改革开放以来, 我国城市化进程不断加快^[1]。快速城市化导致城市内部生态用地破碎化、景观连通性降低, 极大削弱了生态空间的生态系统服务功能, 导致并加剧了一系列城市环境问题, 如城市内涝^[2-3]、水体污染^[4-5]、空气污染^[6-7]、热岛效应^[8-10]和生物多样性减少^[11-12]等, 进而严重威胁城市的可持续发展。近年来, 以自然生命系统为支撑的城市绿色基础设施(UGI)受到学术界的广泛关注^{[8, 13-14]}。UGI指城市内部及其周边具有生态系统功能的自然、半自然开放性空间, 及其相互连接而构成的绿色空间网络^[15], 是城市绿色生态空间发展到高级阶段的产物^[16]。相比城市绿地空间、生态用地和生态空间, UGI的概念内涵与外延更丰富, 且功能更全面, 构成要素更加多样^[16]。UGI能够提供广泛和全面的生态系统服务, 缓解日益严重的城市化问题^[17-19], 被视为改善城市环境、维护城市生态安全的重要途径。研究快速城市化背景下UGI时空分布格局及形态演变, 对于优化城市绿色空间网络, 改善城市人居环境具有重要意义。

目前, 关于UGI时空格局演化的国内外研究主要涵盖了不同时空尺度上UGI景观构成及形态^[20-23]、UGI网络构建与优化^[23-26], UGI景观格局变化的环境效应及其对生态系统服务的影响^{[17-18, 27-31]}等内容。在方法上, 以遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术为支撑的景观格局指数分析与形态学空间格局分析(Morphological spatial pattern analysis, MSPA)的运用最为广泛。景观格局指数是量化景观格局变化的传统经典方法, 被较早地应用到UGI时空格局演变的研究之中^[32-33]。景观格局指数能从景观面积边缘特性、形态复杂性、空间聚散性和类型多样性等多个方面有效量化UGI景观格局的时空变化^[21], 但无法识别不同形态与结构的UGI类型及其变化状况。近年来, MSPA方法受到关注并开始被运用于UGI时空格局变化与网络构建的研究之中^[20]。MSPA是一种基于数学形态学原理对栅格数据进行量化、识别、分割的数字图像处理方法^[34-35], 可将UGI景观分为核心区、环岛区、孤岛区、桥接区、孔隙、边缘区和分支等7种互不重叠且具有不同生态学意义的景观类型^[20]。与传统景观格局指数相比, MSPA方法能准确识别UGI的类型组分和结构特征, 并反映UGI网络中的物质流、信息流和功能流^[36-37], 因而在UGI景观形态变化的相关研究中表现出了较强的适用性^[38]。此外, 在运用MSPA方法识别UGI要素的基础上, 结合景观连通性分析, 可进一步进行城市生态廊道的构建及UGI网络的优化, 这对基于UGI网络的城市生态安全格局构建具有重要意义和价值^{[24, 36]}。

RS和GIS是研究城市景观格局和环境变化的重要技术手段^[7]。传统的RS平台对计算机软硬件要求较高, 数据解译和分析工作量较大。受限于此, 以前有关UGI景观格局的研究多集中于单一时间尺度上的UGI网络构建、或者不同时间断面上UGI的时空格局差异分析, 缺乏长时间尺度上连续时间序列的UGI时空格局演变分析。谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)是集地理信息数据获取、处理与分析于一体的云数据处理平台, 基于Java或Python语言对数据进行在线调用和处理分析, 对计算机软硬件要求较低且工作量较小, 自其开发以来就得到了广泛运用^[39]。GEE平台为连续时间尺度上的UGI时空格局变化研究提供了更好的技术支撑。

本文以快速城市化的辽宁中部城市群为研究对象, 基于GEE大数据平台, 运用传统经典景观格局指数分析方法和目前较为流行的MSPA方法探讨近20年间连续时间序列上的UGI时空格局演变趋势及城市群内部各城市UGI变化差异。研究旨在揭示快速城市化背景下UGI时空格局演变的一般规律并弥补连续时间序列的UGI时空格局分析较少的不足, 进而为典型城市化区域UGI空间网络布局与优化和基于UGI的城市生态安全格局构建提供依据。

