基于公眾參與地理信息系統(tǒng)的城市綠地體力活動與建成環(huán)境特征相關性研究
——以哈爾濱市為例

趙曉龍 湯奕子 卞晴 鄭權一

1 研究背景

城市綠地所具有的優(yōu)美自然景觀、開放活動空間、和諧人際交往與積極文化氛圍，使其成為居民進行戶外體力活動的首選地。隨居民體力活動需求的不斷增長和空間選擇的多樣化，明晰哪些綠地特征影響體力活動，對增強綠地服務能力以提升使用率、促進綠地合理規(guī)劃至關重要。在城鄉(xiāng)規(guī)劃領域，針對城市建成環(huán)境對體力活動影響方面的研究已較為成熟：一方面，專家學者們多從健康城市[1-3]等宏觀尺度切入，探究城市建成環(huán)境對體力活動的影響，發(fā)現(xiàn)了城市環(huán)境的通達性[1]、可步行性[2]以及社會文化適應性[3]等特征對體力活動的重要影響；另一方面，他們大多聚焦于社區(qū)[4]、鄰里[5]、街道[6]等城市硬質空間中發(fā)生的體力活動，探究其與所在建成環(huán)境之間的關系。而在風景園林領域，綠地體力活動相關研究主要集中于體力活動的行為特征挖掘[7-8]、體力活動與綠地特征之間的關系探究[10]以及體力活動的空間評價、規(guī)劃設計和發(fā)展策略[11]總結等方面，它們大多從特定空間如公園[10-11]、社區(qū)綠地[12]等微觀尺度切入，探究特定群體如兒童[13]、老年群體[14]在綠地中體力活動的空間影響特征，總結出綠地空間的安全性[15]、環(huán)境美學性[16]、路徑通達性[17]、設施完善性[11]等對體力活動有顯著影響，但這些研究僅聚焦于綠地內部的場地特征，而忽略綠地建成環(huán)境等外部特征對體力活動的影響。因此，綠地建成環(huán)境特征對體力活動是否存在影響成為當代規(guī)劃設計師面臨的一個現(xiàn)實問題。

研究擬從中觀尺度切入，在明晰綠地體力活動的空間分布規(guī)律基礎上，探究綠地建成環(huán)境特征對體力活動的影響，以期指導綠地規(guī)劃與更新，并提高體力活動增長率。將綠地建成環(huán)境特征分解為綠地規(guī)劃特征與綠地所在地建成環(huán)境特征兩部分。其中，綠地規(guī)劃特征是在綠地規(guī)劃階段需首要設定的硬性指標，其用于指導綠地選址、平面布局及功能定位等宏觀尺度上的發(fā)展，包括綠地的區(qū)位、類型、規(guī)模等；綠地所在地建成環(huán)境特征包括綠地周邊衡量體力活動需求來源的住宅小區(qū)、衡量交通條件的交通路網以及衡量相關設施分布的商娛設施及風景名勝資源等。研究擬解決以下具體問題：1）哈爾濱冬春交季時段居民的綠地體力活動空間分布規(guī)律是怎樣的？2）識別哪些綠地規(guī)劃特征對體力活動存在影響？3）識別哪些綠地所在地建成環(huán)境特征對體力活動存在影響？

研究一方面基于自行開發(fā)的公眾參與地理信息系統(tǒng)（Public Participation Geographic Information System, PPGIS）微信程序獲取體力活動的空間定位信息，同時通過相關部門政務公開平臺、百度開放地圖等渠道獲取哈爾濱各綠地類型、規(guī)模、形態(tài)等規(guī)劃特征數(shù)據(jù)，并將其導入ArcGIS形成綠地圖層，與體力活動定位點疊加生成體力活動密度圖，以明晰哈爾濱居民綠地體力活動的空間分布規(guī)律，并識別影響體力活動的綠地規(guī)劃特征；另一方面，基于脈策數(shù)據(jù)網等渠道獲取哈爾濱住宅小區(qū)、交通路網、商娛設施等綠地所在地建成環(huán)境特征數(shù)據(jù)，導入ArcGIS生成綠地所在地建成環(huán)境特征的分層核密度圖，并將體力活動密度圖與分層核密度圖進行疊圖可視化分析，以識別影響體力活動的綠地所在地建成環(huán)境特征（圖1）。

