Phân tích khả năng tiếp cận không gian xanh đô thị tại khu vực nội thành tp hồ chí minh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN HỒ LÂM TRƯỜNG HỒ LÂM TRƯỜNG HỒ LÂM TRƯỜNG HỒ LÂM TRƯỜNG PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG TIẾP CẬN KHƠNG GIAN XANH ĐÔ THỊ TẠI KHU VỰC NỘI THÀNH TP HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ TÀI NGUN VÀ MƠI TRƯỜNG TP HỒ CHÍ MINH – Năm 2018 NĂM 2018 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN HỒ LÂM TRƯỜNG PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG TIẾP CẬN KHÔNG GIAN XANH ĐÔ THỊ TẠI KHU VỰC NỘI THÀNH TP HỒ CHÍ MINH Chuyên ngành: Quản lý Tài nguyên Môi trường Mã số: 60 85 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS PHAN HIỀN VŨ TP HỒ CHÍ MINH – Năm 2018 TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tơi thực hướng dẫn khoa học TS Phan Hiền Vũ Các liệu, tài liệu tham khảo luận văn dẫn nguồn đầy đủ Một phần nội dung nghiên cứu đề tài công bố hội nghị khoa học nước ghi rõ trích dẫn phụ lục luận văn TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2018 Học viên cao học Hồ Lâm Trường i LỜI CẢM ƠN Để có ngày hơm nay, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn đến Thầy, Cơ truyền đạt kiến thức chuyên môn suốt q trình tơi học tập Khoa Địa lý, Trường Đại học Khoa học Xã hội Nhân văn TP Hồ Chí Minh Đặc biệt, xin cảm ơn TS Lê Thanh Hòa kinh nghiệm ý tưởng việc ứng dụng GIS vào lĩnh vực môi trường đô thị Tôi xin gửi lời cảm ơn đến TS Phan Hiền Vũ, người tận tình hướng dẫn có góp ý sâu sắc q trình tơi thực luận văn Tôi xin gửi lời cảm ơn đến đồng nghiệp Trung tâm Ứng dụng Cơng nghệ Vũ trụ TP Hồ Chí Minh tạo điều kiện động viên tinh thần suốt trình tơi học tập nghiên cứu Cuối cùng, tơi xin gửi lời cảm ơn đến Ba, Mẹ Bà Ngoại người nuôi nấng, dạy dỗ tạo điểm tựa để bước đường học tập TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2018 Học viên cao học Hồ Lâm Trường ii TĨM TẮT Khơng gian xanh thị có tầm quan trọng chất lượng sống dân cư, đặc biệt thành phố có mức thị hóa cao Theo đó, thuật ngữ “khả tiếp cận khơng gian xanh” sử dụng rộng rãi thước đo quy hoạch đô thị nhiều thành phố lớn giới Tuy nhiên, bối cảnh dân số ngày gia tăng, vấn đề thiếu hụt không gian xanh thách thức lớn với thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu tập trung phân tích phân bố định lượng khả năng tiếp cận không gian xanh đô thị khu vực nội thành hữu thành phố Hồ Chí Minh Theo đó, nghiên cứu dựa hai hướng tiếp cận chủ yếu bao gồm phương pháp phân tích mạng lưới GIS phương pháp Gaussian 2SFCA Các liệu thu thập bao gồm liệu dân số, nhà ở, đường giao thơng khơng gian xanh Phương pháp phân tích mạng lưới giúp xác định vị trí dân cư bị hạn chế việc tiếp cận không gian xanh thị Bên cạnh đó, phương pháp Gaussian 2SFCA sử dụng nhằm đo lường khả tiếp cận không gian xanh thị cho vị trí dân cư, đồng thời tính tốn áp lực dân số lên khu vực không gian xanh đô thị Kết nghiên cứu cho thấy 64% vị trí dân cư khu vực nội thành hữu nằm phạm vi phục vụ không gian xanh đô thị Đồng thời, 79% dân số khu vực có khả tiếp cận không gian xanh đô thị mức độ thấp Trong đó, tập trung chủ yếu quận nội thành phát triển Gò Vấp, Tân Phú, Tân Bình, Bình Thạnh Quận Ở góc độ khác, khu vực có diện tích khơng gian xanh hạn chế, bối cảnh mật độ dân cư tập trung cao, áp lực tiềm dân số lên không gian xanh đô thị lớn, điển hình cơng viên Quận Quận Dựa kết phân tích, nghiên cứu cung cấp nhìn mang tính khơng gian phân bố không gian xanh đô thị Từ đó, đóng góp phần sở khoa học việc quy hoạch phát triển không gian xanh thị nói riêng, sở hạ tầng thị nói chung iii ABSTRACT Urban green space is important for the quality of life in cities, especially in cities with high levels of urbanization The term "green space accessibility” is widely used as a measure of urban planning in metropolises around the world However, in the context of population growth, the reduction of green space area is a major challenge for Ho Chi Minh City This study focuses on analyzing the spatial distribution of green space in the urban core of Ho Chi Minh city and quantifying its accessibility Accordingly, this study is based on two approaches: network analysis in GIS and Gaussian two-step floating catchment area (Gaussian 2SFCA) Data collected include population census, housing, roads, and green space Network analysis allows for identifying restricted residential locations in access to green space In addition, Gaussian 2SFCA method is used to measure the accessibility and pressures of green space The results show that 64% of residential locations are outside the service area of the urban green space More than 79% of the population has access to urban green space at a very low level, especially in Go Vap, Tan Phu, Tan Binh, Binh Thanh and District In the context of the small area of green space and