基于多目标优化的存量公园绿地精准更新优先级识别——以成都市五城区为例

【目的】针对存量更新时代城市公园绿地品质与城市发展需求不匹配、改造资金有限的情况，提出一套科学的存量公园绿地更新优先级识别模型，通过量化生态效益、游憩需求与建设成本的多维权衡，精准筛选出最具综合效益潜力的改造对象。【方法】以成都市主城核心五区为研究对象，基于多源地理大数据，构建“生态-游憩-成本”三维评价体系，并利用第三代非支配排序遗传算法（NSGA-III）对其进行多目标优化求解，确定公园绿地的更新改造优先级。【结果】研究表明，存量公园绿地生态效益与游憩需求存在明显空间错位；NSGA-III多目标优化模型筛选的方案可有效锁定高改造性价比公园绿地，实现成本约束下的综合效益最大化。【结论】据此，提出公园绿地分级更新时序，并实施分区差异化更新策略，为存量公园绿地的更新优化与治理提供科学依据。 关键词：城市更新；公园绿地；优先级识别；NSGA-III；多目标优化