社区公园小气候调节与游憩服务协同性评价

葛韵宇 刘子晴 端木珅 李方正＊

快速的城市化进程导致城市绿地紧缺，由此引发热岛效应、生物多样性减少等一系列严重的生态环境问题，进而影响人类健康。《2018年世界城市化展望》（World Urbanization Prospects 2018）报告中预测结果显示，到2050年世界城市人口将达到总人口的68%，中国城镇总人口将达到10.86亿[1]。城市人口的快速增加以及城市绿地的紧缺也导致城市居民游憩空间大大缩减。绿色空间作为提供游憩服务的重要空间，其小气候环境是影响人类在游憩过程中舒适度的关键。因此，绿色空间的小气候调节和游憩服务在一定程度上能直接影响人类心理和生理健康。

社区公园周边用地类型以居住用地为主，主要服务周边居民，可达性高、数量多且分布广泛，是居民开展日常游憩活动频度最高的场所之一，具有重要的游憩服务功能[2]。在北京等特大城市规划建设从增量发展逐步过渡到存量及减量发展的转型背景下，关注与城市居民生活关系最为密切的社区公园，是实现“以人民为中心”发展思想的必然需求。社区公园作为中国城市高密度建成环境中的重要绿色空间形式，近年来一直受到生态学、心理学、社会学等不同领域专家、学者的关注，其环境规划与质量已成为诸多大城市健康社区评估的核心指标[3-4]。然而，夏季高温炎热等气候因素会影响居民对社区公园的游憩感受。营造舒适的小气候环境对于提高社区公园的使用频率、游憩吸引力、使用舒适度、居民满意度等方面具有重要意义。相关研究表明，在面积与形状相同的情况下，社区公园的降温效益比综合公园等其他类型绿地更为明显[5]。因此，社区公园的空间区间区位和环境特征使之成为研究小气候调节与游憩服务协同问题的关键。

当前，国内外学界关于小气候调节与游憩服务间的关系研究多从小气候对游憩行为的影响入手，如陈睿智等从游客的游憩行为出发研究休憩行为与微气候舒适度指标间的关系[6]；薛申亮等通过实测和调查问卷研究不同小气候因子对人体热舒适度的影响[7]。也有学者研究绿色空间建设对小气候调节能力的影响，如Perera等通过建立热指数识别热源，识别降低城市热岛效应与不同绿色基础设施建设情景方案间的关联[8]；Lin等通过实地测量和形态学分析，研究口袋公园对缓解城市热岛效应强度的影响[9]。现有研究多旨在建立小气候调节与游憩服务间的关联，且研究对象多集中在城市综合公园或小微绿地，如何实现两种服务协同效益增加还有待深入研究。因此，针对具备一定规模、可达性较好且居民使用频次更高的社区公园，研究小气候调节与游憩服务间的协同关系更具必要性。

针对社区公园的研究多从使用者行为、管理模式，以及不同地域社区公园的特征差异等角度出发，探索不同小气候影响因素与社区公园规划设计间的关联[10]。针对社区公园服务功能的评价，应从单一因素转向多重因素的协同性评价，从多种服务需求协同的角度引导社区公园规划建设，实现社区公园综合生态系统服务提升。因此，本研究采用多源数据结合软件模拟的方法，以北京市马甸公园为例，在科学评估社区公园提供的小气候调节服务以及游憩服务的基础上，在空间层面探究两种服务的协同性，并基于研究结论，归纳小气候调节与游憩协同的社区公园优化策略，提出科学提升社区公园建设质量的建议。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区域

马甸公园地处北京市海淀区北三环马甸桥的西北角，场地呈狭长形，总面积为8.6 hm2。公园东临京藏高速G6辅路，西邻中国国家标准化管委会办公楼等高层建筑，北临社区，南隔绿地与北三环中路相望，周边绿化较少。北京属于暖温带半湿润大陆性季风气候，夏季日常较为炎热，冬季较为寒冷干燥，而春、秋两季较为短促，因此营造公园内部舒适的小气候环境至关重要。

