城市綠地景觀格局對(duì)“核心生境”質(zhì)量的影響探究

韓依紋 李英男 李方正

1 概述

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)（Ecosystem Services）指人類直接或間接地從生態(tài)系統(tǒng)中得到的福祉[1]。在聯(lián)合國(guó)環(huán)境公署（United Nations Environment Program，簡(jiǎn)稱UNEP）完成的千禧年生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估（Millennium Ecosystem Assessment，簡(jiǎn)稱MA，2001—2005年）報(bào)告中，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指標(biāo)體系將生物多樣性功能列為其“支持（supporting）服務(wù)”中的一個(gè)重要指標(biāo)，隨后的“生態(tài)系統(tǒng)和生物多樣性經(jīng)濟(jì)學(xué)”（The Economics of Ecosystems and Biodiversity，簡(jiǎn)稱TEEB，2007—2010年）項(xiàng)目以及“生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)政府間科學(xué)政策平臺(tái)”項(xiàng)目（ Intergovernmental Science-policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services， 簡(jiǎn)稱IPBES，2012年）中，逐步將“生物多樣性”與“生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)”并駕齊驅(qū)，認(rèn)為其是支持供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)和文化服務(wù)的基礎(chǔ)[2]。

自然生境銳減是導(dǎo)致城市生物多樣性缺失的直接原因[3],[4]64,[5]52。城市中生物多樣性的維持主要依賴綠地，當(dāng)前保留年份較久的殘存綠地生境可作為“核心生境”在城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能中發(fā)揮重要作用。其中，林地是綠地系統(tǒng)中的重要生境類別，年份較早的林地斑塊相對(duì)于新發(fā)展林地斑塊的生物多樣性來(lái)說(shuō)，支持能力較強(qiáng)，且包含較少的入侵物種[6]，特別是當(dāng)因土地利用類型改變而導(dǎo)致社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)的時(shí)滯和反饋發(fā)生改變時(shí)[7]314，許多長(zhǎng)壽的植物或具有某些特定生活史的植物能夠在此類林地中得以長(zhǎng)時(shí)間地存活[8]。

生境景觀格局的變化可以引起其內(nèi)部動(dòng)植物群落發(fā)生本質(zhì)性的變化。首先，生境面積大小和形狀對(duì)物種豐富度和多樣性有預(yù)測(cè)作用[9-10]；其次，空間配置對(duì)生境間的相互作用產(chǎn)生十分重要的影響，例如農(nóng)業(yè)中授粉功能會(huì)隨著2塊生境之間距離的增加而更加顯著。然而，有關(guān)景觀格局特征對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)影響的研究仍然有限[7]307，尚未明確新發(fā)展生境的空間特征對(duì)殘存生境的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和生物多樣性支持能力的影響和作用[11]。本研究旨在探索快速城市化背景下林地生境質(zhì)量特征和影響其變化的主導(dǎo)景觀格局特征，以韓國(guó)首爾特別市為例：1）基于4期解譯后的衛(wèi)星圖像判別了殘存林地斑塊后定義其為一個(gè)目標(biāo)生境的“核心生境”，并選取首爾漢江以南區(qū)域的22個(gè)城市公園作為樣本；2）在Fragstats軟件中計(jì)算景觀格局指數(shù)，并運(yùn)用InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）模型的生境質(zhì)量模塊（Habitat-Quality Module，簡(jiǎn)稱HQ）評(píng)估得出生境質(zhì)量指數(shù)以代表其生物多樣性能力；3）引入主成分分析統(tǒng)計(jì)模型探究?jī)烧哧P(guān)系，并總結(jié)出影響樣本公園生境質(zhì)量的主要景觀格局特征。研究主要包括以下3部分內(nèi)容：1）“核心生境”的判別及空間分布特征描述；2）樣本公園的生境質(zhì)量評(píng)估；3）景觀格局特征與生境質(zhì)量的關(guān)系探究。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究區(qū)域

首爾特別市（以下簡(jiǎn)稱首爾市）位于朝鮮半島中南部（37°33’N，126°58’E），其原始自然景觀以山林地為特色，漢江將城區(qū)分為南北兩部分。自20世紀(jì)60年代末，首爾經(jīng)濟(jì)進(jìn)入快速發(fā)展時(shí)期（特別集中在漢江以南），大規(guī)模的城市建設(shè)活動(dòng)導(dǎo)致了其區(qū)內(nèi)自然景觀迅速消失，現(xiàn)今只有城市邊緣區(qū)依然留存些許原始的景觀特征。

