量化社會經濟發展對城市景觀破碎化的影響

　　摘要：【目的】以揚州市為例，分析城市景觀破碎化的空間格局，定量研究社會經濟因素對景觀破碎化的影響及其相對重要性。

　　【方法】利用空間分辨率30m的Landsat衛星影像、鄉鎮水平的揚州統計年鑒等數據，運用景觀格局分析法、增強回歸樹模型(Boostedregressiontrees,BRT)等方法，開展景觀破碎化空間格局及社會經濟驅動的研究。

　　【結果】①揚州的土地利用類型以耕地為主，占全市總面積的54.9%，其次為水體(22.0%)和建設用地(21.9%)，林地和草地很少(1.1%)。距離市中心越遠，景觀破碎化程度越高，在城區邊緣達到峰值，而后隨著距離的繼續增大，破碎化程度逐漸減小。②隨著城市化水平的增加，景觀破碎化程度呈現先增加后減小的趨勢，其在城市化水平35%~45%時達到峰值。③在景觀水平上，社會因子(人口數量和人口密度)對景觀破碎化的影響以抑制為主，而經濟因子(人均GDP、人均財政收入、第一產業產值占比和第三產業產值占比)的影響以促進為主。與景觀水平相比，社會經濟因子在類型水平上的影響更大，而且它們與破碎化不同特征(斑塊密度、邊緣密度、分離度和聚合度)的作用關系也存在明顯差異，主要體現在分離度和聚合度上，例如人均財政收入在景觀水平上促進分離度的增加，在類型水平上卻表現為抑制作用。

　　【結論】社會經濟發展確實對城市景觀破碎化產生了較大影響，不僅體現在不同的尺度(景觀和類型水平)上，還體現在社會經濟因子對破碎化特征不同的驅動作用(抑制或促進)上。因此，需要綜合考慮社會經濟發展對景觀破碎化影響的尺度效應及作用強度與方向，才能有效緩解城市景觀的破碎化，保障城市的生態安全和可持續發展。

　　關鍵詞：城市化,景觀破碎化,空間格局,社會經濟發展,揚州市

　　隨著人口的高度聚集和城市的快速擴張，城市化已成為我國未來相當長一段時間內的趨勢，顯著改變了土地利用結構和區域景觀格局，帶來了城市熱島效應、生態用地流失、生態系統退化、環境污染等一系列生態環境問題，直接影響著城市人居環境質量[1-2]。這些問題的出現均與城市土地利用結構和景觀格局的改變密切相關[3-4]，其中“高度破碎化”的城市景觀是城市化最顯著的特征[5-6]。

　　景觀破碎化(landscapefragmentation)是指由于自然或人文因素的干擾所導致的景觀由簡單趨向于復雜的過程，即景觀由單一、均質和連續的整體趨向于復雜、異質和不連續的斑塊鑲嵌體。不斷積累的證據表明，城市化使得景觀破碎化不斷加重[7]，但不同土地利用類型具有不同的景觀破碎化時空特征[7-8]。

　　隨著離市中心距離的增大，景觀破碎化程度呈現先增加后減小的趨勢[6,9]，但也有學者認為，景觀破碎化程度隨之逐漸減小[5,8]。進一步的研究表明，景觀破碎化受到自然(如地形和地貌)、社會(如人口密度和道路建設)、經濟(如財政收入和房地產開發)等因素的影響[1,6-7]，特別是社會經濟發展的影響[10-11]。然而，關于景觀破碎化的驅動力分析，現有研究大多采用傳統統計方法(如相關分析和回歸分析)。

　　這類方法在應用時通常受到許多限制(如正態分布和數據類型)，以致目前尚未有效明晰城市景觀破碎化的關鍵驅動力[12]。機器學習技術(machinelearning)的興起，突破了傳統方法的局限，可以辨識多重因素的影響，還能明確其他因素取均值或不變的情況下，某一因素與因變量的相互關系[13]。

　　因此，若能引入機器學習技術，將有助于定量探究城市景觀破碎化的驅動力及其相對重要性，為城市演化的機制研究提供一種有效方法。隨著經濟社會的不斷深化及發展重點的逐漸轉移，中小型城市已然成為促進國民經濟增長、推進城市化進程的中堅力量[14]。然而，現有研究主要側重城市化水平較高的大型城市(如芝加哥、鳳凰城、北京和上海)[1,8]，對中小型城市缺乏足夠的關注[11,15]，尤其是此類城市景觀破碎化格局及關鍵驅動力研究[16-17]。

　　因此，本文以揚州市為例，基于Landsat衛星影像，研究城市景觀破碎化的空間格局，運用機器學習技術定量探討其受城市化水平和社會經濟發展的影響，有助于理解城市景觀空間異質性的驅動機制，為城市發展提供一定的決策支撐。

