成都市城市绿地景观与生态系统服务的关系

魏嘉馨，干晓宇*，黄 莹，郭仲薇

(1.四川大学 建筑与环境学院，四川 成都 610065；2.四川大学 锦江学院，四川 眉山 620860)

景观可持续科学是生态系统服务及可持续发展研究中的重要课题，由邬建国等[1]基于可持续科学提出，主要探究景观的空间格局对生态系统服务的影响，通过优化景观格局，以实现区域及城市景观可持续。因此，景观格局与生态系统服务间关系的探讨是生态系统服务及可持续发展研究领域的核心问题之一[2]。城市绿地景观是城市景观的重要组成部分，与人类的生产生活密切相关，同时也为人类、城市和环境提供重要的生态系统服务[3]，城市绿地不仅具有例如碳储存、大气污染物吸收、土壤保持等供给、调节和支持方面的服务，同时也为人类提供非物质方面的文化服务[4]。国内已有许多学者利用皮尔逊相关指数、斯皮尔曼等相关性分析或回归分析等方法对景观格局与生态系统服务或价值的关系、变化响应等进行了探讨[5-8]，例如曹君等[9]综合空间叠加分析、相关性分析和双变量空间自相关分析等多方法分析粤港澳大湾区的景观格局变化对生态系统服务的影响，发现大湾区的生态系统服务价值对景观格局的变化有一定敏感性，且对AREA_MN和DIVISION的敏感性程度较高。Su等[10]以杭嘉湖的4个生态区作为研究对象，基于城镇化的背景下，探讨了生态系统服务和景观格局之间的关系。结果表明，除了水源涵养和土壤保持外其他生态系统服务都与景观指标有显著相关性。徐建英等[11]探讨了汶川地区生态系统服务在不同尺度下景观格局变化的响应，发现并不是所有景观格局变化都会引起生态系统服务变化，同时尺度效应也会对生态系统服务的响应产生一定的影响。于媛等[12]分析延边朝鲜族自治州1996-2016年生态系统服务价值对景观格局的响应时发现，生态系统服务与最大斑块指数、蔓延度指数及聚集度指数呈正相关，与斑块个数、斑块密度、香浓多样性指数及景观形状指数呈负相关。但探讨景观格局与生态系统服务之间关系的相关研究大多是以时空耦合关系作为切入点。从空间尺度出发的研究多是基于景观尺度和类型尺度展开讨论，斑块尺度的研究相对较少。然而，城市绿地作为小尺度、破碎化程度较高的绿地类型[5,13]，从斑块尺度出发进行研究更能以城市设计的角度指导城市绿色空间的优化，因此本研究从斑块层次出发，探究绿地的景观格局特征和生态系统服务之间存在的关系，进而促进城市绿地的优化设计和可持续性发展。

成都地处四川盆地和成渝经济带的核心地带，是四川省都市圈的重要组成部分，也是国家“两屏三带”生态安全屏障的重点区域之一，在水源涵养和水土保持方面具有重要的战略地位。同时《四川省“十三五”生态保护与建设规划》指出，成都市目前面临气候调节、水生态修复及水资源任务重和水土流失等生态问题，而碳储存、水源供给和土壤保持服务与这些生态问题直接相关，且能较好地体现成都市生态战略地位。本研究基于Landsat遥感影像，利用ENVI5.3和ArcGIS10.4软件对成都市绿地进行处理和提取，运用Fragstats4.2软件分析成都市绿地的空间结构特征；基于数据的可获取性，利用InVEST模型评探究成都市绿地的水源供给、土壤保持和碳储存这3种生态系统服务，并按照自然断点法将绿地按照景观指数的大小进行分类，通过计算每一类别的景观指数平均值和生态系统服务平均值，探究绿地景观格局和生态系统服务之间的相关关系。识别水源涵养、水土保持及碳储存服务对成都市绿地规划、碳中和推进以及生态文明建设具有重要现实意义，同时也对其他城市开展城市绿地规划设计，统筹城市发展与生态文明具有借鉴意义。

