量化社会经济发展对城市景观破碎化的影响

　　摘要：【目的】以扬州市为例，分析城市景观破碎化的空间格局，定量研究社会经济因素对景观破碎化的影响及其相对重要性。

　　【方法】利用空间分辨率30m的Landsat卫星影像、乡镇水平的扬州统计年鉴等数据，运用景观格局分析法、增强回归树模型(Boostedregressiontrees,BRT)等方法，开展景观破碎化空间格局及社会经济驱动的研究。

　　【结果】①扬州的土地利用类型以耕地为主，占全市总面积的54.9%，其次为水体(22.0%)和建设用地(21.9%)，林地和草地很少(1.1%)。距离市中心越远，景观破碎化程度越高，在城区边缘达到峰值，而后随着距离的继续增大，破碎化程度逐渐减小。②随着城市化水平的增加，景观破碎化程度呈现先增加后减小的趋势，其在城市化水平35%~45%时达到峰值。③在景观水平上，社会因子(人口数量和人口密度)对景观破碎化的影响以抑制为主，而经济因子(人均GDP、人均财政收入、第一产业产值占比和第三产业产值占比)的影响以促进为主。与景观水平相比，社会经济因子在类型水平上的影响更大，而且它们与破碎化不同特征(斑块密度、边缘密度、分离度和聚合度)的作用关系也存在明显差异，主要体现在分离度和聚合度上，例如人均财政收入在景观水平上促进分离度的增加，在类型水平上却表现为抑制作用。

　　【结论】社会经济发展确实对城市景观破碎化产生了较大影响，不仅体现在不同的尺度(景观和类型水平)上，还体现在社会经济因子对破碎化特征不同的驱动作用(抑制或促进)上。因此，需要综合考虑社会经济发展对景观破碎化影响的尺度效应及作用强度与方向，才能有效缓解城市景观的破碎化，保障城市的生态安全和可持续发展。

　　关键词：城市化,景观破碎化,空间格局,社会经济发展,扬州市

　　随着人口的高度聚集和城市的快速扩张，城市化已成为我国未来相当长一段时间内的趋势，显著改变了土地利用结构和区域景观格局，带来了城市热岛效应、生态用地流失、生态系统退化、环境污染等一系列生态环境问题，直接影响着城市人居环境质量[1-2]。这些问题的出现均与城市土地利用结构和景观格局的改变密切相关[3-4]，其中“高度破碎化”的城市景观是城市化最显著的特征[5-6]。

　　景观破碎化(landscapefragmentation)是指由于自然或人文因素的干扰所导致的景观由简单趋向于复杂的过程，即景观由单一、均质和连续的整体趋向于复杂、异质和不连续的斑块镶嵌体。不断积累的证据表明，城市化使得景观破碎化不断加重[7]，但不同土地利用类型具有不同的景观破碎化时空特征[7-8]。

　　随着离市中心距离的增大，景观破碎化程度呈现先增加后减小的趋势[6,9]，但也有学者认为，景观破碎化程度随之逐渐减小[5,8]。进一步的研究表明，景观破碎化受到自然(如地形和地貌)、社会(如人口密度和道路建设)、经济(如财政收入和房地产开发)等因素的影响[1,6-7]，特别是社会经济发展的影响[10-11]。然而，关于景观破碎化的驱动力分析，现有研究大多采用传统统计方法(如相关分析和回归分析)。

　　这类方法在应用时通常受到许多限制(如正态分布和数据类型)，以致目前尚未有效明晰城市景观破碎化的关键驱动力[12]。机器学习技术(machinelearning)的兴起，突破了传统方法的局限，可以辨识多重因素的影响，还能明确其他因素取均值或不变的情况下，某一因素与因变量的相互关系[13]。

　　因此，若能引入机器学习技术，将有助于定量探究城市景观破碎化的驱动力及其相对重要性，为城市演化的机制研究提供一种有效方法。随着经济社会的不断深化及发展重点的逐渐转移，中小型城市已然成为促进国民经济增长、推进城市化进程的中坚力量[14]。然而，现有研究主要侧重城市化水平较高的大型城市(如芝加哥、凤凰城、北京和上海)[1,8]，对中小型城市缺乏足够的关注[11,15]，尤其是此类城市景观破碎化格局及关键驱动力研究[16-17]。

　　因此，本文以扬州市为例，基于Landsat卫星影像，研究城市景观破碎化的空间格局，运用机器学习技术定量探讨其受城市化水平和社会经济发展的影响，有助于理解城市景观空间异质性的驱动机制，为城市发展提供一定的决策支撑。

