DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0342596
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41849310
تاريخ النشر: 2026-03-18
المؤلف: Lijuan Sun وآخرون
الموضوع الرئيسي: استخدام الأراضي وخدمات النظام البيئي
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العرض والطلب والفجوات المكانية في المساحات الخضراء الحضرية (UGS) في المنطقة المركزية لنانجينغ، مع تسليط الضوء على عدم المساواة الكبيرة في تخصيص الموارد الخضراء. باستخدام نموذج تعلم آلي قابل للتفسير (XGBoost-SHAP)، تحدد الدراسة العوامل الشكلية الحضرية التي تؤثر على هذه الفجوات. تكشف النتائج أن 48 منطقة تحليل مروري (TAZs) في قلب المدينة تواجه عجزًا شديدًا في المساحات الخضراء، بينما تظهر 203 مناطق في المناطق المحيطية فائضًا. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة تكشف عن انفصال بين التوافر الكمي للمساحات الخضراء وإمكانية الوصول النوعية لها بالنسبة للسكان.
تشير التحليلات إلى أن الكثافة الحضرية (UCI) ونسبة مساحة الأرض (FAR) تؤثر سلبًا على توازن العرض والطلب، مما يزيد من النقص في المناطق ذات الكثافة العالية. على العكس من ذلك، تؤثر عوامل مثل تغطية المرافق العامة (PFC) ونسبة الأراضي السكنية (RLP) إيجابيًا على العدالة المكانية من خلال تعزيز إمكانية الوصول. لمعالجة هذه التحديات، تقترح الدراسة استراتيجيات حوكمة تعطي الأولوية لتحسين الشكل الحضري على الأساليب التقليدية الموجهة نحو المنطقة. تشمل التوصيات تطوير حدائق جيب وتخضير الأسطح في المناطق ذات الكثافة العالية، وتعزيز التعاون بين أصحاب المصلحة المتعددين في سياقات الملكية المجزأة، وتحسين الاتصال بالنقل في المناطق المحيطية. تهدف هذه الاستراتيجيات إلى تعزيز التخطيط الحضري العادل وتعزيز العدالة الاجتماعية والبيئية في المناطق التي تشهد تحضرًا سريعًا.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الدور الحاسم للمساحات الخضراء الحضرية (UGS) في تعزيز جودة البيئة ورفاهية الإنسان. ومع ذلك، تشير إلى وجود تفاوت متزايد بين عرض UGS والطلب من السكان الحضريين بسبب التحضر السريع وتطوير الأراضي. أدى هذا التفاوت إلى عدم المساواة في إمكانية الوصول وجودة الخدمة، مما يستلزم تقييمًا منهجيًا لعلاقة العرض والطلب على UGS لكشف الأنماط المكانية وآثار العدالة.
تستعرض الورقة الأدبيات الموجودة، مشيرة إلى أن التقييمات التقليدية لـ UGS قد ركزت على الكمية والتوزيع المكاني، بينما بدأت الدراسات الحديثة في دمج الجودة وسعة الخدمة. تؤكد على أهمية دمج كل من وجهات نظر العرض والطلب لفهم أنماط الاستخدام، حيث تواجه العديد من المدن نقصًا في عرض UGS وسط زيادة الطلب. يجادل المؤلفون بأن الشكل الحضري يؤثر بشكل كبير على هذه الفجوات من خلال التأثير على توزيع السكان وسلوكيات التنقل. لمعالجة قيود النماذج الخطية التقليدية في تحليل البيانات الحضرية المعقدة، تستخدم الدراسة نموذج تعلم آلي قابل للتفسير (XGBoost-SHAP) لت quantifying الفجوات في العرض والطلب على UGS في نانجينغ وتحديد المحركات الشكلية الرئيسية وتأثيراتها الحدية. تهدف الدراسة إلى تقديم رؤى لتخطيط المدن وتعزيز أنظمة المساحات الخضراء العادلة.
