基于區域差異化視角的資源型城市綠色基礎設施網絡構建與優化
——以大慶市主城區為例

賈 佳

荊忠偉

李 文*

全球生態系統作為人類生存和社會經濟發展的基礎，與人類活動具有密切的動態關系[1]。資源型城市由于其開發建設與資源開采息息相關，人類活動與生態環境強烈互動，導致集中的城市中心被若干分散的城鎮所替代[2]，形成了“多點-長線”的組團式空間結構。城市各個組團之間生態-經濟的懸殊差異造成城市生態公平性的偏頗，資源型城市人地耦合系統干擾下的生態修復研究迫在眉睫。景觀生態學為資源型城市生態修復研究提供了重要的學科基礎與理論依據，尺度是其中一個重要的研究視角，主要由粒度(grain)和范圍(extent)2個維度組成。然而，大多數涉及尺度問題的研究仍集中在粒度變化對生態系統可持續發展的影響上[3-4]，忽視了范圍變化。區域差異化視角是基于范圍尺度衍生出的新方向，能夠識別出滿足區域保護目標的生態結構要素[5]，具有應對動態變化的價值優勢，凸顯出面向資源型城市的針對性和適用性。因此，如何基于范圍尺度平衡資源型城市發展空間和生態空間的增長邊界，構建生態約束條件下具備功能完整性的區域生態安全格局，亟待深入探究。

綠色基礎設施(GI)是自然生命維持系統的空間載體[6-8]，在協同人類-環境的動態變化、保障城市區域協調發展方面具有不可替代的作用。生態源地作為構建GI網絡的基礎條件，具備保護生物多樣性、提升生態環境質量的關鍵功能[9]。然而，傳統的生態源地識別方法多是面向整個研究區進行源地選取并構建單一層面的GI網絡[10]，未考慮景觀生態學尺度研究中的范圍效應，這種“一概而論”的源地篩選標準和網絡構建原則忽視了城市各區域之間生態系統的根源性差異。同時，針對區域組團結構帶來的多范圍、多尺度的城市特點，單一層級的生態廊道構建方法無法良好契合資源型城市空間布局的復雜性，有必要引入多層級網絡以提升此類城市應對生態風險的能力[11]。基于區域差異化視角進行生態源地識別，構建跨尺度、跨緯度的多層級網絡，有助于促進資源型城市生態目標多樣化、修復過程層次化。總之，區域差異化視角下資源型城市的GI網絡構建應該是一種適用于該類型城市特殊性的、以改善城市均衡布局與協調城市綠色轉型為導向的GI建設模式(圖1)。

圖1 資源型城市GI網絡人類-環境耦合要素框架

目前，風險“源(source)-匯(sink)”法和景觀指數法被廣泛應用于生態風險評估與生態網絡構建[12]。然而，風險“源-匯”法難以表征多源壓力下的風險狀況，景觀指數法則不能充分關注動態的生態過程，限制了景觀格局與生態過程的耦合程度。因此，本文將景觀指數法與表征生態狀況的“源-匯”法相結合，以大慶市主城區(大同區、紅崗區、龍鳳區、讓胡路區和薩爾圖區)為例，利用Fragstats移動窗口法(moving window)從像素級別識別對維持生態效益具有重要意義的源地斑塊，確定區域差異化源地篩選標準，提取各區多層級生態源地；使用Linkage Mapper工具分級計算相鄰源地間的最小成本路徑(Least Cost Path，LCP)，結合礦業廢棄地修復項目點新增廊道，考慮生態腳踏石布局和生態斷裂點修復，完成大慶市主城區GI網絡構建和優化，為其他資源型城市的尺度研究、源地識別及網絡規劃提供思路和方法參考。

1 研究區概況與數據預處理

大慶市位于黑龍江省西南部、松嫩平原腹地(圖2)，市域總面積約22 161km2，是中國最大的石油石化基地。研究區域為大慶市主城區，轄大同區、紅崗區、龍鳳區、讓胡路區和薩爾圖區5個區。主城區區域間的多組團結構導致城市基礎設施未能統一，各區自成體系，致使動植物棲息地喪失、生物多樣性持續降低等生態環境問題爆發[13]。

本研究所使用的數據主要有：大慶市2019年9月Landsat 8分辨率為30m的影像數據與DEM數據(http: //www.gscloud.cn)及大慶市道路數據(https://www.openstreetmap.org/)。基于ENVI 5.2軟件對遙感影像進行預處理。依據《土地利用現狀分類》(GB/T 21010—2017)、參考城鄉用地分類的中類等級、采用最大似然法進行監督分類，將土地利用現狀劃分為農用地、城鄉居民點建設用地、林地及草地、水域、區域交通設施用地，以及其他非建設用地6類。結合同年高分辨率的谷歌地球影像和實地調研，對解譯結果進行矯正。最后，對結果進行分類后處理，獲得大慶市主城區土地利用分類圖。

