城市绿地系统进化特征及驱动机制分析——以河南省许昌市为例

doi:10.12302/j.issn.1000-2006.202208012

国家林草科技领军期刊
中国精品科技期刊
中国高校百佳科技期刊
江苏省新闻出版政府奖期刊奖
RCCSE林学权威期刊（A+）
CSCD核心期刊
Scopus数据库收录期刊
中文核心期刊
SCD核心期刊

作者加群：102861116

微信公众号：南京林业大学学报

高级检索

南京林业大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 48 ›› Issue (3): 275-284.doi: 10.12302/j.issn.1000-2006.202208012

城市绿地系统进化特征及驱动机制分析——以河南省许昌市为例

刘杰¹(), 张浪¹^,^*(), 张青萍²^,^*()

1.上海市园林科学规划研究院,上海 200232
2.南京林业大学风景园林学院,江苏南京 210037

收稿日期:2022-08-03 修回日期:2022-11-23 出版日期:2024-05-30 发布日期:2024-06-14
通讯作者: *张浪(zl@shsyky.com),教授,负责选题及学术指导;张青萍(qpzh@njfu.edu.cn),教授,负责论文修改。
作者简介:刘杰(liujie@shsyky.com),工程师,博士。
基金资助:
国家自然科学基金项目(32171569);上海市科委科技创新行动计划(19DZ1203301)

The evolution and driving mechanism of urban green space system: a case study of Xuchang City, Henan Province, China

LIU Jie¹(), ZHANG Lang¹^,^*(), ZHANG Qingping²^,^*()

1. Shanghai Academy of Landscape Architecture Science and Planning,Shanghai 200232,China
2. College of Landscape Architecture,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China

Received:2022-08-03 Revised:2022-11-23 Online:2024-05-30 Published:2024-06-14

摘要/Abstract

摘要：

【目的】基于资源约束趋紧、用地集约发展的现状,分析城市绿地系统的生态、社会和经济功能,探讨其进化特征及深层驱动机制,为城市用地的高效配置、城市建设的决策支持提供依据。【方法】选择河南省许昌市为研究对象,以2010、2014、2019年为研究时间节点,采用回溯法镶嵌土地利用模拟模型,结合随机森林(RF)回归从政策因素、自然因素、社会经济因素等方面解析城市绿地系统进化的驱动机制。【结果】 ①2010—2019年,许昌市城市绿地系统的空间进化趋势与城市规划政策的引导基本保持一致,主要向东北和北方向发展。②规划政策对于城市绿地系统的影响机制可能是积极的保护,也可能是消极的侵蚀;基于未来土地利用变化模拟模型,可反馈规划政策的作用机制,并建立政策失效的分析框架。③社会经济因素对乡镇级别城市绿地系统的面积变化和景观格局指数变化影响较为显著,自然因素的影响较小,尤其对位于平原地区的许昌市而言,地形的影响最微弱;景观格局指数斑块密度(PD)能较好反映城市绿地景观格局与各驱动因素之间的相关性。【结论】规划政策因素为城市绿地系统进化的导向驱动,社会经济因素为城市绿地系统进化的直接驱动,而自然环境因素的驱动作用相对较弱;城市绿地系统进化驱动机制的探讨是增强新国土空间规划体系下城市绿地系统专项规划科学性、前瞻性的必要途径。

关键词: 城市绿地系统, 进化特征, 驱动机制, 社会经济因素, 政策因素, 许昌市

Abstract:

