基于G2SFCA的公園綠地步行可達性分析

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

引言

2018年2月,習近平總書記在成都天府新區視察時,首次提出公園城市這一理念[1],之后有學者不斷地開展相關探索與實踐[2-3]。公園城市也被學者重新定義,認為是新時代下城鄉人居環境建設的新理念與理想模式,高度強調公園化的生態格局構建與基礎配置的結合[4]。公園城市建設中較為關注公園可達性,可達性是空間之下結點之間互相作用的程度[5],該概念最早由Hansen W G[6]提出,后來學者們不斷進行可達性研究的拓展與改進,引入新的因素使最終可達性的結果更加具有參考意義與實踐價值[7-9]。目前可達性常用的度量方法有緩沖區分析法[10-11]、比例法[12]、覆蓋法、引力模型法與兩步移動搜索法等。緩沖區分析法簡單直接,但是缺乏對道路情況的考慮,與現實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的公園服務水平與人們需求水平;引力模型存在一定的主觀性,不同方法模型針對對象不同,各有優缺點。兩步移動搜索法是在引力模型的基礎上引入了“空間閾值”,對供給、需求和空間阻力進行綜合考慮,并且可以更加直觀地反映供需比與可達性數值情況,因而擬采用兩步移動搜索法探討深圳市公園綠地的步行空間可達性。由于兩步移動搜索法中對于距離衰減函數的選擇影響較大,而居民小區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,故而采用了高斯兩步移動搜索法[13-14]。

以深圳市為研究對象,利用Python工具獲取小區與公園綠地的POI數據,并結合Google影像圖與百度地圖API提取的公園出入口信息?；诟咚箖刹揭苿铀阉鞣?以小區居民點為研究單元,分析15 min生活圈[14]的公園綠地步行空間可達性情況,進一步使用局部空間自相關與盲點分析空間可達性的差異,識別可達性盲區,并結合克里格插值對深圳市全域可達性進行預測與評價。

1 材料與方法

1.1 研究區域

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

圖1 研究區域概況

1.2 數據來源與處理

所用數據為人口數據、公園數據和路網數據。人口數據利用安居客和鏈家網獲取了2022年底深圳市小區居民POI數據,并對提取的數據進行初步篩選和剔除,得到小區居民人口數據。公園綠地數據由百度地圖API提取公園出入口的相關信息,借助深圳市政府網提取相關公園綠地的數據,深圳市公園目錄獲取各類綠地數據與Google影像最終確定公園出入口數據。道路網數據是借助Open Street Map網獲取所需要的路網數據,該數據獲取截止時間為2023年4月30日。并利用Arcgis10.8對道路數據進行提取中心線和網路分析等操作獲得所需要的道路數據,采用OD成本矩陣計算居民到達公園入口的相關情況。

1.3 研究方法

1.3.1高斯兩步移動搜索法

高斯兩步移動搜索法(G2SFCA)最開始由John等提出,是以需求點和供給點為基礎,在給定的距離閾值內進行兩次搜索,并將求出的供需比相加得出到達需求點的可達性。研究采用高斯兩步移動搜索法可以在一定程度上彌補傳統兩步移動搜索法的不足,具體計算步驟如下:

第一步:以公園綠地所對應的公園門j為供給點,設定一定的距離閾值d0為半徑,以此范圍作為搜索域,求取位于該范圍內需求點k的所有集合,求得供應點j的供需比為Rj,計算見式(1):

(1)

式中:Rj——一定閾值范圍內的公園綠地j的供需比;

Sj——點j的總供給,為公園出入口對應的公園面積,m2;

dkj——各個小區居民點到公園出入口的距離;

Pk——在設定閾值范圍的小區居民點k的需求總體規模,以使用人口數量作為衡量指標;

G(dkj,d0)——高斯函數衰減,計算見式(2):

(2)

第二步:針對小區居民點k搜索其到達的所有公園出入口j,設定一定的閾值為d0,不同公園綠地的供需比Rj利用高斯函數衰減G(dkj,d0)計算求和,最后得到每個小區居民點k的可達性指數Ak,計算見式(3):

Ak∑G(dkj,d0)×Rj,k∈{dkj≤d0}

(3)

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

1.3.2局部空間自相關

局部空間自相關是研究區域內局部空間與周邊臨近地區的關聯關系,借助熱點分析實現,重點分析區域的冷點與熱點區域。冷點和熱點區域主要通過GiZ指標計算Z得分與P值,Z得分高而P值小,則該地區為熱點;反之,Z得分低而P值高為冷點區域。盲點分析是公園綠地空間所不能覆蓋的地區,是不具備可達性的地區,研究中以高斯兩步移動搜索法計算后所得Ai為0的地區,為公園可達性盲區。

1.3.3克里格插值

克里格插值又可稱為空間局部插值法,是在某個有限的區域內對區域化的變量進行無偏最優化的一種方法,在變異函數相關理論與結構分析的基礎上進行,是地質統計學的內容之一。在相關的地質統計學模塊中根據使用范圍的不同產生了八種克里格方法。此次研究中利用克里格插值來反應深圳市整個區域的可達性相關情況,以彌補高斯兩步移動搜索法下的某些點位的可達性,使區域可達性更具有參考意義。

