基于可達(dá)性分析視角的城市公園綠地服務(wù)評(píng)價(jià)與優(yōu)化

胡紅++賴(lài)鑫生++譚國(guó)律

摘要：以可達(dá)性分析為視角，選取江西省上饒市中心城區(qū)為研究區(qū)域，在以層次分析法評(píng)價(jià)公園綠地服務(wù)吸引力、以ArcGIS 源點(diǎn)-目的地（OD）成本矩陣求解最短出行距離的基礎(chǔ)上，提出并實(shí)踐按潛能模型利用面向ArcGIS的 Python 腳本編程技術(shù)高效量算可達(dá)性及相關(guān)指標(biāo)值的設(shè)想，最后通過(guò)空間插值及綜合服務(wù)區(qū)、吸引力、人口等的復(fù)合分析客觀評(píng)價(jià)研究區(qū)內(nèi)所有公園綠地的服務(wù)狀況。評(píng)價(jià)分析表明：（1）上饒市中心城區(qū)公園綠地可達(dá)性水平低，近3014%的居民點(diǎn)至相應(yīng)公園綠地的可達(dá)性高于平均水平；（2）三江公園、濱江公園、慶豐公園、人民廣場(chǎng)受居民人口規(guī)模影響最大，服務(wù)總面積小，服務(wù)總?cè)丝趨s約占城區(qū)總?cè)丝诘?9.6%；（3）櫻花公園、龍?zhí)逗珗@、市體育館、市植物園、楮溪濕地公園等受居民人口規(guī)模影響最小，服務(wù)潛能有待進(jìn)一步開(kāi)發(fā)利用。優(yōu)化建議和研究方法可為上饒市中心城區(qū)及其他具有類(lèi)似發(fā)展態(tài)勢(shì)的城市區(qū)域進(jìn)一步優(yōu)化公園綠地服務(wù)提供科學(xué)決策參考。

關(guān)鍵詞：上饒市；可達(dá)性；公園綠地；服務(wù)評(píng)價(jià)；吸引力；ArcGIS；Python

中圖分類(lèi)號(hào)： TP391；P208；TU986文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2016）12-0230-05

收稿日期：2015-12-21

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（編號(hào)：61562071）；計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)江西省特色專(zhuān)業(yè)資助項(xiàng)目（編號(hào)：贛教高字[2010]82號(hào)）；江西省自然科學(xué)基金（編號(hào)：20151BAB207020）；上饒師范學(xué)院科研基金 （編號(hào)：2011001）。

作者簡(jiǎn)介：胡紅（1980—），女，江西景德鎮(zhèn)人，碩士，講師，主要從事GIS與數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用研究。E-mail：janethu2010@163.com。

公園綠地是城市的基本公共服務(wù)設(shè)施，是城市居民或游客到訪最多的綠色空間[1-2]。公園綠地可達(dá)性（accessibility）是指人們從空間中任意一點(diǎn)克服空間阻力到達(dá)目標(biāo)公園綠地的難易程度。與常見(jiàn)的服務(wù)半徑、人均面積等指標(biāo)相比，可達(dá)性不僅能有效揭示公園綠地系統(tǒng)的空間格局，還可以表征處于不同空間位置的居民前往公園綠地所需的費(fèi)用成本（時(shí)間、距離、能量等），因而以可達(dá)性分析為視角的公園綠地服務(wù)評(píng)價(jià)更能科學(xué)地反映它為民提供服務(wù)的可能性和公平性，避免僅從供給角度出發(fā)、過(guò)分強(qiáng)調(diào)地理空間分布均等化的公園綠地系統(tǒng)規(guī)劃[3]。

