中國城市空間形態(tài)的環(huán)境效應

賈玉秋,唐立娜

1 中國科學院城市環(huán)境研究所城市環(huán)境與健康重點實驗室, 廈門 361021 2 中國科學院大學, 北京 100049

1981—2016年,中國城鎮(zhèn)人口增長率是180%,建成區(qū)面積增長率是630%,城市擴張系數(shù)(城市建成區(qū)面積增加值與城市人口增加值的比率)高達3.5,遠高于國際上普遍認可的1.12的合理水平[1]?？焖俚慕紖^(qū)化一方面導致城市職住空間明顯錯位,通勤時間越來越長,交通問題越來越嚴重[2]。另一方面,城市規(guī)模的擴張和人口的增多造成資源需求的擴張,產(chǎn)出的負外部環(huán)境污染物的集中排放超過城市生態(tài)環(huán)境承載力,影響城市居民的健康,同時環(huán)境感受及社會體驗變差[3- 6]。緊湊的城市形態(tài)是權衡持續(xù)的人口增長和資源消耗對全球生態(tài)系統(tǒng)服務需求增加的利益沖突的最好方案[7]。中國城市發(fā)展應強化低效用地的二次開發(fā),發(fā)展更為緊湊的城市形態(tài)[8]。城市景觀的生態(tài)環(huán)境效應研究已發(fā)展為城市生態(tài)學的重要課題,基于生態(tài)學原理的已有研究表明過于緊湊的城市形態(tài)將會產(chǎn)生熱島效應[9- 10]；導致植被面積和生物多樣性減少[11]；降低河流、湖泊水質[12]。這些研究對緊湊城市、生態(tài)城市理論的完善起到了重要作用,但是區(qū)域尺度下城市緊湊形態(tài)的可行性、城市功能實現(xiàn)的資源配置、生態(tài)環(huán)境效應的研究還不夠充分,尤其中國城市對于緊湊的空間形態(tài)及良好生態(tài)環(huán)境具有十分迫切的發(fā)展需求[13]。

城市環(huán)境績效評價通常具有較為全面的指標體系,包含環(huán)境健康、環(huán)境保護、可持續(xù)的資源利用、環(huán)境管理等多個方面[14]。大尺度的城市緊湊度與城市資源環(huán)境的關系研究依賴環(huán)境指標數(shù)據(jù)的可得性和準確性,指標體系的建立尤為困難,通常只是城市環(huán)境績效評價指標中的一部分。已有研究表明城市緊湊度與城市生態(tài)效率、資源效率呈正相關,提高城市空間形態(tài)緊湊度能夠改善城市資源的配置和利用水平,促進城市物質代謝和循環(huán)效率,實現(xiàn)有序管理[15- 17]。不僅研究所選的環(huán)境指標存在差別,指標定義的內(nèi)涵范圍也存在較大差異。Chen等采用的城市環(huán)境指標包括了設施可達性、基礎設施效率、公共交通、資源能源消費、空氣污染等環(huán)境外部性指標評價中國城市發(fā)展的環(huán)境成本和收益[1]。黃永斌等構建的城市緊湊度綜合指標體系包含了生態(tài)環(huán)境協(xié)同的類別,生態(tài)協(xié)同指標包括人均公共綠地面積、建成區(qū)綠化覆蓋率、污水處理廠集中處理率、生活垃圾無害化處理率等[15]。祖佳嬉和葉長盛同樣將城市資源效率作為城市緊湊度評價的一部分,包含了人均日用水量、用水普及率、燃氣普及率、教育設施密度、醫(yī)療設施密度、排水管網(wǎng)密度、建成區(qū)綠化覆蓋率、人均公共綠地面積等具體指標[18]。因此,城市空間形態(tài)緊湊性的環(huán)境效應的指標選擇、環(huán)境效應的定量關系均還需要更多的研究。本研究選擇景觀形狀、緊湊度、離散度等多個指標度量中國城市的空間形態(tài),綜合前人研究選擇有代表性的環(huán)境因子建立環(huán)境效應因子數(shù)據(jù)庫,用以分析中國146座主要城市空間形態(tài)緊湊性的環(huán)境效應,以期對中國城市空間發(fā)展方式有所啟示。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 城市樣本

