白釗成， 齊君， 唐雪瓊

1. 西南林業(yè)大學(xué) 園林園藝學(xué)院， 昆明 650224； 2. 西南林業(yè)大學(xué) 地理與生態(tài)旅游學(xué)院， 昆明 650224

在我國(guó)， 自秦朝就有馳道“廣五十步， 樹(shù)于青松”， 可以說(shuō)從古代文明開(kāi)始就有了營(yíng)造街道綠化景觀的智慧． 然而在過(guò)去很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)， 城市擴(kuò)張排擠綠地空間， 導(dǎo)致了生態(tài)環(huán)境、 社會(huì)公平和居民健康等方面一系列的“城市病”[1-2]． 盡管新時(shí)期的城市規(guī)劃越來(lái)越認(rèn)同城市綠色空間的重要性[3-4]， 但城市綠色空間的營(yíng)造往往只著手于整體的綠化面積的提升， 而對(duì)于多樣性空間， 尤其是與城市居民生活關(guān)系最密切的街道環(huán)境的空間綠化則被忽略[5-6]． 同樣地， 城市綠化的定額指標(biāo)——綠地率和綠化覆蓋率， 其計(jì)算視角也僅從二維平面出發(fā)， 難以表達(dá)城市居民的主觀感受． 日本學(xué)者青木陽(yáng)二提出綠視率(visible green index， VGI)這一概念， 以人視野中植物要素所占的百分比來(lái)衡量環(huán)境綠量， 這更能反映人的主觀體驗(yàn)[7]． 但這一指標(biāo)的測(cè)度一直缺乏可行的方式， 隨著人工智能與街景地圖技術(shù)的發(fā)展， 環(huán)境綠量的計(jì)算變得智能化、 便捷化[8-10]． 但基于街景圖像識(shí)別的環(huán)境綠量測(cè)算方式只是被學(xué)者當(dāng)作一種新的方法來(lái)用于展現(xiàn)某一條道路的綠化品質(zhì)[11-12]， 這些研究多局限于計(jì)算本身， 僅僅從人的視角出發(fā)量化了街道的綠化品質(zhì)， 而并沒(méi)有回歸到“人本情懷”來(lái)真正研究街道的綠化品質(zhì)與人的關(guān)系， 這違背了綠視率指標(biāo)設(shè)立的初衷．

以往基于傳統(tǒng)綠化率、 綠化覆蓋率數(shù)據(jù)探討居民與綠色空間關(guān)系的相關(guān)研究成果并不缺乏， 各種研究表明高綠化覆蓋地區(qū)的居民一般具有更健康的身體與心理狀態(tài)[13-15]． 但作為人本尺度的綠化指標(biāo)， 人眼觀察到的環(huán)境綠量與城市居民的關(guān)系顯然更加密切， 但有關(guān)兩者的關(guān)系研究反而較少． 本研究通過(guò)對(duì)街景圖像的識(shí)別獲取環(huán)境綠量數(shù)值， 展示杭州市中心城區(qū)的街道綠量水平及分布特征， 并從城市居民跑步運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)入手， 研究城市街道環(huán)境綠量與居民運(yùn)動(dòng)偏好路徑是否構(gòu)成相關(guān)關(guān)系． 以居民客觀的實(shí)際運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)作為其主觀的街道偏好選擇參量， 用數(shù)字化手段代替?zhèn)鹘y(tǒng)量表式問(wèn)卷， 提供了一種新的實(shí)驗(yàn)思路． 實(shí)驗(yàn)結(jié)果將展現(xiàn)城市居民運(yùn)動(dòng)時(shí)的街道環(huán)境綠量偏好， 對(duì)城市人本尺度的空間規(guī)劃及綠化建設(shè)管理具有重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值．

