68ˑ1010元,上升了4.70ˑ109元㊂生态服务价值增长速率逐年加快,增幅为6.8%㊂从空间分布来看,昆明市E S V 高值区以滇池㊁阳宗海等水域周围为主,禄劝县北部E S V 也较高,云龙水库处E S V 上升最为明显;低值区主要位于建设用地密集区㊁昆明市主城区及东川植被覆盖较低区域,从土地利用的角度来看,昆明市有效地实施了生态保护政策,使得土地结构分配更加合理,生态得到改善,为城市可持续规划提供了科学参考㊂表3 1990—2020年昆明市土地利用面积及土地利用动态变化度T a b l e 3 L a n du s e a r e a a n dd y n a m i c c h a n g e s d e g r e e o f l a n du s e i nK u n m i n g C i t y fr o m1990t o 2020土地类型面积/k m 21990年2000年2010年2020年土地变化动态度/%1990 2000年2000 2010年2010 2020年耕地4360.144254.874223.453977.78-0.50-0.15-1.17林地9552.719580.949560.839441.030.13-0.10-0.57草地6146.716137.795967.235803.68-0.04-0.81-0.78水域466.90471.30486.17511.750.020.070.12建设用地403.37484.81688.841193.110.390.972.40未利用地68.7368.7472.1971.230.000.020.00933第1期 冯婧文等:基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化表41990 2020年昆明市土地利用转移矩阵T a b l e4L a n du s e t r a n s f e rm a t r i x o fK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020k m2项目2020年面积草地耕地建设用地林地水域未利用地总计积面年0 9 9 1草地5427.82194.06236.51263.4819.174.466145.50耕地118.113636.92442.95136.9124.390.484359.75建设用地7.2514.11376.132.023.660.19403.37林地244.01118.48116.479033.2836.561.139549.93水域3.3813.0720.872.84426.470.14466.77未利用地2.110.770.130.490.4764.7568.72总计5802.673977.421193.069439.02510.7271.1520994.04图21990 2020年昆明市生态系统服务价值空间分异及其变化F i g.2S p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o na n d c h a n g e s o f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020研究期间,耕地是昆明市生态系统服务价值构成的主体结构(表5),所占的比例最重,其次为水域和建设用地,草地和林地的E S V比例相当,未利用地比例最少㊂水域的E S V呈逐年上升趋势,这主要得益于昆明市水环境治理取得的显著成效;草地㊁耕地建设用地E S V逐年下降,这是由于森林退化以及昆明市经济快速发展,人口急剧增长和城市不断扩张所导致的㊂043水土保持通报第44卷表5 1990 2020年昆明市土地利用类型生态系统服务价值变化T a b l e 5 C h a n g e s i n e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e o f l a n du s e t y p e s i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o 2020土地利用类型1990年E S V/元比例/%2000年E S V/元比例/%2010年E S V/元比例/%2020年E S V/元比例/%草地6.31ˑ1098.756.16ˑ1098.466.11ˑ1098.265.75ˑ1097.49耕地4.92ˑ101068.234.93ˑ101067.824.92ˑ101066.594.86ˑ101063.30建设用地1.31ˑ101018.221.31ˑ101018.031.28ˑ101017.251.24ˑ101016.15林地3.20ˑ1070.043.20ˑ1070.043.30ˑ1070.043.50ˑ1070.05水域3.35ˑ1094.654.03ˑ1095.535.72ˑ1097.749.91ˑ10912.90未利用地8.30ˑ1070.118.30ˑ1070.118.70ˑ1070.128.60ˑ1070.11总计7.21ˑ1010100.007.27ˑ1010100.007.39ˑ1010100.007.68ˑ1010100.002.3 