城市綠地游憩服務網絡特征及不同出行模式的響應差異

宋子亮 劉宇航 黃子秋 劉文平＊

新冠病毒疫情暴發后，健康和安全已成為城市居民日常需求中更加突出的考慮因素。居民迫切需要在城市中找到讓身心舒緩的療愈場所[1]。城市綠地不僅為城市居民提供了逃離城市喧囂和緩解壓力的空間[2]，還提供多種類型的游憩服務，已被廣泛證明有助于促進居民的身心健康[3]和幸福感的提升[4]。因此，研究城市綠地的游憩服務有助于城市規劃和管理者更好地提高城市的整體健康水平。城市綠地的游憩服務通常在空間上呈現不均勻分布，且具有距離衰減特征[5-7]。劉文平等[8-9]研究發現，當距離超過7.5 km時，居民訪問公園的頻率明顯下降；與此類似，Elliott等[10]發現河流和湖泊的游憩服務距離在分別超過2.5 km和5 km時空間衰減趨于穩定。因此，了解不同類型城市綠地游憩服務的空間特征，對于整合城市綠地資源和建設城市游憩體系至關重要。在城市綠地中，水體主導的藍色游憩服務和植被主導的綠色游憩服務相互補充，共同為城市居民提供服務[11]。Dai等[12]研究發現，武漢市居民更傾向于選擇湖泊型公園進行自然互動，而選擇植被主導的公園則更多是為了體育鍛煉。一個規劃良好的游憩服務網絡可以促進城市綠地中藍綠游憩服務的互補和協同合作[13]，為城市居民提供多樣化的休閑體驗。然而，現有研究更多關注城市綠地的降溫服務[14]、固碳服務[15]、生物多樣性維持[16]與游憩服務之間的協同關系[17]，而對城市綠地不同類型游憩服務的整體網絡關系的探究較少?？坍嫵鞘芯G地游憩服務藍綠整體網絡對于提升城市綠地游憩體系的服務能力至關重要。

社會網絡分析法作為一種網絡研究方法，可以有效地揭示游憩空間整體的網絡服務能力[18]，以及不同游憩空間在整體網絡中的功能和角色[19]。例如，Mou等[20]利用社會網絡分析方法對青島市旅游流的網絡特征及節點角色進行了研究，定量刻畫了游客流動的空間格局。然而，當前社會網絡分析研究更多聚焦于城市間的旅游流網絡刻畫。囿于精細化游憩行為數據獲取的困難，城市內部不同類型游憩服務的整體網絡特征和關系尚不明晰。

城市綠地的游憩流是因游憩出行而形成的[21]。近年來，隨著城市交通基礎設施的完善和居民收入水平的提高，城市居民的游憩出行模式日益多元化[22]。研究表明，居民在步行、騎行、公交和自駕等交通方式上表現出不同偏好[23]，而不同的出行方式導致的游憩服務網絡效率和公平性也存在明顯差異。Tan等[24]觀察到，相較于私家車和公共交通，步行和騎行出行方式下公園的可達性分布更不均衡。這種差異同樣表現在不同的出行時間上。Xing等[25]發現15 min和20 min出行時長下城市綠地游憩服務未覆蓋到的區域遠大于25 min和30 min。然而，城市綠地不同類型游憩服務形成的整體網絡如何響應不同的出行方式和出行時間，目前仍不清晰。

基于此，本研究以湖北省武漢市為例，運用社會網絡分析方法揭示城市綠地游憩服務的整體網絡特征，并深入探究這些特征在不同出行模式下的響應差異，以期為城市綠地游憩體系構建和管理決策提供參考。

1 游憩服務網絡構建及分析方法

1.1 研究區域概況

本研究選擇武漢市中心城區作為研究區域（圖1），該區域總面積約為863 km2，涵蓋約40個湖泊，具有豐富的水體和綠地資源[26]。截至2021年底，武漢市中心城區常住人口為697.50萬人，占武漢市總人口的51.10%。根據《2022年武漢市綠化狀況公報》[27]，該區域擁有91個城市公園。

