陳 陽,張琳琳, 馬仁鋒, 李 冠, 卓躍飛,徐忠國

1 寧波大學 法學院, 寧波 315211 2 浙大城市學院 法學院, 杭州 310015 3 寧波大學 地理科學與旅游文化學院, 寧波 315211

城市綠色空間是人居環(huán)境的基本要素,廣義上指由綠色植物構成的綠地、公園、園林等場所,是支撐城市可持續(xù)發(fā)展的重要保障[1—2]。綠色空間為居民提供豐富的生態(tài)效益和社會效益,不僅能夠降低空氣污染、隔離噪音影響、緩解熱島效應、疏導雨水排泄[3—6],也可以提供休憩場所、保障生理健康和舒緩精神壓力[7—8]。作為一種公共資源,綠色空間具有全民共享和社會服務的屬性,意味著綠色空間越充足,越能保障城市民生福祉。隨著生態(tài)文明、綠色發(fā)展、以人為本等發(fā)展理念普及,城市發(fā)展不僅需要關注綠色空間數(shù)量分配和質量提升,更需重視全民能否便捷地享有綠色空間提供的服務。因此,城市居民的綠色空間可達性逐漸成為建設宜居城市和提升居民福祉的重要內容[9]。

改革開放以來,綠色空間可達性在我國空間規(guī)劃中廣受關注,形成了人均綠地面積、建成區(qū)綠地率、15min生活圈等指標,但仍面臨與居民需求失配的嚴峻挑戰(zhàn)[10]。一方面,城市內部的綠色空間供給差異逐漸凸顯。城市擴張與空間規(guī)劃的人為干預加速建成區(qū)綠色空間的“增量式”發(fā)展[11],而逐步壓縮郊區(qū)自然綠色空間[12—14]。同時,為配合城市景觀設計和功能組織,優(yōu)先將綠色空間布局在城市中心和黃金地段,塑造便捷的綠色空間可達性。另一方面,城市人口增長極大地刺激了對綠色空間的需求。在快速城鎮(zhèn)化過程中,農村向城市的人口流動推動城區(qū)的高強度建設和郊區(qū)住宅開發(fā),促進城區(qū)和郊區(qū)的人口匯集[15—17]；這迫切需求充足的綠色基礎設施配套和完善的綠色可達性網絡,以支撐城區(qū)和郊區(qū)居民的綠色服務供給。在這雙重挑戰(zhàn)下,精細刻畫綠色空間可達性和居民分布的空間匹配,研判城市居民是否便捷地享有綠色空間,既是評估綠色空間規(guī)劃績效的重要內容,也是城市空間精細化治理亟待開展的任務。

目前,國內對城市居民與綠色空間可達性的匹配研究方興未艾,集中于以下三方面：一是關注綠色空間可達性與人類活動強度的空間匹配關系[18—20]；二是在某一行政區(qū)劃尺度下(例如街道),探討綠色空間可達性與人口密度的關聯(lián)[21—23]；三是基于綠色空間服務范圍閾值,估算人口規(guī)模[24—27]。然而,已有研究難以有效匹配綠色空間可達性與居民分布的空間精度,無法精確闡述城市居民是否便捷享有綠色空間這一問題。特別是對城市居民的表征多依賴普查數(shù)據(jù)且停留于鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度,缺乏對居民分布的空間化模擬[28—29]。盡管部分研究采用居住小區(qū)[30]、居民點[31]、居住建筑[32]等來表征,但無法覆蓋全域,尚不能滿足刻畫居民分布的空間粒度需求。鑒于此,本研究以寧波市主城區(qū)為例,基于高德地圖路徑規(guī)劃API測度城市綠色空間步行可達性,融合多源數(shù)據(jù)模擬人口空間分布,精細地診斷綠色空間可達性與居民分布的匹配關系,進而揭示居民綠色空間可達性的影響因素,以期為城市綠色空間規(guī)劃提供決策支撐。

