陳玉璽，鄧孟婷 ，王春曉

引言

公園綠地是城市自然生態(tài)系統(tǒng)與公共服務(wù)設(shè)施的重要組成部分，不僅具有改善城市環(huán)境[1]、降低雨洪風(fēng)險(xiǎn)等生態(tài)功能[2]，還有促進(jìn)公共健康[3]、提升地產(chǎn)價(jià)值等社會(huì)功能[4]。中共中央國務(wù)院在《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》中提出了全民健康的理念，尤其在后疫情時(shí)代，城市綠地促進(jìn)公共健康的重要性進(jìn)一步凸顯[3]。然而，隨著城市化進(jìn)程的快速發(fā)展，城市建設(shè)用地?zé)o序擴(kuò)張與人口激增導(dǎo)致城市公園綠地供需失衡現(xiàn)象嚴(yán)重[5]。并且我國現(xiàn)行城市公園綠地評(píng)估仍以傳統(tǒng)的人均公園綠地面積、綠化覆蓋率等定額指標(biāo)為主要標(biāo)準(zhǔn)，難以反映規(guī)劃實(shí)際建設(shè)成效與空間分布合理性[6]。公園綠地可達(dá)性通常指居民克服距離與時(shí)間等阻力到達(dá)公園的難易程度，是衡量城市公園綠地服務(wù)能力與空間配置的重要指標(biāo)[7]。

回顧國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于公園綠地可達(dá)性的研究，內(nèi)容涉及風(fēng)景園林、城鄉(xiāng)規(guī)劃、地理信息等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，研究熱點(diǎn)由最初的體力活動(dòng)與公園可達(dá)性的關(guān)系[8]逐漸轉(zhuǎn)向公共健康[9]、環(huán)境正義[10]、綠地公平[8。11.12]等方面。公共健康主要關(guān)注公園綠地可達(dá)性與居民身體健康[13]、心理健康[14]之間的關(guān)聯(lián)性，研究發(fā)現(xiàn)公園綠地可達(dá)性與居民接觸公園綠地的頻率成正比，因此較好的公園綠地可達(dá)性可以降低身心疾病的患病風(fēng)險(xiǎn)[13]。環(huán)境正義與公園綠地可達(dá)性的研究聚焦于“種族差異”這一視角，國外諸多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)富裕的白色人種社區(qū)比低收入的有色人種擁有更高的公園綠地可達(dá)性與更完善的公園設(shè)施[15]。綠地公平的研究經(jīng)歷了數(shù)量均衡、空間公平、社會(huì)公平這三個(gè)階段，空間公平階段開始引入綠地可達(dá)性用于衡量綠地資源的利用效率和空間配置[16]，社會(huì)公平階段側(cè)重于探討公園綠地可達(dá)性與弱勢群體、社會(huì)經(jīng)濟(jì)差異之間的關(guān)系[17，18]。從研究時(shí)間維度來看，既有研究大多只探究單一年份的公園綠地可達(dá)性[19]，對(duì)城市化進(jìn)程中公園動(dòng)態(tài)配置與影響機(jī)制關(guān)注較少；在研究尺度上多針對(duì)市級(jí)、區(qū)級(jí)展開[20，21]，同市街道間的差異無法體現(xiàn)。

