随着全球气候变暖以及快速城市化建设, 高温热浪等极端天气增多、自然灾害加剧、景观生态功能降低、生物多样性丧失等一系列生态环境问题严重影响着人居环境质量。如何满足生态保护与城市发展协调并重的双向需求, 在土地资源有限的城市空间中解决生态安全问题, 已成为亟待研究的重要议题^[1]。作为绿色基础设施的重要组成部分, 城市绿地具有生态保护、调节气候、文化游憩等多重功能。合理的绿地生态网络是增强绿地空间连通性, 改善气候环境质量, 激发文化活力, 确保城市生态安全的有效途径^[2—3]。在生态文明建设战略背景下, 统筹布局城市绿地多功能空间, 协调生态源地与廊道之间的关系, 构建多层次、多目标的韧性生态网络安全格局将有利于提高城市生态环境承载力, 促进社会与生态环境的可持续发展^[4]。

目前, 已有大量学者从构建方法^[5]、格局优化^[6]、生态效能^[7]、空间尺度^[8]等方面对生态网络展开深入研究, “识别生态源地-构建综合阻力面-生成生态网络”已成为绿地生态网络构建的基本模式^[9—10]。生态源地的识别一般基于生境质量评价^[11]或形态学空间格局分析(MSPA)与景观连通性等方面展开^{[6, 12—14]}, 选取生境质量较好、或对维护区域生态安全具有重要作用的生态用地作为生态源地。综合阻力面多选取土地覆被类型、生态服务功能、地形以及夜间灯光数据等进行阻力赋值^{[5, 8, 15]}。生态廊道的识别多结合最小累积阻力模型与重力模型定量评价源地间的相互作用强度^[16—17], 或基于电路理论模拟物种在异质景观中随机迁徙的过程, 从而构建生境斑块间的重要生态廊道^[18]。也有学者对生态网络节点提取^[19—20]、生态廊道宽度等进行评价^{[10, 21]}。

随着绿地生态网络格局研究的不断深入, 其功能研究也由单一地关注生物多样性保护^[22—24]逐渐拓展到涵盖生态、环境、人文等方面的多功能网络研究^{[11, 25—27]}, 也有少数学者从社会游憩^[28]、缓解城市热岛效应^[29—30]以及综合生态环境与游憩服务构建绿地生态网络^{[9, 31—33]}, 但并未考虑多目标功能的空间耦合关系。总体来说, 既往研究中少有从多层次、多目标的角度出发, 耦合不同功能绿地生态网络, 提出生态安全格局落地及优化策略。如何权衡绿地多功能需求在复合网络中的优先等级、强化多网络空间均衡协同也是城市绿地生态网络安全格局优化的重点与难点。

作为公园城市建设典型示范区的成都市在高强度发展背景下也面临生物栖息地破碎、城市高温范围扩大、廊道联系均衡性差、绿地服务功能弱化等一系列城市问题。因此, 本研究以成都市为例, 综合利用MSPA、景观连通性指数、电路理论等方法, 针对城市生态环境突出问题, 基于“源-汇”理论分别构建生态、气候、游憩单目标绿地生态网络, 通过耦合叠加, 试图回答“在市域尺度下如何同时兼顾生物多样性保护、气候环境改善以及游憩功能提升来构建绿地生态网络优化格局”的问题。探讨网络格局中不同要素的空间关系特征, 形成满足“生态-气候适应性-游憩”多功能复合的绿地生态网络安全格局, 旨在保障城乡生态安全, 实现绿地资源在市域空间中的最优配置。

1 研究地区与研究方法 1.1 研究区概况

成都市位于102°54′—104°53′ E, 30°05′—31°26′ N之间, 总面积为14335km²(图 1)。境内地形相对平坦, 东、西高低悬殊, 垂直落差大, 属中亚热带湿润季风性气候, 常年最多风向为静风, 夏季高温闷热, 主城区热岛效应显著。市域自然资源丰富, 境内岷江、沱江等河流渠系纵横, 河网密度高。游憩资源具有多元化特征, 不同类型的自然保护区、名胜古迹、风景名胜区以及城市公园等构成了人文观光、休闲度假、游憩娱乐的重要区域。

