文章信息
- 彭李智, 胡石元, 张金亭, 周恒, 石庆翠, 吴秀
- PENG Lizhi, HU Shiyuan, ZHANG Jinting, ZHOU Heng, SHI Qingcui, WU Xiu
- 顾及城郊农田生态服务价值的中心城区生态安全网络重构
- Reconfiguration of the ecological security network in the central city considering the ecological service value of suburban farmland
- 生态学报. 2024, 44(13): 5801-5815
- Acta Ecologica Sinica. 2024, 44(13): 5801-5815
- http://dx.doi.org/10.20103/j.stxb.202307311645
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文章历史
- 收稿日期: 2023-07-31
- 网络出版日期: 2024-04-25
2. 武汉科技大学城市建设学院, 武汉 430065;
3. 德克萨斯州立大学地理与环境系, 美国德州圣马科斯 78666
2. School of Urban Construction, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430065, China;
3. Department of Geography and Environmental studies, Texas state University, San Marcos, TX 78666, U. S
统筹兼顾国家粮食安全、生态安全和城镇发展, 构建国土空间协调有序的保护与开发格局是新时期国土空间规划的重大科学命题[1]。当前既是我国扭转旧发展模式, 走向生态文明与可持续发展之路的最佳时期;又是最需要处理好农业、生态、城市三空间冲突的关键期。中心城区作为三类空间竞争与冲突的焦点区域, 其保护与开发的矛盾尤为激烈, 亟待有效化解冲突, 实现空间优化的技术路径[2]。通过构建生态安全网络, 优化生态空间布局, 形成人与自然和谐共生的生态安全格局, 是破解经济发展与生态保护冲突的重要手段[3]。
生态网络的构建要满足物种扩散关键源点的设定与反映生态过程的廊道搭建[4], 俞孔坚等基于景观生态学理论提出的“源地识别—阻力面设置—廊道提取”[5]目前已成为区域生态安全格局研究的一般范式[6—7]。基于此演化出图论法[8]、最小累积阻力模型(MCR)[9]、电路理论[10]等丰富的技术方法。图论法从数理角度计算连通各生态源的最优路径, 但忽视了现实阻力因素, 仅适用于某些特殊情况(例如飞鸟生态廊道的构建)。MCR模型和电路理论均通过模拟物种在景观中扩散所需克服的阻力(电阻), 提取使得各生态源之间实现生态流连通而耗费的累积阻力(电阻)最小的路径为生态廊道, 并识别生态节点(夹点)。其中MCR模型可以灵活的设置不同的阻力面类型, 具有良好的适用性和扩展性, 现有研究大多基于该模型, 选择集中连片的高生态价值空间为生态源地[11—12], 继而构建区域生态安全网络。
然而, 当前的生态网络研究大多从单一层次出发[13], 市域层面的研究常忽略中心城区周边破碎化程度较高的生态用地, 而中心城区层面的研究, 则多以城区内斑块面积较大的森林、公园、绿地、河流等自然景观作为生态源[14—16], 与上层市域生态安全网络的衔接及对中心城区的整体约束不足。对此, 曲艺等提出不同层次的生态网络, 功能定位侧重不同, 而结构应耦合镶嵌, 统一成有机整体[17]。张亚楠按“市域生态网络锚定整体格局, 中心城区生态网络细化补充”的思路, 分别以生态保育和旅游游憩为核心功能, 耦合构建了市域-中心城区多功能复合的生态网络[13]。Zhou Shen等在省域、城市群与城市三个尺度上, 对比分析了结构导向、功能导向和综合导向的三种生态网络的空间一致性, 以探索不同尺度下构建生态网络的最佳方法[18]。这些研究为解决多尺度生态网络的构建与耦合问题做出了贡献, 但其研究对象多为生态用地并未涉及耕地。长期以来生态保护与耕地保护两个领域相对独立, 虽然近年来随着对农田生态系统全要素认知的深入和“三位一体”耕地保护政策的提出[19], 农田生态功能与价值[20]、耕地生态安全[21—22]等方向的研究渐增, 但目前仍缺少对农田参与构成生态安全格局可能性及实现路径的研究。少数将耕地纳入生态网络的研究, 或只是从认知上将耕地视作生态用地[15];或局限于乡村地区, 且多为景观廊道构建研究[23]。
