基于多源數據的建成區公園體系評價
——以南京、杭州、合肥為例

高璟怡， 劉志強， 余 慧， 洪亙偉

（蘇州科技大學建筑與城市規劃學院，江蘇 蘇州 215011）

公園體系是由城市各級各類公園配置，滿足市民多層級、多類型休閑游覽需求的游憩系統[1]，作為構建落實公園城市的主要載體，具有提升游憩空間功能品質、優化城市結構等重要作用[2]。 公園城市理念的提出不僅為城市發展提供新模式， 也為公園體系建設提供新思路。 《公園城市建設指南》（DB42/T1520-2019）和《公園城市評價標準》（T/CHSLA50008-2021）對公園體系提出總量達標、分級配置、均衡布局、豐富類型等要求。 公園城市不同空間層次的公園體系具有不同功能，李雄提出公園城市應包含市域與生態區域、城市開發邊界及城市建成區三個層次[3]，而建成區作為基礎設施更完善且人口更集中的城市核心空間，也是公園城市理念落實的關鍵區域。 建成區內的公園體系是由相互緊密聯系的各類公園構成的有機整體，與其他層次相比更貼近市民日常生活[4]，是建設公園城市的重要組成部分。 因此，科學評價公園城市背景下的建成區公園體系對促進其構建完善具有重要意義，也是切實推進公園城市建設的迫切需求。

目前，學者已對公園體系進行了大量探索，總量達標、空間均衡、分類多元既是公園體系建設要求，也是評價的重點。 已有相關評價研究包含以下方面：（1）公園總量方面，多運用傳統統計數據，探究公園綠地人均量水平時空演化特征[5-6]，衡量公園配置均等程度。 （2）公園布局方面，在基于覆蓋率評價的基礎上，結合服務能力等視角分析空間分布變化并對其合理性進行探究[7-11]。 （3）公園類型方面，依據綜合公園、社區公園和專類公園各自特點對其使用情況或優化策略進行研究[12-15]。 現有研究已獲得豐碩成果，但仍存在部分內容需深入探究：（1）研究多圍繞總量、空間和類型等單一方面展開評價研究，缺乏立足于公園城市理念下綜合多方面的系統性整體評價。 （2）研究已對總量層面進行大量探索，但空間均衡層面研究相對較少，原因在于相關公園空間數據的獲取處理存在瓶頸。雖然李方正等已嘗試運用遙感影像等數據研究空間格局[10]，但此類數據獲取處理操作復雜、不易推廣，便捷且成熟的技術方法仍較為缺乏。 （3）研究多以單一類型公園為例，缺乏多類型公園的分類評價，主要原因是缺少不同類型公園的相關數據。 因此，運用多源數據，探索易于獲取處理的空間數據并與統計數據結合，以此在獲得公園總量數據基礎上，進一步獲取不同類型公園空間矢量數據，從而擺脫無法深入研究公園格局，難以進行整體和分類評價的困境。

在推進公園城市建設的背景下，如何運用多源數據深入分析空間均衡層面情況？ 如何完善建成區公園體系評價整體性？如何進行分類評價？上述問題亟待解決。鑒于此，本文基于公園城市理念，采用統計年鑒數據與各類公園空間矢量數據相結合的多源數據，構建包含總量、格局、類型的評價指標體系，探究建成區公園體系綜合發展水平。 評價總量達標層面的同時深入探索空間均衡和分類多元層面，兼顧整體和分類評價，并將案例城市對比分析，以期客觀把握建成區公園體系綜合發展水平并科學制定調控對策，為實現其進一步完善提供數據參考和理論依據。

1 研究設計

1.1 研究區域概況

研究選擇南京、杭州、合肥3 個城市市轄區建成區作為研究對象。 選取原因如下：（1）南京、杭州、合肥均位于長江三角洲地區，2019 年南京城市人口約671 萬人，建成區面積約53 921 hm2；杭州城市人口約682 萬人，建成區面積約83 071 hm2；合肥城市人口約439 萬人，建成區面積約62 719 hm2。三者作為同等級省會城市，具有較強的可比較性，且均具有深厚的社會經濟基礎和豐富的優質資源，綜合實力較強，具有一定的代表性。 由于三者的綜合發展水平相對領先，在公園體系建設過程中也將率先面臨相關問題，因此探究這3 個城市的公園體系發展現狀并制定相應策略具有示范作用，可為長三角其他城市未來發展提供經驗借鑒和應對措施。 此外，《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》也提到南京、杭州與合肥屬于長三角區域一體化發展的中心區，具有較強的輻射作用，因此準確把握其建成區公園體系現狀并提高建設水平，是輻射帶動周邊高質量發展的重要保障。 （2）城市建成區作為城市中實際已連片開發且設施相對完備的地區，既是城市實體地域的主體[16]，也是公園城市空間層次中最為核心的區域，建成區尺度的公園體系能為滿足人民基本游憩需求提供堅實保障。

