基于多源数据的福州市晋安区公园绿地可达性研究

王 姗，成林莉，邱 文，黄 硕，季春悦，董建文，郑 宇

(1.福建农林大学 艺术学院/园林学院，福建 福州 350002；2.闽江学院，福建 福州 350108；3.南昌工学院，江西 南昌 330000)

随着城市化的快速发展，居民对公园绿地的需求愈加强烈。由于绿地资源空间分布及其可达性在城市中的不均衡，导致不同程度的供需分配不公平[1-2]。在空间资源有限的情况下，城市建设应保障不同地域空间和社会群体拥有接触、使用绿地的公平权利。通过提高公园绿地可达性和合理优化其空间布局与选址，解决城市公园配置不公平问题，对实现城市社会、文化、环境等综合价值公平化及推动城市更新具有重要意义[3]。

近年来，国内外学者从供需[4]、时空[5]、老龄社会[6]及访问偏好[7]等不同视角对公园绿地空间可达性进行研究，并多采用两步移动搜索法(2SFCA)和引力模型法。引力模型法对距离和速度测算与实际情况存在较大误差[12-13]；两步移动搜索法增加“空间阈值”的概念，对设施的居民需求、供给能力和空间阻抗(时间、距离等)进行综合考虑，能够将结果以供需比的形式直观体现出来，并能更好地识别可达性低值区，故目前较多运用2SFCA法来测度可达性[8-9]。因居民出行方式、实际路况、等待红绿灯时间等情况差异都会影响可达性测度结果，有部分学者开始基于居民主要的出行方式进行可行性测度，并改进其方法[10-11]。但其获取数据的方法多采用传统手段，测算结果存在一定的误差，且多从优化公园绿地布局和选址等宏观层面去解决可达性问题[12-13]，较少从宏观结合微观的角度，通过对城市绿地可达性进行评价，探究路网密度等微观因子对可达性的影响程度，从而对其进行优化，以提高绿地可达性。本研究运用高斯的两步移动搜索法结合大数据，以晋安区公园绿地为研究对象，采用ArcGIS平台，从社区尺度测度公园绿地可达性及其活力匹配情况，利用双变量空间自相关分析进一步探究公共绿地使用类型空间分布情况，通过地理加权回归工具分析晋安区绿地可达性与路网密度等因子的关系，从而对晋安区道路网进行优化。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

晋安区位于福建省福州市东北部，总面积552 km2，是福州市城区地域面积最大的一个区。下辖4个镇、4个乡及3个街道，有114个行政村、77个社区，常住人口85.5万人。以晋安区城区为研究对象(26°0′-26°15′N，119°15′-119°22′E)，含象园、王庄、茶园3个街道，岳峰、鼓山、新店3个镇(图1)。总面积约144.73 km2，总人口约77.1万。

1.2 数据来源

晋安区行政区边界数据来源于规划云行政区划工具；道路网等矢量数据来源于OpenStreetmap网站(图2)；利用POIKit工具结合高德开发平台获取城市公园绿地和小区POI(point of interest)信息；百度地图API(application programming interface)中的路径规划接口，求得社区点到公园绿地的多种出行模式的通行时间数据；热力图数据来源于百度地图，时间为2021年7月25-31日。

1.2.1 公园绿地数据 选取的公园绿地样本是主要供居民开展日常休闲、游憩活动的公园绿地，故仅将研究区内服务设施较齐全、具有一定规模和等级且公众可进入的公园绿地为对象。共有23个公园，剔除不可进入、实行收费以及企事业单位附属绿地4处，确定研究区公园绿地共计19处(表1)。依据《GBT 51346-2019城市绿地规划标准》，将晋安区的城市公园绿地分为3类：综合性公园(≥10 hm2)、社区公园(1～10 hm2(包含1 hm2))、街头绿地(0.2～1 hm2)(图3)。

1.2.2 居住区人口 根据第五、六次全国人口普查数据，将获得的居住区POI数据按街道(镇)行政边界划分，得到每个街道(镇)内的居住区数量，用街道(镇)的总人口除以社区总数，即得到每个居住区的平均人口；再利用ArcGIS平台进行可视化分析得到较精准的人口密度分布(图4)。

