顧及自身吸引力的公園時(shí)空可達(dá)性與變化強(qiáng)度分析

王 俊, 李 斌, 張煥雪, 邢漢發(fā),2,3,4*, 曹端廣

(1. 山東師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院， 濟(jì)南 250300; 2. 華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院， 廣州 510631;3. 華南師大(清遠(yuǎn))科技創(chuàng)新研究院有限公司， 清遠(yuǎn) 511517; 4. 廣東師大維智信息科技有限公司， 清遠(yuǎn) 511517;5. 山東建筑大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院， 濟(jì)南 250101)

城市公園是城市生態(tài)系統(tǒng)和城市景觀的重要組成部分[1]，是城市居民休閑、娛樂(lè)的重要場(chǎng)所，是表示城市整體環(huán)境水平和居民生活質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)[2]. 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的提高，城市居民對(duì)于城市公園活動(dòng)休閑的需求與日俱增，居民不僅關(guān)注公園的數(shù)量和質(zhì)量，更關(guān)心其所提供的自然服務(wù)能否被便捷、公平地享用[3-4]. 城市公園的可達(dá)性是衡量公園服務(wù)功能的有力指標(biāo)[5]，如何客觀真實(shí)地評(píng)價(jià)城市公園的可達(dá)性是學(xué)者們長(zhǎng)期關(guān)注的問(wèn)題.

可達(dá)性指從出發(fā)點(diǎn)到達(dá)目的地過(guò)程所克服的空間阻力大小，通常用距離、時(shí)間和費(fèi)用等指標(biāo)來(lái)衡量[6-7]. 目前，可達(dá)性評(píng)價(jià)的主要方法有最小距離法[8]、緩沖區(qū)分析法[9]、網(wǎng)絡(luò)分析法[10]和引力勢(shì)能模型法[11](引力模型法[12]、兩步移動(dòng)搜索法[13])等. 其中，由于人口分布、時(shí)間變化和公園自身吸引力等對(duì)可達(dá)性的影響因素未被考慮，最小距離法對(duì)反映某一地區(qū)的真實(shí)可達(dá)性很難做到全面客觀；由于未考慮公園自身吸引力以及道路網(wǎng)絡(luò)對(duì)居民出行的影響，緩沖區(qū)分析法對(duì)可達(dá)性的量化結(jié)果存在一定誤差；網(wǎng)絡(luò)分析法顧及了道路網(wǎng)絡(luò)對(duì)居民出行的影響，但是仍然缺乏對(duì)公園自身吸引力的評(píng)價(jià)；引力模型法從城市公園的吸引力[14]、道路網(wǎng)距離衰減效應(yīng)[15]和人口勢(shì)能[16]等方面系統(tǒng)地對(duì)公園廣場(chǎng)做出的評(píng)價(jià)則相對(duì)客觀合理. 如：董小剛等[17]基于改進(jìn)的引力模型，在考慮廣場(chǎng)公園規(guī)模與人口規(guī)模影響因子的情況下，更加客觀真實(shí)地評(píng)價(jià)廣場(chǎng)公園的可達(dá)性；FAN等[18]開(kāi)展了一項(xiàng)專家調(diào)查以確定可達(dá)性與公園質(zhì)量的相對(duì)重要性，但該類(lèi)通過(guò)專家調(diào)查評(píng)價(jià)的研究方法并沒(méi)有形成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，調(diào)查的方式也費(fèi)時(shí)費(fèi)力. 城市公園自身吸引力受多種評(píng)價(jià)指標(biāo)影響，因此，建立公園吸引力評(píng)價(jià)模型將有利于促進(jìn)可達(dá)性研究更加全面真實(shí)地反映現(xiàn)實(shí)狀況. 此外，城市公園可達(dá)性受交通狀況影響，在時(shí)間上是動(dòng)態(tài)變化的. 黃應(yīng)淮等[19]利用高德地圖獲取了最短通行時(shí)間，結(jié)合微信熱度數(shù)據(jù)進(jìn)行城市公園可達(dá)性分析，但是忽略了可達(dá)性在空間上是整體穩(wěn)定的、在時(shí)間上卻是動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)；LI等[20]提出了一種基于浮動(dòng)車(chē)實(shí)時(shí)行駛速度的動(dòng)態(tài)可達(dá)性度量方法；MOYA-GMEZ等[21]提出利用推特(Twitter)數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)的方法分析城市可達(dá)性，該研究考慮到了可達(dá)性的動(dòng)態(tài)特征. 但是，上述研究所采用的相關(guān)數(shù)據(jù)均不公開(kāi)，使得可達(dá)性的研究極大地受限于數(shù)據(jù)獲取問(wèn)題.

