邱宇欣 丛艳国 杨文越
城市公园是居民开展体育活动、休闲娱乐、社区生活和教育文化等一系列日常活动的重要场所[1]，是城市环境中必不可少的功能性空间，具有社会[2]、经济[3]、生态[4]、健康[5]等多种效益。但是，城市公园质量参差不齐，公园使用存在不公平现象，公园使用行为评价所采取的指标也不相同，如大量研究采用可达性[6]、公园设施[7]、种族或族裔[8]等指标来评价公园使用行为，研究公园使用对健康的影响[9]。现阶段，我国城市公园规划建设的评价指标主要包括公园绿地率、人均公园面积等，仍然缺乏综合的公园使用评价指标体系[10]。此外，国内学者主要采用使用后评价法开展公园使用行为的研究，分析公园的使用人群、活动类型、使用时间等特征，以鼓励公园使用行为和改善居民福祉[11]。但是，大多数的研究集中在对特定地区及特定类型的公园或者公园的某一特征进行量化评价[12]。比如，王志芳等[13]使用大数据技术对广州地区50 个公园进行整体评价和比较；
赵杨等[14]采用主动评价和被动评价相结合的方法，评价城市公园使用者满意度；
黎洋佟[15]采用使用后评估方法评价公园的可达性、景观要素、空间感知、触觉感知、配套设施和维护管理6方面使用状况。
相较于国内，国外部分研究和实践工作主要集中在量化公园使用的生态指标上，比如美国公共土地信托（Trust for Public Land）开发的ParkScore指数，提供了一个基于公园面积、投资额、公园设施、可达性和公平性等指标的城市级别分数[7]。ParkScore指数是评价城市公园系统质量的重要指标，通过ParkScore指数年度等级排名，可以横向比较全美城市的公园建设情况，了解ParkScore高分城市和ParkScore低分城市的差异，获悉各城市的公园建设水平，有利于推进城市公园系统分析、评价和改善工作，为城市公园发展提供科学的数据和信息。
就目前而言，对于特定地点与社区来说，公园使用评价的研究仍然缺乏一个复合公园可用性、功能和质量的指标。另外，城市现存的“公园沙漠”（park desert）现象得到广泛关注，“公园沙漠”是指无公园或公园可达性低、公园质量差的社区。因此，为公园使用行为开发一套普适性强且易于使用的评价指标，将有助于开展公园研究、规划和宣传工作，促进居民健康与环境正义[16～18]。科学评价城市公园使用情况能够客观反映出公园使用水平，了解居民的公园使用需求和满意度，为城市规划者和决策者提供指导和反馈信息，还能为城市总体规划和其他详细规划的编制与修订提供数据支撑与依据[19～20]。本文对美国公园使用评价指标ParkIndex的开发过程、指标内容和实践进行系统介绍，讨论其应用领域和未来发展方向，以期为构建一个符合中国背景的公园使用评价指标体系提供参考，促进与健康相关研究的发展。
ParkIndex是2016—2018年由美国国家癌症研究所（National Cancer Institute）资助，由美国建成环境和社区卫生实验室（Built Environment and Community Health Laboratory，BEACH）开发的用于评价特定区域公园使用潜力的工具。BEACH实验室隶属于南卡罗莱纳大学阿诺德公共卫生学院的健康促进、教育和行为系，该实验室的宗旨是更好地了解社区居民生活、工作和游憩行为以及社区对各年龄段居民健康与福祉的影响，并采取综合的方法研究环境对健康的影响[21]。ParkIndex是公园使用的标准化和可视化指标，结合公园可用性和公园质量两方面，代表公园使用的概率，其开发过程包括3个阶段：1）ParkIndex原型（ParkIndex Prototype）开发；
2）关键人物访谈；
3）在4个社区进行试点测试[7，22～23]。
1.1 ParkIndex原型开发
ParkIndex原型开发利用堪萨斯城（Kansas City，Missouri；
