夏春鸝，陳 能，楊雯麗，楊文雪

（1.上海師范大學(xué) 環(huán)境與地理科學(xué)學(xué)院，上海 200234）

濱水空間作為城市中一類重要的公共區(qū)域，既是城市活力、魅力和發(fā)展水平的展現(xiàn)，也是城市吸引高端資源和人才的重要載體[1]。公園綠地是城市濱水空間的重要組成部分，是打造濱水空間綠色低碳體系的關(guān)鍵一環(huán)。隨著中國特色社會主義進(jìn)入新時代，人們對美好生活的需求日益增長，對居住環(huán)境和生活質(zhì)量提出了更高要求，如何構(gòu)建“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的濱水空間，營造更加綠色的生態(tài)環(huán)境，是促進(jìn)城市發(fā)展和提高居民生活水平的重要議題。

公園綠地的服務(wù)效率是評價城市生態(tài)格局和市民生活質(zhì)量的重要指標(biāo)，而空間可達(dá)性是公園綠地服務(wù)效率指標(biāo)的核心內(nèi)容[2]?？蛇_(dá)性是指交通網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點之間相互作用力的大小，由Hansen WG[3]于1959年首次提出。20世紀(jì)末，GIS技術(shù)的空間分析功能開始被引入城市綠地服務(wù)水平的研究中，不僅豐富了研究城市公園綠地的視角，而且為城市公園綠地服務(wù)效率分析提供了更多的技術(shù)支持和科學(xué)依據(jù)。隨著GIS技術(shù)在公園綠地研究領(lǐng)域的不斷發(fā)展，研究方法也在不斷革新，從最開始的緩沖區(qū)分析法[4]發(fā)展為現(xiàn)在多種不同特點的分析方法[5]；研究主題從綠地規(guī)劃與設(shè)計[6]、景觀格局研究[7]、生態(tài)效益[8]和美學(xué)評價[9]等方面過渡到現(xiàn)在熱門的可達(dá)性相關(guān)研究，其中公園綠地的服務(wù)效率和空間公平性是如今重要的研究議題。國外相關(guān)研究起步較早，成果豐富，學(xué)者多從社會屬性的角度探討社會群體在獲得公共服務(wù)資源中的公平與公正問題，不僅包含了城市公園綠地的空間分布與公平性分析[10-12]，還對不同社會群體到公園綠地的可達(dá)性進(jìn)行了研究[13-14]。國內(nèi)相關(guān)研究起步相對較晚，學(xué)者重點從空間屬性的角度探討城市公園綠地的可達(dá)性、服務(wù)公平性和服務(wù)效率，如許基偉[15]等利用重力型兩步移動搜索法探討了武漢居住區(qū)尺度下不同等級公園綠地的空間公平性；李文[16]等借助GIS分析平臺對哈爾濱城市公園的服務(wù)情況進(jìn)行了定量評價；李小馬[17]等采用GIS網(wǎng)絡(luò)分析法對沈陽城市公園的可達(dá)性和服務(wù)狀況進(jìn)行了分析?？傮w來看，國內(nèi)相關(guān)研究更關(guān)注城市公園綠地的可達(dá)性和分布的公平性，但對于公園綠地的服務(wù)效率研究還相對欠缺，值得更加深入的探討。

蘇州河是上海的母親河，代表著上海的歷史發(fā)展和城市形象，也是市民親水活動的重要場所[18]。根據(jù)“上海2035”總體規(guī)劃將蘇州河打造為“特大城市宜居生活的典型示范區(qū)”的總體目標(biāo)[19]，本文以上海蘇州河濱水空間中心城區(qū)段為研究對象，利用成本距離加權(quán)法，從可達(dá)性和服務(wù)效率兩個角度對蘇州河濱水空間中心城區(qū)段的公園綠地服務(wù)狀況進(jìn)行了量化分析與評價，以期為蘇州河濱水空間公園綠地的建設(shè)和優(yōu)化提供參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

上海（120°52′～122°12′E、30°40′～31°53′N）地處我國南北海岸中心點、長江入?？冢菄H經(jīng)濟(jì)、金融、貿(mào)易、航運、科技創(chuàng)新中心，截至2019年底，行政區(qū)劃面積為6 340.5 km2，下轄16個行政區(qū)，常住人口為2 428.14萬人[20]。上海蘇州河總長度約為50 km，濱水空間總面積約為139 km2，其中外環(huán)線的郊區(qū)段長約29 km，面積約為112km2，中心城區(qū)段長約21 km，用地面積約為27 km2[21]。本文以上海蘇州河濱水空間中心城區(qū)段為研究范圍（中心城區(qū)段范圍參照《黃浦江、蘇州河沿岸地區(qū)建設(shè)規(guī)劃（2018—2035）》中的規(guī)劃范圍設(shè)定，即外環(huán)高速—外白渡橋段），涉及黃浦、虹口、靜安、長寧、普陀和嘉定6區(qū)。研究區(qū)范圍如圖1所示。

