全 文 ：第 49 卷 第 5 期
2 0 1 3 年 5 月
林 业 科 学
SCIENTIA SILVAE SINICAE
Vol. 49，No. 5
May，2 0 1 3
doi:10．11707 / j．1001-7488．20130513
收稿日期: 2012 － 08 － 07; 修回日期: 2012 － 10 － 12。
基金项目: 林业公益性行业科研专项(201304208) ; 国家自然科学基金项目(30972415)。
* 徐雁南为通讯作者。本文所使用的部分遥感数据由地球系统科学数据共享平台———长江三角洲数据共享平台提供，特此致谢。
城市潜在绿色廊道构建方法———以常州市为例*
侍 昊1，2 鲜明睿2 徐雁南2 薛建辉1，2 刘海娟2
(1．南京林业大学江苏省林业生态工程重点实验室 南京 210037; 2. 南京林业大学森林资源与环境学院 南京 210037)
摘 要: 在 RS 和 GIS 的支持下，利用遥感影像分类、斑块连通性分析和耗费距离模拟等方法形成一套完整的城
市潜在绿色廊道构建体系。首先采用最优指数(OIF)和决策树(QUEST 算法)获取城市绿地斑块空间布局，分析绿
地斑块间的连通性; 然后利用 Spearman 秩相关等统计方法确定不同连通指数对连通阈值的敏感程度，优选最稳定
的连通指数划分绿地斑块的重要性等级，将具有较高重要性值的斑块作为绿地“源”和“目标”; 最后选用频率比方
法改进耗费距离模型的成本表面，在不同空间尺度下，情景模拟城市潜在绿色廊道的空间布局，并对模拟结果进行
定量分析与评价。结果表明: 最优指数结合决策树方法的分类总精度为 90. 35%，Kappa 系数为 0. 86，提取绿地面
积占城市总面积的 22. 88%，大面积绿地斑块主要分布在滆湖的西部和太湖的北部; 整体连通指数( IIC)具有较高
的稳定性，在 200 ～ 2 400 m 的距离范围内，其 dIIC 的 Spearman 秩相关系数变化值最低(0. 21); 在 600 m 的距离阈
值下，以 dIIC 值大于 1%作为标准，确定竺山斑块为绿地“源”及 7 个主要的绿地斑块为“目标”; 在不同空间尺度
下，模拟的潜在绿色廊道的变形系数 ξ 值相近(1. 28)，其空间格局受研究尺度的影响较小。最后进一步探讨该方
法体系实践的可行性，为城市绿地系统规划和建设提供科学合理的参考和依据。
关键词: 决策树分类; 连通指数优选; 成本表面改进; 多尺度; 潜在绿色廊道; 常州
中图分类号: S713. 2 文献标识码: A 文章编号: 1001 － 7488(2013)05 － 0092 － 09
Developing Integrated Methods to Construct Urban Potential Green Corridors:
A Case Study of Changzhou City
Shi Hao1，2 Xian Mingrui2 Xu Yannan2 Xue Jianhui1，2 Liu Haijuan2
(1 ． Key Laboratory of Forestry Ecological Engineering of Jiangsu Province，Nanjing Forestry University Nanjing 210037;
2 ． College of Forest Resources and Environment，Nanjing Forestry University Nanjing 210037)
Abstract: With the support of remote sensing(RS) and geographical information system(GIS) techniques，we present
an integrated approach of remote sensing classification，connectivity metrics analysis and least-cost path simulation to
develop urban potential green corridors in urban greenspace system planning． Firstly，this paper used the OIF( optimal
index factor) and decision tree algorithms (QUEST) to extract urban greenspace patches，and analyzed the connectivity of
each patch． Then，Spearman rank correlation coefficient was derived to determine the connectivity metrics sensitivity due
to distance changes． Based on this，the most robust connectivity index was determined to divide patches importance rank，
the patches with higher importance values were defined as greenspace‘sources’and‘target’． Ultimately，the potential
green corridors were simulated by using the least-cost model based on FR ( frequency ratio) cost-surface under different
research scales，followed by a quantitative evaluation of different scenarios simulation results． The preliminary results were
as follows: 1)The total classification accuracy reached 90. 35% by using OIF and QUEST，with a Kappa coefficient of