图1 晋安区街道分布

图2 晋安区道路网示

1.2.3 多种出行方式时间数据 基于百度地图API接口[11]爬取居住区到公园绿地之间的多种出行模式下的通行数据时间。首先将公园绿地和居住区在ArcGIS10.6平台中转换为点要素，再用坐标转换接口将居住区和公园绿地的GPS坐标转换为百度坐标，然后利用API接口，指定测定的起始点和终点，发起步行、车行及电动车路径规划请求，最后利用Python程序提取10:00、14:00、16:00、20:00的3种出行模式下的时间数据；最后通过求平均值得到实际的通行时间[2]。

1.2.4 热力图数据 通过网络爬取2021年7月25-31日连续7 d的热力图数据(图5)，采集时间间隔2 h，首先将栅格图在ArcGIS10.6平台中提取第4波段值，再用掩膜提取工具裁剪，然后用栅格计算器进行叠加处理，最后利用重分类、核密度等工具进行可视化分析(2021年国内疫情处于平稳阶段，福州不是风险地区，未限制居民的出行，故本文选取研究样本是可靠的)。

图3 晋安区公园绿地分布

表1 晋安区公园绿地分类

图4 人口密度分布

图5 热力图数据获取平台

1.3 研究方法

1.3.1 高斯两步移动搜索法 两步移动搜索法(two-step floating catchment area method,2SFCA)最初是由Radke等[14]提出，众多学者通过扩展搜寻半径和引入距离衰减函数对其进行改进[15-18]，通过比对不同函数衰减曲线，高斯函数较适用于居民的实际出行情况[19]。借鉴已有研究[11]，综合考虑步行、电动车及驾车3种出行方式，对晋安区公园绿地的可达性进行测度，其计算流程如下：

首先，计算步行(M1)、电动车(M2)和驾车(M3)3种交通方式下到达绿地j的出行时间和社区人口；并基于前期发放有关居民前往绿地的出行方式问卷1 024份，有效回收1 024份，得到步行、公共交通、驾车、电动车、自行车分别占比39.26%、8.35%、19.38%、26.37%及6.64%，设定居民前往绿地的交通方式优先等级为步行、电动车和驾车。若居民能在预定时间阈值内步行到达绿地，则仅计算其步行条件下到达绿地的出行时间和社区人口；否则，计算电动车条件下的出行时间和社区人口；最后计算驾车方式。计算过程如下。

第一步，计算绿地的供需比

(1)

式中:piM1、piM2、piM3表示在时间阈值内通过步行、电动车和驾车到达绿地j的社区i的人口数量；tij(M1)、tij(M2)、tij(M3)分别表示3种出行方式下由社区i到绿地j的出行时间；参考《城市居住区规划设计标准》(GB 50180-2018)，本研究中的时间阈值t0(c)设为15 min；系数G为高斯函数[2]。

第二步，计算各社区i的可达性

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 空间活力密度量化法 活力密度量化法就是用某时刻公共空间中的人群密度的度量方法[20]。以天为单位计算平均人群密度(人·hm-2，式3)，选取了7 d样本，5个工作日和2个休息日，计算平均活力密度(式4)

(3)

(4)

1.3.3 双变量空间自相关分析 空间自相关旨在测度具有空间位置的某要素值是否与相邻要素存在相关性。Anselin等[21]提出双变量空间自相关(Ii,k,l)[21]。计算公式如下

(5)

1.3.4 地理加权回归分析 采用地理加权回归分析，对路网密度、路网连接度以及道路服务指数3个指标进行定量研究[22-23]，各指标如下。

1)路网密度(D)是评价城市交通网络系统是否合理的指标之一，计算公式为

(6)

式中：S为研究范围的面积；li为每段道路长度；wi为各段道路通行权重(表2)。通常来说，D值越大，表明该区域的道路网越密集，可达性越好。但密度过大，会造成适得其反的效果。

2)道路服务指数(B)计算公式

(7)

式中：si为各级缓冲区面积；wi为各级缓冲区权重(表3)；S为研究区面积。一般来说，在相同路网密度情况下，道路服务指数越高，表明此区域的道路被充分有效利用，其布局更合理、可达性会更高。

3)路网连接度(C)是检验道路网结构合理性的指标之一。公式如下

(8)

式中：N指道路网的总节点数，即道路路口数；mi是第i个节点所连接道路段数；M是指研究区内道路的总段数。

表2 不同等级道路密度权重[23]

表3 不同距离道路缓冲区权重[23]

