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    基于無人機(UAV)觀測的寒地城市公園冬季體力活動及空間分布研究
    ——以哈爾濱四個公園為例

    2020-01-14 02:50:08趙曉龍徐靖然劉笑冰
    中國園林 2019年12期
    關(guān)鍵詞:體力使用者觀測

    趙曉龍 徐靖然 劉笑冰 朱 遜

    城市公園具有各種環(huán)境、經(jīng)濟和社會效益,其所在建成環(huán)境和內(nèi)部空間影響使用者的活動類型、活動頻率和活動強度,是體力活動功能實現(xiàn)的重要和關(guān)鍵因素[1-2]。關(guān)于公園使用者體力活動行為和需求相關(guān)研究成果在近年逐漸增多,多數(shù)進行案例調(diào)查,即對某一時間斷面使用者的個人屬性、活動行為等進行分析[3],較少公園間橫向?qū)Ρ妊芯亢筒煌愋褪褂谜咝袨楸容^研究[4-5]。因此,進一步了解現(xiàn)有城市公園內(nèi)體力活動及空間使用情況,對豐富和完善體力活動服務(wù)體系具有重要的實踐價值。

    近年來,無人機大多在地質(zhì)學(xué)、林業(yè)、農(nóng)業(yè)等[6]觀測區(qū)域較大的生態(tài)環(huán)境研究中使用,但其同時具有視頻記錄優(yōu)勢,也可嘗試在城市公園復(fù)雜空間中進行體力活動觀測[7]。已有研究借助無人機觀測國外公園使用情況,并與現(xiàn)有方法比較獲得了較為理想的可靠性。對4種體力活動觀測方法進行對比,無人機可在多個方面填補目前方法的薄弱區(qū)域,同時可借助視頻及照片目標(biāo)定位技術(shù)[8]與GIS結(jié)合進行空間分析(表1)。

    本文以哈爾濱4個典型城市公園為樣本,使用無人機(UAV)、基于SOPARC(體力活動觀察系統(tǒng))觀測框架進行體力活動觀測。首先,規(guī)劃無人機航線,獲取空間特征和使用者數(shù)量、屬性、活動類型及空間位置數(shù)據(jù);其次,使用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(ICC)將無人機觀察與同步地面觀察數(shù)據(jù)進行對比并檢查可靠性;再次,利用統(tǒng)計分析方法進行描述性統(tǒng)計;最后,結(jié)合GIS進行體力空間密度分析??偨Y(jié)使用者屬性、活動時間、類型偏好及空間分布特征,深入分析體力活動特征及空間分布情況,指導(dǎo)中國寒地城市公園體力活動空間的構(gòu)建和完善。

    1 研究方法與技術(shù)路線

    1.1 樣本公園選擇

    在選擇樣本公園前,系統(tǒng)調(diào)查哈爾濱市公園活動場地及設(shè)施配置情況[12],結(jié)合面積、形態(tài)和規(guī)劃主題確定樣本公園4處(表2)。其中,斯大林公園選取主入口西南側(cè)即本地市民體力活動較多的區(qū)域作為樣本。樣本公園均較具有空間形態(tài)豐富的多個體力活動場地,適合利用無人機的技術(shù)優(yōu)勢進行觀測。

    1.2 無人機觀察步驟

    2017年11月25日—12月2日,4名觀察員對每個公園同時觀測5個工作日和2個休息日,選取無雨雪晴朗天氣進行。根據(jù)預(yù)調(diào)查與文獻研究確定觀測時間:7:00—7:30、8:30—9:00、10:00—10:30、13:00—13:30、14:30—15:00和16:00—16:30[13]。無人機型號是DJI“悟”Inspire 2,使用ZENMUSES云臺,可飛行達27min。飛行遵循安全規(guī)定,并獲得公園管理部門允許。觀察分4個步驟進行(表3)。

