基于POI提取的大连市中心城区无障碍设施空间分布特征研究

魏楚天，杨翠霞，田 涛，杜学民

(1.大连工业大学 艺术设计学院，辽宁 大连 116034；2.住房和城乡建设部标准定额研究所，北京 100835)

1 引言

据《2017年百城无障碍设施调查体检报告》统计，无障碍设施的普及率达到40.6%，而我国残障人士与65岁以上的老年人数量超过全国总人口的15%。因此，通过对无障碍设施空间分布进行分析，深入了解无障碍设施建设的现状和问题，为今后无障碍设施的规划提供空间信息基础。随着我国老龄化进程的加快，无障碍设施变得愈发重要，也成为各学科领域研究的热点。对于老年人与残疾人的研究一直是无障碍领域研究的重点，贯穿中国无障碍发展的全过程。无障碍设施是指对残疾人、老人、孕妇、儿童等社会成员安全通行和使用便利且配套建设工程的保障服务设施[1]。目前，国内对于无障碍设施的研究主要集中在无障碍设施建设和管理两个方面。无障碍设施建设方面，主要集中在公共交通设施、公共建筑和公园等无障碍设施的设计[2～4]、规划方面[5]。无障碍设施管理方面，研究主要集中在行政管理[6]和法律法规建设[7]。老年人生活品质逐渐提升的情况下，需要结合“通用设计”“人性化”“适老化”等新理念积极探索老年人人居环境规划设计，包括外部空间和内部环境的无障碍整体化与系统化研究，使得无障碍的研究领域变得更加多元，将无障碍环境与人居环境建设紧密结合起来，实现人文、社会、环境效益的统一。在当今大数据时代，POI 数据的应用为空间方面的研究提供了更多可能性，POI( Point of Interest) 可译为“兴趣点”，是地理信息中的基础点要素数据，能较精确地反映出研究对象的空间分布。近些年来学者们将 POI 数据运用到不同的研究领域，浩飞龙等利用 POI 数据进行商业空间的研究[8]; 曹根荣等利用POI数据对上海市中心城区“三生空间”格局等进行分析[9]。而基于大数据的无障碍设施的空间分布研究较少，鉴于此，本文基于POI数据借助 GIS 手段对大连市中心城区无障碍设施空间分布展开研究，分析了空间布局特征，优化城市公共空间，提高民生保障与服务水平，为大连无障碍环境建设和城市宜居城市研究提供科学的参考依据。

2 研究对象

大连市位于辽东半岛南部，是我国重要的中心城市，港口及旅游城市。截至2019年，全市人口598.7万人，市域总面积12573 km2。甘井子、中山、西岗、沙河口四区人口占大连市总人口的36.94%，生产总值占全市的34.96%，面积则仅占全市的4.38%。是大连市主要经济、人口活动承载地和城镇体系的核心地区，承担着大连市政治公务、金融贸易、医疗卫生、科研创新等重要功能。故以大连市4个区为研究对象，选取2020年11月从高德地图中爬取POI数据， 涉及名称、地址、坐标等相关信息共得到了430924个POI数据。结合《城市用地分类标准与规划建设用地标准》(GB50137-2011)中的城市建设用地分类标准及《无障碍设计规范》[10]和相关文献[11，12]进行筛选，最终筛选得出10946个POI数据，将无障碍设施分为公共交通建筑、行政办公司法建筑、医疗康复建筑、主要商业超市及酒店宾馆商业服务建筑、主要银行及邮政电信商业服务建筑、教育建筑、福利及特殊服务建筑、文化体育建筑、公共空间设施、公共厕所、公共停车场、加油站12类(表1)。

表1 公共服务设施POI数量

3 研究方法

3.1 平均最近邻指数

平均最近邻比率(NNI)可以用来分析无障碍设施在空间上的分布状态，计算公式如下：

(1)

3.2 Voronoi多边形面积变异系数

由于最邻近指数在测定点状要素空间分布类型时的界定标准存在争议，需通过测算Voronoi多边形面积的变异系数进行再检验。Voronoi多边形面积的变异系数(coefficientofvariation,CV)可体现出空间上的分布变化程度，Duyckaerts发现：CV 值<33%时，点 状 要 素 为 规 则 分 布；CV值在33% ～64%之间时，点状要素为随机分布；CV值>64%时，点状要素为集群分布。

3.3 核密度分析

通过对大连市中心城区无障碍设施点数据进行内插，用一个滤波窗口搜索临近对象，越临近网格搜寻区域中心的要素点权重越大，反之，权重越小，实现距离衰减效果，生成无障碍设施空间分布密度图，实现可视化表达。

