基于MSPA的市域尺度绿色基础设施评价指标体系构建及应用——以四川省主要城市为例

谢于松

王倩娜*

罗言云

1 背景

中国诸多城市面临因城镇化进程加快而导致的景观破碎化、耕地林地减少、生物多样性退化，以及环境污染等问题[1]。成渝城市群是我国国家级城市群之一，拥有丰富的自然生态资源，正处于城镇化进程加快、城镇体系融合加深和生态文明建设的关键时期。在我国当前以构建生态文明为宗旨的国土空间规划体系背景下，围绕新型城镇化建设中生态网络格局构建的空间途径及分级管控措施展开研究是十分必要的。

绿色基础设施(Green Infrastructure，GI)是跨越多尺度的生态网络，其核心理念在于将自然区域与其他开放空间组成相互连接的生态网络，以一种与自然环境发展相一致的方式，寻求土地保护与发展并重的模式[2-3]。城市绿色生态系统指城市内部及周边为人类提供服务的GI，包括森林、河流、湖泊和公园等[4]，是GI中最重要的网络结构组成。GI概念是在绿色生态系统强调其功能性的基础上，进一步将关注点扩展到生态系统的连续性和网络性。GI的概念内涵与我国国土空间规划体系构建的导向有较高的一致性。

近年来，一种偏向测度结构连接性的形态学空间格局分析(Morphological Spatial Pattern Analysis，MSPA)被引入GI空间格局分析中。它将森林、湿地等自然生态要素作为前景，其他要素如建设用地等作为背景，通过一系列的图像处理技术将前景按照形态分为7类互不重叠的GI网络结构要素，包括核心区(core)、孤岛(islet)、穿孔(perforation)、边缘(edge)、连接桥(bridge)、环(loop)和分支(branch)[5-6]。已有多位学者[2，5-11]运用MSPA对GI展开了研究，如Kang[7]等运用MSPA对首尔都市圈的GI进行时空定量分析，验证了MSPA有助于建立区域GI的保护规划策略，并可以补充完善环境保护价值评估图；杨志广[9]等基于MSPA提取广州市的核心区作为生态源地，运用MCR模型构建广州生态廊道网络，提出生态网络优化对策；刘颂[10]等运用MSPA与景观连接度、最短路径分析有机结合的方法建立了长三角苏锡常地区区域尺度GI规划框架，验证了利用MSPA进行区域GI规划辅助的可行性；陈竹安[11]等将MSPA与MCR模型有机结合，将景观中的潜在生态源地及廊道作为生态网络构建的主要依据，为余江县生态网络的构建提供科学指导，同时也为其他区域提供参考。以上既往研究证明，MSPA能够较为快速、准确地识别并量化不同类别的GI网络结构要素，应用较为广泛，已逐步成为GI空间格局分析的主要技术手段。但不难发现，目前国内外运用MSPA的研究较少涉及多个城市的分析实证，对城市间的相关性和差异性探讨不足。

GI评价指标体系方面，已有部分研究提出了GI评价分级指标体系。如李咏华[12]等运用GI评价对杭州市的GI网络进行核心区快速识别，并进行生态特性分级划定，为杭州市生态保护提出空间管控措施；汪洁琼[13]等借助GIS数据分析模型，构建以生态服务为核心价值的城市GI客观评价方法，对进一步优化城市GI的空间形态起到积极引导作用；吴银鹏[14]等通过MSPA构建斑块廊道的重要性分级体系，明确了GI网络结构要素的重要性及其空间分布。GI评价能够为客观认识地区生态状况、保护国土生态安全格局，以及完善生态网络构建等提供依据，但既往研究中GI评价多应用于对单个城市特定功能的研究，尚无将MSPA与GI评价相结合、面向多城市的GI网络进行识别、评估和分级的先例。构建特定区域的市域尺度GI评价指标体系，并在区域内多个城市进行实证应用，能够较好地回应以上问题。

基于以上背景，本研究基于前阶段关于成渝城市群四川省主要城市GI形态学空间分析及景观组成特征的研究结果[15]，进一步构建、研究基于MSPA的市域尺度GI评价指标体系，并以四川省主要城市为例展开了应用和验证。研究构建的适宜于四川省主要城市的GI网络评价指标体系，能够明确各城市的GI网络现状水平，有助于进一步探讨城市间GI网络的相关性，并基于评价结果完成了对各市GI网络水平的重要性分级。根据不同城市的GI网络级别差异，提出了相应的管控和保护建议，为客观认识市域GI网络现状提供基础，也对成渝城市群区域整体GI网络的分区规划和保护具有重要参考意义。