目前國內(nèi)外關(guān)于可達(dá)性測度的方法頗多。比如緩沖區(qū)法[22]，計(jì)算簡單，但是未考慮真實(shí)路網(wǎng)；網(wǎng)絡(luò)分析法[23]，以完整的道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，但對(duì)數(shù)據(jù)的精度要求較高；引力模型[7]和兩步移動(dòng)搜索法[21]涵蓋因素較為全面，綜合考慮了供需關(guān)系，兩步移動(dòng)搜索法在引力模型的基礎(chǔ)上加入“空間閾值”的概念，且有多個(gè)適用于不同研究方向的改進(jìn)模型[24，25]，被認(rèn)為是綠地可達(dá)性測度的最優(yōu)模型[26]。如黃玖菊等人采用多級(jí)半徑的高斯兩步移動(dòng)搜索法研究了深圳市不同社會(huì)群體的公園綠地可達(dá)性[27]；楊文越等人結(jié)合TIQS 的應(yīng)用構(gòu)建了多出行模式兩步移動(dòng)搜索法模型，探究了廣州市步行、公交、小汽車3 種出行方式下的多尺度公園綠地可達(dá)性與公平性差異[28]；任家懌等人使用改進(jìn)的高斯兩步移動(dòng)搜索法，以上海黃浦區(qū)為例研究了高密度城市步行條件下的公園綠地可達(dá)性[19]。

關(guān)于公園綠地可達(dá)性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，以往研究大多使用GIS 中的自然斷點(diǎn)法、分位數(shù)法等標(biāo)準(zhǔn)分類方法來評(píng)判綠地可達(dá)性的高低。自然斷點(diǎn)法會(huì)識(shí)別數(shù)據(jù)分類間隔，對(duì)相似值進(jìn)行分組，使各個(gè)類之間的差異達(dá)到最大化；分位數(shù)要使每個(gè)類都含有相等數(shù)量的要素，結(jié)果往往具有誤導(dǎo)性，所以使用這些分類方法評(píng)判可達(dá)性好壞有失偏頗。而高斯兩步移動(dòng)搜索法計(jì)算出的結(jié)果實(shí)際內(nèi)涵是考慮距離衰減的廣義人均公園綠地面積，可與人均公園綠地面積相比作為評(píng)價(jià)可達(dá)性高低、開展區(qū)域內(nèi)不同單元橫向比較的依據(jù)[21]。

學(xué)界對(duì)影響機(jī)制的研究有多種方法，如傳統(tǒng)回歸模型、空間計(jì)量模型、地理探測器、地理加權(quán)回歸等，地理探測器模型重點(diǎn)聚焦在全局尺度影響因素差異分析[29]，地理加權(quán)回歸模型可反映局部尺度影響因素作用效應(yīng)的空間異質(zhì)性[30]，二者結(jié)合可使影響機(jī)制研究更深刻全面。目前這兩種方法多應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)演變研究[31]、土地利用演變特征[32]、傳統(tǒng)村落城鎮(zhèn)空間分布[33]等研究，在公園綠地與可達(dá)性研究領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用鮮少。此外，大多針對(duì)綠地可達(dá)性影響因素的研究多關(guān)注于綠地和人口本身，未考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)等維度因素，常用定性描述分析、相關(guān)性分析等單方法進(jìn)行，不能定量得出影響因子的作用強(qiáng)度和空間異質(zhì)性情況。

因此，本文以公園綠地可達(dá)性時(shí)空分異對(duì)比為切入點(diǎn)，以中國人口密度最高、城市化進(jìn)程最快的深圳市為研究對(duì)象，采用綜合考慮供需雙方的高斯兩步移動(dòng)搜索法對(duì)2013 年與2020 年多交通模式下的多尺度公園綠地可達(dá)性進(jìn)行分析，并進(jìn)一步構(gòu)建“綠地-交通-區(qū)位-經(jīng)濟(jì)-自然”的復(fù)合指標(biāo)體系，融合地理探測器與地理加權(quán)回歸模型對(duì)深圳市公園綠地可達(dá)性時(shí)空分異的影響機(jī)制進(jìn)行定量表達(dá)與空間可視化分析，更為清晰全面的揭示了城市化進(jìn)程中各驅(qū)動(dòng)因子的作用強(qiáng)度與空間分異規(guī)律，研究可為同類城市的公園政策制定與綠地系統(tǒng)規(guī)劃提供決策建議，彌補(bǔ)當(dāng)前多為單個(gè)時(shí)間截面、單種出行方式研究的不足。