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)域

本研究以杭州市中心城區(qū)作為研究對(duì)象． 杭州市曾獲得聯(lián)合國(guó)人居獎(jiǎng)(2001年)， 同時(shí)也是國(guó)際花園城市(2002年)、 美麗山水城市(2017年)以及首批國(guó)家生態(tài)園林城市(2017年)． 2020年底， 杭州市建成區(qū)綠地率已達(dá)37%， 從整體上看具有較好的綠化基礎(chǔ)． 但在街道層面， 由于中心城區(qū)街道建成時(shí)間較早， 部分街道綠化一般， 《2019年杭州市城區(qū)綠化工作意見(jiàn)》特別指出要加強(qiáng)道路綠化， 保證道路綠量和景觀效果． 同時(shí)， 作為2022年亞運(yùn)會(huì)的舉辦城市， 《杭州市“迎亞運(yùn)”園林綠化行動(dòng)計(jì)劃(2020-2022)》提出構(gòu)建全市綠蔭綠廊， 計(jì)劃在2022年底完成“萬(wàn)里綠道網(wǎng)”的建設(shè)任務(wù)， 意圖將街道構(gòu)建成全民共建共享的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)所．

本研究以秋石高架、 留石高架、 五老峰隧道和之江路圍合的杭州市中心城區(qū)為研究區(qū)域， 總面積123.79 km2， 占杭州市轄區(qū)建成面積的20%， 包括了上城區(qū)、 下城區(qū)、 西湖區(qū)、 拱墅區(qū)和江干區(qū)的部分或全部范圍． 該區(qū)域是杭州市集中成片的城市化區(qū)域， 也是居民點(diǎn)最為集中的區(qū)域， 因此可作為一個(gè)合適的樣本以研究街道環(huán)境綠量與居民運(yùn)動(dòng)偏好路徑的關(guān)系．

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

1.2.1 路網(wǎng)數(shù)據(jù)

矢量路網(wǎng)數(shù)據(jù)下載自O(shè)pen Street Map(OSM)， 按道路等級(jí)劃分， 研究區(qū)域范圍內(nèi)共有快速路、 主干道、 次干道、 支路及其他道路5類． 同時(shí)對(duì)路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 合并車道、 簡(jiǎn)化路網(wǎng)， 使所有道路均為單線表示， 最終獲得處理后的道路長(zhǎng)度總計(jì)959.46 km(圖1)． 基于城市街道的有效視距與道路的復(fù)雜情況， 以往研究通常認(rèn)為50 m的觀察間距可以較為全面地表達(dá)道路的綠化情況， 因此將測(cè)算環(huán)境綠量的點(diǎn)位間距設(shè)置為50 m[16-17]． 利用ArcGIS軟件在每條道路上以50 m的間距取點(diǎn)， 共獲得20 558個(gè)環(huán)境綠量測(cè)算點(diǎn)(圖2)． 批量計(jì)算并導(dǎo)出每個(gè)測(cè)算點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)， 以此作為街景圖像采集的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)．

圖1 杭州市中心城區(qū)道路網(wǎng)

圖2 道路網(wǎng)環(huán)境綠量測(cè)算點(diǎn)(局部)

1.2.2 街景圖片

考慮到百度地圖的街景覆蓋范圍相較于騰訊和高德更廣， 且研究區(qū)域范圍內(nèi)的百度街景數(shù)據(jù)更新截至2020年6月， 而騰訊和高德均停止了街景的采集與更新， 因此本研究采用百度街景地圖作為街景圖片的數(shù)據(jù)源． 圖像的采集調(diào)用百度API服務(wù)接口， 根據(jù)百度開(kāi)發(fā)文檔內(nèi)容使用Python編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序以經(jīng)緯度坐標(biāo)的方式批量獲取街景圖片．

依據(jù)百度開(kāi)發(fā)文檔， 調(diào)整街景圖片采集的參數(shù)， 設(shè)置獲取圖片的分辨率為1 024×512， 圖片采集的畫(huà)幅角度模擬人眼視域范圍， 將水平視角設(shè)置為120°、 垂直視角設(shè)置為60°以貼近人的主觀體驗(yàn)， 同時(shí)為了準(zhǔn)確表示四周環(huán)境的整體綠化水平， 在每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)都以視角0°，90°，180°，270°采集4張圖片， 分別表示在此點(diǎn)于街道前進(jìn)方向上“前、 后、 左、 右”4個(gè)方位上的視角， 完整展現(xiàn)該點(diǎn)的環(huán)境綠量[18]． 由于部分點(diǎn)位的街景數(shù)據(jù)缺失， 20 558個(gè)測(cè)算點(diǎn)中最終有效采集點(diǎn)位為20 341個(gè)， 獲得街景圖像81 364張．

