基于MSPA的福州綠色基礎設施網絡構建

黃 河

余坤勇

高雅玲

劉 健*

隨著城市化快速發展，人民經濟和生活水平的日益增長，城市生態環境也遭受了不同程度的破壞，城市生境不斷被蠶食，生態廊道逐漸消失，景觀破碎化嚴重[1-3]。為了保護城市生態環境、維持城市生物多樣性、提高城市生態服務功能，很多國家開展實施綠色基礎設施規劃作為引導城市可持續發展、緩解城市環境問題的措施[4]。

綠色基礎設施(Green Infrastructure，GI)，是一個多層次的自然生態系統，可以是國土范圍、區域、城市及社區等不同層次[5]。近年來，由于公眾對人居環境的關注，各國政府機構與研究學者從不同層次、不同角度對綠色基礎設施進行了廣泛的實踐與研究，如美國馬里蘭州為應對城市化帶來的生態破壞等一系列問題，開展的綠圖計劃(MaryLnad's Green Print Program)是綠色基礎設施區域規劃層面的代表，其利用土利覆被信息與生態調查數據，探索與實踐綠色基礎設施規劃，取得了較好的效果，且其評價體系與規劃方法被當前多地區相關領域所運用[6-7]。此外，眾多學者在綠色基礎設施功能上進行研究，包括水與食物的供給；水文、氣候、空氣的調節[8-11]；土壤、生境的支持[12]；景觀、文化的審美與游憩；以及與人類福祉相關的健康、生活需求、社交等諸多方面[13-14]?？傮w上各研究利用定性或定量的手段，在GI的分析、評價與績效評估等多層次對其功能、服務等方面進行研究。由此可見多功能的綠色基礎設施已成為當前研究熱點，綠色基礎設施是緩解或解決快速城市化帶來的生態問題的重要理論與方法[15]。

形態空間格局分析方法(Morphological Spatial Pattern Analysis，MSPA)是Vogt等運用一系列形態變換的圖形學原理，利用腐蝕、擴張、開運算、閉運算將圖形進行分割、識別、分類等圖像處理方法[16]。它將二值圖像分割成互不重疊的7種類型：核心區(Core)、孤島(Islet)、橋接(Bridge)、環道(Loop)、邊緣(Edge)、穿孔(Perforation)和支線(Branch)[17]。該方法僅依靠單一數據(二值圖)，即可得到強調結構性連接且景觀結構類型精確的重分類圖，其較早用于森林景觀格局等方面研究。近年來國內外學者將MSPA引入GI網絡研究中，如Wickham較早利用MSPA方法研究美國GI及其空間格局在1992—2001年的動態變化，識別出美國范圍內現有的4000多個GI網絡，并表明美國在該時期的GI核心區與廊道正快速減少[18]。曹翊昆運用MSPA方法研究深圳市1986—2010年5個時期的GI連通性，并分析得到深圳市GI連通性時空分布特征[19]。于亞平等利用1988—2013年三期影像數據，通過南京市MSPA景觀類型變化特征，對GI連通性格局變化進行定量評價[20]。這些學者運用MSPA方法來識別和分析現有綠色基礎設施網絡要素，并對其動態評價。此外，邱瑤等基于MSPA方法提取深圳市GI網絡要素并對其分級及網絡規劃[21]，主要用MSPA識別出城市現有GI要素，通過現有“核心”與“廊道”要素進行網絡分級與規劃，沒有進一步構建新廊道網絡。因此，本研究在前人研究基礎上，進一步運用MSPA方法：其一，可用于識別GI網絡要素，是GI網絡規劃或構建的基礎；其二，MSPA識別出的景觀類型(如核心區、廊道、邊緣、支線等)影響著GI網絡的功能流、信息流與物流等方面，對當地的綠色基礎設施或生態系統具有重要的生態學意義[18-20]。在構建GI廊道過程中MSPA景觀類型也應是重要考量因素，而當前相關研究有所忽視[21-22]，本研究不僅將MSPA方法用于GI核心區評價，在廊道提取方面，MSPA景觀類型與生態阻力面的構建相結合，使廊道的規劃與提取更為科學合理。利用MSPA方法構建GI網絡是該方法在生態保護規劃方面的重要實踐，也是客觀研究GI空間結構的重要補充，為改善城市生態環境提供新的方法與途徑。

表1 MSPA景觀類型統計

本研究以福州市為研究區，以E n v i、Guidos、Conefor及GIS為軟件平臺，基于形態學空間格局分析方法，運用連通性分析、最小累積阻力模型和重力模型對福州市綠色基礎設施網絡要素識別、提取、篩選和網絡構建，為我國綠色基礎設施、綠地系統等城市綠色空間建設提供參考。