筆者選取漢江以南的7個(gè)行政區(qū)為本文的研究區(qū)域，總面積約204 km2。此區(qū)南部邊界為植被覆蓋的山地（冠岳山、牛眠山、九龍山、大母山、仁陵山），是首爾的城市綠帶（green belt）的一部分；區(qū)內(nèi)至漢江邊緣散布的小片殘存林地，大部分被作為城市公園使用（圖1）。

2.2 研究方法

2.2.1 數(shù)據(jù)處理

基于本研究目的，運(yùn)用遙感平臺(tái)工具對(duì)1972、1985、1995和2015年4期土地利用/覆被數(shù)據(jù)重新分類，此數(shù)據(jù)源于5 m分辨率的遙感圖像，由首爾政府解譯后統(tǒng)一分類在線發(fā)布，包括城市林地（urban forests）、草地（pasture）、農(nóng)業(yè)用地（agricultural lands）、果園（orchards）、人工植栽綠地（designed green spaces）、荒地（vacant lands）、河流（river）、濕地（wetlands）、郊野聚落（rural settlements）、交通（transportation）、商務(wù)及設(shè)施用地（service business and infrastructure）和城市居住用地（urban residential area）12個(gè)類型。

2.2.2 “核心生境”定義與樣本識(shí)別

首先，將一個(gè)生境斑塊中形成較早、持續(xù)較久的殘存部分定義為這個(gè)斑塊的“核心生境”[7]309,[12]362，在研究區(qū)域內(nèi)，于1972年就存在的林地為較老的林地，對(duì)比2015年的土地利用/覆被數(shù)據(jù)，1985年和1995年的數(shù)據(jù)為輔，判定其“核心生境”的面積和位置。其次，得出整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)的“核心生境”斑塊分布之后，篩選適合的樣本進(jìn)行空間模型模擬和統(tǒng)計(jì)計(jì)算，其樣本選擇須同時(shí)符合以下2個(gè)條件：1）當(dāng)前作為城市公園使用；2）在＜5 hm2、5～15 hm2和＞15 hm23個(gè)面積區(qū)間中相對(duì)均衡地選取[12]359,[13]；最終符合要求的22個(gè)公園被選擇進(jìn)入下一步運(yùn)算（實(shí)際37個(gè)斑塊樣本，部分面積較大的公園被道路分割，故樣本數(shù)和公園數(shù)不一致，圖1）。

2.3 研究方法

2.3.1 斑塊水平景觀格局分析

景觀格局分析是通過(guò)統(tǒng)計(jì)的方法從景觀單元本身和構(gòu)成景觀斑塊的空間關(guān)系進(jìn)行量化，并依照特定目的選擇合適的景觀格局指標(biāo)進(jìn)行描述[14]。首先，將需要計(jì)算的景觀類型轉(zhuǎn)換為柵格格式后，輸入景觀格局分析軟件Fragstats 4.2中進(jìn)行運(yùn)算。Fragstats工具將景觀格局分為景觀水平、類型水平和斑塊水平3種級(jí)別，選擇特定子集計(jì)算樣本數(shù)據(jù)斑塊水平上的景觀格局指數(shù)[15],[16]191（表1）。

表1 斑塊水平景觀格局指數(shù)及釋義 Tab. 1 Landscape pattern metrics and their interpretations at the patch level

2.3.2 生物多樣性模型

運(yùn)用InVEST模型中的HQ評(píng)估了“核心生境”的生物多樣性能力[17]。InVEST是由美國(guó)斯坦福大學(xué)聯(lián)合大自然保護(hù)協(xié)會(huì)和世界自然基金會(huì)聯(lián)合開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估工具，HQ通過(guò)評(píng)估生境質(zhì)量指數(shù)從而反映生物多樣性的持續(xù)性和恢復(fù)能力[18]887。模型基于土地利用類型評(píng)估生境的適宜性，運(yùn)算得出的生境指數(shù)越大則認(rèn)為此類型能夠支持生物多樣性的能力越強(qiáng)。模型的運(yùn)算需要輸入的數(shù)據(jù)包括：土地利用/覆被圖（land use/cover map）、威脅因子圖層（threat layers）、威脅因子參數(shù)（threats data）、土地利用/覆被類型對(duì)于威脅因子的敏感度參數(shù)（sensitivity of land cover types to each threat）和退化源的可達(dá)性參數(shù)（accessibility to sources of degradation）。運(yùn)算結(jié)果以柵格數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)單元得出生境質(zhì)量指數(shù)（0～1），其柵格大小參考土地利用數(shù)據(jù)的精度設(shè)為5 m，威脅因子參數(shù)、敏感度參數(shù)和退化源可達(dá)性參數(shù)均參考前人研究設(shè)定[4]65,[5]45。具體運(yùn)算公式如下：

