生态学报  2020, Vol. 40 Issue (21): 7861-7872

文章信息

赵海霞, 王淑芬, 孟菲, 牛铭杰, 骆新燎
ZHAO Haixia, WANG Shufen, MENG Fei, NIU Mingjie, LUO Xinliao
绿色空间格局变化及其驱动机理——以南京都市区为例
Green space pattern changes and its driving mechanism: a case study of Nanjing metropolitan area
生态学报. 2020, 40(21): 7861-7872
Acta Ecologica Sinica. 2020, 40(21): 7861-7872
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201907091442

文章历史

收稿日期: 2019-07-09
修订日期: 2020-06-01
绿色空间格局变化及其驱动机理——以南京都市区为例
赵海霞1,2 , 王淑芬3 , 孟菲1,2 , 牛铭杰1,2 , 骆新燎1,2     
1. 中国科学院南京地理与湖泊研究所 中国科学院流域地理学重点实验室, 南京 210008;
2. 中国科学院大学, 北京 100049;
3. 江苏省环境科学研究院, 南京 210036
摘要: 随着城镇化进程不断推进,绿色空间在生态环境维护和生活品质提升等方面作用逐渐凸显,对区域绿色、协调、可持续发展具有重要意义。以2000-2015年土地利用类型数据为基础,运用空间分析方法,揭示南京市绿色空间格局变化的特征与规律,并从经济驱动、政府调控、社会生长力等方面构建计量经济学模型解析其演变机理。结果显示:南京都市区绿色空间集中分布在远郊区与近郊区,中心城区少量零散分布,具有明显的空间梯度特征;总体规模呈减少趋势,近郊区减少最为剧烈,远郊区次之,主要以副城、新城的边缘式蚕食、中心城区及副城内吞式收缩为主,少量的新城穿孔式收缩和廊道式切割为辅。绿色空间格局变化受多种因素的共同驱动影响,产业发展、经济增长等经济驱动力是绿色空间减少的主导作用力,需求意愿等社会生长力的作用相对并不显著,而规划政策与公共投资等政府调控反而对绿色空间保护与建设具有一定正向作用。
关键词: 绿色空间    格局变化    驱动机理    南京都市区    
Green space pattern changes and its driving mechanism: a case study of Nanjing metropolitan area
ZHAO Haixia1,2 , WANG Shufen3 , MENG Fei1,2 , NIU Mingjie1,2 , LUO Xinliao1,2     
1. Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;
2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;
3. Jiangsu Provincial Academy of Environmental Science, Nanjing 210036, China
Abstract: With the urbanization process advancing, green space plays an increasingly prominent role in maintaining ecological environment and improving living quality, which is of great significance to regional sustainable development. Based on the land use data from 2000 to 2015, this study revealed the spatiotemporal change characteristics of green space in Nanjing metropolitan area applying spatial analysis methods in GIS. And from three aspects of economic driver, government regulation and social development, an econometric model was constructed to analyze the driving mechanism. The results showed that the green space in Nanjing metropolitan area is concentrated in outer suburbs and suburbs but scattered in central urban area on a small scale, with obvious spatial gradient characteristics. The overall scale of green space has decreased, with the most severe reduction in suburbs, followed by outer suburbs. The evolution model was mainly dominated by outspread shrinkage in sub-cities and the new cities and endocytosed shrinkage in the central city and sub-cities, supplemented by a small number of perforated shrinkage and corridor-cut shrinkage in new cities. The study also found that the changes of green space were driven by many factors; the economic drivers such as industrial development and economic growth were the leading forces for the reduction of green space, and the effect of social development was relatively not significant, while government policies such as planning policies and public investment had a certain positive effect on the protection and construction of green space.
Key Words: green space    changes of pattern    driving mechanism    Nanjing metropolitan area    

