多尺度綠地景觀格局對滯蓄能力的影響研究

石鐵矛 卜英杰

1 研究背景

隨著城鎮(zhèn)化速度的加快與規(guī)模的擴(kuò)大，城市原有的水文循環(huán)和水文格局受到了巨大影響。城市建設(shè)過程中硬質(zhì)下墊面的擴(kuò)展使得城市下墊面的透水性也由此削弱：原有的耕地、林地、濕地等滲透性較好的自然景觀大量被硬質(zhì)表面替代，透水地表的滯洪、蓄洪能力大幅減弱，使得雨水徑流量加大，地表徑流速度加快，影響了雨水的自然下滲過程。

景觀格局是指大小和形狀不同的景觀要素在空間上的排列[1]，不同尺度下景觀格局對生態(tài)過程的影響結(jié)果會(huì)出現(xiàn)不同[2]。近年來針對城市景觀格局與城市內(nèi)澇關(guān)系的研究，國外學(xué)者很多利用地理信息系統(tǒng)（geographic information system, GIS）與遙感（remote sensing,RS）技術(shù)從景觀格局、綠色基礎(chǔ)設(shè)施等方面進(jìn)行研究[3]。Bautisa等發(fā)現(xiàn)了綠地景觀格局與徑流量之間存在著顯著的相關(guān)性[4]；Zhang等基于北京綠地斑塊的研究證實(shí)了綠地的聚集效應(yīng)能夠有效地減少徑流[5]；Kaini等提出綠色低影響發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施分散式布局結(jié)合內(nèi)部連接性合理布置比集中式布局能夠產(chǎn)生更長距離的水文過程路徑[6]；Auffret等提出綠色雨洪設(shè)施分散布局模式結(jié)合良好的水文連接體，可以更好地減少和延緩洪峰流量[7]，在場地尺度提升植被群落的物種豐富度、斑塊密度。國內(nèi)針對內(nèi)澇災(zāi)害成因與景觀格局相關(guān)性的研究也已經(jīng)有一定進(jìn)展，黃碩等提出城市內(nèi)澇是城市景觀格局影響下產(chǎn)生的負(fù)水文效應(yīng)[8]；戚曉明等應(yīng)用多期遙感影像，采用景觀指數(shù)法分析了合肥市景觀格局演變與城市水文效應(yīng)的關(guān)系[9]；雷珺等通過對不同形式綠地的規(guī)劃，達(dá)到了緩解長沙地區(qū)暴雨積水的目標(biāo)[10]；殷學(xué)文等從綠地景觀格局的角度采用景觀生態(tài)學(xué)指數(shù)評價(jià)及分析等方法，對城市雨水調(diào)蓄功能開展研究[11]；陳珂珂等分析了城市綠地、匯水區(qū)與積水點(diǎn)的關(guān)系并對其優(yōu)化，緩解城市雨水徑流問題[12]；焦勝等以長沙市蘇圫垸為例，基于地形數(shù)據(jù)、水文氣象數(shù)據(jù)，運(yùn)用ArcGIS空間分析和SCS（Soil Conservation Service）水文模型，模擬極端降雨的雨洪淹沒區(qū)和雨水廊道，并建立雨洪安全格局[13]。應(yīng)用景觀生態(tài)學(xué)方法，探討綠地滯蓄效應(yīng)與城市內(nèi)澇間關(guān)系的研究在國內(nèi)外已有一定研究基礎(chǔ)，但對于綠地空間分布與滯蓄能力間關(guān)系研究成果較少，對于不同尺度下綠地景觀格局與城市內(nèi)澇間作用關(guān)系的研究方向仍存在空白[14]。因此從多尺度綠地景觀格局出發(fā)，討論綠地景觀格局對于城市內(nèi)澇的影響具有一定研究意義，對未來綠地規(guī)劃模式與海綿城市建設(shè)具有指導(dǎo)作用。

沈陽市作為東北地區(qū)的重要城市，也是北方地區(qū)城鎮(zhèn)化水平較高的城市之一，近年來內(nèi)澇災(zāi)害頻發(fā)，因此本研究以沈陽市三環(huán)以內(nèi)建成區(qū)為研究對象，進(jìn)行景觀格局與綠地滯蓄能力影響的研究，希望對中國北方城市的內(nèi)澇治理與海綿城市建設(shè)發(fā)揮借鑒指導(dǎo)作用。

