Refining the accessibility evaluation of urban green spaces with multiple sources of mobility data: A case study in Shenzhen, China 利用多种出行数据精细化评估城市绿地的可达性：以中国深圳为例
文章速览
本文的核心研究问题包括：
基于实际居民活动，深圳市的非老年人和老年人之间是否存在环境正义问题？
出行方式和年龄组别对城市绿地（UGS）可达性有何影响？
研究目的
研究旨在改进现有的城市绿地可达性评估模型，提出一种基于居民实际移动数据的新模型（AM-Ga2SFCA），以更准确地评估UGS的可达性，帮助规划者解决环境正义问题。
研究方法
本文采用了多种研究方法和数据来源，包括：
数据来源：使用了来自Open Street Map的深圳市绿地数据、道路网络数据、中国联通提供的移动电话数据、腾讯位置服务提供的出行时间数据。
数据处理：移动电话数据通过500米×500米的网格单元进行统计，得到了大量的OD记录。出行时间数据则涵盖了驾驶、自行车、公共交通和步行四种出行方式。
模型构建：引入了有效面积（EA）和基于PageRank算法计算的UGS受欢迎度，构建了AM-Ga2SFCA模型。模型中使用实际的出行时间而非道路距离来计算出行成本，以提高评估的准确性。
主要研究结果包括：
深圳市南部城区的UGS受欢迎度较高，老年人的旅行距离较短。
城市公园的有效面积比例较高，自然公园的有效面积比例较低。
驾驶模式下的UGS可达性最高，而步行模式下的可达性最差。
非老年人的环境正义问题更为突出，尤其是在步行模式下，80%的非老年人仅共享20%的UGS。
研究区域：广东省深圳市
1. 数据来源
数据1: 城市绿地数据
来源：Open Street Map (OSM)
描述：深圳市的绿地数据，包括城市公园和自然公园。根据Accessible Natural Green Space Standards（Handley et al., 2003），将小于100公顷的绿地分类为城市公园，大于100公顷的分类为自然公园。
数据2: 道路网络数据
来源：Open Street Map (OSM)
描述：用于评估UGS的实际利用面积（Effective Area，EA），通过道路网络进行缓冲区分析以确定可达区域。
数据3: 移动电话数据
来源：中国联通
描述：2018年12月28日收集的移动电话数据，包含深圳市超过400万用户的出行记录。数据通过500米×500米的网格单元进行汇总，生成OD矩阵，用于分析居民的出行意图和UGS的受欢迎度。
数据4: 出行时间数据
来源：腾讯位置服务
描述：涵盖驾驶、自行车、公共交通和步行四种出行方式的出行时间，用于评估从需求点到UGS的实际出行成本。
2. 研究方法
步骤1: UGS吸引力的增强估算
实际利用面积（EA）：构建基于道路网络的缓冲区，并将UGS与缓冲区重叠的区域视为EA，以评估UGS的实际可达面积。
UGS受欢迎度（Popularity）：使用PageRank (PR) 算法基于移动电话数据评估UGS的受欢迎度。PR算法通过网格单元间的访问频率和居民流量计算UGS的PR值。
步骤2: 出行时间计算
使用腾讯地图API检索出行时间，代替传统的距离度量。每个需求点到UGS的出行时间作为出行成本用于后续计算。
步骤3: AM-Ga2SFCA的实现
研究结果
1. UGS吸引力分析
1.1. UGS受欢迎度
通过PageRank算法计算的深圳市UGS的PR值显示，南部城区的UGS受欢迎度较高，尤其是靠近居民区的UGS。老年人的PR值下降更快，表明老年人由于交通不便，更倾向于访问距离较近的UGS。
1.2. UGS实际利用面积
通过道路网络缓冲区分析，计算了深圳市城市公园和自然公园的有效利用面积。结果显示，城市公园的利用率较高（88.63%），而自然公园的利用率较低（45.86%）。
1.3. UGS吸引力
使用CRITIC算法计算的UGS吸引力显示，受欢迎度（PR）权重普遍较高，表明UGS的实际使用情况比其面积更重要。城市公园和自然公园的吸引力在南部城区较高，且非老年人的吸引力分布较为集中，而老年人的吸引力分布相对均匀。
2. UGS可达性分析
2.1. 统计分析
对不同年龄组和出行方式的UGS可达性进行了标准化和汇总。结果显示，驾驶模式下的可达性最佳，自行车模式次之，公共交通模式较差，步行模式最差。老年人的UGS可达性普遍高于非老年人。
2.2. 空间分析
通过AM-Ga2SFCA模型和Ga2SFCA模型分别绘制了不同年龄组和出行方式的UGS可达性分布图。结果表明，南部城区的UGS可达性较高，且AM-Ga2SFCA模型在评估UGS实际利用情况和受欢迎度方面更为准确，能更合理地反映UGS的可达性分布。
3. 环境正义分析
计算了不同年龄组和出行方式下的UGS可达性基尼指数，并绘制了相应的洛伦兹曲线。结果显示，驾驶模式下的基尼指数最低，步行模式下的基尼指数最高，表明步行模式下的UGS可达性分配最不公平。非老年人的基尼指数普遍高于老年人，表明非老年人的环境正义问题更为显著。
讨论
讨论部分分析了不同出行方式和年龄组别对UGS可达性的影响，提出了AM-Ga2SFCA模型相比传统Ga2SFCA模型的优势，并指出了模型在不同区域应用中的表现差异。文章还提出了一些未来改进的方向，如考虑更多影响因素和进行更全面的时间动态分析。
结论
本文提出了一种改进的城市绿地可达性评估模型（AM-Ga2SFCA），通过结合多种数据源和实际居民移动信息，提高了评估的准确性。研究发现，深圳市的环境正义问题主要影响非老年人，尤其是在步行模式下。驾驶模式下的可达性显著提高，能够有效缓解环境正义问题。本文的方法为城市绿地规划提供了新的视角和工具。
