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    多尺度綠地景觀格局對滯蓄能力的影響研究

    2021-04-24 08:26:12石鐵矛卜英杰
    風(fēng)景園林 2021年3期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)澇徑流量格局

    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]。

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