城市綠色空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與優(yōu)化研究
——以云南普洱市為例*

徐承棟，王錦

(1.楚雄師范學(xué)院，云南 楚雄 675099；2.西南林業(yè)大學(xué)，云南 昆明 650224)

城市化的加快使得綠色空間孤島化、破碎化加重，景觀斑塊連接性下降，城市的可持續(xù)發(fā)展和生物多樣性保護更加困難[1]。城市綠色空間網(wǎng)絡(luò)是在開敞空間內(nèi)利用線性廊道將綠色空間斑塊進行有機連接，形成連續(xù)空間結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)[2]，主要由生態(tài)源地、生態(tài)廊道和景觀基質(zhì)組成。綠色空間網(wǎng)絡(luò)可以通過生態(tài)廊道有效地連接破碎化斑塊，形成環(huán)環(huán)相扣的網(wǎng)，降低景觀破碎化程度，有利于加快形成完整的自然生態(tài)系統(tǒng)，促進自然生態(tài)系統(tǒng)其內(nèi)部的物質(zhì)代謝、能量流動和信息傳遞[3]，有助于保護生物棲息地、維護城市生物多樣性和保障地區(qū)生態(tài)安全，對推動城市可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

目前，國內(nèi)外學(xué)者對城市尺度的綠色空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究主要從以下幾個方面進行：基于景觀生態(tài)學(xué)將促進生態(tài)過程發(fā)展的景觀要素作為生態(tài)源，采用最小耗費距離模型構(gòu)建潛在的城市綠色空間網(wǎng)絡(luò)，基于重力模型和α指數(shù)、β指數(shù)、γ指數(shù)、成本指數(shù)對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行定量分析?；诰坝^格局分析斑塊的面積、數(shù)量和多樣性；基于模糊數(shù)學(xué)理論評價不同景觀的優(yōu)勢度；通過生態(tài)系統(tǒng)單項服務(wù)功能價值(ESV)評價綠色空間的生態(tài)服務(wù)功能[6]。通過形態(tài)學(xué)空間格局分析(MSPA)識別結(jié)構(gòu)不同的景觀要素，將核心區(qū)作為“源地”，橋接區(qū)作為“廊道”[7]，然后根據(jù)斑塊面積和斑塊連接度對生態(tài)源地就行分級，辨別關(guān)鍵生態(tài)源地[8]?；陔娐防碚摚鶕?jù)連通度確定生態(tài)源地的重要性，根據(jù)電路密度確定生態(tài)廊道的重要性[9]。

在生態(tài)源地識別方面，同時考慮生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值和結(jié)構(gòu)連通度的研究較少。大部分生態(tài)源地識別考慮斑塊的類型、面積和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值等因素，優(yōu)點是能快速識別出有重要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值的生態(tài)源地；缺點是研究利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值評價模型評價過程中容易忽視同種土地利用類型的連通度水平差異性和斑塊異質(zhì)性[10]。少部分研究利用MSPA方法，從像元層面識別結(jié)構(gòu)性的景觀要素，優(yōu)點是將整個綠色空間作為一個整體考慮，能根據(jù)空間形態(tài)識別具有不同連通度的景觀要素[7]；缺點是將整個綠色空間視為同樣的性質(zhì)進行考慮，忽視了不同景觀要素的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值差異。

在生態(tài)廊道識別方面，主要基于最小累積阻力模型(MCR)構(gòu)建潛在的生態(tài)廊道，過程中忽視了既有的結(jié)構(gòu)性上連通的生態(tài)廊道，容易造成生態(tài)廊道的保護和建設(shè)難以落實。景觀要素組成、空間配置及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能直接決定了生態(tài)源地間生態(tài)廊道的形成[3]。因此需要綜合評價不同景觀要素的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值、連通度等多種指標(biāo)，對不同景觀要素進行阻力賦值，構(gòu)建景觀阻力面[11]。景觀阻力面構(gòu)建中，大部分研究通過景觀指數(shù)法和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值估算法對不同景觀要素進行阻力賦值，存在一定局限性。首先，使用景觀指數(shù)法對景觀格局進行分析時，景觀指數(shù)的選擇較為主觀且計算數(shù)據(jù)冗雜，不合理的景觀指數(shù)會造成評價結(jié)果偏差較大；另外景觀指數(shù)的生態(tài)學(xué)意義較為局限，部分景觀指數(shù)的表征結(jié)果含義相互重疊[7]。其次，綠色空間網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建中主要考慮陸生生物的生存繁衍，而水生生物生存繁衍考慮較少；另外人為干擾對不同景觀要素的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能影響考慮較少。

