近年来,城镇化进程速度加快,人与自然对于土地的争夺竞争关系愈发紧张,人类活动对于自然生境斑块的侵占,导致了生态景观破碎化、生物物种多样性降低、生态环境弹性减小、生态服务功能质量降低等一系列的生态质量问题[1]。城市化快速发展下,如何建立人与自然生态之间的和谐关系,成为近年来学者研究讨论的热点方向[2],掌握城市形态对生境质量间的影响机制,为城市化下的生态环境和生态安全提供依据和参考。

生境质量用于评价区域内各生境类型和生物多样性状况,是区域生态安全的重要指标[3]。掌握不同城市形态对其的影响,有助于控制城市发展红线,实现存量发展。当前,对生境质量评价主流使用InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade–offs)模型,此模型用于探索在人类活动影响下的生态系统变化,通常采用生产函数的方法来量化和评估生态系统[3]。In VEST模型用于探索城市的生态服务协同发展,探究城市生态系统服务的空间分布格局,评判城市绿色基础设施的生境质量,为城市生态发展提供依据[4,5,6,7,8,9,10]。梁晓瑶[11]、邓楚雄[12]、Wu[13]等,利用回归模型探究生境质量与自然要素、人文要素、景观格局变化及土地利用变化,表明人类活动强度与生境质量有关;白立敏[14]、周亮[15]等利用回归模型证明城镇化扩张对生境质量的造成负效应。该类研究均指出生境质量的变化与人类活动强度和土地利用变化存在关系,但未能指出影响生境质量受城市形态的具体表征及影响程度。

城市形态是人类活动对城市内外环境作用的结果,人类活动与城镇化建设活动导致土地空间不断分散和破碎化,景观异质性增加[16]。城镇建设用地扩展方式和环境基础设施建设水平对于城市生态环境保护及城镇宜居环境品质具有重要影响[17];低建筑覆盖度有益于基础设施、公共绿地的建设,益于环境质量的提升[18];此外,人口密度、道路密度、POI密度、夜间灯光强度等新兴指标可反映城市中心结构与人类活动强度[19]。图尔荪阿依·如孜用夜间灯光指数和生态环境指数构建耦合协调模型,探究夜间灯光与生态环境指数存在相关性[20]。王玉营、戴云哲等人利用梯度分析法证明建设用地扩张强度与生境质量变化之间存在显著的空间负相关性,生境质量变化对城市扩张响应最强烈的区域始终位于核心外围区,建设用地空间布局零散和几何形态不规则程度的增加加剧了生境质量的退化,规整型、紧凑型的城市扩张有利于生境质量的提高[21,22]。因此,本研究以街道、乡镇行政单位为单元,利用InVEST模型构建广州市生境质量格局,基于多源数据量化各单元形态,结合2017年美国科学院院士Fotheringham提出的多尺度地理加权回归(Multi–scale Geographically Weighted Regression,MGWR)方法[23,24,25],识别不同单元的城市形态影响,以期为广州市的城市发展和生态保护提供理论支撑。

1、研究区概况

广州市位于广东省中南部、珠江三角洲中北缘,112°57′—114°3′E,22°26′—23°56′N之间(见图1);属于丘陵地带,西江、北江、东江三江汇合处,背山面海,整体地势呈东北高、西南低;东北部有白云山中低山地,中部为丘陵盆地,南部则为沿海冲积平原、河网密布、水域面积广阔,具有得天独厚的地理环境优势,植被资源丰富;市辖11个区,包括越秀区、荔湾区、海珠区、天河区、白云区、黄浦区、番禺区、花都区、南沙区、增城区、从化区,总面积7434 km2,2019年末,广州市常住人口达1530.59万人,是广东省省会城市、国家中心城市、中国的“南大门”,粤港澳大湾区高质量发展的重要动力源,国家物流枢纽、历史文化名城,具有重要的国家战略地位。

图1研究区地理位置 

2、数据来源与研究方法

2.1数据来源与准备

依据本研究使用方法及数据可获取性,本研究采用的土地覆盖数据,提取自中国自然资源部的2020版30米全球地表覆盖数据(http://www.globallandcover.com),依据Globe Land30的地表覆盖划分系统,将广州市土地分为耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、人造地表、裸地、海域等区域,将人造地表、农田作为生境质量和生境退化的威胁源,用Arcgis pro栅格计算器提取出农田威胁因子和人造地表威胁因子。参考InVEST模型应用手册和相关学者的研究,设置胁迫因子的权重和威胁元的最大影响距离(见表1)以及各种土地利用类型对威胁因子的敏感性(见表2),并将半饱和参数设置为0.5[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]。

