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    基于GIS和引力模型的城市公園可達(dá)性研究
    ——以鄭州市主城區(qū)為例

    2020-07-04 02:54:48張永民
    河南科學(xué) 2020年5期
    關(guān)鍵詞:居民小區(qū)主城區(qū)緩沖區(qū)

    張永民

    (河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,鄭州 450046)

    公園是規(guī)劃與建設(shè)宜居城市空間的一個(gè)關(guān)鍵要素[1]. 城市公園能夠?yàn)榫用裉峁┫?、娛樂、體育鍛煉和思想交流等方面的社會(huì)文化服務(wù)[2-4],以及凈化空氣、削減地表徑流和降低城市熱島效應(yīng)等方面的生態(tài)服務(wù),對增進(jìn)居民福祉和改善城市生態(tài)環(huán)境具有重要貢獻(xiàn)[5-6]. 公園可達(dá)性是聯(lián)系公園和居民福祉的紐帶,可直接影響居民對公園所提供的各項(xiàng)服務(wù)的消費(fèi)和公園的使用價(jià)值. 迄今關(guān)于公園可達(dá)性的研究報(bào)道也有很多[7-8].例如,F(xiàn)an等通過構(gòu)建可達(dá)性指數(shù)分析了上海市公園的可達(dá)性[9];盧寧等借助ArcGIS 的網(wǎng)絡(luò)分析工具,以沈陽市鐵西區(qū)為例探索了步行、非機(jī)動(dòng)車和機(jī)動(dòng)車等不同出行方式下公園可達(dá)性的評(píng)價(jià)體系[10];尹海偉等采用費(fèi)用距離法研究了濟(jì)南市公園的可達(dá)性[11]. 雖然目前對公園可達(dá)性的研究取得了許多成果,但是仍存在一些不足之處[12]. 例如,對于公園可達(dá)性指標(biāo)模型的構(gòu)建,多數(shù)研究是從供給的角度測算公園的供給面積,而未考慮各公園自身所承受的需求(消費(fèi))壓力. 事實(shí)上,如果某公園因需求壓力較大而經(jīng)常出現(xiàn)人員擁擠,會(huì)影響居民對該公園的選用,從而導(dǎo)致公園的可達(dá)性降低[13-16]. 此外,公園可達(dá)性的研究尺度,多是采用區(qū)域或者行政單元(比如街道辦)等較粗的空間尺度,難以精確反映各居民小區(qū)的公園可達(dá)性狀況[17].

    鄭州市是國家中心城市、國際綜合交通樞紐和物流中心、國家歷史文化名城和華夏文明重要發(fā)祥地之一. 近年來,鄭州市發(fā)展十分迅速. 據(jù)統(tǒng)計(jì),2000—2018年,建成區(qū)面積由133.22 km2增至543.92 km2,增長了3.08倍,城區(qū)常住人口由259.1萬人增至626.19萬人,增長了1.42倍. 隨著城市快速發(fā)展,鄭州城區(qū)公園綠地布局不合理、空氣污染嚴(yán)重、熱島效應(yīng)增強(qiáng)等方面的生態(tài)與環(huán)境問題日益突出,并已引起社會(huì)各界廣泛關(guān)注[18]. 2017年修訂的鄭州市城市總體規(guī)劃(2010—2020年)指出,2020年鄭州市主城區(qū)規(guī)劃控制范圍,北至連霍高速公路,西至西四環(huán)公路,南至南水北調(diào)主干渠,東至京珠高速公路,總面積400 km2,規(guī)劃人口500萬人;主城區(qū)規(guī)劃公園66.2 km2,人均14.1 m2;按標(biāo)準(zhǔn)配建居住區(qū)公園,按照500 m服務(wù)半徑規(guī)劃建設(shè)小游園、街頭綠地. 由此可見,目前鄭州市正處于優(yōu)化公園布局,提升城市品質(zhì),建設(shè)宜居城市空間的重要時(shí)期,急需城市公園規(guī)劃與管理方面的科學(xué)依據(jù).

    鑒于此,本文以鄭州市主城區(qū)為例,基于居民小區(qū)(興趣點(diǎn)POI)和百度熱力圖等新興數(shù)據(jù)資料,運(yùn)用GIS 技術(shù)和引力模型構(gòu)建居民小區(qū)的公園可達(dá)性指數(shù),對鄭州市主城區(qū)居民小區(qū)的公園可達(dá)性的空間差異進(jìn)行分析,從而為城市公園的規(guī)劃與管理提供科學(xué)信息.

