喀斯特多山城市生境質(zhì)量對土地利用變化的時空響應
——以貴陽市為例

魏文飛,包 玉,王志泰,2,*,陳信同,孫玉真,曾慕琳,莫亞國

1 貴州大學林學院,貴陽 550025

2 貴州大學風景園林規(guī)劃設計研究中心,貴陽 550025

生境質(zhì)量是指生態(tài)系統(tǒng)提供維持物種適宜生存條件的能力,能夠在一定程度上反映區(qū)域物種多樣性和生態(tài)服務水平[1]。隨著全球城市化與城市人口的急劇增長,至2050年,全球約70%的人口將居住于城市中[2]。人類與自然之間的聯(lián)系正在急劇減弱,城市生境質(zhì)量將成為評價城市高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展和城市居民生態(tài)福祉的重要因素[3]。許多城市正在經(jīng)歷大規(guī)模的土地利用轉換[4],城市地區(qū)不斷向邊界外自然區(qū)域擴張,大量自然區(qū)域迅速喪失、分裂、退化[5],產(chǎn)生了諸如水土流失、環(huán)境污染、生境退化、生物多樣性減少、生態(tài)系統(tǒng)失衡等一系列城市環(huán)境問題[6—8]。改善城市生態(tài)環(huán)境,提升城市人居環(huán)境質(zhì)量,實現(xiàn)人與自然各諧共處的可持續(xù)發(fā)展,已經(jīng)成為城市規(guī)劃的一個關鍵目標[9]。生境質(zhì)量評估作為城市生態(tài)安全的重要表征,能夠反映區(qū)域生物多樣性和生態(tài)服務水平,日益成為生態(tài)安全領域的研究熱點[10]。

從目前研究來看,生境質(zhì)量評價主要包括實地調(diào)查和模型模擬兩種方法[11]。實地調(diào)查通過構建評價指標進行野外調(diào)研,進而獲得研究區(qū)生境質(zhì)量參數(shù)對生境質(zhì)量進行評價[12]。但實地調(diào)查費時費力,僅適用于小面積或特定生境調(diào)查,而且實地調(diào)查難以對生境質(zhì)量變化進行長期動態(tài)監(jiān)測。近年來隨著遙感技術的發(fā)展,基于多期遙感影像進行動態(tài)分析研究生境質(zhì)量變化的學者較多,如生境適宜性指數(shù)模型(HSI)、最大熵模型(MaxEnt)、生態(tài)系統(tǒng)服務和權衡的綜合評估模型(InVEST)、生態(tài)系統(tǒng)服務的社會價值模型(SolVES)等模型被應用于生境質(zhì)量的評估研究當中[13—17]。其中InVEST模型因計算精確、結果可視化、運用成本低等特性被廣泛運用,該模型中的生境質(zhì)量模塊,可以結合物種棲息地的生境適宜性和人為干擾對生物多樣性的威脅繪制生境質(zhì)量圖譜[18]。

近年來,國內(nèi)外學者針對城市生境質(zhì)量評價及其影響因素開展了大量研究,取得了豐碩成果。然而,由于區(qū)域、目標和對象的不同,研究結果迥然不同。以往研究主要集中于流域尺度以及行政區(qū)尺度上人類活動對自然生境的影響[10,19—21]。然而在城市建成區(qū)域內(nèi)進行生境質(zhì)量評價,對城市綠色基礎設施的規(guī)劃、建設、管理以及城市綠地景觀格局優(yōu)化具有重要意義。眾所周知,城市建成環(huán)境主要以不透水表面為主,各類建設用地和人工景觀對城市生境產(chǎn)生了負面影響[22]。雖然有相關學者對城市建成區(qū)生境質(zhì)量行了評估,但由于研究區(qū)綠地類型多以人工綠地為主導致研究結果不具有普遍性[23],在喀斯特地區(qū),隨著城市的快速擴展,城市建設用地在山間平緩地帶延展,大量的山體被割裂、包圍,最終被鑲嵌于城市建成區(qū)內(nèi),形成城市遺存山體(Urban Remnant Mountains,URMs)[24],這些城市遺存山體保存了完整的自然生境[25]。對鑲嵌有遺存山體的多山城市進行生境質(zhì)量評價,對多山城市自然生境的保護以及城市綠地系統(tǒng)的規(guī)劃具有重要意義。然而,目前在喀斯特多山城市生境質(zhì)量評價方面的研究卻鮮見報道。

