基于参与式地理信息系统的城市绿地生态系统文化服务评价——以北京市核心区为例
摘要：【目的】目前中国的城市建设发展模式已逐渐转变为注重提升城市文化软实力和城市精神的新模式。北京市核心区作为全国文化中心建设的核心承载区，评价其生态系统文化服务（cultural ecosystem services,CES）有助于促进城市绿地文化功能建设及体系完善，提升居民福祉。
【方法】引入参与式地理信息系统（participatory geographic information system, PGIS），对被调查者感知到的文化功能、服务价值进行参与式互动制图，实现北京市核心区生态空间中 CES 感知点的空间落位，并进行空间分析。
【结果】揭示了不同人群对 CES 的差异化感知、CES 感知点的空间分布特征及各类 CES 之间的空间自相关性。
【结论】为北京市核心区及其他区域城市绿地的更新优化提供参考意见，探索以文化为根基的城市创新发展之路。
目前中国的城市建设发展模式已逐渐从传统的重资源竞争、重物质的模式转变为重城市文化软实力和城市精神的新模式。作为一座有着悠久建城史和建都史的城市，北京市核心区文化资源在历史、文化和社会价值上极具代表性，它提供的文化服务在提升人类福祉方面具有重要作用。
生 态 系 统 文 化 服 务（ cultural ecosystemservices, CES）是生态系统服务的一部分，起源于 Constanza[1] 对世界生态系统服务进行的研究。2005 年联合国发布的千年生态系统评估（The Millennium Ecosystem Assessment, MA）报告明确了 CES 的定义，即“人类从生态系统中获得的非物质利益”。以 MA 为转折点，学界掀起了 CES 研究热潮，目前国内外对CES 内容范畴、尺度、测度方法等方面的研究呈现多元化趋势。通过梳理文献，发现在CES 内容范畴的研究中，MA 将 CES 分为文化多元性、精神与宗教、知识系统、教育价值、灵感、美学价值、社会关系、地方感、文化遗产价值、游憩与生态旅游 10 种类型；此后不同机构及学者又对 CES 进行了细致分类。这些分类的共同点在于都突出了 CES 异于其他生态系统服务的“无形性”“主观性，和“非消耗性”[2]。
目前，CES 的研究成果集中在 CES 价值评估、影响因素及供需测度等方面，如 Eadens 等[3] 通过利益相关者参与式绘图，分析了人类娱乐活动、娱乐需求与濒危鹦鹉保护之间的关系；罗琦等[4]探究了锡林郭勒草地 CES 感知情况及影响因素，发现民族、年龄、文化水平及生态工程的不同会影响人们对草地 CES 的感知；王敏等[5] 以上海苏州河的滨水空间为研究对象，基于重要性-满意度分布模型分析了 CES 供需特征，提出了滨水空间存量更新的优化策略。
在 CES 价值评估方面，货币化估算一直处于主导地位。随着公众对 CES 多元化、差异化需求的日益强烈，非货币化评估方法快速发展，主要包括半结构化访谈[6]、层次分析法（analytic hierarchy process, AHP）[7]、社交媒体和地理信息系统（geographic informationsystem, GIS）[8]、Sol VES[9] 模型等，参与式地理信息系统（participatory geographic informationsystem, PGIS）制图逐渐成为 CES 制图的重要方法[10]。相较于其他研究方法，
PGIS 制图从利益相关者的角度出发，通过将文化资源分布、感知点分布进行数据可视化，为生态系统管理政策制定提供具体的空间依据。
当前CES 感知研究仍存在短板：研究内容集中在保护区、公园绿地、景区等小尺度范围，对城市或区域尺度的 CES 评估较少；研究成果多以搜集到的感知点数据的空间分布呈现，缺乏对 CES 空间分布特征及相关性的进一步研究；关于北京市核心区 CES 的研究较少，现有研究[11] 集中在生态空间使用情况、CES供给情况以及 CES 价值评估方面，缺少对感知点的具体落位及分布特征的研究。
本研究引入 PGIS 对利益相关者感知到的文化功能、服务价值进行参与式互动制图，实现北京市核心区城市绿地 CES 感知点的空间落位，并进行空间分析，以揭示不同人群对 CES 的差异化感知、CES 感知点的空间分布特征及各类 CES 之间的空间自相关性，以期为北京市核心区及其他区域城市绿地的更新优化提供参考。
1 研究对象、路径与方法
1.1 研究对象与区域
