周边设施对公园绿地活力的影响研究

□□ 洪沁楠，吴玉萍，刘竞舸，钟丽玲，李房英

(福建农林大学 园林学院，福建 福州350002)

引言

城市公园绿地不仅是城市中重要的公共活动场所，而且是公共健康的空间载体之一。对城市公园绿地活力的研究，有利于绿地系统规划的合理布局，有利于公园绿地更好地融入周边环境，发挥城市绿地对使用者活动的引导性，从而提高城市公园的绿地使用频率与空间活力。提高居民对绿地的使用频率，有助于居民获得良好的健康效益，引领人群健康生活方式。

近年来，健康景观是风景园林领域非常关注的话题，以提升活力为目标的公共空间活力评估及其影响因素的研究也一直是国内外的研究热点。当前关于公园绿地活力的影响因素研究主要聚焦在两个方面，即内部影响因素与外部影响因素。既有研究的关注点主要停留在对前者的分析，即公园绿地环境、内部设计要素、公园绿地的规模、基础设施完备度、活动类型和内部通达性等[1-2]，对后者的分析多限于可达性分析[2]，缺少对于公园周边的城市建成环境因素与公园绿地活力关联性的研究。研究以福州市鼓台中心区为实例，从公园活力的视角切入，以绿地周边设施为自变量，公园绿地活力为因变量，将公园绿地使用活力与POI数据和微博签到数据等结合起来，定量研究公园活力的影响因素，以期了解公园使用者行为活动与空间环境之间的关系，促进城市公园绿地使用频率，提高居民健康水平。

1 变量选取及模型构建

1.1 变量选取及测度

1.1.1公园绿地活力

人的活动是活力的表征[3]。研究依托微博签到数据，运用ArcGIS空间连接和属性表汇总的方法统计公园边界范围内的微博签到数量，以此评价公园绿地活力水平。微博是一个用户量大且开放的网络互动平台，社会动员能力强[4]。其中，微博签到数据能够较为完整地记录微博用户的地理信息、时间信息、文本信息等相关内容，有效反映个体的情感特征及其在空间上的分布，具有数据量大、现实性好、成本低等优势，为研究公园绿地的使用活力提供了良好数据源[4-6]。其通过对大样本量的微博签到数据进行挖掘，能够及时有效地代表和反映微博使用者的活动，判断绿地的使用情况。微博签到数据点的多少可以一定程度上反映公园的人群使用活力与吸引力，因而研究将新浪微博的签到数作为量化评价公园绿地活力的标准。

1.1.2周边设施

建成环境是促进人与自然环境接触的重要因素之一，也是主动干预人群健康的重要切入点。已有大量相关研究以不同要素衡量建成环境，Cervero R和Kockelman K[7]将建成环境归结为三个重要的维度，即密度、多样性和设计；Ewing R等[8]对3D维度进行补充，提出5D维度，即密度、多样性、设计、目的地可达性和公交换乘距离；Handy S L等[9]将建成环境特征归结为密度、土地混合利用程度、街道连通性、街区尺度、美学与区域结构；Pikora T等[10]从功能、安全、美观、目的地四个方面探讨建成环境要素特征。

(1)周边设施多样性

城市的多样性是城市活力的来源，而多样性是催生城市活力的重要因素，具体表现为混合功能区[3]。土地利用混合度是常见测度多样性的指标，指在城市特定区域内具有多种性质的土地利用，能够充分反映多种类的土地利用性质以及土地利用的混合程度[11-12]。熵值法(entropy)是最常用的用地混合使用测度方法，信息熵借用了物理学的概念，可以用以反映用地功能的混合程度，熵值越高，表明功能类型越多，各功能类型的数量相差越小[13]。

根据研究区域的规模，利用ArcGIS数据管理工具，将研究区域划分为200 m×200 m的网格单元，基于设施POI数据的信息熵计算方法见式(1)：

(1)