1 数据与方法 1.1 研究区概况

辽宁中部城市群位于辽宁省中北部地区, 包括了沈阳、鞍山、抚顺、铁岭、营口、盘锦、本溪和辽阳8个城市(图 1), 是我国工业化和城市化进程较快的地区之一, 也是环渤海经济带的重要组成部分^[40-41]。该地区属温带季风气候区, 年均降水500—800 mm, 年均气温在5—10℃之间。近年来, 快速城市化使该地区城市景观和土地利用发生剧烈变化, 城市环境也受到一定程度的破坏。

1.2 城市边界及UGI提取

本研究中, UGI主要包括城市内部的绿色开放空间, 如公园、绿化带等植被覆盖区以及河流、湖泊等城市水体。基于GEE平台, 运用空间分辨率为30 m的Landsat 5、7和8影像提取了2000—2019年辽宁中部城市群UGI和城市边界, 并利用谷歌高分辨率历史影像对结果进行了精度评价。具体过程为：首先, 在GEE平台获取了Landsat 5 TM(2000—2012年)、Landsat 7 ETM(2013年)和Landsat 8 OLI(2014—2019年)影像共约4800景, 去云处理后计算归一化植被指数(NDVI)和修正归一化水体指数(MNDWI), 采用最大值合成和平均值合成法得到年最大NDVI和年平均MNDWI；然后, 运用三次滑动平均法^[42]对年最大NDVI和年均MNDWI进行了平滑处理, 重构时间序列上的NDVI和MNDWI数据, 以降低噪声的影响；最后, 参考已有的分类方法^{[13, 43]}, 运用年最大NDVI和年均MNDWI阈值法划分出绿地、水体和其他区域等三个地类。此外, 结合谷歌高分辨率历史影像进行目视解译, 提取2000—2019年各城市边界, 以此作为掩模对分类结果进行矢量裁剪。

1.3 UGI景观格局指数分析

景观格局指数是衡量景观格局变化的有效方法, 但由于其类型复杂多样, 合理选择景观格局指数对科学分析景观格局就显得非常重要^[44-45]。为全面分析辽宁中部城市群UGI景观格局变化, 本文从面积边缘、景观形态、聚散性3个方面选取了斑块密度(PD)、最大斑块面积占景观总面积比例(LPI)、景观形态指数(LSI)、面积加权平均形状指数(AWMSI)、聚集度指数(AI)以及结合度指数(COHESION)6个指标量化分析其时空格局演变。运用FRAGSTATS 4.2软件计算各景观指数, 各指数计算公式和生态学意义参见文献^[46]。

1.4 UGI形态学空间格局分析

运用MSPA方法分析UGI景观形态特征变化。首先, 将绿地和水体合并作为UGI要素, 并作为前景像元, 设置像元值为2, 以不透水区域和其他区域为背景像元, 设置像元值为1, 形成新的二值TIFF格式栅格数据。然后, 将其导入Guidos Tool Box软件, 采用八邻域规则, 设置边缘宽度为1, 进行MSPA分析, 最终将UGI分为互不重叠的7个景观类型(表 1)。

2 结果与分析 2.1 UGI解译结果与精度评价

在参考已有研究成果^{[13, 43]}的基础上, 为年最大NDVI和年均MNDWI设定初始阈值, 然后不断调试阈值大小, 并利用谷歌高分辨率历史影像对各阈值组合的解译结果逐一进行精度验证, 在UGI分类总体精度大于90%的情况下, 最终确定本研究区的年最大NDVI和年均MNDWI划分阈值分别为0.45和0.25。

2000—2019年, 辽宁中部城市群城市绿地和水体面积总体上呈增长趋势, 其中城市绿地从2000年的161.46 km²增长到2019年的249.89 km², 增幅达54.77%；城市水体面积增长近2倍, 从2000年的8.83 km²增长到2019年的25.79 km² (图 2)。除沈阳外, 各城市绿地和水体均呈增长趋势。其中, 抚顺的城市绿地面积增幅最大, 从2000年7.82 km²增长到2019年的32.73 km², 增加约3倍；辽阳的水体面积增幅最大, 由2000年的0.012 km²增长到2019年的1.67 km²。近20年, 各城市水体面积虽然总体呈增加趋势, 且增幅较大, 但其占UGI面积的平均比例较小, 均在10%以下(图 2)。

