基于多源數據的公園綠地可達性研究

關鍵詞：公園綠地；可達性；M2SFCA；多源數據；上海市

中圖分類號：TU985.121 文獻標志碼：A 文章編號：2095-1329（2024）04-0035-08

隨著城市化進程的推進和人口規模的持續增長，公園綠地的重要性日益凸顯[1]。但由于城市空間競爭日益加劇，公園綠地常常面臨被侵占或縮減的風險，人口密度的增加也對現有綠地資源的容量提出了挑戰。公園綠地為城市居民提供了寶貴的自然空間，緩解了城市化帶來的環境壓力，在提升城市宜居品質方面發揮著不可替代的作用[2，3]。公園綠地具有改善空氣質量、調節微氣候、減少噪音污染等多方面的生態功能，直接影響著城市居民的生活質量[4～6]。此外，公園綠地還為居民提供了鍛煉身體和休閑娛樂的場所，有助于促進身心健康[7，8]。隨著后“疫情”時代的到來和可持續發展理念的逐漸深入，人們對公共開放空間和自然環境的需求迅速增加，公園綠地的可達性問題也更加緊迫。聯合國可持續發展目標（Sustainable Development Goals， SDGs）提出的“在城市中為所有人，特別是婦女、兒童、老人和殘疾人，提供全面、便利的綠色公共空間”（SDG11.7），進一步凸顯了公園綠地在城市可持續發展中的重要性。

公園綠地可達性是衡量城市綠地功能的重要指標[9]，有助于揭示城市綠地資源不均衡的問題，幫助規劃者優化公園布局，提升城市韌性。當前公園綠地可達性的研究主要集中于宗教信仰[10]、人群收入[11]、人口結構[12] 以及行為習慣[13] 等，使用的方法包括緩沖區分析法[14]、引力模型法[15]、統計指標法[16]、兩步移動搜索法（2SFCA）[17]、網絡分析法[18，19] 等。例如： 宗會明等[20] 基于改進潛能模型進行重慶市江津區的公園綠地可達性評價與優化布局研究；汪淼等[21] 利用手機信令數據，基于加權2SFCA，針對不同年齡段的人群進行南京市中心城區綠色開敞空間可達性分析；任家懌等[22] 基于改進2SFCA，將居住區聚合在蜂窩網內，分析上海市黃浦區的公園綠地可達性；楊文越等[23] 構建了多出行模式兩步移動搜索法（Multi-modeTwo-step Floating Catchment Area Method， M2SFCA）模型，對廣州多尺度綠地的可達性和公平性進行測度。盡管公園綠地可達性研究已取得了諸多有價值的成果，但大多數研究主要集中于單一出行模式下的公園綠地可達性分析，較少涉及多種出行模式的綜合評估。其中，針對上海的公園綠地可達性研究仍較為有限，大多聚焦于公園綠地的配置的公平性[24]，而對多出行模式下的可達性分析尚顯不足。此外，研究大多以居住區或社區、街道為整體作為需求點進行2SFCA的分析，使用六邊形蜂窩網聚合居住區作為基本單元的研究較少。

本研究以SDG11.7為背景，通過整合公園綠地、人口密度、道路路網等多源數據，結合百度地圖開放平臺的大數據獲取更為精準的出行時間信息，運用網絡分析法、M2SFCA 等方法，從空間分布特征、可用性、可達性和人均綠地率多個維度對公園綠地可達性進行分析。研究旨在為上海市公園綠地的空間格局的優化提供科學依據，為“15分鐘社區生活圈”建設提供重要參考，以期進一步完善上海市公園綠地規劃建設和對上海市公共空間可達性的研究。

1研究區概況

上海位于中國東部沿海地區，地處長江入海口，是世界上最大的沿海城市之一。其下轄16個區，總面積為6340km²。截至2022年，上海的常住人口達到2475.89萬人，公園綠地面積22976hm²，人均公園綠地面積僅9.28m²，遠低于全國平均水平的15.29m²。因此，上海的城市規模和人口密度遠高于全國平均水平，并且綠地資源相對稀缺，面臨著緊迫的城市綠地建設與管理挑戰。

