精细可达范围视角下公共服务设施配置

王小丽1，2 马 昕3 戴昭鑫2，4 吴 政4 王学东1

（1.首都师范大学 资源环境与旅游学院，北京 100048；2.可持续发展大数据国际研究中心，北京 100094；3.西安市勘察测绘院，陕西 西安 710054；4.中国测绘科学研究院，北京 100036）

［摘 要］ 城市公共服务设施是体现城市服务价值的重要载体，优化公共服务设施的空间布局是提高城市宜居性的关键路径。本文综合利用地理实体数据、路网数据、兴趣点数据（POI）等多源大数据，以西安市莲湖区、新城区、碑林区为例，构建公共服务设施覆盖范围精细化计算模型，对公共服务设施空间分布特征及社区15 min生活圈建设水平进行分析。结果表明：①西安市中心城区15 min生活圈整体建设水平较高，但政务服务、教育服务和养老服务的设施建设水平相对偏低；②研究区内公共服务设施建设现状存在差异，碑林区综合建设水平最高，莲湖区在生活服务和养老服务维度建设较强，新城区在教育服务、交通服务和政务服务维度占优势。该方法从更加精细化的视角对城市公共服务设施配置水平进行评估，为城市的进一步更新和优化提供理论依据和技术支撑。

［关键词］ 15 min生活圈；公共服务设施；空间分布特征；可达范围；覆盖率

0 引言

随着我国城市化进程的不断推进，城市居民的生活需求与不平衡、不充分的城市公共服务设施配置间的矛盾，已经成为城市发展的绊脚石 ［1］。为确保社区人民生活环境的舒适度，2018 年《城市居住区规划设计标准》中提出社区生活圈概念，社区生活圈本质上是居民为获取日常生活所需服务的空间范围［2］，随着相关研究的不断推进，证实生活圈建设能够有效推动公共服务设施的均等化与精准化配置，近年来，15 min生活圈已应用到上海、北京、广州等大型城市发展研究中［3-5］。

生活圈的评价和测量主要基于居民的行为和需求特征［6］，随着大数据的迅猛发展，全球定位系统（global positioning system，GPS）行为轨迹数据［7］、手机信令数据［8-9］、路网数据［10］、兴趣点数据（point of interest，POI）［11］等在生活圈评估研究中有了一定的应用基础。孙道胜等［3］运用居民GPS数据，进行了北京市社区生活圈的时空范围的界定。文献［12］运用GPS 数据测量了社区内儿童的活动空间。手机信令数据可以全面反映居民出行记录［13］，王德等［14］利用手机信令数据对上海市进行生活圈的现状特征分析。彭正洪等［15］运用手机信令数据，推测社区居民的实际活动范围。也有学者运用交通路网数据进行生活圈规划研究，马晓婷［16］利用交通路网数据分析了公共服务设施可达性。陈鲁凤等［17］利用城市路网数据进行公共服务设施的达标情况分析。王卫等［18］利用高德地图采集POI 数据，探究研究区公共服务设施的空间布局。

对于生活圈公共服务设施配置研究，先前学者都局限于原始数据的不足，手机信令数据和GPS 数据只能表明居民的习惯出行路线，并不能反映实际最短出行距离。城市路网数据则没有考虑内部道路因素，导致居民出行路线与实际情况不符。综上所述，本文综合考虑城市路网数据和院门院落在居民步行出行中起到的作用，利用基础地理实体数据和路网数据，结合POI数据，构建真实路网的可达范围精细化测度模型，以西安市莲湖区、新城区和碑林区三个区为例，对公共服务设施空间分布特征以及15 min 生活圈建设进行评估分析。

1 数据与方法

1.1 研究区域

本文选取的研究区为西安市下辖莲湖区、新城区、碑林区，属于西安市中心城区，总面积约为96.5 km2（图1）。这三个区历史悠久、底蕴深厚，对其15 min 生活圈配置发展水平进行研究，可发现西安市近年来城市公共服务设施建设中存在的问题。

