赵琛　覃林　谭玲

摘要：指出了城市景观格局、动态变化及其与生态学过程的相互关系是现在景观生态学研究的重点，随着3S技术的不断发展和新的数学工具的不断引入，出现了大量的前沿理论与研究方法。在近十年国内研究的基础上，对目前最新景观数据获取及处理、景观格局分析、景观动态模拟以及城市热岛效应研究等实际应用进行了概述。并阐述了当前城市景观生态学研究暴露出的一些不足：突出反映在格局指数的滥用，以及对景观格局时空分布与城市化这一生态学过程相互关系的忽视。

关键词：城市景观生态；景观格局；研究进展

中图分类号：Q149 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2014）04-0060-03

1、引言

城市景观作为受人为干扰强度最大的景观类型，也是与人类生活密切相关的、复杂开放的景观生态系统，一直是景观生态学研究的一个重要领域。当前城市景观生态研究已经进入到一个快速发展的时期，在景观生态学的理论基础上，随着研究不断深入，研究范围逐渐扩大，出现了很多新理论新方法，同时也暴露出不少问题。本文针对近年来我国城市景观生态研究的最新进展以及存在的一些问题进行简要介绍。

2、数据获取和处理方法进展

2.1 遥感技术的发展

以卫星遥感影像作为数据源，以3S技术为研究手段已经成为当前景观生态学的一个重要特征。一方面受传感器的各项参数指标以及重访能力限制，另一方面受云层遮挡等天气原因限制，使得获取符合研究时相或研究精度的影像较为困难。目前常见的方法是对现有数据进行整合，如严明等通过SPOT-5、6、GeoEye-1等高分辨率影像分别通过不同的融合方法，探究光谱畸变的大小，为多源数据整合提供了有效参考。

据不完全统计，在2008～2012年的5年里有超过16颗遥感卫星营运，数量和质量上都有较大提高，主要表现在空间分辨率显著提升，提高影像信息价值；在轨卫星组成星座系统，大大提高重访能力；高光谱向着超光谱发展。随着我国航空工业的进步，国产遥感卫星也取得较快发展。于2013年4月发射的高分一号卫星全色波段分辨率可达2m，填补了我国在高分辨率遥感领域的空白。

2.2 景观信息提取方法的改进

在遥感影像信息提取和景观分类方面，过去的研究多使用人机交互的监督分类，是面向像元的分类方法，忽略了像元之间的空间相关性，无法避免“同物异谱、同谱异物”的发生，适用于中低分辨率的影像。而面向对象的分类方法通过确定分类对象的各项光谱、地形纹理特征，逐层逐项地综合提取地物信息，更适用于高分辨率影像。分类时通常采取定性与定量相结合，通过计算各种归一化指数，辅以不同波段权重，在多尺度上对原始影像进行分割。如曹宝等使用面向对象的方法对北京市进行了景观分类，精确度有较大提高，并且克服了因高分辨率影像地物信息过于精细而产生的“椒盐效应”。马树东等在海南基于决策树算法，通过构建改进水陆指数WLI、通用植被指数VIUPD、乔灌草指数GSI等进行面向对象的景观信息提取，也取得了高于传统监督分类的精度。

2.3 空间统计分析的应用

在景观格局的统计分析中，各空间数据相互之间并不独立，且不满足随机变量的要求，更不能进行大规模可重复的检验，因此应用受到限制。空间分析统计不同于以数理统计为基础的格局指数分析，其主要反映空间上的相关与变异，因此可以用来研究景观组成结构、斑块性质和参数的空间相关性、景观格局趋向性、格局尺度效应、格局与过程相互作用等多个方面，具有很强的应用前景。目前已经有不少研究开始着眼于利用地统计学和小波分析等空间统计分析方法，探究城市景观格局的内在关系及生态意义。如蔡青在长沙市利用小波分析识别特征尺度，表明研究区城镇、农田和林地样区特征尺度均为120m。