截止2015年,在中國全部656個城市當中,市轄區(qū)常住人口超過100萬的城市有146座,總人口為35530萬人,占所有城市市轄區(qū)人口合計的80%(2015年《中國城市統(tǒng)計年鑒》)。4/5的城市人口集中在1/5的城市中,這些城市是中國社會經(jīng)濟迅速發(fā)展的輝煌表現(xiàn),同時也是中國城市化與生態(tài)環(huán)境矛盾集中爆發(fā)的區(qū)域。146座城市從空間上覆蓋了全國的七大經(jīng)濟區(qū),東北地區(qū)9座,華北地區(qū)12座,華東地區(qū)55座,華南地區(qū)23座,華中地區(qū)20座,西北地區(qū)9座,西南地區(qū)18座。其中4個直轄市,5個計劃單列市,26個省會城市及111座地級市。研究這些城市的空間形態(tài)能夠代表中國城市化的整體現(xiàn)狀。

1.2 環(huán)境因子指標集

研究建立的環(huán)境因子指標集主要數(shù)據(jù)來源于2015年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》(表1)。城市管網(wǎng)涉及到城市的能源供應、網(wǎng)絡通訊、排污泄洪等功能,是城市空間形態(tài)密切聯(lián)系的要素,研究選擇供水管密度、排水管密度兩個指標代表城市管網(wǎng)設施。城市交通系統(tǒng)構成了不同的開放與圍合空間,與交通走廊一起影響城市格局的形成、演變,是城市發(fā)展所依托的重要骨架[19]。路網(wǎng)的連通性影響公共交通、步行、自行車、小汽車等不同出行模式的選擇、平均出行距離的長短以及就業(yè)、購物的可達性,研究選擇人均道路面積、路網(wǎng)密度代表路網(wǎng)連通性。公共交通工具有載量大,運送效率高,能源消耗低,運輸成本低等優(yōu)點。城市公共交通運營系統(tǒng)受到城市發(fā)達程度及地理條件的限制,其中,公共汽車是最為普遍的交通工具,出租汽車是滿足不同出行要求的重要輔助工具。研究選擇萬人擁有公交車輛(取整)、萬人擁有出租車數(shù)(取整)、公交系統(tǒng)效率等指標代表城市公共交通因子。城市生態(tài)協(xié)同因子是通過對各種污染源進行綜合治理,加強環(huán)境保護,改善生態(tài)環(huán)境水平的重要組成。研究選擇人均公園綠地面積、建成區(qū)綠化覆蓋率、生活垃圾處理率、污水處理率作為城市生態(tài)協(xié)同因子。

表1 城市環(huán)境因子指標集合

1.3 綜合環(huán)境因子

1.4 空間形態(tài)指標

對146座城市空間形態(tài)的緊湊聚集性、形狀復雜性進行度量,研究通過文獻分析選擇標準化緊湊度指數(shù)NCI、標準化離散度指數(shù)NDIS、最大斑塊面積指數(shù)LPI、景觀形狀指數(shù)LSI、平均形狀指數(shù)SHAPE_MN、景觀水平的周長-面積分形維數(shù)PAFRAC等6個指標。NCI利用引力模型衡量城市斑塊的緊湊性,不受城市規(guī)模的影響,利于城市間的比較[20]；NDIS以城市斑塊的距離為參數(shù)測度城市離散性,便于計量城市空間形態(tài)的軸向合理性,空間尺度對NDIS值影響較小,城市具有唯一NDIS值[21]；LPI通過最大斑塊在城市所有斑塊中的面積比重指示景觀破碎化的程度[22]；LSI是景觀水平的形狀指數(shù),利用形狀復雜度考察聚集性[22]；SHAPE_MN以斑塊尺度的平均形狀指數(shù)表示形狀復雜性[23]；PAFRAC利用周長和面積的分形維數(shù)反映斑塊形狀的復雜度[23]。用于形態(tài)度量的城市建設用地柵格數(shù)據(jù)從Landsat 8 OLI遙感影像中提取,以2015年為基準年。NCI、NDIS指標的計算采用Matlab10.0編程實現(xiàn),其他指標在Fragstats4.2程序包中運算。

