城市擴張情景模擬下綠地生態網絡構建與優化研究
——以南京市部分區域為例

吳 榛

張凱云

王 浩*

近年來，中國城市快速發展與擴張導致城市土地覆蓋、自然資源發生驟變，給城市生態環境帶來巨大沖擊[1]。城市綠地是城市中以植被為主要形態，并對生態、游憩、景觀、防護具有積極作用的各類綠地[2]。其在城市空間激烈動態演變過程中，受到建設用地擠壓，被動地服從于建設用地，違背了自然規律，對區域生態格局造成不良影響。綠地生態網絡是綠地空間依照自然規律連接而成的整體空間，是綠地的整體空間結構體系，可連接孤立綠地斑塊，增強生物流與能量流，提升生態系統空間結構穩定性[3-5]，減少綠地破碎化給生物多樣性和生態系統造成的威脅[6]。

目前，綠地生態網絡構建研究主要集中在生態源地選擇、廊道提取、綠地生態網絡構建模式及評價方法等多個方面[7-9]，不僅在生物保護領域有應用研究[10]，在綠道規劃與建設方面也運用了綠地生態網絡規劃的方式與方法[11-12]。然而，在多數研究中綠地生態網絡構建均只建立在現狀用地分析基礎上，選擇當前時空下的綠地斑塊或上位規劃明確的重要綠地斑塊，進行整體綠地生態網絡體系構建，實現各綠地斑塊間的連接。這種靜態保護的構建思路雖然在一定程度上對現有的綠地斑塊保護與生態網絡構建作出了一定貢獻，但是難以實現區域生態網絡的動態發展，其科學性和實踐意義大打折扣。

近年來，由于快速城市化引發生態環境負面效應，諸多學者轉向城市擴張情景模擬下城市發展與生態環境耦合研究[13-14]，用以實現各類生態環境規劃與時間動態屬性協調。國內外學者采用各類數學模型對城市未來發展情景進行模擬計算，主要運用系統動力學模型[15]、人工神經網絡模型[16]和元胞自動機模型[17]等。其中，CA-Markov模型既具備了Markov模型長期預測的優勢，又能發揮CA模型模擬復雜空間變化的特點，具有較高的空間預測精度[18-19]。

城市綠地生態網絡系統構建及優化與城市空間格局演變具有內生潛在關聯。綠地生態網絡的空間結構動態變化分析是促進城市可持續性發展的有益工具，而目前在綠地生態網絡構建與優化研究中缺少針對城市動態演變層面的分析，需拓展時間維度上城市空間格局動態演變下的綠地生態網絡系統構建研究。通過CA-Markov模型模擬城市未來土地利用情景有助于分析綠地生態網絡在“過去-現在-未來”的結構演變，以進一步揭示城市動態演變中綠地生態網絡的變化趨勢和保護優化策略。

因此，本研究提出一種城市擴張與綠地生態網絡動態耦合的綠地生態網絡構建方法，擬在城市時空動態演變中，對未來發展情景進行模擬，把握發展趨勢，預見性地對城市綠地生態網絡進行優化，以期減少城市擴張對生態環境帶來的負面影響。

本文以南京市長江南部區域為研究區，繼承和創新傳統綠地生態網絡研究框架，通過未來趨勢量化分析綠地生態網絡演變和發展趨勢，在探索“歷史演變-現狀分布-未來趨勢-優化措施”的新模式基礎上，對城市綠地生態網絡構建進行創新，并從風景園林學角度，探討城鄉區域綠地生態網絡的優化路徑。

1 研究區概況

南京市地處長江中下游，屬于寧鎮揚丘陵地區，區域范圍內綠地生態資源豐富。由于受到長江自然基底條件約束，綠地生態廊道在長江南北兩區域相對獨立。與北部區域相比，南部區域綠地生態資源相對豐富，且在城市發展過程中，南部區域綠地斑塊與建設用地的動態分布關系更具代表意義。該區域內存在逐漸被城市建設用地孤島化的紫金山綠地，以及長期處于城市邊緣區且逐年被建設用地擠壓的牛首山、青龍山綠地等。同時，近年來隨著城市化進程加快，南部區域內建設用地擴張速度相比北部更為顯著，其建設用地與綠地間的動態發展矛盾更為突出，因此，該區域更具研究價值。