    1)航線確定。

    依據(jù)公園形態(tài)、面積和活動場地布局規(guī)劃無人機航線。初步飛行得知,當(dāng)無人機在7~10m高度飛行時,云臺方向為前置下傾60°,錄制視頻約為直徑80~100m區(qū)域,此范圍內(nèi)可較為清晰地觀測人群特征。航線由位于公園主路或場地上空的航點依次串聯(lián)形成,確定航線時需保證視頻記錄覆蓋公園內(nèi)全部活動場地,并與公園主路大致重合,避免樹冠造成視線影響。圖1、2以帶狀公園斯大林公園和面狀公園兆麟公園為例進行航線及航點說明:帶狀公園根據(jù)寬度確定航線數(shù)量,若小于80m則僅需單條航線,若大于80m則依次增加航線數(shù)量;對于面狀公園,若主路為環(huán)狀則形成大致與主路重疊的環(huán)狀航線,并在活動場地距離主路超過視頻錄制半徑時單向延伸后再返回環(huán)狀航線。

    圖1 斯大林公園航線

    圖2 兆麟公園航線(底圖引自百度地圖)

    表1 4種觀測方法比較

    2)飛行高度確定。

    飛行高度代表數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度與飛行安全性之間的權(quán)衡,太低的高度會使無人機與障礙物相撞的風(fēng)險增大,并吸引活動者關(guān)注,干擾或改變其行為。Keunhyun Park提出13m高度是無人機能夠識別用戶的性別、年齡和活動強度的極限[7]。在初步飛行中,由于樣本公園中植被較為密集,對活動場地造成遮擋,且考慮數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性,本研究設(shè)置7~10m的高度,將可視障礙物進行適當(dāng)調(diào)整。

    3)飛行模式與速度確定。

    采用“航點飛行”模式,無人機自動飛過航點并記錄圖像。飛行速度設(shè)置為1~2m/s,拍攝時相機方向調(diào)整為慢速,使用者可在視頻中出現(xiàn)至少1s。由于本研究中數(shù)據(jù)處理資料主要來源于無人機拍攝視頻中的截圖,且公園中使用者時刻移動,因此在采用“航點飛行”模式的同時人工操控,以獲取最佳角度照片,便于后期進行使用者定位與屬性特征記錄。

    4)同步實地觀察。

    為了驗證可靠性,在無人機觀測的同時對地面上同一目標(biāo)區(qū)域進行實地觀測,使用已經(jīng)確認(rèn)有效的用于評估公園內(nèi)體力活動的SOPARC方法[13]。飛行后進行使用者問卷調(diào)查。

    1.3 數(shù)據(jù)收集與處理

    1.3.1 數(shù)據(jù)收集

    1)樣本公園空間特征數(shù)據(jù)。

    預(yù)調(diào)研獲取樣本公園周邊環(huán)境及平面圖,在無人機及實地觀測時進行完善,空間特征數(shù)據(jù)包括場地大小、高寬比、設(shè)施數(shù)量及溫度、日照等。

    2)公園使用者數(shù)量及屬性數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)采集時使用系統(tǒng)觀測方法SOPARC,內(nèi)容如表4。

    3)公園使用者空間位置數(shù)據(jù)。

    借助已有研究“無人機視頻數(shù)據(jù)定位處理系統(tǒng)”[8]獲取空間位置數(shù)據(jù)定位的基本原理是利用攝影測量的共線條件方程來求解圖像對應(yīng)點的大地坐標(biāo)。如果已知外方位元素以及高程Z,那么圖像像點相應(yīng)的大地坐標(biāo)也就能解算出來。無人機定位與姿態(tài)測量數(shù)據(jù)來自于APP DJI GO4,基于GPS/INS結(jié)合的目標(biāo)定位,將測姿單元采樣時刻獲取的姿態(tài)數(shù)據(jù)處理成可以直接用于后續(xù)攝影測量使用的相機外方位角元素,利用攝影測量的共線條件方程求解圖像對應(yīng)點的大地坐標(biāo),將實時獲取的視頻圖像結(jié)合待測區(qū)域的DEM(數(shù)字高程模型)/DSM(數(shù)字表面模型)信息,建立圖像與地圖之間的關(guān)系。

