空间尺度对城市公园绿地获取公平性研究的影响
Shuna徐*和
绿王- 许昌学院城市与环境科学学院，河南许昌
公园绿地是城市建成区环境的重要生态因子，在提高人类福祉和城市生活质量方面发挥着越来越重要的作用。城市公园绿地可达性分析是一个受到广泛关注的社会公平和环境正义问题。城市公园绿地的可达性评价必须在正确的尺度和分辨率下进行，才能应用于城市绿地规划。为衡量不同研究尺度对可达性的影响，以河南省许昌市未都区为试验区。采用基于高斯的两步浮动汇水区法，比较分析了街道、社区和小区三个尺度下的可达性差异。在小区尺度上分析了源点模式和目的点模式对可达性的影响。结果表明:街道尺度上的公园绿地可达性与社区、小区尺度上的可达性在空间分布特征和数量关系上存在差异;住宅小区尺度几何中心模式和出入口模式的可达性总体分布相似，局部数量不同。总体而言，在住宅小区尺度上，出入口模式下公园绿地的可达性和参观公园绿地的空间公平性均优于几何模式下。因此，以聚集单元为基础研究单元时，应谨慎进行公园绿地的可达性分析。 The accessibility of the aggregation unit is not the statistical summary of its subunits, especially when the area of the aggregation unit is far larger than the walking range of residents, and is thus likely to lead to wrong conclusions. Accessibility analysis should be conducted on the finest scale possible rather than the aggregation scale and use true distance rather than the centroid-to-centroid surrogate to obtain reliable results for further guiding urban green space planning.
1介绍
《2020年世界城市报告》(克努森等人，2020年)通过详细的论证表明，城市化将继续成为全球经济增长的动力。未来10年，城市人口占全球人口的比例将从目前的56.2%上升到2030年的60.4%。高度城市化在为人们生活提供便利的同时，也带来了一系列环境压力，如城市热岛效应、空气污染等。研究显示，肺癌、心肺疾病、小儿哮喘的增加与城市空气污染之间存在因果关系(Larondelle和Lauf, 2016年)．公园绿地作为城市建成环境的重要生态因子，通过改善生态环境，增加社区内体育活动和社会交往，提高人们的社会参与能力，对提高人类福祉和城市生活质量具有重要作用(亨特等人，2019年)．王和兰(2019)结果表明:城市公园绿地数量、质量、可达性指标与心脏病、慢性肺炎、高血压发病率呈显著负相关;人们经常在住所附近的自然环境中从事户外娱乐活动，这不仅可以增加他们的健康和快乐，还可以帮助他们更好地应对工作压力、精神疲劳和抑郁。Buchecker和Degenhardt, 2015；近藤等人，2018；亨特等人，2019年；Wang和Lan, 2019年)．因此，通过提供方便、有吸引力、维护良好的绿色空间，为人们提供社会化空间，并鼓励人们使用它，城市绿地可以有效地促进城市居民的身心健康(亨特等，2015；Kruize等人，2019年)．