马甸公园的定位为运动主题社区公园，周边有冠城南园、裕中西里小区、华展国际公寓等多类型大型居住社区。公园本身的基础游憩设施也较为完善，秉承以人为核心的设计理念，通过设置中心动感广场、趣味活动区、亲水广场、场地活动区、欢乐谷、器械活动区等多种活动场地，营造人与自然交融的场所[11-12]。鉴于马甸公园自身的游憩基础设施和植被条件都相对较好，居民使用频次较高，拥有较高的游憩需求，且周边用地情况符合社区公园的典型特征，因此本研究选取马甸公园作为研究社区公园的小气候调节与游憩服务的对象。

1.2 研究方法

1.2.1 数据来源

本研究所需数据包括场地基础数据、用于模拟小气候调节服务的气候数据，以及游憩服务评价数据。其中，场地基础数据来源于实地踏勘；气候数据来源于慧聚数据的北京市海淀区地面气象站逐小时观测资料；游憩服务评价数据包括通过实地踏勘采集的公园点云数据，以及利用爬虫技术从大众点评网站上获取的马甸公园所有评价数据。此外，本研究还参考了国家地理信息公共服务平台天地图辅助信息（表1）。

表1 数据来源Tab. 1 Data sources

1.2.2 实地测绘数据分析

本研究使用LiBackpack DGC50背包激光雷达扫描系统实地采集测绘数据。背包式激光雷达具有操作便利、数据显示同步快捷、精度较高等优点。该设备在水平、垂直两个方向设置激光雷达传感器，可以获取扫描区域范围内高精度三维点云数据及全景影像[13]。

本研究数据采集根据卫星地图确定单向步行采集路线，避免重复采集。路线间距小于15 m，确保采集范围在扫描仪器的最大采集半径（50 m）内；步行采集移动速度为1.9～2.1 m/s。数据采集路线为公园主要道路，并深入郁闭度较高的植物群落扫描，最终获得全景视频以及三维彩色点云数据。运用LiDAR 360软件对采集数据进行预处理，切割公园范围内的点云数据，再进行重采样以及降噪处理，获得数字高程模型（digital elevation model, DEM）数据。同时，对采集数据的乔木地面点进行归一化处理，运用“层堆叠算法”完成单木分割，生成包含乔木空间坐标的逗号分隔值CSV数据集。

1.2.3 小气候调节服务评价

本研究选取ENVI-met 5.03软件模拟小气候调节服务。该软件包含6个模块，本研究主要运用Spaces、ENVI-guide、ENVI-core及Leonardo模块。ENVI-met是基于流体力学与热力学理论，模拟研究区域范围内建筑、地表、大气以及植被之间的关联作用的软件，可有效模拟环境气象特征，被广泛用于区域小气候模拟[14]。

首先根据实地测量的植物、建筑、高程数据，利用ENVI-met 5.03中Spaces模块下的Database Manager工具对马甸公园进行参数性建模。基于X、Y、Z三维网格，在该模块中，以公园红线为边界，沿X、Y轴各扩展15个网格作为周边环境，保证模拟更接近场地真实性。其中，模型X轴网格数为110，Y轴网格数为370，Z轴网格数为30。X轴和Y轴的网格分辨率为2 m，Z轴网格分辨率为3 m。导入马甸公园BMP格式的卫星影像作为底图，输入激光雷达生成的DEM的shapefile格式文件构建场地地形，并依据点云数据解析依次绘制建筑、地表、植物等要素的相关信息，最终生成马甸公园INX格式模型[15]（图1）。

1 马甸公园INX格式模型INX model of Madian Park

为评价社区公园小气候调节与游憩服务间的协同性，笔者通过统计大众点评游憩评价数据发现，5月和10月为评价人数最多、最具代表性的月份。因此，选取无大风、降雨等特殊天气中2021年10月15日和2022年5月15日两天的气候环境数据，作为本研究小气候调节服务模拟的基础数据。数据获取自北京市海淀区气象局台站的气象观测站点（区站号：54399）。该观测站点位于海淀区西苑操场，距离马甸公园西北方向直线距离约7.7 km，可作为模拟马甸公园小气候调节服务的基础气候环境条件。本研究将模拟数据整理为逐小时平均温度、平均风速、平均风向（角度）、相对湿度等气象数据，输入至ENVIguide模块中的Forcing Manager工具生成气象FOX格式文件，作为模拟马甸公园小气候调节服务的气候环境数据[16]。相关研究表明，社区公园使用频率最高的时间段是16：00—17：00[17]。因此本研究利用ENVI-core模块，分别模拟马甸公园2021年10月15日和2022年5月15日下午16：00—17：00的小气候环境，并将结果导入Leonardo模块，分别输出温度、湿度和风速3项指标的小气候调节服务的可视化评价结果。

