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景观空间格局指大小和形状各异的景观要素在空间上的组成和排列形式,是景观异质性的具体表现,也是各种生态过程在不同尺度上作用的结果。景观空间格局研究是进行景观功能和动态研究的基础,它影响着生物动态和物质交换等多方面的生态过程[1-2]。随着GIS技术和景观结构分析软件Fragstats的应用,以此为手段开展的景观空间结构及其动态变化研究为城市规划建设提供了重要参考[3-4]。在经济社会发展的不同阶段,研究者先后提出了田园城市、花园城市、园林城市、森林城市、山水城市等城市规划建设理念[5],公园城市是未来城市建设的全新要求,是兼具普惠性和系统性的复杂工程,一经提出就引起了广泛讨论[6, 7],李敏和刘洋等人对公园城市概念内涵及演变、国内外城市案例分析及公园城市研究中存在的问题进行了综述和展望[5, 8]。位于成都平原的天府新区是“一带一路”和长江经济带建设的重要节点,作为国家级新区正在全力开展公园城市建设实践,着力增强成都“五中心一枢纽”的国家中心城市功能,助力成都特大城市转型发展,因此天府新区的公园城市探索与建设尤其具有现实和示范意义。
目前关于公园城市建设过程中景观格局变化的研究报道较少,如何让城市各组成要素有机结合、充分发挥各自功能,使城市发展与生态文明建设达到平衡需要从顶层规划、理论研究、体制建设全方位展开研究,而景观格局变化研究是其中的一个重要领域。本文以天府新区成都直管区为例,以公园城市规划建设初期的景观格局变化为研究对象,利用Arc GIS和Fragstats软件对研究区2012年和2019年两个时段的景观格局进行比较分析,揭示公园城市建设初期的景观格局变化并提出保护对策,对指导公园城市规划建设实践和生态保护具有重要意义,以期为公园城市规划建设决策提供参考。
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利用天府新区成都直管区成立时(2012年)和公园城市规划建设初期(2019年)的景观格局分布图计算两个时段的景观格局指数进行比较分析,景观基本组成结果见表1。
表 1 研究区2012—2019年景观组成变化分析
Table 1. Anlysis of landscape composition changes in the study area from 2012 to 2019
指数 林草地 湿地 农业用地 城镇用地 交通用地 2012 2019 2012 2019 2012 2019 2012 2019 2012 2019 CA 8192.29 8495.82 2008.08 2646.44 39767.25 34066.43 4665.27 8432.82 1583.86 2575.23 PLAND 14.57 15.11 3.57 4.71 70.74 60.60 8.30 15.00 2.82 4.58 NP 6784 6703 2061 2064 1328 1520 710 839 597 583 AREA_MN 1.21 1.27 0.97 1.28 29.95 22.41 6.57 10.05 2.65 4.42 PD 12.07 11.92 3.67 3.67 2.36 2.70 1.26 1.49 1.06 1.04 ED 84.53 84.94 23.55 24.85 149.11 145.20 17.56 27.77 68.56 73.49 LPI 0.70 1.52 0.09 0.51 3.72 2.57 1.03 0.71 2.71 4.49 7年间研究区各类景观组成主要变化有:(1)林草地CA增加,PLAND值由14.57%升至15.11%,NP值减少,PD由12.07块·km−2下降至11.92块·km−2,AREA_MN略有增加,LPI由0.70%增加至1.52%,而ED没有明显变化,在84.53~84.94 m·hm−2之间波动。(2)湿地CA增加,PLAND由3.57%升至4.71%,这与兴隆湖等大型湖泊的建成有关;NP略有增加,PD基本不变,AREA_MN由0.97 hm2·块−1增至1.28 hm2·块−1,LPI由0.09%增加至0.51%,ED由23.55 m·hm−2增至24.85 m·hm−2。(3)农业用地CA受城市化建设影响由39767.25 hm2减至34066.43 hm2,PLAND由70.74%下降至60.60%,下降幅度很大;同时NP由1328块增至1520块,导致PD上升,AREA_MN由29.95 hm2·块−1降至22.41 hm2·块−1,LPI由3.72%降至2.57%;ED由149.11 m·hm−2降至145.20 m·hm−2,说明湿地斑块边缘趋于简化。(4)城镇用地受天府新区城市化建设影响CA大幅增加,PLAND由8.30%升至15.00%,增长近一倍,可见研究区近年城市建设速度较快;其NP(由710增至830块)和PD(由1.26增至1.49块·km−2)相应增加,AREA_MN由6.57 hm2·块−1增至10.05 hm2·块−1,LPI略有下降,由1.03%降至0.71%,而ED明显增加,由17.56 m·hm−2增至27.77 m·hm−2,说明城镇用地边缘趋于复杂。(5)交通用地受区域基础设施建设的影响CA显著增加,PLAND由2.82%升至4.58%,面积增长幅度达60%,可见公园城市建设初期的公路基础设施建设速度较快;NP由597块降至583块,PD由1.06块·km−2降至1.04块·km−2,AREA_MN由2.65 hm2·块−1增至4.42 hm2·块−1,LPI由2.71%增至4.49%,ED由68.56 m·hm−2增至73.49 m·hm−2,说明交通用地的边缘长度有所增加、边缘结构趋于复杂。可见研究区公园城市建设初期,城镇用地、交通用地面积明显增加,农业用地面积显著减少,林草地和湿地面积增幅较小。
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各景观类型的格局指数计算结果见表2,2012—2019年各景观类型的SHAPE-MN、FRAC-MN、PAFRAC仅在小范围波动,表明各景观类型的斑块形状、斑块边缘褶皱程度及镶嵌结构没有发生明显改变。
表 2 研究区2012-2019年景观类型水平的格局指数变化
Table 2. Changes of landscape pattern index at the landscape type level in the study area from 2012 to 2019
