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    防疫視角下的社區(qū)韌性分布特征研究
    ——以邯鄲市主城區(qū)為例

    2023-03-03 02:17:50朱琳王振報(bào)吳巍
    智能建筑與智慧城市 2023年2期
    關(guān)鍵詞:邯鄲市主城區(qū)韌性

    朱琳, 王振報(bào), 吳巍

    (山西省建筑設(shè)計(jì)研究院有限公司)

    1 引言

    城市社區(qū)如何通過規(guī)劃手段減少社區(qū)內(nèi)疫情傳播并維持疫情期間居民正常生活,韌性理論為此提供了新的維度。韌性社區(qū)的穩(wěn)定性、可恢復(fù)性、向前躍進(jìn)性的特征,使社區(qū)在面對(duì)災(zāi)害的不利影響時(shí),避免改變其自身結(jié)構(gòu)及功能,從災(zāi)難的不利影響中恢復(fù)到正常水平,甚至比初始狀態(tài)更好[1]。

    韌性社區(qū)已成為城市規(guī)劃領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題,諸多學(xué)者開始圍繞其展開探討。不少學(xué)者關(guān)注防疫視角下的韌性社區(qū),并圍繞評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[2]、模塊化的韌性社區(qū)策略[3]、從硬實(shí)力和軟實(shí)力方面提升社區(qū)韌性[4]等問題展開深度剖析。還有學(xué)者應(yīng)對(duì)疫情常態(tài)化的形勢(shì),提出了建設(shè)平疫結(jié)合韌性社區(qū)的策略[5]?,F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于疫情背景下的韌性社區(qū)研究,多為理論探究,鮮有實(shí)證研究。因此,本文以邯鄲市主城區(qū)的居住社區(qū)為研究對(duì)象,建立社區(qū)韌性評(píng)價(jià)體系并進(jìn)行社區(qū)韌性評(píng)價(jià),得出社區(qū)韌性分布特點(diǎn),進(jìn)而為建設(shè)防疫型社區(qū)提供參考借鑒和政策指導(dǎo)。

    2 研究范圍與數(shù)據(jù)

    2.1 研究范圍

    研究范圍為邯鄲市主城區(qū),位于北環(huán)路以南、東環(huán)路以西、南環(huán)路以北和西環(huán)路以東,包含叢臺(tái)區(qū)、邯山區(qū)、復(fù)興區(qū)三行政區(qū),區(qū)域面積為90.12km2,研究居住社區(qū)為599個(gè),如圖1所示。

    圖1 研究范圍和研究對(duì)象(圖片來源:作者自繪)

    2.2 研究數(shù)據(jù)

    本研究數(shù)據(jù)主要包含基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù)和興趣點(diǎn)(Points of Interest,簡稱POI)數(shù)據(jù)。路網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取于OpenStreetMap開源地圖。居住社區(qū)邊界數(shù)據(jù)、建筑邊界、公園綠地和廣場(chǎng)面數(shù)據(jù)是通過百度地圖截獲器獲得。POI數(shù)據(jù)通過python爬蟲技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

    3 指標(biāo)體系構(gòu)建與研究方法

    3.1 評(píng)價(jià)方法確立

    層次分析法(Analytic Hierarchy Process,簡稱AHP),是美國運(yùn)籌學(xué)專家托馬斯·賽蒂于20世紀(jì)70年代中期正式提出的一種綜合分析多因素的定性與定量相結(jié)合的分析方法[6]。

    3.2 評(píng)價(jià)體系建立和評(píng)價(jià)指標(biāo)

    將人居環(huán)境方面的物質(zhì)空間要素和社區(qū)韌性之間建立聯(lián)系,涉及設(shè)施韌性、空間韌性、環(huán)境韌性及社會(huì)韌性四個(gè)維度。從城市規(guī)劃學(xué)、韌性社區(qū)相關(guān)理論及流行病學(xué)出發(fā),通過參考文獻(xiàn)和問卷調(diào)查得到10個(gè)指標(biāo)。

    3.3 數(shù)據(jù)處理

    3.3.1 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)韌性指數(shù)

    無量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理不同單位的指標(biāo)計(jì)算值,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換,將其映射到[0,1]之間。正相關(guān)數(shù)據(jù)與負(fù)相關(guān)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化公式分別為:

    正方向指標(biāo)采用式(1)進(jìn)行計(jì)算,負(fù)方向指標(biāo)采用式(2)進(jìn)行計(jì)算。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的各指標(biāo)值稱為該指標(biāo)的韌性指數(shù)。

