杭州城市公共绿地的可达性和公平性分析

徐慧锋 徐丽华 吴亚琪 施益军 陆张维

( 1. 浙江农林大学亚热带森林培育国家重点实验室，浙江 杭州 311300；2. 浙江农林大学环境与资源学院，浙江 杭州 311300；3. 浙江农林大学风景园林与建筑学院，浙江 杭州 311300)

随着社会经济发展，人们越来越关注自身在空间上享有社会资源权利的平等性，即社会公平性[1-2]。作为城市重要的公共资源，城市公共绿地是指在城市中除封闭式附属绿地空间以外的具有自然特征的，可以被所有居民享有的绿色空间，其范围还包括蓝色空间在内[3-4]。自俞孔坚等[5]引入景观可达性以来，可达性在绿地空间分布研究的价值导向备受关注。公共绿地可达性（PGSA）是指城市居民前往公共绿地进行游憩休闲等日常活动的难易程度[6]。公共绿地公平性是可达性的延伸概念，通过加入绿地使用者的需求状况，表示城市居民对公共绿地空间布局的满意与否，反映居民平等享有公共绿地资源的差异性。研究公共绿地的可达性对于城市公共绿地的规划布置的合理性具有重要的意义。

从目前公共绿地可达性的研究来看，常用的指标主要包含了绿地自身因素、交通因素以及社会因素三个方面。首先，从绿地自身因素来说，公共绿地的可达性首先会受到绿地自身因素的影响，具体包括绿地的质量、面积、形状等要素。大量研究证明，公共绿地质量是吸引居民前往的重要因子，其中形状、面积和服务设施的完善程度等都直接影响公共绿地的服务效率[7]。其次，从交通因素来看，城市道路的便捷性也是影响公共绿地可达性的重要因素之一[8]，道路便捷性通常可用距离成本[9]以及路网形式[10]和路网密度[11-12]等因子来表示，其中，交通的便利程度取决于道路网的完善程度，路网条件决定了可达性的出行成本的高低，而出行成本则是居民出行选择的考虑因素之一。从社会因素来看，公共绿地的可达性会受到绿地与人口的空间位置关系的影响[13-14]，人口密度[15]、年龄[16]、职业[17]等因素直接影响公共绿地的可达性[18]。除此之外，不同的土地利用类型[1,19-20]会对可达性产生不同程度的阻力作用，具体可以通过土地利用混合度等测度指标来进行测算。总的来看，已有的可达性的相关研究，更多的注重指标的选取和研究方法的选择，如网络分析法[21-22]、引力模型法[23-24]、两步移动搜索法[25-27]等，但是很少从公平的角度以及现有公共绿地下居民公共绿地资源的享有权利的角度进行研究。同时，对城市绿地的可达性高低值与城市公共绿地的空间布局是否一致、每个城市居民是否都能公平的享受最佳城市绿地服务、最佳质量的城市公共绿地能让更多的居民能最公平的享受等问题的关注仍相对不足。基于此，本研究从社会公平视角，以3类指标构建城市公共绿地可达性估算体系，对杭州公共绿地及其基础配套设施空间体系进行评价，为科学规划公共绿地提供合理建议。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

研究区为杭州市主城区（图1），包括江干区、上城区、下城区、拱墅区、西湖区以及滨江区，总面积约为680 km2，2017年常住人口约为350万人。杭州市已形成“一主三副六组团”的城市格局，其中的“一主二副”位于研究区内（一主：以武林广场、钱江新城为核心的城市主城区；二副：下沙副城、江南副城）。研究区公共绿地总面积约为6 200 hm2（不含转塘区域的自然山体），形成数量上以小斑块点状公共绿地（主要是街头绿地、河边绿地公园、居住区公共绿地等）为主体，面积上则以大斑块公共绿地（西湖风景区、西溪湿地等公共绿地）占主导的空间分布格局。目前研究区内部公共绿地相对偏少，未形成完整的点线面的公共绿地空间格局。

1.2 数据来源及处理

研究数据主要包括公共绿地数据、人口数据、基础配套设施数据、道路数据、土地利用现状数据（图2～4）。公共绿地数据获取是基于杭州市区范围内的0.5 m分辨率的卫星影像数据，依据监督分类提取，并参照《城市绿地分类标准》进行绿地分类，分类包括综合性公共绿地、专类公共绿地、社区公共绿地以及街旁公共绿地4类。人口数据通过杭州市的统计年鉴、2017年各街道政府工作报告得到的各街道常住人口数据。公共绿地配套服务设施数据（包括餐饮点、购物点、停车场点等配套服务设施点）是通过Python语言在百度地图上进行网络爬取获得。土地利用现状数据的获取是基于杭州市规划局提供的2012年土地利用现状图，结合2017年0.5 m分辨率的谷歌卫星影像数字化校正获得。

