福州城市公园绿地可达性影响因素

上官莎逸, 刘 健, 余坤勇, 赖壮杰, 范华栋, 赵秋月, 艾婧文, 张今朝(1.福建农林大学园林学院；2.福建农林大学林学院；3.3S技术与资源优化利用福建省高校重点实验室，福建 福州 350002)

城市公园绿地是城市绿色基础设施的重要组成部分和生态环境的重要构成要素，也是城市生态系统及景观规划的核心内容.作为城市发展的重要空间保证，城市公园绿地具有保护生物多样性，美化城市环境，调节城市微气候，降低城市热岛效应等功能[1-2].它不仅是自然生态的环境空间，更是居民休闲娱乐的主要活动场所，承担着重要的生态、文化和社会功能[3-4].因此，在推动城市公园绿地建设过程中，不仅要确保绿地质量优良、完善各类服务设施及满足娱乐休闲功能等，还需要考虑绿地居民到达绿地的难易程度，如是否能在短时间内方便到达，出行的交通方式是否复杂等因素[5-8].

目前我国城市公园绿地建设已取得了较大的成就，并已逐渐达到稳定阶段，但相比国外先进绿地规划技术与优秀绿化城市，仍存在很多不足之处.在城市绿地规划中，不少公园绿地的规划定位、景观布局、规模、结构等方面存在盲从现象，并未从人性化的角度考虑居民到达绿地的方便与否，绿地布局是否与周边环境相适应，是否有机地融合于城市的整体设计规划中.因此，如何打造更高质量、更便民、更具特色的公园绿地成为城市公园绿地建设的主要内容之一[9-11].

近年来，福州市加大城市绿化建设工作的力度，公园绿地成为建设的主要整治对象.在城市绿地建设过程中，主要存在以下几点问题：一是城市规划与现行建设的滞后关系，且规划范围覆盖面不完全；二是土地利用的供需关系，建设用地与拆迁用地成为主要的矛盾问题，无论在征地还是拆迁方面都使得建设工作变得更为艰难；三是公众对绿地建设的整体参与度不高，各类规划审批文件往往只是流于形式，设计并未深入到居民意愿层面，导致失去实施规划的公众基础；四是城市生态环境遭到较为严重的破坏，城市内河及饮用水源存在安全隐患，极大程度上破坏了河道景观与附近居民的生活质量，城市的整体绿地指标偏低，虽达到全国宜居城市的指标要求，但均处于临界值[12-15].针对福州城市公园绿地存在的问题，以福州市为例，基于GIS平台研究公园绿地面积、人口密度、路网密度及形状指数与其可达性的相关关系，分析各因子与公园绿地服务面积和公园绿地服务效率的变化规律，构建公园绿地可达性模型，旨在为城市公园后续布局规划提供参考.

1 研究区概况

福州又称榕城，位于福建省东部，是福建省省会城市.福州地处闽江下游及沿海地区，介于北纬25°15′—26°15′，东经118°15′—120°15′，地势自西北向东南倾斜，南邻莆田市，西邻三明、南平，北邻宁德市，东临东海，与台湾岛隔海相望.市内气温适宜，长年湿润，雨水充沛，阳光充足，海拔多为600～1 000 m，属于典型的亚热带季风气候与河口盆地地貌；其年平均气温约为20～25 ℃，年平均日照数约为1 700～1 980 h，年平均降水量约为900～2 100 mm，冬季一般无雪，常出现热岛效应，7至9月为台风活动的集中期.福州全市陆地面积约11 968 km2，共设台江区、晋安区、鼓楼区、仓山区、马尾区、长乐区六个行政区，其中市区面积约1 786 km2.以福州市主城区为研究区域，主要包括鼓楼区、台江区、晋安区及仓山区，总面积257.75 km2，研究区详见图1.