正確理解城市公園綠地可達(dá)性的影響因素是選擇或設(shè)計(jì)合理的可達(dá)性評(píng)價(jià)方法的關(guān)鍵。蔡彥庭等認(rèn)為影響公園綠地可達(dá)性的因素主要有3個(gè)方面[3-4]：一是公園綠地的吸引力（如公園綠地的植被配置格局、占地面積、游憩設(shè)施配置狀況等）及其空間格局；二是不同需求人群的特征（如年齡結(jié)構(gòu)、受教育程度等）及其空間分異情況；三是市民居地與公園綠地間的通達(dá)性或阻力（包括通行時(shí)間、距離、費(fèi)用、能量及空間障礙等）。由此，國(guó)內(nèi)外近年來(lái)有不少學(xué)者選用居民人口數(shù)量與分布、城市交通、公園綠地規(guī)模與布局等作為城市公園綠地可達(dá)性的主要評(píng)價(jià)因子，所用研究方法有緩沖區(qū)分析法、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)法、旅行距離或費(fèi)用法、最小距離法、引力模型法等[4-8]。但這其中很多學(xué)者只側(cè)重研究部分因素對(duì)可達(dá)性的影響[6-7]，所得研究結(jié)論與評(píng)價(jià)區(qū)實(shí)情多有不符，研究方法的實(shí)現(xiàn)難度較大。因此，本研究以江西省上饒市中心城區(qū)為研究區(qū)域，將居民人口對(duì)公園綠地的服務(wù)需求、公園綠地服務(wù)吸引力、居民至公園綠地的實(shí)際出行距離、出行摩擦系數(shù)等多種因素視作可達(dá)性的主要影響因子，采用層次分析法（analytic hierarchy process，簡(jiǎn)稱(chēng)AHP）測(cè)算公園綠地服務(wù)吸引力，根據(jù)可達(dá)性潛能模型分析原理，運(yùn)用面向ArcGIS的Python腳本編程技術(shù)快速計(jì)算研究區(qū)所有公園綠地的可達(dá)性及相關(guān)指標(biāo)值，進(jìn)而科學(xué)評(píng)價(jià)研究區(qū)所有公園綠地的服務(wù)狀況，旨在為研究區(qū)優(yōu)化公園綠地服務(wù)提供科學(xué)決策參考。

1研究區(qū)概況

上饒市位于江西省東北部，東聯(lián)浙江省、北接安徽省、南挺福建省，是江西省的東大門(mén)，也是江西省旅游資源最豐富的市，該市下轄12個(gè)縣（區(qū)、市）。該市中心城區(qū)地處信江河谷丘陵，地勢(shì)由東北向西南傾斜，信江、櫧溪、豐溪貫穿于其境內(nèi)，水系豐富，總面積160 km2，人口約34萬(wàn)人，現(xiàn)已計(jì)劃到2020年規(guī)劃建設(shè)用地規(guī)模達(dá)75.3 km2，信江以北為城市主要發(fā)展地區(qū)，同時(shí)跨越信江向南適當(dāng)發(fā)展，城市道路主干網(wǎng)將呈現(xiàn)為“六橫九縱”的結(jié)構(gòu)，水南、三江、站前、帶湖、老城、新城、旭日等7個(gè)片區(qū)間將至少有2條主干道相連。伴隨目前這種空前發(fā)展的態(tài)勢(shì)，上饒市中心城區(qū)近10年來(lái)新建樓盤(pán)多達(dá)50座，城市居民人口空間分布結(jié)構(gòu)面臨較大幅度的改變。公園綠地作為決定城市居民生活質(zhì)量的重要因素，其空間布局及服務(wù)效能亟需科學(xué)評(píng)估和優(yōu)化。