1 研究區(qū)概況

寧波地處浙江省東部,北隔杭州灣與上海相望,南面毗鄰臺州,西接紹興,東臨舟山。2019年,寧波人均GDP達到14.32萬元,人口城鎮(zhèn)化率為63.34%,居民人均可支配收入達5.70萬元,是中國經濟較發(fā)達地區(qū)。寧波作為長三角經濟開放的重要城市,依托寧波-舟山港群發(fā)展,孕育了港城共生的發(fā)展模式,是中國外向型經濟的典型[33—35]。

研究以寧波主城區(qū)為案例區(qū),包括鄞州區(qū)、海曙區(qū)、江北區(qū)、鎮(zhèn)海區(qū)和北侖區(qū)(圖1)。研究區(qū)屬于亞熱帶季風氣候,擁有余姚江、奉化江、東錢湖等水系,加之四明山、翠屏山、太白山等山脈環(huán)繞,產生了自然綠色空間環(huán)城分布的特征。2003年,寧波被評為“國家園林城市”,并于十年間通過數(shù)輪考核。然而,囿于城區(qū)土地資源有限且增量不足,導致公園綠地面積小、增量少、類型單一,加劇綠色空間資源分布不均[36]。盡管《寧波市城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃》、《寧波市生態(tài)綠地系統(tǒng)專項規(guī)劃》、《寧波市中心城綠線控制規(guī)劃》等相繼提出優(yōu)化公園綠地的規(guī)劃藍圖,但考慮到區(qū)域人口密集,綠色空間服務能否全面覆蓋居民仍是區(qū)域可持續(xù)發(fā)展面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

圖1 寧波綠色空間分布Fig.1 The layout of green space in Ningbo

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源

研究數(shù)據(jù)包括土地覆被、衛(wèi)星影像、社會統(tǒng)計、網絡大數(shù)據(jù)、基礎地理信息等五類。①土地覆被數(shù)據(jù)來源于國家基礎地理信息中心GlobeLand30數(shù)據(jù)產品(http://www.globallandcover.com),監(jiān)測年份為2000年和2020年,分辨率為30m。②數(shù)字影像包括夜間燈光和NDVI數(shù)據(jù)。夜間燈光數(shù)據(jù)下載自科羅拉多礦業(yè)大學夜燈數(shù)據(jù)集(https://eogdata.mines.edu/products/vnl/),為VIIRS夜燈2020年合成數(shù)據(jù),已完成大氣、火光、云等噪聲處理,分辨率約為500m。NDVI來源于美國地質調查局(https://earthexplorer.usgs.gov)eMODIS NDVI系列產品,時序為2020植物生長季(6月到9月),分辨率為250m。③社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括人口統(tǒng)計和社會經濟兩類,來源于海曙區(qū)、江北區(qū)、鄞州區(qū)、鎮(zhèn)海區(qū)和北侖區(qū)2020年統(tǒng)計年鑒。由于少數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道數(shù)據(jù)缺失,采用歷史數(shù)據(jù)外推法獲取。④網絡大數(shù)據(jù)包括POI和城市道路,來源于2020年高德地圖。POI包括餐飲、購物、交通設施等15類。本研究的綠色空間定義是為城市居民提供供給、支撐、調節(jié)、社會文化等生態(tài)系統(tǒng)服務的人工或半人工綠色基礎設施,包括綠地、公園、廣場等。經過數(shù)據(jù)清洗,提取237個POI。城市道路數(shù)據(jù)包含了快速路、主干路、次干路、支路四個級別道路。⑤基礎地理信息數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型和行政區(qū)劃。數(shù)字高程模型下載自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn),分辨率為30m。行政界線來源自寧波地理信息中心的2018年寧波城區(qū)街道界線。

2.2 研究方法

本文采用的方法包括基于高德地圖路徑規(guī)劃API的可達性測度、融合多源數(shù)據(jù)的人口空間化模擬和地理探測器(圖2)。首先,基于高德地圖API和POI數(shù)據(jù),估算綠色空間可達性。其次,集成POI、路網、建設用地、NDVI和夜燈數(shù)據(jù),改進人居指數(shù),模擬人口空間分布。隨后,疊加綠色空間可達性和人口分布的100m柵格尺度圖層,分析兩者的空間匹配度。最后,針對城市居民的綠色空間可達性(15min),采用地理探測器,從鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度甄別影響因子。