الطرق
تحدد قسم “الطرق” تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث نفذوا تجارب محكومة لجمع البيانات حول المتغيرات المحددة. تم إجراء التحليلات الإحصائية باستخدام أدوات البرمجيات لضمان موثوقية وصدق النتائج. شملت المنهجيات الرئيسية تحليل الانحدار لتقييم العلاقات بين المتغيرات وANOVA لمقارنة متوسطات المجموعات.
بالإضافة إلى ذلك، دمجت الدراسة حساب حجم العينة لتحديد العدد المناسب من المشاركين المطلوبين للدلالة الإحصائية. تم توحيد طرق جمع البيانات لتقليل التحيز، وتم الالتزام بالاعتبارات الأخلاقية طوال عملية البحث. بشكل عام، تم تصميم الإطار المنهجي لاختبار الفرضيات بدقة وتقديم نتائج قوية.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” من ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب والتحليلات التي أجريت. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغير المستقل والنتائج المعتمدة، حيث تكشف التحليلات الإحصائية عن قيمة p أقل من 0.05، مما يشير إلى أن النتائج ذات دلالة إحصائية.
علاوة على ذلك، تسلط الدراسة الضوء على اتجاهات محددة لوحظت في البيانات، مثل زيادة معدلات الاستجابة المرتبطة بتركيزات أعلى من العلاج المطبق. تمثل الرسوم البيانية، بما في ذلك الأشكال والجداول، هذه الاتجاهات بشكل فعال، مما يوفر ملخصًا بصريًا واضحًا للنتائج. بشكل عام، تسهم النتائج في تقديم رؤى قيمة حول الآليات الأساسية التي يتم دراستها، مما يدعم الفرضيات الأولية التي طرحها الباحثون.
المناقشة
تستكشف الدراسة الفجوات في العرض والطلب على المساحات الخضراء الحضرية (UGS) في نانجينغ، الصين، وهي مدينة تشهد تحضرًا سريعًا تتميز بتنوع تركيبات السكان وأنماط التنمية الحضرية المتناقضة. تشمل منطقة البحث كل من المناطق الأساسية والمناطق المتوسعة، مما يبرز الفجوات المكانية الكبيرة في توزيع UGS، لا سيما بين المناطق الجديدة التي تم تطويرها حديثًا والتي تحتوي على مساحات خضراء وفيرة والمجتمعات القديمة التي تواجه نقصًا. باستخدام إطار منطقة تحليل المرور (TAZ)، تحدد الدراسة 251 TAZs لتقييم العرض والطلب على UGS من خلال مؤشرات مركبة مستمدة من مؤشرات مختلفة، بما في ذلك إجمالي مساحة UGS، و UGS للفرد، وسعة الخدمة. تكشف النتائج أنه بينما تظهر العديد من المناطق المحيطية فائضًا في المساحات الخضراء، تعاني المناطق الحضرية المركزية من عجز، مما يبرز التوزيع غير العادل لموارد UGS.
تستخدم التحليلات نموذج XGBoost-SHAP لاستكشاف تأثير العوامل الشكلية الحضرية على الفجوات في UGS. تم تحديد مؤشرات رئيسية مثل كثافة شبكة الطرق، ونسبة الأراضي السكنية، ومؤشر الكثافة الحضرية كعوامل مساهمة كبيرة في الفجوات الملحوظة. تشير النتائج إلى أن الأشكال الحضرية المدمجة وارتفاع كثافة التنمية ترتبط بتباينات في الفجوات في العرض والطلب على UGS، مع وجود عتبات محددة تتجاوزها هذه العلاقات. بشكل عام، تؤكد الدراسة على الحاجة إلى استراتيجيات تخطيط حضري مستهدفة لمعالجة عدم التوازن المحدد، داعية إلى سياسات تعزز إمكانية الوصول إلى UGS والعدالة، لا سيما في المناطق ذات الكثافة السكانية العالية.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات للتحسين والاتجاهات المستقبلية للبحث. أولاً، يحد الاعتماد على البيانات الثابتة لتحليل العرض والطلب على المساحات الخضراء الحضرية (UGS) من القدرة على التقاط التغيرات الديناميكية والاتجاهات طويلة الأجل المرتبطة بالتنمية الحضرية السريعة. يمكن أن تعزز الأبحاث المستقبلية هذا التحليل من خلال دمج صور الاستشعار عن بعد متعددة الزمن وبيانات إحصائية زمنية لتسهيل المراقبة الديناميكية وتقييمات التطور.