1.5 統(tǒng)計分析

城市空間形態(tài)的環(huán)境效應采用統(tǒng)計學的方法進行分析,在SPSS20.0軟件中實現(xiàn)。首先,通過Pearson相關系數(shù)r尋找與城市空間形態(tài)具有顯著性相關的環(huán)境因子。其次,對146座城市的主要形態(tài)指標進行聚類分析,將具有相似緊湊性和形狀復雜性特征的城市劃分到同一類別,各分為3類。最后,將不同形態(tài)特征下的環(huán)境因子進行單因素方差分析及比較均值分析,總結城市空間形態(tài)的環(huán)境效應差異。

2 結果與分析

2.1 環(huán)境單因子描述性分析

供水管道密度極小值是菏澤市的2.94,極大值是常州市的42.68。排水管道密度極小值是自貢市的0.35,極大值是無錫市的39.35。全國城市供水管道密度高于排水管道密度,城市間的供水管道設施差異比排水管道大。北方城市相比南方城市,供排水管道密度均偏低；經(jīng)濟發(fā)達、區(qū)位等級高的城市普遍擁有較高的供排水管道密度。從全國水平來看,中國具有非常發(fā)達的城市路網(wǎng),各個城市間的差異相當大(表2)。在人口集中的一些城市,路網(wǎng)設施的修建跟不上人口涌入的速度,如北京市、上海市、廣州市、鄭州市等人口總量大、密度大的城市,人均道路面積不及全國均值,分別為7.62、4.27、9.01、7.14,相應的路網(wǎng)密度分別是5.78、5.0、6.03、4.13。對于城市的公共交通指標,93%的城市公交車數(shù)量少于出租車,全國萬人擁有公交車輛均值為14輛,萬人擁有出租車均值為25輛。北京市與上海市、廣州市相比,公交車、出租車數(shù)量都比較少,但是公交系統(tǒng)的運行效率高,表明北京市對公交系統(tǒng)的依賴更強。中國城市人均公園綠地面積均值是13.75,極大值是威海市的26.08,極小值是商丘市的6.93。建成區(qū)綠化覆蓋率極大值為珠海市的58.11,極小值為貴港市的22.89。生活垃圾處理率變異系數(shù)最低,中國大部分城市已經(jīng)實現(xiàn)了100%的垃圾處理。污水處理是阻止水污染進入城市生態(tài)循環(huán)的關鍵,仍有城市缺乏相應的技術和管理,污水處理率偏低。

表2 城市環(huán)境因子的統(tǒng)計指標

2.2 空間形態(tài)指標與環(huán)境單因子相關性

形態(tài)指標與城市環(huán)境因子的相關關系可知(表3),NCI與供水管密度呈負相關,Pearson相關系數(shù)r=-0.27,即城市的緊湊度越高,供水管密度越低；NCI與萬人擁有出租車輛呈正相關,r=0.25,城市緊湊度越高,出租車數(shù)量越多。NDIS與萬人擁有公交車輛呈負相關,r=-0.23,表示城市離散度越高,公交車數(shù)量越少。LPI與供水管密度的負相關說明城市最大斑塊面積越大,城市越集聚,供水管道密度越低,這與NCI的指示規(guī)律一致。城市的形狀指數(shù)LSI與供水管道密度、排水管道密度、萬人擁有公交車輛都有顯著的正相關,表明斑塊形狀越復雜,城市管網(wǎng)、交通等基礎設施投入越多。斑塊水平的SHAPE_MEAN與各項指標均不具有相關性,說明斑塊水平的形狀復雜性并不影響城市環(huán)境因子,而城市的總體空間形態(tài)與基礎設施投入聯(lián)系更為密切。PAFRAC與人均城市道路面積、供水管密度、排水管密度具有正相關,與出租車數(shù)量負相關。說明城市斑塊形狀越復雜,人均道路面積越多,供排水管的投入越多；城市建設用地斑塊形狀越復雜越不利于出租汽車的發(fā)展,將會更加依賴公共交通去實現(xiàn)交通福利。路網(wǎng)密度、公交系統(tǒng)效率與空間形態(tài)指數(shù)不具有統(tǒng)計學意義上的相關。NCI、LSI、SHAPE_MEAN、PAFRAC與生態(tài)協(xié)同因子均不具有相關性。NDIS與人均公園綠地面積正相關,r=0.17,城市越離散,人均公園綠地面積越大。LPI與人均公園綠地面積負相關,r=-0.27,城市最大斑塊面積越大城市越集聚,人均公園綠地面積越少。