圖2 技術路線Fig.2 Research methodologies

2.2.1基于高德地圖路徑規(guī)劃API的可達性測度

研究基于高德地圖路徑規(guī)劃API,借助 Python語言代碼,構建可達性時耗模型。相較指標法、最短距離、引力模型、網絡分析等傳統(tǒng)方法,基于高德地圖規(guī)劃路徑API的可達性測度優(yōu)勢在于[37—38]：高德地圖搭載了城市地理要素和路徑算法,用戶通過調用路徑規(guī)劃接口即可從服務器端返回數(shù)據(jù)結果,實現(xiàn)可達性的“云計算”；路徑規(guī)劃可達性是綜合城市道路走向、出行方式、交通障礙等信息的選擇結果,以最優(yōu)路徑可達性替代傳統(tǒng)直線距離,反映了復雜的城市空間肌理；測度結果體現(xiàn)的是兩地實時路況下的可達性狀態(tài),并非是勻速的交通運行狀態(tài),且具有現(xiàn)勢性。

該方法包括以下三個步驟(圖3)。首先,將綠地公園237個POI設為終點,將覆蓋終點周圍36km2矩形區(qū)域的100m×100m點陣列設為起點,將出行方式設為步行。其次,面向237個終點,采用迭代算法,于平峰時段向高德地圖API發(fā)起路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)申請,獲取覆蓋每個終點的點陣列數(shù)據(jù),其單位為min。最后,利用克里金插值將覆蓋237個終點的時耗點陣列依次轉換為柵格面。由于不同終點的可達性柵格存在重疊,本文采用最小時耗原則,將所有時耗柵格面鑲嵌至一個可達性柵格,獲取寧波市綠色空間的步行可達性。

圖3 基于高德地圖規(guī)劃路徑API的可達性測度思路Fig.3 The accessibility measurement based on Amap route planning API

2.2.2融合多源數(shù)據(jù)的人口空間化模擬

研究結合建設用地、道路網絡和POI,改進Lu等[39]構建的人居指數(shù),模擬寧波人口空間分布。人居指數(shù)通過集成夜間燈光和NDVI進行估算,表征的是像元尺度上人類空間分布的相對規(guī)模強度。其計算公式如下：

(1)

其中,HSI表示人居指數(shù),NDVImax表示生長季(6月到9月)所有NDVI最大值,NLnor表示夜間燈光標準化值。HSI越大,表示人類居住或人口布局越密集,反之則相反。HSI重采樣為100m分辨率,與綠色空間可達性保持一致。

考慮到城市人口分布往往以居住用地為單元,夜燈與NDVI像元尺度較大,難以精確反映城市內部人口居住差異。為此,本文通過改進人居指數(shù)精細表征人口空間分布,其步驟包括：①采用城市四級道路分割建設用地,將建成區(qū)劃分為16093個地塊；②提取住宅小區(qū)和生活服務相關類型的POI,計算地塊的POI密度,將地塊POI密度轉化為100m柵格,表征精細尺度的人類居住強度差異；③參考Yang等[40]提出的優(yōu)化思路,以鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道為單元,采用回歸擬合某一修正要素與人口密度的關系,以修正要素的回歸系數(shù)為修正項,改進人居指數(shù)。本文以鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道POI密度為修正要素,作為自變量參與回歸擬合(公式2),將其回歸系數(shù)作為修正項,改進人居指數(shù)(公式3)：

The ideality factor of the CuInGeSe4/n-Si heterojunction is actually extracted from the slope of the linear part of ln I against the V feature with the aid of the subsequent equation[25]:

y=28.453x0.875

(2)

(3)

式中,y為鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道人口密度,x為鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道POI密度,MHSI為改進人居指數(shù),PD為柵格像元POI密度值。公式2回歸R2為0.916,具有較高擬合優(yōu)度。

最后,采用線性回歸驗證鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道MHSI均值和人口密度的關系,R2高達0.88,表明MHSI具有良好適用性?；卩l(xiāng)鎮(zhèn)街道人口數(shù)據(jù),以每個像元MHSI強度與鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道總強度的比例為依據(jù),估算像元尺度的人口數(shù)量。

