居民的生態系統文化服務需求與公園可達性的關系?

潘芳宏 胡 昂 干曉宇

四川大學建筑與環境學院 成都 610065

公園在調節城市生態系統的同時,也通過開放綠色空間向人類提供休閑娛樂、鍛煉身體和社交互動等非物質服務[1]。這種“人類通過精神生活滿足、發展認知能力,進行思考、娛樂休閑及美學體驗等方式從生態系統中獲取的非物質受益”被定義為生態系統文化服務 (Cultural Ecosystem Services,CES)。相較于供給、支持、調節等其他生態系統服務類型,CES具有更為清晰的流動過程和供需關系——其供需空間通常是分開的:受益主體即居民只有從居住地出發前往公園才能獲得服務,因而CES更易獲得居民的直觀體驗與感知。基于這一特性,連接CES供需的空間將同時影響CES的供給與需求,進而影響其供需關系的平衡[2]。

公園可達性是指從城市空間中任意一點到公園的相對難易程度[3],把其作為評估公園服務能力的重要指標,已具備成熟的度量方法和廣泛的應用范圍。近幾年,有些學者認為研究基于道路網絡的公園可達性對CES供需的影響,可以更好評估CES供需匹配情況。Terhi等[4]將公園可達性與人口數據相匹配,以評估芬蘭境內CES服務的供需情況；許立言等[5]通過計算北京生態系統服務供給值,并將其與公園可達性進行統計回歸,證明了公園可達性與生態系統服務價值存在統計關聯性。以上研究主要關注CES供給與公園可達性的關系,部分研究證實了可達性對居民的公園出行頻率的影響[6－8],但關于CES需求與公園可達性的關系研究較少。因此,本研究以成都市主城區為例,運用GIS空間分析及問卷分析探索居民的生態系統文化服務需求與公園可達性的統計學關聯性,為城市公園的布局與設計優化提供理論依據。

1 研究框架構建

本研究以CES供需流動模型作為理論依據構建研究框架(圖1)。CES供需流動模型包含供給區(SPA)、受益區(SBA)和連接區(SCA)3個區域[9－10],其中公園可達性作為評估連接區(SCA)服務連接性的重要測度,決定了居民從受益區(居住地)移動到供給區(公園)的機會[4],有可能影響居民的CES需求。

圖1 研究框架

本研究將CES需求定義為城市居民在一定時間和空間范圍內享受生態系統文化服務的意愿[11],并構建更為具體的CES需求指標(表1)。如表1所示:CES需求量定義為居民對CES的需求頻率,由于目前的CES需求評估大多沒有明確區分居民的潛在需求意愿和實際消費[12],本研究將需求量進一步細分為期望出行次數和實際出行次數。為了評估未被滿足的CES需求,還加入了CES需求缺口指標。需求偏好定義為居民面對各類CES時所做出的具有傾向性的選擇[13],本研究將居民對各類CES需求的占比作為需求偏好的指標,納入需求偏好分析的5類CES則參考了專家意見與相關文獻[14]。

表1 CES需求指標分類

將各指標與公園可達性一同導入SPSS 23內進行統計學分析,探究CES需求量、需求缺口與公園可達性的內在關聯性,明確變量間的定量關系,為促進CES供需平衡視角下的城市公園系統的布局優化提供理論依據；同時通過探索居民的CES需求偏好隨公園可達性的變化,為公園內部功能的設計優化提供依據。

2 研究區概況與研究方法

2.1 研究區概況

成都市地處四川中部盆地,是四川省的政治和文化中心。研究范圍為成都市中心城區,包括錦江區、青羊區、金牛區、武侯區、成華區5個行政區,共86個街道,總人口約131.8萬,公園覆蓋面積約82 209 hm2。

2.2 研究方法

2.2.1 數據來源

1)城市公園數據。公園數據主要來源于成都市規劃管理局網站,包括成都市城市總體規劃(2012—2020年)和成都市中心城區最新土地利用規劃圖。同時,結合?城市綠地分類標準?和?成都市公園名錄?確定公園數量,并進一步基于以下標準進行篩選:1)對所有市民開放；2)可免費進入；3)綠地率大于35%。通過人工目視解譯提取所篩選的136個公園的邊界后得到成都市主城區公園矢量數據庫。