    1 研究地區(qū)概況

    鄭州市是河南省省會(huì),位于東經(jīng)112°42′~114°14′,北緯34°16′~34°58′之間,地處暖溫帶,屬于大陸性季風(fēng)氣候,多年平均氣溫是14.3 ℃,多年平均降水量為600~700 mm.

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本文使用的數(shù)據(jù)包括公園、居民小區(qū)、小區(qū)熱力度和城市道路等數(shù)據(jù). 鄭州市主城區(qū)包括二七區(qū)、管城區(qū)、中原區(qū)、金水區(qū)和惠濟(jì)區(qū)共5個(gè)轄區(qū). 需要說明的是,考慮到鄭州市主城區(qū)四環(huán)路之外主要是尚未規(guī)劃與建設(shè)的郊區(qū),本文研究的居民小區(qū)是指位于鄭州市四環(huán)路以內(nèi)(略小于2020 年主城區(qū)的規(guī)劃范圍)的小區(qū). 但是,為了反映四環(huán)附近居民小區(qū)的公園可達(dá)性的真實(shí)情況,本研究涉及的公園是鄭州市主城區(qū)(涵蓋了四環(huán)以外)的所有公園(共139個(gè)),因?yàn)橹灰窂骄嚯x適當(dāng),四環(huán)以內(nèi)的小區(qū)居民也可能訪問四環(huán)之外的公園. 此外,本研究使用的GIS軟件是ArcGIS10.2版本.

    公園數(shù)據(jù)源自高德電子地圖(2018年5月),首先根據(jù)顏色和標(biāo)注等信息從地圖上提取鄭州市公園的面狀數(shù)據(jù),然后經(jīng)過地圖投影和數(shù)字化等轉(zhuǎn)換為SHP格式的多邊形數(shù)據(jù),最后根據(jù)面積大小將公園劃分為大型(大于100 hm2)、中型(20~100 hm2)和小型(2~20 hm2)3 種類型(見圖1). 居民小區(qū)數(shù)據(jù)源自安居客網(wǎng)站(https://www.zu.anjuke.com)(2018年5月),首先下載鄭州市居民小區(qū)中心點(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù),然后將其轉(zhuǎn)換為SHP格式的點(diǎn)數(shù)據(jù)(共得到4152個(gè)居民小區(qū)的中心點(diǎn)數(shù)據(jù),見圖2). 百度地圖熱力圖是百度推出的一款大數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品[19],首先使用百度工具箱采集鄭州市的熱力圖(包括2018年12月4日21:00和2018年12月11 日7:00 共兩期的熱力圖),之后將其重采樣為150 m×150 m 的柵格數(shù)據(jù),每個(gè)柵格的屬性值就是其熱力度. 熱力度能夠反映每個(gè)柵格上人口的聚集狀況,柵格屬性值越大,表示人口聚集度越高,柵格屬性值越小,表示人口聚集度越低. 城市道路數(shù)據(jù)源自2018年5月高德電子地圖的路網(wǎng)數(shù)據(jù),首選采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取原始路網(wǎng)數(shù)據(jù),然后將其轉(zhuǎn)換為SHP格式的矢量數(shù)據(jù)并建立拓?fù)潢P(guān)系.

    圖1 鄭州市主城區(qū)公園分布圖Fig.1 The distribution map of parks in the main city of Zhengzhou

    圖2 鄭州市主城區(qū)居民小區(qū)分布圖Fig.2 The distribution map of residential communities in the main city of Zhengzhou

    2.2 數(shù)據(jù)處理

    為了構(gòu)建引力模型,本研究運(yùn)用GIS技術(shù)對以上原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理.2.2.1 計(jì)算平均熱力圖 運(yùn)用ArcGIS10.2軟件中的空間分析工具,對2018年12月4日21:00和2018年12月11日7:00這兩期的百度地圖熱力圖進(jìn)行求平均值的局域運(yùn)算,得到反映人口聚集度的平均熱力圖.

    2.2.2 測算各小區(qū)的人口 運(yùn)用ArcGIS10.2軟件中的數(shù)據(jù)管理工具,根據(jù)居民小區(qū)中心點(diǎn)和平均熱力圖提取各小區(qū)的熱力度,按照各小區(qū)熱力度占全部小區(qū)熱力度總和的百分比把2018年鄭州市主城區(qū)的常住人口分配至各小區(qū),從而得到各小區(qū)的人口數(shù)量.

