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城市公园绿地作为城市建成环境和居民交往场所的重要组成部分，在提升居民健康福祉等方面发挥了积极作用[1]。公园绿地能否合理、均衡分布直接影响居民获取和享有绿地资源的公平程度。随着社会群体年龄结构和居住条件的变化，不同社会群体对公园绿地的需求产生了差异，特定人群的绿地公平性问题愈发凸显[2−3]。因此，保障各类群体公平享有绿地资源，提升绿地可达性和社会公平性，是充分发挥绿地效益、实现环境正义的重要途径。
环境正义视角下城市公园绿地公平性的研究包括3个方面。一是依托绿地可达性，从单一维度衡量绿地布局公平性。绿地可达性的测度方法是该类研究的关键，主要有缓冲区分析法[4]、最小临近距离法[5]、网络分析法[6]和两步移动搜索法[7]等。两步移动搜索法考虑设施供给能力、居民需求和空间阻抗，分两步计算绿地可达性，因其具有计算简便、数据获取容易等优点而被广泛应用。二是探究具有不同社会地位、经济条件、民族、性别和教育背景的社会群体是否拥有平等获取公园绿地服务的机会，强调居民权力和民主价值，进而评估公园绿地布局公平性[8−9]。三是呼吁公共资源应向弱势群体倾斜[10−11]，并从社会经济学的角度探讨弱势群体与公园绿地之间的供需关系[12−13]。由于老龄人口是公园绿地使用频率最高的弱势群体，老龄人口与公园绿地供需匹配问题成为更具现实意义的社会公平性研究方向[14−15]。
当前，公园绿地公平性研究在空间尺度、研究方法和研究内容上仍存在局限性。因数据精度低，大多数研究选取省市级地域作为研究对象[16−17]，很少就区级尺度开展研究。研究方法上，虽有学者从距离衰减函数、吸引力模型和阈值设定等方面改进了两步移动搜索法[18−21]，但优化方法多局限于单一维度，很少从多维度改进模型的精度，难以精准揭示特定人群的绿地可达性特征。研究内容上，以可达性水平高低来评判空间布局的均衡性[22]，较少关注特定人群的需求与绿地供给的耦合程度，不能全面反映公园绿地布局的合理性和社会公平性。本研究以杭州市上城区公园绿地为研究对象，在传统两步移动搜索法的基础上，引入吸引力算法和高斯衰减函数，按照老龄人口需求设置公园质量、居住小区评价体系，提出改进的两步移动搜索法，根据老龄人口出行方式，在步行和公共交通模式下研究城市公园绿地可达性与社会公平性，以期为科学规划建设城市绿地、保障弱势群体环境正义提供有益参考。
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杭州市上城区行政区面积约122 km2，濒临钱塘江，紧贴西湖，交通网络复杂多样、经济发展水平较高、植被资源丰富，拥有包括综合公园、专类公园、社区公园和游园在内的多种类型的公园绿地。截至2022年底，上城区常住人口为137.1万人，其中老龄人口占26.3%，超出杭州市常住老龄人口9.4个百分点。上城区下辖丁兰街道、笕桥街道、九堡街道、闸弄口街道、彭埠街道、凯旋街道、四季青街道、湖滨街道、小营街道、采荷街道、清波街道、望江街道、紫阳街道和南星街道等14个街道，各街道老旧小区集聚分布[23]，老龄人口居住环境质量普遍较低，存在服务设施不足和空间错配问题[24]。
本研究对象涵盖上城区内所有具有生态系统服务功能、满足居民日常户外游憩需求的公园绿地。考虑到行政区边界的居住小区对绿地的选取并不受行政区划影响，将上城区公园绿地的研究区向外扩展800 m作为研究范围。经ArcMap 10.5对2022年高分2号遥感影像进行几何校正、图像融合、人工目视解译后，结合CJJ/T 85—2017《城市绿地分类标准》，将公园绿地按性质分为综合公园、专类公园、社区公园和游园等4类，通过比对《杭州市公园名录(1~3批)》，查询到名录内公园绿地72处，结合实地调研，确定城市社区周边绿地5处，西湖周边绿地7处，沿江沿河绿地15处和800 m缓冲区范围内绿地18处，共计117处公园绿地。为了减少公园绿地周边由于河流、围墙等阻隔导致的计算误差，本研究将各类公园绿地标记出入口(面积＞0.5 hm2)，得到212处绿地出入口点(图1)。
图 1 研究范围及研究对象示意图
Figure 1. Research scope and object
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本研究中交通路网数据通过OpenStreetMap获得。依据老龄人口的行为特征设置步行和公共交通2种出行方式，分别提取路网数据。居住小区数据来源于2022年高分2号遥感影像，共提取488个小区斑块。人口数据来源于中国联通智慧足迹的手机信令数据，当用户手机与基站通信连接时，基站会对用户进行定位，记录与用户的交互信息，包括用户ID、交互时间、基站编号、事件类型等，其数据精度远高于街道、区县等统计数据[25]。对基站数据处理时发现，传统的栅格计算模式在微观层面误差较大，故引入泰森多边形算法，因其在空间上有等分特性，可用于解决最近点、最小封闭圆等问题[26]。以多边形网格设置基站单元，提取连续20 d夜间00:00—5:00停留在基站单元内的人口数据，求和并赋值于居住小区斑块，识别年龄字段大于60岁的数据作为居住小区老龄人口数据，与第7次人口普查数据中的街镇常住老龄人口数进行相关性检验，相关性系数r=0.887 5，表明结果可靠。在获取公园绿地的老龄人口实达数据时，同样采用泰森多边形算法解决研究范围内62个绿地无基站覆盖的问题。提取5:00—21:00停留在该基站内超过30 min的老龄人口数据，剔除工作日超过5 d被基站记录的工作标记用户。若该基站范围内同时包括商业建筑，则以商业建筑占地面积占有效面积的比例进行分割处理(图2)，得到各公园绿地老龄人口实达数据，与同类型公园绿地老龄人口实达数据总和作比，计算老龄人口面对各类公园绿地的概率选择可能性[27−28]，以此衡量公园绿地的吸引力水平。
图 2 基站单元的有效面积界定
Figure 2. Definition of effective area of base station unit
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以年龄友好型框架的研究[29]为基础，选取公园绿地中对老龄人口影响较大的基础环境、生态环境、适老设施和服务质量等4个一级指标，以及面积、形状指数、卫生环境、水体覆盖率、植被覆盖率、内部配套设施、景观小品、大众点评评论数和服务功能多样性等9个二级指标构建公园质量评价指标体系(表1)。采用熵值法对每个二级指标设置权重，克服主观赋值法带来的数据随意性缺陷和属性重复问题[30]。将求得的二级指标权重与标准化处理后的指标数值相乘，求和并扩大1 000倍得到公园质量综合得分。