high population density, the pressure on green space is very high, such as the public park in District and District The findings of this study provided a spatial view of the distribution of green spaces for urban planners and public policy makers in Ho Chi Minh city Finally, this study has introduced spatial approaches to urban green space planning in particular, as well as public infrastructure in general iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii MỤC LỤC v DANH MỤC HÌNH vii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT x MỞ ĐẦU 1 Đặt vấn đề Mục tiêu nghiên cứu Nội dung thực Khung nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài NỘI DUNG CHƯƠNG I: TỔNG QUAN TƯ LIỆU Định nghĩa không gian xanh đô thị Khả tiếp cận không gian xanh đô thị 1.2.1 Thuật ngữ khả tiếp cận 1.2.2 Đo lường khả tiếp cận 10 1.2.3 Phạm vi phục vụ không gian xanh thị 19 Ước tính dân số theo hướng tiếp cận viễn thám GIS 21 Mơ hình liệu mạng lưới GIS 23 Phương pháp phân nhóm liệu 25 Khu vực nghiên cứu 26 1.6.1 Vùng nội thành hữu TP Hồ Chí Minh 26 1.6.2 Khơng gian xanh thị TP Hồ Chí Minh 28 CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30 Phương pháp luận 30 Phương pháp thu thập tiền xử lý liệu 32 2.2.1 Dữ liệu thu thập 32 2.2.2 Tiền xử lý liệu 33 v 2.2.3 Tổ chức lưu trữ liệu 35 Xây dựng mơ hình liệu mạng lưới 37 Phân tích tìm sở gần 40 Phương pháp ước tính dân số dựa liệu nhà 44 Phương pháp Gaussian 2SFCA 45 CHƯƠNG III: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 49 Mức độ tập trung phân bố dân cư 49 3.1.1 Quy mô dân số 49 3.1.2 Mật độ dân số 50 Hiện trạng phân bố không gian xanh đô thị 52 3.2.1 Diện tích không gian xanh đô thị 52 3.2.2 Diện tích khơng gian xanh đầu người 54 Ước tính dân số dựa liệu nhà 55 Phân tích khả tiếp cận không gian xanh đô thị 58 3.4.1 Kết phân tích tìm sở gần 58 3.4.2 Xác định vị trí dân cư nằm phạm vi phục vụ không gian xanh 59 3.4.3 Đo lường áp lực dân số lên không gian xanh đô thị 63 3.4.4 Xác định vị trí khơng gian xanh tiếp cận từ vị trí dân cư 68 3.4.5 Đo lường khả tiếp cận không gian xanh đô thị 71 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 78 Kết luận 78 Kiến nghị 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 PHỤ LỤC 90 vi DANH MỤC HÌNH Hình Khung nghiên cứu Hình Phạm vi khu vực nghiên cứu Hình Khái niệm khơng gian xanh thị mang tính mở cơng cộng Hình Khả tiếp cận dựa diện tích cơng viên bình quân đầu người 11 Hình Việc đo lường khả tiếp cận bị giới hạn khu vực 12 Hình Phạm vi phục vụ công viên tạo dựa khoảng cách Euclidean 13 Hình Phạm vi phục vụ tạo dựa phân tích mạng lưới 13 Hình Bề mặt mật độ dựa hàm Kernel 14 Hình So sánh biến thiên trọng số khoảng cách phương pháp 2SFCA, E2SFCA Gaussian 2SFCA 18 Hình 10 Dữ liệu dân số xây dựng phương pháp “dasymetric mapping” 22 Hình 11 Mơ tả quan hệ hình học Arc Node 23 Hình 12 Mơ hình hóa đối tượng có tính chất mạng lưới 24 Hình 13 Phân vùng phát triển khu vực nghiên cứu 27 Hình 14 Quy trình thực 30 Hình 15 Các đối tượng khơng gian xanh số hóa cập nhật 34 Hình 16 Vị tiếp tiếp cận khơng gian xanh số hóa 38 Hình 17 Vị trí dân cư tạo dựa vào trọng tâm đa giác 38 Hình 18 Quy trình xây dựng mơ hình liệu mạng lưới 39 Hình 19 Network Dataset xây dựng lưu trữ Geodatabase 39 Hình 20 Các tuyến di chuyển từ vị trí dân cư (mã nhận dạng 8098) đến vùng không gian xanh gần 42 Hình 21 Bảng thuộc tính tuyến di chuyển từ vị trí dân cư đến vùng gian xanh gần 42 Hình 22 Phạm vi phục vụ vùng khơng gian xanh (mã nhận dạng 64) 43 Hình 23 Bảng thuộc tính tuyến di chuyển vị trí dân cư nằm phạm vi phục vụ vùng gian xanh đô thị 43 Hình 24 Minh họa thành phần cơng thức tính tốn 44 Hình 25 Các yếu tố ảnh hưởng đến việc đo lường khả tiếp cận 45 Hình 26 Mơ tả bước thứ phương pháp Gaussian 2SFCA 46 Hình 27 Mơ tả bước thứ phương pháp Gaussian 2SFCA 47 vii Hình 28 Sự suy giảm “trọng số khoảng cách” theo quãng đường di chuyển 48 Hình 29 Dân số trung bình quận khu vực nội thành hữu (năm 2009) 49 Hình 30 Mật độ dân số quận khu vực nội thành hữu (năm 2009) 51 Hình 31 Mật độ dân số phường khu vực nghiên cứu (năm 2009) 52 Hình 32 Phân bố khơng gian xanh thị khu vực nghiên cứu 53 Hình 33 Diện tích khơng gian xanh thị theo đơn vị hành 53 Hình 34 Diện tích khơng gian xanh đầu người khu vực nghiên cứu 55 Hình 35 Dữ liệu dân số ước tính theo khối nhà 56 Hình 36 Phối cảnh chiều thể dân số ước tính cho khối nhà 56 Hình 37 Mật độ dân số theo khối nhà khu vực nghiên cứu 57 Hình 38 Kết phân tích tìm sở gần 58 Hình 39 Thơng tin thuộc tính tuyến di chuyển từ vị trí dân cư đến vị trí khơng gian xanh gần 59 Hình 40 Phạm vị phục vụ khơng gian xanh đô thị 60 Hình 41 Số vị trí dân cư nằm (hoặc ngồi) phạm vi phục vụ 61 Hình 42 Dân số nằm (hoặc ngoài) phạm vi phục khơng gian xanh thị 62 Hình 43 Tính tốn số người tiềm tiếp cận vị trí khơng gian xanh 64 Hình 44 Tính tốn áp lực dân số