城市景观三维扩展及其大气环境效应综述

当前,中国正处于快速城镇化阶段,在城市边界迅速扩展同时,城市内部改造使建筑高度也不断增加,从而使得城市与周边生态环境的相互作用影响变得更为复杂。在三维空间上研究格局变化与过程关系对于城市生态安全持续和健康发展具有重要意义。本文综述了景观生态格局研究在三维空间上的进展和城市大气环境效应;总结了不同尺度上大气数值模式在城市下垫面大气模拟中的应用,以及城市景观组分和三维格局演变对局地气候和大气污染的影响;分析了当前城市景观三维格局研究和城市大气数值模式应用中存在的不足。三维格局定量分析及其环境效应是未来城市景观生态学研究新的方向,包括构建综合反映景观格局与大气环境关系的格局指数,建立融合城市景观格局演变动力机制和大气环境因子于一体的多尺度模型,以及加强城市三维景观格局优化研究。     

我国城市大气环境与周边区域二维和三维景观格局关系

城市内部的大气环境受到周边区域景观格局的剧烈影响,小尺度上大气污染状况与周边区域景观格局的关系研究对从城市建设角度减缓城市大气污染有着重要现实意义。本研究以2017年中国30个省会城市的266个大气污染监测站点的NO₂、SO₂、PM_2.5和PM₁₀年均浓度为因变量,选择监测站点周边3 km区域内的10个二维和三维景观格局指数(建筑物数量、建筑物聚集度、建筑物密度、不透水面比例、餐饮数量密度、建筑占地面积、建筑高层比、容积率、建筑面积和建筑物类型Shannon多样性指数)为自变量,利用增强回归树模型研究景观格局对4种大气污染物浓度的影响。结果表明: 4种大气污染物浓度在空间分布上总体呈现出中部和北部城市明显高于东南沿海城市和西南部城市。NO₂、SO₂、PM_2.5和PM₁₀浓度的最大影响因素均为不透水面比例,其相对影响贡献率分别为40.7%、36.3%、51.0%和51.8%。不同区域大气污染浓度最主要影响因子识别结果表明,华东和华中地区为不透水面比例;华南地区为建筑物数量和建筑物密度;华北地区是不透水面比例和建筑物类型多样性;东北地区是不透水面比例和建筑物数量;西南地区是建筑物类型多样性;西北地区是建筑物密度。各区域的主要影响因子差异是气候、地形、城市规划等因素所致。     

深圳市福田区三维城市景观格局变化特征

城市景观是景观变化最快的类型之一,建成景观与绿地景观格局和功能的相互影响及空间配置是城市景观优化的核心。在紧凑型城市快速发展过程中,城市垂直方向增长成为主要扩展方式。如何定量分析三维城市景观格局变化,为城市景观优化提供科学依据还有待深入。选取深圳市福田区,以高分辨率遥感数据和建筑普查数据为基础,运用景观格局指数和景观连通性等方法定量分析建筑景观和绿地景观变化及空间影响。研究结果表明:(1)2003—2016年,福田区建筑景观主要表现为垂直向的立体扩展模式,新增建筑主要为高层和超高层建筑,建筑平均高度增加6.53 m,立体空间体积增加135.58×10~6 m~3,建筑密度仅增加2.42%,建筑景观高度差异逐渐增大,呈现出明显的三维空间异质性。(2)2003—2016年,建筑景观格局由"阶梯式"转变为"金字塔"形,受益于建筑景观的垂向增长,建成景观与绿地景观比例由1.20∶1调整为0.99∶1,建成景观减少4.03 km~2,绿地景观增加2.80 km~2。(3)建成景观的三维立体化释放了绿地景观用地空间,同时也限制了绿地景观的外部连通性,绿地景观连通性较低,大型绿地斑块间缺乏廊道连通,呈现孤岛化。研究可为城市景观空间优化和国土规划等实践提供科学依据。     

