城市公园绿地管理服务的现状及建议

摘要：信息化技术能够科学指导城市公园绿地的规划设计和运营管理，对城市公园绿地的发展具有重要意义。然而，信息化技术种类繁多且涉及面极广，如何科学合理利用大数据技术为城市公园绿地景观做管理服务指导，目前还没有统一清晰的认知。本文首先从城市公园绿地供需矛盾、游憩管理和综合智能管理三个角度分析了目前城市公园绿地管理服务中普遍存在的缺陷，对景观时空大数据在推动人地良性互动、促进社会公众参与和智能化管理系统建立中的作用进行了分析，提出了景观时空大数据应用技术体系构建的研究方向。

关键词：景观时空大数据；城市公园；游憩管理服务；数据运用

信息化为当下景观设计管理的深入发展带来新的可能，使其进一步具有科学性与合理性。城市公园作为城市绿色生态系统中最重要的组成部分，其游憩服务能力和服务质量是提升居民幸福感的关键。城市公园绿地规划设计及管理维护以政府为主，不仅建设维护资金负担重，而且地方企业参与程度弱且群众参与感不强，所以目前大多数城市公园绿地管理服务水平和效率都比较低。近年来，信息化技术在风景园林设计规划的地位日益凸显，对于城市公园而言，信息化技术在公园管理服务上的运用，不仅是信息技术发展的必然趋势，也是公园未来实现高水平、集约化发展的重要方向。如何利用大数据手段助力城市公园绿地管理服务以提高其服务效率和质量、形成高参与度且完善的公园管理系统，是一个富有挑战性的课题，需要进一步系统研究和深入探讨。

一、城市公园绿地现状与不足

（一）供需矛盾突出

城市公园不仅提供游憩服务，还是生态涵养的场所，然而公园类型、规模和功能设施受到诸多社会因素、自然条件的影响，环境异质性强，各类公园的地理位置、绿地供需能力不同及使用者差异化等因素导致居民需求和公园绿地供给的矛盾加大。在城市进入存量发展阶段的背景下，城市绿地供需矛盾問题的本质是人地关系失调，主要体现在三个方面：（1）绿地供给和城市需求综合水平空间分异现象显著；（2）公园绿地协调发展情况差，绿地供需的发展速度和方向协调程度低，城市高密度人口分布加剧了绿地空间配置的不公平现象；（3）群体间绿地资源分配差异明显，弱势群体的绿地分配不平等程度更高。[1]此外，随着城市规划逐步转为国土空间规划，宏观尺度下的绿地供需矛盾更为凸显，体现在山水林田湖草居的复杂生命共同体关系失调，比如城市群内生态系统各服务供需效能时空分异特征显著，大部分城市生态系统供需空间匹配严重不均。[2]

（二）管理信息化平台功能单一

城市公园绿地是提升城市居民幸福感的主要媒介之一，激发社会组织投资与民众参与管理的积极性能为城市公园的建设发展提供动力。然而，大部分公园协同治理体系不完善、信息化管理程度较低、游憩居民参与程度较弱，无法高效收集游憩居民的切实需求和公园维护监管的日常需要。目前，城市公园绿地从设计建设到后期维护管理大都由地方政府全权负责，即使在公园治理体系与治理能力现代化、信息化的背景下，游憩管理信息化平台功能仍较单一，社会参与机制还停留在十分原始的层面，具体问题表现在：（1）政策拟定与实施时公众参与度不强，信息采集不够深入。公众很难参与到公园全生命周期的管理和建设中来，游憩管理平台主要起到公示、听取意见、咨询、听证的作用，公众的利益和诉求难以反映到成果中，公众参与流于形式。[3]（2）公园建设与维护管理主要依赖财政投入，平台不具有招标融资的能力，社会力量无法较好地融入活化商机，导致管理内容不全面、权责不清晰、专业程度不够，极大限制了公园的发展。

