- 规划与建设
- 文章编号：1009-6000(2021)03-0098-06
- 中图分类号：TU985.2 文献标识码：B
- Doi：10.3969/j.issn.1009-6000.2021.0
- 项目基金：江苏高校优势学科建设工程资助项目（编号：PAPD）。
- 作者简介：莫纪灿，南京林业大学硕士研究生，研究方向为风景园林规划设计、风景园林遗产保护；
陈欣，南京林业大学硕士研究生，研究方向为风景园林规划设计、风景园林遗产保护；王晴晴，南京林业大学硕士研究生，研究方向为风景园林规划设计、风景园林遗产保护；
张青萍，通信作者，南京林业大学教授，博导，研究方向为风景园林规划设计、风景园林遗产保护。
- 基于城市不同养老人群的老年友好绿地选址研究 ——以南京市为例
- Research on Location of Elderly-Friendly Green Space Based on Different Urban Elderly Population: A Case Study of Nanjing
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- 莫纪灿 陈欣 王晴晴 张青萍
- MO Jican CHEN Xin WANG Qingqing ZHANG Qingping
- 摘要：
人口老龄化趋势加剧和城镇养老问题突出的背景下，如何集约利用土地资源满足老龄群体的户外公共空间使用需求成为值得深入探讨的现实问题。文章提出利用与养老人群密切相关的 POI 对其空间分布进行预测并论证基于不同养老人群分布进行绿地选址的必要性，进而初步探索基于不同养老人群需求的绿地选址策略。结果表明，无论是居家养老人群还是机构养老人群都和城市总体人口在空间分布上存在差异，且二者之间也存在差异。分别运用核密度法、自然断点法和网络分析法进行基于居家养老人群和机构养老人群需求的老年友好绿地选址。最后对城市老年友好绿地系统的构建提出建议和展望。 - 关键词：
老年友好绿地；老龄群体；POI数据；南京市； - Abstract: In the context of the intensified population aging trend and the prominent urban elderly care problem, how to intensively use land resources to meet the outdoor public space use needs of the elderly has become a practical issue worthy of in-depth discussion. The article proposes to use POI closely related to the elderly to predict its spatial distribution and demonstrates the necessity of green space site selection based on the distribution of different elderly people, and then initially explores green space site selection strategies based on the needs of different elderly people. The results indicate that there are differences in the spatial distribution of both the home-based and institutional-based elderly and the overall urban population, and there are also differences between the two. The core density method, the natural breakpoint method and the network analysis method were used to select the old-friendly green space based on the needs of the elderly at home and the elderly at institutions. Finally, suggestions and prospects for the construction of the urban elderly-friendly green space system are put forward.
- Key words: elderly-friendly green space; the elderly; point of interest (POI); Nanjing city
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