1.2 數據來源及處理

研究數據的不足是無法深入評價建成區公園體系的根本原因，也是本研究需突破的重點。 現有研究多采用的統計數據易于獲得和比較，但精度有限，僅能獲取公園整體數據而無法獲得不同類型公園數據及空間信息。 目前采用的空間數據具有數據量大、成本低等優點，但遙感等數據獲取處理步驟繁瑣。 為解決上述問題，本研究運用多源數據，優化空間數據獲取處理方法，將統計數據與空間數據結合以彌補傳統數據不足，具體操作如下：

（1）探索更便捷的地理空間數據獲取處理途徑，便于深入進行空間均衡研究。 地圖開放平臺能提供信息更豐富、更易獲取的空間數據，因此本研究利用高德地圖及地圖開放平臺獲得了2019 年高德電子地圖數據和高德POI 數據。由于電子地圖已對各地類顏色進行預處理，各城市公園綠地顏色一致[17]，因此更便于操作。運用了ArcGIS10.2 進行數據提取及矢量化處理，依照《城市綠地分類標準》（CJJT85-2017），選擇建成區范圍內的綜合公園、社區公園和專類公園，不包含游園①考慮到游園與綜合公園、社區公園和專類公園在功能服務等多方面差異較大，且因篇幅有限，因此不包含游園。，結合POI 進行篩選及數據完善②根據所選研究對象，將風景名勝大類POI 進行處理后調整坐標與公園斑塊數據疊加進行篩選，最終保留所需的所有公園POI 和面數據，根據《城市綠地規劃標準》（GB/T51346-2019）,1hm2 以下作為游園刪除，補充完善部分水面及缺失的面，結合現場踏查確定最終數據。 部分公園斑塊并非全部位于建成區邊界內，但考慮其同樣具備游憩功能，因此也統計在內。，共計獲得公園264 個，總面積約26 676 hm2。

（2）獲取不同類型公園數據，便于分類評價。 為獲得不同類型公園數據，在公園空間數據矢量化基礎上進行分類。 根據《城市綠地分類標準》（CJJT85-2017）對各類公園的分類，結合公園POI 信息確定專類公園后，按面積劃分綜合公園和社區公園，根據《城市綠地規劃標準》（GB/T51346-2019），10 hm2以上為綜合公園，1～10 hm2為社區公園。

（3）結合統計年鑒數據，便于整體評價。 在解決空間數據基礎上，采用《2019 年城市建設統計年鑒》中的城區人口與城區暫住人口之和作為城市人口數據，以此探索公園人均量發展情況，實現建成區公園體系整體評價。

（4）采用POI 數據，確定建成區邊界。 合理確定建成區邊界是保證評價科學性的前提， 而目前對建成區邊界暫無明確界定。 許澤寧等認為POI 密度能有效反映城市結構及城市活動的集聚情況，相較于遙感解譯等數據而言與城市活動的關聯性更強，有助于提高結果精準性，因此提出基于POI 核密度分析對建成區邊界進行判別[17]。本文參考該技術方法，運用ArcGIS10.2軟件對14 類POI③14 類高德POI 包含餐飲、購物、生活、體育休閑、醫療保健、住宿、風景名勝、商務住宅、政府機構及社會團體、科教文化、交通設施、金融保險、公司企業、公共設施。進行核密度分析，帶寬設為3 000[18]，生成密度等值線后， 選取核密度最大值的1%、5%和10%所對應的圍合面積最大的等值線進行對比，并和各城市土地利用規劃進行比較， 最終選擇核密度最大值的5%所對應的圍合面積最大的等值線作為建成區邊界（如圖1 至圖3 所示）。

圖1 南京建成區公園分布圖

圖2 杭州建成區公園分布圖

圖3 合肥建成區公園分布圖

1.3 研究方法

本文采用熵權法確定權重并運用綜合指數模型評價建成區公園體系綜合發展水平，具體步驟如下:

（1）標準化處理。采用極差歸一化的方法對原始數據無量綱標準化處理，并進行數據平移[19]，以避免各項指標之間不同量綱對權重測算造成影響。 設該研究時間有m個城市，n項評價指標，公式為

