馬 銀,鄭敏睿,鄭新奇,4,5,郭文華,劉孟蘭,李佳陽,朱邦仁

1 中國地質大學(北京)信息工程學院,北京 100083 2 中國人民大學公共管理學院,北京 100872 3 中國人民大學數(shù)字政府與國家治理實驗室,北京 100872 4 自然資源部國土空間大數(shù)據(jù)工程技術創(chuàng)新中心,北京 100036 5 自然資源部北京房山綜合勘測野外科學觀測研究站,北京 102400 6 自然資源部信息中心,北京 100036

綠色基礎設施(Green Infrastructure,GI)是以生態(tài)理論為基礎,針對灰色基礎設施和社會基礎設施提出的具有戰(zhàn)略意義的概念,它被看作是支持區(qū)域、城市和社區(qū)發(fā)展的另一種必要基礎設施[1],是人類社會可持續(xù)發(fā)展的重要支撐。GI概念最早于1999年由美國保護基金會和農業(yè)部森林管理局組織的“GI工作組”提出,該小組將GI定義為由綠道、濕地、雨水花園、森林、鄉(xiāng)土植被等組成的相互連接的網絡,它可為野生動物遷徙和生態(tài)過程提供起點和終點,也可維護生態(tài)環(huán)境、提高人民生活質量,還具有管理暴雨,改善水質,節(jié)約城市管理成本等作用[2—3]。GI旨在突破傳統(tǒng)生態(tài)保護中關于綠化率、植被覆蓋率等的局限性,最終實現(xiàn)生態(tài)、社會、經濟的協(xié)調和可持續(xù)發(fā)展[1—2],但隨著城市的快速發(fā)展,綠色空間受到不同程度的破壞和威脅,嚴重削弱了GI在國土空間建設中的生態(tài)和社會作用,給國土空間的治理和優(yōu)化帶來壓力[4—6]。研究發(fā)現(xiàn)GI的碳匯作用對抵消生產生活產生的碳排起到重要作用,另外,城市中GI的碳封存效率在將來有提高的趨勢[7],其合理布局可助力“碳中和”行動[8]。目前,我國正處于戰(zhàn)略性控碳和國土空間規(guī)劃體系轉型的關鍵時期,GI被認為是實現(xiàn)“碳中和”和國土空間治理的重要途徑[9—10],因此做好GI長時序時空雙維度演變格局分析具有重要的現(xiàn)實意義。

總結歸納文獻資料,將GI研究分為三階段。第一階段為GI的定義討論和類型識別。定義視角先后經歷了學科理論→社會政策→學科理論+社會政策的變化[2—3]。同時,研究者也逐步提出形態(tài)學空間格局分析法(Morphological Spatial Pattern Analysis,MSPA)、景觀格局法、成本距離法和電路理論法等GI提取識別方法[11—14]。第二階段為針對歷史和現(xiàn)在時期的GI特征變化和評價研究。例如,Furberg等借助影像數(shù)據(jù)識別GI變化,利用景觀指數(shù)法探究GI對景觀連通性的影響[15]。魏家星等構建了GI生態(tài)網絡,嘗試用空間句法評價其空間優(yōu)先性[16]。顧康康等選取雨水管理、緩解熱島效應、綠色空間可達性、景觀連通性、凈化空氣五類指標構建了綠色基礎設施規(guī)劃模型,開展GI多功能評估[17]。第三階段為GI多學科交叉研究。例如,城市生態(tài)學專家探索了GI與城市生態(tài)系統(tǒng)之間的定量關系[18],大氣專家關注GI影響空氣質量的機制[19],林業(yè)專家通過優(yōu)化植被分布使GI充分發(fā)揮生態(tài)和社會作用[20]。已有研究在時序上較多關注歷史和現(xiàn)狀,考慮歷史—現(xiàn)狀—未來長時序GI時空演變格局的研究模型框架更是鮮有報道。而在“碳中和”和國土空間規(guī)劃新形勢下,快速預測和明確GI長時序的分布格局可為社會—經濟—環(huán)境的協(xié)調發(fā)展提供基礎。另外,針對京津冀城市群,現(xiàn)有研究更多圍繞“三區(qū)三線”、生態(tài)功能和生境質量等探討協(xié)同發(fā)展和生態(tài)環(huán)境之間的關系[21—22],缺乏以GI視角為切入點的研究成果。