表 1 公园质量评价指标体系
Table 1. Park quality evaluation indicator system
一级指标 二级指标 数据来源 权重 基础环境 面积/m2 通过ArcGIS矢量化后统计所得 0.203 6 形状指数 由公园绿地周长和面积计算所得 0.190 5 卫生环境 基于网络街景图像、大众点评评价、实地调研，对卫生环境进行0~10分的打分 0.011 0 生态环境 水体覆盖率/% 基于2022年高分2号遥感影像解译处理，确定水体面积占公园绿地面积的比值 0.142 4 植被覆盖率/% 基于2022年高分2号遥感影像解译处理，确定植被面积占公园绿地面积的比值 0.017 2 适老设施 内部配套设施 公园绿地内部高德地图兴趣点(point of interest, POI)数据 0.117 1 景观小品/个 实地调研结合遥感影像，提取公园绿地内景观小品数量 0.080 9 服务质量 大众点评评论数/条 爬取公园绿地内大众点评总体评论数量 0.168 9 服务功能多样性 公园绿地外部POI数据 0.068 4 -
利用手机信令、大众点评、POI等多源大数据，组建数据库，作为两步移动搜索法的数据来源，并从供给和需求两方面对算法进行改进。第一步引入吸引力算法，将处理后的手机信令数据作为参数植入算法，用公园质量取代面积作为公园绿地供给能力的衡量因素，克服模型指标单一的局限。第二步引入高斯衰减函数，消除因空间摩擦问题导致的可达性结果误差。首先，对小型公园绿地(面积＜0.5 hm2的游园)提取其质心，大型公园绿地(综合公园和专类公园等)提取其入口作为供给点j，分别对各类公园绿地设置相应的服务半径作为距离阈值d0(j)，搜索在供给点j距离阈值内的居住小区质心点，汇总搜索范围内的老龄人口数量，与公园绿地供给点j吸引力概率相乘，计算出供需比Rj，即为公园绿地供给点的服务能力。其次，以任一居住小区质心点i为需求点，对步行和公共交通2种交通模式设置15和30 min的时间阈值。设老龄人口的步行速度为4.75 km·h−1，公共交通运行速度为21.6 km·h−1，将时间阈值分别与2种模式的速度相乘，得到距离阈值d0(i)，以距离阈值为半径建立搜索域，搜寻在阈值范围内所有的公园绿地j，将这些公园绿地的供需比与经过距离衰减后的高斯函数相乘，最终求和得到居住小区点i的公园绿地可达性值(Ai)，其值越大说明居住小区的公园绿地可达性越好。计算公式分别为：
$$ {R_j} = \frac{{{S _j}}}{{\displaystyle \sum\nolimits_{k \in \left\{ {{d_{kj}} \leqslant {d_0}\left( j \right)} \right\}} {{Q_j} \times {P_k}} }} \text{；} $$ (1) $$ {A_i} = \sum\nolimits_{j \in \left\{ {{d_{ij}} \leqslant {d_0}\left( i \right)} \right\}} {{R_j}} \times G\left( {{d_{ij}}} \right) \text{；} $$ (2) $$ G\left( {{d_{ij}}} \right) = \frac{{{{\rm{e}}^{ - \frac{1}{2} \times {{\left( {\frac{{{d_{ij}}}}{{{d_0}\left( i \right)}}} \right)}^2}}} - {{\rm{e}}^{ - \frac{1}{2}}}}}{{1 - {{\rm{e}}^{ - \frac{1}{2}}}}},\;\left( {{d_{ij}} \leqslant {d_0}\left( i \right)} \right) 。 $$ (3) 式(1)~(3)中：Sj表示公园绿地j的供给规模，用公园质量综合得分来衡量；dkj表示居住小区点k到公园绿地j的实际距离；Pk是搜索范围内居住小区点k的需求规模，用老龄人口数量来衡量；Qj为老龄人口选择公园绿地j的概率；Rj为居住小区i搜索阈值[dij≤d0(i)]内公园绿地供给点j的供需比；G(dij)为考虑空间摩擦问题的高斯衰减函数。
通过自然间断点法对可达性结果进行克里金插值分析，使用莫兰指数(Moran’ s I)衡量老龄人口可达性的空间集聚差异。
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社会公平性评价从居住小区人居环境状况和空间公平性两方面入手。小区复合人居指标体系表征居住小区的人居环境状况，指标构建来源于老年宜居社区的内涵，为使老龄人口与居住环境和谐共存，提出老年宜居社区的特征为舒适、优美及和谐[31]。本研究以舒适度、优美度、和谐度为因子，构建小区复合人居指标体系，其中房价信息表征“舒适度”指标，小区绿地率表征“优美度”指标，而老龄人口密度表征“和谐度”指标。其中，“和谐度”指标为负向指标。使用熵值法对统一方向后的指标赋予权重，与标准化处理后的指标数值相乘，求和得到小区复合人居指标值。空间公平性评价由小区享有的公园质量、步行可达性和公共交通可达性3个指标构成，其中小区享有的公园质量为服务范围内居住小区所能享有的所有公园绿地综合质量的累加。
采用Pearson相关性系数表征居住小区复合人居指标与空间公平性指标之间的线性关系。分别将小区复合人居指标与各空间公平性指标叠加分析显示空间关系，共呈现高-高值、高-低值、低-高值和低-低值4种空间格局类别。高-高值表明居住环境质量高且空间公平性强，为高社会公平性；高-低和低-高值是非平衡状态，为中等社会公平性；低-低值说明居住环境质量低且空间公平性弱，为低社会公平性。提取低-低值区域，将叠加分析结果中重叠3次的低-低值区域视为服务盲区。
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图3A显示：上城区内公园质量综合得分最大值为172.42，最小值为0.44，平均值为8.45。得分高于平均值的公园绿地有25个，仅占21.37%，其中综合公园14个、专类公园9个、社区公园和游园各1个。上城区公园质量总体水平较低，各类公园质量存在差异。空间分布上，高质量公园绿地集中分布在上城区北部和西南部，质量中等及以下的公园绿地散布在中部。综合分析公园质量各评价因子(图3B~E)发现：高质量公园绿地在基础环境和适老设施方面得分较高，而中等质量和低质量公园绿地在服务质量和生态环境方面具有优势。
图 3 公园质量得分空间分布图
Figure 3. Spatial distribution of park quality
