人群动态分布视角下的3个公园活力提升策略

人群动态分布视角下的公园活力提升策略

 

 

就工作日的日间场景而言，城市公园活力整体特征均以“高强度-低波动类”“低强度-高波动类”为主，即公园内部吸引人群聚集的能力往往与人群规模的变化程度成反反比。

 

其中，前者活力模式的公园使用效率较高，是一定区域范围内的锚点[25]，即能持续吸纳大量人群进行活动；后者的使用效率最低，是仅间断性有较少人群停留的“游离类型”，因此亟须更新优化。除此之外，“高强度-高波动类”公园呈现短时段内聚集大量人群的波峰效应，但从日间时段而言整体可持续性较低；“低强度-低波动类”公园吸引人群活动的能力则有待增强。结合研究范围内的公园布局而言，使用效率最低的“低强度-高波动类”公园主要位于西青、东丽等外围城区，规划可结合该区特有的湿地、林地等资源，打造具备景观特色且贴近群众需求的吸引焦点，引导人群的持续性停留以提升使用效率。

 

综合公园各类模式的活力差异要大于社区公园，且后者在日间分时段的活力强度整体高于前者，因此社区公园的使用效率更高。这说明为满足居民日常、高频的休闲娱乐及健身需求，按照“见缝插绿”的原则，完善居住、办公空间组团周边高可达、分散式的社区公园及游园往往比新建大型公园或扩大现有公园面积，更能提升整体公园绿地的服务能力[25]。

 

就社区公园而言，各种模式的活力强度曲线波动幅度基本一致，即使用效率接近，因此对区位要求不高；对于综合公园，外围的“低强度-低波动类”区域基本无人使用，说明对中心区位要求高。因此，在构建公园体系的过程中应该更加凸显差异化空间规模与区位选址的关联性。在宏观尺度下，社区公园应均匀分散式地覆盖人群，而综合公园则应考虑在最大程度覆盖居住或工作的聚集人群的基础上，侧重选址在地理中心或高可达交通区位，并利用多样性的功能类型、文化或生态特色吸引人群访问[26]。

 

 

服务半径内的人群规模作为重要的需求因素，对于各级公园的活力强度、社区公园活力波动性影响较大。社区公园的活力很大程度上取决于其所在的15分钟生活圈内的动态人群特征，使用效率以需求端的人群规模为导向；然而，综合公园虽然受周边人群分布规模的影响，但“高强度-低波动类”“低强度-高波动类”的空间活力特征与服务范围内的人群动态分布规律无关，侧面说明供给端的公园构成及外部环境对公园使用效率的影响更大。

 

因此在街区尺度下，深入研究不同类型人群的动态时空分布，有利于对社区公园的总体布局、内部设施及出入口设置等进行优化[27]。除此之外，对于已有使用效率最低的“低强度-高波动类”社区公园，要注重挖掘、增加外部环境的活力催化点以增大服务半径内的动态需求规模，进而带动该类公园活力的提升；对于该类型的综合公园，增强步行可达性、休闲娱乐设施密度等供给要素的吸引力，是其活力增强且持续的关键。

 

5结论与展望

 

物联网技术对人群实时分布数据的采集功能，有利于诊断以活力为表征的城市公园使用效率。本研究基于动态规模数据，首先在多情景下识别了公园内部使用人群的聚集及波动程度，又从外部服务半径的人群规模变化探析影响公园活力的因素。其中，由于主观因素如疫情下封控政策对居民活动的影响存在较大不确定性，因此公园活力的差异结果并不明显。

 

然而，这些都是从需求者本身的活动规律出发，被动式地探究供给者即公园绿地服务的优化方向。未来主动式的人群分布感知技术在更为成熟的情况下，可以更好地应用于主观或客观因素影响的场景并实现“监测—反馈—调整”一体化的技术流程，实现城市各级公园的智能化选址及内外部构成要素的优化调整，以发挥其作为绿色缓冲区的作用。