分布关系分析
摘要：公园与居住区是城市人居环境的核心部分，优化两者配置关系是营造宜居环境的关键。借助POI等数据资源，利用核密度、标准差椭圆、空间相关性等分析方法，以苏州中心城区为例探究公园与居住区两者间的布局关系。结果表明：城区公园与居住区均呈东北朝向集中分布，且呈中间密集向四周扩散的趋势；两者数量分布呈正相关关系，在空间分布上则呈负相关分布，形成了局部协同良好或较差、公园或居住为主导的分异区域，并对应提出了优化对策，以提升人居环境满意度。
关键词：公园；居住区；空间布局；空间分异；苏州
公园与居住区皆为城市居民日常行为活动的重要载体，公园可以较准确反应映城市绿色空间福利资源供给水平，居住区是城市居民起居活动的核心空间，二者在居民日常生活方面紧密关联。科学合理地统筹安排公园与居住区空间布局，有利于回应当代城市居民提升生活品质的需求，提升绿地综合效益与城市宜居水平。当前针对公园的研究重点呈现出由公园本身的演变向其功能、效能转化的特征，且由注重生态效益变为注重社会、经济效益，在研究方法上逐渐空间化、定量化
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。关于居住区的研究主要集中在空间布局现状、演化过程、空间分异、空
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间扩展、驱动机制等方面。
公园与居住区空间关系极为密切，针对二者的空间相关研究呈现由整体向类型细分过渡的特点，已有研究内容主要集中在增值效益、健康提升和择居偏好以及社会、生态效应方面
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，但在整体上对二者布局规律和调控研究相对较少；
在公园规划布局方法上较少结合居住区空间分布特征考虑公园的实际可达性与服务覆盖的公平性，同时缺乏技术手段量化分析二者空间关系，一定程度上导致供需不匹配。同时，在近年城市研究与风景园林领域，POI数据由于获取途径容易、数据范围大、覆盖面广、处理难度低等优势得到一定应用，基于POI数据的相关
研究迅速涵盖了宏观、中观、微观不同尺度，涉及热场研究、绿地服务空间、绿地规划等多个方面
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，但在公园绿地与居住区研究中仍然较少。
为此，本研究借助POI数据，利用核密度、标准差椭圆、空间自相关分析等方法，探究公园与居住区二者空间布局关系，力求为提高人居环境质量，改善人与环境之间相互关系，为建立优良人居环境提供科学策略。
1 研究区域与数据 1.1研究区域及单元
苏州是长江三角洲重要的中心城市之一，总面积8657.32km²，建成区面积477.63km²，该地区社会经济发达、城镇建设水平高。截至2020年底，苏州建成区绿地率38.64%、绿化覆盖率43.10%、人均公园绿地面积12.37m²。苏州市市区居住用地面积229.68km²，绿地与广场用地面积113.43km²，人均住房面积51.30m²，在江苏省内乃至全国均位居前列。
进一步将研究范围确立为公园绿地、住房建设较为集中的苏州中心城区, 共约437km², 涉及姑苏、工业园、高新、相城和吴中5区。基于国家“十三五”规划、中央城市工作会中强调的“15分钟生活圈”规划理念，将1km(15min步行距离)方格网作为基本研究单元，以期为优化城市公园与居住空间供给提供科学依据。
1.2数据来源及处理
利用高德地图等网站爬取POI数据资源，通过筛选得到公园数据与居住区数据。POI数据导出csv格式导入Arcgis，将各区域的点数据空间坐标与地图底板空间坐标对应，叠合出公园、居住区分布格局图。以此为基础使用标准差椭圆法、核密度分析法等对公园、居住区空间规律进行分析。