1.2 数据来源及处理

本研究数据主要包括空间分辨率为30m的成都市DEM数据(http://www.gscloud.cn)、夏季云量＜5%的2012年和2016年Landsat7 ETM、2020年Landsat8 OLI-TRIS卫星数字遥感影像(http://earthexplorer.usgs.gov)、夜间灯光数据(http://www.resdc.cn)。还包括成都市道路交通数据(http://www.openstreetmap.org/; http://www.geodata.cn/)、成都市相关规划资料, 来源于成都市人民政府网站(https://www.chengdu.gov.cn/)、成都市公园城市建设发展研究院；城市公园热力图取自百度地图、公园大众点评数据取自大众点评网。基于ENVI 5.3和ArcGIS 10.3对Landsat遥感影像进行辐射定标、大气校正、几何校正等预处理后, 采用监督分类方法提取不同用地类型, 借助相关规划图集利用人工目视解译方法对用地类型进行修正, 以获得解译精度大于90%的建设用地、城市绿地、耕地、林地、草地、水体、未利用地7种土地利用类型。

2 研究方法 2.1 生态网络“源-汇”景观识别 2.1.1 基于生物多样性保护的生态“源-汇”景观识别

生态“源”景观识别：首先, 基于MSPA提取核心斑块。利用ArcGIS提取城市绿地、林地、草地、水体等生态用地作为前景要素赋值为2, 其它用地类型作为背景要素赋值为1, 并将其转化为30m×30m的二值栅格图进行识别分析。然后利用Guidos软件, 设置八邻域分析原则, 边缘宽度设为1, 运算后得到核心等7类景观结构要素。然后, 选取面积＞50hm²的核心斑块, 基于Conefor软件计算可能连通性指数(PC)、整体连通性指数(IIC)、归一化后的重要性指数(dI′)来筛选生态源地。成都市为各种候鸟春秋迁徙提供了重要通道, 根据鸟类活动范围及研究区特点经过反复测算比较, 设定最优扩散距离阈值为10km, 连通概率为0.5^[34]。最终选择dI′值≥0.02的核心斑块作为研究区生态源地。

生态“汇”景观识别：局部空间自相关Getis-Ord G_i^*统计分析方法可用于识别不同景观在城市空间中热点区和冷点区的空间分布格局^[35]。本研究利用G_i^*方法识别综合生态阻力值的冷热点聚集区域, G_i^*指数(Z得分值)的高值区域(P＜0.10)作为研究区“汇”景观源地。这些区域生态环境较差, 亟需进行生态修复^[36]。计算公式如下:

(1)

(2)

(3)

式中: x_j为景观单元j的综合生态阻力值；W_{i, j}为景观单元i、j之间的空间权重；为综合生态阻力值的平均值；n为景观单元总数。

2.1.2 基于热环境缓解的气候适应性“源-汇”景观识别

为了直观比较研究区不同时期的地表热环境变化情况, 首先, 对2012、2016、2020年反演的地表温度值进行标准化处理, 将低于平均温度、缓解城市热环境的低温非热岛区域划分为“源”景观, 高于平均温度、加剧城市热环境的高温热岛区域划分为“汇”景观^[30]。然后, 基于不同时期的热环境“源”、“汇”数据, 分别将“源”景观和“汇”景观作为MSPA分析的前景数据, 其余区域作为背景数据展开分析, 以获取气候适应性“源”核心斑块与“汇”核心斑块。最后, 利用ArcGIS中的Intersect工具对不同时期的“源”核心斑块进行叠加, 重叠区域表明它们在长时间内对缓解城市热岛效应具有重要作用, 且景观稳定性较高。以2020年“源”核心区为基础, 识别出重叠斑块, 从中筛选出面积大于200 hm²、低于核心区平均热贡献度、景观连通性高的“源”核心斑块作为气候适应性源地。由于城市扩张导致“汇”核心斑块面积逐年增加, 所以仅从2020年的“汇”核心区中选取面积大于200hm²、高于该区平均热贡献度、连通性程度高的斑块作为“汇”景观源地, 斑块热贡献度(Contribution Index, CI)计算公式如下:

(4)

式中: CI表示斑块热贡献度, LST_i表示斑块地表平均温度, LST为研究区地表平均温度。S_i为斑块面积, S为研究区面积, 其中, “源”景观的CI值为负值, “汇”景观的CI值为正值。

2.1.3 基于游憩服务的“源-汇”景观识别

基于公园绿地大众点评、热力图等大数据信息展开城市绿地对居民游憩行为吸引力的综合评价, 分别选取成都市游人聚集程度高、好评度高的各类公园、广场、风景名胜区、历史文化遗址、滨水绿道等城市绿地作为游憩景观源地。同理, 利用G_i^*统计分析法寻找研究区综合游憩阻力高值聚集区域作为游憩“汇”景观源地, 这些区域的游憩吸引力有待进一步提高。

