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Landscape Architecture >

2025 , Vol. 32 >Issue 3: 90 - 99

DOI: https://doi.org/10.3724/j.fjyl.202408260483

Research

Supply-Demand Matching Evaluation and Coupling Coordination of Cultural Ecosystem Services in Urban Park Green Spaces

  • YU Yang , 1 ,
  • YANG Xian , 1 ,
  • LI Xiang , 1 ,
  • QIAN Liyuan , 1 ,
  • ZHOU Sixiang , 2, *
Expand
  • 1. School of Architecture, Southwest Jiaotong University
  • 2. Infrastructure Planning and Campus Management Office, Southwest Jiaotong University

YU Yang, Ph.D., is a professor in the School of Architecture, Southwest Jiaotong University. His research focuses on theory of urban spatial planning and development, and planning of urban green infrastructure

YANG Xian is a Ph.D. candidate in the School of Architecture, Southwest Jiaotong University. Her research focuses on theory of urban spatial development, and planning of urban green infrastructure

LI Xiang is a master student in the School of Architecture, Southwest Jiaotong University. Her research focuses on valuation of urban ecosystem services

QIAN Liyuan, Ph.D., is an associate professor in the School of Architecture, Southwest Jiaotong University. Her research focuses on ecosystem evolution, and valuation of urban ecosystem services

ZHOU Sixiang, Master, is a deputy director of Infrastructure Planning and Campus Management Office, Southwest Jiaotong University. His research focuses on landscape heritage and traditional garden culture

Received date: 2024-08-26

  Revised date: 2024-12-29

  Online published: 2025-12-12

Copyright

Copyright reserved © 2025.
Fold

Abstract

[Objective]

This research explores the spatial distribution characteristics, supply-demand matching patterns, relationships, and optimization strategies of cultural ecosystem services (CES) in urban park green spaces. These efforts aim to enhance the efficiency of ecosystem services, promote spatial equity, and provide new perspectives and methodologies for studying CES in urban park green spaces.

[Methods]

Using 222 park green spaces in the main urban area of Chengdu as research objects, the research divides the area into 500 m × 500 m grids for analysis. First, an evaluation indicator system and a supply-demand relationship model encompassing supply potential, supply opportunity, and resident demand dimensions are constructed to analyze the matching relationship and spatial distribution characteristics of CES. Second, the research applies a coupling coordination model to assess the coupling and coordination levels of CES supply and demand of urban park green spaces. Finally, based on the combined results of the supply-demand matching evaluation and the coupling coordination analysis, optimization strategies for CES in Chengdu’s park green spaces are proposed at the subarea level.

[Results]

The comprehensive supply level of CES in Chengdu’s park green spaces exhibits a cluster distribution pattern that is “higher in the south, and lower in the north”, with high-value areas concentrated in the central and southwestern parts of the main urban area, and low-value areas mainly distributed in the northeastern part. Meanwhile, the comprehensive demand level for CES displays an aggregated cluster distribution pattern, where high-demand zones are located in the central and southern part of the main urban area with high population density, strong human activity, intensive urban development, and well-developed facilities, while low-demand zones are found in the less densely populated and developed northeastern part. The supply-demand matching patterns are predominantly high supply-high demand and low supply-low demand, reflecting a low-level equilibrium with significant supply gaps; zones characterized by high supply-high demand and high supply-low demand are mainly found in the central and southwestern parts of the main urban area, whereas whose with low supply and low demand are primarily located on the periphery of the main urban area. Additionally, the coupling coordination degree of supply and demand exhibits a decreasing trend from the city center to the periphery. Overall, the coupling coordination degree is suboptimal, with the zones featuring the highest coordination degree only reaching a barely coordinated level. Specifically, the barely coordinated zones are primarily concentrated in the central part of the main urban area. Overall, the spatial distribution of the supply-demand matching for CES of park green space in the main urban area of Chengdu exhibits a characteristic of being higher in the southwest and lower in the northeast. The distribution of mismatched zones is relatively scattered, and the coupling coordination is generally at a low level. The spatial differentiation of supply-demand coordination relationships is evident within the main urban area.

[Conclusion]

By overlaying the results of supply-demand matching types with coupling coordination levels, the research categorizes the service ranges of all park green spaces into three functional zones: efficient zones, transitional zones, potential zones, and proposes optimization strategies accordingly. Efficient zones, primarily located in the central and southern parts of Chengdu’s main urban area, are characterized by high supply and high demand with coupling coordination levels ranging from mild imbalance to barely coordinated. To enhance efficiency, it is recommended to construct a hierarchical and continuous green space network to improve connectivity and systematic integration, thus improving the supply efficiency to benefit surrounding under-supplied zones. Transitional zones, situated on the fringes of park green space service ranges, are dominated by low supply and high demand and low supply and low demand, with coupling coordination levels ranging from severe imbalance to moderate imbalance, for which the optimization strategies include increasing the supply of park green space through urban micro-renewal measures in densely populated areas and optimizing public service facilities in less developed peripheral areas to improve the efficiency of interaction with nearby parks. Potential zones, located mainly in the southern and northeastern parts of the main urban area, exhibit high supply-low demand characteristics with coupling coordination levels ranging from severe imbalance to moderate imbalance, for which the optimization strategies focus on expanding service coverage and enhancing supply spillover effects by developing these zones as ecological education hubs and improving accessibility through transportation infrastructure. These findings provide a basis for improving the efficiency of CES, advancing the planning and management of urban park green space, and ensuring environmental equity.