土地利用直接表征人類活動對自然生態(tài)系統(tǒng)的利用和改造,被視為生境質(zhì)量下降的關鍵因素[26—27]。土地利用變化從根本上改變了生態(tài)系統(tǒng)的組成和配置(包括比例、結構和強度的變化),最終影響物種棲息地斑塊之間的能量流動和物質(zhì)循環(huán)[22]。國內(nèi)外相關學者對土地利用變化與生境質(zhì)量演變之間的關系展開了大量研究,現(xiàn)階段研究主要集中在生境質(zhì)量評估、未來生境質(zhì)量變化模擬以及生境質(zhì)量演變驅(qū)動因素三個方面[28—30],且相關研究主要集中在非喀斯特地區(qū),而關于喀斯特多山城市生境質(zhì)量演變的相關研究相對較少[31]?？λ固囟嗌匠鞘腥斯きh(huán)境中大量城市遺存山體的存在,使得多山城市建成環(huán)境中的生境質(zhì)量具有其特殊性和一定的優(yōu)勢,但由于相關基礎研究薄弱,對城市遺存山體的生態(tài)環(huán)境效益和生態(tài)系統(tǒng)服務功能的認識不足。在城市用地緊張的背景下,在“向山要地”的發(fā)展思想驅(qū)動下,城市遺存山體被大量開挖和蠶食,其自然生境被大量破壞[32]。因此對多山城市建成區(qū)生境質(zhì)量進行評估,研究土地利用變化與生境質(zhì)量之間的關系,對于權衡多山城市開發(fā)建設和城市自然生境保護之間的關系,促進城市高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展的相關規(guī)劃編制和政策制定具有重要的實際意義,對于揭示多山城市人工系統(tǒng)與自然系統(tǒng)之間的動態(tài)關系具有一定的科學意義。

基于此,本研究以中國西南喀斯特地區(qū)典型多山城市——貴陽市為例,選擇2008—2018年貴陽市城市建設速度最為迅速的十年為研究時段,通過景觀格局指數(shù)分析,InVEST模型和地理加權回歸模型等方法旨在探索以下問題:(1)研究區(qū)2008—2018年土地利用變化情況以及景觀斑塊特征;(2)揭示2008—2018年研究區(qū)生境質(zhì)量時空演變特征,探尋多山城市高水平生境質(zhì)量的主要貢獻源;(3)闡明土地利用變化與生境質(zhì)量演變之間的相關關系;(4)驗證InVEST模型運用于建成區(qū)尺度進行研究是否具有可行性?研究結果可為多山城市高質(zhì)量發(fā)展、城市規(guī)劃與管理、城市生態(tài)保護提供參考價值。

1 研究區(qū)概況

貴陽市(26°11′—26°55′N,106°07′—107°17′E)位于貴州省中部,云黔高原中部,長江與珠江之間的分水嶺地帶。地形屬于丘陵盆地區(qū),主要由喀斯特山地和丘陵組成。全地形西南高東北低,平均海拔約1100 m,屬于亞熱帶濕潤溫和氣候,年平均氣溫15.3℃,年平均總降水量1129.5 mm。截至2018年底,轄6區(qū)、3縣、1縣級市,常住人口488.19萬,城市人口368.24萬,城鎮(zhèn)化率75.43%,中心城區(qū)建成區(qū)面積368.68 km2。近年來,快速城市化發(fā)展使得貴陽市建成區(qū)土地利用和景觀格局變化更加強烈,形成了“城在山中,山在城間”的獨特景觀格局[24]。尤其在2008—2018年十年間,貴陽市城市建設迅速,建成區(qū)面積擴張達236.68 km2,占2018年建成區(qū)面積的64.2%。截止2018年底貴陽市建成區(qū)內(nèi)存在城市遺存山體共計539座,總面積達47.8 km2,小于10 hm2的中小型山體有416座。本研究以貴陽市2018年建成區(qū)邊界為研究范圍,選擇白云區(qū)、觀山湖區(qū)、云巖區(qū)、烏當區(qū)、南明區(qū)、花溪區(qū)為研究區(qū)。研究區(qū)概況如圖1所示。

圖1 研究區(qū)位置及范圍Fig.1 Location and scope of the study area

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

貴陽市建成區(qū)2008、2013、2018年高清衛(wèi)星航拍影像圖(0.5 m空間分辨率)從91衛(wèi)圖下載。以貴陽市2018年貴陽市建成區(qū)邊界為研究范圍,首先在ENVI 5.3中通過圖像加強、幾何校正和地圖投影等預處理;其次根據(jù)《土地利用分類標準》(GB/T21010—2017)在ArcMap 10.2軟件中通過目視解譯將各期土地利用分為建筑用地、交通用地、城鎮(zhèn)綠地、林地、水域、耕地、城市遺存山體、未利用地等八種土地利用類型,建立土地利用空間屬性數(shù)據(jù)庫,用于分析研究區(qū)土地利用變化情況。DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云官網(wǎng)(http://www.gscloud.cn/)。貴陽市建成區(qū)相關規(guī)劃資料《貴陽市城市總體規(guī)劃(2009—2020年)》《貴陽市公園城市建設規(guī)劃(2015年)》《貴陽市山體公園規(guī)劃(2015—2020年)》《貴陽市中心城區(qū)山體保護利用專項規(guī)劃(2016—2030年)》,貴陽1:10000地形圖(用于識別城市遺存山體)等來源于貴陽市相關政府部門。社會經(jīng)濟統(tǒng)計資料來源于貴陽市統(tǒng)計局以及貴陽市人民政府官網(wǎng)。