lên đối tượng khơng gian xanh 64 Hình 45 Phân nhóm giá trị 65 Hình 46 Áp lực dân số lên không gian xanh đô thị khu vực nghiên cứu 66 Hình 47 Áp lực dân số lên không gian xanh đô thị khu vực Quận Quận 67 Hình 48 Áp lực dân số lên không gian xanh đô thị khu vực Quận Quận 67 Hình 49 Số vị trí khơng gian xanh gần tiếp cận từ vị trí dân cư 69 Hình 50 Kết tính tốn số khả tiếp cận cho vị trí dân cư 71 Hình 51 Khả tiếp cận khơng gian xanh đô thị khu vực nghiên cứu 73 Hình 52 Khả tiếp cận khơng gian xanh khu vực Quận 1, Quận 3, Quận 74 Hình 53 Khả tiếp cận không gian xanh khu vực Tân Bình, Gị Vấp, Phú Nhuận 74 Hình 54 Khả tiếp cận khơng gian xanh đô thị theo tỉ lệ phần trăm dân số 75 viii ESRI (2010) Network Analyst Tutorial (pp 10–119) ESRI ESRI (2017a) Algorithms used by the ArcGIS Network Analyst extension Retrieved October 17, 2017, from http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/extensions/networkanalyst/algorithms-used-by-network-analyst.htm ESRI (2017b) Classification methods Retrieved September 26, 2017, from https://doc.arcgis.com/en/maps-for-office/design-and-use/classification-methods.htm Estabrooks, P A., Lee, R E., & Gyurcsik, N C (2003) Resources for physical activity participation: Does availability and accessibility differ by neighborhood socioeconomic status? Annals of Behavioral Medicine, 25(2), 100–104 https://doi.org/10.1207/S15324796ABM2502_05 Fan, P., Xu, L., Yue, W., & Chen, J (2017) Accessibility of public urban green space in an urban periphery: The case of Shanghai Landscape and Urban Planning, 165, 177–192 https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2016.11.007 Fischer, M M (2003) GIS and Network Analysis ERSA Conference Papers, 433–449 Fisher, P F., & Langford, M (1996) Modeling sensitivity to accuracy in classified imagery: A study of areal interpolation by dasymetric mapping Professional Geographer, 48(3), 299–309 https://doi.org/10.1111/j.0033-0124.1996.00299.x Geertman, S C M., & Ritsema Van Eck, J R (1995) GIS and models of accessibility potential: an application in planning International Journal of Geographical Information Systems, 9(1), 67–80 https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1080/02693799508902025 Geurs, K T., & Ritsema van Eck, J (2001) Accessibility measures: review and applications (pp 33–50) Utrecht, Netherlands Retrieved from https://rivm.openrepository.com/rivm/handle/10029/9487 Ghanbari, A., & Ghanbari, M (2013) Assessing Spatial Distribution of Tabriz Parks by GIS (Compared Network Analysis and Buffering) Geography and Environmental Planning Journal, 50(2), 24–26 Giles-Corti, B., & Donovan, R J (2002) The relative influence of individual, social and physical environment determinants of physical activity Social Science & Medicine, 54(12), 1793–1812 https://doi.org/10.1016/S0277-9536(01)00150-2 Gu, X., Tao, S., & Dai, B (2017) Spatial accessibility of country parks in Shanghai, China Urban Forestry and Urban Greening, 27(October 2017), 373–382 https://doi.org/10.1016/j.ufug.2017.08.006 Guo, H., Cao, K., & Wang, P (2017) Population estimation in Singapore based on Remote Sensing and Open Data ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, XLII2(W7), 18–22 https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W7-1181-2017 Hansen, W G (1959) How Accessibility Shapes Land Use Journal of the American Institute of Planners, 25(2), 73–76 https://doi.org/10.1080/01944365908978307 Hao, Z (2013) Accessibility to green space in the Melbourne metropolitan area (pp 5–210) RMIT University (Master’s Thesis) 84 Herzele, A Van, & Wiedemann, T (2003) A monitoring tool for the provision of accessible and attractive urban green spaces Landscape and Urban Planning, 63, 109–126 Hewko, J., Smoyer-Tomic, K E., & Hodgson, M J (2002) Measuring neighbourhood spatial accessibility to urban amenities: Does aggregation error matter? Environment and Planning A, 34(7), 1185–1206 https://doi.org/10.1068/a34171 Hillsdon, M., Panter, J., Foster, C., & Jones, A (2006) The relationship between access and quality of urban green space with population physical activity Public Health, 120(12), 1127–1132 https://doi.org/10.1016/j.puhe.2006.10.007 Joseph, M., Wang, L., & Wang, F (2012) Using Landsat Imagery and Census Data for Urban Population Density Modeling in Port-au-Prince, Haiti GIScience & Remote Sensing, 49(2), 228–250 https://doi.org/10.2747/1548-1603.49.2.228 Kaimaris, D., & Patias, P (2016) Population estimation in an urban area with remote sensing and Geographical Information Systems International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS, 5(6), 1795–1812 https://doi.org/10.23953/cloud.ijarsg.61 Kanuganti, S., Sarkar, A K., & Singh, A P (2016) Quantifying Accessibility to Health Care Using Two-step Floating Catchment Area Method (2SFCA): A Case Study in Rajasthan Transportation Research Procedia, 17(December 2014), 391–399 https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.11.080 Kwan, M.