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1.引言

论文提出了一个模型框架，通过量化游憩服务供应和需求的多个维度来促进UGS规划：①供需平衡的多尺度空间量化；②供需之间的空间匹配程度；③供需平衡的空间聚类分析。

2.研究方法

案例研究：广州位于中国南方，UGS占城市面积的42.5%，人均公园面积为17.1 m²，与中国其他城市的平均公园面积13.1 m²/cap相比，这一比例较高。然而其人口集中在市中心地区，大型UGS区域则位于城郊地区。论文研究区域包括四个最发达的城区：天河、越秀、海珠和荔湾。根据广州总体规划，这四个区域构成了建成区，代表了典型的城市景观，郊区以乡村景观为主。

供需评估：使用UGS的空间数据和下文提及问卷中的相关信息对供应进行建模。使用两种方法对需求进行量化：①调查响应，量化人们对UGS不同拥挤程度的舒适度；②按政策详细说明的人均UGS面积目标（即UGS的政策目标）。

基于对供应和需求的评估，使用了三种方法来分析供需关系：首先， 评估了像素级的供需平衡（blnc_a）。基于此，计算了不同行政单位级别（即分区、地区和城市） 的供需平衡和具有UGS赤字的人口。其次，在城市规模上评估供需之间的空间匹配程度（差异指数，D），表明总体供需配置。在分区一级（D_i） 分析差异指数，以揭示每个分区对总体差异的贡献。第三，评估供需平衡的空间聚类模式（热点分析）。

数据源：①绿地提取：从谷歌图像（17个等级，1.2 m 分辨率）、开放街道地图（OSM，2018） 和从陆地卫星8号图像（GDC，2018） 解读的30 m 土地利用数据中提取UGS。②人口预测：使用中国第六次人口普查数据（GZSB，2013） 和高德POI （兴趣点，即所有地理实体，如医院、学校、商店，尤其是与日常生活密切相关的实体） 来预测人口。③游憩调查：该调查由在线调查“问卷星”于2018年7月进行，旨在调查人群对UGS中游憩的一般偏好。④gcap （每人游憩所需绿地面积m²/cap） 校准：使用调查响应和政策目标校准了gcap。⑤d_max（UGS可提供游憩服务的最大半径） 校准：使用调查中收集的两个搜索半径：受访者的最大旅行距离和最舒适旅行距离的平均值。

3.研究结果

3.1 不同规模的游憩服务供需平衡

结果的空间模式表现出强烈的相关性，使用1620 m和2230 m作为服务半径（d_max），没有明显差异，但是，随着人均UGS需求（gcap） 从16.7增加到35 m2/cap，赤字像素显著增加。所有四个研究区的UGS赤字人口比例较高，而海珠和越秀的UGS面积赤字较高。

显示每个分区差异Di对城市差异D的贡献，龙洞和凤凰街道的贡献率非常高，表明UGS分布在人口比例较低的区域。市中心地区的街道对总体差异的贡献也很高，表明其人口比例高，但UGS比例低。

3.2 游憩服务供需聚类分析

供需平衡的热点分析显示出明显的聚类模式，根据Z统计分位数将研究区域划分为10个类别，计算每个分位数类别中存在UGS赤字的面积和人口。Z值最低10% 的区域（供需平衡冷点） 占休闲UGS 不足人口的47%，占UGS赤字面积的57%。Z值最低20%的区域占休闲UGS不足人口的74，占UGS赤字面积的85%。

4.讨论

论文提出的“与定义的需求标准相比，UGS不足的人口”指标可以更好地评估UGS的供需平衡。此外，研究通过聚类分析提供了独立于行政边界的空间单位，低供需平衡值的聚类可以帮助确定新UGS投资的目标。

在广州，重要的是通过仔细选择位置来优化UGS的模式，推广无障碍小型UGS，如袖珍公园，以满足人们对游憩活动出行距离的需求，因为在市中心地区通常没有大型空置空间；另一组措施是改善街道绿化或其他可步行措施或公共交通，以增加人们出行休闲的意愿。

5.结论

论文有三个主要结论。首先，测量UGS赤字的人口更能代表实际的游憩服务。以广州为例，尽管城市层面的UGS总量很高，但由于人口和UGS的空间分布，88%至96%的人存在休闲服务赤字。其次，组合差异指标（D和Di） 可以捕获全局和局部差异。广州的供应和需求是细分的，这是因为大部分UGS 位于城郊街道，其人口比例相对较小。第三，热点分析可用于确定UGS管理的优先区域，此类分析应考虑游憩需求。广州市休闲服务供需平衡呈现出较强的集聚格局。

因此，在最高供需平衡冷点（即，最低Z分位数中的10%表面积，表示聚集的高赤字） 中添加UGS将是一种非常有效的方法，可以缓解47%人口的UGS赤字。

原文供稿：姜文文，同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生