摘要

為了更準(zhǔn)確反映出實際交通狀況對我國中小城鎮(zhèn)公園可達性的影響，以佛山市高明區(qū)為研究區(qū)，應(yīng)用GIS網(wǎng)絡(luò)分析法，分析研究區(qū)內(nèi)主要公園在交通高峰期和平峰期各類出行方式的可達性特征與差異。結(jié)果表明：1）研究區(qū)公園可達性整體不佳，東部西江地區(qū)公園可達性較高，可達性沿路網(wǎng)向西遞減，這與公園綠地和道路網(wǎng)絡(luò)的分布密切相關(guān)；2）小汽車和公交車的公園可達服務(wù)范圍和人口均優(yōu)于步行和自行車；3）無論何種出行方式，研究區(qū)內(nèi)仍有超過60%的區(qū)域處于公園服務(wù)盲區(qū)，約20%的居民無法享受較好的公園服務(wù)；4）交通擁堵直接影響了小汽車和公交車的實際運行速度，導(dǎo)致2種出行方式的公園服務(wù)范圍和服務(wù)人口明顯減少，尤其是在高峰期。因此，中小城鎮(zhèn)公園交通可達性應(yīng)兼顧各類出行方式，尤其要重視提升慢行交通系統(tǒng)的可達性。

關(guān)鍵詞

實測車速；可達性；城鎮(zhèn)公園；佛山市

中圖分類號：TU986 文獻標(biāo)志碼： A DOI：10.12233/j.gdyl.2024.02.002

文章編號：1671-2641（2024）02-0007-07

文章亮點

1）利用GIS網(wǎng)絡(luò)分析法探究中小城鎮(zhèn)公園可達性；2）對比實測車速與標(biāo)準(zhǔn)車速的公園可達性差異；3）出行高峰期對中小城鎮(zhèn)公園可達性有較大影響。

Abstract

Research on Traffic Accessibility of Parks in Medium and Small Cities Based on Measured Vehicle Speed

In order to more accurately reflect the influence of actual traffic conditions on the accessibility of parks in small and medium-sized cities in China， this research used Gaoming District of Foshan City as the study area， analyzing the accessibility characteristics and differences of various travel modes of major parks in the based on GIS network analysis method. The results show that： Firstly， the accessibility of parks in the study area is not good generally. The accessibility of parks in Xijiang area in the east is higher， which decreases westward and is closely related to the distribution of park green space and road network. Secondly， park-accessible service scopes and populations are better served by cars and buses than by walking and cycling. Thirdly， no matter choosing what mode of travel， there are still more than 60% park service blind spots in the study area， and about 20% residents can't enjoy better park services. Finally， traffic congestion directly affects the actual speed of cars and buses， which leads to the obvious reduction of the service scope and service population of the parks in the two modes of travel， especially during peak hours. Therefore， the accessibility of parks in small and medium-sized cities should take into account all kinds of travel modes， especially the accessibility of non-motorized traffic systems.

Keywords

Measured vehicle speed; Accessibility; Urban park; Foshan City

收稿日期：2023-11-20

修回日期：2024-02-26

城市公園是居民休閑游憩的重要場所[1]。隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和人民生活水平的提高，城市居民對公園休憩活動的需求與日俱增。公園的規(guī)劃和建設(shè)不僅需要關(guān)注公園的數(shù)量，還需關(guān)注人們能否方便快捷地進入公園進行游憩活動。因此，城市公園空間布局的合理性是影響公園服務(wù)水平的重要因素[2]。