城市形态数据根据现有的研究[14,15,16,17,18,19]与可获取性,以密度类、量性类与形状类指标以反映城市特征,具体选取了12个指标,各类基础性数据来源于百度地图、OSM等开源数据(见表3),其中建筑斑块由Arcgis pro中描绘构建区绘制。由于数据的多源性,既有栅格数据与矢量数据,本研究以乡镇行政区域为单元,利用Arcgis pro的分区统计工具对各变量进行整理汇总,运用SPSS26.0对自变量进行方差膨胀因子(variable inflation factor,VIF)进行检验,检验结果均<10,因此可直接输入到MGWR模型中。

表1生态威胁因子及最大影响距离 

表2威胁因子敏感程度 

表3数据来源汇总表

2.2研究方法

2.2.1 InVEST生境质量模型

InVEST生境质量模型是由土地利用覆盖类型和生物多样性威胁因素的信息生成生境质量地图[3]。计算公式为:

式中:Qxj为土地利用类型中栅格的生境质量;k为半饱和参数,通常取Dxj最大值的1/2;Hj为土地利用类型的生境适合性;z为归一化常量,通常取2.5;Dxj为土地利用类型j中栅格x所受的胁迫水平[6]。Dxj的计算式为:

式中:R为胁迫因子;y为胁迫因子栅格图层的栅格数量;yr为胁迫因子所占据的栅格数量;wr为胁迫因子的权重;ry为栅格y的胁迫因子值;βx为栅格x的可达性水平;Sjr为生境类型对胁迫因子r的敏感性;iryx为栅格y的胁迫因子值ry对生境栅格x的胁迫水平[6]。

2.2.2多尺度地理加权回归

多尺度地理加权回归是用于探索因变量、响应变量与独立、解释变量的空间关系[23]。

式中:yi为响应变量,β0 (Ui,Vi)为截距,xij为j预测变量,βbwj中的bwj表示用于校准j条件关系的带宽,εi为误差项。

本研究以生境质量为因变量,以密度类指标、量性类指标和形状类指标等十二个指标为自变量,利用SPSS26.0对自变量进行方差膨胀因子检测,将因变量与自变量输入至MGWR2.2中,经软件运算结果利用Arcgis pro进行可视化。

3、结果与分析

3.1广州市生境质量空间格局分析

研究通过InVEST模型计算出2020年广州市的生境质量,在Arcgis pro中用自然间断点分级法,将其分为5个等级,分别为低质量生境区域(0—0.24),较低生境质量区域(0.24—0.55),一般生境质量(0.55—0.78),较高生境质量(0.78—0.93)高质量区域(0.93—1)。整体上看(见图2),北部、东北部的生境质量高于中部、西部区域,北部区域呈放射状向四周扩散,广州市的生境质量面积占比不均衡,高质量面积占市域面积的34.56%,主要分布在流溪河、白云山、王子山森林公园等林地覆盖区域;低质量生境质量区占市域总面积的25.48%,主要分布于广州市中部,呈星状向四周扩散;扩散地带多呈现较低生境质量区占市域面积的26.68%;一般生境质量零星散步在区域交界处,占总面积的1.45%;较高生境质量区域主要分布于水域,占市域面积11.83%。

图2广州市生境质量图与面积占比

为适用于MGWR模型研究,使用Arcgis pro中的分区统计,以乡镇行政区划为单元,计算单元平均生境质量。利用重分类将其分为五个级别,分别为低质量生境区域(0—0.2)较低生境质量区域(0.2—0.4),一般生境质量(0.4—0.6),较高生境质量(0.6—0.8)高质量区域(0.8—1)。可发现总体上生境质量由外围城区向主城区梯度递减,吕田镇、流溪河林场、良口镇为高生境质量,增城区、花都区、黄埔区、南沙区等区域内单元为较高生境质量,荔湾区、越秀区、海珠区、天河区、番禺区等区域内单元的生境质量较低,呈现明显的空间分异格局。经Arcgis pro的空间自相关检测,随机产生此聚类模式的可能性小于1%,符合多尺度地理加权回归的使用前提。

3.2广州市城市形态空间格局

广州市整体空间格局(见图4),高密度城市形态位于城市中部,中部研究单元的建筑覆盖度高、道路密度、人口集聚程度强及POI覆盖点高、,是广州市主要城市活力点,集中于海珠区、天河区、越秀区等区域所在单元,且各指标均由主城区向外围城区梯度递减。研究单元中,相对稳定的城市形态主要集中于广州主城区,建筑平均高度、建筑高度标准差、人口数量存在一定的协同关系,而外围城区的研究单元城市形态相较弱化,受城市化干扰较低。建筑多建设于广州的花都区、番禺区、天河区、海珠区,该区域内研究单元的建筑数量高于其他区域;人口数量主要集中于天河、越秀、海珠、番禺、白云等区域,良好的居住条件和高密度的城市道路,使得人口在这些单元集聚。从各单元的夜间灯光归一化指数上看,灯光强度集中于广州主城区,以梯度递减至外围城区。主城区的建筑斑块形状紧凑度与形状指数总体上高于外围城区,外围城区局部出现峰值,而建筑斑块边缘密度则呈外围城区高于中心城区。