-P (1998) Space-Time and Integral Measures of Individual Accessibility: A Comparative Analysis Using a Point-based Framework Geographical Analysis, 30(3), 191–216 https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1998.tb00396.x Lê Huy Bá, Thái Vũ Bình, Võ Đình Long, & Nguyễn Thị Nga (2016) Bảo vệ môi trường đô thị Việt Nam (pp 66–88) NXB Đại học Quốc Gia TP.HCM Lê Thanh Hòa, & Nguyễn Thị Phượng Châu (2015) Sự lan tỏa loại hình nhà q trình thị hóa TP Hồ Chí Minh 20 Năm Đơ Thị Hóa Nam Bộ: Lý Luận Thực Tiễn, 235–243 Lê Văn Năm, & Vũ Ngọc Thành (2015) Phát triển đô thị Sài Gịn - TP Hồ Chí Minh khơng gian qua giai đoạn lịch sử 20 Năm Đơ Thị Hóa Nam Bộ: Lý Luận Thực Tiễn, 178–196 Li, F., Zhang, F., Li, X., Wang, P., Liang, J., Mei, Y., Qian, Y (2017) Spatiotemporal patterns of the use of urban green spaces and external factors contributing to their use in central beijing International Journal of Environmental Research and Public Health, 14(3), 237–254 https://doi.org/10.3390/ijerph14030237 Li, T., Pullar, D., Corcoran, J., & Stimson, R (2007) A comparison of spatial disaggregation techniques as applied to population estimation for South East Queensland, Australia Applied GIS, 3(9), 1–16 https://doi.org/10.4225/03/57E9AECEBA789 Litman, T A (2003) Measuring Transportation: Traffic, Mobility and Accessibility ITE Journal, 73(10), 28–32 Liu, Q., Sutton, P C., & Elvidge, C D (2011) Relationships between Nighttime Imagery and Population Density for Hong Kong Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network, 31(0), 79–90 https://doi.org/10.7125/APAN.31.9 85 Liu, Z., Mao, F., Zhou, W., Li, Q., Huang, J., & Zhu, X (2008) Accessibility assessment of urban green space: A quantitative perspective International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2(1), 1314–1317 https://doi.org/10.1109/IGARSS.2008.4779245 Lo, A Y H., & Jim, C Y (2012) Citizen attitude and expectation towards greenspace provision in compact urban milieu Land Use Policy, 29(3), 577–586 https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2011.09.011 Longley, P A., Goodchild, M F., Maguire, D J., & Rhind, D W (2005) Geographical Information Systems and Science (pp 180–290) John Wiley & Sons Lu, Z., Im, J., & Quackenbush, L (2011) A Volumetric Approach to Population Estimation Using Lidar Remote Sensing Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 77(11), 1145–1156 https://doi.org/10.14358/PERS.77.11.1145 Luo, W., & Qi, Y (2009) An enhanced two-step floating catchment area (E2SFCA) method for measuring spatial accessibility to primary care physicians Health and Place, 15(4), 1100–1107 https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2009.06.002 Luo, W., & Wang, F (2003) Measures of spatial accessibility to health care in a GIS environment: Synthesis and a case study in the Chicago region Environment and Planning B: Planning and Design, 30(6), 865–884 https://doi.org/10.1068/b29120 Lwin, K K., & Murayama, Y (2009) A GIS approach to estimation of building population for micro-spatial analysis Transactions in GIS, 13(4), 401–414 https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2009.01171.x Madureira, H., Nunes, F., Oliveira, J V., Cormier, L., & Madureira, T (2015) Urban residents’ beliefs concerning green space benefits in four cities in France and Portugal Urban Forestry & Urban Greening, 14(1), 56–64 https://doi.org/10.1016/j.ufug.2014.11.008 Maroko, A R., Maantay, J A., Sohler, N L., Grady, K L., & Arno, P S (2009) The complexities of measuring access to parks and physical activity sites in New York City: a quantitative and qualitative approach International Journal of Health Geographic, 8(8), 1–23 https://doi.org/10.1186/1476-072X-8-34 Mcintyre, N E., Yanez, K K., & Hope, D (2000) Urban ecology as an interdisciplinary field : differences in the use of “ urban ” between the social and natural sciences Urban Ecosystems, 4(1), 5–24 https://doi.org/10.1023/A:1009540018553 Mennis, J., & Hultgren, T (2006) Intelligent Dasymetric Mapping and Its Application to Areal Interpolation Cartography and Geographic Information Science, 33(3), 179–194 https://doi.org/10.1559/152304006779077309 Moore, L V, Roux, A V D., Evenson, K R., Mcginn, A P., & Brines, S J (2008) Availability of Recreational Resources in Minority and Low Socioeconomic Status Areas American Journal of Preventive Medicine, 34(1), 16–22 https://doi.org/10.1016/j.amepre.2007.09.021 Natural England (2010) “Nature Nearby” Accessible Natural Greenspace Guidance (pp 9– 49) Natural England publications 86 Ngui, A N., & Apparicio, P (2011) Optimizing the two-step floating catchment area method for measuring spatial accessibility to