表3 形態(tài)指標與城市環(huán)境單因子的Pearson相關系數(shù)

**在0.01水平(雙側)上顯著相關；*在0.05水平(雙側)上顯著相關; NCI：標準化緊湊度指數(shù),normalized compactness index；NDIS：標準化離散度指數(shù),normalized dispersion index；LPI：最大斑塊面積指數(shù),largest patch area index；LSI：景觀形狀指數(shù),landscape shape index；PAFRAC：周長-面積分形維數(shù),perimeter-area fractal dimension；SHAPE_MN：平均形狀指數(shù),mean shape index

2.3 空間形態(tài)指標與綜合環(huán)境因子相關性

研究選擇與空間形態(tài)指標存在顯著相關性的環(huán)境單因子建立綜合環(huán)境因子,各指標權重如下：人均城市道路面積權重占12%,供水管密度占19%,排水管密度占18%,萬人擁有公交車輛占25%,萬人擁有出租車輛占20%,人均公園綠地面積占6%。綜合環(huán)境因子得分最高的是佛山市的31.11,揭陽市最低6.23,均值15.5±4.37(SE)。綜合環(huán)境因子得分與NCI、LPI、SHAPE_MN、PAFRAC均不相關(表4),與NDIS呈較弱的負相關,也就是說城市空間越離散,綜合環(huán)境因子得分越高；與LSI呈中等強度的正相關,Pearson相關系數(shù)r達到0.43,說明城市空間形狀越復雜,綜合環(huán)境因子得分越高,城市環(huán)境相關設施投入越大(圖1)。

2.4 環(huán)境效應差異

雖然LPI能夠從一定程度上代表城市空間形態(tài)的聚集性,但是受到遙感解譯精度的影響較為嚴重,在斑塊不連通的情況下,LPI值偏低。因此,對城市空間形態(tài)緊湊性選擇NCI、NDIS兩個指標進行聚類分析。SHAPE_MN是指斑塊程度的形狀復雜性,證明與環(huán)境因子不相關。因此對城市景觀的形狀復雜性用LSI、PAFRAC進行聚類分析,各分為3類(圖2)。緊湊聚類的類型1代表NCI低、NDIS高的不緊湊類型,包含了37座城市；類型2代表NCI及NDIS中等緊湊的類型,包含64座城市；類型3代表NCI高、NDIS低的相對緊湊類型,包含45座城市。緊湊的城市中包含了最多的省會城市和直轄市,說明城市越發(fā)達越有可能更緊湊；不緊湊的類型1中更多的是山地和沿海城市；類型2包含了少量省會城市及多數(shù)平原城市。形狀復雜性聚類中類型1形狀相對復雜,包含了18座城市；類型2形狀相對簡單,包含了33座城市；類型3形狀中等復雜,包含了95座城市。146座城市的總體情況是,大部分城市的形狀相對簡單,只有極少數(shù)的城市形狀比較復雜。省會城市等經(jīng)濟發(fā)達、規(guī)模較大的城市在3種類別中都有出現(xiàn)。

