城市低效用地更新為綠色基礎設施優先度評價

魏新星,陳一欣,黃 靜,蘇 杰,4,尹海偉,*,曾 輝

1 南京大學建筑與城市規劃學院,南京 210093 2 北京大學深圳研究生院城市規劃與設計學院,深圳 518055 3 南京大學地理與海洋科學學院,南京 210023 4 深圳市龍華區發展研究院,深圳 518110

快速城鎮化導致城市建設用地無序擴張,造成部分地區出現土地利用效率低下、生態空間被侵占、景觀連通性受損等問題,致使城市生態系統遭到破壞,城市可持續發展受到嚴重威脅[1—2]。在新型城鎮化和生態文明建設背景下,我國國土空間開發利用思路逐步由傳統增量擴張向存量更新優化轉變[3—5],且存量土地的再利用不能以經濟價值最大化為單一目標,需要兼顧生態和社會價值的有效發揮[6—7]。近年來,圍繞存量土地再利用,各地在城市建成區范圍內積極開展“三舊”改造、“低效用地再開發”、“城市更新”等實踐,其中,大量布局散亂、利用粗放、用途不合理、建筑危舊的存量建設用地,即低效用地,成為存量更新的主要空間載體[8]。但已有實踐大多以短期經濟利益為目標,通過提高建設強度來重構物質空間[7,9—10],卻忽視了居民生活和生態環境改善的需求,不利于綠色健康可持續城市的建設。研究表明,GI作為一種可持續的基礎設施,能起到保護生物多樣性、增進公共服務、促進經濟發展等作用[11]。國外許多城市通過識別和整合具有發展潛力的閑置和廢棄資產,并分類實施綠色更新,從而優化GI網絡,最大限度促進隱形生態效益的發揮,支撐特定空間下的社會經濟增長[12]。結合國內城市發展現狀,前瞻性地辨識出高發展潛力、高生態效益的城市低效用地,將其更新為GI,可拓寬局部生態空間,進而優化城市生態格局,這既能為確保城市生態過程的連續性提供空間支撐,也將有助于城市土地資源的高效利用和城市人居環境的有效改善,與存量土地再利用的多元利益訴求高度契合。但由于改造的資金成本有限,各地塊更新改造的可行性、緊迫性和綜合效益存在差異,以及更新為GI后對景觀連通性的貢獻程度亦有所不同,故合理判別低效用地更新為GI的優先度,并針對性、分階段地進行更新改造,是當前低效用地更新和GI格局優化亟待解決的重要問題。

目前,與低效用地更新相關的研究多集中在成因分析[13]、空間識別[14]、更新潛力評價[15—17]、開發策略[18]以及政策機制[19]等方面。其中,更新潛力指實施更新帶來的效益,更新潛力評價是確定低效用地更新優先級的重要依據。綜合評價法是該領域應用較為廣泛的潛力評價方法[15],通過構建綜合指標體系對潛力進行測算,劃分潛力等級以確定更新的優先順序。然而,當前評價中普遍存在指標不夠全面、數據較為簡單、指標選擇過于強調經濟效益等問題,且多以行政區為研究對象,較少涉及具體的地塊,對規劃實踐的指導意義不強[15—16]。

景觀連通性是景觀對生態流的便利或阻礙程度[20],增強景觀連通性有利于保護生物多樣性,緩解生境破碎化,對于城市生態環境的改善具有重要意義[21—22]。基于圖論[23]、形態學空間格局分析(Morphological Spatial Pattern Analysis,MSPA)[24—25]、最小費用模型[26—27]、電路理論[28—29]等方法,可以通過識別和保護重要的斑塊或廊道、鞏固提升生態節點的規模和質量,以及修復增加新的斑塊或廊道等方式提升景觀連通性[29—31]。但已有研究中普遍存在優化要素與實際用地類型產生空間沖突的問題,如待優化的生態節點位于基本農田、新建居住區等地塊而出現用地沖突,致使優化方案難以落地實施[32]。另外,當前城市修復仍主要側重單個地塊的生態修復,缺乏對整體景觀連通性的統籌考慮[12]。因此,從可行性角度出發,識別城市建成區內潛在的重要生態恢復空間,并前瞻性地進行土地用途管制,有序將其轉變為GI,對科學優化城市生態空間格局非常關鍵。然而,有關中心城區城市低效用地更新為GI的研究尚不多見,而基于潛力評價與景觀連通性分析,綜合探尋低效用地更新為GI優先度方面的研究則更為少見。