2 市域GI评价指标体系构建：方法及数据

市域GI评价指标体系的构建由以下5个模块(按先后顺序)构成：1)指标遴选及权重赋值；2)景观组成指数分析及等级划分；3)景观格局指数分析及等级划分；4)城镇发展指数分析及等级划分；5)空间加权叠加分析及可视化制图。

2.1 市域GI评价指标遴选及权重赋值

景观组成是GI网络最直观的体现，它能准确地反映城市的GI水平和稳定性。景观格局指数通过量化评价，能够准确、全面地反映GI网络的稳定性、异质性和破碎化程度等。在我国城镇化快速推进的背景下，城镇化率逐年攀升[16]，因人口密度增大导致的城市建设用地扩张直接影响着GI网络空间格局。因此，在综合考虑GI景观组成特性、景观格局，以及城市化背景下GI网络特点的基础上，本研究选取了“景观组成”“景观格局”和“城镇发展”作为评价体系的一级指标。

景观组成方面，选取了GI占市总面积百分比、林地和草地占GI百分比，以及水体占GI百分比3个二级指标，旨在揭示GI网络结构要素与不同土地利用类型如林地、耕地等的直接关系。指标选取的理由为：GI占市总面积比例体现了城市中生态系统的比重情况；林地和草地在GI中的占比与生态系统服务价值提高呈正相关，林地和草地面积占比越大，越有利于改善生态环境、提高生态系统提供服务的能力；因水体受农业扩张、景观型城市化等因素的影响明显，其所占面积越大，水体自身的恢复能力越强，抵抗外界干扰的能力也越强[17-19]。

景观格局方面，吴志峰[20]、苏少青[21]等已验证可通过景观格局指数对多地区进行聚类分析来比较不同城市类别的景观格局特点。在指标选取上，本研究为避免景观格局指数在评价体系中的“重复贡献”，基于聚类分析，采用因子分析相关系数矩阵法，剔除因子变量间信息量重复较高的指数，最后将筛选后的景观指数作为景观格局评价的二级指标。景观格局指数能高度浓缩景观格局信息，反映结构组成和空间配置的某些特征。市域尺度下，GI廊道较分散、连接距离变化大，因此更加着重对斑块变化特征的研究，通过对GI斑块进行景观格局指数研究，能够直观说明城市GI景观格局[14]。

城镇发展方面，选取体现人口城镇化的城镇化率和人口密度2个二级指标[22]。指标选取的理由为：因区域人口密度的增加和城镇化进程的加深，直接导致建设用地扩张，是GI网络破碎化的主要原因，其中，城镇化率是城市化的度量指标，一般采用城镇人口占总人口的比重表示，能够反映城镇化发展水平；人口密度是单位土地面积上的人口数量，反映市域范围内人地关系的紧张程度。城镇化率和人口密度指标反映了市域尺度下GI网络受到的直接影响和潜在压力。

综上，以确定的3个一级指标为基础，进一步运用文献综述法和聚类分析法确定二级指标并构建市域GI评价指标体系。各指标的权重赋值方法主要包括主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。主观赋权法包括层次分析法(AHP)、德尔菲法等；客观赋权法包括熵值法、变异系数法等；组合赋权法是主观赋权法与客观赋权法相结合的方法[23]。在分别采用AHP、变异系数法，以及AHP-变异系数法3种方法进行权重赋值对比后，综合考虑专家意见，结合评价指标体系各指标量纲的不同特点，最终选用主客观赋权结合的AHP-变异系数法进行权重赋值。