田园城市理论[24]曾提出将具有生态功能的农田作为城市的绿心绿带与建设用地穿插布局的构想。然而农田是粮食安全的根基[25], 生境质量与生态价值较低, 一般不作为生态源地[26]。但其能否作为生态节点参与网络构建, 尚不能盖棺定论。生态节点是生态安全网络的重要组分, 一般可分为资源型和结构型节点[27—29], 前者从功能角度, 通过评价手段[30]识别生态源地之外生态价值较高或敏感性较强的生境斑块;后者从空间位置角度, 挑选位于诸如廊道交叉处、生态廊道与阻力面“山脊线”交点[27]等关键位置, 对网络连通性和生态流的运行发挥重要作用的生态斑块[31]。也有学者将生态保护与其他目标结合提出经济战略点[32]等非传统节点。综上, 生态节点应至少具备两大条件:(1)位于生态核心区外, 具有一定生态功能和较高生态价值。(2)所处位置对维持生态网络连通性、稳定性及物种迁徙等生态过程具有支持作用。而研究表明农田除生产功能外还兼具生态、阻隔等诸多功能[20, 33—34], 位于中心城区周边的农田, 其在吸附、净化空气等方面的生态价值更加突出[35]。同时, 农业生产的季节性使得农田虽不能成为稳定的资源型节点, 却能作为物种迁徙范围内的踏脚石[36], 若辅以合理休耕和生态化设计管理, 便可起到网络支点的作用。
对此, 引入计算机网络中用以优化网络路由、延长网络生存周期的临时节点技术[37], 提出将城郊生态价值较高、位置关键的农田作为临时生态节点。与之相关的评估方法有当量因子法[38—39]、功能价值法[40—41]、市场替代法[42]等。其中当量因子法具有直观易用的优点, 但不适用于微观尺度, 故本文采用先划分多尺度评价单元, 对城郊耕地进行综合评价, 再基于评价结果修正当量因子, 使其可应用于地块尺度评估[43]的改进方法。并以广西防城港市为研究区域, 探索一条筛选临时生态节点, 重构生态安全网络, 从而规范城市发展格局, 实现耕地保护与生态安全相统一的技术路径。防城港市兼具沿海与边疆城市两大特点, 既是桂南沿海重要生态屏障, 又是面向东盟的重要门户;既要承担较大的生态保护责任又要在保障耕地生产的同时寻求对外发展的空间。本文提出中心城区生态安全网络重构策略以期为防城港及同类城市的协调发展提供一条新路径, 为国土空间规划编制提供助力。
1 研究区域与数据来源 1.1 研究区域简介广西防城港市位于中国海岸线西南, 南临北部湾, 西南与越南接壤, 是“一带一路”的重要陆海双通道。海岸线长538 km, 兼具滨海、港口、边关城市三大特点。陆地面积6222 km2, 下辖港口区、防城区、上思县和东兴市(图 1), 常住人口104.6万。它北临桂西南生态功能区和西江千里绿色走廊, 南连北部湾沿海生态屏障, 十万大山西与越南一脉相连, 东接北部湾滨海平原, 是桂南地区集“山水林田海”等要素于一体的重要生态安全战略区。
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图 1 防城港市行政区划与区位示意图 Fig. 1 Schematic Diagram of Administrative Division and Location of Fangchenggang City |
中心城区是三类空间冲突的焦点区域, 本文重点研究区域为防城港市中心城区, 范围包括整个港口区和防城区南部部分乡镇、街道。
1.2 数据来源研究涉及数据及其来源如表 1所示, 其中土地变更调查和生态保护红线等涉密数据已经过特殊处理, 其他各矢量与栅格数据均根据后续工作要求做好预处理。
数据类型 Data type |
数据名称 Data name |
数据格式 Data format |
数据来源 Data source |
空间数据 Spatial data |
防城港市DEM数据 | 栅格数据 | 地理空间数据云GDEM 30M分辨率数字高程数据 |
防城港市遥感影像数据 | 栅格数据 | 地理空间数据云Landsat8 OLI_TIRS卫星数字产品 | |
防城港市2010、2020土地利用变更调查 | 矢量数据 | 防城港市自然资源局提供 | |
防城港市生态保护红线数据 | 矢量数据 | 防城港市自然资源局提供 | |
防城港市基础地理信息数据 | 矢量数据 | 防城港市自然资源局提供 | |
防城港市海岸线 | 矢量数据 | 防城港市海洋局提供 | |
防城港市2018年耕地等别数据库 | 矢量数据 | 广西自然资源生态修复中心提供 | |
属性数据 | 防城港市自然与社会经济统计数据 | 文本、表格 | 防城港市统计年鉴2016—2020 |
Attribute data | 防城港市人口数据 | 文本、表格 | 防城港市第七次人口普查公报 |
广西91个监测站点近五年降水量数据 | 图件、表格 | 广西壮族自治区气象局 |
评价单元选取的尺度差异会极大影响评价结果。现有生态价值评估研究大多未区分土地利用与生态系统类型[44], 造成自然生态系统本身的完整性受人为分类因素干扰而割裂。对此参照土地利用分区思想, 提出一种基于空间聚类原理的生态系统分类方法(图 2)。在此基础上, 从生态系统和地类地块两个尺度, 以农田斑块为分析单元, 以其内部耕地地块为基础评价单元。既保留了评价对象个体属性特征, 又便于多尺度评价指标体系的构建与测算。
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图 2 生态系统分类算法流程图 Fig. 2 Flow chart of ecosystem classification algorithm |