然而，提供足够的公园绿地是一项挑战，因为房屋、零售和商业发展，以及交通基础设施都在争夺有限的空间(亨特等人，2019年)．在大多数情况下，公园绿地在城市内的空间分布并不均匀(你,2016)．不公平地使用公园绿地可能会导致环境不公，并可能伴随着社会分层和住房隔离(肖等，2019)．因此，分析城市公园绿地可达性的空间分布特征，对于促进城市公园绿地的公平合理布局，提高城市居民的整体幸福感具有重要意义。公园绿地的可达性被称为“可达性”，是影响公园绿地选择和使用频率的关键因素(Žlender和沃德·汤普森，2016；Agimass等人，2018；米尔斯等人，2019年；塔迪厄和塔夫里，2019年；Zhang和Tan, 2019；Tu等人，2020年)．可达性测度方法有两种。基于地点的可达性测量考察从个人日常生活的关键地点(如家或工作场所)到理想活动地点的距离。基于人的可达性测量依赖于对个人活动时间表和时空限制的详细观察(Neutens等人，2010)．基于地点的可达性受到住宅和娱乐区域的大小和位置、它们之间的道路网络以及旅行方式的影响。早期基于地点的可达性分析主要采用两种方法:出行成本法和重力模型法。出行成本法根据最小成本(距离、时间和金钱)的原则确定离居民区最近的公园绿地(例如:Ala-Hulkko等人，2016；Wüstemann等，2017)．不考虑居住在该地区的人数和公园绿地规模等信息。重力模型方法假定空间相互作用随居住地与目的地空间距离的增加而减小。重力模型用来衡量每个公园绿地对某一住宅的吸引力，将这些吸引力相加，得到该住宅的公园绿地的可达性(例如:Lee和Hong, 2013；肖等，2017)．该方法考虑了住宅与公园绿地的距离、公园绿地的数量和规模。然而，常住人口规模的影响被忽略了。针对以上两种方法的不足，采用两步浮动集水区法(Radke和Mu, 2000)，其改进版本(增强两步浮动集水区法;罗、齐，2009)，以及基于高斯的两步浮动集水区法(戴,2011)已越来越多地应用于公园绿地的可达性分析(例如:Shen等，2017；魏,2017；李等，2019)．两步浮动集水面积法根据住宅人口和公园绿地面积及其空间分布特征和路径距离，计算出每个居民到达公园绿地的难易程度。
目前，基于地方的公园绿地可达性分析多基于行政区划单位(如:你,2016；Shen等，2017；魏,2017；李等，2019；Wang和Lan, 2019年；胡等，2020；Shi等，2020；Zhang等，2022)或网格单位(例如，Ala-Hulkko等人，2016；邢等，2018；郭等，2019；Shi等，2020)，分析城市绿地空间分布特征、时变特征以及可达性与人口、社会经济指标的相关性，进而分析城市绿地分布的空间公平性和社会公平性。这些方法以聚集区域的几何中心为源点，以公园绿地的几何中心为目的点，计算各研究单元在特定空间尺度下的公园绿地可达性。空间聚集可影响可达性分析的结果(米勒,2016)．这里的出发地点和目的地点，与现实中旅行者的实际出发地和目的地存在很大的差异，给最终的可达性结果带来很大的不确定性。Ahuja等人(2021)指出了基于地点的可达性分析中区域尺度与移动尺度不匹配的问题。这类研究缺乏指导城市绿地规划实践的可操作性(刘等，2020)．Tan和Samsudin (2017)研究了城市公园绿地空间公平性的尺度效应，发现小尺度上的不公平性比大尺度上的不公平性更强烈。他们还强调了在社区规模上指导城市公园规划的必要性。
不同的研究尺度会对城市公园绿地的可达性分析产生怎样的影响?源点和目的点的不同区位选择方法是否会对可达性结果产生显著影响?针对这一问题，本文以许昌市未都区为试验区，在街道(中国第四级行政区划)、社区(中国第五级行政区划)、住宅区(城市最基本的人口聚集区)三个尺度上分析了城市公园绿地可达性的空间分布特征及其相互关系。在中国，前两个行政区划尺度常被用作城市公园绿地可达性分析的基本单位。一个街道由几个社区组成，而一个社区由几个居民区组成。在小区尺度上，比较分析两种可达性模式的差异和关系，一种是以小区几何中心和公园绿地为源点和目的点(几何中心模式)，另一种是以二者的出入口为源点和目的点(出入口模式)。总结不同研究尺度和可达性模式分析中可能存在的问题，确定适合指导城市绿地规划实践的研究尺度和方法。
2方法和材料
2.1方法
2.1.1可达性模型
可达性模型用于分析居民对公园绿地的可达性(可达性)。基于公园绿地和居住区的空间位置、规模、道路网络，基于高斯的两步浮动集水区法(戴,2011)用于计算每个住宅的可达性。这个过程分为两个步骤。