公園交通可達性分析是評估公園空間布局合理性的重要手段，常用的研究方法有最小鄰近距離法、緩沖區(qū)模型法、費用加權(quán)距離法、引力模型法和網(wǎng)絡(luò)分析法。近年來部分學(xué)者以交通出行大數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，使用網(wǎng)絡(luò)分析法和引力模型法開展了諸多有益的探索[3～4]。已有研究中的公園交通可達性度量指標(biāo)和測度方法各有差異，其中，公園和服務(wù)人群之間的空間距離、各類出行方式到達公園的時間以及公園的服務(wù)人口等是評估公園交通可達性的關(guān)鍵因子[5]。在眾多城市公園交通可達性分析方法中，緩沖區(qū)模型法使用的模型操作簡單，但未考慮人口分布、道路網(wǎng)等各類社會經(jīng)濟要素，結(jié)果常與實際差別較大。費用阻力模型法可以在一定程度上反映出行成本、綠地可達性，但衡量指標(biāo)沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，具有較強的主觀性。在引力模型法中，公園和居民小區(qū)之間的通達度（即路徑距離或到達時間）和人口密度是評估公園交通可達性的重要因子，但由于不同性質(zhì)節(jié)點的吸引力類型、作用各不相同，模型較為復(fù)雜，計算結(jié)果含義有待商榷，難以直觀地反映公園交通可達性[6]。網(wǎng)絡(luò)分析法基于實際道路交通網(wǎng)絡(luò)，以不同出行方式的速度評估公園交通可達性，能較準(zhǔn)確地反映實際情況，但現(xiàn)有研究多以道路設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)速度為參數(shù)，忽略了道路擁堵對各類出行方式行駛速度的影響[7～9]。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和全球定位系統(tǒng)的發(fā)展，有多項研究[10]開始將公園交通可達性與交通大數(shù)據(jù)相結(jié)合，應(yīng)用地圖導(dǎo)航數(shù)據(jù)測算出的各類出行方式的速度和到達公園的時間，來評估公園交通可達性。如黃應(yīng)淮等[11]基于高德地圖應(yīng)用程序編程接口（API）中的路徑規(guī)劃接口，求取最短通行時間，構(gòu)建引力模型分析廣州海珠區(qū)城市公園的可達性；黃煥春等[12]運用GIS網(wǎng)絡(luò)分析法，結(jié)合道路、建筑、人口等大數(shù)據(jù)，對北京市二環(huán)至六環(huán)不同環(huán)線內(nèi)城市公園的可達性及其服務(wù)狀況進行研究。浩飛龍等[13]基于百度地圖路徑規(guī)劃API及騰訊“宜出行”大數(shù)據(jù)，結(jié)合引力模型與雙變量空間自相關(guān)分析等方法，綜合測度長春市中心城區(qū)公園綠地的空間可達性及其供需匹配特征。與基于標(biāo)準(zhǔn)速度的公園交通可達性評估方法相比，利用交通大數(shù)據(jù)獲取的出行速度和到達時間數(shù)據(jù)更符合實際，數(shù)據(jù)獲取更加容易，可以更加客觀真實地反映公園交通可達性。

綜合文獻來看，現(xiàn)有研究通常以距離、時間或公園覆蓋人口等指標(biāo)來刻畫公園可達性，但這些評價指標(biāo)的評價結(jié)果都會受交通擁擠程度的影響。近年來公園交通可達性的評估方法不再局限于標(biāo)準(zhǔn)速度與理論模型，而是逐步將網(wǎng)絡(luò)地圖動態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用到可達性測度中，使得評估結(jié)果更符合實際。這類研究對公園訪問出行時間的測算通常由網(wǎng)絡(luò)地圖軟件在后臺按照車速、擁堵狀況，通過經(jīng)驗算法獲取，不同級別路網(wǎng)的車速和行駛時間的測算依據(jù)難以獲取，無法分析可達性差異的原因。而在不同交通擁堵狀況下，使用動態(tài)速度與標(biāo)準(zhǔn)速度或經(jīng)驗速度開展可達性評估的結(jié)果有無差異，還少有驗證研究。此外，現(xiàn)有研究多以大中型城市為研究區(qū)，針對中小城鎮(zhèn)的研究還比較少見，現(xiàn)有研究的方法和結(jié)論不一定適用后者。鑒于此，本文以佛山市高明區(qū)內(nèi)的公園綠地為例，采用網(wǎng)絡(luò)分析法，實地開展步行、騎行、公交車和小汽車4種出行方式的速度實測，應(yīng)用實測行駛速度分析不同出行方式在工作日和周末的交通高峰期和平峰期的公園交通可達性的特征，并比較其與標(biāo)準(zhǔn)車速的差異，為完善中小城鎮(zhèn)公園交通可達性分析提供依據(jù)。

1研究數(shù)據(jù)與方法

1.1研究區(qū)概況

高明區(qū)東南與江門市交界，西南與云浮市相連，北與肇慶市高要區(qū)接壤，東北隔西江與三水區(qū)、南海區(qū)相望。高明區(qū)總面積為938 km2，下轄1個街道、3個鎮(zhèn)（圖1），區(qū)政府駐荷城街道。依據(jù)《高明區(qū)第七次全國人口普查公報》，2020年高明區(qū)常住人口46.9萬人，其中，荷城街道常住人口31.94萬人，明城鎮(zhèn)、楊和鎮(zhèn)和更合鎮(zhèn)的常住人口分別為4.44萬人、5.48萬人和5.05萬人。