现有耕地综合评价研究多聚焦大尺度, 从经济、生态和社会价值三个层面构建指标体系[45], 而城郊耕地的社会价值偏低且具有同质性, 故本文仅选择耕地的生产与生态功能两个目标层, 采用层次分析法从自然地理条件、生态环境质量、景观格局与连通性、生态稳定性4个层次选定17个指标, 构建指标体系如表 2:
目标层 Target |
准则层 Criterion |
指标层 Indicator |
尺度 Scale |
指标性质 Index Properties |
权重 Weight |
生产功能 | 自然地理条件 | 平均耕地坡度 | 地块 | ﹣ | 0.1 |
Production function | 土壤有机质含量 | 地块 | ﹢ | 0.07 | |
耕层土壤质地 | 地块 | ﹢ | 0.06 | ||
地下水埋深 | 地块 | - | 0.05 | ||
土壤盐渍化程度 | 地块 | ﹣ | 0.06 | ||
资源独特性 | 地块 | + | 特殊指标 | ||
生态功能 | 生态环境质量 | 土壤侵蚀程度 | 生态系统 | ﹣ | 0.06 |
Ecological function | NDVI指数 | 生态系统 | ﹢ | 0.08 | |
生物丰度 | 生态系统 | ﹢ | 0.07 | ||
景观格局与连通性 | 田块平均面积 | 地块 | ﹢ | 0.05 | |
形状指数 | 地块 | - | 0.06 | ||
香农均匀度指数(SHEI) | 生态系统 | ﹣ | 0.04 | ||
斑块密度(PD) | 生态系统 | ﹣ | 0.05 | ||
聚集度指数(AI) | 生态系统 | ﹢ | 0.05 | ||
最大斑块指数(LPI) | 生态系统 | + | 0.05 | ||
可能连通性指数(dPC) | 生态系统 | + | 0.09 | ||
生态稳定性 | 生物量变化率 | 生态系统 | ﹣ | 0.06 |
(1) 自然地理条件:前四项为研究耕地生产适宜性的常用指标[43, 46], 其中坡度利用DEM数据计算, 其他指标利用耕地等别数据库成果插值得到;土壤盐渍化是沿海地区耕地常面临的问题, 按“双评价指南”中盐渍化敏感性公式计算;资源独特性则是考虑到某些地区可能存在需要特殊保护的特色农产品等独特资源, 作为特殊指标, 通过实地调查, 依据是否具有特色农产品和地理标志产品按0/1赋值。
(2) 生态环境质量:用NDVI和生物丰度反映区域当前生态状况好坏, 利用土壤侵蚀程度反映自然环境胁迫。土壤侵蚀程度采用修正土壤流失方程(RUSLE)[47]计算, NDVI指数利用遥感影像经过预处理后计算得到, 生物丰度采用环境检测总站提供的公式以农田生态系统图斑为基本单元计算:生物丰度=(0.5×森林面积+0.3×水域面积+0.15×草地面积+0.05×耕地面积)/农田图斑面积计算。
(3) 景观格局与连通性:景观格局会对耕地的生态功能产生影响, 选择田块平均面积、形状指数、香农均匀度指数、斑块密度、聚集度和最大斑块指数6个常用[48]指标参评。有别于其他研究在景观指数测算时采取的全域统一计算[49]或滑动窗口法, 本文以分析单元(农田图斑)作为景观指数计算的基本单元, 将农田内部地类分为耕地与非耕地, 再利用fragstats计算得到每个分析单元的景观指数。可能连通性指数(dPC)则是度量各个农田斑块对整体景观连通性的贡献度, 在生态源地识别后利用Confor26计算得到。
(4) 生态稳定性:稳定性是生态系统健康的重要影响因素[50], 通过计算耕地所处同一农田图斑2010和2020十年间生物丰度的变化比率, 来反映其稳定性。
2.1.3 评价结果改进的当量因子法当量因子法定义1 hm2农田粮食生产的净利润为标准当量因子D[39], 利用2016—2020防城港市统计年鉴, 计算每年的粮食作物净利润与播种面积比再取均值, 得到D为11240元/hm2;借鉴谢高地等提出的时空调节因子[51], 采用Thornthwaite Memorial模型[34]计算区域的NPP差异, 得到区域修正系数Q值为1.407;采用城镇化率改进的社会发展阶段系数I对支付意愿进行修正, 计算出I防城港的值为0.5456后与全国平均水平相除得到支付意愿系数R为0.579;地类修正时, 旱地、水田直接引用原当量因子表[51]的比例关系, 水浇地按水田当量因子量的70%计算, 地类修正系数Lx=(4.01×Sx1+2.89×Sx2+2.72×Sx3)/Sx。式中, Sx表示第x号评估单元的耕地总面积, Sx1、Sx2、Sx3分别为其内部各地类的面积。最后依据各评估单元上一步综合质量评价结果Tx进行评价指数修正, 以标准当量因子D乘上各类修正系数得到各评估单元的生态服务价值Ex。
2.2 生态安全网络初步构建与重构 2.2.1 生态源地识别生态源地是对区域生态过程与功能起决定性作用, 对生态安全具有重要意义的关键地块。总结现有研究成果[52], 生态源地应至少满足2个条件:一是在整体景观连通性中重要性高;二是具有较高的生境质量和生态价值;此外, 由于沿海地区受海水侵蚀严重, 景观稳定性较低[26], 故生态源地还需具备较强的生态稳定性, 对此:
(1) 利用InVEST模型生境质量模块在综合生境类型对各威胁因子的相对敏感性、相对影响、距离及土地受合法保护水平四个因素的基础上, 对研究区的生境质量进行评价分级, 这是目前较为常用的生境质量评价手段[52—55]。(2)利用形态学空间格局分析(MSPA)方法将土地利用栅格图分为前景和背景, 继而识别出核心区和其他非核心区域[56]。(3)将2010和2020年两期土地利用数据叠加, 区分出生态系统退化区与稳定提升区。
2.2.2 生态廊道提取本文应用MCR模型, 选择生态系统类型和地形位指数(TPI)为阻力因子。TPI是常用[57—58]的坡度和高程因子的综合。生态系统类型可以避免细碎的土地利用图斑阻力面对生态系统完整性的破坏。采用特尔斐法确定相对阻力系数和权重, 得到阻力因子系数表(表 3)。基于该复合阻力面, 使用ArcGIS成本距离与成本路径分析工具计算各源地到其他源地的最短路径, 最后利用重力模型测度生态源地间的相互作用强度, 建立邻接矩阵, 识别连接至同一源地的各条廊道的重要程度[59—60], 提取关键廊道, 去除冗余廊道, 完成生态安全网络构建。
阻力因子 Resistance factor |
阻力面类型及阻力系数 Resistance surface type and resistance coefficient |
权重 Weight |
|||||
生态系统类型 Ecosystem type |
农田 | 森林 | 水体与湿地 | 城市 | 聚落 | 海洋 | 0.75 |
阻力系数a Resistance coefficient a |
30 | 0 | 5 | 200 | 150 | 20 | |
地形位指数绝对值 Absolute value of topographic position index |
0—2 | 2—5 | 5—10 | 10—20 | 20—45 | 45—70 | 0.25 |
阻力系数b Resistance coefficient b |
0 | 10 | 30 | 60 | 100 | 150 |
临时生态节点应兼具生态节点和临时节点的基本功能, 其筛选方法如下:(1)选择生态价值评估结果前20%的生态价值较高、对网络连通性贡献较大的农田作为备选节点;(2)以识别的生态源地为基础做缓冲区分析, 筛除距生态源地过近, 无法发挥物种迁徙垫脚石作用的图斑;(3)在此基础上加入出产特色资源产品, 需要特殊保护的农田, 按一定距离聚合后得到筛选结果。随后, 提取临时生态节点与生态源地之间的生态廊道并优化, 完成网络重构。
2.3 基于图论的网络结构分析图论是量化景观连接度的具有最高性价比的方法[60—62], 目前广泛应用于生态网络结构分析中[50, 63]。基于该方法选择如表 4所示5个指标对重构前后网络的连通性、有效性和稳定性进行对比分析。其中网络连接度、整体连通性指数用以反映网络的连通性;网络闭合度和线点率在反映稳定性的同时, 其比值可代表网络的有效性, 即在线点率尽可能小的前提下追求最高的网络闭合度;最后连接鲁棒性指标则可以较好地反映网络稳定性。
指标名称 Indicator name |
计算公式 Formula |
指标含义 Indicator meaning |
网络连接度(α) Network connectivity |
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QL为源地之间相连接的廊道数量, Q为源地数量, α∈[0.1], α=0表示所有源地未连通, α=1表示所有源地皆连通 |
整体连通性指数(IIC) Integral Index of Connectivity |
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ai与aj分别表示任意斑块i和j的面积, AL为斑块总面积, NLij表示斑块i和j之间的廊道数, IIC∈[0.1]。 |
网络闭合度(β) Network closure |
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L为网络中生态廊道总数, V为源地和节点的总数。β表示网络中实际回路数与最大可能回路数之比 |
线点率(γ) Line to point ratio |
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γ表示网络中每一个生态源地和节点的平均连接廊道数量, β/γ可反映网络的有效性 |
连接鲁棒性(R) Structural robustness |
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Vr为网络中随机去除的节点数, C为节点去除后网络最大连通子图的节点数。R反映网络中某些节点遭破坏后, 剩余节点间仍保持连通的能力 |