1 研究区概况

成都市位于四川省的西部、成都平原腹地(30°05′-31°26′N，102°54′-104°53′E)，总面积约14 335 km2。成都市辖区范围内总共包括了12个市辖区、3个县、代管5个县级市。成都市地势由西北向东南从高到低逐渐递减，西部属于四川盆地边缘地区，以山丘和山地为主，海拔大多在1 000～3 000 m，东部主要由平原、台地和部分低山丘陵组成。成都属于亚热带季风气候，四季冷暖、干湿分明，年平均气温16 ℃，年降水量895.6 mm，由于成都市地势起伏较大，导致气候的垂直地带性明显，因此形成常绿阔叶林、针阔混交等不同的垂直植被带。该区域植被覆盖度较高，且降雨丰富，对区域的生态系统环境起有效促进作用。

本研究根据土地利用分类标准，将成都市土地利用类型中林地和草地2类划分为城市绿地，分类和具体分区分布见表1、图1。在数据解译过程中，经实地调研发现成都市西部地区主要是以开发程度较低、人为干扰弱的大型天然森林为主的自然绿地构成，按照《城市绿地分类标准》(CJJ/T 85-2017)规定，此类绿地不属于本研究所探讨的城市绿地范畴，因此将成都市西部地区横断山脉处的大型森林去除。而位于中部的龙泉山脉绿地大部分已经开发作为城市森林公园，属于城市绿地中的森林公园绿地。因此，最终确定成都市绿地分布如图1所示，成都市主城区主要以分散零碎的小型绿地斑块类型为主，成片状的较大绿地斑块主要集中在龙泉山以及成都市直辖市县，简阳、蒲江、大邑和崇州等地区，经计算得到成都市绿地总面积约占931.87 km2。

表1 城市绿地分类及面积

图1 研究区城市绿地现状

2 数据与方法

2.1 数据来源与预处理

采用成都市2019年土地利用数据，来源于中国科学院资源环境科学数据中心，其土地利用类型分为林地(3 248.64 km2，22.66%)、草地(597.98 km2，4.17%)、耕地(7 929.09 km2，55.32%)、水域(247.16 km2，1.72%)、建设用地(2 284.92 km2，15.94%)和未利用地(26.38 km2，0.18%)6大类。DEM数据来源于地理空间数据云平台，选择分辨率为30 m的GDEMV2的数字高程数据[14]；基于DEM数据，利用ArcGIS软件的水文分析功能，提取成都市河流域的边界和水系河网。InVEST模型需要用户提供数据作为输入变量，水源供给、碳储存以及土壤保持这3个模块的所需数据大致相同，但不同模块中的部分数据有所差异，具体数据需求及来源见表2。

表2 InVEST模型数据需求及来源

2.2 研究方法

2.2.1 城市绿地提取及城市绿地斑块定义 采用成都市2019年土地利用数据，参照《土地利用现状分类(GB/T 21010-2017)》和《全国遥感监测土地利用覆盖分类体系》标准，将研究区景观类型分为林地、草地、耕地、水域、建设用地和未利用地6大类。将其中林地和草地2类土地利用类型确定为城市绿地。基于高精度卫星影像和实地调研，在ArcGIS软件中对研究区土地利用图进行目视解译和修正，对城市绿地(林地、草地)进行提取，得到城市绿地栅格图。

斑块是景观格局的基本组成单元，是指不同于周围背景的、相对均质的非线性区域。本研究中城市绿地斑块的定义是成都市已被人工开发或人工进行栽植的林地或草地区域。成都市西部地区的大型天然森林为主的自然绿地由于开发程度较低、人为干扰弱，因此不纳入本研究考虑范围。

2.2.2 景观格局分析 景观指数是指能够高度浓缩景观格局信息，表示其结构、空间分布和配置等特征的简单定量指标，景观指数还能够量化景观格局的演变及其对生态过程的影响[15-17]，因此景观指数是研究景观格局的重要手段。本研究选择从斑块尺度对城市绿地进行探究。

