以下文章来源于城市生态与暴露生态学LAB ，作者余兆武
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摘要
近年来，越来越多旨在改进和完善评估居民绿地暴露状况的指数与指标体系，然而同时将评价指数应用于景观规划也可能变得更加困难。因此，本文提出了一个新的简单但可操作的指数——绿地暴露不平等指数（Greenspace Exposure Inequality Index， GEII），用于评估居民绿地暴露的不平等性。GEII包括基于数量的可获得性、基于距离的可达性和基于不平等性的基尼指数，用于评估绿地暴露格局的差异。研究进一步选择了上海作为案例来测试GEII的可行性，并分析了上海市绿地暴露格局的时空演变，进一步证明了该指数的可操作性。主要结论有以下三点：(1）上海市2012年、2015年、2018年和2021年的可获得性不平等为0.603、0.512、0.514和0.489。基尼指数在0.4和0.6之间，并呈现出下降趋势。(2）2012年、2015年、2018年和2021年的可达性不平等为0.372、0.368、0.364和0.344，整体不平等性呈现下降趋势。(3）2012年、2015年、2018年和2021年基尼指数分别为0.392、0.378、0.373和0.357，GEII评估的绿地暴露不平等性也逐渐减少，表明上海市城市绿化政策的积极影响。此外，GEII有三个亮点：可服务性、以人为本、可扩展性。GEII摒弃了众多绿地暴露评估指标的复杂计算评价程序，跨越了不平等性理论研究与服务实际规划之间的鸿沟，因此GEII对于缓解城市居民绿地暴露不平等，科学地优化城市景观规划具有重要实践价值。
#1
引言
快速城市化大大改变了城市居民的居住环境，也改变了人类接触自然的时间和频率，城市自然环境的供给和维护是健康城市计划中不可或缺的一部分。城市绿地通过提供各种生态系统服务对居民健康产生重要影响，绿地暴露被定义为人与自然环境的接触量，其中“暴露”在自然环境中是实现健康益处的前提。目前，越来越多研究探索了评估绿地暴露的方法，包括使用率、可获得性、可达性、吸引力和可见性等等，并形成了评估城市居民绿地暴露的框架和综合指数。此外，城市绿地通常分布不均，这被称为绿地暴露差异模式，与此相关的研究被称为绿色正义，也就是绿地暴露的公平性问题。全面了解居民绿地暴露和相应的不公平问题已经成为支持未来健康城市发展的前提条件，各领域专家以及城市规划设计部门等对其也表现出极大兴趣。
尽管越来越多研究关注城市居民绿地暴露，但几乎所有研究都致力于改进和完善评估体系，这也意味着越来越多的评估指标，大量数据集以及复杂的处理程序，这对于技术应用并不友好，使得指导城市实际规划更加困难。此外，基尼指数已被用来评估绿地暴露公平性，但绿地暴露多指标评估还没有被应用到公平性研究中。对城市绿地暴露的评估是对绿地暴露公平性研究的前提，但实际上存在脱节现象，对绿地暴露的研究并没有很好地应用于公平性研究。目前还没有形成评估绿地暴露公平性的概念性服务指标体系。大多数研究都是为了各自明确的研究目的，并没有考虑如何为实际的城市规划服务。也就是说，将绿地暴露公平性评价指标应用于城市规划，特别是将其作为城市规划指南，还是比较困难的。
为了更好地将技术服务于市政规划，我们建立了一个简单但可操作的指标体系——绿地暴露不公平指数（Greenspace Exposure Inequality Index， GEII）。GEII使用可获得性和可达性作为指标来评估绿地暴露，使用基尼指数来评估不公平性。此外，我们选择上海作为案例研究，以测试该指数系统的可行性，分析绿地暴露模式的时空演变，进一步证明该指数的可操作性﹐并回答以下问题: (1)从2012年、2015年、2018年到2021年，上海居民绿地暴露的可获得性和可达性模式是什么？(2)从2012年、2015年、2018年到2021年，上海绿地暴露的不平等程度和演变特征是什么?
