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《上海师范大学》 2017年
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上海城市景观格局、生态效应及恢复力特征

付晶  
【摘要】:城市是人类社会首选的聚居形态,在联合国2014年颁布的《World Urbanization Prospects The 2014 Revision》数据中显示,上海的城市人口规模已经位列全球第三,城市人口数量达2300万,预计到2050年上海市的城市人口数量将超过3000万。在2016年公布的上海市新一轮城市发展总体规划《2040》中则明确指出:到2020年上海将把常住人口控制在2500万以内,到2040年控制在2500万左右,这一估算值远低于联合国报告中给出的人口总数。城市化的两大基本特征是城市人口集聚和大量人工建造的同质化景观,伴随而来的更是城市热岛效应加剧,城市空气污染严重,饮用水质下降,交通拥挤不堪,住房资源紧张,自然资源缺乏,生态系统服务能力降低等各种“城市病”。在发展中国家,由于城市化进程迅速,这些“城市病”显得尤为突出,甚至困扰着城市健康发展的可持续性。城市是由社会、经济、自然三个系统互相关联而组成的综合体,是一个社会生态系统。城市景观生态研究的基本内容包括城市空间结构与生态过程,其研究则注重理解和改善城市化发展的可持续性,如人类活动与城市环境耦合的恢复力与可持续性。恢复力提供了一种动态平衡思想,空间恢复力则可以整合景观生态与可持续发展研究,共同用于理解城市发展的可持续性。本研究以社会生态系统理论、景观生态学理论、恢复力理论、空间恢复力概念为基础,选择上海市为研究案例,结合城市绿色基础设施破碎度高,城市地表辐射效应高和城市空气透明度低三个问题,分析城市景观生态格局与效应,构建恢复力评价模型,甄别恢复力的特征因子,研究时相为2000,2005,2010和2015年,时间跨度共计15年。通过本实证研究达到应用恢复力与空间恢复力概念,提出城市景观格局与生态效应研究恢复力评价模型,甄别恢复力特征因子的目的。本研究共分以下三个部分:第一,设定表征城市复杂系统的自然、社会、经济三个系统中的20个指标为分析对象。这些指标具体包括:绿色基础设施破碎度,地表辐射温度,地表反射率,增强型植被生长指数,植被净光合作用,5个自然要素指标;能源终端消费量,生活能源消费,环境空气质量优良天数,城市垃圾产生量,4个环境统计值;年末常住人口,年末户籍人口,人口密度,外来流动人口数量,城镇人均住房面积,个人民用车辆拥有量,6个社会情况统计值;年环保资金投入,能源消费弹性系数,电力消费弹性系数,人均可支配收入,人均消费支出,5个经济统计值。其中5个自然要素指标数据从遥感数据中获取,其余15个指标数据来自于各年上海市统计局公布的上海市统计年鉴。第二,分析城市绿色基础设施空间格局,评价城市景观生态效应。通过Landsat数据获取四年绿色基础设施空间分布,共4个数据集。利用MODIS产品,获取地表辐射温度,地表反射率,增强型植被生长指数,植被净光合作用同年际四个季节数据,共64个数据集。通过分析绿色基础设施空间形态结构变化,得出上海市15年来城市发展重心结构演变。利用空间自相关Moran’I指数分析城市景观格局与城市景观生态效应68个数据集之间的相关度,得到自然要素指标之间的Moran’I平均值达0.82。第三,整合20个指标构建恢复力评价模型,分析城市恢复力特征因子。根据空间恢复力概念中提出的系统内外部指标,以及“恢复力联盟”对于社会生态系统恢复力评估框架中所采集的指标,结合本研究构建城市景观格局与生态效应的恢复力评价框架。按照相关性分析结果,将本研究中涉及的20个指标,分别对应为利益相关者、生态系统服务补偿、外部要素、内部刺激型要素和内部稳定型要素等要素。据此,进行两两相对的空间回归分析,从时间和空间两个层面讨论R2的数值变化,筛选影响上海市景观格局与效应的恢复力指标是地表透水下垫面结构与人口密度。通过模型构建与数据分析,本研究得到以下四点主要结论:第一,2010年以后上海的城市扩张进入一个新的快速发展阶段,并呈现为市中心绿色基础设施得以改善,郊区城市化发展为轴向蔓延的特征。中心城区的绿色基础设施在逐步提升,但是由于绿色基础设施总体面积比例并不大,尚起不到明显的环境改善作用。