根据研究区的地理位置、属性并结合景观指数的不同功能及含义[18]，在斑块层次筛选相关指数，从面积、形状、聚集度3个方面选取了7个指数：斑块面积(AREA)、周长(PERIM)、周长面积比(PARA)、形状指数(SHAPE)、回转半径(GYRATE)、分形维数(FRAC)和欧几里得最近邻指数(ENN)，各景观指数具体含义见表3。通过Fragstats4.2软件分析成都市绿地的栅格数据，得到成都市绿地斑块的景观指数。

表3 景观指数及其意义

2.2.3 生态系统服务计算 InVEST模型是目前研究生态系统服务使用最为普遍的模型，它能够量化表示所需描述的生态系统服务，并且可以描述其空间分布特征[19-23]。本研究主要通过查阅相关文献并结合InVEST模型用户指南来确定模块的主要参数值，主要参数详见表4。

表4 InVEST模型各模块的参数

2.2.3.1 水源供给 本研究利用InVEST模型水源供给模块评估成都市水源涵养服务，基于水量平衡原理进行估算，以某个栅格单元的降水量减去实际蒸散量得到该栅格的水源供给量。

(1)

(2)

(3)

AWCx=54.509-0.132×SAN-0.003×SAN2-0.055×SILT-0.006×SILT2-0.738×CLA+0.007×CLA2-2.688×C+0.501×C2

(4)

式中:Yxj为土地利用类型j类的栅格单元x的年水源供给量(mm),AETxj为土地利用类型j类的栅格单元x的年实际蒸散量(mm)，Px为栅格单元x的年降雨量(mm)。AWCxj为土地利用类型j类栅格单元x的植被有效含水量，Z为Zhang系数，表示季节影响因子，SAN为砂粒含量，SILT为粉粒含量，CLA为粘粒含量。

2.2.3.2 土壤保持 本研究采用InVEST模型中的SDR模块对成都市绿地斑块的土壤保持服务进行计算。模型中将计算的潜在侵蚀量与实际侵蚀量的差值与泥沙持留量相加之和作为土壤保持量[31]。

SCx=Rx×Kx×LSx(1-Cx×Px)+SDRx

(5)

(6)

式中:SCx表示栅格单元x的土壤保持量，Rx为降水侵蚀因子，Kx为土壤可蚀性，LSx代表坡度坡长因子，Cx和Px分别表示植被覆盖因子和水土保持因子；SDRx则为泥沙持留量，SEx为栅格单元x的泥沙输移比，USLE为实际土壤流失量。

2.2.3.3 碳储存 碳储存模块根据地上碳储量、地下生物碳储量、土壤碳储量和死亡有机物碳储量4个碳库来计算区域总碳储量及时空分布特征，相关参数设置参照邹文涛等[32]、王良杰等[33]的研究，计算公式如下：

Ctotal=Cabove+Cbelow+Csoil+Cdead

(7)

式中:Ctotal为区域总碳储量；Cabove为地上碳储量；Cbelow为地下生物碳储量；Csoil为土壤碳储量；Cdead为死亡有机物碳储量。

3 结果与分析

3.1 绿地景观格局空间特征

经过Fragstats4.2计算得到成都市绿地斑块尺度的7种景观指数值(图2)。斑块面积(AREA)、斑块周长(PERIM)、周长面积比(PARA)、回转半径(GYRATE)和欧几里得最近邻指数(ENN)的标准差较大，说明绿地在这几个景观指数上具有较大差异且数值较为离散。与之相反，SHAPE和FRAC的标准差较小，说明这2个景观指数差异较小。其中，斑块面积<8 km2的绿地和8～35 km2的绿地分别占总数的46.47%和42.18%，面积>35 km2的大绿地斑块占11.35%，说明成都市绿地面积变化丰富、差异较大，这是由于成都市城市绿地涵盖了城市内较小的街边绿地、社区绿地等，同时又包含了具有较大绿地面积的植物园和城市森林公园等。SHAPE和FRAC反映了成都绿地斑块形状较为规整。而ENN则反映了绿地斑块之间距离差异较大，大部分绿地(89.65%)之间的距离<500 m，小部分绿地(1.68%)距离>2 000 m，平均ENN值为256.8 m。