高明區(qū)公園綠地沿西江密集分布，中部分布較少，西部沒有公園分布，公園分布不均衡。道路網(wǎng)絡(luò)同樣存在分布不均衡的問題，東部地區(qū)道路網(wǎng)絡(luò)密集，而沿著廣臺高速公路向西，道路網(wǎng)絡(luò)逐漸變得稀疏。公園和道路網(wǎng)絡(luò)分布不均衡與高明區(qū)城市發(fā)展建設(shè)有關(guān)，其以東部城市發(fā)展為基礎(chǔ)向西拓展，西部地區(qū)城市建設(shè)尚未大范圍開展，道路完善程度和大規(guī)模公園建設(shè)程度不如東部城市。依據(jù)我國現(xiàn)行城市等級體系劃分標(biāo)準(zhǔn)，高明區(qū)和下轄街鎮(zhèn)屬于典型的小型城鎮(zhèn)。

1.2研究數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)庫建立

依據(jù)《佛山市高明區(qū)土地利用總體規(guī)劃（2010—2020）》，結(jié)合《城市綠地分類標(biāo)準(zhǔn)》（CJJ/T 85-2017），獲取現(xiàn)狀用地為公園綠地和風(fēng)景游憩綠地的地塊；結(jié)合高德地圖上的公園信息，識別全區(qū)共計20個公園，其中荷城街道分布15個，楊和鎮(zhèn)、明城鎮(zhèn)和更合鎮(zhèn)分別分布3個、2個和1個。所選公園類型包括綜合公園、社區(qū)公園、專類公園、森林公園、濕地公園和郊野公園，公園面積合計3 497.92 hm2，占高明區(qū)總面積的3.73％?，F(xiàn)場調(diào)研確認(rèn)公園出入口，在ArcGIS中構(gòu)建公園面圖層和出入口點圖層，建立包含公園名稱、面積和類型等字段信息的數(shù)據(jù)庫。

從Open Street Map網(wǎng)站（https：//www.openstreetmap.org/）獲取道路矢量數(shù)據(jù)，道路等級分為高速公路、一級公路、二級公路、三級公路以及四級公路，利用GIS把道路抽象為線元素，建立城市道路網(wǎng)絡(luò)模型。人口密度從worldpop網(wǎng)站（https：//hub.worldpop.org/）中獲取，導(dǎo)入GIS數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建100 m×100 m網(wǎng)格的人口密度柵格。居民出行方式主要有步行、自行車（電動自行車）、公交車和小汽車4種，參考《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》（JTG B01—2003）獲得各類出行方式的標(biāo)準(zhǔn)速度（表1）。

由于實際的交通網(wǎng)絡(luò)存在阻力因素，實際車速和標(biāo)準(zhǔn)車速通常存在偏差。實際車速的定義按其觀測方法、車速資料、使用目的及研究目的的不同，可分為多種類型，計算某段路程的速度有行駛車速、綜合車速和平均車速[14]。一般情況下，在車輛自由行駛時，行駛車速和綜合車速差異不大，但綜合車速的計算包括停車時間和行駛中的損失時間，更加符合實際出行情況，因此研究采用綜合車速的計算方法來計算實際車速。

本研究組織工作人員在周末和工作日的高峰期和平峰期開展采樣工作，工作日高峰期為7：00—9：00和17：00—

19：00，周末高峰期為8：00—10：00和16：00—18：00；平峰期為14：00—15：00。工作人員在不同等級的公路上分別采樣，測定小汽車車速。在一級和二級公路上，考慮小汽車直行、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)3種情景，選擇能夠代表對應(yīng)公路路況的典型路段開展采樣

