不同社區(qū)生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)的空間分布關(guān)系研究

王秋實(shí),董玉寬,梁志鵬，陳 希

(1.沈陽建筑大學(xué)建筑與規(guī)劃學(xué)院,遼寧 沈陽 110168；2.遼寧省城市信息與空間感知重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧 沈陽 110168)

社會(huì)對(duì)于公眾健康的關(guān)注為風(fēng)景園林學(xué)科提供了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，城市街道也開始承載更多健康服務(wù)功能[1-2]。街道空間日益成為高頻接觸的活動(dòng)空間，其環(huán)境特征對(duì)身心產(chǎn)生一定影響[3]。高可見度的城市街道空間有助于提升空間感受和可步行性[4]，繼而促進(jìn)體力活動(dòng)、增強(qiáng)安全感等[5-8]。針對(duì)環(huán)境暴露的相關(guān)研究起源于醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域，藍(lán)綠環(huán)境、氣象因素等已經(jīng)被證實(shí)對(duì)城市居民心理健康造成直接影響[9]。綠色暴露作為環(huán)境暴露學(xué)的重要部分已逐漸進(jìn)入學(xué)者討論范疇當(dāng)中[10-11]，傳統(tǒng)研究主要集中在其面積、形態(tài)、可達(dá)性等方面[12]，也有學(xué)者最近開始從暴露時(shí)間、到訪頻率角度與綠色環(huán)境暴露進(jìn)行研究[13]。日本學(xué)者提出根據(jù)真實(shí)場(chǎng)景感受的綠視率為研究對(duì)象，研究表明高綠視率街道可以釋放市民壓力，不同收入水平的空間分布將影響景觀公正[14]。近年來，依托于測(cè)度方式的轉(zhuǎn)變?nèi)吮境叨鹊谋┞堆芯總涫芨鹘徊鎸W(xué)科研究的關(guān)注[15]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16]、弱監(jiān)督多任務(wù)學(xué)習(xí)[17]等技術(shù)可對(duì)圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行語義分割[18]，繼而識(shí)別城市圖像中的關(guān)鍵信息，使得人本尺度街景數(shù)據(jù)分析成為可能[19-20]。因此，筆者以人本視角為切入點(diǎn)，選取沈陽長(zhǎng)白島為研究單元，用機(jī)器學(xué)習(xí)和空間自相關(guān)的方法，建立快速描述城市街道空間綠色環(huán)境暴露水平的模型與方法，以此表征其與房?jī)r(jià)水平的空間分布關(guān)系。

1 數(shù)據(jù)采集

筆者選定城市核心區(qū)中的沈陽和平區(qū)長(zhǎng)白島地區(qū)進(jìn)行研究，面積約為 10.8 km2，外圍的城市道路與地塊內(nèi)道路相對(duì)獨(dú)立(見圖1)。長(zhǎng)白島北側(cè)為城市濱河公園、島中有帶狀公園環(huán)繞，長(zhǎng)白島從2007年開始建設(shè)，建筑及人口密度較大，公共服務(wù)設(shè)施分布較為均等，城市街景成為影響日常個(gè)體居民使用的主要環(huán)境暴露因素之一。

圖1 沈陽市長(zhǎng)白島

1.1 路網(wǎng)數(shù)據(jù)采集

筆者通過OSM(Open Street Map)對(duì)城市道路進(jìn)行爬取，并依據(jù)百度地圖路網(wǎng)進(jìn)行復(fù)核和補(bǔ)全。通過對(duì)兩種平臺(tái)爬取的路網(wǎng)坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和校對(duì)，盡量避免單一數(shù)據(jù)源的城市路網(wǎng)存在誤差。研究范圍由于主要測(cè)度城市街景環(huán)境暴露對(duì)固定居住地個(gè)體的影響，所以僅對(duì)城市道路的路網(wǎng)進(jìn)行爬取和分析，并對(duì)城市路網(wǎng)中不具有百度街景的數(shù)據(jù)點(diǎn)位進(jìn)行人工復(fù)核，補(bǔ)齊相關(guān)數(shù)據(jù)。

1.2 街景數(shù)據(jù)采集

筆者以爬取的HDRI(360°)街景圖片作為后續(xù)進(jìn)行環(huán)境暴露水平測(cè)度研究的源數(shù)據(jù)。通過百度地圖云平臺(tái)API，將研究范圍內(nèi)的193個(gè)街道節(jié)點(diǎn)按照100 m間隔進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，共獲取670個(gè)觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)，覆蓋研究對(duì)象的全部城市街道范圍。并通過SegNet深度學(xué)習(xí)，識(shí)別出天空、建筑、植物等信息要素。