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在步行模式下，15 min阈值下老龄人口可达性低值最多，可达性极低值(Ai≤0.39)占65.98%，说明超过半数的居住小区老龄人口很难在日常活动中接触到高质量公园绿地。71个居住小区点可达性值为0，集中在九堡街道、笕桥街道西南部、彭埠街道和望江街道西南部。可达性最高值为19.57，位于南星街道的“白塔人家”小区(图4A)。步行30 min阈值下老龄人口可达性值开始扩散，低值逐渐减少。可达性极低值占10.86%，表明在此阈值下基本可以满足居住小区老龄人口对公园绿地的需求(图4B)。步行模式下，Moran’ s I为0.64，Z为31.87，P为0.000 001，表明上城区老龄人口步行可达性值分布具有显著的空间正相关性和空间集聚现象，其中，高-高值集聚在南星街道和丁桥街道，低-低值集聚在上城区中部。
图 4 步行模式下老龄人口可达性空间格局
Figure 4. Spatial pattern of accessibility for the elderly population under walking mode
在公共交通模式下，15 min阈值下老龄人口可达性最高值与最低值相差3.89，水平差异最小。低值少的原因可能是公共交通速度快，使公园绿地服务半径增大，更多居住小区的老龄人口可接触到较高质量绿地，而高值少可能与公园绿地服务的老龄人口骤增有关。可达性极低值(Ai≤0.39)占33.81%，集中在上城区中部(图5A)。公共交通30 min阈值下老龄人口可达性高值增多，呈现出以南星街道和紫阳街道为端点，向上城区东北部辐射的趋势(图5B)。这与上城区西南部交通状况良好、公园绿地类型多样、适老设施完善有一定关系。老龄人口可达性低值集聚在九堡镇，意味着在可供选择的公园绿地增多的情况下，上城区东部绿地吸引力不足。公共交通模式下，Moran’ s I为0.97，Z为46.57，P为0.000 001，说明公共交通模式下，可达性值分布的空间正相关性和空间集聚现象更加明显。与步行模式不同的是，其高-高值集聚在南星街道、紫阳街道、望江街道、清波街道、小营街道、湖滨街道和采荷街道南部，低-低值由上城区中部向东部消退。
图 5 公共交通模式下老龄人口可达性空间格局
Figure 5. Spatial pattern of accessibility for the elderly population under public transportation mode
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表2显示：小区复合人居指标与小区享有的公园质量、不同交通模式可达性之间存在正相关，人居环境质量高的居住小区一般享有较高的公园质量和公园绿地可达性。分别对比舒适度、优美度、和谐度3个指标发现，小区享有的公园质量与舒适度、和谐度指标相关性强，说明上城区绿地的规划布局考虑到了人口密度因素，保证了老龄人口的机会公平，但质量高的公园绿地更偏向于服务经济条件好的老龄人口。步行可达性与优美度指标正相关性最显著，表明绿地率高的居住小区拥有健全的步行系统。公共交通可达性与舒适度指标相关性值为0.420，说明房价高的居住小区具有完善的公共交通网络。叠加分析显示：上城区公园绿地存在社会不公平现象，低-低值散布在上城区中部，平均占比为37.4%，而高-高值分布在上城区西南部及北部，平均占比为18.4% (图6A)。比较图6B和图6C发现：步行模式下不公平程度最高，低-低值占44.3%，高于公共交通模式7.9个百分点。
表 2 Pearson相关性系数检测结果
Table 2. Pearson correlation coefficient detection results
空间公平性指标 舒适度指标 优美度指标 和谐度指标 小区复合人居指标 小区享有的公园质量 0.349** 0.120** 0.305** 0.076 步行可达性 0.049 0.159** −0.035 0.131** 公共交通可达性 0.420** 0.110* 0.371** 0.071 说明：*表示在0.05水平(双侧)上显著相关；**表示在0.01水平(双侧)上显著相关。 
图 6 小区复合人居指标与公平性指标叠加分析空间格局
Figure 6. Spatial pattern of composite living indicators and fairness indicators in the community after superposition analysis
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服务盲区主要位于上城区中部，呈片状分布，包括笕桥街道、九堡街道、彭埠街道、闸弄口街道和凯旋街道，共计146个居住小区。以完善15 min生活圈为目的，结合土地利用现状，选择8处最佳新增公园绿地点位；在老龄人口密度高、公园质量低的区域增设适老设施分布点45个；依据公共交通可达性结果，增设公交站点36个(图7)。对比第七次全国人口普查数据发现：湖滨街道和小营街道有超过3%的老龄人口无法被手机信令基站识别，说明存在一部分老龄人口未出门或未携带手机的情况。通过在该区域增加适老设施点和公交站点，完善适老设施，方便老龄人口出行。
图 7 服务盲区分析
Figure 7. Analysis of service blind zones
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本研究从数据来源、供给和需求3个方面改进了传统两步移动搜索法的不足，利用手机信令数据识别老龄人口，克服传统数据精度不够、时效性低等局限[32]；采用泰森多边形法处理手机信令数据，减小因基站设置原因导致的数据分布不均问题；根据公园绿地类型与交通模式的不同设置相应的距离阈值，提高两步移动搜索法与本研究的适配度[33]；引入公园质量评价结果、吸引力算法和高斯衰减函数，降低老龄人口对公园绿地的主观选择差异和距离摩擦系数的影响。本研究也存在一定的局限性。手机信令数据仅能获取到被基站识别的部分，虽然通过使用月均数据有效降低了误差，但是仍存在一定数量的老龄人口无法被识别，此外，本研究使用的小区复合人居指标有待细化，将来可考虑基于老龄人口的生理心理特征，将社区安全度、服务度和便捷度等纳入指标体系[28, 34]。