1 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

深圳市是全國金融、科技、創(chuàng)新中心城市，在粵港澳大灣區(qū)建設(shè)中具有核心地位，人口密度與城市化進(jìn)程高居全國首位。下轄10 個(gè)行政區(qū)共76 個(gè)街道，在發(fā)展初期分為關(guān)內(nèi)和關(guān)外，總面積為1997.47 km2。在城市發(fā)展進(jìn)程中高度重視生態(tài)環(huán)境建設(shè)，提出“千園之城”“公園城市”等多個(gè)戰(zhàn)略目標(biāo)，并于2019 年公園數(shù)量達(dá)到1090 個(gè)，已取得初步成效。綠地可達(dá)性是城市規(guī)劃建設(shè)合理與否的重要指標(biāo)，對(duì)提高居民生活質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)綠地資源配置最優(yōu)化等具有重要意義。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

深圳市于2012 年發(fā)布《深圳市城市綠化發(fā)展規(guī)劃綱要（2012-2020）》，以2012 年至2020 年為工作周期，提出了未來城市綠化發(fā)展的新目標(biāo)，并于次年2013年正式發(fā)布第一批公園名錄數(shù)據(jù)。因此本文以2013 年與2020年為研究時(shí)限，公園綠地?cái)?shù)據(jù)依照《深圳市公園名錄》和《深圳市城市規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則》（2019 年局部修訂），篩選城市建設(shè)用地內(nèi)的公園綠地，分為綜合公園、專類公園、社區(qū)公園三類，提取大型公園出入口，小型公園質(zhì)心，建立公園綠地點(diǎn)數(shù)據(jù)庫。行政區(qū)劃數(shù)據(jù)源于全國行政區(qū)劃信息查詢平臺(tái)，道路數(shù)據(jù)源于Openstreetmap網(wǎng)站；居住小區(qū)、商業(yè)服務(wù)設(shè)施點(diǎn)數(shù)據(jù)、政府機(jī)構(gòu)設(shè)施點(diǎn)數(shù)據(jù)、公交站點(diǎn)數(shù)據(jù)爬取自高德地圖；DEM 數(shù)據(jù)來自于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心；人口、GDP 數(shù)據(jù)分別下載于Worldpop 網(wǎng)站與地理遙感生態(tài)網(wǎng)，并根據(jù)《深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒》進(jìn)行了修正，提高了數(shù)據(jù)精確度。

2 研究框架和方法

2.1 研究框架

圖1 研究區(qū)域

為了更好的評(píng)價(jià)公園綠地實(shí)際建設(shè)成效，實(shí)現(xiàn)綠地資源的空間公平，本文建立公園綠地供需水平時(shí)空分異、可達(dá)性時(shí)空分異、可達(dá)性影響機(jī)制探究三個(gè)層次的研究框架（圖2）。供需水平時(shí)空分異分析從供給和需求兩方出發(fā)，分別對(duì)比2013 年與2020 年公園綠地空間布局、面積、數(shù)量以及人口密度的變化；可達(dá)性時(shí)空分異分析采用高斯兩步移動(dòng)搜索法計(jì)算了2013 年與2020 年多交通模式下多尺度的公園綠地可達(dá)性，并對(duì)其分異特征進(jìn)行了對(duì)比分析；可達(dá)性影響機(jī)制探究首先使用地理探測器分析可達(dá)性指數(shù)與“綠地-交通-區(qū)位-經(jīng)濟(jì)-自然”因素間的關(guān)系，識(shí)別有效影響因子，進(jìn)而利用地理加權(quán)回歸模型，探討各有效影響因子在空間上對(duì)綠地可達(dá)性影響的異質(zhì)性，旨在為未來城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃提供差異化的應(yīng)對(duì)思路與方法。