2000—2019年, 辽宁中部城市群UGI总面积总体呈增长趋势, 由2000年的170.28 km²增长到2019年的275.68 km², 增幅达62%, 但其占城市建成区比例在不断下降, 由25.73%下降到19.72%(图 3), 表明城市群UGI增长总体滞后于城市扩张, 城市绿化状况变差。从各城市的UGI面积变化看, 研究期内, 除沈阳市外, 城市群其余7个城市UGI面积均呈波动增加趋势, 其中抚顺的UGI面积从2000年的9.46 km²增加到2019年的37.26 km², 增加近3倍。从UGI占城市面积比例变化看, 盘锦、沈阳和营口三个城市的UGI占比总体呈下降趋势, 其中沈阳市的降幅最大, 由2000年的31.95%下降到2019年的18.69%；鞍山、抚顺、铁岭的UGI占比呈微弱地波动上升趋势, 而本溪和辽阳的UGI占比整体上变化不大。分阶段看, 2008年前后, 城市群UGI面积及其占比变化存在差异。2000—2008年间, 城市群整体及各城市UGI面积均存在显著的增加趋势, 且UGI占城市面积比例经历了较大波动。2008年以后, UGI面积及其占比变化较为平缓, 总体变化不大(图 3)。

2.2 UGI景观格局指数特征

2000—2019年, 辽宁中部城市群UGI景观格局指数发生了显著变化(图 4)。从面积边缘特征看(图 4), 城市群总体及内部各城市PD指数呈显著增大趋势, 而LPI指数呈显著减小趋势, 这表明城市群内部UGI景观斑块数量增多且优势斑块的主导性减弱, 同时UGI斑块边缘长度增加, UGI景观趋于破碎化。从景观形态特征看(图 4), 研究期内城市群及各城市的LSI指数呈显著升高趋势, 而AWMSI指数则呈显著下降趋势, 表明城市群及各城市UGI景观形态复杂度增大, 景观斑块趋于不规则化。从景观聚散性特征看(图 4), AI和COHESION指数均呈显著下降趋势, 表明城市群UGI在空间上呈逐渐分散的分布特征, 景观斑块聚集性和结合度都降低。

2000—2019年各城市UGI各类景观格局指数随时间变化的回归分析结果如表 2所示。从斑块面积边缘特征看, 鞍山和辽阳的PD和LPI指数变化不显著, 说明两城市UGI斑块数量和主导型斑块面积在该时期基本稳定；本溪、抚顺、铁岭和营口的PD指数显著增加, 但LPI指数变化不明显, 说明这四个城市的UGI斑块数量显著增加, 但主导型斑块的面积未发生明显变化；抚顺的LPI指数显著下降, 但PD指数变化不显著, 表明该市UGI主导性斑块的面积占比减少, 但斑块数量未明显增加；沈阳市UGI的PD指数显著增加且LPI指数显著下降, 表明沈阳UGI板块数量增加, 而主导性斑块的面积占比下降。从景观形态复杂度看, 8个城市LSI指数都显著上升, 表明所有城市的UGI形态复杂度趋于增加；此外, 沈阳的AWMSI指数显著下降, 表明该市UGI景观形态复杂化, 且各斑块规模大小趋于均衡。从景观集聚度和结合度看, 鞍山、抚顺、铁岭、辽阳和营口等城市的AI和COHESION指数变化不显著, 表明这些城市UGI景观在空间上的分布未发生明显变化；本溪、盘锦和沈阳三个城市的AI和COHESION指数均呈显著下降趋势, 说明这三个城市UGI景观在空间上的分布趋于分散, 斑块间连接性下降。

