基于騰訊出行大數據的北京市郊野公園游憩使用及影響因素研究

李方正 錢蕾西 臧鳳岐 李雄

1 北京市郊野公園發展綜述

近年來隨著城市化進程的加快，如何在城市的擴張和自然生態之間尋求平衡顯得越來越重要。郊野公園作為城市邊緣區開放空間的一部分，對保護自然風景資源和遏制城市無序蔓延具有重要意義[1]。

國外對郊野公園研究主要針對郊野公園的發展歷程、使用及管理情況。其中在郊野公園的使用及影響因素方面，Andrew Maliphant等[2]分析了英國郊野公園的使用及管理狀況。Brontherton等[3]研究了郊野公園在游憩需求方面的積極作用，并探討了如何通過管理防止大眾喜愛的景觀惡化。在郊野公園游人時空分布方面，Bertuglia等[4]描述并校準了一個在公園不同區域內游客分布的數學模型，以期確立公園的最佳組織來實現與保護自然環境相適應的游客分布。在中國，香港最先啟動郊野公園建設。北京市受到香港規劃思想的影響，在21世紀初開始建設郊野公園[5]，并在2007年正式提出啟動第一道綠化隔離地區“公園環”的建設，使城市以“分散集團式”布局[6]。相比其他城市以生態保護為主的規劃，北京的郊野公園更注重公園的可游性，內部常有各式的游憩設施[7]。在2017年通過的最新版《北京市城市總體規劃》中，一道綠隔已經被定位為“城市公園環”，郊野公園環的游憩服務將成為其重要功能。目前在風景園林規劃設計領域，已有部分研究通過定位信息研究綠地使用情況，但其更多集中在綠地游憩使用的統計和制圖，較少通過回歸分析、建模分析等方式進一步分析其影響因素，以及分析各影響因素的影響強弱[8-12]。在公園使用情況方面，郝君等[13]采用理論研究與實地觀察、問卷調査與訪談相結合的方法對南海子公園規劃與建設存在的問題進行探究。李方正等[14]利用2013年北京市新浪微博簽到數據對北京市中心城公園綠地的使用現狀進行研究。郝新華等[15]采用文本、LBS等多源數據，對奧林匹克森林公園南園的使用情況及人群滿意度進行評估。王鑫等[10]以北京大型郊野公園為研究對象，基于多源大數據對北京大型郊野公園的實施進行評價。綜上研究，多采用實地調研和問卷形式[16]，少量研究對單個郊野公園采用大數據展開游憩使用研究，缺少多個研究對象的對比研究。

利用位置定位數據可以有效地記錄居民的生活軌跡，更加直接地反映市民的空間分布規律。風景園林規劃設計中可以通過不同數據挖掘手段和技術來彌補傳統研究數據樣本較少的局限。筆者為研究北京郊野公園的游憩使用情況，運用騰訊出行大數據來研究北京市40個郊野公園的游憩使用，分析不同郊野公園時間空間維度上的使用差異，理清其區位條件、交通條件、交通便利性等外部因素和面積、綠化覆蓋、游憩設施等內部因素對其使用的影響，以期為郊野公園的選址和設計提供依據，提升郊野公園的使用。

2 研究數據

研究數據主要包含3類。1）郊野公園分布數據：通過百度地圖獲取2015年北京市40個郊野公園的數據（圖1）。2）郊野公園游人量數據：通過騰訊宜出行公眾號終端網絡爬蟲爬取2015年夏季公園游人量相對較多的5天的游人分布數據，并通過數據清洗獲得所研究郊野公園的游人量，用于分析城市郊野公園游人時空分布差異。網絡爬蟲是一個自動下載網頁的計算機程序或自動化腳本[17]，通過爬蟲軟件可以查詢出一個范圍內的所有信息點，將騰訊宜出行公眾號數據在ArcGIS中進行空間矢量化錄入和處理，然后在ArcGIS中錄入研究區域范圍，將郊野公園范圍內的簽到數據進行剪裁，用空間連接工具將簽到圖層數據與公園圖層連接，得出公園簽到次數。3）影響因素數據：包括交通便利度、人口密度、商業設施（圖2～4）以及郊野公園內部設施相關數據。