為了方便城市建設(shè)者、管理者清晰地了解城市綠色空間網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值和結(jié)構(gòu)連通度，明確城市綠色空間網(wǎng)絡(luò)未來保護和規(guī)劃建設(shè)的重點。研究以云南省普洱市城市規(guī)劃區(qū)綠色空間為對象，通過MSPA方法和遙感(RS)技術(shù)，提取能量因子較高的核心區(qū)作為生態(tài)源地，根據(jù)不同景觀要素的結(jié)構(gòu)連通度、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值、人為干擾度建立景觀阻力評價體系，通過MCR提取生態(tài)廊道，構(gòu)建普洱市規(guī)劃區(qū)層級綠色空間網(wǎng)絡(luò)；通過能量因子的大小和分布狀況評價綠色空間網(wǎng)絡(luò)生態(tài)效益，運用連通性指數(shù)、度、介數(shù)三個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)評價指標(biāo)對綠色空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行定量分析，為綠色空間網(wǎng)絡(luò)的功能和結(jié)構(gòu)優(yōu)化指明方向。

1 研究區(qū)概況

普洱市2013年被命名為國家園林城市，是我國首個國家綠色經(jīng)濟試驗示范區(qū)，屬于中高強度的中小山地城市建設(shè)區(qū)。本次研究范圍與普洱市城市規(guī)劃區(qū)范圍一致，位于云南省普洱市思茅區(qū)中部，是普洱市城鎮(zhèn)人口最多、城鎮(zhèn)化水平最高的區(qū)域。截至2017年底，城市規(guī)劃區(qū)城鎮(zhèn)人口26.04×104人，城鎮(zhèn)化水平將近68%，規(guī)劃區(qū)面積約65.87 km2，建成區(qū)面積26.5 km2。

城市化加快使得普洱市城市規(guī)劃區(qū)建設(shè)強度不斷增加，生態(tài)用地逐漸減少，景觀破碎化逐漸加重，抵御生態(tài)風(fēng)險的能力下降。在中小山地城市地形復(fù)雜、可建設(shè)土地資源有限、生態(tài)重建困難的條件下，加強綠色空間網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，盡可能保護現(xiàn)有重要的生態(tài)斑塊、廊道，防止重要生態(tài)斑塊、廊道在建設(shè)中遭到破壞，是保障中小山地城市生態(tài)安全的必然選擇。

2 研究方法

2.1 研究區(qū)數(shù)據(jù)來源及處理

將空間分辨率為30 m的Landsat8 OLI衛(wèi)星遙感影像作為研究基礎(chǔ)資料。通過ENVI 5.3軟件對遙感影像進行圖像增強和幾何校正處理，選擇支持向量機監(jiān)督分類法對遙感影像進行監(jiān)督分類，提取普洱市城市規(guī)劃區(qū)的用地信息。提取植物覆蓋綠地、水域和建設(shè)用地三類用地信息，獲得研究區(qū)土地利用分類圖。

2.2 綠色空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

2.2.1 生態(tài)源地識別

生態(tài)源地和生態(tài)廊道識別是綠色空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的基礎(chǔ)。研究基于MSPA方法獲得結(jié)構(gòu)性的景觀要素，識別較大的生境斑塊；在此基礎(chǔ)上，通過RS技術(shù)，基于斑塊自身的生態(tài)屬性計算能量因子，估算斑塊的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值，識別生態(tài)源地和劃分生態(tài)源地等級。

