□□ 侯宇星,林先成,曹 騫 (四川師范大學(xué) 地理與資源科學(xué)學(xué)院,四川 成都 610000)

引言

2018年2月,習(xí)近平總書記在成都天府新區(qū)視察時(shí),首次提出公園城市這一理念[1],之后有學(xué)者不斷地開展相關(guān)探索與實(shí)踐[2-3]。公園城市也被學(xué)者重新定義,認(rèn)為是新時(shí)代下城鄉(xiāng)人居環(huán)境建設(shè)的新理念與理想模式,高度強(qiáng)調(diào)公園化的生態(tài)格局構(gòu)建與基礎(chǔ)配置的結(jié)合[4]。公園城市建設(shè)中較為關(guān)注公園可達(dá)性,可達(dá)性是空間之下結(jié)點(diǎn)之間互相作用的程度[5],該概念最早由Hansen W G[6]提出,后來學(xué)者們不斷進(jìn)行可達(dá)性研究的拓展與改進(jìn),引入新的因素使最終可達(dá)性的結(jié)果更加具有參考意義與實(shí)踐價(jià)值[7-9]。目前可達(dá)性常用的度量方法有緩沖區(qū)分析法[10-11]、比例法[12]、覆蓋法、引力模型法與兩步移動(dòng)搜索法等。緩沖區(qū)分析法簡單直接,但是缺乏對(duì)道路情況的考慮,與現(xiàn)實(shí)情形存在比較大的出入;比例法與覆蓋法無法反映不同居民使用時(shí)的公園服務(wù)水平與人們需求水平;引力模型存在一定的主觀性,不同方法模型針對(duì)對(duì)象不同,各有優(yōu)缺點(diǎn)。兩步移動(dòng)搜索法是在引力模型的基礎(chǔ)上引入了“空間閾值”,對(duì)供給、需求和空間阻力進(jìn)行綜合考慮,并且可以更加直觀地反映供需比與可達(dá)性數(shù)值情況,因而擬采用兩步移動(dòng)搜索法探討深圳市公園綠地的步行空間可達(dá)性。由于兩步移動(dòng)搜索法中對(duì)于距離衰減函數(shù)的選擇影響較大,而居民小區(qū)需求滿足衰減速率隨距離的增加先增加后減慢的變化趨勢(shì),故而采用了高斯兩步移動(dòng)搜索法[13-14]。

以深圳市為研究對(duì)象,利用Python工具獲取小區(qū)與公園綠地的POI數(shù)據(jù),并結(jié)合Google影像圖與百度地圖API提取的公園出入口信息。基于高斯兩步移動(dòng)搜索法,以小區(qū)居民點(diǎn)為研究單元,分析15 min生活圈[14]的公園綠地步行空間可達(dá)性情況,進(jìn)一步使用局部空間自相關(guān)與盲點(diǎn)分析空間可達(dá)性的差異,識(shí)別可達(dá)性盲區(qū),并結(jié)合克里格插值對(duì)深圳市全域可達(dá)性進(jìn)行預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

深圳市(113°43′～114°38′E,22°24′～22°52′N)為廣東省轄級(jí)地級(jí)市,屬超大城市行列,是全國經(jīng)濟(jì)中心城市和國家創(chuàng)新型城市。研究區(qū)域涉及深圳市的寶安區(qū)、福田區(qū)、羅湖區(qū)、鹽田區(qū)、南山區(qū)、光明區(qū)、龍崗區(qū)、龍華區(qū)、坪山區(qū)和大鵬新區(qū)等,如圖1所示。全區(qū)幅員面積為1 997 470 m2,常住人口為1 766.18萬(2022年),區(qū)域內(nèi)人口密集。

