基于改進(jìn)2SFCA的荊州市公園綠地可達(dá)性研究

摘" 要：公園綠地的可達(dá)性對(duì)居民生活和城市規(guī)劃具有重要意義。針對(duì)現(xiàn)有研究對(duì)可達(dá)性計(jì)算過(guò)程中的供給能力影響因素考慮單一的問(wèn)題，該研究以荊州市中心城區(qū)為例，綜合考慮主觀因素和客觀因素對(duì)可達(dá)性的影響，基于公園綠地面積、植被覆蓋度、分形維數(shù)、邊緣密度和百度評(píng)分等數(shù)據(jù)，運(yùn)用改進(jìn)兩步移動(dòng)搜索法測(cè)度街道尺度下公園綠地可達(dá)性，并采用Moran's I等方法分析其空間聚集模式。研究結(jié)果顯示，荊州市中心城區(qū)公園綠地可達(dá)性存在明顯的空間差異，中部區(qū)域可達(dá)性較高，邊緣區(qū)域較低，且整體呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間集聚性。該研究為荊州市優(yōu)化公園綠地資源配置和城市規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)，也可為其他類(lèi)似地理現(xiàn)象的可達(dá)性研究提供參考。

關(guān)鍵詞：公園綠地;可達(dá)性;兩步移動(dòng)搜索法;熵權(quán)法;城市規(guī)劃

中圖分類(lèi)號(hào)：TU984" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）11-0081-05

Abstract： The accessibility of park green spaces is of great significance to residents' lives and urban planning. In view of the problem that existing research considers a single factor affecting supply capacity in the calculation of accessibility， this study takes the central Urban area of Jingzhou City as an example to comprehensively consider the impact of subjective and objective factors on accessibility. Based on data such as park and green space， vegetation coverage， fractal dimension， edge density and Baidu score， the improved two-step mobile search method is used to measure the accessibility of park green spaces at the street scale.， and Moran's I and other methods are used to analyze its spatial aggregation pattern. The research results show that there are obvious spatial differences in the accessibility of park green spaces in the central Urban area of Jingzhou City. The accessibility is high in the central area and low in the marginal areas， and the overall situation shows strong spatial agglomeration. This study provides a scientific basis for Jingzhou City to optimize the allocation of park and green space resources and urban planning， and can also provide a reference for accessibility research of other similar geographical phenomena.

Keywords： park and green space; accessibility; two-step mobile search method; entropy weight method; urban planning

公園綠地是重要的城市公共服務(wù)設(shè)施，是為城市居民提供親近自然的最重要的綠色開(kāi)放空間[1]。其具有多樣化的生態(tài)服務(wù)功能，包括凈化污染[1]、改善城市局部小氣候[2]、緩解城市熱島效應(yīng)[3]和維護(hù)城市生物多樣性[4]等。城市公園綠地在構(gòu)建城市形象的同時(shí)，還能提供重要的社會(huì)和心理價(jià)值[5]。然而，在快速城鎮(zhèn)化過(guò)程中，城市規(guī)劃布局往往忽視了公園綠地與人口之間的供需匹配[6]，導(dǎo)致城市公園綠地功能的空間錯(cuò)位。因此，研究城市公園綠地空間配置的合理性已成為優(yōu)化城市規(guī)劃布局和建設(shè)創(chuàng)新宜居型城市的重要議題[7]。其中，可達(dá)性是最具代表和應(yīng)用廣泛的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