圖2 研究框架

2.2 高斯兩步移動(dòng)搜索法

傳統(tǒng)的兩步移動(dòng)搜索法以“二分法”作為衰減函數(shù)，搜索半徑內(nèi)完全可達(dá)，反之完全不可達(dá)，不符合居民實(shí)際出行特征，因此本文采用更加符合居民真實(shí)出行規(guī)律的高斯函數(shù)改進(jìn)兩步移動(dòng)搜索法，探究多出行方式下多尺度公園綠地的可達(dá)性，以提高研究結(jié)果的可靠性與精確度，具體步驟如下：

第一步：以公園綠地出入口為供給點(diǎn)j，不同出行模式下各級(jí)公園綠地研究閾值d0（表1、表2）建立搜索域，統(tǒng)計(jì)每個(gè)供給點(diǎn)j 搜索域內(nèi)的所有需求點(diǎn)k 的人口總數(shù)，使用高斯函數(shù)進(jìn)行衰減，并計(jì)算每個(gè)供給點(diǎn)j 的服務(wù)能力Rj：

表1 各級(jí)公園綠地研究閾值設(shè)定

表2 各級(jí)道路速度賦值

式中：Dk 是每個(gè)需求點(diǎn)k 的人口數(shù)量（人），djk是供給點(diǎn)j 與需求點(diǎn)k 間的距離成本，G(djk)為對(duì)距離成本進(jìn)行高斯衰減，Sj 為供給點(diǎn)j 的供給能力，用公園面積（m2）表示。

第二步：以居住區(qū)為需求點(diǎn)k，d0 閾值建立搜索域，查找搜索域內(nèi)的所有公園綠地供給點(diǎn)j 并匯總其供需比Rj，使用高斯函數(shù)進(jìn)行衰減，并計(jì)算居住區(qū)k 的可達(dá)性指數(shù)Ai。

式中，G(dkj)為高斯衰減后的距離成本，Rj 為搜索閾內(nèi)所有供給點(diǎn)服務(wù)能力之和。

第三步：由于高斯兩步移動(dòng)搜索法計(jì)算所得可達(dá)性具有廣義人均綠地面積的含義，因此本文采用“公園綠地可達(dá)性與人均公園綠地面積相比是否大于1”的方法評(píng)價(jià)可達(dá)性高低、開展區(qū)域內(nèi)不同單元橫向比較，大于1的視為可達(dá)性相對(duì)高值區(qū)、小于1 的視為相對(duì)低值區(qū)[21]。

2.3 地理探測器

地理探測器是由王勁峰[29]等人提出用于探究驅(qū)動(dòng)因子以及空間分異性的新工具，主要用q 值度量驅(qū)動(dòng)因子決定力大小，其公式為：

其中qx為影響因子x 對(duì)公園綠地可達(dá)性的決定力，其取值范圍為[0，1]，h=1，2…，L 為驅(qū)動(dòng)因子的分層數(shù)；Nh 和N 分別表示h 層子區(qū)域樣本量數(shù)和全市樣本數(shù)量；和 σ2分別為層h 和全市的因變量的方差。

2.4 地理加權(quán)回歸

地理加權(quán)回歸（GWR）是在傳統(tǒng)的最小二乘法模型的基礎(chǔ)上將空間特性以距離加權(quán)的方式納入模型中的地學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，能夠較好的對(duì)影響因素的空間異質(zhì)性進(jìn)行評(píng)價(jià)[34]。其計(jì)算公式如下：

其中，yi為第i 個(gè)街道的公園綠地可達(dá)性，（ui，vi）為第i 個(gè)街道的空間地理坐標(biāo)，β0為（ui，vi）的固定效應(yīng)截距，Xij為第i 個(gè)街道的可達(dá)性影響因素j 的取值（j=1，2，...，K），βj為Xij的回歸系數(shù)，εi為隨機(jī)誤差。

