供給-需求匹配視角下城市綠色基礎設施空間分異識別及優化策略研究
——以濟南西部新城為例

肖華斌

盛 碩

安 淇

施俊婕

綠色基礎設施作為城市復合生態系統的重要部分，包含一切可以為城市提供多樣化生態系統服務的林地、農田、水域等自然生態系統，是城市基礎設施的重要構成[1]。相比城郊區域側重于生態功能，城市建成區更關注其所提供的文化服務和人類福祉，包括提供游憩交往空間、增進居民身心健康水平等[2-3]，是提升人居環境質量的必要因素[4]。《國家新型城鎮化規劃(2014—2020年)》提出建設滿足社會公平正義的基本公共服務體系的要求[5]，城市公共服務設施空間分布直接關系城市公共資源分配的公平性[6]，其服務供給空間與居民分布空間的匹配性是反映城市居民生活質量、衡量城市宜居性的重要指標[7]。城市綠色基礎設施耦合了自然生態系統服務與人類社會福祉，提供的生態系統服務具有公共生態產品的屬性，需要關注其供給-需求的空間匹配問題。目前對城市綠色基礎設施生態系統服務供需空間分布研究集中在供給方面，包括休閑游憩空間供給、氣候調節、文化及健康服務等。供需平衡方面，多從空間公平或社會公平角度出發，耦合綠色基礎設施服務能力及覆蓋范圍內城市居民數量[8]以探討城市綠地供需平衡性；研究城市居民步行范圍內生活設施布局[9]，探討綠色基礎設施對城市居民出行路徑選擇及行為傾向的影響[10]，評估其社會服務水平及分布均衡性[11]。部分研究注重城市綠色基礎設施供給方式和服務水平，對需求主體-城市居民的分布及行為探討較少，忽略供需空間分布密度相適應的原則[12]；在考慮城市居民分布時，為方便獲取人口數據，往往選取社區[13]、城區等較大尺度單元，評價結果強調數量均衡。已有研究顯示，綠色基礎設施供需空間分異性與研究單元尺度關系密切，城市、城區等大尺度下研究結果通常較為均衡，而街道、地塊等較小尺度研究單元更能體現其供需空間分異性[14]。精細化尺度下城市綠色基礎設施供需空間分布及其分異性相關研究的缺乏，可能會導致綠色基礎設施供需雖達到總量平衡，仍存在較大空間分異的問題，且研究結果對城市綠地系統規劃布局指導性欠佳。信息技術的發展促使大數據特別是開源數據(如興趣點、微博簽到數據、大眾點評評價數據等)融入風景園林研究領域，多樣化研究數據及多類型分析手段使兼顧研究范圍和模擬粒度的“大尺度、精細化”城市研究模型構建[15]成為可能，為城市范圍內以較小單元為研究對象的城市居民行為[16]活力核心區域識別、綠色基礎設施識別、分布評價[17]及價值評估提供基礎，也為供需平衡視角下綠色基礎設施核心服務供給空間、城市居民需求空間識別提供途徑。城市綠色基礎設施生態系統服務功能的公共產品屬性決定了其供給-需求空間匹配問題(即公平績效問題[18])不僅與綠色基礎設施生態系統服務類型、品質和空間分布有關，還與服務范圍內不同類型的城市居民需求有著密切的關系。識別城市綠色基礎設施生態系統服務與城市居民需求的空間分布差異，優化匹配居民活動需求空間與生態系統服務空間，是提升綠色基礎設施服務效率的重要措施，也是提升人居環境和改善民生的有效途徑。

1 綠色基礎設施供需空間分異識別途徑

空間分異指一定地域范圍內某些組成要素(包括實體、文化、經濟、人口等)在空間上的差別[19]，在本研究中，采用綠色基礎設施供給水平與城市居民使用、感知綠色基礎設施的行為發生潛在頻率之間的空間差異，表征綠色基礎設施供需空間分異情況。

圖1 西部新城區位及研究片區劃分

1.1 供需空間特征界定

綠色基礎設施所提供的生態系統服務從供需分布層面，可分為非臨近服務、臨近服務、原位服務、與自身運動相關的服務等[20]；從服務類型層面，可以分為供給、支持、調節和文化4類。針對人居環境優化提質的背景，對城市居民日常活動需求及行為選擇影響最大的類型為文化服務，以臨近或原位服務為主，并且與城市居民自身需求密切相關。

城市居民在各種活動空間中行為存在一定制約性[21]，其行為多圍繞居住地展開，通過通勤、購物和游憩等有目的行為擴張到其他城市空間[22]，具有距離衰減的地理規律。通過文獻閱讀及調查研究發現，日常生活中，綠色基礎設施通過提供活動空間、影響視覺感受等途徑發揮其休閑游憩、文化科教等作用，影響城市居民行為分布及身心健康[2]，將受綠色基礎設施影響較大、頻率較高的城市居民日常行為歸納為聚集行為和感知行為：聚集行為主要發生在公園綠地、街頭綠地等空間，發生逗留、游憩及交往等活動；感知行為主要發生在街道步行空間，側重于表征城市居民在購物、休閑游憩或通勤過程中因綠色基礎設施感知程度不同而產生不同的步行意愿。

