城市绿地是城市生态系统的重要组成部分,其生态效应对城市生态环境质量发挥着举足轻重的作用。国内外大量研究表明,城市绿地结构特征对其生态效应的发挥存在重要影响。本文以国家科技部支撑计划“城镇绿地生态效应标准化信息快速获取与评价研究”为依托,研究城市绿地结构定量模型、城市绿地结构和生态效应之间的定量关系,为城市绿地结构信息、生态效应信息获取提供理论依据。本文以上海市绿地为调查对象,根据生态学野外调查与测试方法调查记录不同样地的绿地结构特征;利用各类生态效应监测仪器监测记录不同样地的生态效应；基于绿地特征数据,利用因子分析法构建绿地结构信息的定量模型--绿地结构指数(GSI)模型；基于GSI与其生态效应数据,研究GSI与生态效应之间的定量关系；并对基于GSI模型的城市绿地可视化信息库的建立进行了研究探索。研究主要结论如下：(1)基于上海区域调研数据,构建了绿地结构信息的定量评价模型-城市绿地结构指数(GSI)模型。该模型能较好的体现绿地的生态信息特征。绿地结构指数(GSI)函数模型由两大主成分F1与F2的组成F1、F2为两个彼此独立的因子变量；F1为树木结构因子变量,反映平均胸径、平均树高、平均冠幅、平均LAI共4个绿地结构变量信息；F2命名为总体结构因子变量,反映绿地郁闭度、冠幅盖度、乔木株数3个绿地结构变量信息。F1在GSI模型中所占的权重为0.64；F2在GSI模型中所占的权重为0.36。GSI函数模型为GSI=0.64F1+0.36F2；函数GSI模型能够反映原始数据78%的信息量。(2)对绿地结构指数进行聚类分析,对72个样地的GSI值进行了分层聚类分析,由低至高可分成6类。Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ。调查上海样地的GSI以Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ三个等级为主。根据现场调查记录,GSI值在Ⅰ类的绿地多为草地；GSI在Ⅲ类的绿地的为乔草型结构、乔-灌型或稀疏的乔-灌-草型,郁闭度在35%～50%之间,乔木种植比较分散或者冠幅较小；GSI值在Ⅳ类的绿地外观多呈复合的乔草型结构或乔-灌-草型结构,郁闭度达50%～80%,绿地乔木株数较多；总体上看,GS]基本实测情况相符,能反映出绿地结构的情况。(3)基于同期Land sat TM/ETM+遥感数据计算归一化植被指数(NDVI),建立样地NDVI与GSI之间的数理统计模型：y=-1.511x2+1.9023x.R2=0.6721(x为NDVI,y为GSI)；又GSI与生态效应之间存在回归关系,研究为大范围绿地空间生态效应快速获取提供新思路。(4)基于样地的GSI值与生态效应数据,对绿地调节小气候、减少二氧化碳浓度、滞纳粉尘、增加负离子浓度等生态效应的季节变化和样地变化进行研究分析。研究表明：1)绿地的降温增湿的季节变化受到季节背景值的影响较大,受GSI变化影响小;固定季节不同绿地间降温效应与绿地的GSI存在回归关系：y=12.759x2+3.1208x+1.8811,R2=0.7667(x为GSI,y为绿地降温率)；固定季节不同绿地间增湿效应与绿地的GSI存在回归关系：y=2.174e2·8604x,R2=0.7415(x为GSI,y为绿地增湿率)；2)绿地减少二氧化碳浓度的季节变化的随机性大,规律不明显；而同一季节不同样地减少二氧化碳浓度的能力同时收到背景值和GSI值的影响,在二氧化碳背景浓度在550ppm至570ppm,GSI大小在0.4-0.5左右时,减少二氧化碳的能力得到最佳发挥。3)绿地滞纳粉尘效应的季节变化受到季节背景值的影响较大,受GSI变化影响小。平均叶面积指数(LAI)与绿地滞尘能力存在回归关系： y=10.6441n(x)+5.3629,R2=0.6322(x为LAI,y为绿地滞尘效应)4)绿地增加空气负离子浓度的能力的季节变化受到绿地GSI变化的影响大干季节背景值的影响；不同季节不同绿地间负离子浓度与样地GSI存在回归关系,关系如下：y=0.2825e0.0133x,R2=0.8979(x为GSI,y为绿地增加负离子浓度率)；同时绿地空气负离子浓度受到绿地局地小气候的影响,与温度呈显著的负相关关系,与相对湿度呈显著的正相关关系,与光照强度呈现出U型峰或者V型峰的变化趋势。(5)基于GSI模型、GSI与生态效应之间的关系,研究建立了上海市绿地信息的可视化信息系统,包括绿地结构信息与生态效应信息。可视化信息系统实现了绿地信息基础原始指标可视化查询与编辑、基于GSI模型与专业功能模块的结构信息比较分析、生态效应信息预测、空间分布预测研究等功能,从而为上海绿地生态效应的管理规划提供技术与决策支持。