2.3 UGI形态学空间格局特征

基于MSPA方法, 辽宁中部城市群UGI被划分为7种类型(图 5)。从各景观类型的比例构成看, 在城市群尺度上, 2000—2019年核心区占比最大, 20年平均占比为40.97%, 是占据绝对优势地位的UGI景观类型, 其次为边缘区(28.63%)、孤岛区(10.79%)和分支(10.54%), 而孔隙的占比最小, 约为0.76%(图 5)。在市域尺度上, 研究期内本溪、抚顺、盘锦、沈阳及营口等多数城市的UGI景观比例构成与城市群整体保持基本一致, 核心区是具有绝对优势的景观类型, 各年份占比均在30%以上, 边缘区占比在各年份均达20%, 是仅次于核心区的主要景观类型, 而其他类型占比较小, 各年份累计占比均低于50%；鞍山、辽阳、铁岭的核心区占比在部分年份略低于其他景观类型, 但研究期内总体上仍是绝对的优势景观类型, 各个年份核心区和边缘区的占比均在50%以上(图 5)。

从各景观类型占比的时间变化趋势看, 研究期内城市群整体核心区占比不断下降, 从2000年的46.2%下降到2019年的37.26%；而孤岛区、边缘区, 其中孤岛区占比从2000年的5.56%增加到2019年的13.57%, 表明核心区的主导地位和优势度不断下降, 各类景观类型比例趋于均衡化(图 5)。在市域尺度上, 研究期内鞍山、沈阳UGI核心区比例总体呈下降趋势, 其中沈阳从2000年的52.46%下降到2019年的38.86%, 下降趋势最明显, 其他景观类型的占比则呈不同程度的上升趋势, 表明核心区逐渐转化为了其他景观类型；盘锦和营口UGI核心区占比在此期间经历了先增后减的变化过程, 其占比自2000年开始逐渐增加, 在2008年分别达到57.65%和48.37%的最大值, 随后开始下降, 而孤岛区和分支则呈先增后减的变化趋势, 这表明UGI景观主要在核心区、孤岛区和分支之间转化；辽阳UGI核心区占比从2000年的29.65%上升到2019年的35.68%, 而边缘区占比则从32.42%下降到28.31%, 其他类型占比变化不大；铁岭、本溪以及抚顺的UGI各景观类型占比在该时期变化趋势不明显, 均在一定数值范围内上下波动, 其中铁岭UGI核心区和孤岛区占比的年际变化相对剧烈(图 5)。

城市边缘区是UGI变化较为剧烈的区域。随着城市化进程, 城市边缘向外围扩张, 部分城市原城市边缘区的UGI逐渐成为城市内部景观, 其核心区逐渐被蚕食并转化为其他UGI类型或非UGI区域, 核心区斑块面积减少, 斑块数量增多, 景观趋于破碎化, 其中以沈阳、盘锦和营口等城市较为典型。也有部分城市的边缘区UGI面积呈增加趋势, 但新增的UGI景观破碎化程度较高, 如抚顺、铁岭、本溪和辽阳等(图 6)。

3 讨论 3.1 UGI景观格局变化

UGI是城市重要的生态屏障, 其对城市环境改善具有重要的作用。大量研究表明, 城市森林、草地、湖泊、河流和湿地等在内的UGI能够有效吸附PM_2.5等大气污染物^{[28, 30]}、减少地表径流以缓解城市内涝^{[2, 47]}、固碳释氧^[17]以及缓解热岛效应^[9], 此外还能够改善人体健康^[48-49]以及提供休憩娱乐场所^[50]。UGI景观格局变化影响着其生态系统服务的发挥, 从而影响着城市环境质量。