1.2 供需空間識別

綠色基礎設施供需空間識別從2種模式展開：聚集行為-綠地休閑空間識別模式和感知行為-街道步行空間識別模式。

1.2.1 聚集行為-綠地休閑空間識別

聚集行為發生頻率與城市人口密度、活力有直接關聯，城市中現狀功能密集、功能活力高的地塊及規劃中擬打造為功能核心區、用地多樣性高的地塊具有或潛在有較高的人口密度，聚集行為發生潛力高。采用現狀興趣點①密度及規劃建設用地類型香農多樣性指數(Shannon Diversity Index,SHDI)可以表征現狀功能密集程度及規劃用地多樣性，分別識別為現狀聚集行為高發區及規劃潛在聚集行為區。基于ArcGIS的空間分析工具中可達域分析，計算各地塊中綠色基礎設施步行可達域面積占比及疊置程度，確定服務供給程度。

1.2.2 感知行為-街道步行空間識別

街道步行空間質量、綠色基礎設施感知程度對使用者出行方式選擇及出行意愿有較大影響，濟南、上海等多個城市提出“15分鐘社區生活圈”概念，強調15分鐘步行范圍是居民生活核心范圍，因此識別城市居住小區周邊15分鐘步行可達范圍為城市居民高感知行為潛在區。街道空間使用頻率受道路系統組織形式、空間結構影響，高可達性道路通常擁有更高的發生感知行為潛力，識別為街道使用者高感知行為潛在區。街道綠化是影響街道空間環境的重要特征之一，較高的綠化感知度可提升城市居民對街道步行空間品質的滿意程度。基于街景圖像及問卷調查評價街道步行空間質量，在分析街道綠色基礎設施感知程度與步行意愿關系的基礎上，測度街景圖像中綠色基礎設施的感知程度，識別高步行意愿街道。

2 研究區域概況與數據來源

2.1 研究區域基本概況

濟南市西部新城(以下簡稱“西部新城”)位于濟南市西北部，總面積約450km2，西部新城擁有多個發展核心，涵蓋高密度城市新區、老城區及鄉鎮地區等，有優化綠色基礎設施格局、實現人居環境質量提升的需求。但是，現有綠色基礎設施分布與城市居民分布有較大的空間差異，其構建及評價結果不足以支撐詳細規劃尺度上的優化提升，綠色基礎設施供需分異識別及優化成為該區域未來城市建設及城市更新的途徑之一。依據城市結構與綠色基礎設施現狀，將其劃分為3個類別7個片區：高密度②-中等生態質量的西客站片區、大學科技園片區；中等密度-低生態質量的段店鎮片區、黨家鎮片區和長清老城區，低密度-高生態質量的平安店鎮片區、崮山鎮片區(圖1)。

2.2 數據來源及處理

研究單元地塊依據Open Street Map矢量道路數據劃分，共計792個。現狀用地類型和建成區內部綠色基礎設施空間識別依據2017年9月采集的“天地圖”1m分辨率遙感影像。聚集行為需求空間識別采用的POI數據來自國內知名地圖供應商數據，獲取范圍為西部新城最小外接正方形，獲取時間為2017年12月11日，數量共計20870個；使用者步行意愿測度問卷采用的街景數據來源于國內知名地圖供應商，沿西部新城道路采集，采集日期為2018年3月19日。

為消除各指標量綱不同的影響，采用分鐘-Max方法進行負向指標正向化處理及標準化運算測度結果，使其等比例放射在[0，1]區間。為保證各識別因子單元統一，測度結果中以地塊為測度單元的指標，歸一化值直接賦予地塊自身，以道路為測度單元的指標，取地塊臨街道路均值賦予地塊。采用自然間斷點分級方法，基于數據中固有的自然分組，識別數據值差異較大的間斷值，對各指標測度值進行恰當的分組。

3 西部新城綠色基礎設施供需空間分異識別

3.1 聚集行為-綠地休閑空間識別

3.1.1 聚集行為需求空間識別

計算地塊內部POI數量與地塊自身面積的比值并劃分層級，得到現狀聚集行為高發區；采用Fragstats軟件測度各地塊用地類型香農多樣性 指數，識別測度值大的地塊為潛在聚集行為高發區。分析結果發現，城市建成區及較大規模周邊城鎮的中心地帶(包括長清老城—大學科技園中心、黨家鎮中心)現狀功能密度高；而西客站片區、黨家鎮片區及長清老城區用地多樣性高，形成較為明顯的3個核心；最終測度結果顯示，高和較高聚集行為共有166個地塊，主要分布在長清老城區—大學科技園、黨家鎮片區、西客站片區，總面積約為15.17km2。而較低、低聚集行為發生潛在空間多位于郊野、農村地帶，地塊面積較大且以農業和工業為主，總面積約為270.53km2(圖2)。