2.2 研究方法

2.2.1景觀格局指數(shù)分析

本研究在類型水平和景觀水平上選取以下以下景觀格局指數(shù)來檢驗研究區(qū)土地利用變化的變化情況。景觀水平選取斑塊密度(PD)、平均斑塊面積(AREA_MN)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、面積加權平均分形維數(shù)(FRAC_AM)、景觀蔓延度(CONTAG)、散布于并列指數(shù)(IJI)、景觀聚集度指數(shù)(AI)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)、香農(nóng)均勻度指數(shù)(SHEI)。類型水平選取PD、AREA_MN、LPI、LSI、FRAC_AM、IJI、AI。以上各景觀指標的生態(tài)學意義及計算公見Fragstats 4.2軟件教程。

2.2.2InVEST模型生境質(zhì)量評估

本研究采用InVEST(V.3.9.0)模型中生境質(zhì)量模塊,結合土地利用適宜性和生物多樣性信息對研究區(qū)生境質(zhì)量進行評估。InVEST模型計算得到生境質(zhì)量值的區(qū)間范圍處于0—1之間,越接近1,生境質(zhì)量越好,越有利于維持生物多樣性。利用InVEST模型(V.3.9.0)生境質(zhì)量模塊得到2008,2013,2018年貴陽市生境質(zhì)量空間分布圖。采用自然斷點法將生境質(zhì)量評估結果分為低質(zhì)量[0—0.2]、較低質(zhì)量(0.2—0.4]、適中質(zhì)量(0.4—0.6]、較高質(zhì)量(0.6—0.8]和高質(zhì)量(0.8—1.0]五個水平。生境質(zhì)量的評估關鍵參數(shù)設置如下:

(1)威脅源以及最大影響距離。建設用地是人類改造自然環(huán)境的突出表現(xiàn),反映了人類活動對自然生態(tài)系統(tǒng)的威脅。耕地和未利用地作為一種半自然半人工環(huán)境,對自然生態(tài)系統(tǒng)構成了一定程度的威脅。因此,本研究將建設用地、耕地、交通用地和未利用地作為威脅因素。通過查閱文獻綜述和專家訪談,確定威脅因子的權重、最大影響距離[10,16,31],如表1所示。

表1 威脅因子的權重賦值和最大影響距離Table 1 Weight assignment and maximum impact distance of threat factors

(2)每種土地利用類型所能提供的生境適宜性及對每種威脅源的敏感性。參考InVEST模型的推薦值,通過引用他人文獻和專家咨詢,結合類似地區(qū)現(xiàn)有研究進行設定。由于貴陽市城市遺存山體和林地以喬木、灌木為主,是主要物種棲息地,河流為主要生態(tài)河道系統(tǒng)[24]。因而城市遺存山體、城鎮(zhèn)綠地中喬木、灌木高覆蓋率區(qū)域,林地,自然河流的生境適宜性最高。然而,單一的人工環(huán)境幾乎沒有生境適宜性。生境敏感性是指每種生境類型對威脅的相對敏感性。主要基于生態(tài)學和景觀生態(tài)學基本理論,結合生物多樣性保護原則設置。一般來說,自然環(huán)境對外部威脅因素最敏感,其次是半人工環(huán)境,而人工環(huán)境基本不受影響[10,16,31]。表2顯示了本研究中不同景觀類型的生境適宜性、對威脅因素的敏感性。

表2 不同土地類型對威脅因子的敏感性Table 2 Sensitivity of different land types to threat factors

InVEST模型基于以上參數(shù)與土地利用數(shù)據(jù)最終生成生境質(zhì)量圖,計算生境質(zhì)量需要首先計算生境退化度,計算公式如下:

式中,Dxj、R、Yr,和ωr分別代表生境退化度、威脅源個數(shù)、威脅源柵格數(shù)及威脅源r的權重;ry為柵格y的脅迫值;irxy表示柵格y對柵格x的脅迫水平;βx是威脅源對柵格x的可接近性;Sjr表示生境類型j對威脅源r的敏感度;dxy表示生境對威脅源的歐氏距離;drmax代表威脅源r對生境的最大干擾半徑。

在生境退化度基礎上計算生境質(zhì)量,公式如下:

式中,Qxj代表生境質(zhì)量指數(shù);Dyj表示生境退化度;Hj為生境適宜度;k代表半飽和常數(shù),數(shù)值為最大退化度的一半;z表示歸一化常量,一般取值2.5。

2.2.3空間自相關分析

空間自相關可以分析事物的空間分布規(guī)律,研究空間中某個單元與周圍單元間的某個屬性值之間的相關性程度,分為全局空間自相關和局部空間自相關。本研究采用全局空間自相關來描述生境質(zhì)量的整體分布情況。公式如下:

式中,I為全局莫蘭指數(shù)(Moran′ sI);n為空間單元個數(shù),xi和xj分別為區(qū)域i和j的生境質(zhì)量觀測值;wij為區(qū)域i和j的空間鄰接關系。I的取值一般在[-1,1]之間;小于0表示在空間呈負相關,大于0表示在空間呈正相關;等于0表示不相關隨機分布。該值越趨近于0表示兩個變量間的全局相關關系越弱。通常用Z值進行顯著性檢驗,當|Zscore|>1.96(P= 0.05)時,表明存在顯著的空間自相關性。

2.2.4地理加權回歸分析

參考Yang以及王惠等人的研究,采用自適應方法來確定權重,并選擇校正后的Akaike信息準則(AICC)樣本來確定最佳帶寬[16,33]。采用200 m×200 m網(wǎng)格提取生境質(zhì)量和土地利用變化面積。以研究區(qū)內(nèi)各類土地利用變化面積量為解釋變量,以生境質(zhì)量變化為因變量,利用Arc Map 10.2平臺的地理加權回歸工具進行回歸分析,探討其相關關系。地理加權回歸模型公式如下[34]:

式中,(ui,vi)是第i個采樣點的坐標,β0是該模型的常數(shù),β0表示第i個采樣點的k回歸參數(shù),εi表示第i個采樣點的殘差,β是地理坐標(ui,vi)的函數(shù)。如果與地理坐標無關,則將上述公式轉換為一般的線性回歸。每個采樣點的參數(shù)估計與由空間權值函數(shù)構造的加權距離矩陣有關?？臻g權重是基于不動點i周圍特定區(qū)域內(nèi)的點,反映出與不動點密切相關的點,并表征了相關性的程度。Brunsdon、Fotheringham和Charlton提出了一個單調(diào)遞減函數(shù)高斯函數(shù)來表示空間權值與空間距離之間的關系[35],公式如下:

式中,ωij表示采樣點i與采樣點j之間的空間權值,dij表示兩點之間的距離,b為帶寬,表示距離與權值之間的非負衰減參數(shù)。b的值越大,權重隨距離的增加或減小就越慢,反之亦然。當帶寬b趨于無窮時,所有不動點的權重都等于1。當b距離觀測點i有一定距離時,權重將接近于0。

3 結果

3.1 土地利用動態(tài)變化

2008—2018年研究區(qū)土地利用類型發(fā)生不同程度的變化,建筑用地一直是研究區(qū)主要土地利用類型(圖2)。2008—2013年研究區(qū)主要土地利用類型為耕地、建筑用地、城市遺存山體、城鎮(zhèn)綠地,占研究區(qū)總面積的87.99%,2013—2018年交通用地取代耕地成為主要土地利用類型,說明這5年城市道路建設帶動城市建設快速擴張。此外,耕地、城市遺存山體、林地在研究期間分別減少94.56 km2、8.74 km2、6.8 km2。由圖3可知建筑用地不斷擴大,面積占比從2008年的31.21%增加到2018年的47.89%(為2008年的1.54倍)。城鎮(zhèn)綠地的面積顯著增加26.26 km2,水體和林地面積變化則不太明顯。

圖2 2008—2018年貴陽建成區(qū)土地利用變化 Fig.2 Land use variation in built-up area of Guiyang from 2008 to 2018

圖3 2008—2018年貴陽市建成區(qū)主要土地利用類型空間變化Fig.3 Spatial variation of main land use types in built-up areas of Guiyang from 2008 to 2018

研究區(qū)土地利用轉移矩陣如表3所示。2008—2018年以耕地和城市遺存山體轉為建筑用地為主要土地利用變化類型。特別是2008—2013年,耕地減少面積占2018年總面積的51.64%,耕地轉為建筑用地區(qū)主要集中在觀山湖區(qū)、白云區(qū)、花溪區(qū)南部以及烏當區(qū)東北部。城市遺存山體轉為建筑用地區(qū)主要分布于烏當區(qū)、觀山湖區(qū)、花溪區(qū)等快速城市化區(qū)域。2008—2018年城市遺存山體減少8.74 km2,占2008年城市遺存山體面積的15.24%。其中2013—2018年城市遺存山體增加0.79 km2,通過分析相關政策文件可知城市遺存山體面積增加與貴陽市政府《貴陽市中心城區(qū)山體保護利用專項規(guī)劃(2016—2030年)》文件的發(fā)布有關。2008—2018年城鎮(zhèn)綠地增加26.26 km2,主要以耕地和建筑用地轉入為主。其次,有9.34 km2城鎮(zhèn)綠地轉為建筑用地。總體來看,研究區(qū)土地利用變化迅速,城市擴展過程中人地矛盾較大,研究區(qū)土地利用變化表現(xiàn)出建筑用地和交通用地快速擴張,耕地、城市遺存山體大面積減少,城鎮(zhèn)綠地緩慢增加的特點(圖3)。