    2.2.3 計(jì)算各小區(qū)和各公園之間的最短路徑距離(簡稱“路徑距離”) 根據(jù)各公園的多邊形數(shù)據(jù)提取它們的幾何中心點(diǎn)數(shù)據(jù),基于城區(qū)道路數(shù)據(jù)、小區(qū)中心點(diǎn)(初始地點(diǎn))數(shù)據(jù)和公園中心點(diǎn)(目的地)數(shù)據(jù),運(yùn)用ArcGIS10.2軟件中的網(wǎng)絡(luò)分析工具中的OD矩陣計(jì)算各居民小區(qū)至各公園的最短路徑距離.

    2.3 研究方法

    本研究認(rèn)為居民小區(qū)的公園可達(dá)性主要取決于公園的供給面積和公園的需求競爭,以及居民小區(qū)和公園之間的通達(dá)性(路徑距離). 其中,可達(dá)性與公園的供給成正比,供給面積越大可達(dá)性越高;與公園的需求競爭以及小區(qū)與公園的路徑距離成反比,需求競爭越大游客越擁擠,可達(dá)性越低;小區(qū)與公園的距離越遠(yuǎn),居民訪問公園路上耗費(fèi)時(shí)間越長,可達(dá)性越低. 此外,小區(qū)的公園可達(dá)性還具有一定的等級(jí)層次特征,即公園的規(guī)模越大,其輻射范圍越大. 因此,參照相關(guān)文獻(xiàn)和研究地區(qū)的實(shí)際情況[9,20-21],本研究對大型、中型和小型公園分別設(shè)定了2000、1000、500 m的有效路徑距離(假定有效路徑距離之外的小區(qū)的公園可達(dá)性指數(shù)為0,即不具有公園可達(dá)性),通過借鑒牛頓萬有引力定律的引力模型,分析了有效路徑距離范圍內(nèi)居民小區(qū)對大、中、小型公園的可達(dá)性. 最后,將對以上3種類型的公園可達(dá)性之和作為每個(gè)小區(qū)總的公園可達(dá)性(簡稱小區(qū)的公園可達(dá)性). 引力模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

    式中:At表示某小區(qū)總的公園可達(dá)性指數(shù),由Al(對大型公園的可達(dá)性指數(shù))、Am(對中型公園的可達(dá)性指數(shù))和As(對小型公園的可達(dá)性指數(shù))3部分組成. 其中,Al、Am和As的計(jì)算見式(2).

    式(2)是計(jì)算Al、Am和As的通用公式,計(jì)算Al時(shí)有效路徑距離是2000 m,此時(shí)A 表示對大型公園的可達(dá)性指數(shù);計(jì)算Am時(shí)有效路徑距離是1000 m,此時(shí)A 表示對中型公園的可達(dá)性指數(shù);計(jì)算As時(shí)有效路徑距離是500 m,此時(shí)A 表示對小型公園的可達(dá)性指數(shù). 式(2)中Si表示距居民小區(qū)有效路徑距離范圍內(nèi)第i個(gè)公園的面積;Di表示第i個(gè)公園與該小區(qū)的路徑距離;n 表示該小區(qū)有效路徑距離范圍內(nèi)公園的數(shù)量;Vi表示居民對第i 個(gè)公園的需求強(qiáng)度. 其中Vi的計(jì)算見式(3).

    式中:Pik表示在距第i 個(gè)公園有效路徑距離范圍內(nèi)第k 個(gè)小區(qū)的人口數(shù)量;Dik表示第i 個(gè)公園距第k 個(gè)小區(qū)的路徑距離;m 表示在距第i 個(gè)公園有效路徑距離范圍內(nèi)居民小區(qū)的數(shù)量.