绿色空间与传统的城市绿地有所不同, 它是一个由园林绿地、城市森林、立体空间绿化、都市农田和水域湿地等构成的绿色网络系统[1], 具有调节气候、净化环境、维持生物多样性及改善公众健康、提供休闲娱乐场所等多重功能[2-3], 是城市空间的重要组成部分。随着我国城镇化进程的加快, 城市不断向周围蔓延, 而这种“摊大饼”式的蔓延使得城区面积越来越大、人口越聚越多, 由此引发了交通拥堵、热岛效应和居住环境恶化等一系列城市环境问题[4-5], 给我国城市可持续发展提出严峻挑战[6];另一方面, 随着生活水平的提高, 居民对生活品质的诉求也从简单地追求经济收入、解决基本温饱到追求生活便捷和舒适, 从对经济建设空间的依存到对休闲、绿色空间的喜爱[7]。由此, 绿色空间的重要性正日益凸显, 对其需求也日益增加。然而, 在城市发展中, 城市建成区规模的迅速扩展和城镇人口的不断膨胀均需要大量土地资源作为载体, 导致大量绿色空间被建设用地挤占, 面积锐减、质量下降;同时, 已有绿色空间在布局与发展上也存在诸多不合理之处, 如城市绿色空间建设存在“唯绿地论”——只重数量不重质量[8]、城市绿色空间相关政策缺失并且在建设和管理方面存在严重问题等[9], 城市建设与绿色空间发展的矛盾已成为一项不可忽视的问题。随着我国生态文明建设广泛开展、可持续发展理念深入人心, 新形势下城市可持续发展也势必将对绿色空间发展与管理提出更高要求。在这种背景下, 系统研究城市化过程中人类活动与生态环境间的相互作用, 认识城市化背景下绿色空间的动态演替规律, 对城市可持续发展和健康人居环境建设具有重要意义。

目前对于绿色空间格局动态演化的研究已较为广泛, 且主要集中在以下几个方面:①绿色空间规模和结构研究。规模和结构的时空动态分析是绿色空间格局定量化研究的基础[10], 多基于土地利用类型数据, 运用数学统计方法对绿色空间及组成成分进行定量分析[11], 或以同心圆圈层划分揭示其梯度分布规律或通过动态度、变化强度等分析其数量动态变化[12-13]。②绿色空间转换研究。多基于ArcGIS平台转移矩阵模型对各用地类型转换进行测度并可视化展示[14], 进而分析绿色空间转化的时空特征。③绿色空间景观指数分析。景观指数可浓缩景观格局信息, 多从斑块、类型、景观层次选择景观指标定量反映空间结构组成和空间配置特征[15-17], 但仅通过指数对比通常无法考虑到其复杂的变化特征是其缺陷所在。总体看来, 当前绿色空间格局变化研究较集中于规模、分布、景观等空间显式表征, 但对绿色空间演化模式, 即绿色空间以何种形式演变的研究较少, 使得绿色空间变化过程及其与建设空间相互作用的准确判断缺乏信息支撑, 不利于城市绿色空间规划建设与优化调整。此外, 绿色空间格局变化的驱动机理研究总体较少, 少量已有研究多为影响因素的定性分析或基于因子分析的定性与定量结合分析[6, 18-19], 对于内在驱动机制的综合剖析与定量研究仍亟待进行。

南京市是长三角城市群重要的特大城市, 在“一核五圈四带”的网络化空间格局中占据重要地位, 是南京都市圈的中心城市。随着土地城市化进程加快, 建成区面积不断扩大, 其经济发展与生态环境的矛盾日益突出, 亟需转变空间开发模式, 合理控制新增建设用地规模和开发强度, 扩大绿色空间。本研究基于南京市2000—2015年土地利用数据, 尝试在对绿色空间基本规模与空间分布进行分析的基础上, 进一步研究其演变模式的时空特征, 并运用空间计量模型探究演化驱动机理, 以期为南京市绿色空间优化与区域可持续发展提供依据与支持, 也为其他经济发达地区城市绿色空间构建与管理提供借鉴。

1 研究区概况

南京市位于长江三角洲地区、江苏省西南部(北纬31°14′—32°37′, 东经118°22′—119°14′), 是江苏省省会, 辖有玄武、秦淮、鼓楼、建邺、雨花台、浦口、六合、栖霞、江宁、溧水及高淳等11个区。境内山岗、河流交错, 有长江越境而过, 地貌以低山缓岗为主;属北亚热带湿润气候, 四季分明, 雨量充沛。2018年末全市常住人口843.62万人, 其中城镇常住人口696万人, 占总人口比重的82.5%;近几年来经济运行总体稳定, 产业结构转型升级加快, 呈现“三、二、一”的产业结构形态;城镇建设处于蓬勃发展阶段, 城中心各区已基本完全城镇化, 六合、溧水和高淳城镇化进程已过半, 但总体质量较低。本研究侧重关注南京城镇化进程下绿色空间格局演变及其驱动机理, 因此根据《南京市城市总规划(2007—2030)》, 选择城镇建设活动较频繁、人口较为密集的南京都市区作为案例区, 主要包括主城六区、浦口、江宁及六合区南部, 面积为4388 km2。综合考虑土地利用、空间开发强度、人口密度及城市布局规划等因素, 将研究区由内向外划分为中心城区、近郊区、远郊区三大圈层。其中, 南京城墙以内的老城为中心城区;人口密度在1000—10000人/km2, 且位于市中心新街口20km缓冲区范围内的区域划定为近郊区;人口密度小于1000人/km2, 且位于新街口40 km缓冲区范围内的完整街道划定为远郊区(图 1)。

