基于MSPA的南京市绿色基础设施网络构建

2022-11-29 13:51费文君赵梦琴
关键词:连通性廊道南京市

费文君,赵梦琴

(南京林业大学风景园林学院,江苏 南京 210037)

随着城镇化进程持续推进,城市自然资源和土地空间变化、城市生态环境恶化、生态服务功能削弱、城市生态系统自我恢复能力降低等问题备受关注[1]。同时传统的城市绿地规划建设在实践中“见缝插绿”补充连接构成城市绿网[2],形成了众多零散绿色空间,不利于当前在公园城市理念下以自然为基底的市域绿色空间整体统筹,亟须从全域的视角寻找优化城市生态空间的途径。

绿色基础设施(GI)作为一种由城市各类绿色空间构成并且起到联系作用的生态网络,是保护城市生态空间和加强生态系统服务功能的有效措施。国内外研究者在市域、区域和社区尺度进行了选择绿色网络中心、连通绿色廊道的方法探索[3-5],主要以粗提取景观要素构建网络中心和廊道来构建绿色基础设施体系为主[6],较难体现绿色基础设施要素的生态性质。形态学空间格局分析(MSPA)法由于具有评估几何连通性准确、要求数据量少、分析结果可视化、数量统计清晰、可操作性强等优点[7-8],能够有效应用于快速识别景观要素和占比计算,可为绿色基础设施网络中心和廊道选取提供科学准确的依据。对于南京绿色基础设施网络,已有学者运用MSPA法进行相关研究,如于亚平等[9]分析1988—2013年的绿色基础设施网络格局时空变化,得出南京总体GI连通性水平较低的结论;魏家星等[10]以浦口区为例进行了区域性构建,证明了MSPA法在提取重要绿色核心区的有效性。因此本研究针对南京绿色基础设施的问题,构建基于MSPA法的市域尺度绿色基础设施网络,旨在提升南京绿色基础设施网络连通度,为构建城市生态格局提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域数据来源与预处理

江苏省南京市(118°22′~119°14′E,31°14′~32°37′N)具有较好的自然本底条件,其地质地貌丰富多样,河谷平原、岗地、丘陵、低山等面积约占全市面积的60.8%,森林覆被良好,植被类型复杂,物种较为丰富;水资源丰富,长江、秦淮河、玄武湖、莫愁湖等水域面积约占全市面积的11.4%[11]。截至2019年,南京市全域面积6 587.02 km2,建成和在建面积1 170.34 km2,常住人口850.00万人,城镇化率总体已达到83.20%[12],用地面积紧张、生态环境问题日益突出。如何利用良好的山水格局,通过绿色空间的布局优化,实现绿色基础设施体系的完善,提升南京市生态空间效益显得尤为重要。

本研究采用中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台2019年4月6日南京市遥感影像数据即Landsat8 OLI_TIRS卫星数字影像数据进行处理。首先运用ENVI 5.3软件进行遥感影像辐射定标、大气校正、波段融合、裁剪、最大相似法提取等预处理,其次通过文献检索、南京市土地利用调查数据进行比对、Kappa系数精度验证,将南京用地类型分为林地、草地、耕地、水域、建设用地以及非建设用地6类,栅格大小为30 m×30 m的土地利用类型图像,最后将数据导入ArcGIS 10.3,转换成WGS_1984坐标,完成图像预处理。

1.2 研究方法

1.2.1 基于MSPA法的绿色基础设施要素识别

MSPA法即形态学空间格局分析法,是一种基于数学形态学的运算序列,可将栅格图像识别分割为7个互斥类别,分别是核心、孤岛、环、桥接、穿孔、边缘和分支[13](表1)。

表1 MSPA景观分类表

这种方法可基于遥感数据,测量和描述图像组成部分的几何性质和连通性,通过不同土地覆盖特征的空间关系创建潜在结构,从单一的土地利用图中识别枢纽和廊道,进而分析空间格局的破碎化程度、边缘效应、绿色基础设施的时序变化等[14-15]。可以应用于绿色基础设施格局的时空变化分析、景观类型数量统计、斑块受宽度影响的边缘效应检测等多个方面[16-17]。

本研究根据土地利用类型图,运用ArcGIS软件将土地利用数据转为二元图像,通过将人工活动表面包括耕地、建设用地、非建设用地赋值为1,自然表面包括林地、草地、水域赋值为2,获得背景与前景的重分类.tiff格式的二值图(表2、图1A)。随后运用GuidosToolbox软件进行MSPA分析,识别前景与后景,从形态学角度将前景分割成上述7个景观类别并计算各自占比。

表2 重分类类型及赋值

图1 研究区前景背景分类和阻力面图

1.2.2 景观连通性评价与网络中心提取

景观连通性指数是指景观促进或阻碍生态流动的程度,斑块面积是生态多功能的重要保证,两者共同维持景观生态功能。因此本研究依托MSPA识别结果,从核心区中选取生态源斑块。通过对面积(S)大于1 000 km2的斑块,运用Conefor 2.6软件进行整体连通性(IIC)、可能连通性指数(PC)、斑块重要性指数(dPc,式中记为dPC)的定量计算。生态源斑块的连通性指数越高,意味着斑块重要程度越高,即dPc越大。因此从中选取dPc大于0.5的斑块作为生态源地,并按照dPc值从大到小进行编号,具体网络中心等级划分见表3。

