摘要:【目的】为探索老年人对公园绿地需求的独特性和存在问题,分析老年人口布局与公园绿地可达性的时空响应关系。
【方法】选取河北省邯郸市外环内城区 2010 和 2020 年的老年人口数据以及相关城市公园绿地数据,运用综合老龄化指数(CAI)和改进高斯两步移动搜索(Ga2SFCA)法对不同出行方式下老年人公园绿地可达性的时空分布特征进行分析。
【结果】结果显示:
1)区域内街道人口老龄化加深现象明显,且存在一定的空间扩散趋势;
2)区域内社区公园绿地的供给总量有所增长,但老年人人均供给量依旧不足,且空间分布不均匀;
3)公园绿地综合可达性与人口老龄化在空间变化上并不匹配,区域东南侧街道的公园绿地供给缺乏较为严重。
【结论】进一步提出增加社区公园绿地、优化存量绿地、完善交通网络等具体措施,为人口老龄化背景下公园绿地的合理布局提供参考依据。
作为城市公共空间的组成部分,公园绿地是人们日常进行休闲娱乐不可或缺的场所,对于倾向于选择集体活动的中国老年人群体,公园绿地相较于其他设施有着更大的吸引力[1]。但过长的通行时间会在一定程度上降低老年人群的绿地使用意愿。因此,在居家养老这种中国传统养老模式的背景下,公园绿地布局的合理与否对老年人群十分重要,绿地可达性的高低也会对老年人的身心健康产生一定的影响[2-4]。
可达性被广泛应用于医疗、绿地、教育、养老等多个方面[5-6]。常用的可达性度量方法有缓冲区分析法、最邻近距离法、引力模型法和两步移动搜索(two-step ?oating catchment area, 2SFCA) 法[7-10]等。2SFCA 法因其易于理解、计算简便等特点,得到了广泛的应用,也衍生出多种改进形式,常用的改进形式有:增强型 2SFCA(enhanced 2SFCA, E2SFCA)法[11]、重力型 2SFCA(gravity 2SFCA, G2SFCA)法[12]、核密度型 2SFCA(kernel density 2SFCA, KD2SFCA)法[13]和高斯 2SFCA(gaussian 2SFCA, Ga2SFCA)法[14]。
其中,Ga2SFCA 法由 于综合考虑了供给点和需求点之间的空间阻隔以及居民的出行意愿会随距离的增加而逐渐衰减等因素,其可达性结果也更加符合实际情况。在公园绿地的可达性研究中,Dai[15]率先引入 Ga2SFCA 法对公园绿地的可达性进行评估。中国在该方面的研究也起步于此,如程岩等[10]运用 2SFCA 法对南京郊区公园绿地的可达性进行分析;魏治等[16]运用Ga2SFCA 法对沈阳市的公园绿地可达性进行评价。
其后的研究大致分为 2 类:一类是针对研究方法的创新,如李孟桐等[17]运用格网化的 Ga2SFCA 法对上海市中心城区绿地可达性进行研究,任家怿等[18]运用蜂窝化的处理方式对居民点进行聚合处理,并结合 Ga2SFCA法对上海市黄浦区的公园绿地进行可达性分析;另一类是针对研究人群的创新,如岳邦佳等[19]以武汉市低收入者为研究主体,分析了武汉市公园绿地分布与低收入人口分布之间的关系,黄玖菊等[20]在社会公平的视角下,以不同类型住房的社会群体为研究主体,利用 Ga2SFCA 法对深圳市公园绿地进行可达性研究。但上述研究对三、四线城市的老年人群的关注度不足,尤其是时空变化响应研究更是少见。
其中,Ga2SFCA 法由 于综合考虑了供给点和需求点之间的空间阻隔以及居民的出行意愿会随距离的增加而逐渐衰减等因素,其可达性结果也更加符合实际情况。在公园绿地的可达性研究中,Dai[15]率先引入 Ga2SFCA 法对公园绿地的可达性进行评估。中国在该方面的研究也起步于此,如程岩等[10]运用 2SFCA 法对南京郊区公园绿地的可达性进行分析;魏治等[16]运用Ga2SFCA 法对沈阳市的公园绿地可达性进行评价。