图 1 研究区地理位置及圈层划分 Fig. 1 Location and regional division of the study area
2 研究方法与数据来源

在南京都市区圈层划分的基础上, 运用空间分析方法, 对南京市绿色空间格局总体规模、空间梯度及演变模式变化进行分析。从经济驱动力、社会生长力和政府调控力三方面构建理论分析框架, 甄选驱动因子, 并运用计量经济学模型解析绿色空间演变的作用力及其驱动机理。

2.1 格局变化 2.1.1 空间梯度变化

采用冷热点分析绿色空间变化的空间聚集程度及其圈层差异。作为一种探索局部空间聚类分布的方法, 冷热点利用Getis-Ord Gi*测度局部关联特征识别空间具有统计显著性的高值簇与低值簇, 即空间集聚的高(热点)/低(冷点)值区[20]。一个热点区即意味着此区域内群集的指标值远大于预期, 冷点区反之。选择2 km×2 km格网为评价单元, 将研究区不同时段绿色空间变化量作为指标, 基于ArcGIS软件分别测算其局部空间关联指数(Getis-Ord Gi*), 采用Jenks自然断裂法将其从高到低分为热点、次热点、次冷点、冷点4类, 进行绿色空间格局演变冷热点分析, 具体公式如下:

(1)

为便于解释和比较, 进行标准化处理:

(2)

式中, E(Gi*)和Var(Gi*)分别是Gi*的数学期望和变异数, Wij(d)是空间权重。如果Z(Gi*)为正且显著, 表明位置i周围的值相对较高(高于均值), 属高值空间集聚(热点区);反之, 如果Z(Gi*)为负且显著, 则表明位置i周围的值相对较低(低于均值), 属低值空间集聚(冷点区)。

2.1.2 演变模式变化

建设用地扩张是绿色空间比例变化的直接原因, 并在各种因素综合作用下呈现不同的空间扩张模式, 一般划分为填充式、蔓延式和飞地式三种[21], 蔓延式又可分为圈层式扩张与轴向式扩张两种。根据建设用地与绿色空间的互动关系, 将绿色空间收缩的演变模式概括为边缘式蚕食、廊道式切割、内吞式收缩和穿孔式收缩四种(如图 2)。首先, 提取不同时期新增建设斑块, 采用最小包围盒法[22-23]和凸壳模型法[24-25]综合确定建设用地扩张模式;其次, 借助ArcGIS平台Erase工具提取南京建设单元不同时期新增及收缩的绿色空间;最后, 与对应时期的建设用地演变模式进行叠加分析, 得到不同时期绿色空间演变模式。

图 2 绿色空间演变模式 Fig. 2 Evolution models of green space
2.2 驱动机理 2.2.1 理论框架

城镇空间演化是动力主体发挥其作用的过程, 也是政府力、市场力和社会力交互作用的过程, 存在正负反馈调节[26]。作为城镇空间重要组成部分, 绿色空间格局演变驱动力是一个包含多方面因素、结构复杂的动力系统[27]。在前人研究的基础上, 将绿色空间格局设定为是在经济驱动力、政府调控力与社会生长力的共同作用下不断发展演变的(图 3)。

图 3 绿色空间格局变化驱动机理分析框架 Fig. 3 Theory framework of the driving mechanism

(1) 经济驱动力  经济的发展是推进城市空间演变的内在驱动力。地区生产总值不断提升会带来实际收入水平和城市建设投资的增加, 促使城市建设空间加速扩张, 而且房地产投资的增长会加速和影响城市建设用地的扩展, 从而最终影响城市绿色空间格局变化。此外, 不同产业间形成的前后向有机联系的产业链或空间上的产业集群或产业园区, 最终对城市土地空间也对绿色空间结构演变产生内在的驱动力。从经济增长和产业发展角度选用地区生产总值(GDP)、房地产投资、第三产业占比、产业园区面积等因子进行表征。