在第一步，为每个公园绿地j，路径距离阈值d0给出了其空间服务范围。为每个居住地的人口k在其服务范围内，根据与公园绿地的距离，采用高斯方程分配相应的权重。然后，通过加权和得到公园绿地的潜在用户j．接下来，用绿地的大小除以潜在用户的数量，得到供需比Rj(m2/人)。
在哪里Pk居住地人口是多少k在绿地公园服务范围内j（dkj≤d0）;dkj距离居住地几何中心(或入口)的距离是多少k到公园绿地的几何中心(或入口)j；年代j公园绿地的规模是多少j，用面积表示;而且G（dkj，d0)是一个考虑空间摩擦问题的高斯方程。计算方法如Eq所示。2．
第二步，为每个居住地我，给定路径距离阈值d0，则形成可达范围。同样，供给比率(Rl)l在可达范围内采用高斯方程加权。然后，将这些供给比率加权和，得到公园绿地可达性(一个我)我．的大小一个我表示人均每户住宅所及及范围内城市公园绿地的占用情况，以m表示2/人。
在哪里l指居住场所可达空间内的所有公园绿地我（d伊尔≤d0)．考虑到居民访问公园绿地的娱乐活动主要是步行和骑行，距离门槛d0设置为1000米，即大约10-15分钟的步行。这个阈值的确定有两个原因。首先，1,000米(或10-15分钟)是居民可接受的步行距离，以参观公园绿地(你,2016；Žlender和沃德·汤普森，2016；郭等，2019；内斯比特等人，2019年；Tu等人，2020年)．此外，基于高斯的两步浮动集水区法本身也考虑了行程摩擦效应。因此，较长的距离阈值可以减少零可达性的居民区的数量。
2.1.2源、目的点位置
在城市公园绿地的可达性分析中，由于居住场所和公园绿地都是多边形，所以必须分别以能够代表它们的点作为源(起点)点和目的(终点)点。本研究采用两种方法选择源点和目的点。首先，街道、社区和住宅区的几何中心被用作源点，公园绿地的几何中心被用作目的点。那么，源点到目的点之间的距离就是两个几何中心之间的路径距离(几何中心模式)。其次，在住宅小区尺度上，以出入口位置为源点，以公园绿地出入口位置为目的点。城市住宅小区主要是封闭的，有一个或多个大门作为出入口。一些开放的城中村没有大门。因此，选择一个或多个穿过城中村的城市道路与主干道的交叉口作为出入口。公园也分为两类:封闭的围墙公园，大门作为出口;开放的公园绿地，没有围栏，从每个方向到它的每条路的第一个地方作为入口。由于住宅小区和公园绿地可能有多个出入口，从住宅小区到公园绿地可能存在多条路径。 According to the principle of the best path, the shortest path distance is selected as the distance between the residential quarter and the park green space (entrance and exit mode), as shown in图1．
图1．住宅小区与公园绿地在出入口模式下的距离示意图。
2.2材料
2.2.1实验区
许昌市未都区位于河南省中部，历史悠久。该区是中国文化的重要发祥地，环境优美。未都被誉为“国家生态园林城市”，这是中国城市建设领域的最高综合性奖项。全区现有16个街道(含1个经济技术开发区)，总面积97公里2．2020年，常住人口59.86万人，生产总值42.1亿元(Chen和Cui, 2021)．
未都地区属暖温带季风区，气候温和。年平均气温14.7℃，日照时数2280 h，年降水量579毫米，无霜期217天。该地区位于中原腹地，地势平坦。地形由西北向东南倾斜。西部地势平缓，山前有冲积沉积物，最高海拔95米。其余部分为黄淮冲积平原的一部分，最低海拔65米。这条河是淮河流域颍河水系的一部分(未都区政府，2020年)。
未都区1公里内公园绿地115个，总面积约1179公顷，主要由滨江公园和休闲广场组成。近年来，许昌市在中心城区实施了河流湖泊水系连接工程。新建的城市公园绿地沿水系排列，形成一个连通的开放式无墙绿色休闲空间，如图图2．
图2．研究区内街道、社区、住宅区及公园的分布情况。