medical clinics in Montreal BMC Health Services Research, 11(1), 166 https://doi.org/10.1186/1472-6963-11-166 Nguyễn Đăng Sơn (2005) Phát triển bền vững vùng ven đô Thành phố Hồ Chí Minh Kỷ Yếu Hội Thảo Đơ Thị Hóa Cuộc Sống Đô Thị Trong Tương Lai Việt Nam - Bàn Không Gian Công Cộng Trong Đô Thị, 1–10 Nguyễn Thị Hạnh (2015) Công viên xanh thành phố Hồ Chí Minh: Sự hình thành, xu hướng sử dụng, phát triển vấn đề tồn Tạp Chí Khoa Học ĐHQG Hà Nội: Khoa Học Xã Hội Nhân Văn, 31(3), 48–59 Nicholls, S (2001) Measuring the accessibility and e quity of public parks : a case study using GIS Managing Leisure, 6(4), 201–219 https://doi.org/10.1080/13606710110084651 Nigel, Dunnett Carys, S H., & Woolley (2002) Improving Urban Parks , Play Areas and Green Spaces Department for Transport, Local Government and the Regions Department for Transport, Local Government and the Regions Oh, K., & Jeong, S (2007) Assessing the spatial distribution of urban parks using GIS Landscape and Urban Planning, 82, 25–32 https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2007.01.014 Omer, I (2006) Evaluating accessibility using house-level data: A spatial equity perspective Computers, Environment and Urban Systems, 30(3), 254–274 https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2005.06.004 PADDI (2011) Quy hoạch quản lý không gian xanh, sách bảo tồn phát triển xanh (pp 1–65) Trung tâm dự báo nghiên cứu thị - PADDI Pa, E N (2012) Using Census Data, Urban Land-Cover Classification, and Dasymetric Mapping to Measure Urban Growth of The Lower Rio Grande Valley, Texas (pp 1–56) University of Southern California Pham Duc Uy, & Nakagoshi, N (2008) Application of land suitability analysis and landscape ecology to urban greenspace planning in Hanoi, Vietnam Urban Forestry and Urban Greening, 7(1), 25–40 https://doi.org/10.1016/j.ufug.2007.09.002 Pirie, G H (1979) Measuring Accessibility: A Review and Proposal Environment and Planning A, 11(3), 299–312 https://doi.org/10.1068/a110299 Qiu, F., Sridharan, H., & Chun, Y (2010) Spatial Autoregressive Model for Population Estimation at the Census Block Level Using LIDAR-derived Building Volume Information Cartography and Geographic Information Science, 37(3), 239–257 https://doi.org/10.1559/152304010792194949 Radke, J., & Mu, L (2000) Spatial Decompositions , Modeling and Mapping Service Regions to Predict Access to Social Programs Annals of GIS, 6(2), 105–112 https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1080/10824000009480538 87 Rojas, C., Páez, A., Barbosa, O., & Carrasco, J (2016) Accessibility to urban green spaces in Chilean cities using adaptive thresholds Journal of Transport Geography, 57, 227–240 https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2016.10.012 Scheurer, J., & Curtis, C (2007) Accessibility measures: overview and practical applications Impacts of Transit Led Development in a New Rail Corridor, (4), 1–53 https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2003.10.005 Sharkey, J R., Horel, S., Han, D., & Jr, J C H (2009) Association between neighborhood need and spatial access to food stores and fast food restaurants in neighborhoods of Colonias International Journal of Health Geographics, 8(9), 1–17 https://doi.org/10.1186/1476-072X-8-9 Silverman, B W (1986) Density estimation for statistics and data analysis (pp 9–15) Monographs on Statistics and Applied Probability, London: Chapman and Hall Sister, C., Wilson, J., & Wolch, J (2007) Park Congestion and Strategies to Increase Park Equity Green Visions Plan for 21st Century Southern California, (December), 1–32 Sở Quy hoạch - Kiến trúc TP.HCM (2011) Điều chỉnh quy hoạch chung xây dựng TP Hồ Chí Minh đến năm 2025: Điều kiện tự nhiên, trạng định hướng phát triển không gian đô thị UBND TP Hồ Chí Minh So, S W (2016) Urban Green Space Accessibility and Environmental Justice : A GIS-Based Analysis in the City of Phoenix , Arizona (pp 1–89) University of Southern California (Master’s Thesis) Sutton, P., Roberts, D., Elvidge, C., & Baugh, K (2001) Census from Heaven: An estimate of the global human population using night-time satellite imagery International Journal of Remote Sensing, 22(16), 3061–3076 https://doi.org/10.1080/01431160010007015 Talen, E., & Anselin, L (1998) Assessing spatial equity: an evaluation of measures of accessibility to public playgrounds Environment and Planning A, 30(4), 595–613 https://doi.org/10.1068/a300595 Tavernia, B G., & Reed, J M (2009) Spatial extent and habitat context influence the nature and strength of relationships between urbanization measures Landscape and Urban Planning, 92(1), 47–52 https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2009.02.003 Taylor, L., & Hochuli, D F (2017) Defining greenspace: Multiple uses across multiple disciplines Landscape and Urban Planning, 158, 