基于大慶市主城區土地利用分類圖，通過ArcGIS 10.2軟件按城市區域劃分為大同區、紅崗區、龍鳳區、讓胡路區和薩爾圖區，并統計分類結果(圖3，表1)。林地及草地、水域和區域交通設施用地作為城市GI要素，合并為前景并指定值為1；其他用地類型作為城市非GI元素，合并為背景并指定值為0，由此獲得5幅柵格大小為30m×30m的二進制值柵格圖。

圖3 大慶市主城區土地利用現狀

表1 研究區土地利用類型統計(面積：km2)

2 研究方法

2.1 基于景觀指數法的生態源地識別

2.1.1 指數選取與空間量化

基于Fragstats 4.2軟件，采用移動窗口法進行分析[14]。為了充分揭示大慶市主城區的景觀格局特征并避免在評估系統中重復選擇指標[15]，研究以景觀格局指數應用尺度為篩選前提，在類型水平上選擇斑塊密度(PD)和斑塊平均大小(MPS)作為評價指標；在景觀水平上選擇邊緣密度(ED)、景觀形狀指標(LSI)、香農多樣性指標(SHDI)和蔓延度指標(CONTAG)作為評價指標；斑塊/景觀面積(CA/TA)和斑塊數量(NP)具有多尺度研究意義，因此在2個水平上都保留數據。參考前人研究[16]，結合研究區域面積對600、900、1 200和1 500m的窗口大小進行調試。綜合比較后選用邊長為1 200m的窗口，能夠較為清晰且準確地計算局部水平的景觀格局指數。

2.1.2 指數評價體系構建

利用ArcGIS 10.2的重分類功能，通過德爾菲法以1～5分賦予各指數相應的阻力值，得分越高代表阻力越大。根據景觀格局指數相關定義可知，NP、PD、ED、LSI和SHDI的值越高，景觀破碎化越嚴重，布局越分散；MPS、CONTAG、CA/TA的值越高，景觀信息更為豐富、連接性更好。因此，根據相關指標的不同特性，將景觀格局評價指數體系劃分為2類，分別賦予5～1和1～5的阻力值(表2)。而后，基于yaahp軟件建立區級尺度下的GI要素景觀格局指數評價模型。通過層次分析法確定各指標的AHP權重，一致性比例=0.088 7＜0.1，結果通過一致性檢驗。其中，MPS、PD、NP的權重均較大，CONTAG的權重最小。基于GIS平臺繪制上述8個指數的單因子成本柵格圖，運用空間分析中的加權總和功能，分別對各區單因子成本柵格結果進行疊加分析，得到大同區、紅崗區、龍鳳區、讓胡路區和薩爾圖區的綜合成本柵格圖，并將各區成本圖按照阻力值從小到大依次重分類為Ⅰ～Ⅴ級斑塊(圖4)。

圖4 景觀格局指數阻力面分級

表2 景觀格局指數評價體系

2.2 基于風險“源-匯”法的生態廊道提取

2.2.1 生態阻力面構建

生態源地是保護區域生物多樣性的重要空間，生態廊道是保障源地之間物質與能量互通的路徑。物種運動過程中穿越的景觀阻力面主要考慮可能影響物種分布和運動的障礙因子[17]。選取土地利用、高程、坡度、植被覆蓋度和水域緩沖區作為研究區內景觀阻力面構建的基礎，賦以不同的阻力值并構建模型(表3)。

表3 生態阻力評價體系

2.2.2 潛在廊道提取

基于研究確定的生態源地，利用Linkage Mapper工具計算源地之間的最小成本路徑，獲得最小成本廊道柵格(Least Cost Corridor，LCC)[18]。具體步驟為：使用Conefor inputs工具測量相鄰源地之間的歐式距離，使用Build Network and Map Linkages工具對每個源地進行成本距離柵格構建(Cost Weighted Distance，CWD)，將相鄰源地的CWD相加得到相鄰源地間的LCC，然后將LCC減去相鄰源地的最小成本距離，最終獲取歸一化最小成本廊道柵格(Normalized Least Cost Corridor，NLCC)(公式1)，而后將所有相鄰源地之間的NLCC按照最小值進行空間鑲嵌，得到研究區NLCC，并參照阻力面取值范圍確定成本距離閾值，獲得研究區廊道布局。