1 研究區域與研究方法

1.1 研究區概況

福州市為福建省省會,位于25°15′～26°39′N 、118°08′～120°31′E，城區總面積1182km2，屬亞熱帶季風氣候，雨量充沛，陽光充足，四季常青。市內江河遍布，閩江穿城而過，主要河流有閩江、烏龍江、白馬河、晉安河和鳳坂河等。地貌屬河口盆地，四周以群山環抱，其東南北分別為鼓山、旗山、五虎山和蓮花峰，其海拔600～1000m不等。

福州市自然條件優越，但隨著福州市城市化迅速發展，與之帶來的各種生態環境問題日益突出。在城市土地資源極為有限，且難以大規模建設生態用地的背景下，盡可能利用現有UGI，重建其空間生態連接，強化UGI的網絡結構，最大化地提高UGI的生命系統支持能力，是福州市生態城市建設的重要途徑。

1.2 數據來源與預處理

本研究所用數據主要有：福州市2016年7月8日Landsat8影像數據及30mDEM數據(來源：地理空間數據云)。首先，基于Envi5.1平臺，將ETM影像進行預處理，其步驟為：輻射定標-大氣較正-多光譜融合-裁剪。然后，利用監督分類與目視解譯方法，以及進行野外實地調研，對解譯結果不斷進行修正，最終獲得柵格大小為30m×30m的土地利用現狀圖，將福州土地利用現狀分為林地、農田、水體、裸地及建設用地5類。

1.3 研究方法

1.3.1 基于MSPA方法的綠色基礎設施格局分析

形態學空間格局分析(MSPA)方法運用于城市綠色基礎設施網絡構建的關鍵在于圖像中GI圖元與非GI圖元的劃分，利用Guidos軟件對二值圖進行分析。

首先，基于研究區的土地利用現狀圖，提取林地、田地、水體為GI要素作為MSPA分析的前景，建設用地、裸地為非GI要素作為背景。其次，將矢量數據轉為二值的GeoTif數據文件，綜合相關廊道理論、前人研究成果[23-24]，將柵格數據大小設定為30m×30m。最后，利用Guidos分析軟件，采用八鄰域規則，邊緣寬度設置為1，對數據進行MSPA分析，得到互不重疊的7種景觀類型，即為福州市綠色基礎設施空間要素，并對網絡分析結果進行統計(圖1，表1)。

1.3.2 綠色基礎設施連通性分析

研究借鑒與綠色基礎設施密切相關的島嶼生物地理學理論及其相關研究成果，以及國際自然與自然資源保護聯盟(IUCN World Conservation Strategy)的相關觀點[25]，GI核心區的選擇考慮斑塊面積和連通性兩方面?？紤]GI的基本功能、福州市綠地斑塊分布規律，本研究核心區面積選擇0.5km2以上，篩選出79個斑塊。

再利用Conefor2.6軟件，選擇最具代表性的整體連通性(IIC，公式1)、可能連通性(PC，公式2)及連接重要性(dI，公式3)3個景觀指數，將連接距離閾值設為1000m，連接概率設為0.5，對所選斑塊進行景觀連接度評價，并得到對應3個景觀指數。根據面積和連接重要性指數(dI)選擇重要斑塊作為GI核心區，選擇面積大于0.5km2且dPC≥0.2的斑塊作為核心區，共提取出13個GI核心區(表2，圖2)。

式中，n表示景觀中斑塊總數量，ai和aj是斑塊i和斑塊j的貢獻值(本研究中指面積)，nlij指i和j之間的連接數量，pij*是物種在i與j之間擴散的最大可能性。I為景觀連接度指數值，Iremove為某斑塊移除后景觀的連接度值。

1.3.3 綠色基礎設施網絡構建

1)基于最小累積阻力模型的廊道提取。

圖1 福州市MSPA分析結果

圖2 GI核心區分布

圖3 福州市綜合阻力面

圖4 福州市GI網絡規劃

生物在不同斑塊區間運動需要克服景觀阻力實現，景觀阻力是指物種在不同景觀單元之間進行遷移的難易程度。最小累積阻力模型是模擬物種在斑塊間運動，并計算物種擴散最佳路徑的方法[26-27]。本研究利用最小累積阻力模型提取GI廊道的步驟為：a)阻力層的確定；b)阻力層權重的確定；c)各阻力層下因子阻力值的確定；d)創建各類型阻力柵格及綜合阻力面；e)計算各核心區間柵格數據的最小消費成本；f)GI廊道的提取。

將提取的GI核心區作為廊道連接的源與目標，其次利用MSPA分析得出的7類景觀類型數據以及土地利分類數據、高程數據和坡度數據作為阻力層，并通過專家打分法得出各阻力層權重系數及對應阻力值(表3)。