1 研究技術路線Research technology route

2 數(shù)據(jù)獲取與分析

在數(shù)據(jù)獲取方面，現(xiàn)有研究多采用實地問卷[18]、現(xiàn)場訪談[3]和專家座談會[19]等傳統(tǒng)形式，一方面數(shù)據(jù)獲取量小，另一方面研究局限于公園[10-11]、社區(qū)綠地[12]等微觀尺度；也有學者通過網絡爬蟲方式[20]獲取體力活動數(shù)據(jù)，但存在數(shù)據(jù)獲取難度大且精度不足問題。PPGIS是依托GIS技術建立的數(shù)據(jù)采集分析平臺，可實現(xiàn)空間定位數(shù)據(jù)與附屬信息一對一融合并直接在ArcGIS中分析，使公眾意圖快速轉化為圖示語言，還能基于互聯(lián)網與移動終端廣泛吸納公眾參與[21-22]，在業(yè)內被主要應用于環(huán)境評價[23]、行為模式探索[24]和社區(qū)管理[25]等領域，證實其可用于探索宏觀與中觀層面的人群行為特征。因此，本研究將PPGIS作為數(shù)據(jù)獲取平臺。

2.1 PPGIS構思與設計

以往的PPGIS前端界面多以固定終端網站[23]或移動終端App[26]形式呈現(xiàn)，公眾須先注冊登錄才能按步驟制圖，流程復雜且制圖難度大。而微信作為目前廣為流行的社交工具，自帶朋友圈、公眾號和消息推送等免費推廣功能，其小程序業(yè)務相當于智能手機中的App，無須下載安裝，可即時搜索、隨時調用，實現(xiàn)便捷使用、快捷分享，且附帶消息通知、線下掃碼、公眾號關聯(lián)等功能。因此，研究擬開發(fā)實現(xiàn)PPGIS功能的微信程序，利用小程序的微信平臺基礎和網絡技術支撐，將PPGIS功能的前端實現(xiàn)嫁接進小程序中，實現(xiàn)PPGIS的本土化，利用微信的龐大用戶池和便利推廣優(yōu)勢吸納參與者。

整個平臺分為前端PPMAP與附屬問卷、后端數(shù)據(jù)儲存與GIS分析2部分。前端PPMAP與附屬問卷以微信小程序為載體，以開放、可伸縮比例和變換視圖的騰訊地圖為主要界面（圖2），附屬問卷分3個板塊：1）體力活動的主體信息，包括性別、年齡、健康狀況、教育層次和職業(yè)類別；2）體力活動的屬性信息，包括活動類型、強度、頻次和持續(xù)時間；3）體力活動的時間信息，包括一周活動的天數(shù)、一天活動的時段。為保證數(shù)據(jù)真實性，在問卷末尾設置檢驗問題。每采集一次數(shù)據(jù)，自動返入Leancloud云平臺批量儲存，待數(shù)據(jù)清洗和篩選后導入ArcGIS進行統(tǒng)一分析。

2 PPGIS微信小程序端界面PPGIS WeChat terminal interface

2.2 PPGIS結合實地調研

冬春交季時段為哈爾濱居民頻繁從事戶外活動的初始階段，平均氣溫約為-5 ℃。因此，本研究選擇2018年2月1日—2018年3月3日冬春交季時段采集數(shù)據(jù)。從PPGIS網絡調研獲取樣本數(shù)據(jù)的年齡特征來看，青中年群體（19～65歲）占多數(shù)，為86%，少年兒童群體（18歲及以下）和老年群體（65歲及以上）僅占比14%，樣本年齡結構失衡，因此，本研究針對少年兒童和老年群體實地發(fā)放問卷，線上線下同步推廣。線上渠道包括微信朋友圈轉發(fā)、QQ郵件邀請、城市運動群轉發(fā)和新浪微博推送等；線下渠道包括在社區(qū)張貼宣傳海報、在中心商業(yè)區(qū)派發(fā)宣傳單、針對特定群體實地發(fā)放問卷。選擇5個周末的下午時段（12：00—18：00），在哈爾濱10個主要中心商業(yè)區(qū)的商場、超市、肯德基、星巴克等公共場所，針對特定群體隨機發(fā)放問卷，調研天數(shù)共計5天，每個中心發(fā)放300份問卷。

