姬靜

摘要：城市生態(tài)景觀格局遭到破壞，使城市綠地功能退化，為有效保障城市生態(tài)景觀健康狀態(tài)，研究可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。以陜西省成陽市作為研究對象，對其區(qū)域概況展開分析，明確該城市景觀優(yōu)化過程中相關(guān)數(shù)據(jù)來源。完成生態(tài)景觀健康評價，制定城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型，利用粒子群算法對模型實施求解，完成可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化。實驗結(jié)果表明，利用該方法開展城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化時，優(yōu)化效果好。

關(guān)鍵詞：可持續(xù)性；研究區(qū)域概況分析；城市生態(tài)景觀格局；空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型

中圖分類號：X22 文獻標(biāo)志碼：A

前言

隨著中國工業(yè)化進程的不斷深入，被污染區(qū)域不斷增加，生態(tài)環(huán)境遭到嚴重破壞，許多城市面臨著綠化覆蓋率低、綠地分布不均衡問題，不利于實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展。為此，對于目前城市景觀格局空間結(jié)構(gòu)，需要提出相應(yīng)的空間優(yōu)化措施，以實現(xiàn)健康的城市發(fā)展，提高居民的生活質(zhì)量。

郭貫成等確定目標(biāo)位置，基于發(fā)展角度建立灰色- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型，預(yù)測當(dāng)?shù)貐^(qū)域人口數(shù)量以及空間布局優(yōu)化需求。基于當(dāng)?shù)啬繕?biāo)的相關(guān)要求以及質(zhì)量評價結(jié)果，優(yōu)化空間布局?；翦\庚等確定目標(biāo)城市，獲取該地歷史節(jié)點土地利用數(shù)據(jù)，使用相關(guān)軟件預(yù)測未來土地格局。通過形態(tài)學(xué)格局分析識別景觀要素以及相關(guān)評價指標(biāo)，對該地生態(tài)源地等數(shù)據(jù)展開獲取，建立城市景觀生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)景觀格局優(yōu)化。李影等確定研究對象后，在實地樣本檢測基礎(chǔ)上，結(jié)合改進的最小累積阻力模型，引入地形濕度、污染特征濃度等影響因子建立一個阻力面。以此為基礎(chǔ)，制定優(yōu)化策略，構(gòu)建景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型，從而實現(xiàn)對研究對象的景觀格局空間優(yōu)化。由于上述3種方法沒有在景觀結(jié)構(gòu)優(yōu)化時，基于城市景觀多樣性制定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，導(dǎo)致空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化時的優(yōu)化效果較差。為此，研究可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。

1 研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

將陜西省咸陽市作為此次可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)對象，對該城市區(qū)域概況展開具體分析。

咸陽市屬于暖溫帶，氣候特點為四季冷熱、干濕分明。該市區(qū)的植被類型主要為落葉闊葉林，多為褐色土以及粘黑壚土，其中黃綿土分布最廣。咸陽市自身現(xiàn)轄九縣兩區(qū)兩市，常住人口約為416.9×104人，全年生產(chǎn)總值約為2 817.6×108元，人口密度約為480人/km2。

1.2 數(shù)據(jù)來源

開展城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中，咸陽市數(shù)據(jù)來源主要為近期采集的遙感數(shù)據(jù)、氣溫降水?dāng)?shù)據(jù)以及自然保護區(qū)分布數(shù)據(jù)，具體空間分布數(shù)據(jù)為，基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)以標(biāo)量形式呈現(xiàn)，分辨率為1：400萬，數(shù)據(jù)來源為城市行政劃分、道路交通以及河流水系等分布數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)以標(biāo)量形式呈現(xiàn)，分辨率為1：10萬，數(shù)據(jù)來源為Landsat影像、氣溫降水?dāng)?shù)據(jù)以柵格形式呈現(xiàn)，分辨率為500 m，數(shù)據(jù)來源根據(jù)地方氣象站計算年均值、土壤數(shù)據(jù)以柵格形式呈現(xiàn)，分辨率為1 000 m，數(shù)據(jù)來源基于1：100萬土壤類型圖及普查數(shù)據(jù)。