3 結(jié)果與分析

3.1 綠地供給水平時(shí)空對(duì)比

空間布局來看（圖3），公園綠地呈“西多東少”、“由關(guān)內(nèi)向關(guān)外”南北向擴(kuò)展的不均衡的分布特征。從公園數(shù)量來看（圖4），深圳市公園數(shù)量由2013 年的655 個(gè)增長到2020 年的1169 個(gè)，相對(duì)增長78.47%，其中社區(qū)公園類型增量最多。公園面積來看（圖5），深圳市公園面積由2013 年的55.76 km2增長到2020 年的84.42km2，相對(duì)增長51.40%，其中綜合公園類型面積所占比重最大。深圳市核心發(fā)展區(qū)大多位于發(fā)展較早的關(guān)內(nèi)經(jīng)濟(jì)特區(qū)，如福田區(qū)、南山區(qū)、羅湖區(qū)，是居住、商業(yè)、行政等城市功能的聚集地；東邊區(qū)域由于開發(fā)建設(shè)較晚，因而公園綠地布局較少。隨著深圳市經(jīng)濟(jì)特區(qū)實(shí)行關(guān)內(nèi)外一體化發(fā)展，關(guān)外區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加快，公園綠地不斷增多，其中社區(qū)公園主要服務(wù)于社區(qū)居民，具有分布廣、面積小的特點(diǎn)，因此社區(qū)公園數(shù)量增加較多，而綜合公園具有服務(wù)范圍較廣、規(guī)模大的特點(diǎn)，其面積增漲幅度較大。

圖3 2013 年與2020 年公園綠地入口布局圖

圖4 2013 年與2020 年公園數(shù)量對(duì)比

圖5 2013 年與2020 年公園面積對(duì)比

3.2 綠地需求水平時(shí)空對(duì)比

居民對(duì)公園綠地的需求水平和人口密度呈正相關(guān)，2013 年到2020 年，深圳市人口共增加約340 萬。通過計(jì)算各街道人口與面積之比，得到深圳市人口密度分布圖。由圖6 可知，2013～2020 年，隨著城市化進(jìn)程加快，關(guān)外區(qū)逐步發(fā)展起來，人口密度高值區(qū)由關(guān)內(nèi)向關(guān)外延伸，福田、羅湖、南山為深圳市的核心發(fā)展區(qū)，人口密度較大，需求水平較高；東部寶安區(qū)、龍華區(qū)與光明區(qū)人口密度逐漸增大，需求水平逐漸升高；鹽田區(qū)、東部龍崗區(qū)和大鵬區(qū)開發(fā)建設(shè)進(jìn)程較慢，人口密度較低，需求水平較低。

圖6 2013 年與2020 年深圳市人口密度分布圖

3.3 公園綠地可達(dá)性時(shí)空分異特征

本文以公園綠地可達(dá)性時(shí)空分異為切入點(diǎn)，采用綜合考慮供需雙方的高斯兩步移動(dòng)搜索法對(duì)深圳市2013 年與2020 年多交通模式下的多尺度公園綠地進(jìn)行可達(dá)性分析，以可達(dá)性數(shù)值與人均公園綠地面積相比是否大于1劃分高值區(qū)域低值區(qū)，進(jìn)一步使用數(shù)據(jù)幾何間隔劃分出可達(dá)性低、較低、高、較高四個(gè)等級(jí)。

總體來看，2013 年到2020 年，深圳市公園綠地可達(dá)性整體呈上升趨勢，可達(dá)性高值小區(qū)占比逐漸提升，社區(qū)公園可達(dá)性均值增幅最大，綜合公園可達(dá)性變化基本穩(wěn)定，專類公園標(biāo)準(zhǔn)差增幅最大、空間分異現(xiàn)象加重。深圳市近10 年將公園建設(shè)作為城市綜合競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力的重要工作，公園建設(shè)邁入跨越式發(fā)展期，整體層面可達(dá)性的提升依賴于“千園之城”“公園城市”等多個(gè)綠地戰(zhàn)略的實(shí)施。