公園綠地的可達(dá)性是近年的研究熱點(diǎn)，是指居民從居住區(qū)到達(dá)公園綠地過(guò)程中克服時(shí)間、距離等阻力的難易程度[8]。常用的測(cè)度可達(dá)性的方法有空間句法[9]、緩沖區(qū)分析法[10]、最小鄰近距離法[11]、費(fèi)用加權(quán)距離法[12]、網(wǎng)絡(luò)分析法[13]、重力模型法[14]和兩步移動(dòng)搜索法[15]等。空間句法對(duì)城市空間進(jìn)行尺度劃分，探索公園綠地與城市空間結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，無(wú)法反映居民真實(shí)出行狀況。緩沖區(qū)分析法以公園綠地為源點(diǎn)向外作不同半徑的緩沖區(qū)間，通過(guò)判斷使用人群是否在緩沖區(qū)內(nèi)來(lái)評(píng)估公園綠地的可達(dá)性。該方法未考慮公園自身吸引力及道路對(duì)居民出行的影響。最小鄰近距離法和費(fèi)用加權(quán)距離法分別計(jì)算居民點(diǎn)至公園點(diǎn)的直線距離與居民點(diǎn)至公園點(diǎn)的費(fèi)用來(lái)衡量該公園綠地的可達(dá)性高低，忽略實(shí)際道路、公園綠地吸引力等影響因素。網(wǎng)絡(luò)分析法則僅從供給端單一視角分析問(wèn)題，且對(duì)于公園吸引力等非空間因素缺乏考慮。重力模型法和兩步移動(dòng)搜索法（Two-Step Floating Catchment Area Method，2SFCA）同時(shí)將供給點(diǎn)、需求點(diǎn)以及交通阻隔等影響因素納入考量。而2SFCA是重力模型法的延伸，擴(kuò)展形式豐富，已成為公共設(shè)施可達(dá)性評(píng)價(jià)中最廣泛應(yīng)用的方法。

2SFCA最早由Radke等[16]于2000年提出，其核心思想為，預(yù)先為供給點(diǎn)和需求點(diǎn)設(shè)定最大出行成本，分別以供需點(diǎn)為中心，按照各自的出行成本作為搜索半徑，進(jìn)行2次搜索，計(jì)算該范圍內(nèi)可獲取的設(shè)施數(shù)量，數(shù)量越多則可達(dá)性越高。然而，原始2SFCA默認(rèn)在搜索半徑范圍內(nèi)可達(dá)性都是均等的，而超過(guò)搜索半徑后則不可達(dá)，忽略了搜索半徑范圍內(nèi)的空間差異性對(duì)可達(dá)性的影響。為克服2SFCA的不足，學(xué)者們對(duì)其進(jìn)行了多方面的改進(jìn)，主要包括以下4種類(lèi)型：一是對(duì)距離衰減問(wèn)題的改進(jìn)，如Dai[17]將核密度函數(shù)引入2SFCA算法中，提出了基于核密度型的2SFCA方法（KD2SFCA），Dai[18]通過(guò)引入高斯函數(shù)來(lái)描述距離衰減，提出了基于高斯函數(shù)的2SFCA（G2SFCA）;二是對(duì)搜索半徑的改進(jìn)，如Luo等[19]提出了可變搜索半徑的2SFCA（Variable2SFCA， V2SFCA），陶卓霖等[20]提出了多級(jí)半徑2SFCA（Multi Catchment Sizes 2SFCA， MC2SFCA），即按照設(shè)施規(guī)模設(shè)定多級(jí)搜尋半徑進(jìn)行搜索;三是考慮多種出行方式進(jìn)行方法擴(kuò)展，如Mao等[21]提出了考慮多種出行方式的2SFCA（Multi-mode 2SFCA，MM2SFCA），F(xiàn)ransen等[22]也關(guān)注通勤行為對(duì)可達(dá)性的影響，提出了基于通勤的2SFCA（Commuter-based 2SFCA，CB2SFCA）;四是考慮供給競(jìng)爭(zhēng)或需求，如Luo[23]將胡弗模型引入2SFCA，提出了胡弗型2SFCA（Huff 2SFCA， H2SFCA），Shao等[24]根據(jù)年齡、性別和醫(yī)生數(shù)量調(diào)節(jié)需求人口，提出了基于供需調(diào)整的2SFCA（Supply-demand adjusted 2SFCA，SDA-2SFCA）。

