长沙市多层级绿色基础设施网络构建

杨 健 戚智勇 彭舒妍

1 中南大学建筑与艺术学院 长沙 410000 2 中国农业科学院都市农业研究所 成都 610000 3 东南大学建筑学院 南京 210000

在快速城市化进程中， 绿色空间逐渐受到侵蚀和分割， 生态系统承受巨大压力[1]。 西方学者将绿地、 水体、 公园、 森林等具有自然生态价值、内部相互连接的绿色开放空间网络统称为绿色基础设施(Green Infrastructure， GI)[2]。 GI 为人类和野生动物提供自然场所， 保护自然生态系统，促进人类社会和谐统一、 社会经济可持续发展[3]。空间 上， GI 是 由 网 络 中 心 ( hubs)、 廊 道(links)、 节点(sites) 构成的跨尺度、 多层次的绿色空间网络[4]。 绿色基础设施网络对于保护区域物种多样性、 维持生态系统的稳定性和整体性具有重要作用[5]。

近年来， 人居环境日益受到重视， 国内外学者从多方面对GI 展开广泛研究， 主要集中在GI的概念内涵[6]、 规划建设及技术方法[7-8]、 实践案例研究[9-10]等。 基于RS 与GIS 技术平台的定量研究方法逐渐应用于GI 网络分析中， 如形态学空间格局分析(Morphological spatial pattern analysis，MSPA) 把不同尺度、 多种类型的二值图像通过数学运算分为不同类型的景观要素， 能够准确地对研究区的几何连接性做出评估[4]， 因此逐渐被应用到GI 网络研究中。 邱瑶等[11]基于MSPA 识别城市GI 网络要素， 确定GI 网络要素的功能与等级， 以景观功能导向分级规划GI 网络； 于亚平等[5]基于1988、 2000、 2013 年的遥感影像数据，通过MSPA 识别研究区内3 个时期GI 景观类型，定量分析GI 网络时空格局变化； 谢于松等[12]以四川省主要城市为例， 运用MSPA 法识别城市GI的网络要素， 构建市域尺度的GI 评价指标体系。还有学者将MSPA 与最小累积阻力模型(MCR)相结合， 既可科学地确定生态廊道的位置和格局，也可避免网络中心选取的主观性[13]， 如黄河等[14]基于MSPA 法识别福州市GI 网络要素， 通过MCR 模型构建连接廊道， 但尚未进一步构建“生态节点”； 何侃等[15]在此基础上， 优化了景观连通性的计算参数。

上述研究构建连接廊道与生态节点时， 未考虑不同斑块景观格局与生态服务价值的影响， 而景观格局可反映GI 景观要素间相互影响的规律[16]， 生态服务价值体现对生态过程和功能的支持能力[17]。 因此， 本研究以长沙市为研究对象，基于MSPA 识别研究区GI 景观要素， 提取GI 网络中心， 依据连通性对网络中心分级； 构建生态阻力面时， 综合不同斑块景观类型与生态服务价值； 通过MCR 模型与重力模型构建多级连接廊道， 提取生态节点， 并依据空间属性进行分级，从而优化GI 网络， 以期为我国绿色基础设施、 绿地系统的建设提供参考。

1 研究区概况

湖 南 省 省 会 长 沙 (111° 53′—114° 15′ E，27°51′—28°41′N) 位于长江以南， 湖南东部偏北， 地势起伏较大， 地貌形态以低山、 丘陵为主。长沙降水充沛， 雨热同期， 热岛效应明显， 属亚热带季风气候。 市内湘江穿城而过， 浏阳河、 捞刀河、 靳江河和沩水河汇入湘江， 形成完整的河网水系； 黑麋峰、 岳麓山、 九峰山等群山环抱。本研究所选定的研究范围是长沙市的六区一县(芙蓉区、 天心区、 岳麓区、 开福区、 雨花区、望城区、 长沙县)。