Key words： green space system; park green space; cultural ecosystem service; cultural service efficiency; park city; main urban area of Chengdu

Cite this article

YU Yang , YANG Xian , LI Xiang , QIAN Liyuan , ZHOU Sixiang . Supply-Demand Matching Evaluation and Coupling Coordination of Cultural Ecosystem Services in Urban Park Green Spaces[J]. Landscape Architecture, 2025 , 32(3) : 90 -99 . DOI: 10.3724/j.fjyl.202408260483

生态系统服务是生态系统为人类社会提供的所有环境条件与惠益的总称，是人类赖以生存和发展的基础[1]，在改善人居环境方面，城市公园绿地发挥着重要的生态系统服务功能。联合国于2005年发布的“千年生态系统评估”（millennium ecosystem assessment, MA）把生态系统服务分为文化、支持、供给和调节四大类别。其中，生态系统文化服务（cultural ecosystem services, CES）指人类 通过生态系统获取精神满足、认知发展、反思、娱乐和审美体验的非物质收益[2]。与其他3类服务相比，CES更容易被人类直接感知与体验，这不仅体现了生态系统与人类活动的情感互动，还反映了现代城市生活中人们对公园绿地的显著需求[3]。然而，由于人群活动在地理空间上分布不均衡的特征突出，传统的“自上而下”的城市公园绿地规划模式容易忽视居民对公园绿地CES的需求，导致城市公园绿地CES供需失衡[4]。鉴于此，迫切需要深入分析城市公园绿地CES的供需水平空间分布及匹配关系，提出CES供需的优化策略。这不仅能提高城市公园绿地的生态系统文化服务效能，还有利于提升城市公园绿地空间布局的公平性。
近年来，城市公园绿地CES评价研究已成为学术界的关注焦点，研究成果多侧重于从游憩、美学、生态旅游等单一功能视角评估CES供给水平[5-6]，鲜有研究从多视角综合评估CES供需水平。此外，现有研究主要从省域尺度或个人感知层面出发，针对森林公园、社区公园等特定类型的公园绿地进行CES评价，城市尺度的CES评价研究明显不足，而这一尺度的研究是优化城市公园绿地布局的重要理论支撑。
尽管当前部分研究开始尝试从供需视角评估城市公园绿地CES，但尚未综合考虑供需评价体系涵盖的多维因素，导致选取的评价指标尚不完善[7-10]。同时，现有研究主要采用货币化价值评估、非货币化定量评估以及定性分析等方法[11]。其中，货币化价值评估方法包括旅行成本法[12]、条件价值法[13]等，适用于从宏观层面衡量生态系统提供的直接消费产品，例如游憩和娱乐服务，并不适用于评价审美、场所感和灵感等非使用性文化服务。而非货币化定量评估和定性分析方法，如问卷调查或访谈[14]、社交媒体分析[15]、Q（question）方法[16]，更多用于评价人类从生态环境中获得的非物质利益，对于在城市尺度开展CES供需水平评价存在一定局限性。因此，目前亟须探索适用于城市尺度的CES供需评价方法，从而深入探究城市公园绿地CES供需水平空间分布和匹配关系。
本研究以成都市主城区（金牛区、青羊区、武侯区、锦江区、成华区）的公园绿地为研究对象。一方面，成都是践行新发展理念的公园城市示范区。公园城市理念要求公园绿地的建设应以居民的需求为导向，提供高价值的生态物质产品和具备新功能的文化服务产品[17]，公园绿地CES供需平衡是实现公园城市建设的内在要求。城市尺度下的CES供需关系评价具有较强的代表性，本研究通过探究成都市主城区公园绿地CES供需关系，能够在一定程度上反映公园城市建设的现状，有助于深化公园城市建设的理论和实践[18]。另一方面，成都市主城区是成都发展最早、最成熟的城市片区[19]，人口密度高，居民对公园绿地CES的需求强烈。但该区域内公园绿地碎片化特征显著，CES供需不平衡问题尤为突出，因此，研究成都市主城区公园绿地CES供需关系尤为迫切。
基于此，本研究首先选取供给潜力、供给机会、社会需求和物质需求4个维度的评价指标，构建城市公园绿地CES供需评价指标体系，为城市公园绿地CES研究提供新的思路和方法；其次，评价成都市主城区公园绿地CES的供需匹配关系，揭示供需间的耦合协调度，为CES优化提供更加精细化的依据；最后，结合成都市主城区公园绿地CES供需现状，提出分类优化策略，旨在为公园城市建设提供科学依据，助力城市公园绿地优化布局与文化服务效能提升。