1.2.3 運(yùn)動(dòng)偏好路徑

Keep作為一款使用人數(shù)超過(guò)3億人的運(yùn)動(dòng)軟件記錄了大量的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)， 且涵蓋了多種運(yùn)動(dòng)類型． Keep軟件不僅可以記錄用戶的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)， 而且對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行了整合與可視化， 根據(jù)每條線路的運(yùn)動(dòng)人數(shù)進(jìn)行排名， 以列表的形式展現(xiàn)整個(gè)城市熱門的運(yùn)動(dòng)線路． 這個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)人們進(jìn)行運(yùn)動(dòng)空間與街道環(huán)境關(guān)系的研究具有重要的參考意義． 使用Python對(duì)Keep的跑步數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取， 獲得2020年杭州市最多人選擇的216條熱門運(yùn)動(dòng)線路， 以此作為居民運(yùn)動(dòng)偏好路徑． 運(yùn)動(dòng)偏好路徑的總運(yùn)動(dòng)人次為1 581 561次(數(shù)據(jù)截至2020年12月)． 并對(duì)爬取的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理， 以研究區(qū)域?yàn)榉秶逑慈哂鄶?shù)據(jù)， 整合重合路段部分的數(shù)據(jù)， 手動(dòng)添加爬取失敗的數(shù)據(jù)， 最終得到有效數(shù)據(jù)： 居民運(yùn)動(dòng)偏好路徑為84條， 運(yùn)動(dòng)參與人次為430 715次．

2 研究方法

2.1 基于圖像識(shí)別技術(shù)的環(huán)境綠量測(cè)算

自綠視率概念被提出以來(lái)， 學(xué)界采用的測(cè)算植物面積的方式各不相同． 有的采用網(wǎng)格法劃分圖像， 統(tǒng)計(jì)植物方格所占全部方格的比例[19]； 還有的使用Photoshop軟件計(jì)算綠色像素面積占全像素面積的比值[20]． 然而這兩種方法都具有明顯缺點(diǎn)， 前者效率低下， 后者難以將有色葉植物和開(kāi)花植物納入計(jì)算， 而近年來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展使得這些問(wèn)題得以解決．

本研究對(duì)爬取到的街景圖像進(jìn)行圖像識(shí)別， 遍歷其中的代表植物的標(biāo)簽像素， 以植物像素與全像素面積之比即可得到環(huán)境綠量值． 研究使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)工具包GluonCV和基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fully convolutional network， FCN)的DeepLabv3+模型， 調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的開(kāi)源數(shù)據(jù)集ADE20K， 實(shí)現(xiàn)對(duì)街道環(huán)境的圖像識(shí)別[21]． 以往研究采用的圖像識(shí)別技術(shù)多以高大喬木代言全部綠量而忽視了灌木和草本的存在， 因此本研究擴(kuò)寬了識(shí)別的類型， 將灌木和草本這些要素同樣進(jìn)行識(shí)別分割并生成標(biāo)簽， 利用numpy算法遍歷喬、 灌、 草3類標(biāo)簽即可分別得到三者在圖像中的占比， 數(shù)值化展現(xiàn)了人眼觀察下的主觀環(huán)境綠量(圖3)． 基于此數(shù)值化結(jié)果， 定義四方位街道環(huán)境綠量公式為：

圖3 某測(cè)算點(diǎn)環(huán)境綠量分析計(jì)算示意

式中：i代表街道平行方向上前后左右四方位的方向，j代表喬木、 灌木、 草本3個(gè)要素， 取值為1～3，Pij表示測(cè)算點(diǎn)P的i向方位上要素j占圖像全像素的比例． 喬、 灌、 草3類植物要素的4個(gè)方位面積之和的平均值即為環(huán)境綠量的計(jì)算結(jié)果．