(2) 社会生长力  主要包括社区组织、非政府机构及城市居民的利益诉求、公众行为及需求意愿等。城市居民对住宅区位的投资能力及绿色空间的偏好会对开发商开发活动产生影响, 而社会组织的活动、非政府机构的利益诉求如社区邻里运动、环境保护活动、公众参与城市规划等等活动都有可能对政府政策制定产生影响, 最终对城市绿色空间结构的演变产生影响。而社会生长力的强弱受城镇化水平、需求意愿等影响, 选取城市常住人口、城镇人均可支配收入水平、绿色空间邻近度等因子进行表征。

(3) 政府调控力  政府代表一定社会绝大多数人的利益, 通过城市建设管理制度、法律、规章、条例等施行影响城市土地利用空间结构。政府制定的政策、战略会造成城市土地空间系统的结构性巨变, 绿地规划、绿化政策等更是城市绿色空间建设的纲领性文件, 调控、引导着绿色空间的变化。此外, 政府投资建设会对城市发展产生决定性的作用, 对绿色空间中公共绿地、附属绿地、生态防护绿地、生产绿地等格局变化产生重要的驱动作用。选取政策变化和绿色空间保护投入进行表征。

2.2.2 指标选取

以南京68个街道为研究单元, 考虑数据的可获得性, 从经济驱动力、社会生长力、政府调控力三个方面选取指标, 运用SPSS软件对各指标进行共线性判断, 逐步剔除共线性较强的因子, 使各因子VIF值控制在10以内, 筛选后的具体指标如表 1

表 1 绿色空间格局演变的驱动因素 Table 1 Driving factors of the green space pattern changes
作用力Forces 指标Indicators 因子Factors
经济驱动力Economic driver 经济增长 地区生产总值
房地产投资
产业发展 第三产业占比
产业园区面积
社会生长力Social development 城镇化水平 城市常住人口
需求意愿 城镇人均可支配收入
绿色空间邻近度
政府调控力Government policies 规划政策 政策变化
公共投资 绿色空间保护投入
2.2.3 模型构建

目前针对驱动机理的实证研究模型主要包括OLS模型、空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)等。绿色空间格局演变具有空间自相关性, 决定其地理空间结构需要数学表达, 并定义对象的相互邻接关系。然而简单的OLS模型不适用于空间关系的分析[28], 由此引入空间权重矩阵, 采用SLM模型和SEM模型表征和刻画因变量与自变量的空间相关性。

(1) 空间滞后模型(SLM)  主要考察因变量在空间上是否有溢出效应, 验证因变量在某地区的扩散现象[29], 可以很好地描述空间单元因变量的空间交互作用。其表达式为:

(3)

式中, Xn×k的数据矩阵, 代表解释变量Wn×n阶空间权重矩阵;ρ为空间自回归系数参数, 其大小反映空间扩散或空间溢出的程度;Wy为空间滞后变量, β反映解释变量对因变量y变化产生的影响;ε为随机误差项。

(2) 空间误差模型(SEM)  数据存在测量误差或忽略某些变量会使模型误差项之间存在空间相关性, SEM能够衡量相邻地区因变量的误差项对观察值的影响方向和程度。其表达式为:

(4)

式中, y为因变量;Xn×k的自变量矩阵;n为样本数;k为参数个数;Wn×n阶权重矩阵, 反映因变量本身的空间趋势;μ为随机误差向量;λ为空间自相关系数, 衡量样本间的空间依赖作用;ε为正态分布的随机误差向量。

2.3 数据来源与处理

研究所用数据主要包括2000年、2005年、2010年和2015年四期南京TM遥感影像数据。以地球系统科学数据共享平台提供的1995年、2005年1:10万和国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据共享平台——湖泊-流域科学数据中心(http://lake.geodata.cn)提供的2000年、2010年、2015年1:2.5万长三角土地利用数据为参照, 对南京遥感影像进行解译, 获得南京市四个时期的土地利用类型图。参照国际IGBP的LUCC分类系统, 结合南京实际和研究目的, 将土地利用类型分为农田、林地、草地、水域和建设用地5类, 其中农田、林地、草地、水域为绿色空间用地。驱动机理研究中涉及的社会经济数据主要来源于相应年份《南京市统计年鉴》及部分区政府发布的统计资料, 并用物价指数进行修正。个别缺失的数据根据当年街道或区县人口规模占区域总人口规模比例进行计算补充。此外, 由于区划调整, 南京2000年数据根据撤县设区后的区划直接做出相应数据核减。政策变量为虚拟变量, 根据绿色空间相关政策实施程度的综合判断, 将各评价单元分别赋值0或1。