图1 研究区遥感影像图Fig.1 Research area remote sensing image

2 数据来源与研究方法

2.1 数据收集与处理

研究基础影像下载自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)2017年1月3日的福州市卫星影像，传感器为OLI，条带号119，行编号42，平均云量7.76%，研究区域基本无云，影像质量佳，满足研究需要.结合Google Earth、福州市高清绿地系统规划图、福州市地形图、福州市人口数据及相关城市公园绿地资料等，利用GIS建立城市公园绿地polygon多边形数据文件和shp图层文件，获取公园绿地几何面积、公园名称、公园类型、绿地周长等基本信息，公园绿地的实际出入口点通过建立point点状数据文件来表示，依次构建福州城市公园绿地、福州市人口以及福州城市道路数据库.

本研究基于完善的道路网络系统数据和运算法则，依托GIS网络分析模块(Network Analyst)，以城市公园绿地的实际出入口点为目标源，实现可达性区域的划分，计算在不同等级的道路条件下居民到达城市公园绿地的服务覆盖范围.选择公园绿地面积、人口密度、道路密度及形状指数四个因素，利用SPSS进行城市公园绿地可达性相关性分析，进而构建城市公园绿地服务模型，其中包括城市公园绿地服务面积模型与城市公园绿地服务效率模型.

2.2 可达性指标选择

城市公园绿地的可达性一般通过公园绿地服务面积与公园绿地服务效率来体现，服务指标包括服务面积比与服务人口比两项指标，各计算公式如下：

(1)

(2)

(3)

研究选取公园绿地面积、人口密度、道路密度、形状指数4个指标，分别构建公园绿地服务面积与公园绿地服务效率模型，计算城市公园绿地可达性.其中路网密度指公园绿地服务面积内道路总长度与该服务区总面积之比，服务半径为步行10 min的距离，计算式如下：

(4)

人口密度是指公园绿地服务面积内人口数与该服务区总面积之比，其计算公式如下：

(5)

景观形状指数是景观空间结构度量的一个重要指标，用来反映公园绿地的形状特征，其计算公式如下：

(6)

式中P表示公园绿地周长，A表示公园绿地面积，S表示形状指数，其值表示公园绿地的形状与圆形相差的程度，最小值为1.形状指数越大，表示绿地形状复杂程度越大、越不规则.

2.3 网络分析法

因对可达性的定义和理解有所不同，有关公园绿地可达性的研究方法亦多种多样.常见的研究方法有：费用阻力模型法、最小邻近距离法、统计指标法、缓冲区分析法、引力势能模型法、网络分析法、行进成本法等[16-18].不同的计算方法因其原理和研究的侧重点不同，各有优缺点，其中网络分析法基于公园绿地的实际出入口与城市道路网络，在GIS平台上构建网络化模型，能够较为真实地反映出居民到访公园的可达性[19-21].网络分析法又称矢量化的基于城市道路网络的成本加权距离法，或是考虑居民到达公园过程中所遇障碍的缓冲区分析法[22].构成网络系统的基本组成要素包括中心点(Center)、链接(Link)、节点(Node)和阻力值(Impedance)，便于对目标对象进行空间分析[23].对于城市公园绿地可达性的计算中，将各个城市公园绿地的实际出入口点抽象成中心点，城市道路网络抽象成链接，道路网络的交叉点抽象为节点，阻力值则代表居民到达公园绿地行进过程中所花费的时间[24].

3 结果与分析

3.1 福州城市公园分布情况

通过构建数据库，提取福州城市公园绿地(图2)，依据福州市园林局公布的城市公园绿地相关信息，统计各行政区城市公园的分布情况(表1)，结果显示，福州市城市公园总计43个，其中全市性综合公园10个，区域性综合公园4个，社区公园7个，专类公园13个，街头绿地3个，带状公园6个；鼓楼区、仓山区和台江区的城市公园分布较多.通过计算，福州城市公园绿地的服务面积比为33.74%，服务人口比为43.18%，公园绿地整体服务情况较好.