生态风险变化分析1990 2020年昆明市生态风险整体以低风险㊁较低风险和中等风险区为主(表6),其所占比例分别19%,22%和38%,30a 来生态风险值持续降低,总体下降0.12,研究区生态安全状况有所改善㊂从空间分布来看,1990 2020年昆明市生态风险降低区域主要分布在滇池周围,生态风险升高区域较为分散,生态风险降低区域面积占比明显高于生态风险升高区域(图3)㊂低生态风险区主要分布在滇池周围和研究区北部及中东部地区,研究期内低生态风险区面积呈上升趋势,主要表现为昆明市主城区城市化较其他区域更快,建设用地聚集成片,稳定性强,人为及外界干预较少,此外,人们环境保护意识增强,早年间违法砍伐山林破坏山体的现象有所抑制,生态风险得到有效改善,较低风险区面积逐渐上升㊂中等生态风险区主要分布于研究区植被覆盖密集区,多分布于耕地和林地地带,研究期内面积变化整体稳定㊂较高生态风险区分布较为分散,多位于中等风险区和高风险区的过渡地带,面积占比趋于稳定㊂高生态风险区主要分布在城市边缘地带,人为景观和生态景观的交错阻断了生态系统的完整性,一定程度上加大了生态风险,随着时间的推移,高生态风险区面积逐步降低,城市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂表6 1990 2020年昆明市生态风险等级所占比例T a b l e 6 P r o p o r t i o no f e c o l o g i c a l r i s k l e v e l s i nK u n m i n g C i t yf r o m1990 2020y e a r s 等级E R各等级E R 在不同年份所占比例/%1990年2000年2010年2020年1990 2020平均值Ⅰ[0.00,0.20)0.200.210.210.230.19Ⅱ[0.20,0.40)0.200.190.200.200.22Ⅲ[0.40,0.60)0.380.390.380.370.38Ⅳ[0.60,0.80)0.100.100.100.100.10Ⅴ[0.80,1.00]0.120.110.110.100.102.4 生态系统服务价值与生态风险相关性分析1990 2020年昆明市E S V -E R 自相关性以不显著为主,不显著区域面积大于显著区域面积,且在研究期内E S V -E R 自相关性不显著区与显著区变化幅度都不大,不显著区域面积所占比例在58.14%~58.83%之间,显著区域所占比例均在41.17%~41.86%㊂显著区域面积以低价值 低风险区㊁低价值 高风险区为主,但这4种模式的变化特点不一样㊂高价值 高风险区所占面积呈持续缓慢增加,低价值 低风险区呈波浪式微幅增加,低价值 高风险区所占面积持续缓慢减少,高价值 低风险区呈先减少后增加再减少趋势(表7)㊂表7 1990 2020年昆明市E S V -E R 自相关性各类型面积及所占比例T a b l e 7 A r e a a n d p r o p o r t i o no f v a r i o u s t y p e s o fE S V -E Ra u t o c o r r e l a t i o n i nK u n m i n g C i t yf r o m1990t o 2020E S V -E R 自相关性1990年面积/k m2比例/%2000年面积/k m2比例/%2010年面积/k m 2比例/%2020年面积/k m 2比例/%不显著12517.5058.5312434.5058.1412582.0058.8312501.7558.45高价值 高风险1046.254.891125.505.261147.255.361305.006.10显著低价值 低风险3601.0016.843732.2517.453599.2516.833747.2517.52低价值 高风险3022.7514.132951.2513.802901.2513.572784.2513.02高价值 低风险1200.255.611144.255.351158.005.411049.504.91143第1期 冯婧文等:基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化图31990—2020昆明市生态风险空间分异及其变化F i g.3S p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o na n d c h a n g e s o f e c o l o g i c a l r i s k s i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020自相关性区域离散分布于研究区整个区域(图4),高价值 高风险区主要零星分布在昆明市西南部和中部地区,由于昆明市积极响应植树造林㊁生态修复政策,该区域面积逐渐减少㊂高价值 