基于多源數(shù)據的福州市晉安區(qū)公園綠地可達性研究

王 姍，成林莉，邱 文，黃 碩，季春悅，董建文，鄭 宇

(1.福建農林大學 藝術學院/園林學院，福建 福州 350002；2.閩江學院，福建 福州 350108；3.南昌工學院，江西 南昌 330000)

隨著城市化的快速發(fā)展，居民對公園綠地的需求愈加強烈。由于綠地資源空間分布及其可達性在城市中的不均衡，導致不同程度的供需分配不公平[1-2]。在空間資源有限的情況下，城市建設應保障不同地域空間和社會群體擁有接觸、使用綠地的公平權利。通過提高公園綠地可達性和合理優(yōu)化其空間布局與選址，解決城市公園配置不公平問題，對實現(xiàn)城市社會、文化、環(huán)境等綜合價值公平化及推動城市更新具有重要意義[3]。

近年來，國內外學者從供需[4]、時空[5]、老齡社會[6]及訪問偏好[7]等不同視角對公園綠地空間可達性進行研究，并多采用兩步移動搜索法(2SFCA)和引力模型法。引力模型法對距離和速度測算與實際情況存在較大誤差[12-13]；兩步移動搜索法增加“空間閾值”的概念，對設施的居民需求、供給能力和空間阻抗(時間、距離等)進行綜合考慮，能夠將結果以供需比的形式直觀體現(xiàn)出來，并能更好地識別可達性低值區(qū)，故目前較多運用2SFCA法來測度可達性[8-9]。因居民出行方式、實際路況、等待紅綠燈時間等情況差異都會影響可達性測度結果，有部分學者開始基于居民主要的出行方式進行可行性測度，并改進其方法[10-11]。但其獲取數(shù)據的方法多采用傳統(tǒng)手段，測算結果存在一定的誤差，且多從優(yōu)化公園綠地布局和選址等宏觀層面去解決可達性問題[12-13]，較少從宏觀結合微觀的角度，通過對城市綠地可達性進行評價，探究路網密度等微觀因子對可達性的影響程度，從而對其進行優(yōu)化，以提高綠地可達性。本研究運用高斯的兩步移動搜索法結合大數(shù)據，以晉安區(qū)公園綠地為研究對象，采用ArcGIS平臺，從社區(qū)尺度測度公園綠地可達性及其活力匹配情況，利用雙變量空間自相關分析進一步探究公共綠地使用類型空間分布情況，通過地理加權回歸工具分析晉安區(qū)綠地可達性與路網密度等因子的關系，從而對晉安區(qū)道路網進行優(yōu)化。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

晉安區(qū)位于福建省福州市東北部，總面積552 km2，是福州市城區(qū)地域面積最大的一個區(qū)。下轄4個鎮(zhèn)、4個鄉(xiāng)及3個街道，有114個行政村、77個社區(qū)，常住人口85.5萬人。以晉安區(qū)城區(qū)為研究對象(26°0′-26°15′N，119°15′-119°22′E)，含象園、王莊、茶園3個街道，岳峰、鼓山、新店3個鎮(zhèn)(圖1)?？偯娣e約144.73 km2，總人口約77.1萬。

1.2 數(shù)據來源

晉安區(qū)行政區(qū)邊界數(shù)據來源于規(guī)劃云行政區(qū)劃工具；道路網等矢量數(shù)據來源于OpenStreetmap網站(圖2)；利用POIKit工具結合高德開發(fā)平臺獲取城市公園綠地和小區(qū)POI(point of interest)信息；百度地圖API(application programming interface)中的路徑規(guī)劃接口，求得社區(qū)點到公園綠地的多種出行模式的通行時間數(shù)據；熱力圖數(shù)據來源于百度地圖，時間為2021年7月25-31日。

1.2.1 公園綠地數(shù)據 選取的公園綠地樣本是主要供居民開展日常休閑、游憩活動的公園綠地，故僅將研究區(qū)內服務設施較齊全、具有一定規(guī)模和等級且公眾可進入的公園綠地為對象。共有23個公園，剔除不可進入、實行收費以及企事業(yè)單位附屬綠地4處，確定研究區(qū)公園綠地共計19處(表1)。依據《GBT 51346-2019城市綠地規(guī)劃標準》，將晉安區(qū)的城市公園綠地分為3類：綜合性公園(≥10 hm2)、社區(qū)公園(1～10 hm2(包含1 hm2))、街頭綠地(0.2～1 hm2)(圖3)。