選擇南京市長江以南作為研究區域，包括鼓樓、玄武、棲霞、建鄴、秦淮、雨花臺、江寧、溧水和高淳9個區，面積約為4 200km2(圖1)。旨在科學利用原有山水格局和綠地生態基底，探索時空變化下建設用地與綠地生態環境間的動態關系，研究適應未來城市發展趨勢的綠地網絡格局和優化措施，以實現國土空間規劃體系下綠地生態網絡體系的保護與完善。

圖1 研究區地理位置

2 數據來源

本研究主要采用Landsat 系列遙感影像，所用影像均來源于中科院地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn/，分辨率30m×30m)，高程數據來源于地理空間數字高程模型數據GDEMV2，其他相關矢量數據主要來源于南京市電子地圖數據。

3 研究模型與研究方法

3.1 研究框架與技術路線

對南京市2000、2010和2020年的土地利用進行分類，采用CA-Markov模型模擬2030年南京城市擴張情景下的景觀格局；裁剪出研究區范圍，并以綠地斑塊連通性指標和上位規劃作為選取生態網絡源地的依據，通過最小耗費模型，分別在2000、2010和2020年用地分布和模擬的2030年用地分布基礎上，構建不同時空狀態下的綠地生態廊道，通過對比分析各時空狀態下的綠地生態廊道，最終確定適應城市未來擴張情景下的綠地生態網絡(圖2)。

圖2 技術路線

3.2 土地利用分類

對2000、2010、2020年的南京市遙感影像進行處理，對其進行輻射定標、大氣校正等預處理，并通過影像拼接與裁剪，得到研究區遙感影像數據。依據研究目的需要，通過原始波段影像、歸一化植被指數(NDVI)、改進的歸一化水體指數(MNDWI)等進行決策樹運算，將研究區的土地利用類型劃分為建設用地、草地、林地、水體、農業用地和其他用地六大類，驗證其精度，并將草地和林地視為研究區中綠地空間。

3.3 CA-Markov模型與模擬步驟

3.3.1 CA-Markov模型

CA-Markov模型適用于時序上土地利用類型間具有相互轉化的可能，同時該轉化過程有一些難以用函數關系準確描述的區域[20-21]。CAMarkov模型耦合了元胞自動機和馬爾柯夫鏈的優勢，可以模擬并預測較為復雜的土地利用類型及演變過程[22]。該方法是國內外學者構建最多的土地利用模擬預測模型。

3.3.2 模擬步驟

利用IDRISI軟件中的CA-Markov模塊預測各用地類型的相互轉化。以預測基期的土地利用為初始狀態，以基期和前一時刻的土地利用轉移矩陣及多準則評價(Muti-Criteria Evaluation，MCE)為依據，對未來土地利用進行馬爾柯夫鏈預測，預測研究區土地利用變化趨勢。

1)構建土地轉移概率矩陣。

利用土地轉移矩陣來分析土地利用動態變化能夠有效分析某一時段內土地利用類型間數量變化的關系，分析區域土地利用的結構特征和各類型變化狀況[23]。在2000、2010、2020年土地利用分類數據基礎上，分析了南京市2000—2010和2010—2020年土地利用類型變化矩陣。

2)多準則評價。

運用MCE模塊設定土地利用轉化規則，即通過要素條件和約束條件兩方面限定。其中，要素條件為土地利用類型轉化的影響條件，約束條件為土地利用轉化的限定條件。

已有研究表明，大型水域在現實狀況中基本無法轉換成其他各類型用地，因此本研究將大型水域作為其他各類用地的約束性條件。同時，考慮到建設用地轉化為其他用地過程中的適宜性和鄰域效應，對建設用地轉化的要素條件也進行了限定。其中，適宜性由區域的地形因子如坡度、高程等決定，鄰域效應主要考慮到建設用地轉化過程中的易接近性，選擇了距鐵路距離、距高速公路距離和距公路距離[23]。通過對上述要素條件及對大型水域的不可轉移性進行控制性設定，制作了本研究的適宜性圖集。

3)2020年土地利用分類模擬。

結合提取的南京市土地利用分類數據，確定用地轉換規則，并以2010年為起始年，基于2000與2010年的土地利用現狀，模擬南京市2020年的土地利用分類數據，將2020年土地利用分類實際數據與模擬數據進行對比，以Kappa系數計算模擬模型精度，驗證CAMarkov模型模擬的可靠性。