3 研究结果 3.1 总体规模变化

2000—2015年间, 南京绿色空间面积总体呈减少趋势, 由2000年的3580.97km2减少至2015年的2959.30 km2, 减少幅度先增加后减少。其中, 2000—2005年, 绿色空间面积减少175.41 km2, 年均减少率为0.98%;2005—2010年, 随着新城建设与工业园区开发, 绿色空间被挤占趋势加剧, 年均减少1.87%;2010—2015年, 绿色空间减少幅度有所下降, 减少量为127.07 km2, 年均0.82%。从内部构成看, 绿色空间规模减少是林地、草地及水域增加和农田面积持续减少综合作用的结果(表 2)。由此可见, 尽管南京市近年来不断加大城市绿化、湖泊水域疏浚与长江湿地修复等, 绿化建设成效显著, 但还不足以抵消农田大量减少所造成的绿色空间面积整体缩减的趋势。

表 2 不同时期绿色空间规模变化 Table 2 Scale changes of green space in different periods
类型
Types
2000—2005 2005—2010 2010—2015 2000—2015
变化量
Variation/
km2
变化率
Rate/%
变化量
Variation/
km2
变化率
Rate/%
变化量
Variation/
km2
变化率
Rate/%
变化量
Variation/
km2
变化率
Rate/%
林地Forest -14.30 -2.92 20.24 4.25 88.73 17.88 94.67 19.31
草地Grassland 4.15 7.75 0.04 0.07 8.18 14.17 12.37 23.11
农田Farmland -128.65 -4.90 -417.07 -16.69 -183.82 -8.83 -729.54 -27.76
水域Water -36.61 -8.95 77.60 20.82 -40.16 -8.92 0.83 0.20
绿色空间Green space -175.41 -4.90 -319.19 -9.37 -127.07 -4.12 -621.67 -17.36
3.2 空间梯度变化

南京绿色空间规模具有明显的梯度变化特征, 由中心城区到近郊区、再到远郊区显著增加, 2015年三大区域绿色空间面积分别占各地域单元的12.02%、47.26%和67.24%(图 4)。2000—2015年各圈层绿色空间面积均减少, 但变化特点有所不同;中心城区后期有所增加, 但总体呈减少趋势, 年均减少0.38%;受新城建设、旧城区改造及产业园区建设等影响, 近郊区绿色空间面积下降最快, 年均2.30%;远郊区作为城市建设扩展的生态保障, 绿色空间下降幅度较低, 年均1.00%。

图 4 南京市绿色空间面积及其占比变化 Fig. 4 Area and proportion changes of green space in Nanjing

由冷热点分析可知, 2000—2015年, 南京市绿色空间冷热点数量与面积显著增加, 热点主要由外围向中心转移, 而冷点则明显由中心逐步向外围扩散, 主要在于南京市建设空间不断向外扩张, 多中心空间结构逐渐形成, 近郊区与远郊区大量绿色空间被侵占(图 5)。其中, 2000—2005年, 热点数量较少, 主要以江北、江宁西南部及雨花区北部等远郊区沿高速、公路干道等绿带建设为主;冷点较集中于仙林、东山地区。2005—2010年, 中心城区绿色空间重要性提升, 热点、次热点出现在鼓楼、秦淮、玄武等主城地区并向六合、浦口转移扩张, 主要以秦淮河、玄武湖等河湖沿岸绿带、生态廊道建设为主;冷点逐渐脱离主城, 集聚于东南部板桥、仙林、东山三大副城和汤山、禄口、龙潭等新市镇, 显示出副城、新城城市建设对绿色空间增长的制约。2010—2015年, 城市生态文明建设进一步推进, 中心城区及近郊区的新城、新市镇等逐渐成为绿色空间增加的主要区域, 而长江沿岸及远郊区, 尤其是远郊区北部则是主要的冷点区。

