基于网络分析法的城市公园可达性优化研究
——以石家庄市长安区为例

高力强， 张 昊， 崔 宁

（石家庄铁道大学 建筑与艺术学院，河北 石家庄 050043）

城市公园作为城市重要的景观要素，与城市居民的日常生活联系极为密切，承担着重要的公共服务职能，是改善居民生活质量的重要手段。随着我国经济的高速发展，城市居民对生活质量的要求也越来越高，各地加大了对城市公园的建设。传统的建设手法常常以人均绿化面积、城市绿地率等指标来衡量公园布局[1]，而忽视了城市居民能否便捷地进入公园，公平地享受公园服务。因此，用可达性来判断城市公园布局的合理性、服务的公平性非常符合时代要求。

可达性概念由Hansen[2]于1959年首次出，主要是指从某区域到达另一指定区域所要克服相关阻力的难易度，主要要素为时间要素、空间位置要素等，随后被广泛应用于交通、公共服务设施等领域。近20年来，国外关于城市公园的可达性研究更加注重从人性角度出发，将可达性与人口类型、人口数量等要素结合，从不同的角度来评价城市公园布局。Miyake、Maroka、Grady[3]将人口密度考虑进可达性数据模型，对纽约的城市公园进行研究。Reyes[4]基于儿童视角将吸引力引入数据，分析了加拿大蒙特利尔的公园可达性。

俞孔坚[5]率先将可达性引入国内城市公园研究，但目前研究地点多为中心城市，相关研究提出的具体建议较少[6-7]，且无法为中小城市公园建设提供经验。如何利用可达性理论为优化中小型城市公园布局，提升公园服务公平性提供具体建议，将会成为可达性理论在公园建设方面的研究重点。

一、研究对象及范围

石家庄市长安区地处石家庄市东北部，是全国综合实力百强区，其人口与建成面积均处石家庄市前列。公园建设相对滞后城市发展，相关建设与发展潜力巨大，本次研究范围以长安区行政区为界，总面积约138.31km2，研究对象包括综合性公园、专类公园等不同类型的14个城市公园。

二、研究方法与步骤

（一）数据来源

数据获取来源主要包括GE卫星影像图（更新于2016年8月28日）、《石家庄市城市总体规划图（2011—2020）》以及石家庄市地形数据测绘图。通过GE卫星影像图（图1），以及石家庄市城市总体规划中的用地分类图、地形勘测图（2016）等综合对比判读，利用ArcGIS 10.3对处理后的数据图像进行数据转换，获取公园和道路等数据信息。最后，进行实地调研测绘，对数据进行补充和修正。

（二）网络分析模型构建

基于Arc GIS10.3平台，提取石家庄市长安区的路网（快速路、主干路、次干路、支路以及地铁线路等各类交通基础设施）、城市公园及公园入口位置等数据，将数据矢量化并建立新的可编辑图层，然后将数字化后的矢量图与石家庄市城区内地形数据测绘图进行对比判读，修正对比后出现差错的地物，使用ArcGIS10.3中网络分析模块功能，建立分析所用的公园和道路网络数据库。网络分析模块是根据数据中的中心（centers）、链 （links）、节 点 （nodes）和 阻 力（impedance）等数据信息计算出沿已有道路数据在面对不同阻力值的状况下，出行时所得到的不同结果。相对其他运算方法如缓冲区分析[8]、费用加权分析[9]等，网络分析法更具有科学性、严谨性[10]。利用Arc GIS10.3中“新建网络数据集”功能构建网络分析的空间阻力模型，然后建立指定的服务区分析层，通过设置道路时间阻力值（道路长度/通行速度），分析模型可达性。根据《城市道路工程设计》中所提出的城市道路等级与速度划分，分别将长安区内的道路输入不同的速度数据，其中对于机动车出行方式为快速路80 km/h、一级道路60 km/h、二级道路50 km/h、支路40 km/h[11]，并根据实际情况设定每5 min路口等待时间为1.5 min。对于非机动车则根据《中华人民共和国道路交通安全法》中的规定，时速为15 km/h，每5 min路口等待时间为1 min。人行速度设置为80 m/min，每5 min路口等待时间为1 min。因长安区地铁设施还未完善，其余公共交通设施与非机动车出行效率相近，故二者没有纳入计算范围。生成以公园为分析源点，在固定时间沿道路网络离散所围合形成的可达面域，得出公园不同时间内的服务面积。

（三）计算公园可达面积比

基于相关研究[12-14]，结合实际情况确定5 min、10 min、15 min、20 min、25 min、30 min和55 min共7个时间等级，利用ArcGIS10.3网络分析工具，分别生成步行、非机动车、机动车交通方式下沿道路网络在不同时间等级以公园为离散点所围合形成的可达面域，得到公园可达性等级分布图，计算公园可达面积比（公园可达面积比=可达面积/研究区域总面积），以此作为评价公园可达性的量化指标。

（四）建立回归模型

由于研究时间取值的固定化，无法准确取得除研究时间值外的时间点公园可达面积比的测算，因此以时间为自变量，公园可达面积为因变量，利用SPSS 22.0软件进行回归分析获得回归模型，供3种交通方式下非研究所用时间区间内的城市公园可达面积比预测使用。

三、结果与分析

（一）公园及路网分布特征

从公园分布来看，长安区东北部由于村镇集中，发展相对于西南部较为落后，公共基础设施建设也有较大的差距，没有公园分布，长安区城市公园建设整体滞后于石家庄市其它区发展，因此公园地理分布极不均衡。从公园类型来看，14个公园中有13个专类公园，仅有1个综合性公园（长安公园），由于综合性公园有着更丰富的活动内容和更完善的服务设施，能更好地满足居民的休闲娱乐需求，因此建议将现有部分专类公园升级改造为综合性公园。对长安区路网进行梳理后发现道路网络分布不均，存在大量断头路，东北部地区明显落后于其他区域，甚至东北边缘存在空白区，区域路网急待建设完善。