圖1 研究區域Research area

1.2 方法框架

刻畫游憩服務網絡的前提是確定不同城市綠地之間的交互關系。如果兩個不同城市綠地的游憩服務范圍可以覆蓋到同一個居住區，那么意味著它們可以共同為該居民區提供游憩服務，而覆蓋的相同居住區數量則可以反映游憩服務協同關系的強弱?？蛇_性是評估城市綠地游憩服務范圍的一項常用指標，已有較多研究利用可達性分析對城市綠地的游憩服務范圍進行了刻畫[28-29]。本研究基于步行、騎行和駕車3種不同的出行方式，并以出行時長5、10、15 min為條件，分析了不同出行模式下武漢市中心城區城市綠地中水體主導的藍色游憩服務和植被主導的綠色游憩服務的空間范圍，并利用社會網絡分析軟件Ucinet 6.0構建不同出行模式下二者共同形成的整體服務網絡（圖2）。為了揭示不同出行模式下游憩服務網絡的整體特征差異，本研究定量計算了全局效率和孤立點占比這2個指標，來刻畫網絡整體服務效率[30]和網絡中未協同的邊緣群體[31]。為了更深入地了解不同游憩空間節點在游憩服務網絡中的作用，本研究分別運用“核心—邊緣”（core - periphery）分析和“雙連通分量”（bi-components）分析揭示節點在網絡中的集聚[32]（包括核心集聚和邊緣匯聚）和連通[33]（包括關鍵連通和弱接連通）作用，并依據二者交互關系進一步劃分出4個節點類型。

圖2 研究框架Research framework

1.3 數據收集及處理

1.3.1 城市綠地數據

本研究以具有游憩功能的城市綠地為研究對象，并依據植被和水體游憩資源特征將城市綠地提供的游憩服務進一步劃分為藍色游憩服務和綠色游憩服務。其中，藍色游憩服務指以水體為主要游憩資源的城市綠地所提供的游憩服務，包括湖泊公園、濕地公園、濱水空間綠地等；而綠色游憩服務是指以植被為主要游憩資源的城市綠地所提供的游憩服務，包括公園綠地（湖泊公園和濕地公園綠地除外）、廣場、風景游憩綠地等。本研究首先從武漢市園林和林業局獲取了城市公園名錄（2021年），并從武漢市文化和旅游局獲取了旅游景區名錄（2021年）；其次，基于獲取的城市公園和旅游景區名錄，使用Python程序爬取百度地圖中的AOI（area of interest）數據（2021年3月），獲得各類城市綠地的矢量邊界；最終，筆者團隊成功獲得了337個完整的城市綠地邊界數據，其中包括25個以藍色游憩服務為主的綠地和312個以綠色游憩服務為主的綠地（圖1）。

1.3.2 游憩出行路徑數據

為了獲得從居住小區到城市綠地的出行路徑軌跡和出行時長，本研究使用高德地圖路徑規劃API接口（lbs.amap.com）對步行、騎行和駕車3種方式的居民最短出行路徑軌跡進行了模擬。以居住區中心點為起點，將最近的游憩型城市綠地入口設為終點，模擬獲得不同出行方式下從居住區到城市綠地的最短出行軌跡以及出行時長。其中，居住小區數據來源于百度地圖的AOI數據，截至2022年3月，共獲取研究區范圍內3 551個居住小區邊界。出行路徑模擬的時間為2022年3月7—22日。根據出行15 min所覆蓋的范圍統計，最終共獲得6 911條步行軌跡、56 202條騎行軌跡和141 034條車行軌跡。

1.4 游憩服務網絡構建

不同類型城市綠地具有不同的游憩服務范圍。依據《城市綠地分類標準》（CJJ/T 85—2017），本研究將提取的城市綠地進一步劃分為綜合公園、社區公園、專類公園、游園和風景游憩綠地（表1），并依據其服務半徑大小設置了對應的出行時長閾值。具體來說，所有城市綠地均參與5 min出行時長的游憩服務網絡構建，而游園則不參與10 min和15 min出行時長的網絡構建，社區公園不參與15 min出行時長的網絡構建?；诓煌某鲂袝r長閾值，本研究分析了所提取的不同類型城市綠地在步行、騎行和駕車3種出行方式下的游憩服務空間范圍；隨后，利用社會網絡分析軟件Ucinet 6.0構建了城市綠地游憩服務網絡，其中以提取的城市綠地作為網絡節點，以不同城市綠地可共同服務到的居住小區的數量來度量網絡節點之間聯系強度。