2.2.2数据来源
数据来源包括街道边界、社区边界、居住小区空间分布数据、居住小区人口、城市道路网络、公园绿地。街道边界数据来源于未都区年鉴，许昌市未都区人民政府2018年．社区边界数据主要来自街道实地调查，部分来自许昌市自然资源和规划局。住宅小区、城市道路网络和公园绿地的空间分布数据来自QuickBird图像(。2014年5 m全色图像和2 m多光谱图像)，利用无人机更新了2020年底的城市边缘数据。考虑到研究区住宅小区尺度的人口数据难以获取，采用住宅建筑数量来替代人口。住宅数量来源于三个来源:房地产服务平台链家(https://xc.lianjia.com/)、许昌市自然资源和规划局规划许可文件(http://zrzyhghj.xuchang.gov.cn/)，以及实地调查。街道及社区级别的住宅楼宇总数是透过分区统计所得(徐等，2017)．因此，本研究结果为公园绿地入住率达到100%时的可达性情况。此外，为了避免边界效应，在数据处理过程中，我们将研究区域向外缓冲了1 km。可达性分析采用ArcGIS10.7和MATLAB R2015a实现。
3的结果
3.1不同研究尺度下的可达性差异
在街道、社区和住宅区尺度上，公园绿地的可达性表现为图3 a - c,分别。源点是街道、社区和住宅区的几何中心，目的点是公园绿地的几何中心。不同尺度下的可达性统计数据见表1．
图3．数据(两者)在几何中心模式下，在街道、社区和小区尺度上展示公园绿地的可达性。数字(D)展示了入口和出口模式下住宅小区尺度的可达性。
表1．不同研究尺度下的可达性统计(m2/家庭)。
从空间分布上看，街道尺度表现出与其他两个尺度完全不同的特征。在街道尺度上，公园绿地的可达性在东西向中部略高于其他区域，在南北部较低。在社区和小区尺度上，可达性分布特征相似，东部和中西部地区的可达性高于其他地区。
从不同尺度之间的定量关系来看，街道尺度上的可达性普遍较低。16个街道中有5个街道的可达性为0，说明这5个街道的居民在1000 m距离阈值内没有公园绿地可访问，平均值为5.59 m2/户，中位数仅为1.73 m2/家庭。街道尺度上的可达性不能反映所辖社区和小区的综合情况。如北侧高桥营街道可达性为0;在所辖6个社区中，板桥社区可达性高达1745.30 m2/户，大罗庄群落海拔高达694.85 m2/住户，在社区规模的可达性方面，分别排名第一和第二。东北渭北街道可达性为0;所辖5个社区中，果楼社区可达性为566.24 m2 /金湾和王庄社区分别为59.98和15.09 m2/家庭,分别。东南半截河街道的可达性为0，但在社区尺度上，其管辖的19个社区中，有14个社区的可达性远远大于0。研究区中心的北大街道可达性为0，但其管辖的6个社区中有4个社区可达性大于0。
为了从统计意义上比较不同尺度间的可达性关系，将小区尺度的可达性按人口(户数)加权平均，得到小区尺度下总结的街道尺度和社区尺度的可达性。将社区尺度上的可达性按人口(户数)加权平均，得到社区整体街道尺度的可达性。在街道和社区尺度上，原始可达性与总体可达性之间的Spearman相关系数为表2．街道尺度上的可达性与社区和小区加权聚合得出的两种可达性分别不存在显著相关性。然而，后两者之间存在显著的相关关系，表明街道尺度上的可达性与社区、小区尺度上的可达性存在显著差异。后两者具有相似的空间分布特征，社区尺度的可达性与住宅小区总结的可达性之间的显著相关性也证实了这一点。
表2．斯皮尔曼相关系数(p-value)，以及相应的加权汇总结果。
3.2同一研究尺度下，不同源目的地的可达性差异
住宅小区尺度的可达性表现在图3 c，其中以居民区几何中心为源点，以公园绿地几何中心为目的点(几何中心模式)。图3 d分别以住宅小区和公园绿地的出入口为源点和目的点(出入口模式)。
从空间分布上看，两种可达性模式存在整体相似性和局部差异性。总体而言，中南部地区通达性较差，而周边居民区通达性较好。这个规则在入口和出口模式中很明显。在当地，前者比后者拥有更多交通不便的住宅小区。例如，图中所示的分布在研究区域边缘的交通不便的住宅小区图3 c对应于中所示的高可访问性图3 d)．