綜上,針對GI研究,如果能建立既可以分析過去、診斷現(xiàn)在,也可以預測未來的一體化技術方法,進而實現(xiàn)對GI的檢查、評估和治理,成為管理部門和學者們關注的重點問題。本研究主要解決如何構建研究模型框架快速實現(xiàn)歷史—現(xiàn)狀—未來長時序GI數(shù)據(jù)的獲取、預測和時空分析,明確城市群尺度下協(xié)同發(fā)展進程和GI時空演化的關系,根據(jù)預測數(shù)據(jù)提早布局和干預GI發(fā)展,實現(xiàn)國土空間治理與優(yōu)化。為了實現(xiàn)上述目標,第一模塊主要介紹模型的選擇、原理和計算數(shù)據(jù)等,第二模塊重點介紹了計算結果和新發(fā)現(xiàn),第三模塊討論了京津冀城市群協(xié)同發(fā)展進程與GI格局演變的對應關系,參考研究新發(fā)現(xiàn)和新版空間規(guī)劃方案得到GI優(yōu)化啟示。研究對實現(xiàn)京津冀城市群國土空間GI有效合理配置、生態(tài)宜居、環(huán)境可持續(xù)發(fā)展、國土空間規(guī)劃轉型以及城市群生態(tài)文明建設具有重要的現(xiàn)實意義。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

京津冀城市群位于36°05′—42°37′N,113°27′—119°50′E,總面積約21.8萬km2,包含北京、天津、石家莊等13個城市[22]。研究區(qū)在近十年間經歷了實質、快速和高質量經濟發(fā)展階段[21—23],居民區(qū)、工業(yè)和交通用地的快速擴張占用了大量耕地、林地和草地等綠色空間資源,導致研究區(qū)生態(tài)環(huán)境問題日益突出[23]。在城市群協(xié)同發(fā)展、“碳中和”目標和國土空間規(guī)劃背景下,GI的合理布局成為京津冀生態(tài)環(huán)境高質量發(fā)展的重要支撐。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

本研究參考他人研究[24—25],并根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017)標準,將林地、耕地、草地和水域四種一級分類土地利用類型作為GI范圍,即GI包括天然林、自然草地、天然湖泊等自然形成的綠色空間,也包括人工林、人工湖和耕地等受人為干預的半自然綠色空間。

研究數(shù)據(jù)主要包括研究區(qū)的行政邊界、土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)及人口、經濟、環(huán)境等輔助決策數(shù)據(jù)。各級行政邊界來自國家基礎地理信息數(shù)據(jù)庫(https://www.resdc.cn/)。2000、2005、2010、2015和2020年的土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)來自資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心網站(https://www.resdc.cn/),該數(shù)據(jù)是通過Landsat-TM/ETM和Landsat 8遙感影像數(shù)據(jù)解譯獲得,空間分辨率為1 km。數(shù)據(jù)以省/市為單位下載,通過ArcGIS10.4做拼接和重分類預處理,并轉換為TIF和ASCII碼格式為GI識別和預測做準備。輔助決策數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《北京統(tǒng)計年鑒》、《天津統(tǒng)計年鑒》、《河北統(tǒng)計年鑒》。

1.3 研究模型框架

已有GI時空演化研究較多的停留在對歷史和現(xiàn)狀特征的探討階段[24—25],少量文獻關注和探討GI的預測問題[26],而對GI未來發(fā)展態(tài)勢缺少預見性不利于國土空間規(guī)劃的調整和實施。Cellular Automata-Markov (CA-Markov)是土地利用覆被數(shù)據(jù)預測時應用最廣泛的模型[27]。為了建立既可以分析過去、診斷現(xiàn)在,也可以預測未來的一體化方法,本研究充分考慮GI的未來發(fā)展態(tài)勢,從土地利用數(shù)據(jù)預測、GI識別提取和時空雙維度演變格局分析三個維度構建研究模型框架,如圖1所示。首先在歷史數(shù)據(jù)的基礎上采用CA-Markov模型預測研究區(qū)2025和2030年土地利用數(shù)據(jù),實現(xiàn)歷史→現(xiàn)狀→未來的時間線串聯(lián);其次,基于土地利用數(shù)據(jù)采用MSPA實現(xiàn)GI識別提取;最后在空間分析方法、變化率指數(shù)和景觀格局指數(shù)的輔助下實現(xiàn)GI長時序的時空雙維度定量分析。