【Objective】 Owing to tighter resource constraints and intensive land development, we analyzed the ecological, social, and economic functions of urban green space system (UGSS), and determined its evolutionary characteristics and driving mechanism. To provide a basis for efficient urban land allocation and decision-making support for urban construction. 【Method】 Xuchang City (Henan Province) was selected as a case study, using time nodes data from 2010, 2014 and 2019. We applied the backtracking method with a land use simulation model and random forest regression; driving factors such as policy, natural and socioeconomic factors were analyzed. 【Result】 (1) From 2010 to 2019, Xuchang’s UGSS developed from the northeast and north, which was consistent with the guidance of urban planning policies. (2) The impact of planning policy on UGSS could either be positive protection or negative erosion. The GeoSOS-FLUS model and the backtracking method could simulate the changes in the UGSS, which could then be used to determine the impacts of the planning policy and establish an analytical framework for policy failure. (3) Socioeconomic factors had a significant impact on changes in the areas of township-level UGSS and the landscape pattern index, whereas natural factors had lower impacts. In Xuchang, which located on a plain, topography, had the smallest impact on changes in UGSS. The patch density changes in the UGSS had a high goodness of fit with each driving factor, which reflects the correlations between the UGSS landscape pattern and its driving factors. 【Conclusion】 Planning policy is the guiding driver of changes in UGSS, whereas socioeconomic factors directly drive changes in UGSS and natural factors have relatively little impact. Determining the evolution law of UGSS is necessary for enhancing scientific and forward-looking planning for UGSS under the new territorial spatial planning system.

Key words: urban green space system, evolution characteristics, driving mechanism, socioeconomic factors, policy factors, Xuchang City, Henan Province

中图分类号:

TU986

刘杰,张浪,张青萍. 城市绿地系统进化特征及驱动机制分析——以河南省许昌市为例[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2024, 48(3): 275-284.

LIU Jie, ZHANG Lang, ZHANG Qingping. The evolution and driving mechanism of urban green space system: a case study of Xuchang City, Henan Province, China[J].Journal of Nanjing Forestry University (Natural Science Edition), 2024, 48(3): 275-284.DOI: 10.12302/j.issn.1000-2006.202208012.

