廣州市城市綠地空間格局及其關聯性分析

謝念斯,劉勝華

武漢大學,資源與環境科學學院,武漢 430079

0 前言

城市是現代經濟社會最重要的形態和載體，是一個社會-經濟-自然復合系統，綠地作為城市地區自然支撐系統的一部分，是城市發展的重要基礎。從生態價值來看，城市綠地可以保護生物多樣性[1]、緩解熱島效應和城市內澇現象[2]、儲存二氧化碳[3]等； 從社會價值來看，城市綠地為市民的休憩、娛樂、體育活動提供了場所，對人們的身心健康有著積極的影響[4]。但是，城市綠地的這種提供生態服務的能力會受到其本身空間格局的影響，如研究表明：綠地斑塊平均面積越大、破碎度指數越低、綠化廊道比例高，則其改善城市環境的作用越大[5]；當公園綠地集中分布于城市某一區域時，會增加市民整體的出行成本[6]等等。

目前對城市綠地的研究著重從對綠地在城市規劃編制、景觀設計中的定位[7]、生態服務價值量化[8]、綠地環境效應[9]、綠地空間格局分析[10]、綠地服務的公平性[11]、以及相關的公眾意愿調查[12]等方面開展。其中，在對綠地空間格局進行分析時，最主要的手段就是利用RS 和GIS 技術提取研究區域的綠地空間信息，得到若干景觀格局指數[13]，以揭示城市綠地在空間或時間上的變化，從而為城市規劃和建設提出政策建議[14]。有的學者還會在此基礎上進行延展，如不同綠地空間格局對氣溫、空氣相對濕度、大氣污染物、噪聲等環境因子的影響[15]，或以多種賦權法評價城市綠地的景觀水平[16]，或基于人口分布狀況評估綠地的可達性[17]等等，也有將綠地的空間格局變化與幾種社會經濟的發展指標進行相關分析[18]，但整體來說相對綠地可達性[19-21]等研究要少得多。作為城市經濟發展進程的重要體現——土地的集約化利用，必然對城市綠地的空間格局變化產生深刻影響。本研究在RS 和GIS 等常規方法的支持下，分析不同城區劃定條件下的研究區域——廣州市在1993年—2013年間的綠地空間格局動態變化，再與其土地集約利用指標體系做灰色關聯性分析，來分析兩個系統之間的聯系程度，可以為城市的管理、綠地水平的提高提供相關依據。

1 研究區域概況

廣州市位于中國南部沿海、廣東省中南部，與香港、澳門毗鄰，屬于亞熱帶季風氣候，雨水充沛，境內河流水系發達。廣州市在過去的幾十年中，依靠優越的區位條件、良好的工業基礎和國家政策支持，吸納了大量勞動力，城市化水平快速提高。2016年末，廣州市常住人口1404.35 萬人，戶籍人口870.49 萬人，城鎮人口比重達到了86.06%。作為一個經歷了巨大變化，有著龐大人口規模的城市，廣州市在未來仍將持續吸引來自全國各地的人，這一進程對城市綠地的空間格局產生了并且會繼續產生巨大影響。1993年—2013年期間，在本文劃定的城區內，綠地面積減少51%，而非生態用地翻了一倍，占到整個城區面積的66%。以它為研究區域具有典型性，可以為城市化的后來者提供案例樣本。

2 研究方法及數據來源

2.1 數據來源

本研究中使用的landsat5 影像均來自于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/)下載，在考慮數據的可獲得性和可解譯性的條件下，影像生產時間主要是秋、冬兩個季度，平均云量低3%； DMSP/OLS夜間燈光遙感影像全部來自美國國家環境信息中心官網(https://www.ngdc.noaa.gov/)下載，DN值范圍為0—63，投影后的像元大小為903 m×903 m；其他廣州市人口、土地和社會經濟經濟數據從《中國城市統計年鑒》、《中國城市年鑒》和《廣州市統計年鑒》中獲得。