景观格局指数揭示了辽宁中部城市群UGI时空格局的演变过程及规律。分析结果表明, 近20年来, 随着城市化进程的加快, 辽宁中部城市群UGI景观整体趋于破碎化, 优势景观斑块的主导性减弱, 景观形态趋于不规整、复杂度增加, 在空间分布上更加分散, 景观斑块之间的结合度变差。这与陈康林等^[45]对1979—2014年间广州市绿色空间景观格局变化的研究结果一致, 表明快速城市化背景下人类活动对城市自然生态系统的干扰强度增大, 建设用地和交通网络扩张侵占了生态用地^{[41, 51]}。此外, 各城市的UGI景观格局变化过程存在差异, 但总体上都趋于破碎化, 景观形态也趋于复杂化。其中, 沈阳市UGI的景观格局变化的强度与速度明显高于城市群的其他城市。作为城市群的中心城市, 沈阳市城市化进程较快、水平较高, 市内道路交通网络密集程度和各项建设用地扩张强度较大^[51-52], 因此UGI斑块更为细碎。UGI景观破碎化是导致城市生态空间的生态系统服务质量下降和城市内涝、空气质量降低以及热岛效应增强等一系列城市环境问题的重要因素之一^{[2, 13, 28]}。不过, 有研究发现, 破碎化的UGI斑块可使景观边缘效应增强, 并创造出更加多样化的微生境, 在特定条件下, 这可能有利于城市生物多样性的提升和保护^[44]。

MSPA方法从形态学的角度深化了对UGI景观格局的时空演变分析, 进一步揭示了UGI景观形态随城市化扩张的演化趋势。本研究的MSPA分析结果表明, 2000—2019年间, 无论是在城市群整体尺度, 还是在市域尺度上, 核心区均是该地区UGI的优势景观类型, 但其占总景观面积的比例持续减少, 主导地位不断削弱, 其斑块也趋于破碎化, 这与景观格局指数分析结果一致, 与该地区在这一时期的快速城市化进程有关^{[41, 52]}。于亚平等^[21]的研究同样表明, 20世纪80年代以来, 随着城市化扩张, 南京市UGI核心区面积减少, 其主导地位下降, UGI景观趋于破碎化。核心区的破碎化意味着为动植物生长繁衍提供场所的生态源地在减少, 但随着更多的核心区被分解为边缘区、桥接区和分支, UGI网络的连通性和边缘效应得以增强, 为不同生物在不同生境间的迁徙提供了途径, 反而有利于城市物种多样性的保护和提升^{[21, 24-25]}。本研究还表明, 城市边缘的UGI网络更易受到城市化进程的影响, 而内部老城区UGI得到了较好的保护。随着城市化不断向外扩张, 原城市边缘区的UGI逐渐被蚕食, 并被非UGI景观所占据而趋于破碎化。与此同时, 在新的城市边缘区会形成新的UGI网络, 这一过程随着城市化不断向外围扩张周而复始, 这同样与于亚平等^[21]的研究结果一致。

以上分析表明, 快速城市化背景下UGI景观格局演变的一般特征为：城市化扩张侵占了大量的UGI空间, 并导致核心UGI斑块的破碎化、离散化, 斑块间结合性变差。因此, 在后续的城市规划当中, 各城市需要进一步探寻发展与生态保护的平衡点, 设定刚性的生态空间将城市内部的核心生态源地加以保护^[53]。当然, UGI景观的破碎化、离散化对其所提供的生态系统服务的利弊影响还有待深入研究。此外, 相较于传统景观格局指数, MSPA方法进一步量化了辽宁中部城市群UGI景观形态特征和空间位置变化^[20], 为进一步构建城市群生态廊道和完善城市群UGI网络奠定了基础, 也为基于MSPA方法的城市化区域UGI景观格局演变的研究提供了案例参考^{[24, 36]}。

3.2 UGI变化的时空差异性特征

UGI是城市化进程的产物, 其空间分布格局及演化是城市社会经济发展、城市规划政策、以及气候条件等多重自然和社会经济因子综合作用的结果^[54]。通常, 具有相同发展背景和发展阶段的区域, 其UGI的时空格局变化表现出一定相似性, 而同一时间的不同区域以及同一区域的不同时间阶段上, UGI时空格局演变往往呈现出区域性和阶段性的特征^[45]。

