基于GIS的城市公園綠地可達性分析

宋秀華，郎小霞，樸永吉，王秀峰*

(1.山東農業大學園藝科學與工程學院，山東泰安271018;2.青島理工大學藝術學院，山東青島266033)

近年來許多學者結合景觀生態學方法，提出了可達性的概念。可達性(accessibility)由Hansen首次提出，將其定義為交通網絡中各節點相互作用的機會的大小，并利用重力方法研究了可達性與城市土地利用之間的關系［1］。至今學者們在可達性的精確定義上仍然難以達成一致意見。國內學者普遍認為，可達性是指從空間中任意一點到達目的地的難易程度，反映了人們到達目的地過程所克服的空間阻力大小，常用距離、時間和費用等指標來衡量［2］。目前可達性研究的主要方法有緩沖區法［3］、最小鄰近距離法［4］、引力模型法［5，6］、費用加權距離法［7，8］等。但是各學者的研究方法各異，對于同一城市不同的研究方法對綠地的定量評價也存在差別，對于具體方法的選擇上還需要深入研究［9］。本研究利用QuickBird影像數據，采用成本加權距離法(Cost Weighted distance)，以城市公園綠地為源，分析其現狀可達性和規劃可達性，并采用實地驗證方法進行檢驗，同時探討了公園綠地可達性提高的因素，以期為城市規劃提供理論依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源與處理方法

泰安市位于山東省中部，地處東經 116°02'～117°59'、北緯 35°38'～36°28'之間，東西長約 176.6 km，南北寬約93.5 km，總面積約7762 km2，人口538.6萬人，轄泰山區、岱岳區、新泰市、肥城市、寧陽縣、東平縣6個縣市區。本文選取泰安市區的主城區，面積約37 km2。

數據來源:QuickBird遙感數據，影像包括4個分辨率為2.44 m的多光譜波段和1個分辨率為0.6 m的全色波段，獲取時間為2009年10月4日;泰安市2008年1∶10000的地形圖，以及從泰安市相關行政部門獲得的統計數據作為分析的輔助信息。利用Erdas軟件對數據進行預處理，然后在Arc/Info平臺上通過目視解譯并結合實地調研驗證獲取城市土地利用分類現狀圖，其影像的分類精度達89.05%。對土地類型圖相應的景觀類型賦予屬性值，并將結果轉換為grid文件。

1.2 研究方法

采用成本加權距離法，使用ARCMAP中的Spatial Analyst模塊的Distance/Cost Weighted工具進行城市綠地可達性分析。相對時間成本值(Time cost weighted value)采用城市居民通過空間某一像元(1 m×1 m)的相對難易程度來衡量，本文采用的時間成本值為移動10 km所需要的分鐘數，并設定步行時速平均為5 km·h－1，以此為參考，進行阻力值的賦值。

(1)資料收集與整理:本論文中所采用的數據為泰安市2009年的數據，有圖形數據和屬性收據，圖形數據主要包括泰安市2009年快鳥影像圖、道路交通圖、土地使用類型分布圖等;屬性數據主要包括2010年城市人口分布情況與2009年統計年鑒等。

本文中人口密度以社區為單位，計算公式:D=P/S

D:人口密度(人·hm－2);P:社區居民數量(戶口統計數據);S:社區面積(hm2)

(2)方法與步驟:

①城市公園綠地分布圖，通過對快鳥遙感影像圖的判讀，提取城市公園綠地分布圖，選擇面積在1 hm2以上的公園綠地斑塊，作為源，進行計算。

②通過土地利用類型圖，分別賦值，得出城市土地類型阻力圖，其阻力值設置見表1。

③計算研究區域內的人口密度(以社區為計算單位)，得出人口密度分布圖。

④數據處理過程，將人口密度圖和土地類型圖按照0.5和0.5權重做柵格疊加處理，得到總體景觀阻力成本數據集;然后采用Cost Weighted方法，以公園綠地為源計算其可達性，繪制分布圖。對于可達性等級劃分參考公園綠地服務半徑，某些城市如廣州［10］、無錫［11］等地綠地系統規劃的描述:“居民出家門500 m就可以進入公共綠地，走約1000～2000 m就有一個大型綠地”，將計算結果轉化為時間等級，分為＜5 min、5～15 min、15～30 min、30～60 min及 ＞ 60 min。