1.3 居住區(qū)及房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)采集

筆者將不同居住區(qū)的實(shí)際邊界和主入口進(jìn)行復(fù)核。通過python工具的requests模塊模擬瀏覽器向房譜網(wǎng)服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求，并獲取頁(yè)面數(shù)據(jù)，用Beautiful Soup庫(kù)對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析后保存到本地，共爬取了85個(gè)居住區(qū)的歷史平均房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)分析與模型建構(gòu)

2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的街景圖片語義分割

傳統(tǒng)研究普遍采用photoshop、HSV等軟件對(duì)圖片中的像素比例進(jìn)行計(jì)算[21-22]。筆者采用SegNet對(duì)爬取的街景HDRI圖片提取圖像特征進(jìn)行語義分割，量化識(shí)別出同一點(diǎn)位街景圖片中不同方向的植物要素占比，并計(jì)算該點(diǎn)的綠視率平均值(見圖2)。

圖2 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的街景圖片語義分割技術(shù)框架

定義觀測(cè)點(diǎn)的綠視率為4個(gè)視線方向綠視率的平均值[23]，若個(gè)別點(diǎn)位的采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)不全，該采樣點(diǎn)綠視率計(jì)為0。

(1)

式中：Gv為采樣點(diǎn)的平均綠視率，GvN、GvE、GvS、GvW為不同方向的采樣街景圖片的綠視率，m為有效采樣點(diǎn)圖片的數(shù)量。

2.2 不同生活圈的綠色環(huán)境暴露水平測(cè)算

當(dāng)以固定居住地的生活圈作為計(jì)算對(duì)象時(shí)，按照GIS中的網(wǎng)絡(luò)分析法計(jì)算其生活圈范圍，并將不同范圍內(nèi)的采樣點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算(見圖3)。即可得到不同生活圈范圍內(nèi)的平均綠視率，其平均綠視率近似代表其綠色視覺環(huán)境暴露的強(qiáng)度。

圖3 不同生活圈的綠色環(huán)境暴露水平測(cè)算范圍

(2)

2.3 雙變量空間自相關(guān)分析模型

空間自相關(guān)分析包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。用全局空間自相關(guān)描述整個(gè)長(zhǎng)白島上所有對(duì)象之間的平均關(guān)聯(lián)程度、空間分布模式及其顯著性。局部空間自相關(guān)統(tǒng)計(jì)變量可以識(shí)別不同空間位置上可能存在的空間關(guān)聯(lián)模式，從而發(fā)現(xiàn)空間局部不平穩(wěn)性，更為準(zhǔn)確地把握局部空間要素的聚集性和分異特征，為分類和決策提供依據(jù)?？臻g自相關(guān)分析可確定某一變量在空間上是否相關(guān)、其相關(guān)程度如何，其中全局空間自相關(guān)著重刻畫空間上的聚集狀態(tài)和相關(guān)程度，而局部空間自相關(guān)則可判斷出空間上的熱點(diǎn)區(qū)域[24]。筆者引入Moran′s I 和 Local Moran′s I 指數(shù)來描述全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)性[25]。其中，Moran′s I 指數(shù)的計(jì)算式為

(3)

其中，對(duì)單個(gè)空間單元i的Local Moran′s I 指數(shù)為

(4)

(5)

式中：Yi和Yj分別為單元i和單元j的屬性值；n為空間單元數(shù)量；Wij為基于歐式距離與K-近鄰算法(k-Nearest Neighbor，KNN)建立的空間權(quán)重矩陣。

為了刻畫多個(gè)變量之間的空間相關(guān)性，相關(guān)學(xué)者[26]在 Moran′s I 指數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步拓展了雙變量全局自相關(guān)和局部自相關(guān)，為揭示不同要素空間分布的相關(guān)性提供了可行方法。

(6)

(7)

(8)

