宋秀華，郎小霞，樸永吉，王秀峰*

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝科學(xué)與工程學(xué)院，山東泰安271018;2.青島理工大學(xué)藝術(shù)學(xué)院，山東青島266033)

近年來(lái)許多學(xué)者結(jié)合景觀(guān)生態(tài)學(xué)方法，提出了可達(dá)性的概念?？蛇_(dá)性(accessibility)由Hansen首次提出，將其定義為交通網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)相互作用的機(jī)會(huì)的大小，并利用重力方法研究了可達(dá)性與城市土地利用之間的關(guān)系［1］。至今學(xué)者們?cè)诳蛇_(dá)性的精確定義上仍然難以達(dá)成一致意見(jiàn)。國(guó)內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為，可達(dá)性是指從空間中任意一點(diǎn)到達(dá)目的地的難易程度，反映了人們到達(dá)目的地過(guò)程所克服的空間阻力大小，常用距離、時(shí)間和費(fèi)用等指標(biāo)來(lái)衡量［2］。目前可達(dá)性研究的主要方法有緩沖區(qū)法［3］、最小鄰近距離法［4］、引力模型法［5，6］、費(fèi)用加權(quán)距離法［7，8］等。但是各學(xué)者的研究方法各異，對(duì)于同一城市不同的研究方法對(duì)綠地的定量評(píng)價(jià)也存在差別，對(duì)于具體方法的選擇上還需要深入研究［9］。本研究利用QuickBird影像數(shù)據(jù)，采用成本加權(quán)距離法(Cost Weighted distance)，以城市公園綠地為源，分析其現(xiàn)狀可達(dá)性和規(guī)劃可達(dá)性，并采用實(shí)地驗(yàn)證方法進(jìn)行檢驗(yàn)，同時(shí)探討了公園綠地可達(dá)性提高的因素，以期為城市規(guī)劃提供理論依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理方法

泰安市位于山東省中部，地處東經(jīng) 116°02'～117°59'、北緯 35°38'～36°28'之間，東西長(zhǎng)約 176.6 km，南北寬約93.5 km，總面積約7762 km2，人口538.6萬(wàn)人，轄泰山區(qū)、岱岳區(qū)、新泰市、肥城市、寧陽(yáng)縣、東平縣6個(gè)縣市區(qū)。本文選取泰安市區(qū)的主城區(qū)，面積約37 km2。

數(shù)據(jù)來(lái)源:QuickBird遙感數(shù)據(jù)，影像包括4個(gè)分辨率為2.44 m的多光譜波段和1個(gè)分辨率為0.6 m的全色波段，獲取時(shí)間為2009年10月4日;泰安市2008年1∶10000的地形圖，以及從泰安市相關(guān)行政部門(mén)獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為分析的輔助信息。利用Erdas軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后在Arc/Info平臺(tái)上通過(guò)目視解譯并結(jié)合實(shí)地調(diào)研驗(yàn)證獲取城市土地利用分類(lèi)現(xiàn)狀圖，其影像的分類(lèi)精度達(dá)89.05%。對(duì)土地類(lèi)型圖相應(yīng)的景觀(guān)類(lèi)型賦予屬性值，并將結(jié)果轉(zhuǎn)換為grid文件。

1.2 研究方法

采用成本加權(quán)距離法，使用ARCMAP中的Spatial Analyst模塊的Distance/Cost Weighted工具進(jìn)行城市綠地可達(dá)性分析。相對(duì)時(shí)間成本值(Time cost weighted value)采用城市居民通過(guò)空間某一像元(1 m×1 m)的相對(duì)難易程度來(lái)衡量，本文采用的時(shí)間成本值為移動(dòng)10 km所需要的分鐘數(shù)，并設(shè)定步行時(shí)速平均為5 km·h－1，以此為參考，進(jìn)行阻力值的賦值。

(1)資料收集與整理:本論文中所采用的數(shù)據(jù)為泰安市2009年的數(shù)據(jù)，有圖形數(shù)據(jù)和屬性收據(jù)，圖形數(shù)據(jù)主要包括泰安市2009年快鳥(niǎo)影像圖、道路交通圖、土地使用類(lèi)型分布圖等;屬性數(shù)據(jù)主要包括2010年城市人口分布情況與2009年統(tǒng)計(jì)年鑒等。

本文中人口密度以社區(qū)為單位，計(jì)算公式:D=P/S

D:人口密度(人·hm－2);P:社區(qū)居民數(shù)量(戶(hù)口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù));S:社區(qū)面積(hm2)

(2)方法與步驟:

①城市公園綠地分布圖，通過(guò)對(duì)快鳥(niǎo)遙感影像圖的判讀，提取城市公園綠地分布圖，選擇面積在1 hm2以上的公園綠地斑塊，作為源，進(jìn)行計(jì)算。

②通過(guò)土地利用類(lèi)型圖，分別賦值，得出城市土地類(lèi)型阻力圖，其阻力值設(shè)置見(jiàn)表1。

③計(jì)算研究區(qū)域內(nèi)的人口密度(以社區(qū)為計(jì)算單位)，得出人口密度分布圖。

④數(shù)據(jù)處理過(guò)程，將人口密度圖和土地類(lèi)型圖按照0.5和0.5權(quán)重做柵格疊加處理，得到總體景觀(guān)阻力成本數(shù)據(jù)集;然后采用Cost Weighted方法，以公園綠地為源計(jì)算其可達(dá)性，繪制分布圖。對(duì)于可達(dá)性等級(jí)劃分參考公園綠地服務(wù)半徑，某些城市如廣州［10］、無(wú)錫［11］等地綠地系統(tǒng)規(guī)劃的描述:“居民出家門(mén)500 m就可以進(jìn)入公共綠地，走約1000～2000 m就有一個(gè)大型綠地”，將計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)化為時(shí)間等級(jí)，分為＜5 min、5～15 min、15～30 min、30～60 min及 ＞ 60 min。

⑤計(jì)算公式:

服務(wù)面積比(%)=綠地提供的服務(wù)面積/城市總面積×100%;

服務(wù)人口比(%)=綠地提供服務(wù)的人口/城市總?cè)丝凇?00%

表1 不同土地類(lèi)型阻力值Table 1 Werghted value of time coit fordiffevert types of land

2 結(jié)果與分析

2.1 公園綠地現(xiàn)狀可達(dá)性分析

由圖1、表2可知，步行5 min可到達(dá)公園綠地的區(qū)域?yàn)?70.4311 hm2，占整體面積的7.38%，人口數(shù)為37720，占總?cè)丝诘?.43%;步行5～15 min可到達(dá)公園綠地的區(qū)域?yàn)?13.60011 hm2，占整體面積的11.28%，人口數(shù)為65753，占總?cè)丝诘?2.95%;步行15～30 min可到達(dá)公園綠地的區(qū)域?yàn)?61.4017 hm2，占整體面積的18.04%，人口數(shù)為111073，占總?cè)丝诘?1.88%;由此可知，步行方式30 min以?xún)?nèi)，可到達(dá)的區(qū)域約為37%，人口約占總?cè)丝诘?2%。其他近60%的人口和區(qū)域，步行需要30 min以上。尤其在火車(chē)站的左側(cè)，呈現(xiàn)“幾”字形區(qū)域，步行需要60 min以上才能到達(dá)最近的城市公園綠地，此處綠地的服務(wù)功能最低。與其他城市綠地研究結(jié)果相比較，不同城市、不同綠地類(lèi)型、不同計(jì)算模型和方法，15 min內(nèi)的服務(wù)面積比和服務(wù)人口比差別較大，泰安市區(qū)綠地15 min內(nèi)的服務(wù)功能相比而言較低(表3)。

圖1 城市公園綠地現(xiàn)狀可達(dá)性分析圖Fig.1 The accessibility of urban panks status

表2 城市公園綠地現(xiàn)狀可達(dá)性統(tǒng)計(jì)分析Table 2 The statistics results of accessibility of urban park＇status

以火車(chē)站為中心，做公園綠地可達(dá)性服務(wù)區(qū)域和服務(wù)人群的的象限分布圖，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖2。步行方式的公園綠地可達(dá)性在15 min的服務(wù)面積和人口遠(yuǎn)大于5 min的服務(wù)面積和人口。服務(wù)面積比在5 min和15 min時(shí)，均在第1象限達(dá)到峰值，其次是第2、3、7、8象限，第4、5、6象限為0。服務(wù)人口比變化為均為第1象限達(dá)到峰值，其次是第2、3、7象限，第8象限較低，第4(15 min時(shí)極低為0.47%)5、6象限為0。服務(wù)面積比的變化情況和公園綠地的分布情況相一致，在第1、2、7象限分別有虎山公園、金山公園、岱廟、東湖公園，泰山廣場(chǎng)(龍澤公園)，其他象限綠地較少，特別是第4、5、6象限沒(méi)有大型公園綠地(1hm2以上)存在。人口變化情況與綠地和人口密度兩因素有關(guān)，第1、2象限居住區(qū)密集，人口密度最高;第4、5、6象限多為村莊，人口密度較低。