盡管上述研究擴(kuò)展了對(duì)于公園綠地可達(dá)性的認(rèn)知并提出了豐富的研究方法，但在公園綠地供給能力測(cè)算時(shí)僅基于公園綠地面積這一單一要素，沒(méi)有考慮其他客觀因素及居民的主觀感知和需求。而實(shí)際的公園綠地供給能力除了公園綠地面積之外，還受到多種因素的影響。本文選取荊州市中心城區(qū)為研究區(qū)域，在2SFCA的基礎(chǔ)上，綜合考慮百度評(píng)分、面積、植被覆蓋度、分形維數(shù)、邊緣密度多種主客觀因素對(duì)公園綠地供給能力的影響，重新測(cè)算公園綠地的供給能力，在此基礎(chǔ)上，基于Mapbox等時(shí)圈API計(jì)算多交通模式下公園綠地可達(dá)性，并圍繞其空間集聚特征進(jìn)行深入探討，以期進(jìn)一步完善公園綠地可達(dá)性評(píng)價(jià)體系，為公共綠地政策制定和資源布局優(yōu)化提供科學(xué)參考。

1" 研究方法

1.1" 公園綠地供給能力影響因子選取

本研究綜合考慮多種主客觀因素對(duì)公園綠地供給能力的影響，選取百度評(píng)分、面積、植被覆蓋度、分形維數(shù)、邊緣密度測(cè)算公園綠地的供給能力。百度評(píng)分反映了人們對(duì)公園綠地的主觀滿意度和喜愛(ài)程度，這一指標(biāo)可以作為衡量公園綠地吸引力的關(guān)鍵因素之一。公園綠地的面積決定了其容納人數(shù)、活動(dòng)種類(lèi)的廣度。較大的面積能夠提供更多的休閑、娛樂(lè)等活動(dòng)空間。一般來(lái)說(shuō)，面積越大，公園綠地對(duì)居民的吸引力也更強(qiáng)。植被覆蓋度反映了公園綠地的自然生態(tài)環(huán)境，是衡量其質(zhì)量和生態(tài)系統(tǒng)健康的重要指標(biāo)。較高的植被覆蓋度通常意味著更多的樹(shù)木、草地和其他綠植，能提供更好的環(huán)境美感等功能。分形維數(shù)用于描述公園邊界的復(fù)雜性和空間形態(tài)。分形維數(shù)越高，意味著公園的邊界越復(fù)雜。復(fù)雜的空間形態(tài)可以提高居民在視覺(jué)感知方面的興趣。邊緣密度反映了公園綠地形狀的緊湊性。邊緣密度較高的公園通常形狀更為復(fù)雜，擁有更多的邊界區(qū)域，這些邊界區(qū)域可為居民提供多樣化的景觀體驗(yàn)。

1.2" 改進(jìn)2SFCA模型的構(gòu)建

在綜合考慮多種主客觀因素對(duì)公園綠地供給能力影響的前提下，本研究對(duì)2SFCA方法進(jìn)行改進(jìn)，優(yōu)化了公園綠地可達(dá)性測(cè)量方法。具體步驟如下：①計(jì)算公園綠地的供需比Rj，以每一個(gè)公園綠地供給點(diǎn)j為中心，根據(jù)其等級(jí)尋找對(duì)應(yīng)搜索半徑d0內(nèi)的居住區(qū)需求點(diǎn)i，對(duì)這些需求點(diǎn)的人口數(shù)量用高斯函數(shù)進(jìn)行衰減后求和，最后計(jì)算公園綠地的供需比Rj，如公式（1）所示。②計(jì)算居民點(diǎn)的可達(dá)性Ai，以每一個(gè)居住區(qū)需求點(diǎn)i為中心，尋找d0時(shí)間范圍內(nèi)可到達(dá)的公園綠地供給點(diǎn)j，對(duì)每個(gè)公園綠地的供需比Rj通過(guò)高斯函數(shù)衰減并求和，得到居民點(diǎn)的可達(dá)性Ai，如公式（2）所示。