鑒于此,本文以桂林市中心城區為例,采用層次分析法、熵權法和TOPSIS方法,通過構建綜合指標體系,定量評價了研究區低效用地的更新潛力；基于最小費用路徑、電路理論等方法,通過模擬低效用地更新前后兩種情景下的生態網絡格局,評價了低效用地地塊對提升景觀連通性的重要程度,進而利用二維判別矩陣,以潛力評價與景觀連通性為指標,分析了低效用地更新為GI的優先度,提出了低效用地更新與優化的策略。研究結果可為城市低效用地更新和GI格局優化提供決策參考。

1 研究區概況

桂林市地處湘南丘陵、黔東山地與桂中盆地結合部,位于109°36′—111°29′E、24°15′—26°23′N之間,地勢西北高東南低,地形地貌復雜多樣；屬亞熱帶季風氣候區,降雨多且集中在夏季；森林資源豐富,生態本底條件優越。由于近年來高強度的城鎮開發建設,桂林市景觀連通性大幅降低,生態環境保護形勢日益嚴峻。桂林市中心城區作為城鎮化建設的核心區域,面臨經濟發展、人居與生態環境改善的多重挑戰。近年來,桂林市正在大力推進城鎮低效用地再開發工作,為優化中心城區(尤其是老城區)的生態環境提供了契機。本文綜合考慮城市建成區與周邊山體的關系和城市低效用地的空間分布情況,選擇疊彩區、七星區、秀峰區,雁山區、象山區和靈川縣的部分區域作為研究區(圖1),總面積約為348km2。

圖1 研究區范圍及土地利用分布情況Fig.1 Map of location and land use of the study area

2 數據與研究方法

2.1 數據來源與預處理

本文所使用的數據主要有：來源于Local Space網站的研究區2020年9月的高分辨率遙感衛星影像數據(http://www.locaspace.cn/LSV.jsp)；來源于地理空間數據云網站的數字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率為30m；珞珈一號夜光遙感衛星獲取的夜間燈光數據(資料來源：http://59.175.109.173:8888/index.html),分辨率為130m；來源于OpenStreetMap網站的道路矢量數據(http://www.openstreetmap.org/)；通過百度地圖API爬取的2020年POI數據,覆蓋醫療、教育培訓、美食、購物、休閑娛樂、市政等類型；來源于鏈家網站(https://gl.lianjia.com/)的小區戶數數據；來源于桂林市自然資源局的低效用地數據(圖1)、地價數據。

本文使用投影變換、空間校正、地理配準、裁剪等手段對研究數據進行預處理,使其坐標系統保持一致,并將柵格分辨率統一轉換為10m×10m；通過對遙感衛星影像數據進行目視解譯,獲取研究區的土地利用現狀圖(圖1)；根據《桂林經濟社會統計年鑒2019》中的市轄區人口與戶數,計算得到平均每戶3.2人,進而得到各小區人口總數。

2.2 研究方法

本研究從低效用地更新潛力評價、基于景觀連通性提升的低效用地重要性評價和低效用地更新為GI的優先度評價3個方面展開研究,構建了基于更新潛力評價與景觀連通性分析的低效用地更新為GI的優先度技術框架,具體技術路線如圖2所示。

圖2 技術路線Fig.2 Technical workflow TOPSIS:逼近理想解排序法 Technique for order preference by similarity to ideal solution; NLCC:標準化最小費用廊道值 Normalized least cost corridor; GI:綠色基礎設施Green Infrastructure

2.2.1低效用地更新潛力評價

(1)評價指標體系構建

遵循系統性、代表性、獨立性、可獲得性等原則,統籌考慮地塊自身更新的難易程度、更新成本以及預期綜合效益,從地形條件、土地利用情況、區位交通條件和公共設施完備度四個方面[15]選取15項指標因子,構建研究區低效用地更新潛力的評價指標體系(表1),并參考相關文獻確定指標的正負屬性[16]。

表1 低效用地更新潛力評價指標體系

(2)指標權重確定

本文采用層次分析法和熵權法兩種方法分別計算各項指標的主客觀權重,并根據余建星等[33]提出的加法組合賦權方法,通過將主客觀權重進行集成來確定各指標的權重(表2)。