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上城区公园绿地老龄人口可达性整体水平较低，可达性值差异显著。主要是绿地分布不均、公园质量参差不齐、绿地供给与老龄人口需求不匹配造成的。这与杨伟康等[35]、徐慧锋等[36]研究结果一致。南星街道和丁桥街道内的公园绿地有良好的基础环境和完善的配套设施，老龄人口可达性较高，尤其是南星街道的“白塔人家”小区，15 min步行方式下可去往4个高质量、高吸引力公园绿地。上城区中部地区，如闸弄口街道，老旧社区密集、公园绿地数量较少，导致老龄人口可达性较低。比较发现不同交通方式会影响老龄人口可达性结果。改善交通路网布局，可以很大程度扩大老龄人口的公园绿地选择范围。可通过优化公园质量、完善交通路网提高老龄人口可达性。对公园质量综合得分低于平均值的公园绿地，应重点提升绿地服务能力、加强适老设施规划。同时，应完善步行15 min生活圈，增加支路上的公交站点，以提高老龄人口出行效率。
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本研究发现：上城区公园绿地规划布局时，一定程度上保证了老龄人口的机会公平，但也存在146个居住小区人居环境质量较低，老龄人口日常活动难以接触高质量公园绿地的问题。本研究认为：为提高老龄人口社会公平性，应增加公园绿地数量，优化居住区人居环境。一方面在服务盲区内增加绿地，新增绿地以社区公园和游园为主，有效完善公园绿地布局体系。另一方面，重点优化居住区人居环境，丰富景观要素，加强设施维护管理，建立公众参与机制，满足老龄人口对优美居住环境的需求。
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本研究以杭州市上城区公园绿地为研究对象，从数据获取、供给、需求3个方面改进两步移动搜索法，计算老龄人口的可达性，利用Pearson相关性系数分析社会公平性差异及其成因。研究表明：①上城区公园绿地分布不均，公园质量存在差异；②公共交通模式的可达性程度与集聚程度均高于步行模式的，随着时间阈值的增大，2种交通模式可达性均呈现高值扩散、低值消退的趋势；③上城区公园绿地存在社会不公平现象，步行模式下不公平程度最高，小区复合人居指标与公平性指标叠加分析显示不公平区域集中在上城区中部，目前公园绿地难以满足老龄人口的需求。将来，在城市绿地规划建设时应提升现有公园绿地服务质量，完善交通网络，适度增加绿地数量，改善小区居住环境。
Accessibility and social equity of urban parks
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摘要:
目的 研究城市公园绿地的可达性与社会公平性，为提升公园绿地质量、保障弱势群体环境正义提供科学依据。 方法 以杭州市上城区公园绿地为研究对象，通过获取手机信令、大众点评、兴趣点(POI)等多源大数据，组建数据库，引入公园质量评价结果、吸引力算法和高斯衰减函数，改进两步移动搜索法，计算步行和公共交通模式下居住小区老龄人口获取公园绿地的可达性值，并利用Pearson相关系数分析公园绿地的社会公平性差异及其成因。 结果 ①上城区各类公园质量存在较大差异，综合得分高于平均值的公园绿地占21.37%。②不同交通模式下的可达性程度差异较大，步行模式下65.98%的居住小区可达性值极低，而公共交通模式下可达性值极低的小区占33.81%；随着时间阈值的增大，可达性均出现高值扩散、低值消退的趋势；2种交通模式可达性均呈现集聚分布，公共交通模式下集聚程度更高。③上城区公园绿地存在社会不公平现象，步行模式下不公平程度最高，公平性低值达74.8%；叠加分析显示：不公平区域集中在上城区中部，呈片状分布。 结论 公园绿地供给与老龄人口需求之间存在不公平现象。将来，在城市绿地规划建设时应提升现有公园绿地服务质量，完善交通网络，适度增加绿地数量和改善小区居住环境。图7表2参36 Abstract:Objective To study the accessibility and social equity of urban park green spaces, and provide scientific basis for improving the quality of park green spaces and ensuring environmental justice for vulnerable groups. Method The park green spaces in Shangcheng District, Hangzhou City were chosen as the research object. By obtaining multi-source big data such as Mobile Signaling, the Public Comment, point of interest (POI) and so on, a database was constructed. The results of park quality evaluation, attraction algorithm, and Gaussian decay function were introduced to improve the two-step mobile search method, calculate the accessibility value of the elderly population at the residential community level to access park green spaces under the walking and public transportation modes. The Pearson correlation coefficient was used to analyze the differences in social equity and their causes. Result (1) There were significant differences in the quality of various types of parks in Shangcheng District, with 21.37% of park green spaces scoring higher than the average. (2) There were significant differences in accessibility levels among different transportation modes, with 65.98% of residential areas having extremely low accessibility levels under walking mode, while 33.81% had