KCMO）公园与体育活动项目的二手数据，使用社区公园审计工具（Community Park Audit Tool，CPAT）对近900名使用公园的居民进行调查。ParkIndex原型包含4个指标，分别是从参与者家庭住址到最近公园的距离、1.609 km（1 mile）内公园数量、1.609 km（1 mile）内公园面积和1.609 km（1 mile）内公园平均质量指数，前3个变量关注的是公园邻近性或可用性方面[23]。其中，公园平均质量指数是由基于CPAT公园环境数据创建的6 个关键复合变量组成，分别是6个公园便利设施总和（park access amenities）、14个公园设施总和（park facilities）、3 个公园主要设施总和（key park amenities）、7个公园美学特征总和、8个公园质量问题总和以及10 个社区质量问题总和（表1）。对这6个变量中的每个变量各创建一个标准化的子得分，取平均值得到每个公园的质量指数（0～100），然后根据1.609 km（1 mile）内的公园计算每个参与者的公园平均质量指数（0～100）。整项研究使用1.609 km（1 mile）缓冲带作为人们可能经常去的公园的最大距离。利用Logistic回归确定4个指标中与公园使用行为显著相关的指标，并使用临时Hosmer-Lemeshow检验模型拟合优度，所有模型都根据年龄、性别和种族进行调整[23]。
表1 公园平均质量指数6个关键复合变量具体内容
研究结果表明，与公园使用相关的4个指标中，1.609 km（1 mile）内公园数量和1.609 km（1 mile）内公园平均质量指数与公园使用行为显著相关。对KCMO 研究得到的ParkIndex值如图1，图1a显示了将1.609 km（1 mile）内公园数量和1.609 km（1 mile）内公园平均质量指数的模型系数外推到KCMO 所有范围为100 m × 100 m的单元得到的ParkIndex值，白色或空白区域表示1.609 km（1 mile）内公园使用概率为0的单元，即ParkIndex值为0；
而图像的其余部分表示KCMO 公园使用的概率为0.17～0.77，或者ParkIndex值为17～77（满分为100分）。图1b显示了KCMO 特定人口普查区内的ParkIndex值以及几个单独地点的ParkIndex值。
图1 KCMO的ParkIndex值
ParkIndex可用于了解单个区域内公园使用情况，或者用于横向比较具有相似地理或人口基数的两个社区或城市的公园使用情况。但是，ParkIndex原型具有局限性，只基于1个社区数据进行开发，未来应在公园和人口特征不同的地点进行交叉验证和完善，以检验其在不同类型公园和地点的有效性。此外，ParkIndex 原型虽然综合了公园可用性和公园审计的数据，但其他公园指标、距离阈值和加权方法还需要进行测试，且仍缺乏引入客观的公园使用度量数据。另外，ParkIndex 原型与公园使用行为最为相关，但与肥胖问题、体育活动等健康结果相关的应用还未开展试验[23]。
1.2 关键人物访谈
在开发出ParkIndex原型之后，对其价值和有效性的评估和优化是后续的重要任务。首先，研究团队组织了一个多学科咨询委员会（community advisory board），该委员会主要由公园与休闲娱乐、公共卫生和社区设计等领域的专家组成。专家们主要针对ParkIndex的内容、价值、可行性和推广共4个主题分享见解（表2）。然后，将访谈结果创建为代码清单，在编码之后，研究小组整理收集到的数据，采用NVivo11分析和组织，以确定共同的主题、新的见解和其他有价值的信息，供进一步研究。NVivo11是一个可以对数据进行整理、分析和挖掘有价值信息的专业定性数据分析软件[22]。分析得到的信息将用于指导下一阶段的研究和ParkIndex模型的发展。值得注意的是，受访者反复提到，特别是在公园和娱乐管理中，需要对公园采取一致、可靠和有效的度量，这与开发ParkIndex的理念一致。
表2 ParkIndex关键人物访谈主题
1.3 试点测试