（二）公园可达性评价

在生成的公园可达等级分布图（图2～图4）中可知，区域颜色越浅表示到达公园所需时间成本越高，公园的可达性等级也就越低，颜色越深所需时间成本越低，公园的可达性等级也就越高。因此，3种交通方式下综合对比下长安区中西部的可达性较好。在步行55 min时北部边缘和东南部出现了大面积服务盲区，占总面积的53.63%，这些区域急需增建新的服务公园。非机动车15 min内的出行面域基本覆盖长安区中西部，但其显示出的问题同步行方式下基本相像，在55 min时于长安区北部与东部仍存在大面积服务盲区，占总面积的47.02%。机动车可达面域在15 min后基本覆盖整个长安区，成为长安区前往公园最便捷的出行方式，但最终在北部与东部形成了部分的公园服务盲区，占总面积的23.67%，主要是因为路网缺陷，致使机动车无法到达部分区域，据此应加强可达面域空白区和边缘区路网建设（表1）。3种出行方式下的公园可达性面积比与时间呈现出不同的相关性（图5），其中：步行模式符合一元线性回归：y=0.899x+0.591（R2=0.947）。非机动车模式符合对数回归：y=21.005lnx-24.458（R2=0.944）。机动车模式符合对数回归：y=18.297lnx+10.659（R2=0.917）（见表2～表4）。公园出入口分布及周边路网特征决定了不同时间等级可达面域扩展形态，如薇波公园出入口多分布于北侧，导致南侧出现了一定面积的服务盲区；而长安公园的公园出入口沿周边路网均匀分布，可达面域向周边均匀展开，在公园对比中具有很高的可达性等级；而处在长安区边缘的公园如太平河公园、三角河公园则因地理位置受限，可达面域无法均匀向四周展开，可达性等级因此受到一定影响。

图3 非机动车方式下的可达性等级

图4 机动车方式下的可达性等级

图5 3种出行方式下的数据模型

（三）研究区域公园可达性优化

根据分析结果长安区城市公园可达性主要受到路网完善性、公园布局、公园出口设置三个因素影响，笔者以这三个因素为出发点，模拟出了改进方案，主要包括：①完善长安区北部与东部的路网结构，减少断头路，形成环路，对于东北角的村落区域，填补空白路网，提升村落之间的连通性。②经三种出行方式的综合对比，在图2～图4中的服务盲区部分，新建城市公园，填补公园服务空白区，提升周边居民的生活质量与城市公园服务的公平性。考虑到长安区中西部城市发展水平较高，可用地面积紧张，因此在中西部的公园布局方面没有改动，而是通过方法三来提升公园可达性。③优化公园出入口，减少居民为进入公园多绕路、绕远路的情况，使公园服务可以均匀的向四周展开。

（四）优化结果合理性验证

公园的可达性等级评价直接反映了城市公园被使用的合理性与公园服务的公平性[15]，因此，科学的公园布局、出入口布置、完善的城市路网结构都显得尤为重要[16]。研究根据现存情况调整了部分公园出入口位置（薇波园、月季园等），减少绕远路的情况；在公园服务空白区拟建新的城市公园（主要在长安区东北部村庄集中地，根据实际村落人口密度，围绕中塔口村、南村、东庄、西庄等村庄拟建6个社区公园，1个综合公园，填补公园服务空白区域）；修复了城市中存在的大量断头路，形成了完善的城市路网结构。为检验优化方案的合理性，对优化后的数据进行了重新计算，见图6～图8。经优化后长安区公园整体可达性得到了提升，其中步行方式55 min后达性面积比达到83.62%，较之前上升37.25%。非机动车方式55 min后达性面积比达到94.56%，较之前上升41.58%。机动车方式55 min后达性面积比达到94.56%，较之前上升18.22%。在55 min时机动车与非机车可达面域覆盖完全相同，除正北部受到滹沱河河流限制外，优化方案消除了大部分影响可达性的不利因素，大幅度提升了长安区城市公园的可达性等级。

图6 步行方式下优化后的可达性等级

图7 非机动车方式下优化后的可达性等级

图8 机动车方式下优化后的可达性等级

表1 3种交通方式下的公园可达面积比 单位：%

表2 步行模型统计及参数评估

表3 非机动车模型统计及参数评估

表4 机动车模型统计及参数评估

四、结语

公园的可达性能更加直接地反映出城市公园的合理性[17]，可以作为城市公园评价的重要指标，通过数据输入后的模拟计算所得出的优化方案通常更具有科学性，可以使城市公园更好地为居民服务[18]。本文通过基于ARCHGIS10.3的网络分析法，对石家庄市长安区公园可达性进行研究。结果表明：长安区内交通路网不够完善、公园分布不均衡、部分园区出入口设置不够便捷，这些因素较大程度地影响了城市公园的可达性等级，导致长安区城市公园整体可达性较差。其中不同的出行模式下，时间与可达性面积之间存在相关性。步行模式出行符合一元线性回归方程，非机动车与机动车出行模式符合对数回归方程。针对现状存在的问题，运用定量数据分析提出了科学的优化方案：完善路网结构，修复断头路、新建专类公园填补服务空白区、优化公园出入口结构等实际性的建议。在优化方案模拟计算中，优化结果较现状大幅度提升了公园可达性，其中步行可达性提升37.25%，非机动车可达性提升41.58%，机动车可达性提升18.22%，为今后的城市公园改建提供参考。