2.2 GI景观组成指数分析及等级划分

基于云量少、无遮挡的原则，选取对应区域的卫星遥感影像图，辅以土地利用分类图进行数据叠加处理。应用ENVI软件完成辐射定标、FLAASH大气校正、镶嵌和行政边界裁剪等预处理后，基于归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)提取各城市遥感影像图中的所有绿地，基于归一化差分水体指数(Normalized Difference Water Index，NDWI)提取水域范围，结合高精度卫星影像及实地调研对提取结果进行修正，尽可能提高研究数据的准确性。而后，在ArcGIS中将各城市GI要素(含绿色植被及水域)合并作为前景，将非GI要素作为背景，最终获得相应精度的二值栅格图。在Guidos Toolbox软件中，基于对二值栅格图进行MSPA分析，得到互不重叠的7类GI网络结构要素图和面积数据；进一步将土地利用分类图按编号在ArcGIS中进行重分类，划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6种土地利用类型[24]。使用ArcGIS对GI网络结构要素图及土地利用分类图进行叠加分析，完成基于MSPA的GI景观组成数据统计。统计得出的景观组成指标包括：GI占市总面积百分比、林地和草地占GI百分比，以及水体占GI百分比。进一步根据各城市的景观组成数据在ArcGIS中进行阈值分级，按照指数等级高低分别赋予1～9之间的奇数值。

2.3 GI景观格局指数分析及等级划分

基于ArcGIS将MSPA分析后的GI网络结构要素进行重分类，将核心、穿孔、边缘和孤岛等块状景观类型归为斑块，将连接桥、环和分支等线状景观类型及非GI类型归为背景，导入Fragstats软件中进行景观格局指数运算。而后，基于聚类分析，运用因子分析相关系数矩阵法筛选得到关联性较弱或具有相对独立景观含义的景观指数。对各景观指数进行数据整理，在ArcGIS中进行阈值分级，按照各指数等级高低分别赋予1～9之间的奇数值。

图1 研究区域范围

2.4 城市发展指数分析及等级划分

结合研究区域的统计年鉴，获得城市城镇化率和人口密度数据。对各城市的数据进行分析整理后，将数据在ArcGIS中进行阈值分级，根据指数等级高低分别赋予1～9之间的奇数值。

2.5 GI空间加权叠加分析及可视化制图

通过AHP-变异系数综合法对指标进行权重赋值，基于ArcGIS空间分析模块加权叠加工具分别计算得到各城市GI在景观组成、景观格局和城镇发展3个一级指标的数据统计结果与空间可视化图，以及综合叠加3个一级指标后得到的各城市数据统计结果与GI评估综合空间可视化图。

3 市域GI评价结果：以四川省主要城市为例

3.1 研究区域概况

成渝城市群范围内分布有我国大量的水源保护地和生态涵养区，是长江上游乃至我国生态安全的重要战略区域[25]。选取成渝城市群中四川省境内覆盖大面积生态屏障的自贡、泸州、德阳、绵阳、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、达州和资阳13个地级城市市域为研究对象(图1)，展开GI评价指标体系的实证应用。研究区域气候属亚热带季风气候，地理范围为东经102°82＇～106°67＇、北纬27°66＇～ 33°03＇，总面积约129 972km2，占成渝城市群总面积的72.41%[16]，是成渝城市群生态系统保护和规划的重要区域。

3.2 GI景观组成结果分析

采用2015年6—8月四川省13个地级城市的Landsat卫星TM/ETM遥感影像[26]，经ENVI图像预处理[27]及ArcGIS软件处理后，得到13个城市30m×30m的二值栅格图。导入Guidos Toolbox软件，采用八邻域分析方法和30m边缘宽度分别进行MSPA分析，得到各城市的GI网络结构要素图(图2)及数据。而后，基于GI网络结构要素图与四川省2015年土地利用分类图[28]的叠加分析，得到四川省13个城市的GI景观组成数据(表1)。由数据结果可知，在GI占市总面积百分比方面，除资阳外，均在80%以上，反映出四川省主要城市在GI现状上的优越性，依据本指标分析结果可将GI占市总面积百分比划分出5个等级。由于各种土地利用类型的分布特征和面积等不同，在7类GI网络结构要素中的存在形式具有差异，因此，虽GI占市总面积比重高，但因土地利用类型的差异，GI网络结构稳定性有所不同，耕地面积占比越大，稳定性越差。四川省主要城市GI网络结构要素的土地利用类型中，林地和草地占比均较少，只有乐山和绵阳的占比达到了50%以上，资阳、内江、南充和遂宁的占比更是低于15%，反映出市域耕地化现象明显的特征，依据本指标结果，可将林地和草地占GI百分比划分出4个等级。各城市水体在GI中占比均低于2.2%，依据分析结果，基于ArcGIS的自然间断点将水体占GI百分比划分出5个等级。

图2 MSPA 7类GI网络结构要素(以内江、广安、资阳为例)