    3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)韌性指數(shù)等級(jí)劃分

    通過各指標(biāo)因子計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)、利用評(píng)價(jià)模型可得評(píng)價(jià)指標(biāo)韌性指數(shù)。使用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將各評(píng)價(jià)指標(biāo)韌性指數(shù)劃分為5個(gè)等級(jí),以此反映社區(qū)韌性能力的高低。

    3.4 綜合韌性評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

    評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定采用專家咨詢的方法,首先邀請(qǐng)相關(guān)專業(yè)教師、社區(qū)管理人員、小區(qū)居民代表等30位專業(yè)人員參與填寫判斷矩陣,根據(jù)打分情況,使用軟件YAAHP進(jìn)行權(quán)重計(jì)算,結(jié)果見表1。各個(gè)居住社區(qū)韌性的綜合評(píng)價(jià)值為:

    表1 指標(biāo)層權(quán)重

    式(3)中:ai為第i個(gè)韌性評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重;ri為第i個(gè)韌性評(píng)價(jià)指標(biāo)的分值。

    4 社區(qū)韌性評(píng)價(jià)的空間分布及分析

    首先,將獲得的數(shù)據(jù)導(dǎo)入GIS平臺(tái)建立社區(qū)韌性地理數(shù)據(jù)庫,計(jì)算所有社區(qū)韌性指標(biāo)及綜合韌性指標(biāo)的指數(shù),利用自然斷點(diǎn)法對(duì)結(jié)果進(jìn)行分級(jí)并空間可視化,結(jié)果見圖2。其次,對(duì)社區(qū)各韌性指標(biāo)及綜合韌性指標(biāo)等級(jí)占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,如圖2。

    圖2 各項(xiàng)指標(biāo)韌性指數(shù)及綜合韌性指數(shù)分布圖

    由圖3可得,①從綜合韌性指標(biāo)來說,邯鄲市主城區(qū)居住區(qū)韌性處于相對(duì)中等水平。②從各個(gè)指標(biāo)來說,公共服務(wù)設(shè)施多樣性、可改造冗余建筑、冗余建筑面積三個(gè)韌性指數(shù)韌性相對(duì)最差;社區(qū)醫(yī)療設(shè)施可獲得性、高層建筑樓棟占比、社區(qū)人口密度韌性指數(shù)相對(duì)較高;定點(diǎn)醫(yī)療設(shè)施可達(dá)性、人均與公共面積占比、城市開放空間可達(dá)性三項(xiàng)指標(biāo)中等及以上所占比例較大,相對(duì)韌性中等偏上。

    圖3 各項(xiàng)指標(biāo)韌性指數(shù)及綜合韌性指數(shù)占比氣泡圖

    5 結(jié)語

    本文以邯鄲市主城區(qū)的居住社區(qū)作為研究對(duì)象,對(duì)其社區(qū)韌性分布進(jìn)行分析,厘清了邯鄲市主城區(qū)韌性社區(qū)現(xiàn)狀,在一定程度上彌補(bǔ)了現(xiàn)有實(shí)證研究的不足,同時(shí)也能為邯鄲市防疫型韌性社區(qū)的建設(shè)提供參考依據(jù)和規(guī)劃參考。研究結(jié)果表明,邯鄲市主城區(qū)社區(qū)各韌性指標(biāo)等級(jí)分布不均衡且整體處于中等水平,公共服務(wù)設(shè)施多樣性、可改造冗余建筑、冗余建筑面積三項(xiàng)的韌性相對(duì)較差。因此,需補(bǔ)足韌性短板,加強(qiáng)重點(diǎn)指標(biāo)建設(shè),建設(shè)防疫型韌性社區(qū),促進(jìn)社區(qū)可持續(xù)發(fā)展。

    與已有研究成果性相比,本文所呈現(xiàn)出的見解有同有異:從共同點(diǎn)來看,考慮了居住社區(qū)在防疫背景下的穩(wěn)定性、冗余性、適應(yīng)性和恢復(fù)力,從空間韌性、設(shè)施韌性、自然韌性、社會(huì)韌性等方面構(gòu)建韌性評(píng)價(jià)指標(biāo)。從差異因素來看,定量分析韌性社區(qū)分布的實(shí)證研究鮮有,也較少涉及探究社區(qū)韌性空間及非空間均衡性特征的研究。當(dāng)然,本研究也存在一定欠缺,市級(jí)層面的數(shù)據(jù)獲取的精確性較差,由此導(dǎo)致各社區(qū)韌性分析結(jié)果有所偏差。在今后,亟需拓展數(shù)據(jù)來源渠道以獲得精確度更高的數(shù)據(jù),并使結(jié)果更加科學(xué)合理。

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