2.2 運(yùn)動(dòng)偏好路徑的地理空間處理

利用爬蟲(chóng)技術(shù)爬取到的Keep運(yùn)動(dòng)線路涵蓋了杭州市行政區(qū)劃內(nèi)的多個(gè)區(qū)縣， 清理研究區(qū)域外的數(shù)據(jù)， 去除運(yùn)動(dòng)場(chǎng)館等非街道場(chǎng)景的數(shù)據(jù)， 最終獲得研究區(qū)域內(nèi)街道上的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)線路84條， 線路上發(fā)生的各類運(yùn)動(dòng)總?cè)舜喂灿?jì)430 715次， 其中跑步、 騎行以及徒步分別為315 105，33 762，81 848人次．

將爬取到的運(yùn)動(dòng)路徑數(shù)據(jù)導(dǎo)入到ArcGIS軟件中與路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加， 由于爬取的運(yùn)動(dòng)路線僅有起始點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)與路徑長(zhǎng)度， 因此在確定路徑的具體位置時(shí)需要結(jié)合Keep軟件人工對(duì)運(yùn)動(dòng)路徑的地理空間進(jìn)行錄入． 同時(shí)， 部分運(yùn)動(dòng)路徑存在重合路段， 需要合并重合部分的運(yùn)動(dòng)人次， 最終使得偏好路徑的屬性表中具有經(jīng)緯度、 線路長(zhǎng)度、 運(yùn)動(dòng)總?cè)舜巍?跑步人次、 騎行人次和步行人次6個(gè)字段的數(shù)據(jù)． 為了便于同環(huán)境綠量數(shù)值比較， 以空間連接的方法將街道上計(jì)算所得的ISVG字段數(shù)據(jù)添加到環(huán)境綠量測(cè)算點(diǎn)的屬性內(nèi)．

2.3 環(huán)境綠量與偏好路徑的空間相關(guān)性

以ArcGIS地理可視化分別展示街道環(huán)境綠量與居民運(yùn)動(dòng)偏好路徑的分布難以展現(xiàn)兩者的空間相關(guān)性． Anselin提出的雙變量空間自相關(guān)分析(Bivariate Moran’sI)， 可以有效反映兩類變量空間分布的關(guān)聯(lián)與依賴特征[22]， 其計(jì)算公式為：

式中：Ii表示空間單元i的兩個(gè)變量之間的局部空間關(guān)系；zi和zj是空間單元中兩個(gè)觀測(cè)值i和j的方差標(biāo)準(zhǔn)化值．

根據(jù)計(jì)算結(jié)果Ii可得出4種聚類模式， 高-高型表示高運(yùn)動(dòng)人次和高環(huán)境綠量的區(qū)域， 低-低型表示低運(yùn)動(dòng)人次和低環(huán)境綠量區(qū)域， 高-低型表示高運(yùn)動(dòng)人次和低環(huán)境綠量區(qū)域， 低-高型則表示低運(yùn)動(dòng)人次和高環(huán)境綠量區(qū)域．

3 結(jié)果分析

3.1 街道環(huán)境綠量評(píng)價(jià)結(jié)果

利用ArcGIS的空間連接功能對(duì)道路上全部的測(cè)算點(diǎn)進(jìn)行賦值并可視化． 杭州市中心城區(qū)的環(huán)境綠量差異較大， 在部分特殊的如高架隧道、 老舊巷道或建設(shè)施工等路段幾乎沒(méi)有植物綠化； 而位于濱水、 山林的部分道路其環(huán)境綠量可達(dá)90%以上． 以往的研究認(rèn)為， 人們對(duì)綠量15%以下的環(huán)境感知較差； 而對(duì)綠量25%以上的環(huán)境則能感知周圍的綠化較好， 日本國(guó)土交通省在官方指導(dǎo)中提出25%以上的環(huán)境綠量需要得到保證并納入了城市建設(shè)的綠化指標(biāo)[23]． 根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)并結(jié)合研究區(qū)域的實(shí)際綠量的跨度差異， 本研究將道路環(huán)境綠量由低到高分為5類， 分別為環(huán)境綠量低(0.00≤ISVG<0.15)； 環(huán)境綠量較低(0.15≤ISVG<0.25)； 環(huán)境綠量一般(0.25≤ISVG<0.45)； 環(huán)境綠量較高(0.45≤ISVG<0.70)； 環(huán)境綠量高(ISVG≥0.70)(圖4)．

