大数据驱动下公园绿地使用需求分析与运营决策优化

1 公园绿地使用需求分析

1.1 大数据在需求分析中的优势与应用

大数据来源广泛，涵盖社交媒体数据、移动定位数据、智能传感器数据、POI（兴趣点）数据等。社交媒体数据中，居民在微博、微信、小红书等平台分享对公园绿地的体验评价，包含设施满意度、景观喜好、活动需求等丰富信息，通过文本挖掘和情感分析技术，可洞察公众对公园绿地的情感倾向和需求要点。移动定位数据借助手机基站定位或GPS 定位，能精准追踪居民在公园绿地内的行动轨迹，分析停留时间、活动热点区域等，明确不同时段、不同区域的人流量分布和使用频率，为优化空间布局和设施配置提供依据。智能传感器数据可实时监测公园绿地的环境参数，如温度、湿度、空气质量等，以及设施使用情况，了解居民对环境和设施的实际使用状况和需求。POI 数据包含公园周边的住宅小区、商业中心、公交站点等信息，通过分析其与公园绿地的关联，能明晰不同功能区域人群对公园的需求特征和可达性情况。

1.2 基于大数据的公园绿地使用需求分析案例研究

以某大城市的公园绿地系统为例，研究人员收集了该城市多个公园周边 1 公里范围内居民的移动定位数据，时间跨度为 1 年。通过分析这些数据发现，工作日傍晚和周末全天是公园使用高峰期，其中老年人群体多集中在公园的晨练区和休憩区，停留时间较长；中青年群体则主要活跃在健身步道和运动场地；儿童群体在游乐区的活动最为频繁。利用社交媒体数据挖掘得知，居民普遍希望公园增加遮阳设施、改善卫生间卫生条件、丰富植物种类并举办更多文化活动。结合 POI 数据进一步分析显示，靠近住宅小区的公园入口人流量明显更大，而周边商业中心附近的公园区域，对餐饮、零售等配套服务设施需求较高。这些基于大数据的分析结果，为公园绿地的针对性改造和优化提供了精准方向[1]。

2 公园绿地运营决策优化

2.1 基于大数据的运营决策流程与模型构建

基于大数据的公园绿地运营决策流程，首先需广泛收集多源数据，包括公园绿地的基础信息（面积、地形、设施分布等）、使用需求数据（通过前文所述大数据分析获取）、运营管理数据（维护成本、人员配置、设施维修记录等）以及外部环境数据（天气、季节、城市重大活动等）。然后，运用数据清洗、整合与预处理技术，将杂乱无章的数据转化为可供分析的高质量数据。接着，采用数据分析与挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析、预测模型等，深入剖析数据间的内在联系和规律，挖掘潜在需求和问题。例如，通过关联规则挖掘，发现公园内某些设施的使用频率与特定天气、时间段存在关联，为设施维护和运营时间调整提供依据；利用聚类分析，将不同使用需求的人群聚类，针对不同群体制定差异化运营策略。最后，基于分析结果构建运营决策模型，该模型以提升公园绿地服务质量、优化资源配置、降低运营成本为目标函数，以公园绿地的空间布局、设施配置、人员安排、活动策划等为决策变量，通过模拟不同决策方案的实施效果，为运营管理者提供科学、量化的决策支持[2]。

2.2 大数据在公园绿地资源配置优化中的应用

在公园绿地资源配置方面，大数据可助力优化设施布局。通过分析人群在公园内的行动轨迹和停留热点区域，确定不同功能设施的最佳位置。如将健身器材设置在中青年人群活动频繁区域，儿童游乐设施布置在靠近入口且视野开阔、方便家长照看之处。同时，依据人流量的时空分布规律，合理配置人力和物力资源。在使用高峰期，增加保洁人员和安保人员数量，确保公园环境整洁和秩序安全；根据设施使用频率，合理安排设施维护计划，优先维护使用频繁的设施，提高设施使用寿命和可靠性。

2.3 大数据在公园绿地服务质量提升中的应用

大数据可通过多渠道收集游客反馈，提升服务质量。利用社交媒体平台的评论、在线调查问卷以及公园内设置的意见反馈箱等方式，广泛收集游客对公园绿地的满意度评价和建议。运用自然语言处理技术对这些反馈信息进行分析，快速准确识别游客的不满之处和改进需求，如对公园景观、设施、环境卫生、服务态度等方面的意见。针对这些问题，及时采取改进措施，如加强景观养护、更新老化设施、改善卫生状况、提升工作人员服务水平等，并通过数据分析跟踪改进效果，形成服务质量持续提升的闭环管理机制。同时，基于大数据分析游客兴趣偏好，举办个性化活动，如针对摄影爱好者举办摄影比赛，为亲子家庭组织亲子园艺活动等，丰富游客体验，增强公园绿地的吸引力和活力。

2.4 大数据在公园绿地安全管理中的应用

在公园绿地安全管理中，大数据发挥着重要作用。通过安装在公园内的视频监控摄像头、智能传感器等设备，实时收集公园内的人员活动、设施运行、环境状况等数据。利用视频分析技术和异常检测算法，对监控视频进行实时分析，及时发现异常行为，如打架斗殴、人员摔倒等，并自动报警，以便安保人员迅速响应处理。传感器数据可用于监测公园内的设施安全状况，如桥梁、栈道等基础设施的结构安全，游乐设施的运行状态等，通过数据分析预测设施故障风险，提前进行维护检修，避免安全事故发生。此外，结合气象数据和公园地理信息，对可能出现的自然灾害，如暴雨、大风等进行预警，提前做好防范措施，保障游客生命财产安全[3]。

3 案例实证分析

选取某市中心 50 公顷综合性公园为案例，其兼具自然景观与多样设施，服务周边众多小区和商业区。研究团队整合手机定位、社交媒体及传感器数据，分析发现湖泊和文化展览馆是热门区域，不同年龄人群活动区域分化明显，游客对餐饮、座椅和照明等提出改进需求。所以餐饮区整合为集中式“休闲美食广场”，引入 5 类特色餐饮(含本地小吃、轻食简餐等)，新增50 组适配不同区域的座椅，检修老旧设施，林下休闲区补充指示牌、增设小型健身器材，空间利用率提升 40% ;升级智能照明(热门区照度提至2 00lux 、次要区达 150lux )，完善全园监控，夜间投诉量下降 70% 。优化后，游客满意度显著提升，投诉率大幅下降，验证了大数据驱动决策的有效性。

4 结束语

本研究成功构建大数据驱动的公园绿地需求分析与运营决策优化体系，通过案例验证了该方法在精准识别需求、优化资源配置、提升服务质量方面的显著成效。研究成果为公园绿地智能化管理提供理论支撑与实践范例，有助于推动城市公共空间高质量发展。未来，随着数据技术迭代，需深化多源数据融合与模型优化，加强跨学科协同，为构建更智能、人性化的公园绿地系统持续赋能。

参考文献：

[1]丁晓玥,邵大伟,吴殿鸣.基于城市功能区分异的南京公园绿地景观格局动态特征[J/OL].中国城市林业,1-10[2025-06-25].

[2]宗丹丹,于守超,夏静文,等.基于 LBS 数据的聊城市绿地活力时空特征研究[J].城市建筑,2025,22(02):118-121.

[3]张一宁.基于多源数据的沈阳市公园绿地空间供需耦合评价与优化[D].沈阳建筑大学,2024.