基于可达性分析的城市公园绿地供给研究—以广西玉林市为例

蒋理 殷振轩 刘晓

城市公园绿地是向公众开放的城市绿色空间，以游憩为主，包括生态、景观、防灾等功能。这也是在城市绿地系统中与民众关系最密切的一种绿地空间类型[1]。人均公园绿地面积是中国传统的城市绿地评价指标之一，表示城市中每个居民平均占有公园绿地的面积，是反映城市居民生活环境和生活质量的重要指标。然而该数量指标忽略了居民在享用公园绿地时因空间阻碍而产生的可达性问题，即由道路交通、人口分布等空间因素造成的实际城市公园绿地供给水平的差异。实际上，由于城市人口分布的不均衡、交通便捷性程度的不同导致公园绿地规模和数量的需求差异，提高了对城市公园绿地的精准化供给要求。笔者从可达性角度，通过计算公园绿地的实际服务范围，叠合服务范围内的人口数量，尝试评价城市各地区公园绿地的供给水平。

可达性概念最初是指交通网络中每个节点进行交互的机会大小[2]。公园绿地的可达性主要体现在市民到达公园的难易程度，因而时间、距离、费用等是主要的阻力要素[3]。目前，以GIS为工具的路网分析方法是研究城市公园可达性的主要方法[4-6]，但其准确性在很大程度上取决于基础数据的完整性，尤其是道路网络数据的精细度。而且受限于精力和成本因素，在构建路网模型时通常很难将城市支路以下级别的道路考虑在内，而实际上低等级道路如居住区道路、老城区巷弄等是市民慢行出行的首选。另外，道路拥堵情况、不同交通方式的选择也会对到达时间产生影响，这些因素是单纯利用网络分析的方法无法解决的。

表1 玉林市中心城区各类公园绿地（G1）统计Tab.1 Statistics of all kinds of park green spaces (G1)in central urban areas of Yulin City

1 玉林市中心城区公园绿地分布The distribution of park green space in central urban areas of Yulin City

2 玉林市中心城区居住类用地分布The distribution of residential land in central urban areas of Yulin City

进入大数据时代，一些互联网地图服务商已经向社会开放了数据接口，通过调用出行数据，省去了构建路网模型产生的大量工作，并且能够获取实时的路况信息，规划不同交通方式下的最优路线。目前，已有学者尝试利用互联网地图的海量时空数据对多中心城市空间发展情况进行评估[7]。因准确性高、可多时相多情景分析等特点，大数据被越来越多地应用在绿地系统的相关研究中，有学者利用手机信令数据分析了上海城市公园供需服务[8]。此外，微博签到数据[9]、POI大数据[10]、位置大数据[11]等也已用于各类研究，但利用地图服务商提供的出行数据，从可达性角度进行城市公园绿地供给的研究还未曾见。利用出行数据，可避免网络分析方法中构建路网的繁琐过程，探讨在不同出行方式下的公园绿地可达性。笔者以广西玉林市中心城区为研究案例，利用现状用地数据、中心城区绿地统计数据、常住人口数据和高德地图服务商提供的出行大数据，评价中心城区现有公园绿地的可达性，分析玉林市中心城区公园绿地的空间分布和供给情况，并提出公园绿地的优化策略和调整方案。

1 研究设计

1.1 研究区概况

玉林市是广西东南部地区的政治、经济和文化中心，地处广西东南部的丘陵台地上。玉林市区处于盆地中心，外有低山丘陵，内有潺潺河流，生态基底优越。玉林市公园绿地的分布顺应其独特的地形地貌，市内主要的公园多依山傍水而建，城区外围大型的山地型郊野公园、湿地公园较多。