最終共獲取46 498條網絡樣本和3 000條實地樣本，經過濾清洗后得到34 838條有效數(shù)據(jù)。

2.3 數(shù)據(jù)處理與分析

首先，將體力活動空間定位與綠地規(guī)劃特征數(shù)據(jù)分別導入ArcGIS生成體力活動興趣點（point of interest, POI）與綠地圖層，將體力活動POI圖層空間連接至綠地圖層進行疊加分析并分類顯示，將各綠地單位每平方米承載的體力活動人數(shù)依據(jù)由多至少的原則，以同一顏色由深至淺顯示生成體力活動密度圖，疊加哈爾濱交通環(huán)線與河流水系圖層，以明晰哈爾濱市域范圍內居民綠地體力活動的空間分布規(guī)律，識別影響體力活動的綠地規(guī)劃特征；其次，基于ArcGIS，利用核密度法對綠地所在地建成環(huán)境要素的矢量和POI數(shù)據(jù)分層進行空間分布集聚等級分析，依據(jù)集聚程度由強至弱以同一顏色由深至淺顯示，制作綠地所在地建成環(huán)境的分層特征核密度圖；最后，將體力活動密度圖與綠地所在地建成環(huán)境的分層核密度圖進行疊圖可視化分析，識別影響體力活動的綠地所在地建成環(huán)境特征。

3 研究結果

明晰哈爾濱冬春交季時段綠地體力活動的空間分布規(guī)律，總結居民體力活動的綠地空間偏好，能為進一步識別影響體力活動的綠地規(guī)劃特征及其所在地建成環(huán)境特征奠定基礎。最終研究結果能為城市新增綠地選址與舊有綠地更新改造提供理論依據(jù)，有助于城市綠地的合理規(guī)劃與布局，滿足居民日益增長的體力活動需求。

3.1 解析綠地體力活動的空間分布規(guī)律

在ArcGIS中將體力活動POI圖層空間連接至綠地圖層，由體力活動POI求和字段計算出各綠地承載的體力活動總人數(shù)，然后分別除以綠地面積得出綠地單位面積內體力活動人數(shù)，生成體力活動密度圖，并與哈爾濱交通環(huán)線與河流水系圖層疊加（圖3）。研究發(fā)現(xiàn)，共289塊綠地存在體力活動軌跡，單塊綠地承載的活動密度最高可達64人/hm2，最低為0～2人/hm2，表明冬春交季時段哈爾濱綠地中體力活動行為開始大量普及，但空間分布不均，呈現(xiàn)出顯著偏好性。

3 哈爾濱綠地體力活動密度與交通環(huán)線及河流水系圖層疊加圖Overlay of physical activity density and traffic loop river layers in Harbin Greenland

如表1所示，289塊綠地中，220塊綠地體力活動密度等級偏低（密度值＜8人/hm2），僅24塊綠地的體力活動密度等級較高（密度值＞28人/hm2）。其中，兒童公園、建國公園等14塊綠地體力活動密度等級最高；古梨園等10塊綠地體力活動密度等級較高；25塊綠地活動人數(shù)適中，如九站公園、黑龍江中醫(yī)藥大學校園；105塊綠地體力活動密度等級偏低，如黑龍江大學校園、一機公園。綜上所述，在冬春交季時段，哈爾濱綠地體力活動行為雖覆蓋面廣，但空間分布較為集中，因綠地自身條件和所在地建成環(huán)境的不同，不同綠地承載的體力活動存在顯著差異。

表1 各環(huán)線區(qū)域主要綠地體力活動密度值及等級Tab. 1 Statistics of physical activity density values and hierarchies of main green space in each traffic ring zone