图2 绿地斑块尺度景观指数柱状图

3.2 生态系统服务分析

利用InVEST模型对成都市绿地水源供给、土壤保持和碳储存服务进行计算，基于ArcGIS的空间分析模块，将计算结果以30 m×30 m栅格导出，得到成都市绿地生态系统服务供给的空间分布图(图3)。水源供给总量达24.98×108m3，最大值为1 048.38 m3，最小值为592.75 m3，呈现西南高东低的趋势。水源供给高值地区集中在成都市西南部的邛崃一带；中值区域则主要分布于中部和北部的绿地；低值区零散分布于东部绿地。碳储存总量为12.73×106t，碳储存高值地区主要集中在中部龙泉山,浦江部分地区也有较高碳储存能力，但较为分散，西南部碳储存多为中高值，与东部地区相比碳储存服务更好，其余地区大多为中、低值。成都市绿地斑块碳储存最高值为19.29 t。成都市绿地土壤保持总量为3.54×108t，总体呈现西南高东北低的趋势。其中，土壤保持服务供给高值区集中分布于西南部的绿地区域，囊括了崇州、大邑、邛崃和蒲江等地；中、低值区主要集中分布于成都市中部、东部的绿地。

图3 成都市绿地生态系统服务评估结果

3.3 景观格局与生态系统服务的相关关系

由于景观指数之间存在多重共线性，可能对研究结果会造成一定的影响[34]，因此本研究利用SPSS软件对所计算的7项景观指数进行因子分析，以筛选出合适的指标。经过因子分析后得到景观指数旋转成分矩阵(表5)。由表5可知，斑块面积(AREA)、分形维数(FRAC)和欧几里得最近邻指数(ENN)3项指数之间的相关性最小，并且具有一定的代表性。最终选择斑块面积(AREA)、分形维数(FRAC)和欧几里得最近邻指数(ENN)来探讨景观格局与生态系统服务之间的关系。本研究采用自然断点法将绿地对应的AREA和ENN值由小到大进行分类，因此分别得到13类AREA组、11类FRAC组和10类ENN组，每组类别斑块个数及指数平均值见表6。

表5 景观指数旋转成分矩阵

表6 AREA、FRAC和ENN每组类别的情况

将每类别斑块指数平均值与生态系统服务平均值导入SPSS进行分析，选取R2最高的回归方程进行分析，最终得到以下结果(图4-图6)。

图4 AREA类别和3种生态系统服务关系

图5 FRAC类别和3种生态系统服务关系

图6 ENN类别和3种生态系统服务关系

由图4可知，绿地斑块面积与水源供给、碳储存和土壤保持服务均呈正相关关系，随着面积的增大，这3种服务均先快速增加，但当面积=200 km2时，水源供给的增加速度减慢；土壤保持服务在绿地斑块面积<350 km2时快速增长，但当面积>350 km后，土壤保持服务增长速度减缓；当面积达到约500 km2，碳储存服务增长也逐渐减缓。

如图5所示，绿地斑块分形维数指数尽管在因子分析中表现出相对独立性，但将该指数与3类生态系统服务的关系进行分析，结果显示分形维数与生态系统服务无明显相关关系。

由图6可知，绿地斑块间距离与水源供给、土壤保持和碳储存服务都有明显关系。其中，ENN与水源供给和碳储存呈现相似的关系趋势，均为先降后增。水源供给能力先是随着斑块距离的增大而降低，通过对二次回归曲线求一阶导数得到斜率为0的ENN点，即当斑块距离为5 136 m时，绿地水源供给能力最低，随后距离增大，水源供给能力略微增加。类似地，绿地斑块距离与平均碳储存能力呈现“U”形关系。同理可得，对ENN与碳储存的二次回归曲线求导得到，当斑块距离<3 927 m时，绿地斑块平均碳储存能力随着距离的增加而降低，而当斑块距离超过该值时，平均碳储存能力与距离呈正相关。平均土壤保持能力则随绿地斑块间距离的增加呈递减趋势，在斑块距离位于0～1 000 m时，绿地土壤保持能力递减速度最快；当斑块距离>1 000 m后，土壤保持能力下降速度减慢。