式中，Qxj是某種土地利用類型j中柵格x的生境質(zhì)量；k為半飽和常數(shù)；Hj為土地利用類型j的生境適宜性；Dxj是某種土地利用代表的生境類型j中柵格的生境脅迫水平，其具體公式如下：

式中：R為脅迫因子個(gè)數(shù)；wr代表脅迫因子r的權(quán)重；Yr為脅迫因子層在土地利用與土地覆蓋(或生境類型)的柵格個(gè)數(shù)；ry為土地利用類型每個(gè)柵格上脅迫因子的個(gè)數(shù)；βx表明柵格x的可達(dá)性水平，1表示可達(dá)性最大；Sjr為土地利用類型j對(duì)脅迫因子r的敏感性，該值越接近1表示生境對(duì)脅迫因子的敏感性越大[18]887；柵格y中脅迫因子r對(duì)柵格x中生境的脅迫作用為irxy，本研究所有的脅迫因子的影響都以線性評(píng)估，其公式如下：

式中，dxy是柵格x與柵格y之間的直線距離，dr max為脅迫因子r的最大影響距離。

生境質(zhì)量模型運(yùn)算后得出被賦值的生境質(zhì)量柵格數(shù)據(jù)，在柵格單元不同的賦值基礎(chǔ)上，以公園樣本作為綜合單元分析尺度，運(yùn)用Zonal Statistic統(tǒng)計(jì)方法確定生境單元值和“核心生境”單元值[19]，最后，“核心生境”單元值與景觀格局指數(shù)共同參與下一步的統(tǒng)計(jì)分析。

2.3.3 數(shù)據(jù)分析

運(yùn)用SPSS軟件對(duì)選取的8個(gè)景觀格局指數(shù)與“核心生境”單元值進(jìn)行皮爾森相關(guān)分析，只有顯著相關(guān)的指數(shù)類型可以進(jìn)入下一步的主成分分析。主成分分析的主要原理是用少數(shù)幾個(gè)主要因子去描述多個(gè)指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，即將較相關(guān)的變量歸為同一類別，以較少的幾個(gè)主要因子反映出目標(biāo)結(jié)果的大部分信息[20-21]，模型運(yùn)算原理詳見張靜等的研究[22]341。筆者主要運(yùn)用主因子分析得到因子載荷矩陣和因子得分矩陣，從而探索主要的景觀格局指數(shù)類別，并分析每個(gè)類別對(duì)生物多樣性評(píng)估結(jié)果的貢獻(xiàn)程度。

3 結(jié)果與分析

3.1 生境質(zhì)量評(píng)估

3.1.1 林地生境賦值

參照InVEST使用手冊(cè)確定了林地生境保護(hù)程度分值。林地被視為城市生態(tài)系統(tǒng)中最重要的生境之一，筆者選取的公園樣本由于受人為活動(dòng)因素的影響，其林地生境保護(hù)最大賦值設(shè)置為0.930[4]66。以2015年的土地利用矢量圖為基準(zhǔn)，提取林地圖層后得到保護(hù)程度因子層。

3.1.2 威脅因子及生境敏感度

生境對(duì)威脅源的敏感度主要依據(jù)景觀生態(tài)學(xué)理論和生物多樣性保護(hù)原則確定[23]。結(jié)合前人研究和首爾市現(xiàn)狀，對(duì)生境質(zhì)量模型中目標(biāo)生境的各類威脅因子敏感度賦值為0～1。根據(jù)重新整合的數(shù)據(jù)，確定生物多樣性造成脅迫的土地利用類型包括：農(nóng)業(yè)用地、城市居住用地、商務(wù)及設(shè)施用地、荒地、郊野聚落和交通用地。威脅因子的最大影響距離、權(quán)重及衰退線性相關(guān)性指數(shù)參照相關(guān)文獻(xiàn)設(shè)定（表2）。

表2 生境質(zhì)量運(yùn)算參數(shù)[4]65, [5]46 Tab. 2 Operational parameters for modeling habitat quality [4]65, [5]46