2.2 研究方法

2.2.1 劃定城市邊界

提取廣州市綠地空間信息之前，首先要劃定城市區域范圍。以往的研究多直接以行政管轄界線作為城市邊界，但這種方法確定的范圍是行政意義上的，而不是城市功能意義上的。那些罕有人煙的森林、草地實際上對城市居民并無太大意義。本文采取的方法是以閾值提取夜間燈光影像范圍。在影像上像元DN值越高，燈光亮度越強，就意味著該像元更有可能屬于城市地區[22]。這種方法比以行政界線劃分更為科學合理。具體步驟是：首先，利用ArcGIS 的空間分析模塊，從原始影像上裁剪下廣州市行政區范圍內的夜間燈光影像，并進行柵格投影；然后根據廣州市建成區面積數據確定一個最佳的DN值，使得提取的影像范圍(所有大于等于該DN值的像元面積之和)最接近建成區面積，影像的范圍=提取的像元數×像元大小。為了能夠更好的提取影像范圍，保持前后兩次提取之間的差值，本研究從1993年開始，隔一年進行一次提取。同理，對廣州市TM 影像進行分類時同城區范圍的提取年份保持一致。提取結果如下表所示，平均誤差不超過3%。

表1 廣州市建成區面積提取表 Table1 Urban areas extracted of Guangzhou

城區范圍提取出來后，與TM 影像對照，發現還有部分明顯是成片建設用地區域沒有被納入，綜合比較下，在每個年份確定的閾值上加5，予以提取作為擴展城區，前者作為核心城區。另外，將研究末期2013年的核心城區和擴展城區固定作為其他年份的城區范圍，可以觀察到在同一范圍內綠地的變化情況。據此，根據不同條件，形成了4 種城區范圍：

最后，將提取的全部城區范圍的邊界矢量化，用于裁剪TM 影像，處理過程中將主要連片區域外的零星像元予以排除。圖1為2003年四種城區范圍的示意圖，除2013年，四種城區的大小關系為B2＞B1＞A2＞A1。

2.2.2 獲取綠地空間信息

在ENVI 和ArcGIS 軟件中對下載的TM 影像進行幾何校正、裁剪、柵格投影等預處理后，采用最大似然法執行監督分類。本研究將綠地看作一個整體，分析其空間格局的變化，揭示其與土地集約利用的聯系程度，因此只劃分了三個用地類型，即：綠地、水體和非生態用地，不再對綠地系統內部進行劃分。

表2 不同條件下提取的城區范圍 Table2 Urban areas extracted under different conditions

對1993年—2013年裁取的廣州市城區TM 影像監督分類之后，就可以采取景觀格局指數法進一步量化城市綠地的空間格局。目前對城市綠地景觀格局指數的研究中，主要的考量維度有景觀破碎度或聚集度[23]、均勻度、優勢性、多樣性[24]、形狀復雜度[25]等等，在查閱對比相關文獻后，本研究從眾多的景觀格局指數中選取了斑塊所占景觀面積比例(PLAND)、斑塊密度(PD)、斑塊平均大小(MPS)、平均面積加權形狀指數(AWMSI)、平均最臨近距離(MNN)、聚集度(AI)等指數來衡量城市綠地面積比重、破碎度、受人類活動影響強度的變化情況。

2.2.3 土地集約利用指標體系

圖1 廣州市城區范圍提取示意圖 Figure1 Urban area extracted of Guangzhou

土地集約利用在以人多地少為基本國情的中國是一條解決人地矛盾、保護生態環境和耕地的重要途徑。對于土地集約利用內涵，學者和各地方政府都有著自身的理解，他們從經濟、社會、生態等方面 進行闡述[26]。因此，在構建評價指標體系時，存在一些差異，這些體系常常包含增加投入、優化用地結構、適度利用土地、提高土地利用潛力、優先使用存量用地、保護生態環境中的一個或幾個目標[27]。本研究采取的是傳統的”增加勞動和資本投入以提高土地經濟效益”。因為這種價值取向相較其他在獲取資料和計算方面最為實用，為諸多學者所采取；二來，土地集約利用的生態內涵包括綠地的空間結構，與綠地空間格局有所重合，為了分析兩個系統之間的關聯性，本文將兩者看作相對獨立的兩個系統，所以不對土地集約利用內涵作更多拓展。通過對相關文獻的總結，土地集約利用的指標體系如下，每個指標對應的數據年份與綠地空間信息提取年份一致，以構成比較數列：