基于梯度分析的重庆市主城区城市扩展的景观生态效应

研究快速城市化地区景观格局变化及景观生态效应,有助于加强城市生态环境规划和土地管理。以重庆市主城区为研究对象,借助于Arc GIS 9.3和Fragstats 4.2软件,采用景观扩展指数、景观人工干扰强度模型、景观格局分析相结合的方法,分别从城市扩展模式、人为干扰强度、景观格局梯度等3个方面对1995—2014年研究区城市扩展过程中景观组分变化引起的生态效应进行综合分析。结果表明:2001年之后研究区受地形地貌及交通的影响,占主导优势的边缘扩展模式随时间变化呈减弱趋势,跳跃扩展模式优势却不断增强,而填充扩展模式始终处于同期最低值;1995—2014年,以林地、草地、水域等为主的低、低中强度景观人工干扰区域变化稳中略有增长,但以城乡居民点和工业用地为主高强度景观人工干扰区域却在2007年和2014年呈现出向中、中高强度区域蔓延的态势,旱地、水田空间丧失严重;南-北向和东-西向样带随着距城区中心越远,斑块密度、平均欧式最近邻体距离、Shannon多样性指数值越高,而靠近城区中心区域上述相关景观指数值随时间变化却呈下降趋势;且聚集度指数在时空上的变化却正好与之相反。在南-北向和东-西向样带局部区域景观格局梯度变化存在显著的时空差异,这对城市化过程中景观组分变化引起的生态效应产生深远的影响。     

基于增强回归树和Logistic回归的城市扩展驱动力分析

研究城市扩展驱动力对于准确判断城市发展规律,剖析演化过程和预测城市未来扩展趋势具有重要意义,同时也能为制定合理的调控政策提供指导。以沈阳市1997—2010年城市建成区变化作为因变量,选取三大类10种驱动因子,利用增强回归树(BRT)和Logistic回归两种方法分析影响城市扩展的主要驱动力。结果表明:(1)BRT分析得到影响沈阳城市扩展的驱动因子从大到小依次是:距1997年城区距离、距河流距离、数字高程模型DEM、距高速公路和铁路距离、土地利用类型、开发区规划、GDP、人口密度、坡向和坡度;(2)Logistic回归分析得到影响沈阳城市扩展的前8位驱动因子依次是:开发区、距1997年城区距离、DEM、距高速公路和铁路距离、人口密度、距河流距离、农村居民点和坡度;(3)距1997年城区距离、DEM、距高速公路和铁路距离是影响沈阳城市扩展的主要驱动力,均位于主要因子的前四位;(4)总体来说,沈阳城市扩展受邻域因子影响最大,而自然因子的影响相对较小,社会经济因子则只有开发区和农村居民点对城市扩展影响较大。     

粒度变化对上海市景观格局分析的影响

采用1989年上海市1∶50 000彩红外航空遥感影像解译的土地利用数据,系统分析了粒度变化对中心城区、郊区和城郊结合部3类景观格局分析的影响.结果表明:景观格局指数对粒度具有尺度依赖性,随粒度的变粗,格局指数的变化可归为单调下降、阶梯上升或单峰变化以及不规则变化3类;景观格局指数随粒度变化的曲线存在多个拐点,并对应于合适的景观格局分析尺度,上海城市景观格局分析的合适尺度为10～20 m;不同城市景观类型对景观格局指数的粒度效应具有较大影响,景观格局指数在城郊结合部表现出与城区和郊区不同的变化趋势.     