1.2.2 居住區(qū)人口 根據第五、六次全國人口普查數(shù)據，將獲得的居住區(qū)POI數(shù)據按街道(鎮(zhèn))行政邊界劃分，得到每個街道(鎮(zhèn))內的居住區(qū)數(shù)量，用街道(鎮(zhèn))的總人口除以社區(qū)總數(shù)，即得到每個居住區(qū)的平均人口；再利用ArcGIS平臺進行可視化分析得到較精準的人口密度分布(圖4)。

圖1 晉安區(qū)街道分布

圖2 晉安區(qū)道路網示

1.2.3 多種出行方式時間數(shù)據 基于百度地圖API接口[11]爬取居住區(qū)到公園綠地之間的多種出行模式下的通行數(shù)據時間。首先將公園綠地和居住區(qū)在ArcGIS10.6平臺中轉換為點要素，再用坐標轉換接口將居住區(qū)和公園綠地的GPS坐標轉換為百度坐標，然后利用API接口，指定測定的起始點和終點，發(fā)起步行、車行及電動車路徑規(guī)劃請求，最后利用Python程序提取10:00、14:00、16:00、20:00的3種出行模式下的時間數(shù)據；最后通過求平均值得到實際的通行時間[2]。

1.2.4 熱力圖數(shù)據 通過網絡爬取2021年7月25-31日連續(xù)7 d的熱力圖數(shù)據(圖5)，采集時間間隔2 h，首先將柵格圖在ArcGIS10.6平臺中提取第4波段值，再用掩膜提取工具裁剪，然后用柵格計算器進行疊加處理，最后利用重分類、核密度等工具進行可視化分析(2021年國內疫情處于平穩(wěn)階段，福州不是風險地區(qū)，未限制居民的出行，故本文選取研究樣本是可靠的)。

圖3 晉安區(qū)公園綠地分布

表1 晉安區(qū)公園綠地分類

圖4 人口密度分布

圖5 熱力圖數(shù)據獲取平臺

1.3 研究方法

1.3.1 高斯兩步移動搜索法 兩步移動搜索法(two-step floating catchment area method,2SFCA)最初是由Radke等[14]提出，眾多學者通過擴展搜尋半徑和引入距離衰減函數(shù)對其進行改進[15-18]，通過比對不同函數(shù)衰減曲線，高斯函數(shù)較適用于居民的實際出行情況[19]。借鑒已有研究[11]，綜合考慮步行、電動車及駕車3種出行方式，對晉安區(qū)公園綠地的可達性進行測度，其計算流程如下：

首先，計算步行(M1)、電動車(M2)和駕車(M3)3種交通方式下到達綠地j的出行時間和社區(qū)人口；并基于前期發(fā)放有關居民前往綠地的出行方式問卷1 024份，有效回收1 024份，得到步行、公共交通、駕車、電動車、自行車分別占比39.26%、8.35%、19.38%、26.37%及6.64%，設定居民前往綠地的交通方式優(yōu)先等級為步行、電動車和駕車。若居民能在預定時間閾值內步行到達綠地，則僅計算其步行條件下到達綠地的出行時間和社區(qū)人口；否則，計算電動車條件下的出行時間和社區(qū)人口；最后計算駕車方式。計算過程如下。

第一步，計算綠地的供需比

(1)

式中:piM1、piM2、piM3表示在時間閾值內通過步行、電動車和駕車到達綠地j的社區(qū)i的人口數(shù)量；tij(M1)、tij(M2)、tij(M3)分別表示3種出行方式下由社區(qū)i到綠地j的出行時間；參考《城市居住區(qū)規(guī)劃設計標準》(GB 50180-2018)，本研究中的時間閾值t0(c)設為15 min；系數(shù)G為高斯函數(shù)[2]。

第二步，計算各社區(qū)i的可達性

Ai=∑j∈tij(M1)≤t0(c)Rj×G(tij(M1),t0(c))+∑j∈tij(M2)≤t0(c)Rj×G(tij(M2),t0(c))+∑j∈tij(M3)≤t0(c)Rj×G(tij(M3),t0(c))

