基于出行成本和步行可達性的蘇州市中心城區社區公園布局評價研究

賀鳳春，劉 佳，諸逸凡

（1.蘇州市園林設計院股份有限公司，江蘇 蘇州 215002；2.蘇州科技大學 建筑與城市規劃學院，江蘇 蘇州 215011）

社區公園是居民社會活動的載體，也是公共服務資源的重要組成部分，具備為居民提供日常游憩服務的功能。在城市開發建設轉向存量提質改造與增量結構調整并重的階段下，社區公園布局是否高效、公平[1-2]，決定社區公園能否充分發揮服務水平，并向不同區域居民提供相近的游憩服務。徐寧[3]提出公共服務設施的效率、公平目標一致但又相互矛盾，因此社區公園布局應該實現高效配置和公平分配的統一?；谛逝c公平的視角，科學評價社區公園布局現狀，是實現社區公園合理配置的基礎，又是增進人民福祉、推進城市更新的重要需求[4]。

基于效率、公平的公園綠地布局評價研究在近十年來一直是風景園林、城鄉規劃等學科的研究熱點，主要可分為以下2 類：（1）基于綠化覆蓋率、人均公園綠地面積等傳統指標評價公園綠地布局[5-6]。李敏等提出通過面積規模、綠地率和功能分區等作為評價公園綠地布局效率的主要指標[7]；Nero 結合覆蓋率指標與基尼系數方法評價城市綠色布局的公平性[8]。（2）引入可達性等具備空間屬性的指標，并與傳統指標相結合，評價公園綠地布局[9-11]。趙林等結合可達性指標評價城市公園實際服務效率[12]；楊麗娟等從可達性、數量、面積和質量4 個緯度評價公園供給的公平性[13]。

綜上所述，已有研究從多維度遴選指標對公園綠地布局展開評價研究，為本文的開展奠定基礎，但仍有以下2 方面內容可拓展：（1）社區公園具有獨特的位置屬性、規模和功能特色，具備就近為居民提供游憩服務的特質，其布局的專題性測度有待進一步開展。（2）出行成本、可達性的相關指標既可以評價社區公園布局效率，又能夠表征其公平程度，具有重要作用。但現有研究受限于評價方法，難以解析二者相關指標作用關系從而實現指標賦權，對其同時應用于社區公園布局評價研究的關注度不足。Critic-熵權法兼顧考慮指標內在關系、指標間離散性，在多領域被運用，可為基于出行成本和可達性的社區公園布局評價提供方法支撐[14]。為此，本文擬基于出行成本和可達性，遴選評價指標，并以蘇州市中心城區為實證區域，利用Critic-熵權法解析出行成本、可達性的相關指標間關聯又矛盾的復雜關系，科學研判社區公園布局狀態。以期為社區公園布局評價提供方法借鑒，助力社區公園規劃決策。

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域

研究選取蘇州市中心城區為實證區域，依據2020 年9 月蘇州市自然資源和規劃局發布的《蘇州市土地利用總體規劃中心城區城鄉建設用地規模邊界調整方案》確定中心城區邊界，研究范圍包括姑蘇區全域與吳中區、相城區、高新區和工業園區部分街道，面積約為437 km2。如圖1 所示，截至2022 年底，區域內人口數量約為214 萬、人均社區公園面積1.55 m2/人，人口高度集聚且人綠矛盾突出，社區公園量質提升需求又受到土地資源制約，具有典型性與代表性。

圖1 蘇州市中心城區公園與人口分布現狀

1.2 數據來源

研究數據采用多源大數據與傳統數據結合的方式，依照研究需要分為公園、人口、交通三種類型：

（1）公園數據：以POI 數據為基礎，結合《城市綠地分類標準》(CJJ/T85—2017)、《蘇州市城市公園名錄》（蘇州市園林和綠化管理局）進行數據篩選。同時結合相關學者研究[15-16]，并考慮邊緣效應影響，蘇州市中心城區的綜合公園以及周邊15 分鐘步行可達范圍內的公園也被統計在內。