針對(duì)以往公園可達(dá)性研究中存在的未考慮公園自身吸引力以及缺乏動(dòng)態(tài)特征方面的不足，本文提出了一種顧及公園自身吸引力的城市公園時(shí)空可達(dá)性研究方法(Spatial-Temporal Accessibility of Attraction-Oriented Urban Parks,STAAOP)：首先，基于眾源地理信息數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法[22]構(gòu)建公園吸引力評(píng)價(jià)模型，為可達(dá)性研究提供真實(shí)可靠的吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)；然后，在道路匹配的基礎(chǔ)上，借助百度地圖應(yīng)用程序接口提取實(shí)際道路狀況和導(dǎo)航數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到路網(wǎng)動(dòng)態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市公園可達(dá)性動(dòng)態(tài)特征的研究. 采用STAAOP方法，對(duì)濟(jì)南市主城區(qū)城市公園可達(dá)性進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，以期能夠豐富城市公園可達(dá)性評(píng)價(jià)體系，為更準(zhǔn)確、真實(shí)評(píng)價(jià)城市公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性提供一種新的思路.

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域?yàn)樯綎|省濟(jì)南市中心城區(qū)(36°32′12′′N(xiāo)～36°46′26′′N(xiāo)，116°51′19′′E～117°07′37′′E)，占地535 km2，地處泰山山脈北部與黃河以南，經(jīng)十路橫貫研究區(qū)將其一分為二(圖1). 該城市人文積淀深厚，歷史悠久，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口密度均相對(duì)較高，公園綠地資源豐富，擁有包含森林公園、綜合公園和社區(qū)公園在內(nèi)的多類(lèi)型城市公園綠地系統(tǒng). 同時(shí)，濟(jì)南市交通狀況復(fù)雜多樣，同樣適合于城市公園可達(dá)性的研究.

圖1 研究區(qū)概況

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集包括2020年最新行政區(qū)劃、公園、人口、道路以及高德地圖2020年11月的時(shí)間序列實(shí)時(shí)導(dǎo)航數(shù)據(jù)，其中：行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心；公園數(shù)據(jù)是利用網(wǎng)絡(luò)電子地圖，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬取以及補(bǔ)充數(shù)字化而得到的；人口柵格數(shù)據(jù)為2020 年濟(jì)南市100 m分辨率人口柵格數(shù)據(jù)，下載于World-Pop網(wǎng)站(http:∥www.worldpop.org/)；路網(wǎng)數(shù)據(jù)通過(guò)OpenStreetMap(https:∥www.openstreetmap.org/)獲得；時(shí)間序列實(shí)時(shí)導(dǎo)航數(shù)據(jù)是使用百度地圖API(Application Programming Interface)提供的路徑規(guī)劃接口來(lái)獲取的實(shí)時(shí)的出行時(shí)間，并且積累一整個(gè)月的數(shù)據(jù)以求得平均出行時(shí)間.