图2 福州城市公园绿地分布图Fig.2 Distribution map of urban park green space in Fuzhou

表1 各行政区城市公园分布情况Table 1 Distribution of urban parks in various administrative areas

3.2 各因子对城市公园绿地可达性的影响

3.2.1 公园绿地面积对公园绿地可达性的影响 通过构建城市公园绿地数据库，获取公园绿地相关信息，进而分析公园绿地面积对公园绿地可达性的影响.随着城市公园绿地面积的增大，公园绿地服务面积有逐渐增大的趋势，其拟合曲线R2值为0.207 5，说明公园绿地面积与公园绿地服务面积存在一定的相关性.当公园面积在1～20 hm2之间，随着公园面积的增大其服务面积缓慢增大；当公园面积大于20 hm2时，随着公园面积的增大其服务面积呈现迅速增大的趋势.公园绿地面积与其服务效率的拟合曲线R2值为0.519 8，属于较高的拟合度，说明公园绿地面积与其服务效率具有显著的负相关性.当公园面积大于50 hm2时，随着公园面积的增大其服务效率剧烈地下降；当公园面积在20～50 hm2之间时，随着公园面积的增大其服务效率缓慢下降；当公园面积在1～20 hm2之间时，随着公园面积的增大其服务效率的下降并不明显(图3).

图3 公园绿地面积与公园绿地可达性的关系Fig.3 The relationship between the area of ubrn park and the accessibility of urban park

3.2.2 人口密度对公园绿地可达性的影响 利用GIS计算各城市公园绿地服务范围内的人口密度，各公园人口密度存在较大差异.随着人口密度的增大，城市公园绿地服务面积整体呈逐渐减小的趋势，其拟合曲线线R2值为0.517 8，拟合度较高，说明人口密度与城市公园绿地服务面积具有显著的正相关性.当人口密度大于1 500人·hm-2，随着人口密度的增大，公园绿地服务面积有剧烈减小的趋势；当人口密度在200～1 500人·hm-2之间时，随着人口密度的增大，公园绿地服务面积逐渐减小，减小趋势缓慢.而人口密度与公园绿地服务效率拟合曲线R2值为0.007，说明人口密度与城市公园绿地服务效率呈弱相关，人口密度对公园绿地服务效率影响较小(图4).

图4 人口密度与公园绿地可达性的关系Fig.4 The relationship between population density and the accessibility of urban park

3.2.3 路网密度对公园绿地可达性的影响 因研究区内地势独特、水系复杂等自然条件的影响，其城市道路网络体系受限且形态较为混乱.随着路网密度的增大，公园绿地服务面积呈现先缓慢增大后逐渐趋于稳定再逐渐减小的趋势，通过其拟合曲线变化可知，两者呈弱相关.当路网密度2～10 km·km-2之间时，公园服务面积随其增大而缓慢增大；当路网密度大于10 km·km-2时，随着其值的增大，公园绿地服务面积渐渐趋于稳定甚至有所减少.路网密度与公园绿地服务效率的拟合曲线R2值为0.166 8，当路网密度在2～10 km·km-2之间时，随着路网密度的增大，公园绿地服务效率随之升高；当路网密度大于10 km·km-2时，随着路网密度的增大，公园绿地服务效率逐渐趋于稳定甚至不变(图5).

图5 路网密度与公园绿地可达性的关系Fig.5 The relationship between the road network density and the accessibility of urban park

3.2.4 形状指数对公园绿地可达性的影响 形状指数作为景观格局评价中重要的因子，可以较好地反映出公园绿地的形状特征和空间结构.随着形状指数的增大，公园绿地服务面积也随之增大，其拟合曲线R2值为0.204 6，说明形状指数与城市公园绿地呈正相关.当公园绿地形状指数在1～1.6之间时，随着形状指数的增大，公园绿地服务面积缓慢增大；当公园绿地形状指数大于1.6时，随着形状指数的增大，公园绿地服务面积较为急剧的增大.反观形状指数与公园绿地服务效率间的关系，其拟合曲线整体接近于一条水平线，有缓慢下降的趋势，拟合度R2值较小，为0.041 4，表明形状指数与公园绿地服务效率呈弱相关.当公园绿地形状指数大于1.6时，随着其值的增大，公园绿地服务效率较为明显地下降；当公园绿地形状指数在1～1.6之间时，随着其值的增大，公园绿地服务效率有逐渐下降的趋势但变化不明显(图6).