郊区(县)的城市化扩张是从2010年以后迅速发展起来的,郊区与中心城区衔接过渡稳定,没有跳跃式发展。城市化扩张为轴向蔓延,并形成了“川”字型城市发展结构,城市的东北方向发展优于西南方向,主要由于东北方向与陆地相连紧密,便于系统内部和外部的物质能量交换。第二,景观格局与生态效应因子之间的关联与制约作用显著。地表辐射温度、空气透明度、植被指数、植被净光合作用以及绿色基础设施结构,互相制约,互相影响,Moran’I平均值为0.82。这表明城市绿色基础设施破碎度越高,相对促进城市热辐射效应,并进一步降低地表反射率。地表辐射温度与地表反射率之间较好的相关性验证了城市的空气污染加剧有一部分原因是来自地表辐射温度产生的效应;而同时产生的反馈结果是空气透明度变差后加剧地表辐射温度的升高。第三,复杂系统具有较好的抵抗外界刺激的能力,促使系统变化的主要因素来自于稳定型指标的数量累积。刺激型指标生态子系统中的空气透明度和社会子系统中的外来流动人口,与系统中其他指标之间的相关性不显著,对复杂系统的作用并不明显。复杂系统的自适应能力强,刺激型指标虽然在短时对系统产生了作用,但是这种影响的表现并不持续,因此,复杂系统可以对抗刺激型指标的作用。从绿色基础设施的形态变化与社会生活生产方式变化的相关性很高可以看出,稳定型指标是引起复杂系统变化的重要因素,稳定变化的指标具有一定的强度和时效性,系统会通过调整去适应这些指标,作出相应的反应。第四,内外部要素的共同作用影响复杂系统的恢复力。从本研究的分析来看外部要素对系统的影响并不显著,但却不能忽略系统内外部要素的共同作用结果。外部要素指标,如地表辐射温度和环保资金投入额,都表现出与绿色基础设施形态结构的相关度高,而绿色基础设施形态结构变化与社会经济因子的关联度高,因此,外部要素和内部要素是共同作用于复杂系统变化的,外部要素的作用影响是间接的。通过线性拆分,厘清因子与因子之间的相关性,甄别出在影响城市恢复力的主要因子是地表透水下垫面结构与人口密度。本研究通过景观格局研究的新方法,即形态学空间格局分析方法,对城市绿色基础设施结构展开分析,引入恢复力与空间恢复力概念,通过探索非线性结构拆分,提炼恢复力评价模型,最终构建了城市景观“格局-过程-效应-可持续性”的研究思路,为城市景观可持续科学研究提供重要参考。
【关键词】:城市景观生态 格局 生态效应 空间恢复力 上海
【学位授予单位】:上海师范大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:P901;X171
【目录】:
  • 摘要3-6
  • Abstract6-16
  • 第一章 绪论16-27
  • 1.1 研究背景16-19
  • 1.2 研究内容19-24
  • 1.2.1 问题提出19-22
  • 1.2.2 研究内容22-24
  • 1.2.3 研究目标24
  • 1.3 关键科学问题24-25
  • 1.4 技术路线25-27
  • 第二章 理论基础与文献综述27-58
  • 2.1 理论基础27-35
  • 2.1.1 城市:社会生态系统综合体27-30
  • 2.1.2 城市景观生态:社会生态系统的过程与效应30-32
  • 2.1.3 可持续性:社会生态系统的属性综合32-35
  • 2.2 城市景观格局及效应35-42
  • 2.2.1 城市景观格局分析35-39
  • 2.2.2 城市景观生态效应评价39-41
  • 2.2.3 评述41-42
  • 2.3 城市景观生态与恢复力42-54
  • 2.3.1 恢复力与空间恢复力43-46
  • 2.3.2 恢复力与城市景观生态46-49
  • 2.3.3 恢复力特征界定49-53
  • 2.3.4 评述53-54
  • 2.4 上海城市景观生态研究54-58
  • 2.4.1 城市扩张与城市化过程评价54-55
  • 2.4.2 城市生态效应研究55-56
  • 2.4.3 评述56-58
  • 第三章 研究区概况与数据处理58-79
  • 3.1 研究区概况58-61
  • 3.1.1 研究区简介58-59
  • 3.1.2 行政区划沿革59-61
  • 3.1.3 自然环境条件61
  • 3.2 数据来源61-70