（1）公园数据：根据住房城乡建设部下发的2016年城乡用地分区标准，对应爬取的高德地图POI数据类型；（2）居住区数据：根据住房城乡建设部下发的2016年城乡用地分区标准，对应爬取的高德地图POI数据类型（表1）。
表1 公园与居住区POI数据分类表
类型体系
类型 内涵及名称
公园广场 公园广场、公园、动物园、植物园、城市广场
公园
风景名胜
风景名胜、世界遗产、国家级景点、省级景
点、纪念馆、
寺庙道观
住宅区
居住区
商务相关住宅
住宅区、别墅、住宅小区、宿舍、社区中心
商务住宅相关、商住两用楼宇
2 研究方法 2.1核密度分析
核密度分析是基于数据集密度的分析算法，可以计算要素在其周围邻域中的密度。其实质是基于样本数据的密度函数进行数据的聚类特征估计，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法。核密度估计法作为一种非参数估计方法，受主观因素影响较小，并且具有渐变性和揭示细部特征的优势。该方法考虑了核心对象对其周边对象的影响，并存在随距离增大而衰减的趋势。核密度数据越高，则表示该区域内公园或居住区分布越密集，反之数据越小，则表示分布越稀疏。
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2.2标准差椭圆分析
标准差椭圆分析法是定量描述设施点在空间分布特征的统计方法，长轴与短轴的方向和长度分别指设施点在空间分布中的主次趋势方向以及在该方向上的离散程度，方位角表明设施点在空间范围内的分布趋势。椭圆长短轴比值越大则表示数据方向性越强，线性关系越强，比值越短则表示方向性越弱，线性关系弱。公园、居住区分布若长短轴比值越大，则呈现的向心力较明显，表明数据分布方向性较强，线性关系较为强烈，公园、居住区呈集中分布。
2.3空间自相关分析
空间自相关作为一种经典的空间关系分析工具，在城市、经济等相关研究中日益广泛和深入，最为常用的指数为全局自相关指数和局域自相关指数。本研究使用的空间自相关分析方法探究公园与居住区的空间相关关系。
2.4皮尔逊相关性分析
相关性检验侧重考察两个或两个以上变量元素的相关密切程度，主要为 Pearson（皮尔逊）、Kendall（肯德尔）、 Spearman（斯皮尔曼）3 种方法。皮尔逊相关也称为积差相关（或积矩相关），是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。得到的相关性系数数值应在-1～1之间，当数值为0～1时，表示公园和居住区数量呈正相关关系，数值为-1～0时则表示二者分布呈负相关关系，数值为0则表示两者没有相关性关系。
3 结果分析 3.1公园空间格局
苏州公园多集中于姑苏老城区，总体呈由中间密集四周分散的空间格局，共301个公园绿地。苏州老城区历史悠久，拙政园、沧浪亭、狮子林等传统园林遍布其中，街头绿地分布广泛，公园体系较为均衡。老城区外围的公园绿地分布较为分散，桐泾公园、虎丘山风景区、白塘生态植物园、盛泽湖景区则是各区公园的典型代表。受到湖泊、河流、道路交通的限制，老城区以外公园呈现出密度较疏、数量较少的分布局势。
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3.1.1公园核密度分析
将苏州中心城区划分为1km*1km的栅格单元，计算各栅格单元内公园的分布局部均值，以平均分布值为权重，得到公园核密度分布特征。将密度值按自然断点法分成5类（图1）。整体来看，姑苏区平江历史街区的整体公园核密度较高，尤其是其东北以拙政园为中心及西北以山塘为中心，是整个苏州中心城区公园核密度最高的区域。整个苏州中心城区的公园分布呈密集程度由中间向外扩散，边缘处于公园低密度区。吴中区的木渎镇与工业园区各有一个1km²的分布密度较高区。
图1 公园核密度分析图 图2 公园标准差椭圆分析图 3.1.2公园标准差椭圆分析