3 空間分布關(guān)系分析

3.1 全局空間自相關(guān)分析

筆者分別將不同生活圈范圍內(nèi)的綠色環(huán)境暴露水平按照距離成本的方式進(jìn)行平均計(jì)算，并運(yùn)用ArcGIS進(jìn)行可視化呈現(xiàn)(見圖4)。莫蘭指數(shù)(Moran′s I)分為全部莫蘭指數(shù)(Global Moran′s I)和局部莫蘭指數(shù)(Local Moran′s I)。其中，前者由PAP Moran提出，用來度量空間是否出現(xiàn)集聚或異常值；后者由Luc Anselin提出，用來度量哪里出現(xiàn)了集聚或異常值[27]。因此，筆者分別對(duì)不同社區(qū)生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平和房?jī)r(jià)分別進(jìn)行全局自相關(guān)統(tǒng)計(jì)。全局自相關(guān)指數(shù)隨著社區(qū)生活圈范圍的擴(kuò)大逐漸增大，分別為0.158 479、0.263 657、0.625 467，標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)z值分別為2.474 326、3.969 278、9.060 818(見圖5)。其結(jié)果表示隨著生活圈范圍的擴(kuò)大，社區(qū)綠色環(huán)境暴露水平集聚程度不斷增加。另外，房?jī)r(jià)的全局自相關(guān)指數(shù)為0.292 518，標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)z值為4.394 343，其相關(guān)數(shù)值符合空間正相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)，可以開展后續(xù)多變量的空間自相關(guān)研究。

圖4 不同生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平的空間分布

圖5 不同社區(qū)生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平及房?jī)r(jià)的全局空間自相關(guān)

3.2 局部空間自相關(guān)分析

3.2.1 單變量局部空間自相關(guān)關(guān)系分析

筆者通過Geoda對(duì)綠色環(huán)境暴露水平和住房?jī)r(jià)格兩個(gè)單變量分別進(jìn)行局部自相關(guān)分析，并進(jìn)行可視化表達(dá)(見圖6)。

圖6 單變量局部空間自相關(guān)的社區(qū)綠色環(huán)境暴露水平及房?jī)r(jià)的空間分布

(1)伴隨生活圈范圍不斷擴(kuò)大，綠色環(huán)境暴露水平熱點(diǎn)和冷點(diǎn)集聚趨于明顯。熱點(diǎn)集聚從島內(nèi)東北側(cè)散落分布，逐漸轉(zhuǎn)化為東側(cè)集中分布；冷點(diǎn)集聚從西北側(cè)集中分布，逐漸轉(zhuǎn)為為西側(cè)集中分布。房?jī)r(jià)水平的局部空間自相關(guān)，熱點(diǎn)集聚主要分布在島內(nèi)中軸線毗鄰的東側(cè)區(qū)域，如中海龍灣、中海國(guó)際社區(qū)二期東區(qū)等；冷點(diǎn)集聚主要分布在西北側(cè)、西南側(cè)和島內(nèi)中軸線西側(cè)，如中冶上河灣、長(zhǎng)白新城等。

(2)5 min、10 min生活圈范圍的冷熱點(diǎn)集聚均出現(xiàn)異常值，15 min生活圈范圍內(nèi)異常值消失。5 min、10 min的“低-高”異常值主要出現(xiàn)在外灘三號(hào)、中航城兩河流域?！案?低”異常值主要出現(xiàn)在新加坡城二期，其異常值主要受到該生活圈范圍內(nèi)的街道綠色環(huán)境影響，15 min以上異常值消失，說明較大范圍的長(zhǎng)白島內(nèi)的綠色環(huán)境與房?jī)r(jià)水平呈現(xiàn)空間正相關(guān)。

(3)15 min生活圈范圍的社區(qū)綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)的冷-熱點(diǎn)集聚耦合比較顯著。房?jī)r(jià)的熱點(diǎn)集聚被包含于15 min生活圈范圍的熱點(diǎn)集聚中，與5 min、10 min生活圈范圍的熱點(diǎn)集聚無明顯耦合關(guān)系；該結(jié)果說明15 min生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)的正向影響顯著。反觀，房?jī)r(jià)的冷點(diǎn)集聚與不同生活圈范圍均出現(xiàn)局部耦合，說明房?jī)r(jià)的負(fù)向影響只存在部分影響關(guān)系。

3.2.2 雙變量局部空間自相關(guān)關(guān)系分析

通過雙變量自相關(guān)LISA圖對(duì)綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)兩個(gè)變量的局部莫蘭指數(shù)進(jìn)行空間可視化分析，繼而探討由房?jī)r(jià)代償?shù)氖杖肭闆r是否正向或者負(fù)向顯著影響了綠色環(huán)境暴露水平的公平性。采用GeoDa對(duì)雙變量的空間自相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析[28]，建立基于歐式距離與K-近鄰算法(k-Nearest Neighbor，KNN)的空間權(quán)重矩陣，對(duì)5 min、10 min、15 min生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)進(jìn)行雙變量局部空間自相關(guān)分析(見圖7)。

圖7 雙變量局部空間自相關(guān)的社區(qū)綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)的空間分布