從可達(dá)性時(shí)空分異特征來看，社區(qū)公園可達(dá)性提升最大，在光明區(qū)最為顯著，主要原因是近年來光明區(qū)作為深圳打造生態(tài)文明城市的典型樣板，公園增量最多且位于深圳市關(guān)外區(qū)域，人口需求相對(duì)較低，供過于需促使社區(qū)公園可達(dá)性提升顯著。綜合公園可達(dá)性水平基本穩(wěn)定，可達(dá)性高值區(qū)呈現(xiàn)由關(guān)內(nèi)向關(guān)外遷移趨勢，是由于關(guān)內(nèi)區(qū)域發(fā)展水平高，導(dǎo)致人口密度持續(xù)增高，但早已進(jìn)入存量發(fā)展階段，可用于綠地建設(shè)的土地資源緊張，而關(guān)外區(qū)正值開發(fā)建設(shè)階段，人口需求低綠地供給能力強(qiáng)，使得可達(dá)性逐漸提高。專類公園可達(dá)性稍有下降，并且空間分異現(xiàn)象加重，主要原因是新增的專類公園72.5%的都集中在光明區(qū)，供給能力迅速提升促使可達(dá)性提升顯著，導(dǎo)致全市可達(dá)性空間分布不均衡現(xiàn)象顯著（圖7～12）。

圖7 2013 年與2020 年不同類型公園可達(dá)性系數(shù)圖

圖8 深圳市多尺度公園綠地可達(dá)性變化時(shí)空對(duì)比統(tǒng)計(jì)圖

圖9 2013、2020 年綜合公園可達(dá)性

圖10 2013、2020 年專類公園可達(dá)性

圖11 2013、2020 年社區(qū)公園可達(dá)性

圖12 2013、2020 年公園整體可達(dá)性

3.4 公園綠地可達(dá)性影響機(jī)制探究

3.4.1 基于地理探測器的影響因子識(shí)別

公園綠地可達(dá)性的高低受多種因素綜合影響，本文選取5 類指標(biāo)共10 個(gè)影響因子作為自變量，將可達(dá)性綜合指數(shù)作為因變量（表3），利用地理探測器分析2013 年、2020 年各影響因素對(duì)公園綠地可達(dá)性變化的影響程度。

表3 可達(dá)性影響因子指標(biāo)體系

由可達(dá)性影響因子q值探測結(jié)果（表4）可知，2013年，所有影響因素p 值為0，均通過0.01 顯著性檢驗(yàn)，而在2020 年僅有X1、X2、X4 三類影響因子均通過了0.01 的顯著性檢驗(yàn)，表明在2013—2020 年間公園可達(dá)性的空間分布與綠地因素、道路因素的結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)較為明顯。究其原因發(fā)現(xiàn)，隨著城市經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展以及科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，各區(qū)經(jīng)濟(jì)、商業(yè)成為重點(diǎn)發(fā)展對(duì)象，商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施的差距、開發(fā)建設(shè)的技術(shù)難度、成本逐漸減少，導(dǎo)致區(qū)位因素、經(jīng)濟(jì)因素、自然因素與公園可達(dá)性之間的關(guān)聯(lián)度不斷下降。進(jìn)一步探究其顯著性影響因子q 值，在動(dòng)態(tài)水平中，X1、X2、X4 的q 值均呈現(xiàn)下降趨勢，其決定力q 大小的排名為X4（0.10275）＞X1（0.0536）＞X2(0.0472)，表明X4 是公園可達(dá)性的主導(dǎo)因子，解釋力高達(dá)10%以上，遠(yuǎn)大于其它因子，X2、X1 則為公園可達(dá)性的重要因子。其主要原因在于道路是城市發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施，道路密度越高的地區(qū)，城市發(fā)展建設(shè)水平相對(duì)較高，公園綠地設(shè)施建設(shè)相對(duì)較為完善，且豐富的出行路線極大地提高了居民到達(dá)公園綠地的便捷性，因而道路密度的決定力最強(qiáng)。此外，公園綠地可達(dá)性離不開公園綠地建設(shè)，公園綠地的面積越大，其出入口數(shù)量、公園服務(wù)范圍均會(huì)擴(kuò)大，進(jìn)而提升公園綠地可達(dá)性。