表4 形態(tài)指標與綜合環(huán)境因子的Pearson相關系數(shù)

**在0.01水平(雙側)上顯著相關；*在0.05水平(雙側)上顯著相關

圖1 形態(tài)指標與綜合環(huán)境因子的回歸模型Fig.1 Regression model of morphological index and comprehensive environmental factor

圖2 城市緊湊聚類與形狀復雜性聚類Fig.2 Urban compact clustering and shape-complexity clustering類型1：Type 1；類型2：Type 2；類型3：Type 3

對城市緊湊度聚類及形狀復雜性聚類的單因素方差分析及比較均值表明：3種緊湊水平下,萬人擁有公交車輛、萬人擁有出租車輛及綜合環(huán)境因子具有顯著性差異(圖3)。從類型1到類型3,萬人擁有公交車輛分別是11、14、16輛；萬人擁有出租車輛分別是22、24、29；綜合環(huán)境因子分別是14.32、15.98、16.77,數(shù)值較為接近。由于綜合環(huán)境因子中交通指標的權重較大,因此,城市緊湊度越高,公共交通越發(fā)達。3種形狀復雜度類別下,供水管密度、萬人擁有出租車輛、綜合環(huán)境因子差異顯著(圖3)。從類型1到類型3,供水管密度分別是20.16、11.07、12.44；出租車輛分別是25、33、22；綜合環(huán)境因子分別是19.27、16.48、14.91。城市形狀越復雜,供水管道的密度也就越大。形狀指數(shù)越簡單,出租車的數(shù)量就越多。出租車的數(shù)量與人口密度、用地功能布局密切聯(lián)系,它能夠代表城市出行方式的人為選擇和市場經(jīng)濟適應過程,所以形狀簡單的城市越有利于經(jīng)營性交通工具的發(fā)展。形狀相對復雜的類型1城市綜合環(huán)境投入最大,形狀中等復雜和形狀簡單的城市綜合環(huán)境投入較為接近。

圖3 緊湊度聚類和形狀復雜性聚類的環(huán)境因子均值Fig.3 The mean value of environmental factors in clusters of compactness and shape-complexity

3 討論

本文研究對城市空間形態(tài)的環(huán)境效應進行分析,所選形態(tài)指標不受城市規(guī)模及經(jīng)濟發(fā)展的影響。因此,并未發(fā)現(xiàn)城市空間緊湊性和形狀復雜性存在較為顯著的東西差異、區(qū)位差異及規(guī)模差異。城市形態(tài)緊湊及形狀簡單是較為可持續(xù)的城市形態(tài),那么146座城市中同時處于緊湊度聚類類型3及形狀復雜性聚類類型2的城市包含：鞍山市、包頭市、保定市、大同市、商丘市、石家莊市、天津市、烏魯木齊市、西安市、長春市、鄭州市、東莞市、福州市。這些城市以北方平原城市為主,突出反映了地形對城市空間形態(tài)的影響；其余城市在緊湊性或者形狀復雜性方面存在不同程度的形態(tài)缺陷,需要根據(jù)城市現(xiàn)狀進行一定的形態(tài)調(diào)整。