圖4 杭州市中心城區(qū)環(huán)境綠量空間分布

杭州中心城區(qū)街道環(huán)境綠量呈現(xiàn)出由西南向東北逐漸衰減的趨勢(shì)． 從行政片區(qū)上看(這里的行政區(qū)均指涉及研究區(qū)域內(nèi)的范圍)， 中心城區(qū)總體環(huán)境綠量平均為0.283 3， 其中最高的是西湖區(qū)0.340 5， 最低的是下城區(qū)0.242 0， 地理位置越靠近西南側(cè)的行政區(qū)環(huán)境綠量也越高； 以杭州西湖風(fēng)景名勝區(qū)的范圍劃分， 對(duì)比風(fēng)景區(qū)內(nèi)外的環(huán)境綠量， 則有較為明顯的差距． 風(fēng)景區(qū)內(nèi)平均環(huán)境綠量為0.439 7， 而風(fēng)景區(qū)外僅為0.263 8； 杭州市區(qū)河網(wǎng)密布， 研究區(qū)域內(nèi)有錢塘江、 運(yùn)河、 余杭塘河、 上塘河和東河等多條水系， 濱水路段的環(huán)境綠量也遠(yuǎn)高于非臨水的街道， 分別為0.338 6和0.267 7； 從不同等級(jí)的道路平均環(huán)境綠量來(lái)看， 道路的等級(jí)越高則環(huán)境綠量越低． 城市快速路的平均環(huán)境綠量為0.117 1， 主干路和次干路的環(huán)境綠量分別為0.269 5和0.282 8， 均略低于中心城區(qū)的總體平均值， 而其他的街巷道路或支路諸如大學(xué)校園內(nèi)、 運(yùn)動(dòng)公園內(nèi)、 居住小區(qū)內(nèi)和景區(qū)周邊的道路等， 其環(huán)境綠量則較高， 達(dá)到了0.303 6(圖5)．

圖5 不同場(chǎng)景的街道環(huán)境綠量對(duì)比

3.2 環(huán)境綠量影響因素分析

從評(píng)價(jià)的結(jié)果來(lái)看， 不同街道、 同一街道不同路段上的環(huán)境綠量均有明顯差異， 其原因主要是因?yàn)槭艿浇值赖墓δ堋?寬度等自身屬性以及街道距離山體、 水體、 風(fēng)景區(qū)等自然景觀要素遠(yuǎn)近的影響．

城市快速路與城市干道這類街道更多的是交通功能， 服務(wù)功能則相對(duì)更弱． 為了保證良好的車行視線， 通常以視線引導(dǎo)性的綠化為主， 更高等級(jí)的交通干線則采用高架與隧道的形式， 因此環(huán)境綠量較低． 服務(wù)性的道路多為街巷道路與城市支路， 與居民的生活關(guān)系密切， 故更多考慮了居民的日?；顒?dòng)， 環(huán)境綠量較高． 作為對(duì)比， 如文一路隧道—德勝快速路全路段平均環(huán)境綠量?jī)H為0.083 9， 而處于居民區(qū)的街巷直大方伯(街巷名)的平均環(huán)境綠量則達(dá)到了0.380 0．

街道的寬度同樣影響環(huán)境綠量的水平和綠化質(zhì)量， 比如采取同樣的板帶式結(jié)構(gòu)與植物栽植方式的街道， 如果路幅寬度不同， 視野的開(kāi)敞度也不同， 那么人眼對(duì)其環(huán)境綠量的感知就會(huì)受到很大的影響． 因此環(huán)境綠量不僅反映街道的綠化水平， 同樣也反映了街道的人本性， 即尺度是否宜人． 同樣位于西湖風(fēng)景名勝區(qū)， 萬(wàn)塘路與玉泉路都有著良好的綠化質(zhì)量， 但其道路寬度差異較大， 故取兩條道路上綠化質(zhì)量相近的點(diǎn)位比較， 人眼感知的環(huán)境綠量差距較大， 萬(wàn)塘路上的測(cè)算點(diǎn)環(huán)境綠量為0.312 7， 玉泉路為0.808 1．