截至2016年底，玉林市人均公园绿地面积为9.58 m2，绿地率为32.12%，绿化覆盖率为37.04%，2015年玉林市被中华人民共和国住房和城乡建设部授予“国家园林城市”称号。根据玉林市园林局提供的资料，玉林市现有综合公园294.38 hm2，占全部公园绿地面积的43.00%；社区公园建成面积仅11.75 hm2，建设滞后；专类公园345.56 hm2，包括了植物园、湿地公园和滨江公园，占总面积的50.50%；其他面积各异的游园共32.6 hm2（表1，图1）。玉林市中心城区总面积约7 000 hm2，包含二环路、福昆线、玉博大道围合的地区以及二环北路以北和东北部部分新建城区，是玉林市人口分布最为稠密的区域，区域内居住类（包含城市居住用地和部分城中村）面积2 953 hm2，常住人口约56万人（图2）。

1.2 数据来源及处理

研究收集了以下4类原始数据信息。

1）现状用地数据。提取现状用地中面积＞0.1 hm2的公园绿地（G1），以及居住性质的用地，包括居住用地（R1、R2、R3）和村庄建设用地（H14），并将上述提取的数据在GIS平台中矢量化，作为公园绿地定位和分析公园绿地有效服务面积的基础数据。

2）中心城区绿地统计数据。根据玉林市园林局提供的全市建成区绿地统计数据，对照公园绿地矢量图斑进行比对识别，确保研究范围内所有公园绿地的位置信息无误。为了使研究边界附近区域的可达性研究更为准确，将研究边界之外但靠近边界的8处大型公园计入在内，最终确定计入搜索范围的公园绿地共27个（表2）。将这些公园绿地按照可进入模式分成3类：1）封闭管理的公园绿地，共计12个，这一类公园通过比照百度卫星地图和相关资料、实地调查相结合的方式在矢量图中标记出入口，作为后续分析中的“目的地”；2）半封闭式的带状公园，有3处，为方便计算，将公园边界与城市道路的交叉路口标记为“目的地”；3）全开放式公园，有12个，主要是公园性质的广场和街旁绿地等小型绿地，这一类绿地以其几何中心作为分析的“目的地”（图3）。

3）常住人口数据。为了真实反映使用公园绿地的用户群体，研究以常住人口为基础数据分析公园绿地的有效服务人口。玉林市城乡规划设计研究院前期将人口数据落于各居住用地，提供了叠合后的矢量图层，相比采用行政边界的统计口径，能较为真实地反映居住人口的空间分布。

4）交通时间数据。为获得各地块到达公园较为准确的时间，通过高德地图路径规划API调用获得的实时出行时间作为本次研究的交通时间数据。高德地图路径规划API是一组用HTTP提供的步行、公交、驾车查询和行驶距离计算接口，其返回的查询数据结合了全面精准的路网信息与实时路况，并通过强大的路线算法规划路线，具有较高的可信度，为可达性研究提供接近真实的交通时间数据。

1.3 总体思路

研究分以下4个步骤进行（图4）。

表2 搜索范围内公园绿地基本情况Tab.2 The basic situation of park green space within search scope

3 不同类型公园的“目的地”选择示意Schematic diagram of “destination”selection for different types of parks

4 技术路线Technical route

5 时间取值办法示意Schematic diagram of time value assignment method

表3 可达性分级统计Tab.3 Accessibility hierarchical statistics

1）公园绿地可达性评价。将研究区域划分为200 m精度的栅格网络，取栅格中心点作为地图路线搜索中的“出发点”，共得到1 450个“出发点”。利用高德地图中的路线规划功能，搜索所有“出发点”到“目的地”即公园绿地的最小耗时。研究将搜索时间设置在使用公园绿地频率较高的上午10：00。为了探索不同交通方式下公园可达性的差异，分别在步行、公交和驾车这3种出行方式下进行研究分析。从整体层面研究玉林市中心城区的任一位置以不同交通方式到达最近公园绿地所需要的时间，将原来的距离问题转化为更实际的时间问题，通过等时图的形式直观展示研究区域不同地段间的可达性差异（图5）。考虑到居民一般是从住地出发去往附近的公园，所以将等时图叠合现状居住类用地，将评价对象聚焦在居住类用地上分析可达性情况。

