供需平衡視角下公園綠地布局優(yōu)化
——以蘇州市工業(yè)園區(qū)為例

文／王 崴 蘇州科技大學建筑與城市規(guī)劃學院 碩士研究生

引言

公園綠地作為城市綠色空間的組成部分，既要提供城市景觀，還要滿足游客的游憩需求，對城市居民生活空間品質(zhì)有重要影響。傳統(tǒng)的綠地規(guī)劃采用人均指標，忽略了市民的使用需求，對供需的空間匹配考慮不足。伴隨大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，人群需求和服務壓力有了量化分析的工具，將大數(shù)據(jù)引入公園綠地的可達性分析，可彌補傳統(tǒng)方法量化分析不足的缺陷。

國內(nèi)學者主要從生態(tài)[1,2]、社會[3,4]、文化[5]等角度對公園綠地布局進行研究。傳統(tǒng)研究方法主要根據(jù)經(jīng)驗和場地要素進行綜合考量，并依據(jù)人均指標進行規(guī)劃調(diào)控[6]，缺乏量化分析，缺乏考慮公園的實際可達性。近年來較多學者通過網(wǎng)絡分析，并結(jié)合人口數(shù)據(jù)研究了公園綠地的可達性和公平性[7,8]，一定程度上為合理配置了公園綠地資源，但只考慮空間上的均勻分布，未考慮到人群需求分布不均。因此本文關注人群使用需求，在研究中引入POI 數(shù)據(jù)，對公園服務水平進行量化評價，旨在從供需平衡視角評價其布局合理性，評價結(jié)果可為蘇州公園綠地布局優(yōu)化提供參考。

1 研究區(qū)概況

蘇州工業(yè)園區(qū)位于太湖平原之東，總面積約278km2。自2011 年以來，工業(yè)園區(qū)不斷加大對生態(tài)保護和城市美化的投入，截至去年底，園區(qū)累計投入70 多億元，共建成公共綠地3200多公頃，今年將新增綠地面積150 萬m2，計劃投資超5 億元。在此背景下，營造高品質(zhì)城市綠色空間，合理規(guī)劃城市公園成為重要課題。

2 研究方法

2.1 基于GIS 的可達性研究

可達性指到達目標地點的難易程度[9]。文章基于距離成本考慮公園綠地的可達性，應用網(wǎng)絡分析研究公園綠地可達性。網(wǎng)絡分析是根據(jù)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡中的中心、鏈、節(jié)點和阻力等數(shù)據(jù)信息計算出沿已有道路數(shù)據(jù)在面對不同阻力值的狀況下，出行時所得到的不同結(jié)果。本文采用ArcGIS 10.6中的網(wǎng)絡分析工具進行網(wǎng)絡分析。

研究采用的工業(yè)園區(qū)道路交通數(shù)據(jù)由OSM開源地圖獲取，經(jīng)過分層、篩選、拓撲處理后結(jié)合高清影像圖進行修正，得到工業(yè)園區(qū)四級道路網(wǎng)。

2.2 基于POI 數(shù)據(jù)的公園服務水平評價

本研究從公園服務壓力與人群需求兩方面定量評價公園綠地服務水平。公園服務壓力由其服務的人群活動產(chǎn)生，以服務區(qū)人群活動強度與該公園面積的比值作為公園服務壓力，計算公式如下：

公園服務壓力=服務范圍內(nèi)POI 點數(shù)量/公園面積

其中POI 點數(shù)量用以量化描述人群活動強度，選取反映人群活動強度的POI 數(shù)據(jù)，類型包括居住區(qū)、休閑娛樂、餐飲購物以及辦公等。

研究采用的POI 數(shù)據(jù)由筆者通過Python 語言編程，調(diào)用高德地圖API，按照類型檢索并經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗獲得。公園綠地矢量數(shù)據(jù)于谷歌遙感影像（2021）提取，主要包括綜合公園、社區(qū)公園、專類公園以及小游園等。

3 公園綠地可達性評價

為滿足蘇州“城市公園綠地十分鐘服務圈”建設要求，研究其可達性時，將10 分鐘設為最大出行時間。本文主要考慮市民步行前往附近公園，因此服務半徑分為300m、500m、1000m三個等級。公園可達性的判斷依據(jù)是公園服務范圍對居民的有效覆蓋率，體現(xiàn)居住區(qū)與公園綠地的空間分布對應關系（圖1）。本文采用居住單元數(shù)表示相對人數(shù)，計算公式如下：

圖1 公園綠地服務范圍（圖片來源：作者自繪）

有效服務覆蓋率=服務范圍內(nèi)居住單元數(shù)/總居住單元數(shù)

計算結(jié)果顯示（表1），工業(yè)園區(qū)公園綠地的總體有效覆蓋率較低，其中1000m 內(nèi)覆蓋率約為70%，覆蓋率較高但尚未達到建設要求，有一定提升空間；而300m 和500m 內(nèi)有效覆蓋率很低，不足1/3，有較大提升空間。