表3 2008—2018年貴陽市建成區(qū)土地利用變化矩陣/km2Table 3 Land use variation matrix (km2) in built-up area of Guiyang from 2008 to 2018

3.2 景觀格局變化

2008—2018年景觀水平景觀指標變化如圖4所示。PD增加,AREA_MN減少,表明研究區(qū)景觀斑塊空間異質(zhì)性和破碎化程度增加。LPI顯著增加說明最大斑塊對城市景觀格局的影響逐漸減弱。LSI在緩慢增加后快速增加表明2008—2018年景觀斑塊逐漸呈現(xiàn)不規(guī)則狀態(tài)。FRAC_AM指標先減少后增加反映了景觀斑塊形狀復雜程度在2008—2013年降低,而在2013—2018年增加。CONTAG先減少后增加表明研究區(qū)景觀斑塊在2008—2013年經(jīng)歷了空間分割,景觀破碎化嚴重,2013—2018年景觀斑塊又趨于集中分布。IJI的變化趨勢表明2008—2018年景觀斑塊聚集程度具有減弱的趨勢。SHEI與SHDI的變化趨勢相類似表明景觀復雜程度先升高后降低。2008—2013年景觀斑塊多樣性、復雜性和均勻性均有所增加,景觀斑塊類型的面積比例差異減弱,景觀聚集性增加,而2013—2018年正好與此相反。

圖4 2008—2018年貴陽建成區(qū)景觀水平景觀格局指數(shù)變化Fig.4 Index variation of landscape pattern at landscape level in Guiyang built-up area from 2008 to 2018

類型水平景觀指標變化如圖5所示。城鎮(zhèn)綠地的PD值最大,未利用地以及林地的PD值較小,說明城鎮(zhèn)綠地斑塊景觀異質(zhì)性與破碎度程度較高。耕地、城市遺存山體、林地的AREA_MN減少表明此三類景觀斑塊空間異質(zhì)性和破碎化程度在研究期間逐漸降低,交通用地、建筑用地、未利用地的AREA_MN顯著增加說明此三類景觀斑塊空間異質(zhì)性和破碎化程度在研究期間逐漸增加。耕地、未利用地、建筑用地、城市遺存山體的FRAC_AM逐漸減少說明此幾類景觀斑塊邊界形狀復雜性程度逐漸降低。LPI變化趨勢表明耕地、交通用地、建筑用地是研究區(qū)主導景觀。交通用地LPI逐漸增加,建筑用地與耕地LPI逐漸減小,城鎮(zhèn)綠地、林地和水體LPI變化趨勢較為穩(wěn)定。城市遺存山體的IJI值逐漸減小表明城市遺存山體與其他用地類型的鄰接度在研究期間逐漸減弱。除交通用地與城鎮(zhèn)綠地的AI在67.18%—74.82%之間波動外,其他土地類型的AI均較處于較高水平,說明交通用地和城鎮(zhèn)綠地的連通性與其他土地利用類型相比較低。

圖5 2008—2018年貴陽建成區(qū)類型水平景觀格局指數(shù)變化Fig.5 Index variation of landscape pattern at class level in Guiyang built-up area from 2008 to 2018

3.3 2008—2018年生境質(zhì)量時空演變規(guī)律

3.3.12008—2018年生境質(zhì)量變化

由表4和圖6可知,研究區(qū)總體生境質(zhì)量水平較低,2008—2018年研究區(qū)平均生境質(zhì)量分別為0.267、0.201和0.177,呈逐漸下降趨勢。低和較低水平生境質(zhì)量面積總和超過了50%。2008—2018年低水平和較高水平生境質(zhì)量面積分別增加82.72 km2、14.74 km2,其他水平生境質(zhì)量面積減少。研究區(qū)生境質(zhì)量在2008—2018年發(fā)生了劇烈變化,低水平生境質(zhì)量面積占比從2008的38.29%增加到2018年的60.32%。適中水平、高水平生境質(zhì)量面積占比分別下降1.95%、4.15%。較高水平生境質(zhì)量面積占比增加3.98%。2008—2013年低水平生境質(zhì)量面積顯著增加,較低水平生境質(zhì)量面積顯著減少。2013—2018年除低和較高水平生境質(zhì)量面積增加外其他水平生境質(zhì)量面積逐漸降低,其中較高水平生境質(zhì)量面積占比增加4.04%,這與2016年貴陽市發(fā)布城市遺存山體相關保護文件有關。

表4 貴陽建成區(qū)2008—2018年各水平生境質(zhì)量面積Table 4 Habitat quality area at each level in built-up area of Guiyang from 2008 to 2018

圖6 不同時間節(jié)點貴陽建成區(qū)InVEST模型生境質(zhì)量評估與時空變化Fig.6 Habitat quality assessment and spatio-temporal variation of InVEST model in built-up area of Guiyang at different time points