2.2.3地理探測器

地理探測器是一種揭示地理空間分異性及其驅動因子的統(tǒng)計方法,其核心思想是根據(jù)空間異質性,分析自變量與因變量分布格局的一致性,探測自變量對因變量的解釋程度[41—42]。研究借助地理探測器,采用因子探測模塊,辨識綠色空間與居民分布適配性的影響因子。地理探測器采用q統(tǒng)計量表征影響因子的解釋度,其方法為：

其中,L為變量Y或因子X的分類或分區(qū),Nh和分別σh為層h的樣本數(shù)和方差,N和σh分別為研究區(qū)的樣本數(shù)和方差。q取值范圍為[0,1],值越大表示影響因子X的解釋力越強,反之則相反。

研究基于已有文獻[43—45],以67個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道為研究單元,采用綠色空間15min可達性的居民覆蓋率為因變量,選擇地形條件、區(qū)位特征、社會經濟、開發(fā)強度、人類活動為自變量(表1)?？紤]到地理探測器中自變量為類型量,需對原始數(shù)據(jù)進行分級或分類處理。根據(jù)區(qū)域條件與專家經驗,將地形條件50m、150m、300m斷點分為4類,其余變量采用自然斷點法分為5類。

表1 變量定義

3 城市居民的綠色空間可達性分布特征

3.1 城市綠色空間可達性分布

寧波主城區(qū)綠色空間可達性呈現(xiàn)由海曙區(qū)、江北區(qū)、鄞州區(qū)和北侖區(qū)中心向外圍逐漸遞減的分布規(guī)律(圖4)。市中心區(qū)域綠色空間分布密集,特別是余姚江、奉化江和甬江的三江口片區(qū),基本為公園5min或15min可達性覆蓋區(qū)。同時,鄞州新城、北侖城區(qū)和鎮(zhèn)海老城區(qū)的15min綠色空間可達性覆蓋范圍較為集中,也屬于綠色空間服務便捷區(qū)域。三江沿岸區(qū)域接連分布梁祝文化公園、甬江公園、翻石渡公園等河濱綠色空間,形成15min可達性分布的連片區(qū),為寧波綠色空間可達性的次優(yōu)勢帶。相反地,鎮(zhèn)海區(qū)政府周邊為新城開發(fā)區(qū)所在,綠色基礎設施配套尚不完善,暫未形成連片的綠色空間高可達性區(qū)域。西部四明山-天明山區(qū)、東部太白山區(qū)和南部農業(yè)區(qū)僅有零散公園分布,出現(xiàn)綠色空間可達性的空白地帶,基本為大于45min步行可達性的區(qū)域。

圖4 寧波綠色空間可達性分布Fig.4 The distribution of green space accessibility in Ningbo

同時,寧波綠色空間低可達性覆蓋面積大,反映了綠色服務不足的現(xiàn)狀。綠色空間可達性≤15min的建成區(qū)面積為170.49km2,僅占建成區(qū)的22.66%。然而,15—45min綠色空間低可達性覆蓋的建成區(qū)面積高達369.59km2,占比為49.11%；仍有28.23%建成區(qū)需要花費超過45min時間到達最近的綠色空間。同時,低可達性空間多集中于繞城高速外的郊區(qū)。在繞城高速內,綠色空間可達性15min和15—30min的建成區(qū)面積分別為109.17km2和141.85km2,比例分別為35.55%和46.19%；而在繞城高速外分別為61.32km2和94.61km2,占比僅為13.77%和21.25%,集中于北侖城區(qū)和鎮(zhèn)海老城區(qū)。繞城高速內超過30min可達性的建成區(qū)面積和比例僅為56.09 km2和18.26%,而繞城高速外這一規(guī)模與比例則高達289.31 km2和64.98%。

3.2 城市綠色空間可達性與居民分布的空間匹配

圖5 不同等級綠色空間可達性覆蓋的居民密度Fig.5 The distribution of residents within the coverage of different level green space accessibility