圖1 研究區(qū)范圍

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源主要包括兩類：①地理空間數(shù)據(jù)，以《黃浦江、蘇州河沿岸地區(qū)建設(shè)規(guī)劃（2018—2035）》和《蘇州河兩岸（中心城區(qū)）公共空間貫通提升建設(shè)導(dǎo)則》中規(guī)劃的蘇州河濱水空間范圍為參照，利用Google Earth最新遙感影像進(jìn)行補(bǔ)充校正，通過目視解譯并結(jié)合實地調(diào)研驗證后，數(shù)字化獲得蘇州河濱水空間中心城區(qū)段的公園綠地、居民區(qū)、水域、工業(yè)區(qū)以及其他土地利用現(xiàn)狀分布圖，并通過Open Street Map獲取道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；②人口數(shù)據(jù)，通過全國第六次人口普查數(shù)據(jù)，結(jié)合全市和各行政區(qū)發(fā)布的《2018年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，獲得上海中心城區(qū)居（村）委級別常住人口數(shù)據(jù)。

2 研究方法

本文采用基于柵格的成本距離加權(quán)法對濱水空間公園綠地服務(wù)效率進(jìn)行測算，首先結(jié)合實際賦予研究區(qū)各類地物相對阻力值；然后加入人口密度數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)疊加運算，形成基于綜合阻力的柵格成本數(shù)據(jù)集；再利用ArcGIS空間分析模塊中的成本距離工具生成可達(dá)性分級圖，并在此基礎(chǔ)上測算公園綠地服務(wù)面積、服務(wù)人口等相關(guān)指標(biāo)；最后根據(jù)各項指標(biāo)進(jìn)行公園綠地服務(wù)效率的綜合分析。研究技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 服務(wù)效率研究技術(shù)路線圖

成本距離加權(quán)法是以城市景觀分類的柵格數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過最短路徑搜索算法計算到達(dá)公園的累計阻力（時間、距離、費用等）來評價城市公園的可達(dá)性[5]。首先對土地利用類型進(jìn)行分類，然后賦以相對穿越阻力值，進(jìn)而計算得到研究區(qū)各點到“源”的累計阻力，即成本距離。成本距離確定了研究區(qū)成本柵格圖中每個像元通向“源”的最低累積成本路徑，考慮了最小成本路徑的“源”以及最小成本路徑本身。本文以公園綠地為“源”，以到達(dá)公園綠地的累計空間阻力值為成本距離，將運算結(jié)果轉(zhuǎn)化為基于出行時間的公園綠地可達(dá)性分級圖。

3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與處理

3.1 阻力值的確定

阻力值是根據(jù)人們在不同地物類型的影響下從出發(fā)地到達(dá)目的地所花費的相對時間成本而設(shè)定的，基于研究的內(nèi)容和目的，不同學(xué)者對城市各類用地阻力值的設(shè)定不同。俞孔堅[22]等在研究城市景觀可達(dá)性中首次對不同土地利用類型設(shè)定了相對空間阻力值，在以后的研究中，王瑤[23]、馬林兵[24]、郭微[25]、王琨[26]等也相繼設(shè)定了不同土地利用類型的相對阻力值。本文參考前人研究成果，結(jié)合蘇州河濱水空間的實際情況設(shè)定了各土地利用類型的相對空間阻力值，如表1所示。

表1 城市各土地利用類型相對空間阻力值

3.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與處理

1）根據(jù)《黃浦江、蘇州河沿岸地區(qū)建設(shè)規(guī)劃（2018—2035）》中規(guī)劃的蘇州河濱水空間范圍以及高分辨率Google Earth最新遙感影像進(jìn)行人工判讀，并結(jié)合實地調(diào)研驗證，利用ArcGIS數(shù)字化獲得蘇州河濱水空間中心城區(qū)段的土地利用類型分布圖（圖3）和公園綠地分布圖（圖4）。從研究意義和公園的休閑游憩功能出發(fā)，結(jié)合公園發(fā)展實際，本文選取面積大于1 hm2的公園綠地作為研究對象（下文提到的公園綠地均指面積大于1 hm2的公園）。