表4 可達(dá)性影響因子q 值探測結(jié)果

3.4.2 基于GWR 的影響因子空間異質(zhì)性分析

地理探測器模型重點(diǎn)聚焦在全局尺度空間分異影響因素分析，忽略了影響因素局部尺度上作用效應(yīng)的空間分異。因此，本文經(jīng)過地理探測器模型檢驗(yàn)，篩選了三個(gè)有效因子X1 公園面積占比、X2 公園出入口密度、X4道路密度為解釋變量，以2020 年可達(dá)性指數(shù)為被解釋變量構(gòu)建回歸模型指標(biāo)體系（表5）。

表5 回歸模型指標(biāo)體系

對(duì)可達(dá)性指數(shù)及各主導(dǎo)因子進(jìn)行OLS 回歸，結(jié)果顯示，殘差擬合不服從正態(tài)分布，為提升擬合度，引入GWR 模型。首先利用Geoda1.14 分析2020 年深圳市公園整體可達(dá)性指數(shù)的空間自相關(guān)性。結(jié)果顯示，Moran’s I 為0.823753，通過顯著性Z 檢驗(yàn)（p＜0.05）,說明2020 年可達(dá)性指數(shù)存在顯著空間自相關(guān)。然后將影響因子數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使用GWR4 進(jìn)行地理加權(quán)回歸分析，進(jìn)一步探測影響因子作用效應(yīng)的空間分異。結(jié)果顯示（表6），擬合后的R2由0.172066 升至0.403038，AICc 值由-61.379260 降至-73.339113，差值為11.959853，整體表現(xiàn)較好，表明GWR模型較OLS模型擬合效果更好。

表6 OLS 與GWR 模型擬合效果對(duì)比

GWR 模型擬合回歸系數(shù)顯示（圖13），X4 道路密度對(duì)可達(dá)性指數(shù)的影響力與差異性最大（回歸系數(shù)為-0.963989～-0.097715），在空間上呈現(xiàn)東高西低的特征，這是由于深圳市呈現(xiàn)明顯的東西兩極化發(fā)展，東部龍崗區(qū)、坪山區(qū)發(fā)展相對(duì)滯后，道路系統(tǒng)不及西部完善，而道路密度作為可達(dá)性的關(guān)鍵因素，在東部對(duì)可達(dá)性提升的影響會(huì)明顯高于西部；X2 公園出入口密度（回歸系數(shù)為-0.252221～1.386147），回歸系數(shù)由西向東遞減，正向影響集中在深圳市西部光明區(qū)、寶安區(qū)、龍華區(qū)與南山區(qū)，這些區(qū)域的公園數(shù)量多、出入口密度較大，負(fù)向作用主要集中在東部綠地資源供給相對(duì)較差的的坪山區(qū)與大鵬區(qū)；X1 公園面積占比空間差異最小（回歸系數(shù)為-0.074609～0.251136），以正向作用為主，只有光明區(qū)與寶安區(qū)6 個(gè)街道呈負(fù)向影響，從回歸系數(shù)分布來看，具有顯著的空間地帶性分異特征，因東部行政區(qū)面積較大，但綠地資源較西部而言較少形成了東部區(qū)域影響效應(yīng)明顯強(qiáng)于西部區(qū)域的現(xiàn)象。