从两种模态的统计关系来看，斯皮尔曼相关系数为。730 (p=、n= 1318)，表明两模态之间存在显著的顺序相关性，证实了两模态的总体相似特征。两种模式下可达性的层次统计图如图所示图4．在几何中心模式下，许多小区可达性值有很低也有很高，不同小区之间的可达性变化较大，说明公园绿地的空间公平性较差。但在入口和出口模式下，少数住宅小区可达性值非常低或很高，而许多住宅小区可达性中等，可达性变化较小，即公园绿地可达性空间公平性较好。这一发现也可以从表1．
图4．两种可达性等级在居民区尺度上的统计图。
综上所述，两种可达性模式除了整体相似外，还存在以下差异:1)几何中心模式下，236个住宅小区的可达性为0，说明在1 km距离阈值内没有公园绿地可进入。在出入口模式下，可达性为0的住宅小区数量减少到100个。2)在入口和出口模式下，720个住宅小区的可达性大于几何中心模式，498个住宅小区的可达性小于几何中心模式，100个住宅小区的可达性不变(两种模式均为0)。3)出入口模式下，小区间可达性差异较小，说明公园绿地的可达性公平性较好，而几何中心模式下小区间可达性差异较大，对应空间不公平性较强。
4讨论
4.1研究尺度对可达性的影响分析
可达性从人口的角度反映公园绿地利用的可能性(Ala-Hulkko等人，2016)．在基于高斯的两步浮动集水区法中，影响城市公园绿地可达性的因素主要包括人口数量和空间分布、公园绿地数量和空间分布、道路网络。公园绿地的空间范围不变，而人口聚集可以基于不同的尺度。规模对可达性的影响主要表现在两个方面:一是不同程度的人口空间聚集造成的规模效应，二是居住区与公园绿地之间的距离误差。空间聚合可以影响可达性分析的结果，只要改变空间聚合的级别，结果就会发生变化(米勒,2016)．这被称为可修改面积单位问题中的规模效应。本研究比较了三种空间尺度下公园绿地的可达性结果。小区是城市最基本的人口聚集区，社区和街道是聚集级单位。人口区域与公园绿地在空间上呈离散或相邻的多边形分布。在每个多边形中，选择能够代表人口聚集区和公园绿地位置的点作为可达性分析的源点和目的点。在人口聚集级单位中不存在真正的起点;它通常被它的几何中心所取代。研究单元的面积影响可达性，不确定性随面积的增大而增大。研究区街道尺度上的可达性普遍较低，这与其他两个尺度有所不同。 The accessibility of 5 subdistricts is 0. One of the most important factors is that the area of the study unit is extremely large. The smallest subdistrict area spans 1.18 km2，最大街道面积12.53公里2，平均为5.72 km2．当小区面积超过4公里时2而路径距离阈值设置为1公里，街道很难进入其管辖范围之外的公园绿地。街道内的公园也必须布置在几何中心点附近。道路网络必须畅通。否则，街道没有公园绿地可进入，如高桥营街道。渭北街道和经济技术开发区有许多公园绿地。但由于远离几何中心和/或路网较差，其公园绿地可达性为0。因此，在可达性分析中，更小的区域或“同质区域”是首选(Riva等人，2009年；Ahuja等人，2021年)．在我们的研究中，住宅小区是最小和相对同质的研究单元，因为同一住宅小区的房价和居民的社会经济特征相对相似。
当使用几何中心作为源点和目的点时，计算源点和目的点之间的路径距离时，几何中心与最近的道路相连，并将两者之间的垂直交点作为起点和终点。多边形的几何中心受其位置、形状和面积的影响。在不改变人口数量和分布的情况下，改变人口聚集区域及其聚集单元的形状，很可能改变其几何中心的位置。人口在城市空间和城市道路网络中的分布不均匀。几何中心离哪条路最近有一定的随机性。此外，考虑到步行到公园绿地的可接受路径距离大多在1 km以内，该路径距离的误差足以给可达性分析结果带来不确定性。因此，使用区域之间的真实距离而不是质心到质心的代理可以减少尺度对可达性计算的影响(米勒,2016)．但是，由于社区和街道是人口聚集单位，没有真正的起点，距离误差是不可避免的。在小区尺度上，有真实的起点(门)，可以避免距离误差。