MSPA方法最早由Riitters和Vogt等人提出，是基于腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理的一種圖像分析方法，可用于多尺度數(shù)字圖像分析，能獲取研究對象的尺寸、形狀和連通度等信息，能從結(jié)構(gòu)上識別研究對象核心區(qū)(core)、邊緣區(qū)(edge)、橋接區(qū)(bridge)、孤島(ielet)、支線(branch)、環(huán)道區(qū)(loop)、空隙(perforation)[12-13]。

首先，運用ArcMap10.2軟件，通過重分類工具對研究區(qū)域土地利用柵格數(shù)據(jù)進行重分類，一個柵格的大小為30 m×30 m；將綠色空間分為一類，包括植物覆蓋綠地和水域，屬性值設(shè)定為1，其他城市建設(shè)用地分為一類，屬性值設(shè)定為NoData。然后，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Guidos Toolbox 2.8軟件中進行形態(tài)學(xué)空間格局分析，將屬性值為1的綠色空間設(shè)為前景要素，屬性值為NoData的其他城市建設(shè)用地設(shè)為背景要素。在軟件中設(shè)置圖像領(lǐng)域分析方法為八鄰域分析法；邊緣寬度設(shè)定為1，即設(shè)定廊道的最小寬度為30 m，滿足動植物遷移、傳播以及生物多樣性保護的基本功能[14]。最后，通過MSPA獲得7類生態(tài)學(xué)含義不同的景觀要素，以及不同景觀要素的位置和數(shù)量；根據(jù)不同景觀要素的生態(tài)學(xué)含義[7]，將核心區(qū)作為生態(tài)源地的備選區(qū)域。

考慮斑塊異質(zhì)性，克服核心區(qū)斑塊均以相同比重作為生態(tài)源地的缺陷，在MSPA的基礎(chǔ)上進行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值估算，識別有重要生態(tài)功能作用的核心區(qū)[15]，提取生態(tài)源地。通過RS技術(shù)，計算每塊斑塊的歸一化植被指數(shù)(NDVI)和改進歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)[16]，將NDVI值和MNDWI值作為評價斑塊生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值的依據(jù)，反映斑塊的生物量、生物空間分布和生物多樣性[17-18]。之后，通過斑塊的NDVI值和MNDWI值計算每塊斑塊的能量因子Qi[19]，值越大代表斑塊的生態(tài)能量越大[20]，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值越大，根據(jù)核心區(qū)斑塊的能量因子識別生態(tài)源地，按照能量因子大小劃分生態(tài)源地等級。能量因子Qi計算公式為：

Qi=Ai·(Ni+Mi)

式中：Qi為第i塊斑塊的能量因子，Ai為第i塊斑塊的面積(km2),Ni為第i塊斑塊的NDVI值，Mi為第i塊斑塊的MNDWI值。

2.2.2 生態(tài)廊道識別

生態(tài)流是生態(tài)過程的載體，是生態(tài)功能的決定性因素，運行需要克服不同景觀要素的阻力[3]?？紤]城市中人的干擾對生態(tài)流運行影響較大，研究從景觀要素的結(jié)構(gòu)連通度、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值和人為干擾度三個方面建立景觀阻力評價體系，構(gòu)建景觀阻力面，通過MCR提取生態(tài)廊道。MCR計算公式如下。

式中：MCR為最小累計阻力值；f表示最小累積阻力與生態(tài)過程的正相關(guān)關(guān)系，fmin表示生態(tài)源地間累積阻力最小值；∑表示生態(tài)源地i與生態(tài)源地j之間穿越的距離和阻力值累積，Dij為生態(tài)源地i到生態(tài)源地j的距離成本，Rij為生態(tài)源地i到生態(tài)源地j的景觀阻力系數(shù)[21]。

首先，考慮既有的結(jié)構(gòu)上連通的景觀要素，從景觀要素的結(jié)構(gòu)連通度方面建立景觀阻力體系，評價不同景觀要素對綠色空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的重要性，越重要的景觀要素結(jié)構(gòu)連通度越好，景觀要素越有利于生態(tài)流的運行。