其后的研究大致分为 2 类:一类是针对研究方法的创新,如李孟桐等[17]运用格网化的 Ga2SFCA 法对上海市中心城区绿地可达性进行研究,任家怿等[18]运用蜂窝化的处理方式对居民点进行聚合处理,并结合 Ga2SFCA法对上海市黄浦区的公园绿地进行可达性分析;另一类是针对研究人群的创新,如岳邦佳等[19]以武汉市低收入者为研究主体,分析了武汉市公园绿地分布与低收入人口分布之间的关系,黄玖菊等[20]在社会公平的视角下,以不同类型住房的社会群体为研究主体,利用 Ga2SFCA 法对深圳市公园绿地进行可达性研究。但上述研究对三、四线城市的老年人群的关注度不足,尤其是时空变化响应研究更是少见。
基于此,面对城市老龄化进程日益加快的趋势,本研究选取河北省三线城市——邯郸市 2010 年与 2020 年 65 岁及以上老年人群和面积≥ 1 hm2的城市公园绿地为研究对象,引入综合老龄化指数(composite ageing index, CAI),结合时间成本和老年人比例因素对Ga2SFCA 法进行改进,对不同出行方式下老年人公园绿地可达性的时空分布特征进行研究,分析不同时期老年人口布局与公园绿地可达性的变化特征,提取公园绿地可达性与人口老龄化冲突较为严重的区域并提出改进策略,以期为正在进行的邯郸市新一轮绿地系统规划提供参考。
1 研究区域与数据处理
1.1 研究区域
研究区域选取河北省邯郸市外环内城区,面积约 93 km2,包含 34 个街道,在研究区域内有居民点的街道为 32 个,对比第 7 次人口普查和第 6 次人口普查的数据[21-22]可以发现,2010—2020 年研究区域内 32 个街道的人口总量有所减少,从 108.04 万人降至 106.09 万人, 65 岁 及 以 上 老 龄 人 口 从 8.92 万 人 上 升 至 13.55 万人,占比从 8.26% 上升至 12.77%,老龄化加深趋势明显。
1.2 数据处理
1.2.1 人口数据
近年来,利用大数据修正传统数据处理结果成为地理学研究的新趋势[23],如手机信令数据正越来越多地被应用于人口信息识别方面,以改进人口统计数据时效性差等缺 陷[24],但该方法在针对特定人群的统计方面并不太适用。因此,研究区域内的老年人口数据仍基于传统的人口普查结果。区域内的居民点包含小区和城中村 2 种类型,笔者从房产信息服务平台安居客(handan.anjuke.com)获取研究区域内小区的兴趣点(point of interest, POI)数据,主要包括小区名称、坐标、户数、建成年份等信息,对于缺乏户数信息的小区,利用人工搜集等方法进行补充。
![老年人公园绿地可达性的3个时空分布特征](https://img.penjing8.com/202303/13/164429191.jpg)
城中村的户数数据来源于河北政务服务网(www.hbzwfw.gov.cn)以及邯郸市人民政府网(www.hd.gov.cn),城中村的建成年份通过实地调研确定,坐标源于高德开放平台(lbs.amap.com)。共获得居民点 1 548 个,其中 2010 年已建成居民点共 1 336 个。将街道内的老年人口按各居民点的户数比例进行分配,得到 2020 年研究区域内各居民点老年人口分布图(图 1)。
![老年人公园绿地可达性的3个时空分布特征](https://img.penjing8.com/202303/13/164429191.jpg)
城中村的户数数据来源于河北政务服务网(www.hbzwfw.gov.cn)以及邯郸市人民政府网(www.hd.gov.cn),城中村的建成年份通过实地调研确定,坐标源于高德开放平台(lbs.amap.com)。共获得居民点 1 548 个,其中 2010 年已建成居民点共 1 336 个。将街道内的老年人口按各居民点的户数比例进行分配,得到 2020 年研究区域内各居民点老年人口分布图(图 1)。