2 结果与分析

2.1 晋安区公园绿地可达性总体特征分析

通过多出行模式两步移动搜索法计算可达性，采用自然断点法将结果分为可达性低、较低、一般、较高、高5个等级[8](图6)。结果表明，与人口密度分布基本一致社区的绿地可达性呈现主城区向外递减特征；其中，可达性较好区域主要分布在西南部的王庄街道、象园街道和茶园街道，街区尺度较小；相反，较低区域位于中心城区外的鼓山镇东南部、新店镇北部等边缘处，这很可能是因为社区分布较为散落以及位置较远，导致此区域的公园绿地无法满足居民需求，社区的整体可达性较低。可达性较高的多为综合公园，如金鸡山公园、晋安河公园等；可达性较低的多为社区公园和街头绿地，如休闲公园、环南公园等。可达性从低到高的面积占比分别为5.69%、13.13%、16.94%、24.6%和39.64%，表明公园绿地的空间分布格局不合理，整体可达性一般，未能满足居民需求。

2.2 晋安区公园绿地空间活力分布

利用自然断点法将空间活力值分为低、较低、中等、较高、高5类[8](图7)，结果表明，晋安区公园绿地整体空间活力分布呈现西南部向东北部递减特征，较高空间活力的公园绿地主要位于象园街道、鼓山镇南部，且公园绿地面积小的空间活力更高；按公园类型统计，活力高的公园绿地主要是街头绿地、综合公园，如王庄南湖公园、晋安河公园和光明港公园等。活力低的多数是社区公园，如赤桥公园、涧田湖公园等；少部分社区公园活力较高，如水上公园、维多利亚公园等，说明居民到各社区公园活动的差异性较大。

2.3 基于空间活力和绿地可达性的空间自相关分析

为进一步探索公园绿地的可达性与空间活力匹配特征，采用GeoDa软件对晋安区城市公园绿地进行双变量空间自相关分析，得到高可达性高活力、高可达性低活力、低可达性高活力及低可达性低活力4种匹配模式的公园绿地(图8)。

1)高可达性高活力类型占比最少，5.26%，说明晋安区的大部分公园绿地很难达到可达性与空间活力2个指标都高的条件，可能因空间分布不合理、公园自身条件不足等，致使居民不能有效享受公共绿地资源。规划中可以通过完善公园绿地布局、道路系统及自身基础设施条件等措施提高可达性，使其得到当地居民的充分有效利用。

2)高可达性低活力类型占10.53%，该类公园绿地平均面积80.84 hm2，以综合公园为主，如金鸡山公园、牛岗山公园。此类公园绿地可达性比邻近绿地高，但空间活力比相邻绿地低。在规划设计中，应该对该类型公园通过提升自身条件，如增加交互景观设计、改善公园整体环境等提升景观功能效益。

3)低可达性高活力类型的公园绿地占比21.05%，绿地平均面积为3.69 hm2，包括环南公园、光明港公园等。可达性比近邻绿地低，而活力比近邻绿地高，说明居民对该类公园的使用需求较高，但不能方便使用。经过实地考察发现，地势较为平坦、周边基础服务设施(商场、博物馆等公共设施)较为完善以及水资源丰富等特征较吸引中老年人。可通过修缮交通设施、定期开放共享空间等来提高可达性。

4)低可达性低活力类型占比21.05%，该类型公园主要为社区公园，多分布在新店镇，如新店古城遗址公园、涧田湖公园等。在可达性与活力方面，该类公园绿地低于近邻绿地，说明大部分区域的社区公园可达性较低，未被充分利用。

2.4 晋安区公园绿地道路优化分析

图9-图11为晋安区道路网密度的空间结构，具有主城中心明显高于城区边缘的特征；密度值较高区域占比较少，呈散落式分布于各区域；密度值较低区域主要分布的是低可达性低活力类型公园，包括涧田湖公园、新店古城遗址公园等。整体道路网服务指数一般，较高指数区域主要位于王庄街道、象园街道与茶园街道，其他区域都较均衡；较低指数区域主要分布的是低可达性低活力、高可达低活力2种类型公园，包括牛岗山公园等。与路网密度相比，道路网连接度范围缺少北方向、东南方向2个区域，但整体由主城区向外递减，散落分布。从方差上来讲(表4)，路网密度(s2=0.044)<路网连接度(s2=2.554)<道路服务指数(s2=4.342 2)，表明路网密度分布空间差异最小；反之，道路服务指数空间差异性最大。