图/表 9

表1

表2

图1

图2

图3

表3

表4

表5

表6

参考文献 29

[1]	LIU J, ZHANG L, ZHANG Q P, et al. Spatiotemporal evolution differences of urban green space:a comparative case study of Shanghai and Xuchang in China[J]. Land Use Policy, 2022, 112:105824.DOI: 10.1016/j.landusepol.2021.105824.
[2]	LIU J, ZHANG L, ZHANG Q P, et al. Predicting the surface urban heat island intensity of future urban green space development using a multi-scenario simulation[J]. Sustain Cities Soc, 2021, 66:102698.DOI: 10.1016/j.scs.2020.102698.
[3]	王如松, 欧阳志云. 社会-经济-自然复合生态系统与可持续发展[J]. 中国科学院院刊, 2012, 27(3):337-345,403.
	WANG R S, OUYANG Z Y. Social-economic-natural complex ecosystem and sustainability[J]. Bull Chin Acad Sci, 2012, 27(3):337-345,403.
[4]	张浪, 王浩. 城市绿地系统有机进化的机制研究:以上海为例[J]. 中国园林, 2008, 24(3):82-86.
	ZHANG L, WANG H. A study on the mechanism of the organic evolution of urban green space system: with Shanghai as the example[J]. Chin Landsc Archit, 2008, 24(3):82-86.DOI: 10.3969/j.issn.1000-6664.2008.03.018.
[5]	张浪. 城市生态网络规划原理[M]. 北京: 科学出版社, 2021.
	ZHANG L. Principles of urban ecological network planning[M]. Beijing: Science Press, 2021.
[6]	金云峰, 杨玉鹏, 王俊祺, 等. 《城市绿地规划标准》实施背景下上海市域绿地系统自组织演化动力机制研究[J]. 中国城市林业, 2019, 17(4):31-36.
	JIN Y F, YANG Y P, WANG J Q, et al. A study on self-organizing evolution dynamic mechanism of Shanghai green space system in the administrative region of city under standard for planning of urban green space implementation background[J]. J Chin Urban For, 2019, 17(4):31-36.DOI: 10.3969/j.issn.1672-4925.2019.00.043.
[7]	张浪. 上海绿地系统进化的作用机制和过程[J]. 中国园林, 2012, 28(11):74-77.
	ZHANG L. The mechanism of the organic evolution of the urban green space system of Shanghai[J]. Chin Landsc Archit, 2012, 28(11):74-77.
[8]	张浪. 试论城市绿地系统有机进化论[J]. 中国园林, 2008, 24(1):87-90.
	ZHANG L. A study on the organic evolution theory of urban green space system[J]. Chin Landsc Archit, 2008, 24(1):87-90.DOI: 10.3969/j.issn.1000-6664.2008.01.027.
[9]	李方正, 解爽, 李雄. 基于PLSR模型的北京市中心城绿色空间演变驱动机制研究(1992—2016年)[J]. 北京林业大学学报, 2019, 41(4):116-126.
	LI F Z, XIE S, LI X. Evolutionary driving mechanism of greenspace in central Beijing City based on the PLSR model[J]. J Beijing For Univ, 2019, 41(4):116-126.DOI: 10.13332/j.1000-1522.20180250.
[10]	宋爽, 石梦溪, 胡珊珊, 等. 东北地区中心城市城区蓝绿空间演化及驱动机制研究[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2022, 46(4):221-229.
	SONG S, SHI M X, HU S S, et al. Evolutions and driving mechanisms of urban blue-green spaces in northeast China:a case study with the urban central district of Harbin City[J]. J Nanjing For Univ (Nat Sci Ed), 2022, 46(4):221-229.
[11]	尹上岗, 杨山. 长三角地区城市人口-绿地面积异速增长特征及驱动机制[J]. 地理研究, 2021, 40(10):2780-2795.
	YIN S G, YANG S. The characteristics and driving mechanism of allometric growth of urban population and green space area in the Yangtze River delta region[J]. Geogr Res, 2021, 40(10):2780-2795.DOI: 10.11821/dlyj020201111.
[12]	戴菲, 毕世波, 陈明, 等. 基于MSPA与混淆矩阵的绿地系统格局演化及其驱动因子研究:以伦敦为例[J]. 中国园林, 2020, 36(11):34-39.
	DAI F, BI S B, CHEN M, et al. Research on green space system pattern evolution and its driving factors based on MSPA and confusion matrix: taking London as an example[J]. Chin Landsc Archit, 2020, 36(11):34-39.DOI: 10.19775/j.cla.2020.11.0034.
[13]	史利江, 王圣云, 姚晓军, 等. 1994—2006年上海市土地利用时空变化特征及驱动力分析[J]. 长江流域资源与环境, 2012, 21(12):1468-1479.
	SHI L J, WANG S Y, YAO X J, et al. Spatial and temporal variation characteristics of land use and its driving force in Shanghai City from 1994 to 2006[J]. Resour Environ Yangtza Basin, 2012, 21(12):1468-1479.
[14]	罗文斌, 楚雪莲, 唐沛, 等. 城市公园用地增长的时空分异及其驱动因素:基于湖南省城市面板数据的实证分析[J]. 经济地理, 2021, 41(12):74-83.
	LUO W B, CHU X L, TANG P, et al. Spatial and temporal differentiation of urban park land growth and its driving factors:empirical analysis based on urban panel data of Hunan Province[J]. Econ Geogr, 2021, 41(12):74-83.DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2021.12.008.
[15]	唐明贵, 胡静, 吕丽, 等. 贵州省生态游憩空间时空演化特征及其驱动因素[J]. 生态学报, 2022, 42(21):8594-8604.
	TANG M G, HU J, LÜ L, et al. Spatiotemporal evolution and driving forces of the ecological recreation space in Guizhou Province[J]. Acta Ecol Sin, 2022, 42(21):8594-8604.DOI: 10.5846/stxb202112083490.
[16]	刘志强, 徐影秋, 洪亘伟, 等. 中国城区公园绿地面积与人口数量、建设用地面积演变的脱钩关系研究[J]. 中国园林, 2021, 37(2):54-59.
	LIU Z Q, XU Y Q, HONG G W, et al. Decoupling relationship of the evolution of urban park green space area with population quantity and construction land area in Chinese urban areas[J]. Chin Landsc Archit, 2021, 37(2):54-59.DOI: 10.19775/j.cla.2021.02.0054.
[17]	RUTT R L, GULSRUD N M. Green justice in the city:a new agenda for urban green space research in Europe[J]. Urban For Urban Green, 2016, 19:123-127.DOI: 10.1016/j.ufug.2016.07.004.
[18]	TIAN G J, MA B R, XU X L, et al. Simulation of urban expansion and encroachment using cellular automata and multi-agent system model: a case study of Tianjin Metropolitan Region,China[J]. Ecol Indic, 2016, 70:439-450.DOI: 10.1016/j.ecolind.2016.06.021.
[19]	RICHARDS D R, PASSY P, OH R R Y. Impacts of population density and wealth on the quantity and structure of urban green space in tropical southeast Asia[J]. Landsc Urban Plan, 2017, 157:553-560.DOI: 10.1016/j.landurbplan.2016.09.005.
[20]	THIERFELDER H, KABISCH N. Viewpoint Berlin:strategic urban development in Berlin-Challenges for future urban green space development[J]. Environ Sci Policy, 2016, 62:120-122.DOI: 10.1016/j.envsci.2015.09.004.
[21]	KABISCH N, STROHBACH M, HAASE D, et al. Urban green space availability in European cities[J]. Ecol Indic, 2016, 70:586-596.DOI: 10.1016/j.ecolind.2016.02.029.
[22]	WANG Y C, SHEN J K, YAN W T, et al. Backcasting approach with multi-scenario simulation for assessing effects of land use policy using GeoSOS-FLUS software[J]. MethodsX, 2019, 6:1384-1397.DOI: 10.1016/j.mex.2019.05.007.
[23]	许昌市人民政府. 许昌市“十四五”国土空间生态修复和森林许昌建设规划[Z]. 许昌: 许昌市人民政府, 2023-03-22.
[24]	柴子为, 王帅磊, 乔纪纲. 基于夜间灯光数据的珠三角地区镇级GDP估算[J]. 热带地理, 2015, 35(3):379-385.
	CHAI Z W, WANG S L, QIAO J G. Township GDP estimation of the Pearl River delta based on the NPP-VIIRS night-time satellite data[J]. Trop Geogr, 2015, 35(3):379-385.DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.002742.
[25]	郑渊茂, 何原荣, 王晓荣, 等. 夜光遥感数据应用述评与展望[J]. 遥感信息, 2020, 35(3):1-14.
	ZHENG Y M, HE Y R, WANG X R, et al. Application review and prospect of nighttime light remote sensing data[J]. Remote Sens Inf, 2020, 35(3):1-14.DOI: 10.3969/j.issn.1000-3177.2020.03.001.
[26]	郭伟. 夜间灯光数据和MODIS数据用于大尺度不透水面制图研究[D]. 武汉: 武汉大学, 2015.
	GUO W. Using nighttime light data and MODIS data for large-scale impervious surface mapping research[D]. Wuhan: Wuhan University, 2015.
[27]	BRUNNER S H, HUBER R, GRÊT-REGAMEY A. A backcasting approach for matching regional ecosystem services supply and demand[J]. Environ Model Softw, 2016, 75(C):439-458.DOI: 10.1016/j.envsoft.2015.10.018.
[28]	BREIMAN L. Random forests[J]. Mach Learn, 2001, 45(1):5-32.DOI: 10.1023/A:1010933404324.
[29]	VINCENZI S, ZUCCHETTA M, FRANZOI P, et al. Application of a random forest algorithm to predict spatial distribution of the potential yield of Ruditapes philippinarum in the Venice Lagoon,Italy[J]. Ecol Model, 2011, 222(8):1471-1478.DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2011.02.007.