（三）城市公园综合智能管理系统不完善

受行政级别和地域划分的影响，各辖区公园绿地基本情况不同，管理方法存在差异，游憩服务压力也不均。大部分公园采取 “谁建设、谁管理”的原则，各区、功能区、跨辖区的大型绿地普遍存在几个单位共同管理的现状，建设局、城管局、园林局、各乡镇与社区等都有直接管理的公园，没有做到以城市为 “一张蓝图”智能化集中管理。由于缺乏一个能够串联规划、建设、管理以及监督等各项流程为一体的城市公园综合智能管理系统，使得公园在规划、建设、管护上缺乏统一参照，造成不同程度的管控不集中、资源浪费的问题，同时，各个辖区之间由于经济基础不同、管理要求差异较大，造成管护质量参差不齐。各管理主体之间缺乏有效的监督、约束机制，一定程度上，管理主体既是实施者又是监督者，影响了公园管理效能和管护质量的提高。

综上所述，面对公园绿地资源供需失调、管理与发展模式不适应市民日益增长的精神文化需求的情况，需要探索新的技术和方法以顺应时代的需求，而景观时空大数据能够为公园设计及管理提供直观、理性的场景分析工具，以较高的工作效率应对信息时代背景下复杂多样的游憩现状，最终实现城市绿地景观优化的目标。

二、景观时空大数据的概述

（一）景观时空大数据的含义及特征

在众多对大数据概念的解释中比较有代表性的是4V定义，即认为大数据应满足4个特征：规模大 （volume）、种类多 （variety）、变化快 （velocity）、价值性 （value）。[4]而景观时空大数据是基于普通大数据提出来的一个新理念，是指将大数据的技术、思想、相关理念用于景观研究中。景观时空大数据不仅具有普通大数据所具备的4个基本特征，同时更强调数据的客观性、多源性、动态性、精细性、现势性、人本性。[5]景观时空大数据的利用有利于扩大研究数据规模，精确量化公园游憩的人文和环境信息，增加城市公园规划的科学性与人本性。

（二）景观时空大数据分类

景观时空大数据在城市公园游憩现状的研究中根据来源大致可分为三大类：定位服务数据、社交网络数据、地图影像数据，每个大类数据又分成了若干小类 （详见表1）。

1.定位服务数据

定位服务数据由卫星定位系统和移动通信网络系统联合实现，包括出行热力图大数据、交通传感数据和手机信令数据。此类数据属于实时采集的活动数据，主要包括出行时间、地点、行动路线、定位次数等，更加强调数据的动态性和现势性，关注数据的实时获取、处理、分析与应用，侧重人行为轨迹时空数据的获取，可用于反映城市运行情况、人口行为和时空分布规律，较之传统获取数据的方法，其具有数据量更大、数据更精准 （高时空分辨率）的特征，但存在数据源只是总人流量的子集的问题。同时，由于定位服务数据来源于其运营公司，数据可获取性差且价格昂贵。

2.社交网络数据

社交网络数据由网络媒体数据和社交媒体数据组成，主要源自各类搜索引擎、旅游网站、贴吧以及社交软件和社交网站。这些数据包含了大量语义文本信息，可揭示人的各种属性，进行 “人物画像”，包括人的外在属性 （性别、年龄、身高等）、内在属性 （教育、兴趣、情绪等）、行为属性 （时间、空间、轨迹等）、关系属性 （亲情、友情、职住等）。社交网络使用者数量多，信息更新频繁，信息传播迅速，通常用于大范围绿地的研究。但不同使用者对社交媒体有倾向性，一种社交媒体无法覆盖全部人群，导致数据主观性强，缺乏可信度，此外，由于数据上传时间滞后与部分公园数据不完整，其时空分辨率较低。

3.地图影像数据

地图影像数据包括POI数据、AOI数据、街景与全景数据、卫星影像数据等。这一类数据由各大电子地图公司记录，可通过谷歌、百度、高德等公开的地图服务进行筛选和获取，包含了场地位置、场地空间形态、场地影像等多种信息，是公园规划的基础素材，与传统现场测绘数据相比其尺度误差更小。这些数据常用来反映场地地理环境信息，可以进一步精准得出游憩使用对象的工作底图、影响游憩使用的各种因素，以指导研究分析。然而，地图影像数据更新速度较慢且缺乏具体获取的时间信息，因此并不能精确再现研究区域现状。此外，街景图片由于街景采集车无法进入步行道空间，其数据并不完整，因此需结合实地踏勘拍摄等补足数据。