圖1 研究區(qū)域概況

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

所用數(shù)據(jù)為人口數(shù)據(jù)、公園數(shù)據(jù)和路網(wǎng)數(shù)據(jù)。人口數(shù)據(jù)利用安居客和鏈家網(wǎng)獲取了2022年底深圳市小區(qū)居民POI數(shù)據(jù),并對(duì)提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選和剔除,得到小區(qū)居民人口數(shù)據(jù)。公園綠地?cái)?shù)據(jù)由百度地圖API提取公園出入口的相關(guān)信息,借助深圳市政府網(wǎng)提取相關(guān)公園綠地的數(shù)據(jù),深圳市公園目錄獲取各類綠地?cái)?shù)據(jù)與Google影像最終確定公園出入口數(shù)據(jù)。道路網(wǎng)數(shù)據(jù)是借助Open Street Map網(wǎng)獲取所需要的路網(wǎng)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)獲取截止時(shí)間為2023年4月30日。并利用Arcgis10.8對(duì)道路數(shù)據(jù)進(jìn)行提取中心線和網(wǎng)路分析等操作獲得所需要的道路數(shù)據(jù),采用OD成本矩陣計(jì)算居民到達(dá)公園入口的相關(guān)情況。

1.3 研究方法

1.3.1高斯兩步移動(dòng)搜索法

高斯兩步移動(dòng)搜索法(G2SFCA)最開始由John等提出,是以需求點(diǎn)和供給點(diǎn)為基礎(chǔ),在給定的距離閾值內(nèi)進(jìn)行兩次搜索,并將求出的供需比相加得出到達(dá)需求點(diǎn)的可達(dá)性。研究采用高斯兩步移動(dòng)搜索法可以在一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)兩步移動(dòng)搜索法的不足,具體計(jì)算步驟如下:

第一步:以公園綠地所對(duì)應(yīng)的公園門j為供給點(diǎn),設(shè)定一定的距離閾值d0為半徑,以此范圍作為搜索域,求取位于該范圍內(nèi)需求點(diǎn)k的所有集合,求得供應(yīng)點(diǎn)j的供需比為Rj,計(jì)算見式(1):

(1)

式中:Rj——一定閾值范圍內(nèi)的公園綠地j的供需比;

Sj——點(diǎn)j的總供給,為公園出入口對(duì)應(yīng)的公園面積,m2;

dkj——各個(gè)小區(qū)居民點(diǎn)到公園出入口的距離;

Pk——在設(shè)定閾值范圍的小區(qū)居民點(diǎn)k的需求總體規(guī)模,以使用人口數(shù)量作為衡量指標(biāo);

G(dkj,d0)——高斯函數(shù)衰減,計(jì)算見式(2):

(2)

第二步:針對(duì)小區(qū)居民點(diǎn)k搜索其到達(dá)的所有公園出入口j,設(shè)定一定的閾值為d0,不同公園綠地的供需比Rj利用高斯函數(shù)衰減G(dkj,d0)計(jì)算求和,最后得到每個(gè)小區(qū)居民點(diǎn)k的可達(dá)性指數(shù)Ak,計(jì)算見式(3):

Ak∑G(dkj,d0)×Rj,k∈{dkj≤d0}

(3)

式中:Ak——小區(qū)居民點(diǎn)k的公園綠地可達(dá)性指數(shù),m2·人-1;Ak值越大表示該小區(qū)居民點(diǎn)的可達(dá)性越好,反之可達(dá)性越差。

1.3.2局部空間自相關(guān)

局部空間自相關(guān)是研究區(qū)域內(nèi)局部空間與周邊臨近地區(qū)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,借助熱點(diǎn)分析實(shí)現(xiàn),重點(diǎn)分析區(qū)域的冷點(diǎn)與熱點(diǎn)區(qū)域。冷點(diǎn)和熱點(diǎn)區(qū)域主要通過GiZ指標(biāo)計(jì)算Z得分與P值,Z得分高而P值小,則該地區(qū)為熱點(diǎn);反之,Z得分低而P值高為冷點(diǎn)區(qū)域。盲點(diǎn)分析是公園綠地空間所不能覆蓋的地區(qū),是不具備可達(dá)性的地區(qū),研究中以高斯兩步移動(dòng)搜索法計(jì)算后所得Ai為0的地區(qū),為公園可達(dá)性盲區(qū)。