表3 网络中心划分等级表

通过比较,当斑块连通距离阈值过大时,斑块全部连通,即所有斑块都能作为生态源地,这与实际情况不符;距离阈值过小时,部分中小型斑块的景观连通度无法体现,故根据区域尺度大小以及斑块分布情况将斑块连通距离阈值设置为2 500 m,连通性概率设置为0.5[18]。

1.2.3 阻力面构建

生态功能的流动与物种水平空间的运动受到地形、人为干扰、生境类型等的影响。因此,本研究选用MSPA景观类型、高程、坡度、距道路距离、距水系距离、植被覆盖度作为因子。在ArcGIS软件中分别运用“Slope”工具获得坡度,“Euclidean Distance”获得距道路距离、距水系距离;对获取的遥感影像图进行归一化植被处理,获得植被覆盖度。参考文献[19]将各因子分为5级,分别赋值1、3、5、7、9,通过层次分析法为每个阻力面赋予权重,具体分级指标和权重见表4。利用ArcGIS平台将各因子加权求和,基于最小累积阻力模型构建生态综合阻力面,结果见图1B。

表4 阻力面赋值与权重

1.2.4 生态廊道构建

基于ArcGIS平台,将识别的网络中心作为生态源点,结合阻力面,使用“Cost Distance”工具获取成本距离和成本回溯链接,然后通过“Cost Path”工具生成各生态源点之间的最小成本路径。通过引力模型判别生成廊道之间相互作用的强度,在保证所有生态源地均可以直接或间接连通且生态廊道数量最少的条件下,确定重要廊道和一般廊道,从而构建南京市绿色基础设施网络体系。

2 结果与分析

2.1 南京市绿色基础设施要素识别结果分析

统计结果(表5)可知,研究区域内核心类型面积最大,为538.16 km2,占前景总面积的37.57%,表明南京市存在一定的大型生态源地,能作为森林公园、林场以及野生动物的栖息地和迁徙目的地,是生态保育的良好场所,可以作为绿色基础设施体系的网络中心。孤岛在七大景观类别中居次位,总面积达402.47 km2,占比28.10%,且数量较多,表明南京市小型绿地、公园等小斑块分布较多,但是小斑块间的连接度较低,相对较为破碎和孤立。由景观类型分类(图2A)可以看出,核心区和孤岛整体破碎化程度较高,长江南北两侧孤岛和核心区数量以及分布差异较为明显;长江以南核心区以及孤岛的数量以及分布密度较长江以北的高,主要围绕紫金山、汤山、阳山、小茅山、牛首山、方山、静龙山、东庐山、无想山、横山等主要生态源地分布;长江以北孤岛和核心区主要围绕老山、平山以及部分水库分布,数量较少、面积较小。在前景和背景过渡的类型中,边缘占比18.03%,穿孔占比1.34%,表明核心区周围存在核心区域储备面积,同时具有一定的空间破碎度,存在生态资源整合发展的需求。通过景观连接或生态修复的方法,可以达到整合核心区资源、扩大生态源地面积、提高生态效益的目的。

表5 景观类别统计

图2 南京市MSPA景观类型分类、网络中心提取及绿色基础设施网络构建图

结合表5和图2A可知,由桥接、分支、环等线性景观类型构成的廊道类绿色基础设施在7类景观类型中共占据14.97%,大部分分布于核心区周围,并沿山体等余脉延长分布。统计可知,距离长且最具有生态连接性质的廊道性景观桥接类型数量达2 796条,内部占比仅为5.58%;一端具有连接性的分支要素达16 318条,占比为6.38%,且较桥接要素高0.8%,呈现出数量与占比不匹配的特点,表明该类型景观存在连续性低、宽度不够的问题。以上两种景观类型分布均为长江以南较多、长江以北较少,总体可以看出南京连接性廊道建设有一定的基础,但是存在空间分布不均匀、形态不连续的现象,建设较好的沿水系和山体分布的廊道也均存在一定的数量缺口以及宽度缺乏问题。

2.2 景观连通性评价与网络中心提取结果分析

由景观连通性评价与网络中心提取结果(图2B,表6)可见,斑块连接度最高的16个生态源地(编号见图2B)主要分布在南京市长江以南地区,主要包括长江沿江绿地、紫金山、石臼湖、固城湖、无想山、横山、天台山、银杏湖、汤山周边山脉水系,长江以北区域仅有老山山脉形成了生态源地,因此研究区内网络中心分布极为不均衡,长江以南和长江以北生态源地数量和质量差距较大。通过景观连通性评价可知,沿水系网络中心连通度普遍比非沿水系连通度高,其dPC也相对较高,证明水系及沿岸绿地在绿色基础设施网络体系中具有重要的地位,是发挥生态功能的重要保障。另选取24个dPC超过0.1的斑块作为二级网络中心,对防止城市无序扩张具有重要作用,以保障绿色基础设施的覆盖度和完整性。

