蘇南水網地區藍綠空間格局多情景模擬預測

丁金華，孫 琦

（1.蘇州科技大學 建筑與城市規劃學院，江蘇 蘇州 215011；2.棗莊職業學院，山東 棗莊 277800）

新型城鎮化建設的推進為蘇南水網地區城鄉建設帶來了經濟的快速發展，但同時也給區域生態環境保護帶來壓力，藍綠交織的水網地域特色景觀正面臨逐漸消失的危機。藍綠空間是水網地區自然生態空間的重要組成部分，也是水網地區地域特色景觀的載體[1]。水網地區的耕地以水田為主，具有涵養水源、調蓄雨洪的生態功能[2]，與林地、草地等共同構成綠色空間。藍色空間則指河流、湖泊、濕地和坑塘等共同構成的水域空間[3]。目前，國內外學者對于藍綠空間的研究多集中于景觀格局演變[4-5]、空間營建與調控[6-8]、冷島效應[9]以及健康服務功能評價[10-11]等方面，研究區域多集中于城市群區域或城市市域范圍，對具有水網地域特征的城鎮地區藍綠空間格局的研究相對較少。

蘇南水網地區屬于太湖流域，具有得天獨厚的地理條件，形成了水綠共生的整體格局?？焖俪擎偦诖龠M蘇南水網地區社會經濟高速發展的同時，量大面廣的居住區、工業園區等人工開發建設活動對藍綠空間的干擾程度日趨增強。據Landsat 8 影像數據統計，2000—2022 年，蘇州市吳江區建設用地面積由14 653.57 hm2增加至31 008.33 hm2，而藍綠空間面積由107 543.79 hm2減少至91 790.00 hm2。建設用地不斷擴張使得藍綠空間面臨著面積下降、景觀格局破碎、生態效益減弱等問題，水網地區的可持續發展受到沖擊。模擬預測藍綠空間未來發展格局，分析藍綠空間格局未來發展趨勢，總結藍綠空間格局未來演變特征，是保護和恢復水網地區生態環境，促進蘇南水網地區城鄉可持續發展的關鍵。

本研究以具有典型蘇南水網特征的蘇州市吳江地區為代表，在總結2000—2020 年藍綠空間格局演變規律的基礎上，借助CA-Markov 模型，模擬2030 年吳江南片區藍綠空間土地利用多情景發展狀態，并對多情景發展的藍綠空間演變進行定量分析，結合形態學空間格局分析(MSPA)和景觀連通性評價科學解讀藍綠空間景觀生態結構與生態格局特征，為水網地區藍綠空間的保護提供理論幫助與數據支持，以期促進水網地區城鄉可持續發展。

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域概況

吳江南片區隸屬于江蘇省蘇州市吳江區，地處江蘇省東南部，位于31°02′～31°13′N，120°51′～120°42′E，包括了橫扇街道、平望鎮、七都鎮、震澤鎮、盛澤鎮和桃源鎮，面積約606.1 km2。該片區自然環境條件優越，地勢平坦，屬于典型的水網平原，耕地、林地、河流和湖泊資源豐富，形成了水網地區藍綠交錯的獨特格局。但在快速城鎮化建設過程中，吳江區藍綠空間面臨著面積縮減，功能脆弱，空間破碎化等問題。

1.2 數據來源

①2000、2010、2020 年吳江區遙感影像從地理空間數據云平臺Landsat 8 衛星獲取，分辨率均為30 m。以此為基礎數據，結合研究區實地調查結果，使用ENVI 5.3 對遙感影像進行監督分類和人工目視解譯，根據GB/T 21010—2017《土地利用現狀分類》的分類依據和標準，將土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域和建設用地等5 類，經檢驗3 期圖像精度均達到85%以上。②行政區劃邊界數據來源于最新發布的吳江區行政區劃圖，通過地圖數字化處理得到行政區劃邊界矢量數據。③研究區數字高程(DEM)數據為30 m 分辨率的ASTER GDEMV 3 數據，來源于中國科學院地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/)，坡度數據由DEM 高程數據提取得到。④城鎮居民點數據來源于國家統計局官方網站發布的統計用區劃和城鄉劃分代碼等相關信息，將其整理成格式化文本數據，通過地理編碼等處理得到村鎮居民點空間分布矢量點數據。

2 研究方法

2.1 藍綠空間多情景模擬預測

2.1.1 CA-Markov 模型 CA-Markov 模型由Markov 模型和離散動力學元胞自動機(cellular automata，CA)模型[12-13]構成，能夠基于土地利用轉移概率矩陣與土地利用變化適宜性圖集，模擬預測未來格局的演變趨勢。本研究基于IDRISI 7.0 中的CA-Markov 模型，對吳江南片區的土地利用格局變化進行預測，將模擬得到的吳江南片區2020 年土地利用類型圖與實際情況進行比對，檢驗模型精度。在CAMarkov 模型模擬可信度較高的情況下，以2020 年吳江南片區土地利用圖為基礎年數據，分別選取3 種情景下的轉移概率和適宜性圖集運行CA-Markov 模型，得到2030 年吳江南片區多情景土地利用模擬預測圖像。