2）公园绿地服务范围与人均有效绿地面积分析。以耗时最小为原则，将每个公园绿地在步行、公交和驾车3种方式下分别划分各自的服务范围，将得到的结果与每一块居住类用地图斑上的人口数据进行叠合，从而分析各公园绿地的有效服务人口以及各区域的有效人均公园绿地面积。

3）提出优化策略。结合公园绿地的可达性和人均有效公园绿地面积的分析结果，将研究范围划分为：可达性弱/人均公园绿地面积高、可达性弱/人均公园绿地面积低、可达性强/人均公园绿地面积高、可达性强/人均公园绿地面积低4种类型，针对不同类型分别提出优化策略。

4）形成优化方案。基于优化策略，对玉林市中心城区的绿地布局、路网结构和部分用地进行调整，形成优化方案。

2 公园绿地供给评价

2.1 公园绿地可达性评价

调用高德地图路线规划，分别获取各“出发点”至公园的最小步行、公交、驾车时间，作为该栅格在3种交通方式下的可达性时间。按时长将所有栅格进行分级，统计每一个级别的栅格总面积即可达面积（表3），并在GIS中可视化，叠合居住类用地后得到居住地去往最近公园的可达性等时图（图6）。分别对步行、公交、驾车3种方式下的评价结果进行讨论。

1）步行方式评价结果。步行是居民出行公园的首选交通方式。从评价结果来看，玉林市中心城区主要公园绿地的步行可达性总体情况良好，剔除水域和绿地后，剩余区域一半以上用地都在距公园绿地15 min步行范围内，其中5 min步行范围内的用地占7.1%，5～8 min步行范围内的用地占11.8%，8～15 min占33.1%（表3）。但是从空间分布来看，各区域的公园绿地可达性差异明显。可达性高的区域主要集中在二环以内的公园周围，特别是沿清湾江和南流江的带状公园，为附近大量居民提供了便捷的休闲去处。而清湾江以北的片区，二环东路以东、玉东大道以南的东部地区以及一环西路以西的西南部地区，由于建设用地较为零散、公园建设还未跟上的原因，存在大量可达性较弱的区域。另外二环以内的小部分地区因为公园缺少，对该区域的可达性也带来负面影响（图6-1）。

6 步行、公交、驾车3种方式可达性等时图Isochronous map of accessibility under walking,bus and car modes6-1 步行可达性等时图Isochronous map of walking accessibility6-2 公交可达性等时图Isochronous map of bus accessibility6-3 驾车可达性等时图Isochronous map of car accessibility

7 步行、公交、驾车3种方式下公园绿地服务范围Service scope of parks under walking,bus and car modes7-1 步行方式下各公园服务范围Service scope of parks under walking mode7-2 公交方式下各公园服务范围Service scope of parks under bus mode7-3 驾车方式下各公园服务范围Service scope of parks under car mode

2）公交方式评价结果。公共交通工具出行是城市集约、低碳出行的有效方式之一。根据评价结果，玉林市中心城区主要公园绿地的公交可达性总体情况与步行评价结果极为相似（表3，图6-2）。出现这一结果是因为在系统选择最优路径方案时，当步行最短时间小于公交最短时间时，设置了将步行方式代替公交方式，即用步行时间代替真实公交时间。而对比原始返回数据发现，玉林城区由于公共交通线路和站点布局与绿地分布匹配度低，近80%的城区出现乘坐公交不如步行到达公园便捷的情况。如此导致公交的评价结果与步行结果的高一致性。也从另一个层面说明，从享用公园角度来看，玉林城区是一个步行比车行更友好的城市。

3）驾车方式评价结果。随着居民生活水平的提高，自驾车及网约车出行逐渐成为居民去往市区及郊区公园绿地的重要补充。评估结果显示，玉林市中心城区主要公园绿地的驾车可达性情况良好（表3，图6-3），15 min可达范围覆盖了全部城区用地。一方面说明城区路网结构较为合理，路网与绿地分布的匹配度高，另一方面也和玉林市城区规模不大、公园分布相对集中有关。