图1 研究区域

1.2 数据来源及处理

本文主要使用了基础地理实体数据和POI数据。

2）POI 数据来源于高德地图，含有名称、地址、类型、行政区等信息，并按照公共服务设施种类重新进行分类。

1.3 可达范围精细化测度模型

基于预处理后的基础地理实体数据和POI数据，完成本文可达范围的模型构建（图2）。

图2 可达范围精细化测度模型

1）构建精细化道路网络数据。本文充分考虑城市内部道路、过街天桥以及院门等地理实体在人行、步行交通场景中的空间关系与相互作用，并对道路数据进行拓扑检查，保障路网的空间连通性。同时，结合现有道路数据基本信息，完善其相关属性（道路单行限制、转向设置等），从而创建包含道路属性，涵盖城市主干道路至社区院门院落的精细化城市道路网络数据集。

2）生成最短路径集合。以公共服务设施为起始点，居民社区为终止点，设置出行方式、年龄、出行时间和出行距离为阻抗，利用路线规划算法进行道路网络数据的分层压缩，查找距离指定位置最近的捕捉点，快速生成最短路径集合。

3）计算可达范围面。基于生成的最短路径集合，根据设置的距离或时间等阻抗条件，计算可达路径的末端节点，进而计算得到公共服务设施的出行等时面/等距面，即为15 min生活圈公共服务设施的可达范围。

1.4 生活圈设施综合评估体系构建

1.4.1 评估体系与分项权重

本文以《西安市一刻钟便民生活圈试点城市建设实施方案》［19］中城市15 min 便民生活圈概念为基础，参照《国土空间规划城市体检评估章程》中社区生活圈宜居指标设置标准，将公共服务设施划分为8 个维度22 个子维度，构建15 min 生活圈A~H 设施维度评估体系。本文各分项权重的设置，依据吴海平等［20］对长沙市15 min 生活圈公共服务设施绩效评估中提出的指标权重，再结合本文实际情况进行设定（图3）。

我国早就认识到农业机械技术、农业机械对农业生产、经济发展的促进作用，近些年不断通过政策、财政投入等方式扶持农业机械技术的研发和推广，致力于为农民群众谋福利，致力于推动我国农业向现代化、机械化方向发展。由此可见，未来几年之中，我国将会继续加大对农业机械技术的研发投入，且经过多年的尝试可知单纯政府财政支持无法收获预期目标，引入民间资本的投资、与市场需求相结合或许会成为我国农业机械化技术资金投入的一个方向。

图3 公共服务设施评估体系构建

1.4.2 公共服务设施空间分布特征指标

单类公共服务设施覆盖率是指满足15 min生活圈覆盖范围的居民地面积占总居民地面积的比值。根据公共服务设施的可达范围与社区和行政区范围的空间关系，将其量化至社区和行政区尺度。据此构建行政区和社区尺度下的公共服务设施覆盖率指数Ra（a 表示不同社区/行政区），公式为

式中，Sx表示该社区/行政区内公共服务设施的可达范围与居民地相交区域的面积；Sa表示该社区/行政区内居民地的总面积。

1.4.3 15 min生活圈评估指标

将社区尺度下，8 个维度公共服务设施覆盖率加权计算得到各社区的15 min 生活圈覆盖率指数V，公式为

式中，wt 表示第t 个公共服务设施的权重；vt 表示第t个公共服务设施的覆盖率；n表示公共服务设施维度个数。

利用K 均值聚类算法进行社区模式划分，用于分析各社区不同维度的设施配置情况。K均值聚类算法采用欧氏距离作为衡量数据对象间相似度的指标，相似度与数据对象间的距离成反比，相似度越大，距离越小，公式为

式中，Xi 表示第i 个社区，1 ≤i ≤l，l 为社区总数；Cj 表示第j个聚类中心，1 ≤j ≤k，k 为聚类中心总数；Xit表示第i个社区的第t个公共服务设施覆盖率，1 ≤t ≤m，m 为公共服务设施总数；Cjt表示第j个聚类中心的第t个公共服务设施覆盖率。