2 研究范圍與數(shù)據(jù)處理

2.1 研究范圍

沈陽市位于遼寧省中部，是遼寧省省會(huì)城市，東北地區(qū)中心城市，是國家重點(diǎn)工業(yè)基地之一。處于北緯41°48′11.75″、東經(jīng)123°25′31.18″之間。目前城市主要建成區(qū)位于三環(huán)以內(nèi)，在城區(qū)尺度的景觀格局分析中，本研究以沈陽市三環(huán)內(nèi)為研究區(qū)域，總面積約為455 km2。在場地尺度的分析中選取7塊樣地作為研究范圍（圖1，表1）。

2.2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究選取50年一遇降水作為產(chǎn)流模擬的降水標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)降水?dāng)?shù)據(jù)來自沈陽市氣象數(shù)據(jù)。采用的土地利用數(shù)據(jù)來自《沈陽市城市總體規(guī)劃（2011—2020）》，通過ArcGIS進(jìn)行矢量化得到土地利用數(shù)據(jù)（圖2）。綠地斑塊數(shù)據(jù)利用2018年夏季的Google Earth衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)與Landsat 8 OIL遙感影像所提取的歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index, NDVI），結(jié)合對于研究區(qū)的實(shí)地調(diào)研，完成沈陽城區(qū)綠地斑塊的解譯工作。城區(qū)尺度的綠地景觀格局研究中，選用沈陽市總體規(guī)劃中的土地利用數(shù)據(jù)計(jì)算綠地景觀格局指數(shù)；在場地尺度，則主要通過人工解譯的綠地斑塊進(jìn)行景觀格局指數(shù)的計(jì)算（表2）。

2 .2.2 地表產(chǎn)流模擬

本研究使用美國農(nóng)業(yè)部水土保持局開發(fā)的SCS水文模型。模型主要通過經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值估算降雨徑流量，能夠反映下墊面條件對降雨徑流的影響，用地類型、土壤類型、土壤濕潤條件等因素都能通過參數(shù)體現(xiàn)在模型中[15]。SCS水文模型的降雨產(chǎn)流計(jì)算方法如下：

式中，Q表示雨水在地表產(chǎn)生徑流量，單位為mm；Ia為該場降雨的初損值，包括地表植被截留、蒸發(fā)等降雨過程中的損耗，單位為mm；P為降雨時(shí)間的總降雨量，單位為mm；S為土壤最大潛在蓄水能力，單位為mm。

在不同條件下，因土壤性質(zhì)場地條件等因素的限制，土壤最大潛在蓄水能力S的變化很大，因此模型引入了一個(gè)無量綱數(shù)值，即徑流曲線數(shù)值，記作CN系數(shù)。CN值可以反映降雨過程中不同土地覆蓋類型的綜合入滲特征。CN系數(shù)與土壤最大潛在蓄水能力S的換算關(guān)系如下：

式中，S表示土壤最大潛在蓄水能力，CN系數(shù)的數(shù)值大小在0～100之間變化，其數(shù)值與研究區(qū)內(nèi)的土壤類型、理化性質(zhì)與植被類型有密切聯(lián)系。美國《國家灌溉工程手冊》列舉了各類主要土地利用類型的CN系數(shù)。由于本研究選擇沈陽市城區(qū)為研究對象，主要以建成環(huán)境為主，所以選擇城市和住宅用地的CN值結(jié)合本地的城市用地、土壤性質(zhì)與植被類型特點(diǎn)進(jìn)行確定和修改。

2.2.3 景觀指數(shù)的選取

景觀綠地格局指數(shù)能夠反映景觀格局的相關(guān)信息，是景觀生態(tài)學(xué)研究中廣泛使用的定量研究方法[16-17]，本研究從綠地規(guī)模特征、綠地形態(tài)特征、綠地分布特征3個(gè)方面選取共8個(gè)景觀格局指數(shù)（表3）對研究范圍內(nèi)的綠地景觀格局進(jìn)行描述，通過Fragstats 4.2軟件進(jìn)行計(jì)算。

3 結(jié)果

3.1 城區(qū)內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)分布情況

《沈陽市中心城區(qū)海綿城市建設(shè)專項(xiàng)規(guī)劃》中指出，沈陽市海綿城市的建設(shè)目標(biāo)為“內(nèi)澇災(zāi)害防災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到“50年一遇”。根據(jù)沈陽市降水量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，50年一遇暴雨重現(xiàn)期1 h降水時(shí)長下對應(yīng)的降雨強(qiáng)度為1.19 mm/min，每小時(shí)降雨量71.4 mm。