圖1 研究模型框架Fig.1 Research model frameworkCA:元胞自動機 Cellular automata; CA-Markov Model:元胞自動機-馬爾科夫模型Cellular Automata-Markov model; GI:綠色基礎設施 Green infrastructure; MSPA:形態(tài)學空間格局分析 Morphological spatial pattern analysis

1.3.1CA-Markov

元胞自動機(Cellular Automata, CA)模型是一種狀態(tài)、時間、空間均為離散狀態(tài)且動態(tài)性較強的網絡動力學模型,該模型結合元胞空間內各個元胞目前的狀態(tài),通過轉換規(guī)則預測下一時間段元胞的狀態(tài)[28]。Markov模型是研究中另一種常用的模型。該模型通過研究隨機事件發(fā)生的可能性及變化規(guī)律來預測未來某時刻的狀況,其主要根據(jù)上一時間區(qū)間內情景系統(tǒng)中不同的起始概率和狀態(tài)轉移矩陣預測該情景系統(tǒng)下一時間區(qū)間的發(fā)展狀態(tài)[29]。CA模型可將預測數(shù)據(jù)和變化趨勢在空間上做出表達,但無法定量反映鄰域對中心元胞的影響程度,而Markov模型在數(shù)量預測上有更大優(yōu)勢,但無法在空間上表達[30]。為了使預測結果能在時、空兩個維度表達,研究選用CA-Markov模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)預測。預測過程對模型參數(shù)進行特殊優(yōu)化設置,其中適宜性圖集的制作考慮到“三區(qū)三線”、地勢起伏、規(guī)劃數(shù)據(jù)、河流水系四種因子,通過布爾交叉法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的疊加計算。

1.3.2MSPA參數(shù)設置

MSPA是一種以數(shù)學形態(tài)學為基礎理論識別GI類型的方法[31],根據(jù)研究區(qū)自身概況,把GI細分類為核心、孤島、邊緣、穿孔、連接橋、環(huán)和分支七種類型[32],如表1所示。研究是在GuidosToolbox 3.0軟件的支持下進行GI識別分類,該工具由歐盟委員會聯(lián)合研究中心設計和更新[12]。首先對土地利用數(shù)據(jù)進行重分類,將建筑用地(城鄉(xiāng)、工礦、居民用地)和未利用地設置為背景數(shù)據(jù),林地、耕地、草地和水域設置為前景數(shù)據(jù),將重分類后的土地利用數(shù)據(jù)作為上述軟件的輸入數(shù)據(jù),選取GI識別結果較好的參數(shù)組合完成實驗,具體將Foreground Connectivity 參數(shù)設置為8,EdgeWidth參數(shù)設置為1,Transition參數(shù)設置為1,Intext參數(shù)設置為1。

表1 GI類型及其生態(tài)學含義

1.3.3GI演變特征測度指數(shù)

考慮到GI的面積和空間結構變化兩方面,選用變化率指數(shù)和景觀格局指數(shù)探究GI時空演變特征,指數(shù)的選取和定義主要參考文獻[33—34],具體如表2所示。

表2 GI面積變化和景觀格局測度指數(shù)含義及計算公式

2 結果與分析

2.1 土地利用模擬預測分析

為了驗證CA-Markov模型預測研究區(qū)土地利用數(shù)據(jù)的可行性,首先使用該模型預測了2015和2020年研究區(qū)的土地利用數(shù)據(jù),與實際數(shù)據(jù)對比進行精度驗證,kappa系數(shù)分別為0.8124和0.8077,精度滿足要求,可見CA-Markov模型可用于研究區(qū)土地利用的模擬預測。如圖2所示,2025和2030年京津冀的土地利用格局整體保持相對穩(wěn)定狀態(tài),林地和草地交錯分布在研究區(qū)東北部和西部邊界處,耕地主要分布在東南部地勢平坦區(qū)域,城鄉(xiāng)、工礦、居民區(qū)用地主要集中在北京市、天津市、唐山市等市中心區(qū)域,該類型在2025—2030年有小幅度擴張。