图 5 南京绿色空间格局冷热点演化 Fig. 5 Cold & hot spots of green space changes in different periods
3.3 演变模式变化

2000—2015年, 南京市绿色空间演变存在四种模式, 边缘式蚕食是主要形式, 伴随着城镇向外扩张, 由主城区向副城、新城转移, 具有明显的由中心向外围转移的趋势;内吞式收缩主要在发展较成熟的地域单元, 如主城与副城内部;穿孔式收缩则不多见, 主要散布在新城;廊道式切割也相对较少, 多沿交通廊道分布, 切割绿色空间, 增加了其破碎程度(图 6)。

图 6 南京市绿色空间演变模式 Fig. 6 Evolution mode of green space in different periods

2000—2005年, 南京绿色空间边缘式蚕食主要分布于主城区南部边缘、仙林副城、东山副城及滨江新城、禄口新城;内吞式收缩则集中于主城区边缘、仙林及东山副城区内, 还零散分布于江北老城内;而龙袍新城、江北化工园及滨江新城的发展以穿孔形式侵占绿色空间, 破坏绿色空间连通性。

2005—2010年, 边缘式蚕食分布面积大大增加, 且脱离主城区, 具有明显的外移趋势, 以仙林和东山副城, 汤山、淳化、滨江和禄口新城及雄州斑块最为集中;内吞式收缩则均匀分散于东山、江北及仙林副城及板桥新城, 零星分布于主城区内, 绿色空间斑块不断被蚕食, 向内收缩;在江北板块南部, 建设空间有明显沿交通廊道扩张趋势, 绿色空间被廊道式分割;穿孔式收缩分布在汤山、柘塘及桥林等新城, 外围绿色空间连通性遭到破坏。

2010—2015年, 绿色空间边缘式蚕食脱离主城区进一步外移, 江北斑块及远郊区的龙潭新城、桥林新城、柘塘新城等地区边缘式蚕食分布显著增加;内吞式收缩则零散分布于各建设用地斑块内部;穿孔式收缩分布区仍以外围桥林、柘塘、龙袍等新城为主, 加剧绿色空间破碎程度;而廊道式切割分布较少, 仅零星出现于个别新城斑块内。

3.4 驱动机理

运用GeoDa软件对空间误差模型和空间滞后模型进行估计检验(表 3), 发现前者的拉格朗日乘子检验统计量(LM-error)比后者的(LM-lag)更加显著, 根据Anselin等[30]提出的模型选取标准, 说明空间误差模型更适合。在拟合优度R2检验中, SEM要高于SLM;同时, 根据似然比率(LR)值越大, 赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)值越小, 模型的拟合优度越好的检验准则[31], 也可以判断空间误差模型的拟合程度更优。由此选择空间误差模型对南京市绿色空间演变相关统计数据进行回归分析, 模型结果如表 4

表 3 空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)的检验 Table 3 Model test for the SLM and SEM
模型
Model
拉格朗日乘子
Lagrange Multiplier
稳健性拉格
朗日乘子
Robust LM
拟合优度
R2
似然比率
LR
赤池信息准则
AIC
施瓦茨准则
SC
空间滞后模型SLM 255.1628 1.067 0.561277 355.4153 3533.75 3596.82
空间误差模型SEM 294.4832 40.3866 0.597722 428.5838 3458.58 3516.39
SLM:空间滞后模型Spatial lag model;SEM:空间误差模型Spatial error model

表 4 绿色空间演变驱动因素回归结果 Table 4 Regression results of the driving factors of green space changes
指标
Indicators
解释变量
Explanatory variable
系数
Coefficient
常数项 0.1663
经济驱动力Economic driver 经济增长 地区生产总值 0.0334**
房地产投资 -0.0782
产业发展 第三产业占比 -0.2085
产业园区面积 -0.2776*
社会生长力Social development 城镇化水平 城市常住人口 -0.6027***
需求意愿 城镇人均可支配收入 0.00001
绿色空间邻近度 -0.0221
政府管控力Government policies 规划政策 政策变化 0.0174*
公共投资 绿色空间保护投入 0.1447**
*表示在10%水平显著, **表示在5%水平显著, ***表示在1%水平显著