ParkIndex指数的试点测试在美国格林维尔县（Greenville County）、罗利（Raleigh）（图2）、西雅图（Seattle）和纽约州（New York City）4个城市进行。数据来源于美国人口普查数据和各城市公园与游憩部门提供的GIS数据。为了确定每个城市内的具体研究区域，研究根据收入情况和公园可用性将其分为4个类别：低收入和低公园可用性街区组，低收入和高公园可用性街区组，高收入和低公园可用性街区组，以及高收入和高公园可用性街区组，最终得到128个人口普查街区组。在这项研究中，公园被定义为主动或被动使用而设计的公园或绿道，面积至少为1 011.714 m2（0.25 acre）。研究收集了每个街区组内公园和选定住户的数据，并在调查研究公司（survey Sampling International，Shelton，Cr）的协助下进行居民调查，获取公园使用情况和其他相关信息。然后，研究使用CPAT 工具审计了4个城市共275个公园，使用ArcGIS Pro 确定家庭地址0.804 km（0.5 mile）网络缓冲区内的公园总数；
将0.804 km（0.5 mile）内所有公园的面积相加得出公园总面积；
计算各公园的公园质量得分，并得到0.804 km（0.5 mile）内所有公园的平均值。最后，研究使用Logistic回归确定一个预测受访者公园使用的精简模型，使用Hosmer-Lemeshow检验来评估模型的拟合优度。ParkIndex表示特定地址内公园使用的概率（ParkIndex 取值范围为0～100 分），使用3 个关键公园使用变量的值计算——0.804 km（0.5 mile）内公园数量、0.804 km（0.5 mile）内公园总面积、0.804 km（0.5 mile）内公园平均质量指数乘以各自预测公园使用的系数，这些系数来自于参与调查的家庭收集的数据；
然后，计算研究区域内所有街区组栅格表面上100 m×100 m单元的ParkIndex值。
图2 罗利所有单元ParkIndex值
基于以上的实证研究，最终的ParkIndex 指数模型包含3 个变量：0.804 km（0.5 mile）内公园数量、0.804 km（0.5 mile）内公园总面积和0.804 km（0.5 mile）内公园平均质量指数。其中，0.804 km（0.5 mile）内每增加一个公园，公园使用的可能性就会增加1/3以上，这表明附近公园的数量变化是影响公园使用和体育活动等行为的重要因素。此外，公园平均质量指数的研究使用了GIS工具、审计工具和调查措施，反馈出不同的公园特征与各种健康结果的关联性。先前关于公园相关指标的研究较少将公园设施、公园美学特征和公园质量等观测数据纳入到同一指标体系中，因此，ParkIndex的开发是创新性的，它为公园使用行为的研究提供了便利工具。
Andrew T.Kaczynski等学者在纽约布鲁克林某社区（图3a）的空地上新建1个小公园，这使得该社区的ParkIndex值变大，表明该社区居民使用公园的可能性提高（图3b）[7]。此类型的研究可以为新建公园或绿地的选址提供建议，对应对“公园沙漠”现象具有重要意义。另外，该团队还对社区内的2个现有公园进行质量提升，这使得ParkIndex值分别提高了17和33（图3c）。因为公园质量得分是ParkIndex指数的一部分，所以还可以通过其他可行的公园实际改造方案来提高ParkIndex值。例如，在图3c中，公园B现有的公园质量得分为48分，该公园现状包括1个公园普通设施（1个运动场），4个公园便利设施（相邻的人行道、停车场、自行车道、公共交通站点）和1个公园美学特征（葱郁的树木），没有公园设施问题、质量问题或社区质量问题。对公园采取增加2个公园普通设施（如游乐场、网球场）、2个公园便利设施（如饮水机、照明）和2个公园美学特征（如景观、艺术特色）的措施，使得其ParkIndex值提高了17分，说明这有利于改善公园的使用情况和扩大基于公园的体育活动产生的积极影响。
图3 纽约布鲁克林某社区ParkIndex实践
首先，ParkIndex作为一种规划工具可以被公园和娱乐、公共卫生和城市设计专业人员使用，以促进公园使用的概率，具有理论和现实的意义。将计算得到的ParkIndex值可视化形成栅格地图，可以提前了解附近公园的数量或质量变化对公园使用可能性的影响，如上述纽约布鲁克林某社区的研究。大量研究表明，美国许多地方的优质公园分布不均衡，导致低收入社区的环境不公平和健康差异，建议增加特定的建成环境空间如公园，以促进体育活动。采用ParkIndex工具可以为解决此问题提供反馈信息[7]。