    表2 預(yù)調(diào)查樣本公園基本特征

    表3 黛秀湖公園飛行步驟

    1.3.2 數(shù)據(jù)處理

    1)無人機觀測方法可靠性核對。

    本次研究的數(shù)據(jù)可靠性保證包括觀察員培訓(xùn)、觀測過程及數(shù)據(jù)處理、觀測數(shù)據(jù)比較驗證3個方面。首先,為保證觀測步驟的標(biāo)準(zhǔn)性,實際觀測前使用Active Living Research網(wǎng)站上的協(xié)議和培訓(xùn)視頻對觀察員進行培訓(xùn),并對每個樣本公園進行10次測試觀察,建立關(guān)于使用者屬性和公園特征的評估者間可靠性(IRR),測試結(jié)果良好(>0.6),可進行實際觀測[15];其次,由于冬季綠地上空風(fēng)速較大,且需及時躲避樹枝等障礙物,因此視頻易出現(xiàn)圖傳不平穩(wěn)及抖動的情況,后期處理同時發(fā)現(xiàn),如果直接使用視頻獲取定位數(shù)據(jù),由于視頻中人群時刻移動,準(zhǔn)確率較低。因此,應(yīng)人工截取合適的視頻截圖,根據(jù)截圖記錄人群屬性數(shù)據(jù)并進行定位。

    觀測數(shù)據(jù)比較方面,本研究目的是通過無人機這一新型方式觀測哈爾濱城市公園冬季體力活動特征,因此需將現(xiàn)有的直接觀察和無人機方法進行比較確定其可靠性。采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(ICC)作為協(xié)調(diào)度量,它根據(jù)外部標(biāo)準(zhǔn)評估測量工具的有效性,并曾用于相關(guān)研究[7,15]。通過計算2種方法所得數(shù)據(jù)之間的ICC,能夠分析其標(biāo)準(zhǔn)有效性,如果獲得的分?jǐn)?shù)相關(guān),且兩者之間存在一定程度的共同性,則其有效。

    根據(jù)表5,除“青少年”(ICC=0.46)和“高強度活動水平”(ICC=0.60),無人機觀測的其他類別均可靠性較強(ICC>0.8,p<0.01),可較為精確地統(tǒng)計公園中使用者數(shù)量及屬性。2個不太可靠的類別“青少年”和“高強度”可能由于以下原因:(1)部分高強度體力活動人群移動較快,難以獲取精確數(shù)量及屬性;(2)由于無人機視角較高,青少年可能被錯誤記錄為成年人[7]。

    2)體力活動空間分布密度分析。

    將使用者空間位置數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)相結(jié)合,使用ArcGIS的核密度分析[1],可求得各像元密度值,按照9個字段等級分析,每3個等級形成一個分布密度較為接近的密度梯度,分為高(暗黃色)、中(深黃色)和低(淺黃色)3個密度梯度,表現(xiàn)體力活動空間分布特征。

    2 觀測數(shù)據(jù)描述性分析

    本次觀測4個樣本公園使用者數(shù)量為2 377、7 955、9 613和4 034,男性占比56.6%①,中老年人共占總?cè)藬?shù)的80%,活動強度多為中等。

    2.1 公園使用者與活動時間、公園類型

    使用計數(shù)回歸模型分析不同性別、年齡的使用者在活動時間與公園類型偏好上的數(shù)量差異。由于觀測中發(fā)現(xiàn)了部分無體力活動空間(空目標(biāo)區(qū)域),因此基于多級Hurdle模型[15]確定自變量(時間特征、公園類型)與因變量(使用者數(shù)量及屬性)的聯(lián)系,使用R 3.4.4版本中的LME4軟件包(R Studio 2018)。hurdle模型分為2個步驟:使用Logistic回歸模型估計自變量與因變量之間的關(guān)聯(lián);使用Poisson模型估計模型中自變量與因變量的比例差異。