基于GIS軟件及其Spatial Analyst分析功能，將上述各景觀阻力數據柵格化，根據各重要系數進行加權疊加得到研究區景觀阻力累積分布(圖3)。最后，利用GIS最小路徑分析工具，計算出源核心區至目標核心區的最小累積阻力，由此生成了由78條潛在廊道構成的GI網絡。

2)基于重力模型的重要廊道提取。

重力模型用于定量評價源與目標間相互作用力大小，作用力越大則廊道越重要(公式4)，據此可以評價廊道的相對重要性。本研究基于重力模型構建了13個GI核心區間的相互作用矩陣(表4)，根據矩陣評價結果，提取出相互作用力大于30的廊道為重要廊道，其余為一般廊道，與GI核心區構成研究區綠色基礎設施網絡(圖4)。

式中，Gab是核心斑塊a和b之間的相互作用力，Na、Nb是兩斑塊的權重值，Dab是a、b兩斑塊間潛在廊道阻力的標準化值，Pa為斑塊a阻力值，Sa是斑塊a的面積，Lab是斑塊a、b之間廊道的累積阻力值，Lmax是研究區中所有廊道累積阻力的最大值。

表2 核心區連通性指數排序

表3 各阻力因子阻力值及權重

表4 基于重力模型的核心區間相互作用矩陣

2 結果與分析

2.1 基于MSPA的綠色基礎設施格局分析

由圖1、表1可知，研究區核心區面積為733.86km2，占GI總面積的87%，核心區主要分布于福州市南北兩側，兩極分化明顯，北部為福州國家森林公園與鼓山風景名勝區，南部為旗山風景名勝區與五虎山風景區，南北兩地自然條件優越，是福州的重要生態保護區。中間帶狀GI核心區為閩江與烏龍江，是福州市重要水源保護地。中部為福州市主城區，包括鼓樓、臺江、晉安、倉山及馬尾區，GI核心區分布少且分散，使得研究區南北兩側連通性較差，不利于兩大核心斑塊的物種遷移與擴散。橋接是連接核心區的“橋梁”，是GI的重要廊道，研究區橋接較少只占GI的0.47%，且分布較散。孤島是孤立的景觀斑塊，與外界有機質交換流動較小，是GI的小型場地，起踏腳石作用，占GI的0.6%。穿孔是核心區內部受人為或自然侵害，退化后的邊緣綠化地帶，穿孔越大表明核心區遭受破壞越嚴重，研究區穿孔占GI的4.02%。環道是物種在核心區內部能量交換與流通的捷徑，占GI的0.47%。支線是廊道的中斷，具有一定的連通作用，占GI的1.13%。邊緣是核心區的外圍林帶，受人為干擾嚴重，占GI的6.22%。

2.2 綠色基礎設施連通性分析

根據綠色基礎設施功能特點，斑塊越大、連通性越好，則該斑塊越適合生物棲息，其重要性越高。從圖2看出，研究區南部和北部核心區斑塊面積大，且呈狹長形分布，說明這些核心斑塊不僅為物種提供棲息源地，而且起到重要的廊道連接作用，同時這些區域臨近建設用地，邊緣破碎化程度高，受人為干擾嚴重，亟須受到保護。另外，閩江和烏龍江是研究區的重要水源地，且自西向東貫穿福州市域，起到重要廊道的連接作用。研究區中部核心區分布較少，但這些數量少的核心區豐富了物種棲息地類型，增加了中部的連通性，也是城區重要的生態源地。核心區為研究區域提供了重要的生態環境改善作用，包括水文調蓄、緩解熱島效應、改善空氣質量及生態休閑等方面，是城市中重要的生態保護區。

2.3 綠色基礎設施網絡構建分析

由圖3、4可知，利用最小累積阻力模型構建的消費阻力面可以定量分析和提取最優綠色基礎設施廊道要素。而重力模型構建的核心區相互作用矩陣，可以定量評價核心區之間聯系的強弱，由此可以推斷核心區之間GI廊道的重要程度。表4顯示核心區7與13之間的相互作用力最大，說明研究區內兩核心區之間關聯性最強，物種在兩斑塊間擴散運動所克服的阻力最小，物質交換與流通最為便利，物種遷移可能性較大，因此加強核心區7與13之間的廊道建設與保護，可以較大地促進研究區GI連通性和物種保護。圖4和表4顯示有些核心區間距離較遠，相互作用力較弱，表明這些核心區關聯性弱，如核心區2和12，分布于研究區東西兩側，其間物種擴散運動的可能性較小，因此在綠色基礎設施網絡構建中需加強兩核心區間的廊道連接，提高研究區綠色基礎設施的整體連通性和網絡結構。