2.2 公园绿地服务范围与人均有效绿地面积分析

1）公园绿地服务范围分析。根据《城市绿地分类标准》（GJJ/T 85—2002），公园绿地的服务半径一般按公园的等级确定，参考标准是公园的规模和设施。而从可达性角度考虑，假设居民选择从住所出发最快到达的公园作为其首选公园，则在此条件下某公园的服务范围则应该是这样一些出发点的集合：即这些出发点到达该公园比去往其他任何公园都耗时少。当不考虑对公园本身的特殊偏好等因素时，这种划分方式能够体现公园更实际的服务范围。基于可达性分析，以27个公园绿地为研究对象（公园以代号1～27表示），在步行、公交和驾车3种交通方式下分别划定每个公园绿地的服务范围。结果发现3种方式下公园绿地的服务范围格局相似。从对各公园绿地的服务面积比较可以发现，18号和20号滨河带状公园的服务面积显著高于其他公园，覆盖了研究区整个河段两侧200～2 000 m的宽度。除边界外的公园，研究范围内部的公园绿地服务范围呈现由市中心向外围扩大的趋势，证实了现状公园绿地分布中心集中、外围分散的特点（图7、8）。

2）人均有效公园绿地面积分析。显然，根据服务范围计算的服务面积单一指标无法真实评价公园的服务效力，笔者提出人均有效绿地面积这一概念，将公园实际服务人口与公园本身的面积也纳入考虑，其计算方法公式如下：

8 公园绿地服务范围Park green space service scope

9 步行、公交、驾车3种方式下人均有效绿地面积分析Analysis of per capita effective green space area under walking,bus and car modes9-1 步行方式下人均有效绿地面积Per capita effective green space area under walking mode9-2 公交方式下人均有效绿地面积Per capita effective green space area under bus mode9-3 驾车方式下人均有效绿地面积Per capita effective green space area under car mode

10 按人均有效公园绿地面积划分的用地面积百分比Percentage of land area divided by per capita effective park green space area

人均有效公园绿地面积（m2/人）=最快到达的公园绿地的面积/该公园服务范围内的常住人口数量

对27个公园绿地的服务范围进行人均有效公园绿地面积的分析，结果显示在步行、公交和驾车3种交通方式下，人均有效绿地面积的分布格局类似，总体呈现从城区中心向外围递增的趋势（图9），且各地区间的差异十分显著，最小的区域人均仅0.1 m2，最大的达到4 085.2 m2。

对于人均公园绿地指标，在“国家园林城市”标准中要求人均建设用地大于100 m2的城市，城市人均公园绿地面积不小于9 m2/人，而各城区的人均公园绿地面积不小于5 m2/人。虽然玉林市的人均公园绿地面积达到11.3 m2，已超过国家标准，但由于区域发展极不平衡，各地区间的人均公园绿地水平存在很大差异。由于玉林市面积较大的几处公园基本在城区外围，而靠近外围的城区边缘地带人口较稀疏，使得这些地区人均公园绿地面积很高。相反，城区内部除零星几块公园较集中的地区外，其他地区公园规模普遍较小且数量较少，人口又较集中，导致人均公园绿地面积严重不足。整体来看，在3种出行方式下，研究范围内人均公园绿地面积达到最低标准5 m2/人的区域不到31%（图10）。

3 基于绿地可达性的玉林市中心城区公园绿地布局优化

3.1 优化策略

综合公园绿地的可达性和人均有效绿地面积评估结果，将研究范围内的区域划分为：可达性弱/人均绿地面积高、可达性弱/人均绿地面积低、可达性强/人均绿地面积高、可达性强/人均绿地面积低4种类型。其中可达性按照步行方式下的评价结果进行评判，将步行0～15 min界定为可达性强，15 min以上界定为可达性弱。人均有效绿地面积也采用步行评价结果，0～9 m2/人界定为人均绿地面积低，9 m2/人以上界定为人均绿地面积高（图11）。