2數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

本研究收集了上饒市中心城區(qū)用地規(guī)劃電子地圖（2007—2020年）、上饒市中心城區(qū)旅游電子地圖（2013-09），通過(guò)調(diào)研獲得了該中心城區(qū)21個(gè)公園綠地、73個(gè)居民點(diǎn)的相關(guān)屬性數(shù)據(jù)資料。利用ArcGIS系列軟件ArcMap 102、ArcCatalog 10.2對(duì)收集到的電子地圖作坐標(biāo)配準(zhǔn)、矢量化提取等操作，按城區(qū)用地類(lèi)別不同，提取生成了表示城市公園綠地、城市交通網(wǎng)絡(luò)、城市水域、城市居民人口與分布等的矢量空間圖層，這些圖層分別載有相應(yīng)類(lèi)別地理對(duì)象的空間位置、空間圖形、空間拓?fù)潢P(guān)系及其一般屬性數(shù)據(jù)信息。

3研究方法和過(guò)程

本研究采用可達(dá)性潛能模型分析法和圖1所示技術(shù)路線對(duì)研究區(qū)各公園綠地的可達(dá)性及相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行量算和分析，進(jìn)而科學(xué)評(píng)價(jià)研究區(qū)所有公園綠地的服務(wù)狀況，主要研究方法和過(guò)程介紹如下。

3.1可達(dá)性潛能模型分析法

可達(dá)性潛能模型分析法源于Hansen于1959年提出的重力模型[9]，經(jīng)學(xué)者多次改進(jìn)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于公共服務(wù)設(shè)施的空間可達(dá)性量測(cè)[10-12]、同一區(qū)域不同城鎮(zhèn)吸引力比較、不同城市發(fā)展的優(yōu)劣勢(shì)比較[13]等多個(gè)方面。該模型既能考慮空間上供需雙方空間效應(yīng)隨距離衰減的特性，又能考慮供需雙方自身引力的影響，因而能全面而科學(xué)地衡量主體獲取客體服務(wù)的難易程度。以下是一種使用較為廣泛的改進(jìn)潛能模型計(jì)算式[14]：

[HS4][JZ（][JB（]Ai=∑[DD（]nj=1[DD）][SX（]MjDijβVj[SX）]；

Vj=∑[DD（]mk=1[DD）][SX（]PkDkjβVj[SX）]。[JB）][JZ）][JY]（1）

式中：Ai表示居民點(diǎn)i至指定范圍內(nèi)所有公園綠地的空間可達(dá)性；Mj表示公園綠地j的服務(wù)吸引力；Vj表示各地居民對(duì)公園綠地j的服務(wù)需求和競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度給公園綠地j的可達(dá)性造成的負(fù)面影響，是可達(dá)性的人口規(guī)模影響因子；Dijβ、Dkjβ表示居民點(diǎn)i、k至公園綠地j的出行阻抗，D為道路通行距離（km），β為出行摩擦系數(shù)；n、m分別表示公園綠地?cái)?shù)（個(gè)）、居民點(diǎn)數(shù)（個(gè)）；Pk表示某居民點(diǎn)k的人口。

[FK（W9][TPHH1.tif]

3.2基于AHP的公園綠地服務(wù)吸引力計(jì)算法

AHP是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Saaty于20世紀(jì)70年代初提出的一種定性與定量分析相結(jié)合的多因素決策分析方法，它將決策者的經(jīng)驗(yàn)判斷進(jìn)行量化，在因素結(jié)構(gòu)復(fù)雜且缺乏必要數(shù)據(jù)的情況下非常實(shí)用，具體應(yīng)用步驟可參見(jiàn)文獻(xiàn)[15-16]。

公園綠地服務(wù)吸引力在很大程度上決定著人們是否選擇到該公園綠地休閑游憩[17-18]。李芬等已對(duì)影響公園綠地服務(wù)吸引力的諸多因素及影響程度作了一定研究[1，19-20]。本研究參照前人研究，結(jié)合研究區(qū)自身實(shí)況考慮，選取公園綠地空氣質(zhì)量狀況、水景優(yōu)美狀況、娛樂(lè)設(shè)施狀況、健身設(shè)施狀況、安全設(shè)施狀況、衛(wèi)生設(shè)施狀況、有無(wú)內(nèi)部指引標(biāo)志、周邊交通狀況、公園歷史知名度等9項(xiàng)影響因子，采用AHP評(píng)價(jià)方法計(jì)算各公園綠地服務(wù)吸引力，為采用AHP評(píng)價(jià)方法計(jì)算得到的指標(biāo)權(quán)重及服務(wù)吸引力標(biāo)度范圍（表1）。