其次，考慮綠色空間的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值，從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能方面建立景觀阻力體系。根據(jù)土地覆被情況，計算斑塊的能量因子，能量因子越高，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值越高越有利于生態(tài)流的運行?；谀芰恳蜃佑嬎阕枇ο禂?shù)，公式如下。

式中：Ri設(shè)為基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值計算的阻力系數(shù)；Qi為第i塊斑塊的能量因子；Qmax為斑塊的理論最大能量因子，即NDVI值或MNDWI值為1時計算的能量因子。

再次，在形態(tài)學(xué)空間格局分析的基礎(chǔ)上，考慮不同景觀要素的人為干擾度，從人為干擾度方面建立景觀阻力體系。根據(jù)斑塊到居住用地的最短距離計算不同斑塊的人為干擾度，人為干擾度越大對生態(tài)流運行的阻礙作用越大。

式中，Di設(shè)為基于人為干擾度計算的阻力系數(shù)，Di為第i塊斑塊到居住用地的歐式距離，Dmax為規(guī)劃區(qū)內(nèi)最遠斑塊到居住用地的歐式距離。

最后，構(gòu)建景觀阻力評價體系(表1)，通過層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，將結(jié)構(gòu)連通度景觀阻力系數(shù)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值景觀阻力系數(shù)和人為干擾度景觀阻力系數(shù)進行加權(quán)，獲得規(guī)劃區(qū)景觀阻力系數(shù)，生成景觀阻力面。

表1 景觀阻力評價體系Tab.1 Landscape resistance evaluation system

運用Arcmap10.2軟件，提取生態(tài)源地的幾何中心作為綠色空間網(wǎng)絡(luò)的源/匯點。通過MCR依次計算每個源/匯點到其他源/匯點的最小成本路徑，根據(jù)生態(tài)源地等級構(gòu)建不同等級的生態(tài)廊道。

2.3 綠色空間網(wǎng)絡(luò)評價

2.3.1 綠色空間網(wǎng)絡(luò)生態(tài)效益評價

為促進城市綠色空間網(wǎng)絡(luò)的均衡發(fā)展和生態(tài)效益的均衡發(fā)揮[22]，研究將能量因子作為綠色空間生態(tài)效益評價的依據(jù)，能量因子高的綠色空間相較能量因子低的綠色空間生態(tài)功能更完善、生態(tài)效益更好[16]。按照綠色空間網(wǎng)絡(luò)化、生態(tài)效益均衡化的發(fā)展理念，通過能量因子評價綠色空間生態(tài)效益；能量因子越大的區(qū)域，生態(tài)效益越好、能量因子分布越均勻、生態(tài)效益發(fā)揮越均衡、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能越完善。

2.3.2 綠色空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價

(1)綠色空間網(wǎng)絡(luò)總體連接度評價 通過圖論的網(wǎng)絡(luò)測度指標(biāo)可以定量的測度網(wǎng)絡(luò)的連接性和復(fù)雜性[4]，研究選用網(wǎng)絡(luò)閉合度指數(shù)(α指數(shù)) 、網(wǎng)絡(luò)連接度指數(shù)(β指數(shù)) 和網(wǎng)絡(luò)連通率指數(shù)(γ指數(shù)) 對綠色空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行分析，評價綠色空間網(wǎng)絡(luò)的總體連接度水平[1]。各指數(shù)計算公式為：

式中:L為綠色空間網(wǎng)絡(luò)中的生態(tài)廊道數(shù)，Lmax為綠色空間網(wǎng)絡(luò)中可能連接的最大生態(tài)廊道數(shù)，V為綠色空間網(wǎng)絡(luò)中的源/匯點數(shù)。