1.2.4 游憩服务评价

游憩服务是社区公园提供的重要功能，游憩吸引力决定了公园的人流量，游憩满意度则代表了居民的使用感受，以及再次吸引游人的能力[18]。因此，本研究选取游憩吸引力和游憩满意度2个指标衡量社区公园的游憩服务。在ArcGIS 10.6平台中设定8 m×8 m的网格，将各项指标评价结果的分布数据、游憩满意度数据，以及马甸公园矢量边界在网格上落位，得出各个因子的空间分布情况。之后函询30位相关领域专家，结合专家意见赋予各类因子权重占比，采用“栅格计算器”工具将权重评价结果作为加权系数，叠加各项指标评价结果，最终得出马甸公园游憩服务综合评价。

1）游憩吸引力评价。游憩吸引力是反映公园对周边居民及游客吸引力的量化指标，对于社区公园，吸引力强弱受景观质量、公共服务设施，以及居民可达性等因素的综合影响，其中景观质量影响效果最为显著[19-20]。本研究选取绿视率、植被覆盖度、地形、景观设施（包括小品、构筑、廊架、花台等）4项指标评价景观质量，结合服务设施统计和可达性评价，综合评估马甸公园的游憩吸引力[21-22]。各项因子均在ArcGIS 10.6平台完成空间可视化处理。其中，绿视率指标评价基于LiBackpack DGC50背包激光雷达扫描系统拍摄的全景视频以及定位数据生成带定位的全景照片，通过Semantic Segmentation语义分割软件计算照片中的绿色空间占比[23]。并将绿视率指标评价结果划分为低、较低、中、较高、高5个等级，分别对应为绿视率＜20%、20%～＜30%、30%～＜40%、40%～50%、＞50%[24]。由于公园内大部分密林区域在拍摄时难以进入，因此选取部分密林绿视率的平均值以代表全部密林区域绿视率情况。通过提取LIDAR 360软件生成的带经纬度坐标的乔木所在空间点位，导入ArcGIS 10.6平台完成可视化植被覆盖度评价。地形数据由LiDAR 360软件生成。结合实地测量结果，分别在ArcGIS 10.6平台标记景观设施、座椅、路灯、标识牌、垃圾桶、道路体系的所在位置，代表景观设施、服务设施，以及可达性评价结果的空间分布[25]。

2）游憩满意度评价。游憩满意度评价数据获取自大众点评平台，爬取了关键词为“马甸公园”的使用者评价676条。通过筛选带有好评数据的图片，定位拍摄者评价点位，并将评价结果导入ArcGIS 10.6平台，完成空间可视化分布。

1.2.5 小气候调节与游憩服务协同性评价

耦合协调度模型可用于分析2个或2个以上系统之间的相互作用影响，不仅可以反映系统间的相互依赖、相互制约程度，也可以实现多种系统间协调发展的动态关联关系评价[26]。耦合协调度模型涉及耦合度C、协调指数T，以及耦合协调度D的计算。耦合度C值越大，则系统间相互作用越强，其计算式如下：

式中：C为耦合度值，取值范围为[0，1]；U1和U2分别为小气候调节服务和游憩服务的评价结果。

协调指数T为耦合协调发展水平的综合评价指数，分别为各系统的权重。研究2个系统指标间关系时，通常认为二者同等重要，本研究设定两类服务的指标权重均为0.5，计算方法如式（2）。耦合协调度D是判断耦合协调度的指标，取值范围为[0，1]，计算方法如式（3）[27]：

式中：T为协调指数值，取值范围为[0，1]；β1和β2分别为耦合指标的权重，本研究中均设置为0.5；D为耦合协调度值。

2 结果与分析

2.1 典型分析点选择

本研究从公园由北至南选取了A、B、C、D、E共5处所处环境差异较大的代表性分析点位，作为研究结果的典型分析点位。A点为马甸公园北侧公共建筑；B点位于西侧随闭度较高的植物组团内部；C点为水体面积较大的亲水广场；D点为中心广场（少植被遮挡）；E点位于南侧林荫跑道（图2）。