⑤計算公式:

服務面積比(%)=綠地提供的服務面積/城市總面積×100%;

服務人口比(%)=綠地提供服務的人口/城市總人口×100%

表1 不同土地類型阻力值Table 1 Werghted value of time coit fordiffevert types of land

2 結果與分析

2.1 公園綠地現狀可達性分析

由圖1、表2可知，步行5 min可到達公園綠地的區域為270.4311 hm2，占整體面積的7.38%，人口數為37720，占總人口的7.43%;步行5～15 min可到達公園綠地的區域為413.60011 hm2，占整體面積的11.28%，人口數為65753，占總人口的12.95%;步行15～30 min可到達公園綠地的區域為661.4017 hm2，占整體面積的18.04%，人口數為111073，占總人口的21.88%;由此可知，步行方式30 min以內，可到達的區域約為37%，人口約占總人口的42%。其他近60%的人口和區域，步行需要30 min以上。尤其在火車站的左側，呈現“幾”字形區域，步行需要60 min以上才能到達最近的城市公園綠地，此處綠地的服務功能最低。與其他城市綠地研究結果相比較，不同城市、不同綠地類型、不同計算模型和方法，15 min內的服務面積比和服務人口比差別較大，泰安市區綠地15 min內的服務功能相比而言較低(表3)。

圖1 城市公園綠地現狀可達性分析圖Fig.1 The accessibility of urban panks status

表2 城市公園綠地現狀可達性統計分析Table 2 The statistics results of accessibility of urban park＇status

以火車站為中心，做公園綠地可達性服務區域和服務人群的的象限分布圖，計算結果見圖2。步行方式的公園綠地可達性在15 min的服務面積和人口遠大于5 min的服務面積和人口。服務面積比在5 min和15 min時，均在第1象限達到峰值，其次是第2、3、7、8象限，第4、5、6象限為0。服務人口比變化為均為第1象限達到峰值，其次是第2、3、7象限，第8象限較低，第4(15 min時極低為0.47%)5、6象限為0。服務面積比的變化情況和公園綠地的分布情況相一致，在第1、2、7象限分別有虎山公園、金山公園、岱廟、東湖公園，泰山廣場(龍澤公園)，其他象限綠地較少，特別是第4、5、6象限沒有大型公園綠地(1hm2以上)存在。人口變化情況與綠地和人口密度兩因素有關，第1、2象限居住區密集，人口密度最高;第4、5、6象限多為村莊，人口密度較低。

2.2 公園綠地規劃可達性分析

根據泰安市整體規劃(2010～2020)，適量發展綜合性公園、社區級公園、專類公園、重點建設濱河帶狀公園和街旁綠地，在研究區域內增設的公園有:中央公園、蒿里山公園和樹木園。由圖3、表4可知，步行5 min可到達公園廣場的區域為446.9607 hm2，占整體面積的12.19%，人口數為49833，占總人口9.82%;步行5～15 min可到達公園廣場區域為569.8535 hm2，占整體面積的15.54%，人口數為74910，占總人口的14.75%;步行15～30 min可到達公園廣場的區域為830.8101 hm2，占整體面積的22.66%，人口數為120454，占總人口的23.73%;由此可知，步行方式30 min以內，可到達的區域約為50%，人口約為總體的48%。其他約50%的人口和區域，步行需要30 min以上。

表3 本文與其他研究結果比較Table 3 Comparision between this research and other research

圖2 公園綠地可達性服務象限圖Fig.2 The quadrant maps of the accessibility of urban parks

表4 公園綠地規劃可達性統計分析Table 4 The statistics results of accessibility of urban parks＇planning