α指數(shù)用來度量綠色空間網(wǎng)絡(luò)的閉合度，反映綠色空間網(wǎng)絡(luò)中回路出現(xiàn)的程度，指數(shù)越高說明綠色空間網(wǎng)絡(luò)中回路越多，物質(zhì)能量流動的路徑越多，越有利于生物多樣性保護[4]，抵抗干擾能力更強，被捕食的可能性更低[23]。α指數(shù)的取值范圍為： 0≤α≤1，當(dāng)α=0，表示綠色空間網(wǎng)絡(luò)中沒有回路；當(dāng)α=1時，表示綠色空間網(wǎng)絡(luò)擁有最大可能數(shù)量的回路[24]。

β指數(shù)表示綠色空間網(wǎng)絡(luò)中源/匯點的平均連接數(shù)，β指數(shù)的取值范圍為： 0≤β≤3，當(dāng)β=0時，表示網(wǎng)絡(luò)不存在，當(dāng)β<1，表明綠色空間網(wǎng)絡(luò)為樹狀結(jié)構(gòu)，綠色空間網(wǎng)絡(luò)不完善；當(dāng)β=1時， 表示形綠色空間網(wǎng)絡(luò)形成單一回路；當(dāng)β=2時 ，表示綠色空間網(wǎng)絡(luò)連接較完善，網(wǎng)絡(luò)呈方格狀；當(dāng)β=3時 ，表示綠色空間網(wǎng)絡(luò)連接最完善，綠色空間網(wǎng)絡(luò)最復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)呈方格十字對角線形[24-25]。

γ指數(shù)表示綠色空間網(wǎng)絡(luò)中所有源/匯點被連接的程度，γ指數(shù)的取值范圍為： 0≤γ≤l，當(dāng)γ= 0時，表示綠色空間網(wǎng)絡(luò)中沒有生態(tài)廊道連接各源/匯點；當(dāng)γ=1時，表示綠色空間網(wǎng)絡(luò)中每個源/匯點都彼此相連，反映生態(tài)廊道連接程度最高。

(2)綠色空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)重要性評價 將提取的綠色空間網(wǎng)絡(luò)進行拓撲分析，通過Pajek軟件計算生態(tài)源地度和介數(shù)，從結(jié)構(gòu)上識別綠色空間網(wǎng)絡(luò)中重要的生態(tài)源地和生態(tài)廊道，為綠色空間網(wǎng)絡(luò)保護和建設(shè)提供依據(jù)。

生態(tài)源地度表示與該生態(tài)源地相連的生態(tài)廊道數(shù)量，是網(wǎng)絡(luò)中衡量生態(tài)源地特性的重要指標(biāo)，生態(tài)源地度越大說明該生態(tài)源地在網(wǎng)絡(luò)中的重要性越高[18]，計算公式為：

式中:Ki為生態(tài)源地度，N為自然數(shù)，i與j為綠色空間網(wǎng)絡(luò)中的任意兩個生態(tài)源地，e為生態(tài)源地i與j之間的生態(tài)廊道數(shù)量。

介數(shù)包括節(jié)點介數(shù)和邊介數(shù)，綠色空間網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點為生態(tài)源地，邊為生態(tài)廊道。介數(shù)反映了相應(yīng)生態(tài)源地(生態(tài)廊道) 在整個綠色空間網(wǎng)絡(luò)中的作用和影響力，有利于在綠色空間網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)和保護關(guān)鍵生態(tài)資源。生態(tài)源地介數(shù)反映某生態(tài)源地所通過的連接綠色空間網(wǎng)絡(luò)任意2個生態(tài)源地間最短路徑的數(shù)量，穿過該生態(tài)源地的最短路徑越多，其介數(shù)中心性越高，對綠色空間生態(tài)功能的發(fā)揮越重要；生態(tài)廊道介數(shù)定義與生態(tài)源地介數(shù)相似[26]。

生態(tài)源地介數(shù)計算公式為：

式中:Bn為生態(tài)源地介數(shù)，dinj表示過生態(tài)源地n的生態(tài)源地i與生態(tài)源地j之間的最短路徑數(shù)目，dij表示生態(tài)源地i與生態(tài)源地j之間的最短路徑數(shù)目。