extremely low accessibility levels under public transportation mode. As the time threshold increased, there was a trend of high value diffusion and low value fading in accessibility. The accessibility of both types of transportation modes showed a clustering distribution, with a higher degree of clustering under public transportation modes. (3) There were social inequality in the park green spaces of Shangcheng District, with the highest level of unfairness in the walking mode, with a low fairness value of 74.8%. Overlay analysis showed that unfair areas were concentrated in the central part of the upper urban area, with a patchy distribution. Conclusion There is an imbalance between the supply of park green spaces and the demands of the elderly population. In the future, it is anticipated that during the planning and construction of urban green spaces, the quality of existing park green space services will be improved, transportation networks will be enhanced, the number of park green spaces will be moderately increased, and the living environment of residential communities will be improved. [Ch, 7 fig. 2 tab. 36 ref.] -
黄腹角雉Tragopan caboti隶属鸡形目Galliformes雉科Phasinidae角雉属Tragopan，分布于湖南东南部、浙江南部和西南部、江西、福建、广东北部和广西东北部，是中国特产濒危雉类，国家一级重点保护动物，全国估计有4 000只，被列入《中国濒危动物红皮书·鸟类卷》[1]。
自20世纪80年代发现黄腹角雉以来，在浙江乌岩岭国家级自然保护区(1994年之前为省级)对黄腹角雉的研究，主要涉及栖息地和巢址选择、栖息地片段化、食性、人工受精繁殖、越冬与迁移、种群结构与动态、种群生存力分析等方面的内容[2]，这些都为自然保护区黄腹角雉种群的科学保护提供了指导建议。本研究对浙江乌岩岭国家级自然保护区内黄腹角雉的最新分布范围进行了调查和分析，以期对前期保护效果进行评估，并为今后保护工作提供建议。
1. 研究区概况
浙江乌岩岭国家级自然保护区(27°20′52″~27°48′39″N，119°37′08″~119°50′00″E)由原乌岩岭省级自然保护区在1994年扩大范围并经国务院批准而晋升为国家级。扩区、晋级后面积为1 881.6 km2，下辖双坑口、碑排、黄桥、垟溪等4个保护站，涉及乌岩岭林场的国有林，罗阳、司前、竹里、西旸等4个乡镇12个行政村的集体林。属于亚热带海洋性季风气候，以次生植被为主，但保存着大面积完整的原生性常绿阔叶林[3]。宋永昌等[4]认为：乌岩岭地区所保存的常绿阔叶林植被比较完整、典型，被认为是中国亚热带常绿阔叶林东部地区保存较好的地点之一。
保护区动植物资源非常丰富，近年来陆续发现了一批新种、全国新分布种、浙江新分布种[5-11]。珍稀物种较多，国家一级保护植物有5种，国家一级保护动物有8种[3]。国家一级保护动物中，鸟类有黄腹角雉与白颈长尾雉Syrmaticus ellioti。作为全国主要的黄腹角雉保种基地与科研基地，做好黄腹角雉种群的调查、监测是该保护区的重要工作之一。
2. 研究方法
2.1 黄腹角雉分布点调查方法
自2019—2020年，采用样线调查法、红外相机调查法对浙江乌岩岭国家级自然保护区黄腹角雉分布进行了调查。样线布设时最大限度地利用现有护林路及防火线，可利用里程为60 km。对间距超出1 km的区域进行线路加密，加密里程为25 km。样线总长度达85 km，基本遍及保护区的各类典型区域。样线调查结合巡护工作每季度开展1次，调查中携带望远镜、照相机，进行必要的影像与文字记录。红外相机调查主要在双坑口、碑排2个保护站所辖区域开展，2019年在双坑口、2020年在碑排分别布设红外相机100台，布设时间均为1 a，2 a共布设200台次。红外相机的设置及照片判读参照章书声等[12-13]的方法。红外相机位点选择总体上采用随机原则，位点间保持直线距离为500~800 m，尽量呈均匀分布，并确保每平方公里范围至少布设1台红外相机。但在局部位置确定上，则要根据地形、植被情况，尽量选择黄腹角雉可能出现并被监拍到的方位。相机安装高度为0.2~1.5 m(结合地形及相机朝向确定)，每季度更换电池与内存卡。由于保护区地形地貌复杂与人为干扰等因素，红外相机存在遗失与被偷盗情况，在双坑口、碑排保护站所辖区有效收回的相机分别为95、92台。
对发现黄腹角雉分布点的经纬度、海拔、植被类型、个体数量及性别等相关情况进行记录，并对不同分布区(保护站)、不同植被类型与不同海拔范围进行统计。
2.2 黄腹角雉分布范围与分布面积确定
研究表明：黄腹角雉栖息地为海拔800~1 400 m的常绿阔叶林和常绿针阔混交林[14]，全年最大扩散距离为3 km[2, 15]。通过实地调查，结合ArcGIS图像判读，分析各个分布点周边的森林植被类型、海拔高度及地形地貌等相关因素，逐个地块判定黄腹角雉分布的区域范围。如在某一地块发现黄腹角雉，则在同一座山体中自该分布点上至海拔1 400 m，下至海拔800 m范围，植被类型为阔叶林、针阔混交林(包含小面积的其他林种)，距离3 km以内(实际中大都达不到3 km)的地域予以确认为黄腹角雉分布范围。分布点以外较大面积(1 hm2以上)的农用地、毛竹Phyllostachys edulis林、针叶纯林予以排除，被其他地类完全隔离的阔叶林、针阔混交林也不予以确认。将相邻分布地块合并后的分布范围按不同保护站转绘到ArcGIS 10.0软件系统中，自动求算各分布区面积。