图1 杭州市主城区位置Fig. 1 The location map of Hangzhou main city

图1 杭州市交通网络Fig. 2 The traffic network of Hangzhou

图3 土地利用现状Fig. 3 The land use map of Hangzhou

图4 人口密度分布Fig. 4 The map of residential density

所有空间数据均经过几何校正后统一到WGS84投影坐标系下，几何校正精度控制在0.5个像元内。人口数据通过克里金插值的方式进行处理[28]，得到相应的栅格文件。所有的数据均转换为栅格文件，将所有栅格数据重采样至500 m×500 m的分辨率[29]。

2 研究方法

2.1 可达性指标体系的构建

参考相关学者的研究[17-19]，本研究在构建城市公共绿地可达性评价体系时，首先确定了评价的主要方面，将质量因素、交通因素和社会因素确定为一级指标，在3个一级指标下共选取了8个二级指标。具体来说，公共绿地面积、形状、设施数量作为质量指标的二级指标；距离成本、道路密度、网络连接度作为交通指标的二级指标；人口密度、土地利用混合度作为二级指标。

一级指标采用问卷调查和专家打分综合计算。通过权重赋值按问卷调查30%和专家打分70%得到最后权重。二级指标只采用专家打分法进行权重计算。

1）问卷调查法。问卷调查总共收集有效的问卷213份。对问卷调查的结果进行权重赋值和归一化处理后得到权重值。

2）专家打分法。通过邮件的形式，要求各高校、规划局等相关部门的专家学者针对各项指标进行打分，最终收到有效回复邮件28份，构造专家打分矩阵对专家打分结果进行统计分析。

根据问卷调查法和专家打分法得到各指标的权重，进行指标评价体系的构建，结果见表1。

2.2 百度热力数据计算

百度热力图数据是一种带有实时性的人口集聚分布的数据，能反映不同时间人口的空间聚集状态[32-33]。本研究通过比较百度热力图与可达性计算结果，验证可达性结果的准确性。为尽量减少通勤产生的人口集聚，选择休息日的百度热力数据作为验证数据，获取时间为2017年5月13—14日。节假日多为外地游客，而本研究主要针对当地居民，因此对于节假日数据不进行研究。

百度热力图数据处理过程为：将1 d的热力值均值作为分子，24点的数据（可认为是城区人口集聚的本底）作为分母进行比值计算，得到周日热力均值（TM）分布图（图5）。当0＜TM＜1时，人口流入小于流出，表示人口向外扩散状态；TM=1时，人口流入与流出处于动态平衡；TM＞1时，人口流入大于流出，表示人口处于聚集状态。

表1 公共绿地可达性评价体系Table 1 Evaluation system of public green space accessibility

图5 周日热力均值分布Fig. 5 Distribution map of thermal mean on Sunday

3 结果与分析

3.1 杭州市公共绿地可达性分析

公共绿地可达性及各指标空间分布情况见图6。由图6可知，公共绿地可达性在空间上的呈现与城市空间格局相一致，高值区域主要以武林广场为中心，并以圈层递减的趋势向外扩展；同时，在下沙副城以及江南副城形成次一级的可达性高值聚集子中心。对比图1可知，公共绿地可达性高低值分布结果与现有的公共绿地空间布局不一致，可达性值较高区域主要集中在核心区域（环西湖区域）的小斑块公共绿地，而城郊结合部的大斑块公共绿地的可达性呈现明显的低值，显然斑块面积大的公共绿地并不等同于高的可达性。

从公共绿地质量指标结果来看，其冷点热点的布局与图1中公共绿地格局差异不明显。在空间上主要以大斑块公共绿地为中心形成高质量得分区域，主要集中在西湖风景区、半山风景区、灵山风景区等地大斑块，其质量指标得分分别为0.96、0.56、0.71。这些区域由于自身条件优越，质量指标较高。其次是下沙副城区域（质量指标得分为0.91），尽管下沙副城不存在大斑块公共绿地，但是中小斑块较多且分布较为密集，出现仅次于西湖风景区质量得分的聚集点。结果表明尽管不存在大斑块公共绿地，但是通过多个公共绿地聚集产生的空间叠加效应，也能够使城市在集聚状态下的中小斑块面积的公共绿地质量最终得分提高。

图6 公共绿地可达性及各指标空间分布Fig. 6 Spatial distribution of public green space accessibility and each indicator

从交通指标得分来看，呈现以杭州东站（0.63）、德胜立交桥（0.76）、留下（0.24）等交通枢纽和滨江社区（0.37）、下沙副城（0.34）、杭州高级中学（0.82）等市区核心区域为中心的热点位置，以转塘的自然山体（0.03）、下沙的乔司农场（0.04）等为中心的冷点区域。其原因在于：热点区域位于城市核心区和交通枢纽地带，道路密度高，出行成本较低，交通状况便利；而冷点区域道路密度较低，且一般多为不开放空间（自然山林、农场）。结果表明，在道路密度、网络连接度以及出行成本的影响下，公共绿地交通指标形成了以交通枢纽为核心的点状分布，但并未形成明显的带状的交通纽带；道路建设主要集中在环西湖以及以东区域，西湖区南部等边缘区域的建设力度不强，造成了交通指标得分较低的情况。

