[目的]城市公园绿地为人类提供与健康福祉密切相关的多种生态系统服务,具备生态、社会、经济多重效益,其碳汇能力受多个影响因素控制。综合评估多个因素对城市公园绿地碳汇能力的影响,以此探讨低碳城市公园设计策略的最优解。[方法]以“碳汇”“公园”等为关键词进行文献检索,使用网状荟萃(Meta)分析对城市公园绿地碳汇能力的不同影响因素进行系统性定量评估,并根据其影响大小进行分类统计。通过基于网络证据图的影响因素重要性评估、基于联赛表的相对影响能力分析、基于累积排序概率曲线下面积(surface under the cumulative ranking curves,SUCRA)图的综合影响能力分析,综合评估不同影响因素对城市公园绿地碳汇能力的实际作用,并结合亚组分析和漏斗图评估研究样本的异质性、误差及偏倚。[结果]共检索952篇文献,纳入50篇有效文献,提取34个城市公园绿地碳汇能力的关键影响因素,划分为设计形态、生境组成、种植方式、管护形式、外部环境五大聚类。其中,设计形态和管护形式对于提升城市公园绿地碳汇能力效果稳定,适用性较强,是提升碳汇能力的基础因素;生境组成和种植方式在特定场景下提升碳汇能力效果显著,但受场地特征限制;外部环境对城市公园绿地碳汇能力的直接影响较弱。[结论]城市公园绿地碳汇能力受多种因素共同作用,在以碳汇为导向的设计方案中,应优先考虑优化设计形态和管护形式,根据场地实际条件灵活调配不同的生境组成和种植方式,并适当考虑外部环境的影响。
【目的】我国城镇化建设进入质量提升阶段，风景园林设计实践呈现出细分化、定制化、专业化的发展趋势，在大模型基础上如何结合特定需求开展微调训练，针对细分场景辅助设计师开展高效设计决策具有重要价值。【方法】采用设计进行研究(Research for Design， RfD)方法，基于网络大数据与AIGC微调模型技术，构建“大数据收集-智能评价-微调模型构建-设计辅助生成”的风景园林辅助设计工作流程框架，并对绿道场景进行实例应用。【结果】通过应用工作流，成功获得针对绿道场景的生成微调模型，并提出“强控制”与“弱控制”两大场景生成控制的有效范式。【结论】在此基础上，探讨工作流的适应潜力与局限性，为未来风景园林人工智能辅助设计高效研究决策提供参考。
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