本文自上海市城中到城郊，選取黃浦區、閔行區和奉賢區作為公園綠地可達性的研究區域（圖1）。黃浦區是上海市中心城區之一，全區面積為20.46 km²。截至2022年底，黃浦區常住人口50.78萬人，公園綠地面積184.98hm²，人均公園綠地3.64 m²/人。閔行區位于上海市中心城區西南部，全區面積為370.75 km²。截至2022年底，閔行區常住人口268.88萬人，公園綠地面積2886.64hm²，人均公園綠地11 m²/人。奉賢區位于上海市南部，全區面積為687.39 km²。截至2022年底，奉賢區常住人口112.63萬人，公園綠地面積1046.29hm²，人均公園綠地15.82 m²/人[25]。三個區的人口密度自城中往城郊逐漸降低，但人均公園綠地面積逐漸升高，關于公園綠地可達性的研究可比性較高。

2數據與方法

2.1數據來源與處理

為全面評估上海市公園綠地的空間分布及其可達性，本研究所使用的數據包括公園綠地數據、社區數據、路網數據、行政邊界數據、人口密度數據以及出行時間數據。數據的詳細信息如表1所示。

2.1.1公園綠地數據

本研究通過百度地圖API 獲取公園綠地興趣面（Areaof interest， AOI）數據，并對照Open Street Map人工補充了部分數據，以質心代表公園綠地所在位置，最終得到黃浦區公園綠地71個，閔行區209 個和奉賢區31個。依據《CJJ/T85-2017城市綠地分類標準》，將研究區域內的公園綠地分為2大類：Ⅰ類 包括綜合公園（面積大于10hm²）和社區公園（面積為1～10 hm²），Ⅱ類包括街頭游園（面積為0.2～1hm²）和小微公共綠地（面積為0.04～0.2hm²）[22]。

2.1.2人口數據

上海市社區數據來源鏈家網，包含社區的地址、名稱、樓棟和房屋總數等信息。經過數據清洗后獲得黃浦區、閔行區和奉賢區共3130個社區數據。正六邊形可減少由于格網形狀的邊界效應帶來的樣本偏差，也更適合進行空間分析[26]。根據三個區的面積與社區分布特征，設置黃浦區的正六邊形邊長為100m，閔行區與奉賢區的正六邊形邊長為200m，建立蜂窩網，將落在正六邊形內的社區聚合于坐標質心。各社區人口用聚合后總戶數計算[22]，公式為：

2.1.3出行時間數據

使用百度地圖開放平臺提供的路線規劃服務，于每日10：00—18：00獲取各區的格網化小區到公園綠地在步行、自行車、電動車、公共交通和小汽車5 種出行方式下的出行時間，用于多出行模式下的公園綠地可達性計算。

2.2研究方法

本研究綜合運用多種分析方法，系統地探討了上海市公園綠地和人口密度的空間分布特征及其可達性情況。首先，通過核密度估計法分析公園綠地和人口密度的空間分布，揭示其密集程度和空間差異，明確了公園綠地和人口的基本分布格局。接著，利用平均最近鄰指數判斷公園綠地在全市、中心城區和郊區的分布格局，以評估其空間集聚情況，進一步細化了不同區域內公園綠地的分布特點。隨后，結合路網數據，采用網絡分析法模擬居民步行到達公園綠地的可達性，并計算服務面積比和服務人口比。最后，結合百度地圖開放平臺，構建M2SFCA，綜合步行、自行車、電動車、公共交通和小汽車五種出行模式評估公園綠地的可達性。以上方法相互補充，為全面理解上海市公園綠地的分布及其可達性提供了科學依據。

2.2.1核密度估計法

本研究采用核密度估計法（Kernel Density Estimation，KDE）分析上海市公園綠地的空間分布。KDE 用于計算特定區域內興趣點要素的密度值。要素點的密集程度越高，KDE的結果也越顯著，這有助于突出空間中某一特定要素分布的差異性。該方法常用于描述公共設施的空間分布[27]。

2.2.2平均最近鄰指數

為進一步得到公園綠地在上海市不同地區的分布情況，使用平均最近鄰指數（Mean Nearest Neighbor Index，MNN）分析公園綠地在全市、中心城區和郊區的分布格局。MNN是判斷地理要素空間集聚情況的重要指標[28]，其值小于1表示地理要素呈集聚狀態，值大于１表示要素分布較為分散[29]。

2.2.3網絡分析法

結合路網數據，采用網絡分析法模擬居民步行到達公園綠地的可達性。網絡分析法是公共設施可達性分析的主要方法之一[30]，能夠以最佳運行效果為目的，對城市基礎元素及道路網絡模型化，模擬在這一過程中道路交通的運行狀態，從而籌劃居民到達公園綠地的真實情況。本次研究將到達公園綠地所需時間視為主要的阻力因素。