25–38 https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2016.09.024 Thủ tướng Chính Phủ (2010) Quyết định số 24/QĐ-TTg: Phê duyệt điều chỉnh quy hoạch chung xây dựng thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2025 Hà Nội Timperio, A., Ball, K., Salmon, J., Roberts, R., & Crawford, D (2007) Is availability of public open space equitable across areas? Health and Place, 13(2), 335–340 https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2006.02.003 Tran Thi Van, Ha Duong Xuan Bao, & Nguyen Thi Tuyet Mai (2017) Urban thermal environment and heat island in Ho Chi Minh City , Vietnam from remote sensing data Preprints, (January), 1–12 https://doi.org/10.20944/preprints201701.0129.v1 Trần Trọng Đức (2010) GIS NXB Đại học Quốc Gia TP.HCM 88 United Nations (2016) The World’s Cities in 2016: Data Booklet Economic and social affair United Nations https://doi.org/10.18356/8519891f-en Wachs, M., & Kumagai, T G (1973) Physical accessibility as a social indicator SocioEconomic Planning Sciences, 7(5), 437–456 https://doi.org/10.1016/00380121(73)90041-4 Wan, N., Zou, B., & Sternberg, T (2012) A three-step floating catchment area method for analyzing spatial access to health services International Journal of Geographical Information Science, 26(6), 1073–1089 https://doi.org/10.1080/13658816.2011.624987 Warren, J L (1973) Green Space for Air Pollution Control Council of Planning Librarians, 4, 1–23 Retrieved from http://trid.trb.org/view.aspx?id=93390 Wilson, R (2010) Access to Public Green Space in Eastleigh, Hampshire (pp 1–27) University of Southampton Wolch, J., Wilson, J P., & Fehrenbach, J (2005) Parks and Park Funding in Los Angeles : An Equity-Mapping Analysis Urban Geography, 26(1), 4–35 https://doi.org/10.2747/0272-3638.26.1.4 World Health Organization (2016) Urban green spaces and health: a review of the evidence Copenhagen: WHO Regional Office for Europe Wüstemann, H., Kalisch, D., & Kolbe, J (2017) Access to urban green space and environmental inequalities in Germany Landscape and Urban Planning, 164(5), 124– 131 https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2017.04.002 Yang, D H., Goerge, R., & Mullner, R (2006) Comparing GIS-based methods of measuring spatial accessibility to health services Journal of Medical Systems, 30(1), 23–32 https://doi.org/10.1007/s10916-006-7400-5 Yap Kioe Sheng, & Moe Thuzar (2012) Urbanization in Southeast Asia : issues and impacts (pp 262–272) Institute of Southeast Asian Studies https://doi.org/10.1080/00074918.2014.896312 Yokohari, M., & Bolthouse, J (2011) Planning for the slow lane: The need to restore working greenspaces in maturing contexts Landscape and Urban Planning, 100(4), 421–424 https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2011.02.024 Yuan, M (2011) Evaluation of Accessibility to Urban Green Space in Beijing Quantitative Method in Environmental Planning, 1–12 Zandbergen, P A., & Ignizio, D A (2010) Comparison of Dasymetric Mapping Techniques for Small-Area Population Estimates Cartography and Geographic Information Science, 37(3), 199–214 https://doi.org/10.1559/152304010792194985 Zhang, X., Lu, H., & Holt, J B (2011) Modeling spatial accessibility to parks: a national study International Journal of Health Geographics, 10(1), 1–14 https://doi.org/10.1186/1476-072X-10-31 89 PHỤ LỤC Bảng 10 Tổng quan nghiên cứu đo lường khả tiếp cận không gian xanh đô thị Hướng tiếp cận Vùng chứa (container) Phạm vi phục vụ (service area) Khu vực nghiên cứu / tác giả Maryland, Hoa Kỳ (Abercrombie et al., 2008) - Thống kê số lượng cơng viên đơn vị - Phân tích ANCOVA với liệu dân cư điều tra xã hội Maryland Melbourne, Úc (Timperio et al., 2007) - Thống kê số lượng cơng viên - Phân tích đối chiếu với số liệu - Thống kê diện tích cơng viên bình quân đầu kinh tế - xã hội người Tel Aviv, Israel (Omer, 2006) - Thống kê diện tích cơng viên bình qn đầu - Đánh giá khả tiếp cận người cách sử dụng liệu cấp nhà (house-level data) Los Angeles, Hoa Kỳ (Wolch et al., 2005) - Tạo vùng đệm (buffer) từ công viên với - Phân tích tính cơng bố trí khoảng cách Euclidean 1/4 dặm cơng viên, sân chơi cho dân cư, - Thống kê số lượng dân số nằm phạm vi đặc biệt trẻ em phục vụ Glasgow, Scotland (Darren et al., 2013) - Tạo vùng đệm (buffer) từ công viên với - Phân tích khả tiếp cận, phân khoảng cách Euclidean 300 m bố chất lượng mạng lưới khơng - Sử dụng phân tích “least-cost” GIS để mơ gian xanh hình hóa khả di chuyển dân cư Phương pháp 90 Áp dụng Hướng tiếp cận Ước lượng mật độ Kernel (Kernel density estimation) Khu vực nghiên cứu / tác giả Phương pháp Áp dụng Texas,Hoa Kỳ (Nicholls, 2001) - Tạo vùng đệm (buffer) dựa phân tích mạng lưới (network analysis) với ngưỡng khoảng cách di chuyển 1/2 dặm - Thống kê số lượng dân số nằm phạm vi phục vụ - Phân tích khả tiếp cận theo tổng dân số chủng