研究，是特别节目的一部分基于自然的整体解决方案:释放绿色和蓝色基础设施的潜力

语境中的公园:利用精细指标推进城市绿地空间质量评价

• 摘要
• 简介
• 定义及研究范围
  • 城市绿地的定义
  • UGS(公园)质量的定义:指标概念
  • 莱比锡的例子
• 数据和方法
  • 数据源
  • 制定公园质量指标
  • 公园质量指标统计评估
  • 质量得分与空间分布
• 结果
  • 为莱比锡市公园质量指标
  • 公园品质得分与空间格局
• 讨论
  • 的优势
  • 限制和前景
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

世界各地的城市都面临着城市化和气候变化带来的复杂环境和社会挑战，包括环境污染、交通拥堵、炎热、绿色和蓝色空间的丧失以及不平等(《欧洲环境评估2018》，《政府间气候变化专门委员会2018》，《beplay竞技联合国2019》)。在欧洲，气候变化通过增beplay竞技加炎热夏季和极端天气事件的频率和强度对城市产生影响(欧洲环境协会2016年，Guerreiro等人2018年)。高水平的空气污染和噪音，加上热岛效应，对人类健康和福祉造成不利影响(Hartig等人2014年，Mueller等人2017年，Zivin和Neidell 2018年)。城市绿地的提供可以抵消这些负面的健康影响(Kabisch等人，2017)。通过联合国可持续发展目标(SDGs)和新城市议程，健康、环境压力源和城市绿地(下文简称UGS)的交叉已在国际规划和政策议程上获得突出地位。这些政策平台呼吁城市通过重新思考城市的设计和居住方式，成为确保可持续发展的主角(Klopp和Petretta 2017, Rodriguez等人2018)。

因此，可持续发展与城市地质系统及其功能和服务联系在一起，这对于减缓和适应城市化和气候变化引起的影响至关重要。beplay竞技城市绿地提供多种生态系统服务(下文为ES)，例如，调节空气和噪音污染和极端天气事件，以及提供休闲娱乐空间(Dobbs等，2014,Larondelle等，2014,Dickinson和Hobbs 2017, Nowak等，2018)。城市绿地通过促进体育活动、社会互动、放松和简单的享受，对人类福祉和健康产生直接影响(Cohen等人2007年，Konijnendijk等人2013年，Wheeler等人2015年，Kabisch等人2017年)。此外，UGS还是承载和维持生物多样性的重要栖息地(Melliger et al. 2017, banasak - cibicka et al. 2018)。

城市绿地也可能为具有不同社会人口背景和邻里环境的特定居民群体提供不同的使用机会和价值(Kabisch等人2015年，Sallis等人2016年，Andersson等人2019年，Keeler等人2019年)。即使在政策和文化设置相当一致的地方或区域层面，也需要纳入地库的空间和社会经济背景(环境)，通过可达性或与居民区的连接等因素来定义，以评估可能影响地库的吸引力和使用以及由此产生的健康和福祉效益的众多因素(Voigt等人2014年，Ekkel和de Vries 2017年，Biernacka等人2020年)。为了从质量和数量上改善UGS供应，城市规划者需要充分了解现有绿地在ES供应、基础设施和环境方面的特点(Wolch et al. 2014, Mueller et al. 2017)。这对于具有社会包容性的公园设计来说尤为重要，这些设计考虑到不同人口和文化群体的特殊需求，以改善潜在供应不足社区的生活质量，并针对气候变化缓解和适应策略(Emilsson和Sang 2017年，Knight等人2018年，Flowers等人2019年)。beplay竞技

尽管如此，对于城市景观的复杂性，在以下方面仍有待研究:UGS的总体质量、提供ES的能力，以及人们如何与UGS互动并由此受益于ES的详细和差异化信息(Niemelä 2014, Kabisch等人2015,Wheeler等人2015,mcpherson等人2016,Dickinson和Hobbs 2017)。这可能是由于城市地质服务在提供生态和社会功能方面的复杂性，以及城市社会-生态系统内模式和过程的高度异质性所带来的挑战。在城市系统中，灰色、绿色和蓝色元素是不稳定的，它们强烈地交织在一起，并与人类互动相结合。在UGS评估中，与在更广泛的景观层面进行的研究相比，这种复杂性导致对数据的要求很高(例如，空间和时间分辨率)。特别是，几乎没有证据表明植被结构(包括物种组成)、基础设施要素(例如，体育或游戏设施)和城市结构中的绿地配置(与其他城市结构类型的相互关系)如何影响ES的实际供应(Pataki等人2011,Wheeler等人2015,Kremer等人2016,Andersson等人2019)。

对UGS可用性的评估，即城市内绿地的纯定量分布和到住宅区域的一定距离，是之前许多研究的主题，这些研究大多基于现成的土地覆盖数据，但也有各自的局限性，如数据质量不确定(Larondelle et al. 2014, Huang et al. 2017, Smith et al. 2017, Feltynowski et al. 2018)。一些研究在更精细的尺度上评估定性UGS标准方面取得了进展，包括内部结构模式的分化，如植被覆盖或操场和长椅的可用性(Kaczynski等2008年，Lehmann等2014年，de la Barrera等2016年，Dennis等2018年)。然而，这类研究很少考察城市内部更广泛的背景，例如周边水体或公共交通的可用性，或同时考虑UGS结构的多个组成部分，如自然和人造元素(Giles-Corti等，2005年，Vaughan等，2013年，Voigt等，2014年，Massoni等，2018年，Biernacka等，2020年，Vierikko等，2020年)。在评估UGS定性特征方面取得进展的研究通常只评估了城市内的少数几个典型公园，或依赖绿地结构元素的“存在-缺失”评分，即只考虑是否存在操场、水体或狗的区域等特征，但没有通过程度、数量或质量对它们进行区分(Taylor等2011年，Voigt等2014年，Massoni等2018年，Biernacka等2020年)。