圖3 研究區(qū)土地利用類型分布圖

圖4 研究區(qū)公園綠地分布圖

2）城市道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通過Open Street Map開放平臺選擇所需區(qū)域下載，再利用QGIS軟件將下載的OSM數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為ArcGIS可利用的Shp矢量數(shù)據(jù)。

3）整合道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，將研究區(qū)不同道路按等級建立相應(yīng)距離的緩沖區(qū)，再與土地利用類型圖進(jìn)行鑲嵌處理，然后根據(jù)表1中設(shè)定的土地利用類型相對阻力值進(jìn)行賦值（圖5）。

圖5 研究區(qū)土地利用類型相對阻力值圖

4）以4 m×4 m的像元大小對土地利用類型分布圖和綠地分布圖進(jìn)行柵格化。

5）利用Spatial Analyst模塊中的成本距離分析工具，以公園綠地分布柵格圖像為“源”，對土地利用類型的柵格圖像進(jìn)行成本距離加權(quán)運算，得到研究區(qū)公園綠地可達(dá)性分布圖，并以在道路上步行80 m/min的速度計算，轉(zhuǎn)化得到基于步行阻力的時間等級圖。

6）本文考慮人口因素，以居委管轄區(qū)為單位求取研究區(qū)人口密度，計算公式為：

式中，R為人口密度（人/hm2）；S為居委管轄區(qū)總?cè)丝跀?shù)；M為居委管轄區(qū)面積（hm2）。

利用上海中心城區(qū)居（村）委級別常住人口數(shù)量，根據(jù)式（1）計算得到研究區(qū)內(nèi)人口密度分布圖。

7）將人口密度圖和土地利用類型步行阻力圖分別按50%和50%的權(quán)重進(jìn)行柵格疊加運算，從而得到綜合阻力值圖。

8）利用成本距離加權(quán)工具，以公園綠地柵格圖像為“源”，進(jìn)行柵格成本距離運算，形成公園綠地可達(dá)性分布圖，并轉(zhuǎn)化為基于綜合阻力值的可達(dá)性分級圖。

9）計算服務(wù)覆蓋率（即服務(wù)面積比和服務(wù)人口比）。以得到的不同時間等級圖所覆蓋的面積和人口數(shù)作為公園綠地的服務(wù)面積和服務(wù)人口，進(jìn)行統(tǒng)計分析，從總體上衡量城市公園綠地的服務(wù)效率。其計算公式為：

式中，C為服務(wù)覆蓋率；∑PA為研究區(qū)內(nèi)所有公園綠地的服務(wù)范圍總?cè)丝诨蚩偯娣e；PA為研究區(qū)總?cè)丝诨蚩偯娣e。

4 研究結(jié)果與分析

4.1 濱水空間公園綠地總體特征

研究區(qū)內(nèi)公園綠地有34處（圖4），總面積為206.73 hm2，約占研究區(qū)總面積的7.67%，主要集中在蘇州河南北沿岸地區(qū)。其中，濱河公園綠地共24處，總面積為97.97 hm2，約占研究區(qū)公園綠地總面積的47.39%，約占研究區(qū)總面積的3.63%，可見研究區(qū)內(nèi)濱河公園綠地占絕大多數(shù)，但每個公園綠地的面積較小，主要原因在于城市公園綠地易受自然地貌等因素影響，多沿城市主要水體岸線修建，同時說明人們親水賞水的意愿得到重視。另外，蘇州河沿岸由于歷史發(fā)展原因土地利用類型復(fù)雜多樣，用地破碎，使得公園綠地小而分散。

蘇州河北岸公園綠地共有15處，總面積為105.17 hm2，約占研究區(qū)公園綠地總面積的50.87%，其中普陀區(qū)長風(fēng)公園占地面積最大；蘇州河南岸公園綠地共有19處，總面積為101.56 hm2，約占研究區(qū)公園綠地總面積的49.13%，其中長寧區(qū)中山公園占地面積最大。而今蘇州河南岸多為小尺度的街道肌理，以步行為主，部分為歷史街區(qū)；北岸是典型的辦公和居住區(qū)域，人口眾多，倉儲地塊也在進(jìn)一步開發(fā)[1]。由統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，研究區(qū)內(nèi)蘇州河南北兩岸的公園綠地配置較合理，分布較均勻，空間布局得到優(yōu)化。

