景观可达性作为衡量城市绿地系统功能指标的评价方法与案例

文献来源：俞孔坚,段铁武,李迪华,彭晋福.景观可达性作为衡量城市绿地系统功能指标的评价方法与案例[J].城市规划,1999(08):7-10+42+63.

一、引言　　

绿地作为城市景观的一个元素，是城市中唯一接近于自然的生态系统，它对保障一个可持续的城市环境，维护居民的身心健康有着至关重要的作用，最近有人把这种作用归入"生态系统的服务功能"或称为"自然的服务"（Nature's Service）(Daily, 1997），而居民是否能够方便地(特别是步行就近到达)和平等地享用这种自然的服务是城市环境可持续性的重要指标，即所谓的资源享用的公平性和社会平等性(如: Peter Jacobs, Julia Gardner and David A. Munro, 1987), 也是生态城市的必由之路和重要原则(Tony Dominsk,1992； Roseland, 1997), 。　　

日下创建"园林城市"、"山水城市"的活动高潮迭起，但评价指标却始终未能有圆满的解决。人们习惯于用人均绿地面积，城市绿地率等来衡量城市的园林绿化水平，这些指标在实际的应用过程中有很大的缺陷。其中两种明显的缺陷是：　

1．它们因为建成区红线划分的方式或基数面积的大小变化而有很大的差异(图1a ~ 1c)。　

2．他们没有考虑到居民实际上对这些绿地及其提供的服务的享用情况，也就是说，绿地本身的空间格局和分布情况未能反映出来。而事实上，绿地这一景观元素在空间上的分布和格局，将会极大地影响其服务功能（图2a-c）. 　　

因此，传统的城市绿化质量评价指标有着很大的局限性(俞孔坚，1998)，为补充这一不足，本文提出，用景观可达性指标作为城市绿化质量的一个衡量指标。

二、概念及方法

2.1 概念：　　

在现实生活中，我们常听人说："到某某公园真是太远了，坐车要一个多小时，而到达某某公园很方便，走上十分钟就到了"。从以上语言中，可以看出，可达性是人们日常生活中经常使用的一个指标，虽然是一种经验表述，却反映了可达性概念的实质内容：即某一景观的可达性是指从空间中任意一点到该景观（源）的相对难易程度，其相关指标有距离、时间、费用等等。　　

可达性实际上反映了景观对某种水平运动过程的景观阻力(Landscape Resistance, Forman and Godron, 1986; Forman,1995, Knaapen and Scheffer, etal,1992, Yu 1996a-b，俞孔坚，1999)。主要用来研究物种在穿越异质景观时所遇到的累计阻力。因此，又有人用可穿越性(Peameatibility, 如Boone and Hunter,1996)及隔离程度(Isocation, Macthur and Wilson,1967, Simberloff and Wilson,1969)来表述。更为普适性的概念是费用距离(Costdistance, 如ESRI, 1991)。而人在城市中的运动也同物种及其它水平生态过程在异相景观中的运动一样，同样需要克服空间阻力来完成，因此，我们可以用绿地景观的可达性来衡量绿地给居民提供服务的可能性或潜力。 

2.2 景观可达性分析原理与模型 

2.2.1原理　　

可达性是指从源地克服各种阻力达到目的地的相对或绝对难易程度，其比较指标有距离、时间、费用等等。如果不考虑空间上的阻力分布差异，则平面上两点间直线距离最短，到达的代价最小，单一源地的可达性指标呈同心圆状分布，图示如下。

我们知道，从源到目的地的路径是有很多条的，但各条路径所克服的阻力是不一样的，为了简单起见，我们选择了A、B、C三条路径，分别计算其阻力累计值Acc(A)、Acc(B)、Acc(C) 

路径A的累计阻力：Acc(A) = 1/2×１+1+1×1/2+1×1/2+1+1+1×1/2 = 6 

路径B的累计阻力：Acc(B) = ×1/2+ + + ×1/2 = 4.242 

路径C的累计阻力：Acc(C) = 1×1/2+1+1+1×1/2+1×1/2+1+1×1/2 = 6 

从以上的简单计算可以得出，源地到目的地的直线路径B代价最小，可达性最好，通过严格的数学分析也能证明以上说法。因此，我们把某一源到达某一目的地的最小代价作为该源相对于该目的地的可达性的衡量值。间阻力无差异分布只是一种理想的假设，在现实世界中，空往往是不可能出现的，由于各种因素的影响，阻力分布（阻力场）的空间分布是有差异的(如图6)，因此，用以计算可达性的空间路径往往也不是一条直线：从源地到目的地，我们同样选择了A、B、C三条路径，从图上可以算出三条路径的阻力累计值Acc(A)、Acc(B)、Acc(C) 如下： 

由阻力分布图6及路径分布图7可以算出：

路径A的累计阻力： Acc(A) = 1×1/2+3+5+0.5×1/2+4+3+4×1/2 = 18 

路径B的累计阻力：Acc(B) = 2 ×1/2 + 2 ×4.5 + 2 × 5 + 2 × 1/2 × 4 = 16.986 

路径C的累计阻力：Acc(C) = 1×1/2+2+2+1×1/2+2+2+4×1/2 = 11.5 

从以上可以得出，C路径阻力累计值最小，如果没有比它阻力更小的路径，那么C路径的阻力累计值是该源相对于该目的地的可达性衡量值。 

2.2.2模型

为了在普遍情况下能计算出可达性的空间分布，我们须建立以下模型： a. 阻力的空间分布，表示为n×m矩阵，如图8； b. 源的空间分布，表示为矩阵n×m矩阵，如图9； c. 可达性的空间分布，表示为矩阵n×m矩阵，如图10。

三、案例研究：中山市城市绿地可达性分析

根据以上原理和模型，对中山市绿地单元及绿地系统的可达性进行计算和分析，基本步骤包括居民使用绿地阻力的空间分布矩阵的确定，源(绿地)的空间分布矩阵的确定和中山市绿地可达性的计算和分析，并以绿地可达性作为城市绿化质量的衡量标准，对绿地系统改进方案进行评价。 

3.1 居民使用绿地阻力的空间分布

中山市居民使用绿地的阻力是以城市土地利用现状及街道分布和居住区分布为依据计算的(图11，12；表1)。在这里，阻力是通过一般人步行通过空间某一点(像元)的难易程度的衡量，这种衡量是相对的(表1)。更精确的衡量还需进一步的研究，但由于本文的可达性概念是个相对值，而且将主要用于不同绿地空间格局的效用，只要不同用地阻力的相对关系正确，便能满足讨论之需要。