圖2 2025年和2030年土地利用分布圖Fig.2 Land use distribution map for 2025 and 2030

2.2 GI時空雙維度演化格局

2.2.1GI時間演化特征

從時間維度視角分析,如表3所示,2000—2020年GI總面積占研究區(qū)面積的86.60%—90.82%不等,占比呈現(xiàn)逐年下降趨勢。2000年GI總面積占比為90.82%,到2015年時占比為89.57%,下降約1.25個百分點,2015—2020年占比下降幅度較大,約為3個百分點,2020年GI總面積占比僅為86.60%。從GI各類型角度分析,核心面積較大,約占GI總面積的60%,由核心的生態(tài)學含義可知,研究區(qū)分布有連片大面積的綠色空間;其次,面積占比較大的是連接橋、邊緣和穿孔,分別為15%、10%和5%左右,連接橋等要素的存在,增強了GI生態(tài)網絡的連通性,也保證了研究區(qū)內綠色空間的整體性;此外孤島、環(huán)和分支占比相對較小,僅為0.06%,2.50%和1.50%左右。

表3 京津冀2000—2030年GI各類型面積及占比/km2

2025、2030年GI的總面積占研究區(qū)面積的比例仍然呈現(xiàn)下降趨勢。核心面積占比有明顯提高,相比2020年,2025年占比提高26.08個百分點,為83.12%。2030年,核心面積占比達到84.04%,主要受到新版國土空間規(guī)劃實施的影響。連接橋和邊緣的面積占比明顯減小,相比于2020年,2025年連接橋的面積占比下降19.77個百分點,僅為0.77%,邊緣的面積占比下降約7.45個百分點,為3.25%,2030年時,連接橋和邊緣的面積占比仍然呈現(xiàn)下降趨勢,分別為0.69%和2.61%。由此可知,GI作為一個整體的生態(tài)網絡,其核心面積的增大,會使得承擔連通作用的連接橋和具有邊緣效應的邊緣面積逐漸減少。

2.2.2GI空間演化特征

從空間維度視角分析,如圖3所示,2000—2020年,核心主要分布在研究區(qū)的北部、西北部和西部邊界處,其中承德市和張家口市的核心分布面積廣,而連接橋、分支和孤島等類型主要分布在研究區(qū)的南部、東部和東南部,包括天津、廊坊、邢臺東部、邯鄲東部等。核心與其他類型之間出現(xiàn)明顯的分界線,對比圖3可知,分界線與200 m高程線高度一致。研究區(qū)地勢呈現(xiàn)由西北向東南傾斜的階梯狀,西北部地勢較高,林地占比較大,綠色斑塊面積較大,核心分布廣泛,而東南部地勢相對平坦,適宜耕種和開發(fā),斑塊面積較小,容易形成環(huán)、連接橋和孤島等類型,導致分界線較明顯。從背景區(qū)視角分析,北京、天津和唐山等城市中心的背景區(qū)呈現(xiàn)不斷擴張的態(tài)勢,2015年和2020年的GI空間分布顯示,保定、石家莊、邢臺和邯鄲四個城市中心的背景區(qū)面積也逐漸增大。如圖3所示,隨著時間變化,東南部GI呈現(xiàn)逐漸破碎化的狀態(tài),但連接橋逐漸增加,體現(xiàn)了連接橋在GI生態(tài)網絡中的重要作用。

圖3 2000—2020年GI各類型空間分布圖 Fig.3 Spatial distribution map of various types of GI from 2000 to 2020

如圖4所示,2025、2030年研究區(qū)GI的分布特征發(fā)生顯著變化,核心和其他GI類型之間無明顯分界線,廣泛分布在張家口、承德、廊坊、滄州、衡水、邢臺和邯鄲等地,且斑塊面積增大,連通性增強。連接橋、邊緣和環(huán)等其他類型分散分布在各核心之間。2000—2020年研究區(qū)東南部的綠色空間雖分布廣泛,但由于其斑塊面積小,連通性較弱,被識別為連接橋、邊緣、環(huán)、穿孔、分支和孤島類型,而隨著國土空間新規(guī)劃政策的出臺和實施,GI受到保護,斑塊邊界外延,面積不斷增大,被識別為核心。但值得注意的是,北京、天津、唐山、廊坊、保定東、石家莊東、邢臺和邯鄲城市中心的背景區(qū)面積擴大趨勢明顯,由此可見,城市中心的GI優(yōu)化是增強GI生態(tài)網絡整體性、充分發(fā)揮GI生態(tài)作用的關鍵。