圖4可知，步行方式的可達性，除第1、5象限外，在15 min的服務面積和人口遠大于5 min的服務面積和人口。服務面積比的變化情況，5 min時，在第1象限達到峰值，其次是第5、4、2、7、3象限，第8象限較低，第6象限為0;15 min時，第5象限達到峰值，其次是第1、3、4、2、7、8象限，第6象限最低。服務人口比變化情況，5 min時，第1象限達到峰值，其次是第5象限，第4、2、3、7象限居中，第8象限較低，第6象限為0;15 min時，第5象限達到峰值，其次是第3、1、4、2象限，第7、8象限較低，第6象限最低(0.27%)，近乎為0。服務面積比的變化情況和公園綠地的分布情況相一致，除第6象限外，其他象限均有公園綠地分布。服務人口比的變化情況與綠地和人口密度兩因素有關，第1、2象限居住區密集，人口密度最高;第4、5、6象限多為村莊，人口密度較低。

2.3 公園綠地現狀與規劃可達性差異分析

由圖5可知，在5 min內和15 min內的公園綠地的服務面積比和服務人口比，規劃中數據均高于現狀數據，特別是在第4、5象限，其服務人口比分別約為12%、19%和22%、29%，第6象限沒有明顯改善。但是第6象限中有望岳路整體綠化，將極大改善居民的綠地需求，但這不屬于公園綠地范疇。通過對比分析可知，規劃后的城市公園綠地分布將極大改善可達性分布格局，但仍存在不均衡現象。

城市公園綠地可達性改善主要與綠地面積斑塊數量增加、綠地空間分布格局日趨均衡和道路網絡不斷完善有關，3個因素共同作用，但在不同象限其作用大小有別，對于服務人口則和人口密度緊密相關。規劃中第4、5象限即研究區南部可達性明顯改善，主要是由綠地面積和斑塊數量增加引起的，新增的綠地斑塊主要有中央公園、蒿里山公園等。同時在建的火車站廣場、財源街改造，也將改善城市中部火車站周圍區域的綠化狀況，總體上可達性的格局有了很大的改善，改變了原來北部和東部可達性高而周圍低的格局。

圖5 公園綠地可達性象限比較:現狀與規劃Fig.5 Comparision of the accessibility between status and planning

表5 可達性驗證分析Table 5 Verification for result from accestibility

2.4 公園綠地可達性步行方式驗證分析

采用訪談和實地驗證方法對公園綠地步行方式的可達性進行驗證，具體方法為:在公園綠地計算的可達性服務5 min內區域的居住區，選擇了33個點，5～15 min內區域選擇了50個點，然后進行實際驗證，誤差為2 min，具體情況見表5。驗證結果表明，步行5 min內驗證率達到90.9%，15 min內驗證率達到88.0%，由于居住區出入口設置、公園出入口位置，以及道路的暢通性，導致了實際可達性略偏低。計算可達性時未考慮公園的出入口，即到達公園綠地邊界即為到達，十字道路沒有詳細設置，道路分級阻力值設置較為簡單，此外實際出游線路會因人而異，3級道路系統不夠完善，上述原因導致了實際可達性比計算要偏低。

3 討論與結論

可達性計算方法有多種，每種方法均有自己的特點及不足之處。如緩沖區分析法與最小臨近距離法計算均簡單方便，但采用歐式直線距離與現實中居民的行進路線存在較大差異，且沒有考慮綠地特征對可達性的影響;網絡分析法，采用居住區到最鄰近綠地的距離，與居民的實際行進距離較為接近，但沒有考慮綠地特征對可達性的影響;成本加權距離法，采用的是柵格數據，柵格數據固有的粒度也會對計算結果產生影響，因此應根據不同需要來選擇較為合適的可達性計算方法。本文根據已有的資料和研究目的，采用了成本加權距離法。

