鄭州市綠地景觀破碎化對人為活動的時空響應

王 瑩，張淑梅，張 煜，鄭琳琳，趙曉玉，陶怡蕾，田國行

(河南農業大學 風景園林與藝術學院，河南 鄭州 450002)

近25 a來中國城市化發展迅速，城鎮人口快速增長[1-2]，到2017年末人口城鎮化率達到58.52%[3]。隨著城市化進程的不斷發展，人為活動對自然的干擾作用越來越強，由此導致綠地景觀的破碎化程度逐步加深[4]。綠地景觀的概念有狹義和廣義之分，研究所指的廣義綠地是人工植被覆蓋的土地和自然植被覆蓋的山地、丘陵、曠野等城市綠色空間的總稱[5](以下簡稱綠地)，是城市生態系統中重要的組成部分，具有改善城市生態環境,為居民提供游憩場地的生態功能和社會功能[6]。綠地空間的退化會導致動物棲息地的破壞造成生物多樣性的減少[7-8]，降低居民生活舒適度，危害城市生態系統，影響城市的可持續發展[9-10]。通過衡量人為活動對自然生態的作用程度[11]，明確人為活動對城市綠地景觀破碎化的影響將為城市生態保護和人為活動調控提供決策支持[12]。

國內已有不少學者采用胡志斌等[13]的研究方法選擇居民點、道路、地形、耕地面積等土地利用指標對人為活動強度進行空間化和定量化研究，分析綠地等景觀類型格局對人為活動的響應關系，其中張笑楠等[14]以廣西環江縣為例，揭示綠地等景觀類型格局沿人為活動強度的梯度變化規律；韓美等[15]以黃河三角洲為例，分析不同時期綠地等景觀類型格局在不同人為活動強度樣帶的變化特征；劉佳琦等[12]以黃河三角洲區域為例，研究綠地等類型景觀格局對人為干擾活動強度變化的響應。也有學者利用夜間燈光的亮度值表示人為活動強弱，研究人為活動對綠地等類型景觀格局的影響,其中殷興偉等[11]以三峽庫區重慶段為例，探究不同人為活動強度帶不同時期時期的景觀格局變化，進一步闡述綠地等景觀類型格局特征隨人為活動強度的梯度變化規律。2種表示人為活動的方法各有優勢，前者通過篩選指標間接量化人為活動強度，但主觀性較強，后者借助夜間燈光影像直接反映人為活動的空間分布，但沒有對其強度進行量化，且現有研究多集中在流域景觀對人為活動強度梯度的響應，較少關注陸域范圍內人為活動強度對綠地景觀格局影響的時空特征。

鄭州市作為國家中心城市之一，是引領中原城市群發展的核心城市和經濟中心，承擔著區域經濟建設和發展的重大使命。在發展過程中面臨著日益嚴重的資源與生態環境的脅迫壓力[16]。本研究以鄭州市為研究范圍，利用夜間燈光數據的優勢，計算人類聚居指數量化人為活動強度；借助分割度指數、斑塊結合度指數、斑塊密度、景觀形態指數反映綠地破碎化程度；應用雙變量空間自相關模型分析人為活動強度與綠地破碎化格局的空間關聯特征。通過人為活動強度和綠地景觀破碎化的時空研究，以期為城市綠地的保護與合理利用提供依據[17]。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

鄭州市位于河南省中部偏北，112°42′-114°14′E，34°16′-34°58′N，是中原經濟區核心增長城市和國家中心城市[18-19]。地處北溫帶大陸性季風氣候，冬季寒冷干燥，夏季炎熱多雨[20]。總面積達7 511 km2，包括金水區、惠濟區、中原區、二七區、管城區、經濟技術開發區、航空港區、鄭東新區、上街區、滎陽市、鞏義市、登封市、新密市、新鄭市、中牟縣(圖1)。2017年總人口988.1萬人，人口密度1 327人/km2，城鎮化率72.2%。

圖1 研究區位置示意圖Fig.1 Location map of the study area

1.2 數據來源與處理

1.2.1 鄭州市夜間燈光遙感數據 研究以1992、2000、2009、2017年為時間序列，涵蓋DMSP/OLS數據和NPP/VIIRS 2種夜間燈光數據，下載于NOAA/NGDC網站(https://ngdc.noaa.gov)。文中使用的DMSP/OLS 夜間燈光數據F101992、F152000、F162009空間分辨率為0.83 km，像元值的大小為0～63，2017年的NPP/VIIRS夜間燈光數據的空間分辨率為0.43 km[21]。本研究參考曹子陽等[22]、鄒進貴等[23]的方法對1992-2012年中國區域的DMSP/OLS夜間燈光影像進行連續校正并重采樣為500 m；參考楊任飛[21]的方法對2017年中國區域的NPP/VIIRS夜間燈光影像擬合DMSP/OLS 夜間燈光影像并重采樣為500 m，利用掩膜提取獲得鄭州市1992、2000、2009、2017年的DMSP/OLS夜間燈光影像(圖2)。