(3)基于TOPSIS方法的低效用地更新潛力評價

本研究涉及大量低效用地地塊和多個評價指標,樣本容量大,指標數量較多且指標間具有不同量綱,故本文選取適用于多評價單元、多指標的TOPSIS方法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)進行低效用地更新潛力評價[34](具體計算流程如圖3所示),并根據相對接近系數值(Ci)來表征每一個地塊更新潛力的大小,采用自然斷點法分別將住宅用地、商服用地和工礦用地的更新潛力劃分為5個等級：潛力很大、潛力較大、潛力中等、潛力較小、潛力很小(圖4、表3)。

表2 低效用地更新潛力評價指標體系及權重

圖3 TOPSIS計算流程Fig.3 TOPSIS calculation process 本研究共有i個地塊,i=1,2,…,255;設置j個評價指標,j=1,2,…,15;xij為第i個地塊對應的第j個評價指標的值

表3 不同類型低效用地潛力等級數量及面積匯總

2.2.2基于景觀連通性提升的低效用地重要性評價

(1)生態源地識別

生態源地是物種棲息和擴散的基礎,其識別主要取決于生境面積、生態系統服務重要性、生境形態和質量等因素[35]。本文結合研究區實際情況以及數據的可獲得性,從斑塊面積和景觀連接度兩個方面進行生態源地的遴選。

選取林地和公園綠地作為備選源地,并提取面積大于1hm2的源地作為景觀連接度的評價對象。參考費凡等的研究[36],選取可能連通性指數(PC)作為評價指數,在Conefor2.6軟件中設置距離閾值為1000m,連通性概率為0.5,得到各個斑塊的斑塊重要性指數(dPC),并提取重要性指數前20%的斑塊作為最終的生態源地(圖5)。

(2)景觀阻力面創建

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[37],其大小與景觀類型、人類活動干擾強度等因素有關。基于研究區實際情況及數據的可獲得性,參照相關研究[38—39],針對不同土地利用類型進行景觀阻力的賦值(表4)。

表4 不同土地利用類型的阻力值

由于根據土地利用類型進行阻力面的均一化賦值難以反映人類活動對阻力面的影響,因此,本文基于夜間燈光數據對景觀阻力面進行了修正(公式1)[40—41]。

(1)

(3)生態廊道模擬

本文采用最小費用路徑方法(Least-cost path method,LCP)[26],基于低效用地更新前和低效用地更新后兩種生態源地情景,通過計算物種在源地斑塊間遷移擴散所克服的累計阻力值,模擬得到兩種情景下生態源地之間的最小費用路徑與生態網絡格局(圖5、圖6)。

(4)重要性評價

針對低效用地更新前的生態網絡情景,選擇標準化最小費用廊道值(Normalized Least Cost Corridor,NLCC,公式2)來衡量低效用地更新為生態廊道的潛力[42—43],其值越低,表明成本越低,生物遷移通過的可能性越大,成為生態廊道的潛力越大(圖7)。

NLCCAB=CWDA+CWDB-LCDAB

(2)

式中,NLCCAB是斑塊A、B之間的標準化最小費用廊道,CWDA、CWDB分別為從斑塊A、B出發的加權成本距離,LCDAB是指斑塊A、B之間最小費用廊道對應的加權成本距離。

針對低效用地更新后的生態網絡情景,采用電路理論的中心性值來衡量低效用地作為踏腳石斑塊的相對重要性(圖8)。低效用地斑塊的中心性值越大,說明其更新后在維持整個生態網絡景觀連通性中的重要性越高。其計算原理為：將每個源地視為節點,將每條廊道視為電阻,其電阻值為對應的成本加權距離,在Centrality Mapper軟件中采用迭代方式,給一個斑塊1A的電流,另一個斑塊接地,模擬計算兩個斑塊間的電流值；將經過每個斑塊的電流累加,得到累積電流值即為斑塊的中心性值[44]。

最后,將低效用地的平均NLCC值和中心性值進行標準化與等權重疊加,得到基于景觀連通性提升的低效用地重要性得分,并采用自然斷點法,將其劃分為高、較高、中等、較低和低五個重要性等級(圖9)。

2.2.3基于判別矩陣的低效用地更新為GI的優先度評價

參照尹海偉等的研究[45],采用二維判別矩陣方法,將低效用地更新潛力等級和景觀連通性重要性等級進行疊加分析,得到25種組合類型,并基于優先考慮更新潛力再考慮景觀連通性重要性原則,將其重新劃分為Ⅰ—Ⅴ5個等級,分別對應最高、較高、中等、較小、最小優先度(圖10、表5)。