(2)

1.3.2 空間活力密度量化法 活力密度量化法就是用某時刻公共空間中的人群密度的度量方法[20]。以天為單位計算平均人群密度(人·hm-2，式3)，選取了7 d樣本，5個工作日和2個休息日，計算平均活力密度(式4)

(3)

(4)

1.3.3 雙變量空間自相關分析 空間自相關旨在測度具有空間位置的某要素值是否與相鄰要素存在相關性。Anselin等[21]提出雙變量空間自相關(Ii,k,l)[21]。計算公式如下

(5)

1.3.4 地理加權回歸分析 采用地理加權回歸分析，對路網密度、路網連接度以及道路服務指數(shù)3個指標進行定量研究[22-23]，各指標如下。

1)路網密度(D)是評價城市交通網絡系統(tǒng)是否合理的指標之一，計算公式為

(6)

式中：S為研究范圍的面積；li為每段道路長度；wi為各段道路通行權重(表2)。通常來說，D值越大，表明該區(qū)域的道路網越密集，可達性越好。但密度過大，會造成適得其反的效果。

2)道路服務指數(shù)(B)計算公式

(7)

式中：si為各級緩沖區(qū)面積；wi為各級緩沖區(qū)權重(表3)；S為研究區(qū)面積。一般來說，在相同路網密度情況下，道路服務指數(shù)越高，表明此區(qū)域的道路被充分有效利用，其布局更合理、可達性會更高。

3)路網連接度(C)是檢驗道路網結構合理性的指標之一。公式如下

(8)

式中：N指道路網的總節(jié)點數(shù)，即道路路口數(shù)；mi是第i個節(jié)點所連接道路段數(shù)；M是指研究區(qū)內道路的總段數(shù)。

表2 不同等級道路密度權重[23]

表3 不同距離道路緩沖區(qū)權重[23]

2 結果與分析

2.1 晉安區(qū)公園綠地可達性總體特征分析

通過多出行模式兩步移動搜索法計算可達性，采用自然斷點法將結果分為可達性低、較低、一般、較高、高5個等級[8](圖6)。結果表明，與人口密度分布基本一致社區(qū)的綠地可達性呈現(xiàn)主城區(qū)向外遞減特征；其中，可達性較好區(qū)域主要分布在西南部的王莊街道、象園街道和茶園街道，街區(qū)尺度較小；相反，較低區(qū)域位于中心城區(qū)外的鼓山鎮(zhèn)東南部、新店鎮(zhèn)北部等邊緣處，這很可能是因為社區(qū)分布較為散落以及位置較遠，導致此區(qū)域的公園綠地無法滿足居民需求，社區(qū)的整體可達性較低?？蛇_性較高的多為綜合公園，如金雞山公園、晉安河公園等；可達性較低的多為社區(qū)公園和街頭綠地，如休閑公園、環(huán)南公園等?？蛇_性從低到高的面積占比分別為5.69%、13.13%、16.94%、24.6%和39.64%，表明公園綠地的空間分布格局不合理，整體可達性一般，未能滿足居民需求。

2.2 晉安區(qū)公園綠地空間活力分布

利用自然斷點法將空間活力值分為低、較低、中等、較高、高5類[8](圖7)，結果表明，晉安區(qū)公園綠地整體空間活力分布呈現(xiàn)西南部向東北部遞減特征，較高空間活力的公園綠地主要位于象園街道、鼓山鎮(zhèn)南部，且公園綠地面積小的空間活力更高；按公園類型統(tǒng)計，活力高的公園綠地主要是街頭綠地、綜合公園，如王莊南湖公園、晉安河公園和光明港公園等?；盍Φ偷亩鄶?shù)是社區(qū)公園，如赤橋公園、澗田湖公園等；少部分社區(qū)公園活力較高，如水上公園、維多利亞公園等，說明居民到各社區(qū)公園活動的差異性較大。

2.3 基于空間活力和綠地可達性的空間自相關分析

為進一步探索公園綠地的可達性與空間活力匹配特征，采用GeoDa軟件對晉安區(qū)城市公園綠地進行雙變量空間自相關分析，得到高可達性高活力、高可達性低活力、低可達性高活力及低可達性低活力4種匹配模式的公園綠地(圖8)。