內(nèi)環(huán)以內(nèi)，公園綠地共有18處，總面積為84.47 hm2，約占研究區(qū)公園綠地總面積的40.86%；內(nèi)環(huán)以外中環(huán)以內(nèi)，公園綠地共有7處，總面積為83.40 hm2，約占公園綠地總面積的40.34%；中環(huán)以外外環(huán)以內(nèi)，公園綠地共有9處，總面積為38.86 hm2，約占公園綠地總面積的18.70%。東、中、西3大區(qū)段公園綠地布局差異較大，主要是由于蘇州河中心城區(qū)段沿線發(fā)展具有較明顯的階段性特征和功能集聚特征[27]，東段以高端商業(yè)、金融、文化等服務(wù)功能為主；中段以居住功能為主，人口流動大，公園綠地布局較多；西段工業(yè)倉儲用地占比偏高，公園綠地布局相對較少。

4.2 濱水空間公園綠地可達(dá)性分析

本文通過ArcGIS空間分析模塊，利用成本距離加權(quán)法得到研究區(qū)城市公園綠地可達(dá)性時間等級圖（圖6），并由基于步行阻力的可達(dá)性級別分布比率（表2）可知，步行15 min可到達(dá)公園綠地的區(qū)域占比最大，為35.45%，其次為步行5 min到達(dá)的區(qū)域，占比為27.86%，而步行30～60 min可到達(dá)的區(qū)域占比最小，為10.65%?？傮w來看，78.27%的區(qū)域到達(dá)最近公共綠地的步行時間不超過30 min，只有11.07%的區(qū)域步行到達(dá)公園綠地的時間超過60 min。對照研究區(qū)土地利用類型圖（圖3）發(fā)現(xiàn)，步行30 min以內(nèi)到達(dá)的區(qū)域覆蓋了大部分居住區(qū)，而步行時間超過60 min的區(qū)域主要為市區(qū)內(nèi)部的工業(yè)用地、火車站以及一些水域。個別區(qū)域到公園綠地近而步行時間長，主要是受不同用地阻力值設(shè)定差異影響，穿越不同用地類型的累積阻力值較大而造成的，可在該片區(qū)規(guī)劃中適當(dāng)增加公園綠地景觀類型多樣性，提高公園綠地分布均勻度，降低服務(wù)盲區(qū)，以改善步行阻力。綠地空間可達(dá)性是一個相對概念，不同研究者對城市土地利用類型阻力值的設(shè)定不盡相同，本文僅以不同土地利用類型的相對阻力值為權(quán)重參與計算，只要相對阻力關(guān)系正確，并不影響綠地空間格局分析。因此，在單純考慮出行時間的情況下，大部分市民可用較短的時間就近到達(dá)公園綠地，說明濱水空間的綠地可達(dá)性是比較合理的。

圖6 研究區(qū)公園綠地步行阻力時間等級圖

表2 基于步行阻力的可達(dá)性級別分布比率

城市中人口分布密度不勻，僅用步行可達(dá)性分析得到的服務(wù)面積來衡量研究區(qū)公園綠地的服務(wù)狀況是不夠的。單一指標(biāo)可能會使結(jié)果過于理想化，因此本文加入人口數(shù)據(jù)，利用研究區(qū)內(nèi)居委級別的常住人口數(shù)量生成研究區(qū)人口密度圖（圖7），并與研究區(qū)不同土地利用類型阻力值圖進(jìn)行加權(quán)疊加運算，得到研究區(qū)的綜合阻力值圖；再通過ArcGIS空間分析模塊計算得到研究區(qū)公園綠地綜合可達(dá)性分級圖（圖8）。結(jié)合研究區(qū)公園綠地綜合可達(dá)性級別分布比率（表3）可知，可達(dá)性級別前3個等級的區(qū)域面積達(dá)到了84.59%，其中可達(dá)性良好的Ⅰ、Ⅱ級區(qū)域占60.84%。對照圖7可以看出，人口密度較高的區(qū)域可達(dá)性尚好，但也存在一些難達(dá)區(qū)；可達(dá)性較差的Ⅴ級區(qū)域只占研究區(qū)的很小一部分，且主要集中在人口密度較高的邊緣地區(qū)和少部分工業(yè)區(qū)，因此從整體上來看，研究區(qū)公園綠地的空間可達(dá)性良好。