4)城市擴張情景下2030年土地利用分類預測。

城市擴張情景即依據城市發展過程中的歷史土地利用發展規律推演所獲城市發展情景。在2020年土地利用分類實際數據與模擬數據精度驗證可靠的情況下，再以2020年為起始年份，結合2010—2020年土地轉移矩陣和適宜性圖集，預測2030年土地利用分類空間數據。

3.4 綠地生態源地選擇

結合Conefor工具軟件分析各綠地空間整體連通性指數(IIC)、景觀巧合概率指數(LCP)、可能連通性指數(PC)等景觀連接度指數[24]，并在參考相關上位規劃的基礎上，選擇各時期連通度重要性程度較高的綠地空間作為生態源地。

3.5 綠地生態廊道模擬與綠地生態網絡構建方法

斑塊生境適宜性越高，物種遷移阻力越小。本研究依據現有土地利用類型賦予相應的阻力值(表1)，用以定量描述物種在不同景觀類型中遷移和擴散的阻力大小[25]。

基于土地利用分布，運用GIS平臺構建消費阻力面，作為各時期研究區阻力面模型[25]。并通過Cost patch空間分析工具確定綠地生態網絡節點之間最小消耗路徑，尋找各時期潛在綠地廊道，并綜合各時期綠地廊道構建綠地生態網絡體系。

4 結果與分析

4.1 土地利用分類變化

處理后得到2000、2010和2020年研究區土地利用空間數據(圖3)，精度均達到85%以上，能夠滿足研究要求。2000—2020年研究區景觀空間格局變化主要表現在以下兩方面。

圖3 研究區土地利用分類圖

1)在土地利用類型分布方面，建設用地向研究區南部逐漸擴張，其中在“河西南”“湯山-五條嶺-將軍山-牛首山”“鐘山-荊山”“桂莊樞紐-駱家邊樞紐”周邊地區建設用地擴張相對明顯，“高淳區”“祿口機場”周邊出現零星碎片狀建設用地。同時，隨著建設用地擴張，鐘山、方山等地綠地斑塊孤島化、破碎化趨勢愈發明顯(圖3)。

2)在土地利用數量方面，2000—2010年擴張強度明顯強于2010—2020年，2020年建設用地約占27.73%(1 164.25km2)，城市擴張速度放緩。林地和農業用地面積減少，農業用地面積減少最多，2000—2020年共減少了603.71km2，消失的農業用地大多轉變為建設用地(表2)。

4.2 城市擴張情景模擬下土地利用空間分布

通過Crosstab模塊計算得到南京市2020年模擬圖和實測圖的Kappa系數為0.85，精度滿足要求，可用于研究區未來土地利用空間分布預測。由表2可知，研究區2010—2020年城市擴張速度放緩，但建設用地仍處于增長趨勢。同時，《南京市城市總體規劃(2018—2035)》中指出2030年南京市的建設用地規模規劃為2 150km2，此為研究區城市擴張情景模擬提供了相應的現實依據。本研究以2020年南京市土地利用空間分布圖為基礎數據，通過MCE圖集，分析各類土地利用適宜性和2010—2020年土地利用轉移概率矩陣(表3)，預測研究區內2030年土地利用空間分布、各類用地面積及比例(圖4，表4)。

表2 研究區土地利用類型面積及比例

表3 南京市2010—2020年土地利用類型的Markov轉移概率矩陣(單位：%)

表4 研究區2030年土地利用類型面積及比例預測

圖4 基于CA-Markov模型模擬的2030年研究區土地利用分類圖

4.3 重要生態斑塊選取

結合研究區各年土地利用分類數據，利用Conefor工具對各年綠地斑塊進行景觀連通的重要性程度分析，本次選擇了整體連通性指數(IIC)、可能連通性指數(PC)和景觀巧合概率指數(LCP)，選取了面積大于4.5km2且各連接度指標排名均在前30位的綠地斑塊，并參考《南京市城市總體規劃(2018—2035)》和《南京市生態紅線區域保護規劃》，最終選取了18處重要綠地斑塊作為研究區的重要源地(圖5)。