　　1材料与方法

　　1.1研究区概况

　　扬州市(119°01′~119°54′E，32°15′~33°25′N)，地处江苏中部。改革开放以来，尤其是从20世纪90年代初开始，城市迅速扩张，城镇化率(城镇人口占总人口的比例)由1990年的17.5%快速增加到2017年的66.1%。现辖3区(邗江、广陵和江都)2市(高邮和仪征)1县(宝应)，共有77个乡镇、14个街道、1125个行政村。全市总面积6591.21km2，常住人口450.82万人(2017年末)。

　　地处北亚热带湿润气候区的北缘，年均气温16oC左右，年均降水量1046mm，全年日照时数平均为2176.7h，土壤主要为水稻土、潮土、沼泽土和黄棕壤。

　　1.2数据来源

　　研究范围为扬州全市(3区2市1县)。基础数据源为2010年Landsat-5TM遥感影像(条带号120-37、120-38，共两景)，空间分辨率30m，所选研究区内均无云遮挡，数据等级为经辐射校正和几何校正的L1T级。在对影像进行拼接、裁剪的基础上，采用基于特征向量的神经网络法，将研究区分为建设用地、林地、草地、耕地、水体5种土地利用类型。采用扬州市土地利用现状图和GPS实测数据，随机设立200个解译标志，利用误差矩阵进行精度评价，总体分类精度分别为85.2%，能够满足研究的精度需求。

　　所用的社会经济数据来自2011年乡镇水平的扬州统计年鉴。其中，社会因素选用人口数量和人口密度，用于反映人类活动的强度;经济因素选用人均GDP、人均财政收入、第一产业产值占比和第三产业产值占比，用于反映经济发展的规模和质量。

　　1.3研究方法

　　参考现有的景观破碎化研究[18-19]，选取4个代表性的景观指数，从类型和景观两个水平表征景观破碎化的程度，即斑块密度(PD)、边缘密度(ED)、聚合度(AI)和分离度(DIVISION)。具体计算公式参见文献[20-21]。选取大小为1、2、3和4km的移动窗口，在FRAGSTATS4.2中分别计算不同窗口大小的景观指数并进行对比分析。

　　利用不同窗口大小各个景观指标的栅格图(即景观破碎化空间格局)，以扬州的城市中心—文昌阁(119°25′41.35″E，32°23′46.79″N)为原点，设置不同方向的4条样带(东—西、南—北、东南—西北、东北—西南)，研究景观破碎化的内部水平差异，并确定合适的景观分析尺度[22]。当窗口大小从1km增加到4km，4个景观指数的变化幅度均逐渐减小，噪声也随之减少。经多次试验，景观分析尺度设定为2km，既可以消除一定的噪声，又能保留足够的空间信息。

　　以移动窗口法确定的景观分析尺度，在ArcGIS10.4中将整个研究区进行网格划分。每个网格的城市化水平以网格内建设用地的面积占网格面积的比例(%)来表示;每个网格的景观破碎化程度以景观指数的平均值来表示。利用线性模型、二项式模型、幂函数模型、对数模型等函数形式，定量刻画景观破碎化与城市化水平之间的关系。鉴于目前获取的资料是乡镇水平的社会经济数据，故而在乡镇水平上研究社会经济的定量影响。

　　基于扬州乡镇行政区划矢量图，运用ArcGIS10.4中的分区统计功能，将景观指数与社会经济数据一一对应。在机器学习技术中，增强回归树(boostedregressiontree,BRT)方法是一种解决回归和分类问题的代表性技术[23]，具备同时处理不同数据类型、数量关系、变量间的相互关系、缺失数据等优势[13]，现已成功用于定量研究多重因子的影响[23-26]。在R语言(3.5.0)中，运用“gbm”包的BRT方法，定量探究社会经济发展对景观破碎化的影响。根据Elith等[27]的建议，本文设置学习速率(learningrate)为0.01，树的复杂性(treecomplexity)为4。

　　2结果与分析

　　2.1城市景观破碎化的空间格局

　　扬州的土地利用类型以耕地为主，面积达3635.6km2，占全市总面积的54.9%，分布于各区县建成区的外围。水体面积1456.6km2，占全市总面积的22.0%，以湖、河道为主，主要分布在宝应县、高邮市境内。建设用地面积1451.9km2，占全市总面积的21.9%，在各区县内形成明显的中心。林地和草地的面积很少(73.6km2)而且很分散，成片的林地和草地多分布在蜀冈、瘦西湖风景名胜区、西郊森林公园等景区和森林公园。随着离市中心(文昌阁)距离的增加，斑块密度、边缘密度和分离度整体呈现先增大后减少的趋势，而聚合度则表现出相反的变化趋势(即先减少后增大)。