環(huán)境因子指標集的建立來源于對統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)的整理,研究結果依賴統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)的準確性。通過0.05顯著性檢驗的情況下,空間形態(tài)指標與環(huán)境因子的相關系數(shù)r的絕對值小于0.5,在有些情形下可以認定為弱相關甚至是不相關[22]。即使不存在數(shù)值上的相關性,也并不代表兩種事物之間絕對不相關?？臻g形態(tài)指標與環(huán)境因子的相關系數(shù)r雖然值偏小,在城市間統(tǒng)計數(shù)據(jù)口徑不完全統(tǒng)一的情況下是可以接受的。馬麗和金鳳君曾認為中國城市的緊湊度與人口規(guī)模、經(jīng)濟規(guī)模、人均資源消耗及污水排放均不存在密切聯(lián)系[24]。而在本文研究中,存在6個與緊湊度密切相關的資源消耗、環(huán)境污染產(chǎn)生的過程性因子。對與形態(tài)指標不存在相關性的公交系統(tǒng)效率分析可知,因為城市發(fā)達程度及區(qū)位條件存在差別,公交車在城市中是否為主導型運載工具并不統(tǒng)一。城市地鐵、私人汽車、電動車等其他交通方式對城市出行起到了決定性的分流,公交系統(tǒng)效率只能部分表示城市的公共系統(tǒng)效率,因此該指標未存在相關性具有一定的合理性。建成區(qū)綠化覆蓋率、生活垃圾處理率、污水處理率等因子是對環(huán)境要素在不同維度的占比進行計算而非平均分配,因此沒有直接關聯(lián)。以建成區(qū)面積、城區(qū)人口為基數(shù)求取基礎設施分配的密度和數(shù)量,間接表明空間形態(tài)與人口、面積的相關性。城市管網(wǎng)、公共交通與城市的形態(tài)聯(lián)系最緊密,當城市布局較為緊湊時,有利于實現(xiàn)管網(wǎng)、道路網(wǎng)的連通,公交車的最短路徑規(guī)劃及數(shù)量的合理配置。城市不緊湊、形狀復雜的情況下,人口低密度區(qū)的公交可達性較差,最終影響城市的可持續(xù)發(fā)展。另外,城市空間形態(tài)越緊湊人均公園綠地面積越少表明了緊湊城市的一部分負面環(huán)境效應,城市中綠地生態(tài)系統(tǒng)的缺乏有可能存在城市內(nèi)澇、熱島效應等生態(tài)風險。

4 結論

從土地利用的角度講,城市越緊湊土地資源越是節(jié)約。我們對緊湊狀態(tài)下可能產(chǎn)生的環(huán)境效應一直不夠清晰,也就無從掌握緊湊城市建設的具體方案。本文采集了城市管網(wǎng)設施、城市道路、交通設施、生態(tài)協(xié)同等指標建立環(huán)境因子指標集,選擇NCI、NDIS、LPI、LSI、SHAPE_MEAN、PAFRAC等形態(tài)指標從宏觀尺度上考察城市空間形態(tài)的環(huán)境效應。城市空間形態(tài)指標與單因子環(huán)境效應的關系表明,NCI與供水管密度負相關,與萬人擁有出租車輛正相關；NDIS與萬人擁有公交車輛負相關,與人均公園綠地面積正相關；LPI與供水管密度負相關,與人均公園綠地面積負相關。城市的形狀指數(shù)LSI與供水管道密度、排水管道密度、萬人擁有公交車輛顯著性正相關；PAFRAC與人均城市道路面積、供水管密度、排水管密度具有正相關,與萬人擁有出租車數(shù)量負相關。總體而言,城市緊湊度越高,城市管網(wǎng)密度越低,萬人擁有公交車數(shù)量越少、出租車數(shù)量越多,人均公園綠地面積越少。城市形狀越復雜,城市管網(wǎng)密度越高,萬人擁有公交車數(shù)量越多、出租車數(shù)量越少,人均公園綠地面積越大。城市空間形態(tài)的綜合環(huán)境因子效應分析同樣證明,城市空間形狀越復雜,綜合環(huán)境因子得分越高,城市資源環(huán)境相關設施總體投入越多。城市形態(tài)緊湊及形狀簡單的城市包含鞍山市、包頭市、保定市、大同市、商丘市、石家莊市、天津市、烏魯木齊市、西安市、長春市、鄭州市、東莞市、福州市。本文研究為城市緊湊性建設提供了密切相關的具體環(huán)境因子,佐證了城市空間形態(tài)越緊湊資源越是節(jié)約,但存在一定的生態(tài)風險的一般結論。中國城市化在呈現(xiàn)加速、集群發(fā)展的同時,城市化過程的資源與生態(tài)環(huán)境效應也會出現(xiàn)較強的空間差異。如何用緊湊城市理論指導建設每個城市,需要結合城市空間結構的異質性進行多尺度研究。