3. 结果与分析
3.1 黄腹角雉分布点
总共调查到黄腹角雉分布点69个，其中通过样线调查发现的分布点为54个，通过红外相机拍照发现的分布点为15个。双坑口、碑牌、黄桥、垟溪4个保护站均发现有黄腹角雉分布，分布点分别为37、15、11和6个。各分布点的记录详见表1。
表 1 黄腹角雉野外分布调查记录Table 1 Population quantity of T. caboti分布区 分布点 经纬度 海拔/m 植被类型 数量与性别 调查方式 双坑口 S1 27°40′60″N，119°41′15″E 860 阔叶林 1雄 样线调查 S2 27°40′55″N，119°41′10″E 1 110 阔叶林 1雌1雄 红外相机调查 S3 27°40′54″N，119°40′53″E 1 070 针阔混交林 1雄 样线调查 S4 27°20′42″N，119°40′45″E 1 040 针阔混交林 1雌 样线调查 S5 27°41′23″N，119°40′21″E 1 180 针阔混交林 1雌1雄 样线调查 S6 27°41′19″N，119°39′56″E 1 230 针阔混交林 3雄 样线调查 S7 27°41′29″N，119°39′50″E 1 380 针阔混交林 1雌3幼 红外相机调查 S8 27°41′38″N，119°39′56″E 1 310 针叶林(柳杉) 1雌3幼 样线调查 S9 27°41′46″N，119°40′02″E 1 190 阔叶林 1雌 样线调查 S10 27°41′59″N，119°40′18″E 1 220 针阔混交林 1雌3亚 样线调查 S11 27°42′08″N，119°40′21″E 1 120 针叶林(柳杉) 1雌2幼 红外相机调查 S12 27°42′13″N，119°40′21″E 1 030 针阔混交林 1雄 样线调查 S13 27°42′13″N，119°40′16″E 1 070 针阔混交林 1雌 样线调查 S14 27°41′57″N，119°40′31″E 1 045 针阔混交林 2雄 红外相机调查 S15 27°42′16″N，119°40′09″E 995 阔叶林 1雌 样线调查 S16 27°42′18″N，119°40′03″E 915 阔叶林 1雌1雄 样线调查 S17 27°42′48″N，119°40′13″E 843 针阔混交林 1雌 红外相机调查 S18 27°42′50″N，119°40′05″E 772 阔叶林 1雄 样线调查 双坑口 S19 27°42′30″N，119°39′50″E 680 阔叶林 2雌 红外相机调查 S20 27°41′09″N，119°41′13″E 741 阔叶林 1雌1雄4亚 样线调查 S21 27°43′02″N，119°39′47″E 957 阔叶林 1雌 样线调查 S22 27°42′57″N，119°40′01″E 882 阔叶林 2雌 红外相机调查 S23 27°40′16″N，119°40′16″E 860 针阔混交林 1雄 样线调查 S24 27°41′31″N，119°41′35″E 1 193 毛竹林 2雌2雄 样线调查 S25 27°41′43″N，119°39′27″E 1 221 针阔混交林 1雄 红外相机调查 S26 27°42′03″N， 119°39′06″E 1 300 针阔混交林 2雄 样线调查 S27 27°42′38″N，119°38′52″E 1 065 阔叶林 1雌 红外相机调查 S28 27°42′49″N，119°38′49″E 1 325 针阔混交林 1雄 样线调查 S29 27°42′45″N，119°38′43″E 1 405 针阔混交林 1雌 样线调查 S30 27°42′55″N，119°38′36″E 1 550 针阔混交林 1雌 红外相机调查 S31 27°42′58″N，119°38′40″E 1 495 针阔混交林 2雌1雄 样线调查 S32 27°43′10″N，119°38′50″E 1 135 针阔混交林 1雄 样线调查 S33 27°43′52″N，119°39′36″E 1 210 针阔混交林 1雌2雄 样线调查 S34 27°43′41″N，119°39′51″E 1 155 针叶林(杉木林) 1雌 红外相机调查 S35 27°44′36″N，119°41′10″E 750 阔叶林 1雄 样线调查 S36 27°45′26″N，119°42′48″E 980 阔叶林 1雄 样线调查 S37 27°45′56″N，119°43′32″E 1 100 针阔混交林 1雌2幼 样线调查 碑排 B1 27°40′31″N，119°39′23″E 710 阔叶林 1雌3幼 红外相机调查 B2 27°40′11″N，119°40′11″E 690 阔叶林 1雌 样线调查 B3 27°41′13″N，119°39′52″E 1 270 针阔混交林 1雌3亚 样线调查 B4 27°41′19″N，119°39′43″E 1 170 针阔混交林 1雌2幼 红外相机调查 B5 27°41′36″N，119°39′06″E 1 390 针阔混交林 1雄 样线调查 B6 27°41′12″N，119°38′38″E 1 340 针阔混交林 1雌 样线调查 B7 27°40′39″N，119°39′17″E 782 阔叶林 2雄 样线调查 B8 27°40′7″N，119°39′16″E 760 针阔混交林 1雌 样线调查 B9 27°41′14″N，119°39′22″E 1 070 针叶林(柳杉林) 1雌1雄 红外相机调查 B10 27°40′19″N，119°38′44″E 1 090 针阔混交林 1雌 样线调查 B11 27°39′03″N，119°38′29″E 1 120 阔叶林 1雄 样线调查 B12 27°38′05″N，119°38′32″E 1 170 针阔混交林 2雌 样线调查 B13 27°40′14″N，119°39′57″E 772 阔叶林 1雌2雄 样线调查 B14 27°40′28″N，119°40′31″E 1170 针阔混交林 1雄 红外相机调查 B15 27°40′19″N，119°40′17″E 910 阔叶林 2雄 样线调查 黄桥 H1 27°46′05″N，119°44′39″E 905 针阔混交林 1雌 样线调查 H2 27°46′07″N，119°44′56″E 920 针阔混交林 1雄 样线调查 H3 