1.2.2 鄭州市NDVI數據 1992年NDVI數據來源于國家自然科學基金委員會“中國西部環境與生態科學數據中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)中國地區長時間序列GIMMS植被指數數據集。本研究采用最大值合成法生成1992年中國年度植被指數，并將其重采樣為500 m，利用掩膜提取獲得鄭州市1992年NDVI數據。2000、2009、2017年NDVI數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn/Default.aspx)中國年度植被指數(NDVI)空間分布數據集[24]。對數據進行投影并將其重采樣為500 m，利用掩膜提取獲得鄭州市2000、2009、2017年NDVI數據，并提取4個時期的NDVI年度最大值。

圖2 1992-2017年鄭州市DMSP/OLS夜間燈光Fig.2 DMSP/OLS night light map of Zhengzhou area from 1992 to 2017

1.2.3 鄭州市土地利用數據 研究采用的1992、2000、2009、2017年的Landsat影像均來源于地理數據空間數據云(http://www.gscloud.cn/)，空間分辨率為30 m。根據土地利用分類標準，結合研究區實際情況，確定本研究的土地利用分類為綠地(包括林地，草地和城市綠地)、農田、水系、建設用地四種類型。對影像幾何校正后利用ENVI軟件使用監督分類法進行影像分類然后目視解譯調整，分類結果如圖3所示。影像解譯精度評價結果如表1所示，總體精度在90%以上，滿足本次研究要求。

1.3 研究方法

1.3.1 人為活動強度量化 LU D S等[25]在利用遙感數據提取中國東南部的人類集聚區域時，將夜間燈光數據和NDVI數據整合，在此基礎上提出了HSI指數(human settlement index)[26]。由于該指數表示了人類聚集的程度文中將其意譯為人類聚居指數。計算方法如下:

(1)

式中，NDVImax為NDVI年最大值，OLSnor為經過歸一化處理的夜間燈光指數，值為0～1。

因為夜間燈光遙感影像在大尺度、長時間序列對地觀測的能力較強，數據能夠有效支撐地表人為活動及城市化進程研究[26]，所以本研究采用人類聚居指數HSI量化人為活動強度，采用自然斷點法將鄭州市HSI指數分為5個強度，表示人為活動的強弱。

表1 影像成像時間和分類精度Table 1 Basic information and accuracy of classification

1.3.2 景觀格局指數選擇及意義 根據已有學者證實可以量化景觀破碎程度，表達景觀斑塊變化過程的景觀指數[9,27]，本研究選取分割度指數、斑塊結合度、斑塊密度、景觀形態指數4個指數來表征城市綠地破碎化程度,其中分割度指數和斑塊結合度指數直接量化景觀破碎程度，斑塊密度和景觀形態指數用來理解斑塊破碎過程的變化。選取的景觀指數的含義詳見表2。根據人為活動5個強度帶分別提取對應的綠地景觀，利用Fragstats4.2軟件計算各指標數值。

表2 研究選取的景觀格局指數及含義Table 2 Landscape pattern indexes selected in the study and their meanings

1.3.3 雙變量空間自相關模型 空間自相關分為全局空間自相關和局部空間自相關，采用Moran'sI和 Local Moran'sI來描述[28]，雙變量空間自相關是有關學者在Moran'sI指數的基礎上拓展得到用于研究不同要素空間分布的相關性，分為雙變量全局自相關和雙變量局部自相關[29]。計算公式：

(2)

2 結果與分析

2.1 人為活動強度的時空變化分析

根據HSI的計算公式，得到鄭州市1992、2000、2009、2017年4期人類聚居指數空間分布圖(圖4)。從圖4可以看出，HSI值位于0～1，數值越大表示人為活動強度越強，反之表示人為活動強度越弱。采用自然斷點法將人為活動分為5個強度，由數字1～5表示依次為低、中低、中、中高、高。以此為基礎分析1992-2017年人為活動強度的時空變化。