（2）人口數據：從鏈家網（https://cm.lianjia.com/）獲取居住區基礎信息，結合《蘇州統計年鑒—2022》中戶均規模等數據計算得到各居住區人口數量，利用高德API 的地理編碼工具得到各居住區的空間地理坐標。

（3）交通數據：利用高德API 的路徑規劃工具得到各居住區步行到達各社區公園的步行路線，并獲取該路線所需要耗費的時間作為出行成本，更為精細地考慮到路況等要素對出行成本的影響。

2 研究方法

2.1 評價指標選取

本文以指標的科學性與數據可得性為基礎，參考已有研究成果[17-19]，選取人均出行成本、出行成本差異，表征整體上居民前往社區公園的出行便捷效率及不同區域出行便捷的差異化程度；選用人均可達性、可達性差異表征整體上居民對社區公園的實際享有效率和居民實際享有社區公園的公平性。4 個評價指標能夠反映空間維度上社區公園和周邊居民的關系，且均受到社區公園區位、數量和規模等布局要素的影響，如社區公園區位更接近居民，出行成本層面上，人均出行成本會顯著降低，但出行成本差異可能因為該部分居民出行成本的提高而提高；同樣在可達性層面，當享有社區公園的人群未發生改變時，可能人均可達性沒有變化但可達性差異增大。當任一評價指標發生改變時，其余評價指標會隨之改變，具有復雜的相互關聯性[20]。

2.1.1 出行成本準則層

（1）人均出行成本：表征居民到達社區公園人均所需花費的最短時間，從空間維度上反映社區公園區位是否接近居民區，選用時間作為出行成本的單位，能夠更精細化判斷居民整體的出行便捷程度。其公式為

（2）出行成本差異：表征居民到達社區公園所花費最短時間的差異，從空間維度上反映不同區域的居民能否在相近的時間內獲取到社區公園服務。其公式為

式中，tσ為出行成本的標準差，表示出行成本差異。

2.1.2 公平準則層

（1）人均可達性：表征居民在15 分鐘步行范圍內人均可獲得的社區公園服務水平，從空間維度上反映社區公園供給與居民需求是否匹配，居民能否實際享有到足量的社區公園服務。其公式為

（2）可達性差異：表征居民在15 分鐘步行范圍內可獲得的社區公園服務水平差異，從空間維度上反映不同區域的居民最終享有的社區公園服務水平是否相近。其公式為

式中，Aσ為可達性的標準差，表示可達性差異。

2.2 Critic-熵權法

Critic-熵權法將Critic 法和熵權法兩種賦權方法組合，可實現客觀賦權法的優勢互補。Critic 法考慮了指標內變異性和指標間的沖突性，但未考慮指標間的離散程度，且對數據的可信性要求較高。而熵值法則考慮了指標間離散程度，從概率角度對各指標數據進行判斷，能夠與Critic 法形成互補。具體賦權流程如下：

（1）數據標準化。

去除各指標數據的量綱影響，公式為

式中，yuj為樣本區域u 第j 項指標的標準化數據；xuj為樣本區域u 第j 項指標原始數據；max（xuj）和min（xuj）分別為樣本區域u 第j 個指標的最大、最小原始數據。

（2）Critic-熵權法賦權。

①Critic 法賦權。

基于Critic 法計算指標權重，公式為

式中，βj為第j 項指標的影響程度；δj為第j 項測度指標的標準差；rij為第i 項指標與第j 項指標的相關系數；Wj（1）為第j 項測度指標的Critic 法權重；N 為指標個數。

②熵權法賦權。

基于熵權法計算指標權重，公式為

式中，y'uj為經過平移處理的標準化數據；dj為第j 項指標的信息熵冗余度；Wj（2）為第j 項指標的熵權法權重；M 為樣本區域個數。

③組合權重計算。

假設Critic 法和熵權法的重要性相等，計算組合權重，公式為式中，Wj為第j 項指標的組合權重。

3 結果與分析

首先，利用ArcGIS10.7 對蘇州市中心城區各居住區的出行成本、可達性實行可視化，如圖2 所示，并計算蘇州市中心城區及各市轄區的人均出行成本、出行成本差異、人均可達性和可達性差異四項評價指標，如圖3 所示。其次，基于Critic-熵權法得到評價指標權重（見表1），最后，測算蘇州市中心城區社區公園布局出行成本、可達性準則層的單項得分以及布局的整體得分（見表2）。