2.2 公園綠地規(guī)劃可達(dá)性分析

根據(jù)泰安市整體規(guī)劃(2010～2020)，適量發(fā)展綜合性公園、社區(qū)級(jí)公園、專(zhuān)類(lèi)公園、重點(diǎn)建設(shè)濱河帶狀公園和街旁綠地，在研究區(qū)域內(nèi)增設(shè)的公園有:中央公園、蒿里山公園和樹(shù)木園。由圖3、表4可知，步行5 min可到達(dá)公園廣場(chǎng)的區(qū)域?yàn)?46.9607 hm2，占整體面積的12.19%，人口數(shù)為49833，占總?cè)丝?.82%;步行5～15 min可到達(dá)公園廣場(chǎng)區(qū)域?yàn)?69.8535 hm2，占整體面積的15.54%，人口數(shù)為74910，占總?cè)丝诘?4.75%;步行15～30 min可到達(dá)公園廣場(chǎng)的區(qū)域?yàn)?30.8101 hm2，占整體面積的22.66%，人口數(shù)為120454，占總?cè)丝诘?3.73%;由此可知，步行方式30 min以?xún)?nèi)，可到達(dá)的區(qū)域約為50%，人口約為總體的48%。其他約50%的人口和區(qū)域，步行需要30 min以上。

表3 本文與其他研究結(jié)果比較Table 3 Comparision between this research and other research

圖2 公園綠地可達(dá)性服務(wù)象限圖Fig.2 The quadrant maps of the accessibility of urban parks

表4 公園綠地規(guī)劃可達(dá)性統(tǒng)計(jì)分析Table 4 The statistics results of accessibility of urban parks＇planning

圖4可知，步行方式的可達(dá)性，除第1、5象限外，在15 min的服務(wù)面積和人口遠(yuǎn)大于5 min的服務(wù)面積和人口。服務(wù)面積比的變化情況，5 min時(shí)，在第1象限達(dá)到峰值，其次是第5、4、2、7、3象限，第8象限較低，第6象限為0;15 min時(shí)，第5象限達(dá)到峰值，其次是第1、3、4、2、7、8象限，第6象限最低。服務(wù)人口比變化情況，5 min時(shí)，第1象限達(dá)到峰值，其次是第5象限，第4、2、3、7象限居中，第8象限較低，第6象限為0;15 min時(shí)，第5象限達(dá)到峰值，其次是第3、1、4、2象限，第7、8象限較低，第6象限最低(0.27%)，近乎為0。服務(wù)面積比的變化情況和公園綠地的分布情況相一致，除第6象限外，其他象限均有公園綠地分布。服務(wù)人口比的變化情況與綠地和人口密度兩因素有關(guān)，第1、2象限居住區(qū)密集，人口密度最高;第4、5、6象限多為村莊，人口密度較低。

2.3 公園綠地現(xiàn)狀與規(guī)劃可達(dá)性差異分析

由圖5可知，在5 min內(nèi)和15 min內(nèi)的公園綠地的服務(wù)面積比和服務(wù)人口比，規(guī)劃中數(shù)據(jù)均高于現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，特別是在第4、5象限，其服務(wù)人口比分別約為12%、19%和22%、29%，第6象限沒(méi)有明顯改善。但是第6象限中有望岳路整體綠化，將極大改善居民的綠地需求，但這不屬于公園綠地范疇。通過(guò)對(duì)比分析可知，規(guī)劃后的城市公園綠地分布將極大改善可達(dá)性分布格局，但仍存在不均衡現(xiàn)象。

城市公園綠地可達(dá)性改善主要與綠地面積斑塊數(shù)量增加、綠地空間分布格局日趨均衡和道路網(wǎng)絡(luò)不斷完善有關(guān)，3個(gè)因素共同作用，但在不同象限其作用大小有別，對(duì)于服務(wù)人口則和人口密度緊密相關(guān)。規(guī)劃中第4、5象限即研究區(qū)南部可達(dá)性明顯改善，主要是由綠地面積和斑塊數(shù)量增加引起的，新增的綠地斑塊主要有中央公園、蒿里山公園等。同時(shí)在建的火車(chē)站廣場(chǎng)、財(cái)源街改造，也將改善城市中部火車(chē)站周?chē)鷧^(qū)域的綠化狀況，總體上可達(dá)性的格局有了很大的改善，改變了原來(lái)北部和東部可達(dá)性高而周?chē)偷母窬帧?/p>

圖5 公園綠地可達(dá)性象限比較:現(xiàn)狀與規(guī)劃Fig.5 Comparision of the accessibility between status and planning