圖4 2025年和2030年GI各類型分布圖Fig.4 Distribution of types of GI in 2025 and 2030

2.3 變化率和景觀格局指數(shù)分析

2.3.1變化率指數(shù)分析

從時間維度視角分析,如表4所示,GI各類型的單一變化率指數(shù)呈現(xiàn)先穩(wěn)定后波動的變化趨勢,2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年三個時段的變化率較平穩(wěn),2015—2020年、2020—2025年和2025—2030年變化率指數(shù)出現(xiàn)明顯的變化波動。另外,孤島的變化率指數(shù)變化波動最大,呈現(xiàn)降—升—降的變化趨勢,變化率指數(shù)最大為21.99%,最小為-0.72%。不同類型在整個生態(tài)網絡中的作用不同,其穩(wěn)定性也存在較大的差異[26]。GI 綜合變化率指數(shù)整體呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢,前三個時間段分別為0.27%,0.14%和0.18%,變化率較小;而2015—2020年和2020—2025年的綜合變化率指數(shù)明顯增加,分別為4.74%和4.14%,與GI各類型在該時間段內單一變化率指數(shù)變化保持一致;到2025—2030年時,變化率下降3.04個百分點,為1.10%。

表4 京津冀城市群2000—2030年GI各類型單一、綜合變化率指數(shù)

2.3.2景觀格局指數(shù)分析

從時間維度視角分析,如表5所示,各景觀格局指數(shù)在2020年或2025年呈現(xiàn)變化拐點,與上述GI的時間變化特征和變化率指數(shù)特征保持一致。斑塊密度、最大斑塊指數(shù)、Shannon′s多樣性指數(shù)和Shannon′s均勻度指數(shù)均在2020年增大。2000—2020年,斑塊密度由0.0731增至0.0864,到2025年,又減少至0.0244;2000—2015年,最大斑塊指數(shù)由38.6623變?yōu)?8.7098,而到2020年時,增至45.5810,相比于2015年,增幅約為17.75%;Shannon′s多樣性指數(shù)和Shannon′s均勻度指數(shù)在2000—2020年呈現(xiàn)增加的趨勢,在2020—2030年則呈現(xiàn)減小的變化趨勢。由此可見,研究區(qū)GI的景觀格局在2015—2020年受到破壞,到2020年時景觀破碎化程度較高,2020—2025年GI的景觀格局指數(shù)變化較大,景觀格局狀態(tài)逐漸恢復,到2030年時GI連通性得到改善。

表5 京津冀城市群2000—2030年GI景觀格局指數(shù)

為了進一步探究各城市GI在景觀格局破碎化嚴重年份的差異性,選取2020年斑塊密度和Shannon′s多樣性指數(shù)進一步分析。如圖5所示,廊坊、衡水、邢臺和滄州等市的斑塊密度較大,GI破碎化程度較高,而承德市、秦皇島市和張家口市的斑塊密度較小,GI破碎化程度較低,同時,承德市和張家口市的Shannon′s多樣性指數(shù)較小,與常玉旸的研究結果保持一致[35]。雖然2020年研究區(qū)GI的景觀格局整體破碎化較為嚴重,但承德市、張家口市和秦皇島市的GI連通性和穩(wěn)定性保持良好的狀態(tài)(圖3)。三座城市接壤分布在研究區(qū)的北部和西北部(圖3),所處地勢較高,相比地勢低的平原地區(qū),該區(qū)域建設用地開發(fā)適宜度較弱,更有利于林地和耕地的保持[21,35],大面積的樹林和作物形成GI自然聯(lián)動區(qū)域,在快速協(xié)同發(fā)展過程中具有一定的自我保護和自我調節(jié)能力。因此,在GI規(guī)劃和優(yōu)化過程中需注重GI生態(tài)網絡和自然聯(lián)動區(qū)的構建。

