基于大数据分析的公园绿地公平性评价

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  【摘要】网络大数据相对传统问卷调查、文献查阅,存在获取便捷、成本较低的特点。本文基于网络抓取的居住小区空间数据,通过网络分析对柳州市城中区、柳北区城市公园绿地的服务水平、空间可达性、公平性进行评价。分析结果显示,城中区的公园绿地服务水平、居住小区覆盖比例高于柳北区,但城中区的公园绿地服务公平性却低于柳北区,并提出几点思考。
  【关键词】大数据;公园绿地;可达性;公平性
  1、研究背景
  公园绿地是向公众开放,以游憩为主要功能,兼具生态、美化、防灾等作用的绿地,具有公共物品的性质。城市空间绩效是指城市空间结构的综合成效或效果(颜文涛和萧敬豪等,2012)。城市公园绿地的服务水平及公平性是其空间分布社会绩效的一个衡量要素,包括城市绿地空间可达性和社会性评价两个方面。
  俞孔坚等(1999)提出基于景观阻力的城市绿地成本距离分析方法,李小马和刘常富(2009)通过网络分析方法,考虑交通道路结构对可达性的影响。唐子来和顾姝(2015)研究了公共绿地与人口分配关系。在公园绿地社会公平性研究中,评价要素的时效性和获取成本是影响研究进行的两个主要障碍。本次研究即尝试利用居住房价的网络数据,对公园绿地空间分布的社会公平性进行评价。
  2、案例数据
  柳州市位于广西壮族自治区中北部,是广西最大的工业城市,人均公园绿地11.98平方米,建成区绿地率32.77%。研究区域选择柳州市城中区与柳北区。城中区位柳州市中心,面积达77.7平方公里,人口16.74万人。柳北区位于柳江西北侧,面积达97.1平方公里,人口43.63万人。
  研究数据主要包括研究范围的安居客POI、高德地图POI、谷歌地图、现状用地路网、现状公园绿地数据、控规用地路网,数据来源为网络抓起及现场踏勘。形成小区点状数据472处、 50个公园绿地图斑、144个公园绿地入口点数据;识别集中建设区49.4平方公里,主要集中分布在柳江半岛两岸。
  3、分析方法
  通过Arcgis进行网络分析,构建研究区域慢行网络结构,叠加5-30分钟的公园服务区范围,判断居住小区与公园绿地步行距离关系,评价公园绿地空间分布的公平性。通过服务区面积覆盖比例、服务区居住小区覆盖比例,对公园绿地的空间可达性进行评价,公平性方面,通过对小区房价与距离的相关的变化情况,对其进行评价。
  4、分析结果
  分析结果显示,城中区的公园绿地服务水平远高于柳北区,城中区公园绿地5分钟步行覆盖范围已接近柳北区15分钟的服务范围比例。
  城中区城市绿地居住小区的覆盖比例高于柳北区。城中区45.9%的居住小区步行5分钟即可达到公园门口,80%的小区位于5-10分钟的步行时间服务范围内。柳北区11.5%的居住小区步行5分钟可达公园门口,80%的小区则位于15-20分钟的步行范围内。
  通过Spss对研究区域居住小区公园绿地步行时间与小区房价的Pearson相关性分析,分析结果如下表,小区房价随步行距离的增加而出现下降。其中,城中区房价较柳北区更容易受到公园绿地步行距离的影响。城中区最高房价区域受到城市公共中心等影响,集中在绿地10-20分钟范围,而柳北区则分布则相对较为平缓,变化较少。
  另外,部分别墅、低密度住区样本随着公园步行时间的增加反而房价呈升上趋势,推测这些住区的景观、环境条件已经接近、甚至高于公园绿地水平。
  5、结语与讨论
  本文利用网络大数据,通过Arcgis、SPSS等软件对城市公园绿地空间分布的服务及公平性进行研究。结果表明:城中区的公园绿地服务水平、居住小区覆盖比例高于柳北区,但城中区的公园绿地服务公平性却低于柳北区。
  本研究对公园绿地的服务水平研究及规划设计有以下启示:
  (1)基于大数据评价方式具备更高的时效性与便捷性。大数据的易获取性、公开性、即时性有利于现状资料的搜集,较传统的文献查阅、问卷调查方法,更有利于开展数据对比分析。
  (2)优先改善低房价高密度地区的公园绿地服务水平,完善公园绿地体系,提高地區公园绿地步行可达性,保证公园绿地空间分布的公平性。
  (3)应结合可达性分析,优化公园入口设置,提升服务水平。公园入口的位置对交通结构存在明显影响,决定了附近居民步行到达时间。通过优化公园入口,提升开放式公园的建设比例,改善与公园接驳的公共交通、慢行体系,将能有效提升现有公园的服务水平。
  参考文献:
  [1]俞孔坚,段铁武,李迪华,等.景观可达性作为衡量城市绿地系统功能指标的评价方法与案例[J].城市规划,1999,08:7-10+42+63.
  [2]江海燕,周春山,肖荣波.广州公园绿地的空间差异及社会公平研究[J].城市规划,2010,v.34;No.27004:43-48.
  [3]颜文涛,萧敬豪,等.城市空间结构的环境绩效:进展与思考[J].城市规划学刊,2012(05):第50-59页.
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