利用SCS-CN產(chǎn)流模型計(jì)算得到各網(wǎng)格內(nèi)的產(chǎn)流總量，按自然間斷法劃分為4類產(chǎn)流風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，產(chǎn)流能力由小到大依次遞增（圖3）。對評價(jià)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，一級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)占研究區(qū)總面積的30.12%；二級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)占37.00%；三級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)占27.36%；四級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)占5.52%。

總結(jié)沈陽市建成區(qū)域內(nèi)產(chǎn)流能力空間分布，呈現(xiàn)出如下特點(diǎn)：四級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)作為內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)最高的地區(qū)，整體呈現(xiàn)一環(huán)內(nèi)集中連片，特別是在沿地鐵一號(hào)兩側(cè)形成了一條內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)帶，以鐵西廣場、太原街、中街三大節(jié)點(diǎn)向外蔓延。三級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布于高風(fēng)險(xiǎn)與低風(fēng)險(xiǎn)的過渡區(qū)域，主要集中在二環(huán)與一環(huán)之間以及二環(huán)與三環(huán)間的開發(fā)強(qiáng)度較高的地區(qū)，呈現(xiàn)出老城環(huán)狀聚集、外圍點(diǎn)狀聚集的空間特征。一、二級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域是三環(huán)內(nèi)發(fā)生內(nèi)澇災(zāi)害可能性較小的地區(qū)，

3.2 城區(qū)尺度景觀指數(shù)對綠地滯蓄能力的影響分析

在城區(qū)尺度的分析中，使用網(wǎng)格法對各類景觀指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，通過ArcGIS平臺(tái)將各類景觀指數(shù)以500 m×500 m的網(wǎng)格進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)，得到各個(gè)景觀指數(shù)500 m網(wǎng)格圖（圖4）。以各類網(wǎng)格圖數(shù)據(jù)以及內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的500 m網(wǎng)格數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進(jìn)一步應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，分析城區(qū)尺度景觀指數(shù)對雨水滯蓄能力的影響。

3.2.1 不同風(fēng)險(xiǎn)等級下各景觀指數(shù)比較

對不同風(fēng)險(xiǎn)等級下各景觀指數(shù)的數(shù)值區(qū)間進(jìn)行進(jìn)一步分析，通過箱線圖統(tǒng)計(jì)的方式對數(shù)值區(qū)間變化情況進(jìn)行可視化（圖5）。箱線圖可以清晰地在圖中表達(dá)各景觀指數(shù)在不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)的數(shù)值集中區(qū)域以及數(shù)值的最大、最小值，此外還可以識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知：隨內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級升高，CA、LPI數(shù)值越低，呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)。而PD在三、四級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)有下降趨勢，分析其中原因是因?yàn)橐患夛L(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)斑塊面積較大，而綠地斑塊數(shù)目較少。整體來看綠地規(guī)模特征景觀指數(shù)與內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。對于綠地形狀特征景觀指數(shù)中FD與LSI均與內(nèi)澇等級呈負(fù)相關(guān)，內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)越高二者數(shù)值越小。其中FD在不同內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)中數(shù)值差異性較大，內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)高的區(qū)域綠地形狀更接近規(guī)則矩形。而LSI的變化斜率比FD較為平緩，但整體趨勢仍為明顯的負(fù)相關(guān)。在綠地分布特征景觀指數(shù)方面，綠地CONNECT越高，內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)越低，且異常值較少，二者呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)。COHESION、LDI則與內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)成正相關(guān)，破碎度越高內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)越大。

3.2.2 各景觀指數(shù)與內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證各景觀指數(shù)與內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性，對各景觀指數(shù)與內(nèi)澇強(qiáng)度進(jìn)行相關(guān)性分析。利用Pearson相關(guān)性分析工具，代入相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式，計(jì)算二者的相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。一般來說，相關(guān)系數(shù)大小按照0～1分為不同的相關(guān)等級。但是研究數(shù)據(jù)的總體數(shù)量影響著相關(guān)系數(shù)的大小，數(shù)據(jù)越多，相關(guān)系數(shù)可能就會(huì)越小。所以各景觀指數(shù)與內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性通過其顯著性水平來進(jìn)行檢驗(yàn)。