27°46′02″N，119°44′56″E 830 针阔混交林 2雄 样线调查 H4 27°46′10″N，119°45′35″E 995 针阔混交林 1雌 样线调查 H5 27°46′33″N，119°46′41″E 850 阔叶林 1雌1雄 样线调查 H6 27°46′48″N，119°46′24″E 860 毛竹林 1雌 样线调查 H7 27°46′54″N，119°45′42″E 905 针阔混交林 1雄 样线调查 H8 27°47′19″N，119°47′53″E 720 阔叶林 2雌 样线调查 H9 27°47′02″N，119°48′19″E 835 阔叶林 1雌2幼 样线调查 H10 27°48′11″N，119°49′27″E 910 针阔混交林 1雌2亚 样线调查 黄桥 H11 27°48′29″N，119°48′18″E 775 阔叶林 1雄 样线调查 垟溪 Y1 27°21′51″N，119°45′21″E 705 阔叶林 1雄 样线调查 Y2 27°21′46″N，119°45′18″E 850 针阔混交林 1雄 样线调查 Y3 27°21′54″N，119°45′43″E 903 针阔混交林 2雄 样线调查 Y4 27°22′22″N，119°46′01″E 1010 阔叶林 1雌 样线调查 Y5 27°22′20″N，119°46′18″E 915 针阔混交林 1雄 样线调查 Y6 27°22′15″N，119°45′34″E 720 阔叶林 1雌 样线调查 说明：“亚”即黄腹角雉亚成体，“幼”即黄腹角雉幼体；柳杉Cryptomera fortunei，杉木Cunninghamia lanceolata 按植被类型统计，黄腹角雉在常绿阔叶林分布26只，占37.7%，在针阔混交林分布37只，占53.6%，其他植被类型(针叶林及毛竹林)分布6只，占8.7%。针阔混交林的分布点最多，其次为常绿阔叶林，其他植被类型则较少。按海拔范围统计，黄腹角雉在海拔800~1 400 m分布53只，占76.8%；其他海拔分布16只，占23.6%，其中海拔800 m以下分布13只，占18.8%，海拔1 400 m以上分布3只，占4.4% (表2)。
表 2 黄腹角雉野外分布调查统计表Table 2 Statistical table of distribution of T. caboti分布区 分布数量/只 按植被类型的黄腹角雉分布 按海拔范围的黄腹角雉分布 阔叶林 针阔混交林 其他 800 m以下 800~1 400 m 1 400 m以上 数量/只 占比/% 数量/只 占比/% 数量/只 占比/% 数量/只 占比/% 数量/只 占比/% 数量/只 占比/% 双坑口 37 13 35.1 20 54.1 4 10.8 4 10.8 30 81.1 3 8.1 碑排 15 6 40.0 8 53.3 1 6.7 5 33.3 10 66.7 黄桥 11 4 36.4 6 54.5 1 9.1 2 18.2 9 81.8 垟溪 6 3 50.0 3 50.0 2 33.3 4 66.7 合计 69 26 37.7 37 53.6 6 8.7 13 18.8 53 76.8 3 4.4 调查中发现：在靠近防火线与山脊线的边缘区域、以及与其他植被类型交界的过渡区域，黄腹角雉分布数量相对较多，而核心区域黄腹角雉反而较少，可以初步确定黄腹角雉种群分布存在边缘效应。此外，在低海拔地带及保护区最南面的洋溪分布区，并未发现黄腹角雉依赖性的植物交让木Daphniphyllum macropodum。
3.2 黄腹角雉分布区范围与面积
浙江乌岩岭国家级自然保护区黄腹角雉分布区总面积为55.3 km2。双坑口分布区面积为24.9 km2，东与司前镇黄桥村为界；南面边缘有较多的毛竹林、针叶林，最低海拔为680 m；西与罗阳镇马联村为界；北部主要与景宁畲族自治县为界。主要涉及乌岩岭林场的国有林，及司前镇榅垟村、上地村、叶山村及罗溪源林场的集体林。海拔范围为680~1 550 m。碑排分布区面积为15.2 km2，东与乌岩岭林场为界；南面最低海拔为690 m，分布较多成片的毛竹林、针叶林；西与罗阳镇上垟村为界；北部与景宁畲族自治县及福建省寿宁县为界。主要涉及罗阳镇马联村、五岗村，及马子坑联营场、碑排林场、岭北林场的集体林。海拔为690~1 350 m。黄桥分布区面积为10.7 km2，分为陈吴坑—双坑头、苦杜井—晓燕2个区块。东与文成县交界，南面主要与毛竹林相邻，西与司前镇上地村接壤，北与景宁畲族自治县为界。主要涉及司前镇黄桥村、黄桥联营场、竹里乡茶石村、竹里乡林场的集体林。海拔为720~995 m。垟溪分布区面积为4.5 km2，范围为羊场(地名)周边海拔720 m以上的区域。主要涉及西旸镇洋溪林场的集体林。
4. 讨论
4.1 分布区植被类型与海拔范围
本研究发现：黄腹角雉分布地主要为常绿阔叶林与针阔混交林，这与之前的研究结果[14]基本一致。但也有少数分布点位于针叶林与毛竹林中，这些分布点大都在阔叶林附近，黄腹角雉在这些地块出现可能属于偶然路过。黄腹角雉营巢树以柳杉为主[16]，在柳杉林区域出现则可能与营巢有关。保护区内黄腹角雉海拔分布范围为680~1 550 m，比之前800~1 400 m的海拔范围[15]要广。近年来黄腹角雉向低海拔区域扩散的趋势明显，2019年在保护区以外天关山地区海拔570 m处发现了黄腹角雉，这是浙江省泰顺县迄今为止发现黄腹角雉的最低海拔区域。
4.2 与交让木的相关性
交让木果实与叶子是黄腹角雉赖以越冬的食物，交让木同黄腹角雉的分布密切相关，是其依赖性植物[15]。乌岩岭自然保护区交让木分布在海拔900~1 400 m[17]，但在黄腹角雉低海拔分布地带及垟溪分布区，并没有发现交让木的存在，说明当前黄腹角雉的分布与交让木不具有完全的相关性。本研究分析认为：低海拔地带及地处最南面的垟溪分布区，植物种类都比较丰富，并且在冬季枯萎程度也不高，黄腹角雉具备相对充足的食物来源，即便没有交让木也能越冬生存。观察乌岩岭人工饲养下黄腹角雉对笼舍内所种植交让木的取食情况，发现笼舍内种植的交让木很少被取食。这说明在人工投喂食物充足的情况下，黄腹角雉对交让木并不具有喜好性与依赖性。但在冬季，高山地区食物相对短缺，交让木对黄腹角雉种群越冬无疑具有重要作用。
4.3 种群分布的边缘效应