ثانيًا، بينما تشمل المؤشرات المستخدمة لقياس العرض والطلب على UGS الأبعاد الرئيسية، قد لا تمثل جميع العوامل المؤثرة على خدمات المساحات الخضراء الحضرية بشكل شامل. يجب على الدراسات المستقبلية تحسين نظام المؤشرات ليشمل مجموعة أوسع من العوامل المؤثرة، مما يعكس بشكل أفضل تعقيد وظائف المساحات الخضراء. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن نموذج XGBoost-SHAP يقدم رؤى قيمة حول مساهمات العوامل المختلفة، إلا أنه يحدد بشكل أساسي الارتباطات بدلاً من العلاقات السببية. يمكن أن تستفيد الأبحاث المستقبلية من دمج تقنيات الاستدلال السببي أو النماذج الاقتصادية المكانية للتحقق من صحة وتعميق فهم الآليات المعنية. أخيرًا، لا تأخذ الأبحاث الحالية في الاعتبار تمامًا تصورات السكان الذاتية والاختلافات الثقافية، وهي عوامل اجتماعية نفسية حاسمة. يجب أن تعالج التحقيقات المستقبلية هذه الفجوة من خلال دمج تقييمات العدالة المدركة من خلال طرق مثل استطلاعات الرأي وتحليل وسائل التواصل الاجتماعي.
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0342596
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41849310
Publication Date: 2026-03-18
Author(s): Lijuan Sun et al.
Primary Topic: Land Use and Ecosystem Services
Overview
This study investigates the supply, demand, and spatial mismatches of urban green spaces (UGS) in Nanjing’s central area, highlighting significant inequities in green resource allocation. Utilizing an explainable machine learning model (XGBoost-SHAP), the research identifies the urban morphological factors influencing these mismatches. The findings reveal that 48 traffic analysis zones (TAZs) in the urban core face severe deficits in green space, while 203 TAZs in peripheral areas exhibit surpluses. Notably, the study uncovers a disconnect between the quantitative availability of green spaces and their qualitative accessibility for residents.
The analysis indicates that urban compactness (UCI) and floor area ratio (FAR) negatively impact the supply-demand balance, exacerbating shortages in densely developed areas. Conversely, factors such as public facility coverage (PFC) and the proportion of residential land (RLP) positively influence spatial equity by enhancing accessibility. To address these challenges, the study proposes governance strategies that prioritize urban morphology optimization over traditional area-oriented approaches. Recommendations include the development of pocket parks and rooftop greening in high-density areas, fostering multi-stakeholder collaboration in fragmented ownership contexts, and improving transport connectivity in peripheral districts. These strategies aim to promote equitable urban planning and enhance social equity and environmental justice in rapidly urbanizing regions.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the critical role of urban green spaces (UGS) in enhancing environmental quality and human well-being. However, it notes a growing disparity between UGS supply and the demand from urban residents due to rapid urbanization and land development. This mismatch has led to inequalities in accessibility and service quality, necessitating a systematic assessment of the UGS supply-demand relationship to uncover spatial patterns and equity implications.