圖5 研究區內重要綠地生態斑塊分布圖

4.4 綠地生態廊道模擬與綠地生態網絡構建

將上述選定的綠地斑塊作為生態源地，通過不同土地利用類型的植被覆蓋情況和受人為干擾的程度確定景觀阻力大小(表1)。構建阻力面并通過GIS中最小耗費路徑模擬各綠地生態源地之間的生態廊道，以確定各時期各綠地斑塊之間的最小消耗路徑，即生物遷徙過程中物質流和能量流消耗最小的最佳路徑[24]，最終構建了各時期的綠地生態廊道(圖6)。

表1 不同土地利用類型的景觀阻力值

將2020年基礎年份中構建的廊道劃分為保護型生態廊道。該類廊道為當下亟須保護與提升的綠地生態廊道，其保護與提升有利于實現當前時段大型生態斑塊間生物的有效互通，可為區域生態穩定提供基礎。

將2000和2010年模擬構建，但隨著土地利用類型轉變而逐漸消失的廊道劃分為修復型生態廊道。這類廊道為生物流動原有的慣性路徑廊道，可通過調整廊道當下景觀組分結構、進行綠地修補及縫合等方式恢復其原有內部生境，增加廊道連通性，恢復原有生態連接功能。如2000年將軍山(斑塊7)與馬頭山(斑塊8)間的廊道，與2020年兩斑塊間廊道相比(圖6)，該廊道曲率低，遷移路徑相對較短，通過對其進行修復，可恢復生物流動的原有慣性路徑廊道，減少生物在兩斑塊間遷移的能量耗散，增強斑塊間連通性。

將2030年模擬構建，且2020年與之前年份并未出現的新廊道劃分為潛在型生態廊道。這類廊道為潛在替代性廊道，當前時段下保護型生態廊道起主要連通作用，該類廊道連通效能尚未完全體現。一旦未來城市建設用地擴張，現有廊道受建設用地擠壓或因不可控因素未能有效保護時，該類廊道可發揮其替代作用。如橫山(斑塊11)與無想山(斑塊14)間的廊道，從2020與2030年模擬構建的廊道對比中可知(圖6)，當未來溧水區建設用地擴張，若2020年現存廊道未能有效保護時，新形成的廊道將會發揮其潛在替代作用。

圖6 研究區綠地生態廊道模擬分布圖

本研究綜合構建城市擴張情景模擬下綠地生態網絡，依據當下現實，把握發展趨勢，建立“歷史演變-現狀分布-未來趨勢”綜合分析下的綠地生態網絡(圖7)。

圖7 研究區綠地生態網絡規劃圖

4.5 綠地生態網絡優化

1)生態關鍵點建設。

在后續的綠地生態網絡構建中，應在國土空間規劃下的生態紅線保護基礎上，加強各關鍵點的保護和提升，同時將各廊道間相互交匯的綠地斑塊節點也進行一定程度的保護和提升，使其作為節點型生態棲息地，以增加綠地斑塊間的連通性，發揮綠地節點暫棲地的作用，增加廊道間的結構穩定性，提高物種在廊道中遷移的成功率，完善研究區內生態網絡的整體性。

本研究進行了4個時期的綠地生態網絡模擬。以2020年為基準，研究區內廊道交匯處關鍵節點位置相對于其他年份發生了變化，這是由于建設用地的擴張造成了原有廊道阻力變大，不得以選擇另一廊道替代原有廊道，因此造成了關鍵點位置變化。

因此，依據關鍵點建設的緊迫性，研究中將2020年的現有關鍵點作為一級關鍵點(圖8)，即在當下現實中亟待進行綠地生態網絡建設的重要節點，通過該類綠地節點的建設，可作為當前生物遷移過程中的暫棲地，通過構建腳踏石綠地斑塊，減少當下生物遷移過程中的物質流和能量流。將修復型生態廊道與潛在型生態廊道交匯處作為二級關鍵點(圖8)，因其作為廊道修復提升和未來潛在廊道建設備用的關鍵點，在原有廊道得以修復或現有廊道受不可控建設因素的破壞情形下，該類節點可以發揮替代性作用，成為網絡結構中的補充和備用節點。