#2
材料与方法
2.1 案例研究区域
上海是中国经济最发达的城市之一，管辖16个区，总面积为6340.5 km2，到2021年建成区面积为1242 km2。我们将上海的16个区分为三个部分(图1)。市中心（黄浦区、杨浦区、静安区、徐汇区、长宁区、虹口区、普陀区)、郊区（宝山区、嘉定区、浦东新区、闵行区)、远郊区（崇明区、奉贤区、松江区、青浦区、金山区)。我们选择了2012年、2015年、2018年和2021年的数据进行分析。
图1 上海城市中心-郊区-远郊外的空间分布图
2.2 研究数据
2.2.1 住宅社区数据
2012年、2015年、2018年和2021年的住宅小区数据，从高德地图界面获得，但原始数据经检验后无法直接分析。非住宅区可能被错误地归入住宅社区的兴趣点，如商场、写字楼等，使用Python进行过滤和清理以解决重复计算的情况。最终得到了2012年、2015年、2018年和2021年的住宅区数量，分别为14734个、21953个、22112个和23184个。其空间分布如图2所示。
图2 2012年、2015年、2018年至2021年住宅社区POI的空间分布情况
2.2.2公园和绿地兴趣点数据
我们选择代表绿地和公园的POI数量作为评估可获得性的方法。2012年至2021年的绿地POI是从高德地图的界面中获得的(图3)。
图3 2012年、2015年、2018年至2021年公园和绿地中POI的空间分布情况
2.2.3公共公园和绿地
主要公园是指具有休闲设施和便利设施的公共绿地，如城市公园、绿地广场等。根据202l上海城市公园名录，以及上海市绿化和市容管理局关于历年名录调整的通知，我们得到了2012年至2021年的主要公共绿地开放空间数据。根据目录和高德地图获得的数据，我们分析并获得了相应的地理位置坐标。路网数据来自开放街道地图(OSM)。考虑到位于城市边界的点可能会有较短的外围道路迂回，所以我们裁剪了一个略大于上海行政区划的矩形。
2.3 绿地暴露不平等指标
我们选择可获得性和可达性作为评估绿地暴露的指标，并选择基尼指数来评估不公平性。这三者构成了一个评估居民绿地暴露度不公平的指标体系——GEII(图4)。其中，可获得性是一个定量指标，具体是指在距离居住社区一定范围内代表绿地、公园和其他居住活动场所的POI 数量。可达性是一个距离指标，表示从居民社区到最近的公共绿地和公园通过道路网络的最短距离。我们将经济学领域中的洛伦兹曲线和基尼指数作为重要指标来评估绿色空间的不公平性。
图4 用于评估居民绿地暴露不平等性的GEII总体框架
2.3.1可获得性
可获得性是一个定量指标，反映了特定区域内代表绿地和公园的POI数量。特定区域的确定是通过在每个住宅社区的几何中心点周围建立一个有预定距离的圆形缓冲区。我们选择1000米的缓冲区来计算POI的数量。空间分析是在ArcGIS 10.3中进行的，直接计算点的距离并进行总结。
2.3.2可达性
可达性描述了起点和目的地之间的联系，衡量从居住社区到公共绿地和公园的距离。可达性可以帮助回答最近的公园有多近的问题。ArcGIS (v.10.3）平台中的OD成本矩阵被应用于实现可达性分析。最小距离"公式如下，见公式 (1)。
其中Di表示从居住社区i到主要公园入口的最小距离；dij代表主要公园j到居住社区i的距离。采用以下方法对数据进行归一化处理，见公式（2）。
其中x代表Di，Y代表（0，1)的归一化值。
2.3.3基尼指数