1)高可達性高活力類型占比最少，5.26%，說明晉安區(qū)的大部分公園綠地很難達到可達性與空間活力2個指標都高的條件，可能因空間分布不合理、公園自身條件不足等，致使居民不能有效享受公共綠地資源。規(guī)劃中可以通過完善公園綠地布局、道路系統(tǒng)及自身基礎設施條件等措施提高可達性，使其得到當?shù)鼐用竦某浞钟行Ю谩?/p>

2)高可達性低活力類型占10.53%，該類公園綠地平均面積80.84 hm2，以綜合公園為主，如金雞山公園、牛崗山公園。此類公園綠地可達性比鄰近綠地高，但空間活力比相鄰綠地低。在規(guī)劃設計中，應該對該類型公園通過提升自身條件，如增加交互景觀設計、改善公園整體環(huán)境等提升景觀功能效益。

3)低可達性高活力類型的公園綠地占比21.05%，綠地平均面積為3.69 hm2，包括環(huán)南公園、光明港公園等?？蛇_性比近鄰綠地低，而活力比近鄰綠地高，說明居民對該類公園的使用需求較高，但不能方便使用。經過實地考察發(fā)現(xiàn)，地勢較為平坦、周邊基礎服務設施(商場、博物館等公共設施)較為完善以及水資源豐富等特征較吸引中老年人。可通過修繕交通設施、定期開放共享空間等來提高可達性。

4)低可達性低活力類型占比21.05%，該類型公園主要為社區(qū)公園，多分布在新店鎮(zhèn)，如新店古城遺址公園、澗田湖公園等。在可達性與活力方面，該類公園綠地低于近鄰綠地，說明大部分區(qū)域的社區(qū)公園可達性較低，未被充分利用。

2.4 晉安區(qū)公園綠地道路優(yōu)化分析

圖9-圖11為晉安區(qū)道路網密度的空間結構，具有主城中心明顯高于城區(qū)邊緣的特征；密度值較高區(qū)域占比較少，呈散落式分布于各區(qū)域；密度值較低區(qū)域主要分布的是低可達性低活力類型公園，包括澗田湖公園、新店古城遺址公園等。整體道路網服務指數(shù)一般，較高指數(shù)區(qū)域主要位于王莊街道、象園街道與茶園街道，其他區(qū)域都較均衡；較低指數(shù)區(qū)域主要分布的是低可達性低活力、高可達低活力2種類型公園，包括牛崗山公園等。與路網密度相比，道路網連接度范圍缺少北方向、東南方向2個區(qū)域，但整體由主城區(qū)向外遞減，散落分布。從方差上來講(表4)，路網密度(s2=0.044)<路網連接度(s2=2.554)<道路服務指數(shù)(s2=4.342 2)，表明路網密度分布空間差異最??；反之，道路服務指數(shù)空間差異性最大。

圖6 晉安區(qū)社區(qū)公園綠地綜合可達性

圖7 晉安區(qū)綠地空間活力分布

利用地理回歸加權[24]工具對可達性與其影響因子的關系進行定量分析發(fā)現(xiàn)，R2=0.651 7(0≤R2≤1),表明擬合度較高。路網密度回歸系數(shù)正值較高，分布于晉安區(qū)的新店鎮(zhèn)內(圖12)，主要分布的是低可達性低活力類型公園，包括澗田湖公園、居住主題公園等，表明此區(qū)域需要提高路網密度，增加道路以提高可達性。負值主要位于王莊街道、象園街道及鼓山鎮(zhèn)西南方向，分布的是低可達性高活力類型綠地，包括光明港公園等，表明該區(qū)域可能需要適當降低路網密度。道路服務指數(shù)回歸系數(shù)多數(shù)是負值(圖13)，主要分布的公園類型囊括了4種，表明道路服務區(qū)面積越小，可達性越好。路網連接度回歸系數(shù)在大部分區(qū)域為正值(圖14)，主要分布的公園匹配類型有高可達性低活力、低可達性低活力和低可達性高活力，表明所涉及的區(qū)域路網連接度越高，可達性也越好。