    3 結(jié)果與分析

    3.1 引力模型分析結(jié)果

    引力模型對居民小區(qū)公園可達(dá)性的測算,首先是根據(jù)有效路徑距離把居民小區(qū)分為兩類,即不具有公園可達(dá)性的小區(qū)(小區(qū)和公園之間的路徑距離大于有效路徑距離,可達(dá)性指數(shù)等于0)和具有公園可達(dá)性的小區(qū)(小區(qū)和公園之間的路徑距離小于或者等于有效路徑距離,可達(dá)性指數(shù)大于0),然后再對具有公園可達(dá)性的小區(qū)計(jì)算具體的指數(shù)值. 引力模型測算結(jié)果顯示,鄭州市主城區(qū)居民小區(qū)中不具有公園可達(dá)性的小區(qū)占53%,超過了具有公園可達(dá)性的小區(qū)(占47%),而且這兩類小區(qū)的比例呈不均勻分布. 總體來看,外圍城區(qū)(是指主城區(qū)三環(huán)路與四環(huán)路之間的部分)不具有公園可達(dá)性的小區(qū)為71%,遠(yuǎn)大于具有公園可達(dá)性的小區(qū)比例(29%);而中心城區(qū)(是指主城區(qū)三環(huán)路以內(nèi)的部分)不具有公園可達(dá)性的小區(qū)比例為49%,略小于具有公園可達(dá)性的小區(qū)比例(51%). 從各轄區(qū)來看,惠濟(jì)區(qū)、二七區(qū)和金水區(qū)不具有公園可達(dá)性的小區(qū)比例分別為81%、67%和60%,遠(yuǎn)大于具有公園可達(dá)性的小區(qū)比例;而管城區(qū)和中原區(qū)不具有公園可達(dá)性的小區(qū)比例分別為30%和42%,小于具有公園可達(dá)性的小區(qū)比例.

    由圖3 可知,不具有公園可達(dá)性的小區(qū)主要分布在中心城區(qū),而外圍城區(qū)相對較少. 從各轄區(qū)來看,不具有公園可達(dá)性的小區(qū)數(shù)量在金水區(qū)和二七區(qū)中所占比重較大,而在惠濟(jì)區(qū)、管城區(qū)和中原區(qū)中所占比重相對較小. 因?yàn)椴痪哂泄珗@可達(dá)性的小區(qū)距公園的路徑距離較遠(yuǎn),即距小型公園的路徑距離大于500 m,距中型公園的路徑距離大于1000 m,距大型公園的路徑距離大于2000 m,所以這類小區(qū)的居民在消費(fèi)公園提供的各種社會(huì)文化服務(wù)和生態(tài)服務(wù)方面極不便利,因此,這類小區(qū)應(yīng)當(dāng)是公園規(guī)劃與管理優(yōu)先考慮的重點(diǎn)小區(qū).

    圖3 鄭州市主城區(qū)不具有公園可達(dá)性的小區(qū)的分布圖Fig.3 The distribution map of residential communities without park accessibility in the main urban area of Zhengzhou

    由圖4 可知,具有公園可達(dá)性的小區(qū)也主要分布在中心城區(qū),而外圍城區(qū)相對較少. 具有公園可達(dá)性的小區(qū)的可達(dá)性指數(shù)值差異較大,呈右偏分布. 借鑒拉依達(dá)準(zhǔn)則的思路,將這些小區(qū)的公園可達(dá)性分為低(該級(jí)別小區(qū)的指數(shù)值小于所有具有公園可達(dá)性的小區(qū)的指數(shù)值的中位數(shù))、較低(該級(jí)別小區(qū)的指數(shù)值介于所有具有公園可達(dá)性的小區(qū)的指數(shù)值的中位數(shù)和平均值之間)、較高(該級(jí)別小區(qū)的指數(shù)值大于所有具有公園可達(dá)性的小區(qū)的指數(shù)值的平均值,但是小于平均值與一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之和)和高(該級(jí)別小區(qū)的指數(shù)值大于所有具有公園可達(dá)性的小區(qū)的指數(shù)值的平均值與一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之和)共4個(gè)級(jí)別. 結(jié)果顯示,具有公園可達(dá)性的小區(qū)中,可達(dá)性低、較低、較高和高這4 個(gè)級(jí)別的小區(qū)的數(shù)量分別占50%、39%、9%和2%. 總體來看,公園可達(dá)性低、較低和較高這3個(gè)級(jí)別的小區(qū)主要分布在中心城區(qū),而可達(dá)性高這一級(jí)別的小區(qū)主要分布在外圍城區(qū). 從各轄區(qū)來看,可達(dá)性級(jí)別低的小區(qū)主要分布在管城區(qū)和中原區(qū),級(jí)別較低的小區(qū)主要分布在金水區(qū),級(jí)別較高的小區(qū)主要分布在金水區(qū)和管城區(qū),級(jí)別高的小區(qū)主要分布在管城區(qū)和金水區(qū). 需要指出的是,公園可達(dá)性低這一級(jí)別的小區(qū)的數(shù)量較多,而且97%是位于三環(huán)路以內(nèi)的中心城區(qū). 這可能是由于中心城區(qū)小區(qū)分布較為密集,人口密度大,公園需求壓力較大所導(dǎo)致的. 因此,如何提高這類小區(qū)的公園可達(dá)性也是規(guī)劃與管理部門面臨的重要問題.