3.3.2生境質(zhì)量空間格局變化

由圖6可知研究區(qū)生境質(zhì)量空間聚集效應顯著,生境質(zhì)量分布范圍具有邊緣效應。高水平生境質(zhì)量區(qū)主要集中在高海拔和建筑密度較低的區(qū)域,其中城市遺存山體以及林地所在區(qū)域是主要聚集區(qū)。高植被覆蓋、相對高海拔使這些地區(qū)人為干擾較低,生境質(zhì)量較好。適中生境質(zhì)量主要集中在花溪區(qū)、南明區(qū)、烏當區(qū)等區(qū)域,且大多用地類型以城鎮(zhèn)綠地和被建筑用地所包圍的城市遺存山體為主,隨機性分布較為明顯。低水平生境質(zhì)量聚集區(qū)以中心城區(qū)為主,并在空間分布上呈現(xiàn)強烈的空間聚集效應,可見城市致密化過程加劇了城市生境的退化和喪失。2008、2013和2018年全局莫蘭指數(shù)分別為0.476、0.431、0.425,(P值等于0,Z得分大于2.58),說明研究區(qū)生境質(zhì)量在2008—2018年具有顯著的空間集聚效應。全局莫蘭指數(shù)在研究期間有一定程度的下降,表明生境質(zhì)量空間聚集效應正在逐漸減弱。

由圖7可知,研究區(qū)生境質(zhì)量空間聚集效應顯著。2008—2018年生境質(zhì)量冷熱點空間分布格局發(fā)生了劇烈變化,其中烏當區(qū)、花溪區(qū)以熱點區(qū)增加為主,而白云區(qū)以冷點區(qū)增加為主。分析貴陽市相關規(guī)劃文件可知,烏當區(qū)和花溪區(qū)生境質(zhì)量熱點分布區(qū)增加與退耕還林、城市公園的建設和城市遺存山體保護工作密切相關。白云區(qū)冷點區(qū)增加是因為該地區(qū)為工業(yè)區(qū),存在大量的工廠。觀山湖公園、十里河灘濕地公園、黔靈山公園、烏當區(qū)新添公園、貴陽森林公園、貴陽藥用植物園等城市公園所在區(qū)生境質(zhì)量較為穩(wěn)定,研究期間一直處于熱點區(qū)。這從另一個角度說明了大面積城市公園的建設可以提高城市生境質(zhì)量。

圖7 貴陽建成區(qū)生境質(zhì)量冷熱點分析Fig.7 Analysis of cold and hot spots of habitat quality in built-up area of Guiyang紅色為熱點區(qū)域、藍色為冷點區(qū)域、黃色為不顯著區(qū)域

3.4 生境質(zhì)量演變與土地利用變化響應關系

由表5可知地理加權回歸模型檢驗R2調(diào)整前后均高于0.75,模型擬合效果較好。圖8土地利用變化與生境質(zhì)量演變回歸系數(shù)空間分布表明。城鎮(zhèn)綠地變化與生境質(zhì)量演變總體呈正相關,回歸系數(shù)為正的區(qū)域面積占比70%左右,主要集中在快速城市化區(qū)域,土地利用以城市建筑用地、耕地、城市遺存山體等轉化為城鎮(zhèn)綠地為主。回歸系數(shù)為負的區(qū)域在整個研究區(qū)都有分布,主要表現(xiàn)為城鎮(zhèn)綠地轉為建筑用地和交通用地。城市遺存山體變化與生境質(zhì)量演變呈正相關區(qū)域分布明顯,主要集中于觀山湖區(qū)、花溪區(qū)和烏當區(qū)。結合圖3可知回歸系數(shù)為正的區(qū)域在2008—2018年有大量城市遺存山體改造為城市山體公園,部分城市遺存山體退耕還林,這說明城市遺存山體公園化利用對其生境質(zhì)量的影響較低?；貧w系數(shù)為負的區(qū)域主要以云巖區(qū)、南明區(qū)和白云區(qū)為主,土地利用以城市遺存山體轉化為建筑用地和交通用地為主。

表5 地理加權回歸模型參數(shù)估計及檢驗結果Table 5 Geographic weighted regression model parameter estimation and test results

圖8 2008—2018年貴陽建成區(qū)土地利用變化與生境質(zhì)量變化地理加權回歸回歸系數(shù)空間分布Fig.8 Spatial distribution of geographically weighted regression coefficients of land use change and habitat quality variation in built-up area of Guiyang from 2008 to 2018