编号 No.	政策名称 policy name	年份 year	编号 No.	政策名称 policy name	年份 year
1	自然资源部关于以“多规合一”为基础推进规划用地“多审合一、多证合一”改革的通知	2019	13	许昌市城市绿地系统规划(2015—2030)	2015
1	自然资源部关于以“多规合一”为基础推进规划用地“多审合一、多证合一”改革的通知		14	许昌市城市总体规划(2015—2030)
2	矿产资源规划编制实施办法		14	许昌市城市总体规划(2015—2030)
2	矿产资源规划编制实施办法		15	许昌市建设节约型城市园林绿化指导意见	2014
3	节约集约利用土地规定		15	许昌市建设节约型城市园林绿化指导意见	2014
3	节约集约利用土地规定		16	许昌市林业生态建设提升工程规划(2013—2017)	2013
4	土地复垦条例实施办法		16	许昌市林业生态建设提升工程规划(2013—2017)	2013
4	土地复垦条例实施办法		17	许昌新区总体规划	2011
5	许昌市城乡规划条例		17	许昌新区总体规划	2011
6	构建“多规合一”的国土空间规划体系		18	许昌市人民政府关于建立完善产业集聚区推进工作机制的通知	2010
7	河南省国土资源厅关于加强土地利用计划精细化管理促进经济高质量发展的通知		18	许昌市人民政府关于建立完善产业集聚区推进工作机制的通知	2010
7	河南省国土资源厅关于加强土地利用计划精细化管理促进经济高质量发展的通知		19	土地复垦规定	2009
8	自然资源部关于做好占用永久基本农田重大建设项目用地预审的通知	2018	19	土地复垦规定
			20	基本农田保护条例
			21	土地调查条例系列解读	2008
9	许昌市主城区景观绿化提升规划(2018—2020)		21	土地调查条例系列解读
10	许昌市人民政府办公室关于印发中心城区商改居土地手续办理办法的通知	2017	22	《国务院关于加强土地调控有关问题的通知》系列解读
11	河南省人民政府关于进一步加强节约集约用地的意见	2015	22	《国务院关于加强土地调控有关问题的通知》系列解读
			23	许昌市土地利用总体规划(2006—2020)	2006
			24	许昌市城市总体规划(2005—2020)	2005
12	节约集约利用土地规定		24	许昌市城市总体规划(2005—2020)	2005

