近15年南京都市圈区域绿地变化研究

许 浩，李欢欣，刘 伟

(1.南京林业大学 风景园林学院，江苏 南京 210037；2.中国电建集团市政规划设计研究院有限公司，广东 珠海 519000)

南京都市圈是长江经济带的重要组成部分，同时也是衔接长三角城市群和皖江城市带的枢纽型都市圈[1]。新世纪以来，高速的经济社会发展使得南京都市圈的区域空间格局产生了较大的变化，并引发大量的生态环境问题[2]，给我国长三角地区乃至长江流域的生态安全带来威胁[3]。

区域绿地通常位于城市建成区以外[4]，是具有生态系统及自然资源保护、防护隔离、休闲游憩等功能的绿地，作为城乡生态环境的主要构成要素，对于维持城乡生态安全和促进人类社会可持续发展具有重要作用[5]。目前，关于区域绿地的研究主要集中在概念界定[6]、功能分析[7-8]、规划策略探讨[9]等方面，部分学者已开始关注其时空格局的演变，多以市域为范围。X.Zhouetal[10]综合景观指数、景观梯度等多种方法对昆明市的绿地演变进行分析，并探讨绿地的演变规律与城镇化、绿化政策的相关性；王志泰等[11]基于Qiuck Bird影像对铜仁市的城市绿地景观结构特征进行分析；李俊英等[12]以沈阳为例，采用人口重心模型与缓冲区分析对绿地进行优化和评价；赵丽红[13]运用logistic回归模型对南昌市各景观类型的驱动因素进行分析。但目前聚焦于都市圈区域绿地演变的研究较少，国内主要围绕京津冀[14-15]、西安都市圈[16]、长株潭[17]等区域，关于南京都市圈的研究还较缺乏。随着南京都市圈的经济和交通联系日益紧密，区域生态安全问题日益凸显，剖析南京都市圈的区域绿地时空演变规律有助于在宏观尺度上构建适应多城市发展的生态安全格局。鉴于此，本研究以南京都市圈为对象，以2003-2017年时间段为例，基于Landsat遥感影像，借助夜间灯光数据提取区域绿地，运用动态度、景观指数、变化率等方法分析区域绿地的规模和格局变化特征，并利用logistic回归模型探究区域绿地变化的影响因素，以期为研究区进行区域国土安全格局构建提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

南京都市圈位于我国长江中下游地区，地跨江苏、安徽2省，共涉及8个地级市，即南京、镇江、扬州、滁州、马鞍山的全部，淮安南部的盱眙县与金湖县，合肥的巢湖市，以及芜湖市的大部分地区(图1)，区域总面积约4.4万km2[18]。南京都市圈地处30°38′-33°26′N，117°9′-119°59′E，属亚热带季风气候，雨热同期，多年平均降水量为1 127 mm，多年平均温度为15.4℃，地形西、南高而东北低，以平原、丘陵为主，生态资源丰富。其中区域绿地以林地、草地为主，主要分布在西、南部丘陵山地。根据年鉴数据统计，2017年南京都市圈常住人口2 700万，城镇化率约66.79%，地区生产总值达28 647.43亿元，人均生产总值约106 101.6元，为全国平均水平的1.78倍。长期的区域一体化与优越的地理位置，使得南京都市圈成为长江三角洲地区一体化建设的重要载体，也是长三角城市群构建“一核五圈四带”的网络化空间格局的重要组成部分[19]。然而快速的经济发展与城市化进程加剧了用地变化，区域绿地不断演变。

图1 南京都市圈位置Fig.1 Location map of Nanjing Metropolitan Area

1.2 数据来源

遥感影像数据使用了具有30 m空间分辨率的美国陆地资源卫星Landsat TM/OIL影像，影像来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)，共采用2003、2008、2013、2017年4个时间节点，每个时间节点包括6景数据，轨道号分别为119/38、120/37、120/38、120/39、121/37、121/38，云量<5%，坐标系为WGS_1984_UTM_Zone_50N。行政边界矢量数据来源于地图采集软件BIGEMAP，并结合《南京都市圈规划(2002-2020年)》中所界定的区域范围整理而成；采用了2003、2008、2013年以及2018年的DMSP/OLS夜间灯光数据作为提取区域绿地的辅助数据，数据来源于美国国家海洋和大气管理局(https://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/download.html)；数字高程数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)；其他自然地理数据与社会经济、人口数据均采集于江苏省统计局(http://tj.jiangsu.gov.cn)以及安徽省统计局(http://tjj.ah.gov.cn)。

