《Land》：Vibrant and Thriving Parks: Exploring How Internal and External Environment Factors Affect Spatiotemporal Vibrancy Rhythm of Urban Parks
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城市公园的多功能性显著提升了居民福祉。揭示建成环境与公园活力之间潜在的时空非平稳关系，将为城市绿地治理提供更有效的信息。本研究基于百度热力图数据估算公园活力，并描绘了成都市三类城市公园活力的时空分布特征。研究采用地理加权回归与时间加权回归相结合的时空地理加权回
城市公园的多功能性显著提升了居民福祉。揭示建成环境与公园活力之间潜在的时空非平稳关系，将为城市绿地治理提供更有效的信息。本研究基于百度热力图数据估算公园活力，并描绘了成都市三类城市公园活力的时空分布特征。研究采用地理加权回归与时间加权回归相结合的时空地理加权回归（Geographically and Temporally Weighted Regression, GTWR）模型，探讨内部与外部建成环境变量对公园活力的动态时空影响。结果表明，GTWR模型相较于线性回归模型展现出更优的拟合优度。多维建成环境因子与公园活力之间的关联呈现出显著的时空异质性。此外，绿地对公园活力的影响具有高度情境依赖性，随观测视角（二维与三维）和粒度（整体与局部）的不同而变化。例如，反映整体绿量水平的归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）与公园活力呈负相关，而表征局部植被结构的树冠覆盖度和分形维数则主要表现为正相关。这些发现为考察和揭示城市公园活力影响机制提供了丰富的分析视角和有效方法，并可为政策制定者和城市规划师制定更具针对性的公园管理策略提供指导。
# 城市公园活力时空格局与建成环境驱动机制研究解读
## 一、研究背景与问题提出
城市公园作为城市公共休闲空间的重要组成部分，不仅承担着生态调节功能，更在促进居民身心健康、推动社会交往与增强社区凝聚力方面发挥着关键作用。随着城市化进程的深入，城市公园的多功能性愈发受到重视，评估公园使用状况并揭示其影响机制已成为城市规划与管理领域的热点议题。既有研究主要聚焦于公园的生态效益，近年来逐步拓展至社会、经济、健康与游憩等多维价值评估。然而，多数研究依赖传统调查手段，如实地调研、面对面访谈和问卷发放，存在效率低、成本高、时空覆盖有限等局限。大数据技术的兴起为城市活力研究提供了新的数据支撑，社交媒体签到数据、Wi-Fi接入数据、热力图数据、城市传感器数据以及手机信令数据等被广泛应用于表征城市活力。
在影响因素研究方面，已有文献表明建成环境对公园活力具有显著影响，但多数研究仅关注二维俯视指标和整体性绿地测度，较少将三维人视角感知指标与精细化植被景观格局纳入统一的建成环境测量体系。更重要的是，现有统计回归模型和机器学习方法大多隐式假设建成环境与公园活力之间的关系在空间和时间上是平稳的，即认为环境因素的影响在不同地点和不同时间是恒定不变的。这一假设忽视了同一环境因素在不同时空情境下可能对公园活力产生不同甚至相反影响的可能性，即时空非平稳性。传统全局回归模型无法捕捉这种动态关系，亟需引入能够同时考虑空间与时间维度的局部回归模型。为此，本研究以成都市为案例，采用时空地理加权回归（GTWR）模型，系统探究内部与外部建成环境因素对城市公园活力的时空非平稳影响。
## 二、研究设计与方法概述
研究人员以成都市传统核心五城区（青羊区、锦江区、金牛区、成华区和武侯区）为研究区域，面积约424 km2。依据《成都市城市绿地分类》，共识别40个综合公园、38个专类公园和47个社区公园。公园活力以百度热力图数据表征，研究人员于2023年4月10日至16日（含五个工作日和两个周末日）每天6:00至19:00以60分钟间隔采集热力图，共获得91张白天时段地图，并以工作日0:00–6:00的平均热力值代表居住人口密度。基于反距离权重插值和分区统计提取各公园AOI范围内的逐时活力值。此外，研究还整合了百度街景图像、高分辨率卫星影像、POI、建筑、道路等多源数据。
在方法上，研究首先采用普通最小二乘（OLS）线性回归模型作为基准模型，分析建成环境因素与公园活力的平均关联；继而构建GTWR模型，该模型在GWR基础上显式引入时间维度，通过局部加权最小二乘估计随空间和时间变化的回归系数，以揭示变量间关系的时空非平稳性。研究选取了16个建成环境变量，涵盖外部周边属性（需求因素、土地利用因素、可达性因素、街景因素）和内部公园属性（规模与区位因素、植被因素）。其中，街景因素通过基于全卷积网络（FCN）的SegNet算法对百度街景图像进行语义分割提取绿视率与街景混合度；植被因素包括归一化植被指数（NDVI）和基于U-Net深度学习模型识别树冠后计算的覆盖度、破碎化指数和分形维数。