2)CES需求數據。CES需求數據采取問卷調查的方式收集。問卷分3個部分:第1部分是基本社會人口學特征,包括受訪者居住地點；第2部分為調查受訪者的CES需求量；第3部分為邀請受訪者對5類CES需求的占比進行排序。通過隨機抽樣抽取15個社區點進行問卷發放,每個社區點的問卷發放數均為20份；問卷發放時間為2020年11月12日—12月25日。另外于2020年11月10日—2021年2月10日在問卷星網站發布網絡問卷146份。本次調查共回收問卷446份,篩除無效問卷后共獲得有效問卷數398份,問卷回收率89.24%。

3)其他數據。其他數據包括路網數據和行政邊界數據,其中路網數據來源于OSM地圖(https://www.openstreetmap.org/),通過路網拓撲處理得到街道中心線,并結合百度地圖和現場考察進行修正；行政邊界數據來源于成都市行政區劃界限矢量圖。

2.2.2 公園可達性分析

網絡分析法是以公園為中心生成一定大小服務區的方式衡量公園可達性的方法,使服務區內的居民能夠在一定距離內到達該公園[15－16]。相較其他可達性分析方法,網絡分析法通過阻力值和時間成本的設置能較準確地反映真實路網對可達性的影響,在公園可達性的研究中應用廣泛。鑒于步行活動是居民日常接觸和使用城市公園的主要驅動方式[17],本研究采用問卷調研中成都市居民在步行尺度下公園的最大出行距離作為服務半徑。

在Arcgis網絡分析工具中,以公園出入口為服務點,以道路中心線長度為阻力要素,以上述最大步行距離為閾值分別生成服務區。以500 m×500 m地理柵格為最小單元將研究范圍圖層格網化,統計每個格網單元所在的公園服務區并疊加分值,得到成都市主城區公園可達性分析結果。

2.2.3 數據統計與分析

使用Excel進行數據匯總,統計每個樣本(受訪者)居住地點對應的公園可達性；之后進一步將匯總后的數據導入SPSS,通過相關分析和回歸擬合等方法對公園可達性與各類CES需求指標進行統計分析,得到最終的分析結果。

3 結果與分析

3.1 成都市主城區公園可達性

通過Arcgis網絡分析法得到成都市主城區公園服務區(圖2A)；進一步統計地理格網單元的可達性,得到更精細尺度下的公園可達性空間分異圖(圖2B)。由圖2B可知,成都市公園可達性總體差異較大,主要呈現由中心向周圍遞減的趨勢。同時,主城區外圍雖然分布了一些大型公園(如東南區域),但周圍格網的公園可達性并不高,主要是由于該區域路網密度低,連接性差。相反,主城區中心雖然公園面積較小,但由于公園數量多且周邊路網密度高,連接性好,可達性相對更高。

圖2 成都市主城區公園可達性分析

3.2 CES需求與公園可達性的關系

3.2.1 受訪者的社會人口學特征

本次調查的受訪者中,男女比例約4:6。年齡分布方面,18~35歲人群占比約48%,36至55歲人群占比約34%,大于55歲的老年退休人群占比約18%,該抽樣統計結果基本符合成都市人口年齡分布結構[18]。學歷分布方面,占比最多的是本科(39%),高中及以下學歷人群占比最少(12%)。職業分布方面,學生和企業員工占比較多(約20%),其余職業占比較少。

3.2.2 CES需求量與公園可達性的關系

在CES需求量(實際出行次數和期望出行次數)通過正態性檢驗后,采用Pearson法分別對居民的實際出行次數和期望出行次數與居住地所在格網的公園可達性進行相關性分析,結果顯示公園可達性與實際出行次數呈高度正相關(相關系數為0.603),這說明人們的公園實際出行次數在很大程度上會受到公園可達性的影響。同時,公園可達性與期望出行次數也呈中度正相關(相關系數為0.368),說明期望出行次數雖然由受訪者的主觀意愿所決定,但仍然受到公園可達性的影響。很顯然,公園期望出行次數與實際出行次數存在高度正相關性(相關系數為0.743),居民的期望出行次數決定其實際出行次數。

