昆山城市公园总体满意度的3个分析

结果与分析

 

3.1总体满意度分析

 

基于问卷数据分析受访者的基本信息，有379位（58.76%）年龄在31~60岁，占比最高；61位（9.46%）年龄<18岁；103位（15.97%）年龄在19~30岁；102位（15.81%）年龄>60岁。多数受访者步行到访公园（73.03%），到访花费时间在10min以内（74.08%），几乎每天都来公园（45.07%），且停留时长超过1h（50.66%）。数据表明：城市公园的调研对象以附近居民为主，且受访者对于公园高频率、长时间的使用特征，能支撑其对公园供给服务评价的精确性。

 

 

46个城市公园的总体满意度数据呈现正态分布，平均值为3.83，中位数为3.75，在空间分布和公园规模上具有一定的分异情况（图2）。从空间分布来看，总体满意度较高的公园主要分布在建设开放强度较低的城市中心区边缘与东区，如中心湖公园、合丰公园、景王公园等；在高密度中心城区，公园总体满意度普遍较低。

从公园规模来看，综合公园的总体满意度整体高于社区公园与游园，得分最低的马鞍山路带状公园、合兴公园、弥敦城公园均为规模较小的公园，而生态森林公园、中心湖公园等综合公园总体满意度普遍较高。

 

进一步分析人群特征与总体满意度的关系，将受访者年龄、到访花费时间、使用频率、活动时长分别转化为有序分类变量，与城市公园总体满意度进行Spearman相关性分析。结果表明，受访者年龄、到访花费时间、使用频率、活动时长与总体满意度无显著相关性，说明本研究样本中不同人群特征受访者对于日常使用城市公园的总体满意度评价基本一致。

 

3.2宏微观影响因素供给效能的整体分析

 

针对全部46个研究对象，构建城市公园总体满意度与宏微观影响因素的PLSR模型1。结果表明（表1），自变量可以解释居民总体满意度变化的51.8%，其中，空间布局特征的解释力占比为47.6%，场地设计特征的解释力占比为52.4%。整体上，宏观空间布局特征和微观场地设计特征的供给效能基本一致。在空间布局特征层面，公园500m半径服务范围内的人均公园绿地面积和平均斑块面积指标对公园总体满意度产生重要影响，解释力占比分别为13.1%和15.3%；在场地设计特征层面，维护与智慧管理能力对城市公园总体满意度产生重要影响，解释力占比为21.3%。

在现阶段下，宏观层面的绿地规模特征和分布特征、微观层面上的管理服务水平是影响昆山市城市公园服务质量的主要因素。因此，对于不同类型的城市公园，扩大绿地规模、增强绿地集聚性、提升管理服务水平都是有效提升城市公园总体满意度的重要手段。

 

 

3.3高密度城区中宏微观影响因素供给效能的比较分析

 

由于城市空间发展特征对城市公园总体满意度存在一定的影响，本研究选取城市公园周边容积率、POI密度和路网密度3个绿地区位特征指标对研究对象进行聚类分析，筛选出30个研究对象。这些研究对象分布在昆山市的高密度城区，普遍呈现周边人口集聚、基础设施丰富且交通可达性高等特征。

 

针对筛选出的30个研究对象，构建城市公园总体满意度与宏微观影响因素的PLSR模型2。结果表明（表1），自变量可以解释居民总体满意度变化的62.9%。其中，空间布局特征的解释力占比下降至40.7%，场地设计特征的解释力占比上升至59.3%，说明微观场地设计特征具有更高的供给效能。

在空间布局特征层面，城市公园500m半径服务范围内的游憩机会加权指数能对城市公园总体满意度产生重要影响，解释力占比为13.8%；在场地设计特征层面，城市公园的场地亲水特征、健身设施质量、维护与智慧管理能力能对城市公园总体满意度产生重要影响，解释力占比为14.1%、14.1%和23.4%。

虽然休憩设施质量对公园总体满意度也有重要影响，但解释力较低，只有6.9%。因此，在高密度城区，居民更加关注城市公园内部的景观特征、设施配置和服务水平，合理布局小体量公园并与城市慢行网络衔接，有利于形成功能互补与协同，提升居民的游憩体验。