其次，ParkIndex可用于了解一个家庭或社区的公园使用情况，还能用于公园选址。除了对公园改造的实际影响外，ParkIndex还具有推进公园和健康相关研究的潜力，例如，在量化家庭、邻里和社区使用公园方面前景广阔。此外，当实施“自然实验”（natural experiments）时（如纽约市社区公园倡议的提出），或个人在城市内部或城市之间迁移时，可以对ParkIndex值进行监测，为公园和健康的研究提供纵向证据[7]。
第三，环境正义一直是公园研究的重点方向，在改善绿色空间公平性方面，可采用ParkIndex这类纳入公园质量和可用性的公园使用标准，为研究增加时间和地点之间的可比性。另外，ParkIndex可作为体育活动资源和连接医疗保健系统的有力工具，将公园使用与各种行为和结果（例如体育活动、心理健康、慢性疾病）联系起来[23]。
ParkIndex指数开发具有重大意义，其未来发展的方向主要包括：1）在更多社区和更多人中交叉验证ParkIndex并进一步细化；
2）规范和鼓励跨社区收集关键公园指标；
3）ParkIndex与多种健康行为和结果之间的关联；
4）利用综合ParkIndex地图解决环境不公平问题，应用ParkIndex可以帮助公园、健康促进、城市规划和其他领域的研究人员更好地理解公园对公众健康的贡献[7]。
随着我国城市发展出现新形势，提升城市发展质量成为重点问题。城市公园是优化人居环境和提升城市质量的载体，对其使用进行评价是促进城市公园使用，提高居民生活质量的重要环节。近期，“公园体检”新概念的提出迎合了新时代人居环境高质量发展的需求，公园体检所涉及的对象、方法和评价主体与公园使用评价存在许多相似点。ParkIndex评价对象正是城市公园使用。构建一个公园使用复合指标，采取量化的方式来预测公园使用行为，用于指导城市公园布局规划的合理性和公园使用的公平性，为城市规划者和政策制定者提供信息，同时促进相关健康研究的发展（如公园使用、体育活动水平与居民健康三者之间的关系），ParkIndex的开发应用给我国开发城市公园使用评价指标体系带来诸多启示。
1）采用定性与定量相结合的研究方法成为趋势。城市公园使用评价的研究较为复杂，在建立城市公园使用评价指标体系时，需要通过访谈得到信息反馈等定性数据，开展实地调查得到数据并进行定量分析，为后续工作提供信息和数据支撑。
2）建立完善、科学的城市空间数据库。ParkIndex的创建基础是美国人口普查数据和每个城市公园与游憩部门提供的GIS数据，因此对城市公园使用的评价需要基于大量且全面的城市公园基础数据，并能进行可视化。城市应加快建设并完善自身的空间数据库，使城市研究者和规划者能够以更加科学的手段进行研究，方便相关工作的开展。
3）城市公园使用评价指标体系应具有高适应性和有效性。城市公园评价指标必须灵活地适应城市、社区和栖息地的多样性，可能还包括其他国家，且能够适应信息的快速变化，使新数据能迅速集成到评价工具中去。对公园使用进行评价，需要具备扎实的理论基础和实践经验，结合地方特征，提高评价指标的解释度，创建一个以证据为基础的评价指标体系。可考虑纳入如GPS技术这类客观性的度量，使评价更具有效性，易于宣传推广，帮助公民和专业人员了解和使用城市公园使用的相关信息，促进公园使用相关方面的研究。
4）城市公园使用评价需纳入多方意见，以人为本。城市公园属于城市公共服务设施，对城市公园使用的评价应采纳多方意见，征求公园专业人员、学术研究人员、公民和其他专业人员等利益攸关方的意见，共同参与城市公园规划和管理。此外，国外大多数研究表明，少数族裔（minority ethnic）如非洲裔美国人等获得绿色空间的机会较少，同时低收入人群享有公园绿地的份额也较低，且在空间上存在差异。因此，在构建城市公园使用评价指标体系时需要考虑到弱势群体，促进城市公园绿地布局合理化，保证不同阶级的居民更加平等享有公园绿地服务，使城市公园朝着更加公平的方向发展。
注：图1 引自参考文献[24]；
图2 引自参考文献[7]；
图3引自参考文献[7]；
表1根据参考文献[24]绘制；
表2根据参考文献[24]绘制