以可達性為自變量,實際出行次數為因變量在SPSS中進行回歸擬合,經多種模型擬合對比,結果(圖3A)表明指數回歸模型的擬合結果最好(R2＝0.375),該結果與類似研究一致[6]。這說明實際出行次數隨公園可達性的增加而呈指數增長,且公園可達性能較好地解釋和預測居民的公園實際出行次數。由圖3A可知,當公園可達性約在17時,回歸曲線的切線斜率明顯增加,表明當公園可達性大于17時,居民的實際出行次數將明顯上升。因此,為有效提升成都市居民的公園出行次數,居住區的公園可達性應保證在17以上。

同樣以公園可達性為自變量,期望出行次數為因變量在SPSS中進行指數回歸。如圖3B所示,回歸曲線的切線斜率變化較為平緩,并未出現切線斜率變化明顯的閾值點,說明擬合度相對較低(R2＝0.251),這是由于期望出行次數屬于人的主觀意愿,除可達性外還受各類非環境因素所影響,但公園可達性仍然是期望出行次數有統計學意義的預測因子。

圖3 CES需求量與公園可達性回歸分析

3.2.3 公園可達性影響CES需求量的內在機制

參考計劃行為理論模型[19],假設知覺行為控制(即出行公園的便捷度)、態度(CES認同度)與CES需求存在關聯性。結果表明,可達性與CES認同度無明顯相關性(P>0.1)；而與公園出行便捷度呈正相關,相關系數為0.372(P<0.01)。CES認同度與期望出行次數無明顯相關性(P>0.1),公園出行便捷度則與期望出行次數呈正相關(P<0.05),相關系數為0.582。由此可見,公園可達性與CES需求間可能存在這樣的影響機制:可達性的增加將提高居民對公園出行便捷度的感知,進而提高居民出行公園的行為意愿,最終促成了居民出行公園獲取CES的行為。

3.2.4 CES需求缺口與公園可達性的關系

以等組距的公園可達性區間將樣本數據分為10組,計算每組的需求缺口平均值并生成條形圖(圖4)。從圖4可知,CES需求缺口并非隨公園可達性的增加持續下降,而是呈先上升后下降的趨勢,在可達性中等區間的需求缺口平均值最高。可達性最低區間[0,2.63]和最高區間(23.66,26.29]的需求缺口平均值較低,而在可達性中等區間(10.52,13.14]的需求缺口平均值達到最高。CES需求缺口與公園可達性回歸線呈拋物線形式,回歸系數為0.299 4。CES需求缺口等于期望出行次數減去實際出行次數,反映未被滿足的CES需求。在公園可達性較低的地區,由于公園出行受到距離成本的極大限制,居民的期望出行次數與實際出行次數都較低,因此居民的需求缺口普遍較低；隨著公園可達性的增加,居民的期望出行次數會相對較快地增加,但實際出行次數仍然受到距離成本的限制,因而需求缺口平均值最大。顯然,在公園可達性極高的城市區域,公園出行不再受距離成本的限制,期望出行次數與實際出行次數都較高,兩者間差值小,即居民的CES需求普遍得到了滿足。

圖4 公園可達性對CES需求缺口的影響

3.2.5 CES需求偏好與公園可達性的關系

根據調查問卷中受訪者對5類CES需求的占比情況計算出CES需求偏好值,并以等組距的可達性區間將樣本數據分為10組,分別計算每組CES需求偏好的樣本均值生成堆積柱形圖(圖5)。由圖5可知,隨著公園可達性的增加,各類CES需求偏好的差異在逐漸減小。在可達性最低區間[0,2.63],休閑服務的偏好值最高(48%),其次是鍛煉服務(22%),而其他類別服務的偏好值都較低；隨著可達性的增加,休閑和鍛煉服務的偏好值降低。相對地,社交、美學和歷史教育服務的偏好值都有所增加,其中以社交服務增加幅度最大。在可達性最高區間(23.66,26.29],各類服務偏好值間的差異達到最小。