1 研究框架与区域选取

1.1 研究框架

本研究首先构建城市公园绿地CES供需评价指标体系，并计算指标的数值；接着运用z-score方法划分城市公园绿地CES供需匹配类型，并采用耦合协调度模型分析城市公园绿地CES供需的耦合协调度，识别其协调发展类型；最后叠加分析CES供需匹配与协调发展类型，据此划分CES供需功能区，提出成都市主城区公园绿地CES分区优化策略（图1）。
图1 城市公园绿地CES供需关系研究框架

Fig. 1 Research framework for CES supply and demand of urban park green spaces

1.2 区域选取

依据《成都市总体规划（2016—2035年）》中的成都市用地现状图[20]和《成都市公园城市绿地系统规划（2019—2035年）》[21]中的成都市中心城区绿地规划总图，参照2023年7月28日的谷歌卫星地图，排除面积小于1 hm2和范围模糊的公园绿地，选取成都市主城区内222个公园绿地为研究对象（图2，表1）。根据《成都市美丽宜居公园城市规划建设导则》[22]，按照公园面积将222个公园绿地，划分为小型公园、中型公园与大型公园3类。为解决公园绿地形状不规则可能带来的研究偏差，并提高数据处理效率，本研究依据公园绿地最小服务半径为500 m的标准，将研究区域划分为500 m×500 m的网格单元[23-24]，从精细化的空间尺度下探讨公园绿地CES的供需关系。
图2 成都市主城区城市公园绿地分布

Fig. 2 Distribution of urban park green spaces in the main urban area of Chengdu

表1 成都市主城区城市公园绿地分类统计

Table 1 Classified statistics of urban park green spaces in the main urban area of Chengdu

类型 公园面积/hm2 建设形式 数量/个 总面积/hm2 服务半径/m
小型公园 1~5 社区公园、运动公园、科技公园等主题公园 100 270.56 500
中型公园 ＞5~50 动物园、植物园、历史园等专类公园 111 1 558.17 1 000
大型公园 ＞50 综合性公园 11 1 145.21 1 500

2 研究数据与方法

2.1 指标选取与数据来源

公园绿地CES的供给分为潜在供给和实际供给，需求分为总量需求和实现需求[25]。其中，潜在供给是公园绿地能够长期提供的CES，总量需求是人们对CES的所有使用意愿和偏好，实际供给和实现需求是公园绿地提供的CES中能够被人们实际利用的部分。由于CES提供的是较为抽象的非物质服务，而实现实际供给和实现需求的测度要考虑人们获取CES的具体途径和方法。因此，本研究将城市尺度的公园绿地CES的供给和需求识别为潜在供给和总量需求，选取指标并构建指标体系。进一步地，对所选指标数据进行归一化处理，并通过熵值法确定指标权重，进而分析CES的供需匹配关系和耦合协调度。

2.1.1 供给层面

2.1.1.1 供给潜力维度

供给潜力是指生态系统根据其自然资源或社会条件所提供文化服务的能力，涵盖了游憩娱乐、审美欣赏和文化体验等内容。本研究据此选取公园绿地面积、运动设施数量、娱乐设施数量、旅游景点设施数量、周边服务功能多样性、归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）等10项供给潜力评价指标（表2）来表征城市公园绿地CES供给潜力。其中，除了文化设施传播阻力是负向指标，其他指标均为正向指标。
表2 城市公园绿地CES供给潜力评价指标体系

Table 2 Evaluation indicator system for CES supply potential of urban park green spaces