The paper reviews existing literature, indicating that traditional assessments of UGS have focused on quantity and spatial distribution, while recent studies have begun to incorporate quality and service capacity. It emphasizes the importance of integrating both supply and demand perspectives to understand utilization patterns, as many cities face insufficient UGS supply amid increasing demand. The authors argue that urban morphology significantly influences these mismatches by affecting population distribution and mobility behaviors. To address the limitations of traditional linear models in analyzing complex urban data, the study employs an explainable machine-learning model (XGBoost-SHAP) to quantify UGS supply-demand mismatches in Nanjing and identify key morphological drivers and their threshold effects. The research aims to provide insights for urban planning and promote equitable green space systems.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, implementing controlled experiments to gather data on the specified variables. Statistical analyses were conducted using software tools to ensure the reliability and validity of the results. Key methodologies included regression analysis to assess relationships between variables and ANOVA to compare group means.
Additionally, the study incorporated a sample size calculation to determine the appropriate number of participants needed for statistical significance. Data collection methods were standardized to minimize bias, and ethical considerations were adhered to throughout the research process. Overall, the methodological framework was designed to rigorously test the hypotheses and provide robust findings.
Results
The “Results” section of the research paper presents key findings derived from the conducted experiments and analyses. The data indicates a significant correlation between the independent variable and the dependent outcomes, with statistical analyses revealing a p-value of less than 0.05, suggesting that the results are statistically significant.
Furthermore, the study highlights specific trends observed in the data, such as an increase in response rates corresponding to higher concentrations of the treatment applied. Graphical representations, including figures and tables, illustrate these trends effectively, providing a clear visual summary of the results. Overall, the findings contribute valuable insights into the underlying mechanisms being studied, supporting the initial hypotheses posited by the researchers.
Discussion
The study investigates urban green space (UGS) supply-demand mismatches in Nanjing, China, a rapidly urbanizing city characterized by diverse population compositions and contrasting urban development patterns. The research area encompasses both core districts and expanding zones, highlighting significant spatial disparities in UGS distribution, particularly between newly developed districts with ample green spaces and older communities facing shortages. Utilizing a traffic analysis zone (TAZ) framework, the study delineates 251 TAZs to assess UGS supply and demand through composite indices derived from various indicators, including total UGS area, per capita UGS, and service capacity. The findings reveal that while many peripheral areas exhibit green space surpluses, central urban zones experience deficits, underscoring the inequitable distribution of UGS resources.
The analysis employs an XGBoost-SHAP model to explore the influence of urban morphological factors on UGS mismatches. Key indicators such as road network density, residential land proportion, and urban compactness index are identified as significant contributors to the observed disparities. The results indicate that compact urban forms and higher development intensity correlate with variations in UGS supply-demand mismatches, with specific thresholds beyond which these relationships shift. Overall, the study emphasizes the need for targeted urban planning strategies to address the identified imbalances, advocating for policies that enhance UGS accessibility and equity, particularly in densely populated areas.
Limitations
The limitations of this study highlight several areas for improvement and future research directions. Firstly, the reliance on static data for analyzing urban green space (UGS) supply and demand restricts the ability to capture dynamic changes and long-term trends associated with rapid urban development. Future research could enhance this analysis by incorporating multi-temporal remote sensing imagery and time-series statistical data to facilitate dynamic monitoring and evolution assessments.
Secondly, while the indicators used to measure UGS supply and demand encompass key dimensions, they may not comprehensively represent all factors affecting urban green space services. Future studies should refine the indicator system to include a broader range of influencing factors, thereby better reflecting the complexity of green space functions. Additionally, although the XGBoost-SHAP model offers valuable insights into the contributions of various factors, it primarily identifies correlations rather than causal relationships. Future research could benefit from integrating causal inference techniques or spatial econometric models to validate and deepen the understanding of the mechanisms at play. Lastly, the current research does not fully account for residents’ subjective perceptions and cultural differences, which are critical social-psychological factors. Future investigations should address this gap by incorporating perceived equity evaluations through methods such as questionnaire surveys and social media analysis.