图6 形状指数与公园绿地可达性的关系Fig.6 The relationship between shape index density and the accessibility of urban park

3.3 福州城市公园绿地服务模型的构建

通过分析可得，公园绿地服务面积与公园绿地面积、形状指数两个因子呈正相关，且影响程度有所差异，与人口密度呈负相关，与路网密度呈弱相关；公园绿地服务效率与公园绿地服务面积呈负相关关系，与人口密度、路网密度及形状指数均呈弱相关(表2).

经SPSS拟合分析后构建出城市公园绿地可达性模型，其中公园绿地服务面积模型与公园绿地服务效率模型分别为：

Y1=-12.255+0.688X1-0.14X2+1 429.871X3+43.939X4(R2=0.421)

(7)

Y2=30.157-0.149X2-0.01X2+59.084X3-3.368X4(R2=0.163)

(8)

模型中：Y1表示公园绿地服务面积，Y2表示公园绿地服务效率模型，X1表示公园绿地面积，X2表示人口密度，X3表示路网密度，X4表示形状指数；其中公园绿地服务面积模型的拟合度为0.649，公园绿地服务效率模型的拟合度为0.403，说明两者对公园绿地面积、人口密度、路网密度及形状指数的拟合程度存在差异且前者拟合效果优于后者.

表2 公园绿地可达性与各影响因子相关性分析1)Table 2 Correlation analysis of accessibility and influence factors of urban park green space

1)*表示在0.05水平(双侧)上显著相关,**表示0.01水平(双侧)上显著相关.

由上述可知，在公园绿地服务面积模型中，形状指数对公园绿地服务面积影响最大且具有正相关性，可以认为，形状指数越大，公园绿地服务面积越大，公园绿地面积对公园绿地服务面积的影响亦然；人口密度与公园绿地服务面积具有负相关性，人口密度越大，公园绿地服务面积越小，而路网密度对其影响较小且呈弱相关，各因子与公园绿地服务面积的相关性大小依次为：形状指数>人口密度>公园绿地面积>路网密度.在公园绿地服务效率模型中，公园绿地面积对公园绿地服务效率影响最大且具有负相关性，公园绿地面积越大，公园绿地服务效率越低，而人口密度、路网密度与形状指数对其影响较小，三者均与公园绿地服务效率呈弱相关，各因子与公园绿地服务效率的相关性大小依次为：公园绿地面积>路网密度>形状指数>人口密度.

3.4 福州城市公园绿地可达性结果分析

通过上述研究，计算得出福州城市公园绿地可达性结果.研究表明，福州城市公园整体分布较为合理，公园绿地服务面积能够覆盖城区大部分地区，但局部区域内仍存在服务空白区，如主城区东南角位于仓山区范围内，公园数量稀少，公园绿地服务范围几乎无法覆盖，东部及东北角晋安区内，也存在相同的问题.

在不同公园性质条件下(表3)，全市性综合公园的服务面积比与服务人口比在六类公园中均最大，因其面积一般较大，服务功能定位于全市，因此服务范围与服务人群数量高出其他公园；街头绿地服务效率在六类公园中最高，因其面积通常较小，公园位置也多属“见缝插绿”型，面向的服务人群及服务区域有限，但通常便于居民到达和利用，因此服务效率相比其他公园较高.针对全市性综合公园与区域性综合公园的布局规划，建议主要以公园的后期维护管理为主，加强对园区内植被和设施的保护力度，提高服务能力；社区公园与专类公园的设计，主要侧重于规范使用人群的行为，突出特定使用功能的特色，发挥区域性服务功能；带状绿地和街头绿地作为城市绿地系统的补充或点缀空间，建议用点状或带状的绿地有机融合破碎化绿块，有效整合城市公园绿地系统.

