基于形態學空間格局和空間主成分的貴陽市中心城區生態網絡構建

范春苗,王志泰,2,*,湯 娜,鄧國平

1 貴州大學 林學院,貴陽 550025 2 貴州大學 風景園林規劃設計研究中心,貴陽 550025

快速城市化進程伴隨著高強度土地開發與利用,嚴重影響了區域景觀生態安全與可持續發展,使原本脆弱的城市生態環境更趨于惡化[1]。針對當前面臨的各類生態環境問題,各級政府持續推動了各個層面的國土空間治理,強調“自然資源整體保護”與“科學布局生產空間、生活空間、生態空間”的指導思想[2]。貴陽市作為西南巖溶地區中心城市之一,是典型的喀斯特多山城市,可建設用地少,人口壓力大,發展更加集中。近年來貴陽市中心城區城市化加劇,生態系統服務功能受損、土地利用結構失衡,生態安全以及可持續發展受到極大威脅[3]。而中心城區內的山地環境具有高度異質化的生境、相對較低的人類干擾強度,是生物多樣性保護的重點區域[4]。針對這類巖溶地區多山城市的城-山鑲嵌體景觀特征,為緩解喀斯特山地城市生態保護與經濟發展之間的矛盾,探索喀斯特多山城市生態網絡構建模式具有重要意義,研究結果將對喀斯特山地城市綠地生態系統空間格局優化和綠地系統規劃提供依據和參考。

生態網絡以景觀生態學為理論基礎,融合島嶼生物地理學、干擾生態學等其他相關理論,以連接景觀空間中破碎化的景觀斑塊為目的,依托線性生態廊道的連接而構建的生態網絡體系,具有維持景觀空間內的生物多樣性、生態系統穩定性等功能[5—7],是提升自然資源整體保護與區域生態安全的有效途徑。生態網絡起源于20世紀80年代的歐洲,最開始是由生態節點、廊道、緩沖區以及自然保護區等組成的網絡狀景觀[1]。發展至今,生態網絡結構已趨于成熟,學術界對生態網絡構建的研究已形成基本模式：生態源地識別、綜合生態阻力面構建與潛在生態廊道提取。對生態源地識別,現有研究多以生態系統服務[8]、生態安全[9]、景觀連通性[10]、生態功能重要性[11]等因素作為評價依據,或直接根據斑塊面積與屬性選取適宜生態斑塊[12]。綜合阻力面多基于阻力賦值[5]或構建相關評價體系[13]獲得,近年來有學者利用夜間燈光數據[14]、地形位指數[15]、地質災害敏感性[16]來修正綜合阻力面,使評價結果更具客觀性。提取潛在生態廊道的方法廣泛地使用最小累積阻力模型(MCR)[17—19]和電路理論[20],并基于重力模型[9]研判相對重要生態廊道。喀斯特地區作為生態研究熱點區域,但喀斯特多山城市生態網絡構建研究目前少見報道,同時喀斯特地區城市建成環境中遺存了大量生態用地,在城市中具有重要的生態系統服務價值,傳統方法僅用單一行政區域尺度識別生態網絡,無法發揮建成環境內生態斑塊的生態系統服務價值,因此,根據不同空間尺度上生態問題的差異性,針對性構建多尺度生態網絡并疊置識別重要銜接空間,在滿足較大尺度上生態網絡結構基礎上,考慮小尺度環境中遺存生境的生態系統服務價值,是目前喀斯特多山城市生態網絡規劃亟待優化的方法路徑。

綜上所述,本研究以貴陽市中心城區為研究區域,基于主成分分析確定研究區綜合阻力面,利用形態學空間格局分析法(MSPA)和景觀連通性識別中心城區生態源地,通過綜合評價識別建成區生態源地,基于MCR模型、重力模型、水文分析等方法構建并疊置中心城區行政區和建成區生態網絡識別關鍵銜接廊道及節點,最后對研究區生態網絡進行優化。旨在為貴陽市中心城區在國土空間規劃和城市開發建設中協調生態保護與城市發展提供科學合理的參考。