标准化指标被理解为基于特定可验证数据的度量或指标，可以降低复杂性，总结和传递关键信息(Haase等2014)，在产生简洁和可比的结果并向决策者提供信息方面发挥着重要作用，尤其是在空间生态系统评估中(Ash等2010,Layke等2012,Kabisch等2016)。然而，同样适用于UGS开源数据的标准化和可转移指标仍然不发达。UGS的指标方法可能只关注植被(de la Barrera等人2016年)，不考虑环境因素，只对公园设施进行二元评级(Voigt等人2014年)，或者关注更广泛的城市范围指标(TPL 2018年)。Biernacka等人(2020年)在各个UGS层面制定了一套综合指标，重点关注障碍(限制UGS使用的因素)，但主要利用了特定的非开源、本地数据和公园设施的仅存在性得分。

在这一跨学科研究中，我们引入了一套基于开放数据、标准化和可转移的地理空间指标，用于差异化和系统化的城市地库质量评估。这将有助于评估与提供生态系统服务相关的地下地质服务的实际质量水平，即自然对市民的益处以及城市环境中的生态系统功能。我们选择莱比锡市作为中欧地区的一个案例，来开发我们的综合指标集，该指标包含了广泛的背景视角，比如居民数量、交通以及周边社区的相关噪音和空气污染。我们以开放获取数据为基础构建指标，从空间模式和统计关系方面对其进行评估，并得出一个质量分数，从人类的角度来评估各个UGS，即它们在提供休闲生态系统服务方面的相关性(Fischer等，2018年)。我们在UGS的评估中纳入了自然科学和社会科学的视角，我们将UGS理解为与人类健康和福祉相关的城市社会-生态系统。我们确定了研究区域的绿地发展潜力，并就如何在详细的ES评估中使用我们的指标，以及如何在其他案例研究以及城市规划和管理组织中采用和进一步发展质量指标和分数得出结论。我们将我们的数据转移到一个交互式在线地图应用程序，作为用户和莱比锡地库管理人员的探索和决策支持工具。

定义及研究范围

城市绿地的定义

在本研究的背景下，我们基于一套描述进入和使用限制、市政发展潜力和空间评估可行性的标准(表1)，评估了不同类型的地下城市用地(UGS)。因此，我们纳入了所有城市所有、(或多或少)正式规划和管理的开放空间，这些开放空间没有任何进入或一般使用的限制，其中很大一部分面积被植被覆盖(Rupprecht和Byrne, 2014)。Taylor and Hochuli 2017)，即包括公共公园和绿色广场(以下为公园)，不包括所有出入受限的空间(后院、私人花园/财产、分配花园)和活动受限的空间，如墓地，那里没有游乐场，通常不允许骑自行车。我们还在评估中排除了森林地区，因为缺乏官方的划界数据，以及不同的法律框架和所有权状况，导致公共用途的管理制度和法规不同。尽管如此，我们认为森林、墓地和其他被排除在UGS之外的地方对人类和自然来说都是非常重要的地方，并通过环境评估将它们纳入我们的方法，因为可供选择的绿色空间可能会减少公园的压力(使用强度)，并提供景观连接。总而言之，我们的纳入标准以及由此产生的对公园的关注是为了保证在准入、使用限制和法律地位方面的同质性，从而确保本研究中评估的各个UGS之间的可比性。

UGS(公园)质量的定义:指标概念

根据概述的研究需求和问题，我们扩展了Voigt等人(2014)引入的多维结构多样性方法，并定义了UGS的质量，在我们的案例中，具体来说，公园是一个由(半)自然元素(如植被、水体、地形)、建筑元素(如基础设施和设施(如路径、操场、卫生设施)、以及城市结构中的空间环境(图1)。环境代表了与建筑、社会和自然环境之间的关系或嵌入性，例如，周围的基础设施、居民步行距离的数量，以及与其他绿色(和蓝色)元素的连接。用“半自然”这个词，我们指的是这样一个事实:公园通常是由人来规划和大量修改的，即树木和灌木物种是系统地选择和种植的，水体通常是人工创造的，从相当接近自然的池塘到混凝土水池。此外，我们研究区域内的丘陵或洼地等地形特征通常是人为的。在本研究中，公园质量的所有指标都必须是空间数据，即能够清楚地归属于某一特定公园，并具有可量化的可评估性，即可数性或可测量性。