2 典型分析点位分布Distribution of typical analysis points

2.2 社区公园小气候调节服务评价

2.2.1 温度指标评价结果

社区公园内部温度变化的主要原因是太阳辐射到地面，以长波辐射形式反射至大气中[28]。根据ENVI-met模拟结果，温度最高区域主要分布于公园中部的硬质场地面积较大区域以及建筑周边，温度最低区域与水域分布直接相关，且温度受风环境影响较大。2022年5月15日马甸公园内部小气候的温度变化区间为21.99～23.84℃，此时正值春季，暖风自西南方向吹来，温度整体趋势呈现自西南至东北递减。2021年10月15日温度变化区间为14.16～16.42℃，秋季的西北风使场地温度整体趋势呈现自西北至东南递增。

其中，A点附近部分区域由于建筑物遮挡，导致周边温度局部升高。B点附近植物较多，植物蒸腾作用带走部分热量，所以B点温度相较周边较低。C点水体的比热容比空气和陆地大，所以附近整体温度较低，并随风向影响周边区域气温。D点处于中心广场，硬质下垫面占比较大，温度比周边区域稍高。E点受周边植物的影响，且公园东侧为开敞道路，遮阴较少，所以温度较高。由此可知，在春秋两季，水体具有较为明显的降温作用，且越接近水体降温幅度越大。建筑及地形由于可以在一定程度上阻挡风，所以其周边温度相对较高。同时，有少量遮阴的硬质混凝土铺装场地温度高于有大量遮阴硬质混凝土铺装场地，说明植物景观，尤其是密林可以起到较为明显的降温作用（图3）。

3 温度指标评价结果Evaluation results of temperature index

2.2.2 风速指标评价结果

风环境是影响城市生态环境的重要因素，舒适的风环境对于改善空气质量、促进公众健康有积极的促进作用[29]。本研究中2022年5月15日马甸公园内部风速变化区间为0.01～3.34 m/s，风 向 角 度 为245°；2021年10月15日马甸公园内部风速变化区间为0.02～

3.68 m/s，风向角度为300°，与北京市春季多西南风、秋季多西北风的常规风向相符。

根据ENVI-met模拟结果，风速较高区域处于公园出入口附近，风速较低区域主要分布在建筑周边和地形较高的区域周围。其中，A点附近由于分布有公园北部的建筑物，所以风速较低；同时，建筑周边温度较高，会与周边环境形成气压差，导致局部风速增大[29]。B点由于植物对风速的阻挡作用，导致风速较低。C点由于地势较低且处于水体周边，温度较低形成热力环流，所以风速比周边区域稍高。E点处于广场较为空旷的一侧，所以风速也稍高（图4）。

4 风速指标评价结果Evaluation results of wind speed index

2.2.3 湿度指标评价结果

湿度与水体关系密切，同时与风环境有一定关联。根据模拟结果，2022年5月15日马甸公园内部相对湿度变化区间为24.56%～32.98%，符合北京春季较为干燥的特点。2021年10月15日马甸公园内部相对湿度变化区间为39.65%～56.10%，干冷的西北风导致场地湿度整体自西向东呈一定下降趋势，且变化梯度较大。

其中，A点的建筑及微地形附近温度较高，导致环境水分蒸发量较高，湿度降低。B点所处区域植物的郁闭度较高，植物蒸腾作用导致湿度较大。C点由于位于水体周边，水分蒸发导致相对湿度较高。同时，中心广场D点连接公园东侧开敞道路，通风较好，水汽不易留存，整体湿度较低。E点为林下步道，由于树木遮挡，气流相对不畅，水汽聚集难以扩散，湿度较周边高。因此，在同一时间，水体附近湿度最高，树木遮挡区域次之，建筑及地形背风向最低。这说明了地形、植被及水体对于空气湿度影响较大，是调节小气候湿润度的重要影响因素（图5）。