3、研究内容新进展

3.1 城市景观演变动态模型

国内早在20世纪90年代初，徐岚等人就曾建立马尔科夫模型预测沈阳东陵区景观变化趋势。在传统的研究中常采用空间概率模型、邻域规则模型、景观过程模型等对未来一段时期内的格局变化进行预测模拟。这些模型各有其局限性，如无后效性的马尔科夫模型虽然能较精确地预测土地覆被/利用变化LUCC的数量关系，但是不包含空间信息。针对不同的模型特点，崔福全等在上海进行了城市空间扩展的模拟预测，研究发现尽管模拟机理有所不同，但多种模型预测结果一致性较高，建议将多种模型耦合使用以提高精度。目前常见的动态演变建模方法是将马尔科夫（Markov）过程与元胞自动机（CA）相结合的CA—Markov模型，其以Markov转移概率矩阵作为CA模型中元胞状态转移的参数，赵永华在西安、程刚在济南、胡雪丽在大连等都做过这类模型模拟。

3.2 城市热岛效应研究进展

在城市景观格局演变的生态环境效应中，城市热岛效应最受关注。有关热岛效应的城市景观生态研究层出不穷，但主要集中在热岛的时空分布及其与景观分布格局的相互关系，以此解释热岛形成机制，而忽视了热岛效应的综合环境效应。针对热岛效应的时空分布，由于研究地气候环境等的差异，不同的研究也会得出不同的结论，陈业国等在南宁、拉巴次仁等在拉萨的研究均表明该地区秋冬季节热岛效应最强烈，而张顺谦等在成都的研究得出了相反的结论，热岛效应峰值出现在7月。目前热岛效应强度与季相的关系尚无定论，对热岛的时空分布有待深入研究。

利用热红外波段遥感数据进行地表温度的反演是目前最常见的城市热岛观测手段，这涉及到地表温度反演算法。受大气辐射的影响，卫星辐射亮温与实际的地表温度存在着复杂的函数关系，影响因子较多，而且很多参数无法获得，因此选择合适的反演算法是此方面研究的一个难点。目前常见的算法有单窗算法、普适性单通道算法、劈窗算法、多波段回归法等。目前针对城市热环境的研究多基于TM/ETM+影像，因此适用于一个热红外波段数据的单窗算法使用较多，该算法在国内最常使用的是覃志豪提出的简化单窗算法模型。国内外许多学者在进行研究时都进行了算法比较，如郑文武等通过对单窗算法和普适性单通道算法进行比较，发现两种算法在不同土地覆盖下有较大差异[2”；贾宝全在对西安进行热岛研究时简化了算法，也取得了不错的结果。在具体的研究中还需要辅以相应的气象资料，结合研究区实际情况选取精度最高的反演算法。

在热岛区域分类上，不同于传统的按照不同地表温度进行直接划分，陈云浩等将热场分布视作热力学景观，将“基质一廊道一斑块”的景观格局分析方法直接引入热岛研究中；Xu S.引入“源一汇景观”理论，将建筑用地视作“源”景观、水体植被为“汇”景观，这些都具有一定的探索意义。

3.3 城市景观安全格局的构建

生态安全是指人类生活、生产的基本保障和来源以及适应环境变化的能力等不受威胁的状态。城市化进程带来的一系列问题严重威胁着区域生态安全，因此结合景观生态学理论，构建城市景观安全格局成为一个新的研究点，也是城市景观生态研究的一个重要应用。