從規(guī)模結構上看,寧波綠色空間高可達性區(qū)域覆蓋居民有限,在繞城高速內外的覆蓋居民比例差異大。寧波有163.52萬居民需花費15min步行時間到達最鄰近的綠色空間,僅占居民總數(shù)的46.28%。15—30min和大于30min綠色空間可達性覆蓋的居民分別為114.75萬人和75.06萬人,占比分別為32.48%和21.24%。然而,綠色空間高可達性僅覆蓋人口密集的市區(qū)。在繞城高速內,15min綠色空間可達性覆蓋的城區(qū)居民高達132.23萬人,比例高達80.86%,而繞城高速外的15min可達性服務居民僅為31.29萬人,占比僅為19.14%。相反地,大于30min綠色空間可達性的服務居民在繞城高速內為21.9萬,而在繞城高速外則高達53.16萬人。

從行政單元上看(圖6),城市居民的綠色空間可達性呈現(xiàn)顯著的城區(qū)-郊區(qū)類型分異,大致可分為三類。第一類為城市中心區(qū),綠色空間數(shù)量多、類型全、分布密集,且匯集了城市居住、商業(yè)、娛樂等功能,居民密度大。其中,25個城區(qū)中心街道的15min可達性服務居民比例均超過50%；11個街道15min可達性的居民覆蓋率超過90%,僅招寶山街道位于繞城高速外。第二類為市中心向郊區(qū)延伸的城市擴張區(qū),人口分布較為密集、建成區(qū)規(guī)模大但綠色資源不足,15min和15—30min可達性服務居民比例均處于30%到55%區(qū)間內,包括甬江街道、莊橋街道、駱駝街道、集市港鎮(zhèn)等18個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道。第三類為產業(yè)集聚、生態(tài)保護或農業(yè)開發(fā)功能集中的郊區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn),15min可達性覆蓋的居民比例小于30%。產業(yè)集聚區(qū)集中于寧波港北侖沿海一帶,包括大榭開發(fā)區(qū)、春曉街道、梅山街道等；農業(yè)開發(fā)區(qū)由于耕地廣布而綠色空間僅覆蓋于鎮(zhèn)區(qū)一隅,15min可達性的居民比例處于5%到10%之間,如姜山鎮(zhèn)、洞橋鎮(zhèn)、云龍鎮(zhèn)等。生態(tài)保護地區(qū)多為山地自然綠色植被覆蓋,但缺乏綠色基礎設施且人口分散,大于45min可達性的居民比例在75%以上,包括章水鎮(zhèn)、龍觀鄉(xiāng)、東吳鎮(zhèn)、塘溪鎮(zhèn)等。

圖6 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道不同綠色空間可達性的服務居民比例Fig.6 The ratios of the residents within different-level green space accessibility at each sub-district

4 城市居民綠色空間可達性的影響因素

根據(jù)地理探測器分析,獲得城市居民綠色空間可達性的影響因子探測結果(表2)。結果顯示,地形條件、區(qū)位特征、社會經濟、開發(fā)強度和人類活動均通過0.01水平的顯著性檢驗。區(qū)位特征是解釋城市居民綠色空間可達性的首要影響因子,其q值高達0.567,表明到城市CBD距離對居民綠色空間可達性的影響最為顯著。這與中國“先城區(qū)后郊區(qū)”規(guī)劃模式有關[46]：《寧波城市總體規(guī)劃(2004—2020年)》、《寧波市生態(tài)綠地系統(tǒng)專項規(guī)劃》、《寧波市城市生態(tài)規(guī)劃》相繼明確以三江口為起點,以余姚江、奉化江和甬江“三江六岸”為核心的發(fā)展藍圖,目前形成了以中心城區(qū)綠地核心、以三江兩岸綠化為主線的空間結構；但相關規(guī)劃僅涉及經濟生產、自然保護、防護等郊區(qū)自然綠色空間,尚未給出綠色基礎設施的規(guī)劃方案。開發(fā)強度和人類活動為次要影響因子,其q值分別為0.501和0.533,表明城市開發(fā)對居民綠色空間可達性的刺激作用[47—48]。這源于中國城市長期遵循“建成區(qū)綠地率與人均公園綠地面積”的指標思維,關注綠色空間與建成區(qū)、人口的協(xié)同發(fā)展,意味著建成區(qū)與人口規(guī)模越大,對綠色空間布局的倒逼效應越強。社會經濟q值為0.408,證實了社會經濟能夠有效支撐居民綠色空間的供給[49]。經濟活躍的市中心街道能夠提供充足的設施建設資金,且也承擔了城市“門面”的職責,能夠獲得更多的財政青睞,支撐綠色空間建設。地形條件的因子解釋性較弱,q值僅為0.233,但也說明了是否為平原或山地影響綠色基礎設施的布局選擇與可達性提升。