本研究表明, 总体来看, 2000—2019年辽宁中部城市群的UGI面积呈波动增长趋势, 但其占城区比例不断下降且UGI景观趋于破碎化, 表明该地区城市绿化网络建设滞后于城市化扩张速率, 城市绿色空间增长与城市空间扩张并不同步, UGI供需结构失衡状况加剧, 城市环境保护让位于经济发展和城市空间扩张^{[3, 12, 51]}。这符合当前我国城市化发展及其内部空间格局演变的普遍性特征。在过去相当长一段时间, 我国城市化进程总体上处于无序空间扩张且盲目追求速度的粗放型发展阶段, 城市空间扩张往往以牺牲城市生态用地为代价^{[1, 44]}。此外, 作为整体, 辽宁中部城市群具有相似的自然环境、社会经济和人文历史背景, 因此城市群UGI的时空演变规律具有一定程度的共性, 但由于各城市处于不同发展阶段, 经济发展模式和城市规划政策也存在差异, 各城市的UGI时空格局演变也表现出各自的个性特征。

因此, 各城市在城市UGI规划中, 应充分考虑自身自然、社会经济等背景以及未来城市发展前景, 制定符合当前城市发展阶段又具有前瞻性的城市规划政策；同时, 各城市也可适当借鉴其他处于同等发展阶段或具有大体相似自然、社会经济背景的城市UGI规划经验, 从而规避城市规划政策中的不合理性和不确定性^[45]。

3.3 基于水体指数和植被指数的UGI提取方法

植被指数和水体指数被广泛运用于城市绿地空间的时空格局演变研究之中。例如, 李婷婷^[55]利用Landsat影像的NDVI和MNDWI提取了2001—2016年重庆市主城区绿色空间, 并分析了其时空格局动态变化；Huang等^[56]利用Landsat影像的NDVI数据分析了1985—2015年间北京市主城区植被增加和损失的空间分布特征。本文利用GEE平台构建了基于植被指数和水体指数的阈值分割解译方法, 实现了对辽宁中部城市群近20年UGI的提取。精度验证结果表明该方法对UGI解译效果较好, 可用于大区域尺度长时间序列的UGI时空格局演变分析。然而, 该方法存在以下两个方面的不足。首先, 有研究表明城市化背景下小斑块的UGI变化更为剧烈^[57], 但本文使用的Landsat影像空间分辨率仅为30 m, 无法精确地识别城市内部小斑块的UGI。其次, 由于滑动平均法对影像噪声去除不完全, 阈值分割产生的大量碎斑对局部区域的解译效果具有一定影响。因此, 使用更高空间分辨率的遥感数据及更好的降噪技术来提高遥感影像质量, 可进一步提升该方法对UGI的提取效果。

4 结论

基于GEE平台, 本文首先提取了2000—2019年连续时间序列上辽宁中部城市群UGI及各城市边界, 然后综合运用景观格局指数和MSPA方法分析了该时期辽宁中部城市群UGI时空格局演变规律。研究表明, 2000—2019年间, 辽宁中部城市群UGI总面积呈波动上升趋势, 但其占城市建成区比例在不断下降, 城市绿地空间建设滞后于城市空间扩张。近20年间辽宁中部城市群UGI破碎化程度加剧, 优势景观斑块的主导性减弱, 景观形态趋于不规整和复杂化, 且空间布局上更加分散, 景观斑块之间的结合度变差。MSPA分析进一步表明, 快速城市化背景下, 作为城市群重要生态源地的UGI核心区逐渐被蚕食, 并转化为桥接区、分支和环岛区等其他类型的UGI景观或非UGI景观；同时, 城市边缘区的UGI变化最为剧烈, 且更易受到城市化扩张的影响。

本研究可为快速城市化区域UGI空间网络布局与优化和基于UGI的城市生态安全格局构建提供技术支撑和决策依据, 对连续时间尺度上快速城市化区域UGI时空格局演变的研究也具有一定借鉴意义。但本文还存在以下方面的不足：首先, Landsat植被和水体指数阈值分割法的整体解译精度较好, 但产生的大量碎斑影响了局部地区的分类效果, 且无法有效识别规模较小(空间规模小于30 m)的UGI景观；此外, 本研究仅将绿地和水体作为UGI的主体进行识别, 而没有对其进行进一步类型细分, 无法更精确地识别UGI的具体类型并分析其景观格局和形态特征演变。因此, 后续研究应从以上两个方面加以改进和补充。另外, 如何在MSPA识别UGI景观类型的基础上进一步构建生态廊道和优化UGI网络, 也值得后续研究进一步探究。