表1 四川省主要城市景观组成、景观格局指数和城镇化指标统计

3.3 GI景观格局指数结果分析

基于SPSS进行聚类分析筛选出景观格局指数，最终选用边缘指标：边界密度(ED)；形状指标：景观形状指数(LSI)；密度大小及差异指标：平均斑块面积(MPS)；形状指标：面积加权平均斑块分维数(AWMPFD)；聚散性指标：蔓延度(CONTAG)；以及多样性指标：Shannon多样性指数(SHDI)6个指标作为景观格局评价的二级指标。依据各城市景观格局指数结果(表1)，可将城市分为3类：1)达州、绵阳、德阳、乐山和资阳，景观格局整体呈现稳定、优越状态。因ED、LSI、SHDI指数小，MPS、CONTAG指数大，同时AWMPDF指数位于13座城市的中间水平，所以GI网络结构较为完整，景观凝聚度高，区域内斑块面积较大，斑块破碎化程度较低，不同斑块类型的团聚程度或延展趋势较好，景观异质性较弱，不定性消息含量较小，受到人类活动的干扰较小；2)宜宾、广安、自贡和眉山，景观格局表现为斑块完整性良好，GI受人类干扰的强度较低，斑块在城镇化发展中稳定性较差；3)泸州、内江、遂宁和南充，景观格局整体情况一般，具体表现为ED、LSI、SHDI指数最大，MPS、CONTAG指数最小，而AWMPFD指数较高，因此斑块破碎化程度高，物质流动、能量转换等生物功能较差，景观多样性高，不定性消息含量较高，斑块稳定性差，GI受到人类干扰的强度低。分别依据各指标计算结果，基于ArcGIS的自然间断点划分出4或5个等级。

3.4 城镇发展指数结果分析

各城镇发展指标来源于《四川省统计年鉴(2016)》[16]，经Excel整理统计得到表1，结果表明：13个城市的人口压力存在显著差异。研究区内城市的城镇化率多集中在40%～45%，人口密度集中于240～700人/km2。其中，德阳、自贡等城市的城镇水平较为突出，城镇化率均已接近50%，且人口密度均为600人/km2。资阳和广安的城镇化率和人口密度稍显落后，城镇化率均未达到40%。研究区域的城镇化发展水平均较低，侧面凸显出市域GI网络在城镇化发展初期具有优越性，在GI网络结构的规划与保护上具有较大的弹性和较好的基底。分别依据指标计算结果，基于ArcGIS的自然间断点划分出5个等级。

3.5 四川省主要城市市域GI评价指标体系构建结果

基于构建的市域GI评价指标体系，以及3.2～3.4小节中各指标的等级划分结果，结合表1指标数值，对GI评价指标进行权重赋值。首先，分别计算各指标平均值、标准差和变异系数，运用变异系数法对各指标进行权重赋值。其次，基于AHP法运用yaahp工具建立基于市域尺度下的GI评价层次模型，并通过5位专家打分确定各指标的权重，结果通过一致性检验。最后，建立基于AHP-变异系数法的综合赋权模型，通过综合赋权计算得到权重(表2)，构建四川省主要城市市域GI评价指标体系(表3)。四川省主要城市的一级指标中，景观格局权重占比最大，景观组成和城镇发展指标占比相当，同时，在二级指标中，通过AHP、变异系数法和综合赋权法得到的林地和草地占GI百分比、MPS、LSI和人口密度等权重占比均较大，具有较大差异数值的指标较少，权重结果说明在市域GI评价中，主观赋权和客观赋权具有相似性，评价体系指标的选取能够反映城市现状GI水平。

表2 AHP-变异系数法综合赋权

表3 四川省主要城市市域GI评价指标体系及分级

3.6 空间加权叠加及空间可视化分析

通过将3个一级指标的数据进行叠加和空间可视化，得到GI评估综合空间可视化图(图3)。统计各城市GI现状综合评价得分，根据城市GI网络现状的优劣程度，结合数据差异大小，在ArcGIS中选择自然间断点进行分级，将四川省主要城市GI网络划分为GI网络重点管控区域、GI网络管控区域和GI网络优化区域3个类别(表4)。分级结果对四川省13个主要城市的GI网络在区域内的级别定位具有重要意义，结果表明：达州、绵阳、资阳和眉山4个城市得分相对较高，有较为稳定的GI网络现状，区域内自然生态环境较为优越；乐山、宜宾、广安和德阳的GI网络具有相似性，均需根据城市发展定位进一步加大管控；自贡、泸州、内江、遂宁和南充的综合得分相对较低，易受到城镇化建设影响，需加大GI网络保护与规划的力度。