    結(jié)果表明,4個樣本公園由于形態(tài)、類型、周邊環(huán)境不同,使用者數(shù)量有較大差異。體力活動時間選擇方面:一日內(nèi),上午的體力活動總?cè)藬?shù)顯著高于中午和下午,下午的女性、兒童、青少年群體數(shù)量較其他時間段增加30%;一周內(nèi),周末的體力活動總?cè)藬?shù)較平日上升20%,男、女性別差異變化不明顯,中、老年數(shù)量變化無較大差異,兒童、青少年、青年增加40%。公園類型選擇方面,人群總體更偏好綜合公園,中老年人在工作日偏好社區(qū)公園,周末偏好綜合公園,兒童、青少年、青年無論時間均偏好綜合公園。

    2.2 公園使用者與活動類型

    使用者年齡特征方面,中老年為主要活動人群,青少年與兒童數(shù)量最少,同時不同年齡人群活動類型偏好差異明顯?;顒宇愋头矫?,中等強度為目前主要活動強度等級(65.9%),散步、跑步等線性活動最受歡迎,其次為舞蹈、交流集會等集體活動,寒地冬季特色冰上活動(滑冰、冰球、抽尕爬犁等)占比約7.2%(圖3)。

    圖3 公園使用者年齡特征及活動類型(每日平均值)

    2.3 公園使用者空間分布密度

    樣本公園內(nèi)體力活動空間使用整體呈現(xiàn)不均衡狀態(tài),部分場地使用者密集,而其他場地利用程度較低。將空間位置數(shù)據(jù)進行核密度分析后,獲得高、中、低密度梯度區(qū)域,根據(jù)活動場地面積與每次觀測平均人數(shù)相除計算得知空間平均分布密度(人/m2),樣本公園高密度梯度區(qū)域的空間平均分布密度為0.14、1.50、0.43和0.63人/m2,而公園所有空間的平均分布密度為0.05、0.71、0.21和0.35人/m2,高密度區(qū)域的體力活動密集性極為明顯。

    3 討論:體力活動特征及影響因素分析

    3.1 活動時間和公園選擇的性別、年齡差異性

    活動時間方面,不同年齡使用者偏好與生活作息相關(guān),不同類型公園在活動設(shè)施設(shè)置上應(yīng)關(guān)注活動時間與使用者的針對性。女性在上午、中午多進行家務(wù)活動,多在下午進行戶外體力活動;兒童、青少年和青年平日工作或?qū)W習(xí),多在周末進行戶外活動,并偏好設(shè)施豐富的綜合公園進行多樣性健身活動。公園類型方面,現(xiàn)有中老年群體更易在距離較近的社區(qū)公園內(nèi)活動,但在周末希望結(jié)伴在綜合公園內(nèi)進行集會交流、舞蹈等活動。

    3.2 公園使用者年齡、性別和活動類型偏好的聚集性

    使用者方面,兒童、青少年、青年比例過少,公園建設(shè)中需通過活動設(shè)施與場地,如目前此類人群較受歡迎的籃球場、游樂場等,提升其體力活動水平。活動類型方面,缺乏高強度體力活動等級,且目前較高水平的中強度體力活動中,部分是由于冬季氣溫較低,公園使用者需通過體力活動維持自身體溫,預(yù)計在春、夏、秋季時強度會更低,需增加高強度體力活動設(shè)施,促進活動發(fā)生。冬季特色冰上活動廣泛性仍待提升,定期清理、管理良好的冰場較天然冰面具有更高(60%、25%)的冰上活動密度和頻率,因此對現(xiàn)有水域進行規(guī)范化管理可顯著提升冰上活動整體水平。