1.2.2 绿地及道路数据
公园绿地的提取强调的是其休闲游憩属性,需要具有一定的规模且可以免费进入,参 考 GB/T 51346—2019《城 市 绿 地 规 划 标 准》[25]中对于公园设施设置的规定,选取面积≥ 1 hm2的城市公园绿地进行研究。主要包含社区公园绿地(1~10 hm2)以及综合公园绿地(>10 hm2)2 种类型。利用开放街道地图(open street map, OSM)对区域内的现状公园绿地进行提取后,结合 Google 卫星影像地图、百度街景地图以及实地调研等方式对绿地进行补充,确定现状公园绿地的范围以及各综合公园的出入口位置,删除不可进入或需要收费的绿地以及单位附属绿地。
此外,考虑到研究区域内的老年人群也可以使用与研究区域相邻近的公园绿地,故而在绿地采集时将区域周边公园绿地也纳入采集范围。对社区公园绿地进行质心点提取,带状公园及沿河绿地由于形状较为狭长,可利用道路将其分割后再进行质心点的提取[16]。
此外,考虑到研究区域内的老年人群也可以使用与研究区域相邻近的公园绿地,故而在绿地采集时将区域周边公园绿地也纳入采集范围。对社区公园绿地进行质心点提取,带状公园及沿河绿地由于形状较为狭长,可利用道路将其分割后再进行质心点的提取[16]。
研究区域内的西南侧为历史文化保护区,其开发受到保护,调研发现,该区域的公园绿地与周边老年人的日常活动并无密切联系,故将该区域的 2 处绿地删除。此外,晋冀鲁豫烈士陵园为纪念性公园,考虑到该公园的严肃性,不便于老年人进行各种娱乐活动,也对其进行删除处理。
![老年人公园绿地可达性的3个时空分布特征](https://img.penjing8.com/202303/13/164429271.jpg)
为了对比区域内在 2010—2020 年的公园绿地变化情况,以 2010 年为基准对公园绿地的建成年份进行确定,共获得综合公园绿地 10 处,总面积约 1 148.98 hm2, 其中 2010 年前建成的综合公园绿地共 5 处,总面积约 192.10 hm2。获得分割后的社区公园绿地共 112 处,总面积约 159.23 hm2,其中2010 年前建成的社区公园绿地共 77 处,总面积约 89.27 hm2。将采集到的绿地信息汇总后得到研究区域及周边公园绿地分布图(图 2),可以看出 2010—2020 年新增公园绿地主要集中在研究区域的周边以及区域内的边缘部分。
![老年人公园绿地可达性的3个时空分布特征](https://img.penjing8.com/202303/13/164429271.jpg)
为了对比区域内在 2010—2020 年的公园绿地变化情况,以 2010 年为基准对公园绿地的建成年份进行确定,共获得综合公园绿地 10 处,总面积约 1 148.98 hm2, 其中 2010 年前建成的综合公园绿地共 5 处,总面积约 192.10 hm2。获得分割后的社区公园绿地共 112 处,总面积约 159.23 hm2,其中2010 年前建成的社区公园绿地共 77 处,总面积约 89.27 hm2。将采集到的绿地信息汇总后得到研究区域及周边公园绿地分布图(图 2),可以看出 2010—2020 年新增公园绿地主要集中在研究区域的周边以及区域内的边缘部分。
老年人公园绿地步行可达性分析中所需的道路数据以 OSM 数据为基础,将获取到的道路数据在 Arc GIS 平台进行投影以及拓扑检查后利用 Google 卫星影像地图对其进行更新与增补。
1.2.3 出行方式及时间数据