3.3城市形态对生境质量影响分析

3.3.1城市形态对生境质量的尺度效应分析

MGRW在模拟不同空间尺度上的分析,大的带宽常伴随较小的估计标准误差,意味着,宽大的带宽的空间异质性较低,模型估计标准误差较小;相反,狭窄的带宽的空间异质性强,模型估计标准误差大。经过MGWR模型预测(见图5),灰色柱状图表示MGWR模型的估计标准误差,黑色折线图表示模型产生的带宽)。部分变量指标具有空间非平稳性,建筑覆盖度、道路密度、建筑高度标准差、夜间灯光强度、建筑斑块边缘密度、建筑斑块紧凑度均在局部空间的强度上影响广州市的生境质量;POI密度、人口密度、建筑数量、人口数量、建筑斑块形状指数的带宽均为170与样本量接近,在空间尺度上呈现平稳性,在全局尺度上对广州市的生境质量。

图3各单元生境质量  

图4各研究单元城市形态 

3.3.2城市形态对生境质量的空间格局效应

密度类指标中(见图6),建筑覆盖度与生境质量高度负相关,影响程度从中心城区向外递增,位于白云山风景区附近的研究单元出现峰值;道路密度对较高生境质量的外围城区与白云山风景区的影响显著,对中心城区影响不显著,反映道路的拓展降低了生境质量水平。

图5 MGWR产生的最佳带宽和估计标准误差

量性类指标中(见图6),建筑高度标准差对生境质量的影响主要影响集中北部外围城区;人口数量主要对从化区、南沙区的较高生境质量区域具有显著影响;夜间灯光强度对生境质量的影响主要外围城区,回归系数大小以四周向中心呈现梯度递减。

形状类指标中(见图6),建筑斑块形状指数对研究区域的生境质量呈显著负效应,影响格局由北向南、从西向东递增,与广州市前十年“北优南拓东进西联”政策显现一致;建筑斑块紧凑度与生境质量呈显著正相关,影响区域主要位于紧凑度较高的研究单元,影响大小从中心城区向外围梯度递减。

综上,城市形态对生境质量的影响具有空间格局效应,城市形态对外围城区的影响最强烈。外围城区城市化水平较低,生境质量较好,受建筑覆盖度的影响最强,无序的开发、高强度的人类活动、道路的延伸与人口数量的增加等因素导致外围城区的生境质量退化的重要原因。对于广州而言,中心城区城市化水平高,城市形态发展稳定,生境早期已受城市化的破坏,长期受人类活动干扰,因而受城市形态变化的影响较小;东北部以林地、草地、耕地为主,南部以耕地、水体为主,受建筑用地扩张的影响较强。而城市化水平较高的中心城区,生境质量较差,早期生境质量已遭受损坏,受城市化扩张和高强度人类活动的影响小,高建筑覆盖度的城市中心区受紧凑度影响较强,而外围城区城市化水平低,受建筑斑块紧凑度影响小。

图6各因子的回归系数空间分布图 

3.3.3城市形态对生境质量的总体效应

从密度类指标系数上看(见表4),建筑覆盖度对所有单元的生境质量的影响最强,影响系数从-0.741—-0.452,对广州市生境质量均具有负向效应;道路密度的p值通过率为12%,回归系数-0.357—-0.172,表明路网密度降低了生境质量水平;人口密度、POI密度的p值通过率为0,表示广州市的人口密度和POI密度对广州市的生境质量无显著影响。

从量性类指标系数上看(见表4),广州市的建筑平均高度、建筑数量两个指标对广州市的生境质量无显著影响。其中建筑高度影响系数最大,建筑高度标准差反映区域的建筑高度变异程度,是城市三维形态的重要表征系数之一,映射城市发展均衡性[18]。从影响程度上看,从大到小依次为建筑高度标准差(-0.430)、夜间灯光强度(-0.362)、人口数量(-0.07),其t检验通过率上,三项指标均对部分研究单元具备显著影响。表明城市的不均衡开发、高强度的人类活动和人口数量的增加也是造成部分研究单元生境质量退化的原因。