通过对公园质量的定义和相应的指标，我们尝试将人类和生态的视角结合起来。因此，这些指标明确表示不能以积极或消极的方式进行评价，因为任何因素或指标对人类需求可能是积极的，但对生态却是消极的，例如体育设施的高密度。其他因素可能同时为生态系统和人类福祉提供好处。此外，在生态系统服务方面可能会出现权衡，例如，当茂密的树木可能是水调节或碳储量的理想选择，但对审美或某些娱乐活动却不太有利时(Rodríguez et al. 2006, Haase et al. 2012)。在考察特定需求或问题时，例如，寻找在娱乐方面对公园使用者的潜在效益最高的公园(如本研究所示)，可以选择个别指标，并将其转换为评级或评估系统。关于ES，我们的方法专注于通过自然和建筑元素为人们提供利益的能力，并通过空间背景维度覆盖潜在需求的方方面面(Villamagna等人2013年，Haase等人2014年)。这些好处可能通过体育活动、社交互动或留在公园放松或享受大自然而产生，并取决于从人类的角度看公园的可用性、可达性和吸引力(Beery等人2017年，Biernacka和Kronenberg 2018年，Knight等人2018年，Hunter等人2019年)。在这一点上，我们将公园质量理解为公园被使用的特定潜力，而不是“实际使用”。“因此，我们的方法与其他方法形成了对比，这些方法旨在描述实际发生的探视模式或ES的使用情况，并根据特定的需求来区分它们，例如，不同年龄群体的需求，正如在使用社会调查的研究中所做的那样(Knight等人2018年，Kabisch和Kraemer 2020年)。”

莱比锡的例子

公共公园的评估应用于德国莱比锡(图2)。在德国统一前后的转型期，这座城市面临着深刻的结构变化，包括90年代强烈的收缩和郊郊化进程。如今，莱比锡是德国增长最快的城市之一，预计到2030年，人口将从约60万增至65万，增幅超过8% (Wolff et al. 2016, Heinemann et al. 2019)。人口的快速增长与日益增加的交通、住宅开发、相关的环境影响和空间分配问题有关，当必须在绿色或灰色发展之间进行权衡时(莱比锡市2015年，2018年)一个)．此外，莱比锡还受到气候条件变化的影响，尤其是夏季高温天数(T_马克斯> 30°C)和干旱时期以及更高频率和强度的强降雨事件(Bernhofer等人2015年，Guerreiro等人2018年)。

莱比锡的很大一部分地区被植被覆盖(45%，13415公顷，不包括农业地区)，其中36%(4880公顷，占城市的16%)是树木覆盖(班扎夫和科莱，2018年)。然而，只有6%的植被和7%的树木可以在公园里找到，公园总面积为889公顷，占城市面积的3%(2018年莱比锡市b；城市中大约67%的植被(和45%的树木)主要位于私人住宅或商业区域(包括分配的花园)，这些区域通常受到限制。剩下的27%，约3700公顷的绿地主要由墓地和横过城市的广泛的河岸森林绿地组成。这些区域很大程度上是对公众开放的，为市政当局提供了超过50%的树木覆盖。以前的地表矿区的恢复创造了许多湖泊，紧紧围绕着城市(大部分在市区之外)，并成为居民和游客的重要休闲区。在本研究中，我们关注公园(图2中的红色区域)，但通过上下文评估，将剩余的绿色区域(图2中的绿色阴影)纳入研究。

数据和方法

数据源

为了划定公园，我们从城市管理部门获得了官方大纲数据(地籍数据)，其中包括城市中所有公共管理的绿地(3390个空间实体)，包括路边绿化(莱比锡市，2018年)c)．为了获得公园的一个有意义的表示，我们对地籍数据进行了大量的预处理和交叉检查(关于数据源和处理的详细信息，请参阅附录1)，并根据灵敏度分析定义了四分之一公顷的最小面积(0.25公顷，例如，50 x 50米)。事实证明，这个面积是排除大量路边绿化带和确保最低功能的最佳门槛，即为某个目的停留在该地区的可能性。与此同时，这一阈值也不排除口袋公园等常用的地方，这些地方在0.5公顷的较高阈值时会被忽略。这就形成了249个公园的数据集，构成了我们的整个研究区域。

为了制定园区质量指标，我们使用了多种数据类型和来源，最好是开源数据，以确保研究的可重复性和可转移性(见表2)。数据获取是一个由三维指标概念、数据可用性、适宜性和质量驱动的迭代过程(见图3，细化循环)。如果一个数据集(1)提供了公园在任何方面的质量信息，即生物物理、建筑或社会文化特征，则确定该数据集是合适的;(2)可用于整个城市，即所有公园(空间显性);(3)它足够详细，可以对特定公园进行差异化的评估，例如，覆盖多个公园的地区一级的生命统计太粗糙(空间分辨率);(4)与我们的参考年份2018相比，它并未过时(所有数据都在10年时间框架内)。我们采用专题可靠性、空间准确性和完整性的标准来评估数据集的质量(详见附录1和表A1.1)。

为了评估公园内部和周围的植被结构，我们使用了免费获得的非常高分辨率和评估(地面真实的)2012年的土地覆盖数据(班扎夫和科莱2018年)。我们从OpenStreetMap (OSM，以下为;在QGIS软件中使用QuickOSM插件(v. 3.6.0, QGIS Development Team 2019)。从联邦制图和大地测量局(GeoSN 2018)获得了更多的土地覆盖和土地使用数据一个)．萨克森联邦州(GeoSN 2018)免费提供了保护区的数字高程和表面模型和数据bLfULG 2018)。莱比锡市政府为我们提供了几个关于树种、游乐场、空气污染物排放和交通噪音的社会经济数据集和空间数据集(莱比锡市，2018年)c)．我们用联邦铁路局(BKG 2018)的铁路相关排放信息补充了噪音数据。最后，数据来自一个全国性(在线)平台，该平台收集公共可访问地区可食用植物(主要是果树和灌木)的空间信息(Terra Concordia 2019)。我们使用EPSG:25833/UTM区域33N作为空间参考系统，并在必要时重投影数据。关于数据来源的详细信息，包括其空间尺度和时间参考，请参见附录1表A1.1。