标准差椭圆分析可以直观地表现数据分布的方向性。苏州中心城区公园分布整体呈东北朝向分布（图2），呈现的向心力较明显，表示数据分布方向性较强，线性关系较为强烈，公园整体呈集中分布。
图3 居住区核密度分析图 图4 居住区标准差椭圆分析图 3.2居住区分异格局
苏州的居住区呈现中间密集，西南较密集，东北较疏的总体布局，共3539个居住小区。居住区布局的中心正是姑苏老城区，围绕在干将西路和人民路交界处。不同于观前街和平江历史街区等游客众多的地区，道前街和十梓街更加贴近市井生活，这些地区市民居住点更加密集。位于姑苏区西南部的虎丘和吴中部分地区居住密度也较为密集，得益于地铁、高架交通的便利，形成胥江社区、彩虹社区和通和社区等众多社区。东北部临近阳澄湖，居住密度较疏，距离中心城区较远，居住密度适中。
3.2.1居住区核密度分析
居住区核密度（图3）与公园核密度分布较为相似，就整体而言，平江历史街区仍是核密度相对最高的地区，以十梓街与三元坊交界处为中心，向外扩散；南环快速路与南园南路交界处和广济路中间段亦是其高密度分布区，其余地方则分布相对平均。工业园区星海街及独墅湖大道各有2km²和1km²的分布密度较高区。 3.2.2居住区标准差椭圆分析
苏州中心城区居住区分布整体呈东北朝向分布（图4），向心力较之公园弱，表示数据分布方向性较差，线性关系不明显。居住区的标准差椭圆短轴较之公园明显更长，说明居住区的分布更为分散，离散程度大，与公园的集中分布特点有所不同。
3.3公园绿地与居住区相关性分析
通过数量相关性分析，公园与居住区在15min生活圈尺度上呈正相关关系，两者相关性系数为0.500，这表明公园分布密集的地区其居住区也会较为密集。公园作为市民日常生活和城市景观构成的重要部分，与市民居住区有着密不可分的关联，对改善居民生活环境，保护城市生态系统平衡起着不可取代的作用。居住区的分异是影响公园新增配置分布的重要影响因子。营造公园是提高城市环境质量最重要的治理手段，也是提高居民幸福的最直接有效的方式，但公园和居住区分布也存在一定程度的错位。
在考虑空间关系后，公园与居住区两者在空间分布上表现出一定的局部聚集和依存趋势（图5）。整体两者全局自相关系数为-0.056，表现出较弱的负相关关系。
图5公园与居住区局部空间自相关分析 （1）热点聚集区
红色区域为“高-高”热点聚集区，表示该区域公园和居住区分布密度都较高，两者协同良好。红色区域集中在工业园区金鸡湖景区附近，适当的集中布局，有利于共享资源和设施，也有助于提高市民的幸福指数。两者的供需关系较为均衡，主要有金鸡湖及附近景区，以及中海国际社区、莲香新村、荷韵社区等居住区。
（2）冷点聚集区
蓝色区域为“低-低”冷点聚集区，表示该区域公园的居住区的分布密度都较低，主要分布在相城区的澄阳路周围及吴中区的越溪镇、吴山街葑亭大道等地。相关多聚集有大量产业生产性空间，且处于配套设施尚不完善的边缘区域，公园分布少、居住区分布离散，导致二者关系较为疏远。
（3）次热点聚集区
粉色区域为“高-低”次热点分布区，表示该区域公园分布密度较高而居住区分布密度较低。紫色区域位于姑苏平江历史街区、吴中区石湖景区，公园聚集而居住区零散，两者的供给关系不平衡，形成负相关状态。公园受自然环境限制，其选址和城市规划、地质条件、水文条件、历史风貌保护等密切关联。该区域古典园林等历史遗迹聚集，形成旅游游览区，导致居住区分布较少。
（4）次冷点聚集区
紫色区域为“低-高”次热点分布区，表示该区域公园分布密度较低而居住区分布密度较高。粉色区域位于虎丘区狮山街道、木渎及虎丘区与工业园区交界处，主要分布了金山别墅、东景工业坊、文华人才公寓等大型居住区。相关多为城市副中心，商业、居住功能密集，地价成本较高，导致两者供需关系呈负相关状态。居住区聚集而缺少公园绿地，将影响居民休闲游憩活动，进一步影响聚居品质乃至居民身心健康。
4 对策建议
基于苏州中心城区公园、居住区分异格局，并参考公园与居住区的空间分异布局中存在的共性与个性，提出以下对策建议：