式中：H——信息熵；

N——单位面积内用地类型总数；

Pi——单位面积内第i类用地的比例。

通过此方法计算得到研究区域内各方格网的POI混合度，再利用ArcGIS的空间联接工具，将网格与混合度得分进行关联，根据计算结果数值进行空间可视化分析。并以公园绿地的500 m缓冲区为研究区域，计算出公园500 m缓冲区范围内的POI混合度，最终根据计算结果进行相关性分析。

(2)周边设施密度

公园外部功能设施的完善与否对公园活力的高低有直接影响[3]。密度与用地混合使用有着密不可分的关系，因为用地混合使用需要一定的功能和人口密度，才能在小范围内满足居民的不同需求[13]。因此，土地混合利用与公园活力的相关关系建立在土地利用达到一定密度的基础上。研究应用POI数据，以点的密度来反映空间的分布规律，运用点密度分析对用地功能设施密度进行分析。通过提取200 m×200 m网格单元范围内POI设施点，并以区域内POI点数统计总数与区域面积的比值作为网格单元内的POI密度。

以公园绿地的500 m缓冲区为研究区域，将POI密度统计所得数据与公园绿地500 m缓冲区进行空间连接，获得公园周边500 m缓冲区范围内相应POI密度数据的统计值，以此作为影响公园活力的因素之一。

1.2 模型构建

活力是公园绿地环境品质与吸引力的重要体现，除自身设计要素外，绿地周边服务设施类型、设施点密度及土地使用混合度等特征，同样会促进或制约居民的绿地活动，影响使用频率和活动时间[2]。为此，选取公园绿地周边设施分布特征作为研究公园绿地活力的量化指标，涵盖设施点密度、土地使用混合度等指标，反映绿地周边环境对公园绿地活力的影响。在模型构建中，首先通过相关性分析，探讨不同环境要素与公园绿地活力的关联性，识别潜在影响因子；考虑到POI的类型对城市公园绿地的影响研究中，变量较多，分析问题较为复杂，选用多元线性回归分析进行检验，对比潜在要素影响的大小，从而发现不同POI类型对公园绿地活力的影响程度。基于数据处理结果，从促进公园绿地活力的角度提出优化建议。

2 研究数据与数据分析

2.1 研究区概况

福州市位于福建省东部，地处闽江下游。本文研究对象为福州市鼓台中心区，范围包括福州市的鼓楼区与台江区，总面积为53 km2，主要承担市级行政、文化、商贸服务等中心职能。

根据《2016-2020年城市分类绿地规划》分类及公园绿地现状调研结果，研究区域涵盖综合公园、专类公园、社区公园和游园4类共计149个，公园面积为515.82 hm2，如图1所示。

2.2 数据来源与处理

2.2.1POI数据

研究基于高德地图开放API接口，获取福州市POI数据共计375 176条，其中福州鼓台中心区共计64 740条POI数据，并通过ArcGIS平台对其进行可视化处理。POI数据的基础字段有Name、Typename、Address、Longitude、Latitude。依据GB 50137—2011《城市用地分类与规划建设用地标准》将数据分为居住类、公共管理与公共服务类、商业服务业设施用类、工业类、物流仓储类、道路与交通设施类、公用设施用地类及绿地与广场类等8大类。

2.2.2微博签到数据

研究共获取132 741条微博签到数据。对公园边界内的签到点进行人工筛选后，最终共得到公园内部签到点共计143个，累计签到次数为130 278次。并使用python语言编写网络爬虫进行微博数据采集，对缺少签到点的公园进行微博签到数据补充。以“福州”作为采集关键词共获取2015-2019年的15 786条微博签到数据，对缺少签到点的公园边界内签到数据进行人工筛选后，共获取签到数据2 463条。导入ArcGIS生成微博签到点数据集，通过空间连接工具，将微博签到数据连接到公园绿地图层，将公园范围内的签到数求和后利用自然断面法进行分级并可视化。

2.2.3公园绿地数据

研究基于WGS 1984坐标遥感影像运用ArcGIS软件对《2016-2020年城市分类绿地规划》的公园绿地规划图进行地理配准校正，对福州市鼓台中心区规划公园绿地的相关属性数据进行提取，并借助百度地图逐一核实每个公园绿地的建设现状，删除未建成完成的公园，以此作为福州市鼓台中心区公园绿地现状相关点数据集、面数据集及其相关属性。