指数 林草地 湿地 农业用地 城镇用地 交通用地 2012 2019 2012 2019 2012 2019 2012 2019 2012 2019 SHAPE_MN 1.89 1.89 1.57 1.59 2.28 2.27 1.92 1.97 3.52 3.35 FRAC_MN 1.14 1.14 1.08 1.09 1.13 1.13 1.13 1.13 1.27 1.26 SPLIT 4964.71 2788.78 196195.19 28211.56 112.08 192.96 5596.55 4836.73 1362.48 496.62 CONNECT 2.71 2.75 3.01 2.99 3.43 3.35 3.95 4.08 4.39 4.55 PROX_MN 567.23 930.09 82.65 88.53 89156.01 53033.59 1315.37 1806.15 110208.52 193319.79 AI 95.62 95.76 95.06 96.05 98.41 98.19 98.43 98.62 81.70 87.95 IJI 38.09 44.55 61.89 72.92 79.01 79.55 86.23 89.32 53.99 62.24 PAFRAC 1.40 1.39 1.53 1.51 1.31 1.31 1.19 1.18 1.75 1.75 7年间林草地、湿地、农业用地CONNECT无明显变化,城镇用地和交通用地CONNECT有所增加,由于这两类景观面积增加,导致它们的功能性连接水平提升。林草地、湿地、农业用地、城镇用地AI无明显变化,交通用地AI由81.70增至87.95,表明由于道路网的持续建设完善,交通用地的聚集度增加。
值得关注的是:(1)SPLIT结果表明,公园城市建设初期林草地、湿地、城镇用地和交通用地的分离度均不同程度缩小,受其他景观扩张、侵占和分割影响,农业用地的分离度大幅增加;(2)PROX-MN结果反映出林草地、湿地、城镇用地的斑块邻近程度有所增加,交通用地斑块邻近程度大幅增加、破碎度降低,农业用地的邻近程度大幅降低、破碎度升高;(3)IJI结果表明林草地、湿地、城镇用地、交通用地斑块在景观中的混合程度增加,而农业用地7年间斑块混合程度没有明显变化。
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2012—2019年研究区景观水平的格局变化见表3。公园城市建设初期,研究区景观斑块边缘的平均褶皱程度(FRAC-MN)均为1.14,表明景观斑块的褶皱程度未发生明显改变;IJI指数升高表明随着公园城市的建设,区域各景观类型之间的相邻程度增加,景观类型混合程度随之加剧;与2012年相比,2019年研究区的AREA_MN和CONTAG降低,表明公园城市建设初期景观破碎化程度升高,各景观类型整体的聚集度降低,景观中连通度极高的优势拼块数量减少;SPLIT指数由99.59升至128.26,同样表明景观中同类型斑块变得更加分散,分离度越高则景观越破碎,与CONTAG指数结果一致。
表 3 研究区2012-2019年景观水平的格局指数变化分析
Table 3. Analysis on the landscape pattern index changes in the study area from 2012 to 2019
分析时段 AREA_MN FRAC_MN IJI CONTAG CONNECT SHDI SHEI SPLIT 2012 4.90 1.14 67.18 66.29 2.79 0.95 0.59 99.59 2019 4.80 1.14 72.38 59.59 2.82 1.16 0.72 128.26 2012—2019年间研究区CONNECT指数由2.79增至2.82,表明景观水平上斑块的功能性连接能力略有增加,由于公路等线型景观类型的持续延伸,景观整体的连接能力略有增加。7年间研究区SHDI和SHEI均升高,两个时段的景观类型均为5类没有增减,但城镇用地、交通用地、湿地、林草地面积增加,原来在景观中占据优势的农业用地面积减少,景观破碎化程度上升,导致SHDI升高;SHEI值由0.59上升至0.72,由于景观中的优势景观类型农业用地面积减少,其在景观中的优势度和控制力降低,故研究区景观均匀度上升。
A Study on Landscape Pattern Changes and Protection Measures in the Early Construction Stage of Park City
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摘要: 以天府新区成都直管区公园城市建设初期2012年和2019年两时段景观分布图为基础,利用地理信息系统和Fragstats景观分析软件开展景观格局变化研究,结果表明:(1)目前天府新区景观组成现状以农业用地为主,林草地和城镇用地与农业用地密切联系,是景观中的重要功能斑块,林草地和湿地斑块邻近度低、连通性差、破碎度较高;(2)2012−2019年间,城镇用地、交通用地及具有重要生态功能的林草地和湿地面积均增加,仅有农业用地面积减少,城镇和交通用地功能性连接增强,交通用地聚集度明显升高,农业用地的邻近度降低、分离度和破碎度升高;(3)在景观水平上研究区近7年呈现出景观组分分离度和混合程度增加,景观破碎化加剧,景观多样性和均匀度升高的变化特征。针对研究区公园城市建设初期景观格局的上述变化特点提出构建两条平行植被景观带、强化湿地网络、平衡城镇用地和农业用地面积、提升交通用地生态功能等保护措施。Abstract: Based on the landscape distribution map in 2012 and 2019 in the early stage of urban construction of Chengdu Tianfu New District, the landscape pattern change was studied by using the Geographic Information System (GIS) and Spatial Pattern Analysis Program for Categorical Maps (Fragstats) softwares, so as to characterize the landscape pattern changes of the focus area. The results showed that: (1) At present, the landscape composition of Tianfu New District was mainly farm land, and the forest, grassland and urban land were closely related to farm