（圖2），采樣區(qū)間約為5 km；高速公路采樣點設(shè)置在收費站，采樣區(qū)間約為10 km；對于路網(wǎng)密集的三級和四級公路，分別在荷城街道、楊和鎮(zhèn)、明城鎮(zhèn)和更合鎮(zhèn)的行政中心區(qū)域選擇典型采樣區(qū)，采樣區(qū)內(nèi)以三級和四級公路為主，采樣區(qū)間約為3 km（圖1）。觀測人員在采樣區(qū)間的起點和終點拍照記錄通過車輛的車牌以及其通過時間。在荷城街道、楊和鎮(zhèn)、明城鎮(zhèn)和更合鎮(zhèn)選擇4條典型公交線路，記錄周末和工作日的高峰期和平峰期公交車始發(fā)和到達終點站的時間。根據(jù)綜合車速計算方法得到車輛的實測車速（表1）。 工作日和周末的采樣工作分別在一天內(nèi)完成。步行與自行車幾乎不受其他交通阻力因素影響，實測速度接近標(biāo)準(zhǔn)速度；在周末與工作日的高峰期和平峰期，公交車與小汽車在各類道路的實測車速與標(biāo)準(zhǔn)車速存在偏差。

歐洲環(huán)境局將15 min內(nèi)步行可達作為綠地服務(wù)評價的標(biāo)準(zhǔn)之一[15]，美國的綠地建設(shè)運動“10-minute Walk”以10 min步行可達為標(biāo)準(zhǔn)[16]。在早期研究中，我國多數(shù)城市綠地建設(shè)通常以人均綠地面積、綠地率和綠化覆蓋率為建設(shè)目標(biāo)。近年來，公園可達性逐漸被納入公園綠地的服務(wù)評價中[17～18]。公園出行主要有步行、自行車、小汽車和公交車4類，為了對比不同出行方式的可達性結(jié)果，依據(jù)《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)》（GB 50180—2018）提出的5 min、

10 min和15 min生活圈居住區(qū)概念，將步行、自行車和小汽車的時間閾值設(shè)為5 min、10 min和15 min 3個等級，公交車則需附加候車時間。根據(jù)實際調(diào)研，高明區(qū)早晚高峰公交車平均等候時間為5 min，故將公交車的總時間閾值設(shè)為10 min、15 min和20 min。

1.3研究方法

網(wǎng)絡(luò)分析法以道路網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，計算步行、自行車、公交車和小汽車4類出行方式在某一阻力值下的覆蓋范圍。一個基本的網(wǎng)絡(luò)主要包括中心（centers）、連接（links）、節(jié)點（nodes）和阻力（impedance）。在本研究中，以公園實際出入口為中心，城市道路為連接，道路交叉口為節(jié)點，不同的出行方式在不同的道路上所需的時間成本為阻力進行研究。

本研究以交通網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點至公園的時間成本作為公園的可達性評價指標(biāo)，在ArcGIS軟件中，以路網(wǎng)數(shù)據(jù)構(gòu)建交通網(wǎng)絡(luò)模型，基于最小阻抗網(wǎng)絡(luò)分析法，建立OD成本矩陣，計算各類出行方式從任意節(jié)點到達20個公園入口的出行時間，計算公式如下：

式（1）中：dij是行程中相鄰2個節(jié)點i與j之間以出行方式x出行所需的時間； vx為出行方式x的速度；l為相鄰2個節(jié)點之間的距離。

式（2）中：Ai為網(wǎng)絡(luò)上任意節(jié)點的可達性，即任意節(jié)點i到達最近公園所需的時間，是各個節(jié)點所需時間的匯總。

本研究以所有公園為中心點，在給定時間阻力（如dij為5 min、10 min、15 min）內(nèi)，模擬各類出行方式x出行。包含所有可達道路的區(qū)域，即在各類出行方式和條件下公園的服務(wù)范圍。

2高明區(qū)公園綠地交通可達性特征

2.1各類出行方式的公園服務(wù)范圍

從步行和騎行出行方式來看，公園的步行15 min可達服務(wù)范圍占高明區(qū)總面積的2.3％（圖3），騎行15 min可達服務(wù)范圍占總面積的7.6％（圖4），2種出行方式在設(shè)定的最大時間閾值內(nèi)不可達公園的區(qū)域占高明區(qū)總面積的90％以上。

在標(biāo)準(zhǔn)速度下，公園的小汽車出行15 min可達服務(wù)范圍覆蓋了35.3％的研究區(qū)域。而在實測車速下，工作日高峰期和平峰期的小汽車出行15 min可達服務(wù)范圍分別占總面積的33.4%和35.0%，周末高峰期和平峰期的小汽車出行15 min可達服務(wù)范圍分別占總面積的33.6%和35.0 %