根據(jù)結(jié)果分析（表4），在城區(qū)尺度的研究中，內(nèi)澇強(qiáng)度與CA、LPI、FD、LSI、CONNECT、LDI、COHESION均呈現(xiàn)出0.01級別的顯著性相關(guān)。而在本次研究中PD與內(nèi)澇強(qiáng)度相關(guān)性不顯著。主要因?yàn)樯蜿柍菂^(qū)內(nèi)綠地斑塊數(shù)量分布較為平均，而綠地的面積以及形態(tài)等差距較斑塊數(shù)量更為明顯。根據(jù)相關(guān)系數(shù)正負(fù)值可以判斷，CA、LPI、FD、LSI、CONNECT與內(nèi)澇強(qiáng)度呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，即各指標(biāo)值越小，內(nèi)澇強(qiáng)度越大；LDI與COHESION與內(nèi)澇強(qiáng)度呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，即各指標(biāo)值越大，內(nèi)澇強(qiáng)度越大。各指標(biāo)相關(guān)程度強(qiáng)弱為CA＞LPI＞FD＞LSI＞LDI＞CONNECT＞COHESION。

表4 內(nèi)澇強(qiáng)度與景觀格局指數(shù)因子的Pearson相關(guān)性矩陣Tab. 4 Pearson correlation matrix of waterlogging intensity and landscape pattern index factor

由此可以判斷，在城區(qū)尺度上，3類景觀格局指數(shù)對內(nèi)澇強(qiáng)度的影響：綠地規(guī)模特征＞綠地形狀特征＞綠地分布特征。其中CA、LPI影響最為明顯，區(qū)域綠化率與區(qū)域綠地斑塊的大小對于綠地的滯蓄能力有著較大的影響。另外，F(xiàn)D對內(nèi)澇強(qiáng)度的影響也很高，說明區(qū)域型綠地斑塊邊界越復(fù)雜則會(huì)對綠地的滯蓄效應(yīng)起到正向的影響，而景觀邊緣過于規(guī)范的如圓形、矩形等則會(huì)降低滯蓄效率。在綠地斑塊的分布方面LDI、CONNECT、COHESION 3個(gè)指數(shù)的相關(guān)系數(shù)均偏低，說明在城區(qū)尺度上看綠地斑塊的分布對于內(nèi)澇強(qiáng)度的影響較小。

3.3 場地尺度景觀指數(shù)對綠地滯蓄能力的影響分析

在場地尺度的綠地景觀指數(shù)與滯蓄能力關(guān)系的分析中，對7個(gè)樣地的景觀指數(shù)進(jìn)行計(jì)算（表5）。主要使用相關(guān)性分析與回歸分析方法，研究在樣地地塊范圍內(nèi)不同景觀指數(shù)對徑流量的影響。

表5 各樣地景觀格局指數(shù)計(jì)算結(jié)果Tab. 5 Calculation results of the landscape pattern index of each sample plot

3.3.1 場地尺度綠地景觀指數(shù)與徑流量相關(guān)分析

使用SPSS軟件，對各個(gè)樣地的不同類景觀格局指數(shù)與徑流量進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，得到各景觀格局指數(shù)與徑流量的相關(guān)性矩陣（表6）。

根據(jù)結(jié)果分析，在樣地尺度的研究中，內(nèi)澇強(qiáng)度與CONNECT、LDI、COHESION呈現(xiàn)出0.01級別的顯著性相關(guān)，而CA、FD、LSI則呈現(xiàn)0.05級別相關(guān)。PD與LPI與內(nèi)澇強(qiáng)度無顯著相關(guān)性。根據(jù)相關(guān)系數(shù)的正負(fù)值判斷，CA、FD、CONNECT、COHESION與內(nèi)澇強(qiáng)度呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，即各指標(biāo)值越小，內(nèi)澇強(qiáng)度越大；LDI與內(nèi)澇強(qiáng)度呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，即各指標(biāo)值越大，內(nèi)澇強(qiáng)度越大。而在各景觀格局指數(shù)之間的相關(guān)性大多數(shù)為呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)性，說明各類指數(shù)共線性較低，在本次研究中選擇的景觀指數(shù)之間相互獨(dú)立，能夠相對比較全面地反映不同景觀格局特征對綠地滯蓄能力的影響。