2 結果與分析

2.1 公園綠地空間可達性分析

參考相關的城市綠地系統規劃與相關文獻,以步行15 min生活圈為背景求取公園的可達性?？紤]到正常身高下與正常步行速度,綜合比較數據得出步行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性情況?；诟咚箖刹揭苿铀阉鞣ㄟM行研究是在軟件Arcgis10.8下進行,使用4 480個小區居民點數據作為需求點,供給點選擇提取2 055個公園出入口。

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

圖2 深圳市公園步行可達性結果

2.2 公園綠地空間可達性集聚特征分析

公園綠地空間可達性集聚通過局部空間自相關下與盲點分析進行,局部空間自相關是借助熱點分析研究公園綠地可達性的熱點區域與冷點區域,分析結果如3所示。由如圖3可知,步行10 min與15 min的冷點、熱點區域差異明顯,在10 min的可達性中,冷點區域主要是南山區與羅湖區南部地區,熱點區域于龍崗區、坪山區和鹽田區附近聚集,冷點區域最明顯的地區是南山區。而在步行15 min的可達性中,整體冷點區域占據面積更大,范圍更廣,遍布深圳市的各個地區;熱點區域的分布面積較小,相對集中于龍崗區與羅湖區,鹽田區存在著明顯的聚集。

圖3 深圳市公園步行可達性熱點分析結果

利用Arcgis進行盲點分析,可達性分析中Ai為0的小區點如圖4所示。由圖可知,盲點區域存在明顯變化,10 min的可達性盲點區域分布密集,盲點區域占比為78.68%,分布廣泛且有集中分布的趨勢,大多集中分布于南山區、羅湖區和大鵬新區。15 min的可達性盲點區域明顯減少,分布分散,主體聚團狀為極少數,盲點區域的占比急劇下降,占比為14%,只在坪山區南部與龍崗區東南部相對密集。

圖4 深圳市公園步行可達性盲點分析結果

2.3 公園綠地全域可達性分析

借助于高斯兩步移動搜索法得到了特定點位的公園綠地可達性,進一步利用克里格插值更加全面地展示整個深圳市的公園綠地可達性。首先利用克里格插值檢驗數據的分布,研究中所使用的數據皆呈正態分布;其次對數據進行交叉驗證精度,選擇最優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研究區域的整體可達性情況,如圖5所示。由圖5可知,小區居民10 min的可達性數值遠沒有15 min的可達性情況好,而在各自閾值范圍內出現的可達性等級是完全不同的。根據研究區域數據的情況與相關文獻資料將其分為七個級別,如圖6所示。由圖6(a)可知,等級一般及以下占比為71.06%,可達性較差占比為27.37%,可達性較好與極好占比為1.8%,可達性好的區域分布于龍崗區和鹽田區。由圖6(b)可知,可達性等級更加顯著,可達性極差占比為81.60%,可達性較好與極好的占比為0.33%,可達性好與極好的區域位于龍崗區偏北位置,呈現點狀分布。

圖5 步行插值的公園步行可達性結果

圖6 步行插值的公園步行可達性結果

3 結語

研究借助高斯兩步移動搜索法計算深圳市公園綠地步行可達性情況,并利用熱點與盲點分析進一步探討小區可達性差異,再基于地質學統計方法對公園綠地整體可達性情況分析,結果如下:

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

(2)公園綠地可達性空間分布不均衡。步行10 min和15 min可達性存在差距,但是分布范圍存在相同點,可達性空間分布存在一定中心集聚,中心地區到四周可達性不斷減弱。對可達性高的區域中心,公園綠地數量多,交通與服務設施發達。對于大鵬新區等類似區域,由于自身經濟開發程度和發展速度稍顯不足,該地區交通情況一般且基礎設施、公園綠地情況較差,可達性較差?？蛇_性盲區研究中以小區居民點可達性為0,公園綠地服務范圍沒有覆蓋。對于這些居民點應予以重視,應合理規劃與有效使用公園綠地,盡可能消除盲區。

(3)克里格插值的公園綠地全域可達性。借助于地質學統計方法探討深圳市全域公園可達性,發現研究區域整體可達性分布中心明顯,且有隨到達時間變化的趨勢。步行15 min的可達性良好,以龍崗區最佳,點狀聚合于該區,可達性一般的區域面狀散布于各行政區,全域內點面分布明顯。

(4)優化公園綠地可達性。公園供給數量與質量作為首要因素,對于不同地區需開展不同的升級方式,針對經濟發展好的羅湖區和福田區應對公園進行更加合理的規劃,不斷完善周邊服務設施,調整道路交通布局,以求最大程度地惠及居民;開發較晚的區域如大鵬新區,規劃中應注重公園綠地,全面規劃城市。對于公園的提供方式,不局限于大面積類綜合公園的靈活利用,重點關注居民更加便利的周邊地區,進一步對社區公園進行開發與調整,以街道公園或小區公園的模式便利居民的生活。除對公園供給的關注外,也可適當對居住人口進行引導,如在人口密集地區開展一些政策引導與優惠措施,優化人口分布格局,實現公園的高度可達性。

在利用高斯兩步移動搜索法計算中,供需比的確定選擇小區居民到達公園門的服務人數與公園面積進行計算,忽視了一些因素,如公園內各種設施的情況、公園服務人員的態度、公園綠化與活動場所設置等;此次主要探索的是步行10 min和15 min的公園可達性情況,并沒有對其他出行方式進行考慮;研究中對路網數據的提取,可以反映供需點的可達性,但是基于實時路況可使結果更接近于現場情況。