1 研究區概況

貴陽市作為我國西南地區重要中心城市之一,位于貴州省中部(106°07′—107°17′E,26°11′—26°55′),是貴州省政治、經濟、文化、科教、交通中心和西南地區重要交通、通信樞紐,工業基地及商貿旅游服務中心。其地處黔中山原中部典型喀斯特地貌區,地跨長江水系烏江支流與珠江水系紅水河支流分水嶺。近年來貴陽市城市化加劇,生態系統服務功能受損、土地利用結構失衡,生態安全以及可持續發展受到極大威脅。建設生態網絡保證區域生態安全可對其生物多樣性保護起到直接的促進作用。本研究分中心城區行政區和建成區兩個尺度,中心城區行政區包括南明區、云巖區、花溪區、烏當區、觀山湖區、白云區(市轄區),總面積為2529.38 km2,中心城區建成區為以上6個市轄區范圍內實際建成或正在建成的、相對集中分布的地區,至2018年,面積為368.24 km2,建成區內有527座城市山體遺存[21],本研究在疊置兩尺度生態網絡的基礎上構建并優化貴陽市中心城區生態網絡。

2 數據與研究方法

2.1 數據來源與預處理

圖1 研究區土地利用分類Fig.1 Land use classification in the study area

本研究采用的數據包括貴陽市中心城區2018年5月Pleiades高分辨率歷史遙感影像圖(0.5 m空間分辨率)、Landsat 8遙感影像數據、DEM高程數據,來源地理數據空間云(http://www.gscloud.cn),行政區劃、主要公路分布、鐵路分布等其他基礎地理數據來源于全國地理信息資源目錄服務系統；自然保護區、山體公園分布等數據來源于貴陽市相關規劃資料；土壤類型數據來源于中科院環境科學數據庫。城市山體植物多樣性數據來源于野外調研及文獻查閱。本研究基于中科院土地利用/土地覆蓋遙感監測數據分類,遙感影像進行目視解譯后將用地分為林地、草地、水域、建設用地、耕地、未利用地6類(圖1)。

2.2 研究方法

2.2.1基于空間主成分分析的生態阻力綜合評價

(1) 生態阻力約束因子

參考前人研究[22—23],結合研究區實際情況,從自然屬性和人類活動干擾兩方面選取坡度、高程、歸一化植被指數等10個指標作為表征研究區綜合生態阻力的約束因子(圖2)。其中歸一化植被指數利用ENVI的Band Math計算得出,生境質量和相對生境退化度通過InVEST模型計算得[14],土地利用類型根據研究區土地利用數據分類提取,建設用地密度由ArcGIS 10.2的核密度分析得出,距道路距離、距水體距離利用研究區道路與水體數據建立多環緩沖區。利用ArcGIS 10.2軟件,將各單因子評價結果通過自然斷點法重分類為5級。最后將全部數據導出為30 m×30 m柵格。單因子生態阻力評價結果見圖3。

圖2 綜合阻力評價指標體系Fig.2 Comprehensive resistance evaluation index system

圖3 研究區單因子阻力面Fig.3 Single factor resistance surface in the study area

(2) 空間主成分分析

空間主成分分析(SPCA)則是在ArcGIS空間分析功能支持下,以柵格數據為基本操作單元,通過PCA將相關的空間變量對因變量的影響程度分配到相應的主成分因子上[24]。本文運用ArcGIS 10.2的Principal Components工具,將生態阻力綜合評價指標柵格依次輸入進行空間主成分分析,得到每個主成分所對應的空間載荷圖和各主成分的累積貢獻率,通過數理統計方法得到各評價因子權重,將各個評價因子進行加權求和,得到研究區綜合生態阻力空間分布。具體公式如下：

E=a1x1+a2x2+a3x3+…+anxn

(1)

式中,E為生態阻力綜合結果,an為主成分分析的權重,xn為研究區單因子阻力面。

2.2.2生態源地識別

(1) 行政區生態源地識別

MSPA方法強調結構性連接,能從像元層面更加精確地分辨出景觀的類型與結構[25],將研究用地按形態輸出為互不重疊的七類(核心區、橋接區、邊緣區、孔隙、孤島、環道區、支線)。為保證景觀要素完整性并結合研究區范圍大小,本文選擇30 m×30 m柵格作為研究單元,選取林地、水域、草地作為MSPA分析的前景數據[26],其他土地利用類型為背景數據,利用ArcGIS 10.2軟件將數據進行重分類,前景值設置為2,背景值設置為1,缺失數據設置為0,導入MSPA分析軟件后輸出TIF圖并對結果進行統計。通過計算整體連通性指數(ICC)和可能連通性指數(PC)來表征研究區生態斑塊的景觀連通性水平,在斑塊重要性指數(dPC)的基礎上識別研究區生態源地[27],各指數計算公式如下：