4 大连主城区无障碍环境建设评估

4.1 无障碍设施空间分布解析

4.1.1 空间分布类型

在ArcGIS10.2中计算大连市主城区无障碍设施分布的最近邻指数NNI，得到结果(表2)。从表2可知，截至2020年12月，大连市主城区无障碍设施空间分布NNI为0.41，当NNI<1时研究对象为聚集分布，主城区分布较均匀。再利用Arcgis10.2生成10740个无障碍设施的Voronoi多边形，并运用其统计分析功能得出CV值为15.97%，呈规则分布。因此判断故大连市主城区无障碍设施呈聚集分布，与最近邻指数判断的空间布局特征不一致(图1)。

图1 无障碍设施Voronoi多边形

表2 主城区最邻近指数

4.1.2 多距离空间分布

为进一步对大连市无障碍设施的空间分布类型进行说明，对大连市主城区的无障碍设施进行多距离空间聚类分析。多距离聚类分析结果(图2)显示，截至2020年12月大连市主城区范围内，无障碍设施分布的观测K值的变换值L(d)不断上升，L(d)曲线高于HiConf曲线(上包络线，即高置信区间)，因此空间分布为聚集。

图2 多距离空间聚类分析

4.2 空间分布密度

分布密度是衡量无障碍设施分布均衡性的一个重要指标，在进行核密度分析过程中，将聚类程度最高的数据用于计算核密度区域。对大连主城区无障碍设施及划分的12个类型分别进行核密度分析(图3)。从图3可知，截至2020年12月，从大连市主城区来看，无障碍设施密度分布的中心主要位于中山区西北部的葵英街道，沙河口区东部的西安路街道，其他地区如西岗区日新街道、沙河口区南沙河口街道和黑石礁街道，以及甘井子区南关岭街道、中华路街道、甘井子街道、辛寨子街道和陵水街道分布密度次之，而分布密度最低的地区多分布在甘井子区大连湾街道、辛寨子街道、营城子街道、革镇堡街道。无障碍设施形成了向中山区西北部的葵英街道、沙河口区东部的西安路街道为中心热点的空间布局，中心城区西部、北部和东北部(以甘井子区为主)无障碍设施还有待完善，总体呈“多核分布”的态势，空间分布存在较大差异。

图3 无障碍设施核密度分析

图4 公共交通建筑核密度分析

公共交通建筑分布密度如图4所示，分布密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道、北部的人民路街道及西岗区日新街道。其他地区如中山区南部老虎滩街道、甘井子区东北部大连湾街道以及西岗区西北部香炉礁街道分布密度次之，而西岗区南部八一路街道和甘井子区西北部的营城子街道、北部革镇堡街道、南部机场街道、西南部红旗街道、东部泉水街道以及沙河口李家街道、马栏街道、黑石礁街道密度最低且零散分布。

行政办公司法建筑分布密度如图5所示，中山区西北部葵英街道分布密度最高，西岗区日新街道和甘井子区辛寨子街道次之，其中甘井子区营城子街道、革镇堡街道和大连湾街道密度最低。

医疗康复建筑分布密度如图6所示，密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道、西岗区的日新街道、沙河口区北部的李家街道、春柳街道和西部的马栏街道。沙河口区东北部的西安路街道和甘井子区西北部的泡崖街道分布密度次之，甘井子区西南部红旗街道、北部革镇堡街道、东北部大连湾街道和南关岭街道密度最低。

图5 行政办公司法建筑核密度分析

图6 医疗康复建筑核密度分析

主要商业超市、酒店宾馆商业服务建筑分布密度如图7所示，分布密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道、西岗区日新街道、沙河口区东部的西安路街道、南部的星海湾街道，甘井子区东部的中华路街道次之，甘井子区西南部红旗街道、北部革镇堡街道、东北部大连湾街道密度最低且零散分布。主要银行、邮政电信商业服务建筑分布密度如图8所示，密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道、西岗区的日新街道以及沙河口区东北部的西安路街道，而甘井子区西部辛寨子街道、东部泉水街道、沙河口区北部春柳街道、泉水街道、南部黑石礁街道中山区老虎滩街道次之，其中甘井子区西南部红旗街道密度最低。

教育建筑分布密度如图9所示，甘井子区凌水街道分布密度最高，沙河口区南部黑石礁街道和沙河口区西部的马栏街道次之，其他地区分布密度较低，主要以甘井子区东南部以及中山区、西岗区和沙河口区北部呈片区分布和甘井子区其他各区域零散分布两种形式。福利及特殊服务建筑分布密度如图10所示，密度最该区域主要集中在西岗区的日新街道，甘井子区的中华路街道、泡崖街道和泉水街道，甘井子区营城子街道、革镇堡街道和中山区海军广场街道分布密度次之，密度最低区域主要在中山区西南部桃源街道和甘井子区西南部的红旗街道。