表1 不同類型城市綠地游憩服務及出行時長閾值Tab.1 Urban green space recreation services of various types and travel duration thresholds

1.5 游憩服務網絡特征量化關鍵指標

本研究選取了全局效率和孤立點占比2個指標來揭示城市綠地游憩服務網絡的整體特征。其中，全局效率是基于網絡中任意2個節點間最短路徑的邊權倒數之和的平均值[30]。全局效率越高，網絡節點間傳輸速度就越快，意味著游憩服務的整體效率越高。計算式為

式中：E代表網絡全局效率；dij代 表從點i到點j的最短加權路徑；N代表網絡中所有節點的數量。

網絡中的孤立點即網絡中與其他節點沒有直接連接的節點，有助于識別未參與游憩服務網絡的邊緣個體[31]。孤立點占比越高，表明網絡節點之間的協同性越低。計算式為

式中：Rip是 孤立點占比；N是網絡中所有節點的數量；S是所有孤立點的數量。

網絡節點的功能類型是揭示游憩服務網絡結構的關鍵。Ucinet軟件中的核心—邊緣分析和雙連通分量分析被分別用來揭示節點在全局和局部游憩服務網絡中的功能。其中，核心—邊緣分析考慮了節點在網絡中的連接數量和連接權重，對節點的核心度進行計算，反映了節點在網絡中的影響力和重要性[31]，可以識別出具備核心集聚和邊緣匯聚2種功能的節點[32]。核心集聚功能節點在網絡中與其他節點聯系較多，反映節點的核心影響力；反之，邊緣匯聚功能節點則與其他節點聯系較少。雙連通分量分析通常用于識別網絡中的強連通部分，即任意兩個節點之間至少存在兩條互不相交的路徑，有助于探尋維持網絡穩定性的關鍵節點，可以識別出節點的關鍵連通和弱接連通功能[33]。

為了更深入了解城市綠地在網絡中的角色和作用，本研究根據節點在全局網絡和局部網絡中的功能類型的交互關系進一步識別出了4種節點類型：核心節點既具備核心集聚功能又是維持網絡穩定性的關鍵節點；集線節點是具備核心集聚功能但對網絡穩定性影響較小的節點；橋梁節點是與其他節點聯系相對較少但對網絡穩定性維持具有關鍵作用的節點；邊緣節點是指網絡中與其他節點聯系較少且對網絡穩定性影響較小的節點（圖2）。

2 游憩服務網絡特征解析

2.1 整體特征

當出行時長為5 min時，步行模式下僅有34.72%的武漢城市綠地產生協同聯系，很難在中心城區尺度形成游憩服務網絡（圖3）；而騎行和駕車模式下則分別能夠組織86.05%和89.32%的城市綠地協同聯系形成游憩服務網絡，其全局效率分別為0.09和0.18（圖4、5）。隨著出行時長的增加，步行、騎行和駕車3種模式下形成的游憩服務網絡全局效率均呈現出快速增長的趨勢，且增長速率為步行＜騎行＜駕車；同時，游憩服務網絡孤立點占比呈現快速下降趨勢。值得注意的是，當步行時長增加至15 min時，盡管中心城區尺度的游憩服務網絡仍未形成，但局部區域城市綠地之間的聯系開始增強。

圖3 不同步行時長下城市綠地游憩服務網絡的空間分布（3-1）、全局效率（3-2）、孤立點占比（3-3）Spatial distribution (3-1), overall efficiency (3-2) and proportion of isolated nodes (3-3) of recreation service networks of urban green space under different walking durations

圖4 不同騎行時長下城市綠地游憩服務網絡的空間分布（4-1）、全局效率（4-2）、孤立點占比（4-3）Spatial distribution (4-1), overall efficiency (4-2)and proportion of isolated nodes (4-3) of recreation service networks of urban green space under different cycling durations

圖5 不同駕車時長下城市綠地游憩服務網絡的空間分布（5-1）、全局效率（5-2）、孤立點占比（5-3）Spatial distribution (5-1), overall efficiency (5-2) and proportion of isolated nodes (5-3) of recreation service networks of urban green space under different driving durations