4.2源点和目的点位置对可达性的影响分析
不同源点和目的点的位置通过影响它们之间的路径距离来影响可达性。基于地点的可达性测量很大程度上取决于测量距离的方式(Ahuja等人，2021年)．特别是在城市中，步行参观公园和绿地的活动对距离高度敏感(Grahn等人，2003年)．在同一研究尺度下，不同源点与目的点之间的路径距离也不同，导致可达性结果不同。在几何中心模式下，系统将几何中心与最近的道路相关联，并以几何中心与最近的道路的垂直交点作为起点和终点。起点和终点通常不是入口和出口的位置。因此，两条路径之间的距离存在一定的差异，从而影响最终的可达性。两条路径之间的距离差也受到小区面积的影响。考虑到住宅小区的面积相对于距离阈值通常较小(平均值为0.02公里2)，两种不同源、目的点模式下的可达性存在显著相关性，可达性空间分布特征相似，但局部存在显著差异。主要原因如下。
首先，几何中心模式会导致住宅小区与公园绿地之间路径距离的误差。通常，住宅小区和公园绿地都有不止一个出入口。开放和无围栏的公园绿地甚至有更多的入口和出口。因此，从住宅区到公园绿地有多条路径。根据人类活动总是倾向于根据一定的目标选择效果最好的空间位置的原则，选择最短的一条路线作为两者之间的路径距离。因此，出入口模式下住宅小区与公园绿地的距离通常比几何中心模式下的距离短。因此，大部分居住区在出入口模式下的可达性高于几何中心模式。然而，一些出入口模式的住宅小区的可达性比几何中心模式的低。出现这种情况的主要原因是在一定距离阈值(此处为1 km)下，许多住宅小区在出入口模式下可以进入公园绿地(出入口模式下可达性为0的住宅小区数量大大减少)，导致相应的公园绿地服务人口增加。因此，靠近公园绿地的可达性非常高的住宅小区的可达性降低。 The residential quarter with constant accessibility (equal to 0) is far from the park green space, and the path distance under both modes is greater than the distance threshold.
其次，在一些特殊但并不罕见的情况下，几何中心模式会导致路径距离错误，最终的可达性结果与实际情况相差甚远。例如，半截河街道东南方向的七个住宅小区(黄色多边形在图5一个)距离公园绿地非常近，但几何中心模式下的可达性为0，明显不符合实际情况。出现这种现象的主要原因是公园绿地的几何中心靠近西侧的道路，因此终点位于其西侧的道路上。当位于公园东侧的小区居民想要参观公园时，他们必须绕过西侧的终点，从而大大增加了路径距离。当路径距离超过1 km阈值时，小区可达性为0，如图所示图5 c．在出入口模式中，出入口位于道路上，不存在上述问题(图5 b)．图中住宅小区有一个出入口，没有围墙的开放式公园绿地有多个出入口。经计算，小区出入口到公园五个出入口的路径距离小于1公里，取两者之间最短的路径距离(图5 d)．因此，这7个小区在出入口模式下的可达性都大于0，符合实际情况。
图5．数据(A, C)在几何中心模式下显示小区与公园绿地之间的路径距离。数据(B, D)在入口和出口模式中显示它们之间的路径距离。
4.3对城市绿地规划的启示
针对公园绿地的可达性以及由此产生的空间公平性，在不同的研究尺度下可能得出不同的结论。因此，提出以下三点城市绿地规划思路。