5 湿度指标评价结果Evaluation results of humidity index

2.3 社区公园游憩服务评价

2.3.1 游憩吸引力评价结果

游憩吸引力综合评价结果在空间上呈现中间高、四周低的分布特征。游憩吸引力较高的区域主要沿公园主要路网及场地分布，地处公园边缘的非出入口区域则游憩吸引力较低。结合各项指标评价结果的空间分布趋势来看，公园内场地与道路整体较为平缓，在绿地部分有较明显的高差变化，中心广场内有高差，整体地势东高西低；公园内景观设施数量较少，多分布于主要活动场地、各个入口、园内主要道路附近；绿视率和植被覆盖度数据与植物景观分布直接相关；公共服务设施总体数量较多，主要分布在各个活动场地及道路沿途。提升社区公园的游憩吸引力需要重点关注路网游线的组织，以及需要综合考虑游人的基础服务需求。植物景观设计则需要重点关注游人可视范围（图6）。

6 游憩吸引力指标评价结果Evaluation results of recreation attraction index

2.3.2 游憩满意度评价结果

基于大众点评数据的游憩满意度评价结果则呈现较强的空间聚集性，满意度较高的区域集中分布在公园中心的活动广场，以及公园北部的一些趣味活动场地。结合全景视频分析，高满意度区域场地设置和植物景观相对较好，低满意度区域则集中在球场、公园主路沿途植物景观维护较差以及服务设施老化破坏的区域。此外，公园主路沿途缺少停留空间，导致其满意度较低，北侧及东西两侧密林区内由于难以进入，也是无游憩满意度评价点位分布的主要原因（图7）。

7 游憩满意度指标评价结果Evaluation results of recreation satisfaction index

根据马甸公园游憩服务各项评价指标的综合评估结果可知，活动场地分布较为集中的区域总体评价较高。园中密林分布区域则由于可达性和可游性较低，评价较低。

2.3.3 综合游憩服务评价结果

评价结果显示，马甸公园大部分活动场地区域游憩服务评价均较高。一些运动场地由于植被覆盖度低且设施破旧，游憩服务评价较低；东南侧林地呈现较高的游憩服务评价是因为这里植被密度大、贴近道路、地形丰富，具有较高游憩吸引力。其中，C、D点位之间的区域评价明显较低，主要因为此处水体的养护管理较一般，游憩体验不佳，且空间无变化，植被覆盖低。其他评价结果较差的区域多处于靠近边缘的林地，可达性较低，且服务设施较匮乏（图8）。

8 综合游憩服务评价结果Evaluation results of comprehensive recreation service

2.4 小气候调节与游憩服务协同性评价

本研究利用ArcGIS 10.6平台，对小气候调节服务评价的模拟结果进行栅格化重采样，计算春季和秋季两个典型时间段的温度、风速和湿度3个因子的评价模拟结果与外围环境实际的温度、风速和湿度间的差值，表征社区公园内部起到小气候调节服务强弱的评价结果。通过计算不同因子以及综合小气候调节服务评价结果与综合游憩服务评价结果间的协同性指数，进行小气候调节与游憩服务间协同性评价。

根据评价结果，2022年5月15日春季的温度因子与游憩服务间的耦合协调度（D值）区间为0.10～0.80，2021年10月15日秋季的温度因子与游憩服务间耦合协调度（D值）区间为0.12～0.83。温度因子与游憩服务间的协同度春季比秋季稍低。春、秋两季的高协同区域和低协同区域分布大致相同。高协同区域主要集中在公园东侧主要出入口、公园北部较大型的活动场地以及羽毛球场附近。低协同区域则多分布于乔木较少的草坪空间、公园北侧边界，以及建筑和停车场附近。此外，春季公园南部道路东侧两类服务的协同度也相对较高。春季的湿度因子与游憩服务间的耦合协调度（D值）区间为0.11～0.82，秋季D值区间为0.12～0.78，整体空间分布趋势较为相似。高协同区域主要位于公园中部及北部的活动场地，在公园水体周边、主要出入口以及中心活动广场区域分布最为集中，在公园南部的一级园路植物组团郁闭度较高的东侧也有少量区域呈线性分布。低协同区域集中在公园北侧边缘、西侧建筑的周边，以及公园南部一级园路西侧乔木较少相对开敞的区域。风速因子与游憩服务协同度评价结果比温度因子与湿度因子稍高，春季的风速因子与游憩服务间的耦合协调度（D值）区间为0.12～0.92，秋季为0.14～0.91。春秋两季协同趋势的空间分布大致相同。其中，高协同区域主要分布在公园主要出入口附近、北侧球场区域，以及公园南部一级路东侧。低协同区域多沿公园北侧和西侧的边界呈散点状分布，在中心广场等较为开阔的硬质场地分布相对集中（图9）。