據(jù)表中記錄源點(diǎn)與目的地間的最小網(wǎng)絡(luò)距離，允許用戶(hù)在配置分析時(shí)根據(jù)需要自由指定要查找的目的地?cái)?shù)和要搜索的最大網(wǎng)絡(luò)距離[23]。由此，本研究首先假定居民日常只到最遠(yuǎn)出行距離在1 500 m以?xún)?nèi)的公園綠地享用服務(wù)，而后采用求解ArcGIS OD成本矩陣的方法計(jì)算各居民點(diǎn)至這一限定范圍內(nèi)所有公園綠地的最短出行距離D，主要步驟為：（1）創(chuàng)建實(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集；（2）新建空白OD成本矩陣分析圖層；（3）添加居民點(diǎn)（源點(diǎn)）、公園綠地入口點(diǎn)（目的地）圖層；（4）設(shè)置分析選項(xiàng)，設(shè)定沿實(shí)際路網(wǎng)搜索的最大距離為1 500 m；（5）求解生成最終的OD成本矩陣。

圖2展示了本研究所得OD成本矩陣的圖與表，表中最后1列為各居民點(diǎn)至相應(yīng)公園綠地的最短出行距離D（m）。由此，在出行摩擦系數(shù)確定的情況下可進(jìn)一步求出居民出行阻抗。

[FK（W15][TPHH2.tif]

3.4基于Python的可達(dá)性及相關(guān)指標(biāo)的量算

要使計(jì)算出的人口規(guī)模影響值Vj和可達(dá)性值A(chǔ)i符合客觀實(shí)際，可多次假定不同的出行摩擦系數(shù)值β（一般在[1，2]中選?。?，分次代入潛能模型計(jì)算式進(jìn)行計(jì)算，并在最后對(duì)所有已取得的Vj、Ai值組進(jìn)行比較分析，進(jìn)而確定符合客觀實(shí)際的適宜出行摩擦系數(shù)β及Vj、Ai值組。為此很多學(xué)者采用先將圖層屬性數(shù)據(jù)表導(dǎo)出，而后再通過(guò)Excel等表格數(shù)據(jù)處理軟件手動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析。筆者認(rèn)為，這些方法過(guò)程復(fù)雜，須反復(fù)執(zhí)行同樣操作，效率低下且易出錯(cuò)。為改進(jìn)工作方式，本研究使用面向ArcGIS的Python腳本編程技術(shù)[24]，在ArcGIS 10提供的Python窗口中按如下思想編寫(xiě)并執(zhí)行Python腳本，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)快速地進(jìn)行可達(dá)性及相關(guān)指標(biāo)的量算。以下是量算公園綠地可達(dá)性受人口規(guī)模影響程度的算法描述：

步驟1：導(dǎo)入arcpy、sys、os。

步驟2：將OD成本矩陣分析圖層屬性數(shù)據(jù)表的OriginID和居民點(diǎn)圖層的ID設(shè)為連接字段，調(diào)用arcpy.AddJoin_management（）函數(shù)將2個(gè)表連接。

步驟3：為β賦值，按公式Vkj=Pk/Dijβ編寫(xiě)python表達(dá)式，調(diào)用arcpy.CalculateField_management（）函數(shù)計(jì)算OD成本矩陣分析層屬性數(shù)據(jù)表的V1字段值。

步驟4：移除連接，創(chuàng)建列表li_vj，元素?cái)?shù)量為公園綠地?cái)?shù)+1，元素值均初始化為0。

步驟5：使用arcpy.da.SearchCursor（）函數(shù)創(chuàng)建搜索游標(biāo)，遍歷OD成本矩陣分析層的屬性數(shù)據(jù)表，將每次讀取的V1字段值加和至序號(hào)與本記錄Destinatio字段值相同的列表元素。