4 讨论

本研究结果表明，成都市绿地的生态系统服务具有明显的空间分布差异特征。水源供给服务呈现西南高东低的原因主要是由于成都西南部年均降水量较大(>1 000 mm)，植被覆盖较好，有效减少了降水蒸散量，因此绿地水源供给能力较强；而东部由于年降水量相对较低(850 mm)，因此导致绿地水源供给服务相对较弱[35]。碳储存的空间分布特征主要是由于高值区域分布着大量面积大、植物长势好的林地，说明龙泉山城市森林公园在提供碳储存服务方面具有重要价值，同时这也证实了绿色植被在实施碳中和方面起到重要的作用。成都市西南部绿地平均土壤保持能力较强，主要是因为所处区域的植被覆盖高、人口密度小、干扰弱，大量植被削弱了地表径流对土壤的侵蚀，使得实际水土流失较少，也与其海拔较高、降雨量大导致潜在土壤侵蚀量高有关[29]。成都市西南部的绿地明显具有更好的生态系统服务提供能力，但成都市主城区3种生态系统服务值均较低，因此在对主城区进行规划建设时也要尽可能地以合适的开发力度对城市绿地进行规划和设计，可参考浦江县、邛崃市等地对当地绿地的保护及开发措施，如建设城市毛细血管式的绿色廊道、“见缝插绿”、针对不同类型街道设计不同绿化模式等。

成都市绿地的景观格局与生态系统服务之间存在多种非线性相关关系。斑块面积与水源供给呈正相关关系，与燕玲玲等[36]基于类型尺度得出的结论相同，这是由于随植被面积增加，植被冠层能够有效地减小降雨能量损耗，对降雨的自然截留作用逐渐增强，水源供给能力增强；而当绿地斑块面积达到200 km2时，水源供给能力增长速度逐渐趋于稳定。面积与碳储存的关系呈正相关，碳储存服务出现这一现象可能是由于城市绿地斑块面积相对较小，对植物的水分吸收和根系成长存在一定的限制，因此随着绿地面积增大碳储存能力也增大[5,37-38]；当面积趋近500 km2时，绿地碳储存能力趋于稳定。绿地斑块面积与土壤保持能力呈正相关，这可能是由于在城市中的绿地受到建设用地等因素的限制，林草覆盖度较低，对雨水的截留作用较弱，导致土壤受到较多侵蚀，随着面积的增加，林草覆盖度逐渐增加，削弱雨水侵蚀的能力增加，因此土壤保持能力也随之增加。当斑块面积增大到一定程度时，水源供给、土壤保持和碳储存3类生态系统服务值基本不再变化，此时生态系统服务与斑块面积无关。

由绿地斑块间距离与生态系统服务功能的关系可知，随着绿地斑块距离的增加，土壤保持服务降低，与Lu等[39]得到的ENN与土壤保持负相关这一结论相同，二者呈现负相关的原因是随绿地间距离增大，植被覆盖度降低，因此林冠对降雨的拦截作用变弱，导致雨水对地表的冲刷增多。而水源涵养和碳储存这2种服务与ENN之间关系较为复杂。当斑块距离<5 136 m时，ENN和水源供给呈负相关，这与贺裔闻[40]研究结果一致；而当斑块距离超过这一值时，ENN和水源供给的关系呈正相关。碳储存方面，当斑块距离<3 927 m，ENN与平均碳储存能力呈负相关关系，二者关系与林媚珍等[41]、张丹[42]的研究结论相似；当ENN超过3 927 m时，ENN与碳储存服务呈正相关，这一现象可能是由于随斑块间距离的增大，逐渐出现的是大型的植物园或城市森林公园等，从而使得碳储存能力有所增加[43]。