　　1材料與方法

　　1.1研究區概況

　　揚州市(119°01′~119°54′E，32°15′~33°25′N)，地處江蘇中部。改革開放以來，尤其是從20世紀90年代初開始，城市迅速擴張，城鎮化率(城鎮人口占總人口的比例)由1990年的17.5%快速增加到2017年的66.1%。現轄3區(邗江、廣陵和江都)2市(高郵和儀征)1縣(寶應)，共有77個鄉鎮、14個街道、1125個行政村。全市總面積6591.21km2，常住人口450.82萬人(2017年末)。

　　地處北亞熱帶濕潤氣候區的北緣，年均氣溫16oC左右，年均降水量1046mm，全年日照時數平均為2176.7h，土壤主要為水稻土、潮土、沼澤土和黃棕壤。

　　1.2數據來源

　　研究范圍為揚州全市(3區2市1縣)。基礎數據源為2010年Landsat-5TM遙感影像(條帶號120-37、120-38，共兩景)，空間分辨率30m，所選研究區內均無云遮擋，數據等級為經輻射校正和幾何校正的L1T級。在對影像進行拼接、裁剪的基礎上，采用基于特征向量的神經網絡法，將研究區分為建設用地、林地、草地、耕地、水體5種土地利用類型。采用揚州市土地利用現狀圖和GPS實測數據，隨機設立200個解譯標志，利用誤差矩陣進行精度評價，總體分類精度分別為85.2%，能夠滿足研究的精度需求。

　　所用的社會經濟數據來自2011年鄉鎮水平的揚州統計年鑒。其中，社會因素選用人口數量和人口密度，用于反映人類活動的強度;經濟因素選用人均GDP、人均財政收入、第一產業產值占比和第三產業產值占比，用于反映經濟發展的規模和質量。

　　1.3研究方法

　　參考現有的景觀破碎化研究[18-19]，選取4個代表性的景觀指數，從類型和景觀兩個水平表征景觀破碎化的程度，即斑塊密度(PD)、邊緣密度(ED)、聚合度(AI)和分離度(DIVISION)。具體計算公式參見文獻[20-21]。選取大小為1、2、3和4km的移動窗口，在FRAGSTATS4.2中分別計算不同窗口大小的景觀指數并進行對比分析。

　　利用不同窗口大小各個景觀指標的柵格圖(即景觀破碎化空間格局)，以揚州的城市中心—文昌閣(119°25′41.35″E，32°23′46.79″N)為原點，設置不同方向的4條樣帶(東—西、南—北、東南—西北、東北—西南)，研究景觀破碎化的內部水平差異，并確定合適的景觀分析尺度[22]。當窗口大小從1km增加到4km，4個景觀指數的變化幅度均逐漸減小，噪聲也隨之減少。經多次試驗，景觀分析尺度設定為2km，既可以消除一定的噪聲，又能保留足夠的空間信息。

　　以移動窗口法確定的景觀分析尺度，在ArcGIS10.4中將整個研究區進行網格劃分。每個網格的城市化水平以網格內建設用地的面積占網格面積的比例(%)來表示;每個網格的景觀破碎化程度以景觀指數的平均值來表示。利用線性模型、二項式模型、冪函數模型、對數模型等函數形式，定量刻畫景觀破碎化與城市化水平之間的關系。鑒于目前獲取的資料是鄉鎮水平的社會經濟數據，故而在鄉鎮水平上研究社會經濟的定量影響。

　　基于揚州鄉鎮行政區劃矢量圖，運用ArcGIS10.4中的分區統計功能，將景觀指數與社會經濟數據一一對應。在機器學習技術中，增強回歸樹(boostedregressiontree,BRT)方法是一種解決回歸和分類問題的代表性技術[23]，具備同時處理不同數據類型、數量關系、變量間的相互關系、缺失數據等優勢[13]，現已成功用于定量研究多重因子的影響[23-26]。在R語言(3.5.0)中，運用“gbm”包的BRT方法，定量探究社會經濟發展對景觀破碎化的影響。根據Elith等[27]的建議，本文設置學習速率(learningrate)為0.01，樹的復雜性(treecomplexity)為4。

　　2結果與分析

　　2.1城市景觀破碎化的空間格局

　　揚州的土地利用類型以耕地為主，面積達3635.6km2，占全市總面積的54.9%，分布于各區縣建成區的外圍。水體面積1456.6km2，占全市總面積的22.0%，以湖、河道為主，主要分布在寶應縣、高郵市境內。建設用地面積1451.9km2，占全市總面積的21.9%，在各區縣內形成明顯的中心。林地和草地的面積很少(73.6km2)而且很分散，成片的林地和草地多分布在蜀岡、瘦西湖風景名勝區、西郊森林公園等景區和森林公園。隨著離市中心(文昌閣)距離的增加，斑塊密度、邊緣密度和分離度整體呈現先增大后減少的趨勢，而聚合度則表現出相反的變化趨勢(即先減少后增大)。