分类 classification	政策编号 policy No.	政策作用强弱和正负引导 degree of action	政策赋值 assignment	分类 classification	政策编号 policy No.	政策作用强弱和正负引导 degree of action	政策赋值 assignment
UN-UN	1	I-S(+)	1	N-UN/N-N/UN-UN	13	D-S(+)	9
UN-UN	2	I-W(-)	1	N-UN/N-N/UN-UN	14	D-S(+)	9
N-N/N-UN	3	D-S(+)	1	N-UN/N-N/UN-UN	15	D-W(+)	5
N-N/N-UN	4	I-W(+)	5	N-UN/N-N/UN-UN	16	D-S(+)	9
N-UN	5	I-W(+)	1	N-UN/N-N/UN-UN	17	I-S(+)	5
N-UN	6	I-S(+)	5	N-UN/N-N/UN-UN	18	D-S(+)	9
N-N/N-UN	7	I-S(+)	1	N-UN/N-N/UN-UN	19	D-S(+)	9
N-UN	8	I-W(-)	5	UN-UN	20	D-W(-)	5
UN-UN	9	D-W(-)	5	N-UN	21	D-S(+)	9
N-UN	10	I-S(+)	1	N-UN	22	D-S(+)	9
N-UN	11	D-W(+)	1	N-UN	23	I-S(+)	1
N-UN/N-N/UN-UN	12	D-S(+)	9	N-UN	24	I-S(+)	1

用地类型 land use types		模拟误差/% simulation error
用地类型 land use types		初始参数下 initial parameter	最终参数下 final parameter
生态空间 ecological space	绿地	-10.70	3.64
生态空间 ecological space	农林用地	3.60	4.85
非生态空间 non-ecological space	居住用地	0.95	0.00
	商服用地	7.99	0.89
	工业用地	-23.70	-0.16

