基于ArcGIS的大同市平城区公园绿地可达性分析★

2022-06-11 06:06王靖雯常月明
山西建筑 2022年12期
关键词:服务区城市公园步行

王靖雯,常月明

(内蒙古师范大学地理科学学院,内蒙古 呼和浩特 010022)

城市公园不仅具有休闲游憩、科普教育、防灾减灾、建设精神文明的作用,同时还有美化景观、改善生态环境、促进居民交流、带动地方社会经济发展等诸多功能[1]。城市公园绿地能否被居民便捷地享受是衡量城市现代化发展水平、人地关系和谐程度的重要标准[2]。因此,进行城市公园可达性研究和城市公园分布合理性研究已成为建设宜居家园的重要前提。

可达性一般指某一地点到达其他地点的交通方便程度,也可指其他地点到达这一地点的交通方便程度[3]。随着3S技术的不断发展,越来越多的人尝试采用不同的方法研究城市公园的可达性,其中比较常见的研究方法有缓冲区分析法、网络分析法和费用加权距离法。网络分析法不仅能显示居民通往城市公园的行程轨迹,而且能更为准确客观地评价公园绿地的可达性。施拓等[4]利用ArcGIS的缓冲区分析与网络分析功能评价沈阳市公园绿地可达性,得出使用网络分析法评价可达性结果更真实的结论[5]。很多学者运用网络分析法进行分析,研究成果为城市公园绿地合理布局提供了指导。谭钦等[6]运用网络分析法对昆明主城区的公园绿地进行可达性分析,提出消除公园绿地“服务盲区”和优化公园绿地布局的策略。蒋理等[7]基于大数据平台的数据运用网络分析法对广西玉林公园绿地可达性进行评价,得出其人均绿地面积不足的结论[8]。张绿水等[9]运用网络分析法对南昌市旧城中心区公园绿地进行分析,提出加强城市绿地规划建设、增加公园绿地数量和完善城市道路交通系统的优化策略。这些研究大多在经济快速发展的城市展开,而中国绝大多数城市仍处于经济发展平稳阶段。因此,对经济发展缓慢地区的公园绿地可达性进行研究更加具有普遍性和代表性。本研究以大同市平城区公园作为研究对象,运用网络分析方法对步行、骑行和机动车出行方式下公园绿地可达性进行分析,研究结果为优化公园绿地布局和完善城市路网提供依据。

1 研究区概况及研究方法

1.1 研究区域概况

平城区隶属于山西省大同市,位于大同市中部,大同盆地中心。介于113°11′~113°19′ E,40°01′~40°08′ N之间,总面积约为404.95 km2。气候属温带大陆性半干旱季风气候区,昼夜温差大。由于其气候条件、社会经济条件和历史文化条件等多方面因素,大同市在绿化方面与其他园林城市有较大差距,公园绿地建设方面存在问题[10]。图1为研究区域位置。

1.2 数据来源与处理

平城区路网数据来源于 OpenStreetMap(https://www.openstreetmap.org),利用ArcGIS10.8根据研究需要提取出primary,motorway,residential,secondary,teritory,trunk等路网数据信息并进行处理;大同市行政区划图来源于国家基础地理信息中心;通过百度地图爬取shp格式百度公园广场POI数据得到研究区范围内公园数据信息。提取出平城区公园共有11个,分别是御河园、梓家村森林公园、大同市御河生态林·东岸、文瀛湖风景区、北魏明堂遗址公园、城墙带状公园、御河生态林、卧龙公园、大同公园、儿童公园、智家堡公园。研究区域公园与处理好的路网分布见图2。

1.3 研究方法与过程

1.3.1 网络分析法

网络分析法是将地理网络、城市基础设施网络数字模型化,模拟资源在线性网络上的流动和布局状况,进而对网络结构评价分析的方法[11]。一个基本的网络包括网络中心、边、网络节点和阻力(见图3)。本研究以平城区各个公园为网络中心;以每个道路交叉口为网络节点,并设置30 s的等待时间;以双向行驶的道路为边;以不同等级公路的行驶速度、不同交通方式的出行速度以及道路交叉口红灯等候为阻力展开研究。

1.3.2 构建网络数据集

首先,打开处理好的矢量道路数据,在道路属性表中添加并计算道路长度、行驶速度和行驶时间等网络分析所需字段,其中行驶时间等于道路长度与行驶速度的比值。综合考虑居民的年龄结构,步行速度最终采取78 m/min。综合考虑各骑行交通工具的骑行速度,最终选取其平均值250 m/min。与步行和骑行不同,机动车行驶速度受城市道路等级影响很大。本研究结合大同市平城区的实际情况将快速路、主干路、次干路、支路和居住区级道路的行驶速度分别设为70 km/h,55 km/h,50 km/h,45 km/h和45 km/h,匝道的行驶速度统一设为40 km/h。其次,新建网络数据集,根据实际情况设置路口转弯、网络连通性和高程建模。最后,指定时间成本属性作为网络数据集的默认属性,阻抗设置为时间,完成网络数据集的构建。