三、大数据在公园管理服务中应用价值

（一）采集游憩信息，推动人地良性互动

在城市公园绿地的建设和提质改造过程中，基于大数据将公园中的人与人、人与物和人与环境相互连接，并通过赋予公园 “感知”功能，形成互感、互知、互动网络，不仅可以获取不同时段公园各种人本数据，同时为游客提供更加便利的人性化服务，提高游客的幸福感和满足感，增强公园的社会效益。因此，应广泛借助大数据技术整合城市居民日常生活中的各项活动数据，据此综合分析结果并进行优化处理，精准定位绿地优化节点和需求，避免不必要的管理维护费用支出。

大數据不仅能够很好地揭示人的自然属性与社会属性，同时也能精确分析人地关系特性。利用及时采集的游憩使用数据，结合景观时空大数据的人本属性，可以精确反映公园绿地基本情况、使用偏好、空间活力、游憩资源压力分布以及公园绿地与居民供需关系，促进城市环境发展，推动公园绿地与使用者良性互动。例如，游憩者在游憩过程中通过手机主动或被动上传游玩信息，这些时空及语义文本数据经过后台收集清洗后，可用来量化游憩者实时出行信息，以此分析游人行为特征与个人偏好。不仅如此，通过定位服务数据 “动态记录”还可以实现游人活动全轨迹追踪，向游憩服务管理平台及时反馈公园运行状况、人口行为和分布规律，辅助城市公园的节点优化及促进绿地使用公平。利用地图影像数据如POI建立服务压力指标，能够精准评估公园服务能力和人群在不同时空条件下对绿地的需求程度，准确反映游憩资源承受压力，为公园绿地的布局、规划、优化和维护奠定基础。

（二）活化公园服务平台，促进公众参与

当前大部分城市从增量规划进入存量优化的阶段，存量型城市公园景观设计日趋重要，构建公园游憩服务管理平台有利于深入探索政府与社会组织和公众的合作管理机制，加强公众与公园绿地的供需互作。利用信息技术的发展，能够实现公园绿地景观设计更新和监督管理的全面数字化。公园服务平台收集各种类别信息，整合形成系统的信息模型，其内容框架包括以下四个方面：群体信息系统、场地信息系统、流程信息系统、软件信息系统 （详见图1）。[6]群体信息系统包含政府、公众、社会组织 （企业、设计方、施工方）等人群信息，在平台运行过程中起主要推动作用。其中，政府拥有公园的所有权、管辖权和控制权，负责政策上的引导；公众作为群体信息系统的核心，其游憩需求需重点关注，而社交网络数据具有使用人群基数大、信息更新传播迅速的特征，能够满足信息化平台精细化与全面性的要求。游憩者通过平台主动上传位置、时间、活动属性、反馈意见等信息，经过数据采集、分析、可视化呈现等手段，能够反映出各公园使用的景观偏好、公园满意度评价、绿地服务价值、游人行为模式等内容；公园管理者可利用此平台公开公园相关数据，便于公众通过平台进行公园信息查看，提交反馈意见，增强公众参与感，共同建设美好人居环境；社会组织则提供公园设施维护和更新的资金，此外也可以接受政府委托代理公园管理业务，为平台运行提供资金、技术、人员支持。场地信息系统要从时空两个维度进行构建，以反映场地客观地理环境及历史状况。空间维度信息主要包括地形、气候、水文、植物等空间要素，时间维度信息由改造前后不同时间节点场地情况组成，这些可通过地图影像数据获取。在公园景观设计、更新、利用、管理的过程中，每个环节都需要软件信息系统的支持，实现数据的共享流通与编辑管理。流程信息系统是平台的核心机制，通过有效串联其他信息系统，实现各信息模型在不同时间节点协同合作，达到各群体、各事件、各信息流科学高效传递、合理组织的目的。总之，公园服务平台要实现信息系统可交互，软件、信息可兼容，信息数据可增减、编辑、导入、输出，建立虚拟仿真与可视化模型等功能。

（三）构建城市绿地智能化管理系统

建立统一动态的城市绿地智能化管理系统能够串联各城市公园建设、管理和养护等工作，以引导各级管理部门利用景观时空大数据进行监督管理、辅助决策和服务公众，提升城市公园科学化、动态化、精细化管理水平，为城市公园游憩服务平台建设提供可靠信息依据。