街道所處的地理位置不同其環(huán)境綠量亦有較大區(qū)別， 整體上看研究區(qū)域內(nèi)街道環(huán)境綠量呈現(xiàn)西南向東北逐漸衰減的趨勢(shì)， 其分布也與城市的山水布局走勢(shì)一致， 西南方位的西湖群山有數(shù)十座山峰， 天然的山林加上綠化營(yíng)造使得道路的環(huán)境綠量相對(duì)更高． 三臺(tái)山路、 八盤嶺路、 葛嶺路和玉皇山路等都有極高的環(huán)境綠量， 這些道路的環(huán)境綠量平均值為0.543 6． 西湖風(fēng)景區(qū)范圍內(nèi)的街道綠化質(zhì)量高， 古樹(shù)名木眾多， 行道樹(shù)樹(shù)齡也較大， 多為茂密的遮陰樹(shù)種如法國(guó)梧桐、 香樟等， 因此西湖風(fēng)景區(qū)內(nèi)的環(huán)境綠量較之風(fēng)景區(qū)外更高． 杭州市城區(qū)河道眾多， 近年來(lái)因“五水共治”以及“美麗河道”項(xiàng)目修建了大量濱水綠道， 使得這些河道的環(huán)境質(zhì)量顯著提升， 因此濱水道路的環(huán)境綠量也比非臨水道路更高．

服務(wù)性的道路、 尺度宜人的街道、 山徑水濱的綠道系統(tǒng)， 這些道路的服務(wù)對(duì)象多為城市居民， 從人本視角出發(fā)進(jìn)行綠化建設(shè)， 使得這些街道具有了更高的環(huán)境綠量， 而高環(huán)境綠量的街道也影響著城市居民的道路偏好．

3.3 運(yùn)動(dòng)偏好路徑與環(huán)境綠量的關(guān)系

對(duì)84條運(yùn)動(dòng)偏好路徑賦值到ArcGIS對(duì)應(yīng)的街道上進(jìn)行可視化分析， 爬取到的全部KEPP運(yùn)動(dòng)線路雖都為居民日常運(yùn)動(dòng)的偏好線路， 但其熱門程度相差較大， 運(yùn)動(dòng)路線的參與人次從142次(“文瀾府南熱水河步道”)到79 124次(“白堤”)不等． 為了對(duì)照方便， 與環(huán)境綠量同樣， 根據(jù)參與人次由低到高將運(yùn)動(dòng)偏好路徑進(jìn)行5級(jí)分級(jí)(圖6)． 從運(yùn)動(dòng)偏好路徑分布可以看出， 居民的運(yùn)動(dòng)行為多集中分布在中心城區(qū)的西南方與河道兩側(cè)， 其中以西湖風(fēng)景區(qū)內(nèi)的分布最多， 這與環(huán)境綠量的分布特征類似．

圖6 杭州市中心城區(qū)運(yùn)動(dòng)偏好路徑空間分布

將每公里的運(yùn)動(dòng)參與人次記為熱度值， 使得不同道路長(zhǎng)度之間有可比較性， 以具體研究不同區(qū)域間是否存在運(yùn)動(dòng)參與人次的差異． 結(jié)果表明(圖7)， 不同區(qū)域間的運(yùn)動(dòng)參與人次顯著不同， 城市居民運(yùn)動(dòng)偏好的場(chǎng)景分布呈現(xiàn)出西湖風(fēng)景區(qū)內(nèi)高于風(fēng)景區(qū)外、 濱水街道高于非臨水街道、 街巷道路高于主干道的分布特征， 這些運(yùn)動(dòng)發(fā)生的場(chǎng)景與環(huán)境綠量的分布特征相似， 但不同行政區(qū)之間的對(duì)比則于環(huán)境綠量的分布有所差異， 這與道路總長(zhǎng)度差異較大有關(guān)．

圖7 不同場(chǎng)景道路的運(yùn)動(dòng)偏好對(duì)比

為了實(shí)證居民運(yùn)動(dòng)偏好路徑與街道環(huán)境綠量的關(guān)系， 將運(yùn)動(dòng)總量數(shù)據(jù)、 跑步數(shù)據(jù)、 騎行數(shù)據(jù)和步行數(shù)據(jù)4組數(shù)據(jù)分開(kāi)研究， 以全面展現(xiàn)不同運(yùn)動(dòng)與環(huán)境綠量的空間相關(guān)性(表1)． 基于GeoDa軟件， 采用queen contiguity空間矩陣， 測(cè)度4組運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)與環(huán)境綠量之間的空間相關(guān)指數(shù)Moran’sI， 生成了4種聚類關(guān)系(圖8)．