圖8 晉安區(qū)綠地可達性與空間活力匹配

表4 地理加權回歸模型計算結果

3 結論與討論

3.1 結論

1)晉安區(qū)公園綠地可達性在空間上呈現(xiàn)中心向外遞減特征，高可達性社區(qū)多分布在王莊街道、象園街道和茶園街道，低可達性社區(qū)主要位于鼓山鎮(zhèn)東南部、新店鎮(zhèn)北部等邊緣處；較高可達性的多為綜合公園，如晉安河公園、琴亭湖公園等；較低可達性的多為社區(qū)公園和街頭綠地，如環(huán)南公園、斗頂海綿公園等。

2)綠地整體空間活力分布呈現(xiàn)西南部向東北部遞減特征，具有較高空間活力的公園綠地主要位于象園街道、鼓山鎮(zhèn)南部，且公園綠地面積小的空間活力更高；活力較高的公園綠地多為街頭綠地、綜合公園，低活力的大部分是社區(qū)公園，但也有部分社區(qū)公園活力較高，表明居民到各社區(qū)公園活動的差異性較大。

圖9 路網密度分布

圖10 道路服務指數(shù)分布

圖11 路網連接度分布

圖12 路網密度回歸系數(shù)

3)通過雙變量空間自相關分析，發(fā)現(xiàn)在晉安區(qū)公園綠地中，高可達性高活力類型占比最少僅為5.26%；高可達性低活力類型占10.53%；低可達性高活力類型和低可達性低活力類型的公園綠地占比都為21.05%。

4)利用地理加權回歸工具分析，發(fā)現(xiàn)道路服務指數(shù)、路網連接度對社區(qū)公園綠地可達性有顯著影響；晉安區(qū)的新店鎮(zhèn)區(qū)域需要提高路網密度，增加道路，而王莊街道、象園街道及鼓山鎮(zhèn)西南方向，需要適當降低路網密度；新店鎮(zhèn)南部、岳峰鎮(zhèn)西南部、鼓山鎮(zhèn)西部等區(qū)域路網連接度越高，可達性越好。

5)可達性的測度方法在不斷改進，但數(shù)據的獲取和處理上還是采用比較傳統(tǒng)的手段，本研究利用Python爬取百度地圖API接口獲取的多種交通方式的出行時間，結合實地調查居民前往城市公園綠地的主要出行方式，對福州市晉安區(qū)的城市公園綠地的可達性評價更加準確、客觀。

圖13 道路服務指數(shù)回歸系數(shù)

圖14 路網連接度回歸系數(shù)

3.2 討論

晉安區(qū)公園綠地可達性顯示，新店鎮(zhèn)、岳峰鎮(zhèn)及鼓山鎮(zhèn)東北部是公共綠地服務匱乏區(qū)，可適當增加綜合性公園，以提高此區(qū)域的公園綠地服務能力。從游人主體需求角度看，城區(qū)公共綠地多為低可達性高活力與低可達性低活力類型，宜考慮建設具有綜合服務功能的公共綠地及和小型的公共綠地，同時優(yōu)化散落分布的社區(qū)公園，以滿足居民日常游憩需求。從道路優(yōu)化上看，晉安區(qū)新店鎮(zhèn)需要提高路網密度，增加道路；新店鎮(zhèn)南部、岳峰鎮(zhèn)西南部、鼓山鎮(zhèn)西部等區(qū)域需提升路網連接度，以改善晉安區(qū)綠地可達性。

本研究將大數(shù)據與高斯兩步移動搜索法結合，通過互聯(lián)網地圖獲取的數(shù)據更符合居民實際的出行情況，其測度結果也更為精準、客觀，研究結果不僅有助于優(yōu)化城市綠地系統(tǒng)結構，也為構建公平合理、健康和可持續(xù)的城市環(huán)境提供科學理論依據。與傳統(tǒng)SPSS等數(shù)據分析軟件相比，地理加權回歸分析可量化其空間異質性。

本文仍存在一些不足之處。首先，出行時間是以社區(qū)和公園綠地的幾何中心計算的，對于面積較大的公共綠地，存在一定的誤差，后期應以不同出入口為計算點；其次，各社區(qū)的人口數(shù)量是按街道平均值測算的，與實際情況存在誤差；最后，在可達性影響因子上，還存在公園自身吸引力以及主觀因素(以人的意愿為出發(fā)點研究空間的心理感知可達性)的影響，未來還需從以上方面進行擴展研究。