生態(tài)廊道介數(shù)計算公式為：

式中:Bmn為生態(tài)廊道介數(shù)，dimnj表示過生態(tài)廊道lmn的生態(tài)源地i與生態(tài)源地j之間的最短路徑數(shù)目。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)源地識別結(jié)果

基于MSPA生成綠色空間景觀要素分布圖(圖1)，在此基礎(chǔ)上將主要位于規(guī)劃區(qū)邊緣的共169塊核心區(qū)斑塊作為生態(tài)源地備選區(qū)域。之后，通過ENVI 5.3軟件計算研究區(qū)的NDVI值和MNDWI值，獲得NDVI值分布和MNDWI值分布；生成NDVI值與MNDWI值之和分布圖(圖2)，統(tǒng)計各個核心區(qū)面積和各個核心區(qū)斑塊的能量因子(圖3)。

圖1 綠色空間景觀要素分布Fig.1 Distribution map of green spatial landscape elements

圖2 NDVI值與MNDWI值之和分布Fig.2 Distribution of the sum of NDVI values and MNDWI values

圖3 核心區(qū)能量因子分級Fig.3 Classification diagram of energy factor in core area

根據(jù)各個核心區(qū)斑塊能量因子大小，去除能量因子較小的斑塊，將能量因子較大的核心區(qū)斑塊作為綠色空間網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)源地。采用自然間斷點分級法對核心區(qū)斑塊能量因子進行排序分級，將能量因子小于0.005的核心區(qū)斑塊去除，留下能量因子大于0.005的核心區(qū)斑塊作為生態(tài)源地。將生態(tài)源地分為兩級獲得生態(tài)源地分級圖(圖4)；其中一級生態(tài)源地能量因子大于0.1共計8塊，二級生態(tài)源地能量因子大于0.005小于0.1共計26塊。普洱市規(guī)劃區(qū)生態(tài)源地共計34塊，中部生態(tài)源地缺乏，一級生態(tài)源地主要為農(nóng)林用地、公園綠地和水域等能量因子較大的核心區(qū)；二級生態(tài)源地為散布于一級生態(tài)源地周圍的公園綠地、附屬綠地和防護綠地；其中能量因子最高、面積最大的生態(tài)源地位于規(guī)劃區(qū)南部。

圖4 生態(tài)源地分級Fig.4 Classification map of ecological source

3.2 生態(tài)廊道識別結(jié)果

通過景觀要素結(jié)構(gòu)連通度評價獲得各景觀要素的結(jié)構(gòu)連通度，由大到小依次為：核心區(qū)、環(huán)道區(qū)、橋接區(qū)、支線、空隙、邊緣區(qū)、孤島、非綠色空間，生成結(jié)構(gòu)連通度景觀阻力系數(shù)(圖5)，顏色越鮮艷的區(qū)域結(jié)構(gòu)連通度越好、景觀阻力越小。通過能量因子計算獲得各個斑塊的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值估算值，生成生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值景觀阻力系數(shù)(圖6)，顏色越鮮艷的區(qū)域生態(tài)服務(wù)功能越好、景觀阻力越小。通過人為干擾度計算獲得各個斑塊的人為干擾度，生成人為干擾度景觀阻力系數(shù)(圖7)，顏色越鮮艷的區(qū)域人為干擾越少、景觀阻力越小。根據(jù)景觀阻力評價體系構(gòu)建規(guī)劃區(qū)景觀阻力面(圖8)，其中規(guī)劃區(qū)東部、南部、西部和北部的邊緣區(qū)域景觀阻力較??；景觀阻力較大的區(qū)域主要分布于規(guī)劃區(qū)中部、西南部和東北部，這部分區(qū)域綠色空間分布較少、景觀破碎化嚴(yán)重、人為干擾度大。

圖5 結(jié)構(gòu)連通度景觀阻力系數(shù)Fig.5 Structural connectivity landscape resistance coefficient