圖8 不同運(yùn)動(dòng)類型與環(huán)境綠量的空間相關(guān)性聚類

不顯著類型是最多的一種空間關(guān)系類型， 在4個(gè)聚類圖中都有12 810個(gè)點(diǎn)位， 主要原因是這些位置并沒(méi)有運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的記錄． 高-高類型(高運(yùn)動(dòng)人次和高環(huán)境綠量)與低-低類型(低運(yùn)動(dòng)人次和低環(huán)境綠量)代表運(yùn)動(dòng)人次與環(huán)境綠量的正相關(guān)， 反映了居民的運(yùn)動(dòng)偏好， 高綠量的街道更容易被選擇成為運(yùn)動(dòng)線路， 環(huán)境綠量低的街道更少在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中被選擇． 高-高類型多分布在西湖與其他河道水域的周圍； 低-低類型也是除不顯著型之外分布最多的類型， 主要分布在研究區(qū)域的東北方． 這與環(huán)境綠量的空間分布一致， 這兩個(gè)值可以明顯地展現(xiàn)城市街道環(huán)境綠量的分布差異帶來(lái)居民對(duì)于運(yùn)動(dòng)線路選擇的差異． 低-高類型(低運(yùn)動(dòng)人次和高環(huán)境綠量)展現(xiàn)的是具有高環(huán)境綠量的街道而運(yùn)動(dòng)人次較少的位置， 這部分點(diǎn)位多分布在西南側(cè)， 如玉皇山路和虎跑路， 這些路大多位于西湖周圍的群山中， 距離居民區(qū)過(guò)遠(yuǎn)， 因而也難以成為居民日常運(yùn)動(dòng)的偏好街道． 高-低類型(高運(yùn)動(dòng)人次和低環(huán)境綠量)則表示在低環(huán)境綠量的街道而運(yùn)動(dòng)人次高的地點(diǎn)， 這種類型是最少的， 在總共的20 558個(gè)點(diǎn)位中只占有0.5%以下， 其中騎行這類運(yùn)動(dòng)的參與者對(duì)于低環(huán)境綠量的街道更為排斥， 只有39個(gè)點(diǎn)位屬于高-低型．

總體而言， 對(duì)于跑步、 騎行以及步行等城市街道承載的運(yùn)動(dòng)行為， 城市居民對(duì)路徑的選擇展現(xiàn)了對(duì)于環(huán)境綠量的偏好． 杭州市中心城區(qū)建成較早， 部分街道的環(huán)境綠量不高， 這些街道雖然地處居民區(qū)， 人口稠密， 但并沒(méi)有成為城市居民運(yùn)動(dòng)的偏好路徑， 相反， 在西湖風(fēng)景區(qū)周邊以及一些城市河道兩側(cè)， 這些環(huán)境品質(zhì)高的道路則受到了更多青睞．

4 討論與結(jié)論

城市綠地扮演著“城市之肺”的角色， 過(guò)去很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的綠地規(guī)劃過(guò)分地強(qiáng)調(diào)綠地的結(jié)構(gòu)與布局， 通常以大尺度、 大格局來(lái)研究綠地之于城市的重要性[24-25]． 但作為城市綠地的使用者——城市居民而言， 其真正需求得不到滿足， 綠地建設(shè)著重提高綠地面積而較少考慮人群健康層面的價(jià)值， 因此自2016年以來(lái)我國(guó)開(kāi)展了全國(guó)范圍的健康城市建設(shè)工作， 城市綠地更多地肩負(fù)起促進(jìn)公共健康的任務(wù)[26-27]． 但長(zhǎng)期以來(lái)城市街道綠地環(huán)境的建設(shè)存在評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法落后的問(wèn)題， 綠地指標(biāo)依舊圍繞傳統(tǒng)的綠地率、 綠化覆蓋率和人均綠地面積等非人視角的維度展開(kāi)， 諸多因素阻礙著目前健康城市的推進(jìn)發(fā)展[28]． 盡管有學(xué)者開(kāi)始以綠視率作為環(huán)境綠量的研究指標(biāo)， 但只是作為一種從人出發(fā)的指標(biāo)方法， 并未回歸到人本身， 難以稱之為人本尺度的研究．