基尼指数被定义为公平线和洛伦兹曲线之间的面积与公平线下总面积的比率，代表了整体的不公平程度。基尼指数的范围从0（绝对公平）到1(绝对不公平)，数值越低表示越平均，其中洛伦兹曲线绘制了居民(X轴）累积分享的绿地暴露比例(Y轴)。数据处理是在Excel中进行的。在本研究中，可获得性和可达性都由基尼指数来衡量。其中，可获得性是一个定量指标，基尼指数是通过直接计算累计百分比得到的。可达性是一个距离指标，需要对数据进行翻转，并将反面数据归一化，因为与公园的距离越大，可达性越差。
对于可获得性的基尼指数，首先根据1000米缓冲区内的POI数量对数据进行排序，并
将相应的数值计算为所有数值之和的百分比（Y)。然后相应的居住社区在总数中的百分比作为X。由此，根据公式(3）得到洛伦兹曲线下的B区面积。
可获得性的基尼指数：
对于可达性的基尼指数，对Y进行反向数据归一化，其余步骤相同。
对于GEII，我们采用公式(6）对可获得性进行归一化处理，并计算归一化后的可获得性和可达性的平均值，生成新的综合绿地暴露指数，在新指数的基础上计算基尼指数，得到GEII。
#3
结果
3.1 住宅绿地的可获得性和可达性
3.1.1可获得性
图5显示了基于上海社区POI数量评估的绿地可获得性的空间分布。结果显示，绿地的可获得性在各居住社区之间的分布是不均匀的。具体来说，位于市中心的住区更容易获得绿地，而位于郊区或远郊区的住区则较难获得绿地。2012年、2015年、2018年和2021年，市中心的平均绿地可得性为∶3.45，4.43，4.47和5.00。郊区的平均可得性是:1.05，1.86，1.98，1.97，而在远郊区是0.79，1.19，1.21，1.23。这意味着中心城区的居民在社区1000米范围内大约有4到5个公园，而外城区的居民只有大约1个公园。然而，一些位于郊区的居民社区具有较高的绿地可利用性（如嘉定区)，由于市政规划和自然条件的原因，这些社区可能有大量的公园。总的来说，可得性的空间分布与公园和绿地的POI分布密切相关，从逻辑上讲，可获得性和绿地的POI之间存在因果关系。
图5 2012年、2015年、2018年和2021年居住社区绿地可获得性的空间分布情况
3.1.2可达性
图6显示了基于最小距离评估的绿地可达性结果。结果显示，可达性在各住区之间的分布也是不均匀的。数据显示，2012年、2015年、2018年至2021年，市中心的归一化平均可达性为:0.52、0.52、0.53、0.55。郊区的平均可达性为∶0.30，0.31，0.32，0.35，而在远郊区为0.21，0.22，0.24，0.27。一般来说，市中心的可达性较高，而新开发地区（崇明区）的可达性较低。然而，在郊区也有一些住宅社区由于附近有主要的公园而具有较高的绿地可达性。它们在市中心以外的地区呈"多中心"分布。
图6 2012年、2015年、2018年至2021年居住社区绿地可达性的空间分布
3.2 不同绿地暴露指标的不公平性
3.2.1可获得性不公平性
图7(A）显示了2012年、2015年、2018年至2021年的绿地可获得性的洛伦兹曲线和相应的基尼指数。曲线没有从原点开始，因为在一些社区 1000米范围内没有相关的POI，这在公园设施较少的远郊区比较常见。2012年、2015年、2018年和2021年的基尼指数分别为0.603、0.512、0.514和0.489，均大于0.4。基尼指数在0.4和0.6之间，从经济学的角度来看，代表了很大的不公平，但它仍然在可接受的范围内。值得注意的是，从2012年到2021年，基尼指数从0.603下降到0.489，这意味着绿地接触的公平性在可获得性方面有了很大改善。
3.2.2可达性不公平性
图7(B)显示了2012年、2015年、2018年至2021年的可达性洛伦兹曲线和相应的基尼指数。2012年、2015年、2018年和2021年的基尼指数为0.372、0.368、0.364和0.344。从2012年到2021年，可达性的公平性继续上升。但由于可达性的定义和归一化处理，整体变化不大。