3.2 識別影響體力活動的綠地規(guī)劃特征

為進一步探究體力活動與綠地規(guī)劃特征的關系，研究發(fā)現(xiàn)，不同綠地因區(qū)位、類型、規(guī)模、形態(tài)等規(guī)劃特征不同，承載的體力活動密度也存在顯著差異。

從綠地區(qū)位來看，哈爾濱綠地體力活動空間分布呈從中心城區(qū)往外圍遞減的趨勢，不同環(huán)線區(qū)位綠地的體力活動密度顯著不同。對各環(huán)線區(qū)位綠地的平均體力活動密度進行統(tǒng)計，二環(huán)到三環(huán)之間（17.8人/hm2）和一環(huán)以內（11.35人/hm2）的綠地最受體力活動偏好，而三環(huán)以外綠地的平均體力活動密度（1.24人/hm2）極低。因此，綠地的環(huán)線區(qū)位與其體力活動密切相關，對體力活動存在顯著影響，即綠地的環(huán)線區(qū)位越靠中心，其承載的體力活動密度越高。

從綠地類型來看，在冬春交季時段，公園綠地、校園綠地和廣場綠地是居民主要的活動場地。其中，校園綠地屬于公共設施附屬綠地，因其優(yōu)美的環(huán)境、和諧的氛圍和一定的開放性成為體力活動的重要場地。從各類型綠地的平均體力活動密度來看，綜合公園（16.08人/hm2）、帶狀公園（15人/hm2）、專類公園（7.18人/hm2）和社區(qū)公園（5.75人/hm2）的體力活動密度等級較高，這表明綠地類型與體力活動密切相關。同時，將綠地環(huán)線區(qū)位與綠地類型綜合來看，二環(huán)以內的中心區(qū)，建國公園（46人/hm2）、古梨園（40人/hm2）等綜合公園，長青公園（18人/hm2）、靖宇公園（25人/hm2）等社區(qū)公園，哈爾濱開發(fā)區(qū)景觀廣場（23人/hm2）、北秀廣場（20人/hm2）等廣場綠地和哈爾濱工業(yè)大學（64人/hm2）、東北林業(yè)大學（46人/hm2）等校園綠地的體力活動密度等級最高；二環(huán)以外的郊區(qū)，斯大林公園（64人/hm2）、香坊公園（28人/hm2）等帶狀公園和群力丁香公園（17人/hm2）、遠大生態(tài)園（16人/hm2）等專類公園的體力活動密度等級最高。因此，中心城區(qū)的綜合公園、社區(qū)公園等公園綠地、廣場綠地和校園綠地最受居民偏好，而郊區(qū)的帶狀公園和專類公園最受偏好，表明在不同的環(huán)線區(qū)位，體力活動偏好的綠地類型不同。

從綠地規(guī)模來看，大、中型規(guī)模綠地（10～30 hm2）的體力活動密度相對偏高。各規(guī)模等級綠地的平均體力活動密度中，大型規(guī)模綠地（20～30 hm2）、中型規(guī)模綠地（10～20 hm2）的體力活動密度等級最高，因此，大中型規(guī)模綠地最受居民體力活動偏好，如斯大林公園（64人/hm2）、哈爾濱工業(yè)大學校園（64人/hm2）、兒童公園（62人/hm2）、黛秀湖公園（41人/hm2）等綠地活動密度均偏高。因此，綠地規(guī)模與體力活動密切相關，對體力活動存在重要影響，并呈現(xiàn)出綠地規(guī)模越大，體力活動密度越高的趨勢。

從綠地形態(tài)來看，帶狀綠地的體力活動密度偏高。各形態(tài)綠地的平均體力活動密度中，帶狀綠地（7.67人/hm2）最受居民體力活動偏好，如斯大林公園（64人/hm2）、江畔公園（42人/hm2）等，其次為楔狀綠地（4.66人/hm2）。因此，體力活動普遍偏好帶狀綠地，綠地形態(tài)與體力活動密切相關，對其存在重要影響。