圖6 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值景觀阻力系數(shù)Fig.6 Landscape resistance coefficient of ecosystem service function value

圖7 人為干擾度景觀阻力系數(shù)Fig.7 Landscape resistance coefficient of artificial disturbance

圖8 規(guī)劃區(qū)景觀阻力面Fig.8 Landscape resistance surface in planning area

通過MCR計算最小成本路徑，生成12條一級生態(tài)廊道(圖9)，21條二級生態(tài)廊道(圖10)。

圖9 一級生態(tài)廊道Fig.9 Landscape resistance coefficient of artificial disturbance

圖10 二級生態(tài)廊道Fig.10 Secondary ecological corridor

從生態(tài)廊道分布來看，由于城市中心景觀阻力較大，一級生態(tài)廊道主要沿規(guī)劃區(qū)邊緣分布且多條相互重合，造成一級生態(tài)源地間的廊道多為單線聯(lián)系、結(jié)構(gòu)單一，圍繞城市中心大致形成一條環(huán)形廊道。二級生態(tài)廊道在規(guī)劃區(qū)東部和南部分布較多，主要與1號生態(tài)源地和2號生態(tài)源地相連接。

表2 生態(tài)廊道統(tǒng)計表Tab.2 Landscape resistance evaluation system

通過MCR獲得綠色空間網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)廊道統(tǒng)計表(表2)。構(gòu)建的綠色空間網(wǎng)絡(luò)大體呈現(xiàn)“一環(huán)一縱三橫”的基本格局。其中“一環(huán)”為圍繞城市規(guī)劃區(qū)中心分布的山地，包括老箐山、大荒地、龍山、蘭火地?！耙豢v”為北部濕地公園、思茅河濱河公園?！叭龣M”為北部、中部、南部的三條橫向的生態(tài)廊道，北部生態(tài)廊道為文化中心公園、濕地公園、馬龍山、曼邁河；中部生態(tài)廊道為洗馬湖觀景臺公園、洗馬湖、思亭路；南部生態(tài)廊道為大墳山、魚水路、老街海子。

從生態(tài)廊道景觀阻力值分析，一級生態(tài)廊道中1號、2號和3號生態(tài)廊道景觀阻力值較高，二級生態(tài)廊道中13號和14號生態(tài)廊道景觀阻力值較高；今后生態(tài)廊道優(yōu)化的重點就是減小景觀阻力值較大的廊道以促進生態(tài)流的流暢運行。

3.3 綠色空間網(wǎng)絡(luò)空間評價結(jié)果

3.3.1 綠色空間網(wǎng)絡(luò)生態(tài)效益評價結(jié)果

通過分析能量因子大小和分布狀況，發(fā)現(xiàn)規(guī)劃區(qū)東部、南部、西部、北部能量因子較大、生態(tài)效益較好，中部、西南部和東北部能量因子較小、生態(tài)效益較差；東南部和西北部生態(tài)聯(lián)系較強、生態(tài)效益較為均衡，西南部和東北部生態(tài)聯(lián)系較弱?？傮w來看，規(guī)劃區(qū)綠色空間網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出外多內(nèi)少、南疏北密的特點，生態(tài)效益發(fā)揮不均衡。

3.3.2 綠色空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價結(jié)果

(1)綠色空間網(wǎng)絡(luò)總體連接度 計算綠色空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指數(shù)，其中綠色空間網(wǎng)絡(luò)的源/匯點有34個，生態(tài)廊道有33條，α指數(shù)、β指數(shù)、γ指數(shù)分別為0.51、0.97、0.34。從計算結(jié)果可知綠色空間網(wǎng)絡(luò)閉合度不高，接近一半的綠色空間網(wǎng)絡(luò)未得到連接閉合；網(wǎng)絡(luò)整體呈樹狀結(jié)構(gòu)，多數(shù)源/匯點間單一回路連接；網(wǎng)絡(luò)整體連通率較低，大多數(shù)源/匯點未通過生態(tài)廊道彼此相連，生態(tài)廊道連接效率較低，物質(zhì)能量流動的路徑較少。