圖7 研究區(qū)人口密度分布圖

圖8 研究區(qū)公園綠地綜合可達(dá)性分級圖

表3 基于綜合阻力值的可達(dá)性級別分布比率

4.3 濱水空間公園綠地服務(wù)效率分析

城市公園綠地的服務(wù)效率是城市公園綠地服務(wù)能力在空間上的反映[28]。本文結(jié)合研究區(qū)人口密度分布，通過以綜合阻力為成本值的距離運算求得公園綠地不同時間等級的空間可達(dá)面積和人口，再進(jìn)一步計算研究區(qū)公園綠地的服務(wù)效率。本文將基于綜合阻力的可達(dá)性分析得到的公園綠地的服務(wù)面積分級圖與研究區(qū)人口密度分布圖進(jìn)行疊加統(tǒng)計，得到研究區(qū)公園綠地不同可達(dá)性級別的服務(wù)人口（表4）。結(jié)果表明，研究區(qū)公園綠地可達(dá)性較好的前3個等級區(qū)域的服務(wù)人口為56.47萬人，約占總?cè)丝诘?9.6%，遠(yuǎn)高于后兩個等級區(qū)域的占比；其中可達(dá)性Ⅱ級區(qū)域的服務(wù)人口最多，服務(wù)人口比最大，為21.32萬人，約占總?cè)丝诘?0%，而可達(dá)性Ⅴ級區(qū)域的服務(wù)人口最少，為3.47萬人，服務(wù)人口比為4.89%。由表4可知，不同可達(dá)性等級服務(wù)范圍內(nèi)的服務(wù)面積比和服務(wù)人口比差異較大，從前3個等級來看，公園綠地的服務(wù)面積比和服務(wù)人口比均約占總數(shù)的80%，說明研究區(qū)公園綠地整體的服務(wù)效率較好，大部分人可相對容易地到達(dá)公園綠地，并享受其帶來的服務(wù)；但從前兩個等級來看，公園綠地的服務(wù)面積比為60.84%，而服務(wù)人口比為54.86%，說明研究區(qū)公園綠地可達(dá)性優(yōu)良區(qū)域的服務(wù)效率還有待提高，服務(wù)面積和服務(wù)人口還有待增加，其主要原因可能是內(nèi)環(huán)以內(nèi)的蘇州河?xùn)|段以高端商業(yè)、金融、文化等服務(wù)功能為主，工商業(yè)用地較多，土地資源緊缺，較大型濱河公園綠地布局相對較少。

表4 基于可達(dá)性級別的研究區(qū)公園綠地服務(wù)效率分析

5 結(jié)語

本文著眼于城市公園綠地基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)狀況，借助ArcGIS空間分析工具，對研究區(qū)公園綠地進(jìn)行了步行可達(dá)性測算，并通過考慮研究區(qū)人口密度分布因素，對研究區(qū)公園綠地的服務(wù)效率進(jìn)行了分析，得出以下結(jié)論：

1）研究區(qū)公園綠地主要集中在蘇州河南北沿岸，兩岸公園綠地面積相當(dāng)，分布較均勻；相較于西段，東段和中段公園綠地分布較多，面積較大。從整體來看，公園綠地占研究區(qū)較小一部分，需適當(dāng)擴(kuò)大并優(yōu)化公園綠地布局。

2）在僅考慮步行阻力的情況下，78.27%的區(qū)域就近到達(dá)公園綠地的步行時間不超過30 min，只有11.07%的區(qū)域步行到達(dá)公園綠地的時間超過60 min，單從出行時間來看，濱水空間的綠地可達(dá)性較為合理。

3）在考慮綜合阻力的情況下，可達(dá)性較好的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級區(qū)域服務(wù)覆蓋率較高，但可達(dá)性優(yōu)良的Ⅰ、Ⅱ級區(qū)域的服務(wù)面積比和服務(wù)人口比分別僅為60.84%和54.86%，不占絕對優(yōu)勢，說明濱水空間的公園綠地服務(wù)效率還有待提高。

本文利用GIS空間分析工具，從可達(dá)性和服務(wù)效率兩個角度對蘇州河濱水空間中心城區(qū)段的公園綠地服務(wù)狀況進(jìn)行了量化分析，在一定程度上反映了研究區(qū)公園綠地的服務(wù)能力，可為其空間布局優(yōu)化提供參考。然而，本文還存在一些不足：①對于居民到達(dá)公園綠地的出行阻力僅考慮了步行阻力因素，而忽略了不同出行方式對于空間可達(dá)性的影響；②對城市不同土地利用類型的分類和阻力值的設(shè)定具有一定的主觀性，或與實際情況存有偏頗；③研究對象排除了面積小于1 hm2的公園綠地，可能低估了研究區(qū)公園綠地的服務(wù)能力。今后需要加強(qiáng)對不同年齡結(jié)構(gòu)和層次居民出行意愿以及公園自身吸引力等方面的研究，拓展公園綠地服務(wù)效率的評價指標(biāo)，為深入研究做進(jìn)一步準(zhǔn)備。