图6 晋安区社区公园绿地综合可达性

图7 晋安区绿地空间活力分布

利用地理回归加权[24]工具对可达性与其影响因子的关系进行定量分析发现，R2=0.651 7(0≤R2≤1),表明拟合度较高。路网密度回归系数正值较高，分布于晋安区的新店镇内(图12)，主要分布的是低可达性低活力类型公园，包括涧田湖公园、居住主题公园等，表明此区域需要提高路网密度，增加道路以提高可达性。负值主要位于王庄街道、象园街道及鼓山镇西南方向，分布的是低可达性高活力类型绿地，包括光明港公园等，表明该区域可能需要适当降低路网密度。道路服务指数回归系数多数是负值(图13)，主要分布的公园类型囊括了4种，表明道路服务区面积越小，可达性越好。路网连接度回归系数在大部分区域为正值(图14)，主要分布的公园匹配类型有高可达性低活力、低可达性低活力和低可达性高活力，表明所涉及的区域路网连接度越高，可达性也越好。

图8 晋安区绿地可达性与空间活力匹配

表4 地理加权回归模型计算结果

3 结论与讨论

3.1 结论

1)晋安区公园绿地可达性在空间上呈现中心向外递减特征，高可达性社区多分布在王庄街道、象园街道和茶园街道，低可达性社区主要位于鼓山镇东南部、新店镇北部等边缘处；较高可达性的多为综合公园，如晋安河公园、琴亭湖公园等；较低可达性的多为社区公园和街头绿地，如环南公园、斗顶海绵公园等。

2)绿地整体空间活力分布呈现西南部向东北部递减特征，具有较高空间活力的公园绿地主要位于象园街道、鼓山镇南部，且公园绿地面积小的空间活力更高；活力较高的公园绿地多为街头绿地、综合公园，低活力的大部分是社区公园，但也有部分社区公园活力较高，表明居民到各社区公园活动的差异性较大。

图9 路网密度分布

图10 道路服务指数分布

图11 路网连接度分布

图12 路网密度回归系数

3)通过双变量空间自相关分析，发现在晋安区公园绿地中，高可达性高活力类型占比最少仅为5.26%；高可达性低活力类型占10.53%；低可达性高活力类型和低可达性低活力类型的公园绿地占比都为21.05%。

4)利用地理加权回归工具分析，发现道路服务指数、路网连接度对社区公园绿地可达性有显著影响；晋安区的新店镇区域需要提高路网密度，增加道路，而王庄街道、象园街道及鼓山镇西南方向，需要适当降低路网密度；新店镇南部、岳峰镇西南部、鼓山镇西部等区域路网连接度越高，可达性越好。

5)可达性的测度方法在不断改进，但数据的获取和处理上还是采用比较传统的手段，本研究利用Python爬取百度地图API接口获取的多种交通方式的出行时间，结合实地调查居民前往城市公园绿地的主要出行方式，对福州市晋安区的城市公园绿地的可达性评价更加准确、客观。

图13 道路服务指数回归系数

图14 路网连接度回归系数

3.2 讨论

晋安区公园绿地可达性显示，新店镇、岳峰镇及鼓山镇东北部是公共绿地服务匮乏区，可适当增加综合性公园，以提高此区域的公园绿地服务能力。从游人主体需求角度看，城区公共绿地多为低可达性高活力与低可达性低活力类型，宜考虑建设具有综合服务功能的公共绿地及和小型的公共绿地，同时优化散落分布的社区公园，以满足居民日常游憩需求。从道路优化上看，晋安区新店镇需要提高路网密度，增加道路；新店镇南部、岳峰镇西南部、鼓山镇西部等区域需提升路网连接度，以改善晋安区绿地可达性。

本研究将大数据与高斯两步移动搜索法结合，通过互联网地图获取的数据更符合居民实际的出行情况，其测度结果也更为精准、客观，研究结果不仅有助于优化城市绿地系统结构，也为构建公平合理、健康和可持续的城市环境提供科学理论依据。与传统SPSS等数据分析软件相比，地理加权回归分析可量化其空间异质性。

本文仍存在一些不足之处。首先，出行时间是以社区和公园绿地的几何中心计算的，对于面积较大的公共绿地，存在一定的误差，后期应以不同出入口为计算点；其次，各社区的人口数量是按街道平均值测算的，与实际情况存在误差；最后，在可达性影响因子上，还存在公园自身吸引力以及主观因素(以人的意愿为出发点研究空间的心理感知可达性)的影响，未来还需从以上方面进行扩展研究。