1.3 研究方法

1.3.1 遥感影像处理与区域绿地提取 在ENVI5.3软件的支持下对遥感影像依次进行辐射定标、大气校正、几何校正、影像裁剪，其中几何校正以Landsat8 OIL影像的第8波段(15 m分辨率)为基准，对TM影像进行校正，总误差控制在0.5个像元内。参考《全国土地利用现状调查分类系统》(GB/T 21010-2017)、《城市绿地分类标准》(CJJT 85-2017)，结合区域用地特征和遥感数据的精度，将研究区景观类型分为建设用地、林地、耕地、草地、水域、未利用地6类，其中林地、草地列为城市绿地。然后通过最大似然法对2003-2017年的4幅遥感影像进行监督分类，运用监督分类后处理与混淆矩阵对分类结果进行修正与检验，生成30 m分辨率的南京都市圈用地遥感解译图。最后通过ArcMap10.3对分类结果进行矢量化，提取绿地斑块。

DMSP/OLS夜间灯光影像是对地物发出的灯光强度进行客观记录的数据，广泛运用于城市建成区的提取，研究表明阈值≥50时，阈值范围接近建成区范围[20]。本研究借助ArcMap10.3，将DMSP/OLS夜间灯光影像矢量化，获取建成区边界，并结合Landsat遥感影像，移除建成区绿地，提取位于建成区以外的区域绿地。

1.3.2 动态度计算 动态度模型(P)是用来反映研究区域内，某一用地类型在单位时间内的变化幅度和速度[20]。本研究利用动态度来量化区域及各城市绿地面积的年变化率，模型表达式为：

(1)

式中，P表示绿地面积在该时间段的变化速率，Sii和Sij分别表示绿地演变研究期初和研究期末的面积数据，T为时间间隔长度/a。

1.3.3 变化程度分析 借助ArcMap10.3软件，运用叠加分析工具，通过将相邻时间节点的区域绿地数据进行赋值与联合运算，得出各时间段内减少斑块与增长斑块的分布情况。采用格网化技术，综合考虑研究规模与研究区实际情况，将研究区划分为3 km×3 km的网格，形成5 213个基本评价单元。以各网格单元为单位，计算区域绿地的减少率与增加率，得出各个单元区域绿地面积的变化程度，其计算公式为：

(2)

(3)

式中，S、P分别表示区域绿地减少率与增加率，Qa为研究起始期区域绿地的总面积，Qb为区域绿地减少斑块的面积，Qc为区域绿地增长斑块的面积。

1.3.4 景观指数选择与计算 景观格局指数是定量分析景观格局与生态过程的主要方法[22]。本研究应用斑块密度(NP)、斑块大小中位数(MedPS)、形状指数(LSI)、聚集度(AI)、连接度(CONNECT)5种景观指数，从区域绿地的斑块特征和整体格局特征进行分析。其中NP、MedPS、LSI作为表征面积与形状特征的指数，能反映斑块个体形态，揭示区域绿地变化的斑块破碎化特征。AI以及CONNECT能反映区域绿地在区域内的空间分布形式及在空间上的聚散特征。各指数的计算方式和生态意义详见参考文献[23]。研究运用Fragstats4.2对各景观指数进行计算，并将数值进行图像化表达。

1.3.5 logistic回归模型 logistic回归模型是分析二分类因变量时常用的统计分析模型[24]，在景观格局演变的驱动力分析中运用广泛[25-26]。本研究采用logistic回归模型，以区域绿地斑块的变化为因变量，以驱动因子为自变量，分别对2003-2008、2008-2013、2013-2017年3个阶段对区域绿地变化的驱动力进行分析。其中，2项因变量分别赋值0、1，“0”表示区域绿地未发生变化，“1”表示发生变化；参考相关研究及南京都市圈实际发展情况，确定自变量包括年平均温度、年降水量、高程、坡度、地区生产总值、人口密度、第二产业占比、城镇化率以及公路里程9个因子。在ArcGIS10.3平台下，将驱动因子空间化，并运用Creat random point工具，创建样本点600个，其中300个位于区域绿地变化斑块内，300个位于未发生变化区域内。此外，使用Extract value to point工具提取各期样本点的自变量与因变量的值。最后通过SPSS统计软件建立logistic回归模型，筛选出对区域绿地变化具有显著影响(P<0.05)的因素进行驱动力分析。