西安市景观格局演变对生态系统服务价值的影响

研究快速城市化地区景观格局演变对生态系统服务价值的影响,对城市空间格局调控、健康稳定城市生态系统的构建、区域土地资源优化利用和生态环境的保护及区域可持续发展具有重要意义.本文基于西安市3期(1999、2006和2015年)TM遥感影像的解译结果和社会经济统计数据,利用景观生态学和生态系统服务相关理论,分析了城市化影响下西安市景观格局特征和生态系统服务价值的时空变化特征,并定量分析了景观格局演变对生态系统服务价值的影响.结果表明: 随着城市化进程的加快,西安市景观格局发生了很大变化,其中,建设用地和园地景观不断增加,耕地、林地、水域景观减少;研究区景观呈现出愈加破碎化、多样化和不规则化的趋势.1999—2015年,西安市生态系统服务总价值减少19.03亿元.耕地、林地和水域景观生态服务价值下降,园地景观生态服务价值增加;气候调节对生态系统服务的价值贡献率最大,气体调节的价值减少量最大,水源涵养的价值减少率最大.西安市生态系统服务价值中心城区低、南部山区高;1999—2015年,生态服务价值在空间上呈下降趋势,低值区的范围由中心城区逐渐向周边区县扩展.景观格局变化会对区域生态系统结构、功能及过程产生重要影响.城市建筑景观的扩张与蔓延、交通道路网的延伸与交织使各景观类型被严重分割,破碎化增强;对区域生态服务价值贡献率较大的林地、耕地、水域等生态型景观类型减少,最终导致区域生态系统服务价值减少.     

主题分辨率对NDVI空间格局的影响

景观格局与尺度的相互关系一直是景观生态学的研究重点。景观生态学中的尺度内涵包括时间、空间和分析（观察）等。近年来景观格局与空间、时间尺度关系受到广泛关注,而分析尺度对格局的影响探讨较少。地理空间信息的主题分辨率反映了地理空间信息的制图细节,即专题图的分类数。以NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）为专题图内容,选择福州行政区、福州城区和永泰县为研究区域,通过改变NDVI分类数,研究主题分辨率对空间格局的影响。NDVI格局指数包括：斑块数量（NP）、最大斑块占景观面积比例（LPI）、斑块平均大小（AREA-MN）、面积加权平均形状指数（SHAPE-AM）、面积加权平均分维数（FRAC-AM）、蔓延度指数（CONTAG）、散步与并列指数（IJI）、香农多样性指数（SHDI）。结果表明格局指数对主题分辨率（分类数）的连续响应特征如下：初始条件敏感区（分类数2—4类）、敏感响应区（分类数为4—8类）、适合分析尺度区（分类数8—12类）、不敏感区（分类数≥12类）;格局指数与主题分辨率的关系有对数增长、线性增长和幂函数下降等。分析尺度对NDVI空间格局影响的本质原因是相对应的生态系统等级结构的存在     

上海市城市绿地景观空间格局研究

以上海市为研究区域,以遥感与地理信息系统为技术手段,基于2003年航空影像,分别按照景观类型和斑块大小两方面对城市绿地景观进行了类型划分,建立了城市绿地景观空间数据库;并将研究区域划分为8个空间单元,运用景观生态学以及空间分析方法,分别从斑块水平、类型水平、景观镶嵌结构等方面研究了上海市城市绿地景观格局的总体布局特征;选择斑块数量、斑块面积标准差、面积均值、周长均值、分维数等若干景观生态学指数来研究城市绿地景观镶嵌结构的数量特征,探讨了城市绿地景观在城市扩展与城市景观格局演变过程中所呈现的时空规律,旨在为城市规划与发展提供决策依据。     

基于地理探测器的河南省植被NDVI时空变化及驱动力分析

植被作为陆地生态系统的主体,能够有效反映全球或区域尺度下的生态环境变化状况。分析植被覆盖时空动态变化特征及驱动力因素,对区域生态系统可持续发展具有重要意义。本文利用归一化植被指数(NDVI)作为指标,研究2000—2019年河南省植被时空动态变化特征,基于地理探测器模型分析河南省植被的空间异质性及其驱动力,并通过Hurst指数分析植被的未来趋势。结果表明：2000—2019年河南省NDVI整体呈现波动上升趋势,增长速度为0.016 10 a^-1,其中2009—2019年增长速度减缓并出现减小趋势;土壤类型、土地利用类型、GDP和人口密度4类因子对NDVI空间分布的影响程度最大;单一因子影响力均低于任两个因子的交互解释力,其中,自然和人为因子的交互作用对NDVI空间分布有明显的影响;由Hurst指数分析发现,河南省未来NDVI变化呈现反可持续性特征,Hurst指数<0.5区域占整个研究区域的植被覆盖度百分比为58.3%,整个研究区未来主要呈现下降趋势。     

