The question “which city is the greenest” sounds trivial, but in reality, this question contains statistical ambiguities. In this study, we approach this issue by ranking cities by green space shares. However, we do not base our ranking only on one green parameter and the commonly used administrative boundaries. Instead, we broaden access to rankings through several approaches: First, we calculate two parameters, i.e. green space shares and green space per capita. Second, we apply these parameters for two cases: for all green areas as well as for green areas with a minimum size of one hectare. The latter are considered to have an impact on near-home recreation and the local climate. Third, we relate these parameters on the one hand to administrative spatial units constituting the entity ‘city’, but juxtapose these on the other hand with two alternative spatial reference units: a morphological spatial unit that closely encompasses the built-up pattern of the city, and a standardized buffer unit around the city centers. The variability of these manifold rankings obtained by this study makes clear: the rank of one city in a relational system to other cities depends strongly on these parameters and spatial units applied. In our experiments we rank and compare the 80 major cities in Germany. The diversity of results allows to discuss the susceptibility of spatial statistics to ambiguities that may arise from the use of different concepts. By integrating these multidimensional concepts into one final ranking, we propose a strategy for a more holistic and robust approach while revealing uncertainties.

“哪个城市最环保”的问题”听起来微不足道，但实际上，这个问题包含统计上的歧义。在本研究中，我们通过按绿地份额对城市进行排名来解决这个问题。然而，我们的排名并不仅仅基于一个绿色参数和常用的行政边界。相反，我们通过几种方法扩大了对排名的访问：首先，我们计算两个参数，即绿地份额和人均绿地。其次，我们将这些参数应用于两种情况：所有绿地以及最小面积为一公顷的绿地。后者被认为对家庭娱乐和当地气候有影响。第三，我们一方面将这些参数与构成实体“城市”的行政空间单位相关联，但另一方面将这些参数与两个替代空间参考单位并列：一个紧密围绕城市建成格局的形态空间单元，以及围绕城市中心的标准化缓冲单元。本研究获得的这些流形排名的可变性表明：一个城市在与其他城市的关系系统中的排名在很大程度上取决于这些参数和应用的空间单位。在我们的实验中，我们对德国的 80 个主要城市进行了排名和比较。结果的多样性允许讨论空间统计对可能因使用不同概念而产生的歧义的敏感性。通过将这些多维概念整合到一个最终排名中，我们提出了一种在揭示不确定性的同时更全面、更稳健的方法的策略。以及围绕市中心的标准化缓冲单元。本研究获得的这些流形排名的可变性表明：一个城市在与其他城市的关系系统中的排名在很大程度上取决于这些参数和应用的空间单位。在我们的实验中，我们对德国的 80 个主要城市进行了排名和比较。结果的多样性允许讨论空间统计对可能因使用不同概念而产生的歧义的敏感性。通过将这些多维概念整合到一个最终排名中，我们提出了一种在揭示不确定性的同时更全面、更稳健的方法的策略。以及围绕市中心的标准化缓冲单元。本研究获得的这些流形排名的可变性表明：一个城市在与其他城市的关系系统中的排名在很大程度上取决于这些参数和应用的空间单位。在我们的实验中，我们对德国的 80 个主要城市进行了排名和比较。结果的多样性允许讨论空间统计对可能因使用不同概念而产生的歧义的敏感性。通过将这些多维概念整合到一个最终排名中，我们提出了一种在揭示不确定性的同时更全面、更稳健的方法的策略。在我们的实验中，我们对德国的 80 个主要城市进行了排名和比较。结果的多样性允许讨论空间统计对可能因使用不同概念而产生的歧义的敏感性。通过将这些多维概念整合到一个最终排名中，我们提出了一种在揭示不确定性的同时更全面、更稳健的方法的策略。在我们的实验中，我们对德国的 80 个主要城市进行了排名和比较。结果的多样性允许讨论空间统计对可能因使用不同概念而产生的歧义的敏感性。通过将这些多维概念整合到一个最终排名中，我们提出了一种在揭示不确定性的同时更全面、更稳健的方法的策略。