本文通過(guò)百度地圖API收集了步行、騎行和私家車(chē)3種模式的出行時(shí)間. 百度地圖API返回的出行時(shí)間可自行選擇出行方式，同時(shí)將基于百度地圖大數(shù)據(jù)的交通擁堵情況和百度地圖API返回的出行時(shí)間相結(jié)合，使得結(jié)果更加客觀可靠. 本文以O(shè)SM道路網(wǎng)劃分了1 068個(gè)街區(qū)，以街道的幾何重心為起點(diǎn)、以公園的導(dǎo)航坐標(biāo)為終點(diǎn)、以3小時(shí)為時(shí)間間隔來(lái)獲取導(dǎo)航數(shù)據(jù)，并且使用平均出行時(shí)間來(lái)避免極端天氣、重大交通事故和交通管制等意外情況，以充分說(shuō)明出行的時(shí)間成本. 本文共下載一個(gè)月數(shù)據(jù)，用于獲取平均出行時(shí)間，計(jì)算公式如下:

2 研究方法

本文提出的STAAOP方法的具體步驟為：首先，基于眾源地理數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法構(gòu)建公園吸引力評(píng)價(jià)模型，評(píng)價(jià)結(jié)果作為輸入?yún)?shù)1；然后，利用電子地圖開(kāi)源API，以3個(gè)小時(shí)為時(shí)間間隔爬取實(shí)時(shí)導(dǎo)航數(shù)據(jù)，作為輸入?yún)?shù)2；其次，基于兩步移動(dòng)搜索法(Two Step Floating Catchment Area，2SFCA)[23]構(gòu)建公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性度量模型；最后，計(jì)算可達(dá)性變化結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差，運(yùn)用局部空間自相關(guān)分析法識(shí)別可達(dá)性變化的聚類(lèi)區(qū)域與異常區(qū)域，從整體和典型區(qū)域的角度分析可達(dá)性的變化強(qiáng)度(圖2).

圖2 顧及公園自身吸引力的城市公園時(shí)空可達(dá)性研究方法

2.1 基于熵權(quán)法的公園吸引力評(píng)價(jià)

本文利用眾源地理數(shù)據(jù)構(gòu)建公園吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將供應(yīng)點(diǎn)自身吸引力納入可達(dá)性度量模型中，基于熵權(quán)法對(duì)公園吸引力進(jìn)行評(píng)價(jià). 熵權(quán)法的基本思想是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小確定客觀權(quán)重，評(píng)價(jià)指標(biāo)及其權(quán)重結(jié)果如表1所示，其中：描述地理位置與環(huán)境的地形起伏度為該地區(qū)最大高程與最小高程之差；分布均勻度為描述公園相對(duì)位置的指標(biāo)，其計(jì)算公式如下：

表1 公園吸引力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 The index system of park attraction evaluation

其中，S為公園個(gè)數(shù)，Pi為某類(lèi)公園數(shù)占總公園數(shù)比例.

熵權(quán)法基本流程如下所示：

(1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化. 采用極值標(biāo)準(zhǔn)化的方法，由于均為正向指標(biāo)，故計(jì)算公式如下：

其中，xi為第i個(gè)指標(biāo)的數(shù)值集合，max(xi)、min(xi)分別為xi中的最大值、最小值，xij為第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)樣本，Yij為標(biāo)準(zhǔn)化后的值.

(2)計(jì)算各指標(biāo)的信息熵. 為解決對(duì)信息的量化度量問(wèn)題，利用熵權(quán)法，通過(guò)引入信息論中信息熵的概念來(lái)描述信源的不確定度. 一組數(shù)據(jù)的信息熵的計(jì)算公式如下：

(3)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重. 計(jì)算公式如下:

其中，Wi(i=1,2,…,k)為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重.

2.2 基于兩步移動(dòng)搜索法的動(dòng)態(tài)可達(dá)性度量

其中,dij為需求點(diǎn)i和供給點(diǎn)j間的距離,Rj為供給點(diǎn)j的設(shè)施規(guī)模與搜尋半徑(d0)內(nèi)所服務(wù)的人口的比例,Sj為供給點(diǎn)j的供給規(guī)模,Dk為需求點(diǎn)k的需求規(guī)模.