3 研究方法

首先通過ArcGIS空間分析模塊中的核密度分析表征郊野公園的游人空間分布，其次通過地理檢測器探究外部影響因素對郊野公園游人分布影響。

地理檢測器最早由中科院地理所Jinfeng Wang提出，已被廣泛用于測試地理現象與其潛在驅動因素之間的關系[18]。作為空間統計方法，在研究中定量探究40個郊野公園中游人量與外部因素之間的關系，通過軟件對交通條件、人口密度、商業設施、郊野公園中的游人量、樣本數量進行賦值，地理探測器可計算樣本的數量和方差，并通過運行計算其p值，其結果為0～1之間數值，數值越大，表明該因素對郊野公園游人量的影響越大。

4 北京郊野公園使用時空差異及其影響因素分析

4.1 北京郊野公園現狀條件及使用時間差異分析

通過對40個郊野公園的游人量和現狀情況進行初步統計（表1），發現大部分北京市郊野公園相對簽到量整體上周末大于工作日。多數郊野公園具備游憩廣場和健身設施，僅有少數具有針對老人、兒童等人群專門設置的游憩場地。其中，福海公園、槐新公園和旺興湖公園等有專為兒童設計的游憩設施；東壩郊野公園和黃草灣郊野公園有分別針對兒童和老人設計的活動場地。

4.2 不同郊野公園使用空間分析

運用核密度分析法，對北京市郊野公園周末和工作日游人分布進行分析（圖5、6），無論工作日還是周末，游人的分布均集中在幾個特定區域：西北郊樹村郊野公園—百望山森林公園組團；北郊以朝來森林公園為中心的區域；東郊以東壩郊野公園為中心的區域；東南郊以老君堂公園為中心的區域。

4.3 北京郊野公園使用差異外部影響因素分析

研究通過地理探測器探究了外部影響因素如交通便利度、人口密度和商業設施對郊野公園使用的影響。

1 北京市郊野公園分布圖Spatial distribution of country parks in Beijing

2 北京中心城道路分布圖Road distribution in central Beijing

3 北京市郊野公園緩沖區范圍人口密度分布圖Distribution of population density in buffer zones of country parks in Beijing

4 城市公園緩沖區范圍內商業設施密度分級圖Commercial facilities density grading in the buffer zones of urban parks in Beijing

5 北京市郊野公園工作日游人核密度分布圖Distribution of nucleus density of visitors in country parks of Beijing in weekdays

6 北京市郊野公園周末游人核密度分布圖Distribution of nucleus density of visitors in country parks of Beijing in weekends

研究表明，本研究所涉及的3個外部因素對郊野公園游人空間分布的影響強弱排序為商業設施＞人口密度＞交通便利度。從北京市郊野公園緩沖區范圍內商業設施的密度分布（圖4）看，整體呈現出由城市內向外等級逐級遞減，而郊野公園主要分布在五環外圍的城市功能拓展區，因此其緩沖區范圍內缺少商業設施，很大程度上限制了游客前往郊野公園的游憩潛力[19]，商業設施的分布成為影響郊野公園使用的重要因素。人口密度對郊野公園使用的影響僅次于商業設施，交通便利度對其影響最小。游人量比較集中的雙核聚集區和單核聚集區郊野公園主要位于城市的西北郊（海淀區）、北郊和東郊（朝陽區），也是北京市人口比較集中的位置。便利的交通對于公園的頻繁使用有促進作用。郊野公園的位置比較偏遠，主要依靠公交車、私家車等方式到達。通過相對客流量和交通的數據可以看出，工作日游客簽到相對量和周末游客簽到相對量在3 000以上的郊野公園其附近的公交設施數均較高。