按照本文對“土地集約利用”內涵的界定：其中，S1、S4和S5用于表征廣州市的土地利用開發強度，S2可以顯示房地產業在單位土地面積的資金投入量，S3則反映政府為完善城市環境，便利市民生活而對單位面積土地的投入，S1—S5均是對“投入”這個維度的描述；S6和S7分別用于說明廣州市工業和商業服務業在單位面積土地的生產總值，即“產出”的維度。

2.2.4 灰色關聯分析法

在提取綠地空間信息和收集社會經濟統計數據工作完成后，對兩者進行灰色關聯分析。對于綠地空間格局和土地集約利用兩個受多因素影響的復雜系統來說，雖然相關、回歸分析可以在一定程度上作出回答，但要求數據量較大、數據分布特征也要求比較明顯[28]。而灰色關聯分析方法用于定量描述事物變化態勢之間的關聯程度大小，在這個方面要求較低，且原理簡單，計算簡便。灰色關聯度的計算公式為：

式中，ζij(n)為兩個比較數列中對應值的關聯系數，Δmin、Δmax為兩個比較數列中絕對差的最小值和最大值，Δij(n)為兩個比較數列中對應值的絕對差，ρ是分辨系數，取值為[0,1]，本文取0.5[29]，R是兩個數列之間的關聯度，即關聯系數的平均值。在計算時，對綠地空間格局的指標和土地集約利用的指標全部進行一對一的灰色關聯分析，同一指標在11 個年期上的值構成一個數列。原始數據無量綱化采取均值化的處理方式。

3 分析結果

3.1 廣州市城市邊界擴張及綠地基本情況

根據上文對城市邊界的界定，動態核心城區是根據每年廣州市統計數據，利用夜間燈光閾值提取出來的，其他三種都是對動態核心城區的擴展或固定，因而它是最直接反映城市邊界擴張情況的，圖2是從11 期提取范圍中抽取1993、2003 和2013年三期形成的一個示意圖。

從圖中可以看到，1993年廣州市核心城區還是“一大兩小”的組團，到2003年已經全部連成一片，且向外擴張了許多，同時在西北方向新增了一個團塊，2013年則顯示出在原有城區基礎上繼續向外擴張的趨勢。可以預見，以目前中國的城市化率和廣州市的地位，隨著人口的繼續增長，這個擴張過程還會延續。

圖2 1993、2003 和2013年廣州市核心城區 Figure2 Core Urban Area of GuangZhou in 1993,2003 and 2013

在城市擴張的過程中，從數量上看綠地的變化：以2013年提取的擴展城區為固定邊界，1993年綠地面積為1255 km2，占城區面積的61.7%;到2003年為954 km2，減少23.9%；2003—2013年綠地面積持續減少，且幅度更大，達到36.1%，僅占城區 面積的30.0%；非生態用地1993年僅有整個城區面積的33.2%，至2003年已達到48.5%，面積增長幅度接近50%；而2003—2013年，增長幅度有所減少，為36.7%，但面積占比已達到66.3%。可以看到，1993—2013年，非生態用地迅速擴張，并大量侵蝕綠地。這一過程不僅僅體現在總量上，同時會對綠地內部的空間格局產生影響。

3.2 1993—2013年廣州市綠地空間格局動態變化

將11 期分類好的影像作為輸入圖層，在Fragstats 軟件中計算所選景觀格局指數的值，結果如下：

根據圖3廣州市綠地景觀格局指數從1993— 2013年的變化情況，可知：

(1)在2013年提取的城區范圍內，綠地覆蓋率呈現不斷降低的趨勢；雖然動態核心城區1993—2001年出現較大波動，但兩種以每年建成區面積為基礎提取的動態城區范圍內，綠地覆蓋率保持在35%和30%上下，說明城市在擴張的過程中侵占了大量的綠地，但城區內部的綠地覆蓋情況較為穩定。