准则 指标 指标解释 计算方式 数据来源 指标性质 权重
　　注：POI数据均从高德开放平台（lbs.amap.com）获取。
游憩 娱乐 公园绿地面积 反映公园绿地开敞空间大小 用ArcMap 10.8进行面积计算 NDVI数据 正向 0.098 5
运动设施数量 反映运动设施服务水平 求和计算运动设施兴趣点（point of interest, POI）数量 POI数据 正向 0.076 2
娱乐设施数量 反映娱乐设施服务水平 求和计算娱乐设施POI数量 POI数据 正向 0.078 5
旅游景点设施数量 反映旅游景点设施服务水平 求和计算旅游景点设施POI数量 POI数据 正向 0.100 2
周边服务功能多样性 反映多种服务功能供给水平 ${H}_{1}=-\displaystyle\sum\nolimits_{i}^{m}{P}_{i}{\text{ln} }{P}_{i}$， 式中：H 1为周边服务功能多样性，$ m $为POI的类别数，$ {P}_{i} $为公园绿地服务范围内$ i $类POI的数量占网格内总POI数量的百分比 POI数据 正向 0.029 0
审美 欣赏 NDVI 反映植被覆盖程度 以500 m×500 m网格为单位提取遥感影像中近红外波段与红光波段，计算二者差与和之比 NDVI数据 正向 0.017 4
800 m内可获得水域面积 反映步行适宜距离内的水域面积 用ArcMap进行面积计算 NDVI数据、 OpenStreetMap（OSM）路网数据 正向 0.151 8
地表覆盖丰富度 反映地表覆盖多样性水平 $H=-\displaystyle\sum\nolimits_{i}^{m}{P}_{i}{\text{ln}}{P}_{i}$， 式中：H为地表覆盖丰富度，$ {P}_{i} $为$ i $类用地占网格面积的比例，$ m $为公园服务半径内地表覆盖种类（包括建设用地、水域、林地、耕地和草地等） GlobeLand 30全球地表 覆盖数据 （2020年） 正向 0.026 1
文化 体验 文化设施数量 反映文化设施（如博物馆）服务水平 求和计算文化设施POI数量 POI数据 正向 0.133 4
文化设施传播阻力 反映文化设施（如博物馆）传播度 $\mathrm{C}={f}_{\min}\displaystyle\sum\nolimits_{j=n}^{i=m}（{D}_{ij}\times {R}_{i}）$， 式中：$ \mathrm{C} $为文化设施传播阻力值，$ {D}_{ij} $为从文化设施$ j $到网格$ i $的空间距离，$ {R}_{i} $为网格 i 对文化设施功能扩散的阻力系数，m为第m个研究单元，n为第n个文化设施 POI数据、OSM路网 数据 负向 0.002 2
在CES游憩娱乐准则方面，公园绿地面积的大小反映了开敞空间开展活动的可能性[26]；运动设施、娱乐设施和旅游景点设施数量反映了居民参与运动健身的积极性，以及对于娱乐休闲的满意度；周边服务功能多样性指标则与公园到访率呈正相关[27]，该指标数值越大说明对应的公园绿地吸引力越大。
在CES审美欣赏准则方面，NDVI与 800 m内可获得水域面积反映了自然环境生态基底中植被和水系的情况。NDVI数据源于国家青藏高原科学数据中心网站（data.tpdc.ac.cn），采用2000—2023年中国区域250 m NDVI数据集。本研究选取2023年1—12月的各月NDVI最大值合成250 m×250 m的栅格数据，并利用ArcMap 10.8对栅格数据按网格分区统计，得到每个网格的NDVI。而800 m内可获得水域面积指标参考15分钟生活圈中划定的居民日常基本生活空间范围，将人群到达水域的适宜距离设置为800 m。地表覆盖丰富度可以反映地表覆盖多样性水平，通过GlobeLand 30全球地表覆盖数据（2020年）计算。
在CES文化体验准则方面，文化设施传播阻力根据最小累积阻力（minimum cumulative resistance, MCR）模型计算。该模型已被用于模拟体验者从源地出发到达其他资源点过程中途经不同景观要素需要克服的阻力[28-29]。本研究以文化设施为源地，根据土地覆盖类型和道路类型的阻力系数[30]（表3），运用MCR模型计算公园绿地服务范围内文化设施（如博物馆、档案馆、展览中心、科技馆、美术馆、图书馆和文化宫）传播阻力值，值越大说明文化设施传播度越低。
表3 文化设施传播阻力系数

Table 3 Resistance coefficient for cultural facility dissemination

阻力因子 类型分级 阻力系数
土地覆盖类型 水域 1
草地 3
林地 5
耕地 7
建设用地 9
道路类型 一级城市道路、公路 1
二级城市道路 3
三级城市道路 5
四级城市道路 7
无道路 9

2.1.1.2 供给机会维度

供给机会是指可获取供给潜力的前提和可能[31-32]。本研究根据便捷程度与舒适程度准则，选取公交车站数量、地铁站数量、慢行交通密度、可达性、基础设施数量、生活服务设施数量6项评价指标来表征城市公园绿地CES供给机会（表4）。
表4 城市公园绿地CES供给机会评价指标体系

Table 4 Evaluation indicator system for CES supply opportunities of urban park green spaces

准则 指标 指标解释 计算方式 数据来源 指标性质 权重
　　注：POI数据均从高德开放平台（lbs.amap.com）获取。
便捷 程度 公交车站数量 反映交通联系强度 求和计算公交站POI数量 POI数据 正向 0.033 3
地铁站数量 反映交通联系强度 求和计算地铁站POI数量 POI数据 正向 0.111 3
慢行交通密度 反映慢行交通适宜程度 用城市支路、人行道及自行车道的道路长度占网格面积比计算 OSM路网数据 正向 0.023 2
可达性 反映从网格中心点到达最邻近公园绿地的空间距离 用ArcGIS的near工具计算 OSM路网数据 负向 0.001 5
舒适 程度 基础设施数量 反映基础设施服务水平 求和计算停车场、服务区、加油站等基础设施POI数量 POI数据 正向 0.054 1
生活服务设施数量 反映生活服务设施服务水平 求和计算餐厅、售货点、卫生间等生活服务设施POI数量 POI数据 正向 0.063 3
在CES便捷程度准则方面，公交车站和地铁站数量用于评估区域内外的交通联系和换乘机会；慢行交通道路主要考虑城市支路、人行道及自行车道，其密度根据成都市2023年10月OSM路网数据进行计算；对于可达性的衡量，考虑人们通常优先选择距离最近的公园绿地进行娱乐、运动和放松[33]，故用居民到达最邻近公园绿地的直线距离来表征，距离越短表明可达性越高。
在CES舒适程度准则方面，基础设施主要包括停车场、服务区和加油站等；生活服务设施包括餐厅、售货点、卫生间等。本研究采用POI数据对基础设施和生活服务设施数量进行统计。