表2 城市居民綠色空間可達性的因子探測

5 討論與結論

5.1 討論

本研究通過匹配綠色空間可達性與居民分布,可為綠色基礎設施優(yōu)化布局提供政策啟示。近年,寧波正在研制《15min社區(qū)生活圈規(guī)劃導則》,明確綠色空間15min步行可達性的建設目標。研究發(fā)現(xiàn)15min綠色空間可達性僅覆蓋了22.66%建成區(qū),而超過15min的低可達性分布于繞城高速周邊和郊區(qū)。顯然,這些區(qū)域是未來15min生活圈優(yōu)先布局公園、綠地、綠帶的空間。同時,精細匹配綠色空間可達性與居民空間分布,為綠色基礎設施分配提供差異化思路。對高人口密度和高可達性的城區(qū)而言,提升綠色空間質量是首要任務,需關注景觀類型、內部結構、外觀等；對低人口密度和低可達性的郊區(qū)而言,通過政策傾斜保障綠色空間數(shù)量是關鍵,可依托自然景觀設計小規(guī)模、分散化、契合居民基本需求的綠色基礎設施。

然而,研究存在潛在的提升空間,亟待后續(xù)研究深化。在理論上,需結合空間正義與環(huán)境公平,診斷綠色空間可達性的社會問題?？紤]到社會群體在經濟收入、年齡結構、教育層次等特征差異,后續(xù)可采用社會經濟普查、調查問卷、房價等數(shù)據(jù),表征社群的社會經濟屬性,進一步揭示綠色空間不公平現(xiàn)象。在方法上,受限于POI數(shù)據(jù),難以甄別綠色空間規(guī)模。特別是城市公園或綠地往往擁有多個入口,因而可將入口設為終點,更精確地刻畫公園或綠地的服務范圍。

5.2 結論

本文以寧波市主城區(qū)為研究靶區(qū),基于POI、夜燈、NDVI、統(tǒng)計年鑒等多源數(shù)據(jù),刻畫了綠色空間可達性與人口空間分布,分析兩者的空間匹配,進一步揭示其影響要素,得到以下結論：

(1)寧波綠色空間可達性表現(xiàn)為各區(qū)中心向外圍逐漸衰減的趨勢,高可達性空間集中于三江口、鄞州新城、北侖城區(qū)和鎮(zhèn)海老城區(qū),而西部四明山天明山區(qū)、東部太白山區(qū)和南部農業(yè)區(qū)為低可達性區(qū)域。77.34%的建成區(qū)暴露于15min綠色空間可達性范圍之外,反映了綠色服務供給不足的現(xiàn)狀。

(2)寧波居民分布密度與綠色空間可達性的空間匹配度高,表現(xiàn)為中心城區(qū)高人口密度-高可達性和郊區(qū)低人口密度-低可達性雙重特征。同時,僅有46.28%的居民享有15min綠色空間可達性,意味著多數(shù)居民難以有效享有綠色空間服務。在鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度上,居民的綠色空間服務呈現(xiàn)城市中心區(qū)、城市擴張區(qū)、產業(yè)集聚區(qū)、農業(yè)開發(fā)區(qū)、生態(tài)保護地區(qū)等類型分異。

(3)寧波居民綠色空間可達性是多重因素交織的結果,按照影響因子的重要性劃分,依次是區(qū)位特征、人類活動、開發(fā)強度、社會經濟和地形條件。