總體而言，綠地的環(huán)線區(qū)位、類型、規(guī)模、形態(tài)等規(guī)劃特征與體力活動密切相關，均對體力活動有重要影響。

3.3 識別影響體力活動的綠地所在地建成環(huán)境特征

將住宅小區(qū)、企業(yè)、交通路網、公交站點、商娛設施、風景名勝資源的分層核密度圖與體力活動密度圖疊加進行可視化分析，以識別影響體力活動的綠地所在地建成環(huán)境特征。

哈爾濱城區(qū)住宅小區(qū)大體呈多核心分散結構分布，與市域范圍內綠地體力活動的空間分布趨勢大體一致（圖4）。住宅小區(qū)核心區(qū)的斯大林公園、九站公園、黛秀湖公園、哈爾濱工業(yè)大學等綠地的體力活動密度值皆偏高，住宅小區(qū)稀疏區(qū)綠地的體力活動密度值則偏低；較小規(guī)模的高體力活動密度的綠地如建國公園、古梨園、北秀廣場等綠地周邊住區(qū)分布較密集，而低體力活動密度的綠地周邊住區(qū)分布較為稀疏。因此，綠地周邊的住區(qū)分布與體力活動密切相關，同時也表明，居住人口是綠地體力活動需求的主要來源。在綠地規(guī)劃選址階段，應優(yōu)選靠近住區(qū)的密集區(qū)域。

4 住宅小區(qū)核密度與體力活動密度疊加圖Overlapping map of nuclear density and physical activity density in residential area

哈爾濱城區(qū)的企業(yè)也大體呈多核心分散結構分布，但表現(xiàn)出集中分布于中心城區(qū)（二環(huán)以內）的聚集趨勢（圖5）。企業(yè)核心區(qū)域的綠地如長青公園、索菲亞廣場、經緯街—霽虹街廣場等，它們的體力活動密度適中，而高體力活動密度的綠地如斯大林公園、建國公園、兒童公園等周邊的企業(yè)分布較少。因此，綠地周邊的企業(yè)分布對體力活動影響不大，表明就業(yè)人口并非綠地體力活動需求的主要來源。

5 企業(yè)核密度與體力活動密度疊加圖Overlapping map of nuclear density and physical activity density in companies

與體力活動分布趨勢類似，哈爾濱的交通路網和公交站點分布與聚集程度大體呈從中心往外圍遞減趨勢（圖6～7）。在體力活動密度偏高的建國公園、兒童公園、斯大林公園、北秀廣場、哈爾濱體育學院、哈爾濱醫(yī)科大學和哈爾濱工業(yè)大學校園等中心綠地，其周邊路網和公交站點密度也相對偏高，表明中心綠地，特別是公園綠地、廣場綠地和校園綠地周邊的交通路網和公交站點與其體力活動密切相關。而二環(huán)到三環(huán)之間群力片區(qū)的哈爾濱音樂公園、群力丁香公園、江北區(qū)的太陽島公園等綠地由于周邊道路路網和公交站點少、密度低，綠地的體力活動密度偏低。因此，綠地周邊的交通路網和公交站點分布對體力活動影響顯著，綠地規(guī)劃選址應首選交通便捷區(qū)域，尤其是公交便捷區(qū)域。

6 交通路網核密度與體力活動密度疊加圖Overlapping map of nuclear density and physical activity density in the traffic network

7 公交站點核密度與體力活動密度疊加圖Overlapping map of nuclear density and physical activity density at bus stops