上海城市土地利用格局的景观生态学分析

在RS(遥感)与GIS(地理信息系统)技术支持下,本文以上海市外环以内的城市中心区为研究区域,利用景观生态学方法研究了在不同粒度下城市景观镶嵌结构的空间特征,并结合半变异函数,对不同研究幅度下的城市景观空间格局进行分析研究。结果显示:不同粒度下所得的景观指数有明显差异。就本研究区域而言,在20 m粒度下,具有明显的城市景观特征;不同幅度下的景观指数空间格局总体相似,但较小的研究幅度对于小尺度的格局变化比较敏感,而较大尺度下的空间格局变化更易从较大幅度的图中表现出来;不同的景观指数对尺度变化响应不同;各景观指数受不同过程影响的大小不同,从而使得不同景观指数的空间格局表现不同;从总体上看,该区域范围内N45°E和E0°方向上景观空间变异明显。     

基于CFD的建筑对城市湖泊湿度效应的影响模拟

城市湖泊水体作为城市生态空间的重要组成部分,对于缓解城市热岛效应具有重大意义。采用定点实测与CFD(Computational Fluid Dynamics)模拟相结合的方法, 以相对湿度为小气候要素重点讨论了建筑因子(建筑后退湖岸距离、建筑高度以及建筑间距)对夏季城市湖泊增湿效应的影响程度。研究结果表明: (1)湖泊周边建筑是影响湖泊湿度效应的重要因素之一, 城市湖泊湿度效应受城市主导风影响较大, 在上风向1 km以及下风向3 km区域范围内湖泊的增湿作用明显; (2)在建筑密度较大时, 仅增大建筑后退距离或增大建筑间距均能使湖泊周边热湿环境得到一定改善, 但对上风向区域影响效果有限, 其相对湿度变化为0.1%-1.2%; (3)建筑高度的改变对城市湖泊湿度效应影响最大, 在下风向区域尤为明显, 其相对湿度变化为2.1%-4.1%。综上, 只有充分考虑湖泊周边建筑因子对湖泊湿度效应的影响才能使得城市湖泊的增湿效应达到最大的优化, 该结果能加深对城市湖泊湿度效应的了解, 对于城市生态空间的整体规划具有参考意义。     

上海市城乡梯度景观格局分析

利用 2 0 0 0年的土地利用数据 ,在 GIS的支持下 ,结合景观格局指数和梯度分析方法 ,研究了上海市景观结构及其在城市化梯度上的空间特征。结果表明 ,上海市的景观结构中 ,农田为优势景观 ,占整个景观比例的 6 0 %左右 ,而反映城市化的工业、居住和基础设施景观则占 2 2 % ,表明上海的城市化程度已经很高 ;郊区居住用地比例过大 (12 .6 9% ) ,城乡交错带居住区与工业区的高度混合显示上海市的景观结构需要优化 ,以提高土地利用率。样带上类型水平的景观格局指数分析表明各种景观类型表现出独特的空间特征 ,明显反映了城市化的梯度和前沿 ;而景观水平的格局分析则表明城市化导致景观的破碎化程度增大 ,景观异质性增高 ;景观格局指数曲线在城市化梯度上呈双峰型 ,是上海中心城区和浦东新区城市化区域的具体表现。研究结果表明景观格局指数和梯度分析相结合 ,是检测城市化和城市形态的有力工具。     

烟台市城镇空间扩展及区域景观生态风险

采用遥感、GIS及数理统计方法,引入城市扩展强度指数研究了烟台市区1974—2009年城镇空间扩展时空变化特征,并利用景观指数和生态风险指数,研究了1990—2009年在城镇扩展下的烟台市区城镇景观格局动态变化和区域生态风险空间特征。结果表明:1974—2009年,烟台市区城镇用地面积增幅189.77 km2,其中2004—2009年城镇用地扩展强度指数是1974—1990年的3.92倍。城镇和耕地分别是研究区土地利用面积变化最显著的两大类型,土地利用格局景观指数变化反映出该期间人类活动干扰强度逐渐加剧。研究区景观生态风险呈圈层状分布,靠近海岸线的区域生态风险较高,远离海岸线的内陆生态风险则较低。2009年高生态风险区和较高生态风险区比例是1990年的2.23倍,城镇扩展强度与区域生态风险之间呈现良好的线性关系。     