(2)在斑塊密度(PD)這一指標上，四種城區劃定情況下都是表現出總體增加的趨勢，并且整體上是B2＞B1＞A2＞A1，也就是越接近建成區，綠地斑塊密度越高，從一個方面可以說明綠地破碎度提高的趨勢。波動幅度則相反，是A1＞A2＞B1＞B2，原因是城區面積擴張幅度的不一致。

圖3 1993—2013年綠地景觀格局指數 Figure3 Index of Green landscape pattern

(3)四種城區劃定情況下，平均斑塊大小(MPS)都是減小的趨勢，但動態城區與固定城區相比，降幅要小很多，降幅最大的是固定擴展城區(B2)，說明擴大的城區范圍內，原有綠地受到人類土地利用活動的影響，其面積不斷縮減，已被納入城區的綠地則趨于穩定。

(4)平均面積加權的形狀指數(AWMSI)在固定城區范圍內都呈現總體下降的趨勢，說明綠地受到人類活動的影響，如房地產開發、道路鋪設，綠地的形狀趨于簡單、規則化。而動態城區＜固定城區，并且相對變化幅度小說明離建成區越近，綠地形狀受到規制的強度就越大，但在達到一定強度后就逐漸趨于穩定。

(5)固定城區和動態城區的綠地平均最臨近距離指數(MNN)均是波動上升趨勢，其中動態核心城區波動最大。MNN指數越大說明城區內綠地斑塊之間的距離越遠，同樣能夠反映城市綠地破碎度的提高。

表4 灰色關聯分析結果 Table4 The results of grey correlation analysis

(6)兩種固定城區的綠地聚集度(AI)的下降趨勢要比動態城區更為明顯，說明在2013年劃定的城區上，從1993 至2013年，綠地斑塊在不斷分散和破碎化，但動態城區內則與其他指數變化情況一致，表現相對較為穩定。

總的來說，1993年—2013年，雖然有所波動，但廣州市的城市綠地的空間格局呈現出覆蓋率下降、破碎化、形狀規則化的趨勢，說明綠地在城市化過程中受人類活動影響不斷加強，且程度高低和變化幅度整體表現出B2-B1-A2-A1 的次序，即在空間上與到建成區距離顯著相關。

3.3 綠地空間格局與土地集約利用的關聯分析

對綠地空間格局指標和土地集約利用指標進行灰色關聯分析后，得到下列結果根據關聯度計算得到的結果，可知：

(1)在動態核心城區劃定條件下，土地集約利用指標體系中與綠地空間格局的動態變化的關聯度平均值排序為：S2＞S7＞S3＞S4＞S5＞S1＞S6，地均房地產開發投資額最高(S2)，達到0.67，地均市政公用設施建設固定資產投資額(S7)和地均社會消費品零售總額(S)次之，都在0.63 左右，地均房屋建筑面積(S4)也達到了0.62，最低為地均工業產值(S6)0.54；兩個比較數列關聯度最高的是地均房地產開發投資額與綠地覆蓋率(PLAND)，數值為0.69。這說明在以建成區面積為參照提取的動態核心城區內，房地產開發活動對綠地空間格局的變化，尤其是綠地占城區面積比重，起到了最重要的影響，零售、服務業和市政設施建設的影響較大，工業作為次要的城市核心區功能，其與綠地空間格局變化關聯性最低。

(2)在動態擴展城區中，其關聯度排序為S2＞S3＞ S7＞S4＞S5＞S6＞S1，地均房地產開發投資額(S2)和地均市政公用設施建設固定資產投資額(S3)的關聯度最高，平均值在0.67 以上，地均社會消費品零售總額(S7)次之，達到額0.65，人口密度(S1)最低，僅為0.54；比較數列關聯度最高為S3和斑塊平均大小以及面積加權的平均形狀指數，均達到了0.75，表明當城區范圍從核心城區向外擴展至外圍城區時，市政設施建設的影響力得到提升，與房地產開發投資活動共同主導綠地的空間格局變化；而與綠地斑塊縮小和形狀規則化關聯最高的也是房地產開發活動。