不同研究者在不同城市對不同的土地類型阻力值的設定有所不同，如周廷剛［5］、肖華斌［10］、李師煒［12］、周亮［13］等針對不同研究對象設定的阻力值有所不同，但綠地空間可達性是一個相對的概念，只要不同用地的相對阻力關系正確，并不影響對綠地空間格局的分析。此外，可達性不僅包括物理上的時間、距離，還包括人們的社會、文化等方面的經濟特征，本文只是從理論角度采用成本加權距離法分析公園綠地可達性，并沒有考慮人們的真實出行意愿、公園的質量、吸引力等問題。這也是今后需要研究的問題。

本文主要結論:公園綠地現狀可達性分析，15 min內的服務面積比和服務人口比分別為:18.66%和20.38%;綜合服務面積比和服務人口比，服務能力最好的是第1象限，第4、5、6象限為0，其他象限介于之間。公園綠地規劃可達性分析，服務面積比和服務人口比在15 min內為27.73%和24.57%，相對于現狀分析數據均有所提高，特別是第4、5象限，但第6象限沒有明顯改善。基于上述研究，認為城市綠地可達性的提高主要與綠地面積和斑塊數量、綠地空間分布格局以及道路網有關，但在不同象限其作用大小有別，對于服務人口則和人口密度緊密相關。采用了實地驗證的方式對于公園綠地可達性步行方式進行了驗證，使分析結果更具有可信度。本文分析結果可以為城市公園綠地規劃和建設提供科學依據。

［1］HansenWG.How aceessibility shapes land－use［J］.Journal of the American Institute of Planners，1959，25:73－76

［2］俞孔堅，段鐵武，李迪華.景觀可達性作為衡量城市綠地系統功能指標的評價方法與案例［J］.城市規劃，1999，23(8):8－11

［3］Mallick R K，Routray J K.Identification and accessibility analysis of rural service centers in Kendrapara District，Orissa，India:a GIS－based application［J］.International Journal ofApplied Earth Observations and Geoinformation，2001，3(1):99－105

［4］尹海偉，孔繁花，宗躍光.城市綠地可達性與公平性評價［J］.生態學報，2008，28(7):3375－3383

［5］周廷剛，郭達志.基于GIS的城市綠地景觀引力場研究—以寧波市為例［J］.生態學報，2004，24(6):1157－1163

［6］胡志斌，何興元，陸慶軒，等.基于GIS的綠地景觀可達性研究—以沈陽市為例［J］.沈陽建筑大學學報(自然科學版)，2005，21(6):671－675

［7］馬林兵，曹小曙.基于GIS的城市公共綠地景觀可達性評價方法［J］.中山大學學報(自然科學版)，2006，45(6):111－115

［8］尹海偉，孔繁花.濟南市城市綠地可達性分析［J］.植物生態學報，2006，30(1):17－24

［9］李小馬，劉常富.基于網絡分析的沈陽城市公園可達性和服務［J］.生態學報，2009，29(3):1554－1562

［10］肖華斌，袁奇峰，徐會軍.基于可達性和服務面積的公園綠地空間分布研究［J］.規劃師，2009，25(2):83－88

［11］邵 琳，黃嘉偉.城市公園系統公共服務格局分析—以無錫市傳統中心區為例［J］.中國園林，2007，11:68－72

［12］李師煒，董 琳，林永善，等.廈門島城市綠地可達性研究［J］.中國城市林業，2008，6(6):29－61

［13］周 亮，王 挺，馬 娜，等.基于GIS的城市公共綠地空間可達性研究－以武漢市漢口地區為例［J］.云南地理環境研究，2008，20(4):11－15

［14］黃 翌，胡召玲，王 健，等.基于GIS的徐州主城區公共綠地可達性研究［J］.徐州師范大學學報(自然科學版)，2009，27(3):72－75

［15］江海燕，周春山，肖榮波.廣州公園綠地的空間差異及社會公平研究［J］.城市規劃，2010(4):43－48

［16］Kyushik Oh，Seunghyun Jeong.Assessing the spatial distribution of urban parks using GIS［J］.Landscape and Urban Planning，2007，82(2):25－32