2 公共服务设施空间分布特征分析

2.1 行政区尺度下公服设施覆盖率

对不同行政区尺度下公共服务设施覆盖率情况进行分析，表1列出了碑林区、莲湖区和新城区的公共服务设施15 min 生活圈覆盖率。总体而言，研究区内医疗服务、交通服务、文体娱乐、休闲服务和生活服务设施建设最好；教育服务和政务服务设施建设较好；养老服务设施建设最差。研究区内平均水平只有50%。

表1 行政区尺度公共服务设施覆盖率

就不同行政区而言，碑林区八个维度的公共服务设施建设水平均最高，其中，医疗服务、交通服务、文体娱乐、休闲服务和生活服务设施建设最为突出，说明碑林区15 min 生活圈整体建设较为完善。莲湖区和新城区相较于碑林区偏差，而在养老建设中，三区水平普遍较低，建设水平从高到低依次为碑林区、莲湖区和新城区。

2.2 社区尺度下公服设施覆盖率

图4 列出了社区尺度下八个维度的公共服务设施覆盖率分布情况，医疗服务、交通服务、文体娱乐、休闲服务和生活服务设施的覆盖率整体水平较高，覆盖率表现极高的社区数量超过社区总数的3/4，研究区内仅有7%社区的覆盖率不足70%，主要分布于莲湖区和新城区；政务服务和教育服务设施的覆盖率表现较差，仅一半的社区覆盖率高于90%，且不同等级覆盖率的社区分布较为分散；养老服务设施的建设水平则不容乐观，超过一半社区覆盖率低于70%，极个别社区覆盖率为0。

图4 社区尺度公共服务设施覆盖率

碑林区所辖社区在医疗服务、交通服务、文体娱乐、休闲服务和生活服务设施维度的建设较为完善，但仍存在南部地区教育服务和政务服务设施建设水平不高，养老服务设施缺失等短板问题；莲湖区和新城区社区的公共服务设施建设情况则较为相似，在医疗服务、交通服务、文体娱乐、休闲服务和生活服务维度建设相对较为完善，但其边缘区域公共服务设施建设水平不佳，此外，政务服务和教育服务设施的极高覆盖率社区数量较少，养老服务设施资源匮乏。

2.3 子维度公服设施覆盖率

针对2.1 节和2.2 节对不同尺度下公共服务设施建设水平的分析结果，展开子维度水平下的教育服务、政务服务和养老服务设施建设水平低下的原因分析，并对生活服务设施中心城区建设水平低于周围区域的原因进行分析。

对于教育服务设施综合建设水平较差的问题，从图5可以看出，研究区内子维度设施间的空间分布差异性较大，导致了教育服务设施综合建设整体水平偏低。建议加强对幼儿园、小学、中学等教育设施的综合配置，进而提升教育服务设施的综合建设水平。

图5 教育服务设施覆盖率

对于政务服务设施建设水平较差的问题，从图6 可以看出，社区街道办设施建设水平较低是政务服务建设发展水平表现不佳的主要原因，而派出所作为居民生活安全的重要保障，其建设水平仍有待提高，建议应进一步提升街道办、派出所等基础保障设施建设。

图6 政务服务设施覆盖率

由图5（f）可以看出，养老服务设施建设水平较为滞后，通过对大量前人研究可知，西安市社区居家养老服务设施的供给量仍存在较大缺口［21］。此现象是土地资源紧张、民营养老企业经营不当等问题导致［22］。根据《2023年西安市统计年鉴》中显示，西安市2022 年老年人口占比12.48%，查淑玲等研究发现西安市人口老龄化问题突出 ［23］。因此，西安市政府应尽快建立更加健全的社会养老保障体系。

对于生活服务设施中心城区建设水平低于周围区域的问题，从图7 可以看出，商场超市、快递驿站和公共厕所的建设水平极高，但垃圾站点设施的建设水平在研究区中心区域表现不佳，应重点关注此区域垃圾站点设施的建设。