人口密度决定了公共绿地的使用频率，而人口密度大的区域一般是城市建设用地开发强度最大的区域，土地利用混合度相应也较高。从社会指标得分来看，得分热点区域为各个区域的核心区块，如下沙副城的高校集中区域、西湖区的转塘镇区、滨江副城等位置。冷点区域则位于转塘区块自然山林、城郊结合部等人口密度低、土地利用类型变化不剧烈的位置。

公共绿地可达性结果与现有的公共绿地空间布局明显不一致，居民在城市公共绿地资源享有权利方面存在不公平的现象。城市居民享有的公共绿地资源主要集中在中小斑块公共绿地，而更为优质的大斑块公共绿地却没有被充分享受，这主要是由于地处人口密度相对较低区域，或者是没有形成集中连片区域，或者是交通便利度相对较低。从综合的生态、社会体验而言，显然大斑块公共绿地的效益更高，但是居民可达性相对较低，优质绿地被享受率相对较低，造成社会公共资源的浪费。交通指标以及社会指标对可达性结果的影响较大。

3.2 百度热力图下的城市公共绿地公平性分析

热力均值结果表明（图5）：人口的主要活动空间位于在武林广场—钱江新城CBD区域（热力均值为2.22）（即环西湖区域），同时在江南副城（热力均值为1.63）以及下沙副城（热力均值为1.21）形成了次一级的人口聚集中心，但这些地方多为商务活动集中区，公共绿地斑块主要以小斑块为主。西溪湿地、灵山风景区和半山国家森林公园等大斑块公共绿地的百度热力均值低，其值在1.0左右，人口集聚程度不高。

创建随机点，将百度热力均值与公共绿地可达性值进行相关性分析，结果见图7。由图7可知，热力均值与公共绿地可达性结果呈极显著相关（P＜0.01），相关系数为0.621，说明热力均值的结果与公共绿地可达性估算体系得到的结果在空间上具有较高的相关性。表明现有的公共绿地可达性结果与人口活动的分布总体近似，但两者在局部仍旧存在差异的地方，如滨江高教园区。

图7 热力均值与可达性值的相关性分析Fig. 7 Correlation analysis of thermal mean and accessibility

从社会公平性角度分析，现有公共绿地的空间布局存在居民公共绿地资源享受总体公平，局部公平失衡的现象。武林—钱江新城是研究区内部最主要的人口聚集区域，该区域的居民能够充分的享受公共绿地资源，主要是西湖风景区以及穿插在内部的中小斑块公共绿地。除此之外，下沙副城以及江南副城也是新的人口聚集区域，其主要的公共绿地类型是以中小斑块为主。但是在钱江新城、滨江高教园区等区域的居民较难享受公共绿地资源，公共绿地享有的公平性在这些区域存在明显的缺失，其主要原因在于这些区域还处于发展和改造阶段，内部的城市公共绿地设施建设尚未完善。除此之外，公共绿地资源质量的享有也存在明显区别。居民主要享受的是小斑块公共绿地带来的服务，而对于大斑块公共绿地（西湖风景区以外）的享受不足，其主要原因在于大斑块位于研究区边缘地区，多远离高密度人口聚集区域，出行成本较高。

4 结论与讨论

本研究基于最能表达居民公平享受公共绿地的3类指标构建的可达性估算体系，对城市公共绿地的居民享受情况进行定量计算，并进行了百度热力人口集聚状态的验证。结论如下：1）杭州市公共绿地可达性在空间上呈现同心圆向外延展递减，形成次一级子中心的空间特征。可达性盲区主要集中在西湖区南部以及西部。2）城市公共绿地在空间上分配不均衡，居民享有公共绿地资源存在总体公平，局部不公平现象。城市居民享有的公共绿地更多的是城市核心区集中连片的小斑块公共绿地，而对于更优质的城郊结合部的大斑块公共绿地资源普遍存在享有不足的情况。3）影响公共绿地公平性的主要指标是交通指标以及社会指标。

基于本研究结论，提高居民公平享有公共绿地的有效途径为：1）在城市更新过程中，应在人口密集的核心区块（钱江新城、滨江区、下沙副城等地区）增加公共绿地面积和数量，可以通过开放单位附属绿地、居住区公共绿地，增加滨河绿地等措施规划若干小斑块公共绿地，提升区域公共绿地质量。2）西湖区南部等区域，居住人口密度相对较低，但绿地面积较大潜力基础较好，尽管可达性较差，可以通过增加公共绿地设施点或者开发自然山体，提升绿地吸引力，提高整体的可达性。3）积极拓展居民享有绿地的空间维度，完善城郊交通基础设施的建设，增强与城市中心区域的联系，引导城市居民前往城郊的公共绿地。