9 各项小气候调节服务与游憩服务耦合协调指数计算结果Calculation results of coupling coordination index for microclimate regulation and recreation services

为探究整体小气候调节服务与游憩服务间的协同关系，本研究参考相关研究[30]，以不同小气候因子对人体热舒适度影响程度作为设定不同小气候调节服务指标权重的依据。分别以温度指标占比51%、湿度指标占比39%、风速指标占比10%进行加权叠加，作为综合小气候调节服务评价结果。春季的综合小气候调节与游憩服务间的耦合协调度（D值）区间为0.13～0.78，秋季为0.13～0.82，协同区域分布的空间趋势大致相同。高协同区域主要分布在公园中部东侧出入口附近，以及公园北部和中部较为空旷的活动场地周边。低协同区域主要分布在公园北部边界和公园南部一级道路西侧，在公园西部的建筑东侧也有零星低协同区域分布（图10）。

10 综合小气候调节服务与游憩服务协同性评价Evaluation on the overall synergy between microclimate regulation and recreation services

3 讨论与建议

3.1 社区公园小气候调节与游憩服务协同关系

本研究通过实地测量、大数据挖掘，结合软件模拟获取了马甸公园小气候调节服务和游憩服务所需的各项数据，并利用耦合协调度模型评价2种服务间的协同性。研究发现，3项小气候调节服务指标与游憩服务的协同性评价中，温度指标的高协同空间相对较高，风速指标与游憩服务的协同性最低。说明在社区公园的规划设计中，应更注重提升使用人群的热舒适度，营造更舒适的温度环境。

由温度指标与游憩服务高协同性和低协同性空间区域分布可知，虽然出入口、羽毛球场，以及中心场地等广场空间的下垫面均为硬质场地，但东出入口和C点附近的活动场地为高协同空间，而西侧出入口与D点附近中心场地的协同性相对较低。结合实地踏勘发现，C点附近和东出入口周边的植物群落层次更为丰富，空旷的中心广场由于无植被覆盖，2种服务间协同关系较弱，说明营造更为舒适的温度环境需要注重植物景观的塑造。湿度指标与游憩服务间的协同性评价结果表明，水系的分布对于湿度与游憩服务间的协同至关重要。建筑周边以及公园南部一级路西侧的协同度较低，但较大尺度的中心场地和主要出入口附近的协同度却较高。根据现状，低协同区域的广场周边小尺度的草坪空间较多，且游憩基础设施不足，这可以在一定程度上说明，场地的建设质量、基础设施，以及周边的植物群落结构同样会影响湿度与游憩服务的协同。风速因子与游憩服务的协同关系则与地形、建筑和植物景观关系较大。2种服务间的协同性在植物群落丰富的区域明显优于建筑附近和周边建筑较多的场地边缘，以及较高地形的周边。在公园南部主要道路两侧，2种服务的协同性在植被茂盛的一侧也明显高于乔木较少、空间较为开阔的另一侧。

研究表明，社区公园的小气候调节与游憩服务的协同关系与下垫面类型、场地建设质量、地形、植物景观均有一定关联，结论如下：1）对于马甸公园，使用频率较高的中心场地有待进一步提升小气候调节与游憩服务之间的协同关系，可以适当优化中心场地周边的植物景观；2）公园南部主要道路周边2种服务的协同性明显呈东高西低的分布趋势，这与东侧地形变化更丰富、植物组团郁闭度更高直接相关，说明丰富的地形变化和多层次的植物景观也是营造更舒适的小气候与更好的游憩体验的关键因素之一；3）公园出入口附近的2种服务协同性较高，说明社区公园更需要加强公园内部与外部的连通性；4）2种服务低协同空间多为功能性较弱、人群聚集度较低的小型场地节点和草坪，说明场地节点的植物景观丰富度也是影响小气候调节与游憩服务协同的关键。因此，在未来社区公园规划设计过程中，应兼顾小气候环境设计以及游人游憩行为引导。