评价范围为防城港中心城区, 将该范围内面积大于5 hm2的234块农田生态系统图斑作为分析单元, 其中包含的国土调查成果耕地地块作为基本评价单元, 该区域生态系统分类结果及评价与分析单元的关系如图 3所示。
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图 3 中心城区生态系统类型, 评价单元与分析单元相对关系示意图 Fig. 3 Classification of the ecosystem in the central city, schematic diagram of the relative relationship between evaluation units and analysis units |
将各单因子量化评分后, 加权求和得到中心城区耕地综合评价结果, 整体水平较优, 平均分为76.84。再经改进当量因子法评估得到234块农田的单位面积生态服务价值为35540元/hm2, 通过与同类研究成果[43]比较得出该结果较为合理, 按分位数法分为5级。评价与评估结果如图 4所示, 可见高生态价值农田(Ⅰ级)较为均匀的环城分布, 生态价值较低的农田(Ⅳ、Ⅴ)级主要分布于西部河流入海口区域, 受污染和侵蚀程度较深, 景观结构较差。
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图 4 防城港市城郊耕地综合评价与农田生态服务价值评估结果 Fig. 4 Comprehensive evaluation of cultivated land and evaluation results of agricultural ecological service value in the suburb of Fangchenggang city |
3.2.1源地识别与阻力面构建
结合已有相关研究[52—55, 64]和防城港沿海城市特点, 选取8种生境类型与7个威胁因子。其中红树林素有“海岸卫士”美誉, 具有护岸消浪、净化海水、改善景观等诸多生态功能, 防城港现有红树林资源2058.83 hm2, 主要分布在南部沿海北仑河口、珍珠湾等地, 是必须重点保护的重要生境;而沿海滩涂资源同样十分重要, 是白鹭、勺嘴鹬等水鸟和其他两栖动物的重要栖息地和迁徙“踏脚石”。同时, 防城港市东南部企沙半岛及江山半岛部分粉砂淤泥质与沙质海岸的侵蚀敏感性较高, 因此将海岸侵蚀作为一类威胁因子, 着重考虑其对各沿海生境的影响。进一步确定各生境类型分值、威胁因子权重及最大影响距离, 采用层次分析法将威胁因子分为农业生产、城乡建设、自然威胁三层, 确定各类生境对各威胁因子的相对敏感性, 得到最终的生境类型与威胁因子参数表(表 5)和评价分级结果, 其中Ⅰ、Ⅱ级为高质量生境。再以森林、水体湿地、海洋图斑为前景, 其他为背景, 利用MSPA模型识别出核心区;最后对10和20两期土地利用数据进行叠加分析, 识别出地类由生态向农业、建设用地转变的退化区和剩余的稳定提升区, 分析与评价结果如图 5所示。
生境类型 Habitat type |
威胁源 Threat source |
耕地 Cultivated land |
养殖坑塘 Cultivation swag |
城镇 City |
农村 Rural area |
交通道路 Road |
工矿用地 Industrial and mining |
海岸侵蚀 Coast erosion |
H值\权重 | 0.40 | 0.50 | 1.00 | 0.80 | 0.75 | 1.00 | 0.85 | |
农田Farmland | 0.23 | 0.00 | 0.03 | 0.55 | 0.19 | 0.35 | 0.20 | 0.05 |
乔木Arbor forest | 1.00 | 0.06 | 0.07 | 1.00 | 0.32 | 0.31 | 0.51 | 0.10 |
灌木Shrub land | 0.65 | 0.05 | 0.07 | 0.75 | 0.28 | 0.30 | 0.41 | 0.13 |
草地Grass land | 0.41 | 0.05 | 0.08 | 0.60 | 0.28 | 0.31 | 0.36 | 0.17 |
河流湖泊River/Lake | 0.76 | 0.05 | 0.10 | 0.81 | 0.42 | 0.32 | 0.69 | 0.15 |
湿地Wet land | 0.82 | 0.11 | 0.22 | 0.90 | 0.49 | 0.41 | 0.45 | 0.22 |
红树林Mangrove | 0.91 | 0.11 | 0.24 | 0.95 | 0.47 | 0.39 | 0.81 | 0.37 |
沿海滩涂Tidal flat | 0.50 | 0.04 | 0.09 | 0.50 | 0.16 | 0.18 | 0.26 | 0.62 |
最大影响距离/km Maximum impact distance |