将老年人前往社区公园绿地的出行方式设置为步行可达。在步行速度的选取上,2018 年日本国土交通省在选址优化规划中针对老年人群的需求,按照 3 km/h(即 0.83 m/s)的步行速度设置了轨道站点和公交站点的服务范 围[26],而中国生活圈规划中所用的平均步行速度也是 3~4 km/h,鉴于此,以 0.83 m/s 作为老年人的步行速度。已有研究表明,老年人普遍接受的最长步行距离为 1 000 m[27],代入0.83 m/s 的步行速度得出老年人的步行出行时间阈值约为 20 min,与相关研究保持一致[28]。
综合公园绿地的服务对象为城市的全体居民,对区域内的老年人进行随机问卷调查,调研老年人的公园绿地使用习惯,主要包括目的地、出行方式以及出行时间等,共收集有效问卷 231 份,其中选择综合公园绿地作为主要目的地的问卷共 75 份,在出行方式中步行占比为 66%,且步行时间在 20 min 及以内的占比为83.33%。
为使研究结果能够反映区域内大多数老年人的实际出行状况,结合邯郸市对 65 岁及以上老年人公交免费的优惠政策,将老年人前往综合公园绿地的出行方式设置为“步行 +公交”可达,距离综合公园绿地较近的居民点设置为步行可达,步行时间阈值为 20 min,超过 20 min 的设置为公交可达,空间搜索阈值设置为研究区域内供需点之间最长的通行时间。
以研究区域内的居民点为起始点,各个综合公园的出入口为终止点,利用高德地图路径规划应用程序接口(application programming interface, API)2.0 中的公交路径规划功能批量获取上午09 :00[29]各起始点至各终止点的公交出行的时间成本,并对步行 20 min 及以内可达的居民点进行出行时间的替换。
为使研究结果能够反映区域内大多数老年人的实际出行状况,结合邯郸市对 65 岁及以上老年人公交免费的优惠政策,将老年人前往综合公园绿地的出行方式设置为“步行 +公交”可达,距离综合公园绿地较近的居民点设置为步行可达,步行时间阈值为 20 min,超过 20 min 的设置为公交可达,空间搜索阈值设置为研究区域内供需点之间最长的通行时间。
以研究区域内的居民点为起始点,各个综合公园的出入口为终止点,利用高德地图路径规划应用程序接口(application programming interface, API)2.0 中的公交路径规划功能批量获取上午09 :00[29]各起始点至各终止点的公交出行的时间成本,并对步行 20 min 及以内可达的居民点进行出行时间的替换。
2 研究方法
2.1 综合老龄化指数
老年人口数量、比例、密度为研究人口老龄化的常用指标,但是侧重点各有不同。老年人口数量较多的区域老龄化率可能较低,不能反映该区域的结构特征[30];老年人口比例虽能反映出一个地区的老龄化率,但是仅用老年人口比例会低估人口基数较大的地区的老龄化问题[31];密度指标能反映出某一地区内老年人口数量与面积的比值,但当区域内各单元面积差值过大时,结果的可比性不强。而 CAI 由上述 3 个指标构成,可以更加真实地反映地区内不同街道的老龄化程度[30],其计算式如下:
式中,ICAI表示 I 地区的综合老龄化指数,NI、PI、DI分别代表标准化处理后 I 地区的老年人口数量、比例和密度,W1、W2、W3分别代表老年人口数量、比例、密度 3 个指标相应的权重,权重利用熵值法计算得出。由于指标涉及不同年份,在参考杨丽等[32]提出的熵值法改进公式的基础上,利用 Min-Max 标准化方法对其公式中的标准化方法进行优化。将研究区域内各街道 2010 年和 2020 年的 65 岁及以上老年人群的数量、比例、密度 3 个指标代入上述熵值法优化过程后得出 W1、W2、W3分别为 0.32、0.27 和 0.41。