3.2 基于小气候调节与游憩协同的社区公园优化策略

根据分析结果，本研究从地形塑造、道路系统、场地节点以及植物景观4个方面归纳基于小气候调节与游憩协同的社区公园优化策略，以期为社区公园规划设计提供参考（图11）。

11 社区公园优化策略Optimization strategies for community parks

3.2.1 塑造丰富且有效的地形

根据研究分析结果，地形是影响社区公园风环境的关键因素，直接影响小气候调节服务。同时，塑造丰富的地形也会带给周边居民更好的空间游览体验。需要特别注意的是，在设计较高的地形时，应更重视其周边舒适风环境的塑造，建议在进行社区公园设计时，应提前对场地进行小气候模拟，尤其需要关注场地周边的风向和风速模拟，设计合适的高度，引导组织风向，减缓核心游憩场地的风速。

3.2.2 加强道路系统与周边社区的连通性

社区公园的可达性与公园周边的连通性对于提升游憩吸引力至关重要。基于小气候调节与游憩协同的社区公园道路系统设计需要充分考虑公园与周边社区的连通，出入口是各类小气候因子与游憩服务协同的关键空间。在构建完整公园内部道路的基础上，加强公园边界的开放性，不仅有利于提升社区公园的游憩吸引力，同时也有助于提升公园的小气候调节功能。

3.2.3 提升场地节点的可游性

不同材质的比热容不同，导致不同下垫面吸收太阳辐射能力有所差异，并由此引发下垫面的温度差以及气压差，从而影响小气候调节功能。不同的场地材质也能给予游人更为丰富的游览体验。进行社区公园的场地节点设计时须合理配置硬质铺装和软质草坪，并适度增加水体面积。硬质铺装面积较大的区域可种植高大乔木提供遮阴。通过设计多样的场地节点下垫面形式，引导游人开展多样的游憩活动，同时对于营建稳定的小气候环境也具有重要作用。

3.2.4 优化植物景观布局

优化植物景观布局对于提高社区公园使用人群的热舒适度、营造舒适风环境，进而强化社区公园的小气候调节作用都至关重要。同时，绿化覆盖率也是影响游憩吸引力的重要因子。根据研究结果，建议在设计社区公园的植物景观时，适当提高公园的绿化覆盖率，并增加密林区域，在关键区域种植高大落叶乔木，可以在夏季增强降温增湿效果，同时满足冬季光照需求，提升游人游憩体验。社区公园改造类项目可在重点区域增加花灌木和地被植物，提高绿视率，兼顾季相景观，形成复层异龄、异色、异种的植物景观。

3.3 研究局限性与展望

本研究尚存在一定局限性。1）受使用数据的局限，关于游憩服务评价的指标有待进一步完善。如绿视率相关参数仅通过实地踏勘数据计算，尚未考虑不同人群、不同活动方式、不同季节对绿视率感知的差异。游憩满意度的数据仅从评价网站上获取，仅能代表一部分使用者的游憩感受。未来可结合全时段、全季节的深入访谈调研，针对全龄使用群体进行更为全面的游憩服务评价。2）当前小气候调节服务评价采用软件模拟的方式进行，受各类环境因素影响，未来可结合不同使用时段、不同季节、不同气候条件的实际测量数据，完成实测与模拟数据的对比，完善研究结论。3）研究对象为马甸公园，其公园空间形态具有狭长形的特点，未来研究将进一步针对不同空间形态的公园进行研究，进一步验证和补充研究结论。4）本研究仅选取了社区公园提供的两种较为重要的服务功能进行协同性评价及机制研究，然而除了小气候调节与游憩服务之外，社区公园还承载着包括生物多样性保护、除尘降噪等更多功能。未来在收集更多基础数据的基础上，将研究更多种服务间的协同机制，实现社区公园服务功能的全面提升。

图表来源(Sources of Figures and Table)：

文中图表均由作者绘制，其中，图2底图来源于百度地图（2022年）。