城市绿地智能化管理系统本质是智慧系统在城市公园管理服务中的具体应用。系统以政府为主导进行数据的收集与信息的组织，通过在城市内运用物联网、移动互联网及云端大数据等信息技术，建设信息管理平台、综合监管平台、协同办公平台、辅助决策平台、公共服务平台的综合系统 （详见图2），基于此系统设计改造的城市公园，能够极大提升城市公园的管理和服务质量，让城市居民拥有更加舒适、宜人的城市绿地空间。信息管理平台是智能化管理系统的基础，能够对各类城市公园景观时空数据进行采集、校核、分析、编辑与储存等，实现数字景观信息可视化，满足城市公园信息一张图展示与查询；辅助决策平台面向城市公园管理的决策层，为其相关政策制定实施提供全面的基础数据和模型，能够实现城市公园数据查询统计、辅助决策分析、公园综合评价等功能；综合监管平台主要针对城市公园建设与管理的全生命周期开展动态监管，基于各种景观数据采集手段，全面及时掌握城市公园情况，形成常态化的监督管理模式；协同办公平台主要用于城市公园管理部门日常办公的相关业务管理，包括公文流转、档案管理、协同办公、文件审批等内容，实现信息快速流通，规范工作机制，提高效率；公众服务平台对接市场和公众，促进各群体之间的信息共享与交流合作，公众利用此平台可以参与城市公园的建设与管理，园林企业、高等院校等社会组织能够融资或向政府提供服务。智能游憩系统是一种实践技术与工具，是一个具有 “可视化”“全周期”“协同性”“动态记录”“高效性”和 “多角度参与性”等特征的景观设计建造管理信息平台，[7，8]可以推动城市公园管理机制的转变，提高工作效率，减少资源浪费。

四、结束语

数字信息化技术时代的到来为城市公园多尺度景观设计、改造、建设、管理和监督等活动提供了信息获取和整合的平台，协调了各方关系，能够有效促进资源利用，提升工作效率。但信息平台构建管理技术仍处于萌芽阶段，缺乏成熟理论和实践经验，国家也没有出台相关的规范标准，造成信息安全程度低，缺乏紧密结合我国城市公园建设的数据标准。此外，现阶段关注重点是风景园林专业景观时空大数据的内涵、作用机理、实践应用方法等特性及基于此创新的景观时空大数据分析和处理技术。然而，多数景观规划从业人员对大数据的分析和应用技能没有达到预期水准，缺乏相关理论和实践支撑，对景观时空大数据分析应用技术体系的研究还不完善。因此，政府在技术层面要构建开放共享的信息环境，提升信息平台建设能力，同时为开放化信息环境所带来的信息安全问题做好技术应对预案。景观规划设计行业则需围绕明确的理论导向与需求导向，培养前瞻性思维，提高数据分析应用能力，更好地应对新时代发展需要。

参考文献：

[1] 王春晓，黄舒语，邓孟婷，等.供需耦合协调视角下高密度城市公园绿地公平性研究：以深圳龙华区为例[J].中国园林，2023， 39（01）：79-84.

[2] 邵明，李方正，李雄.基于多源数据的成渝城市群绿色空间生态系统服务功能供需评价[J].风景园林，2021，28（01）：60-66.

[3] 范俊芳，文友华.温哥华公园公众参与机制的借鉴[J].中国园林，2020，36（02）：76-79.

[4] 张引，陈敏，廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展，2013，50（S2）：216-233.

[5] 党安荣，张丹明，李娟，等.基于时空大数据的城乡景观规划设计研究综述[J].中国园林，2018，34（03）：5-11.

[6] 赖文波，杜春兰，贾铠针，等.景观信息模型（LIM）框架构建研究：以重庆大学B校区三角地改造为例[J].中国园林，2015， 31（07）：26-30.

[7] 王兆辰，舒斌龙，孙明峰.行业信息化趋势的下风景园林信息模型（LIM）应用价值思考[J].中国园林，2021，37（S1）：188-192.

[8] 陈馨.智慧城市建设思路建议[J].中国新通信，2014，16（04）： 120-121.

作者簡介： 陈雅棋，女，汉族，云南红河州蒙自人，本科在读，研究方向：城市公园绿地质量、数字景观。