2.2.4其他数据

其他数据包括卫星遥感影像图数据和行政边界数据。福州市鼓台中心区卫星遥感影像图和行政区域边界线来自BIGEMAP地图下载器，地图更新时间为2016年。主要用于对现有规划图件等相关数据矢量化过程中的地理配准，作为相关研究分析的基础底图。

2.3 数据分析

2.3.1城市公园绿地活力的空间分布特征

进行医疗事故的界定时，这五个要件缺一不可。该《办法》所定义的医疗事故和台湾学者黄丁全[3]所定义的责任事故是同一范围，是个狭义上的医疗事故的定义，而广义的医疗事故也包括因为囿于当时的医疗技术和专业知识而造成的患者的人身伤害和死亡。有了医疗事故明确完整的定义之后，才可以对下一步的医疗事故的民事责任展开进一步的分析。

研究以微博签到数据作为研究基础，从动态人群分布的角度出发对公园的活力水平进行评价。运用ArcGIS软件将微博签到数据与鼓台中心区公园绿地进行空间连接，对每个公园绿地内的微博签到数量进行统计。

结果显示，福州市鼓台中心区公园绿地的活力差距较大。从公园活力的空间分布来看，使用活力较强的公园绿地主要集中于鼓楼区中部区域，鼓楼区北部与台江区东南部的公园绿地活力较弱，即鼓台中心区中部区域公园绿地的活力水平较高。

2.3.2公园绿地周边设施的空间分布特征

运用点密度分析福州市鼓台中心区公园外部的POI密度，并使用ArcGIS工具将其可视化，数据分布特征显示，研究范围内的设施点主要聚集在鼓楼区东南部与台江区中部，鼓楼区北部与台江区东部POI密度较小。

利用信息熵计算研究区域的土地使用混合度，通过ArcGIS可视化，结果显示，福州市土地使用混合度整体分布较为均衡，鼓楼区北部功能设施较为单一。空间连接结果显示，公园绿地缓冲区内，鼓楼区东南部与台江区北部的公园绿地周边设施混合度较高，即多样性较高；鼓楼区西北部及台江区东部和南部的公园绿地周边设施相对较为单一。

3 结果与分析

3.1 公园绿地周边设施与公园绿地空间活力的相关性分析

公园绿地微博签到人群密度表征公园绿地活力水平，研究利用相关分析探究公园绿地活力分别和POI密度、POI混合度、商服密度、物流密度、居住密度、工业密度、道路密度、公共管理密度、公用设施密度共9项影响因子之间的相关关系，使用Pearson相关系数去表示相关关系的强弱情况。结果表明(表1)，公园活力和POI密度之间的相关系数值为0.214，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明周边设施密度对公用绿地活力的影响有着显著的正相关关系。公园活力和POI混合度之间的相关系数值为0.039，接近于0，并且p值为0.633，>0.05，因而说明土地使用混合度对公园绿地的使用活力具有正向的影响，但影响程度较小。

Pearson相关系数表明，公共管理与公共服务类设施、商业服务业设施、道路与交通设施及公用设施的设施密度对公用绿地活力的影响有着显著的正相关关系，居住类、工业类及物流类设施对公园绿地的使用活力影响很小，没有相关关系。

3.2 不同POI类型的显著性分析

通过多元回归模型的分析，可以分辨各影响因素的显著性水平，讨论不同POI类型对于公园绿地活力的影响程度。基于相关性分析，共识别出4个潜在干预公园绿地的影响因子。建立5个线性回归模型来分析影响城市公园活力的因素(见表2)，分别用于检查公共管理、商业密度、道路交通和公用设施。与模型1相比，模型2增加了商业设施作为附加的自变量，模型3增加了道路交通变量，模型4增加了公用设施变量，模型5包含所有变量。5个模型经调整的R2值分别为0.41、0.56、0.39、0.38和0.95，见表3。除模型5之外，其余模型的优良性均通过F检验的显著性检验，说明前5组模型建构得当，不存在明显的共线性问题。而模型5可能由于因素过多，模型中存在>5，但是<10的VIF值，产生了一定的共线性问题。