tộc nhằm xem xét tính cơng bố trí khơng gian xanh Seoul, Hàn Quốc (Oh & Jeong, 2007) - Tạo vùng đệm (buffer) dựa phân tích mạng lưới (network analysis) với ngưỡng khoảng cách di chuyển 1000 m - Thống kê số lượng dân số nằm phạm vi phục vụ - Thống kê tỉ lệ diện tích sàn (floor area ratio) nằm phạm vi phục vụ - Phân tích khả tiếp cận không gian xanh dân cư nhằm đánh giá hiệu sách quy hoạch phát triển đô thị Seoul từ năm 1970 – 1980 Leicester, Anh (Comber et al., 2008) - Tạo vùng đệm (buffer) phân tích mạng lưới với ngưỡng khoảng cách dựa tiêu chuẩn ANGSt Anh (300 m, km, 5km, 10 km) - Thống kê số lượng dân số nằm phạm vi phục vụ - Phân tích khả tiếp cận khơng gian xanh theo nhóm chủng tộc tơn giáo Leicester nhằm giải vấn đề bất bình đẳng mơi trường Một số tiểu bang Hoa Kỳ (Moore et al., 2008) - Sử dụng phép nội suy “ước lượng mật độ Kernel” - Phân tích mối quan hệ khả để tạo bề mặt giá trị liên tục tiếp cận công viên với chủng tộc, - Sử dụng mơ hình hồi quy logistic với số liệu mức thu nhập điều tra xã hội 91 Hướng tiếp cận Khu vực nghiên cứu / tác giả New York, Hoa Kỳ (Maroko et al., 2009) Phương pháp Áp dụng - Sử dụng phép nội suy “ước lượng mật độ Kernel” - Phân tích mối quan hệ khả để tạo bề mặt giá trị liên tục tiếp cận công viên với đặc điểm - Sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính (OLS linear kinh tế xã hội dân cư regression) với số liệu điều tra xã hội Norwich, Anh (Hillsdon et al., 2006) - Sử dụng mạng lưới GIS để đo khoảng cách - Phân tích mối quan hệ việc tiếp ngắn từ hộ gia đình đến vị trí khơng gian xanh cận không gian xanh hoạt động (ngưỡng giới hạn km) thể chất dân cư Norwich - Sử dụng mơ hình sức hấp dẫn dựa liệu kích thước không gian xanh khoảng cách di chuyển - Sử dụng mơ hình hồi quy với liệu nhân học (độ tuổi, giới tính, chủng tộc…) Perth, Úc (Giles-Corti & Donovan, 2002) - Sử dụng mạng lưới GIS để tính tốn khoảng cách ngắn từ hộ gia đình đến vị trí cơng viên, sân chơi (ngưỡng giới hạn 500 m) - Sử dụng mô hình sức hấp dẫn dựa liệu kích thước cơng viên, sân thể thao khoảng cách di chuyển - Sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính với số liệu hoạt động thể chất Mơ hình sức hấp dẫn (gravity model) 92 - Phân tích mối quan hệ việc tiếp cận công viên, sân thể thao hoạt động thể chất dân cư Perth Hướng tiếp cận Khu vực nghiên cứu / tác giả Phương pháp Áp dụng Bắc Kinh, Trung Quốc (Z Liu et al., 2008) - Phân loại ảnh vệ tinh SPOT thời điểm - Phân tích diễn biến khả tiếp 1986, 1996, 2004 nhằm xác định trạng không cận không gian xanh Bắc kinh từ gian xanh 1986 – 2004 - Sử dụng mơ hình sức hấp dẫn dựa liệu không gian xanh từ kết giải đốn liệu giao thơng Thượng Hải, Trung Quốc (Gu et al., 2017) - Sử dụng mạng lưới GIS để tính tốn - Phân tích khả tiếp cận khơng khoảng cách ngắn từ hộ gia đình đến vị trí gian xanh thị khơng gian xanh có mức độ thị hóa cao giới - Sử dụng phương pháp 2SFCA dựa liệu dân số, diện tích không gian xanh thời gian di chuyển (ngưỡng giới hạn 30 phút, 60 phút, 90 phút) Melbourne, Úc (Hao, 2013) - Sử dụng mạng lưới GIS để tính tốn khoảng cách ngắn từ hộ gia đình đến vị trí khơng gian xanh - Sử dụng phương pháp 2SFCA, 3SFCA dựa liệu dân số, diện tích khơng gian xanh, chất lượng khơng gian xanh khoảng cách di chuyển (ngưỡng giới hạn 400 m, 800 m, 1600 m) 2SFCA (two-step floating catchment area) 93 - Phân tích khả tiếp cận khơng gian xanh cho tổng thể dân số theo nhóm tuổi - Tìm khu vực hạn chế việc tiếp cận không gian xanh, đặc biệt khu vực có nhiều người già trẻ em Hướng tiếp cận Khu vực nghiên cứu / tác giả Phương pháp Áp dụng - Sử dụng phương pháp phân tích cụm (spatial cluster analysis) để xác định vị trí hạn chế khả tiếp cận khơng gian xanh (Dai, 2011) Atlanta, Hoa Kỳ (Yuan, 2011) Bắc Kinh, Trung Quốc - Sử dụng phương pháp Gaussian 2SFCA dựa - Tìm khu vực có nhóm chủng liệu dân số, diện tích khơng gian xanh tộc bị hạn chế việc tiếp cận thời gian di chuyển (ngưỡng giới hạn 15 không gian xanh đô thị phút, 20 phút, 25 phút, 30 phút) - Sử dụng mơ hình hồi quy để xem xét mối quan hệ khả tiếp cận không gian xanh với nhóm chủng tộc - Kết hợp liệu viễn thám liệu điều tra dân số để xây dựng đồ mật độ dân số - Sử dụng mạng lưới GIS để xác định phạm vi phục vụ không gian xanh (ngưỡng giới hạn 2500 m) - Sử dụng phương pháp Gaussian 2SFCA dựa liệu dân số, diện tích khơng gian xanh khoảng cách di chuyển 94 - Xác định tỉ lệ dân số nằm phạm vi phục vụ 2500m không gian xanh - Chỉ khu vực mật độ dân số cao khả tiếp cận không gian xanh thấp Bảng 11 Tình hình dân cư khu vực nghiên cứu (năm 2009) Khu vực Dân số trung bình (người) Diện tích khu vực (km2) Mật độ dân số (người/km2) Quận 180225 7,7 23340 Quận 190553 4,9 38745 Quận 180980 4,2 43311 Quận 171452 4,3 40096 Quận 249329 7,1 34979 Quận 408772 19,1 21386 Quận 10 230345 5,7 40262 Quận 11 226854 5,1 44160 Phú Nhuận 174535 4,9 35926 