首先，在适宜的规模上进行城市绿地的评价与规划。参观公园和绿地等活动被认为是生态系统文化服务。在正确的尺度和分辨率下对城市生态系统服务进行评价是应用于城市规划实践的前提(Cortinovis和Geneletti, 2018年)．在不适当的评核量表下评估，甚至可能产生负面影响(Larondelle和Lauf。, 2016年)．以步行为主要出行方式的娱乐活动，活动范围相对较小。当基础研究单位远远大于活动范围时，得出错误结论的风险很大。例如，本研究在街道尺度上计算的公园绿地可达性远低于实际情况。社区尺度和小区尺度可达性的空间分布特征相似，但数值上存在显著差异。因此，较大的聚合单元不适合作为可达性分析的基本单元。较小的聚合单元可以用来分析可达性分布的整体特征，但其数值会有一定的误差。因此，更好的方法是在尽可能精细的空间尺度上进行可达性分析(米尔斯等人，2019年)．城市居民的各种生活行为都是围绕着居住区展开的。因此，必须分析公园绿地的可达性，以小区为基本单元指导城市绿地规划。
其次，城市绿地的评价和规划不应忽视细节的影响。更好的方法是使用区域之间的真实距离，而不是质心到质心的代理(米勒,2016)．据我们所知，基于地点的可达性分析大多基于空间聚集层面:行政区划单位(例如:你,2016；Shen等，2017；魏,2017；李等，2019；Wang和Lan, 2019年；胡等，2020；Shi等，2020；Zhang等，2022)或网格单位(例如，Ala-Hulkko等人，2016；邢等，2018；郭等，2019；Shi等，2020)，在此范围内，不可避免地要进行质心到质心的替代。在小区尺度下评价公园绿地的可达性及其空间分布的公平性时，两种不同的可达性模式会导致小区与公园绿地之间路径距离的差异。这种差异往往随着住宅区和公园绿地面积的增加而增加，从而增加了可达性的差异。在某些情况下，两种模式下的可达性结果是不同的。几何中心模式下住宅小区间可达性差异较大，对应的公园绿地进入空间不公平程度较高，而出入口模式下住宅小区间可达性差异较小，对应的公园绿地进入空间不公平程度较低。对于需要人们到达绿地进行体验互动获益的游憩活动，源点和目的点与现实的一致性将直接影响评价结果的科学性和准确性，进而影响后续的绿地规划和优化。例如，在几何中心模式下，一些可达性较低甚至为0的住宅小区的真实情况并非如此，而是由计算模式造成的。因此，以居住区的出入口和公园绿地为源点和目的点，符合居民的日常活动。在不改变现有人口和公园绿地分布现状的前提下，通过优化居住区和公园绿地的出入口位置，提高公园绿地的可达性。对于接触公园绿地有限的住宅小区，可以通过增加住宅小区出入口，增加公园绿地出入口，或将封闭的公园绿地改为开放的公园绿地来访问公园绿地。
第三，以集聚区为研究单元得出的关于不同社会经济背景人群访问公园绿地公平性的结论，应谨慎对待。可达性分析结果往往与研究区域的人口、社会经济等因素进一步相关，影响不同社会经济背景人群对公园绿地享有的可达性是否不公平的结论。当对聚集区域进行这项活动时，结论往往是不确定的，因为聚集区域的可达性不是通过对子区域的简单汇总统计(如人口和其他因素)得到的。Shen等(2017)基于街道尺度，分析了上海市中心城区公共绿地可达性与社会经济因素的相关性。结果表明:公共绿地的可达性与社会地位和家庭构成有关;有孩子的已婚夫妇可达性较高，而老年人和失业人口可达性较低。然而,肖等(2017)在同一研究区域进行了基于社区规模的研究，发现上海低收入人群在进入城市公园方面并不处于劣势。除了研究规模不同，两项研究采用了不同的可达性方法和社会经济因素指标。
4.4局限性与展望
本研究的第一个局限性是距离阈值的确定。目前使用的距离阈值包括300米(schipperjn等人，2010a；米尔斯等人，2019年)， 400米(Tan和Samsudin, 2017；魏,2017)， 500米(Wüstemann等，2017)， 600米(schipperjn等人，2010b)， 800米(魏,2017)， 1,000米(你,2016；内斯比特等人，2019年；Tu等人，2020年)， 1,200米(Shen等，2017)， 1600米(肖等，2017)，或步行10-20分钟(郭等，2019)及步行15分钟(Žlender和沃德·汤普森，2016)．考虑到基于高斯的两步浮动集水区法本身就考虑了出行摩擦效应，且较长的距离阈值可以减少可达性为零的居民区数量，因此本研究确定距离阈值为1 km。