边缘效应是自然界普遍存在的现象[18]。本研究初步确定黄腹角雉种群分布也具有边缘效应，种群在阔叶林边缘区域分布相对较多，而在核心区域的发现频率则相对较少。这可能与核心区域在植被高度郁闭下群落内部林窗、林隙的减少与消失有关。陈龙斌等[19]认为：林隙在促进森林生态系统物种多样性、结构复杂性和生境多样性等方面具有重要驱动作用。而植被高度郁闭则会产生以下影响：一是由于光照不足，林下植物种类及数量明显下降而导致食物缺乏；二是自然整枝现象严重，树木变得高大通直而不适于营巢；三是林内光线过于阴暗；四是缺乏具有一定空旷度的“飞动”空间。因此，过度郁闭的植被环境可能并不适合黄腹角雉的生存。在森林内部维持适量林窗、林隙等“小尺度边缘”，有可能是今后保护工作需要考虑的方向。而保护区内遍及主要山脊线的防火线，除了在森林防火上发挥功能以外，也为黄腹角雉活动提供了“边缘”地带。防火线周边是近年来发现黄腹角雉较多的地带，说明防火线对黄腹角雉种群生存繁衍具有助益作用，今后应继续予以维护和保留。
其他野生动物也有相类似现象。如华南梅花鹿Cervus nippon kopschi在保护过程中也面临过相类似困境，良好保护下生长茂盛的森林植被并不适于华南梅花鹿栖息[20]。这些实例都说明，对于某些特定的珍稀濒危物种，如果仅仅对栖息地采取单纯保护，有时候反而造成自然演替中适宜栖息环境的变迁乃至丧失。根据保护对象特定的生态学习性采取适当的人工干预，是栖息地保护与改良的必要措施之一。
4.4 分布区域的变化
在1990年，乌岩岭黄腹角雉冬季种群平均密度为7.08只·km−2，种群数量为43只[21]，可推算出当时的分布面积为6.09 km2。当前黄腹角雉分布面积为55.3 km2，为之前的9.1倍，栖息地范围得到了较大扩展。但相对于保护区1 881.6 km2总面积，当前黄腹角雉分布区所占比例为29.3%，种群分布还有进一步的扩展空间。在4个分布区中，双坑口是原乌岩岭省级自然保护区所在地，也是黄腹角雉的传统分布区与主要分布区，此前鸟类专家大多在此区域开展黄腹角雉研究工作。碑排、黄桥、垟溪3个分布区均为乌岩岭1994年晋升国家级保护区时新划入的范围，其中碑排、黄桥这2个分布区与原乌岩岭省级自然保护区相邻，黄腹角雉种群有可能是乌岩岭原有种群向外扩散繁衍的结果，而垟溪分布区与乌岩岭相距遥远，还被多个乡镇分隔，黄腹角雉种群则可以确定为独立存在的种群。
栖息地片段化与典型栖息地丧失对濒危雉类的威胁尤为严峻，是濒危雉类保护工作中必须优先考虑的问题[15]。典型栖息地的急剧缩小和恶化是致危的主要外因之一，历史上阔叶林已被人工针叶林所取代，使黄腹角雉失去赖以生存的条件[14]。此前保护区的研究[22-23]表明：通过“针改阔”能够实现黄腹角雉栖息地的恢复。在一些植被类型由针叶林改造为阔叶林、针阔混交林的地块，已发现了黄腹角雉的活动。而1994年保护区扩大范围后，区内农村集体林也停止了以针叶用材树种(主要为杉木、柳杉及马尾松Pinus massoniana)作为目的树种的传统林业经营活动，在历经多年演替后，原有针叶林地块大都已向亚热带地带性植被常绿阔叶林方向演变，目前大部分已演变为针阔混交林，黄腹角雉栖息环境已在较大空间尺度内得到恢复，栖息地片段化、破碎化状况已得到明显改变，这是种群分布得以扩展的根本原因。而这次调查中发现针阔混交林中黄腹角雉分布点占比较多的原因，除该植被类型分布最为广泛外，还可能与该植被类型在演替进程中尚处于过渡阶段，内部还存在一定数量的林窗、林隙更适合黄腹角雉的生存有关。
近年来在保护区以外地区也数次发现了黄腹角雉，这大概是由于泰顺县多年来实施“生态大搬迁”，森林生态环境总体上得到了较好改善，保护区以外的部分地区也具备了黄腹角雉的栖息条件。而随着生态进一步向好，该濒危雉类的种群还会进一步扩展。
5. 结论
经过多年保护，浙江乌岩岭国家级自然保护区黄腹角雉栖息地环境已得到了较好恢复，栖息地片段化的状况已得到明显改变，野生种群的分布范围得到了较大扩展，这说明该保护区长期以来对黄腹角雉所采取的保护措施，特别是大面积扩大保护范围的措施已取得积极效果。对于所发现的边缘效应等现象要进一步跟进研究，并科学地出台相应的应对措施。
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图 4 步行模式下老龄人口可达性空间格局
Figure 4 Spatial pattern of accessibility for the elderly population under walking mode
图 5 公共交通模式下老龄人口可达性空间格局
Figure 5 Spatial pattern of accessibility for the elderly population under public transportation mode
图 6 小区复合人居指标与公平性指标叠加分析空间格局
Figure 6 Spatial pattern of composite living indicators and fairness indicators in the community after superposition analysis
表 1 公园质量评价指标体系
Table 1. Park quality evaluation indicator system
一级指标 二级指标 数据来源 权重 基础环境 面积/m2 通过ArcGIS矢量化后统计所得 0.203 6 形状指数 由公园绿地周长和面积计算所得 0.190 5 卫生环境 基于网络街景图像、大众点评评价、实地调研，对卫生环境进行0~10分的打分 0.011 0 生态环境 水体覆盖率/% 基于2022年高分2号遥感影像解译处理，确定水体面积占公园绿地面积的比值 0.142 4 植被覆盖率/% 基于2022年高分2号遥感影像解译处理，确定植被面积占公园绿地面积的比值 0.017 2 适老设施 内部配套设施 公园绿地内部高德地图兴趣点(point of interest, POI)数据 0.117 1 景观小品/个 实地调研结合遥感影像，提取公园绿地内景观小品数量 0.080 9 服务质量 大众点评评论数/条 爬取公园绿地内大众点评总体评论数量 0.168 9 服务功能多样性 公园绿地外部POI数据 0.068 4 
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表 2 Pearson相关性系数检测结果
Table 2. Pearson correlation coefficient detection results
空间公平性指标 舒适度指标 优美度指标 和谐度指标 小区复合人居指标 小区享有的公园质量 0.349** 0.120** 0.305** 0.076 步行可达性 0.049 0.159** −0.035 0.131** 公共交通可达性 0.420** 0.110* 0.371** 0.071 说明：*表示在0.05水平(双侧)上显著相关；**表示在0.01水平(双侧)上显著相关。
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