2.1.2 多標準評價模型 多標準評價模型(multi-criteria evaluation，MCE)由約束條件和適宜因子2 個部分組成，是土地利用多情景模擬轉換規則的核心。本研究借鑒前人的研究結果[14-16]，并結合研究區實際情況和模擬效果，從自然因素和社會因素2 個方面選擇高程、坡度、距村鎮居民點距離、距河流和湖泊距離及人均國內生產總值(GDP)共6 類因子，作為制作適宜性圖集的主要影響因子，約束條件則根據不同的發展情景進行分別設置。

2.1.3 多情景設置 情景分析旨在描述和分析事物發展的各種可能性，對比不同發展路徑下的狀態，為科學規劃決策提供依據[17]。本研究基于CA-Markov 模型和MCE 模型，綜合考慮研究區不同情景的發展需求及轉換規律，參照《蘇州市國土空間總體規劃(2021—2035)》《蘇州市吳江區國土空間規劃近期實施方案》《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》等相關文件，設定吳江南片區3 種土地利用變化模擬情景：①自然發展情景。自然發展情景是基于2010—2020 年吳江南片區的土地利用變化趨勢，按照目前的城鎮化發展模式和土地利用轉移速率，不對耕地、林地、草地和水域與建設用地間的相互轉換進行限制，模擬自然發展情景下2030 年吳江南片區藍綠空間土地利用演變狀況。②生態保護優先情景。生態保護優先情景是以推動生態文明建設為首要，結合蘇南水網地區水網密布，藍綠交織的地域特征，考慮將永久基本農田保護區和生態保護紅線設置為限制轉化區，對建設用地隨意侵占耕地、林地、草地及水域實施管控，降低藍綠空間向建設用地的轉化速率。③城鎮發展優先情景。該情景是以適應蘇南水網地區的經濟與城鎮發展需求為前提，土地利用情景設置中的新增建設用地有可能會占用原有建設用地范圍周邊的部分耕地、林地、草地及水域。

2.2 形態學空間格局分析

形態學空間格局分析(morphological spatial pattern analysis, MSPA)是一種圖像處理方法，可以識別目標像元集與結構要素之間的空間拓撲關系，能夠有效地確定景觀的類型和結構[18]。本研究借助MSPA 分析藍綠空間格局的形態變化及演變趨勢，基于3 種模擬情景下得到的2030 年吳江南片區土地利用類型圖，結合當地實際情況，利用ArcGIS 平臺的重分類工具將生物多樣性潛在力較好的耕地、林地、草地和水域分類為前景像元，建設用地作為背景像元，運用Guidos Toolbox 軟件的MSPA 工具對數據進行腐蝕、膨脹等運算，得到3 種模擬情景下2030 年吳江南片區藍綠空間景觀組成類型及其占比。

2.3 連通性特征分析

景觀連接度是評價景觀結構單元之間連續性的重要指標[19]，也是度量水網鄉村藍綠空間連通性的關鍵指標，數值越高，越有利于藍綠空間格局整體生態效益的發揮?？赡苓B通性指數(PC)綜合考慮了物種遷移能力和擴散概率，是現階段較為成熟的評價指標[20]。

選取對本研究有重要意義的核心區景觀要素，運用Conefor 2.6，參考相關文獻[15,21-22]并結合本研究的研究尺度，設置斑塊連通距離閾值為500 m，連通的概率根據實際情況設為0.5，對研究區的核心區進行景觀連接度評價，篩選出3 種模擬情景下景觀連接度最大的9 個斑塊。按照連接重要性指數( dI)評價各核心區斑塊在整體景觀中的重要值，作為評判核心區景觀連接度的指標，記作可能連通性重要值(dPC)，反映斑塊重要性[23]。

3 結果與分析

3.1 CA-Markov 模型精度檢驗

利用2000、2010 年的土地利用類型數據，獲得2000—2010 年土地利用類型的轉移概率矩陣(表1)。以2010 年的土地利用類型圖作為基礎年數據，以10 a 為迭代周期，比例誤差設為0.15，預測2020 年吳江區南片區土地利用類型圖(圖1)，與2020 年實際土地利用分布圖進行對比驗證，得到Kappa 值為0.886 2，表示模擬的可信度較高，可用來預測研究區后續土地利用變化情況。

圖1 2020 年吳江南片區土地利用現狀與模擬Figure 1 Landuse status and simulation of southern Wujiang District in 2020