圖5 2020年研究區(qū)各城市PD和SHDI柱狀圖Fig.5 Histogram of PD and SHDI of cities in the study area in 2020PD:斑塊密度 Plaque density; SHDI:Shannon′s多樣性指數(shù) Shannon′s diversity index

3 討論

3.1 京津冀城市群協(xié)同發(fā)展影響GI格局演變

京津冀區(qū)域合作最早于1986年提出,2009年左右三地對該合作發(fā)展達成共識并全面啟動,同時關于京津冀區(qū)域發(fā)展的規(guī)劃也于2014年完成編制[36]。在此階段內,各區(qū)域間協(xié)同發(fā)展進程推動緩慢,使得2000—2015年GI總面積、核心區(qū)面積和各景觀指數(shù)指標處于相對平穩(wěn)狀態(tài),如圖6所示。2015—2020年京津冀協(xié)同發(fā)展上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略,為保證區(qū)域協(xié)同和經濟發(fā)展,用地類型相互轉換速度加快,GI各指標出現(xiàn)明顯的變化拐點,總面積和核心區(qū)面積均呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,變化率隨之變動,景觀破碎化明顯加劇(圖6)。此結果與已有研究保持一致,交通、工業(yè)和居民區(qū)用地的擴張占用了耕地、林地、草地等綠色空間[23,37],導致GI波動明顯。從人地關系的視角出發(fā),人類和社會因素對GI格局的影響遠大于自然因素,建設用地擴張、人口增長、法律政策和規(guī)劃建議是影響GI的主要人為因素[38],這也是京津冀城市群協(xié)同發(fā)展進程推動越快GI變化越明顯的原因。按照國家戰(zhàn)略發(fā)展要求,2020—2030年京津冀城市群需繼續(xù)以疏解北京非首都功能為目標,實現(xiàn)世界級城市群的發(fā)展,逐漸完成“十四五”規(guī)劃和國土空間規(guī)劃的實施和落實。研究表明未來研究區(qū)建設用地的擴張將侵占城鄉(xiāng)邊緣地帶的耕地和綠地[27],導致GI面積及各指數(shù)的波動變化(圖6),也導致背景區(qū)的擴張。

圖6 京津冀城市群協(xié)同發(fā)展進程中GI指標變化圖Fig.6 Indicator change of GI in the process of synergistic development of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration

3.2 京津冀城市群GI優(yōu)化啟示

(1) 政策導向,規(guī)劃先行

京津冀城市群協(xié)同發(fā)展進程的推進直接影響GI各指數(shù)的拐點變化,兩者存在明顯的對應關系,政策因素是影響GI合理布局和向好發(fā)展的關鍵因素。目前中國追求低碳排、重治理、優(yōu)環(huán)境、高質量的發(fā)展模式,這將給研究區(qū)GI的優(yōu)化和治理奠定政策基調。由圖3和圖4可知,城市中心和研究區(qū)東南部是國家政策關注的重點。作為首都經濟圈的京津冀城市群,其發(fā)展需以國家政策為導向,結合自身經濟、文化、生態(tài)和區(qū)位發(fā)展狀態(tài)和本底概況,制定適宜研究區(qū)GI發(fā)展的政策,并結合國土空間規(guī)劃過程中劃定的“三區(qū)三線”做好GI規(guī)劃,重視未利用地的“返綠”行動和行道樹的種植,切實保證GI生態(tài)網絡的整體性,增強其在城市內部的連通性。