0.75 | 1.00 | 7.38 | 5.83 | 3.50 | 6.67 | 0.50 | |
H: 表示生境适宜性 |
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图 5 生境质量评价、形态学空间格局分析、生态稳定性评价结果 Fig. 5 Habitat quality evaluation, morphological spatial pattern analysis, ecological stability evaluation results MSPA:形态学空间格局分析方法; Ⅰ—Ⅴ表示生境质量优劣情况,生境质量从Ⅰ至Ⅴ递减,依次表示优,良,一般,较差,差 |
最后选出同时位于稳定提升区和核心区内的高质量生境图斑, 按500 m聚合后去除面积不足10 hm2的部分, 结合生态保护红线分布, 将南部沿海位于海洋红线内的红树林及其他湿地全部保留, 识别出最终的41块生态源地。阻力面构建过程中, 生态系统类型阻力因子基于2020年生态系统分类结果得到;TPI基于DEM数据利用ArcGIS计算得到, 叠加得出复合生态阻力面。源地提取与阻力面构建结果如图 6所示, 可见高阻力值区域主要分布于东南沿海的中心城区, 西南部东兴市与北部上思县的县城区也有一定分布。
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图 6 防城港市生态源地和复合生态阻力面 Fig. 6 Ecological source and composite ecological resistance surface of Fangchenggang City |
在源地识别和阻力面构建的基础上, 提取出共计46条生态廊道, 全长236.578 km, 形成初步市域生态廊道分布结果如图 7。再基于农田生态价值评估结果, 以评价结果Ⅰ级类和具有资源独特性的图斑为高生态价值农田, 筛除距离生态源地500 m以内的部分, 其余按20 m聚合得到最终的34个临时生态节点, 总面积808.89 hm2。加入临时节点后, 对中心城区原网络中的15条廊道进行重构, 称源地与临时节点及节点之间新增的生态廊道为“绿带”。如图 7所示, 重构后的生态廊道新增51条绿带, 市域总长285.003 km, 较原来延长48.425km, 大大增加了中心城区各生境之间的连通性。
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图 7 市域生态廊道分布与中心城区廊道重构结果 Fig. 7 Distribution of urban ecological corridor and reconfiguration results of central urban corridors |
利用图论法按表 4的指标对重构前后中心城区范围的生态网络结构进行对比分析, 结果如表 6所示。可见重构后的网络在连通性、有效性和稳定性上均有较大提升。其中网络闭合度与线点率之比增幅最大, 说明引入临时节点大幅提升了网络的整体效率;连接鲁棒性也提升较多, 说明新网络抵抗外界侵害, 维持和恢复稳定的能力较强。
指标 Index |
网络连接度 Network connectivity |
整体连通性 Integral index of connectivity |
网络闭合度/线点率 Network closure/ Line to point ratio |
连接鲁棒性 Structural robustness |
重构前Before | 0.358 | 0.3576 | 0.0189/1.00=0.0189 | 0.391 |
重构后After | 0.506 | 0.5387 | 0.0413/1.06=0.0389 | 0.600 |
增加比率Increase rate | 0.4138 | 0.5064 | 1.0593 | 0.533 |
规划分区是国土空间规划中落实主体功能定位, 优化空间结构和实施空间管制的重要基础。“反规划”是一种强调“逆”向规划过程, 以生态反锁城市的景观规划途径[65], 在新加坡、台州[66]等地的城市规划中均有成功应用。为直观体现新网络的空间优化功能, 在“反规划”原理指导下, 基于网络重构结果和土地利用现状, 参考《市级国土空间总体规划编制指南》对中心城区规划分区进行优化, 结果如图 8所示。
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图 8 中心城区规划分区优化图 Fig. 8 Optimization map of central urban planning zoning |