(1)5 min、10 min、15 min生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)雙變量冷熱點(diǎn)集聚空間分布基本重合。15 min的冷點(diǎn)集聚范圍最大，包含5 min、10 min的冷點(diǎn)集聚空間范圍，說明伴隨生活圈范圍擴(kuò)大，冷點(diǎn)集聚點(diǎn)位更加明顯。5 min、10 min、15 min熱點(diǎn)集聚范圍基本相同，說明不同生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)皆呈現(xiàn)空間正相關(guān)。

(2)5 min、10 min、15 min生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)雙變量冷熱點(diǎn)集聚出現(xiàn)明顯聚類。不同生活圈范圍的分析結(jié)果呈現(xiàn)“高-高”和“低-低”的顯著聚類特征，其中靠近仙島北路的中海國(guó)際社區(qū)組團(tuán)為典型的“高-高”集聚區(qū)，而靠近長(zhǎng)大鐵路的中冶馬總花園、靠近地塊西南側(cè)江南時(shí)代、地塊中心的天河家園等組團(tuán)呈現(xiàn)“低-低”集聚區(qū)?！案?高”集聚主要出現(xiàn)在同時(shí)靠近兩個(gè)城市帶狀公園的品牌地產(chǎn)社區(qū)組團(tuán)，“低-低”聚集區(qū)分別是回遷組團(tuán)和新近建設(shè)的核心區(qū)遠(yuǎn)端組團(tuán)。

(3)5 min、10 min生活圈范圍雙變量冷熱點(diǎn)集聚出現(xiàn)異常值，15 min生活圈范圍異常值消失。5 min、10 min生活圈范圍出現(xiàn)“高-低”“低-高”的異常值，說明綠色環(huán)境暴露水平在小尺度生活圈內(nèi)房?jī)r(jià)的不具有顯著的空間自相關(guān)，原因可能是小尺度生活圈內(nèi)房?jī)r(jià)受到房屋性質(zhì)(商品房、經(jīng)濟(jì)適用房、小產(chǎn)權(quán)房等)、開發(fā)商品牌、物業(yè)維護(hù)水平等多方面影響，出現(xiàn)一定程度的周圍低綠化率與高房?jī)r(jià)或高綠化率與低房?jī)r(jià)的集聚異常值。由于更大尺度范圍住區(qū)開發(fā)周期的時(shí)間連續(xù)和品質(zhì)開放品牌的空間聚集等原因，導(dǎo)致在較大尺度上的綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)空間自相關(guān)趨于穩(wěn)定，異常值逐漸消失。

4 結(jié) 論

(1)不同生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露感知水平差異較明顯。伴隨生活圈范圍增大其綠色環(huán)境暴露水平趨近平衡，感知水平較好的居住區(qū)數(shù)量顯著增多。5 min生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平主要受到城市街道綠化的影響相對(duì)顯著；15 min生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平受到城市帶狀公園的影響相對(duì)顯著。其中城市級(jí)帶狀公園對(duì)綠色環(huán)境暴露水平影響顯著，其他級(jí)別的帶狀公園對(duì)綠色環(huán)境暴露水平的影響相對(duì)較弱。

(2)不同社區(qū)生活圈范圍的綠色環(huán)境暴露水平與房?jī)r(jià)出現(xiàn)顯著的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)集聚。5 min生活圈范圍出現(xiàn)一個(gè)顯著的熱點(diǎn)集聚、兩個(gè)顯著的冷點(diǎn)集聚。10 min和15 min生活圈范圍出現(xiàn)3個(gè)顯著的冷點(diǎn)集聚，一個(gè)顯著的熱點(diǎn)集聚?！案?高”集聚的社區(qū)同時(shí)擁有兩個(gè)豐富的城市公園，繼而反映出比較更高的街道綠色環(huán)境暴露水平，與房?jī)r(jià)形成良好的互促效應(yīng)。

(3)城市街道空間的綠色環(huán)境質(zhì)量也是影響房?jī)r(jià)的重要潛在因素。城市建成空間中的街道綠色環(huán)境質(zhì)量也是影響街道綠地環(huán)境暴露水平的潛在因素。房?jī)r(jià)較高的社區(qū)多分布在富有綠地的公園周圍。社區(qū)與綠地的位置是影響房?jī)r(jià)高低的重要因素，城市主體結(jié)構(gòu)對(duì)房?jī)r(jià)影響同樣顯著，臨近城際鐵路、城市快速路的綠色空間質(zhì)量也相對(duì)較低，其房?jī)r(jià)相對(duì)較低。