式中：Di是搜索范圍內(nèi)居民點(diǎn)i的需求規(guī)模，以人口數(shù)量表示，f（dij）是高斯衰減函數(shù)，如公式（3）所示;Sj代表公園綠地j的綜合評(píng)分，表征公園綠地的供給能力，本研究采用熵權(quán)法對(duì)其主觀因子和客觀因子進(jìn)行權(quán)重賦值，通過(guò)加權(quán)求和的方式計(jì)算獲得。具體計(jì)算公式如下

式中：Xij是公園綠地的各項(xiàng)指標(biāo)值，Yij是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果，Pij是指標(biāo)的變異大小，Ej是該組指標(biāo)數(shù)據(jù)的信息熵，Wij為指標(biāo)的權(quán)重，Si為公園綠地i的綜合評(píng)分。

1.3" 基于Moran's Ⅰ的可達(dá)性空間自相關(guān)分析

Moran's I是一種基于空間權(quán)重的統(tǒng)計(jì)方法，通過(guò)定義空間權(quán)重矩陣，對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探究相鄰區(qū)域之間的相似性和差異性。全局Moran's Ⅰ量化空間自相關(guān)的整體水平，而局部Moran's Ⅰ衡量單個(gè)變量與其鄰近區(qū)域之間的相關(guān)強(qiáng)度。本研究采用Moran's I來(lái)量化荊州市中心城區(qū)公園綠地可達(dá)性的空間自相關(guān)程度和集聚情況。

2" 荊州市公園綠地可達(dá)性分析

2.1" 研究區(qū)概況

荊州市位于湖北省中南部、長(zhǎng)江中游、江漢平原腹地，地理坐標(biāo)介于東經(jīng)111°15′～114°05′，北緯29°26′～31°37′，該市下轄荊州、沙市兩區(qū)，江陵、公安兩縣，松滋、石首、監(jiān)利、洪湖四市，另有荊州開(kāi)發(fā)區(qū)、紀(jì)南文旅區(qū)和荊州高新區(qū)3個(gè)功能區(qū)。根據(jù)第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)，荊州市常住人口523萬(wàn)人，中心城區(qū)建成區(qū)面積93.87 km2。本文選取中心城區(qū)的人口密集區(qū)域作為研究對(duì)象，具體范圍為復(fù)興大道以南，長(zhǎng)江以北，西環(huán)路以東，東方大道以西（圖1）。

2.2" 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本研究采用的公園綠地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于荊州市城管部門(mén)，同時(shí)參照荊州市人民政府官網(wǎng)等公開(kāi)信息，結(jié)合百度地圖衛(wèi)星影像，最終得到研究區(qū)各類(lèi)公園158處。參考GB/T 51346—2019《城市綠地規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)》和CJJ/T85—2017《城市綠地分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)》，同時(shí)結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況將公園綠地分為3類(lèi)（表1）：第一類(lèi)為綜合公園，面積大于等于10 hm2，服務(wù)范圍2 000 m;第二類(lèi)為社區(qū)公園，面積介于5～10 hm2，服務(wù)范圍1 000 m;第三類(lèi)為游園，面積介于0.2～5 hm2，服務(wù)范圍500 m。本研究選取公園綠地的百度評(píng)分、面積、植被覆蓋度、分形維數(shù)和邊緣密度，綜合測(cè)度主觀和客觀因素對(duì)公園綠地供給能力的影響。其中，植被覆蓋度基于2023年6月26日的Sentinel-2高分辨率遙感影像，采用像元二分法[25]計(jì)算求得;分形維數(shù)和邊緣密度通過(guò)應(yīng)用Fragstats 4.2軟件求得;百度評(píng)分來(lái)源于百度地圖開(kāi)放平臺(tái)。對(duì)于沒(méi)有評(píng)分記錄的公園綠地，計(jì)算與其相同等級(jí)的公園綠地評(píng)分的均值，并在此基礎(chǔ)上添加一定幅度的隨機(jī)誤差進(jìn)行賦值。