类型 type	政策及其作用机制影响程度 degree of policies and their mechanisms of action				作用机制 mechanism
有效政策 effective policy	4-I-W(+)	8-I-W(-)	21-D-S(+)	22-D-S(+)	农田保护
	6-I-S(+)	14-D-S(+)	18-D-S(+)	19-D-S(+)	生态空间保护
	9-D-W(-)	-	-	-	商服用地转为居住用地
	12-D-S(+)	13-D-S(+)	-	-	农林用地转为绿地居住用地转为绿地商服用地转为绿地工业用地转为绿地
	15-D-W(+)	17-I-S(+)	-	-	其他建设用地转为绿地
	16-D-S(+)	-	-	-	林地保护
	20-D-W(-)	-	-	-	其他建设用地转为工业用地
失效政策 ineffective policy	1-I-S(-)	5-I-W(+)	23-I-S(+)	24-I-S(+)	条例解读
	2-I-W(-)				非生态空间调控
	3-D-S(+)	7-I-S(+)	10-I-S(+)	11-D-W(+)	总量调控

年份 year	因子 factor	均方误差增加率/% IncMSE	节点纯度增加量 IncNode purity
2010—2014	国内生产总值GDP	6.296 427	222 353.9
	年均降水量AAP	2.933 845	185 177.9
	年均气温AAT	1.663 668	155 472.5
	高程DEM	1.382 070	173 299.4
2014—2019	国内生产总值GDP	4.040 780	124 029 70.0
	年均气温AAT	3.597 955	676 130.2
	年均降水量AAP	3.512 343	574 503.3
	高程DEM	1.601 235	900 787.1

城市绿地系统进化特征及驱动机制分析——以河南省许昌市为例

The evolution and driving mechanism of urban green space system: a case study of Xuchang City, Henan Province, China

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 9

参考文献 29

相关文章 6

编辑推荐

Metrics

本文评价

作者

读者

审稿

景观格局指数 landscape pattern metric	驱动因子 driving factor	2010—2014		2014—2019
景观格局指数 landscape pattern metric	驱动因子 driving factor	均方误差增加率/% Inc- MSE	节点纯度增加量 IncNode- purity	均方误差增加率/% Inc- MSE	节点纯度增加量 IncNode- purity
LPI	GDP	4.785 551	7 108.098	3.143 433	3 693.219
	AAP	3.388 449	5 304.884	0.546 604	3 797.038
	AAT	3.065 449	6 344.464	2.418 124	5 692.126
	DEM	2.199 469	5 475.079	0.349 812	3 917.018
PARA_AM	GDP	5.988 872	11 540.961	2.680 116	5 021.900
	AAP	2.362 884	9 358.769	1.482 322	6 732.288
	AAT	5.243 314	11 577.319	2.084 016	10 582.374
	DEM	1.784 031	8 602.880	0.754 283	6 576.693
PD	GDP	5.202 802	7 392.534	4.018 368	3 287.379
	AAP	0.861 838	5 373.772	1.405 345	4 611.290
	AAT	5.729 898	7 079.472	3.975 995	5 921.176
	DEM	2.466 206	6 326.952	0.601 584	4 332.067
PLAND	GDP	5.992 632	6 861.103	4.779 373	3 983.923
	AAP	1.098 695	5 448.096	1.970 885	4 118.814
	AAT	4.316 799	6 559.269	4.653 497	5 974.842
	DEM	0.087 791	5 677.042	0.072 797	3 635.386

[1]	宋爽, 石梦溪, 胡珊珊, 王韶晗, 许大为. 东北地区中心城市城区蓝绿空间演化及驱动机制研究[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2022, 46(4): 221-229.
[2]	陈波,蒋燕,鲁绍伟1,3,李少宁,陈鹏飞,刘海龙,赵东波. 北京西山不同树种夏秋季PM_2.5吸附量与润湿性关系[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2018, 42(02): 113-119.
[3]	吕国屏,廖承锐,徐雁南,张婷,李海东. 基于CAMarkov模型的喀斯特地区县域生态系统服务价值动态模拟[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2017, 41(05): 49-56.
[4]	申世广，王浩*，荚德平，谷康. 基于GIS的常州市绿地适宜性评价方法研究[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2009, 33(04): 72-76.
[5]	宋丽萍;朱伟华;丁少江;佘光辉. 深圳城市绿化管理信息系统的设计[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2003, 27(01): 59-62.
[6]	王浩;孙新胜. 启东市城市绿地系统规划[J]. 南京林业大学学报（自然科学版）, 2000, 24(S1): 91-94.