（圖5～6）。小汽車出行15 min可達服務(wù)范圍的面積占比，在工作日和周末的平峰期與標(biāo)準(zhǔn)速度情況接近，在工作日高峰期和周末高峰期則分別比W0PBGgPRIUTqOm9lILoPIsE/IwWlX/HYyTeappmXDWo=標(biāo)準(zhǔn)速度情況小1.9%和1.7%，整體差別不大。但在高速公路和一級公路密集分布的局部區(qū)域，基于實測車速計算的公園服務(wù)范圍顯著小于標(biāo)準(zhǔn)車速下的服務(wù)范圍。

在標(biāo)準(zhǔn)速度下，公園的公交車出行20 min可達服務(wù)范圍覆蓋了29.5％的研究區(qū)域。而在實測車速下，工作日高峰期和平峰期公交車出行20 min可達服務(wù)范圍分別占總面積的13.6%和22.9%，周末高峰期和平峰期公交車出行20 min可達服務(wù)范圍分別占總面積的13.5%和22.5 %

（圖7～8）。公交車出行20 min可達服務(wù)范圍的面積占比，在工作日平峰期和周末平峰期分別比標(biāo)準(zhǔn)車速情況小6.6%和7.0%，在工作日高峰期和周末高峰期分別比標(biāo)準(zhǔn)車速情況小15.9%和16.0%，整體差異明顯。盡管公交車車速低，但是出于安全管理的要求，也需限速，因此公交車在高等級道路上車速也不高，其在不同等級道路上的車速差別不大。同時，從實測車速來看，公交車高峰期和平峰期的車速在工作日和周末均差別不大。

綜上，在最大時間閾值內(nèi)，小汽車出行可達服務(wù)范圍約為研究區(qū)面積的35%，公交車可達服務(wù)范圍約為研究區(qū)面積的20%，步行和自行車2種出行方式可達服務(wù)范圍均不超過研究區(qū)面積的8%，公園不可達區(qū)域占研究區(qū)總面積的60%以上。同時，在研究區(qū)內(nèi)，無論哪類出行方式，東部地區(qū)的公園可達性普遍高于西部地區(qū)，這與公園以及路網(wǎng)分布不均衡密切相關(guān)。這些表明高明區(qū)整體上公園可達性較差，未能充分滿足居民方便、快捷地進行公園游憩活動的需求。

2.2不同出行方式的服務(wù)人口

步行15 min可達區(qū)域的服務(wù)人口占研究區(qū)總?cè)丝诘?4.2％，騎行15 min可達區(qū)域的服務(wù)人口占研究區(qū)總?cè)丝诘?4.5％。

在標(biāo)準(zhǔn)速度下，小汽車出行15 min可達區(qū)域的服務(wù)人口占研究區(qū)總?cè)丝诘?0.45%。在實測速度下，工作日高峰期和平峰期小汽車出行15 min可達區(qū)域的服務(wù)人口分別占研究區(qū)總?cè)丝诘?8.8%和79.9%，周末高峰期和平峰期小汽車出行15 min可達區(qū)域的服務(wù)人口分別占79.1%和80.1%（圖9）。實測速度與標(biāo)準(zhǔn)車速下的小汽車行駛

15 min可達區(qū)域的服務(wù)整體差別不大。

在標(biāo)準(zhǔn)速度下，公交車出行20 min可達區(qū)域的服務(wù)人口占研究區(qū)的75.1％。在實測速度下，工作日高峰期和平峰期公交車出行20 min可達區(qū)域的服務(wù)人口分別占研究區(qū)總?cè)丝诘?7.9%和70.0%，周末高峰期和平峰期公交車出行20 min可達區(qū)域的服務(wù)人口分別占57.7%和69.6%

（圖10）。公交車出行20 min可達區(qū)域的服務(wù)人口數(shù)量占比，在工作日平峰期和周末平峰期分別比標(biāo)準(zhǔn)速度情況少5.1%和5.5%，在工作日高峰期和周末高峰期分別比標(biāo)準(zhǔn)速度情況少17.2%和17.4%，差異顯著。