    圖4 鄭州市主城區(qū)具有公園可達(dá)性的小區(qū)分布圖Fig.4 The distribution map of residential communities with park accessibility in the main urban area of Zhengzhou

    3.2 不同方法的對比分析

    長期以來,公園可達(dá)性研究大多是考慮公園與居民小區(qū)的直線距離而非路徑距離[12]. 但是,由于受城市路網(wǎng)影響,和某一公園直線距離相同的不同小區(qū),它們距該公園的路徑距離不一定相同,這就會(huì)導(dǎo)致這些小區(qū)的公園可達(dá)性出現(xiàn)差異[21]. 為了對比說明這一問題,本文又使用緩沖區(qū)法對鄭州市主城區(qū)居民小區(qū)的公園可達(dá)性進(jìn)行了分析. 首先根據(jù)有效距離(小型、中型和大型公園分別為500、1000、2000 m)對鄭州市主城區(qū)的公園建立緩沖區(qū). 然后對居民小區(qū)和公園緩沖區(qū)進(jìn)行疊加分析,位于緩沖區(qū)范圍內(nèi)的居民小區(qū)具有公園可達(dá)性,可達(dá)性指數(shù)賦值為1,位于緩沖區(qū)范圍之外的小區(qū)不具有公園可達(dá)性,可達(dá)性指數(shù)賦值為0. 最后,對比分析緩沖區(qū)法與引力模型法所得結(jié)果的差異.

    對比發(fā)現(xiàn)通過兩種方法對鄭州市主城區(qū)居民小區(qū)的公園可達(dá)性分析結(jié)果并不完全一致. 其中,對于引力模型法得出的具有公園可達(dá)性的居民小區(qū),緩沖區(qū)法得出的結(jié)果是一致的(也具有可達(dá)性),但是,對于引力模型法得出的不具有公園可達(dá)性的小區(qū),緩沖區(qū)法得出的結(jié)果不完全一致(部分不具有可達(dá)性,部分具有可達(dá)性)(見圖5). 由此可見,用引力模型法分析得出的具有公園可達(dá)性的小區(qū)數(shù)量少于緩沖區(qū)法.這說明引力模型法(考慮的是路徑距離)對居民小區(qū)的公園可達(dá)性的衡量標(biāo)準(zhǔn)比緩沖區(qū)法(考慮的是直線距離)更加嚴(yán)格. 總體來看,用引力模型法判別為不具有公園可達(dá)性但用緩沖區(qū)法卻判別為具有可達(dá)性的居民小區(qū),主要是分布于中心城區(qū)(占81%),而外圍城區(qū)相對較少(僅占19%);從各轄區(qū)來看,金水區(qū)和二七區(qū)的數(shù)量較多(分別占50%和21%),而惠濟(jì)區(qū)、管城區(qū)和中原區(qū)的數(shù)量相對較少(分別占1%、14%和14%). 這說明在路網(wǎng)密度比較大的中心城區(qū),引力模型法和緩沖區(qū)法所得結(jié)果差別更為明顯.

    圖5 運(yùn)用引力模型法判別為不具有公園可達(dá)性但運(yùn)用緩沖區(qū)法卻判別為具有公園可達(dá)性的小區(qū)分布圖Fig.5 The distribution map of residential communities without park accessibility identified by gravity model but with park accessibility identified by buffer zone method

    總之,緩沖區(qū)法只是把居民小區(qū)的公園可達(dá)性劃分為具有可達(dá)性和不具有可達(dá)性兩類,所得結(jié)果比較簡單,而引力模型法不僅把居民小區(qū)劃分為是否具有公園可達(dá)性,而且還能進(jìn)一步測度具有公園可達(dá)性的不同小區(qū)的可達(dá)性差異,所得結(jié)果比較詳細(xì).