本研究采用百度街景地圖數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源， 利用圖像識(shí)別技術(shù)計(jì)算街道環(huán)境綠量， 將其與Keep運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象． 分別以行政區(qū)劃、 道路等級(jí)、 距離景區(qū)與水體的遠(yuǎn)近等多個(gè)方面研究了兩者在地理空間的分布特點(diǎn)， 并以兩者的相關(guān)性聚類圖檢驗(yàn)街道環(huán)境綠量與居民運(yùn)動(dòng)偏好路徑的空間相關(guān)性．

1) 杭州市中心城區(qū)的街道環(huán)境綠量空間分布差異較大． 環(huán)境綠量的分布差異與中心城區(qū)的山水基底緊密相關(guān)， 高環(huán)境綠量的街道在西湖風(fēng)景區(qū)內(nèi)、 城市河道兩側(cè)， 這些區(qū)域由于本身具備良好的環(huán)境品質(zhì)， 同時(shí)又是杭州市街道美化的重點(diǎn)區(qū)域． 在研究區(qū)域的東側(cè)、 東北側(cè)， 街道的環(huán)境綠量水平較低， 這些街道遠(yuǎn)離城市自然的山水網(wǎng)絡(luò)， 建設(shè)年代久， 這將是目前街道環(huán)境需要整治的重點(diǎn)區(qū)域．

2) 城市居民在街道上的各種線性運(yùn)動(dòng)的路徑選擇偏好于環(huán)境綠量高的街道． 高環(huán)境綠量的街道對(duì)居民運(yùn)動(dòng)路線的選擇具有吸引力， 但還受限于其所在的位置對(duì)于居民區(qū)的可達(dá)性． 低環(huán)境綠量的街道難以吸引居民到此進(jìn)行各類運(yùn)動(dòng)． 因此街道空間的綠化品質(zhì)對(duì)于居民的日常運(yùn)動(dòng)具有重要作用， 若要建設(shè)健康城市， 則必須提升街道環(huán)境綠量．

本研究探求了居民運(yùn)動(dòng)偏好路徑與街道環(huán)境綠量的關(guān)系， 對(duì)于指導(dǎo)構(gòu)建更高品質(zhì)的城市街道空間以支撐城市居民的日常運(yùn)動(dòng)行為具有重要的啟示意義． 在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中， 選擇偏好的路徑是一種有意識(shí)地選擇舒適的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景的行為， 也是一種無(wú)意識(shí)的、 對(duì)城市街道綠地宜人性的評(píng)判， 這種街道與人的互動(dòng)關(guān)系既能反映出哪些街道讓人可以舒適運(yùn)動(dòng)而哪些街道則被人排斥．

本研究從互聯(lián)網(wǎng)街景地圖與運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)入手探討街道環(huán)境綠量對(duì)于運(yùn)動(dòng)偏好的影響， 以客觀的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)代替了傳統(tǒng)主觀的問(wèn)卷調(diào)查形式， 以一種新的思路側(cè)面展現(xiàn)居民對(duì)于街道綠化品質(zhì)的評(píng)價(jià)． 同時(shí)， 在部分研究方法上仍有優(yōu)化之處， 例如百度地圖中的街景地圖是采用車輛架設(shè)攝影機(jī)的方式拍攝道路圖像， 這與行人的視角并不一致． Keep的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)只能采集相對(duì)熱門的運(yùn)動(dòng)線路， 對(duì)于運(yùn)動(dòng)人數(shù)較少的道路并無(wú)記錄， 因此存在部分道路沒(méi)有運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的情況． 對(duì)于未來(lái)的研究， 仍可以進(jìn)一步探索街道環(huán)境綠量的改變是否影響到參與運(yùn)動(dòng)的積極性即環(huán)境綠量的提高能否吸引更多的人運(yùn)動(dòng)， 周圍環(huán)境綠量差異大的兩個(gè)居住社區(qū)其居民是否表現(xiàn)出不同的身心健康狀態(tài)等．