2 研究方法

2.1 数据来源及预处理

研究数据包括长沙市2020 年4 月29 日Landsat 8 OLI 影像数据， 30 M 分辨率高程数据(来源: 地理空间数据云)， 铁路、 高速、 国道等路 网 数 据 (来 源: OpenStreetMap)。 基 于ENVI 5.3 平台， 首先对Landsat 8 影像数据进行大气校正、 辐射定标、 裁剪、 融合处理； 然后采用最大似然法对处理后的遥感影像进行监督分类； 最后结合高分辨率卫星影像及实地调研修正分类错误区域， 得到分类为林地、 草地、农田、 建设用地、 水域的土地利用分类图(15 m×15 m 分辨率， 图1)。

图1 土地利用类型

2.2 基于MSPA 的绿色基础设施网络要素识别

将土地利用分类数据导入ArcGIS， 将林地、草地、 水域重分类为前景， 其余为背景， 重分类为二值Tif 栅格数据， 在Guidos Toolbox 软件中将边缘宽度设置为1； 采用八领域分析法进行MSPA分析， 识别出互相不相交的核心区、 桥接区、 环岛区、 支线、 岛状斑块、 边缘区、 孔隙7 种景观类型。

2.3 基于Fragstats 的GI 格局评价

景观格局指数法作为研究GI 网络空间格局的重要方法之一， 可定量描述研究区各地类景观结构特征。 本文主要选取斑块类型水平相关指数，通过平均斑块面积(AREA-MN) 与斑块密度指数(PD) 反映GI 景观格局破碎化程度， 景观形状指数(LSI) 反映景观形状的复杂程度， 散布与并列指数(IJI) 显示斑块排列状况， 斑块结合度指数(COHESION) 反映斑块的物理连通度， 聚集指数(AI) 体现GI 斑块离散度。

2.4 基于MCR 的GI 网络结构优化

2.4.1 网络中心识别

“网络中心” 即生态源地的选择， 是构建GI网络的关键， 具有斑块面积大， 资源充足， 生态、物质、 能量充分流动交换的特点。 为避免主观地将面积较大的自然保护区或森林公园作为绿色网络中心[18]， 本研究网络中心的选择综合考虑斑块大小及其在GI 格局中的连通性， 选取整体连通性指数(dIIC) 和斑块重要性指数(dPC)， 筛选GI网络中心， 并按斑块重要性指数分级。

距离阈值的选择是连通性计算的关键， 选取连接总数NL、 景观组分数NC、 最大组分斑块数、可能性连接度指数PC、 整体连接度指数IIC[19]，以200 m 梯度， 通过Conefor 2.6 计算从200 ～4 000 m 多组阈值的指数结果(图2)， 对比研究后确定将连接距离阈值设置为2500 m， 连通概率设置为0.5。 选取MSPA 结果中核心区面积大于20 hm2的388 个斑块， 通过Conefor 2.6 软件计算dIIC 和dPC 值， 计算公式如式(1) 至式(3):

图2 网络中心的PC、 IIC、 NL、 NC、 最大组分斑块数值随距离阈值变化趋势

式 (1) 至式 (3) 中:n表示斑块总数量；ai和aj指斑块i和斑块j的面积；nLij指i和j间路径数量；pij指物种在斑块i与j间的最大扩散概率；pcremove指该斑块移除后的景观连接度数值。

2.4.2 生态廊道构建

1) 生态阻力面。 GI 网络中心之间物种的迁移与能量交流需要克服一定阻力， 不同用地类型、人类建设活动、 地形等对物种迁移与能量流动的阻力大小不同， 通过构建生态阻力面， 可量化研究区内物种迁移与能量流动的难易程度[20]。 选取土地利用类型、 MSPA 景观类型、 坡度、 高程、与铁路和高速距离、 与国道和省道距离6 个因子。结合景观格局指数的评价结果， 参考刘永强等[21]修订的生态系统服务价值系数， 采用熵值法计算不同土地利用类型因子的生态阻力值。 对其他各类因子的阻力从5～100 重分类赋值(表1)。 依据现有研究结合专家意见赋予各类因子权重， 构建生态阻力面。