綜上，在最大時間閾值內(nèi)，小汽車出行可達區(qū)域的服務(wù)人口超過研究區(qū)總?cè)丝诘?0%，是服務(wù)人口數(shù)量最多的出行方式，其次是公交車和自行車，最后是步行。在研究區(qū)內(nèi)，無論何種出行方式，仍有20%左右的居民無法獲得較好的公園可達性服務(wù)，這與公園分布不均衡有關(guān)，某些地區(qū)的居民無法方便地到達公園。此外，機動車和非機動車出行方式的最大可達區(qū)域的服務(wù)人口差距較大，這可能與研究區(qū)慢行系統(tǒng)不完善有關(guān)。

3結(jié)論

本研究通過應(yīng)用GIS網(wǎng)絡(luò)分析法分析公園可達性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高明區(qū)內(nèi)的公園可達性整體較差，東部沿西江地區(qū)的公園可達性相對較高，而沿著路網(wǎng)向西公園可達性逐漸降低，這與公園綠地及道路網(wǎng)絡(luò)的分布密切相關(guān)。在各種出行方式中，小汽車和公交車的服務(wù)范圍和服務(wù)人口優(yōu)于步行和自行車。然而，無論采取何種交通方式，在最大出行時間閾值內(nèi)，高明區(qū)內(nèi)超過60%的區(qū)域仍處于公園的服務(wù)盲區(qū)，大約四分之一的城市居民難以便捷到達公園。高明區(qū)的公園可達性現(xiàn)狀不理想，需要進一步優(yōu)化公園綠地布局和道路網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，以提高居民的生活質(zhì)量和推動城市環(huán)境的可持續(xù)性發(fā)展。

同時，本研究結(jié)合交通高峰期和平峰期的實測車速，計算得出：由于交通擁堵直接影響了小汽車和公交車的實際運行速度，相較于標(biāo)準(zhǔn)速度，2種出行方式的公園服務(wù)范圍和服務(wù)人口明顯減少，尤其是在高峰期。

研究結(jié)果揭示了城市交通狀況對我國中小城鎮(zhèn)公園可達性有重要影響，尤其是公交車速度的下降對公園可達性的影響更為顯著。結(jié)合我國中小城鎮(zhèn)的公園綠地分布不平衡、系統(tǒng)不完善、服務(wù)水平低等問題[19～20]，本文對中小城鎮(zhèn)公園交通可達性提升提出以下建議：

1）使用實測速度對中小城鎮(zhèn)公園交通可達性進行評估，其中公交車和小汽車出行的可達性要區(qū)分高峰期和平峰期。

2）中小城鎮(zhèn)公園交通可達性要兼顧各類出行方式，尤其要重視提升慢行交通系統(tǒng)的可達性，同時依托轄區(qū)的自然生態(tài)資源，建立空間多層次、地域特征明顯的生態(tài)復(fù)合型城鄉(xiāng)公園綠地系統(tǒng)。

3）中小城鎮(zhèn)的公園規(guī)劃不能只滿足中心城區(qū)的需求，應(yīng)充分考慮城市經(jīng)濟發(fā)展、功能分區(qū)和人口分布等因素，科學(xué)規(guī)劃公園布局，兼顧下轄街鎮(zhèn)，優(yōu)化公園交通可達性，充分發(fā)揮公園綠地的生態(tài)效益，提升居民的生活質(zhì)量。

盡管本研究進行了大量實測數(shù)據(jù)采集和建模分析，但仍存在諸多不足，如研究采用區(qū)間測速法計算實測車速，獲取的行車時間包括中途停車與損失時間（如交叉路口延誤、渡口待渡、行車受阻等），無法刻畫信號燈、轉(zhuǎn)彎和掉頭等因素的影響，未來還可以進一步研究。

相比于傳統(tǒng)的可達性測度方法，基于實測車速評估不同出行方式下的可達性更符合實際情況。以典型的中小城鎮(zhèn)為研究區(qū)，開展基于實測車速的公園交通可達性研究，研究結(jié)果可為我國中小城鎮(zhèn)公園綠地交通可達性研究提供新的研究方法和思路，為中小城鎮(zhèn)公園綠地供需平衡及城鄉(xiāng)綠地系統(tǒng)的完善提供了新的依據(jù)。但不同規(guī)模的城市，尤其是大型城市開展相關(guān)研究是否會有不同結(jié)論，還需進一步研究。

注：圖1、圖3～5和圖7的底圖審圖號為粵S（2009）007號，其余圖片為作者自繪自攝。

參考文獻：

[1] 劉常富，李小馬，韓東. 城市公園可達性研究——方法與關(guān)鍵問題[J]. 生態(tài)學(xué)報，2010，30（19）：5381-5390.