Bình Thạnh 457362 20,8 21995 Tân Bình 421724 22,4 18802 Tân Phú 398102 15,9 24989 Gị Vấp 522690 19,7 26472 3812923 142,0 26860 Vùng nội thành hữu Bảng 12 Hiện trạng không gian xanh đô thị khu vực nghiên cứu Khu vực Diện tích khu vực (ha) Diện tích khơng gian xanh (ha) Tỉ lệ diện tích khơng gian xanh (%) Diện tích khơng gian xanh bình quân đầu người (m2/người) Quận 772,2 69,66 9,02 3,9 Quận 491,8 9,13 1,86 0,5 Quận 417,9 4,11 0,98 0,2 Quận 427,6 4,21 0,98 0,2 Quận 712,8 23,68 3,32 0,9 Quận 1911,4 10,57 0,55 0,3 Quận 10 572,1 11,09 1,94 0,5 Quận 11 513,7 29,90 5,82 1,3 Phú Nhuận 485,8 17,27 3,55 1,0 Bình Thạnh 2079,4 38,73 1,86 0,8 Tân Bình 2243,0 11,92 0,53 0,3 Tân Phú 1593,1 23,84 1,50 0,6 Gò Vấp 1974,5 49,79 2,52 1,0 14195,4 303,9 2,14 0,8 Vùng nội thành hữu 95 Bảng 13 Thống kê số vị trí dân cư nằm phạm vi phục vụ khơng gian xanh Khu vực Tổng số vị trí dân cư (khối nhà ở) Số vị trí dân cư nằm phạm vi phục vụ Số vị trí dân cư nằm phạm vi phục vụ Quận 12586 10970 87% 1616 13% Quận 16024 10762 67% 5262 33% Quận 9220 2672 29% 6548 71% Quận 9166 2253 25% 6913 75% Quận 15429 10022 65% 5407 35% Quận 23689 5381 23% 18308 77% Quận 10 14343 7743 54% 6600 46% Quận 11 17362 6776 39% 10586 61% Phú Nhuận 15711 6159 39% 9552 61% Bình Thạnh 42660 12966 30% 29694 70% Tân Bình 24840 7322 29% 17518 71% Tân Phú 31495 8822 28% 22673 72% Gò Vấp 48182 10488 22% 37694 78% 280707 102336 36% 178371 64% Vùng nội thành hữu Bảng 14 Thống kê dân số nằm phạm vi phục vụ không gian xanh Khu vực Tổng dân số (người) Dân số nằm phạm vi phục vụ Dân số nằm phạm vi phục vụ Quận 180274 156474 87% 23800 13% Quận 190564 120957 63% 69607 37% Quận 181016 49385 27% 131631 73% Quận 171457 49485 29% 121972 71% Quận 249297 163437 66% 85860 34% Quận 408738 96891 24% 311847 76% Quận 10 230347 105002 46% 125345 54% Quận 11 226868 85606 38% 141262 62% Phú Nhuận 174498 69912 40% 104586 60% Bình Thạnh 457378 164381 36% 292997 64% Tân Bình 421739 169397 40% 252342 60% Tân Phú 398179 114921 29% 283258 71% Gò Vấp 522725 112171 21% 410554 79% 3813080 1458019 38% 2355061 62% Vùng nội thành hữu 96 Bảng 15 Thống kê số vị trí khơng gian xanh tiếp cận từ vị trí dân cư Tổng số vị trí dân cư (khối nhà ờ) Khu vực Số vị trí khơng gian xanh tiếp cận từ vị trí dân cư Quận 12586 1616 3323 2293 2913 1348 399 574 115 Quận 16024 5262 4580 3201 1129 1154 573 109 16 Quận 9220 6548 1558 852 241 21 0 0 Quận 9166 6913 1818 414 21 0 0 Quận 15429 5407 5812 3346 576 158 123 0 Quận 23689 18308 4961 372 47 0 0 Quận 10 14343 6600 6426 1317 0 0 0 Quận 11 17362 10586 6730 46 0 0 0 Phú Nhuận 15711 9552 5205 573 103 147 131 0 Bình Thạnh 42660 29694 9475 2007 1055 264 165 0 Tân Bình 24840 17518 6435 537 108 85 157 0 Tân Phú 31495 22673 7270 1286 222 26 18 0 Gò Vấp Vùng nội thành hữu 48182 37694 9753 526 196 13 0 0 280707 178371 73346 16770 6611 3217 1566 690 131 Bảng 16 Thống kê dân số phân theo mức độ khả tiếp cận Khả tiếp cận (thống kê theo dân số, đơn vị tính: người) Khu vực Rất thấp Thấp Trung bình Cao Rất cao Quận 82888 46,0% 55988 31,1% 25393 14,1% 12467 6,9% 3538 2,0% Quận 135079 70,9% 37902 19,9% 12361 6,5% 4602 2,4% 620 0,3% Quận 164800 91,0% 14744 8,1% 975 0,5% 207 0,1% 290 0,2% Quận 160070 93,4% 10309 6,0% 1078 0,6% 0,0% 0,0% Quận 173282 69,5% 69098 27,7% 5526 2,2% 944 0,4% 447 0,2% Quận 363500 88,9% 41293 10,1% 3833 0,9% 94 0,0% 18 0,0% Quận 10 209961 91,1% 20386 8,9% 0,0% 0,0% 0,0% Quận 11 169194 74,6% 33912 14,9% 23762 10,5% 0,0% 0,0% Phú Nhuận 128979 73,9% 26456 15,2% 19063 10,9% 0,0% 0,0% Bình Thạnh 337847 73,9% 65740 14,4% 34502 7,5% 17542 3,8% 1747 0,4% Tân Bình 360342 85,4% 54254 12,9% 7143 1,7% 0,0% 0,0% Tân Phú 309103 77,6% 48627 12,2% 30007 7,5% 10442 2,6% 0,0% Gò Vấp 445488 85,2% 34319 6,6% 24470 4,7% 9044 1,7% 9404 1,8% 3040533 79,7% 513028 13,5% 188113 4,9% 55342 1,5% 16064 0,4% Vùng nội thành hữu 97 Cơng trình nghiên cứu khoa học liên quan đến luận văn công bố: Hồ Lâm Trường, Nguyễn Ngọc Phương Thanh, & Phan Hiền Vũ (2017) Ứng dụng GIS phương pháp 2SFCA phân tích khả tiếp cận khơng gian xanh thị TP Hồ Chí Minh Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Công nghệ lần thứ 15 - Phân ban Địa tin học, Đại học Bách Khoa TP.HCM (pp 142–150) NXB Đại học Quốc Gia TP.HCM ISBN: 978-604-73-5642-3 98 ... phân tích khả tiếp cận không gian xanh đô thị khu vực nội thành hữu TP Hồ Chí Minh Giải mục tiêu giúp xác định khu vực dân cư bị hạn chế việc tiếp cận không gian xanh đô thị, đồng thời khu vực không. .. xanh TP Hồ Chí Minh, việc đo lường phân tích khả tiếp cận khơng gian xanh đô thị cần thiết Với vấn đề nêu trên, luận văn thực với nội dung ? ?Phân tích khả tiếp cận khơng gian xanh đô thị khu vực. .. HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN HỒ LÂM TRƯỜNG PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG TIẾP CẬN KHÔNG GIAN XANH ĐÔ THỊ TẠI KHU VỰC NỘI THÀNH TP HỒ CHÍ MINH Chuyên