2.2.4多出行模式兩步移動搜索法

由于網絡分析法無法根據實際的交通情況模擬居民的出行，本研究結合百度地圖開放平臺，采用M2SFCA綜合評估步行、自行車、電動車、公共交通和小汽車5種出行模式下的公園綠地可達性。該方法從公園綠地供應和居民需求的角度評估其可達性，即居民可享用的公園綠地越多，其可達性水平越高[31，32] 具體計算流程如下：

3結果與分析

3.1上海市城市公園綠地空間分布特征

上海市公園綠地核密度分析結果如圖3（a） 所示，總體空間分布不均，中心城區分布密度明顯高于其他區域，呈片狀分布。從公園綠地的供需關系角度，公園綠地分布雖然在一定程度上很好地與人口分布（圖3（b））適配，但仍有部分區域的公園綠地建設不完善。

將全市的公園綠地AOI數據分成了中心城區和郊區兩部分，分別進行平均最近鄰指數分析，結果如表2所示。

由表2可知，上海市全市、中心城區和郊區的公園綠地最近鄰比率均小于１，呈集聚分布狀態，但集聚程度存在差異。Z得分和P值可以用來檢驗空間自相關分析的置信度和統計顯著性， Z得分小于-2.58且P值小于0.01表示呈統計學意義上的顯著集聚。分析結果表明：雖然上海市全市的公園綠地呈現高度聚集的狀態，但更多的是受到郊區高度聚集的公園綠地分布的影響，而中心城區的公園綠地更偏向于隨機分布的狀態。此外，中心城區的公園綠地的預測平均距離相對較小，驗證了中心城區范圍公園綠地核密度值較高的結果。

中心城區和郊區不同的公園綠地分布特征可能與人口密度、區域面積和公園密度有關。中心城區的公園綠地接近隨機分布，說明上海市在中心城區的公園綠地的分布更分散，規劃相對成熟，能夠向更多的居民提供服務；郊區的公園綠地呈聚集分布可能是因為郊區的區域面積大但公園綠地數量較少，服務范圍有限。

3.2步行條件下的上海市城市公園綠地可達性及服務能力評估

通過網絡分析法揭示了黃浦區、閔行區和奉賢區的公園綠地步行可達性（圖4），并計算各時間成本的可達范圍面積、服務面積比和服務人口比（表3），結合上述指標進一步綜合分析了三個區公園綠地步行可達性和服務能力。結果表明三個區的公園綠地步行可達性存在顯著差異。

從公園綠地的可達面積角度來看，黃浦區在不同時間成本范圍內的分布較為均衡；閔行區的公園綠地可達面積則顯著高于黃浦區，尤其是在較長時間范圍內；奉賢區的可達面積居中，較長時間范圍的可達面積也較為突出。

從公園綠地的服務能力角度來看，黃浦區的服務面積比和服務人口比最高，閔行區次之，奉賢區最低。原因分析如下：首先，黃浦區作為上海市的核心城區，面積較小但人口密度高，公園綠地分布相對集中且密集，居民步行至公園的時間較短，服務覆蓋面較廣。其次，閔行區面積較大，雖然公園綠地數量多，但由于區域廣闊，分布相對分散，導致部分居民仍需較長時間步行到達公園。因此盡管公園綠地總可達面積最大，但其服務覆蓋面卻相對較小。最后，奉賢區面積廣闊但公園綠地數量較少，分布相對稀疏，居民步行到公園的時間較長，導致服務能力相對較低。

3.3基于多出行模式的上海市城市公園綠地可達性

通過M2SFCA評估各社區的公園綠地可達性，基于自然斷點法將評估結果劃分為五個等級：低、較低、一般、較高和高。三個區公園綠地可達性顯示了明顯的空間分布異質性（圖5—圖7）。受人口密度和公園綠地面積的影響，可達性值呈現從中心城區向郊區遞增趨勢。每個區的可達性高值區一般以公園綠地為中心向外擴散，少數高值區與較高的路網密度有關。