隨著中國城市化高強度、高密度、超高度和大尺度的發展，鄭州市人為活動以低強度、中低強度為主變為以高強度為主。1992年人為活動高強度區域主要分布在金水區、中原區、二七區、管城區以及滎陽、上街、鞏義、新密、新鄭、中牟6縣市的主城區。2000年人為活動高強度區域在1992年的基礎上增加了惠濟區、鄭東新區、航空港區和登封市主城區且高強度區域面積有所增加。2009年人為活動高強度區域在2000年的基礎上增加了經濟技術開發區且高強度區域面積明顯增大。2017年人為活動影響以高強度為主，在2009年的基礎上高強度區域面積顯著增加。1992年鄭州成為首個內陸開放型城市，開始了快速城鎮化的進程[30]，由此建設用地急劇擴增；1997年鄭州新鄭國際機場在航空港區建成通航，東南區域的人為活動強度開始增強；1998年鄭州城市總體規劃中確立了鄭州全國交通樞紐的地位，形成城市“北移東擴”的發展格局；2000年鄭州加快開發鄭東新區，東北區域的人為活動強度快速提高；2007年鄭州加快國際航空樞紐建設，促進了航空港區與主城區的融合；2016年國務院批復鄭州建設國家中心城市，提高了鄭州主城區與周邊各個城區的人為活動區域的融合速度。在國家戰略及城市經濟驅動下，鄭州市人為活動強度以鄭州市主城區和滎陽、上街、鞏義、登封、新密、新鄭、中牟7地區主城區為中心，向四周放射性增強。高強度區域主要集中于北部、東部及東南部，呈現逐步增強和擴張的趨勢。

圖3 1992-2017年鄭州市土地利用分類Fig.3 Land use classification map of Zhengzhou area from 1992 to 2017

圖4 1992-2017年鄭州市人為活動強度分布Fig.4 Map of human activity intensity in Zhengzhou area from 1992 to 2017

2.2 綠地景觀破碎化特征分析

依據鄭州市土地利用圖(圖3)獲取各景觀類型面積，如表3所示。25 a間各景觀類型面積變化十分顯著，綠地面積1992-2000年在北部和東部急劇減少949.84 km2，2000-2009年主城區邊緣及東部綠地面積逐漸增加364.51 km2，2009-2017年西部綠地面積大量增加1095.40 km2；農田面積1992-2000年增加730.06 km2，2000-2017年快速減少3 062.43 km2，變化區域集中于鄭州市北部、東部；建設用地面積1992-2017年隨人為活動高強度區域的擴張方向不斷增加1 840.57 km2，對綠地景觀格局的完整性產生極大沖擊，對協調國土空間的生態紅線、耕地紅線產生極大壓力。

從圖5可以看出，1992-2000年綠地斑塊數量減少，斑塊間的連通性有所提高，斑塊形狀復雜程度降低；農田斑塊數量減少，斑塊間的連通性提高，斑塊形狀復雜程度降低；建設用地斑塊數量增加，破碎程度得到顯著緩解，斑塊形狀復雜程度降低。2000-2009年綠地斑塊數量增加，破碎程度加劇，斑塊復雜程度提高；農田斑塊數量增加，破碎程度隨之加劇，斑塊復雜程度提高；建設用地斑塊數量減少，破碎程度得到有效緩解，斑塊形狀復雜程度降低。2009-2017年綠地斑塊數量增加，破碎程度得到緩解，斑塊復雜程度提高；農田斑塊數量增加，破碎程度加劇，斑塊復雜程度提高；建設用地斑塊數量增加，斑塊間的連接度提高，斑塊形狀復雜程度提高；這一時期城市建設開始關注環境友好與生態修復。表明人為活動強度的提高引起城市空間的增長蠶食了大量綠地和農田[30]，但隨著城市化進程的深入推進，生態環境的惡化轉變了人類的發展理念，政府出臺一系列綠化政策，例如2003年鄭州森林生態城的建設、2008年林業生態市建設、2012年生態廊道建設，2017年鄭州生態建設等使主城區邊緣綠地空間快速增長。

表3 各年份研究區景觀類型面積Table 3 Areas of different landscape types in different years km2

圖5 1992-2017年鄭州市景觀格局指數年際變化Fig.5 Interannual change map of Zhengzhou area landscape pattern index from 1992 to 2017

2.3 人為活動強度與綠地景觀破碎化的空間自相關分析

研究以人類聚居指數作為自變量，選擇斑塊分割度指數、斑塊結合度指數作為因變量進行雙變量空間自相關分析，選擇1 km×1 km的網格為單元提取人類聚居指數、分割度指數和斑塊結合度指數，在GeoDA1.10中建立空間權重矩陣,計算1992、2000、2009、2017年人類聚居指數與綠地斑塊分割度指數和斑塊結合度指數的雙變量局部空間自相關指數,獲得Moran指數和LISA聚集圖，研究人為活動強度與綠地景觀破碎化的空間關系。