2.1.2 需求层面

本研究构建的城市公园绿地CES需求指标体系涵盖社会需求和物质需求2个维度，共12项评价指标（表5）。社会需求反映不同年龄阶段的人口需求和人群活动强度，而物质需求则体现城市建设影响下居民对公园绿地的诉求。
表5 城市公园绿地CES需求评价指标体系

Table 5 Evaluation indicator system for CES demand of urban park green spaces

准则 指标 指标解释 计算方式 数据来源 指标性质 权重
　　注：POI数据均由高德开放平台（lbs.amap.com）获取。
社会需求 总人口数量 反映网格单元内总人口数量 求和计算人口数量 第七次成都市人口普查数据、POI数据 正向 0.064 0
老年人口数量 反映网格单元内60岁以上人口数量 求和计算老年人口数量 第七次成都市人口普查数据、POI数据 正向 0.066 9
儿童人口数量 反映网格单元内0~14岁人口数量 求和计算儿童人口数量 第七次成都市人口普查数据、POI数据 正向 0.064 9
人群活动强度 反映人类活动开发程度以及人群活动需求大小 $ {\rm{HAILS}}=\dfrac{\displaystyle\sum\nolimits_{i=1}^{n}{({\rm{SL}}}_{i}\times {{\rm{CL}}}_{i})}{S}\times 1 00{\text{%}}$， 式中：$ {{\rm{SL}}}_{i} $为$ i $类用地（包括建设用地、水域、林地、耕地和草地）面积，$ {{\rm{CL}}}_{i} $为建设用地折算系数，$ S $为网格面积 地表覆盖数据 正向 0.039 3
物质需求 容积率 反映网格单元内开发强度 求和计算网格单元内的容积率 中国建筑轮廓数据 正向 0.044 9
建筑密度 反映网格单元内建设强度 求和计算网格单元内的建筑密度 中国建筑轮廓数据 正向 0.039 3
商业服务设施数量 反映居民经济活动强度 求和计算商业服务设施类POI数量 POI数据 正向 0.079 1
中小学教育设施数量 反映教育需求高的群体对公园绿地CES的需求 求和计算中学、小学教育设施POI数量 POI数据 正向 0.140 9
文化设施数量 反映居民进行文化活动时对公园绿地CES的需求 求和计算文化设施（包括博物馆、档案馆、展览馆等）POI数量 POI数据 正向 0.168 6
体育设施数量 反映居民进行体育活动时对公园绿地CES的需求 求和计算体育设施（包括综合体育馆、户外健身中心、游泳馆等）POI数量 POI数据 正向 0.091 1
娱乐设施数量 反映居民进行娱乐活动时对公园绿地CES的需求 求和计算娱乐设施（包括游乐场、度假区、农家乐等）POI数量 POI数据 正向 0.093 9
医疗设施数量 反映居民前往医院或进行治疗时对公园绿地CES的需求 求和计算医疗设施（包括综合医院、专科医院）POI数量 POI数据 正向 0.107 1

2.1.2.1 社会需求准则

CES社会需求指标包括总人口数量、老年人口数量、儿童人口数量和人群活动强度等。人口数据源于第七次成都市人口普查数据，但该数据按街道单元统计人口数据，难以准确体现实际人口分布情况及差异性。故采用居住小区类POI作为重新分配人口的影响因子，将人口数据重新分配到500 m×500 m的网格单元中。此外，由于老年和儿童群体对城市公园绿地的需求及使用频率明显高于其他年龄阶段的群体[34]，故选取60岁以上和0~14岁人口作为城市公园绿地高需求人口。人群活动强度指人类对陆地表层自然覆被的利用、改造和开发程度，可以反映人类活动开发程度和人群活动需求大小。参考相关文献[8, 35]，本研究将耕地、林地、草地、水域和建设用地的折算系数（$ {{\rm{CL}}}_{i} $）分别设置为0.200、0.000、0.067、0.600和1.000，用以计算人群活动强度。

2.1.2.2 物质需求准则

CES物质需求指标包括容积率、建筑密度、商业服务设施数量、中小学教育设施数量、文化设施数量、体育设施数量、娱乐设施数量和医疗设施数量。容积率和建筑密度能够体现城市的开发建设强度，通过地球资源数据云平台发布的中国建筑轮廓数据集计算得出，强度越高，表明居民对生态环境品质的需求就越强烈。商业服务设施数量可用于反映居民经济活动的分布情况。此外，公园绿地是中小学研学实践教育和科普教育的重要场所，故选取中小学教育设施数量来反映教育需求高的群体对公园绿地CES的需求。