從網絡結構上看，3種出行模式下的游憩服務網絡均是從沿江兩岸開始組織，且隨著出行時長的增加逐漸擴展到整個研究區域。值得注意的是，在步行模式下，城市綠地的游憩服務一直以局部組團為主；而在騎行模式下，游憩服務網絡則是從出行時長超過10 min開始，以長江北岸小南湖公園、噴泉公園等城市綠地為核心逐步向外擴展；在出行時長為15 min的駕車模式下，城市綠地游憩服務網絡呈現出以長江和漢江交匯處劃分的3個核心組團為主的結構特征。

2.2 節點功能

隨著出行時長的增加，3種出行模式下游憩服務網絡具備核心集聚功能的節點占比均呈上升趨勢，而騎行和駕車模式下的邊緣匯聚功能節點占比則逐漸下降（表2、3）。從節點數量上看，無論何種出行模式，具備邊緣匯聚功能的節點數量明顯多于核心聚集功能，且邊緣匯聚功能節點占比基本上都超過了50%；在駕車15 min模式下，核心集聚功能節點的占比最高，但僅為40.97%；就服務類型而言，綠色游憩服務型核心集聚功能節點占主要地位，但在騎行和駕車模式下，隨著出行時長的增加，藍色游憩服務型核心集聚功能節點的比例逐漸上升。值得注意的是，在步行10 min模式下，藍色和綠色游憩服務型綠地在核心集聚功能節點中的比例相同；而在騎行10 min模式下，藍色游憩服務型綠地則成為主要的核心集聚功能節點類型。至于邊緣匯聚功能節點，綠色游憩服務型綠地的數量遠超藍色游憩服務型綠地（圖6）。

表2 核心集聚功能節點類型占比Tab.2 Proportion of core agglomeration function nodes 單位：%

表3 邊緣匯聚功能節點類型占比Tab.3 Proportion of edge convergence function nodes 單位：%

圖6 不同出行模式下城市綠地游憩服務網絡集聚功能節點分布Distribution of core agglomeration function nodes in urban green space recreation service networks under different travel modes

隨著出行時長的增加，步行模式下武漢城市綠地形成的游憩服務網絡中具備關鍵連通功能的節點占比呈上升趨勢；而駕車模式下游憩服務網絡的關鍵連通功能節點占比則呈逐漸下降趨勢，甚至在15 min出行模式下完全消失。騎行5 min模式下，城市綠地形成的游憩服務網絡中關鍵連通功能節點占比明顯高于10 min和15 min。就服務類型而言，綠色游憩服務仍是關鍵連通功能節點和弱接連通功能節點的主要類型，但隨著出行時長的增加，藍色游憩服務在弱接連通功能節點中的比例上升。值得關注的是，在步行模式下形成的游憩服務網絡中，藍色游憩服務型關鍵連通功能節點占比達到2%～3%，不容忽視（圖7，表4、5）。

表4 關鍵連通功能節點類型占比Tab.4 Proportion of key connection function nodes 單位：%

表5 弱接連通功能節點類型占比Tab.5 Proportion of weak connection function nodes 單位：%

圖7 不同出行模式下城市綠地游憩服務網絡連通功能節點分布Distribution of connection function nodes in urban green space recreation service networks under different travel modes

2.3 節點類型

在步行、騎行和駕車3種出行模式下，城市綠地游憩服務網絡中邊緣節點的數量占比均最高，特別是在5 min出行時長下，占比均超過85%。在游憩服務網絡的非邊緣節點中，駕車模式下的集線節點、步行模式下的橋梁節點和核心節點是數量最多的節點類型；在騎行模式下，橋梁節點是出行5 min模式下游憩服務網絡中最多的節點類型；而集線節點則在出行15 min時最為突出。從空間分布來看，無論是步行、騎行還是駕車模式下的游憩服務網絡，橋梁節點主要呈離散分布，而集線節點則多聚集分布（圖8、9）。

圖8 不同出行模式下城市綠地游憩服務網絡不同類型節點分布Distribution of various types of nodes in urban green space recreation service networks under different travel modes

圖9 不同出行模式下城市綠地游憩服務網絡節點類型及數量Types and quantity of nodes in urban green space recreation service networks under different travel modes