    相同年齡、性別使用者的活動類型偏好具有聚集性,往往集中于一類或幾類活動:兒童、少年、青年一致具有較高的冰上活動比例,適合活動的水域并進行規(guī)范管理可提升其活動頻率(23%);適合于特定年齡兒童(4~10歲)的組裝式游戲場地,在一天6次觀測中使用率達到72%,同時家長在旁散步交流,具有較高的使用價值;少年多進行籃球活動,無雨雪天氣中,古梨園籃球場一天中使用率達65%,且時間多為1h以上;青年多進行散步、跑步、籃球、騎獨輪車等活動,場地多位于道路、廣場等;中老年人群受年齡限制,活動強度多為低、中等,散步最受歡迎,其次是女性群體較多的廣場舞、交誼舞,男性群體較多的太極、抽尕。

    3.3 活動空間的場地選擇性

    樣本公園內(nèi)體力活動集聚受多種空間特征影響,活動空間具有明顯的人為選擇性,結(jié)合文獻歸納得到其可能影響的活動場地空間要素,并以此作為問卷選項。根據(jù)問卷結(jié)論最終選擇場地可達性、場地空間開敞性、場地設(shè)施和光照情況4類影響因素進一步研究??蛇_性較高的主次入口、交通樞紐及連接較多道路與場地的主要活動空間易吸引更多人流;面積適中、空間開敞性為封閉或半開敞的獨立廣場常形成太極、歌舞和交流集會等人群密集型體力活動;健身器械、籃球場、構(gòu)筑物等設(shè)施直接決定場地內(nèi)發(fā)生的體力活動類型。同時,使用者更偏好在陽光照射的場地和時間進行體力活動。

    4個樣本公園中(圖4),高密度活動空間(10個)位于主入口(A、B、G)、廣場(I、L、N)、器械類活動場地(M、R)和構(gòu)筑物(Q),中密度活動空間(8個)位于次入口(F)、廣場(C、E、J)和器械類活動場地(D、H、O、P)。由于跑步、散步等線性體力活動在公園中較為分散,因此進行空間特征分析時,以場地類體力活動為主,表6中選取樣本公園中的較高密度活動場地進行成因條件分析。

    1)活動場地高可達性促進人流聚集。

    使用空間句法理論的凸空間模型[12],對活動場地進行可達性分析。采用獨立樣本t檢驗和實際顯著性判斷體力活動發(fā)生與場地空間組織特征相關(guān)性,結(jié)果顯示:存在體力活動空間的連接值(M=3.022,SD=1.149 5)、控制值(M=1.024,SD=0.621 2)和無體力活動空間的連接值(M=2.215,SD=1.254 1)、控制值(M=0.715,SD=0.574 1)之間存在顯著差別(p<0.001),Eta方值分別為0.041和0.072,即連接值和控制值高的空間更適宜體力活動發(fā)生。連接值越高,目標(biāo)空間與越多的其他二級空間直接相連,表征為空間系統(tǒng)中的交通樞紐,控制值越高,目標(biāo)空間與越少的三級空間相連,表征為空間系統(tǒng)的主要空間。與使用GIS密度分析所得公園使用者分布(圖4)進行對比,即圖中主入口(A、B、G)、次入口(F)、活動廣場(I、E)受組織特征影響活動密度較高。因此主次入口、交通樞紐、連接較多其他場地的主要活動空間等高可達性場地更易促進人流聚集和體力活動。

    2)活動場地空間開敞性影響體力活動類型。

    場地可達性并不是影響活動分布的唯一要素,圖4中廣場(C、J、L、N)既不是主要活動空間也不是交通樞紐,但仍具較高活動密度,總結(jié)后發(fā)現(xiàn),其往往進行歌舞類、太極類和交流集會等群體性活動,在較短時間內(nèi)聚集大量人流,從而成為高密度活動場地。