本研究使用Chen Yuehong教授團(tuán)隊(duì)制作的中國(guó)100 m空間分辨率人口分布柵格數(shù)據(jù)集[26]，該數(shù)據(jù)集基于最新的第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)，結(jié)合騰訊用戶密度、建筑物高度和夜間燈光等多種地理空間大數(shù)據(jù)，以確定居民區(qū)域。與WorldPop數(shù)據(jù)集相比，該數(shù)據(jù)集顯著提升了人口網(wǎng)格數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和合理性。

出行數(shù)據(jù)則利用Mapbox API獲取基于步行、騎行和駕車(chē)3種交通模式的等時(shí)圈計(jì)算結(jié)果，確定從居住網(wǎng)格點(diǎn)出發(fā)在不同時(shí)間內(nèi)可達(dá)的區(qū)域。參考GB 50180—2018《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》和相關(guān)學(xué)者[27-28]對(duì)搜索半徑的相關(guān)研究，最終確定以10、20和30 min作為居民在步行、騎行和駕車(chē)3種交通模式下到達(dá)公園綠地的時(shí)間閾值。

2.3" 結(jié)果分析

2.3.1" 公園綠地可達(dá)性分布格局

對(duì)每種出行模式下的可達(dá)性進(jìn)行求和，得到綜合多交通模式下的公園綠地可達(dá)性?；谧匀粩帱c(diǎn)法將可達(dá)性計(jì)算結(jié)果分為5個(gè)等級(jí)。從空間分布來(lái)看（圖2），荊州市中心城區(qū)公園綠地可達(dá)性呈現(xiàn)由中心向兩極遞減的趨勢(shì)?？蛇_(dá)性等級(jí)為“好”和“較好”的居住網(wǎng)格占比為30.61%，主要分布在關(guān)沮鎮(zhèn)、解放街道、崇文街道、中山街道、勝利街道、聯(lián)合街道、立新街道以及朝陽(yáng)街道，該區(qū)域公園綠地供給能力較高，居住網(wǎng)格人口數(shù)量占總數(shù)的43.65%;可達(dá)性等級(jí)為“一般”的居住網(wǎng)格占比為15.38%，主要分布在聯(lián)合街道與朝陽(yáng)街道交界處及東城街道與解放街道、關(guān)沮鎮(zhèn)的交界處;可達(dá)性等級(jí)為“較差”和“差”的居住網(wǎng)格占比為54.01%，人口占總數(shù)的43.08%，其中，城南街道、聯(lián)合街道、沙市農(nóng)場(chǎng)及朝陽(yáng)街道南部區(qū)域距離公園綠地較遠(yuǎn)，而郢城鎮(zhèn)、西城街道和東城街道區(qū)域雖然有面積較大的環(huán)荊州古城國(guó)家濕地公園，但人口較為密集。總體來(lái)看，荊州市中心城區(qū)的公園綠地空間分配較為不均衡。

2.3.2" 公園綠地可達(dá)性空間集聚分析

采用Moran's Ⅰ對(duì)荊州市中心城區(qū)公園綠地可達(dá)性進(jìn)行測(cè)度，結(jié)果顯示Moran's Ⅰ為0.997，p值小于0.01，表明研究區(qū)公園綠地可達(dá)性存在顯著正相關(guān)且具有明顯集聚現(xiàn)象。從空間分布上看（圖3），公園綠地可達(dá)性空間集聚差異明顯。其中，高-高聚類(lèi)占比30.66%，主要集中在研究區(qū)中部，包括立新街道、崇文街道、中山街道、勝利街道及聯(lián)合街道部分區(qū)域;低-低聚類(lèi)占25.81%，主要分布于郢城鎮(zhèn)、東城街道、城南街道東部、朝陽(yáng)街道南部及聯(lián)合街道部分區(qū)域;此外，還存在43.13%的居住網(wǎng)格空間聚類(lèi)情況不顯著。整體看，荊州市中心城區(qū)的公園綠地可達(dá)性存在一定程度的空間不均衡。