2008—2018年林地與生境質(zhì)量演變呈正相關區(qū)土地利用變化主要以林地轉為城鎮(zhèn)綠地為主。呈負相關區(qū)主要集中在觀山湖、云巖區(qū)北部和烏當區(qū),土地利用變化表現(xiàn)為林地轉為建設用地、交通用地、未利用地。耕地與生境質(zhì)量演變成正相關區(qū)土地利用變化表現(xiàn)為耕地轉換為林地或者城市遺存山體。回歸系數(shù)呈負相關區(qū)表現(xiàn)為耕地轉化為建筑用地和交通用地。水體土地利用變化轉為城鎮(zhèn)綠地區(qū)與生境質(zhì)量演變呈正相關,呈負相關區(qū)表現(xiàn)為水體轉為建筑用地和交通用地。未利用地土地利用變化與生境質(zhì)量演變呈正相關區(qū)主要分布在研究區(qū)邊緣地帶,主要轉為城鎮(zhèn)綠地,呈負相關區(qū)主要集中于花溪區(qū)南部以及中心城區(qū),主要轉為建筑用地為。建筑用地、交通用地土地利用變化與生境質(zhì)量演變總體呈負相關,在整個研究區(qū)都有分布。

4 討論

4.1 多山城市土地利用變化對城市生境的影響具有空間異質(zhì)性

生境質(zhì)量的空間分布反映了人類活動和自然因素是影響生境質(zhì)量空間分布的重要原因,這與Yohannes等學者的研究結果一致[36]。建筑用地、交通用地、耕地、未利用地等生境適宜性較低的土地利用類變化對生境質(zhì)量演變的負向效應顯著。城鎮(zhèn)綠地,水體、林地等生境適宜性較高的土地利用面積變化對生境質(zhì)量變化的正向效應顯著,這與其他學者在河北太行山、吉林長春、粵港澳大灣區(qū)等地區(qū)的研究相似[10,16,20]。貴陽市地處黔中巖溶地區(qū)腹地,遺存于建成區(qū)內(nèi)部的喀斯特山體資源豐富,隨著城市化進程形成了典型的“城在山間,山在城中”的獨特的城市景觀格局[37],土地利用變化相比較于其他地區(qū)城市更為復雜,景觀斑塊空間異質(zhì)性較高[32]。城市遺存山體的存在使其城市發(fā)展過程中建筑用地的空間分布較為分散,進而導致城市生境質(zhì)量在空間分布上呈現(xiàn)點核分布特征。2008—2018年貴陽市中心城區(qū)建筑用地面積逐漸增加,呈現(xiàn)水漫式擴大的“蔓延”格局,建筑用地以滲透化的方式蠶食城市遺存山體,導致城市遺存山體的生境質(zhì)量有所降低。另外建筑用地的不斷擴大對生境質(zhì)量的影響主要表現(xiàn)為高水平生鏡質(zhì)量區(qū)大面積的減少和空間割裂,自然景觀斑塊破碎化,降低了研究區(qū)生境質(zhì)量斑塊的連通性,進而導致多山城市生境質(zhì)量具有較強的空間異質(zhì)性[38]。研究區(qū)高水平生境質(zhì)量區(qū)主要分布在城市遺存山體和大面積城鎮(zhèn)綠地所在區(qū)。低水平生境質(zhì)量區(qū)主要分布在建筑用地、交通用地聚集區(qū),這與Xie和Bai等學者在其他地區(qū)的研究結果相似[6,10]。隨著城市化進程加快、經(jīng)濟發(fā)展、人口聚增,人地矛盾日益突出,城市建設活動改變了原始物種棲息地的土地利用類型,形成了新的威脅源。在多山城市,自然生境斑塊周邊城市景觀斑塊被擠壓和分割,導致區(qū)域生境質(zhì)量水平持續(xù)下降,增強了生境質(zhì)量的空間異質(zhì)性[39—40]。因此,多山城市在經(jīng)濟快速發(fā)展的同時,應該嚴格控制建筑用地的盲目擴張,改善城市內(nèi)部自然景觀斑塊的空間格局分布狀態(tài),進而增強城市生境質(zhì)量的景觀連通性[41]。

4.2 城市遺存山體是多山城市高水平生境質(zhì)量的主要貢獻源

以貴州高原為中心的中國南方巖溶地區(qū),是世界上巖溶發(fā)育景觀類型最典型、最復雜、最豐富的地區(qū),也是面積最大、最集中的生態(tài)脆弱區(qū)[42]。隨著城市的擴張,大量自然山體以孤峰或者群峰的地貌形態(tài)存在于建成區(qū)的人工環(huán)境之中,形成了島嶼或類似于島嶼的自然和半自然殘存生境[37]。與城市中其他人工自然環(huán)境不同,城市遺存山體作為喀斯特地區(qū)獨有的景觀類型,具有豐富的植被資源和獨特的特征形態(tài)[43]。研究區(qū)生境質(zhì)量較高區(qū)大多為城市遺存山體所在區(qū)域,隨著研究區(qū)土地利用變化的影響城市遺存山體生境質(zhì)量有所退化,但是總體處于較高水平(圖9),從城市遺存山體生境質(zhì)量時空分布來看,城市遺存山體高水平生境質(zhì)量退化跡象明顯,同時城市遺存山體生境質(zhì)量具有一定的邊緣效應,通過分析城市遺存山體周邊土地利用可知城市遺存山體周邊城市基質(zhì)環(huán)境的變化對城市遺存山體的生境質(zhì)量具有較大影響。