[JP2]步驟6：使用arcpy.UpdateCursor（）函數(shù)創(chuàng)建更新游標(biāo)，按ID與序號(hào)相等的準(zhǔn)則將序號(hào)≥1的列表元素值逐一寫(xiě)入相應(yīng)公園綠地屬性記錄的Vj字段。這樣，Vj字段所存儲(chǔ)的值即為各公園綠地可達(dá)性受周邊人口規(guī)模影響的程度值Vj。

[JP2]同理，以O(shè)D成本矩陣分析圖層屬性數(shù)據(jù)表的Destinatio和公園綠地入口點(diǎn)圖層屬性數(shù)據(jù)表的ID為連接字段連接兩表，按公式Aij=Mj/DijβVj編寫(xiě)python表達(dá)式，調(diào)用arcpy.CalculateField_management（）函數(shù)計(jì)算OD成本矩陣分析層屬性數(shù)據(jù)表的A1字段值，再按類(lèi)似上述步驟4～6的方法編寫(xiě)python腳本，即可求出各居民點(diǎn)至指定范圍內(nèi)所有公園綠地的可達(dá)性值A(chǔ)i并自動(dòng)寫(xiě)入居民點(diǎn)圖層屬性數(shù)據(jù)表的Ai字段。

4結(jié)果與分析

4.1結(jié)果數(shù)據(jù)和初始分析

表3是β取1、1.5、2時(shí)運(yùn)行python腳本所得的Vj值，它反映研究區(qū)內(nèi)各公園綠地可達(dá)性受指定范圍內(nèi)居民人口規(guī)模影響的程度。

經(jīng)實(shí)地調(diào)研及研究組比較與分析，認(rèn)為表3中β取2時(shí)的人口規(guī)模影響值比較合乎實(shí)際，其數(shù)值波動(dòng)范圍及離散程度合理。因此，本研究認(rèn)定出行摩擦系數(shù)β取2比較適宜。表4是β取2時(shí)各居民點(diǎn)居民至指定范圍內(nèi)所有公園綠地的可達(dá)性值。

居民點(diǎn)不在任何公園綠地的服務(wù)區(qū)范圍，占整體的1370%；僅22個(gè)居民點(diǎn)至相應(yīng)公園綠地的可達(dá)性高于平均值，占整體的30.14%。

圖3是各居民點(diǎn)至指定范圍內(nèi)所有公園綠地的可達(dá)性按符號(hào)分級(jí)（graduated symbol）的渲染結(jié)果，直觀展示了各采樣居民點(diǎn)至相應(yīng)公園綠地的可達(dá)性高低。

為揭示研究區(qū)內(nèi)各地公園綠地可達(dá)性高低的空間分異特征，本研究利用已采樣的73個(gè)居民點(diǎn)的可達(dá)性值對(duì)全區(qū)各地進(jìn)行普通克里格（ordinary Kriging）插值分析并按幾何間距（geometric interval）分級(jí)渲染，得到如圖4所示的結(jié)果。