表1 2000—2010 年吳江南片區土地利用類型轉移概率矩陣Table 1 Probability matrix of land use type transfer in southern Wujiang District from 2000 to 2010

3.2 多情景模擬下的藍綠空間土地利用分析

以2020 年吳江南片區土地利用空間分布圖為基礎數據，通過MCE 模型，分析各類土地利用適宜性及吳江南片區2010—2020 年的土地利用類型轉移概率矩陣(表2)，并限制不同情景下各類土地利用的約束條件，利用CA-Markov 模型預測3 種情景下2030 年吳江南片區藍綠空間土地利用的變化及各類土地利用的面積、比例(圖2，表3)。

圖2 吳江南片區藍綠空間土地利用變化Figure 2 Landuse change of blue and green space in southern Wujiang District

表2 2010—2020 年吳江南片區土地利用類型轉移概率矩陣Table 2 Probability matrix of land use type transfer in southern Wujiang District from 2010 to 2020

表3 2020—2030 年吳江南片區藍綠空間土地利用數據Table 3 Land use data of blue and green space in southern Wujiang District from 2020 to 2030

由圖2 和表3 可知：2020—2030 年，3 種發展情景下的耕地、林地、草地和水域的土地利用面積及占比變化差異較大。①自然發展情景下，耕地、林地和水域面積隨時間推移而縮減，分別減少了3.32%、0.02%和2.56%，建設用地面積持續增加，增幅約為5.99%，基本延續過去10 a 吳江南片區土地利用的發展規律。②生態保護優先情景下，基于生態文明建設的需求，限制了耕地、林地和水域等向建設用地的無序轉化，藍綠空間土地利用相對穩定，耕地、林地、草地和水域的面積及占比有所增加。相對于自然發展情景，生態保護優先情景下耕地和水域增幅最為顯著，分別為1.84%和2.67%，建設用地增幅減少，從3 627.54 hm2減少到929.88 hm2。③城鎮優先發展情景下，藍綠空間土地利用發生了較為劇烈的變化，相較于生態保護優先情景，城鎮發展優先情景下耕地、林地面積減幅較大，其占比分別下降了6.59%、0.19%，水域面積減少了2 189.43 hm2，而建設用地面積顯著增加，增幅達10.25%。

3.3 基于MSPA 的藍綠空間形態學空間格局分析

由表4 和圖3 可知：2020—2030 年，①自然發展情景下的7 類藍綠空間景觀要素基本延續前10 a 的自然發展規律，核心區、邊緣區等景觀要素占比呈現出整體下降的趨勢，孤島下降率明顯，孤島面積從54.54 hm2減少至30.30 hm2，變化率為-44.44%。孤島面積下降說明可供生物在吳江南片區藍綠空間之間遷移的“踏腳石”數量正在減少。②生態保護優先情景下，藍綠空間景觀要素多呈現良好的發展態勢，其中核心區的增幅最大，增長了490.87 hm2。核心區可作為藍綠網絡中的源地，在生物多樣性保護方面發揮著重要作用，核心區面積的增加反映了吳江南片區藍綠空間的生態功能有所增強。生態保護優先情景下的橋接區和環道區占比分別為0.38%和0.48%，較自然發展情景分別減少了0.21%和0.05%。橋接區是連通各核心區間的廊道，環道區是核心區內部的廊道，兩者是物種遷移、能量流動的重要通道，橋接區、環道區數量的減少反映了吳江南片區藍綠空間景觀破碎化程度的改善。③城鎮優先發展情景下，受建設用地沿分布區域向內外擴張的影響，藍綠空間核心區面積大幅減小，核心區內部的孔隙面積持續增加?？紫妒撬{綠空間核心區內部的孔洞，孔隙面積增幅越大代表藍綠空間核心區內部零散的建設用地越多，藍綠空間的破碎化程度越高。城鎮優先發展情景下孔隙占比較生態保護優先情景增長了2.77%，表明城鎮優先發展情景下吳江南片區藍綠空間正面臨著外部面狀、內部點狀的生態破壞，對維持藍綠空間景觀格局穩定造成不利影響。

圖3 吳江南片區藍綠空間形態學空間格局分析圖Figure 3 Analysis of morphological spatial pattern of blue and green space in southern Wujiang District

表4 2020—2030 年吳江南片區藍綠空間MSPA 景觀類型變化Table 4 Changes of MSPA landscape types in the blue and green space of southern Wujiang District from 2020 to 2030