各指標(biāo)相關(guān)程度強(qiáng)弱為CONNECT ＞COHESION ＞ LDI ＞ CA ＞ LSI ＞ FD。由此可以判斷在場地尺度上，對內(nèi)澇強(qiáng)度的影響：綠地分布特征＞綠地規(guī)模特征＞綠地形狀特征。

與城區(qū)尺度的研究結(jié)果相比較來看，城區(qū)尺度的內(nèi)澇強(qiáng)度與綠地的規(guī)模、形態(tài)相關(guān)性更明顯，CA與LSI兩項(xiàng)指數(shù)對內(nèi)澇強(qiáng)度影響更為顯著。而在場地尺度，綠地的分布情況與內(nèi)澇強(qiáng)度關(guān)系更為顯著。另外，從城區(qū)尺度上看，COHESION與內(nèi)澇強(qiáng)度則呈現(xiàn)正相關(guān)，即綠地聚集程度高的位置內(nèi)澇會(huì)更嚴(yán)重；而在場地尺度，COHESION與內(nèi)澇強(qiáng)度則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，說明在大尺度范圍內(nèi)的綠地斑塊聚集同時(shí)也使不透水面聚集，從而更容易產(chǎn)生內(nèi)澇。而在場地尺度綠地的集聚可以減少徑流。

3.3.2 場地尺度綠地景觀指數(shù)與徑流量回歸分析通過Pearson相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)CA、CONNECT、LDI、COHESION與樣地內(nèi)徑流量有顯著的相關(guān)性，為了進(jìn)一步明確各種景觀格局指數(shù)與徑流量之間的關(guān)系，探究各種景觀格局指數(shù)與內(nèi)澇強(qiáng)度之間的相關(guān)性，通過SPSS軟件對各種場地尺度的景觀格局指數(shù)與徑流量進(jìn)行了一系列回歸分析[18]。

斑塊面積指數(shù)（CA）值表示的是研究范圍內(nèi)的所有綠地斑塊類型面積之和，在進(jìn)行計(jì)算時(shí)表示的是每公頃中綠地斑塊的面積之和，因此CA值可理解為樣地內(nèi)的綠地率。由圖6可知，隨樣地內(nèi)的CA數(shù)值升高，徑流量隨之降低，回歸曲線大致呈對數(shù)函數(shù)關(guān)系。曲線在CA值增大的同時(shí)斜率逐漸減小，逐漸趨于平緩。所以在場地尺度，特別是城市建成區(qū)內(nèi)部，綠地化率較小的區(qū)域內(nèi)，綠地斑塊面積對滯蓄能力的提升是較為明顯的，但一味地增大綠化，對于雨水調(diào)蓄的效益則會(huì)降低。

景觀連接度（CONNECT）與徑流量之間回歸曲線基本呈現(xiàn)指數(shù)函數(shù)關(guān)系。從圖6中可以看出在景觀連接度處于0～55時(shí)徑流量數(shù)值較高，但隨CONNECT數(shù)值的增大徑流量下降迅速，當(dāng)CONNECT ＞55時(shí)徑流量數(shù)值的下降開始減緩。這反映了在場地尺度上，小型綠地斑塊占主導(dǎo)作用，斑塊之間的連接度低，則不透水面的聚集程度高，進(jìn)而阻礙徑流的下滲。

景觀破碎度（LDI）與徑流量之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，與CONNECT的原理恰好相反，隨LDI的增大，徑流量也隨之增大。整體趨勢基本呈現(xiàn)指數(shù)函數(shù)曲線。隨著破碎度的增大，徑流量增大的速率也顯著增大。

斑塊內(nèi)聚力指數(shù)（COHESION）值表示的是研究范圍內(nèi)綠地斑塊的集中程度。計(jì)算得值越高綠地斑塊的分布就越集中，得值越小的區(qū)域綠地斑塊分布越離散。COHESION與徑流量之間呈現(xiàn)出二次函數(shù)曲線關(guān)系，隨綠地的聚集程度增加，徑流量快速下降，但COHESION值在90～95之間時(shí)到達(dá)徑流量的最低值，隨后徑流量反而上升。這反映了綠地斑塊在場地尺度內(nèi)，進(jìn)行雨水調(diào)蓄時(shí)綠地斑塊間的聚集程度是具有極值的，斑塊間距離大于距離閾值時(shí)則會(huì)造成徑流的聚集，而在小于閾值時(shí)則斑塊的聚集則會(huì)增加綠地景觀的連接度。所以將斑塊內(nèi)聚力指數(shù)（COHESION）控制在適當(dāng)?shù)闹涤欣谔嵘G地滯蓄效能。