3" 結(jié)束語(yǔ)

本研究基于改進(jìn)的2SFCA，整合公園綠地面積、植被覆蓋度、分形維數(shù)、邊緣密度和百度評(píng)分，同時(shí)考慮主觀和客觀因素測(cè)算公園綠地供給能力，以居住網(wǎng)格為研究尺度，對(duì)荊州中心城區(qū)公園綠地空間可達(dá)性進(jìn)行計(jì)算，以獲取較真實(shí)的公園綠地服務(wù)水平。研究結(jié)果表明：①荊州市中心城區(qū)公園綠地可達(dá)性呈現(xiàn)明顯的空間差異，以立新街道、勝利街道和聯(lián)合街道為代表的中部區(qū)域可達(dá)性較高，而郢城鎮(zhèn)、西城街道、城南街道、沙市農(nóng)場(chǎng)和聯(lián)合街道等邊緣區(qū)域可達(dá)性較低。②荊州市中心城區(qū)公園綠地可達(dá)性表現(xiàn)出顯著的空間集聚特征，整體集聚特征與可達(dá)性空間分布相似?？蛇_(dá)性高-高聚類(lèi)區(qū)主要集中在研究區(qū)中部，低-低聚類(lèi)區(qū)主要分布在公園綠地資源較少的東南部及人口較為密集的西北部。在進(jìn)行居住區(qū)土地規(guī)劃時(shí)，應(yīng)充分考慮周邊公園綠地資源的供需情況，因地制宜地合理規(guī)劃城市人口布局，以有效緩解公園綠地資源供需不匹配的問(wèn)題。本研究存在不足：①在公園綠地可達(dá)性計(jì)算過(guò)程中，未考慮不同的人口結(jié)構(gòu)特征（如青少年、上班族、老年等）對(duì)于公園綠地需求的差異，這可能導(dǎo)致居民實(shí)際需求的偏差;②在交通方式選擇上，居民可能還會(huì)使用公共交通工具等出行方式;③可達(dá)性計(jì)算中仍存在邊界效應(yīng)，即居住在研究區(qū)邊界附近的居民可能會(huì)越過(guò)城市或行政區(qū)邊界尋求公園綠地服務(wù)，導(dǎo)致最終結(jié)果可能出現(xiàn)偏差。未來(lái)將針對(duì)上述問(wèn)題開(kāi)展進(jìn)一步的研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] AYALA-AZCáRRAGA C， DIAZ D， ZAMBRANO L. Characteristics of urban parks and their relation to user well-being[J].Landscape and Urban Planning，2019（189）：27-35.

[2] WANG Y， NI Z， CHEN S， et al. Microclimate regulation and energy saving potential from different urban green infrastructures in a subtropical city[J].Journal of Cleaner Production，2019（226）：913-927.

[3] 焦敏，周偉奇，錢(qián)雨果，等.斑塊面積對(duì)城市綠地降溫效應(yīng)的影響研究進(jìn)展[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，41（23）：9154-9163.

[4] MCMORRIS O， VILLENEUVE P J， SU J， et al. Urban greenness and physical activity in a national survey of Canadians[J].Environmental Research，2015（137）：94-100.

[5] CHEN Y， WENG Q， TANG L， et al. Automatic mapping of urban green spaces using a geospatial neural network[J].GIScience amp; Remote Sensing，2021，58（4）：624-642.

[6] WANG S， YUNG E， SUN Y. Effects of open space accessibility and quality on older adults' visit： Planning towards equal right to the city[J].Cities，2022（125）：103611.

[7] 黃玖菊，林伊婷，陶卓霖，等.社會(huì)公平視角下深圳公園綠地可達(dá)性研究[J].地理科學(xué)，2022，42（5）：896-906.