由于篇幅限制，本研究没有比较其他距离阈值下尺度对可达性的影响。从本研究结果可以推断，随着距离阈值的减小，规模对可达性的影响逐渐增大。此外，虽然不是本研究的重点，但考虑到本研究中各住宅小区常住人口数据难以获取，因此采用建筑户数来代替人口数量，即假设每个住宅小区的入住率为100%，每户人口相同，最终的可达性结果可能会有一定的偏差。最后，这一特征也是所有基于地点的可达性测度的共同缺点，这些测度假定居住区域是影响居民行为的最相关区域，从而面临着众所周知的生态谬误问题，即错误地将一个聚合单元的属性归于个人(Kwan and Hong, 2009)．随着位置感知技术的发展，基于人的可达性研究不再困难。应加强以地点为基础的措施，并辅以以人为本的措施，这些措施对个人活动模式和空间和时间上的可达性更敏感(米勒,2016)．
5的结论
可达性分析是检验空间分布合理性和公平性的重要方法之一，是城市公园绿地优化的重要参考。这一分析是应用于城市绿地规划的前提，在正确的尺度和分辨率下评价城市公园绿地的可达性。为衡量研究尺度对可达性的影响，本文基于基于高斯的两步浮动汇水区法，比较分析了研究区域1 km步行距离阈值下，街道、社区、小区三种空间尺度下的城市公园绿地可达性特征。在小区尺度上分析了两种源点和目的点模式对可达性的影响。通过分析可以得出以下结论:
(1)以聚集单元为基础研究单元时，应谨慎进行公园绿地可达性分析。聚合单元的可达性并不是其子单元的统计总结，特别是当聚合单元的面积普遍大于居民的步行范围时，因而很可能导致错误的结论。在可达性分析中，必须将两种类型的多边形(即人口聚集单元和公园绿地)抽象为两种类型的点(即源点和目的点)。多边形面积越大，点的代表性就越小，不确定性就越大。
(2)以城市人口最精细的聚集区(此处的居住区)为研究单元，源、目的点与实际的一致性将直接影响评价结果的科学性和准确性。研究区两种不同源、目的点模式的可达性值总体分布相似，局部数量不同。总体而言，出入口模式下住宅小区公园绿地的可达性优于几何模式下的可达性，且住宅小区间可达性差异较小，即公园绿地的空间公平性较好。这一发现的主要原因是，在出入口模式下，住宅区和公园往往有不止一个出入口，因此居民有多条路径可供选择。在某些情况下，几何中心模式会导致路径距离与实际完全不一致，导致可达性结果不正确。
(3)基于地点的可达性分析应尽可能在最精细的尺度上进行，而不是在聚合尺度上进行。此外，更好的方法是使用源点和目标点之间的真实距离而不是质心到质心的代理。只有研究尺度和距离测度与现实中居民的日常出行相匹配，才能获得可靠的可达性，这也是进一步指导城市绿地规划的重要前提。
数据可用性声明
本研究中提出的原始贡献已包含在文章/补充材料中，进一步查询可向通讯作者咨询。
作者的贡献
SX提出最初的想法，设计实验，并撰写初稿。YW对基本数据进行处理。他们都阅读并修改了这篇文章，并批准了最终的手稿。
资金
国家自然科学基金项目(No. 42001265)资助。
利益冲突
作者声明，这项研究是在没有任何商业或财务关系的情况下进行的，这些关系可能被解释为潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文中所表达的所有主张仅代表作者，并不代表他们的附属组织，也不代表出版商、编辑和审稿人。任何可能在本文中评估的产品，或可能由其制造商提出的声明，都不得到出版商的保证或认可。
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关键词:公园绿地，可达性，空间公平性，基于高斯的两步浮动集水区法，城市绿地规划
引用:徐松，王勇(2023)空间尺度对城市公园绿地获取公平性研究的影响。前面。环绕。科学。10:1030796。doi: 10.3389 / fenvs.2022.1030796
收到:2022年8月29日;接受:2022年12月19日;
发表:2023年1月10日。
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