2)保護并疏通生態廊道。

從圖6可以看出，2000—2020及2030年構建的生態廊道中，部分廊道位置發生了變化，主要由于原有部分“生態源”之間的阻力面受土地利用類型的變化而發生阻力大小的改變，造成了廊道改線。由于缺少生態廊道空間的保護和建設，兩源地之間模擬構建的生態廊道阻力大于原有廊道阻力，易造成部分“生態源”被建設用地包圍，越發孤島化，如紫金山(斑塊5)和方山(斑塊6)，難以形成網絡間的有效連接。因此，留存綠地生態廊道保護空間尤為重要。

為進一步保護并疏通生態廊道，針對不同景觀類型主導的廊道，提出不同側重的疏通策略。依據廊道主要景觀成分將其劃分為3類：農田為主的廊道，草地、林地為主的廊道和建設用地為主的廊道(圖8)。同時，剔除冗余廊道并以各斑塊和生態關鍵點為劃分節點進行了3類廊道數量與長度的統計(表5)。

表5 研究區依據主導景觀成分分類的廊道統計

圖8 研究區生態關鍵點與生態廊道景觀成分分類分布圖

整體來看，景觀成分以農田為主的廊道在研究區中數量與長度占比較多，主要分布在城市邊緣區，為連通青龍山、方山、東坑南、橫山、姚家水庫北、無想山間的廊道，多處于江寧區耕地和農村居民點周邊，疏通成本較低。應在保護基本農田的基礎上，對農田周邊進行綠地修補，部分地區可進行退耕還林，保證潛在廊道的穩定。景觀成分以草地、林地為主的廊道主要分布在研究區南側，為連通無想山、溧水區生態公益林、赭山頭水庫、瑤池、花山生態公益林間的廊道。這是由于各源地斑塊間具有良好的綠地資源，如龍墩湖風景名勝區、大荊山森林公園等，且該片區未受建設用地擴張影響。應對廊道周邊鄉鎮擴張、坑塘養殖進行限制，以保證其中草地、林地的連通性和群落穩定性，避免其被建設用地割裂。景觀成分以建設用地為主的廊道主要為建成區內棲霞山、大連山-青龍山、鐘山、方山、將軍山-牛首山間的廊道，起溝通城市內部生物斑塊間交流的作用。由于廊道內部建設用地轉變難度較大，應結合濱水綠廊、道路綠廊等共同建設，并通過見縫插綠的方式，將廊道中各破碎的綠地斑塊進行有機縫合，增加物種遷移可能，同時可將城市建設用地中各類綠地與綠地生態網絡體系進行有機結合，避免城市建設用地對廊道的侵占，造成綠地斑塊的孤島化。

5 結論與討論

筆者突破了傳統研究中基于現狀用地進行綠地生態網絡體系構建的思路，通過將城市擴張情景模擬與綠地生態網絡構建相結合，用趨勢量化的方式將城市未來發展情景反映到綠地生態網絡規劃中，為綠地空間及綠地生態網絡研究提供了新思路。

與以往研究不同，數字化地分析了城市綠地生態網絡在過去、現在、未來3個時空下的狀態，并在此基礎上構建了保護型、潛在型和修復型廊道，明確了綠地生態網絡中各廊道的空間定位，避免了以往只注重對現狀綠地斑塊和生態廊道的保護，而不考慮時空變化下綠地生態網絡體系發展變化的動態性。

本研究針對未來城市擴張情景模擬，把握城市土地利用變化趨勢，探索城市擴張與綠地生態網絡耦合的動態模擬理論與方法。但時空動態下綠地生態網絡體系構建與優化的嘗試仍然處于探索階段，存在以下不足。

1)本研究綠地空間受分類方式和分類精度影響，綠地空間劃分存在一定誤差，未來研究中需進一步完善。同時，研究并未考慮不同源地的不同生態特性，僅考慮了源地連通度的重要程度，且在廊道構建中并沒有進行相關指示物種遷徙的研究，因此尚處于客觀模擬構建層面。

2)本研究將綠地生態網絡優化置于時空動態演變和未來城市擴張情景模擬中，以期突破原有生態網絡構建中時間層面考慮的不足，并用以指導研究區中綠地建設與規劃。但生態廊道保護和修復需結合實際用地進行進一步分析與考證方能最終落地。此次構建的綠地生態網絡體系雖有一定的研究意義，但并未全面反映各時空動態變化下生態網絡構建的優劣。希望在未來研究中不斷完善，為城市綠地建設與規劃提供更加科學的決策方法。

注：文中圖片均由作者繪制。