3 結果與分析

3.1 大慶市主城區生態源地識別與篩選

3.1.1 一級生態源地對比分析

在景觀生態學中，斑塊面積與物種豐富程度呈正相關[19]，一般來說，斑塊面積越大，物種多樣性越高。具備一定面積大小的斑塊可為生物提供適宜的棲息地環境，利于生物流的擴散或匯聚。基于阻力值最小、生態價值最高的Ⅰ級斑塊(圖4)，參照統計結果(表4)，可以看出各區斑塊面積S＜1km2的數量最多，其中紅崗區達159個，占該區斑塊總數的93%；當S＞15km2時，斑塊數量為12個但空間布局十分不均，其中龍鳳區僅1個，紅崗區則為0個。基于區域差異化視角綜合衡量5個主城區的斑塊面積與分布情況，以均衡源地數量、協調空間布局為目標，將5和15km2作為最小規模標準進行差異化源地篩選，得出大同區和讓胡路區各4個斑塊、紅崗區2個斑塊、龍鳳區和薩爾圖區各3個斑塊，共計16個斑塊(表5)。

表4 Ⅰ級斑塊數據統計

表5 一級生態源地分布

由源地分布對比圖(圖5)可以看出，基于區域差異化視角篩選的源地布局在紅崗區和龍鳳區的優勢尤為明顯。紅崗區位于大慶市中部，起著不可替代的空間銜接作用，區域差異化視角下紅崗區生態源地的增加，凸顯了連通城市南北空間、穩定生態安全格局的重要價值。龍鳳區存在著生態系統服務重要性較高的小型生態源地空間集群，經區域差異化源地篩選后的龍鳳區斑塊改善了傳統方法在區劃面積與斑塊面積較小情況下的局限性，有利于發揮各區域優勢斑塊的生態價值，促進物種的遷移與擴散。

圖5 源地分布對比圖

3.1.2 多層級源地識別與篩選

選用區域差異化視角下的源地斑塊作為研究區一級生態源地，對于斑塊間遷移距離較遠或景觀阻力值較大的情況，參考一級生態源地的空間分布與Ⅱ級斑塊的面積大小，基于區域差異化視角從各區各選1個斑塊，構成研究區5個二級生態源地。通過增設二級生態源地降低一級生態源地之間的距離，有利于提高物種在遷移過程中的存活率。

根據資源型城市的特殊性，參考《大慶市礦產資源規劃(2016—2020年)》提出的大慶市礦山地質環境治理恢復重點工程項目規劃表，選取讓胡路區銀浪牧場黏土礦礦山廢棄取土坑、紅崗區宏偉村黏土礦礦山廢棄取土坑、讓胡路區紅驥牧場黏土礦礦山廢棄取土坑，以及紅崗區民吉村黏土礦礦山廢棄取土坑共4個礦山地質環境恢復治理及土地復墾相關工程地塊，作為研究區第三層級生態源地。通過連接礦業廢棄地修復項目點推進城市生態恢復進程，重建城市生態系統脫節點，優化大慶市主城區的源地布局。

3.2 大慶市主城區GI網絡構建與優化

3.2.1 最小成本路徑對比分析

基于生態源地篩選結果，研究區共生成33條最小成本路徑，總長度615.66km，平均長度18.66km；非區域差異視角下生成最小成本路徑24條，總長度573.68km，平均長度23.9km(圖6)。對比可知，2種情況的源地布局影響了研究區潛在廊道的結構，如圖6A-1生成的路徑平均長度更短、網絡結構更為完善，而圖6B-1生成的路徑較長且結構單一。由圖7可以看出，區域差異化視角下最小成本路徑各長度所占百分比分布較為平衡，而非區域差異化視角生成的最小成本路徑長度則波動較大，如缺少30～50km長度的路徑、大于50km的路徑突增且數量占比較大，造成網絡結構分布不均衡與優勢廊道的缺失。基于區域差異化視角識別出的生態源地不僅可以保持棲息地的完整性和優勢性，而且通過與周邊生態源地的連接，可提高局部生態源地離散斑塊的連通性。同時，該視角下提取的生態廊道能夠提供更多的生態系統服務。

圖6 最小成本路徑與廊道值對比

圖7 最小成本路徑分段統計對比

3.2.2 GI網絡構建與優化

選用區域差異化視角下一級生態源地生成的最小成本路徑作為研究區一級生態廊道；基于多層級網絡劃分的理論指導，通過二級生態源地構建研究區二級生態廊道；根據資源型城市礦業廢棄地修復項目點位置構建研究區的規劃生態廊道，優化大慶市主城區GI網絡結構(圖8)。在GI網絡優化方面，協調生態腳踏石、生態斷裂點與研究區生態廊道的關系，增強GI網絡建設的適宜性和布局的合理性。首先選取研究區內生態廊道彼此相交的地方作為生態腳踏石，確定讓胡路區10個、薩爾圖區1個、龍鳳區3個、紅崗區8個和大同區4個，共計26個生態腳踏石(圖9)，以期在物種遷徙距離較遠的情況下發揮其良好的生態價值。同時，關注道路交通與生態廊道交匯的生態斷裂點，基于OSM數據獲取大慶市交通網絡與生態廊道疊加的生態功能最薄弱的交匯點，共計64個(圖10)。生態斷裂點對生物遷徙過程的阻礙較強，影響生物流的交換，可以通過設置生物遷徙涵洞、地上天橋和地下隧道等連通遷徙路徑、修復斷裂點。