1.3.3克里格插值

克里格插值又可稱為空間局部插值法,是在某個(gè)有限的區(qū)域內(nèi)對(duì)區(qū)域化的變量進(jìn)行無偏最優(yōu)化的一種方法,在變異函數(shù)相關(guān)理論與結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行,是地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容之一。在相關(guān)的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模塊中根據(jù)使用范圍的不同產(chǎn)生了八種克里格方法。此次研究中利用克里格插值來反應(yīng)深圳市整個(gè)區(qū)域的可達(dá)性相關(guān)情況,以彌補(bǔ)高斯兩步移動(dòng)搜索法下的某些點(diǎn)位的可達(dá)性,使區(qū)域可達(dá)性更具有參考意義。

2 結(jié)果與分析

2.1 公園綠地空間可達(dá)性分析

參考相關(guān)的城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃與相關(guān)文獻(xiàn),以步行15 min生活圈為背景求取公園的可達(dá)性?？紤]到正常身高下與正常步行速度,綜合比較數(shù)據(jù)得出步行15 min的閾值為1 500 m,分別求取10 min和15 min深圳市公園步行空間可達(dá)性情況?；诟咚箖刹揭苿?dòng)搜索法進(jìn)行研究是在軟件Arcgis10.8下進(jìn)行,使用4 480個(gè)小區(qū)居民點(diǎn)數(shù)據(jù)作為需求點(diǎn),供給點(diǎn)選擇提取2 055個(gè)公園出入口。

根據(jù)高斯兩步移動(dòng)搜索法計(jì)算出公園可達(dá)性數(shù)值如圖2所示。利用自然斷點(diǎn)法對(duì)可達(dá)性進(jìn)行等級(jí)劃分,可達(dá)性等級(jí)分析不涉及可達(dá)性為0的區(qū)域。由圖2(a)和(c)可知,研究區(qū)域的可達(dá)性呈現(xiàn)中部、西北、西南部分偏高而東南、東北部分偏低的整體特征。可達(dá)性高值區(qū)域?yàn)辇垗弲^(qū)、鹽田區(qū)和羅湖區(qū),三者相互連接形成聚團(tuán),是可達(dá)性明顯的區(qū)域?？蛇_(dá)性低值區(qū)域位于大鵬新區(qū)的東南部、龍華區(qū)的東北和東南,這些地區(qū)中龍華區(qū)公園數(shù)量較多,但自身公園類別中專類公園占比大而社區(qū)公園占比小,小區(qū)居民步行10 min和15 min到達(dá)難度大;南山區(qū)公園數(shù)量少,該地區(qū)居民人口數(shù)量相對(duì)較多且團(tuán)狀的聚集,使可達(dá)性較低。由圖2(b)和(d)可知,研究區(qū)域的可達(dá)性不再具有整體的聚合狀況分布與明顯的分布高低特征,而是某個(gè)區(qū)域內(nèi)點(diǎn)狀聚焦,零散分布占主導(dǎo)。可達(dá)性最好的區(qū)域龍華區(qū)與龍崗區(qū)皆有分布,次一級(jí)的可達(dá)性區(qū)域?yàn)榱_湖區(qū)、鹽田區(qū)、光明區(qū)和寶華區(qū),相對(duì)而言可達(dá)性一般與差的區(qū)域散布于各區(qū)之內(nèi),其中南山區(qū)、寶安區(qū)、羅湖區(qū)和大鵬新區(qū)分散最廣。