表1 評價指標權重

表2 社區公園布局評價結果

圖2 蘇州市中心城區居住區出行成本、可達性現狀

圖3 評價指標結果

3.1 評價指標權重分析

從指標權重來看，可達性相關的兩個指標均高于出行成本相關指標，且差距較大?？蛇_性從居民的實際享有的社區公園服務層面表征社區公園布局的合理性與科學性，相比較出行成本，涉及到的布局要素更全面且更具實際意義[21]，因此在社區公園布局評價中的重要程度更高。

3.2 蘇州市中心城區社區公園布局評價結果分析

蘇州市中心城區社區公園布局水平較差，得分層面上，整體得分較低，出行成本得分較高但可達性成本得分較低，結合具體評價指標分析：

（1）出行成本準則層下，中心城區人均出行成本達到22.95 min，以“社區生活圈”理念為評判標準，居民難以在15 分鐘步行時間內獲取社區公園服務，需要多耗費約8 min 以獲取服務，社區公園區位與居民錯位現象顯著，在空間上呈現離散狀；出行成本差異達到了16.17 min，其主要原因在于高新區居民普遍出行成本高，遠高于其他市轄區，因此形成中心城區整體上的較大差異。

（2）可達性準則層下，中心城區的人均可達性為1.51 m2/人，在考慮到邊緣效應等影響后，整個中心城區范圍內，居民的實際享有情況仍難以達到人均社區公園的1.55 m2/人?？蛇_性差異則達到4.8 m2/人，如圖2所示，各居住區間普遍存在一定差異，且靠近邊緣的居住區與中心的居住區差異較為明顯，空間上供需存在錯配現象。

3.3 市轄區社區公園布局評價結果分析

市轄區社區公園布局水平呈現為相城區＞工業園區＞吳中區＞姑蘇區＞高新區的狀態，出行成本準則層的水平存在明顯差距，而可達性準則層的水平則相對接近：

（1）相城區社區公園布局的整體得分最優，水平較好，從出行成本、可達性準則層的單項得分來看，出行成本得分最高，而可達性的得分較低。結合具體評價指標分析，相城區的人均可達性為1.36 m2/人，低于中心城區的平均水平，但受益于均衡式的社區公園布局及市轄區內呈非集中態勢的人口分布，人均出行成本最低，同時出行成本差異較小，僅為9.13 min，市轄區內的任一區域中，社區公園與人口在空間上聯系都較為緊密，提升了居民出行便捷性。

（2）工業園區、吳中區和姑蘇區的社區公園布局整體得分相近，且三個市轄區的出行成本、可達性準則層得分也未呈現出明顯差異化：

①工業園區的出行成本得分低，但可達性得分在三者中最優。根據4 項評價指標分析，其人均出行成本和人均可達性分別為21.59 min、1.84 m2/人，均優于中心城區的平均水平。根據圖2 來看市轄區內公園數量較少且多位于中間區域，導致部分邊緣區域的居民可達性低，形成一定供需錯配，但由于整體居住區數量較少，且多數圍繞公園分布，因此居民的社區公園享有情況較好，存在多個可達性高值區。

②吳中區的出行成本、可達性得分均處在三者的中間位置。吳中區的社區公園布局情況與工業園區相似，數量少而規模大，但相對而言更為集聚，人均出行成本、可達性情況均較好，居民對現有社區公園的獲取更為充分。然而更為集中的布局模式致使不同區域公園規模、數量相差較大，在圖2 中呈現出居住區高值區和低值區顯著并存的現狀，人均可達性差異達7.42 m2/人，供需匹配情況稍差。