4 結(jié)論與討論

地形因素、排水系統(tǒng)能力、地表水系分布等因素都直接影響了暴雨事件發(fā)生時(shí)的城市內(nèi)澇程度，而綠地景觀格局對于內(nèi)澇災(zāi)害的影響主要在于在城市建成環(huán)境中，綠地斑塊的分布在很大程度上影響了不透水面的連接程度。在不考慮雨水管網(wǎng)排水的前提下，地表硬質(zhì)斑塊會(huì)在降雨中快速產(chǎn)流并聚集，而城市綠地的存在則能夠有效打斷硬質(zhì)斑塊連通性，就地消納雨水。所以城市的綠地景觀格局能夠在很大程度反映城市的排水系統(tǒng)壓力的空間分布。

本研究從城區(qū)與場地2個(gè)尺度對綠地景觀格局與滯蓄能力之間的關(guān)系進(jìn)行分析得出結(jié)論，沈陽市在城區(qū)與場地2個(gè)尺度上綠地景觀格局對綠地滯蓄能力的影響因素是不同的。從整個(gè)城區(qū)尺度來看，對于整體綠地滯蓄能力提升效果最好的是綠地規(guī)模特征指數(shù)與綠地形態(tài)特征指數(shù)，其對應(yīng)的是城區(qū)的綠化率，主導(dǎo)綠地斑塊面積以及大型區(qū)域綠地的形態(tài)。而在場地尺度上，針對綠地滯蓄能力的提升方面，由于在這一尺度上綠地規(guī)模與形態(tài)相差不多，則應(yīng)將重點(diǎn)放在綠地的分布上，即綠地的連通性、破碎度以及聚集程度。

因此，在針對城區(qū)尺度的綠地滯蓄能力提升方面，應(yīng)該對大中型綠地斑塊重點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，這部分綠地一般作為城市公園與區(qū)域綠地存在。增強(qiáng)大型綠地斑塊的滯蓄能力用來調(diào)節(jié)一定區(qū)域內(nèi)的地表徑流?？梢酝ㄟ^低影響開發(fā)措施對城市公園綠地進(jìn)行改造，加強(qiáng)其傳輸滯納雨水能力，形成區(qū)域內(nèi)的徑流匯集節(jié)點(diǎn)，緩解周圍用地的排水壓力。此外，在研究中發(fā)現(xiàn)綠地的形狀特征與內(nèi)澇強(qiáng)度存在顯著相關(guān)關(guān)系，在城市開發(fā)中應(yīng)盡量滿足大型綠地斑塊的邊界保留自然的復(fù)雜狀態(tài)，避免出現(xiàn)圓形、矩形等規(guī)則邊界。

在場地尺度上，由于在城市高密度建成區(qū)范圍內(nèi)，綠化率普遍較低，所以綠地滯蓄能力提升應(yīng)從綠地的合理布局方面入手。其中對于綠地的CONNECT的控制應(yīng)作為重點(diǎn)控制。提升小型綠地斑塊的連接度能有效地打斷硬質(zhì)斑塊，在降雨過程中雨水徑流也將無法快速聚集，最終在綠地內(nèi)被土壤和植被消納。另外，城市環(huán)境中雨水大多會(huì)在匯水區(qū)內(nèi)部產(chǎn)生徑流，綠地斑塊間連通性的增加，也能夠使小型綠地斑塊的溢出徑流快速轉(zhuǎn)移到其他大型綠地中。由此可知，綠地斑塊連接度的增強(qiáng)能夠使整個(gè)綠地景觀系統(tǒng)的雨水調(diào)蓄能力大大提升，有利于最大范圍地削減徑流的產(chǎn)生。

本研究從城區(qū)尺度與場地尺度2個(gè)層次入手，對綠地的規(guī)模、形態(tài)及分布3個(gè)方面的景觀格局與綠地滯蓄能力之間的關(guān)系進(jìn)行研究，在一定程度上豐富了綠地景觀格局在城市內(nèi)澇防治方面的研究，有助于為海綿城市中，為不同層級尺度的綠地系統(tǒng)規(guī)劃提供規(guī)劃與管理的參考借鑒。

圖表來源(Source of Figures and Tables)：

文中圖表均由作者繪制，其中表3參考自文獻(xiàn)[16-17]。