4.2服務(wù)區(qū)、吸引力、人口等的綜合分析

為進(jìn)一步了解公園綠地服務(wù)狀況，筆者利用ArcGIS軟件作了基于21個(gè)公園綠地創(chuàng)建其1 500 m出行距離的服務(wù)區(qū)分析，將服務(wù)區(qū)圖層與居民點(diǎn)圖層的屬性數(shù)據(jù)表連接、合并，聯(lián)合居民人口、服務(wù)吸引力等屬性數(shù)據(jù)綜合統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)：（1）市民公園、紫陽(yáng)公園、森林公園、贛東北樂(lè)園等吸引力指數(shù)水平最高，面積總數(shù)占研究區(qū)內(nèi)所有公園綠地面積的60%，但其1 500 m出行距離范圍內(nèi)的服務(wù)人口僅占研究區(qū)居民總數(shù)的10.6%；（2）吸引力稍小、地處人口稠密地帶的三江公園、濱江公園、慶豐公園、人民廣場(chǎng)等面積總數(shù)僅占研究區(qū)內(nèi)所有公園綠地面積的1.4%，但其1 500 m出行距離范圍內(nèi)的服務(wù)人口卻占研究區(qū)居民總數(shù)的29.6%；（3）吸引力處中等偏上水平的楮溪濕地公園、市植物園等面積總數(shù)占研究區(qū)內(nèi)所有公園綠地面積的15%，但其1 500 m出行距離范圍內(nèi)的服務(wù)人口僅占研究區(qū)居民總數(shù)的5.3%。

5結(jié)論和優(yōu)化建議

5.1評(píng)價(jià)分析結(jié)論

（1）從表4及其統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果看，上饒市中心城區(qū)公園綠地的可達(dá)性水平低，半數(shù)以上居民點(diǎn)居民日常還難以公平享用公園綠地服務(wù)。

（2）從圖4可見(jiàn)，研究區(qū)內(nèi)各居地至公園綠地的可達(dá)性在空間分布上存在很大差異：新城區(qū)可達(dá)性最好，旭日片區(qū)可達(dá)性次之，帶胡片區(qū)可達(dá)性一般，老城區(qū)、水南片區(qū)、三江片區(qū)、站前片區(qū)可達(dá)性較差。

（3）從表3所示人口規(guī)模影響值看，三江公園、濱江公園、慶豐公園、人民廣場(chǎng)等受居民人口規(guī)模影響最大、服務(wù)壓力最大；而櫻花公園、龍?zhí)逗珗@、市體育館、市植物園、楮溪濕地、創(chuàng)業(yè)文化公園、雙塔公園等受居民人口規(guī)模影響最小、服務(wù)壓力最小。

（4）從公園綠地服務(wù)區(qū)、服務(wù)吸引力以及服務(wù)人口等的綜合分析結(jié)果看，吸引力高且不處于市中心的公園綠地服務(wù)人口過(guò)少，這些公園大多具有歷史文化教育功能，但由上分析可知其服務(wù)效能還有待進(jìn)一步提升。

5.2優(yōu)化建議

（1）應(yīng)加大對(duì)吸引力稍小、地處人口稠密地帶的三江公園、濱江公園、慶豐公園、人民廣場(chǎng)等的日常管理與維護(hù)，該部分公園綠地服務(wù)人口數(shù)量多、服務(wù)壓力較大。

（2）對(duì)服務(wù)壓力小、地處偏遠(yuǎn)或新開(kāi)發(fā)的公園綠地，如櫻花公園、龍?zhí)逗?、市體育館、楮溪濕地、市民公園、雙塔公園等，宜采用改善交通、優(yōu)[CM（25]化園景、新增娛樂(lè)健身設(shè)施等手段提高其可達(dá)性和服務(wù)吸[CM）]

[FK（W15][TPHH3.tif]

[FK（W15][TPHH4.tif]

引力，以引導(dǎo)更多居民前往享用服務(wù)。

（3）應(yīng)在既定發(fā)展方針“疏解老城、力塑新城、拓展園區(qū)、整合三江、溝通羅橋、……”指引下，加快調(diào)整研究區(qū)內(nèi)居住人群的空間分布結(jié)構(gòu)，促進(jìn)研究區(qū)內(nèi)公園綠地可達(dá)性、服務(wù)公平性的快速提高。

（4）宜考慮在老城區(qū)、水南片區(qū)、三江片區(qū)、站前片區(qū)、帶湖片區(qū)各增設(shè)至少1個(gè)公園綠地，以提高居民享用公園綠地服務(wù)的可能性和公平性。

6小結(jié)