3 結論與討論

3.1 結論

城市綠色基礎設施網絡連接城市公園和其他綠色空間，是生物多樣性保護和防止棲息地破碎化的綠色景觀網絡，它對維持和保護城市自然生命支持系統，滿足當代人類生活、休閑需求，指導城市可持續發展具有重要意義。

1)本研究運用MSPA方法分析研究區內綠色基礎設施要素，識別出GI重要組成的核心區、橋接、環道、支線等7種景觀類型，定量分析了GI網絡空間現狀。該方法利用了圖形學理論，利用較少的數據即可獲得較為精確的景觀分布狀況，是綠色空間分析的有益探索。

2)基于連通性分析，選用dPC和IIC2個連接性指標和斑塊面積定量評價核心區重要程度。將MSPA與連通性結合所選擇的源斑塊，其選取過程定量化，避免了傳統的人為選擇風景名勝區或自然保護地來作為源斑塊的主觀性，用連通性與面積結合提取重要源斑塊，避免了連通性好但斑塊面積過小的情況。

3)利用最小累積阻力模型綜合考慮不同覆被類型、坡度、高程及MSPA景觀類型，運用專家打分法分別賦予其權重和阻力值，構建了綜合阻力面，再利用GIS最小路徑分析構建研究區GI廊道，形成初步GI網絡。通過最小累積阻力模型定量評價了GI廊道適宜線路，為科學合理規劃GI廊道作出探索。本過程在阻力層上考慮了MSPA景觀類型，根據其重要程度和物種遷移難易程度分別賦予了不同的阻力值，將MSPA方法、景觀連通性分析和最小累積阻力有機結合，為綠色基礎設施網絡構建與規劃提供新的思路和方法?；谥亓δＰ投吭u價核心區之間聯系的強弱，從而確定GI網絡廊道的重要性程度，完善綠色基礎設施網絡結構。該方法能定量分析GI核心區間物種擴散和信息流通的強弱，對城市生態的保護和GI廊道規劃優選順序具有指導作用。

3.2 討論

本研究旨在優化研究區綠色基礎設施空間結構和提高其生態適宜性，提升綠色基礎設施服務功能，改善城市生態環境，實現城市的可持續發展。GI的功能實質是其支持的生態系統功能，景觀類型和景觀空間結構都會對其功能產生影響。MSPA方法是評價GI要素在形態學空間格局上的意義與價值，是一種將復雜系統簡化的研究方法，但在實際的生態問題中景觀的類型水平考慮不足，最終影響功能。將MSPA方法與景觀類型(土地利用類型、坡度、高程)相結合，彌補了其在景觀類型層面的不足，但其難點在于綜合評價時如何確定MSPA類型與其他景觀類型的權重問題，目前尚無統一標準或權威標準[26]，因此選擇傳統的專家打分法對其進行權重設定。

MSPA方法能夠便捷地獲得城市綠色基礎設施網絡要素，但其對景觀研究尺度較為敏感，同一研究區域柵格大小設置不同，其獲得的MSPA分析結果相應變化。將研究區柵格增大會使之前較小的MSPA要素消失或歸為其他MSPA類型中，如小的核心區可能會變成孤島，某些支線可能會消失等情況[28]。因此，綜合考慮研究區面積、GI源地生態功能的發揮、MSPA的尺度效應影響，將柵格大小設置為30m×30m。

在對景觀進行MSPA分析時，除了柵格大小會對MSPA分析結果產生影響，邊緣寬度設置不同也會改變MSPA分類結果，且邊緣寬度的變化對MSPA分析結果的影響更大[29-30]。但邊緣寬度的增加不會導致綠色基礎設施網絡格局的改變。同時，邊緣寬度對物種遷移、信息流動等生態過程具有重要意義，是綠色基礎設施生物保護地必須考慮的問題，邊緣寬度大小對不同的斑塊和不同物種棲息地的影響有所不同，因此應根據研究區景觀現狀或GI核心區保護特點來設置不同的邊緣寬度[31]。Guidos軟件在邊緣寬度設置上有所局限，對同一研究區只能設置一種邊緣寬度，但本研究區范圍較小，在區域內GI核心區生態特性和物種類型差別不大，因此本研究在Guidos軟件中將邊緣寬度設置為1，對應的邊緣寬度實際為30m。

最后在計算綠色基礎設施核心區連通性時，在Confer2.6軟件上需要設置距離閾值。距離閾值的設置會影響核心區間連通性IIC和PC值，當核心區間的距離大于該閾值時，系統會認為核心區間不連通，通常距離閾值增大會提高核心區間連通性值。距離閾值的設定需要考慮研究區大小及生物生態特性，本研究閾值的設定為1000，連通性概率為0.5[32]。