新的分区结果多以重构网络作为分区界线, 划分出生态保护区、生态控制区、乡村发展区和海洋发展区四个一级分区, 以及城镇集中建设区、城镇弹性发展区、工业用海区等二级分区。其中生态源地大多为生态保护红线, 故均划为生态保护区。生态控制区是生态红线外需予以保留原貌强化生态保育、限制开发建设的区域, 主要分布在城区周边靠近生态源地且本底良好的四个片区。乡村发展区范围与原来基本一致, 但其与城镇发展区、生态控制区、海洋发展区之间以重构绿带作为缓冲和过渡的界线。城镇集中建设区是城市建设与生产生活功能集中的区域;城镇弹性发展区是为应对发展的不确定性, 在满足特定条件下方可集中开发建设的区域, 二者同为城镇发展区的二级分区。有别于原规划向东西两个方向延伸的发展方案, 优化结果通过新网络严格框定了集中建设区的范围及未来向东部预留地发展的方向, 既防止了城镇建设向西无序扩张对连通中部十万大山(8号)和南部北仑河口(4号)两个重要生态源的生态廊道的威胁, 又使中心城区在网络的指导下呈现城市与工业集中发展—乡村发展与弹性空间—生态保护区域自内向外的圈层结构, 整体空间格局更加有秩序和层次。
优化后的分区结果尤其注重新生态网络要素的空间功能实现, 图中标示出的关键临时节点或紧邻城镇集中建设区或位于距离较远的生态源地中间, 在缩短生态源间距的同时, 成为城市的小型绿楔, 增加市民亲近自然的机会;关键绿带则对城市建设用地的扩张具有直接约束作用, 同时作为隔离廊道[67]将城镇集中建设区分隔为4个主导功能明确的片区(Ⅰ—Ⅳ)。其中Ⅰ、Ⅱ分别为老城和新城区, 基础设施完备, 以居住生活、商业和综合服务为主导, 共同组成城市生活空间。Ⅲ为工业物流区, 是以工业、仓储物流及其配套产业为主导的生产空间。Ⅳ位于海滨, 是旅游业中心, 以开发利用滨海旅游资源及商业、服务业为主导功能。可见, 重构网络在发挥生态功能的同时, 也较好地分隔了城市生活、生产与旅游空间。
3.3.3 差异化的分区管控与联合管理机制在规划分区优化的基础上, 对市域(一级)及中心城区(二级)两级生态网络提出分区管控策略与联合管理机制, 基本规则如下:
(1) 一级生态网络包含生态源地和原生态廊道, 是维护生态安全的底线, 承担着基础生态功能。二级生态安全网络包括临时生态节点与重构绿带, 是对市域网络的细化, 使其成为内涵更加丰富的引导线、控制线。
(2) 生态源地的重要性极高, 优先划入并按生态保护区管控规则实行严格保护。
(3) 借鉴吴志强院士团队提出的对生态空间进行叠加管控的思路[68], 对原生态廊道和二级生态网络要素按与各规划分区的交叠关系区分内部和交界实行差异化管理。参考济南、南宁等多市国土空间规划经典案例及相关文献[69—70], 结合上述要素的内涵与拟实现的空间功能, 构建出两级网络的分区管控和联合管理机制如表 7所示。
规划分区Zoning | 原生态廊道(一级) Original ecological corridor |
临时生态节点(二级) Temporary ecological node |
重构绿带(二级) Reconstructed green belt |
|
一级分区 First level zone |
二级分区 Second level zone |
|||
生态控制区 Ecological control zone |
按生态控制区管控规则管理 | 内部按生态控制区管控, 交界处按邻接分区对应管控规则 | 同一级廊道 | |
乡村发展区 Rural development zone |
按生态控制区管控规则管理 | 划为农田保护区, 落实国家、广西关于永久基本农田管控的要求 | 按生态控制区管控规则管理, 以加强生态缓冲带建设为主导方向 | |
城镇发展区 Urban development zone |
集中建设区 Concentrated construction zone |
内部按城市绿线和蓝线管控要求, 交界处按邻接分区对应管控规则管理 | 划为集中建设区中的绿地休闲区, 探索建设都市田园综合体 | 同一级廊道 |
弹性发展区 Elastic development zone |
划入并按照城镇发展区的特别用途区管控 | |||
海洋发展区 Ocean development zone |
工业用海区 Industrial sea zone |
内部无对应要素, 交界处按邻接分区对应管控规则管理, 兼顾隔离与连通功能的实现 | ||
其他Other | 按生态控制区管控规则管理 | 内部无临时节点, 交界处按邻接分区对应管控规则管理 | 按生态控制区管控规则管理 |
由上表可知, 对一级廊道和重构绿带的管控侧重约束性, 除城镇发展区外的各分区内部均按生态控制区的管控强度管理。对临时节点的管理侧重灵活性, 在各分区内依据分区特点灵活调整管控强度和主导方向。例如考虑到临时节点均为高生态价值农田, 在乡村发展区内应以生产功能为主, 故按永久基本农田管理;而在城镇集中建设区则兼顾其生态价值的实现及城市居民的需求, 划为绿地休闲区, 不让管控规则成为探索都市田园综合体等新的融合发展模式的枷锁。在制定作为分区界线的各交界处网络要素管理规则时则侧重于协调性, 依据各生态要素管控的不同侧重点, 对可能产生冲突的情况进行了充分协调。如此, 通过对一二级生态网络的合理布局与有效管理, 最终达到缓解中心城区空间冲突, 实现三类空间协调发展的目的。