圖8 大慶市主城區GI網絡分布

圖9 生態腳踏石分布

圖10 生態斷裂點分布

4 結論與討論

4.1 結論

1)從一級生態源地布局來看，大慶市主城區北部區域，即讓胡路區、薩爾圖區和龍鳳區共有10個斑塊，面積較大且較為緊湊，破碎程度較低，說明這3個區域的生態效益凝聚度與景觀優勢度高。從源地斑塊的主要用地類型看，多是中高覆蓋度的草地和大型水域及濕地，包括大慶水庫、龍鳳濕地、西大海、哈拉海等，其中5、6、7、8、12號的一級生態源地及1號二級生態源地為高覆蓋度草地(圖8)。對于城市密度高但斑塊面積小且十分破碎的紅崗區，應積極提升區域綠地連通性，改善居民日常活動區域的生態環境。大同區的斑塊彼此連通，但與城市北部和中部的斑塊距離較遠且土地類型單一，亟須改善土地利用現狀帶來的結構性問題。各區二級生態源地具備銜接與補充的功能，在紅崗區起到了優勢腳踏石斑塊的作用，豐富網絡結構、縮短物種遷徙距離。

2)從GI網絡布局來看，一級生態廊道作為骨干結構連接各大優勢斑塊，網絡結構緊密且連通度高；二級生態廊道作為補充結構，起到調節距離遠、阻力大的路徑的關鍵作用；規劃生態廊道作為特色結構，結合政策導向改善生境脫節，為礦業廢棄地的生態恢復提供良好的契機。總體來說，大慶市主城區的GI網絡在分析資源型城市空間結構特征的基礎上，依托生境基礎條件形成了有利于協調區域平衡、改善城市綠色空間布局的網絡結構，為大慶市的綠色轉型提供支持，并為資源型城市GI網絡構建提供參考。

4.2 討論

1)資源型城市生態源地識別通常集中于城市群、省、市等單一范圍[20]，然而，城市區域本底差異帶來的區域劃分變化直接影響了生態源地位置、面積及景觀異質性的改變。對于大慶市主城區各個區域面積差異大、各區生態環境脫節、城市北部斑塊連通性強而南部斑塊相對獨立的情況，若采用統一的標準篩選源地，會造成斑塊集中于城市北部的生態環境優異區，與城市南部形成生態斷裂。因此，本文基于資源型城市組團式布局帶來的空間結構特殊性，優化適用于該類型城市的生態源地提取方法，可作為調節空間均衡布局和維持生態系統穩定的關鍵所在。

2)對于資源型城市GI網絡構建，多層級方法體現出其針對性。各區生態價值最優的一級生態廊道與二級生態廊道作為大慶市GI網絡的核心架構，在縱向結構上互相銜接并互為補充，避免單層級結構重復且煩瑣的情況。同時，基于資源型城市的特殊性，提取礦業廢棄地修復點作為第三層級網絡結構的基礎，生成規劃生態廊道。由研究結果可知，區域差異化視角下的多層級方法識別出的生態廊道連通程度更好、生態效益更高，確保了GI網絡的穩定性與整體連通性，對于資源型城市復雜的生態基礎起到梳理城市結構、完善城市基礎設施的重要作用。

3)在研究局限性方面，基于景觀指數法利用Fragstats移動窗口法進行生態源地識別，雖然改善了傳統方法主觀性較強的情況，但仍有待深入探究，如窗口大小的設置，以及數據精度和柵格大小的不同都會影響評價的精度[21]。窗口設置過小會導致景觀局部特性被整體特性所掩蓋，生成的圖像缺乏連續性；而窗口過大則會導致細節丟失，無法生成清晰圖像。同時，窗口大小的設置也決定了出圖邊界被吞噬的范圍，仍需進一步量化對源地斑塊的影響程度。此外，由于缺少研究區詳細的生態資料，沒有具體考慮某個物種的生活特性，因此，GI網絡的景觀阻力值設定和景觀阻力面構建是否合理仍待深入探討。根據相關研究可知，廊道越寬越有利于生境的連通，但過寬的廊道則會影響生物的行動軌跡[22]。基于減少邊緣效應、考慮最敏感物種需求及聯系生境多樣性等原則，后續仍需結合大慶市實際狀況展開生態廊道寬度方面的研究。

注：文中圖片均由作者繪制。