　　这说明，距离市中心越远，景观破碎化程度越高，在城区边缘达到峰值，而后随着距离的继续增大，破碎化程度逐渐减小。对各区县而言，景观破碎化程度从建成区、近郊到远郊同样呈现先增加后减小的变化。

　　2.2景观破碎化与城市化水平的关系

　　景观破碎化与城市化水平之间存在显著的相关关系(P<0.001)。随着城市化水平的增加，斑块密度、边缘密度和分离度均呈现先增加后减小的倒“U”形变化，聚合度却呈现先减小后增加的“U”形变化。这4个景观指数的极值均在城市化水平35%~45%时出现。

　　3讨论

　　扬州城市景观破碎化呈现明显的空间格局，即城市中心地区的景观破碎化程度较低，随着离城市中心距离的增大，景观破碎化程度逐渐增加，到城区边缘达到峰值，而后随着距离的继续增大，破碎化程度逐渐减小。这与现有的研究结论类似，如重庆市渝北区[29]、北京市[6]。

　　在城市中心，城市化水平很高，建设用地斑块扩张已经完成并互相连接，降低了景观的破碎化，而在城区边缘，城市化正在进行，人类活动频繁，干扰剧烈，建设用地随着城市的扩张逐渐侵蚀周围的耕地和自然表面，引起各种土地利用类型的转变和穿插，景观聚集度下降，破碎化随之增加。城市外围的郊区主要是由成片的耕地、水体等组成，其景观破碎化程度低于城市边缘。

　　此外，景观破碎化随着城市化水平的增加表现为非线性变化，破碎化程度在城市化水平35%~45%时达到峰值。其他城市的研究也发现了类似的结果[29]，但出现拐点的城市化水平存在较大差异，如北京的城市化水平在45%~50%时[6]。城市化前期，人类将较为均一的自然表面转变为建设用地，建设用地斑块之间的连接程度较低，分布也较为分散，城市景观出现了聚合度下降、破碎化上升的现象。

　　当城市化水平达到35~45%时，城市发展到了一定规模，不同土地利用类型的空间分布相对稳定，城市景观破碎化随之达到最大。随着城市的继续发展，城市在向外扩张的同时，对内部景观的改造也从前期的“建设”向后期的“连接”转变，小斑块逐渐连接成大斑块，斑块数量开始减少，使得景观破碎化呈下降之势。景观破碎化的增加将降低不同土地利用类型之间的连通性，阻碍了物质和能量的交换，进而影响生态系统功能的发挥。因此，为缓解景观破碎化带来的负面影响，需要保护和增强斑块之间的连通性。不断积累的证据表明，区域景观格局变化主要受到自然、社会经济等因素的驱动[10-12]。

　　在较小的时空尺度下，稳定的自然因素对景观格局变化起到约束作用，而经常变化的社会经济因素则是景观格局变化的直接驱动力[30]。甚至有学者认为短期内的景观格局变化主要是社会经济发展所致[31]。我们利用BRT方法，从景观和类型两个水平上探究了社会经济因素对景观破碎化的影响。

　　在景观水平上，社会因素(人口数量和人口密度)对景观破碎化起到一定的抑制作用。但也有研究认为人口数量(或人口密度)对景观破碎化具有促进作用[6]。究其原因可能是扬州人口主要分布于城市中心，人口增加和经济发展促使建设用地发生进一步的集聚与连接，从而出现了抑制景观破碎化的现象。人均GDP和财政收入的增加通常会加重城市景观的破碎化[32]，我们的研究也证实了这一点。

　　关于产业结构对景观破碎化的影响，第一产业在早期是通过开垦土地和破坏较为均一的自然表面来谋求发展的，促使景观复杂性和破碎化程度的增加，而当第一产业发展到一定规模，加之政府管控的加强，第一产业转向内涵建设并进行转型升级，从而削弱了第一产业对景观破碎化的作用。然而，第三产业发展对景观破碎化的影响更为复杂。在第三产业发展前期，城市景观聚集，一定程度上减小了斑块密度和边缘密度，但会促进聚合度和分离度;随着第三产业的继续发展，景观破碎化程度略有加重。

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　　相关刊物推荐：《生态学报》(半月刊)创刊于1981年，是由中国科学技术协会主管、中国生态学学会中国科学院生态环境研究中心主办的我国生态学及生态学各分支学科研究领域的综合性学术期刊。

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