4 基于评价结果的市域GI管控分区建议

基于GI评估综合空间可视化图(图3)和主要城市GI综合现状分级表(表4)，针对不同级别提出管控建议，以引导和促进各城市GI网络的有效保护和可持续发展。

GI网络重点管控区域，包括自贡、泸州、内江、遂宁和南充。以上城市的GI网络是四川省主要城市中现状保护最应引起重视的区域。城市内部有大量的生态走廊，在考虑城市发展定位的同时，应保证陆地和水系生态走廊的连续性不被破坏，利用好国土空间规划中的“三区三线”，将重要生态廊道区域划入保护红线中，避免林地、草地等生态廊道的连续性受到破坏以及水源被污染。针对以上城市耕地面积占GI比例较大、极易受人为干扰的特点，在高效集约地进行土地利用开发的同时，应对城镇开发区域慎重划定，避开GI网络重要节点，特别是泸州、南充等作为城镇密集核心区的城市。科学评估GI斑块的生态价值，极个别区域采取退耕还林、政府重点管控等措施，充分考虑重要斑块间进行整合的可能性。此外，也应布局好城市的生态网络，考虑在斑块间构建生态廊道，利用好如城市公园、城市绿道规划、城市防护带建设等政策，实现斑块间的能量流动和物质循环。

GI网络管控区域，包括乐山、宜宾、广安和德阳。以上城市需协同好经济发展及新型城镇化建设，进一步保障现有景观格局。GI管控区域内部生态资源丰富，因生态廊道连续性较强，应积极协调进行跨市整体规划，针对重要的生态斑块进行保护，避免生态斑块破碎现象的加重。景观组成方面，以上城市属于典型的耕地型城市，易受城镇化发展影响，因此在进行城市整体规划布局时，要充分考虑城镇化建设需求和耕地斑块的重要性级别。在城镇化建设方面，利用好街旁绿地、城市公园和防护绿带等提升生态功能，同时满足人们日常生活中的游憩需求。在耕地斑块方面，及时划定城市发展边界，对城市内部具有重要生态含义的耕地斑块进行重点管控，对重要耕地斑块进行分级识别，划定耕地保护红线，确保基本农田面积。

图3 四川省主要城市市域GI评估综合空间可视化图

表4 四川省主要城市GI综合现状分级

GI网络优化区域，包括达州、绵阳、资阳和眉山。以上城市具有稳定的景观格局，有较好的城市生态网络。对GI网络优化区内的城市进行规划时，应以现有GI生态网络优化为目标，利用“三区三线”进行土地保护，合理划定城镇发展区域、林地保护区域和耕地保护区域等，减少人为干预，构建森林型生态城市。基于城市发展定位，明确城市发展趋势，找到城市发展的临界范围，对城市内部斑块进行分级开发和保护，准确识别城市内部的重要斑块、廊道，适当开发林区，发展第三产业，提高重要耕地的利用效率。

5 结语与展望

研究提出的基于MSPA构建的市域尺度GI评价指标体系能够顺利地在不同城市展开应用，评价结果能较好地反映多个城市GI水平的相似性和差异性，并对不同城市进行分级，提出有针对性的GI管控和保护建议。GI评价指标体系的构建能够明确城市生态网络定位，未来有望在城市群的跨市GI网络评价、生态网络构建，以及城市生态环境保护与规划等领域进行应用，亦有望为国土空间规划体系中的蓝绿生态网络分析评估及规划协同提供思路和参考。指标体系的因子选择、权重赋值、阈值分级是获得准确评价结果的先决条件，宜结合不同区域及城市的实际情况灵活处理。本研究虽然提供了明确GI网络空间格局现状、结构和特征，以及GI网络评估分级的技术方法，但仍需与我国目前以多规合一、生态文明建设为背景进行的国土空间规划体系构建紧密结合，将GI生态网络的规划和保护融入国土空间规划体系，以期解决因行政区划划分而导致的GI生态网络保护开发各自为政、城市间缺乏统筹和衔接等问题。本研究的后续工作宜围绕基于GI理论的生态网络分析评估在国土空间规划体系中的应用与实践展开，具体包括(但不限于)：生态空间用途管制，生态红线的划定、补充与修正，以及多城市生态网络空间协同规划等[29]。

注：文中图片均由作者绘制。