(2)綠色空間網(wǎng)絡(luò)重要性 計算生態(tài)源地度和介數(shù)，生成生態(tài)源地度散點圖(圖11)，一級生態(tài)源地度明顯大于二級生態(tài)源地度。生態(tài)源地度最大為8，編號為3，度最小為1，平均度為2.29。綠色空間網(wǎng)絡(luò)的度-度相關(guān)系數(shù)為-0.326 8，即規(guī)劃區(qū)綠色空間網(wǎng)絡(luò)為異配網(wǎng)絡(luò)；度大的生態(tài)源地傾向與度小的生態(tài)源地連接。

繪制生態(tài)源地介數(shù)散點圖(圖12)，有21個生態(tài)源地介數(shù)為0，位于規(guī)劃區(qū)西部的8號生態(tài)源地介數(shù)最高為0.412 9。生態(tài)源地介數(shù)大于0.1的生態(tài)源地有8塊，全部為在綠色空間網(wǎng)絡(luò)中起到能量流動、物質(zhì)交換樞紐作用的一級生態(tài)源地。

繪制生態(tài)廊道介數(shù)散點圖(圖13)，位于規(guī)劃區(qū)西部的4號生態(tài)廊道介數(shù)最高為0.442 9。一級生態(tài)廊道的介數(shù)明顯大于二級生態(tài)廊道介數(shù)，對綠色空間網(wǎng)絡(luò)的控制力和影響力更強。

圖11 生態(tài)源地度散點Fig.11 Scatter map of the degree of ecological source

圖12 生態(tài)源地介數(shù)散點Fig.12 Intermediate scattered point map of ecological source

圖13 生態(tài)廊道介數(shù)散點Fig.13 Intermediate scattered point map of ecological corridor

4 討論和結(jié)論

4.1 討論

研究將少量城市農(nóng)業(yè)用地納入綠色空間，生態(tài)源地識別和景觀阻力面構(gòu)建過程中未考慮農(nóng)業(yè)用地的人為干擾度與其他用地的人為干擾度差異；在識別生態(tài)源地時，設(shè)定能量因子高于0.005的核心區(qū)為生態(tài)源地，閾值根據(jù)核心區(qū)能量因子相對大小進行確定，主觀因素影響較大，今后需要根據(jù)研究區(qū)的尺度、區(qū)位合理設(shè)定閾值；生態(tài)源地識別以斑塊呈現(xiàn)狀態(tài)為主要依據(jù)，忽視了其在城市建設(shè)中的動態(tài)過程；景觀阻力評價體系構(gòu)建更多考慮城市中人的活動對生態(tài)流的干擾，未考慮研究區(qū)外的大環(huán)境對生態(tài)流的影響；提出了綠色空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的方法與步驟，但未與我國目前實行的城鄉(xiāng)一體化規(guī)劃、多規(guī)合一等相結(jié)合。

4.2 結(jié)論

研究采用MSPA方法和RS技術(shù)構(gòu)建普洱市城市規(guī)劃區(qū)綠色空間網(wǎng)絡(luò)，通過綠色空間網(wǎng)絡(luò)生態(tài)效益評價和結(jié)構(gòu)分析確定綠色空間網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略。研究表明，綠色空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中同時考慮現(xiàn)狀的綠色空間結(jié)構(gòu)連通度和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值，構(gòu)建的綠色空間網(wǎng)絡(luò)與以往構(gòu)建潛在的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)相比更容易保護和建設(shè)落實。在構(gòu)建的綠色空間網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，同時進行生態(tài)效益和結(jié)構(gòu)評價能清晰地了解目前綠色空間網(wǎng)絡(luò)的資源分布狀況和結(jié)構(gòu)狀況，有利于快速識別綠色空間網(wǎng)絡(luò)功能和結(jié)構(gòu)上的薄弱環(huán)節(jié)、明晰未來綠色空間網(wǎng)絡(luò)保護和規(guī)劃建設(shè)重點。