城市绿地是城市绿色基础设施和公共服务设施的重要组成部分，可为城市提供多样化的生态系统服务[12]，故本研究选取北京市核心区的城市绿地作为研究对象（图 1）。北京市核心区总面积约 92.5 km2，包括东城区和西城区的 32 个街道。核心区属于城市建成区，依据绿地分类标准[13] 将核心区的绿地划分为公园绿地、防护绿地、附属绿地、广场用地。
1.2 研究路径
本研究分为评价体系确立、基于 PGIS 的评价数据收集与整理、评价数据分析 3 个阶段。首先，选取 CES 类型作为指标，确立评价体系，并进行口语化描述。其次，制作调查问卷，并基于 PGIS 平台进行基础数据及CES 感知点采集，进一步筛选采集到的数据并在 Arc GIS 中录入，为数据分析提供基础。最后，进行 CES 感知点的空间分布及自相关分析，归纳得出研究结论（图 2）
1.3 研究方法
1.3.1 评价体系确立
基于北京市核心区城市绿地 CES 现状调研与分析，结合专家、民众的建议，选取 MA报告中的 10 种 CES 类型作为评价指标。在数据收集时，为了便于被调查者解读及区分各类 CES，本研究对各类型 CES 的学术化定义进行了口语化描述（表 1）。
1.3.2 数据收集
本研究利用 PGIS 进行数据收集，主要分为 3 个步骤：问卷制作、数据收集、数据整理。
首先基于评价体系制作调查问卷，问卷内容包括被调查者的基础信息（身份、性别、年龄）、各类 CES 评价及 CES 感知点标绘 3 个部分。各类 CES 评价的分值范围为 0~10 分。依据核心区的区域规模制作街道尺度的平面图，并在平面图上标注典型道路、社区、绿地的名称，以便非专业人士识图并标绘感知点。每位参与者可以使用 1~10 个点标绘感知到各类 CES 的地点。
本研究选取线上、线下同步发放问卷的方式，以满足对不同年龄段、不同身份群体评价数据的收集。其中线上问卷以微信为搭载平台，通过问卷星链接进行推广，利用问卷星的“热力图”功能进行标绘；线下问卷采用实地调查及半结构访谈模式进行，调查者对 CES 类型进行解释说明后，引导被调查者在纸质平面图上进行标绘。
本研究共发放问卷 363 份。其中线上问卷 257 份，有效问卷 235 份，有效率 91%；线下问卷 106 份，有效问卷 97 份，有效率 92%。最终共收集有效问卷 332 份。运用 SPSS 软件对有效问卷进行信效度检验：总信度系数Cronbach’s α＝0.862＞0.8，KMO＝0.829＞0.8，说明问卷信度高、效度好；显著性概率值 p＝0.000＜0.05，表明问卷具有结构效度，设 计合理。被调查者的男女比例为 21︰29，居民及游客比例为 9︰16，未成年人（18 岁以下）、青年人（18~44 岁）、中年人（45～59 岁）、老年人（60 岁以上）的比例为 6︰45︰37︰12。
1.3.3 数据分析
1）GIS 空间分析法。利用 Arc GIS 平台的核密度分析工具将离散的 CES 感知点数据进行空间平滑处理，形成连续分布的密度图，从而分析感知点密度高值区、低值区的空间分布特征。局部空间自相关（local indicatorsof spatial association, LISA）可用于分析局部空间单元某一要素与其相邻空间单元要素的相关性程度。本研究以核心区各街道为空间单元，利用 Arc GIS 平台生成 CES 感知点数量的LISA 聚类图，聚类模式分为高-高（H-H）型聚类、低-高（L-H）型聚类、高-低（H-L）型聚类、低-低（L-L）型聚类和无明显聚类。
2）区位熵法。区位熵法原用于测算区域内产业的集中度及专业化程度，本研究采用区位熵指数来测算各类城市绿地中不同类型CES 感知点的集聚水平。计算式：LQij为j iqijj iqjjQiiQi jLQij式中， 类城市绿地中 类 CES 感知点在核心区的区位熵指数； 表示 类城市绿地中类 CES 感知点个数； 表示 类城市绿地中所有 CES 感知点个数； 表示全部城市绿地中类 CES 感知点个数； 表示全部城市绿地中所有 CES 感知点个数。 类 CES 感知点在 类城市绿地中集聚水平越高， 越大。为使区位熵对比更直观，本研究将区位熵指数划分为4 个区间：0~0.5、＞0.5~1、＞1~2、＞2，进而将集聚水平分为低水平集聚、中等水平集聚、中高水平集聚、高水平集聚。