表3 不同性质城市公园绿地可达性对比分析Table 3 Comparison and analysis of accessibility of urban park green space with different properties

在不同行政区条件下(表4)，鼓楼区公园绿地服务人口比在四区中最大，其公园绿地面积及其服务面积处于四区中较高水平，这是因为鼓楼区公园数量较多且整体分布较为均衡，但由于鼓楼区人口数最多，人口密度大，因而公园绿地服务效率水平相对不高.台江区公园绿地服务面积比与服务效率均为最大，其服务人口比与服务面积相对较高，这是因为台江区公园数量较多且人口数在四区中属最小值，因而整体区域内公园绿地服务水平较好.晋安区公园绿地各项指标均属较低水平，其公园绿地面积、服务面积、服务面积比及服务人口比在四区中最低，这是由于晋安区内公园数量最少，公园绿地面积与服务面积均最小，整体公园绿地的可达性仍较低，由此也可验证前面结论，公园绿地服务效率模型中各因子相关性大小为公园绿地面积大于人口密度.而仓山区虽然公园数量较多，绿地总面积较大，但人口数量多，导致整体公园服务水平较低(图7).建议后期城市公园建设着力于主城区的东部与东南角，增加公园数量，合理布局选址.

表4 不同行政区城市公园绿地可达性对比分析Table 4 Comparison and analysis of accessibility of urban park green space in different administrative regions

图7 不同行政区城市公园绿地可达性对比分析Fig.7 Comparison and analysis of accessibility of urban park green space in different administrative regions

4 结论与讨论

目前城市公园绿地的可达性研究主要集中在空间分布、公园现状与规划方案的评价等，结合可达性思想应用于城市公园规划管理中已成为城市公园研究的热点内容[25].本研究表明，公园绿地面积越大，公园绿地服务面积越大，公园绿地服务效率越低，这是因为公园绿地的大小会影响居民对公园绿地的实际需求与使用情况，一般而言，公园绿地面积越大，居民达到公园的可能性增大，其服务范围也随之增大，这与Clercq et al[26]针对城市森林覆盖情况的可达性研究结果一致.人口密度与公园绿地服务面积呈反比关系，但与公园绿地服务效率无明显关系，这是因为公园绿地的实际可达性人口数量受人口密度的影响具有差异性，这在施拓[27]对沈阳市三环内城市公园绿地的可达性分析中有提到.因此研究认为，城市公园绿地的空间布局与人口密度的差异性是影响城市公园绿地可达性的重要因素，这与黄翌等人[28]关于公园绿地可达性的研究结果一致.路网密度对公园绿地服务面积具有一定的影响，但暂未发现较为显著的关系，与公园绿地服务效率有正相关趋势，这与尹红岩[29]在城市公园绿地可达性的客观影响因素研究结果有所出入，原因可能是研究区实际路网情况的差异与样本数有限导致的.公园绿地形状指数的大小同样影响着公园绿地的可达性，形状越复杂的公园绿地，其服务面积也随之增大，这同邹晖[30]以南昌市为例所做公园绿地形态与服务效率的研究保持一定的一致性，但受研究区实际情况的影响，服务效率与形状指数的相关性不够明显，仍需进一步研究.

公园绿地作为城市景观与生态系统重要的组成部分，提高居民到访公园绿地的可达性有利于充分发挥城市公园的多重效益，我们对福州城市公园绿地的四个影响因素进行可达性研究，通过以上结果分析，建议后续城市公园规划中应有效结合各因子对可达性的影响关系，在公园面积大小、形状规模、布局选址等问题上找到平衡点，为公园绿地布局规划提供理论指导.