1.3.3 公园绿地可达性

在不同出行方式下,本研究以消耗时间成本为0 min~5 min,5 min~10 min,10 min~15 min三个时段分别代表可达性良好、一般、较差三种评价指标。利用ArcGIS10.8中的Network Analyst模块新建服务区,加载公园设施点,设置时间阻抗为5 min,10 min,15 min,设置累积属性、修剪面、路线等,求解生成3个时段的公园服务区。

2 结果与分析

2.1 步行方式下公园绿地可达性分析

分析结果见图4,表1。

表1 步行方式下城市公园绿地的服务面积及其可达性

由表1可知:步行时间为0 min~5 min(即可达性良好)时,所有公园绿地的服务区覆盖面积占研究区域总面积的0.65%;步行时间为5 min~10 min(即可达性一般)时,所有公园绿地的服务区覆盖面积占研究区域总面积的1.15%;步行时间为10 min~15 min(即可达性较差)时,所有公园绿地的服务区覆盖面积占研究区域总面积的2.00%。步行时间在15 min以内时,城市公园绿地的服务区总面积不足研究区域面积的1/20。由图4可知:公园绿地服务区域主要集中在大同古城及其周围一带,即研究区的中西部。研究区东部公园数量少,公园的服务区覆盖面积小。

2.2 骑行方式下公园绿地可达性分析

分析结果见图5,表2。

表2 骑行方式下城市公园绿地的服务面积及其可达性

由表2可知:骑行时间为0 min~5 min(即可达性良好)时,公园绿地的服务区总覆盖面积占研究区域面积的3.80%,与步行方式下15 min内城市公园绿地服务区总面积基本相等;骑行时间为5 min~10 min(即可达性一般)时,公园绿地的服务区总覆盖面积占研究区域面积的9.71%;出行时间为10 min~15 min(即可达性较差)时,骑行方式下公园绿地的服务区总覆盖面积是步行方式下服务区总覆盖面积的7倍左右。骑行时间在15 min以内时,城市公园绿地的服务区总面积占研究区域面积的27.49%。数据表明,骑行方式下公园绿地可达性明显大于步行方式下公园绿地可达性。由图5可直观看出:公园绿地的整体服务区域由步行方式下的零散分布变成了骑行方式下的成片分布,并且能够覆盖研究区的中部。在骑行方式下城市公园绿地服务范围虽然明显增加,但也相对集中,仍有超过7/10面积内的城市居民不能在15 min 内享受公园绿地的游憩服务,尤其是研究区域东南部的居民。

2.3 机动车出行方式下公园绿地可达性分析

分析结果见图6,表3。

表3 机动车方式下城市公园绿地的服务面积及其可达性

由图6,表3可得出:出行时间为0 min~5 min(即可达性良好)时,公园绿地的服务区总覆盖面积占研究区域面积的30.33%,覆盖了整个研究区中部;出行时间为5 min~10 min(即可达性一般)时,所有公园绿地的服务区覆盖面积占研究区域总面积的20.97%;出行时间为10 min~15 min(即可达性较差)时,公园绿地的服务区总覆盖面积占研究区域面积的6.98%。机动车行驶时间在15 min内时,研究区域中有将近3/5面积内的居民可以到达就近公园,且城市公园绿地服务区范围恰好覆盖研究区中心的人口密集地带,这表明绝大部分的城市居民能够在15 min内通过机动车出行的方式享受其周边的公园绿地。虽然机动车相对于其他两种交通方式有着绝对的速度优势,机动车出行极大提高了城市公园绿地的可达性,但是仍然有40%以上面积内的城市居民不能在15 min内到达就近公园。

3 结论与讨论

3.1 结论

1)在步行和骑行方式下,许多城市居民很难享受到城市公园的休闲娱乐服务,这不仅由于步行、骑行路网不发达造成,也是由于公园绿地分布不均匀导致。现有城市公园位置较集中,在研究区东部缺少大面积的公园建设。

2)通过对比不同出行方式下公园绿地可达性,得出可达性的高低情况为:机动车出行>骑行>步行,这与赵英杰等[12]、卢宁等[13]、李倩等[14]研究结果一致。

3)尽管机动车出行方式使得居民在道路上消耗的时间成本大大缩短,但是大量使用机动车出行可能会引起交通堵塞、尾气污染和停车场位短缺等一系列问题[15]。

3.2 建议与不足

1)通过全面考虑城市居民对公园绿地的需求、出行时间成本以及出行方式等诸多因素,适当增加研究区东部的公园数量。

2)除此之外,影响平城区城市公园绿地可达性的因素还包括交通网络不发达、城市道路交通体系不够完善等问题。由于研究区域的土地资源充足,因此建议加强对路网、公共交通系统的建设来提高城市公园绿地可达性。

本研究只考虑单一交通方式下消耗的时间成本,没有考虑公共交通系统出行以及换乘的影响;只基于大量的路网数据展开研究,而没有考虑研究区内居民具体分布状况的影响。此外,本研究以平城区行政区为研究范围,行政边界附近的可达性有可能被低估。

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