表1 公園綠地服務覆蓋率（表格來源：作者自繪）

4 城市公園服務水平評價

4.1 公園服務壓力評價

研究假定居民選擇距離最近的城市公園進行游憩活動，以泰森多邊形劃分各公園服務范圍，并計算公園服務壓力。根據(jù)不同壓力值將服務壓力分為5 級，級別越高表示服務壓力越大（圖2）。

圖2 城市公園服務壓力評價（圖片來源：作者自繪）

園區(qū)內(nèi)城市公園服務壓力等級大多為一、二級。壓力等級最高的區(qū)域為蘇州國際博覽中心與蘇州園區(qū)高鐵站周邊（紅色區(qū)域），兩處皆為人群集散密集的場所。其余服務壓力等級高的區(qū)域（藍色區(qū)域）主要分布在揚東路、涇園新村與西交利物浦大學附近，該區(qū)域城市公園面積較小，周邊靠近商業(yè)區(qū)、科技園，有較高的人群需求。這反映出公園布局在供需平衡上還存在一定的問題。

4.2 人群需求性評價

公園綠地的使用需求由市民的游憩活動產(chǎn)生，在閱讀相關文獻后[10]，選取人群游憩活動的影響因子。影響市民游憩活動的影響因素主要包括3 類：可達性[6]，人口分布和人群社會經(jīng)濟地位[7、8,10-12]。進一步選取公交車站點，文化娛樂設施，辦公設施，公共設施居住區(qū)以及房價數(shù)據(jù)作為二級影響因子。已知人群社會經(jīng)濟地位與居住的房價呈正相關[13]，因此采用房價來反映人群收入分異情況①。

獲取相應的POI 以及房價數(shù)據(jù)后，在ArcGIS中對數(shù)據(jù)進行計算得到評價結(jié)果。首先要確定各指標權(quán)重，本研究采用層次分析法計算指標權(quán)重，使用yaahp 軟件構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，并通過判斷矩陣計算各因子權(quán)重（表2）。

表2 影響因子評分表（表格來源：作者自繪）

然后將工業(yè)園區(qū)劃分為400m×400m 的空間網(wǎng)格單元，將POI 與網(wǎng)格空間連接，再對其柵格化、重分類得到各項因子評分，并進行柵格疊加計算，最終得到人群需求性評價結(jié)果。需求評價結(jié)果分為九級，等級越高則人群需求性越高（圖3）。

圖3 人群需求性評價（圖片來源：作者自繪）

人群需求高值區(qū)域主要集中在金雞湖與獨墅湖周邊區(qū)域。該區(qū)域社區(qū)數(shù)量多，周邊多為居住用地，商業(yè)用地沿東西向發(fā)展軸兩側(cè)分布，吸引大量的人群聚集，是該區(qū)域市民游憩活動的直接來源；其次該區(qū)域為城市主核心。金雞湖周邊為城市發(fā)展主軸與副軸交匯處，位于園區(qū)中心區(qū)域，人群活動密集，對公園綠地也產(chǎn)生較高需求。因此在公園布局優(yōu)化時，要著重考慮此類區(qū)域，并結(jié)合實際情況，合理安排優(yōu)化方式，以新增小型公園和擴大公園面積結(jié)合的方式緩解服務壓力。

4.3 公園綠地布局優(yōu)化建議

將公園服務壓力與人群需求評價結(jié)果進行疊加，得到工業(yè)園區(qū)城市公園服務水平評價結(jié)果，以此為依據(jù)進行布局優(yōu)化。對于城市公園的布局優(yōu)化，有擴建空間的公園可采取增大面積以減輕服務壓力的優(yōu)化方式。空間受限無法擴建的需求點，新建公園以減輕服務壓力，選址原則要盡量在服務壓力大并且人群需求高的地塊新建公園。為提高公園利用效率，選址盡量在靠近泰森多邊形邊界的位置以及人群需求高的地塊，同時滿足周邊區(qū)域的游憩需求，減少新增公園數(shù)量，從而降低建設成本。

對于中小型公園布局的優(yōu)化，主要在居民點密集處以及人群需求性高的地塊新增公園，以提升公園綠地可達性選址，因此將人群需求評價圖與居住區(qū)分布圖疊合，在居住區(qū)密集處周邊新增小型公園，可同時滿足人群需求并提高公園的可達性與服務效率（圖4）。

圖4 公園綠地優(yōu)化選址（圖片來源：作者自繪）

結(jié)語

POI 數(shù)據(jù)的應用給公園與人群之間的供需關系提供了量化研究方法，采用大數(shù)據(jù)分析作為評價、優(yōu)化的依據(jù)，可為城市公共服務設施布局規(guī)劃提供更科學合理、更精確具體的優(yōu)化建議。研究存在的不足主要在于難以準確地獲取人群分布情況，只能以其他數(shù)據(jù)替代；研究僅限于公園綠地空間上的布局研究，沒有涉及更深層次的內(nèi)涵提升。后續(xù)可結(jié)合更多數(shù)據(jù)做進一步探索。

注釋：

①本文使用的房價數(shù)據(jù)獲取于鏈家二手房網(wǎng)站(https://su.lianjia.com/)。