land, which was an important functional patch in the landscape. Forest, grassland and wetland patches had low proximity, poor connectivity and high fragmentation. (2) From 2012 to 2019, the area of the urban land, traffic land, forests, grasslands and wetland increased, and only the area of the farm land decreased. The functional connection of the urban and traffic land was enhanced and the aggregation degree of the traffic land increased obviously, while the proximity of the farm land decreased and the degree of the separation and fragmentation increased. (3) During the past 7 years, the characteristics of the landscape patterns of the focus area were including increases of separation, mixedness, fragmentation, diversity and evenness in landscape level. Based on the above results, some protection measures were put forward, such as constructing two parallel vegetation landscape belts, strengthening wetland network, balancing the area of the urban and farm land, and improving ecological function of the traffic land.
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Key words:
- Chengdu Tianfu New District;
- Landscape index;
- GIS;
- Fragstats
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表 1 研究区2012—2019年景观组成变化分析
Tab. 1 Anlysis of landscape composition changes in the study area from 2012 to 2019
指数 林草地 湿地 农业用地 城镇用地 交通用地 2012 2019 2012 2019 2012 2019 2012 2019 2012 2019 CA 8192.29 8495.82 2008.08 2646.44 39767.25 34066.43 4665.27 8432.82 1583.86 2575.23 PLAND 14.57 15.11 3.57 4.71 70.74 60.60 8.30 15.00 2.82 4.58 NP 6784 6703 2061 2064 1328 1520 710 839 597 583 AREA_MN 1.21 1.27 0.97 1.28 29.95 22.41 6.57 10.05 2.65 4.42 PD 12.07 11.92 3.67 3.67 2.36 2.70 1.26 1.49 1.06 1.04 ED 84.53 84.94 23.55 24.85 149.11 145.20 17.56 27.77 68.56 73.49 LPI 0.70 1.52 0.09 0.51 3.72 2.57 1.03 0.71 2.71 4.49 表 2 研究区2012-2019年景观类型水平的格局指数变化
Tab. 2 Changes of landscape pattern index at the landscape type level in the study area from 2012 to 2019
指数 林草地 湿地 农业用地 城镇用地 交通用地 2012 2019 2012 2019 2012 2019 2012 2019 2012 2019 SHAPE_MN 1.89 1.89 1.57 1.59 2.28 2.27 1.92 1.97 3.52 3.35 FRAC_MN 1.14 1.14 1.08 1.09 1.13 1.13 1.13 1.13 1.27 1.26 SPLIT 4964.71 2788.78 196195.19 28211.56 112.08 192.96 5596.55 4836.73 1362.48 496.62 CONNECT 2.71 2.75 3.01 2.99 3.43 3.35 3.95 4.08 4.39 4.55 PROX_MN 567.23 930.09 82.65 88.53 89156.01 53033.59 1315.37 1806.15 110208.52 193319.79 AI 95.62 95.76 95.06 96.05 98.41 98.19 98.43 98.62 81.70 87.95 IJI 38.09 44.55 61.89 72.92 79.01 79.55 86.23 89.32 53.99 62.24 PAFRAC 1.40 1.39 1.53 1.51 1.31 1.31 1.19 1.18 1.75 1.75 表 3 研究区2012-2019年景观水平的格局指数变化分析
Tab. 3 Analysis on the landscape pattern index changes in the study area from 2012 to 2019
分析时段 AREA_MN FRAC_MN IJI CONTAG CONNECT SHDI SHEI SPLIT 2012 4.90 1.14 67.18 66.29 2.79 0.95 0.59 99.59 2019 4.80 1.14 72.38 59.59 2.82 1.16 0.72 128.26 -
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