(2)

(3)

dPC=(PC-PCremove)/PC×100%

(4)

結合研究區情況,提取面積大小前30的核心區斑塊進行景觀連通性分析,借助景觀連通性分析軟件Conefor 26,設置連通概率為0.5,計算斑塊連通性指數(dPC),選擇dPC> 4.0的核心區斑塊作為生態源地。

(2) 建成區生態源地識別

貴陽市具有典型喀斯特生態環境,形成特殊的“城中有山,城山鑲嵌”格局,城市中自然山體具有重要生態學意義。本文對貴陽市建成區內527座城市遺存山體進行斑塊重要性指數、斑塊形狀指數、生物多樣性指數綜合評價,以此為依據進行建成區生態源地識別。首先利用ArcGIS 10.2中Coverage工具,設置距離500 m,對527座山體斑塊進行聚合。利用Conefor 26軟件計算景觀連通性指數(dPC),表征生境斑塊對潛在生態網絡結構的相對重要性；測算各山體斑塊形狀指數,表征建成區內自然山體的形狀復雜程度；通過實地調研計算得到建成區分區植物多樣性均值。最后將斑塊連通性指數、斑塊形狀指數、植物多樣性指數三者等權疊加,通過自然斷點法將建成區自然山體按重要程度分為5類,提取極重要和重要斑塊作為建成區內生態源地。

2.2.3生態網絡構建

MCR模型通過計算物種在景觀阻力面上從源點到目標所需克服的最小累積阻力,獲取二者間的最低成本路徑,該路徑可視為物種在兩地間遷移擴散的最優路徑[14]。將生態阻力綜合評價結果作為MCR分析的成本數據,利用ArcGIS 10.2軟件的成本路徑工具,依次計算每個源點到其他源點的最小耗費路徑,生成潛在生態廊道。基于重力模型計算生態源地間的相互作用矩陣[28],依據評價結果將潛在生態廊道分為極重要廊道、重要廊道和一般廊道。

(5)

式中,Gab表示源地a、b間的相互作用強度；Na、Nb分別為源地a和源地b的權重系數；Dab為源地a、b間潛在生態廊道標準化值；Pa和Pb分別為源地a和b的整體阻力值；Sa和Sb分別為源地a和源地b的面積；Lab表示源地a和源地b之間的生態廊道累積阻力值；Lmax為研究區所有生態廊道的最大阻力值。

將研究區生態廊道與阻力脊線的交點作為一類生態節點,生態廊道與生態廊道的交點作為二類生態節點。疊加生態源地、生態廊道及生態節點構成研究區生態網絡。

3 結果與分析

3.1 中心城區行政區生態阻力評價

中心城區行政區生態阻力指數經過主成分變換后的結果如下(表1),前9個主成分特征值大于1,前6個主成分的方差貢獻率累積超過了總方差的85%,提取前6個主成分可以合理地反映貴陽市行政區生態阻力格局組成。分析各主成分在原始指標上的載荷(表2)顯示：生境質量、植被覆蓋、土地利用在第一個主成分上的載荷較大,這些指標可以概括為自然生境影響因子；生境退化、建筑密度、距道路距離在第二個主成分上載荷較大,這些因子反映人類活動影響；距道路距離在第三個主成分中載荷較大,說明第三個主成分與人類活動相關程度高；植被覆蓋、距水體距離在第四個主成分中載荷較大,為自然影響因子；坡度指標在第五個主成分載荷較大；坡度、高程、植被覆蓋度在第六個主成分中載荷較大。第六第五主成分相關程度高的指標為地形因子。因此,可將研究區生態阻力評價指標概括為3類影響因子：自然生境影響因子、人類活動影響因子、地形影響因子。因研究區屬于典型喀斯特地貌區,形成了獨特的“城中有山、城山鑲嵌”格局,自然生境是影響其綜合生態阻力的重要因子,城市化發展帶來植被的破壞,導致生態斑塊破碎化,對研究區資源環境和整體生態安全造成重要影響；人類活動也是影響研究區生態阻力格局的重要因子,近年來貴陽市城市化加劇,建設用地密度增大,城市外部和內部的生態斑塊均受到不同程度的侵蝕,在城市發展的同時對生態環境帶來了極大破壞；另一個重要的影響因子為地形因子,特殊的喀斯特地貌一定程度上影響了研究區的土地利用結構,進而影響生態阻力綜合布局。