(3)在固定核心/擴展城區中，關聯度排序均為S3＞S7＞S4＞S6＞S5＞S2＞S1，地均市政公用設施建設固定資產投資額(S1)和地均社會消費品零售總額(S7)的平均值都在0.65上下，而地均房地產開發投資額(S2)降至0.57，說明當城區擴展至2013年提取的范圍時，過去20年內是城市基礎設施投資和第三產業在主要影響著綠地空間格局的變化，房地產開發的關聯度性大大減弱。比較數列關聯度最高為0.78(固定擴展城區)——平均斑塊大小(MPS)與地均市政公用設施建設固定資產投資額(S3)，以及0.74(固定核心城區)——面積加權的平均形狀指數(AWMSI)和地均工業生產總值(S6)。

4 結論與討論

從上述分析，可以得到結論如下：總體而言房地產開發、政府主導的市政設施建設在本文建立的土地集約利用體系之中與1993—2013 這20年間廣州市綠地空間格局變化的關聯程度最高，造成了城市綠地的減少、破碎化和形狀規則化：房地產項目的增多直接導致了城市綠地面積的減少，而商住小區里的零星小綠地是對城市連片綠地的分割破碎;道路、市民廣場、機關辦公樓等市政設施的大量建設降低城市綠地覆蓋率的同時，使其形狀逐漸規則化。這兩項活動是廣州市城市綠地空間格局變化最直接和主要的因素，與中國住房制度改革以來房地產業快速發展，成為國民經濟重要支柱以及地方政府競爭、大量投資基礎設施建設的大背景相符合。另外，商業服務業在研究時期內對廣州市綠地空間格局的變化顯示出僅次一等的重要影響：地均社會消費品零售總額指標在全部城區劃定條件下，其關聯度均排列前三。一方面，這與廣州市悠久強大的商貿歷史傳統有關；另一方面，隨著外來人口流入、消費升級、市民的收入水平逐漸提高，引導沿街商店、步行街，綜合性商場等商業性房地產的增多，而政府為了提升消費環境，必然會完善城市的交通設施條件，這些同樣影響了城市的綠地空間格局。所有土地集約利用指標中，人口密度和地均工業生產總值的關聯度最低，前者可能只是起到了一個背景的作用，對綠地空間格局變化沒有直接的影響；而后者反映了工業在廣州這樣的一線城市中已經居于較為次要的地位，工業對生態環境的消極影響遠超過商業服務業，而用地效率又遠低于對后者，因此對城市的產業升級和城市生態環境改善是有利的。

在傳統土地集約利用“增加地均投入產出”的內涵下，城市綠地空間格局的這種變化不利于城市生態環境的改善，減少了市民享受綠地各種生態服務的機會。因此，根據關聯性分析的結論，提出以下建議：(1)有必要在今后的城市規劃中更加重視綠地空間的設計和保護，加強規劃的科學性和公益性，城市的擴張和建設應該嚴格受到城市規劃的約束，對已有一定面積綠地的改造需要經過合理的論證，先批再建。(2)特別要注重保護好現存的城市森林、公園等成片大面積公共綠地，它們對保持城市物種多樣性，減弱熱島效應、承納雨水、提供休憩娛樂場所等具有重要意義；同時加強對街邊綠地，道路兩側防護綠地的管理，增加住宅小區內部的綠地覆蓋率。(3)嚴格把關房地產項目的落地，在滿足人口住房需求的同時，盡量不占或少占綠地，充分利用存量建設用地，避免將綠地空間分割進一步破碎化。(4)進一步發展商業服務業，淘汰用地效率低下的工業企業，減少對房地產業的依賴，可以為外來人口提供大量工作崗位的同時，提高土地利用率和效益，從而減少對綠地的占用，改善城市的生存和生態環境。

本文的研究方法比較常規，但較理想的實現了多種方法的結合，包括：夜間燈光閾值法提取動態的城市邊界;運用幾種軟件提取研究區域多期的綠地空間信息；對土地集約利用指標和綠地空間特征指標的灰色關聯分析等。最終目的則是分析兩個系統之間的關系。本文的局限在于雖然能夠定量地描述它們之間的關聯程度，但對于以何種方式何種程度地影響則只能夠結合實際定性地分析，有待于更深入的研究。