表5 低效用地更新為GI的優先度等級劃分

3 結果與分析

3.1 低效用地更新潛力評價結果

由圖4、表3可見,由于地塊間各項指標差異較大,低效用地更新潛力的空間分布比較分散,無明顯集中趨勢；整體而言,潛力很大和潛力較大的低效用地多分布在建成區的外圍區域,僅有少數零散分布在建成區中部,更新潛力很大的用地斑塊共有18個,面積為116.48hm2,占低效用地總面積的18.04%,潛力較大的用地斑塊有27個,面積為131.87hm2,占比20.42%。低效住宅用地主要位于疊彩區、秀峰區和靈川縣(圖4),這些地塊普遍存在容積率和建筑密度較低、建筑質量較差、公共設施配套不足等問題,因而更新潛力較大。低效商服用地數量較少,在象山區、秀峰區和靈川縣有零星分布(圖4)。低效工業用地主要位于象山區和七星區(圖4),這些地塊容積率較低,且周邊道路系統規模不足、公共交通服務短缺,故更新為GI的潛力也較大。

圖4 不同類型低效用地更新潛力等級空間分布Fig.4 Spatial distribution of renewal potential grades of different inefficient land types

3.2 低效用地重要性評價結果

(1)不同情景的生態網絡比較分析

由圖5、圖6可見,低效用地更新后情景的最小費用路徑(生態廊道)數量明顯增多,平均長度大幅減小,更新前共有239條,平均長度為817m,而更新后增加為722條,平均長度減少為446m；且低效用地更新后情景的長度小于3km的最小費用路徑所占比例明顯增加(由53.32%增為61.63%),而大于3km的最小費用路徑所占比例顯著下降(由32.94%減為14.45%)。表明低效用地更新后的生態網絡格局明顯改善,特別是在研究區北部的八里街片區和疊彩片區、西部琴潭片區、東部七星北片區和七星南片區等建成區改善最為顯著,表明這些分布于生態源地之間面積較小的低效用地,能夠有效發揮“踏腳石”作用,極大優化了源地間的景觀連通性。

圖5 不同情景下的最小費用路徑Fig.5 The least-cost paths for different scenarios

圖6 不同情景的最小費用路徑數量和長度Fig.6 Statistics of the number and the length of LCPs for different scenarios LCP： 最小費用路徑方法Least-cost path method

(2)低效用地的重要性程度評價

由圖7可見,低效用地更新前,其標準化最小費用廊道(NLCC)值在6—1453320之間,略低于研究區的NLCC值(在0—1970768之間),且在空間分布上存在較大差異,部分低效用地位于最小費用路徑附近,則其NLCC值會較小,生物遷移通過的概率較大,未來更新為生態廊道的潛力也較大,否則反之。另外,低效用地更新后,研究區低效用地的中心性值在419—14583之間,明顯低于研究區所有源地的中心性值(在419—35165之間,高值區主要為研究區東西兩側的大型山體綠地)(圖8),表明低效用地與周邊大型綠地相比,其中心性水平偏低；不同低效用地地塊之間的中心性值差異較大,研究區北部和西部的部分低效用地中心性值較高,說明這些地塊處于生態網絡格局中的關鍵位置,對提高研究區整體景觀連通性具有重要作用。

圖7 NLCC值分析結果Fig.7 Results of NLCC value analysis

圖8 基于電路理論的中心性分析結果Fig.8 Results of centrality analysis based on circuit theory

綜合低效用地的NLCC值和中心性值,可以得到基于景觀連通性提升的低效用地重要性程度空間分布(圖9)。由圖9可見,研究區高重要性(18個)和較高重要性(41個)的低效用地面積分別為157.20hm2和162.82hm2,分別占總面積的24.34%和16.08%,主要集中分布在靈川縣與秀峰區交界處、疊彩區中部、秀峰區與象山區交界處以及象山區東部；中等、較低和低重要性的低效用地分別為80個、28個和28個,面積分別為188.08hm2、104.85hm2和32.90hm2,分別占總面積的29.12%、16.23%和5.09%,散布在整個中心城區。