(1) 经济驱动力是绿色空间格局演变的主导作用力

产业发展因素中第三产业占比和产业园区面积对南京市绿色空间均表现为负向影响, 尤其是产业园区建设在0.1水平上影响显著。随着南京市产业结构不断调整优化, 城市用地结构调整的“推力”也不断增大, 第三产业的兴起相对集中在中心城区, 而第二产业的发展则逐渐由主城向江宁、江北等周边副城转移, 特别是在近郊区建成多个工业园区及经济技术开发区等, 其建设对土地的占用使得大量绿色空间被侵蚀, 也成为绿色空间变化的冷点区。

经济增长对南京市绿色空间格局演变的正负作用并存, 地区生产总值在0.05水平上对绿色空间具有显著正向作用。地区生产总值高的地区主要为主城及各区中心, 这些地区城市建设水平相对高, 对城市绿化较为关注与重视;同时, 各绿地、公园、风景名胜等的建设维护均离不开经济投入, 地区生产总值增加为绿色空间管理提供了经济支撑, 因此对绿色空间建设具有促进作用, 常成为绿色空间变化热点区。另一方面, 房地产投资对绿色空间表现出负向影响, 但作用并不明显, 未通过显著性检验。

(2)社会生长力对绿色空间格局演变的作用相对不显著

社会生长力中包括城镇人均可支配收入与绿色空间临近度在内的需求意愿因素对南京市绿色空间驱动作用不显著, 其作用主要表现在城市常住人口对绿色空间产生显著负向影响, 系数为-0.6027, 在0.01水平上显著。随着城镇化水平的提高, 不断增长和集聚的人口对居住与生活空间需求也随之增加, 对建设用地开发不断提出新要求, 促使居住用地及相应的基础设施用地比例不断升高, 从而占用了绿色空间用地。南京市2010—2015年江宁、浦口、栖霞、雨花台等近郊各区随着经济发展人口不断集聚, 常住人口增加明显, 建设用地也均有不同幅度增长, 成为绿色空间遭受侵蚀的重点区域。

(3)政府管控力对绿色空间演变具有较强正向作用

政府规划政策对南京市绿色空间产生正向影响, 在0.1水平上显著。通过生态城市规划、绿地规划、生态红线管控区划定及土地、产业等政策的实施, 绿色空间布局结构的合理性、科学性得到强化;同时, 相关管制措施与鼓励制度对绿色空间的演变产生了较大的引导和促进作用, 生态环境对建设用地蔓延的约束力日益提升, 正向作用显著。南京市近年来发布的城市绿地系统规划、生态红线区划定、土地利用结构调整等政策均对绿色空间的规模变化、空间梯度变化及模式演变产生了重要作用。

公共投资对南京市绿色空间具有显著正向作用, 在0.05水平上显著。绿色空间建设离不开经济投入作为支撑, 政府通过增加公共投资能够为绿色空间的营建与管理提供有力保障, 对绿色空间数量与质量提升产生促进作用。政府对绿色空间重视程度较高和公共投资较大的南京市主城在此期间逐渐成为绿色空间增加的主要转移区, 绿色空间得到一定保护。

4 讨论

综合利用GIS空间分析与数理统计方法, 研究发现南京城市建设不断向外扩展已不可避免地对绿色空间形成破坏, 作为这一时期重要发展板块的近郊区也成为绿色空间侵占最严重区域, 大量绿色空间转换为建设用地;而中心城区绿色空间得到重视, 生态环境整治、“见缝插绿”[32]等举措使绿色空间有少量增加, 但主要以公园绿地、道路绿地等形式存在。同时, 此研究结果也一定程度上与国内其他较发达城市绿色空间相关研究不谋而合[13, 15, 33], 反映出我国各地城市建设与绿色空间发展路径存在一定共性, 城市扩张普遍对绿色空间造成侵蚀与破坏, 将城市绿色空间规划纳入城市空间规划有利于城市合理、科学、高效、可持续的发展, 而且已有城市提出将景观可达性作为城市指标, 如悉尼提出“市民在3分钟内能到达通往公园的步道上”, 纽约要求“确保所有人居住在公园的10分钟步行圈内”[34], 在规划中加入居民可感知的生态环境指标成为未来城市绿色空间规划与建设的重要方面。