  • 3.2.1 陆地资源卫星Landsat数据62-63
  • 3.2.2 中分辨率成像光谱仪MODIS数据63-65
  • 3.2.3 统计年鉴数据65-69
  • 3.2.4 其他相关资料69-70
  • 3.3 遥感图像数据预处理70-78
  • 3.3.1 Landsat图像纠正与拼接70
  • 3.3.2 Landsat图像解译与精度分析70-72
  • 3.3.3 MODIS图像读取与精度检验72-76
  • 3.3.4 MODIS图像合成与修补76-78
  • 3.4 小结78-79
  • 第四章 绿色基础设施景观格局分析79-99
  • 4.1 绿色基础设施概念及其分析方法79-81
  • 4.1.1 绿色基础设施概念79-80
  • 4.1.2 绿色基础设施分析方法80-81
  • 4.2 绿色基础设施形态空间格局(MSPA)81-86
  • 4.2.1 全市绿色基础设施形态空间格局分析81-84
  • 4.2.2 各区县绿色基础设施形态空间格局分析84-86
  • 4.3 绿色基础设施时空结构分析86-94
  • 4.3.1 时间特征88-89
  • 4.3.2 空间特征89-91
  • 4.3.3 要素特征91-94
  • 4.4 绿色基础设施空间聚类分析94-98
  • 4.4.1 聚类分析94-95
  • 4.4.2 分析结果95-98
  • 4.5 小结98-99
  • 第五章 城市景观生态效应分析99-129
  • 5.1 城市景观生态效应及其分析方法99-100
  • 5.2 地表辐射温度时空变化分析100-108
  • 5.2.1 全球气温变化100
  • 5.2.2 空间变化分析100-103
  • 5.2.3 时间变化分析103-108
  • 5.3 植被生长指数时空变化分析108-115
  • 5.3.1 植被指数取值方法108-109
  • 5.3.2 空间变化分析109-111
  • 5.3.3 时间变化分析111-115
  • 5.4 空气透明度时空变化分析115-121
  • 5.4.1 空气透明度代用指标115-116
  • 5.4.2 空间变化分析116-118
  • 5.4.3 时间变化分析118-121
  • 5.5 植被净光合作用时空变化分析121-125
  • 5.5.0 植物净光合作用全球变化特点121-122
  • 5.5.1 空间变化分析122
  • 5.5.2 时间变化分析122-125
  • 5.6 城市景观格局效应分析125-128
  • 5.6.1 城市景观格局与生态效应因子空间自相关分析125-126
  • 5.6.2 城市景观格局与生态效应分析126-128
  • 5.7 小结128-129
  • 第六章 城市景观生态恢复力特征分析129-146
  • 6.1 恢复力评价模型构建129-135
  • 6.1.1 空间恢复力与城市景观生态129-130
  • 6.1.2“恢复力联盟”指标解释130-131
  • 6.1.3 恢复力评价模型131-135
  • 6.2 评价标准与方法135-137
  • 6.2.1 评价标准135
  • 6.2.2 评价方法135-137
  • 6.3 指标的相关性分析137-143
  • 6.3.1 基于利益相关者的相关性分析137-138
  • 6.3.2 基于刺激型变量的相关性分析138-140
  • 6.3.3 基于稳定型变量的相关性分析140-141
  • 6.3.4 基于外部要素的相关性分析141-143
  • 6.4 评价结果与分析143-145
  • 6.4.1 上海城市景观恢复力特征因子143-145
  • 6.4.2 城市环境管理相关性建议145
  • 6.5 小结145-146
  • 第七章 结论与展望146-152
  • 7.1 主要结论146-148
  • 7.2 研究意义与创新148-150
  • 7.3 讨论与展望150-152
  • 参考文献152-161
  • 附录161-172
  • 攻读博士期间主要科研与发表论文172-173
  • 致谢173-176

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