本文具體計(jì)算方法如下：

第一步：設(shè)每個(gè)公園的質(zhì)心點(diǎn)為j，以時(shí)間閾值為半徑建立搜索域，搜索所有在質(zhì)心點(diǎn)j的時(shí)間閾值范圍內(nèi)的街區(qū)地塊質(zhì)心，計(jì)算搜索范圍內(nèi)的人口密度，從而得到供需比Rj(即每個(gè)公園的服務(wù)能力)：

其中，Sj為公園的吸引力評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，tkj為從質(zhì)心點(diǎn)j的時(shí)間閾值范圍內(nèi)的街區(qū)地塊質(zhì)心k到達(dá)點(diǎn)j的時(shí)間，Dk為搜索范圍內(nèi)的人口密度，t0為公園到所有街區(qū)地塊的平均時(shí)間.

其中，Rj為搜索域街區(qū)地塊i(tij≤t0)內(nèi)公園j的供需比，t0為街區(qū)地塊到所有公園的平均時(shí)間.

基于此方法，可得到以3個(gè)小時(shí)為時(shí)間間隔，在步行、騎行、私家車(chē)出行狀態(tài)下的每個(gè)街區(qū)地塊的可達(dá)性，將三者相加,從而得到街區(qū)地塊總可達(dá)性.

2.3 基于局部空間自相關(guān)分析法的相對(duì)變化強(qiáng)度識(shí)別

為了識(shí)別區(qū)域可達(dá)性的動(dòng)態(tài)變化程度，較好地識(shí)別一天內(nèi)可達(dá)性變化明顯的區(qū)域，本文選用標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量可達(dá)性的動(dòng)態(tài)變化，繼而運(yùn)用局部空間自相關(guān)分析法識(shí)別可達(dá)性變化的聚類(lèi)區(qū)域與異常區(qū)域.

標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根，是反映一組數(shù)據(jù)離散程度最常用的一種量化形式，是用來(lái)表示穩(wěn)定度的重要指標(biāo). 計(jì)算公式如下：

其中，xi為i時(shí)的可達(dá)性結(jié)果，μ為一天內(nèi)的平均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差.

空間自相關(guān)分析是理論地理學(xué)的基本方法之一，主要用來(lái)分析空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律[24]. 局部空間自相關(guān)分析以Local Moran’s I為統(tǒng)計(jì)量，是Moran’s I(Global Moran’s I)的分解形式[25]，本文用其來(lái)識(shí)別地塊可達(dá)性結(jié)果，從而生成聚類(lèi)區(qū)域與變化異常區(qū)域. Moran關(guān)聯(lián)聚集圖分為4個(gè)等級(jí)，代表4種不同關(guān)聯(lián)類(lèi)型：正相關(guān)類(lèi)型代表聚類(lèi)區(qū)域，分別用高-高聚類(lèi)、低-低聚類(lèi)表示；負(fù)相關(guān)類(lèi)型代表變化異常區(qū)域，分別用高-低異常、低-高異常表示.

3 研究結(jié)果及分析

3.1 公園吸引力評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

為探究地區(qū)間公園吸引力差異性，在公園吸引力模型中，評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)值越大表示吸引力越大. 利用自然間斷點(diǎn)法，將公園吸引力評(píng)價(jià)結(jié)果分為極好、較好、一般、較差和極差5個(gè)等級(jí)，其對(duì)應(yīng)的數(shù)值范圍分別為[20.85,43.95]、[15.32,20.84]、[11.89,15.31]、[8.03,11.88]和[3.37,8.02]. 總體來(lái)看，實(shí)驗(yàn)區(qū)大型公園大多背靠南部山區(qū)而建立，中小型公園在西部分布較少且較為分散，東部公園數(shù)量眾多但呈集聚狀，實(shí)驗(yàn)區(qū)公園在空間分布上呈明顯不均勻分布. 吸引力等級(jí)結(jié)果(圖3)表明：由于濟(jì)南市南部地區(qū)有著較多天然地表，故經(jīng)十路中段南側(cè)公園分布數(shù)量最多，吸引力等級(jí)也整體偏高；其次，城市西部與北部背靠黃河區(qū)域中的公園雖然數(shù)量較少，但吸引力等級(jí)仍然較高；實(shí)驗(yàn)區(qū)東部的公園分散且整體吸引力處于較低等級(jí).