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表1 各阻力因子及所占权重

2) 构建连接廊道。 将一级网络中心斑块的几何中心作为源点， 通过MCR 模型计算每个源点通过生态阻力面到达其他源点间的最小成本路径，进而构建连接廊道。 MCR 模型公式如式(4):

式(4) 中:Dij表示从源点i与j之间的的空间距离；Ri表示空间i表面的阻力值。

3) 廊道重要性分级。 基于重力模型， 计算GI网络中心间的相互作用强度， 构建一级网络中心间的相互作用矩阵， 对各网络中心间的生态廊道进行重要程度分级。

2.4.3 生态节点

生态节点作为GI 网络间相互连接的“停靠站” 或“踏脚石”， 一是提取最小成本路径之间的交点； 二是通过GIS 中的水文分析模块提取生态阻力面上的“山脊线” 与最小成本路径的交点。 将生态节点匹配空间位置的阻力属性， 按其空间阻力值分级。

3 结果与分析

3.1 MSPA 的GI 景观要素识别

MSPA 分析结果(图3、 表2) 显示， 核心区面积为76 937.74 hm2， 占GI 要素总面积的61.90%， 景观类型主要为林地。 空间上， 核心区集中分布于长沙市东北部、 西部望城区与岳麓区的交界处、 东南角的乌川水库水源保护地， 湘江及两岸风光带作为带状核心区贯穿南北。 东北部、北部核心区连片分布， 面积较大， 稳定性强； 西部呈东西向带状分布， 连接度高； 东南部分布稀少， 呈破碎化； 中部为城市建成区， 点状核心区零散分布， 东西部整体连接性不高。 桥接区主要分布于林地间、 河流及沿岸绿化如浏阳河、 捞刀河， 是生态要素流动的重要媒介。 岛状斑块是孤立的景观斑块， 呈点状区散布。 边缘区与孔隙分别是核心区的外边边缘、 内部边缘， 均为产生边缘效应、 减少外界干扰的区域。 环岛区是核心区内部生态流动的捷径， 支线具有一定的连接作用。

表2 MSPA 分析结果统计

图3 长沙市MSPA 分析结果

3.2 景观格局指数评价

由表3 可知: 林地的AREA-MN 最高， 农田次之， 说明林地和农田景观斑块整合度较高； 草地和建设用地PD 最大， 表明草地和建设用地破碎化程度与景观异质性较高； 水体的PD 值最小，AI 最高， 表明水体连通性、 集聚度较高， 反映河道具有高连通性； 草地AI 值为66.83%， 表明该类用地分布零散， 呈破碎化； 其他用地类型的AI值均在80%以上， 整体集聚程度较好； 水域LSI最小， 林地次之， 表明水域、 林地用地不规则程度小， 斑块保持良好的自然面貌； 建设用地与林地IJI 指数相对较小， 表明这两类用地斑块在空间上与其他类型用地接触较少， 连通性低； 林地COHESION 最高， 建设用地次之， 表明林地分布集中， 景观分离度小。 水域的生态服务价值最高，林地、 农田、 草地较高， 建设用地相对较小， 表明水域、 林地、 草地、 农田在区域中能够提供良好的生态服务。

表3 景观格局指数与生态服务价值

综上所述， 林地、 水域各项景观指数评价结果较好， 对长沙市绿色基础设施格局的稳定发挥重要作用。 各类用地的生态景观阻力值从小到大依次为林地、 水域、 农田、 草地、 建设用地。