（1）工业园区金鸡湖景区附近公园与居住区分布协同良好，在此基础上适当地集中布局，利于共享资源和设施，也有助于提高市民的幸福指数。在此区域建议适度增置生态化程度高、互动性、文化展示性公园，促进公园和居住区高质量发展，满足居民个性化需求。
（2）相城区的澄阳路周围及吴中区的越溪镇、吴山街葑亭大道等区域居住区和公园均分布较少。该区域应以生态建设为基点，加强建设绿色城市，增补公园分布面积和数量，利用低效建设用地、自然山水周边用地，兴建大中型综合性公园绿地、生态型公园，补齐公园供给短板。
（3）姑苏平江历史街区、吴中区石湖景区公园供给充足。该区域绿色基础设施完善，公园分布密集，应注意在发展旅游的同时加强公园保护，增强本地市民到访使用的便利性，不断加强对原有公园绿化修缮和维护。
（4）虎丘区狮山街道、木渎及虎丘区与工业园区交界处居民需求强烈，但供给明显不足。应合理利用零散闲置空间或改扩建时机，提供街头绿地、口袋公园等小微型绿地，强化城市公园与居住区间的联系，公园渗透进居住空间，提高居民的幸福感和获得感。
参考文献：
[1]邵大伟,吴殿鸣,刘志强.绿地与居住用地演进的空间相关性研究——以南京主城区为例[J].中国园林,2017,33(12):64-69.
[2]肖华斌,何心雨,王玥,等.城市绿地与居民健康福祉相关性研究进展——基于生态系统服务供需匹配视角[J].生态学报,2021,41(12):5045-5053.
[3]YANG X,ZHENG W,LI Z,et al. An Assessment of Urban Park Access in Shanghai-Implications for the Social Equity in Urban China[J]. Landscape and Urban Planning,2016,157(1):383-393.
[4]于佩冉,陆诗亮.居住环境社交空间分区探究——基于“多种空间分区理论”视角的实证研究[J].城市建筑，2018(35):105-108.
[5]王申.成都市主城区居住空间分异研究[D].电子科技大学,2019.
[6]朱悦华.绿地与居住用地建设强度分布相关性研究——以南京中心城区为例[J].建材与装饰,2020(05):125-126.
[7]邱煜卿,张振龙.住房价格与公共服务设施水平的关系研究——以苏州市主城区为例[J].上海城市规划,2018(06):102-107+136.
[8]刘雅轩,陈彤.基于POI数据的乌鲁木齐市城市公园绿地对周边住宅价格的影响研究[J].干旱区资源与环境,2020,34(11):36-43.
[9]方星,史春云,沈扬,等.徐州市主城区公园绿地对住宅价格的效应评估[J].江苏师范大学学报(自然科学版),2018,36(04):13-18.
[10]韩善锐，韦胜，周文，等.基于用户兴趣点数据与Landsat遥感影像的城市热场空间格局研究[J].生态学报，2015，37(16)：5305-5
[11]李方正，郭轩佑，陆叶，等.环境公平视角下的社区绿道规划方法：基于POI大数据的实证研究[J].中国园林，2017，33(9)：72-78.
[12]李坤洋,鲁琳.基于POI数据的城市绿地服务空间分布研究——以河南省郑州市为例[J].地域研究与开发,2021,40(06):75-80.
[13]胡良柏.基于核密度分析与关联规则的天水盆地黄土滑坡规律研究[J].测绘与空间地理信息,2022,45(01):30-32+39.
[14]赵诗童，张文新．北京市公共文化设施分布特征及可达性[J]．城市发展研究，2020,27(06):7-12.
[15]刘志林,冯叶.住房、社区与“乡-城”移民的社会融入——基于四大城市群流动人口问卷调查的实证研究[J].规划师,2016,32(11):11-15.
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