2 城市生態(tài)景觀健康評價

咸陽市生態(tài)景觀健康評價體系建立過程中，遵循系統(tǒng)整體性原則以及區(qū)域性原則，結(jié)合咸陽市自身城市特點，以及生態(tài)景觀破壞以及污染情況，構(gòu)建生態(tài)景觀健康評價體系，見圖1。

分析圖1可知，咸陽市城市生態(tài)景觀健康評價指標(biāo)體系通過確定的4個項目層，選取了20項指標(biāo)，并采用熵權(quán)法獲取指標(biāo)權(quán)重，由此完成城市生態(tài)景觀健康評價。

3 可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型構(gòu)建及實現(xiàn)

將城市景觀多樣性、均勻度指數(shù)、聚集度指數(shù)以及城市區(qū)域綠地覆蓋率作為優(yōu)化目標(biāo)，具體優(yōu)化函數(shù)如式（1）所示：

式（1）中，SHDI為城市景觀多樣性最大系數(shù)，pu為生態(tài)景觀面積占總面積百分比，r為景觀類型，u為各類景觀面積，E為景觀的均勻度指數(shù)，H為修正Simpson指數(shù)，CR為聚集度指數(shù)，C為多樣性指數(shù)，Cmax為最大指數(shù)取值，O為城市公共綠地、道路綠地以及其他附屬綠地的總面積，S為城市建成區(qū)面積，G為城市建成區(qū)綠地率，f（x）為總目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，δbest為優(yōu)化最佳系數(shù)，ω為函數(shù)權(quán)重。

根據(jù)上述建立的目標(biāo)函數(shù)，制定與之相適應(yīng)的約束條件，以此完成可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型的建立，結(jié)果如式（2）所示：

式（2）中，b為模型偏置項表述成形式，ω為模型權(quán)重，s．t為約束條件。

模型完成建立后，采用粒子群算法對模型展開求解，完成對城市生態(tài)景觀格局的空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化，具體流程為：

（1）根據(jù)上述確定的相關(guān)數(shù)據(jù)來源，建立數(shù)據(jù)集作為模型輸入向量。

（2）根據(jù)模型輸入向量獲取初始種群，設(shè)置粒子群加速權(quán)重、飛行速度以及最大迭代次數(shù)等參數(shù)。

（3）初始化粒子群中各個粒子的位置、速度以及屬性，結(jié)果如式（3）所示：

式（3）中，αxq、αyq分別為粒子在不同方向的速度值，αxmax、αymax分別為粒子在不同方向的最大控制速度，rand為隨機常數(shù)系數(shù)。

（4）根據(jù)模型數(shù)學(xué)形式M，計算出模型慣性權(quán)重，并以此為基礎(chǔ)計算目標(biāo)函數(shù)適用度值F。

（5）通過確定的粒子適應(yīng)度值，獲取當(dāng)前狀態(tài)下優(yōu)化模型的粒子最佳適應(yīng)度值q'b以及全局最優(yōu)值q'g，從而更新粒子群飛行速度以及當(dāng)前位置。

（6）由于粒子的最大飛行速度amax會限制粒子實際飛行速度，設(shè)置約束條件為αq=αmax，ifα>αmax，解決因粒子飛行速度過慢而出現(xiàn)的粒子陷入局部最優(yōu)解問題。

（7）最后根據(jù)（6）的約束條件，完成粒子全局最優(yōu)解的獲取，由此實現(xiàn)可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型的求解。

4 實驗分析

為驗證可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型的實際有效性，需對其展開測試。測試過程中，選取所提方法、文獻[3]方法以及文獻[4]方法開展城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化，以此驗證不同方法在城市景觀格局優(yōu)化過程中實際優(yōu)化效果。

4.1 結(jié)果分析

4.1.1 城市生態(tài)景觀多樣性測試

選取陜西省咸陽市2020年- 2021年數(shù)據(jù)為未優(yōu)化前景觀格局數(shù)據(jù)，使用3種方法開展城市可持續(xù)化生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化。通過式（1）計算景觀多樣性，對比不同方法的咸陽市景觀多樣性結(jié)果，見表1。