制定公园质量指标

根据我们的三维公园质量概念和获得的数据，我们开发了一套关于自然元素、建筑元素和环境的指标，以评估莱比锡市的249个公园的质量(图3;表2)。每个指标都基于先前研究的现有证据(例如，Voigt等人2014年、Massoni等人2018年、Hunter等人2019年、Kabisch和Kraemer等人2020年、Vierikko等人2020年)，这些研究确定了这些公园质量标准与ES规定具有特殊相关性(参见表2中的相关性列)。例如，Weber等人(2014年)和Zhou等人(2011年)发现大小、形状、和地面温度UGS配置(气候调节服务)。植被结构，尤其是乔木、灌木和草的组成(平衡)和配置(空间分布)对空气质量、(微)气候、休闲活动和动物群生物多样性有影响(Lehmann等2014年，Voigt等2014年，Brunbjerg等2018年，Mexia等2018年，Xing和Brimblecombe 2019年)。植物物种多样性不仅关系到生态系统的功能，还直接影响人类对自然和福祉的感知(Carrus等人2015,Palliwoda等人2017,Cariñanos等人2019)。蓝色基础设施，包括公园周围的基础设施，作为栖息地和游客同样重要，在水和气候调节中发挥着核心作用(Derkzen等人2015年，Gunawardena等人2017年)。基础设施元素和设施共同构成了建筑元素的维度，是吸引公园游客和刺激体育活动的关键(Giles-Corti等人2005年，Voigt等人2014年，Kabisch和Kraemer 2020年)。我们通过根据设施数量绘制建筑元素频率来开发建筑元素的指标。这种方法与以往大多数研究(Taylor et al. 2011, Voigt et al. 2014, Massoni et al. 2018, Biernacka et al. 2020)采用的简单存在-缺失评分形成了对比。我们通过周围(白天和晚上)的人口以及公园与公共交通的距离来评估公园的可达性和可用性。 As contextual factors that somewhat impair park quality (Arnberger 2012, Rey Gozalo et al. 2018, Kumar et al. 2019), we set up indicators for noise, air pollution, and usage intensity (potential crowding). We incorporated a broader ecological context by developing indicators for the surrounding vegetation, urbanity, and protection level, which might also be relevant for attracting visitors.

为了确保对不同规模的公园进行有意义和可比性的评估，我们将所有指标设置为相对于公园面积的密度或分数值。但是，我们保留了“面积”本身作为公园容量的关键指标，这从人的角度和生态的角度都是相关的。通过本研究可获得的高分辨率数据，我们具体推进了现有UGS评估的空间深度。所有指标采用ArcGIS Pro软件(Esri Inc.)处理。各指标的工作流程详见附录1、表A1.2。

公园质量指标统计评估

我们使用描述性统计来评估园区质量指标的统计分布(参见图3)。为了确定我们的指标的独立性和互补性，我们首先使用R 3.6.2版本(R Core Team 2019)中的corrplot包(Wei and Simko 2017)，在相关矩阵中应用Pearson相关系数来检验共线性。此外，我们在所有249个观察(公园)中分别评估每个指标的值分布，并在R中使用ggplot2和tidyr包组合小提琴图和盒子图，以提供视觉表征(Wickham 2016、Wickham和Henry 2020)。我们还通过主成分分析(PCA)以及k-means和分层聚类分析，使用统计数据和额外因素包(Kassambara和mund2019, R Core Team 2019)来测试数据的可能聚类。

质量得分与空间分布

为了为公园提供一个特别适合城市规划者和居民的有形的、以实践为导向的评估，我们将一组与休闲生态系统服务提供相关的指标(Fischer et al. 2018)转化为得分(表2与文化ES相关)。因此，我们从33个指标中选择了28个指标，并将它们归一化到0到1的范围内，以获得跨指标的统一的无量纲值(图3，;表2)。我们总共排除了四个指标，这些指标从生态角度来看很重要，但与公园内的休闲设施相关性较低(Urbanity, VegNear)和/或只适用于249个公园中的一个小子集(PAI用于37个，Stream用于13个案例)。此外，我们排除了使用强度指标(intensity)，因为它与人口指标(Pop;总的来说，自然元素有10个指标，构建元素有11个指标，环境维度有7个指标(图3)。为了得出每个维度的最终得分，我们将每个维度中所有选择和归一化的指标相加。此时，我们对已知与公园质量有不利关系的指标(1 -归一化值)的值进行反求(即，指标值的增加会导致公园质量的下降，如噪音或公共交通的距离)。我们没有对指标施加任何权重，因为我们的研究提出了一个方法论(理论)框架，它没有通过局部特定数据或基于专家判断的参数化。对于空间表示，我们将这三个分数转移到一个rgb颜色的复合材料中，即由三个层/波段组成的光栅文件(内置元素得分为红色，自然元素得分为绿色，上下文得分为蓝色;此外，本研究的在线地理信息系统展示于https://arcg.is/0GXafX)．为了为每个颜色空间获得一个相等的值范围，我们将得分值归一化为0到1之间的范围。