3.3 绿色基础设施网络优化

3.3.1 网络中心

按照斑块面积筛选GI 网络中心， 依据斑块重要性(dPC) 值对网络中心分级。 将dPC＞4 的17个斑块作为一级网络中心(表4)， 1＜dPC＜4 的斑块作为二级网络中心， dPC＜1 的作为三级网络中心。 由筛选结果发现: 研究区以湘江及两岸风光带为界， 东部网络中心面积较大， 集中分布于东北部、 北部； 西部的网络中心面积较小， 集中分布于岳麓区与望城区的交界处； 中南部与西北部网络中心分布较少且零散。 整体而言， GI 网络中心呈集中式分布， 连通性不高。 如表3 所示: 大山冲森林公园的dPC 值最大， 为26.16， 斑块面积为4 055.15 hm2， 位于长沙县与浏阳市北部交界处； 湘江上、 中、 下游及其两侧风光带的dPC值分别16.01、 22.64、 12.99； 兴云山风景名胜区的dPC 值为19.06， 位于长沙市东北角； 毛栗冲森林公园dPC 值为14.16， 位于长沙市西南部，其周边分布多处一级网络中心， 包括象鼻窝、 桃花岭、 岳麓山、 大石坝、 泉水冲等森林公园。

表4 一级网络中心连通性指数与面积

3.3.2 连接廊道

根据各单因子阻力面， 通过GIS 中的栅格计算器构建得到综合阻力面(图4)， 阻力值最高的位于湘江两岸的城市建成区， 集中在中南部， 呈现中间高周围低的阻力分布特征， 阻碍长沙市各个方向的生态流。 通过最小累积阻力模型(MCR) 构建17 个一级网络中心间的136 条连接廊道， 廊道网基本覆盖所有网络中心。 通过重力模型构建各个一级网络中心间的作用力矩阵(表5)，将相互作用力＞10 的作为一级连接廊道， 2＜作用力＜10 的作为二级连接廊道， 作用力＜2 的作为三级连接廊道。 一级连接廊道连接研究区内面积较大、 连通性较好的网络中心， 其间关联性强， 物种、 物质、 能量流动所克服的阻力最小， 规划应当重点加强建设与保护； 二、 三级连接廊道可为部分面积较小且相对分散的网络中心提供物质、能量交流的通道(图5)。

图4 长沙市综合生态阻力面

图5 长沙市绿色基础设施网络构建与优化

表5 一级网络中心相互作用矩阵

3.3.3 生态节点

本研究共提取122 个生态节点， 匹配其空间位置的生态阻力值， 将阻力值＜11 的作为一级生态节点， 11＜阻力值＜37 的作为二级生态节点， 阻力值＞37 的作为三级生态节点。 一级节点空间上的生态阻力值低， 有利于物种克服阻力到达， 适合作为生态流的“停靠站”， 在规划时应该优先建设发展。 逐步保护开发二、 三级节点。

4 结论与讨论

长沙市现状GI 网络要素中核心区面积占比最大， 但空间上分布不均； 中南部与西北部核心区斑块分布较少， 且相互独立、 连通性较差。 同一斑块内部的连通性较低； 林地各项指数评价结果最好， 可为长沙市物种生存提供良好的环境， 对城市生态系统的稳定起重要作用。 17 个一级网络中心集中位于西南部、 北部； 根据综合生态阻力面， 阻力大小呈中间高四周低的趋势， 湘江风光带作为介质， 贯穿南北， 但东西连通性不高； 136条连接廊道覆盖了全部网络中心， 122 个生态节点可为过长的连接廊道补充“停靠站”， 对于提高GI 网络连通性有重要作用。 网络中心、 连接廊道、 生态节点分级可为GI 要素的优先保护顺序与开发时序提供依据。

本研究将遥感影像中的全色波段与多光谱波段融合得到15 m×15 m 的栅格， 可以更好地区分较小边缘区和桥接区， 保留面积较小的斑块。 综合生态服务价值和景观格局评价结果， 采用熵值法计算得到土地利用类型的生态阻力， 再结合自然环境、 人类活动因素， 构建综合生态阻力面，使连接廊道的构建与生态节点的分级更为合理。

通过MCR 模型构建的连接廊道， 注重网络空间上的连通性和网络结构的合理性， 但对各级网络要素的景观、 游憩、 文化等功能属性尚需进一步探讨。