与以往大多研究不同的是，本研究中绿地斑块面积、斑块距离与生态系统服务之间出现了相对多样的非线性关系，例如抛物线、指数等回归曲线。这是由于在探究景观格局与生态系统服务之间的关系时是基于斑块尺度进行的，而成都市的绿地斑块面积和距离跨度较大，导致了多样结果的出现，然而类似研究主要从类型和景观尺度出发，对于绿地斑块的多样性细节把握略有欠缺，由此可见在研究景观格局和生态系统服务之间的关系时，尺度效应对其有所影响。同时，研究结果表明，生态系统服务与景观格局具有密切关系，在未来城市生态建设时应考虑此类关系，例如，城市绿地对城市碳中和起到重要的调控作用，但城市林地的生态系统服务功能受到其景观格局的影响，绿地碳储存功能与面积的关系呈正相关，但当面积达到阈值后，碳储存能力不再增加。因此从斑块层次对绿地景观格局与生态系统服务的关系进行研究，可以最优规划绿地，有效提高用地效率，有利于优化城市绿地规划设计及其管理。成都市未来进行城市建设的同时应考虑居民对绿色美好环境的需求，绿地规划应尽可能地充分利用小面积绿地，如社区绿地、街旁绿地为居民创造“出门见绿”的环境，同时面积较大、历史悠久、代表性的公园绿地，如人民公园、浣花溪公园和杜甫草堂等应加以改造革新，更好地发挥其生态效用、延续城市文脉，但应合理控制绿地开发面积，尽可能以最小的成本实现最大的生态效益；其次应加快成都市公园绿地规划建设，例如天府新区，截至2020年6月，天府新区已建设完成24座专类公园，5座尚在建设中，部分已分区对外开放使用，如鹿溪河生态区、锦城公园，既为市民提供休闲游憩场所，又促进城市生态系统活力升级；利用外围绿地引绿入城，如龙泉驿区对大型绿地——龙泉山城市森林公园的开发可为成都市及周边市县未来绿地规划及公园建设提供参考。此外，对于不同类型的城市绿地应把控好绿地斑块距离，在可实施的前提下，尽可能增加其连通性，如构筑绿色廊道等。成都市应积极响应公园建设号召，以五大主城区为核心辐射周边直辖市县，使公园绿地、社区绿地和街旁绿地等城市绿地能够为城市和居民更好地提供绿色需求及生态系统服务。

5 结论

成都市绿地景观格局特征明显，研究范围内绿地斑块面积差异较大，平均值为29.01 km2，标准差达到225.67；斑块形状较为规整；斑块距离变化较大，平均值为256.8 m，标准差为463.53；景观聚集程度总体较低。同时成都市绿地的生态系统服务评估采用InVEST模型计算得到：水源供给总量为24.98×108m3，空间分布上表现为西南高东低的趋势；碳储存总量达12.73×106t，空间上中部地区呈现高碳储存能力，西部地区多为中值，其余地区大多为低值；土壤保持为3.54×108t，总体呈现西高东低的趋势。总体来说成都市西南部地区的绿地生态系统服务要优于其他地区。

通过探究成都市绿地的景观格局与生态系统服务间的关系发现，绿地斑块面积与水源供给、碳储存和土壤保持都有着较为明显的关系。随绿地斑块面积的增加，水源供给、碳储存和土壤保持服务均是先快速增加后增长速度减缓。绿地斑块间距离与3种生态系统服务也存在明显关系。随绿地斑块距离的增加，水源供给和碳储存服务均呈现先降后增；绿地斑块与土壤保持服务呈持续的负相关关系。

研究结果显示，更大、更连续的绿地往往比小且不连续的绿地更能有效地提供生态系统服务。然而，绿地面积和距离都存在阈值，即面积过大的绿地并不能更有效地提供水源供给、土壤保持和碳储存等生态系统服务；绿地间距离与生态系统服务之间的关系较为复杂，因此在进行绿地规划设计时，要根据实际情况在满足城市发展需要的同时选择最符合的距离以达到最优效果。