长三角城市群生态空间游憩服务的省级层次供需特征

 

 

传统空间距离计算方法须构建交通网络并人为设定路段时速[24-25]，较难准确计算都市圈多种交通方式并存下“点对点”交通的出行时间。近年来，基于交通网络大数据，利用网络地图路径规划模块，综合多种交通工具选择最佳出行路径，为精确计算居民出行成本提供有力工具[11]。以县级行政区政府为起始点，各生态空间游憩点为目的地，调用百度地图API计算起讫点之间，仅使用高速公路或城际高铁与公路联运2种模式下的最短通行时间，以两者之间的较小者作为时间距离，形成出行成本矩阵。

 

采用引力模型衡量生态空间游憩服务的供需结构。本研究中需求点规模(Di)以市县常住人口数量为衡量指标。供应侧考虑到不同类型生态空间游憩景点所能提供的美学欣赏价值与承载力不同，因此在景区所在的生态斑块面积(Aj)的基础上设置服务水平权重(w)，以两者乘积定量反映生态空间游憩服务的供应水平(Sj)。

景区评定等级在一定程度上反映了现有开发利用服务水平，据此，参考王甫园等[1]所提出的等差权重，将国家公园体系中涵盖的风景名胜区、国家森林公园、国家湿地公园及生态空间内5A级城市公园和景区权重设定为1，其他生态景区则自4A~2A分别设置权重为0.75、0.50、0.25。供需节点间时间距离成本(dij)以90、180min为阈值(d0)，分别探讨在城郊短途出游和中长途出游2个情景下，游憩服务供需之间的流动结构特征。生态空间游憩服务供需水平(Gij)的计算公式如下：

 

3.2生态空间游憩服务的供需结构整体特征与省际差异




 

 

生态空间游憩服务的供需流动结构如图2所示。单个生态空间游憩景区连接的市县平均数量，短途出游情景下为11个，而中长途出游情景下则跃升至63个，整体网络密度巨幅增长。目前长三角城市群内多数生态空间游憩行为依赖于中长途出行，这得益于快速发展的区域交通网络。在空间分布上，供需流动引力结构的不均衡性十分突出，三省一市展现出了差异化的网络结构特征(图3)。

 

 

上海是区域内生态游憩最重要的需求核心之一。其市域范围内建设强度较高、生态空间匮乏的特点，使其在短途出游情景下，较难获取充足的生态空间游憩资源，而更多依赖于外围城市群地区的生态空间。受区位影响，上海交通等时圈呈现扇形特征，供需流动依托沪宁、沪杭2条发展廊道向外延伸，与环太湖、环杭州湾地区形成了稳定的互动关系。

 

 

江苏的生态游憩网络结构以长江为轴带延伸，这种特征在短途出游情景下显得尤为突出。这与江苏省内的城镇密集区、生态空间游憩资源及串接二者的区域交通网络，均在长江沿岸高度重合的空间形态密切相关，长江沿岸的生态空间须同时兼顾生态保护和休闲游憩两大诉求。而江苏北部地区由于生态空间游憩资源较少，网络密度明显较低。

 

 

浙江省内不同等级、不同规模的生态游憩资源丰富，且城市不断发展和区域交通条件的优化推动了供需之间的密切互动，使得其省内供需节点联系紧密成网，但对外辐射性较弱。仅北部部分生态空间游憩服务的供应点，可在长途出游的情景下与沪苏锡常地区形成联结，而宁杭生态经济带上大量生态空间游憩资源尚无法有效向北延伸。

 

 

安徽省内网络整体连接性不强，南北分异现象相较于江苏更为突出。安徽南部地区拥有众多高等级、大规模的生态空间游憩资源，但受制于地形和交通可达性较差等因素，服务范围局限于周边市县，无法实现生态空间资源利用效益的最大化。中北部的合肥都市圈范围内，网络结构整体疏散，仅依赖于沿江、沿巢湖的部分生态空间资源，供应压力较大。