我们通过将归一化维度得分相加(根据RGB复合数据)来创建每个公园的总质量得分，并通过这些得分之间的标准差对总和进行加权，以说明维度之间的平衡。然后，我们绘制了一幅描绘公园空间分布及其质量得分的地图，从而揭示了公园提供在空间覆盖和质量方面的差距，尤其是在住宅区。为此，我们首先在公园周围创建了500米的缓冲区(其各自的质量分数)，以考虑集水区的影响，即公园对社区的可用性。作为空间参考单元，我们构建了覆盖整个城市的0.25平方公里的正六边形层，而不是使用不规则的、任意的行政单元。最后，我们通过平均公园及其500米缓冲区的潜在质量得分(空间加权平均值)，计算出每个六边形的质量得分。当一个六边形只覆盖了一个公园(包括缓冲区)时，它被分配了这个公园的质量分数。除了避免使用行政单元之外，这种六边形表示在视觉和分析上都比矩形网格(光栅)有优势，例如，它不会创建水平或垂直的线，每个单元都被等距的六边形邻居包围(Birch et al. 2007)。

结果

为莱比锡市公园质量指标

我们的序列概念加上迭代的数据获取、集成和处理(图3)产生了一组33个指标，平均分布在自然元素、构建元素和环境的维度(每个维度11个指标;图3;表2)。几乎所有的指标都与提供文化社会服务特别相关，因此与娱乐、体育活动和福祉有关。其中4个指标比较注重生态功能(见表2)。22个指标可以使用专门的开源数据，另外9个指标部分基于免费数据(详见附录1，表A1.1)。

每一对指标之间的Pearson相关系数表明，各指标之间是相当独立的(图4)。相关性较低，甚至不显著，表明在决定园区质量方面存在互补性。528对指标中只有4对的Pearson系数为0.6以上，且均为正相关，且相关系数均低于-0.6。人口(Pop)和使用强度(intensity)之间的正相关系数最高，为0.99，因为人口是强度指标的直接输入。公园面积(area)与植被配置(VegConf)、大气污染物排放(Pollution)与噪声排放(noise)、城市(urbanity)与标准地面值(SGV)之间均存在0.6 ~ 0.7的高度正相关。由于各指标之间的总体独立性较高，我们没有从PCA或聚类分析中获得有意义的结果。

在249个被评估的公园和指标之间，数值的分布差异很大(图5为完整的公园列表及其各自的指标;参见附录2或网站地图应用程序https://arcg.is/0GXafX)．超过一半的公园面积小于1公顷(中位数= 0.9)，只有16个大于10公顷。然而，我们发现这里的植被总覆盖度总体较高，中值为93%，最低为43%，草、灌木和乔木覆盖度之间的植被类型平均很好地平衡(VegBal，中值= 0.62)。只有一个绿地完全没有树木覆盖(公园ID 230)，还有一个几乎完全被树木覆盖(98%，ID 51)。标准化的树木多样性值显示，大约100个公园每公顷至少有10种树木;得分最高的公园面积为0.27 ha (id144)，共有20种动物。在27个案例中，我们发现了池塘或湖泊，其中2个案例占了公园总面积的近一半。

在建筑元素维度上，我们发现每公顷的平均路径长度约为320米，在一个0.6公顷的高植被覆盖率82%的公园中，路径长度的最大值约为700米。我们的数据显示，有22个公园几乎没有路径，其中大部分是道路沿线的带状公园。总体而言，公园配备的操场比运动场地或设施更好。虽然132个公园至少有一个操场(每公园最多3个，每公顷最多4个)，但只有92个公园提供任何运动设施。然而，体育设施的数量和密度达到了每绿地6个(id152)，或每公顷7.1个(id233)。我们只在28个公园划定了遛狗的区域，其中2个完全是狗的活动区域。根据OSM的数据，在近一半的被评估公园中发现了长椅等可坐设施，平均每公顷有1.9个设施。然而，只有32例患者每公顷至少提供5个坐位选择。

在环境指标方面，结果显示，平均约9000名居民在其邻近地区获得了1公顷的公园(不包括森林或墓地等其他公共绿地类型)(Pop指标的平均值)。这种潜在的压力(过度使用或拥挤)通过个别公园周围的公共绿地替代方案缓解了约20%，包括墓地、森林或其他公园(强度指标，平均= 7174)。两个公园面临着特别高的需求，每公顷500米的缓冲区中居住着超过50,000名居民(id144, 185，图5)，还有6个案例被认为是相当隐蔽的，每公顷少于100名邻近居民。此外，47个公园可能会被工作人员额外使用，其中至少三分之一的周围500米缓冲区完全或部分用于工作活动(商业用途或公共设施;cf. PopDay指标(见表2)。我们发现，148个或59%的公园与公共交通站点的最大距离为100米(中位数为72米)。然而，我们的4个公园与任何公共交通工具的距离都超过500米(线性距离)(id 14,31,33,51)，其中3个位于每公顷邻居居民少于100人的6个案例中。当每个公园特定值在各自的绿地面积上取平均值时，最大噪音水平的总平均值为55 dB。65分贝通常被报道为健康相关阈值(世卫组织，2018年)，23个公园发现超过了65分贝，5个公园特别平静，平均最大噪音水平低于40分贝(IDs 18, 33, 101, 176, 245)。平均标准地面值(SGV指标)，即未开发土地的参考价格，公园周边地区显示的范围很广，从2欧元到近1400欧元/平方米。虽然50%的公园的平均SGV低于144欧元/平方米，但我们发现有8个案例的SGV高于1000欧元/平方米(例如，id183,212)。后者位于城市中心或附近，这与平均SGV与城市指数的高度正相关(图4)相吻合。主要生态指标是周围的灌木和乔木(VegNear)显示，莱比锡公园附近平均三分之一的区域被树木或灌木覆盖。 The top three parks in this category (IDs 4, 18, 145), which had at least two-thirds tree/shrub cover in the neighboring area, are largely surrounded by forests. One case with less than 10% surrounding trees or shrubs (ID 50) was located in a rural environment surrounded by croplands.