3.1.2 綠地休閑供給空間識別

識別西部新城綠地休閑空間15分鐘步行可達域，劃分多層級城市綠色基礎設施游憩活動服務供給區域，發現高供給區域沿河流、湖泊及山體等自然要素分布，包括西客站片區臘山河、小清河周邊地帶，大學科技園片區及玉清湖水庫、長清湖、崮云湖水庫等濕地水域周邊，總面積僅為4.94km2，約占研究區域地塊總面積的1.2%；中等休閑服務供給區域分布在大學科技園、長清老城區中心區域及西客站片區中靠近臘山河、小清河的部分區域；西部新城雖綠化覆蓋率較高，但多數綠色斑塊不具有提供休閑游憩場所的功能，低休閑服務供給區面積達到321.00km2，集中分布在城郊及農村，顯示出該區域綠地休閑空間供給方面存在較大城鄉差異(圖3)。

3.1.3 供需空間分異識別

關聯并識別聚集行為-綠地休閑空間分異空間顯示，西部新城超過2/3的地塊綠地休閑空間供小于求，多分布在建成時間較長的鎮中心、老城區及等待城市更新的新城外圍區域(如長清老城區、黨家鎮及西客站片區東南側部分地塊)；205個地塊(總面積約為305.54km2)綠地休閑空間供給可以滿足城市居民需求，其中部分分布在城市新區水體周邊(大學科技園長清湖片區、西客站片區臘山河及小清河沿岸)，另有部分集中在研究區域西部和南部人口密度低、游憩需求量較少的區域(圖4)。

3.2 感知行為-街道步行空間識別

3.2.1 感知行為需求空間識別

以居住小區出入口15分鐘步行可達域面積占比、疊置程度為依據，劃分當地居民感知行為需求層級；計算規劃路網各路段到研究范圍其余路段平均歐式距離(MED)③作為街道使用者感知需求區層級劃分的依據。當地居民高感知行為需求空間集中在大規模城市建成區中心地帶，包括長清老城區、黨家鎮片區及西客站片區部分地塊；街道使用者感知需求集中分布在長清老城區、西客站片區，形成2個明顯的需求核心；疊加兩測度結果顯示，較高以上感知需求地塊約為275個，但面積普遍偏小，總面積僅占研究區域地塊總面積的6.5%，主要分布在長清老城區、西客站片區(圖5)。

3.2.2 高步行意愿街道供給空間識別

獲取街景圖像并人工剔除高速公路等不適宜城市居民步行路段，得到570張街景圖片。基于“騰訊優圖”圖像機器學習平臺識別整理各街景圖片自然要素(行道樹、草地等)、人工要素(建筑、房屋等)道路、車輛感知置信度，同時隨機選取42張圖片進行網絡問卷步行意愿打分，共收回問卷88份，有效問卷79份。

基于SPSS分析居民步行意愿與自然、人工、道路、車輛四要素感知置信度間的相關性，發現城市居民步行意愿與以城市綠色基礎設施為主的自然要素感知程度呈顯著正相關，與人工要素呈較弱的負相關。擬合居民步行意愿得分與自然要素感知程度，二者在三次立方函數下擬合最優，置信度(R2)為0.7，且除常數項外，F、T檢驗顯著性值皆低于0.05，可以認為二者在統計學上具有三次回歸關系，相關公式為：

式中，W為使用者步行意愿，N為自然要素感知程度得分，依此推算西部新城城市居民步行意愿測度結果(圖6)。高綠色基礎設施感知程度帶來的高步行意愿街道多分布在西部新城西北側及大學科技園、崮山鎮片區，共計262個地塊；而西客站片區、長清老城區、黨家鎮片區等人口密度高的區域使用者步行意愿中等偏低，僅有部分路段步行環境較好。

3.2.3 供需空間分異識別

對比感知需求空間及高步行意愿街道，發現西客站片區和長清老城區2個感知需求核心區域使用者步行意愿地塊間差異較大；大學科技園片區街道綠色基礎設施感知程度高，但由于路網密度小，步行便捷度低導致感知需求較小；西部新城西北側沿黃地帶及南側、東南側丘陵地帶步行環境良好，但遠離城市建成區，服務范圍內城市居民較少。