　　這說明，距離市中心越遠，景觀破碎化程度越高，在城區邊緣達到峰值，而后隨著距離的繼續增大，破碎化程度逐漸減小。對各區縣而言，景觀破碎化程度從建成區、近郊到遠郊同樣呈現先增加后減小的變化。

　　2.2景觀破碎化與城市化水平的關系

　　景觀破碎化與城市化水平之間存在顯著的相關關系(P<0.001)。隨著城市化水平的增加，斑塊密度、邊緣密度和分離度均呈現先增加后減小的倒“U”形變化，聚合度卻呈現先減小后增加的“U”形變化。這4個景觀指數的極值均在城市化水平35%~45%時出現。

　　3討論

　　揚州城市景觀破碎化呈現明顯的空間格局，即城市中心地區的景觀破碎化程度較低，隨著離城市中心距離的增大，景觀破碎化程度逐漸增加，到城區邊緣達到峰值，而后隨著距離的繼續增大，破碎化程度逐漸減小。這與現有的研究結論類似，如重慶市渝北區[29]、北京市[6]。

　　在城市中心，城市化水平很高，建設用地斑塊擴張已經完成并互相連接，降低了景觀的破碎化，而在城區邊緣，城市化正在進行，人類活動頻繁，干擾劇烈，建設用地隨著城市的擴張逐漸侵蝕周圍的耕地和自然表面，引起各種土地利用類型的轉變和穿插，景觀聚集度下降，破碎化隨之增加。城市外圍的郊區主要是由成片的耕地、水體等組成，其景觀破碎化程度低于城市邊緣。

　　此外，景觀破碎化隨著城市化水平的增加表現為非線性變化，破碎化程度在城市化水平35%~45%時達到峰值。其他城市的研究也發現了類似的結果[29]，但出現拐點的城市化水平存在較大差異，如北京的城市化水平在45%~50%時[6]。城市化前期，人類將較為均一的自然表面轉變為建設用地，建設用地斑塊之間的連接程度較低，分布也較為分散，城市景觀出現了聚合度下降、破碎化上升的現象。

　　當城市化水平達到35~45%時，城市發展到了一定規模，不同土地利用類型的空間分布相對穩定，城市景觀破碎化隨之達到最大。隨著城市的繼續發展，城市在向外擴張的同時，對內部景觀的改造也從前期的“建設”向后期的“連接”轉變，小斑塊逐漸連接成大斑塊，斑塊數量開始減少，使得景觀破碎化呈下降之勢。景觀破碎化的增加將降低不同土地利用類型之間的連通性，阻礙了物質和能量的交換，進而影響生態系統功能的發揮。因此，為緩解景觀破碎化帶來的負面影響，需要保護和增強斑塊之間的連通性。不斷積累的證據表明，區域景觀格局變化主要受到自然、社會經濟等因素的驅動[10-12]。

　　在較小的時空尺度下，穩定的自然因素對景觀格局變化起到約束作用，而經常變化的社會經濟因素則是景觀格局變化的直接驅動力[30]。甚至有學者認為短期內的景觀格局變化主要是社會經濟發展所致[31]。我們利用BRT方法，從景觀和類型兩個水平上探究了社會經濟因素對景觀破碎化的影響。

　　在景觀水平上，社會因素(人口數量和人口密度)對景觀破碎化起到一定的抑制作用。但也有研究認為人口數量(或人口密度)對景觀破碎化具有促進作用[6]。究其原因可能是揚州人口主要分布于城市中心，人口增加和經濟發展促使建設用地發生進一步的集聚與連接，從而出現了抑制景觀破碎化的現象。人均GDP和財政收入的增加通常會加重城市景觀的破碎化[32]，我們的研究也證實了這一點。

　　關于產業結構對景觀破碎化的影響，第一產業在早期是通過開墾土地和破壞較為均一的自然表面來謀求發展的，促使景觀復雜性和破碎化程度的增加，而當第一產業發展到一定規模，加之政府管控的加強，第一產業轉向內涵建設并進行轉型升級，從而削弱了第一產業對景觀破碎化的作用。然而，第三產業發展對景觀破碎化的影響更為復雜。在第三產業發展前期，城市景觀聚集，一定程度上減小了斑塊密度和邊緣密度，但會促進聚合度和分離度;隨著第三產業的繼續發展，景觀破碎化程度略有加重。

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　　相關刊物推薦：《生態學報》(半月刊)創刊于1981年，是由中國科學技術協會主管、中國生態學學會中國科學院生態環境研究中心主辦的我國生態學及生態學各分支學科研究領域的綜合性學術期刊。

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