2.2 研究方法

2.2.1 供需匹配类型划分

本研究采用z-score方法对城市公园绿地CES供给和需求水平的数值进行标准化处理，并通过划分象限分析其供需匹配类型[36-37]。具体做法是将标准化后的需求量作为x轴、供给量作为y轴，构建二维坐标系，并据此划分出4类供需匹配类型：第一象限为高供给—高需求，第二象限为高供给—低需求，第三象限为低供给—低需求，第四象限为低供给—高需求。计算式
$ {Z}_{i}=\frac{{x}_{i}-\overline{x}}{S}， $
式中：$ {Z}_{i} $表示第$ i $个网格标准化处理后的供给或需求水平，$ {x}_{i} $表示第$ i $个网格的原始数值，$ \overline{x} $表示所有原始数值的平均值，$ S $表示数值的标准差。

2.2.2 耦合协调度模型

耦合协调度模型强调系统综合性、内在性的发展聚合与层次结构，可以揭示系统间相互作用的协调状态[38]。本研究采用耦合协调度模型分析城市公园绿地CES供需协调程度，反映CES供需之间的协同作用水平，计算式
$ C=2\times \sqrt{\frac{{U}_{1}\times {U}_{2}}{{（{U}_{1}+{U}_{2}）}^{2}}}，$
$ T={\mathrm{\alpha }U}_{1}+\mathrm{\beta }{U}_{2}， $
$ D=\sqrt{C\times T}， $
式中：$ C $为耦合度；$ {U}_{1} $、$ {U}_{2} $分别为供给水平与需求水平的评价指数；$ T $为综合评价指数；$ \mathrm{\alpha } $和$ \mathrm{\beta } $分别表示供给系统和需求系统的权重，由于研究中的供给系统和需求系统在耦合中的重要程度相同，取$ \mathrm{\alpha }=\mathrm{\beta }=1/2 $；$ D $为耦合协调度，$ D\in [0，1] $，值越趋近于1，耦合协调效果越好。
本研究采用等分法将城市公园绿地CES供给—需求耦合协调度划分为10个等级，即极度失调、严重失调、中度失调、轻度失调、濒临失调、勉强协调、初级协调、中级协调、良好协调、优质协调（表6）。
表6 供给—需求耦合协调度等级

Table 6 Supply-demand coupling coherence levels

协调程度类型 耦合协调度等级 耦合协调度（$ D $）
失调衰败类 极度失调 $ \left[0.0，\right.0.1） $
严重失调 $ \left[0.1，\right.0.2） $
中度失调 $ \left[0.2，\right.0.3） $
轻度失调 $ \left[0.3，\right.0.4） $
过渡类 濒临失调 $ \left[0.4，\right.0.5） $
勉强协调 $ \left[0.5，\right.0.6） $
协调发展类 初级协调 $ \left[0.6，\right.0.7） $
中级协调 $ \left[0.7，\right.0.8） $
良好协调 $ \left[0.8，\right.0.9） $
优质协调 $ \left[0.9，1.0\right] $

3 研究结果

3.1 供给水平空间分布特征

成都市主城区公园绿地CES供给空间分布（图3）表明，游憩娱乐供给高值区呈现为以公园绿地为中心的团状聚集分布（图3-1），低值区主要分布在主城区的西部和东北部，且占比较大。审美欣赏供给高值区的空间分布特征与游憩娱乐相似，但整体而言审美欣赏供给值较低（图3-2），高值区主要分布在主城区的南部和东部。文化体验供给值整体不高，其供给呈现以主城区中部和南部为核心，向外逐渐递减的分布格局（图3-3），低值区主要分布在主城区北部。便捷程度供给水平呈现沿道路干线的圈层式分布特征（图3-4），低值区分布较为分散，主要集中于青羊区西部、金牛区北部和成华区东部。舒适程度供给水平的空间分布特征与游憩娱乐相似（图3-5），高值区主要聚集于主城区中部和西南部。综合来看，CES供给潜力的高值区多分布在主城区南部邻近水域的区域，原因在于该区域是成都市发展重心，公园配套设施完善、公园占地面积大、植被覆盖率高（图3-6）。而CES供给机会的空间分布特征与便捷程度的分布相似，供给机会高值主要分布在主城区中心区域且占比面积较大，而主城区东北部的供给机会值相对较低（图3-7）。
图3 成都市主城区公园绿地CES供给空间分布

Fig. 3 Spatial distribution of CES supply of park green spaces in the main urban area of Chengdu