表2 5种模型分别涉及的变量

表3 多元回归及显著性水平

模型1结果表明，将公共管理密度作为自变量，而将公园活力作为因变量进行线性回归分析，调整R2值为0.041，说明公共管理密度可以解释公园活力的4.8%变化原因。

模型2在模型1的基础上，加入了商业作为解释变量，进行模型建构和分析，讨论商业密度对于公园绿地活力的影响。从结果可以看到，模型2的调整R2为0.056，大于模型1中的0.041，说明加入了商业密度作为解释变量的模型2拟合度更大，解释力度更强，同时也证明商业密度对于活力的确存在一定的影响。模型2中，p值为0.006，<0.01，说明商业密度与公园活力呈现较高的相关性。

在模型3里将道路交通作为解释变量进行模型构建。结果显示，该模型的调整R2为0.039，小于模型1和模型2的调整R2值。说明道路交通密度对于模型的影响较小。

模型4用来解释说明公用设施对于活力强度的影响。从模型结果中，调整R2为0.038，小于模型1、模型2与模型3，且该模型的p值为0.023，较其他模型不显著，因此，可以得出结论：公用设施与其他因素相比，与公园活力的相关性较弱。

综合以上4个模型及其结果可以得知，不同类型POI对于公园绿地活力的影响程度为：商业服务业设施类>公共管理与公共服务类>道路类>公用设施类。

4 结语

研究中公园绿地500 m缓冲区范围内的周边设施密度、土地利用混合度对公园绿地活力均有正向影响，但设施密度影响较为显著，绿地活力随设施密度增大而增大，适宜的设施密度能为公园绿地吸引更多的游人，可以有效凝聚活力。通过对比不同类型设施密度，研究发现商业服务业设施密度、居住密度、道路密度、公共管理密度、公用设施密度对提升活力有积极作用，其中，公共管理与公共服务类设施、商业服务业设施、道路与交通设施及公用设施等的设施密度对公园绿地活力的影响有着显著正相关关系。

完备且丰富的商业服务业设施与公共管理与公共服务类设施有利于人群聚集，带动周边区域的活力提升；道路交通设施有利于公园绿地可达性的提高，停车场等设施提高了居民与游客到达公园绿地的便利程度。若将商业服务设施、公共服务设施与道路交通设施建设进行配合，能够有效提升公园绿地活力。同时，配套完善的公用设施对人群具有吸引力。此外，研究中居住密度对活力没有显著的影响，其原因可能是因为社区公园内部缺少微博签到点，对结果造成一定程度的影响。

公园绿地的活力是由公园内部和外部因素的共同作用，不仅受自身条件的影响，而且受周边环境的用地特征和设施布局的影响。若公园绿地与周边环境相对独立而存在，周边设施与可达性所带来的信息交换较少，空间则容易缺乏活力。因此，公园绿地规划设计与建设应结合周边环境特征，加强内外联系，形成具有活力的公园空间。在前期规划选址时，应注重公园绿地与周边环境的联系，根据城市现状以规划发展判定绿地适宜建设区域，从而提高公园活力；在公园活力营造时，除在选址上有所考虑，在公园设计与建设时，应配合城市规划与周边设施分布设置公园的出入口，加强与周边环境的联系。

研究利用网络大数据测度公园绿地活力，构建了周边设施与公园绿地活力的相关性研究模型，并识别不同类型POI对于公园绿地活力影响程度的高低，对于绿地空间布局的合理性具有引导作用，可为政策制定者在规划管理公园绿地时提供相关依据。在今后研究中可考虑设施的配套性与衔接性，分析用地类型配套占比，即不同设施类型组合下的影响，进一步研究如何通过规划手段促进绿地使用活力，提升健康水平。