黃浦區的公園綠地可達性整體差異較小，總體呈中間和西北方高、四周低的分布特征（圖5）。可達性等級高和較高的社區占總數的37.02%，主要分布于人民廣場、豫園和上海文廟附近。可達性等級一般的社區相對較少，占總數的24.60%，主要分布于地鐵附近及內環高架路和南北高架路的東北側。可達性等級低和較低的社區占總數的38.37%，主要分布與瑞金二路街道西側、打浦橋街道、五里橋街道和半淞園街道。依據兩步移動搜索法的計算原理，綠地可達性實際上為加權后的人均綠地面積。因此，盡管黃浦區較高的人口密度和較小的綠地面積導致其人均綠地面積相對較小，但其公園綠地建設比較完善，為居民提供了良好的綠化和休閑空間。

閔行區的公園綠地可達性有一定差距，總體呈東南方高，西北方低的特點（圖6）。可達性等級高和較高的社區較少，占總數的25.57%，分布也比較零散，主要分布于外環高速、申嘉湖高速、龍吳路和上海浦江郊野公園附近。可達性等級一般的社區占總數的22.48%，主要分布于外環高速與滬昆高速交界附近。可達性等級低和較低的社區較多，占總數的51.95%，主要分布于虹橋鎮、七寶鎮、古美路街道、江川路街道等。盡管閔行區因為較大的公園綠地面積和中等水平的人口密度，有著較高的人均綠地面積，但仍有超過半數的區域不能很好地滿足居民的公園綠地服務需求。

奉賢區的可達性存在顯著差異，總體分布特征與閔行區相似，表現為東南高，西北低（圖7）。可達性等級高和較高的社區數量較少，占總數的16.22%，主要分布于奉城鎮上海繞城高速附近。可達性等級一般的社區分布零散，占總數的21.02%，主要位于金海街道的公園綠地周邊區域。可達性等級低和較低的社區較多，占總數的62.76%，主要分布于南橋鎮和奉浦街道，這里人口密集但公園綠地較少，可達性偏低。與閔行區類似，雖然奉賢區的人均綠地面積大，但主要原因是較大的公園綠地面積和較少的人口密度，其公園綠地與社區的距離較遠，并不能滿足居民的日常休憩需求，公園綠地布局仍有待完善。

4結論與建議

4.1結論

本研究選取黃浦區、閔行區和奉賢區作為上海市典型研究區，使用公園綠地、人口密度、道路網等數據作為數據源。首先分析了上海市公園綠地空間分布特征，然后通過網絡分析法計算研究區的公園綠地步行可達性，并對公園綠地的服務能力進行評估，最后利用M2SFCA計算公園綠地可達性。主要結論如下：

（1）上海市人口密度與公園綠地密度具有相似的分布規律，供需基本適配。中心城區的公園綠地接近隨機分布，規劃相對成熟，能夠更好地提供服務；而郊區的公園綠地呈高度聚集分布，服務范圍有限。

（2）黃浦區、閔行區和奉賢區的公園綠地步行可達性和服務能力存在顯著差異，主要由區域面積、公園綠地數量及其分布密度決定。黃浦區的公園綠地在短時間內可達性較好，且服務面積比和服務人口比均較高，顯示出較強的服務能力。閔行區盡管公園綠地總可達面積最大，但服務覆蓋面相對較小，服務能力有限。奉賢區的公園綠地服務面積比和服務人口比均較低，服務能力有待提升。

（3）通過M2SFCA計算公園綠地可達性，結果表明其受人口密度和公園綠地面積的影響，可達性值自黃浦區向奉賢區升高。每個區的可達性高值區一般以公園綠地為中心向外擴散，也有少數高值區與較高的路網密度有關。黃浦區的可達性值相對較低，差距較小，盡管人均綠地面積小，但公園綠地建設比較完善。閔行區的可達性值較高，極差略大，雖然有著較高的人均綠地面積，但仍有超過半數的區域不能很好地滿足公園綠地的服務需求。奉賢區的可達性值高，極差也大，盡管公園綠地面積大，但與社區的距離較遠，并不能滿足居民的日常休憩需求，公園綠地建設仍有待完善。

4.2建議

本研究的結果對上海市公園綠地規劃的啟示在于：結合不同區縣的實際需求制定差異化的公園綠地建設和優化策略。結合《上海市公園城市規劃建設導則》，從城市綠地網絡、街區綠化空間和公園綠地品質三個方面提出上海市公園綠地布局優化和可達性提升的建議：