表6 16个网络中心斑块重要性指数

2.3 南京市绿色基础设施网络构建结果分析

基于阻力面构建的绿色基础设施网络(图2C)可知,40个网络中心和73条廊道共同构建了南京市绿色基础设施网络,且研究区内长江以南的网络中心数量以及网络密度明显比长江以北区域高,亟须加强长江以北的网络中心以及廊道建设,增强此区域整体绿色框架。研究区域中心及沿江两岸廊道分布较为密集,证明该部分生态交流质量较高。中心城区外围绿色网络中心数量较少、廊道较为稀疏,甚至有部分是绿色基础设施的覆盖盲区,说明该区域生态环境条件不利于物质和能量的流动及交换,需增加绿色基础设施数量并提高质量,确保绿色基础设施网络的完整性。

3 讨 论

绿色基础设施网络构建是优化城市景观格局、维持城市生命系统的重要规划手段。绿色基础设施主要功能体现在生态系统的支持功能,其景观类型和空间结构都会对其功能产生重要的影响[20]。本研究运用MSPA法分析了南京市绿色基础设施要素现状,利用较少的数据得出了较为精确的南京绿色基础设施景观类型、分布及其占比,是南京市绿色基础设施要素分析的有效实践。基于识别结果,在阻力面构建过程中考虑MSPA景观类别,从而筛选出的16个一级网络中心、24个二级网络中心、73条廊道共同构建了南京市绿色基础设施网络,相较以往区域性的构建,对研究区域全域的绿色空间连接性提升做出了尝试,增强了绿色基础设施的系统性和结构性,可为南京市立足“生态高度”、构建集约发展的理想城市空间,锚固生态格局与基底,强化自然资源的系统保护,开展绿色空间规划及优化等工作提供参考。基于研究结果,对网络中心建设以及生态廊道建设提出两方面建议。

1)加强网络中心的生态保护和量效提升。结合“三区三线”[21]划定,严格控制生态边界,合理划定城市开发边界线,保证生态源地的完整性,红线保护区域内部应严格限制建设用地,确保城市生态的刚性需求,非生态类的建设项目应重新选址,与生态资源合理利用无关的建筑、设施尽可能拆除和迁出,削弱人工建设对生态源地的影响。同时进一步整合碎片化的自然资源,扩充生态源地面积,提升生态源地的等级和质量。对一级网络中心需继续加强与周边斑块、边缘类绿色基础设施的资源整合,拓展网络中心面积,打造连通成片的生态核心,巩固生态源地地位,对二级网络中心可以通过整合周边孤岛及边缘资源、丰富生物多样性向一级网络中心发展。

2)强化生态廊道的连接性建设。加强山脉、水脉自然环境保护,通过退耕还林还草、环境修复、绿道建设、动物迁移通道避让工程等方式,确保重要廊道的连通性,保障城市最基本的绿色基础设施骨架结构的完整性和稳定性。重点落实长江大保护战略[22]措施,加强对南京段长江岸线的保护,降低长江两岸开发利用强度,逐步搬离影响滨江生态的厂区、建筑及设施,并利用生态工程恢复滨江自然生态,形成连通的绿廊,同时在水系交汇、堤岛区域加强湿地公园建设,形成“拥江发展”绿色格局。一般廊道提升可以结合各级绿道建设,增加一般廊道宽度,加强与各级网络中心之间的联系。同时促进更多分散的孤岛空间融入绿色基础设施体系,提升整体生态功能。

本研究选用MSPA方法识别南京绿色基础设施要素,通过借鉴数学分析和图论相关理论,与以往识别方法相比能较为快速且清晰地从底图上区分灰绿格局、识别绿色基础设施各类要素的生态性质及其分布情况,避免网络中心选择的主观性[23-24],且操作简单,易于推广,为建立景观类型和空间结构相结合的城市绿色基础设施体系[25]提供了分级、分类建设的决策参考和指导。然而研究过程中仍存在部分局限性。首先MSPA法对前期数据处理和研究尺度有一定的要求[26]。在数据处理上,不同的数据来源以及土地利用处理计算方式,得到的图像结果在类别和占比上有所差别,导致MSPA法识别的最终结果具有一定的差异性。在研究尺度上,需综合考虑研究区域内景观现状、研究区域面积、绿色基础设施功能发挥、MSPA尺度效应等影响,设置适合的栅格大小和边缘宽度,减少识别要素消失或归为其他景观要素类型等情况发生。其次除了在图像解译过程中产生的误差,本研究方法使用的相关参数主要来自标准参考值以及前人相关研究,未来应结合更详细的自然资源分布、生物迁徙等数据,进一步验证和校正实验结果,更精准地支撑南京市绿色基础设施网络建设。

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