圖13 有效因子影響效應(yīng)空間異質(zhì)分布

4 結(jié)論與展望

公園綠地作為城市內(nèi)重要的公共資源，成為居民日常休閑活動(dòng)的重要空間載體，具有生態(tài)、文化功能，其可達(dá)性強(qiáng)弱影響著居民的生活質(zhì)量。深圳市于2012 年發(fā)布《深圳市城市綠化發(fā)展規(guī)劃綱要（2012-2020）》，以2012 年至2020 年為工作周期，提出了深圳未來城市綠化發(fā)展的新目標(biāo)，并于次年2013 年正式發(fā)布第一批公園名錄數(shù)據(jù)。因此本文以2013 年與2020 年為研究時(shí)限，利用高斯兩步移動(dòng)搜索法探討了深圳市公園綠地可達(dá)性的時(shí)空分異特征，并利用地理探測器與地理加權(quán)回歸模型探究不同因素對(duì)于公園綠地可達(dá)性的影響水平與其空間上的異質(zhì)性特征。主要結(jié)論如下：1）在建設(shè)用地范圍內(nèi)，深圳市公園綠地?cái)?shù)量與面積持續(xù)增長，空間上呈現(xiàn)“西多東少”和以“由關(guān)內(nèi)向關(guān)外”的南北向擴(kuò)展蔓延分布特征。2）2013 年至2020 年間，深圳市公園綠地可達(dá)性整體呈上升趨勢，關(guān)外區(qū)域可達(dá)性逐漸高于關(guān)內(nèi)區(qū)域，其中社區(qū)公園可達(dá)性均值增幅最大，專類公園可達(dá)性空間差異性最大，綜合公園可達(dá)性水平基本穩(wěn)定。3）道路密度、公園出入口密度、公園面積占比為主要影響因素，區(qū)位、經(jīng)濟(jì)、自然因素與公園可達(dá)性之間的關(guān)聯(lián)度隨著科學(xué)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展呈下降趨勢。（4）不同因子對(duì)可達(dá)性指數(shù)的影響具有顯著的空間差異性，X4 道路密度與X1 公園面積占比在研究區(qū)東部影響更大，X2 公園出入口密度在研究區(qū)西部影響更大。

在城市化快速發(fā)展的背景下，公園綠地可達(dá)性差異所帶來的的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)效益的不平等性受到眾學(xué)者的關(guān)注[35-37]，但對(duì)公園綠地可達(dá)性的動(dòng)態(tài)變化特征與影響機(jī)制還缺乏深入探究。本研究通過對(duì)深圳市各類公園綠地的可達(dá)性時(shí)空分異特征以及驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行定量表達(dá)和空間分析，總結(jié)其分布特點(diǎn)與發(fā)展規(guī)律，從多角度對(duì)其時(shí)空分異的機(jī)理做出合理解釋，可為深圳市綠地系統(tǒng)規(guī)劃與建設(shè)提供差異化、針對(duì)性的建議。此外本文的研究框架與結(jié)論對(duì)其它同類城市公園綠地總體評(píng)估、優(yōu)化配置、實(shí)現(xiàn)空間公平具有一定參考和指導(dǎo)意義，方法體系也可為其他地理現(xiàn)象可達(dá)性分析提供思路。

但由于受到數(shù)據(jù)采集等因素限制，本研究也存在一定的局限性，因精確人口數(shù)據(jù)獲取較難，本文采用worldpop 人口密度柵格數(shù)據(jù)，居住區(qū)人口與實(shí)際人口存在差異，雖使用七普數(shù)據(jù)進(jìn)行了區(qū)級(jí)修正，但居住小區(qū)級(jí)的需求水平仍舊有所差異；其次，2013 年和2020 年公園名錄均存在少數(shù)公園面積、分類缺失，位置模糊等情況，數(shù)據(jù)偏差會(huì)影響綠地供給進(jìn)而影響可達(dá)性結(jié)果；此外本文未充分考慮不同人群的主觀因素、公園本身吸引力因素等對(duì)于可達(dá)性的影響；未來研究可進(jìn)一步通過問卷調(diào)查、滿意度打分等形式評(píng)估公園綠地吸引力，通過完善公園數(shù)據(jù)、豐富影響因子指標(biāo)等方法提升研究的準(zhǔn)確性。

圖、表來源

文中的圖、表均為作者繪制。