2 结果与分析

2.1 区域绿地的面积变化分析

从图2可以看出，2003-2017年南京都市圈区域绿地的空间分布呈现东北少、西南多的特征，并在面积变化上表现出持续减少的趋势。借助ArcGIS10.3平台，统计2003-2017年各地区的区域绿地面积及各研究阶段的动态度(表1)。

图2 南京都市圈区域绿地空间分布Fig.2 Spatial distribution map of regional green space in Nanjing Metropolitan Area

由表1可以看出，2003-2017年南京都市圈区域绿地面积减少了512.41 km2，占区域总面积的比重由2003年的13.84%下降至2017年的12.68%。2003-2008年，南京都市圈的区域绿地面积锐减，共减少472.03 km2，动态度为-1.55%。除扬州的区域绿地面积增加5.27 km2外，其他地区的区域绿地都呈现减少趋势，其中南京、滁州、芜湖的动态度分别为-2.04%、-1.81%、-2.44%，皆低于南京都市圈的总体动态度，是区域内规模缩减较为显著的地区。2008-2013年，南京都市圈的区域绿地面积变化平缓，变化幅度较上一阶段降低，区域绿地面积动态度为-0.07%，共减少20 km2。在此阶段，各成员城市的区域绿地面积变化表现出较大的差异，镇江、淮安、马鞍山、合肥地区的区域绿地面积呈持续减少的趋势，而南京、扬州、滁州、芜湖地区出现增长势头。其中扬州的区域绿地面积增幅最大，动态度为3.48%，面积增量最大的是滁州，共增长69.42 km2。2013-2017年，南京都市圈的区域绿地面积减少20.38 km2，动态度为-0.09%，总体降幅较小。在此期间，芜湖、淮安地区是面积减量较大的区域，分别减少30.14、28.69 km2，与之相反的是合肥地区，呈现较大的增幅，共增长28.75 km2，动态度为2.34%，是区域内面积增长较为明显的地区。

表1 2003-2017年南京都市圈区域绿地面积及动态度Table 1 The area and dynamics of regional green space in Nanjing Metropolitan Area from 2003 to 2017

2.2 区域绿地的变化程度分析

2.2.1 区域绿地面积的减少率分析 由图3可以看出，研究时段内，南京都市圈区域绿地减少斑块分布广泛，变化复杂。2003-2008年，区域绿地面积减少率在70%～100%区间的单元达632个，占整个区域的11.09%，主要集中在南京、滁州、马鞍山以及镇江西南部。2008年以来，国家加强对土地的集约利用，大规模、粗放的毁林开荒得到控制。2008-2013年，区域绿地面积减少程度主要集中在0～70%区间，减少率在70%～100%区间的单元减少至589个，并向都市圈东部转移，芜湖西部、南京南部、扬州中部以及镇江北部，是该阶段区域绿地减幅较大的重点区域。2013-2017年，除扬州、淮安两地，其他地区减少率在0～30%区间的单元持续增加，一定程度上反映出城镇化建设打破了区域绿地的稳定性，受人为干扰的区域绿地更加广泛。与此同时，区域绿地减少率在70%～100%区间的单元减少，且单元分布较为离散，说明区域绿地的蚕食现象在南京都市圈分布较广，区域绿地的生态保护亟需加强。

2.2.2 区域绿地面积的增加率分析 对比图3、图4可知，2003-2017年南京都市圈区域绿地的增加斑块较之减少斑块变化平缓，区域绿地面积增加率在各研究阶段都聚集在0～30%区间。2003-2008年，区域绿地增加率位于70%～100%区间的单元分布较少，其中扬州、合肥地区在此区间的单元数为0。而面积增加率≥100%的单元在各地区皆有分布，其中南京、滁州最为突出，说明面积成倍数增长的单元较多。2008-2013年区域绿地增长斑块分布更为离散，面积增幅较大的单元从前一阶段的山体周边向山体内部、乡镇地区转移，其中滁州的部分裸露山地因水土流失治理与绿化建设，给区域绿地的发展提供了条件，增长率在30%～70%的单元在山体内部分布较广。增加率≥100%的单元显著增加也是该阶段区域绿地变化的重要特征，其中该区间的单元在南京的溧水、高淳，镇江扬中的沿江一带分布较为密集。2013-2017年，面积增长率≥100%的单元更加聚集，特别是沿长江、京杭大运河一带，新增的区域绿地数量较多，强度较大，单元分布较多。另外，作为重要生态空间的巢湖，其生态环境通过治理，湖岸区域绿地也得以增多。