圖3 公園吸引力等級(jí)示意圖

3.2 公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性分析

采用自然間斷點(diǎn)法，對(duì)利用2SFCA方法得到的公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性度量結(jié)果進(jìn)行分級(jí)，共劃分為極好、較好、一般、較差和極差5個(gè)等級(jí)，其對(duì)應(yīng)的數(shù)值范圍分別是[639.49,1 087.11]、[481.75,639.48]、[315.48,481.74]、[127.90,315.47]和[2.14,127.89]. 由不同時(shí)間點(diǎn)的可達(dá)性計(jì)算結(jié)果(圖4)可知：研究區(qū)域的公園可達(dá)性在一天內(nèi)的動(dòng)態(tài)變化是較為明顯的. 濟(jì)南市區(qū)域可達(dá)性水平總體呈現(xiàn)中部>西部>東部的空間格局. 變化較為明顯的區(qū)域?yàn)椋?1)位置1：工業(yè)北路北側(cè)自24時(shí)開(kāi)始，可達(dá)性隨時(shí)間有所下降，12時(shí)可達(dá)性有所提高，在15時(shí)可達(dá)性達(dá)到最好，隨后又有所下降. (2)位置2：臘山住宅區(qū)全天可達(dá)性變化極為明顯，且可達(dá)性一般處于“一般”及以下等級(jí)，在18時(shí)達(dá)到最差，整體可達(dá)性均為“較差”等級(jí). (3)位置3：燕山立交橋東側(cè)經(jīng)十路兩側(cè)是濟(jì)南交通狀況最為復(fù)雜的區(qū)域之一，在6時(shí)、9時(shí)及18時(shí)可達(dá)性有極其明顯的下降，推測(cè)主要是由于交通因素所導(dǎo)致. 但由于該區(qū)域附近分布有多個(gè)吸引力等級(jí)較高的公園，所以其整體可達(dá)性較好. (4)位置4：領(lǐng)秀城住宅區(qū)在3時(shí)、6時(shí)、15時(shí)可達(dá)性結(jié)果最好，在正常工作日時(shí)間，可達(dá)性一般處于“較好”等級(jí).

圖4 不同時(shí)間點(diǎn)的公園可達(dá)性計(jì)算結(jié)果

由不同時(shí)間點(diǎn)公園可達(dá)性等級(jí)占比(圖5)可知濟(jì)南市區(qū)公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性等級(jí)在一天內(nèi)的波動(dòng)較大：(1)0～9時(shí)，多數(shù)地塊從“較差”及以下等級(jí)提升至“一般”及以上等級(jí)：0～3時(shí)，受到公共交通服務(wù)能力的限制，運(yùn)行的公共汽車(chē)、出租車(chē)數(shù)量明顯不足，導(dǎo)致居民出行能力受限，公園可達(dá)性等級(jí)較低；3時(shí)后，出行前往單位及晨練的居民數(shù)量增加明顯，私家車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)以及公共交通工具數(shù)量增加，且該時(shí)段道路狀況較好，交通繁忙的情況暫未出現(xiàn)，因此，公園可達(dá)性等級(jí)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；9時(shí)，74%的地塊的公園可達(dá)性等級(jí)在“一般”以上. (2)9～18時(shí)，公園可達(dá)性水平整體呈下降趨勢(shì)，18時(shí)的“較差”及“極差”地塊占總數(shù)的57%；9時(shí)后，道路情況趨于穩(wěn)定，運(yùn)行的公共交通工具及私家車(chē)數(shù)量較為平穩(wěn)；15～18時(shí)，通勤市民較多，整體可達(dá)性達(dá)到一天內(nèi)最低水平；18時(shí)后，隨著晚高峰的結(jié)束，可達(dá)性等級(jí)有所上升.