总体而言，成都市公园绿地CES供给水平呈现出南高北低的组团式分布特征（图3-8）。高值区分布于主城区中部和西南部。原因在于主城区中部公园绿地数量较多，且周边服务功能丰富多样。而主城区西南部公园绿地多为综合公园，面积大且景观类型丰富，局部供给水平较高。相反，主城区东北部公园绿地CES供给水平较低，原因在于该区域公园数量少，在交通、娱乐、其他基础设施等方面提供的服务功能也不足。

3.2 需求水平空间分布特征

成都市主城区公园绿地CES需求空间分布特征（图4）表明，CES社会需求高的空间呈现出团状聚集分布的特征（图4-1）。高值区主要分布在主城区中心区域，该区域人口密度高、人群活动密集，对CES的需求较大。低值区主要分布在主城区东北部，该区域人口相对较少、人群活动强度较低，需求也较低。而CES物质需求高的空间分布较为分散（图4-2），高值区呈点状离散分布状态。主城区中部和南部的需求值相对较高，这是因为该区域建设强度高，商业服务设施和教育设施较多。主城区东北部的需求值较低，与该区域的开发强度较低，且商业、教育等相关基础设施较少有关。
图4 成都市主城区公园绿地CES需求空间分布

Fig. 4 Spatial distribution of CES demand of park green spaces in the main urban area of Chengdu

总体而言，成都市主城区公园绿地CES需求水平呈现团状聚集的分布格局（图4-3）。高值区集中于人口密度高、人群活动强度大、城市建设强度高和设施较完善的主城区中部和南部地区，低值区则集中于人口密度、人群活动强度、城市建设强度等相对较低的主城区东北部地区。

3.3 供需匹配类型与耦合协调度分析

成都市主城区公园绿地CES供需匹配类型空间分布特征（图5-1）显示，低供给—低需求和高供给—高需求的网格数量占比较高，分别为44.34%和33.33%；而高供给—低需求和低供给—高需求的网格数量占比较低，分别为12.97%和9.36%。这表明CES在供需上表现出较为匹配的特征，但整体低供给—低需求区域占比较大，处于低水平的均衡状态，且存在较多供给缺口。空间分布上，高供给—高需求和高供给—低需求区域主要分布于主城区的中部和西南部，这些区域公园绿地数量较多，服务范围较广，且周边服务功能丰富多样，能够满足不同的人群需求。而低供给—低需求区域主要分布于主城区边缘地带，这些区域公园绿地数量有限，面积较小，周边服务功能相对单一，且人口密度和开发强度较低，导致供需匹配程度较低。低供给—高需求区域分布零散，主要位于高供给—高需求和低供给—低需求区域之间的过渡地带，与公园绿地服务范围边缘区有所重叠，这些区域超出公园绿地供给服务范围，且人口密度和建设强度较大，供需不匹配问题突出。
图5 成都市主城区公园绿地CES供需匹配及耦合协调度分布特征

Fig. 5 Distribution characteristics of CES supply and demand matching and coupling coordination degree of park green spaces in the main urban area of Chengdu

从成都市主城区公园绿地CES供需耦合协调度分布特征来看（图5-2），整体耦合协调水平较低，最高水平仅处于勉强协调等级，且此等级的网格数量占比仅为0.07%。濒临失调和轻度失调等级的网格数量占比之和为28.14%，中度失调的网格数量占比为29.50%，而严重失调和极度失调的网格数量占比高达42.29%。空间分布上，耦合协调度呈现出由中心向外围递减的趋势。其中，勉强协调的区域主要集中于主城区中心地带；濒临失调和轻度失调的区域呈组团式集聚在主城区的中部与西南部；中度失调的区域主要分布于濒临失调和轻度失调区域之间，也有部分在主城区边缘集聚；严重失调和极度失调的区域则主要集中于主城区边缘地带，少部分严重失调区域以点状分布于主城区中部。
总体而言，成都市主城区公园绿地CES供需匹配程度高的区域呈现西南多、东北少的空间分布特征，匹配程度低的空间分布情况较为分散。而CES耦合协调度整体处于较低水平，供需协调关系整体呈现城市中心向城市边缘递减的趋势。

4 城市公园绿地CES供需分区及优化策略

为更深入剖析成都市主城区公园绿地CES供需关系，本研究将供需匹配类型与耦合协调度进行叠加分析，进而将所有公园绿地按供需关系不同划分为3类供需功能区：供需高效区、供需过渡区和供需潜力区（图6，表7）。同时，基于3类功能区的特点进一步提出相应的适应性规划与优化策略。
图6 成都市主城区公园绿地CES供需功能区分布

Fig. 6 Distribution of functional zoning of CES supply and demand in urban park green spaces in the main urban area of Chengdu

表7 成都市主城区公园绿地CES供需功能区概况

Table 7 Overview of CES supply and demand functional zoning of park green spaces in the main urban area of Chengdu

供需功能区 类型 覆盖的公园 类型 公园数 量/个 公园数量 合计/个
供需高效区 小型公园 75 149
中型公园 73
大型公园 1
供需过渡区 小型公园 13 25
中型公园 12
大型公园 0
供需潜力区 小型公园 12 48
中型公园 26
大型公园 10