3.1.3 評(píng)價(jià)結(jié)果

HQ模型的結(jié)果顯示樣本公園的“核心生境”質(zhì)量指數(shù)為0.911（低）～0.929（高）。

生境較差的林地主要分布在道路、商務(wù)設(shè)施用地和城市居住用地周圍，由此可見，城市化發(fā)展中的生態(tài)用地轉(zhuǎn)化為非生態(tài)用地影響了其鄰近林地生境的生物多樣性能力。反之，生境質(zhì)量較優(yōu)的林地主要分布在區(qū)域南部邊界植被覆蓋的山地，如冠岳山、九龍山、大母山。上述特征產(chǎn)生的原因可能在于：北部區(qū)域?yàn)闈h江沖積平原，地形平坦使得人為的開發(fā)活動(dòng)較為容易，特別是20世紀(jì)70年代起首爾漢江以南區(qū)域的快速發(fā)展造成的較強(qiáng)烈的人為干擾使生境質(zhì)量受到影響，如今形成的高密度建設(shè)區(qū)也對(duì)“孤島”式的城市公園中動(dòng)植物群落造成威脅；而南部多為丘陵山地，由地形主導(dǎo)形成的各種小生境為豐富的生物多樣性提供了環(huán)境基礎(chǔ)。

生境單元值由圖2所示，可以發(fā)現(xiàn)：1）公園面積越大其生境單元值越大，例如青龍山公園、冠岳山公園生境單元值最高；2）大部分樣本顯示出“核心生境”面積越大的同時(shí)生境單元值越大，但是一些中小尺度的樣本顯示，在面積相近的情況下，其“核心生境”單元值具有差異，例如月址公園、道口前街公園和開浦公園，這反映了面積并不一定是影響“核心生境”單元值的唯一因素。

3.2 景觀格局對(duì)“核心生境”單元值的關(guān)系

利用SPSS軟件對(duì)景觀格局指數(shù)和“核心生境”單元值進(jìn)行皮爾森相關(guān)分析（表3）?？梢钥闯?，選取的8個(gè)景觀格局指數(shù)中除了歐幾里得鄰近距離，其他均與“核心生境”單元值顯著相關(guān)，其中周長(zhǎng)面積比呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，其他均呈現(xiàn)正相關(guān)，并分別通過(guò)0.01或0.05信度水平檢驗(yàn)[12]361。這表明本研究區(qū)域“核心生境”的生境單元值與斑塊間的隔離程度不相關(guān)，周長(zhǎng)和回轉(zhuǎn)半徑與“核心生境”質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)最大。

表3 皮爾森相關(guān)分析結(jié)果Tab. 3 Results of Pearson correlation analysis

根據(jù)因子分析法得到了因子貢獻(xiàn)率和因子累計(jì)貢獻(xiàn)率，并選取了特征值＞1、累計(jì)貢獻(xiàn)率＞75%的2個(gè)主因子，可以代表所有變量反映的信息[22]341。從表4結(jié)果可以看出，進(jìn)入主因子的7個(gè)景觀格局指數(shù)可以歸納為2個(gè)主因子：主因子1和主因子2，分別命名為綠地形狀因子（X1）和綠地聚合因子（X2），對(duì)“核心生境”質(zhì)量的貢獻(xiàn)率為96.022%。主因子1中景觀形狀指數(shù)和分維度指數(shù)貢獻(xiàn)率超過(guò)0.900，主因子2中鄰近指數(shù)和周長(zhǎng)面積比貢獻(xiàn)率超過(guò)0.900。

表4 主因子分析旋轉(zhuǎn)后的原件載荷矩陣Tab. 4 Original matrix of principal factor analysis

為了進(jìn)一步研究景觀格局指數(shù)和生境質(zhì)量的關(guān)系，對(duì)得到的2個(gè)主因子進(jìn)行線性回歸分析，最終得到多元線性回歸模型（表5），此模型P值在0.000信度水平上顯著，調(diào)整后的R2為0.794，并同時(shí)通過(guò)共線性診斷和Durbin-Watson診斷，因此判定模型有效。分析結(jié)果說(shuō)明：除了前文中提到的斑塊面積大小的重要性，研究區(qū)域內(nèi)林地生境的形狀和斑塊間的空間配置對(duì)城市“核心生境”的生物多樣性有著重要的影響。

表5 “核心生境”質(zhì)量與景觀格局回歸模型Tab. 5 Regression model of core habitat quality and landscape patterns

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

韓國(guó)首爾市南部7區(qū)歷經(jīng)了快速城鎮(zhèn)化過(guò)程、人類活動(dòng)密集而復(fù)雜且土地利用轉(zhuǎn)變過(guò)程顯著，研究結(jié)果表明：區(qū)域內(nèi)“核心生境”在林地生物多樣性支持中充當(dāng)了重要角色，其中新發(fā)展生境的形狀和群落間的空間配置對(duì)“核心生境”部分的生境質(zhì)量有重要影響。本研究可為新發(fā)展綠地規(guī)劃策略提供參考，尤其是以保護(hù)和維持生物多樣性為目的的生境營(yíng)造，應(yīng)當(dāng)將生境形狀和生境的空間配置作為設(shè)計(jì)策略制定的重點(diǎn)。