圖5 不同時(shí)間點(diǎn)的公園可達(dá)性等級(jí)占比

3.3 公園可達(dá)性變化強(qiáng)度分析

可達(dá)性變化標(biāo)準(zhǔn)差局部空間關(guān)聯(lián)結(jié)果如圖6所示，其中高-高聚類(lèi)區(qū)域指高值聚類(lèi)的區(qū)域，高-低異常區(qū)域指街區(qū)周邊被低值區(qū)域包圍的高值區(qū)域，低-低聚類(lèi)區(qū)域?yàn)榈椭稻垲?lèi)的區(qū)域，低-高異常區(qū)域指街區(qū)周邊被高值區(qū)域包圍的低值區(qū)域. 總體來(lái)看：濟(jì)南市中心城區(qū)的公園可達(dá)性動(dòng)態(tài)變化強(qiáng)度存在著明顯的區(qū)域差異，濟(jì)南市東北部、西南部公園可達(dá)性變化強(qiáng)度均較高，存在明顯聚類(lèi)現(xiàn)象. 市外環(huán)的公園可達(dá)性動(dòng)態(tài)變化強(qiáng)度大，城市內(nèi)環(huán)的較小，且城市公園分布的密集程度并未對(duì)城市公園的動(dòng)態(tài)變化強(qiáng)度產(chǎn)生巨大影響. 從各個(gè)關(guān)聯(lián)類(lèi)型角度來(lái)看：(1)高-高聚類(lèi)區(qū)域往往位于城市外圍人流量波動(dòng)較大、交通狀況相對(duì)復(fù)雜的公園附近. (2)低-低聚類(lèi)區(qū)域主要集中在經(jīng)十路兩側(cè)，該區(qū)域中的城市公園分布密集、可達(dá)性變化強(qiáng)度小、公園功能性穩(wěn)定. (3)高-低異常區(qū)域分散在經(jīng)十路兩側(cè)，大多位于交通樞紐、學(xué)校和醫(yī)院等公共設(shè)施資源集中區(qū)域. (4)低-高異常區(qū)域較為稀少，主要位于城區(qū)南部部分住宅區(qū)，該類(lèi)區(qū)域共同特點(diǎn)是位于交通干線周邊，缺少輔助二級(jí)道路與支路的區(qū)域.

圖6 可達(dá)性變化標(biāo)準(zhǔn)差的局部空間關(guān)聯(lián)圖

4 結(jié)論與展望

本文提出了一個(gè)顧及供應(yīng)點(diǎn)的城市公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性研究方法(STAAOP)：利用熵權(quán)法計(jì)算公園吸引力評(píng)價(jià)結(jié)果，并將該結(jié)果和時(shí)間序列實(shí)時(shí)導(dǎo)航數(shù)據(jù)作為兩步移動(dòng)搜索法的輸入變量，從而構(gòu)建公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性度量模型. 以濟(jì)南市中心城區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū)的結(jié)果表明STAAOP方法在整體和區(qū)域識(shí)別上都有較好的計(jì)算結(jié)果：(1)對(duì)公園自身吸引力的考慮相對(duì)充分，數(shù)據(jù)要求明顯降低，可作為傳統(tǒng)可達(dá)性研究方法在吸引力分析及時(shí)間動(dòng)態(tài)分析的一種改進(jìn)；(2)能夠一定程度上滿足城市公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性定量評(píng)價(jià)的需求，為更準(zhǔn)確、真實(shí)評(píng)價(jià)城市公園可達(dá)性提供一種新的思路；(3)研究成果可以在一定程度上服務(wù)于濟(jì)南市城市規(guī)劃，并為其他地區(qū)公園可達(dá)性研究提供參考.

本文提出的STAAOP方法仍然有需要改進(jìn)之處：一方面，本文所構(gòu)建的公園動(dòng)態(tài)可達(dá)性度量模型的可靠性還需要進(jìn)一步驗(yàn)證，在后續(xù)研究中可通過(guò)實(shí)地統(tǒng)計(jì)、大數(shù)據(jù)輔助等方法進(jìn)行驗(yàn)證；另一方面，后續(xù)還應(yīng)當(dāng)區(qū)分工作日與非工作日，更加細(xì)化24小時(shí)內(nèi)的時(shí)間間隔.