2.2 综合阻力面构建 2.2.1 生态综合阻力面构建

考虑成都市综合现状, 结合景观生态重要性分别选取土地覆被类型、距道路或水体距离、生境质量、夜间灯光指数等阻力因子^{[1, 5, 13]}进行分级赋值、叠加(表 1)获得综合阻力面(图 2), 以反映物种在异质景观中迁移扩散受到的空间阻力。

2.2.2 城市热环境综合阻力面构建

地表覆被状况对城市热环境具有重要影响。选择地表温度(LST)、湿度指数(WET)、归一化建筑物指数(NDBI)、归一化植被指数(NDVI)、改进归一化差异水体指数(MNDWI)、裸土指数(BSI)、归一化不透水面指数(NDISI)、坡度指数^[30]作为衡量城市热环境的有效指标。采用z-score标准变换法进行标准化处理, 标准化后的样本均值为0, 方差为1, 且无量纲。基于ArcGIS的波段合成工具合并标准化后的8个指标, 再利用空间主成分分析工具提取特征值大于1且方差累计贡献率大于85%的主成分因子构建热环境格局评价模型(公式5)。热环境格局值与城市热环境质量成反比, 格局值越低其热环境越高, 以此作为缓解城市热环境的综合阻力面(图 2)。

(5)

式中: TEPV为热环境格局值, k_n为第n个主成分的贡献率, PC_n为第n个主成分因子。

2.2.3 游憩综合阻力面构建

游憩阻力面是居民活动抵达游憩源地以及源地间可达性的难易程度。根据城市土地利用特点分别选取地形起伏度、道路、绿地、建设用地^{[5, 16, 28, 31]}等因子进行阻力面赋值计算(表 2), 以获得居民游憩活动可达性综合阻力面(图 2)。

2.3 基于Linkage Mapper的多层级“源-汇”景观网络构建 2.3.1 “源-汇”景观廊道提取

利用电路理论中的Linkage Mapper工具分别导入不同功能的“源”、“汇”景观源地和综合阻力面, 依次模拟不同类型的景观“源”地之间、“源-汇”之间多对多的最小成本路径, 从而提取单目标“源-源”、“源-汇”景观廊道。

2.3.2 多层级景观廊道构建

利用Intersect工具分别将不同类型的“源-源”与“源-汇”廊道相交, 重叠部分划分为一级廊道, 其余廊道划分为二级廊道。不同功能的一、二级廊道构成的多层级“源-汇”景观网络将有效提升“源”、“汇”间能量流动效率。

2.3.3 景观廊道宽度优化

异质景观中, 廊道宽度与生物迁移、物质能量流动等生态过程密切相关。许多专家学者也从景观结构和功能入手提出廊道的适宜宽度^[37—38]。结合城市实际情况, 分别设置12、30、60、100、200、600、1200m的宽度对景观廊道进行缓冲区分析, 借助空间叠加运算分析得到各缓冲带内不同用地类型的面积比例相对变化值, 根据变化拐点确定不同类型廊道的适宜宽度。

2.3.4 生态战略点选取

生态战略点是增强不同功能网络格局空间连通性的关键位置, 包括生态关键点和生态干扰点两种类型^[19]。其中, 生态关键点是区域中影响生物迁移扩散、物质能量流动、城市热环境缓解的关键节点, 而生态干扰点则反映居民游憩活动对生物迁徙、气候调节等生态过程的干扰作用。分别选取不同等级的生物迁徙廊道与气候适应性廊道之间的交点作为生态关键点。不同等级的游憩廊道与生物迁徙廊道、气候适应性廊道之间的交点作为生态干扰点。

2.4 多目标绿地网络格局空间关系识别

利用ArcGIS的多要素空间叠置工具与地理统计分析工具, 对不同类型网络格局进行多要素相交, 得到交点数量、有交点斑块数占比、源地内廊道长度占比、源地内廊道面积占比等数量指标, 以分析不同网络格局要素之间的空间联系^[19—20]。其中, 有交点斑块数占比反映不同廊道与源地之间的空间关系, 源地内廊道长度与面积占比反映不同类型源地占用不同类型廊道的长度与面积特征状况。