3） Pearson 相 关 性 分 析 。 本 研 究 采 用Pearson 相关系数来评价 10 种 CES 类型感知两两之间的相关性，探究可能存在的权衡与协同关系。为了量化对不同 CES 类型的感知情况，基于 Arc GIS 平台的创建渔网工具，以500 m×500 m 的网格提取 CES 感知点数量并制表。随后在 SPSS 软件中计算同一网格中 2 个不同类型的 CES 感知点数量之间的相关系数，并对结果进行显著性检验，以此判定不同类型 CES 感知之间的相关关系。若相关系数通过显著性检验且为正，则认为 2 类 CES 感知之间存在协同效应；若相关系数通过显著性检验且为负，则认为 2 类 CES 感知之间存在权衡效应。Pearson 相关性分析结果中的 p 值代表着 2 个变量是否显著相关，若 p＜0.05，则 2 个变量显著相关，若 p＜0.01，则 2 个变量极显著相关。
2 结果与分析
2.1 CES 现状评分
统计分析被调查者对北京市核心区各类CES 的现状评分（图 3），由高到低依次为文化遗产价值、美学价值、灵感、游憩与生态旅游、精神与宗教、文化多元性、地方感、教育价值、社会关系、知识系统。在不同性别的被调查者中，除知识系统类型外，女性对于其他类型 CES 的评分整体上高于男性。在不同身份的被调查者中，居民对社会关系及地方感的评分高于游客，而对其他类型的CES 评分均低于游客。不同年龄段被调查者对不同类型 CES 的评分存在差异，如对文化多元性、知识系统、教育价值评分较高的群体主要是未成年人及青年人，对精神与宗教、社会关系、地方感评分较高的群体主要为老年人，各年龄段被调查者对灵感、美学价值、文化遗产价值、游憩与生态旅游的评分较为均衡。
2.2 CES 感知点空间分布
在收集到的 332 份有效问卷中，共标注4 154 个 CES 感知点，将这些感知点在 Arc GIS 中录入，完成 CES 感知点的空间落位（图 4）。
2.2.1 CES 感知点空间分布密度
整体来看（图 5），
CES 感知点的密度高值区呈离散态布局。什刹海—北海公园区域为面状的密度高值区，分布范围较大，承载北京市核心区主要的文化服务功能。点状的密度高值区主要分布在地坛、月坛、天坛、前门区域，带状的密度高值区主要分布在明城墙遗址公园、金中都公园区域。
不同类型 CES 感知点的密度高值区分布位置与整体分布存在差异，呈现更为分散的点状分布。在什刹海区域，除社会关系、地方感及文化遗产价值 3 类 CES 感知点密度较低，其余类型的 CES 感知点在该区域密度较高。除此之外，文化多元性感知点密度高值区位于东单商业附属绿地片区；精神与宗教感知点密度高值区位于天安门、天坛、琉璃厂等片区；美学价值感知点密度高值区位于天坛及地坛片区；知识系统、教育价值、灵感感知点密度高值区位于天安门—景山段中轴线；社会关系、地方感感知点密度高值区位于王府井及琉璃厂片区；文化遗产价值感知点密度高值区位于天安门、故宫、天坛、琉璃厂、地坛等片区；游憩与生态旅游感知点密度高值区位于龙潭公园片区。
2.2.2 不同街道 CES 感知点聚类模式
整体上 CES 感知点数量的 H-H 型聚类区域为德胜街道、什刹海街道、西长安街街道、新街口街道，说明在这些街道及其周边街道均分布有较多的 CES 感知点；L-H 型聚类区域为安定门街道及景山街道，说明这些街道的 CES 感知点与周边街道相比偏少；H-L 型聚类区域为天坛街道，天坛公园占据天坛街道较大面积，承载该街道主要的文化服务功能，其周边街道则未能提供较好的 CES 功能 （图 6）。
从各类 CES 感知点在街道中的聚类情况来看，除无明显聚类的街道外，H-H 型聚类和 L-L 型聚类出现较多。H-H 型聚类主要分布在北中轴线西侧，如除美学价值、社会关系、游憩与生态旅游外，其他类型 CES 感知点在什刹海街道及西长安街街道形成 H-H 型聚类。L-L 型聚类多沿二环路两侧分布，如文化多元性、知识系统、地方感感知点在龙潭街道中均形成 L-L 型聚类。对于 L-H 型聚类，除社会关系感知点位于前门街道外，其余类型聚类多位于什刹海街道及西长安街街道的周边街道。H-L 型聚类只存在于天坛街道，且只有灵感、美学价值、文化遗产价值 3 类CES 感知点形成 H-L 型聚类。部分街道中不同类型 CES 感知点的聚类模式与整体聚类模式存在差异，如新街口街道的文化多元性、教育价值、游憩与生态旅游感知点的聚类模式为 L-H 型，即在新街口街道，被调查者对上述 3 类 CES 的感知较周边街道较弱，但对其他类型 CES 的感知较强，所以整体呈现H-H 型聚类模式。
2.2.3 不同类型城市绿地 CES 感知点集聚水平