    圖6 鄭州市主城區(qū)公園需求強(qiáng)度分布圖Fig.6 The distribution map of demand intensity of parks in the main urban area of Zhengzhou

    3.3 公園需求強(qiáng)度的空間差異

    公園的需求強(qiáng)度也是影響居民小區(qū)的公園可達(dá)性的重要因素,但這一影響在以往的研究中往往被忽視. 為了證實(shí)該影響的存在,本研究對鄭州市主城區(qū)公園的需求強(qiáng)度也進(jìn)行了分析. 結(jié)果表明:各公園的需求強(qiáng)度呈右偏分布,差異明顯,使用和對可達(dá)性分級(jí)相同的方法把所有公園的需求強(qiáng)度也分為低、偏低、偏高、高4 個(gè)級(jí)別(見圖6). 由圖6 可知,鄭州市主城區(qū)的公園需求強(qiáng)度呈現(xiàn)中心城區(qū)高、外圍城區(qū)低的分布特征. 這主要是因?yàn)橹行某菂^(qū)居民小區(qū)密度大,公園附近人口較多,而外圍城區(qū)居民小區(qū)密度較小,公園附近人口較少的緣故. 因此,今后應(yīng)當(dāng)在中心城區(qū)補(bǔ)充規(guī)劃和建設(shè)街旁公園等小型公園,以降低現(xiàn)有公園的需求壓力,進(jìn)而提高居民小區(qū)的公園可達(dá)性.

    4 結(jié)論與討論

    4.1 結(jié)論

    1)鄭州市主城區(qū)居民小區(qū)的公園可達(dá)性總體較差,而且存在一定的空間差異. 全部居民小區(qū)中不具有公園可達(dá)性的小區(qū)占53%,超過了具有公園可達(dá)性的小區(qū)(占47%). 不具有公園可達(dá)性的小區(qū)主要分布在中心城區(qū),外圍城區(qū)相對較少. 具有公園可達(dá)性的居民小區(qū)中,可達(dá)性級(jí)別高的主要分布在外圍城區(qū),可達(dá)性級(jí)別低、較低和較高的主要分布在中心城區(qū).

    2)基于GIS技術(shù)和引力模型構(gòu)建的公園可達(dá)性指數(shù)整合了居民小區(qū)與公園的路徑距離以及小區(qū)周圍特定范圍內(nèi)公園的供給與需求狀況對公園可達(dá)性的綜合影響,能夠較為全面的表達(dá)居民小區(qū)的公園可達(dá)性的含義,因而是研究公園可達(dá)性的較好的綜合性指數(shù).

    3)對于鄭州市主城區(qū)這一案例來說,不具有公園可達(dá)性的那些小區(qū)應(yīng)當(dāng)是優(yōu)先關(guān)注的重點(diǎn),通過規(guī)劃與建設(shè)新的公園以及完善道路網(wǎng)絡(luò)以提升它們的公園可達(dá)性是決策界亟待解決的難題. 本研究可以為相關(guān)決策提供科學(xué)信息.

    4.2 討論

    引力模型是構(gòu)建居民小區(qū)公園可達(dá)性指數(shù)的較好途徑,但就本研究案例來說仍有個(gè)別地方需要進(jìn)一步完善. 比如對居民小區(qū)的人口數(shù)據(jù)測算,本研究是根據(jù)百度熱力地圖上各小區(qū)的熱力度把鄭州市整個(gè)主城區(qū)的人口分配給各小區(qū),但是沒有對得出的小區(qū)人口數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn),這是今后需要彌補(bǔ)的一個(gè)不足之處,因?yàn)楂@取精確的小區(qū)人口數(shù)據(jù)對測算公園需求強(qiáng)度與可達(dá)性至關(guān)重要. 此外,居民小區(qū)與公園之間有效路徑距離的設(shè)定,以及由此得出的居民小區(qū)的公園可達(dá)性具有一定的主觀性. 由于影響居民訪問公園的路徑距離可能存在一個(gè)變動(dòng)范圍而不是一個(gè)定值,因此,如何設(shè)定有效路徑距離進(jìn)而降低研究結(jié)果的主觀性也是引力模型需要解決的一個(gè)重要問題. 總之,本文是基于GIS技術(shù)和引力模型研究居民小區(qū)的公園可達(dá)性的初步嘗試,對于存在的問題將在今后加強(qiáng)研究.

    致謝:本文使用的原始數(shù)據(jù)由李雙金碩士幫助收集整理,在此表示感謝!

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