4.4 北京郊野公園使用差異內部影響因素分析

通過調研和資料查閱，對郊野公園內部影響因素進行統計，分析其對郊野公園使用的影響，具體包括面積、綠化覆蓋、有無水體、道路長度、服務設施和游憩設施[20]。筆者通過大眾點評選擇“服務設施”相關標簽，將分級分數結合相關評論來反映基礎服務設施質量滿意度。1）在大眾點評平臺上，收集郊野公園所得分數并對其進行分級，以5分為滿分，每0.5分劃分為一級；2）在“服務設施”標簽下搜索對郊野公園的評論，常出現“設施好”“公共衛生間條件較差”“硬件設施不錯”“有免費停車場”“垃圾桶少”等相關評論，將其結合作為郊野公園服務設施滿意度的評定依據。

在選取的北京40個典型的郊野公園中，面積在0～15hm2的有13個、15～40hm2的有13個、面積在40hm2以上的有14個，因此將郊野公園劃分為3個規模類型。在3個規模范圍中，根據郊野公園分布較多區位的南郊、東南郊、西北郊和北郊，分別選擇覆蓋面積近似的郊野公園，對公園使用現狀內部因素進行比較（表2）。

通過對所選樣本的內部因素進行分析，可以看出不同區位的同一規模范圍內的郊野公園游人簽到次數基本在一個量級內；未處于在建階段或是有特殊規劃需求的郊野公園綠化覆蓋率普遍較高；通過分級對比發現郊野公園游人簽到次數主要受到游憩服務設施、道路總長度和基礎服務設施質量的影響，但對于規模范圍不同的郊野公園，其簽到次數受到不同內部因素的不同程度影響，具體分析如下：1）所選樣本規模在15hm2以內的郊野公園中，福海公園簽到次數出現異常值，因為其公園范圍內包括大紅門會展中心，會有更多并非因公園游憩需求而來的人。除此之外，可以看出游人簽到次數受到綠化覆蓋率的影響最大，其次是基礎服務設施滿意度，有無水體及游憩服務設施并不是最主要的影響因素。服務設施層面，東升文體公園由于服務設施缺乏維護，在一定程度上也導致公園的使用率較同區位類型的公園更低。2）所選樣本規模在15～40hm2的郊野公園中，游人簽到數據受游憩服務設施影響最大，道路長度影響比較大，而有無水體、服務設施滿意度和綠化覆蓋率影響相對較小。游憩服務設施對其空間可游性影響較大，道路總長度決定路徑的豐富度和場地的可達性。從所選公園可看出，游憩內容豐富、道路總長度長的郊野公園，游人量較大；而東升八家郊野公園雖然是綠化覆蓋率高的公園，但由于其游憩服務設施單調、道路體系不完善，不適宜人們展開活動、運動等，因此游人量較少。其中對公園使用具有影響的游憩服務設施為體育健身設施、兒童娛樂設施、老年人娛樂設施、游船項目設施及野營等特色活動設施。3）所選樣本規模在40hm2以上的郊野公園中，樹村郊野公園簽到次數出現異常值，因為其場地內部分區域正在作為住宅進行建設。老君堂公園中有幼兒園，其簽到數據會因此偏高。除此之外，游人簽到數據受游憩設施影響最大，道路長度影響比較大，而有無水體和基礎服務設施滿意度有一定影響；綠化覆蓋率整體較高，自然環境良好，因此對簽到數據影響較少。

表1 郊野公園簽到次數與基本情況表Tab. 1 Check-in number and basic situation of country parks

此外，從設施評價中發現，當前郊野公園普遍存在部分游樂設施及座椅等游憩服務設施老舊、缺乏維護更新的問題。有部分公園雖已按照設計要求修建園區公共廁所，但大多欠缺維護，甚至處于禁止使用狀態，導致游人活動滿意度不高，多在3.5分左右。

表2 部分公園使用現狀及內部因素情況統計表Tab. 2 Statistics of some parks’ use status and internal factors