圖2 深圳市公園步行可達(dá)性結(jié)果

2.2 公園綠地空間可達(dá)性集聚特征分析

公園綠地空間可達(dá)性集聚通過局部空間自相關(guān)下與盲點(diǎn)分析進(jìn)行,局部空間自相關(guān)是借助熱點(diǎn)分析研究公園綠地可達(dá)性的熱點(diǎn)區(qū)域與冷點(diǎn)區(qū)域,分析結(jié)果如3所示。由如圖3可知,步行10 min與15 min的冷點(diǎn)、熱點(diǎn)區(qū)域差異明顯,在10 min的可達(dá)性中,冷點(diǎn)區(qū)域主要是南山區(qū)與羅湖區(qū)南部地區(qū),熱點(diǎn)區(qū)域于龍崗區(qū)、坪山區(qū)和鹽田區(qū)附近聚集,冷點(diǎn)區(qū)域最明顯的地區(qū)是南山區(qū)。而在步行15 min的可達(dá)性中,整體冷點(diǎn)區(qū)域占據(jù)面積更大,范圍更廣,遍布深圳市的各個(gè)地區(qū);熱點(diǎn)區(qū)域的分布面積較小,相對(duì)集中于龍崗區(qū)與羅湖區(qū),鹽田區(qū)存在著明顯的聚集。

圖3 深圳市公園步行可達(dá)性熱點(diǎn)分析結(jié)果

利用Arcgis進(jìn)行盲點(diǎn)分析,可達(dá)性分析中Ai為0的小區(qū)點(diǎn)如圖4所示。由圖可知,盲點(diǎn)區(qū)域存在明顯變化,10 min的可達(dá)性盲點(diǎn)區(qū)域分布密集,盲點(diǎn)區(qū)域占比為78.68%,分布廣泛且有集中分布的趨勢(shì),大多集中分布于南山區(qū)、羅湖區(qū)和大鵬新區(qū)。15 min的可達(dá)性盲點(diǎn)區(qū)域明顯減少,分布分散,主體聚團(tuán)狀為極少數(shù),盲點(diǎn)區(qū)域的占比急劇下降,占比為14%,只在坪山區(qū)南部與龍崗區(qū)東南部相對(duì)密集。

圖4 深圳市公園步行可達(dá)性盲點(diǎn)分析結(jié)果

2.3 公園綠地全域可達(dá)性分析

借助于高斯兩步移動(dòng)搜索法得到了特定點(diǎn)位的公園綠地可達(dá)性,進(jìn)一步利用克里格插值更加全面地展示整個(gè)深圳市的公園綠地可達(dá)性。首先利用克里格插值檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的分布,研究中所使用的數(shù)據(jù)皆呈正態(tài)分布;其次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證精度,選擇最優(yōu)的插值方法為普通克里格插值。

利用普通克里格插值分別得出10 min和15 min研究區(qū)域的整體可達(dá)性情況,如圖5所示。由圖5可知,小區(qū)居民10 min的可達(dá)性數(shù)值遠(yuǎn)沒有15 min的可達(dá)性情況好,而在各自閾值范圍內(nèi)出現(xiàn)的可達(dá)性等級(jí)是完全不同的。根據(jù)研究區(qū)域數(shù)據(jù)的情況與相關(guān)文獻(xiàn)資料將其分為七個(gè)級(jí)別,如圖6所示。由圖6(a)可知,等級(jí)一般及以下占比為71.06%,可達(dá)性較差占比為27.37%,可達(dá)性較好與極好占比為1.8%,可達(dá)性好的區(qū)域分布于龍崗區(qū)和鹽田區(qū)。由圖6(b)可知,可達(dá)性等級(jí)更加顯著,可達(dá)性極差占比為81.60%,可達(dá)性較好與極好的占比為0.33%,可達(dá)性好與極好的區(qū)域位于龍崗區(qū)偏北位置,呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布。

圖5 步行插值的公園步行可達(dá)性結(jié)果

圖6 步行插值的公園步行可達(dá)性結(jié)果

3 結(jié)語

研究借助高斯兩步移動(dòng)搜索法計(jì)算深圳市公園綠地步行可達(dá)性情況,并利用熱點(diǎn)與盲點(diǎn)分析進(jìn)一步探討小區(qū)可達(dá)性差異,再基于地質(zhì)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)公園綠地整體可達(dá)性情況分析,結(jié)果如下:

(1)公園綠地覆蓋范圍存在差異。該地區(qū)公園綠地的服務(wù)覆蓋程度整體是很好的,步行15 min時(shí),小區(qū)居民的86.23%可以到達(dá)公園,只存在小比例人口不具備條件;而在步行10 min時(shí),小區(qū)居民的21.29%可以到達(dá)公園綠地,仍存在優(yōu)化的空間。

(2)公園綠地可達(dá)性空間分布不均衡。步行10 min和15 min可達(dá)性存在差距,但是分布范圍存在相同點(diǎn),可達(dá)性空間分布存在一定中心集聚,中心地區(qū)到四周可達(dá)性不斷減弱。對(duì)可達(dá)性高的區(qū)域中心,公園綠地?cái)?shù)量多,交通與服務(wù)設(shè)施發(fā)達(dá)。對(duì)于大鵬新區(qū)等類似區(qū)域,由于自身經(jīng)濟(jì)開發(fā)程度和發(fā)展速度稍顯不足,該地區(qū)交通情況一般且基礎(chǔ)設(shè)施、公園綠地情況較差,可達(dá)性較差。可達(dá)性盲區(qū)研究中以小區(qū)居民點(diǎn)可達(dá)性為0,公園綠地服務(wù)范圍沒有覆蓋。對(duì)于這些居民點(diǎn)應(yīng)予以重視,應(yīng)合理規(guī)劃與有效使用公園綠地,盡可能消除盲區(qū)。

(3)克里格插值的公園綠地全域可達(dá)性。借助于地質(zhì)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法探討深圳市全域公園可達(dá)性,發(fā)現(xiàn)研究區(qū)域整體可達(dá)性分布中心明顯,且有隨到達(dá)時(shí)間變化的趨勢(shì)。步行15 min的可達(dá)性良好,以龍崗區(qū)最佳,點(diǎn)狀聚合于該區(qū),可達(dá)性一般的區(qū)域面狀散布于各行政區(qū),全域內(nèi)點(diǎn)面分布明顯。

(4)優(yōu)化公園綠地可達(dá)性。公園供給數(shù)量與質(zhì)量作為首要因素,對(duì)于不同地區(qū)需開展不同的升級(jí)方式,針對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展好的羅湖區(qū)和福田區(qū)應(yīng)對(duì)公園進(jìn)行更加合理的規(guī)劃,不斷完善周邊服務(wù)設(shè)施,調(diào)整道路交通布局,以求最大程度地惠及居民;開發(fā)較晚的區(qū)域如大鵬新區(qū),規(guī)劃中應(yīng)注重公園綠地,全面規(guī)劃城市。對(duì)于公園的提供方式,不局限于大面積類綜合公園的靈活利用,重點(diǎn)關(guān)注居民更加便利的周邊地區(qū),進(jìn)一步對(duì)社區(qū)公園進(jìn)行開發(fā)與調(diào)整,以街道公園或小區(qū)公園的模式便利居民的生活。除對(duì)公園供給的關(guān)注外,也可適當(dāng)對(duì)居住人口進(jìn)行引導(dǎo),如在人口密集地區(qū)開展一些政策引導(dǎo)與優(yōu)惠措施,優(yōu)化人口分布格局,實(shí)現(xiàn)公園的高度可達(dá)性。

在利用高斯兩步移動(dòng)搜索法計(jì)算中,供需比的確定選擇小區(qū)居民到達(dá)公園門的服務(wù)人數(shù)與公園面積進(jìn)行計(jì)算,忽視了一些因素,如公園內(nèi)各種設(shè)施的情況、公園服務(wù)人員的態(tài)度、公園綠化與活動(dòng)場(chǎng)所設(shè)置等;此次主要探索的是步行10 min和15 min的公園可達(dá)性情況,并沒有對(duì)其他出行方式進(jìn)行考慮;研究中對(duì)路網(wǎng)數(shù)據(jù)的提取,可以反映供需點(diǎn)的可達(dá)性,但是基于實(shí)時(shí)路況可使結(jié)果更接近于現(xiàn)場(chǎng)情況。