低风险区主要分布于低价值 低风险区和不显著区的过渡地带,主要表现在滇池和阳宗海等水域区域,由于昆明市生态环境质量有所提高,该区域面积逐渐增加㊂低价值 高风险区期初主要分布于高价值 高风险区毗邻区域,由于高风险地类的聚类效应,该模式面积逐年减少㊂低价值 低风险区以林地和草地为主,主要分布在东川区人类活动干扰较低的区域,其E S V主要受生态环境影响,处于相对稳定的状态㊂不显著区主要分布在研究区北部,土地覆盖以大面积林地和草地为主,土地利用无明显波动㊂4种类型的E S V-E R自相关性可以用于反映其空间聚集差异,分析整体空间关联性与差异性,在区域整体生态评估中呈现实践价值㊂高价值 高风险区的生态质量改善对区域综合治理开发有明显积极作用,应注意保护,减少人为干扰;高价值 低风险及低价值 高风险区受城市土地利用开发影响,在带来较好社会经济效益的同时,也会导致E S V退化,应增加人造自然景观面积,坚持生态保护和修复,提升部分耕地向林草地转化的概率,维持人口密度较低现状;低价值 低风险区生态系统结构稳定,分布均衡无明显聚集中心㊂3讨论昆明市是云南省的省会城市,作为云南省唯一的特大城市,过去30a来发展迅速㊂随着城镇化的快243水土保持通报第44卷速推进,城镇化率不断提高,城市扩张显著,土地利用变化剧烈,土地资源比较紧张,资源环境承受着较大压力,土地利用生态风险加剧,城市生态系统服务价值和生态风险受着不同程度的影响,其中高等级生态风险区面积增长则需要引起特别关注,伴随着新发展理念的贯彻,土地资源的可持续利用与生态环境保护的协同发展能力将日渐增强,对昆明市今后的发展而言,避免出现不合理的土地利用,不断提高城市土地利用效率,降低土地利用生态风险,减少土地利用高风险区覆盖的面积,实现高质量可持续发展;在此基础上,本文研究结果将为高原相对发达城市提供借鉴意义,为具有相似环境背景的大中城市提供新的研究思路㊂图41990—2020年昆明市单位面积生态系统服务价值与生态风险自相关分布F i g.4A u t o c o r r e l a t i o nd i s t r i b u t i o no f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e p e r u n i t a r e a a n d e c o l o g i c a l r i s k i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020生态系统服务价值高低是生态环境质量好坏的主要依据,高生态系统服务价值也是生态环境保护的重要方向,昆明市应注重滇池和阳宗海 两湖 生态保育,强化高原湖泊保护治理㊂生态风险是生态可持续发展的重要评价指标,本研究中昆明市生态风险整体以低㊁中生态风险为主,生态安全相对整体稳定,与已有研究相契合[31-32],侧面验证了昆明市生态保护措施实施有效㊂可以看出,生态系统服务价值和生态风险都与生态环境密不可分,现有研究主要运用已有模型对二者进行独立研究或者将生态系统服务价值引入到生态风险中进行应用实践,双变量空间自相关模型为生态系统服务价值和生态风险二者的整体联系提供了具体量化标准,对于建立完善的生态评价体系具有重要价值㊂将生态系统服务价值和生态风险有机结合并分析其相关性,可以较好地刻画生态环境变化区域,分析生态功能和风险变化,为区域生态保护和可持续发展提供决策依据,考虑现有研究成果多基于简单的货币量化修正当量因子,未涉及对社会需求㊁经济发展等变化因素的综合考量,对研究成果有一定影响,针对自然本底脆弱的高原地区生态风险存在的空间复杂性导致二者的空间相关性难以明确其关联机理;同时生态系统服务价值和生态风险均通过土地利用进行评估,两者评价针对各个地物类型缺乏明显独立性和稳定性,虽有研究表明将二者相关性融入某一固定识别框架对区域生态安全的识别精度有所提升,但其整体影响尚不明确,怎样准确评估还需进一步摸索㊂目前,从生态系统服务价值 生态风险相关性角度开展研究在研究深度和方法上还处于不断探索阶段,本文侧重于二者研究结果的相互关系研究,厘清两者的内在影响因素同时开展交叉性研究是今后的重点研究方向㊂4结论(1)1990 2020年昆明市土地利用变化显著,耕地大幅退化为草地,减少了8.77%;建设用地占用耕地现象大幅增加,增幅为195.79%;草地逐步转换为更适宜当地发展的土地类型,主要流向为林地,转移率为4.29%㊂(2)昆明市生态系统服务价值和生态风险分布各异㊂生态系统服务价值呈上升,生态风险呈下降趋势,其中生态系统服务价值上升了4.70ˑ109元,生态风险总体均值下降0.12;低生态系统服务价值和高生态风险呈局部聚集但聚集程度逐年下降趋势;生态质量整体向好,研究区生态安全状况有所改善㊂(3)生态风险和生态系统服务价值变化具有一定关联㊂由双变量空间自相关模型分析可知,研究期343第1期冯婧文等:基于G E E的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化。