3 討論

本研究通過社會網絡分析法探究了城市綠地游憩服務網絡的特征，以及網絡節點功能和角色在不同出行模式下的響應差異。發現在騎行和駕車出行模式下，武漢城市綠地游憩服務在中心城區尺度呈現出明顯的網絡協同特征，表明騎行和駕車的居民更容易享受到連貫的藍綠游憩服務，這與Li等[34]的研究發現一致?？梢?，在中心城區加強城市綠地布局與交通網絡的協同規劃，有助于提升城市游憩資源的協同服務效率。而步行模式下城市綠地的游憩服務則以零星分布的局部組團為主，很難在中心城區形成網絡，這與有限的步行可達范圍有關[35]。在未來的城市綠地規劃布局中，可以考慮增設更多零星分布的小型綠地，以減少步行距離限制，從而提高步行模式下的游憩服務連貫性。

本研究發現隨著出行時長的增加，城市綠地游憩服務網絡中的核心集聚功能節點中的藍色游憩服務型綠地的比例呈上升趨勢，特別是在步行10 min模式下，藍色和綠色游憩服務節點數量的比例達到了相近水平。這表明在社區公園層級，居民對擁有水體景觀的城市綠地有更高的訪問興趣，表明他們對更為多樣化和豐富的藍色游憩體驗的追求。已有研究證實，在居民出行能力提升的情況下，他們愿意投入更多的時間享受更具吸引力的水體主導型城市綠地[36]。因此，增加社區尺度的藍色游憩型綠地將有助于更好地滿足居民的多樣化需求，這不僅能夠促進藍色和綠色游憩空間的協同互補，提高城市游憩服務網絡的整體效率，同時也能夠顯著提升城市居民的游憩體驗豐富性。

從網絡節點類型來看，無論是步行、騎行還是駕車出行模式，在短時的5 min出行模式下，游憩服務網絡中的邊緣節點占比較高，表明短時間出行城市綠地很難形成協同服務網絡。對于較為破碎的網絡，Metzger等[37]研究發現，局部組團的邊緣處往往會有明顯的邊緣效應。本研究在步行5 min和10 min模式下的游憩服務網絡中也發現，集線節點周邊分布有部分橋梁節點。隨著出行時長的增加，騎行和駕車模式下游憩服務網絡中的集線節點逐漸增多，這意味著不同類型城市綠地之間的交互聯系增多，游憩服務的網絡協同能力增強，整體服務效率明顯提升。

在城市綠地游憩服務網絡效率整體偏低的情況下，如何進一步優化并建設城市綠地游憩體系已成為當地政府亟須解決的問題：首先，在5 min出行尺度上，應在孤立點和橋梁節點周邊增設小型游憩型綠地，形成游憩型綠地組團，以提升局部區域的游憩服務效率；其次，在10 min出行尺度上增加藍色游憩服務型綠地，以提升藍綠游憩空間的協同服務能力，為居民提供更多樣的游憩體驗；此外，在15 min出行尺度上，應積極利用城市更新和新城建設時機，重點補充研究區東部和北部區域具有核心集聚節點和集線節點功能的綠地，從而促進城市尺度游憩服務網絡整體效率的提升。

4 結論

本研究通過構建步行、騎行和駕車3種出行模式下的城市綠地游憩服務網絡，發現當出行時長較短時，騎行和駕車模式能夠組織超過90%的城市綠地形成游憩服務網絡，而步行模式下的游憩服務則以局部組團形式呈現。隨著出行時長的增加，3種出行模式下游憩服務網絡的核心集聚功能節點占比上升，且主要提供綠色游憩服務。騎行和駕車模式下的藍色游憩服務型核心集聚節點的占比則隨出行時長的增加逐漸上升?？傮w而言，城市綠地游憩服務網絡效率的整體提升需差異化考慮不同出行模式下居民的游憩需求，并協同整合藍色和綠色游憩空間。這些發現可以為城市綠地游憩體系的構建和完善，以及游憩資源的系統整合提供直接支持。

盡管筆者從城市綠地游憩服務網絡的整體特征和節點功能2個角度進行了研究，但未深入探討不同類型城市綠地游憩服務之間復雜的協同機制。另外，本研究僅以從居住區到達城市綠地的時長作為游憩服務形成的測算條件，未考慮居民前往城市綠地的真實出行行為及影響因素。未來應深入揭示城市綠地游憩服務的實際網絡關系及其背后的復雜影響機制。

圖表來源(Sources of Figures and Tables)：

文中圖表均由作者繪制，其中圖1、3～5、6～8底圖審圖號為鄂S（2023）009號。