表1 主成分的特征值及其累積貢獻率

由研究區生態阻力等級空間分布圖(圖4)可知,高阻力區主要集中在研究區中部,呈放射狀向外擴散,這是由于該區為老城區,城市化水平高,交通體系發達,建設用地密集,植被覆蓋率較低且生態斑塊破碎。低阻力區主要分布在研究區周邊,以大型林地斑塊為主,人為干擾程度低,生態環境質量較高。這種中部高、周邊低的阻力空間格局,影響了城市內部與外部生境斑塊之間的物質流動和物種遷移,對研究區進行生態網絡構建可以增強生境斑塊間的景觀連通性。

表2 主成分載荷矩陣

分區域統計研究區阻力均值,得到研究區分區阻力等級劃分圖(圖5),根據阻力大小分為高阻力區(4.78—5.63)、較高阻力區(4.03—4.77)、一般阻力區(3.48—4.02),其中云巖區為高阻力區,較高阻力區為南明區和白云區,花溪區、烏當區、觀山湖區阻力相對較低。分析表明,云巖區阻力最高是由于其為貴陽老城主體部分,發展定位以現代生產性服務業為主,區內主要生態斑塊為小規模城市山體公園,人為干擾嚴重,同為老城區的南明區雖地處城市交通樞紐地帶,交通體系發達,但其中部尚存大型生態斑塊,且東部地區城市化水平較低,因此其生態阻力低于云巖區；花溪區、烏當區、觀山湖區處于城市化擴張階段,區內現存大量未經人為干擾的山體生態斑塊,自然條件良好,生態阻力低；白云區為全國最大的鋁工業基地之一,工業發展一定程度影響了該區的生態斑塊,因此該區生態阻力較高。

圖4 研究區綜合阻力面Fig.4 Comprehensive resistance surface in the study area

圖5 研究區區域阻力等級劃分Fig.5 Division of regional resistance level

圖6 研究區形態學空間格局Fig.6 Morphologically spatial pattern of the study area

3.2 中心城區生態網絡要素識別與提取

3.2.1生態源地選取

(1)中心城區行政區生態源地選取

通過提取研究區生態用地進行MSPA分析,識別出7類景觀結構(圖6),由MSPA分類統計(表3)可知,行政區生態用地共1533.43 km2,占研究區的60.03%。其中核心區面積1160.23 km2,占生態用地面積的75.66%,在七類景觀結構類型中占比最大,其次為邊緣區。整體來看,生態用地核心區主要分布在東北部和南部,中部核心區斑塊面積小且分散,破碎化程度較高。篩選dPC≥ 4共計15個核心區斑塊作為生態源地(表4、圖8),可以看出其分布呈“南北相望”格局,南部生態源地面積較小,北部面積大而集中,中部地區景觀連通性低,不利于物種遷移和物質流動,需要加強對原有生態斑塊的保護并增加生態源地。

(2)建成區生態源地提取

通過對建成區527座遺存自然山體斑塊的重要性指數、斑塊形狀指數、生物多樣性進行等權疊加,通過自然斷點法將結果分為5級,得到建成區自然山體斑塊綜合評價(圖7)。選取極重要、重要斑塊共28個作為建成區生態源地,主要分布在云巖區、南明區、觀山湖區,包含了建成區內10座綜合公園,其中,黔靈山公園、阿哈湖國家濕地公園、花果園濕地公園所在斑塊綜合評價值最高,應加強生態保護。

表3 形態學空間格局分類統計

表4 核心區斑塊重要性指數排序

圖7 建成區遺存自然山體綜合評價Fig.7 Comprehensive evaluation of remnant natural mountain in built-up area

3.2.2生態廊道提取

基于MCR模型,總計得到105條行政區生態廊道和378條建成區生態廊道,面積分別為18.93 km2和5.98 km2。從生態廊道景觀構成類型表可以看出(表5),兩個尺度的生態廊道中占比最多的景觀類型均為林地,分別占比84.06%和65.83%,說明林地是聯系各生態斑塊并保證生態遷移的關鍵景觀類型。行政區生態廊道景觀類型中,耕地占比第二,建成區生態廊道中建設用地占比第二,主要是因為在行政區尺度上,耕地占研究區面積21.89%且阻力較小,而在建成區,建設用地為主要景觀類型。因此,針對不同尺度上的生態廊道建設其側重點應有不同。