TECHNOLOGY AND INFORMATION190 科学与信息化2023年11月下历史文化名城保护管理平台建设与应用张倩斯广州南方智能技术有限公司 广东 广州 510000摘 要 本文主要对历史文化名城保护管理平台建设与应用进行分析，以某历史文化名城数字化平台建设项目为例，首先介绍了建设该数字化平台的需求，然后围绕历史文化名城保护管理平台的具体建设进行了探讨，最后阐述了该信息化平台的应用成效，以期为类似项目建设开展提供参考。

关键词 历史文化名城；保护管理平台；建设应用Construction and Application of Protection and Management Platform for Famous Historical and Cultural Cities Zhang Qian-siGuangzhou South Smart Technology Co., Ltd., Guangzhou 510000, Guangdong Province, ChinaAbstract This paper mainly analyzes the construction and application of the protection and management platform for famous historical and cultural cities. Taking the digital platform construction project of a famous historical and cultural city as an example, this paper first introduces the requirements for the construction of the digital platform, then discusses the specific construction of the protection and management platform for famous historical and cultural cities, and finally expounds the application effect of the information platform, so as to provide reference for the construction of similar projects.Key words famous historical and cultural city; protection management platform; construction and application引言历史文化是城市的灵魂，“文运同国运相牵，文脉同国脉相连”，长久以来，我国的历史文化以各种方式保留在城乡各地，沉淀为独特的记忆和标识，在每个时期都发挥了不可替代的作用。