圖5 公園可達性對CES需求偏好的影響

將各類CES需求偏好與公園可達性在SPSS內進行spearman相關性分析,結果表明:休閑、鍛煉服務的偏好值與公園可達性呈顯著負相關(P<0.05),其中休閑服務的偏好值與公園可達性負相關系數最高(－0.294),鍛煉服務與公園可達性的相關系數為－0.135。美學、社交與歷史教育服務的偏好值都與公園可達性呈顯著正相關(P<0.01),其中社交服務與公園可達性的正相關系數最高(0.302),其次為歷史教育服務(0.247),美學服務最低(0.169)。以上結果表明,隨著公園可達性的增加,居民的CES需求不再僅限于單調的休閑或鍛煉,而更傾向于選擇公園作為日常社交的場所,也更樂于出行公園以進行攝影寫生等美學活動以及歷史科普活動。

4 結論與建議

4.1 結論

由于CES供需空間的分異性,公園可達性對CES需求的影響成為研究CES供需的突破點。本研究從CES供需平衡的視角出發,深入探討可達性與CES需求的統計關聯性。結論如下:

1)CES需求量與公園可達性存在顯著正相關性,公園可達性與實際出行次數呈高度正相關,與期望出行次數呈中度正相關。CES需求量隨公園可達性的增加呈指數遞增,且當公園可達性大于17后,居民的實際出行次數明顯上升。通過參考計劃行為理論發現,可達性的增加將提高居民對公園出行便捷度的感知,進而提高居民出行公園的行為意愿,最終促成居民出行公園獲取CES的行為。

2)CES需求缺口并非隨公園可達性的增加持續下降,而是呈現先上升后下降的趨勢,即可達性中等區間的居民需求缺口最高,CES需求缺口與公園可達性的回歸線呈拋物線形式。

3)在對居民的CES需求偏好研究中發現,隨著公園可達性的增加,各類CES需求偏好間的差異在逐漸減小。在公園可達性較低的城市區域,居民的CES需求類型往往較為單調,以休閑和鍛煉服務為主。但隨著公園可達性的增加,社交、歷史和美學服務的偏好值開始增加,其中社交服務的偏好值與公園可達性的相關性最高。

4.2 建議

首先,未來的公園布局規劃應著力提升居住區的公園可達性,并制定相應的公園可達性標準閾值。一方面增強公園與周邊居住區的道路聯通性,尤其要對街道網絡進行優化；另一方面,適當新增、擴建公園,盡可能地以最合理的建設方式換取最大的CES服務效益。例如,在用地緊張的老舊城區建設與居住用地相混合的社區公園和游園,在規劃城市的新開發區域時統籌公園與居住用地的空間布局,保證公園可達性達到標準閾值,促進CES服務供需資源的匹配。

其次,未來的公園布局優化應最先關注公園可達性適中的城市區域,快速提升公園可達性以緩解這一區域的供需矛盾,換取最大的CES效益；然后再關注公園可達性較低的城市區域,因為這一區域居民的CES需求并未得到有效激活,公園可達性的提升有助于推進該區域公園的公平性優化建設進程。

再次,需要從公園的設計優化層面豐富公園內部的CES類型:在景觀設計上注重提升公園的可觀性與可游性,同時強調對地域文化的輸出；在服務設施上結合居民的活動類型提供滿足社交、展覽等活動的各類設施,創造復合功能的公園以滿足居民多樣化的CES需求。

最后,以上研究揭示了公園可達性對CES需求的內在影響機制,為CES供需平衡的研究提供新的思路,但仍存在一定的條件限制。由于研究篇幅有限,未將CES需求與社會人口學特征相結合進行分析。因此,下一步研究將把性別、年齡及職業等人口學特征作為變量納入研究模型,探討可達性與不同人群的CES需求量間的關系,進一步揭示公園可達性對CES需求的內在影響機制,為生態系統文化服務供需平衡視角下的公園布局與設計優化提供理論依據。