③姑蘇區的出行成本得分最高，但可達性得分最低。姑蘇區作為中心城區的核心區域，人口高度集聚，人口、居住區數量都遠高于其他市轄區，結合指標分析，其較為均衡的社區公園布局模式，使得人均出行成本相對較低，為20.30 min。同時，社區公園布局形態趨向于規模小、數量多，根據居民的分布情況，在整體上呈現分散分布而在人口密集區域呈現集中態勢，因此出行成本差異、可達性差異也較低。但高人口密度條件下，現有的社區公園總量遠低于居民使用需求，從居民角度則表現為實際享有社區公園服務困難，反映為最低的人均可達性，而人均可達性在所有指標中占據最為重要的權重，因此拉低了姑蘇區的整體得分。

（3）高新區的整體得分最低，可達性得分稍好但出行成本得分極差。結合指標分析，高新區的人均出行成本高達34.39 min，遠高于其他所有市轄區，社區公園在空間上遠離于居民。同時受限于極不均衡的社區公園布局影響，致使居民間出行便捷性也差異較大。由于區域內人數較少，而社區公園總量較多，可達性層面，部分享有多數社區公園服務的居民拉高了可達性均值，雖然因多數居民難以獲取服務，可達性差異低于吳中區、工業園區，但整體的可達性差異依舊達到了4.89 m2/人，高于中心城區平均水平，呈現出不公平態勢。

4 結論與討論

4.1 結論

本文以蘇州市中心城區為例，采用多源數據為研究提供支撐，以Critic-熵權法為核心方法，從出行成本和可達性的層面上，遴選能夠表征社區公園布局水平的指標，科學評價蘇州市中心城區及各市轄區的社區公園布局，主要結論如下：

（1）Critic-熵權法綜合既考慮了指標內的變異性與沖突性，又兼顧了指標間的離散程度。在多源數據的支撐下，能夠有效識別出行成本、可達性的相關指標間非線性關系并解決，為社區公園布局評價過程中，評價指標的重要性賦權提供了可靠依據。

（2）蘇州市中心城區社區公園布局的水平較差，合理性、科學性有所缺失。區域內的社區公園與居民分布呈離散狀，雖然居民的社區公園實際享有狀況較好，但出行便捷性差，同時居民實際享有的社區公園服務的差異較大，供需錯配顯著。

（3）市轄區社區公園布局水平，相城區最優，其次為工業園區、吳中區和姑蘇區，高新區最差。從單項水平來看：①出行成本準則層差異顯著，相城區極好，姑蘇區、吳中區、工業園區均好，而高新區極差，與其他市轄區存在巨大差距。②可達性準則層差異較小，高新區、工業園區水平相同，均較好，吳中區、相城區、姑蘇區較差。

4.2 討論

（1）在多源數據支撐下，本文基于出行成本和可達性以遴選評價指標，相關指標能夠有效表征社區公園布局水平，反映居民的出行便捷性和實際享有情況。但在數據、指標層面仍有優化空間：①拓展數據獲取渠道，對居民數量、實際出行情況進行更精細化表達。②拓展評價指標選取的視角，出行成本、可達性主要是立足于使用者視角，此外，還可以關注社區公園自身的負荷壓力，通過優化評價指標組合，提高評價的精準性，為社區公園布局規劃及調控管理提供科學指導。

（2）根據評價結果，結合評價指標對不同區域制定精準化的調控、規劃策略。蘇州市中心城區整體的實際享有情況較好，但居民到達社區公園困難，區域間差異大，需要在后續逐步增加社區公園總量時，接近居民區布置，且優先供給當前供不應求的區域。市轄區層面：①相城區應保持當前的布局模式，保證良好發展趨勢。②工業園區、吳中區應放緩增加社區公園總量，以小規模多數量的布局方式，增補享有情況較差的居住區附近的社區公園數量。③姑蘇區人口密集，應作為社區公園建設的優先區域，側重提升社區公園總量，滿足居民游憩需要。④高新區應全面優化改革當前的社區公園布局模式，實現新增社區公園圍繞居民集聚區域分布。