[8] 幸麗君，杜賽南，仝照民，等.環(huán)境正義視閾下城市公園綠地時(shí)空可達(dá)性及其影響因素[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2023（13）：5370-5382.

[9] YUN J， YU W， WANG H. Exploring the Distribution of Gardens in Suzhou City in the Qianlong Period through a Space Syntax Approach[J].Land，2021，10（6）：659.

[10] 尹海偉，孔繁花，宗躍光.城市綠地可達(dá)性與公平性評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2008（7）：3375-3383.

[11] CHEN J， KINOSHITA T， LI H， et al. Which green is more equitable？ A study of urban green space equity based on morphological spatial patterns[J].Urban Forestry amp; Urban Greening，2024（91）：128178.

[12] 劉韜，楊德剛，張?jiān)シ?，?城市公園綠地可達(dá)性時(shí)空變化及影響因素——以烏魯木齊市為例[J].中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，38（3）：350-359.

[13] 車(chē)苑溪.基于GIS的城市公園綠地可達(dá)性研究——以煙臺(tái)市中心城區(qū)為例[D].濟(jì)南：山東建筑大學(xué)，2023.

[14] 董小剛，喬慶華，翟亮，等.基于改進(jìn)引力模型的廣場(chǎng)公園可達(dá)性研究[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2019，21（10）：1518-1526.

[15] 汪淼，陳振杰，周琛.城市綠色開(kāi)敞空間可達(dá)性研究——以南京市中心城區(qū)為例[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2023，43（13）：5347-5356.

[16] RADKE J， MU L. Spatial Decompositions， Modeling and Mapping Service Regions to Predict Access to Social Programs[J].Geographic Information Sciences，2000，6（2）：105-112.

[17] DAI D. Racial/ethnic and socioeconomic disparities in urban green space accessibility： Where to intervene？[J].Landscape and Urban Planning，2011，102（4）：234-244.

[18] DAI D. Black residential segregation， disparities in spatial access to health care facilities， and late-stage breast cancer diagnosis in metropolitan Detroit[J].Health amp; Place，2010，16（5）：1038-1052.

[19] LUO W， WHIPPO T. Variable catchment sizes for the two-step floating catchment area （2SFCA） method[J].Health amp; Place，2012，18（4）：789-795.

[20] 陶卓霖，程楊，戴特奇.北京市養(yǎng)老設(shè)施空間可達(dá)性評(píng)價(jià)[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2014，33（5）：616-624.

[21] MAO L， NEKORCHUK D. Measuring spatial accessibility to healthcare for populations with multiple transportation modes[J].Health amp; Place，2013（24）：115-122.

[22] FRANSEN K， NEUTENS T， MAEYER P， et al. A commuter-based two-step floating catchment area method for measuring spatial accessibility of daycare centers[J].Health amp; Place，2015（32）：65-73.

[23] LUO J. Integrating the Huff Model and Floating Catchment Area Methods to Analyze Spatial Access to Healthcare Services[J].Transactions in GIS，2014，18（3）：436-448.

[24] SHAO Y， LUO W. Supply-demand adjusted two-steps floating catchment area （SDA-2SFCA） model for measuring spatial access to health care[J].Social Science amp; Medicine，2022（296）：114727.

[25] 鐘琪，胡晉山，康建榮.基于像元二分法的大寧礦區(qū)植被覆蓋度研究[J].金屬礦山，2021（11）：197-203.

[26] CHEN Y H， XU C， GE Y， et al. A 100-m gridded population dataset of China's seventh census using ensemble learning and geospatial big data[J].Earth System Science Data Discussions，2024：1-19.

[27] 王誠(chéng)，張?jiān)票?，陳靜媛，等.基于改進(jìn)兩步移動(dòng)搜索法的合肥市中心城區(qū)綜合公園可達(dá)性評(píng)價(jià)[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，43（1）：89-99.

[28] 李嘉欣，陳兵，章銀柯，等.城市公園綠地可達(dá)性與社會(huì)公平性研究[J].浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)，2024，41（4）：820-829.