（1）完善公園綠地空間網絡：深入挖掘空間潛力，完善公園綠地空間網絡。以黃浦區、閔行區為代表的城區和近郊區，應依據“15分鐘社區生活圈”的要求，結合社區現有的服務設施推動社區級公園綠地的建設，滿足居民的日常休閑需求。在以奉賢區為代表的郊區，公園綠地較少且與大多社區距離遠，應在可達性較弱的社區附近，充分利用零星閑置空間，因地制宜布局口袋公園，補充完善公園綠地體系。在商業綜合體建設中，引導公園綠地在商業設施的廣場、中庭、連廊等公共空間的建設，推動“商綠融合”，豐富城市綠地網絡。

（2）打造開放融合的街區綠化空間：充分結合道路綠帶、沿街綠地、附屬綠地等生態空間，根據“以人為本”的理念優化道路規劃布局。在上海市全域，尤其是土地資源緊張但人口密度大的中心城區，推動街邊綠地與非機動車道和人行道的有機結合，推進林蔭景觀道的建設，增加行人的公園綠地停留空間，加強城市生態空間與活動空間的有機融合，構建公園化街區網絡，提升居民的休閑體驗。

（3）提高公園綠地的承載力與服務水平：提升公園綠地的生態、休閑和文化功能，全面提高其承載力與服務水平。在公園綠地服務能力有限的近郊區和郊區，應通過與公共服務設施地融合，逐步完善各級公園綠地的服務品質，重點提升大型節點城市公園的生態與休閑品質。為提高居民的公園綠地可達性，建議通過圍墻拆除、退界、降低等改造方式，推動開放化的公園綠地的建設與改造，方便居民使用公園綠地資源，形成布局融合、綠意盎然、舒適便利、設施完善的綠色開放空間，為市民提供更為便捷和舒適的綠色環境。

5不足與展望

本次研究為上海市公園綠地可達性研究提供了案例參考，在方法和數據應用層面仍存在一定的局限，考慮到城市空間動態變化及居民需求的多樣化，后續公園綠地可達性研究應在路徑優化和拓展方向層面進行深入和完善。

首先，本研究在處理數據時將公園綠地按1 hm2 分成了兩類，對應不同的M2SFCA 搜索時間閾值，并未針對不同類型的公園綠地的可達性進行深入的比較分析。實際上，不同類型的公園（如綜合公園、社區公園、專類公園、游園等）對居民的吸引力和功能服務是存在差異的[33，34]。未來研究應按照公園綠地的分類標準，對上海市的公園綠地做更細致的分類分析，以探討其在可達性和服務功能上的差異性。通過引入更多與公園類型相關的數據，研究可以更深入地了解不同公園綠地對居民的實際使用效益，為上海市公園綠地的規劃和布局提供更加精準的指導建議。

其次，本研究雖然在上海市部分區域開展了多出行模式的公園綠地可達性分析，但仍存在一定局限性。研究范圍局限于特定區域，未能覆蓋上海市全域，無法全面揭示全市范圍內公園綠地的可達性分布特征。此外，研究僅基于六邊形蜂窩網聚合的居住區進行分析，忽略了多尺度研究區（如社區、街道）內的微觀可達性差異，可能無法準確反映不同區域和群體的實際使用情況[23]。未來研究可以進一步擴展至上海市全域，通過整合更多出行模式和動態交通數據，構建更精細的公園綠地可達性模型。此外，可以基于多尺度研究區開展深入分析，揭示不同空間尺度上的可達性差異，為各層級的規劃管理提供科學依據，更好地滿足上海市不同區域居民對綠地資源的多樣化需求，優化綠地布局的公平性和有效性。

最后，本研究獲取居住區—公園綠地的出行時間數據時，僅獲取一定時間段內不同出行方式的時間，未能充分考慮動態出行模式（如天氣條件、交通流量波動、出行高峰時段等）以及其他可能的影響因素，如社會經濟狀況、土地利用變化等。未來研究可以引入實時交通數據，分析多時段出行模式的變化，模擬居民在不同時間段、不同天氣條件下的實際出行行為，提高可達性分析的準確性。同時，還應考慮不同年份的土地利用變化，通過長期的土地利用監測，分析這些變化對公園綠地可達性的影響，提出更加靈活、前瞻的綠地布局規劃建議。通過這樣的優化，研究將能更好地應對城市動態發展帶來的挑戰，提升公園綠地的長期服務效能和公平性。