3.4 基于景觀連接度指數的藍綠空間連通性特征變化分析

由圖4 可知：2020—2030 年，①自然發展情景下，藍綠空間整體景觀連通性呈現略微下降的趨勢。與2020 年吳江南片區藍綠空間景觀連通性現狀相比，畢家灣、沈莊漾區域景觀連通性均有下降，可能連通性重要值分別下降了0.004 3、2.909 9。②生態保護優先情景下，藍綠空間研究區核心區重要斑塊數量較多、相對面積較大，且斑塊較為集中，藍綠空間連通性有所增強。相較于自然發展情景，沈莊漾和嚴士浜區域景觀連通性增長較為顯著，可能連通性重要值分別增加了2.963 5 和11.699 6。③城鎮發展優先情景下藍綠空間受建設用地快速擴張的影響，連通性呈現出快速下降趨勢，其中長蕩—大龍蕩、嚴士浜區域斑塊所受影響較大。相對于生態保護優先情景，長蕩—大龍蕩區域斑塊的可能連通性重要值從98.477 0 下降至88.643 4，降幅約為9.98%。嚴士浜區域景觀連通性受鎮域內建設用地快速擴張的負面影響，同樣呈現大幅下降趨勢，可能連通性重要值由12.814 5 下降至0.353 7，降幅約為97.24%。

圖4 吳江南片區藍綠空間景觀連通性變化Figure 4 Change of landscape connectivity of blue and green space in the southern Wujiang District

4 結論與建議

4.1 結論

本研究基于蘇州市吳江南片區2000、2010 和2020 年3 期土地利用數據，通過參數調配設置CAMarkov 模型，模擬自然發展情景、生態保護優先情景和城鎮發展優先情景等3 種情景下吳江南片區2030 年藍綠空間的發展趨勢，并運用MSPA 和景觀連通性評價對比各情景模擬下的藍綠空間格局。主要結論如下：①從多情景模擬下的藍綠空間土地利用分析來看，自然發展情景下，耕地、林地、草地和水域面積均有不同程度減少，基本延續過去10 a 吳江南片區土地利用的發展規律。在生態保護優先情景下，藍綠空間用地面積呈現整體上升趨勢，建設用地面積增速明顯放緩，反映出生態優先保護情景對控制非藍綠空間用地無序擴張具有顯著成效。城鎮優先發展情景下，耕地、林地、草地和水域等藍綠空間用地面積減少速率較2020 年明顯加快。②從多情景模擬下的藍綠空間形態學空間格局分析結果來看，自然發展情景下，各藍綠空間形態類型基本延續前10 a 的發展趨勢，呈現負向增長，表明如不調整未來發展模式，吳江南片區仍將面臨生態環境保護的壓力。生態保護優先發展情景下，藍綠空間核心區等形態類型呈現出較為明顯的增長趨勢，表明藍綠空間的整體生態效益有所提升。城鎮優先發展情景下，藍綠空間核心區、孔隙等形態類型面積及占比呈現負向發展趨勢，反映出吳江南片區藍綠空間核心區內部的集聚程度受到較大影響，斑塊景觀連通性下降，亟須加強保護力度。③從多情景模擬下的藍綠空間景觀連通性評價來看，藍綠空間核心區的連通性程度在自然發展情景呈現出略微下降的趨勢，畢家灣、沈莊漾區域的景觀連通性降低程度相對明顯。生態保護優先發展情景下，藍綠空間景觀連通性整體呈現上升趨勢，表明以生態保護建設為首要的發展模式對吳江南片區藍綠空間景觀破碎化程度改善具有明顯作用。在城鎮優先發展情景下，受人為活動和建設用地快速擴張等因素影響，長蕩—大龍蕩等區域的景觀連通性下降幅度較為劇烈，反映出未來吳江南片區藍綠空間連通性降低程度還將持續加劇。

4.2 建議

CA-Markov 模型的模擬主要基于土地利用數據分析，雖然解譯多時段的土地利用數據能更細致地體現時空變化，但受區域土地利用數據遙感影像圖精度限制，導致模擬結果存在一定偏差。在后續研究中應進一步提升土地利用數據的分辨率，提高研究結果的精準性。同時，在多情景設置時，本研究結合前人的研究，情景設置主要考慮了自然地理和政策法規，對社會、經濟、人文等方面指標的權衡作用尚未全面考慮，未來將進一步完善多情景模擬的指標體系設置，對每個情景做更全面的定量分析比較。蘇州市吳江區藍綠空間具有典型水網生態結構特征，伴隨快速城鎮化進程，水網地區藍綠空間生態呈現復雜性。面對藍綠空間面積減少，破碎化加劇等問題，未來應該加強對藍綠空間保護，堅守生態保護紅線，管控建設用地快速擴張，保護藍綠空間用地規模，強化藍綠空間生態環境治理。同時，建議整合現有藍綠空間生態資源，通過科學識別重要藍綠空間資源，構建吳江南片區藍綠空間生態網絡等一系列重要舉措，增強藍綠空間連通性，優化城鎮復合生態系統，緩解地區生態矛盾，促進人地關系和諧。