基于GIS的北京市城乡景观格局梯度时空变化研究

利用遥感和GIS的技术手段,对1990年和2000年北京市的土地利用数据进行了景观格局指数计算及景观梯度分析和时空变化分析,从而得出了北京市10年间城市化过程中土地利用景观结构变化特征和城乡景观的梯度变化的时空特点.结果表明,1990年和2000年北京市景观以林地和耕地为主,城镇用地总面积大量增加,2000年其总面积和农村居民点景观面积差别很小,北京的城市化水平已经达到较高程度.城镇用地景观沿样带分布呈典型的"凸"字形,城镇用地比例随距离市中心距离的增大而逐渐减小,城市化过程在10年间继续向郊区推进,向北扩张强度大于向南.城区范围不断扩大,中心城区聚集性大幅度增大,城乡交错带的景观斑块密度增大,景观破碎程度加剧,是景观格局变化最剧烈的区域.利用景观格局指数在样带上的梯度分布和其随时间的变化来分析城市发展特点、模式是一种研究城市化过程的重要手段.     

长沙市热力景观空间格局演变分析

城市热环境是城市生态环境效应研究的热点之一,其演变规律的研究为缓解城市热岛带来的负效应、促进城市可持续发展提供依据。以2004年和2010年Landsat7 ETM+遥感影像数据和土地利用现状数据为数据源,在地表亮度温度反演的基础上,运用景观指数并结合GIS空间分析技术,采用移动窗口和梯度分析结合的方法,分析2004—2010年长沙市中心城区热环境的空间格局动态变化,通过分区统计法分析了不同热力景观等级下不同城市景观的空间格局变化,从景观尺度上阐明城市景观类型组成和空间格局与地表温度空间分异之间的关系。研究结果表明:2010年热岛区域扩大且更加分散,面积比2004年增加15.01km2,新增区域主要分布在金霞、岳麓和星沙的新兴工业园区;中心城区热力景观格局在景观水平上具有明显的空间分异特征,在从中心位置到偏北、偏东和偏南方向上,热力景观从市区向周边郊区呈现破碎化、多样性递增、形状复杂化,而从中心位置到偏西方向上与之相反;景观类型组成和空间布局对地表热环境产生不同影响,耕地、林地在热力景观内的优势度越大、分布越集中,地表降温效果越显著;反之,建设用地斑块越大、凝聚程度越高、形状越规整,地表温度越高,热岛效应显著。     

深圳城市扩展模式的时空演变格局及驱动力分析

城市扩展是城市化过程最显著的特征之一, 研究不同城市扩展模式的景观格局演变规律对理解城市化过程, 揭示城市格局演变规律和形态发展特征具有重要意义。以快速城市化典型地区--深圳市为研究区域, 通过对1980-2010年6期Landsat遥感影像进行解译, 将城市扩展模式识别与景观格局指数分析方法相结合, 对城市景观格局进行分析, 对比不同区域不同扩展模式的城市扩展格局, 并探究城市增长的社会经济驱动因素。结果表明: 过去30年间城市用地类型转变为深圳景观主导类型, 其空间格局破碎化程度增加, 2005年后斑块破碎化程度下降; 两种城市增长模式中, 边缘扩展是城市增长的主要方式; 深圳城市扩展格局动态是以国家政策为导向的经济发展、人类活动和城市规划等多重因素共同驱动作用的结果。     