由上述可知，通過對咸陽市城市生態(tài)景觀結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果來看，文獻[3]方法和文獻[4]方法優(yōu)化后的景觀多樣性與期望結(jié)果之間差距較為明顯。所提方法的景觀多樣性結(jié)果與制定的目標(biāo)結(jié)果相同，說明利用所提方法開展城市生態(tài)景觀結(jié)構(gòu)優(yōu)化具備有效性。

4.1.2 城市區(qū)域綠地覆蓋率測試

采用3種方法開展城市生態(tài)景觀結(jié)構(gòu)優(yōu)化，通過式（1）計算優(yōu)化后的城市區(qū)域綠地覆蓋率。不同方法的城市區(qū)域綠地覆蓋率優(yōu)化結(jié)果見圖2。文獻[3]方法

分析圖2可知，開展城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中，所提方法的城市綠地覆蓋率高于文獻[3]方法和文獻[4]方法，優(yōu)化效果更好。主要是因為所提方法在制定優(yōu)化目標(biāo)時，充分考量了城市多樣性以及聚集程度兩個指標(biāo)，具有較好的優(yōu)化效果。

4.1.3 城市生態(tài)景觀均勻度指數(shù)測試

采用上述3種方法開展城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化，對不同方法的景觀均勻度指數(shù)展開測試，將指數(shù)范圍設(shè)定在[0，1]范圍內(nèi)。不同方法的景觀均勻度指數(shù)在期望結(jié)果方面，所提方法期望結(jié)果值為0.98、文獻[3]方法期望結(jié)果值為0.98、文獻[4]方法期望結(jié)果值為0.98，在實際聚集度方面，所提供的方法實際聚集度為0. 98、文獻[3]方法的實際聚集度為0. 88、文獻[4]方法的實際聚集度為0.90。

分析上文可知，文獻[3]方法和文獻[4]方法的景觀均勻度指數(shù)與期望結(jié)果之間存在一定差距。所提方法的景觀均勻度指數(shù)與期望結(jié)果一致，說明利用所提方法能夠有效開展景觀結(jié)構(gòu)優(yōu)化，使得景觀均勻度變高。

4. 1.4 城市生態(tài)景觀聚集度指數(shù)測試

評價生態(tài)景觀聚集度可以為城市規(guī)劃和生態(tài)管理提供重要的依據(jù)。基于評估結(jié)果，規(guī)劃者可以更好地識別生態(tài)景觀的熱點區(qū)域和薄弱環(huán)節(jié)，并采取相應(yīng)的措施來優(yōu)化和增強城市生態(tài)系統(tǒng)，采用不同方法開展城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化，對比3個優(yōu)化時期的不同方法生態(tài)景觀健康等級，見圖3。

分析圖3可知，開展城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化時，文獻[3]方法和文獻[4]方法在3個優(yōu)化時期的城市生態(tài)景觀聚集度指數(shù)均低于所提方法，說明所提方法能夠成功實現(xiàn)生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，從而使該城市景觀結(jié)構(gòu)聚集度增加，生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)力較強。

5 結(jié)束語

隨著城市環(huán)境污染的不斷惡化，針對城市生態(tài)景觀開展可持續(xù)發(fā)展的景觀空間格局優(yōu)化就顯得尤為重要。為此，建立可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。根據(jù)城市生態(tài)景觀健康指標(biāo)評價體系，科學(xué)評價城市當(dāng)前狀態(tài)下的生態(tài)景觀健康情況，基于城市景觀健康指數(shù)，建立可持續(xù)性城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，進而構(gòu)建生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型，采用粒子群算法對模型展開求解，完成城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化。實驗結(jié)果表明，使用文章方法開展城市生態(tài)景觀格局空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化時，優(yōu)化效果好，景觀均勻度變高，幫助決策者和規(guī)劃者在城市發(fā)展中合理規(guī)劃和管理生態(tài)景觀，實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的保護和可持續(xù)利用。

基金項目：陜西省教育廳專項科研項目（21JK0420）；咸陽師范學(xué)院專項科研基金項目（XSYK19004）；咸陽師范學(xué)院“學(xué)術(shù)骨干”人才項目資助（XSYXSGG202114）