3.2.3绿地暴露不平等指标（GEII）结果
图7 (C)显示了2012年、2015年、2018年至2021年的可获得性和可达性的综合洛伦兹曲线以及相应的基尼指数。2012年、2015年、2018年和2021年的基尼指数分别为0.392、0.378、0.373和0.357。这意味着用新的"可获得性-可达性-基尼指数"体系——绿地暴露不公平指数（GEII）来评价绿地暴露，上海的绿地暴露格局正在向更加公平的方向发展。
图7 2012年、2015年、2018年至2021年的可获得性(A)；可达性(B)；绿地暴露不公平指数(C）的洛伦兹曲线和基尼指数
#4
讨论
4.1绿地暴露不公平指数的使用和解释
相较于传统复杂的绿地暴露评估指标，我们提出的GEII有三大亮点：（1）服务性——以服务于实际规划为目的；（2）人本性——以映射人体绿地暴露为核心；（3）扩展性——以科学拓展完善为发展方向。
服务于实际规划。绿地暴露的评估具有多维度的复杂性特点。大多数学者构建了系统的暴露评估框架，致力于改进和完善评估体系，并使用许多复杂的模型、方法和数据，试图获得准确的结果。大部分研究都是为了明确的研究目的，并没有考虑如何为实际的城市规划服务。城市绿地对居民的健康有潜在的影响，我们评估绿地暴露和不公平性，是为了更科学合理地规划和建设城市绿地。因此，有必要构建一个简单、可操作的不公平评价指标，为实际规划服务。GEII合理选择绿地暴露评价指标，进行不公平性评价，为实体景观规划服务，实现了从不公平性理论研究到指导实践规划的跨越。
映射人体绿地暴露。绿色空间规划干预的重点和工作前提是识别城市绿色空间低暴露的住区。显然，现行的以绿化覆盖率、绿地率和人均绿地率等为核心的客观指标，没有从人的暴露不平等性进行分析。因此他们很难肩负起健康城市导向下绿色空间规划干预的重任。目前决策者大多是以上帝视角进行规划设计，但是相较于城市绿地率、绿化覆盖率等“自上而下”的客观指标，我们更需要从人口的绿地暴露不平等性出发进行分析。以映射人的实际或潜在绿地暴露为核心的指标体系能够为城市规划提供新的理论依据。
动态扩展和改进。"绿地暴露不公平指数(GEII)"的评价框架具有"扩展性"的特点。也就是说，我们一般认为可获得性和可达性是最简单、可操作的指标，所以它也最适合用来评价绿地暴露的不公平性。但是，如果有更精确和准确的数据，如可见性指标、吸引力等，且都很容易获得，而且他们的程序对规划者和设计者来说是简单和可复制的，那么这个指数框架就可以扩展到对暴露不平等的更准确评估。
4.2对绿地规划的意义
尽管在城市绿地规划中强调增加绿地面积，但仅仅增加绿地总面积并不一定能缓解绿地暴露的不公平问题。GEII对于缓解居民绿地暴露的不公平性和科学地优化景观规划具有重要的现实意义。GEII可以有效评估城市绿地规划和建设的不公平性，为城市可持续发展规划提供重要依据，并进一步完善当前的城市规划指导体系。GEII为我们进一步制定面向人类健康的城市绿地规划蓝图提供了机会。“
需要强调的是，GEII可以应用于任何地区和任何规模的居民绿地暴露不平等的评估。我们可以用GEII来横向比较不同地区。对于不同的省、市，或者仅仅是不同的县，我们可以用GEII 来评估它们的绿地暴露的不公平性。例如，如果对A县和B县进行评估，假设A县的GEII比B县高，这意味着B县的居民有更公平的机会接触绿地。总体上居民在某种程度上更幸福。在此基础上，城市规划者就可以找到绿色空间接触不公平的地区，并针对这些地区加强绿色空间建设。