2.5 多功能复合生态网络格局优化

基于生物多样性保护优先原则, 统筹考虑源地、廊道的土地利用类型, 将不同类型源地和廊道耦合叠加与优化调整, 以构建多功能复合生态网络优化格局。叠加过程中, 充分考虑不同类型源地、廊道在结构与功能上的空间关联耦合, 如高密度建设中心城区内, 游憩廊道与穿越高密度居住区的生物迁徙廊道的重合区域可划分为游憩主导型复合廊道；游憩廊道与以水体、重要绿道等开放空间为依托的气候适宜性廊道的重合区域可划分为气候主导型复合廊道。中心城区外围, 生物迁徙廊道与游憩、气候适应性廊道的重合区域可划分为生态主导型廊道；依托自然河渠的气候适宜性廊道与游憩廊道的重合区域可划分气候主导型复合廊道。而生态主导型复合源地为不同网络格局重叠源地中生境质量较高的生态用地, 气候主导型复合源地为重叠源地中生境质量与游憩价值相对较低的生态用地；游憩主导型复合源地为重叠源地中生境质量与气候调节功能相对较差的生态用地。

3 结果分析 3.1 多目标景观网络格局构建 3.1.1 多目标“源-汇”景观识别

生态“源-汇”景观：基于核心斑块重要连通性指数dI′大小, 筛选159个生态源地, 总面积为3478.18km²。连通性较好的生态源地主要集中在西部龙门山、中东部龙泉山一带, 以及沱江、金马河等区域。中心城区绿地斑块的连通性相对较低, 虽然植被资源相对丰富, 但整体性不强, 重要生态源地也相对较少。根据G_i^*指数(Z得分值)得到29个生态修复区即生态“汇”景观源地(图 3), 这些区域的开发建设强度相对较大, 生态环境修复刻不容缓。

气候适应性“源-汇”景观：在2020年“源”核心区中筛选气候适应性源地30个, 总面积约为4227.66km², 占研究区总面积的29.49%；从“汇”核心区中筛选气候适应性“汇”景观14个, 总面积约为532.77km², 占研究区总面积的3.72%, 主要由大面积建设用地组成, 热环境问题较为突出(图 3)。

游憩“源-汇”景观：识别208个具有高游憩吸引力的人文及自然景观资源作为游憩源地, 总面积为880.94km²(图 3)。游憩源地大多集中分布在研究区西部、中部、东南以及南部区域, 呈现出中部集中、东、西部离散分布的特征。根据热点分析, 共筛选40个游憩修复区, 多分布在龙泉山、龙门山脉附近, 对这些区域的游憩资源进行整合, 以加强游憩网络的景观吸引力。

3.1.2 多目标廊道提取

利用电路理论模拟得到生物迁徙“源-源”廊道436条, 总长度为2804.08km, “源-汇”廊道490条, 总长度为2566.12km。气候适应性“源-源”廊道70条, 总长度为426.90km, “源-汇”廊道123条, 总长度为860.81km。游憩“源-源”廊道655条, 总长度为5617.48km, “源-汇”廊道765条, 总长度为5993.55km(图 4)。其中, 生物迁徙廊道在研究区中部、东西部呈团簇状分布。气候适应性廊道表现出中部集聚而东西稀疏的分布特征, 多条“源-源”廊道中的“源”景观仅表现出单向连通的特征, 说明它们在城市热环境中彼此独立, 受其他斑块的影响较小；“源-汇”廊道中, 有小部分“源”景观与“汇”景观均不连通, 说明“源”的利用不充分。游憩廊道相对密集, 以中心城区为核心区域, 呈现向四周扩散的分布特征, 且大部分游憩廊道与道路重合。

3.1.3 多层级景观网络构建

多层级“源-汇”景观网络如图 5所示。在生物迁徙网络中, 一级生态廊道主要分布在研究区中部以及西南部区域, 它们是承担物种迁移、信息传递以及能量流动的重要路径。二级生态廊道主要分布在中心城区以及东部区域, 它们是生态网络传递能量的支线。在气候适应性廊道中, 一级廊道主要由山脉、河流廊道组成, 它们能够促进城市冷空气的交换, 从而加速冷资源的二次分配。二级廊道作为能量传递的补充廊道, “源”可沿廊道逐渐向“汇”传递能量, 从而体现廊道的“补偿-输送”功能^[24]。在游憩网络格局中, 一级廊道主要由各种类型的绿道以及滨河绿带组成, 它们是满足居民游憩的重要通道, 二级廊道主要分布在龙门山及龙泉山附近, 是对居民游憩需求的补充完善。