圖9 2008—2018年貴陽建成區(qū)城市遺存山體生境質(zhì)量時空分布格局Fig.9 Spatio-temporal distribution pattern of URMs habitat quality in built-up area of Guiyang from 2008 to 2018

喬灌木覆蓋率作為生境質(zhì)量評估的重要基礎,Kong等學者發(fā)現(xiàn)城市遺存山體植物物種多樣性與城市空間形態(tài)之間的響應關系始于400 m,顯著性主要體現(xiàn)在600 m[44]。湯娜等學者發(fā)現(xiàn)自然狀態(tài)下城市遺存山體植物物種多樣性與公園化利用的城市遺存山體植物物種多樣性之間差異性不大,但是自然狀態(tài)下的城市遺存山體群落結構斷層嚴重[35]。其他學者研究發(fā)現(xiàn)城市遺存山體可以提供多種生態(tài)系統(tǒng)服務功能,特別是在緩解城市熱島效應、凈化城市水環(huán)境、維持城市生物多樣性等方面[45—47],本研究也佐證了這一點。隨著城市致密化程度的增加城市遺存山體大面積減少,加強城市遺存山體生態(tài)環(huán)境管理,如何妥善處理城市擴張與城市遺存山體之間的關系迫在眉睫。雖然相關政策制定者在2016年出臺了城市遺存山體保護政策,但是在城市遺存山體的保護方面不應該只有城市遺存山體這一景觀類型,而應在距離城市遺存山體合理位置通過布置人工綠地斑塊來提高其抗干擾能力,進而提高城市遺存山體的生境水平,為城市高質(zhì)量發(fā)展提供生態(tài)保障。

4.3 研究局限與展望

考慮到研究數(shù)據(jù)的局限性以及模型測定的準確性,本研究有一些不足之處需要進一步改進:(1)由于InVEST模型沒有準確的參數(shù)設置以及標準的計算方法,本研究使用的相關參數(shù)根據(jù)InVEST模型操作手冊、相關文獻、專家經(jīng)驗進行設定,參數(shù)的設置可能會導致模型的評估結果出現(xiàn)偏差;(2)空間異質(zhì)性是景觀斑塊空間斑塊性和空間梯度的綜合反映,過分依賴于空間尺度的選擇,本研究以200 m×200 m網(wǎng)格進行提取分析,尺度大小有待進一步討論。除此之外,本研究只進行了生境質(zhì)量的計算,InVEST模型集成了多種生態(tài)系統(tǒng)服務評價模型,除生境質(zhì)量模塊外,如碳儲量、水土保持等可用于分析貴陽市未來生態(tài)系統(tǒng)服務功能的綜合變化[16]。

由于城市遺存山體具有較高的生境質(zhì)量,而植被覆蓋率作為衡量生境質(zhì)量高低的關鍵因素,我們建議在下一步的研究工作中,對城市遺存山體自然生境微觀尺度進行研究。以自然生境為參考中心點,從中心點往城市用地方向設置樣帶。每隔一定距離(用半徑R表示),測算空間形態(tài)結構指標,并用不同半徑R點上的空間形態(tài)結構指標與中心點自然生境的物種多樣性指數(shù)進行相關性分析。隨著半徑R增大,當城市空間形態(tài)結構指標與植物物種多樣性相關關系不再顯著時,這時的R值則為山體周邊R半徑范圍內(nèi)用地性質(zhì)改變對城市自然生境造成影響的空間閾值,最后繪制影響范圍梯度圖,以此為相關規(guī)劃部門提供理論參考。

5 結論

本研究以喀斯特巖溶多山城市中國貴州省貴陽市為研究區(qū),對土地利用變化與生境質(zhì)量時空演變關系展開研究。研究區(qū)土地利用轉移復雜,不同土地利用類型的景觀格局表現(xiàn)不同的變化趨勢,但是總體表現(xiàn)城市遺存山體和耕地減少,建設用地和交通用地增加的特征。多山城市生境質(zhì)量空間聚集效應明顯,生境質(zhì)量空間分布格局呈現(xiàn)為島嶼狀或者類島嶼狀分布。2008—2018年城市遺存山體是多山城市高水平生境質(zhì)量主要貢獻源,生境質(zhì)量一直處于較高水平。同時,城市遺存山體受到其周邊城市土地利用的直接或間接影響,生境質(zhì)量呈現(xiàn)逐漸退化的趨勢。城鎮(zhèn)綠地、城市遺存山體、林地和水體土地利用變化與生境質(zhì)量演變呈正相關,建筑用地、交通用地、耕地和未利用地土地利用變化與生境質(zhì)量演變呈負相關。本研究預期的意義與目標基本達到,研究結果將為多山城市國土空間規(guī)劃和城市生態(tài)保護提供科學依據(jù)。