文化体育建筑分布密度如图11所示，密度最高区域在沙河口区南部的黑石礁街道，沙河口区西安路街道、中山区西北部的葵英街道、甘井子区辛寨子街道和南关岭街道次之且呈零散分布，其他区域密度较低均呈“组团式”分布。公共空间设施分布密度如图12所示，高密度地区主要集中在西岗区的日新街道、沙河口区南部黑石礁街道、甘井子区辛寨子街道和泉水街道，其他低密度地区主要分布在甘井子区西南部红旗街道、北部革镇堡街道、东北部大连湾街道，呈零散分布。

图7 主要商业超市及酒店宾馆商业服务建筑分析

图8 医疗康复建筑核密度分析

图9 教育建筑核密度分析

图10 福利及特殊服务建筑核密度分析

图11 文化体育建筑核密度分析

图12 公共空间设施核密度分析

公共厕所的分布密度如图13所示，中山区西北部的葵英街道和沙河口区的西安路街道分布密度最高，甘井子区的凌水街道次之，其他低密度区域主要集中在甘井子区南部，中山区、西岗区和沙河口区的北部和南部沿海地区，呈“组团式”分布。公共停车场的分布密度如图14所示，密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道，西岗区的日新街道以及沙河口区东北部的西安路街道次之，其他低密度地区呈“条带式”分布。

图13 公共厕所核密度分析

图14 公共停车场核密度分析

5 结论

本文基于POI数据并利用ArcGis工具，采用最近邻指数、Ripleys K函数和核密度估计等方法研究大连市中心城区无障碍设施的空间分布特征，截至2020年12月，大连市中心城区无障碍设施呈以下结论：中心城区无障碍设施呈聚集分布；在多距离空间尺度下范围内无障碍设施聚集程度随空间尺度增大而增强；分布密度估计结果显示总体呈“多核分布”的态势，空间分布存在较大差异。从整体来看，无障碍设施形成了向中山区西北部的葵英街道、沙河口区东部的西安路街道为中心热点的空间布局，中心城区西部、北部和东北部(以甘井子区为主)无障碍设施还有待完善，应加强甘井子区无障碍设施建设，优化中山区无障碍设施，包括增设加油站，解决教育服务不均衡等问题。公共交通建筑的高密度区集中在中山区西北部的葵英街道、北部的人民路街道及西岗区日新街道，低密度集中在西岗区南部八一路街道和甘井子区西北部的营城子街道、北部革镇堡街道、南部机场街道、西南部红旗街道、东部泉水街道以及沙河口李家街道、马栏街道、黑石礁街道。行政办公司法建筑的高密度区集中在中山区西北部葵英街道，甘井子区营城子街道、革镇堡街道和大连湾街道密度最低。医疗康复建筑的高密度区集中在中山区西北部的葵英街道、西岗区的日新街道、沙河口区北部的李家街道、春柳街道和西部的马栏街道；甘井子区西南部红旗街道、北部革镇堡街道、东北部大连湾街道和南关岭街道密度最低。主要商业超市、酒店宾馆商业服务建筑分布密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道、西岗区日新街道、沙河口区东部的西安路街道、南部的星海湾街道，甘井子区西南部红旗街道、北部革镇堡街道、东北部大连湾街道密度最低且零散分布。主要银行、邮政电信商业服务建筑密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道、西岗区的日新街道以及沙河口区东北部的西安路街道，甘井子区西南部红旗街道密度最低。教育建筑分布密度最高区域主要集中在甘井子区凌水街道，甘井子区东南部以及中山区、西岗区、沙河口区北部以及甘井子区东南部分布密度最低。福利及特殊服务建筑密度最该区域主要集中在西岗区的日新街道，甘井子区的中华路街道、泡崖街道和泉水街道；中山区西南部桃源街道和甘井子区西南部的红旗街道密度最低。文化体育建筑分布密度最高区域在沙河口区南部的黑石礁街道，甘井子区范围内南部以外其它地区密度最低。公共空间设施高密度地区主要集中在西岗区的日新街道、沙河口区南部黑石礁街道、甘井子区辛寨子街道和泉水街道，甘井子区西南部红旗街道、北部革镇堡街道和东北部大连湾街道密度最低。公共厕所的分布密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道和沙河口区的西安路街道，其他低密度区域主要集中在甘井子区南部，中山区、西岗区和沙河口区的北部和南部沿海地区。公共停车场密度最高区域主要集中在中山区西北部的葵英街道，甘井子区西部分布密度最低。加油站密度最高区域主要集中在甘井子区的大连湾街道、泉水街道、中华路街道，沙河口区的春柳街道及西岗区的日新街道，甘井子区西部和北部分布密度最低。

大连市中心城区无障碍设施建设不均衡，空间分布差异较大，甘井子区无障碍设施建设有待加强，对葵英街道、西安路街道和日新街道等高密度区域无障碍设施进行优化，采用多核心方式稳步发展，逐渐完善其周边设施，提高城市民生保障与服务水平，优化城市公共空间，为大连构建全球海洋中心城市无障碍设施规划的软环境提供科学参考。