圖2 西部新城城市居民聚集行為空間識別

圖3 西部新城綠地休閑供給空間識別

圖4 西部新城聚集行為-綠地休閑空間分異識別

圖5 西部新城感知行為需求空間識別

圖6 西部新城城市居民步行意愿測度

圖7 西部新城供需空間分異特征劃分

4 西部新城綠色基礎設施格局優化策略

4.1 綠色基礎設施供需空間分異特征劃分

綜合聚集行為-綠地休閑空間分異和感知行為-街道步行空間供需分異的識別結果，將西部新城綠色基礎設施低供給區域劃分為3種類型：服務盲區(綠地休閑空間缺失且街道步行意愿低)、綠地休閑空間缺失區和街道步行意愿缺失區。綠地休閑空間缺失區集中分布在段店鎮片區東側、黨家鎮片區及長清老城區中部；西客站片區南側、黨家鎮片區北側及東側街道步行環境較差；服務盲區集中分布在段店鎮片區東側、長清老城區中部及西客站片區東南側；城市新區綠色基礎設施供給水平明顯高于老城區與周邊城鎮(圖7)。

4.2 高密度城市新區優化模式-西客站片區

根據該片區現狀用地與綠色基礎設施需求特征及空置地占比(圖8-a)，確定待優化地塊并分為A、B 2類(圖8-b)。其中A類地塊建筑密度低，地塊內尚有空置地，宜將城市居民引入現有綠色空間，實現綠色基礎設施生態價值的社會轉化；B類地塊處于規劃待城市更新狀態，依照服務范圍劃定休閑活動空間擬定增設區，指導后續城市更新過程中綠色基礎設施布局規劃，分析新增及轉化綠色休閑空間15分鐘步行可達域(圖8-b)，顯示新增綠色空間休閑空間服務范圍覆蓋80.47%的服務盲區及綠地休閑空間缺失區。結合《濟南市西部新城總體規劃》及《西客站片區城市設計》等相關規劃，優化關鍵性道路空間步行質量，形成“兩橫兩縱”綠道骨架，串聯新增綠地空間(圖8-c)。

4.3 中低密度舊城區優化模式-長清老城區

根據該片區現狀綠色基礎設施總量不足，空置地較少的特征(圖9-a)，確定待優化地塊并分為C、D、E 3類(圖9-b)。C類地塊沿北大沙河兩岸分布，逐步遷出河道兩側工業用地，恢復河流自然風貌；D類地塊位于建成區內部，地塊內殘存有少量綠色斑塊，轉變其中綠色斑塊為以發揮社會效益為主的休閑休憩空間；針對建筑密度較大的E類地塊，梳理其中微空間，選取潛在社會效益較大區域進建設“口袋公園”；分析新增及轉化綠色休閑空間15分鐘步行可達域(圖9-b)發現，82.19%的原有綠色休閑空間缺失區被新增綠色空間服務范圍所覆蓋。同時，優化步行質量不佳的街道空間環境，增加街道綠視量，形成沿北大沙河、經十西路2條綠色軸線，及串聯主要綠色開放空間的綠環。對人口密集、步行需求大的老城區中心地帶，集中優化提升慢行空間質量(圖9-c)。

5 結語與展望

已有的綠色基礎設施空間分布研究多從綠色基礎設施本體出發，在街區、城區等尺度下耦合其服務范圍內的人口規模，對城市居民日常活動及活力分布考慮不足，研究結果難以指導現有的規劃設計實踐。本研究以濟南市西部新城為例，對綠色基礎設施生態系統服務供給與城市居民活動行為需求之間進行了空間分異識別，根據其不同的空間匹配程度，劃分為服務盲區、綠地休閑空間缺失區及街道步行意愿缺失區。以高密度城市，通過現有綠色基礎設施功能轉化、休閑空間增設及街道步行空間優化等策略，可以為80%以上城市生態系統服務空缺地塊提供綠色空間，實現綠色基礎設施服務質量及效率提升。新數據環境下城市研究技術手段的革新為綠色基礎設施精細化研究提供數據和技術支撐，在細分不同類型城市居民需求及行為特征的基礎上，識別城市居民行為需求與綠色基礎設施生態系統服務供給空間匹配，綜合考慮不同類型、不同尺度綠色基礎設施生態效益及社會效益服務質量，提升服務效率與績效，優化綠色基礎設施空間布局。

圖8 西部新城西客站片區綠色基礎設施現狀分析及格局優化

圖9 西部新城長清老城區綠色基礎設施現狀分析及格局優化

注釋：

① 又稱POI，網絡地圖的信息載體，與城市空間中物質實體相對應。

② 文中密度指城市各組成要素(包括建筑、人口、經濟等)的分布強度，高密度城市多具有集約化城市空間和高效率資源利用，但同時面臨著人居環境質量不佳、環境污染等問題。

③ 研究區域內任一路段到其余各路段的平均直線距離，用以表征該路段在道路系統中的可達性，本研究中采用ArcGIS網絡分析插件Sdna測度該值。