4 结论与讨论 4.1 讨论随着国家生态文明建设实践的深入, 构建区域生态安全网络, 优化国土空间格局逐渐成为学界的共识。学者们对各尺度(省、流域、市县等)生态安全格局的构建与优化日益关注, 但聚焦中心城区范围兼顾耕地保护与生态安全的多级网络构建研究较少。对此, 本文提出临时生态节点作为农田参与中心城区生态安全网络重构的媒介, 并基于耕地综合评价结果修正的当量因子法识别临时生态节点。考虑到评价单元的尺度不同, 评价指标选取的适宜性亦存在差异。例如景观格局指数中的田块面积、形状指数可直接应用于单一地块尺度, 而斑块密度、聚集度等指数则必须在更大的空间尺度计算, 因此现有以地块为评价对象的相关研究均弱化了对景观格局的考量[42], 制约着当前微观层面耕地生态价值评价与精细化生态资源管理[71]。对此, 本文提出生态系统分类方法, 划分出按空间位置聚合、主体地类明确、满足面积阈值的生态系统图斑, 作为分析单元, 在解决指标限制问题, 增加评价科学性的同时, 也顾及了生态系统的完整性。但该分类方法的生态学理论支撑不足, 未来可针对如何更加科学地划分生态系统做深入的研究与讨论。
生态价值评估以应用为最终目的, 本文通过农田生态价值评估, 摸清了城郊农田生态价值水平及分布, 为实现中心城区生态安全网络重构打下基础。由于生态源地所需具备的基本条件过于严苛, 而生态节点中的结构型节点是在生态廊道与阻力面已生成的基础上识别的, 无法引导网络重构, 故资源型节点成为网络重构的核心变量, 但传统的识别方法又否定了农田作为资源型生态节点的可能性。对此, 本文推导分析成为临时生态节点的基本条件, 进而论证了高生态价值农田具备成为临时生态节点参与网络重构的可能性。考虑到农田上存在一定程度的修剪、农药化肥使用等人工干扰, 该方法实际应用时必须对筛选出的临时节点作进一步安排。在生产方式上, 根据区位论和实地调研结果, 广布于城郊的耕地基本为菜地, 应以生产有机蔬菜为核心, 大力发展绿色农业, 减少农药、化肥等对其生态连通功能的影响。在规划管理上依据分区管控规则, 或划为永久基本农田严格保护, 或划为绿地休闲区, 通过都市田园建设, 打造城市生态基础设施, 提升绿地率, 实现耕地保护与生态安全目标相统一。有别于为满足城市建设而进行的被动滞后的绿地系统和绿化隔离带规划, 本文科学评价识别出的“绿心”和“绿带”体现的是“反规划”成果, 即一个强制性的不发展区域, 构成城市发展的“基底”, 框定了未来城市的空间形态, 真正意义上实现“田园城市”构想。
文章也存在一定不足, 由于研究区域防城港市的特殊性, 其中心城区生态本底保存较好, 森林水体面积占70%以上, 故只选择了城郊农田为临时生态节点, 并未继续探讨零星生态用地做临时节点的可能性, 未来可选择中心城区周边生态用地零星、破碎的城市开展相关研究。同时, 由于文章侧重于探讨发挥农田多功能性, 实现中心城区生态网络重构的技术路径, 因而在市域生态安全格局构建过程中, 没有对防城港这一沿海沿边城市所具有的海洋、边疆资源做更深入的分析。之后将专门针对防城港市独特的地理区位, 研究桂南沿海边疆典型城市生态安全网络构建的方法。
4.2 结论文章在田园城市理论与反规划理论启发下, 提出顾及城郊农田生态服务价值的中心城区生态安全网络重构技术路径, 并以广西边陲的防城港市为例进行了实证研究, 结论如下:
(1) 防城港市生态本底良好, 基于传统生态源地筛选方法识别出位于生态核心区, 生境质量与稳定性均较高的生态源地总面积1762.95 km2, 以北部那板水库、凤亭河水库, 中部十万大山以及南部北仑河口等生态极重要区为主体, 市域各生态源地之间的连通性较强。然而其生态阻力高值区集中分布于东南沿海的中心城区, 致使该区域除部分沿海生态红线区外罕有源地分布, 单从市域尺度构建的生态安全网络不能有效缓解中心城区的空间冲突。
(2) 防城港市中心城区周边农田分布表现为小尺度聚集、大尺度分散, 单位面积生态服务价值为35540元/hm2, 整体水平优良, 高生态价值耕地均匀地环城分布, 主要作物为蔬菜。受区位影响, 这些农田向城市建设转化的风险较大, 若如此不但会给该市增加补充耕地的负担, 还将使得城市的扩张更加无序, 威胁生态环境。
(3) 引入临时节点概念, 筛选城郊34块高生态价值农田为临时生态节点参与中心城区生态廊道重构的创新充分兼顾了景观生态过程、经济社会发展和耕地保护需求。重构结果新增51条绿带, 其中11条为关键绿带, 框定城镇集中建设空间的同时有效分隔了生产、生活与旅游空间, 对城市发展起到直接约束与引导作用。新网络较原网络在整体效率上增加一倍以上, 连通性与稳定性也有较大提升。此外, 基于重构结果的规划分区优化结果表明, 新网络能较好地指导中心城区的空间格局优化, 使其呈现城市与工业集中发展—乡村与弹性空间—生态保护与海洋发展自内向外的圈层式空间结构。在此基础上构建的分区管控规则与联合管理机制也兼具约束性、灵活性与协调性三个优点, 为政府部门制订空间管制政策及实施高效的规划管理提供了参考。研究结论对破解防城港及其同类城市的发展困境具有积极意义。
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