[2]吉姆，陳文迪. 中國廣州城市綠地的游憩——舒適性使用與條件價值[J]. 景觀與城市規(guī)劃，2006，75（1-2）：81-96.

[3]李博，宋云，俞孔堅. 城市公園綠地規(guī)劃中的可達性指標(biāo)評價方法[J]. 北京大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2008（4）：618-624.

[4]朱樂. 多源數(shù)據(jù)支持下的城市公共交通可達性研究[D]. 南京：南京大學(xué)，2019.

[5]闞吉. 基于GIS的空間可達性評價方法研究[D]. 南京：東南大學(xué)，2015.

[6]趙洋，徐楓，萬義良. 基于改進引力模型的公園綠地空間可達性及供需平衡分析方法[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報，2022，24（10）：1993-2003.

[7]施拓，李俊英，李英，等. 沈陽市城市公園綠地可達性分析[J]. 生態(tài)學(xué)雜志，2016，35（5）：1345-1350.

[8]郭松，范澤源，何家琪，等. 基于網(wǎng)絡(luò)分析法的南寧西鄉(xiāng)塘區(qū)公園可達性[J]. 中國園林，2019，35（1）：68-72.

[9]李小馬，劉常富. 基于網(wǎng)絡(luò)分析的沈陽城市公園可達性和服務(wù)[J]. 生態(tài)學(xué)報，2009，29（3）：1554-1562.

[10]劉琳琳，鄭伯紅，駱晨. 基于交通大數(shù)據(jù)的南昌市中心城區(qū)等時圈劃分及特征分析[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報，2022，24（2）：220-234.

[11]黃應(yīng)淮，劉小平，劉艷平，等. 基于高德地圖API的多種交通方式下城市公園時空可達性分析——以廣州市海珠區(qū)為例[J]. 地理與地理信息科學(xué)，2018，34（6）：50-57.

[12]黃煥春，陳逸倫，鄧鑫，等. 基于GIS大數(shù)據(jù)的北京市公園可達性分析[J]. 湖南科技大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021，36（1）：30-36.

[13]浩飛龍，張浩然，王士君. 基于多交通模式的長春市公園綠地空間可達性研究[J]. 地理科學(xué)，2021，41（4）：695-704.

[14]石榮英. 車速調(diào)查及區(qū)間車速資料的整理分析[J]. 甘肅科技，2004（11）：124-127.

[15]Europe's environment： The dobris assessment[J]. Applied Catalysis B： Environmental，1996，8（4）：N42-N44.

[16]NATIONAL RECREATION AND PARK ASSOCIATION. 10-Minute Walk Learning Series [EB＼OL].（2018-10-01）[2023-06-03]. https：//www.nrpa.org/parks-recreation-magazine/2018/october/10-minute-walk-learning-series/.

[17]陳飛，仲冠南，吳慶雙，等. 基于網(wǎng)絡(luò)地圖的合肥市公園綠地可達性研究[J]. 安徽師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2023，46（6）：564-572.

[18]牛爽，湯曉敏. 高密度城區(qū)公園綠地配置公平性測度研究——以上海黃浦區(qū)為例[J]. 中國園林，2021，37（10）：100-105.

[19] 王冰意，應(yīng)君. 綠色基礎(chǔ)設(shè)施視角下的小城鎮(zhèn)公園設(shè)計探究[J]. 山西建筑，2017，43（27）： 175-177.

[20]白偉嵐，王磐巖，閆勤玲. 論小城鎮(zhèn)城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃——以昌平衛(wèi)星城東區(qū)為例[J]. 中國園林，2005（10）：62-65.

作者簡介：

甄杰沛/1999年生/男/廣東江門人/廣東工業(yè)大學(xué)（廣州 510000）/在讀碩士研究生/專業(yè)方向為建成環(huán)境更新與生態(tài)修復(fù)

邱韻燁/1999年生/女/廣東韶關(guān)人/本科/廣東工業(yè)大學(xué)（廣州 510000）/專業(yè)方向為風(fēng)景園林

（*通信作者）郭洪旭/1984年生/男/新疆維吾爾自治區(qū)哈密市人/博士/廣東工業(yè)大學(xué)（廣州510000）/副教授/專業(yè)方向為城市地理、生態(tài)城市規(guī)劃/E-mail： guohx@163.com