由表4可以看出，1992-2017年人類聚居指數與綠地斑塊分割度指數的Moran'sI分別為0.50、0.63、0.76、0.82，兩者具有空間正相關性，即人為活動強度越強，綠地斑塊的破碎度越嚴重。1992-2017年人類聚居指數與綠地斑塊結合度指數的Moran'sI分別為-0.66、-0.63、-0.77、-0.80，兩者具有空間負相關性，即人為活動強度越強，綠地斑塊結合度指數越小，綠地破碎度越嚴重。在 GeoDA中對Moran'sI進行顯著性檢驗，P值均等于0.001，說明99.9%的置信度下的空間自相關是顯著的。

從圖6可以看出，1992-2017年兩者主要表現為高-高正相關。高-高地區主要分布在主城區邊緣綠地，該區域人類聚居指數較高，綠地斑塊分割度指數高，綠地景觀破碎程度嚴重。從圖7可以看出，1992-2017年兩者表現為高-低負相關或低-高負相關。低-高地區主要在西部林地和南部林地，該區域人為活動強度低，因此綠地斑塊連接度較高，高-低地區主要在城區邊緣，是城市綠地破碎嚴重集中區域。

圖6 1992-2017年人類聚居指數和綠地斑塊分割度指數空間自相關LISA集聚圖Fig.6 Spatial autocorrelation LISA map of human settlement index and SPLIT of green space from 1992 to 2017

圖7 1992-2017年人類聚居指數和綠地斑塊結合度指數空間自相關LISA集聚圖Fig.7 Spatial autocorrelation LISA map of human settlement index and COHESION of green space from 1992 to 2017

表4 1992-2017年人類聚居指數和綠地斑塊分割度指數、結合度指數的Moran指數Table 4 The Moran'I of human settlement index and SPLIT/COHESION of greenland

3 結論與討論

3.1 結論

鄭州市人為活動強度由主城區和各縣級市城區為中心向外圍逐漸減弱。隨著城市化進程的高速發展，在國家戰略和城市政策的驅動下，鄭州市人為活動高強度區域快速增大，呈現以鄭州主城區為中心，向東北和東南方向放射性增大，鄭州主城區與滎陽、航空港區以及中牟的高強度區域正在融合。

人為活動高強度區域的擴張使城市部分綠地和農田向建設用地轉換，1992-2000年鄭州市綠地面積急劇減少，形成了“城進綠退”的發展趨勢，綠地景觀破碎程度較低，留存的綠地景觀斑塊相對完整，主要是以林地與郊野綠地的形式存在，城市擴張的方式是以犧牲城市周邊綠地、農田為代價的“步步為營”擴張方式；2000-2009年鄭州市綠地面積逐漸增加，東部及城區邊緣出現許多零碎的綠地景觀斑塊，綠地景觀破碎程度加重，主要以城市綠地和小型林地的形式存在；2009-2017年鄭州市綠地面積大量增加，西部和南部增加大量綠地斑塊，主要以林地形式存在，綠地景觀破碎程度降低。

綠地景觀破碎化對人為活動強度響應明顯，響應最強烈的區域位于城區邊緣綠地景觀。1992-2017年鄭州城區及城區邊緣人為活動強度較高，綠地斑塊分割度指數較大，斑塊結合度指數較小，且隨著綠地面積的增加兩者響應關系更加強烈。空間上表現為人為活動強度越高，綠地景觀破碎程度越嚴重。

3.2 討論

在城市區域中，人為活動在景觀格局變化中占據絕對優勢[9]，明確城市化過程中人為活動的變化程度，對合理控制城市擴張，優化城市綠地景觀格局，減輕生態壓力具有積極意義。在鄭州市城鄉規劃及綠地規劃與建設中，應重點關注介于城區和郊區之間的城市邊緣區域，該區域人為活動強度處于中強度和中高強度帶且分布大量綠地景觀斑塊，一方面減少過度的建設開發項目[31]，適當提高容積率，為綠地創造更多空間從而緩解該區域的生態壓力；另一方面通過合理構建生態廊道和生態網絡，提高現有綠地景觀斑塊間的連通性。

研究選擇1992-2017年內的4期Landsat影像獲取時間不同，空間分辨率為30 m，造成主城區的一部分微小的水體和綠地景觀無法準確的識別出來，從而影響分類精度。后續研究中可采取高分辨率的影像，對綠地景觀進行細分，以期得到更加精確的數據，開展更加全面的探索。