公园品质得分与空间格局

我们在休闲生态系统方面评估公园质量的评分方法在很大程度上导致了正态分布的自然元素和环境得分(在中值/平均值周围对称)，而建筑元素得分相当倾斜，有远处的上异常值(图6)。值得注意的是，建筑元素得分达到了相对较低的值，尽管包含了最高数量的指标。这说明大部分公园的得分都很低，许多建设要素维度的指标经常出现零值(参见图5)。总体而言，有13个公园在建设要素维度上没有得分。请注意，每个维度得分的可达到最大值由每个维度的指标数量定义(见图3)，即自然元素、构建元素和环境分别为10、11和7。

图7显示了莱比锡中心地区的详细视图，描述了基于每个公园质量维度归一化得分的各个rgb颜色复合值。这种表示的目的是直观地显示各维度得分的特定园区之间的相互关系，从而确定主导维度。值得注意的是，大多数围绕市中心的小型公园以建筑元素得分较高(红色阴影)为主，而西部和南部的大型公园以主要环境和/或自然元素得分为主(蓝色和绿色阴影)。在自然元素维度中得分最高的公园在南部边缘以浅绿色可见。这个公园是拥有最高的树种密度(id144)的同一个操场区域。

公园的总质量得分以小型公园为主。质量得分排名前30的公园(占我们样本的12%)的公园面积在0.25到2.27公顷之间，只有5个公园的面积超过1公顷。我们调查了两个得分最高和最低的公园，以展示关于单个公园特征的更多细节(图8;查看附录2的完整列表或网页地图应用程序https://arcg.is/0GXafX，包括图像作为底图)。这两个得分最高的公园(id 63.191)的树木物种多样性和建筑元素都高于平均水平，这两个公园都有至少1万名居住在500米附近的居民。特别是，在所有249个评估案例中，63公园是运动设施密度最高的公园之一(参见图5)，公园周围有大量的水(100米缓冲区内13%的水覆盖)。191号公园特别提供食物或饮料服务，乘坐公共交通很方便。另一方面，两个排名最低的公园的特点是高水平的噪音和空气污染，很少有建筑元素的设备，显著的高平均标准地面值在附近。公园38面临着特殊的使用限制，因为它的不利形状的区域(宽度只有大约15米)，主要被树木覆盖。

公园的空间分布和它们各自的质量分数显示了绿色空间质量的不均匀供应(图9)。我们发现莱比锡西部的一条带(颜色较深/棕色)的质量分数特别高，范围从城市的主要地区Alt-West到Südwest(详细的地图包括当地地区，请参阅网页地图应用程序https://arcg.is/0GXafX)．在城市的东部和北部也有一些较小的地方，有显著的高绿色空间质量(主要地区Nord, Ost和Südost)。质量分数最低的地区普遍位于莱比锡郊区(颜色较亮/黄色)。这些郊区的特点是农业环境，只有少数几个，大多数是小公园，建筑元素装备很差。尽管我们采用了广泛的方法来划定质量分数的空间覆盖范围(使用0.25平方公里的六边形穿过公园周围500米的缓冲区)，但我们确定了一些住宅区(图9中的深灰色)，这些住宅区在500米范围内根本没有任何公共管理和可访问的绿地(例如，Alt-West和Südost区)。然而，许多缺口，特别是在郊区，有潜在的补偿性绿地，如附近的森林或位于行政城市区域内外的广泛的农业区。

讨论

城市绿地因其在应对城市化、老龄化、生物多样性危机和气候变化方面越来越重要而受到关注(Elmqvist et al. 2018, McDonald et al. 2018)。beplay竞技我们的研究对德国莱比锡市公共可获得和管理的城市公园(UGS)进行了详细、系统、全市范围的质量评估。在此，我们为未来的UGS评估提供了一个全面的方法框架。基于现成的公开和管理数据，我们开发了一套新的33项广泛指标，涵盖基础设施、环境和社会人口方面，这些指标从人类的角度与公园的质量相关，即提供生态系统服务(ES)和生态过程。这些指标被组织成三个维度:自然元素、建筑元素(基础设施)和空间环境。Pearson 's correlation检验共线性，结果表明各指标具有较强的独立性，可以互补地应用于UGS的评估。我们演示了如何使用我们的指标，通过多层次的评分方法来评估公园的质量。此外，我们进行了空间差距分析，以确定规划工作可以开始改善目前UGS供应状况的潜在领域。