景观生态安全格局理论认为任何生态学过程在源一汇景观之间都会受到一个景观阻力，如物种迁徙要受到食物分布的影响，城市化进程要受到地形因素、经济因素等的阻力，这实际上表现为一种潜在可达性。通过景观过程模型，识别出对景观安全起关键作用的关键景观元素、空间位置及相互联系，这就是生态安全格局。在实际应用中，常使用最小累计阻力模型MCR，将建设用地看做源景观，建立经验模型，分析各类自然因子和人为因子如地形、坡度、水域、林地、耕地，城镇人均收入等的阻力系数，即转化为建设用地的难易程度，构建城市扩张的最小阻力面，按照低安全格局、中安全格局、高安全格局等不同状态分析城镇发展的安全底线。也有研究将保护生态用地如林地、水体等作为源景观，获得城镇发展的生态安全底限。该方法要求研究者全面考虑各种因素对城市扩展的阻力系数，并结合研究区实际情况对其赋值，故尚无通用的阻力模型，尚需更多案例来归纳经验模型。或者以不同景观为源，各自构建安全格局后再进行综合考量，也能提高研究的精度。

4、当前城市景观研究的不足

景观格局分析、景观功能和景观动态研究是城市景观生态学的主要研究内容。景观格局作为理解和探究景观功能、景观动态变化及其生态影响效应的基础，一直是研究的热点。但是当前研究普遍采取的是以景观指数来数量化格局信息，这样的做法已经有很多学者提出了质疑，认为现在的景观格局指数陷入了数量多、类型少、生态学意义不明显的怪圈。

景观格局指数现在常有的已有几十种，新的景观格局指数也在被不断创造出来，但是有研究显示大部分指数相互不具有独立性，会带来信息的冗余。为增强其实用性，Riiters等通过相关性分析将这些指数划分为5类，建议构建格局指数数据集进行使用。何鹏利用因子分析等方法将13个景观指数分为3类，并通过敏感性系数确定了4个关键指数；陈文波、肖笃宁等在景观指数相关性分析的基础上对其进行分类，并提出了景观指数适用性的判别原则。李秀珍等借助中性模型对常用的景观格局指数在不同景观格局下的响应进行了探究，指出大部分指标对格局特征的反映并不全面，并推荐了如总周长、孔隙度、聚集度等对格局变化较敏感的指标。

景观格局指数多是利用统计学和信息学原理构建，单单依托数理统计难以反映出空间结构上的信息，其中也并不包含任何生态学过程，过于重视景观格局变化的量化研究，缺乏这一过程中的生态学意义，割裂了景观生态学中的格局一过程理论。也有不少学者针对特定的生态学过程如城市化、荒漠化等构建新的格局指数使用方法，效果较好，如用于欧洲山雀分布研究的连通度指数和陈利顶等在非点源污染中提出的景观空间负荷对比指数等。仇江啸在北京开展的城市化研究中，利用梯度分析的方法，以破碎度指数研究斑块破碎化与城市化进程的关系，构建了破碎度指数与城市化水平之间的倒“u”型关系，进一步表明人口和经济增长是景观破碎化的直接驱动因素。

景观生态学中另一个重要的特点就是研究具有尺度性，在使用景观指数时也要对尺度作用加以考虑。陈利顶等通过总结前人的研究，发现各景观指数不仅对研究区空间异质性敏感程度各异，还往往忽略景观的时间异质性，导致相同景观指数在不同尺度下进行格局分析会产生很大的变异，在研究中需要注意。针对这一点，朱明利用IRS与SPOT影像在上海的研究，表明城市景观研究最佳空间粒度为5～10m。随着高分辨率影像的普及，城市景观研究的适宜尺度是否会发生变化也将是以后研究的一项重要内容。

5、结语

城市景观生态学发展至今已经形成了以3S技术为依托，综合自然、社会、经济等多方面的一门学科。目前关于景观格局与生态学过程的关系、景观动态演变的生态环境影响、景观尺度效应的研究依然不够深入，在大量的景观格局分析中过度使用自身具有局限性的景观指数，造成格局与城市化这一生态过程的割裂，得到的只是一堆复杂的数据，对于解释和解决城市化进程中的各种生态问题没有起到应有的作用。当前我国的城市化已经进入了快速发展阶段，城市景观研究的理论指导意义空前重要。在新技术新理论不断涌现的同时，更需要思考其对景观生态学核心问题究竟有无价值，是否有助于解决现实问题，避免陷入类似景观格局指数滥用的怪圈。