## 三、主要研究结果
### 3.1 城市公园活力的时空变化特征
研究发现，无论在平日还是周末，高活力公园主要集中在中心城区；武侯区南部的高新区公园活力也相对较高。从时间动态看，所有类型公园的活力在上午（6:00–12:00）呈明显上升趋势，下午（12:00–19:00）保持稳定。综合公园和专类公园在工作日6:00–9:00的活力高于周末，而9:00–11:00后周末活力反超，这可能与工作日早晨老年人晨练和周末年轻人休闲出行模式有关。社区公园则在工作日所有白天时段均高于周末，可能因其主要使用者为老年非就业群体，周末受家庭事务约束导致访量相对下降。
### 3.2 模型比较与回归分析
OLS模型的R2值在全周、平日、周末分别为0.5448、0.5634和0.4357，而GTWR模型分别达到0.8522、0.8674和0.8017，表明GTWR模型拟合优度显著优于线性回归模型。GTWR结果显示，容积率、POI密度、道路密度、树冠覆盖度和树冠分形维数的平均系数为正，而建筑密度、停车位可达性、绿视率、距CBD距离和NDVI的平均系数为负。周末时部分变量系数发生明显变化，如容积率、树冠覆盖度和分形维数的关联强度增大，公交可达性系数由工作日的-0.013转为周末的0.006。
### 3.3 回归系数的时空非平稳性分析
从时间异质性看，容积率、POI密度和道路密度的系数呈先上升后整体平稳的日变化模式，表明高密度开发环境持续吸引游客流入；停车位可达性的负效应持续增强；距CBD距离的负效应在周末比平日更为明显，可能因周末出行群体以愿意长距离出行寻找综合性休闲设施的年轻上班族为主。NDVI与绿视率的系数在下午达到相对较低值，而树冠覆盖度系数在下午仍保持较高水平，这很可能与下午较强的热辐射促使居民寻求树荫遮蔽有关。树冠分形维数在几乎所有时段的系数均为正值。
从空间异质性看，容积率系数以正值为主，高值集中于城市外围，这与距市中心超过3 km后容积率对公园访问影响更显著的研究结论一致；建筑密度系数则普遍为负。居住密度系数在部分公园（尤其武侯区南部的高新区公园）平日与周末间出现正负方向的明显变化，与该区域以就业岗位为主、周边居民周末才有更多闲暇时间入园活动有关。POI混合度系数的空间格局由平日的西正东负转变为周末的西北正东南负。道路密度系数始终保持正相关，停车位可达性以负相关为主（平日20.8%的公园为正，周末16.0%为正）。绿视率系数在97.6%的公园中为负（平日和周末一致）。NDVI系数大部分为负，仅在武侯区部分公园为正，而树冠覆盖度在周末几乎所有公园中均呈正相关，树冠分形维数在84.8%（平日）和91.2%（周末）的公园中为正。
## 四、讨论与结论
### 4.1 建成环境因素对公园活力的差异化影响及其规划启示
研究揭示了容积率与建筑密度对公园活力影响的相反符号，表明周边开发的垂直强度而非地面覆盖率与公园活力正相关，这与新城市主义和精明增长理论倡导的紧凑城市形态一致。POI密度与公园活力正相关，尤其在周末关联更强，印证了高密度混合用地开发可显著增强居民多样化活动强度。道路密度与公园活力稳健正相关，说明可达性仍是重要的影响因素。
就绿化因素而言，绿视率与公园活力在绝大多数公园中呈负相关，NDVI与公园活力整体负相关，而树冠覆盖度和分形维数则与活力正相关。这一对比表明，NDVI的负关联主要源于不可进入或过于密集的植被压缩了可用活动空间，而非树冠本身的负面作用。研究结果与景观偏好理论相符，即人们对景观的偏好不仅取决于绿量本身，更取决于绿色与开阔性的平衡。树冠在高温时段的积极作用提示设计者应优先选择并持续养护大树冠乔木，利用其遮荫和围合感的同时保持地面空间开放。树冠分形维数的正效应进一步说明植被种植模式和群体结构对公园使用影响重大，纯粹的NDVI或整体覆盖度指标无法反映这些关键特征。
### 4.2 研究不足
研究存在以下局限：百度热力图数据仅为相对热力强度，与实际人口分布存在偏差；数据仅覆盖4月一周，无法代表季节性、气候性或长期性公园使用模式；研究未按公园类型分别建立回归模型，不同公园类型可能对建成环境有差异化响应。
### 4.3 研究结论
本研究以成都市案例，通过GTWR模型从内部和外部维度揭示了多个建成环境因素对公园活力的时空动态影响，主要结论如下：（1）成都公园活力呈现显著时空异质性，不同公园类型表现出鲜明的工作日–周末差异。（2）GTWR模型比OLS模型具有更强的解释力和更好的数据拟合度。（3）GTWR模型揭示了建成环境与公园活力之间的时空非平稳联系，公园内外环境因素共同发挥作用。总体而言，容积率、土地利用相关指标、道路密度等外部周边环境因素，以及树冠覆盖度和分形维数等内部公园变量与公园活力正相关；而建筑密度、绿视率、停车位可达性和NDVI与公园活力负相关。（4）建成环境对公园活力的影响具有时空异质性，成都市规划者应关注这些动态效应，针对具体区域和时段制定干预措施。（5）绿地对公园活力的影响高度依赖情境，随观测视角和空间粒度变化而变化。因此，成都公园绿化规划需要采用整体性方法，统筹二维与三维视角，兼顾宏观粒度的整体规划与微观粒度的局部细节，以契合“美丽宜居公园城市”建设目标。