    使用空間高寬比(D/H)分析空間開敞性與活動類型的關(guān)系:太極、集會交流類活動偏好封閉性場地,D/H=1.25~2.5,植被結(jié)構(gòu)為喬、灌、草3層;歌舞類活動偏好半封閉性場地,D/H=2.5~4,植被結(jié)構(gòu)為喬、草或灌、草2層。這可能是由于太極(C、N)等屬相對靜態(tài)活動,需借助廣場入口、植物等保持一定私密性,避免受道路穿越人群影響;老年人群體的交流集會活動多偏好具有較多座椅的小型廣場(r<20m)或構(gòu)筑物(J、Q),集中于1~2個角落,形成半環(huán)繞式站立或坐式交流;歌舞類(E、I、L)屬于相對動態(tài)活動,更希望被人群關(guān)注,偏好獨立廣場,同時所需場地面積較太極、交流集會類偏大。

    圖4 樣本公園體力公園使用者空間分布(兆麟公園、古梨園、斯大林公園、黛秀湖公園)

    表4 無人機觀測內(nèi)容

    表5 無人機觀測可靠性核對

    3)場地設(shè)施提升特定活動發(fā)生頻率。

    器械類活動與場地設(shè)施有直接聯(lián)系,設(shè)置健身器械(H、M、Q、R)、籃球場(H)、乒乓球臺(R)、水域(K、O、P、T、V)和構(gòu)筑物(Q、S)均可于不同程度增加體力活動密度(圖4)。樣本公園中健身器械平均使用率達45%,對于一個公園內(nèi)有多處健身器械場地的情況,健身器械集中設(shè)置的使用率較分散于道路兩側(cè)設(shè)置高20%,因其更便于中老年群體在聊天同時進行多項活動。構(gòu)筑物旁有桌椅等可便于休憩和形成5~10人的群體棋牌活動。4個樣本公園均具有乒乓球臺,其中斯大林和黛秀湖公園乒乓球臺數(shù)量達到5個,使用率達57%。

    4)陽光照射影響活動場地選擇。

    冬季氣溫較低,人群更偏好(35%)在有陽光照射的場地或時間進行活動。圖4高密度活動場地中的B、F、H、G、L、N、Q均在一天不同時刻存在陽光照射,若同一活動場地內(nèi)由常綠植被、設(shè)施、地形等遮擋導(dǎo)致其部分區(qū)域完全陰暗,則人群易選擇陽光可照射區(qū)域進行活動。

    4 結(jié)語

    基于無人機這一新手段進行冬季寒地城市公園體力活動觀測,獲取公園使用者數(shù)量、屬性、活動類型及空間分布特征。本研究具有以下限制:樣本公園數(shù)量有限,不足以代表哈爾濱市所有城市公園體力活動情況。觀測時間限制于冬季,缺乏其他季節(jié)體力活動類型和空間分布規(guī)律的數(shù)據(jù),未來可進行季節(jié)對比研究。僅分析了無人機觀察的部分?jǐn)?shù)據(jù),觀測所得視頻包含使用者數(shù)量、空間位置等全面信息,將來可結(jié)合實地測量獲取場地特征數(shù)據(jù),建立活動類型與高密度活動場地空間特征之間的關(guān)聯(lián)量化模型,進一步分析體力活動與場地空間特征之間的關(guān)系,總結(jié)體力活動行為模式,進行設(shè)計導(dǎo)向型研究。

    表6 高密度體力活動空間成因條件分析

    注:文中圖片均由徐靖然拍攝或繪制。

    致謝:感謝哈爾濱工業(yè)大學(xué)建筑學(xué)院實驗中心關(guān)毅老師的無人機設(shè)備及技術(shù)支持。

    注釋:

    ①文中使用頻率等均由作者根據(jù)收集數(shù)據(jù)計算得知。

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