表5 生態廊道景觀構成類型表

通過重力模型計算識別到行政區極重要、重要、一般廊道數分別為15、21、69。其中極重要廊道集中分布在研究區北部,這些廊道連接的源地間相互作用強度較高且斑塊分布密集,為物種遷移提供了良好的環境。連接行政區南北部生態源地的廊道較長,部分穿過建成區內部,這些廊道易受到外界干擾而發生斷裂,在后期的規劃中應采取相應措施以提升廊道穩定性。連接行政區西北和東北的生態廊道長度較短,且主要位于核心區內部,穩定性高,應注意對周邊林地的保護。

識別到建成區極重要、重要、一般廊道數分別為37、113、227條。極重要廊道主要分布在建成區中部,南部和北部少見分布,南部源地斑塊與其他斑塊間形成了明顯隔離,未形成連通廊道,后期規劃應著重加強與其他斑塊間的聯系,保護現有南北連通廊道的同時利用周邊生態源地形成廊道網絡,以提升建成區生態網絡整體連通性。

3.2.3生態節點

識別到行政區一類生態節點29個,主要分布在花溪區、烏當區、觀山湖區,其中林地19個,占一類生態節點的65.52%,耕地6個,占20.69%。識別到二類生態節點33個,各區均見分布,二類生態節點中,林地20個,占60.1%,耕地9個,占27.27%。識別到建成區一類生態節點25個,主要分布在生態源斑塊密集的觀山湖區和云巖區,一類生態節點林地占18個,占一類生態節點的72%,其次為建設用地3個,占12%。建成區二類生態節點17個,主要分布在建成區周邊,其中林地占14個,占生態節點總數的82.35%。兩類生態節點都是生態功能薄弱的關鍵點,要加強保護。

圖8 行政區生態網絡Fig.8 Ecological network of the administrative area

3.3 生態網絡構建

分別將行政區與建成區兩個尺度上識別到的生態源地、生態廊道和生態節點進行疊加,初步得到貴陽市中心城區行政區和建成區的生態網絡(圖8、圖9)。

疊加行政區與建成區的生態網絡,兩個尺度生態網絡間重合生態廊道10條,重合長度2.52 km,面積2.27 km2,占行政區潛在生態廊道的11.98%,占建成區潛在生態廊道37.82%,兩尺度生態節點共重合5個,其中2個位于建成區內部。因行政區生態源地主要分布在南北兩側而中部建成區景觀連通性較差,結合行政區中部斑塊空間分布和斑塊連通性指數,將斑塊連通性值較大的兩個核心區斑塊作為新增的生態源地,并模擬4條生態廊道與其它生態源地連通。踏腳石斑塊能作為距離較遠的生態源地間生物暫棲地,對提升生態網絡穩定性具有重要作用,較長生態廊道中部及生態節點集中區域需要設置踏腳石斑塊以保證生態網絡功能的發揮[10]。研究區南北部分生態源地距離較遠,連通性差,中部區域綜合阻力值高,生態廊道易斷裂,故在建成區中部位于生態廊道附件的4個二類生態節點作為踏腳石斑塊以提升生態網絡穩定性。最終形成貴陽市中心城區生態網絡如圖10所示。

4 討論

4.1 喀斯特山地城市生態網絡的構建方法

貴陽市作為典型的喀斯特地貌多山城市,是我國第一批森林城市之一,其建成環境內遺存有大量自然山體,是非常重要的生態斑塊資源[29]。現有研究多從市域、省域、城市群等單一大尺度進行生態網絡構建[1],喀斯特多山城市環境下的遺存生境對整體生態網絡功能效益的發揮與銜接作用往往被忽略。本文針對性構建行政區-建成區生態網絡,在滿足較大尺度上生態網絡結構基礎上,考慮喀斯特城市建成環境中遺存生境,能有效推動喀斯特多山城市生態網絡的合理構建與優化。基于主成分分析構建研究區的阻力面,能有效減少數據冗余、客觀性更強[30],通過本文研究發現,影響貴陽市行政區綜合阻力的因子主要為自然影響因子、人類活動影響因子、地形影響因子,這一結果符合喀斯特區域空間特征[31],同時分區統計阻力發現各區阻力等級呈中心高周圍低的態勢,與肖楊等對貴陽市生態安全格局研究結果基本一致[32],說明基于主成分分析構建的阻力面可以有效表征研究區生態安全水平,實現了定性與定量結合的深入研究。