3.1.4 不同类型景观廊道适宜宽度

生物迁徙一级廊道中(图 6), 林地、绿地、水体以及道路面积先增加后减少, 建设用地与耕地面积先减少后增加, 变化拐点为200m。二级廊道中, 耕地与建设用地面积逐渐减少, 林地、绿地和水体持续增加, 变化速率拐点均为100m。气候适应性一级廊道中, 绿地面积在12—100m范围内保持稳定, 道路和建设用地先减少再增加, 变化拐点为100m。二级廊道中林地、绿地、道路与建设用地面积逐渐增加, 增速变化拐点为60m。游憩一级廊道中, 道路与绿地面积呈梯度减少, 变化速率拐点为60m。二级廊道中, 耕地、林地与建设用地面积逐渐增加, 绿地与道路面积逐渐减少, 变化速率拐点为30m。综合考虑城市现状用地特点, 最终分别设定不同等级生物迁徙廊道的适宜宽度为200、100m；气候适应性廊道适宜宽度为100、60m；游憩廊道适宜宽度为60、30m。由表 3可知, 游憩廊道长度最长, 达到3284.70km, 生物迁徙廊道次之, 而气候适应性廊道最短；生物迁徙廊道的面积最大, 达到880.96km², 是气候适应性廊道面积的5倍, 可见气候适应性廊道的建设迫在眉睫。

3.1.5 生态战略点数量与空间分布特征

生物迁徙廊道与气候适应性廊道相互叠加形成生态关键点753个, 游憩廊道与生物迁徙廊道、气候适应性廊道相互叠加形成生态干扰点2371个。生态干扰点大约为生态关键点数量的3倍, 表明区域内不同类型廊道间的相互干扰相对较大, 生态稳定性不佳, 生态发展潜力需进一步提升。生态关键点主要分布在研究东部、中东部以及南部区域, 需重点保护这些关键点以促进不同区域间的物种交流、能量流动以及气候环境的改善, 而研究区中部、西部、东南部以及东北部等区域也分布着较多的生态干扰点(图 7), 这些干扰点的建设也对物种迁移扩散具有一定的阻碍作用。

3.2 多目标绿地生态网络格局空间关系特征

不同类型廊道与源地的空间关系特征表明(表 4), 生态源地、游憩源地与气候适应性源地中, 与游憩廊道有交点的斑块数比例为50.00%、93.72%、90.91%。生态源地中分别有1.98%、1.49%的区域被游憩廊道和气候适应性廊道占用, 长度分别占气候适应性廊道与游憩廊道的20.72%、25.50%。游憩源地中共有6.07%、2.11%的面积属于生态廊道和气候适应性廊道, 长度占生态廊道和气候适应性廊道的5.87%、9.75%。不同类型源地与廊道间的联系与影响程度差异较大, 尤其是游憩廊道对生态源地存在较多干扰, 应明确不同源地与廊道间重叠区域的优先功能, 消除相互之间的干扰影响因素, 以保证区域内生态过程的连续性、完整性。

3.3 多功能复合绿地生态网络优化格局

多功能复合生态网络优化格局(图 8)呈高密度中心城区游憩型廊道聚集, 生物迁徙与气候适应性廊道多沿河流穿插其中的布局特征, 网络结构复杂, 空间连通性与抗干扰能力增强。其中生态主导型源地与廊道数量占比分别为10.67%、13.97%, 游憩主导型占比为20.42%、12.64%, 气候主导型占比为13.69%、3.61%。中心城区外围部分气候主导型廊道与生物迁徙廊道并排或相交, 增加这部分复合廊道的植被宽度与丰富度, 加强廊道间的有效连通, 将有效提高廊道的潜在利用率, 实现生物迁徙与热环境改善的多重复合功能。部分游憩廊道与生物迁徙廊道相交, 可在这些交叉断裂点设置生态涵洞、绿桥等生态方式以保障生物迁徙廊道的连续性。为游憩主导型廊道建设足够宽度的生态林带既可以降低干扰, 也可为部分生物提供迁徙路径。因地制宜地对龙门山、龙泉山、兴隆湖、青龙湖湿地公园等生态主导型复合源地划定相应的缓冲区范围, 将有效减少周边游憩活动对生态源地的人为干扰, 提升生态网络效能。