提出并實(shí)踐了以AHP評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)公園綠地服務(wù)吸引力、以ArcGIS OD成本矩陣計(jì)算最短出行距離、按潛能模型編制Python腳本自動(dòng)測(cè)算可達(dá)性及相關(guān)指標(biāo)的設(shè)想。評(píng)價(jià)分析結(jié)論符合研究區(qū)實(shí)情，優(yōu)化建議可為研究區(qū)優(yōu)化公園綠地服務(wù)提供科學(xué)決策參考。與單純采用網(wǎng)絡(luò)分析法、緩沖區(qū)分析法、最小鄰近距離法、費(fèi)用加權(quán)距離法和引力模型法評(píng)價(jià)分析公園綠地可達(dá)性及服務(wù)狀況的已有研究相比，本研究所采用的技術(shù)方法具有以下特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。

（1）以AHP評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)公園綠地服務(wù)吸引力，解決了引力模型中難以為公園綠地服務(wù)吸引力賦予恰當(dāng)值的問(wèn)題，消除了網(wǎng)絡(luò)分析法僅考慮時(shí)間或距離、忽略公園綠地本身吸引力對(duì)可達(dá)性影響的缺陷，考慮了公園綠地本身歷史文化和衛(wèi)生安全等因素對(duì)公園綠地服務(wù)吸引力及可達(dá)性的影響，因而提高了公園綠地可達(dá)性及其服務(wù)評(píng)價(jià)的科學(xué)性。

（2）以ArcGIS OD成本矩陣計(jì)算居民至公園綠地的最短出行距離，計(jì)算效率高，且能真實(shí)反映居民進(jìn)入公園綠地的實(shí)際過(guò)程，克服了緩沖區(qū)及最小鄰近距離分析法中直線距離不能識(shí)別可達(dá)過(guò)程中的障礙，以及費(fèi)用加權(quán)距離法中以相對(duì)阻力評(píng)判道路是否通達(dá)的不足。

（3）按潛能模型編制Python腳本并自動(dòng)運(yùn)行，簡(jiǎn)化了公園綠地可達(dá)性的評(píng)價(jià)計(jì)算流程，降低了可達(dá)性潛能模型在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用的難度，這一做法能為廣大學(xué)者解決其他模型應(yīng)用難的問(wèn)題提供新的思路。

以可達(dá)性分析為視角的公園綠地服務(wù)評(píng)價(jià)的難點(diǎn)工作在于對(duì)各種空間及屬性數(shù)據(jù)的采集和評(píng)價(jià)測(cè)算方法的掌握。任何組織或個(gè)人只要突破這一點(diǎn)，即可將本研究所采用的技術(shù)方法推廣應(yīng)用于其他城市區(qū)域，為其他決策管理機(jī)構(gòu)或部門(mén)提供科學(xué)依據(jù)。為使相應(yīng)評(píng)價(jià)結(jié)果更加符合研究區(qū)域有關(guān)實(shí)情，研究者在實(shí)際工作中可充分考慮以下建議：（1）盡可能完整地采集所有通往服務(wù)設(shè)施點(diǎn)的路徑，正確創(chuàng)建道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，對(duì)大型服務(wù)設(shè)施還應(yīng)注意對(duì)其多個(gè)入口點(diǎn)的采集；（2）采用多測(cè)法合理選擇出行摩擦系數(shù)，將測(cè)算結(jié)果與實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，以提高評(píng)價(jià)結(jié)果的滿(mǎn)意度。

未來(lái)研究中可嘗試將本研究所采用的技術(shù)方法應(yīng)用于其他研究對(duì)象，如對(duì)某地旅游資源、教育資源、醫(yī)療資源等作服務(wù)評(píng)價(jià)與優(yōu)化；或改變?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)內(nèi)容，將本研究所采用的技術(shù)和方法應(yīng)用于城市居住區(qū)宜居性、生活便利性等的評(píng)價(jià)與優(yōu)化。

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