基于亚像元估测的城市硬化地表景观格局分析

城市硬化地表不仅是影响城市生态环境质量重要因子,也是定量描述城市地表物理特征,进行城市景观分类的基础.基于多种分辨率遥感影像亚象元分类提取硬化地表成为近年来的研究热点.利用TM/ETM＋和Quickbird不同分辨率遥感数据,以北京市中心城区为研究区域,对比分析回归树法和多元回归法的估测精度,选出预测硬化地表指数（Impervious surface index,简称为ISI）最优估测模型,并进行景观分类与城市景观格局分析.结果表明：（1）回归树亚象元估测法是提取硬化地表信息的一种有效的方法（最大相关系数＝0.94）,不同季节遥感影像可以挖掘地物在不同时期光谱差异,提高分类精度.（2）根据硬化地表指数划分城市用地类型,提供了量化分类的依据;（3）北京城市硬化地表景观格局表现出极强的空间梯度性,从北京市中心到郊区,ISI逐渐降低：城市二环以内,ISI平均值为67.32%,集中分布在高于60%范围;二环-四环分布比较相似,平均值分别为65.91%、66.13%;四环-五环区域ISI下降迅速（ISI=46.42%）,存在两个高峰,分别是低于＜20%和＞70%;六环以外区域,非硬化地表成为主要类型（ISI=9.32%）;（4）北京市景观格局在不同区域差异巨大：从市中心到市郊,景观破碎化程度加强,平均斑块面积逐渐增加,高密度城市用地比例逐步下降,自然地表平均面积呈现U形分布;中等密度城市用地斑块密度最高,破碎度最高;城市用地形状比自然地表复杂,低密度城市用地形状最为复杂.（5）运用回归树亚象元估测法提取出北京中心城区硬化地表信息,为城市地表景观特征提取与高精度量化分类提供了新的研究方法与研究思路,在此基础上进行了景观分类及景观格局分析,进一步推广并论证了硬化地表在景观生态学研究中的应用价值.     

徐州城市景观格局对绿地植物多样性的多尺度影响

城市地表景观的变化导致城市生物栖息地的损坏、破碎和丧失,致使城市生物多样性下降.为探讨城市景观格局变化对植物多样性的影响,本研究以徐州市绕城高速公路内的城区为对象,采用布朗布伦奎特(Braun-Blanquet)盖度等级法对36块城市绿地植物群落进行调查,并对不同绿地植物群落的物种多样性进行了分析.同时,以研究区2005和2015年的Landsat ETM遥感影像作为基础数据源,在Erdas、GIS、Fragstats软件的支持下,以每块调查样地为中心,分别建立9个不同半径的缓冲区,计算各缓冲区内表征斑块形状、破碎度和连通性共3类39个景观指数,在此基础上,运用冗余分析(RDA)筛选出不同幅度下对城市绿地植物多样性有显著影响的景观格局指数.结果表明: 植物多样性对景观整体格局和景观要素的响应具有明显的时间和空间尺度效应.2005年,未利用地和农田的破碎度、形状指数在800 m半径的缓冲区内能更好地解释植物多样性,建筑用地的破碎度和连通性指数在800～2000 m范围内对植物多样性有重要影响;2015年,草地和林地景观在800 m缓冲区内可更好地解释植物多样性,而建筑用地和未利用地在1000～2000 m范围内对植物多样性有显著影响;研究区当前植物多样性受2005年类型水平景观指数的影响更显著,说明研究区植物多样性对周边景观格局变化的响应存在一定的时间滞后;景观水平的格局指数与类型水平指数特征较为一致,说明物种与空间尺度的相互作用更多依赖于景观类型.     

上海市景观格局的人工神经网络(ANN)模型

定量分析城市景观的空间格局,深入研究景观格局的形成机制,将有助于理解城市景观的格局与过程,分析城市化的社会、经济和生态学后果以及制定更有效的景观管理策略。研究以城市景观生态学途径,应用基于GIS的景观格局分析与人工神经网络(ANN)相结合的方法定量分析上海市城市景观格局(1994年)及其变化规律,建立了能够较好地模拟上海市景观格局对居住区用地、道路密度、人口密度、城市发展历史与黄浦江等自然、社会、经济因素响应的人工神经网络。结果表明,人工神经网络方法适于研究城市化驱动因素与城市景观格局的非线性对应关系,为景观格局形成机制和景观空间结构与生态学过程相互关系的深入研究提供了一条有效、实用的研究途径。