3.3 低效用地更新為GI的優先度評價結果及規劃建議

由圖10可見,研究區低效用地更新為GI的優先度等級總體上呈現Ⅰ、Ⅱ級多中心集聚分布、其他等級散布的特征；優先度Ⅰ級(9個)和Ⅱ級(53個)地塊的面積分別為135.58hm2和209.28hm2,分別占低效用地總面積的20.99%和32.40%,主要呈組團狀分布在疊彩區中部、靈川縣中部、秀峰區和象山區的交界處以及象山區和雁山區的交界處；優先度Ⅲ級(33個)、優先度Ⅳ級(119個)和優先度Ⅴ級(41個)地塊的面積分別為110.02hm2、159.41hm2和31.56hm2,分別占總面積的17.04%、24.68%和4.89%,這些地塊散布于研究區的中部。

圖9 基于景觀連通性提升的低效用地重要性程度空間分布Fig.9 Spatial distribution of importance degree of inefficient land based on the improvement of landscape connectivity

圖10 低效用地更新為GI的優先度等級空間分布Fig.10 Spatial distribution of priority grades of transforming inefficient land to GI

建議根據地塊的優先度等級分類制定城市低效用地的用途管制與更新規劃。優先度為I級的地塊(全部或部分區域),建議優先更新為公園綠地,將其納入城市的GI網絡,以更好地保護城市生物多樣性,增強整體生態網絡格局的景觀連通性；優先度為Ⅱ級和Ⅲ級的地塊,更新規劃時應嚴格控制綠地率,適當增加綠地面積,提高植被物種豐富度,增加的綠地應優先建設口袋公園、袖珍公園、社區游園等,以切實保障所更新地塊“踏腳石”功能的有效發揮,或者建設一定寬度的帶形綠地,將其作為生態廊道融入周邊的生態網絡格局之中；優先度為Ⅳ級和Ⅴ級的地塊,建議可全部更新為城鎮建設用地,但在其更新過程中應積極采用屋頂綠化、垂直綠化等手段來增加綠化覆蓋率,提升城市綠化品質。

4 討論與結論

4.1 討論

本文通過探討低效用地更新的潛力以及低效用地更新后對提升景觀連通性的重要性,提出了一種判斷低效用地更新為GI優先度的技術框架。該框架將景觀連通性分析引入低效用地更新優先級的評價中,響應了城市高質量發展和生態文明建設需求,同時注重低效用地更新的可行性,為低效用地的更新和城市GI格局的優化提供了可操作性的技術框架。但本文仍存在一定的局限性:在低效用地更新潛力評價中,沒有考慮用地權屬、業主意愿等因子；在優先度評價中,發現低效用地更新潛力與提升景觀連通性的重要性評價結果存在一定的空間差異(圖4和圖9),在研究區北部和南部,部分低效用地更新潛力較小但生態重要性較高,而在研究區西部,部分低效用地更新潛力較大但生態重要性較低,因而采用二維判別矩陣進行優先度類型劃分會有多種組合情景,本文僅基于發展潛力優先原則選擇了其中一種分類情景,未開展多情景分類結果的比較分析。此外,本文聚焦于低效用地更新為GI后對提高景觀連通性和保護生物多樣性的關鍵作用,未對其社會和經濟功能進行深入探討,后續可將其休閑游憩、調控雨洪等生態系統服務及供需平衡與權衡關系納入分析框架之中,以更好地實現低效用地地塊更新后綜合效益的提升。

4.2 結論

本研究以桂林市中心城區為例,采用層次分析法、熵權法、TOPSIS、最小費用路徑、電路理論、二維判別矩陣等多種方法,構建了低效用地更新為GI的優先度評價的技術分析框架,定量評價了低效用地更新為GI的優先度,可為低效用地再開發的規劃實踐和綠色基礎設施網絡格局優化提供決策參考。研究結果表明：(1)從低效用地自身條件來看,約38%的低效用地具有較高的更新潛力,總體上呈多中心集聚分布特征,主要分布在研究區西部和北部；(2)低效用地更新為GI后,研究區廊道數量明顯增加,平均長度大幅減小,北部和南部連通性顯著提升。不同低效用地地塊充當生態廊道或踏腳石的潛力存在顯著差異,綜合分析結果表明重要性較高的低效用地面積占比達40%,主要分布在研究區北部、西部和南部；(3)低效用地更新潛力評價結果和基于景觀連通性提升的重要性評價結果在部分區域差異明顯,且優先度等級結果總體呈Ⅰ、Ⅱ級多中心集聚分布、其他等級散布的特征,優先度較高的低效用地面積占比達53%,主要分布在研究區北部和西南部,應針對不同優先度等級的地塊制定差異化的用途管制與更新規劃措施。