的优势

本研究通过整合官方和其他公共开放数据对地库结构进行研究，并综合考虑地库的空间文脉维度，进一步推进了地库的研究。通过纳入诸如居住在公园附近的居民数量或因交通噪音而受损的指标，我们将单个绿地的分析更接近城市结构的实际系统属性，例如，社区的潜在需求、可达性和生态功能。Voigt et al.(2014)和Massoni et al.(2018)认为可达性和宁静是决定绿地使用的重要因素。然而，尽管Massoni等人(2018)在他们的分析中只包括公共交通工具的使用，但Voigt等人(2014)没有包括任何上下文因素。其他研究，如Taylor等人(2011年)和Vierikko等人(2020年)，确实包括了环境测量，但由于方法上的限制，不得不缩小UGS样本范围。Biernacka等人(2020年)最近的研究通过评估准入限制，重点关注规划和可达性的背景，但没有考虑附近居民的潜在绿地需求或生态因素，如与附近绿地或城市周边地区的连通性。在本研究中，我们提供了方法论方法来填补这些研究空白。

各种高分辨率和空间明确数据的组合使我们能够进行全市范围的精细尺度分析，克服了UGS研究中常见的权衡，即要么是大尺度和覆盖更大的区域，要么只在选定的绿地实例中绘制详细的绿地结构(Voigt等人2014年，Smith等人2017年，Dennis等人2018年)。这种拓宽的视角可能对提高对居民和城市绿地之间的联系或障碍、ES如何产生、产生的程度以及哪些健康影响可归因于公园游览的理解很重要(Kremer等人2016年，Dickinson和Hobbs 2017年，Ekkel和de Vries 2017年，Markevych等人2017年)。此外，由于我们主要使用开放获取(输入)数据，我们的研究允许可行的调整、扩展和进一步改进。通过使用全球范围内可用的OSM数据，我们的方法对其他城市的可转移性尤其得到促进，这可能会得到城市层面更具体的数据的补充。虽然我们的大多数指标基于常见和直接的方法，但我们也开发了可能适用于其他研究领域的新颖和更复杂的指标(如城市和地形指数)，如详细的ES评估(如气候调节或娱乐服务)或模型，如城市投资(参考van Oudenhoven等人2018年的可转移性、数据可用性和指标相关性的标准)。我们的一套复杂的指标，涵盖了植被结构以外的许多方面，可能也适用于季节性分化的ES评估，从而考虑到自然和相关ES的时间(Willemen 2020)。

我们的创新方法通过质量和数量来区分结构元素，即不仅包含存在，而且包含某些元素的数量。数量测量的标准化(按面积)使我们能够比较UGS，无论其大小。其他研究在应用结构多样性映射时只部分考虑了结构元素的数量，一些研究强调这是一个潜在的限制(Giles-Corti等人2005年，Taylor等人2011年，Voigt等人2014年，Massoni等人2018年，Biernacka等人2020年，Vierikko等人2020年)。在评估UGS的实际吸引力和使用能力时，数量维度，即提供多少或多少元素(例如，游乐场或长椅的数量)，以及当地居民的潜在需求是很重要的。例如，在一个人口众多的公园里有一个小操场，可能会导致过度使用，从而导致潜在的供应不足，甚至导致部分人口的冲突。拥挤和供应不足可能成为使用特定绿地的障碍。当居民(或家庭)开始使用更远的绿地时，这可能会导致更难以持续的行为应对策略(Arnberger 2012)。包括一个详细的数量组成部分(在公园内)可以帮助城市规划师决定在哪里实施和改善现有的绿地结构，从而缓解障碍和缓解潜在的冲突。

在平等提供公共绿地和相关质量标准方面，公共绿地不仅应该提供，而且需要为不同群体的公民提供，而不论他们的地理位置(分配正义)、年龄、性别、社会或种族地位(社会正义;Wright Wendel等人2012,Kabisch和Haase 2014, Fischer等人2018)。我们将这一公正成分与合适的指标(例如，附近的标准地面值或公共交通距离)以及定性分化的UGS空间分布评估(参见图8)结合在一起。

此外，我们通过在线地图应用程序提供免费的交互式访问空间明确的公园指标和质量分数，可以探索(可能不平等的)UGS供应，也可以作为各种目标群体(如城市规划师和决策者)的决策支持工具，或不同的住宅群体(如寻找可访问但也合适的绿地的家庭)的决策支持工具，例如:通过提供游戏或体育设施，但也很少因交通排放造成损害。这是特别相关的，因为莱比锡市缺乏一个全面的公园空间信息系统。因此，我们的研究有助于减少公园潜在用户的障碍，最终有助于更好地实现公园的效益。鉴于我们的研究区域以及其他地方更频繁、更严重的高温和干旱事件，这些随手可得的信息可能是降低健康和福祉风险的关键，尤其是儿童和老年人等弱势群体(欧洲经济区2016年，Kabisch和Kraemer 2020年)。

在莱比锡，我们发现主要是一公顷或更少的小型公园，与贯穿城市的广阔河岸森林相辅相成。我们还发现，大型公园大多与更大的绿地区域(如森林)直接相连(图2)。应用我们的指标集，我们表明，小型公园在绿色和建筑元素方面结构特别好，但也经常嵌入有益的社区，促进潜在的公园使用。这突出了小型UGS单元在密集居民区的重要性，它既是休闲和社交场所，也是整个城市的当地栖息地和生态踏板(Peschardt等人2012年，Brunbjerg等人2018年，McDonald等人2018年)。我们还发现了绿地供应的空间缺口，即居民由于住得很远，无法或有限地进入公共管理的公园。这些缺口可以通过其他可进入的绿色空间来弥补，如森林或墓地。然而，某些质量方面和服务是由公园专门提供的，很难补偿，例如，合法的不拴狗的地方，烧烤区，多样化的(公共)操场和体育设施，以及照明的存在。最后，我们证明了环境措施对公园质量特别重要，是提高公园质量的可行杠杆点，特别是在公园重组的可用空间或资金有限的情况下。