表5 可達(dá)性驗(yàn)證分析Table 5 Verification for result from accestibility

2.4 公園綠地可達(dá)性步行方式驗(yàn)證分析

采用訪(fǎng)談和實(shí)地驗(yàn)證方法對(duì)公園綠地步行方式的可達(dá)性進(jìn)行驗(yàn)證，具體方法為:在公園綠地計(jì)算的可達(dá)性服務(wù)5 min內(nèi)區(qū)域的居住區(qū)，選擇了33個(gè)點(diǎn)，5～15 min內(nèi)區(qū)域選擇了50個(gè)點(diǎn)，然后進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證，誤差為2 min，具體情況見(jiàn)表5。驗(yàn)證結(jié)果表明，步行5 min內(nèi)驗(yàn)證率達(dá)到90.9%，15 min內(nèi)驗(yàn)證率達(dá)到88.0%，由于居住區(qū)出入口設(shè)置、公園出入口位置，以及道路的暢通性，導(dǎo)致了實(shí)際可達(dá)性略偏低。計(jì)算可達(dá)性時(shí)未考慮公園的出入口，即到達(dá)公園綠地邊界即為到達(dá)，十字道路沒(méi)有詳細(xì)設(shè)置，道路分級(jí)阻力值設(shè)置較為簡(jiǎn)單，此外實(shí)際出游線(xiàn)路會(huì)因人而異，3級(jí)道路系統(tǒng)不夠完善，上述原因?qū)е铝藢?shí)際可達(dá)性比計(jì)算要偏低。

3 討論與結(jié)論

可達(dá)性計(jì)算方法有多種，每種方法均有自己的特點(diǎn)及不足之處。如緩沖區(qū)分析法與最小臨近距離法計(jì)算均簡(jiǎn)單方便，但采用歐式直線(xiàn)距離與現(xiàn)實(shí)中居民的行進(jìn)路線(xiàn)存在較大差異，且沒(méi)有考慮綠地特征對(duì)可達(dá)性的影響;網(wǎng)絡(luò)分析法，采用居住區(qū)到最鄰近綠地的距離，與居民的實(shí)際行進(jìn)距離較為接近，但沒(méi)有考慮綠地特征對(duì)可達(dá)性的影響;成本加權(quán)距離法，采用的是柵格數(shù)據(jù)，柵格數(shù)據(jù)固有的粒度也會(huì)對(duì)計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生影響，因此應(yīng)根據(jù)不同需要來(lái)選擇較為合適的可達(dá)性計(jì)算方法。本文根據(jù)已有的資料和研究目的，采用了成本加權(quán)距離法。

不同研究者在不同城市對(duì)不同的土地類(lèi)型阻力值的設(shè)定有所不同，如周廷剛［5］、肖華斌［10］、李師煒［12］、周亮［13］等針對(duì)不同研究對(duì)象設(shè)定的阻力值有所不同，但綠地空間可達(dá)性是一個(gè)相對(duì)的概念，只要不同用地的相對(duì)阻力關(guān)系正確，并不影響對(duì)綠地空間格局的分析。此外，可達(dá)性不僅包括物理上的時(shí)間、距離，還包括人們的社會(huì)、文化等方面的經(jīng)濟(jì)特征，本文只是從理論角度采用成本加權(quán)距離法分析公園綠地可達(dá)性，并沒(méi)有考慮人們的真實(shí)出行意愿、公園的質(zhì)量、吸引力等問(wèn)題。這也是今后需要研究的問(wèn)題。

本文主要結(jié)論:公園綠地現(xiàn)狀可達(dá)性分析，15 min內(nèi)的服務(wù)面積比和服務(wù)人口比分別為:18.66%和20.38%;綜合服務(wù)面積比和服務(wù)人口比，服務(wù)能力最好的是第1象限，第4、5、6象限為0，其他象限介于之間。公園綠地規(guī)劃可達(dá)性分析，服務(wù)面積比和服務(wù)人口比在15 min內(nèi)為27.73%和24.57%，相對(duì)于現(xiàn)狀分析數(shù)據(jù)均有所提高，特別是第4、5象限，但第6象限沒(méi)有明顯改善?；谏鲜鲅芯浚J(rèn)為城市綠地可達(dá)性的提高主要與綠地面積和斑塊數(shù)量、綠地空間分布格局以及道路網(wǎng)有關(guān)，但在不同象限其作用大小有別，對(duì)于服務(wù)人口則和人口密度緊密相關(guān)。采用了實(shí)地驗(yàn)證的方式對(duì)于公園綠地可達(dá)性步行方式進(jìn)行了驗(yàn)證，使分析結(jié)果更具有可信度。本文分析結(jié)果可以為城市公園綠地規(guī)劃和建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

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