除了横向比较，我们还可以对同一地区多年来的情况进行纵向比较，看该地区本身是否在向更公平的绿地暴露方向发展。对于案例城市，GEII显示，从2012年到2021年，居民绿地暴露的不公平性逐渐降低。也就是说，随着城市的不断规划和发展，上海的市中心-郊区-远郊区的居民获得绿地服务的机会趋于公平。上海市政府实施的科学、可持续的城市绿地规划设计，对缓解居民绿地接触的不公平性带来了有益的影响，对促进居民的幸福感产生了积极作用。例如，2014年，上海市政府出台了《关于编制上海市新一轮城市总体规划的指导意见》，要求"突出生态优先的发展底线，推进基本生态网络和体系建设"。2015年，出台了《上海市外环林带绿道建设实施方案》，制定了《上海市绿道专项规划》。2020年4月发布的《上海市生态空间专项规划(2018-2035年)》提出建设“公园体系、森林体系、湿地体系"三大体系和"廊道网络、绿道网络"两大网络，以保障城市生态安全，改善城市环境质量，满足居民休闲需求。然而，从GEII 的评估结果来看，城市绿地的公平性仍有很大的提升空间(如上海的可用性需要在下一步的城市规划中得到改善)。规划师可以准确定位绿地率较低的区域，并根据GEII制定有针对性的规划政策来指导未来的规划设计。
4.3局限性和展望
尽管该研究提出了一个简单但可操作的衡量标准来评估居民绿地暴露的不平等性，但该案例研究仍有一些局限性。首先，可用性和可及性并不能保证完全反映居民潜在的绿地暴露。
其次，在评估可利用性时，采用了POI 的数量而不是绿地面积。虽然两者都是定量指标，但在重点上存在差异。第三，在使用基尼指数分析绿地暴露的不平等性并分析其随时间的变化模式时，只考虑了上海的市中心、郊区、远郊区等区域的结果，没有考虑其他潜在的影响因素，如地理环境、社会经济地位、身份背景等。
#5
结论
全面了解居住区绿地暴露和相应的不公平问题已经成为支持未来健康城市发展的前提条件。虽然大多数研究都集中在完善评价体系上，但将评价指数应用到城市规划中可能是一个挑战。因此，我们提出了一个简单但可操作的指标体系--绿地暴露不公平指数(GEII)，用于评估居民绿地暴露的不公平性。GEII包括基于数量的可获得性、基于距离的可达性和基于不公平的基尼指数，有三个亮点:可服务性、以人为本和可扩展性。政策制定者和实施者可能会因为简单性和适用性支持我们的指数系统。GEII避免了对众多指标的复杂计算评估程序的需求，并弥补了不公平的理论研究和实际规划之间的差距。
上海被选为案例研究，以测试和证明GEII的可行性。结果反映了2012年、2015年、2018年至2022年上海居民绿地暴露模式的不平等性﹐以及景观规划设计的发展对居民绿地暴露平等性的有利影响。上海居民在市中心、郊区和远郊区之间的绿地暴露的不公平性随着时间的推移呈现出下降的趋势，上海科学的、可持续的城市绿地规划和设计对缓解居民绿地暴露的不公平性带来了有益的影响。
GEII对于指导科学化、人性化的景观规划，减少人口绿地暴露的差异具有重要的理论和实践意义。在理论指导方面，GEII具有简单而可操作的特点，可以更好地发挥为实体规划服务的作用，实现从理论研究到成为规划指南的跨越。同时，与绿化覆盖率、人均绿地率等客观指标相比，GEII作为绘制人类绿地暴露的指数，可以为城市规划提供新的理论依据。当然，作为动态的科学准则，GEII具有可扩展性，可以接受新的指标。从实践的角度来看，上海的验证结果可以为我们提供建议。在过去的十年中，居民绿地接触的不平等现象逐渐减少﹐反映了城市规划对居民福祉的积极影响。GEII对于缓解居民绿地暴露不平等性，科学地优化景观规划具有重要价值。
转自：“生态遥感前沿”微信公众号
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