1）可达性弱/人均绿地面积高。主要集中于城区边缘靠近外围公园的地区。这些地区是城市发展的新阵地，目前居民还比较少，道路等基础设施建设还有待完善。在后续规划中，应通过合理的路网布置和用地安排，提高这些区域对周边公园绿地，特别是城区外围几个大型公园的可达性，将外围公园引入城市为居民享用，弥补城市内部绿地量的不足。

2）可达性弱/人均绿地面积低。此类区域主要分布在城市二环路附近的第二圈层，属于近期城市建设开发速度最快的区域。显然当前这些地区公园绿地建设的速度跟不上人口发展的速度，且步行可达性普遍较差。未来此类区域应该加快进行公园绿地的建设，增加公园绿地的数量，并加强与道路、公共交通的衔接度，以提高可达性。

11 基于可达性和人均有效绿地面积的评估结果的区域类型划分Regional types based on evaluation results of accessibility and per capita effective green area

12 玉林市中心城区公园绿地及居住用地优化方案Optimization plan for park green space and residential land in central urban areas of Yulin City

3）可达性强/人均绿地面积高。主要为若干靠近中心城区边界大型公园的区域，以及市政府附近公园广场较为集中的地块。对于边界上的区域由于现状道路系统相对完善，未来应继续保持，并适当引导城区内部人口向这些地方转移，以提高大型公园绿地的利用率、缓解城市内圈人口过密的问题。

4）可达性强/人均绿地面积低。以上3类区域以外地区，主要为城市核心圈层及靠近城市内部大型公园绿地的区域，大部分属于基础设施较好、步行出行便捷、人口稠密的地区。现状公园绿地总量低，空间布局不平衡。规划中应加强对社区级公园的建设，补充城区中公园绿地量的不足，改善分布的不均衡性。

3.2 优化方案

根据以上优化策略，在规划中对玉林市中心城区的绿地布局、路网结构和部分用地进行调整（图12）。考虑到玉林市多山丘地形，大量以丘陵为依托的公园分布在城市外围，为了将这些绿地更好地纳入城市，使居民能够便捷享用，规划一方面加密公园附近的路网结构，减少交通阻隔，另一方面尽可能通过绿廊、道路绿化等带状绿地将城市内外的各类公园连接起来，形成空间上较为连续的系统，同时也弥补了城市内部公园绿地的短缺。加强公园等级的系统化，增加社区公园、街头绿地的数量，缓解目前城市内部人均公园绿地面积低的局面。

4 结语

以公园绿地为代表的城市绿色空间承担着保障生态环境、提升居民幸福指数的重要职责。对公园绿地的评价不仅要从总体的数量指标出发，还必须结合空间分布和供给情况进行综合衡量。传统的公园布局强调均匀性原则，而实际上公园绿地的布局应该与人口分布、交通便捷度相结合考虑。笔者从可达性视角分析公园绿地的供给情况，提出了基于可达性分析的人均有效公园绿地面积指标用以评价。研究证明，这一方法能够较为真实地评价公园绿地的服务水平，为研究城市绿地的空间分布和供需问题提供了新思路。在可达性研究方面，文中依托互联网地图服务商提供的出行大数据，避免了目前主流的网络分析方法中构建路网的繁琐过程，探讨在不同出行方式下的公园绿地的可达性，并据分析结果提出以公园绿地精准供给为目标的优化方案①。

注释(Notes)：

① 本文中所用现状用地数据由玉林市城乡规划设计研究院提供，数据采集时间为2017年3月；本文提出的用地优化方案仅针对绿地布局调整作出，非最终规划方案。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

表1中各类公园绿地面积数据、表2中公园绿地名称及面积数据均由玉林市园林局提供，作者根据《城市绿地分类标准》CJJ/T85—2017中的绿地分类标准对绿地进行了重新分类；其余所有图表均由作者绘制。