从形状类指标系数上看(见表4),研究区域的建筑斑块形状的边缘密度对生境质量无显著影响;建筑斑块形状指数对所有研究单元均造成负影响,回归系数为-0.349—-0.385,影响差异性较小;建筑斑块紧凑度0.349—0.581,对部分研究单元的生境质量造成显著正效应。说明建筑的不规则扩张是生境质量水平下降的重要因子,紧凑型城市形态有益于提升部分地区的生境质量的提升。

整体上看,城市形态对生境质量的影响程度具有差异。受城市化扩建筑覆盖度、建筑斑块形状复杂程度的负影响最为广泛,城市建筑用地的扩张和不规则的侵蚀城市绿地是生境质量退化的主要原因,而紧凑型的城市形态有益于生境质量的提升。12个城市形态指标中,7个具有指标显著性,除建筑斑块紧凑度与生境质量呈正相关外,所有指标均对研究单元的生境质量造成负向效应,其中建筑覆盖度平均回归系数最高,平均系数按从大到小的顺序依次为建筑覆盖度(–0.534)、建筑高度标准差(–0.430)、建筑斑块形状指数(–0.376)、夜间灯光强度(–0.362)、道路密度(–0.172)、人口数量(–0.07)。

表4各因子的回归系数和显著性评价(MGWR) 

注:*MGWR回归系数列中包含变量、各变量回归系数的平均值、最小值和最大值;研究单元所占比例列中包含各样本研究单元经过t检验后,p值<0.05的百分比和通过t检验后的回归系数正负值占比。

4、讨论

通过前文分析可看出,建筑用地的增加和建筑斑块的不规则发展,是生境质量退化的最主要原因。城市形态对广州市生境质量的空间影响存在异质性,外围城区受城市化负效应影响强烈,城市化水平较高的城市中心区与建筑斑块紧凑度呈正相关。这与现有研究结果相一致,既生境质量对城市扩张的响应明显,二者在空间上负相关性强烈,且响应最强烈的区域位于外围区,零散、不规则的城市形态也是造成生境质量退化的原因[21,22]。与以往研究不同,本研究利用MGWR模型进行分析其影响程度,结果显示造成生境质量退化的城市形态按程度大小依次为:高覆盖度的建筑用地、不均衡的城市开发、不规则的建筑斑块、高强度的人类活动、高密度的路网、人口数量的压力。从城市发展的角度看,协调城市发展与生态优先的关键是优化城市空间形态,存量发展,建设紧凑型城市,促进城乡绿色发展。紧凑型城市能够限制城市无节制蔓延,减缓能源大量消耗和气候变化带来的冲击[26],可在城市中心区,发展紧凑型的城市,提高土地利用率,完善中心城区生态基础设施。在外围城区应设立保护区,降低人类活动强度,避免城市用地无节制的扩张,保护郊野生境质量。

既有研究均指出城镇化或人类活动强度影响着生境质量,但未能从城市形态的表征出发。鉴于此,研究以街道、乡镇行政单位为单元,基于多源数据量化各单元形态和生境质量,构建多尺度地理加权回归模型,探讨城市形态对生境质量的影响。但仍存在一些不足:由于数据的获取难度较大,仅采用2020年的时间截面数据,可能无法解析城市发展对生境质量的影响。未来可完善相关城市指标,探究城市形态的时空变化对生境质量的影响,为城市生态文明建设提供科学的理论依据。

5、结论

本研究以街道、乡镇行政单位为单元,以土地覆盖类型为基础,通过InVEST模型构建广州市生境质量格局,基于多源数据量化各单元城市形态,利用多尺度地理加权回归,探究城市形态对生境质量的影响。主要结论如下:

(1)从尺度效应上看,城市形态对生境质量影响有空间非稳性,建筑覆盖度、道路密度、建筑高度标准差、夜间灯光强度、建筑斑块边缘密度、建筑斑块紧凑度分别局部强度上影响广州市的生境质量;而POI密度、人口密度、建筑数量、人口数量、建筑斑块形状指数在全局尺度上对广州市的生境质量。

(2)从空间影响上看,城市形态对生境质量影响有空间异质性。生境质量较好的外围城区受城市化扩张和高强度人类活动的影响最强烈,是生境退化的主要原因;而生境质量较差的主城区受城市用地扩张和人类活动强度影响较小,与建筑斑块紧凑度呈正相关。

(3)从影响程度上看,城市形态对生境质量影响有程度差异性。城市形态对生境质量负相关指标中,平均回归系数按从大到小的顺序依次为建筑覆盖度、建筑高度标准差、建筑斑块形状指数、夜间灯光强度、道路密度、人口数量。

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文章来源:吴文坤,曾惠娴,郭春华,刘小冬.城市形态对广州市生境质量的影响[J].生态科学,2023,42(05):203-212.