4.2 討論

快速城市化發(fā)展是造成生境退化的主要?jiǎng)右颉，F(xiàn)今具有一定年份且保存了歷史信息的棲息地作為“核心生境”在城市生物多樣性支持中擔(dān)當(dāng)了重要角色。因此，運(yùn)用技術(shù)手段對(duì)其留存特征進(jìn)行識(shí)別和評(píng)價(jià)是保護(hù)城市生物多樣性的必要途徑。

首先，城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃和設(shè)計(jì)政策的制定應(yīng)重視場(chǎng)地的歷史留存信息。筆者所定義、識(shí)別和評(píng)估的“核心生境”對(duì)城市生物多樣性的保護(hù)和發(fā)展意義較大，不僅可為首爾區(qū)域及其他類似區(qū)域的生態(tài)保護(hù)實(shí)踐和可持續(xù)土地規(guī)劃與管理提供科學(xué)依據(jù)，也為中國(guó)城市相關(guān)策略的制定提供了評(píng)估方法的借鑒。當(dāng)下中國(guó)國(guó)內(nèi)城市綠地規(guī)劃和保護(hù)政策較少關(guān)注綠地作為城區(qū)主要生境的生態(tài)系統(tǒng)作用。北京、濟(jì)南等城市都在開展留白增綠或拆違建綠等工作，以場(chǎng)地內(nèi)原始群落作為綠地更新的依據(jù)對(duì)于制定合理的生物多樣性支持策略具有重要意義。在未來(lái)的城市生境營(yíng)造中，相關(guān)決策者及實(shí)踐人員宜充分保留和修復(fù)各類生境中的歷史信息，“新老結(jié)合”以實(shí)現(xiàn)其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值的提升。

其次，在新發(fā)展的綠地建設(shè)過(guò)程中，應(yīng)將景觀格局特征的評(píng)估作為策略制定的重要組成部分，有效加強(qiáng)城市綠地對(duì)生物多樣性的支持能力。目前，大多數(shù)城市綠地評(píng)估和規(guī)劃設(shè)計(jì)更注重單個(gè)綠地的面積大小，忽略其與鄰近生境的聯(lián)系和空間配置的系統(tǒng)性作用，尚未主動(dòng)從時(shí)空視角，通過(guò)規(guī)劃途徑優(yōu)化綠地景觀格局從而提升其生態(tài)系統(tǒng)作用，尤其是其生物多樣性支持能力。因此，規(guī)劃策略制定過(guò)程中可對(duì)影響生物多樣性的綠地景觀格局特征進(jìn)行識(shí)別，并在城市規(guī)劃、綠色基礎(chǔ)設(shè)施建造和城市生境修復(fù)的具體實(shí)施中適度把控，以有效保護(hù)、發(fā)展和提升城市綠地的生物多樣性支持能力。

本研究尚存在一定不足之處，由于國(guó)情差異，對(duì)于首爾市的研究很難直接被中國(guó)的相關(guān)實(shí)踐應(yīng)用借鑒，且受限于城區(qū)內(nèi)自然生境質(zhì)量實(shí)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和指標(biāo)的缺乏，只能基于脅迫因子運(yùn)用模型模擬生境質(zhì)量進(jìn)行間接評(píng)估。今后的相關(guān)研究應(yīng)豐富研究區(qū)域和場(chǎng)地，注重新技術(shù)的引入、提高數(shù)據(jù)的精度和廣度以及增加生境的評(píng)估尺度和種類。

圖表來(lái)源(Sources of Figures and Tables)：

圖1、表3改繪自參考文獻(xiàn)[12]，其他圖表由作者自繪，土地利用/覆被數(shù)據(jù)、首爾行政邊界數(shù)據(jù)源自首爾政府平臺(tái)（Seoul Metropolitan Government，SMG）， 網(wǎng)址：http://gis.seoul.go.kr/SeoulGis/；道路數(shù)據(jù)源自韓國(guó)國(guó)家地理信息研究院（The National Geographic Information Institute of Korea），網(wǎng)址：http://map.ngii.go.kr；文中數(shù)據(jù)以ArcGIS為基礎(chǔ)平臺(tái)，運(yùn)用Fragstats軟和InVEST模型運(yùn)算完成后在SPSS統(tǒng)計(jì)工具和Excel軟件中生成圖表。