地理信息系统在文化遗产管理中的应用地理信息系统（Geographical Information System, 简称GIS）是一种将地理空间数据与属性数据相结合的技术，以地图为基础进行空间分析和数据管理的工具。

近年来，GIS在文化遗产管理领域的应用越来越广泛。

本文将探讨GIS在文化遗产保护、文化遗产旅游规划和文化遗产研究中的应用。

一、文化遗产保护文化遗产保护是保护人类历史和文化遗产的重要任务。

GIS可以通过构建文化遗产数据库，记录文物分布、文化景观和历史遗址等信息，提供科学化的管理手段。

例如，文物分布图可以帮助管理者了解重要文物的密集区域，以便采取相关保护措施。

此外，GIS可以结合其他空间分析方法，进行遗址的三维重建和遗迹保护区的划定，从而更好地保护文化遗产。

二、文化遗产旅游规划文化遗产旅游已成为重要的文化产业，对于促进地方经济发展和文化交流具有重要意义。

GIS在文化遗产旅游规划中的应用体现在两个方面。

首先，GIS可以用于分析游客流量和游客行为，从而帮助规划者制定更科学的旅游路线和服务设施布局。

其次，GIS可以整合文化遗产、自然景观和交通网络等数据，进行空间分析和可视化展示，提供给游客更直观、丰富的旅游信息，提升旅游体验。

三、文化遗产研究GIS在文化遗产研究中的应用主要体现在两个方面：一是文化遗产资源的调查和评估，二是文化遗产的保护策略研究。

GIS可以通过测绘和空间分析技术，帮助研究人员了解文化遗产的分布规律和特征，以及与其他地理要素的相互关系。

基于此，研究人员可以对文化遗产资源进行评估，为文化遗产的保护和管理提供科学依据。

同时，GIS可以结合多种模型和算法，进行文化遗产的灾害风险评估和可持续发展规划，为制定合理的保护策略提供支持。

总之，GIS在文化遗产管理中的应用为文化遗产的保护、旅游规划和研究提供了有力工具和方法。

然而，值得注意的是，GIS技术本身并非解决所有问题的“银弹”，其应用还需要与人文科学、社会学等多学科知识相结合，才能更好地发挥作用。

历史街区保护更新实施状况的研究与评价——以云南历史街区为例引言：历史街区作为城市的骨骼和见证，承载着文化、历史和人文特征。

作为传承与发展的重要载体，历史街区需要得到有效的保护与更新。

本文以云南历史街区为例，对历史街区保护更新实施的状况进行研究与评价，旨在探讨历史街区保护更新的实际效果和问题，并提出一些建议与对策。

一、云南历史街区保护更新的实施情况云南作为一个多民族聚居的省份，拥有丰富的历史文化资源和历史街区。

近年来，随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快，云南历史街区保护更新工作得到了广泛关注。

1.保护成果方面在云南，历史街区保护更新工作取得了一定的成果。

一方面，通过加强政策法规制定和执行，加大经费投入，制定详细的保护规划，并对历史街区内的建筑进行修缮，保护了历史街区的原貌和特色。

另一方面，云南积极推动保护与经济发展的有机结合，通过开展旅游、文化创意等产业，促进历史街区的繁荣和经济可持续发展。

2.问题与挑战然而，在云南历史街区保护更新的实施过程中，也存在一些问题与挑战。

首先，一些历史街区的保护工作仅停留在表面，缺乏专业性的保护规划和措施，导致一些历史建筑遭受破坏或改建。

其次，历史街区保护与经济发展之间的协调仍存在一定难度，许多历史街区既要保护历史文化遗产，又要满足人们的生活需求和经济利益，这需要找到平衡点。

再者，云南历史街区的保护和更新也面临着意识观念、人员培养等诸多问题。

二、云南历史街区保护更新的评价针对云南历史街区保护更新的实施状况，我们可以进行一定的评价。

1.保护成果评价云南历史街区保护更新工作在一定程度上取得了明显的成果。

通过政府的力量和市场的参与，一些历史街区的原貌保存完好，并且成为当地文化、旅游产业的重要资源。

例如，大理古城和丽江古城作为云南历史街区的代表，吸引了大量的游客和投资，为当地经济发展带来了繁荣。

2.问题与挑战评价然而，云南历史街区保护更新实施中存在的问题也不容忽视。

首先，保护工作的不规范和不专业，导致历史建筑的破损和破坏；其次，历史街区的保护与经济发展的协调仍然存在一定困难；再者，历史街区保护工作的宣传与推广还需加大力度，提高社会的关注度和参与度。

ArcGis数据库对历史街区中历史风貌的保护应用张素馨【摘要】为了改变历史遗产统计和保护脱离地理真实位置的现状，应用ArcGis，以长沙太平街街区为例，通过现实调研、图形绘制、数据整理，建立街区数据库，从而对其进行历史风貌的保护研究。

%In order to change situation of history heritage statistics and protection which break away from real geographical position, a case study of Taiping street historical and cultural block apply to ArcGis. Through the practical investigation, graphics and data sorting, it need be builded ArcGis geodatabase of block. And then, it can be researched of historic conservation.【期刊名称】《山西建筑》【年(卷),期】2012(038)031【总页数】3页(P7-9)【关键词】ArcGis数据库;街区;历史风貌保护【作者】张素馨【作者单位】湖南师范大学美术学院,湖南长沙410012【正文语种】中文【中图分类】X3211 太平街街区的概况长沙位于我国中南部长江以南，自古以来是湖南省的政治文化中心，其中以楚汉文化为代表，在1982年被国务院列为国家历史文化名城，根据2012年《长沙市历史文化名城保护规划——中心城区总体保护规划》可知，作为古城历史文化风貌区中两个历史街区之一的太平街历史文化街区是保护的重点区域，其范围是西至湘江大道，东起三泰街，北至五一路，南到解放西路。

2 基于ArcGis建立太平街街区的数据库ArcGis数据库集属性特征、位置特征和空间特征为一体，能够同时显示空间数据和非空间数据，并通过空间位置记录非空间数据，建立对应关系，构成动态的数据流。