(2) 常態(tài)評估,精準優(yōu)化

城市群的可持續(xù)發(fā)展是多層次和多維度的復雜問題,國內外相關研究從經濟、社會、人口和生態(tài)環(huán)境四個視角選擇指標定期評估城市和城市群發(fā)展狀態(tài)和階段,及時對發(fā)展過程中呈現(xiàn)的問題做出響應[39]。GI作為城市中自然和半自然綠色空間的集合,能提供豐富的生態(tài)服務功能,其面積占比、景觀格局指數(shù)、人均GI面積等可以納入生態(tài)環(huán)境指標來評估城市的可持續(xù)發(fā)展狀態(tài)[40]。另外,城市群的發(fā)展強調各城市間的融合和協(xié)同,但各城市實行同一GI優(yōu)化策略,則缺乏適宜性和嚴謹性。將研究區(qū)分為現(xiàn)狀保持區(qū)、優(yōu)化提升區(qū)和連通性增強區(qū)三大區(qū)域,如圖7所示?，F(xiàn)狀保持區(qū)包括張家口市、承德市和秦皇島市,該區(qū)域GI分布面積廣,核心面積占比較大,因此該區(qū)域內保持GI的分布現(xiàn)狀是實現(xiàn)其生態(tài)功能和社會功能的根本任務。優(yōu)化提升區(qū)包括北京市、唐山市和天津市,該區(qū)域內城市中心GI的分布面積嚴重不足,直接影響GI的整體性和連通性,因此注重城市內部森林公園建設、居住區(qū)綠化設施的規(guī)劃和道路兩側行道樹的種植是該區(qū)域優(yōu)化的首要方案。連通性增強區(qū)主要包括研究區(qū)南部的保定市、石家莊市和邯鄲市等七個地級市,在該區(qū)域內GI的分布較為廣泛,但景觀格局破碎化較其他兩個區(qū)域嚴重,因此增強GI間的連通性是解決本區(qū)域問題的根本方法。

圖7 京津冀GI區(qū)域協(xié)同優(yōu)化分區(qū) Fig.7 Regional synergy optimization partition of GI in Beijing-Tianjin-Hebei

4 結論

本文基于CA-Markov、MSPA和景觀格局分析方法等構建了集土地利用數(shù)據(jù)預測、GI識別提取和時空雙維度演變格局于一體的研究模型框架,以資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心網站提供的長時序、解譯精度高且范圍廣的土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)保障,并以京津冀城市群為案例區(qū)進行模型運用和GI時空演變規(guī)律探索。得到以下結論:

(1)該模型框架可從歷史、現(xiàn)狀和未來長時序的角度實現(xiàn)GI的預測和時空雙維度演化分析,整合串聯(lián)了研究時間,增強了數(shù)據(jù)的連續(xù)性。模型技術的組合和重要過程參數(shù)的設置可以提高GI數(shù)據(jù)獲取效率,可滿足快速且大范圍的GI檢查、評估和治理的研究需求。同時邏輯思路的明確性、數(shù)據(jù)的可獲得性、操作步驟的簡單性等提高了模型框架的可復制性,在國土空間評估大框架內可實現(xiàn)快速推廣和實踐。

(2)2000—2020年,GI面積占研究區(qū)總面積的占比86.60%—90.82%不等,呈現(xiàn)逐年下降趨勢;核心約占GI總面積的60%左右,主要分布在北部、西部和西北部,其他類型占比較小,主要分布在南部、東部和東南部;2020—2030年,GI的總面積仍呈現(xiàn)小幅度下降趨勢,核心面積占比增長幅度較大,連接橋和邊緣的面積下降明顯。

(3)2015—2020年和2020—2025年GI變化波動大,2020、2025年GI各指數(shù)出現(xiàn)變化拐點,這主要受到《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》、生態(tài)文明建設、“十四五”規(guī)劃和新版國土空間規(guī)劃實施等國家政策的影響。

(4)城市群協(xié)同發(fā)展進程推進與GI的變化拐點和格局演變存在明顯的對應關系,主要體現(xiàn)在2015—2020年和2020—2025年, 此時間段內 GI變化率和景觀格局指數(shù)變化波動較大;結合研究結果文章得出“政策導向,規(guī)劃先行”和“常態(tài)評估,精準優(yōu)化”的京津冀城市群GI優(yōu)化啟示。

GI作為城市群中重要組成部分,不僅關系著城市群的環(huán)境質量和城市宜居性,也會進一步影響城市群“雙碳”目標的實現(xiàn),因此,城市群GI和碳之間的關系研究還有待探索[1]。就我國城市群尺度的研究而言,不同城市群之間GI特征變化是否存在共性問題,GI類型如何組合和布局可以更好的在城市群中發(fā)揮生態(tài)和社會作用,城市群中不同城市之間的GI如何貫通和聯(lián)合等問題亟待研究。