整体看来, 南京市绿色空间的演变与所处城市发展阶段密切相关, 虽然南京已逐渐进入后工业化时代, 但仍处于高速发展阶段, 经济发展与产业调整引导城市建设用地外延式扩张形成新区、开发区等[18, 35]造成的负向影响仍占据主导地位, 因此在继续推进产业结构升级之余也需要合理引导产业布局来控制建设空间蔓延扩张, 或通过自然修复、退化地恢复、拆迁腾退地利用等措施适当补充绿色空间, 增强生态环境约束性, 减弱经济因素的负向影响。尽管期间南京市社会生长力尤其是需求意愿的作用力并不显著, 但面对城区持续增长的常住人口, 如何缓解由此对绿色空间产生的压力以及如何保障居民生活环境的生态、绿色、健康仍是当前应重点关注的问题, 需要合理引导都市区人口流动, 控制人口规模, 优化绿色空间格局, 提升绿色空间服务社会公平性;同时也要注意到绿色空间的生态服务功能与群落结构、景观分布格局等均有密切关系[36], 因此应避免简单的绿量增加, 综合利用现有公园绿地、河湖湿地进行“点线面”的串联与衔接, 构建更有利于生态服务功能发挥的绿色空间网络体系。

南京市政府管控的作用力已经有所显现, 反映出绿色空间逐渐得到管理者的重视, 相关政策制度一定程度上推动了绿色空间的发展。针对这一驱动因素, 有研究曾提出绿色空间保护的关键在于将规划转化为指导具体行动的政策, 强调了政府管理在绿色空间建设中的重要作用[37];从英国绿色空间发展经验中也不难发现其管控体系、政策法规、实施机制均是构建高质量绿色空间的重要推动力[38], 由此可见在绿色空间管理中政府管控力的作用应是关键一环, 其引导地位仍有较大提升空间。南京市未来发展中应加强政府管控力的调控引导, 完善规划管理体系, 建立多层次、有针对性、功能结构清晰的绿色空间规划管控体系和评估反馈机制, 制定具体明确的绿色空间保护激励政策和奖励保障策略, 丰富绿色空间管理手段, 发挥更大的正向驱动作用。

研究基于土地利用类型对绿色空间格局的动态演变进行分析, 从数量和空间上掌握城市绿色空间的变化特征。虽由于遥感影像精度以及解译过程中存在误差等数据资料上的限制, 研究结果的准确性不免受到一定影响, 但对于整体变化规律的反映仍具有可信度, 能够达到研究目的。南京市在研究时间段内的行政区划调整也使部分数据的对应性、一致性难免受到影响, 在研究中已尽力做相应调整。此外, 虽然对绿色空间的规模布局等进行了详细分析, 但绿色空间是一个各部分相互联系相互影响的整体, 对其连通性、破碎度等研究未涉及, 有待进一步完善提高。

5 结论

(1) 南京绿色空间主要集中分布在远郊区与近郊区, 少量分布在中心城区。随着“绿色南京”战略的实施, 绿色空间面积局部有少量增加, 增加的区域逐步由近郊区向中心城区、远郊区的北部和西部转移;然而, 在快速城镇化的进程中, 受人口集聚、建设用地扩展等社会经济发展主导因素的影响, 绿色空间总体规模呈现减少趋势, 减少最大的区域沿南北方向的江北-东山一线与东北-西南方向的长江一线向仙林、东山及江北地区转移, 表明南京建设空间不断向外扩张, 逐渐形成多中心的空间结构, 导致近郊区大量绿色空间被侵占。

(2) 绿色空间格局变化以收缩为主, 其演变模式主要以主城区、副城、新城的边缘式蚕食、中心城区及副城内吞式收缩为主, 少量的新城穿孔式收缩为辅。绿色空间的增加主要在局部地区少量增加量, 形式上由以前的郊区沿主要高速、公路干道等绿带、廊道建设为主向现在的副城边缘、主城内部沿河沿湖、建设板块内部园林绿地、林荫道等为主转变。

(3) 绿色空间格局变化受多种因素的驱动。经济驱动力影响最为显著, 产业发展与经济增长使得建设用地需求量递增, 在其侵蚀下绿色空间质量和数量均有下降, 而政府调控对绿色空间维护与建设具有显著的正向作用。随着环境恶化、生态破坏等环境约束的逐步凸显, 政府发展目标及策略发生转变, 相继出台扶持政策、加大投资力度等均能强化绿色空间保护。尽管企业、居民的行为方式和理念随着社会发展逐步发生变化, 但对社会经济活动产生的约束作用及对产业结构转型升级与城市内部更新改造的推动作用均较弱, 对绿色空间变化影响力有限, 因而社会生长力对绿色空间格局变化作用相对不显著。

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