限制和前景

由于我们的研究依赖于可用的二手数据，我们必须用输入数据解决一些质量问题(参见附录1，表A1.1)。尽管遥感(用于我们的地形指示器的高程数据)和遥感衍生数据(例如Banzhaf and Kollai 2018, GeoSN 2018)一个)提供了高度的客观性、空间准确性和完整性，我们观察到OSM数据的完整性和一致性问题。OSM数据高度依赖于自愿贡献者(以及他们的兴趣和活动)的事实，导致了地图内容的高度选择性，特别是对于航空图像无法探测到的小区域或与公众无关的物体(Girres和Touya, 2010)。因此，我们发现公园内较小的设施(如长椅、垃圾桶、自行车架)的数据差距导致了相关指标的低估，从而导致了相关公园整体建筑元素得分的下降。如果有这些公园元素的官方数据，这些差距就可以弥补，但我们的研究中没有这样的数据。但对于其他对象，如路径网络和公共交通站点，我们观察到OSM数据总体上具有较高的完整性和空间精度，这与Girres和Touya(2010)以及Neis等人(2012)的研究结果一致。此外，莱比锡市提供的树木地籍数据不完整，即部分公共绿地尚未测绘，这影响了我们研究中47个公园(19%)的树种指标(参见图8，质量得分第二低的公园)。一般来说，我们从城市管理部门获得的数据仅限于城市地区。因此，一些毗邻城市边界的公园的相关指标(例如，周围人口的指标)并不完整。

我们也承认UGS的质量评估是复杂的，不能完全全面。在这方面，我们将选定的指标与ES联系起来的方法可能看起来过于简单，但仍然提供了一份详细和尽可能全面的指标清单，以评估UGS质量的不同方面。正如定义和方法部分所概述的，我们的方法集中在德国城市的公共公园，代表了中欧社会文化环境中在结构和法律上一致和可比较的UGS类型。然而，使用我们的方法评估其他UGS类型和/或其他地理区域是可能的，例如，选择一个指标子集或添加其他元素，如准入限制(例如墓地或其他地区)，并考虑其他相关的特定当地方面，如公众参与、设计和维护(cf. Fischer等人2018年，Vierikko等人2020年)。此外，当特定设置(与我们的示例不同)需要时，可以应用额外的指标权重。

此外，UGS质量的某些方面可能被隐藏在更详细的细节中，在本研究中没有完全解决，例如，与公园入口和道路表面有关的适宜性和可达性问题，特别是对于行动不便的人;特定的游乐场设备;或有关废物处理或公园损坏的维护问题。所有这些因素都可能决定UGS的使用和访问模式，并可能成为游客的障碍(Sreetheran和van den Bosch, 2014)。由于缺乏数据，我们无法评估公园的照明，这是影响夜间可用性和安全的一个重要因素(Sreetheran和van den Bosch 2014, Hunter等人2019)，尽管如此，它仍有潜在的负面生态影响(Sanders等人2021)。

我们的方法中包含的司法成分可以进一步扩展，以深化对障碍和平等提供的分析，例如，通过纳入社区的社会经济特征，如年龄或收入。在一个城市内，有各种各样的社会和文化因素会影响公园的实际使用，以及相关的潜在使用冲突，例如狗主人和家庭之间或代际之间的使用冲突，这些都没有被我们的UGS质量指标完全涵盖。此外，评估实际使用模式和相关问题将需要不同的方法和数据源，如通过社交媒体或体育跟踪评估用户生成的地理信息(Hamstead等人2018年，Heikinheimo等人2020年)。然而，Heikinheimo等人(2020年)也表明，确定“谁将去公园”和“为什么”需要基于社会科学和就地方法进行更详细的评估，如Kabisch和Kraemer(2020年)和Palliwoda等人(2020年)进行的研究。然而，我们的指标方法可以作为未来研究设计的起点，例如简化对UGS实际使用情况的深入调查。

结论

我们研究了德国莱比锡的案例，以引入一种新颖的方法来评估城市层面的公共城市绿地(公园)质量，使用一套基于可获得的、现成的数据的综合指标。我们通过系统地纳入环境维度，即考虑公园如何嵌入其建筑、社会和自然环境，推进了之前的研究。对公园中结构元素数量的详细测量允许对公园质量的差异化评估。我们提出了一种绿地质量评分方法，可用于识别空间差距和改善潜力，从而支持城市绿地开发项目中的城市规划。在莱比锡的案例中，我们发现主要是小型公园提供了最高的指标值和质量分数，这表明它们在密集的市中心地区充当了重要的绿色空间，并补充了城市建成区周围广泛的森林。在评估改善公园质量的潜力时，我们主要确定环境措施是最需要的，也是管理干预的可行杠杆点，例如通过减少交通或更好地连接公共交通。我们的方法是全面的，在中欧的城市公园的情况下，但也足够灵活，以适应其他城市绿地类型和地区。视具体情况而定，加权或不同的指标可能更合适，并可由其他方面加以补充。此外，我们提出的UGS质量指标可用于详细的生态系统服务评估或模型。

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