4 讨论与结论 4.1 讨论 4.1.1 多功能复合生态网络格局优化策略

从多维度出发探讨复合功能生态网络构建方法, 提出基于“源地-廊道-战略点-网络”生态规划框架的景观安全格局优化策略：

(1) 生态源地分类保护：建立源地分类保护机制, 强化生态型、生态主导型源地的生态修复与保护, 维持气候适应型、气候主导型源地的完整与特色景观营建, 管控游憩型、游憩主导型源地的人为干扰, 提升区域生态源地保护效率。

(2) 廊道分级设置：建立廊道分级优化机制, 严格控制生物迁徙廊道保护方式, 适当开发气候主导型廊道, 平衡气候调节与游憩服务之间的关系, 合理规划游憩主导型廊道的建设方式, 构建多层级韧性廊道景观系统。

(3) 生态战略点应对：划定生态关键点周围的生态缓冲区, 恢复植被丰富度, 提升生态关键点的稳定性与抗干扰能力。修复重点区域生态干扰点, 增设生物迁徙无障碍设施, 拓宽道路绿化带, 保障生物迁徙廊道的连续性。

(4) 网络格局协同联动：明确不同类型网络格局重叠区域的优先功能, 减弱城市开发建设对不同类型源地、廊道的干扰, 加强复合型源地、廊道的空间协同, 推进多层次、多目标、复合化、网络化的生态安全格局优化建设。

4.1.2 基于“源-汇”理论构建多层级景观网络的优势

在单一功能生态网络构建中, 生态源地识别、综合阻力面构建、生态廊道提取和生态战略点判别是景观网络格局优化的关键性问题。研究基于“结构-功能-连通性”对不同目标网络的“源”、“汇”景观进行综合识别, 根据不同服务功能有针对性地构建综合阻力面。如基于各类遥感指数综合生成热环境格局作为气候适应性综合阻力面, 以更准确地反映城市热环境的空间阻力大小。但在游憩综合阻力面构建中, 由于数据的有限性, 未综合考虑人口出行、分布规律等因素对游憩廊道选线的影响, 后续研究将借助人口移动轨迹等多源大数据信息, 优化游憩综合阻力面的构建。廊道提取上, 利用电路理论构建“源-源”、“源-汇”廊道, 通过综合叠加构建“源-汇”间有机联系的多层级景观网络, 以强调“源”、“汇”景观在不同类型廊道中的主导地位, 既能体现能量流动等生态过程的相互联系, 又为缓解城市生态环境问题提供有效借鉴。与其他研究相比^{[4, 19, 33]}, 该方法体系能更准确、合理地对生态服务功能进行判别, 以实施更有利的生态保护。

4.1.3 耦合协调多目标功能生态网络格局的应用实践

有别于其它城市构建绿地生态网络仅考虑生态保护或游憩服务单一主导因子的方法^{[6, 10, 16, 17, 20, 25]}, 本研究关注生态系统服务, 尝试将生物多样性保护、城市热环境改善、游憩服务三个维度的规划目标联动优化, 叠加整合多层级网络中源地、廊道等空间要素, 基于土地利用性质明确不同复合源地、复合景观廊道的主导生态功能, 厘清高强度城市化区域生态网络构建的多元需求, 形成兼具“生态-气候适应性-游憩”多功能视角的绿地生态网络, 实现生态保护与城市建设的协同发展, 使空间规划更具针对性。通过多层级、多目标网络空间格局的有机耦合, 构建联系紧密、功能完善、抗干扰能力强的绿地生态网络优化格局, 可为道路交通等城乡建设用地规划布局对关键生态空间的退让提供参考借鉴, 也对城市生态保护修复的实施落地具有重要的实践意义。

4.2 结论

本研究以成都市生物多样性保护、热环境改善、游憩服务为导向构建单目标网络, 基于生态保护优先, 多功能协调兼顾的原则, 在分析生态源地、廊道、战略点等空间要素分布特征及空间关系的基础上, 形成多层次、多目标耦合协调与优化的复合网络格局。探讨景观网络多功能集成的实现途径, 以更好地识别多目标网络格局对城市发展的影响趋势, 为多功能绿地复合空间优化配置、公园城市建设提供决策依据与方法借鉴。未来将着眼于识别影响城市景观安全格局的关键生态过程, 对绿地复合功能的优先实现途径、生态战略点的形态范围、功能空间关联与协同的构建模式、多尺度多目标协同的绿地生态网络格局的关联及影响、与多层级国土空间规划的衔接与融合等方面展开进一步研究。