正向指標：

逆向指標：

式中，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n。yij為無量綱標準化處理并平移后的值；xij為第i個城市的第j項指標原始數據值，xjmax、xjmin分別為第j項指標的最大與最小的原始數值。

（2）熵權法確定權重。權重反映指標的重要程度，權重越大則對評價結果的影響越大。本文選擇客觀性更強的熵值法來確定各指標的權重，以減少結果誤差。 熵權法步驟[20]如下：

首先求指標比重，公式為

然后求信息熵冗余度,公式為

最后求指標權重,公式為

式中，pij為第i個城市j指標值占所有城市中該指標值之和的比重；dj為信息熵冗余度，wj為指標權重。

（3）測算綜合評價得分。 獲得各項指標權重后（如圖4 所示），為獲取建成區公園體系綜合評價得分，采用加權和法進行計算，得到各指標層、準則層和目標層得分。 指標層綜合評價得分公式[19-20]為

圖4 指標權重及屬性

各準則層綜合評價得分公式為

各城市建成區公園體系綜合評價得分公式為

2 建成區公園體系評價指標體系的構建

2.1 指標體系構建原則

（1）注重整體評價。 建成區公園體系內部結構具有復雜性，其建設不僅需滿足總量達標，也要兼顧空間均衡和分類多元等要求，因此需對公園總量、格局和類型進行整體評價。 公園總量作為衡量公園體系發展水平的基礎要素，也是滿足市民基本游憩訴求的先決條件；公園格局作為檢驗公園體系布局結構均衡性的主要標準，應準確把握其發展水平以提升與城市形態關聯的內洽性[21]；公園類型配置合理與否則是判斷公園體系能否提供多元服務的重要依據，將三者有機結合進行評價是全面掌握建成區公園體系綜合發展水平的必要前提。

（2）突出分類評價。 如圖5 所示，分類評價基于整體評價，根據各類公園特點結合評價重點， 選取代表性指標探究各類公園發展情況，以實現效益最大化。 綜合公園具有規模大、數量少、服務半徑大、功能完備等特點，應主要對其共享性進行評價。 社區公園具有規模小、數量多、使用頻率高等特點，其均衡性應是評價的重點。 專類公園以供給多元綠地游憩服務為定位，具有特色化、專業化等特點[14]，其評價主要關注類型豐富性。

圖5 整體評價與分類評價關系

2.2 評價指標體系

研究遵循公園城市理念，根據評價原則，從公園總量、格局、類型三方面構建指標體系（見表1）。 在借鑒相關規范標準及文獻[1-2，22-24]的基礎上進行調整及補充創新。 同時依托多源數據，引入能夠客觀反映公園格局、類型的形狀、多樣性等景觀格局指數，利用地理空間數據對不同類型公園分類評價，以此提升評價全面性，嘗試為指標體系構建提供新的思路，實際評價可依據不同需求進行相應調整。

表1 建成區公園體系評價指標體系

2.2.1 公園總量指標解釋

公園總量準則層包括規模和數量，選擇公園率、人均各類公園面積、萬人擁有各類公園數量等指標分析公園規模和數量與建成區及人口的匹配關系。 基于綜合公園以提高共享性為目標，選取人均綜合公園面積和萬人擁有綜合公園數量體現其共享程度。

2.2.2 公園格局指標解釋

公園格局準則層涵蓋分布、結構和形態三方面，選取整體公園密度、公園平均規模、景觀形狀指數等指標評價公園空間布局結構特征和公園斑塊形狀。 同時考慮社區公園以追求均衡為目標，選取社區公園密度反映其均衡程度。

2.2.3 公園類型指標解釋

公園類型準則層包含多樣性、數量和面積占比，選取多樣性和均勻度指數表征公園類型分配合理程度，運用各類公園數量及面積占比反映各類公園建設情況。 同時考慮專類公園特點，選取專類公園小類占比衡量其豐富程度。

3 實證分析

在依托多源數據進行指標體系構建的基礎上，以南京、杭州、合肥為例進行測算對比，立足于指標體系構建原則，從整體和分類兩方面分析。

3.1 整體評價

如圖6 所示，從目標層來看，杭州建成區公園體系綜合發展水平得分在3 個城市中排名第一（1.579 1），南京次之（1.443 9），合肥相對較低（1.363 8），但三者綜合水平差距較小。 從準則層Ⅰ來看，公園總量方面，表現為杭州＞合肥＞南京；公園格局方面，表現為杭州＞南京＞合肥，3 個城市間差距較?。还珗@類型方面，表現為南京＞杭州＞合肥。