图7 生活服务设施覆盖率

3 15 min生活圈评估

3.1 社区15 min生活圈覆盖率

图8 展示了研究区内356 个社区的15 min 生活圈覆盖率指数等级分布。结果显示，优质社区共有185个，占总社区数的52%，主要分布于研究区的中心地带，新城区分布较少；良好社区共有144 个，占比为40%，主要分布于莲湖区和新城区；研究区内中等社区占比为7%，主要分布于莲湖区和新城区，碑林区内无分布；较差社区共有3 个，分别为麟德社区、桃园街办进丰社区和莱茵小城社区，分布于莲湖区西南部和西北部、新城区西北部区域。分析可知，碑林区的社区15 min生活圈建设水平优于莲湖区和新城区，碑林区作为西安市的文化中心，城区建设具有厚重的历史文化气息，发展时间较长，公共服务设施建设也相对较为完善；而莲湖区和新城区则作为中心商业区，城市更新变动较大且地域辽阔，公共服务设施建设仍存在缺口。

图8 社区15 min生活圈覆盖率

3.2 社区模式聚类

对社区15 min 生活圈覆盖率结果进行K 均值聚类运算，将社区模式分为四类，如图9、图10所示。

图9 社区类型分布

图10 社区模式分类

公服设施健全型社区各个维度公共服务设施建设均较为完善，是目前综合建设水平较高的社区。该社区共有147 个，占比为总社区数的41%，主要分布于碑林区和莲湖区，少量分布在新城区，此类社区为满足15 min 生活圈建设的理想化社区。

养老设施缺失型社区存在养老服务设施欠缺的短板问题，其他公共服务设施建设水平均处于较高水平。该社区共有93 个，占比为26%，此类社区主要分布于新城区和碑林区，偏向于中心区域和东部区域，重点建设此类社区可快速提高15 min生活圈建设水平。

政务教育短板型社区主要表现为教育服务、政务服务设施较为欠缺。该社区共有61个，占比为17%，此类社区主要分布于莲湖区西部和新城区东部，碑林区南部和东部区域，应加快建设此类社区的教育和政务服务设施，解决居民日常政务处理和子女上学困难的问题。

基础设施保障型社区政务、教育和养老服务设施的建设水平较为低下，主要表现为养老设施十分匮乏，居民日常生活所需的基础保障类设施建设较为健全。此类社区在研究区内共有55个，占比为16%，分布于新城区和莲湖区的边缘区域。

4 结束语

本文基于精细化道路网并融合城市POI 数据，针对西安市新城区、莲湖区、碑林区，展开公共服务设施分布特征分析及15 min 生活圈评估，主要得出以下结论：①15 min 生活圈整体建设水平较高，但政务、教育和养老服务设施建设水平相对较低，其中，教育设施建设水平较低的原因为子维度设施的空间分布差异较大，政务设施则是因为街道办的建设水平较差，养老设施资源的缺失导致养老设施建设较差；②碑林、莲湖和新城三个研究区，公共服务设施建设现状存在较大差异，其中，碑林区的公共服务设施建设水平最高，莲湖区在生活和养老服务设施维度建设较强，新城区在教育、交通和政务服务维度建设占优势。

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［中图分类号］ P208

［文献标识码］ A

［文章编号］ 1007-3000（2025）07-1042-08

引文格式：王小丽，马昕，戴昭鑫，等.精细可达范围视角下公共服务设施配置［J］.北京测绘，2025，39（7）：1042-1049.

［收稿日期］ 2024-08-29

［基金项目］ 可持续发展大数据国际研究中心主任青年基金（CBAS2022DF007）

［作者简介］

王小丽（2000—），女，山西吕梁人，硕士在读，研究方向为基于时空大数据的城市环境研究。

E-mail: 2220902053@cnu.edu.cn

［通信作者］ 马昕，E-mail：Maxin_xasm@163.com