5 結論與啟示

5.1 結論

1）北京市郊野公園的簽到數據整體上周末大于工作日。游人分布整體上呈現出由單核聚集向雙核聚集擴散、大致圍繞北京市四環形成一個環狀結構。無論工作日或周末，游人常集中于北郊、西北郊、東南郊和南郊。2）采用地理探測器的方法，得出商業設施的影響力最大，人口密度其次，交通便利度對其影響最小的結論。在探索內部影響因素時，發現15hm2以上郊野公園游人簽到次數主要受到游憩設施、道路總長度和基礎服務設施質量的影響，15hm2以下郊野公園游人量受綠化覆蓋率影響較大。

5.2 研究對北京市郊野公園規劃建設的啟示

1）構建郊野公園綠色綜合體。隨著市民生活習慣的變化，公園游憩行為和商場購物等通常相互伴隨，因此在城市規劃中，應充分考慮郊野公園與商業用地關系。即在未來城市規劃中，應首先考慮商業服務業設施用地、道路與交通設施用地和郊野公園的關系，將各類要素整合成一體進行規劃發展，以此提升郊野公園所在的五環以外的城市功能拓展區的活力。由于郊野公園是區域重要的景觀、游憩和生態綜合體，因此提出建設以郊野公園為核心，在一定服務半徑內輻射規劃商業用地、交通基礎設施的綠色綜合體，在促進其游憩使用同時，使郊野公園成為一定區域內的綠心，服務周邊商業和交通基礎設施，帶動區域游憩服務活力的同時，提升其商業服務等功能。

2）著力推動部分郊野公園的城市公園化建設提升。通過各影響因素分析，在商業用地和人口密集區域的郊野公園游人量相對較大，而這些區域城市化水平相對較高，部分郊野公園日常使用相對較多，而內部影響因素表明游憩設施和道路長度影響其使用，因此，應該提升郊野公園服務設施質量和水平，在適宜區域推動郊野公園向城市公園的改造。目前，北京市第一道綠化隔離帶內的郊野公園正在逐步提升為城市公園。而在二道隔離地區，研究建議在部分基礎設施完善，尤其是周邊商業和交通基礎設施密集的區域，在保證其生態保護功能基礎上，選擇部分郊野公園進行改造提升試點，完善其基礎設施和游憩設施，推動其游憩服務功能。

3）構建以提升游憩服務為目標的郊野公園分類建設標準。目前，專門針對郊野公園建設的標準有所缺失。而英國在郊野公園建設中專門針對其面積、生態保護和游憩等方面進行立法保證其建設水準。中國應學習其立法經驗，推動郊野公園建設標準的形成。而研究結論將會對中國相應標準建立提供依據。例如在游憩服務提升方面以下結論可成為重要依據。對于面積在15hm2以內的郊野公園，應首先考慮對綠化覆蓋率的建設控制；對于15～40hm2及40hm2以上的郊野公園應明確提升游憩服務設施的類別、分布和數據、游憩道路長度等指標要求。

現有郊野公園使用研究多采用問卷調查的形式，存在數據樣本量小、獲取數據效率較低等問題，而大數據時代的到來能為規劃設計提供大規模和高質量的個體時空分布數據，成為前期分析的重要基礎[21]。已有部分研究將大數據應用在郊野公園評估中，但多集中在單一樣本，相較前人研究，本研究在研究方法和內容層面具有一定創新：1）將大數據抓取應用與多樣本郊野公園使用進行對比分析；2）地理探測器從空間層面解釋了多影響因素對郊野公園使用的歸因，理清不同影響因素的影響強弱。但也具有一定不足，大數據不是全數據，其簽到人群具有一定局限，因此在未來研究中，可以考慮將騰訊宜出行大數據和傳統調查問卷相結合的方式進行研究，在快速獲得大量基礎數據的同時，通過一定數量的調查問卷結果來反映郊野公園使用者的情況，來彌補數據爬取過程中無法證明各年齡段使用者與郊野公園使用情況之間的關系，以此提高各類人群的空間行為代表性和可信度，更全面地反映出區域人群總體的郊野公園使用情況。此外，還可以結合Wifi探針的方式來獲取某個或某類公園游人的分布特征，進而為郊野公園規劃和使用率提升提供更具有針對性的建議。

注釋：

文中圖表為作者自繪。其中表2底圖來源為百度地圖。