圖6 目標層和準則層Ⅰ綜合得分

3.1.1 建成區公園體系公園總量分析

結果如圖7 和圖8 所示：（1）規模層面。 杭州發展水平較為理想（0.372 4），而南京低于其他城市（0.256 0）。 原因在于杭州高質量經濟發展和集約化用地為公園發展奠定基礎，公園規模與建成區面積和人口規模的匹配較好，使得杭州公園率、人均總體公園面積得分最高；同時該地區社區和專類公園供給也較為充足，人均享有程度相對理想。 而南京公園供給不足且人口規模較大導致人均擁有量較為緊張。 （2）數量層面。 合肥較為突出（0.240 4），南京發展水平較低（0.208 1）。 受社會經濟發展水平等影響，合肥人口規模較小，與公園總數的匹配性相對較好。 而南京雖得益于自然歷史條件，萬人擁有專類公園數量得分較高，但受限于龐大的人口規模，公園總數發展無法與其相匹配，二者關系仍需協調。

圖7 準則層Ⅱ綜合得分

圖8 指標層綜合得分

部分指標在相關的標準規范中也已提出明確要求⑦《園林綠化工程項目規范》（GB 55014-2021）提出人均綜合公園面積社區公園面積應分別大于3 m2/人。 《城市綠地規劃標準》（GB/T 51346-2019）中提出大城市及以上規模的城市人均專類公園面積不宜小于1.5 m2/人，每萬人規劃擁有綜合公園指數不應小于0.06。。 各類公園人均量方面，合肥僅人均社區公園面積尚未達標，而南京和杭州則僅有人均專類公園面積達標，萬人擁有綜合公園數量方面也僅合肥符合要求。 三者都應結合人口規模及使用需求變化，依據實際情況及時進行優化調整。

3.1.2 建成區公園體系公園格局分析

多源數據中的空間矢量數據能提高公園格局研究客觀性，結果如圖7、圖8 所示：（1）分布及形狀層面，均為杭州發展水平領先（分布0.183 0，形狀0.151 8），而合肥相對較低（分布0.092 3，形狀0.096 0）。 杭州公園分布均衡性較高的原因在于小規模公園較多且分布相對均勻。 杭州景觀形狀指數及平均斑塊分維數得分良好，表明就整體景觀水平和平均水平而言，其公園形狀更為復雜，能與周邊要素密切聯系[23]，更好地發揮功能效益。 而合肥由于公園數量較少且分布相對分散，導致空間均衡性相對欠缺，且受人為因素等影響，合肥公園形狀較為規則，與周邊要素聯系較弱。 （2）結構層面，合肥發展水平較突出（0.167 2），杭州相對欠缺（0.083 6）。 合肥公園平均規模與綜合公園破碎化指數得分最高，其公園規模等級匹配度和同步性相比其他城市更具優勢，原因在于合肥建成區建筑密集程度相對較低，綜合公園建設空間不易被蠶食[25]，破碎化程度最低。 而杭州不同公園規模等級匹配性較低，且杭州建成區建筑密集，公園斑塊易被分割，擴張空間易受擠壓，導致綜合公園破碎化嚴重，阻礙功能發揮也影響整體結構合理性。

3.1.3 建成區公園體系公園類型分析

不同類型公園空間數據的解決為探索公園分類層面提供基礎，由圖7 和圖8 可知：（1）多樣性層面，南京發展水平較好（0.256 6），合肥最低（0.128 3）。 南京由于建成區公園體系中各類型公園分配均勻程度較高，各類公園之間面積差異相對較小[24]，使其多樣性和均勻度指數得分較高。 而合肥各類公園之間規模差異較大，分配不均勻情況較為顯著。 （2）數量和面積占比層面，綜合公園方面，合肥綜合公園數量和面積占比得分均為最高，反映合肥對綜合公園的建設關注度更高，能為市民提供綜合功能豐富的游憩空間；社區公園方面，杭州該類型公園的建設發展水平較高，市民能較為便捷地享有日常游憩資源；專類公園方面，3 個城市中南京發展水平較好，主要由于其自然條件優越且歷史遺存豐富，遺址公園等專類公園較為多樣。

3.2 分類評價

在運用多源數據獲得不同類型公園數據的基礎上，打破公園類型研究較為單一的限制，聚焦于綜合公園共享性、社區公園均衡性和專類公園豐富程度對建成區公園體系中各類公園進行分類評價。