图3 2003-2017年南京都市圈区域绿地面积的减少率分布Fig.3 Distribution of reduction rate of regional green space in Nanjing Metropolitan Area from 2003 to 2017

图4 2003-2017年南京都市圈区域绿地面积的增加率分布Fig.4 Distribution of increase rate of regional green space in Nanjing Metropolitan Area from 2003 to 2017

2.3 区域绿地的总体景观格局变化特征

运用Fragstats4.2对不同时期的区域绿地进行景观指数分析，得到2003-2017年区域绿地的景观格局指数(表2)，通过图表信息总结出2003-2017年近15 a来南京都市圈区域绿地空间格局变化的主要特征。

表2 2003-2017年南京都市圈区域绿地景观指数Table 2 Landscape index of regional green space in Nanjing Metropolitan Area from 2003 to 2017

斑块密度(PD)结合斑块大小中位数(MedPS)能较好地反映区域绿地的斑块特征与破碎化程度。2003-2017年南京都市圈区域绿地的PD值表现出先增后减的趋势，而MedPS值呈现出先下降后轻微波动的特征。其中2003-2008年，区域绿地的PD值快速上升，从0.35个·km-2提升至0.71个·km-2，与此同时，区域绿地的MedPS值从10.44 hm2下降至4.14 hm2，斑块大小往小面积倾斜，说明区域绿地出现快速的破碎化与小型化。2008-2013年，区域绿地的PD值继续呈现快速提高的变化趋势，并从0.71个·km-2上升至0.98个·km-2，斑块密度不断提高。2013年的MedPS值较之2008年有0.36的下降量，变化速率较慢，说明此阶段斑块大小的集中趋势相对稳定，斑块破碎化程度有所减缓。2013-2017年，南京都市圈的MedPS值和PD值呈现与前阶段相反的变化趋势，其中PD值下降为0.95个·km-2，MedPS值上升为4.32 hm2，区域绿地斑块出现轻微的整合化势头。

形状指数(LSI)是反映斑块形状复杂程度的景观指数，LSI值变化越大，说明斑块形状变化越快，斑块形状不稳定。2003-2017年，区域绿地的LSI值持续上升，从88.40上升至145.19，说明斑块形状日趋复杂，人类活动对区域绿地斑块的侵蚀程度不断加深，区域绿地的整体形态愈发不规则。聚合度指数(AI)和连接度指数(CONNECT)是反映斑块空间聚集性和连接性的重要景观指数，可以反映区域绿地变化的空间分聚特征。2003-2017年14 a间南京都市圈区域绿地的CONNECT值和AI值呈现持续下降的趋势，区域绿地斑块之间的连接性不断减弱，离散性不断增强，斑块的空间分布趋向分散化。

2.4 区域绿地变化的驱动力分析

利用SPSS软件，建立logistic回归模型，对南京都市圈2003-2008、2008-2013、2013-2017年3个阶段的区域绿地变化进行驱动力分析(表3)。9个分析变量中除自然因素中的高程、年降水量是重要的解释变量外，社会经济因素中的城镇化、公路里程以及第二产业占比对于区域绿地的变化也具有显著影响。

由表3中的Wald统计量和显著性水平可知，在第1阶段中，区域绿地变化的重要解释变量依次是高程、城镇化、公路里程以及年降水量，其中高程与城镇化的驱动解释>50%。南京都市圈区域绿地主要位于平原和丘陵地带，地势较低，21世纪以来随着城镇化进程迅猛发展，区域绿地因开发或建设成本低，大量被啃食或占用，导致变化幅度较大。此外，区域交通的建设也在一定程度上影响了区域绿地的格局。2003-2008年，南京都市圈的公里里程由27 744.28 km增加至58 073.63 km，交通设施的大量修建在促进经济发展的同时，也给区域绿地的空间结构带来消极影响，主要表现在斑块形态不断复杂化且呈现出较高的不稳定性，斑块的空间聚集性不断减弱、离散性增强，区域绿地的破碎化程度日趋加深。