哈爾濱商娛設施分布在中心城區(qū)（二環(huán)以內），呈多核心分散結構分布，整體變化趨勢與體力活動密度變化一致，從中心向外圍遞減，至二環(huán)線以外則急劇遞減（圖8）。中央大街商圈周邊的斯大林公園、九站公園、兆麟公園，秋林商圈周邊的兒童公園、北秀廣場、哈爾濱工業(yè)大學校園，樂松商圈周邊的東北林業(yè)大學校園、香坊公園、勞動公園等體力活動密度均偏高，而遠離商圈的廣翰公園、陽光休閑廣場和丁香博覽園等綠地等體力活動密度低。因此，綠地周邊的商娛設施分布與體力活動密切相關。哈爾濱的風景名勝分布較為集中，多位于二環(huán)以內，三環(huán)和四環(huán)區(qū)域也有零星分布，太陽島公園、中央大街、博物館和龍塔為幾大風景名勝核心聚集區(qū)（圖9）。然而，以純觀賞型自然景觀為主的太陽島公園、冰雪大世界景區(qū)等綠地的體力活動密度較低，以人文景觀為主的龍塔景區(qū)周邊的開發(fā)區(qū)景觀廣場等綠地，自然景觀、人文景觀與商業(yè)連帶開發(fā)的中央大街和博物館景區(qū)周邊的斯大林公園、兒童公園等綠地的體力活動密度偏高。綜上，綠地周邊以純自然景觀為主的風景名勝資源對體力活動影響較小；附帶商業(yè)開發(fā)的風景名勝資源與體力活動密切相關。因此，綠地規(guī)劃選址時，應優(yōu)先靠近商娛設施與附帶商業(yè)開發(fā)的風景名勝資源。

8 商娛設施核密度與體力活動密度疊加圖Overlapping map of nuclear density and physical activity density in commercial and entertainment facilities

9 風景名勝核密度與體力活動密度疊加圖Overlapping map of nuclear density and physical activity density in scenic spots

總體而言，綠地所在地建成環(huán)境特征中，住宅小區(qū)、交通路網、公交站點、商娛設施以及附帶商業(yè)開發(fā)的風景名勝資源對體力活動存在顯著影響。

4 結語

本研究通過自行開發(fā)的PPGIS微信程序這一新型手段獲取哈爾濱冬春交季時段居民綠地體力活動的空間定位信息，在明晰綠地體力活動空間分布規(guī)律的基礎上，從綠地規(guī)劃特征和所在地建成環(huán)境特征2個層面識別體力活動的影響因素。經分析，研究得出以下3點結論。1）哈爾濱冬春交季時段居民體力活動的綠地范圍覆蓋面廣，但空間分布集中，綠地因其自身條件和所在地建成環(huán)境的不同，承載的體力活動也存在顯著差異。2）綠地規(guī)劃特征中，綠地的環(huán)線區(qū)位、類型、規(guī)模、形態(tài)對體力活動存在重要影響。其中，綠地環(huán)線區(qū)位越靠近市中心，則承載的體力活動越多；在中心城區(qū)，居民體力活動偏好的綠地類型多樣，如公園綠地、廣場綠地和校園綠地，在郊區(qū)僅有公園綠地的體力活動偏多；綠地的規(guī)模越大、形態(tài)越趨向帶狀，承載的體力活動越多。3）綠地所在地建成環(huán)境特征中，綠地周邊的住宅小區(qū)、交通路網、公交站點、商娛設施以及附帶商業(yè)開發(fā)的風景名勝資源對體力活動影響顯著，以上環(huán)境資源分布越多，綠地所承載的體力活動越多。本研究以哈爾濱居民的綠地體力活動需求為基礎，識別出影響體力活動的綠地規(guī)劃特征及其所在地建成環(huán)境特征，為城市綠地的選址及所在地建成環(huán)境的更新改造提供理論依據(jù)。通過提升綠地空間服務效率來促進綠地體力活動的增多，逐步達到增強全民健康體質的有效目的，將“健康中國”理念落地為綠地空間規(guī)劃實踐。

本研究存在以下局限：一方面，調研局限于冬春交季時段，缺乏其他季節(jié)綠地體力活動相關數(shù)據(jù)，未來可進行季節(jié)性縱向對比或南北城市橫向對比研究；另一方面，由于篇幅有限，本研究僅通過簡單的統(tǒng)計和疊加可視化分析識別影響體力活動的綠地規(guī)劃特征和所在地建成環(huán)境特征，未進行更深層次的量化研究，希望未來予以完善補充。

圖表來源(Sources of Figures and Table)：

文中圖表均由作者繪制。