对比不同类型城市绿地中 CES 感知点的区位熵指数（表 2），发现在公园绿地及附属绿地中，大部分 CES 感知点的区位熵指数在1 左右，表明这 2 类城市绿地的 CES 感知点集聚水平较为均衡；在防护绿地及广场用地中，CES 感知点的区位熵指数存在极值，集聚水平差异较大。在公园绿地中，精神与宗教，知识系统、文化遗产价值、游憩与生态旅游4 类 CES 感知点的集聚水平略高于其他类型。在防护绿地中，知识系统、教育价值、社会关系、文化遗产价值、游憩与生态旅游 5 类CES 感知点呈现低水平集聚，文化多元性及地方感感知点的区位熵指数大于 2，呈现高水平集聚。在附属绿地中，文化多元性、教育价值、社会关系、地方感 4 类 CES 感知点呈现中高水平集聚，其余感知点均呈现中等水平集聚。在广场用地中，文化遗产价值感知点的区位熵指数大于 2，呈现高水平集聚，同时精神与宗教、知识系统、教育价值、灵感4 类 CES 感知点呈现中高水平集聚，其余 CES类型的感知点则较多呈现低水平集聚。
2.3 CES 感知相关关系
对不同类型的 CES 感知两两之间进行 Pearson 相关性分析（图 7）。结果显示不同类型 CES 感知之间多呈现显著正相关（p<0.01），存在协同效应。其中文化遗产价值感 知与其他 CES 类型感知的正相关性最为显著，尤其是精神与宗教（r=0.68）、知识系统（r=0.77）、教育价值（r=0.69）；此外精神与宗教、知识系统、教育价值、灵感、美学价值，地方感 6 类 CES 感知两两之间相关性较强；文化多元性、社会关系、游憩与生态旅游感知与其他 CES 类型感知之间的相关性均较弱，说明这 3 类 CES 感知点空间分布较为分散，独立性较强；社会关系和游憩与生态旅游感知之间不存在相关关系。
3 结果与讨论
不同类型 CES 感知点的空间分布差异反映了北京市核心区不同区域的历史文化积淀以及城市发展状况。整体上各类 CES 在中轴线两侧及历史遗址公园区域的空间集聚特征显著，多呈现离散的点状集聚，鲜有带状、环状集聚，这与北京市核心区老城边界、棋盘路网、历史水系构成的格局相悖，可见现有城市绿地空间未能充分挖掘文化资源。这对于未来北京市核心区的格局保护及景观优化具有以下启示：
1）在高密度的建成区中，街道级、社区级的点状绿地建设在补足城市绿地数量短板的基础上，应注重将居民及游客对于 CES 的需求纳入绿地空间布局、景观形式的决策中，从而更好地提升人们对地方感、社会关系、美学等 CES 类型的感知情况，避免均质化，进而提高 CES 感知供给效率；
2）对核心区棋盘路网进行景观林荫化改造、对二环路及其他历史水系格局进行恢复与营造是应对核心区缺乏带状、环状 CES 集聚分布的有效方法，希望未来可以实现文化节点及文化片区的有效串联，利用触媒效应有效带动北京市核心区的发展。
研究不同类型 CES 之间的协同作用有助于探究 CES 的综合效应。不同 CES 类型之间呈现正相关关系说明对一类 CES 的感知可能会促进对其他类型 CES 的感知，这与前人的研究结论存在相似性[14]。但本研究结果与其他研究结果存在差异：与其他类型 CES 感知相关性最强的不是美学价值、游憩与生态旅游，而是文化遗产价值，主要原因是北京市核心区特殊的历史文化条件有效促进了精神与宗教、知识系统、教育价值等 CES 类型的感知，可见不同类型 CES 感知之间的协同作用受到研究区域文化资源的影响，不同区域呈现出不同的相关性特征。
随着技术的发展以及学界对公众参与的关注，以 PGIS 方法展开的 CES 评价可以描绘更详细、准确的公众认知画像，同时满足数据的空间分析需求。本研究是对北京市核心区现有 CES 评价研究的有力补充，同时也为核心区提供了一种将公众参与和 CES 应用到文化景观营造、城市规划和环境管理中的途径。本研究也存在一定欠缺。
1）由于大部分数据收集来源于线上问卷，对 CES 类型的表述以及被调查者对于地图的理解没有充分的校正，这可能导致部分 CES 类型感知点与实际空间位置不匹配的问题，进而导致空间分析结果存在一定偏差；同时本研究将居民及游客的评价数据做均一处理，未能有效区分不同人群对 CES 的感知。
2）本研究对城市绿地中 CES 感知点空间分布的研究未能深入探讨不同城市绿地要素对 CES 感知的影响机制，急需通过新技术搭建 CES 感知测度平台，进行多时间维度、多空间层级、多人群类型的CES 感知数据收集及存档，以及对特定区域CES 的动态追踪研究，以期为北京市核心区城市绿地空间质量提升和可持续发展提供指导。
