街景图像及其语义分割结果示例 © 承颖怡，余兆武，张金光

本研究在空间分析中以房价水平为主要社会经济指标，以人口密度及人均GDP为协变量。研究团队通过2020年WorldPop数据库（分辨率为100m）获取人口密度数据；由南京市统计局2020年区级GDP及常住人口数量计算而得人均GDP；并通过在线房源和租赁平台链家网获取房价数据。计算每个网格内所有居住区的房价均值。

在ArcGIS 10.3平台中，使用自然断裂法将鸟瞰–目视视角下的GSE指标数值分为7个等级并进行可视化，以评估研究区域内GSE的地理公平性。首先使用单变量局部莫兰指数（Moran’s I）检验房价水平，结果表明在研究区域内房价水平存在高度且正向的空间自相关性。随后分别对房价水平和GSE指标进行双变量局部莫兰指数检验及可视化空间关联分析。最后，使用最小二乘法（OLS）、空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）及地理加权模型（GWR）四种模型对房价水平与GSE指标进行回归分析，并以人口密度和人均GDP为协变量。

随后，本研究依据决定系数（R²）和赤池信息量准则（AIC）等参数比较模型的拟合优度。GWR模型生成的系数估计图可以展示每个GSE指标的回归系数在研究区域内的变化，对提出科学、精细化的暴露盲区“网格化”干预路径具有重要意义。

研究结果与讨论

在鸟瞰视角下，GSE组成指标均呈现了不均衡分布现象。其中，NDVI、树木面积占比及PLAND，中心建筑较密集区域的数值较低，靠近山体区域的数值较高；边缘区域数值普遍高于中心区域，表明边缘区域普遍绿化程度较高，GSE水平较高。草地面积占比和耕地面积占比，中心区域数值普遍较低。对于GSE配置指标，NP和LPI呈现相反的分布特征，整体而言中心区域的绿地小但数量多，东北部及边缘区域的绿地大而数量少。ED、SHAPE、FRAC和COHESION分布相对较均衡，绿地形状较为规则且聚集度较高。

鸟瞰视角下GSE指标的空间分布 © 承颖怡，余兆武，张金光

在目视视角下，绿量及感知质量存在分布失衡现象。GVI、种类丰富度和通透性指标与NDVI，边缘区域的数值普遍高于中心建筑密集区，说明边缘区域绿化相对较好且街道较为开敞；可步行性、可达性、设施便利性、整洁度和安全性指标数值普遍较高，表明研究区域内街景感知质量普遍较高。

目视视角下GSE 指标的空间分布 © 承颖怡，余兆武，张金光

研究区域内古都文化核及河西片区的房价水平最高，向外围呈逐渐递减趋势。结果显示，19个GSE指标均与房价呈现显著的空间相关性。这表明，绿地条件越好、绿地越大、形状越多样化且凝聚度越高，房价水平则越高。此外，从系数来看，房价水平与鸟瞰视角下GSE指标的莫兰指数绝对值普遍低于其与目视视角下GSE指标的莫兰指数绝对值。此结果表明，房价水平与GSE绿量及质量密切相关，与现有多项探索城市公园绿地特征与房价水平关联的研究结果一致。

研究区域内房价水平的空间分布 © 承颖怡，余兆武，张金光

房价水平与不同GSE 指标的空间相关性 © 承颖怡，余兆武，张金光

表3展示了鸟瞰–目视视角下不同GSE指标的四种回归模型分析结果。整体而言，空间回归模型（SLM、SEM和GWR）的拟合程度远优于OLS。这一结果验证了研究结果的稳健性，再次证明了GSE与房价水平存在显著的空间效应。

结果显示，研究区域内所有GSE指标的系数估计均有正有负，且负值所占面积可观，表明GSE存在显著的社会公平性分异。结合房价分布特征，高房价区域在鸟瞰视角下的NDVI、树木面积占比、PLAND、LPI、ED、SHAPE的系数估计值为正值，说明在该区域中，随着植被覆盖面积的增加、绿地规模的增大、绿地形状的多样化及与周边环境联系的紧密性增强，房价逐渐增高。同时，高房价区域在目视视角下的街道空间的GVI、可步行性、可达性、设施便利性、整洁度、安全性的系数估计为正值，表明该区域中随着街道空间绿量及街景感知质量的提升，房价水平逐步提升。这一结果可能由这些区域的地理位置所决定：低房价区域普遍位于中心城区的边缘区域，绿地条件较好，因此城市化水平的提升或许更能够拉高房价水平。街道绿量与街道品质也曾在现有研究中被证实与房价相关联。此外，本研究中大部分高房价区域内的草地面积占比、耕地面积占比、NP、种类丰富度、通透性的系数估计为负值，说明在高房价区域中建筑密度低、城市化水平低的片区，房价水平相对较低。

基于GWR 模型的房价水平与鸟瞰视角下GSE指标的系数估计 © 承颖怡，余兆武，张金光

基于GWR 模型的房价水平与目视视角下GSE指标的系数估计 © 承颖怡，余兆武，张金光

通过上文的分析，本研究发现目视视角下的GSE指标与社会经济水平的空间相关程度普遍高于鸟瞰视角。因此，在制定规划举措时，应优先考虑提升街道空间的绿量及质量。在微观层面，本研究识别了亟待优化的低GSE区域，并为此区域内的高社会经济水平片区和低社会经济水平片区分别提供优化策略。