3.2.1 綜合公園共享性分析

綜合公園規模大、功能設施完善且服務范圍廣泛，其發展強調共享性，因此采用人均量指標研究其共享程度。 合肥人均綜合公園面積和萬人擁有綜合公園數量得分最高（見圖8），人均擁有量較好，但也表明其共享性仍有提升空間。 而杭州的該兩項指標均處于低水平，究其原因，杭州用地集約化，綜合公園共享水平更高，但同時也反映其綜合公園總量與人口匹配程度存在優化空間。

3.2.2 社區公園均衡性分析

社區公園作為與市民日常活動聯系緊密的公園類型，為便于日常使用應注重均衡布局，因此運用社區公園密度指標分析其均衡性。 杭州社區公園密度得分最高（見圖8），其分布具有較高的均好性。 而南京社區公園密度較低，均衡性不足，呈現社區公園規模相對較大而數量較少的情況，表明與其他城市相比，南京的社區公園分布合理性相對欠缺。

3.2.3 專類公園豐富程度分析

專類公園多元化發展與特色游憩服務供給密切相關，因此主要針對其小類豐富程度進行探索。 南京專類公園小類占比得分最高（見圖8），主要由于南京歷史人文底蘊深厚且注重該類資源保護利用，專類公園類型豐富，能提供更多主題鮮明、特色突出的游憩服務。 而杭州及合肥專類公園豐富度相對較低，有待進一步加強多元游憩供給。

4 結論與討論

4.1 結論

本文以南京、杭州、合肥為例，運用多源數據，構建涵蓋總量、格局、類型的評價指標，對建成區公園體系在總量達標、空間均衡、分類多元層面的發展水平進行整體和分類評價，主要結論如下：

（1）各城市建成區公園體系發展水平相近，但內部存在差異。 研究證實多源數據能突破數據限制，完善整體評價。 從整體評價結果來看，各城市建成區公園體系綜合發展水平表現為杭州＞南京＞合肥。 ①公園總量：杭州發展水平突出，而南京公園供給無法滿足人口需求，導致發展水平不佳。 ②公園格局：杭州發展水平領先，而合肥因公園布局均衡性不足而處于劣勢。③公園類型：南京在三者中得分最佳，而合肥最低。綜合公園方面，合肥對其建設關注度最高；社區公園方面，杭州發展水平突出；專類公園方面，南京發展水平較好。

（2）分類評價可準確把握各類公園評價重點的發展水平。 從分類評價結果來看，①綜合公園共享性：合肥綜合公園人均量指標得分高但也體現出其共享性有待提升。 杭州對應指標得分低，但反映其共享性相對較高。 ②社區公園均衡性：杭州社區公園分布均衡程度相對最高，南京社區公園密度得分最低，布局合理性有待提高。 ③專類公園豐富程度：南京人文自然條件優越，專類公園小類較為豐富，而杭州和合肥則仍有提升空間。

4.2 討論

（1）多源數據能有效彌補數據不足，可進一步優化研究數據及視角以完善現有評價。 本研究采用的多源數據包含統計數據與地理空間數據。 利用電子地圖優勢可簡化公園數據獲取及空間化方法，與年鑒數據結合后可互補提升數據質量，深化公園格局、類型分析，具有推廣應用價值。 但研究僅采用兩類數據針對公園體系本身進行探究，仍有優化空間：①拓展多源數據應用。 結合相關城市數據、AOI、街景圖片等新數據綜合研判公園體系發展水平，通過豐富數據種類提高結果科學性，同時不斷改進方法以提升數據獲取便捷性和提取處理精準度。②拓展評價視角。積極響應“以人民為中心”理念，立足于使用者視角，合理運用可達性等相關指標。 此外，也應結合效率與公平視角，關注具有效率和公平優勢的各類公園，通過優化組合促進效率與公平協調[21]。 提高公園體系評價研究實用性，為公園城市建設規劃及調控管理提供科學指導。

（2）根據不同城市差異，制定精準化調控策略。 建成區公園體系需把握量質并舉，推進集約化建設的總體發展方向，也需根據城市差異實施針對性調整。 ①南京建成區公園體系優化需結合人口情況適度提升總量。通過建設口袋公園、立體綠化等方式見縫插綠，緩解供給壓力。②杭州建成區公園體系優化可將提升公園類型分配均勻度與豐富性作為重點。協調不同公園規模等級配置，根據特定游憩需求增加專類公園。③合肥建成區公園體系應注重公園格局優化。通過建設帶狀廊道并利用高架底層架空空間[25]，提升公園體系網絡結構連通性。