圖9 建成區生態網絡Fig.9 Ecological network of the built-up area

圖10 貴陽市中心城區生態網絡Fig.10 Ecological network of the central urban of Guiyang city

4.2 喀斯特山地城市生態網絡空間保護與修復建議

(1)生態網絡空間分類管控

國家十四五規劃提出構建國土空間保護新格局,再次從戰略目標層面對國土空間開發保護提出新要求[33],對生態功能空間的保護與利用是高質量發展國土空間開發保護的重要途徑[2],生態網絡構建結果區分出生態源地、生態廊道、生態節點,根據其空間分布特征,實施空間分類管控,能有效指導生態空間優化。從行政區空間尺度來看,生態源地是生態保護的核心區域,是保障自然生態系統服務的最小生態用地底線[34],研究篩選出15個斑塊作為行政區生態源,涵蓋了青巖油杉自然保護區、香紙溝風景名勝區、相思河風景名勝區、百花湖風景名勝區等典型生境,是保證生態安全的重要戰略點,這類生態源地基本與貴陽市二環林帶在空間上疊加,應編制控制性的詳細規劃,加強環城林帶的保護與管理；從建成區空間尺度來看,研究篩選出28個斑塊作為建成區生態源地,涵蓋了黔靈山公園、阿哈湖國家濕地公園、花果園濕地公園等城區公園綠地及部分未公園化利用的遺存山體生境,其中公園綠地具較高生態系統服務價值的同時兼具美學價值,在提供游憩等服務功能的同時要考慮環境承載力,對森林植被、水資源等的保護,應當提出相應的規定以便實施統一管理,建成環境內未公園化利用的遺存山體生境處于建設用地包圍之中,島嶼化嚴重,建議結合緩沖區設置保證其景觀連通性。

(2) 生態網絡關鍵銜接空間生態功能完善及拓展

生態廊道是生態網絡體系中具有重要連通作用的帶狀區域[35],疊置行政區-建成區生態網絡識別到的銜接生態廊道還具有重要的結構與功能雙重銜接作用。本研究識別到銜接廊道主要位于建成區北部,結構上連通貴陽市一環林帶和二環林帶,應作為優先保護與修復區域,可與城市公共空間建設協同發展,依托二環林帶自然綠地屏障及一環林帶上的黔靈山生境斑塊,并將沿線的其他具有生態潛力的用地轉換為生態用地。銜接節點應以提升生態質量為目標[28],研究識別到銜接節點5個,2個位于建成區內部,被建設用地包圍,應劃定開發控制線,擴大緩沖區范圍,避免城市活動對其的破壞。建成區外部的銜接節點位于阿哈湖水庫水源保護區,用地情況主要為林地和濕地,應以保護與修復為主,改善水質和連通性。本文研究發現還存在以下不足：在對建成區生態斑塊的綜合評價上僅選擇了形狀指數、植物多樣性、斑塊連通性三個方面,受到模型、數據等不確定因素的限制,相關生態系統服務的需求并未納入指標體系,同時缺乏相關社會經濟數據的支撐,因此提取的生態源地在一定程度上具有局限性,其次本文僅從識別銜接廊道及節點入手考慮兩個空間尺度生態網絡的綜合生態效益發揮,未來需要進一步考慮兩個空間尺度生態網絡的有效銜接。

5 結論

多山城市建成區內遺存的大量自然山體,是城市生態環境建設的珍貴資源,但由于城市建設用地緊張,這些城市遺存山體以及其它城市綠地斑塊的連通性很低。本研究基于景觀生態學原理,運用形態學空間格局和景觀連通性在研究區識別生態源地43塊,城市遺存山體是主要的生態源地貢獻者；綜合運用最小累積阻力模型、重力模型和水文分析等方法,識別行政區極重要、重要、一般廊道數分別為15、21、69,建成區極重要、重要、一般廊道數分別為37、113、227條；識別行政區和建成區一類生態節點分別為29、25個,二類生態節點33、17個；通過兩個尺度生態網絡要素疊加,最終構建了貴陽市中心城區生態網絡。研究結果可為貴陽市中心城區在未來用地空間上協調生態保護與城市發展提供科學合理的參考。