4.1 供需高效区：提升公园绿地连续性，辐射周边低供给区域

供需高效区主要位于成都市主城区中部和南部。此类型区域的公园绿地CES供需匹配特征以高供给—高需求为主，供需耦合协调度表现为从轻度失调至勉强协调之间的不同等级。此类型区域中公园绿地数量较多，公共服务设施较完善，文化功能丰富多样，人口密度和城市建设强度大。与此同时，因区域内可利用土地资源有限，公园绿地呈现分散型的分布模式，体量小、布局灵活。为进一步提升此类型区域公园绿地的服务效能，建议充分利用中心城区良好的交通和设施条件，结合城市河网水系和生态走廊，构建具有层级结构和连续性的城市公园绿地空间网络，增强区域内小型公园绿地之间的连通性和系统性，使其高供给效能可以更广泛地辐射到周边供给不足的区域。

4.2 供需过渡区：适度增加供给总量，完善公共服务设施

供需过渡区主要位于主城区各公园绿地服务范围的边缘地区。此类型区域的公园绿地CES供需匹配特征以低供给—高需求和低供给—低需求为主，供需耦合协调度表现为从极度失调到中度失调之间的不同等级。其中，低供给—高需求区域人口密集、人群活动强度大，居民对公园绿地CES的需求强烈，但供给不足。而低供给—低需求区域多位于主城区边缘，与周边综合公园距离较近。为了提升该区域公园绿地的CES效能，一方面在人口密集、建设强度较高的中心区域，通过城市微更新等手段适当增加公园绿地的总供给量，如增加微绿地和立面绿化，有序修复和补充城市空间生态斑块，最大限度减少CES供给盲区；另一方面在开发强度较低的主城区边缘区域，应完善公共服务设施体系，增加交通、文化娱乐、便民服务设施数量，提升其服务水平和效率，提高与邻近综合公园的互动效率。

4.3 供需潜力区：提高供给溢出效应，增设公共交通设施

供需潜力区主要位于主城区南部和东北部。此类型区域的公园绿地CES供需匹配呈现出高供给—低需求的特征，而供需耦合协调度则表现为从严重失调到中度失调之间的不同等级。这是因为此类区域具有良好的生态本底和环境资源，但人口数量较少、开发强度不高，居民需求低于公园绿地CES供给。为了提高此类型区域公园绿地CES效能，城市公园绿地规划应以拓展公园绿地CES供给范围和提高供给溢出效应为主。一方面，可充分利用良好的生态资源和较多的大型公园绿地发展相关文化服务活动，将其打造为城市重要的生态文化教育与科普基地，充分发挥CES供给潜力；另一方面，可依托城市交通廊道，增设公共交通设施，例如开通连接市中心区的快速公交系统专线以及连接周边社区的短线公交线路。

5 结论

本研究以成都市主城区为例，构建了城市公园绿地CES供给与需求评价指标体系，系统分析了公园绿地的CES供给水平、需求水平及匹配类型，并运用耦合协调度模型评估了供需之间的协调关系及程度。研究结果显示，CES供给水平呈现南部较高、北部较低的组团式分布特征，反映了城市公园绿地CES供给显著的不公平性。而CES需求水平呈现团状聚集的分布格局，与城市发展空间结构和人口分布特征一致。此外，CES供需整体上相对匹配，主要表现为高供给—高需求和低供给—低需求类型。同时，CES供需耦合协调度整体欠佳，最高水平仅达到勉强协调程度，表明在大多数区域，CES的供需还未达到理想的协调状态。最后，本研究通过对CES供需匹配类型与耦合协调度的叠加分析，将成都市主城区公园绿地CES按供需关系划分为供需高效区、供需过渡区和供需潜力区，并提出了相应的适应性优化策略：对于供需高效区，应该提升公园绿地连续性，辐射周边低供给区域；对于供需过渡区，应该适度增加供给总量，完善公共服务设施；对于供需潜力区，应该提高供给溢出效应，增设公共交通设施。
相比以往研究，本研究的创新之处一方面在于从城市层面出发，将500 m×500 m的城市网格作为基本研究单元，并引入耦合协调度评价方法，提高了研究精度，丰富和深化了城市公园绿地CES供需的研究方法；另一方面，本研究构建了城市公园绿地CES供给和需求评价指标体系，进一步完善了城市公园绿地CES评价的研究框架。尽管如此，本研究的实证部分采用居住小区类POI数量作为指标，将人口数量分配到网格中以衡量社会需求的计算方法存在一定误差和局限性。未来的研究可以提高计算精度和研究深度，例如通过引入手机信令数据、百度人口热力数据等大数据，分析区域内人口对公园绿地的CES需求。此外，未来研究还可以评价不同类型公园绿地（如街头游园、社区公园）的CES供需匹配程度及耦合协调度，为提升不同类型公园绿地CES效能提供依据。

文中图表均由作者绘制。

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