表3 2003-2017年区域绿地变化驱动力模型估计结果Table 3 Model estimation results of driving forces for regional green space change from 2003 to 2017

在第2阶段中，高程、公路里程以及第二产业占比是区域绿地变化的重要解释变量。2008-2013年，第二产业占比与区域绿地的变化呈显著相关。“十一五”期间，南京都市圈工业化进一步发展，多数城市处于第二产业占比增长，第三产业占比下降的阶段，地区面临着传统工业和资源型工业比重高，高新技术产业比重低的发展矛盾。高速工业化导致的生态环境承载力不足，包括区域绿地在内的生态资源遭到破坏。

在第3阶段中，高程的Wald统计量高达6.426，是仅次于公路里程的重要解释变量。与此同时，高程与区域绿地变化呈显著负相关，叠加区域绿地新增斑块与高程图，进一步得出新增的区域绿地主要位于海拔较高的区域。党的‘十八大’以来，“五位一体”的提出使生态文明建设的战略地位更加明确，并在全国范围内得到响应，国家或地区不断提出适宜区域生态文明建设的方法论。发改委等部门联合发布了《长江经济带生态环境保护规划》，推动了沿江城市对长江流域的生态环境保护；江苏省与安徽省生态文明建设力度不断加大，分别出台《江苏省生态保护与建设规划》《生态强省建设实施纲要》，实施保护与培育森林生态系统，这对区域绿地的保护和发展起到一定的积极作用，尤其是在沿江沿湖、山体周边的区域绿地，规模增长迅速。

3 结论与讨论

研究期内，南京都市圈的区域绿地面积持续减少，由2003年的6 090.33 km2下降至2017年的5 577.92 km2。其中2008年前，区域绿地面积变化最大，南京、滁州以及芜湖区域规模缩减较为显著。而在2008年后，区域绿地面积降幅较小，总体动态度约-0.08%，但各成员城市呈现较大的增减差异。

从区域绿地减少斑块的变化程度来看，2003-2008年减少率位于70%～100%区间的单元数较多，占整个区域的11.09%。2008年后，该区间的单元数不断减少，大规模的区域绿地开发与蚕食得到控制，但区域绿地总体稳定性不断下降。从增长斑块的变化程度来看，增加率主要聚集于0～30%，总体面积增加幅度较小。其中2008-2013年，增量变化较为复杂，各地增量幅度较大，增加率在30%～70%的单元显著增多，且多位于山体内部，而在2013-2017年，主要向沿江沿河处聚集。

在空间格局变化上，南京都市圈的区域绿地呈现较为明显的变化趋势，即在斑块特征上呈现破碎化和小型化，而在空间分布上趋于分散化。其中，2013年，斑块密度和斑块大小中位数都出现拐点，区域绿地的斑块呈现整合化势头，但均与2003年的指数值存在较大差异。随着人类活动干扰的加深，景观格局不断复杂，区域绿地呈退化趋势。

南京都市圈的区域绿地变化在各个阶段具有不同的驱动因素。总体而言，由于时间跨度较小，自然驱动因素以高程为主，受气候影响较小，而在社会经济因素中，城镇化率、公路里程以及第二产业占比对南京都市圈区域绿地的变化具有较强的驱动作用。

在绿地分类的新标准和国土空间规划改革的新形势下，协调城市群、都市圈等区域尺度的空间结构，优化绿地空间格局，已成为我国当今城镇体系规划的重要内容。南京都市圈是我国社会经济发展最迅速的地区之一，也是区域性环境问题较为严峻的地区之一。当前，南京都市圈正处于生态文明建设的重要时期，剖析区域绿地的变化特征对构建区域生态安全格局具有重要的甄别作用。结合本研究结论，建议南京都市圈从整体性角度监管区域绿地，以构建生态安全格局来提高生态质量，以区域适宜性条件为基础开展系统性的区域绿地规划。

本研究一定程度上揭示了南京都市圈区域绿地变化的规模和格局特征，探究了影响区域绿地变化的因素，能为南京都市圈生态环境的保护与发展提供借鉴，但由于数据获取的有限性和遥感影像本身的分辨率问题，小斑块的绿地难以提取，导致最终解译结果可能存在差异。本研究主要提取区域绿地中的林草地，而较少考虑其他要素，今后研究的重点是结合多种土地利用要素，对区域绿地进行分区、分类分析，对区域景观的生态适宜性进行评价并构建区域生态安全格局。