0. 86; greenspace mainly distributed in the east of Gehu Lake and in the north of Taihu Lake，and accounted for 22. 88%
of the total area． 2) Integral index of connectivity( IIC)had higher robust with lower difference value of r s(0. 21)between
200 and 2 400 m distance threshold; under the 600 m threshold distance，the Zhushan patch and other seven patches were
identified as‘sources’and‘target’by comparing important values(dIIC above 1% ) ． 3)The spatial patterns of potential
green corridors were hardly affected by research scales changes，with stable deformation coefficient(1. 28) ． Finally，we
discussed the feasibility of the optimized method system，and provided scientific and reasonable references for the planning
and construction of city green system．
第 5 期 侍 昊等: 城市潜在绿色廊道构建方法———以常州市为例
Key words: decision tree classification; optimization of connectivity metrics; improved cost-surface; multi-scale;
potential green corridors; Changzhou
城市绿地是城市生态系统的基础部分，其系统
结构和功能在改善空气质量、减轻城市热岛效应、降
温增湿、释氧固碳、减噪除尘、调节小环境气候等方
面起到十分重要的作用(秦耀民等，2006; 校建民
等，2009; 史久西等，2011)。但由于城市用地规模
的不断扩张，加剧了绿地斑块破碎化程度，严重威胁
绿地系统在区域生物多样性保护中的作用。针对这
一问题，有研究认为通过构建绿地斑块间的绿色廊
道体系可以提高城市绿地间的连接度，减少绿地破
碎化，利于物种的空间运动，延续原本孤立的斑块内
物种繁衍，有效地保护生物多样性 ( Paetkau et al．，
1998; 李卫锋等，2003)。随着遥感和地理信息系
统等技术的发展，绿色廊道体系的构建方法日趋多
样化，由较为经典的绿地系统经验规划法(黄艺等，
2006)，到以土地适应性分析为基础，对生物保护
(权重最高)、休闲和廊道等要素进行考虑，利用多
图层叠加分析，确定适合构建潜在绿道的区域
(Conines et al．，2004; 俞孔坚等，2005)，再到目前
较为流行的利用耗费距离模型法，其较为充分考虑
到景观阻力对生物迁移的影响，更为详细地表征和
模拟绿地斑块间潜在的绿色廊道的空间结构(Kong
et al．，2010; 尹海伟等，2011)。而目前耗费距离方
法模拟绿色廊道的关键是，需要主观设定绿地“源”
和“目标”位置以及阻力面的参数，如将特殊作用的
绿地定义为重要绿色“源”或“目标”(森林公园、自
然保护区、湿地公园等); 同时需要根据经验或野外
调查数据，在不同尺度下将不同地类赋予不同的阻力
值等。但由于研究者的专业背景和知识面的差异以
及野外调查数据的不确定性，廊道模拟结果会产生较
大的差异，造成其实践应用性不强。因此，如何在定
量分析不同绿地斑块的重要性等级和阻力值大小的
基础上构建与模拟城市潜在绿色廊道显得尤为重要。
1) 南京林业大学风景园林学院 ． 2008．常州市绿地系统近期建设规划咨询报告 ．
本文首先利用 2 期常州市域的遥感影像，提取
城市绿地斑块空间分布; 然后在此基础上利用景
观连通度指数定量分析与评价不同绿地斑块的重
要性等级，将重要性值较高的绿地斑块作为绿地
“源”和“目标”，通过频率比方法构建最小耗费距
离模型的成本表面，情景模拟和定量评价不同空
间尺度下潜在绿色廊道的空间布局; 最后进一步
探讨其实施的可行性，为城市绿地系统规划建设
提供理论依据。
1 研究区概况与数据预处理
常州市位于江苏省南部、长江三角洲西北、太湖
平原西北部，31°09—32°04N，119°08—120°12E。
2005 年全市面积 4 375 km2，其中常州市区面积
1 864 km2，含常州所辖的天宁区、钟楼区、戚墅堰
区、新北区和武进区(常州统计局，2006)。常州市
总体规划(2004—2020)将城市定位发展成为“以人
为本，人与自然和谐共存的生态城市”。2008 年，常
州市规划建设方案中提出“应用生态学的原理和方
法，结合城市所处的自然生态环境，以‘水网、绿网’
为主要生态控制要素，以带状林带为纽带，将市域内
的风景林地、农田、水面等与市区绿地系统连成一
体，构筑立体化、网络化、多层次、多功能的生态绿
地系统1)。
研究所采用的数据包括 2 期 TM /ETM + 影像，
时间分别为 2005 － 10 － 17 ( TM) 和 2006 － 05 － 21
(ETM + ); 2005 年常州市土地利用类型现状图
(1∶ 50 000)，常 州 市 绿 地 系 统 规 划 图 ( 2004—
2020); 常州市1∶ 100 000地形图。首先利用 ENVI
软件的 FLASSH 模块对 2 期遥感影像进行大气校
正，然后根据常州地形图对 2 期影像数据进行几何
精校正并裁剪出研究区，在 2 期 12 个原始波段
(30 m分辨率)的基础上，为了增强绿地信息特征，
对 2 期数据分别进行主成分变换( PCA)、归一化植
被指数(NDVI)计算、差值植被指数(DVI)计算和缨
帽变换(TC)等;同时根据对不同时间段的 NDVI 和
DVI 做差值计算，分别获得 ΔNDVI 和 ΔDVI。原始 2
期影像经过多种图像变换后，共产生了 26 个特征变
量，具体见表 1。
2 研究方法
2. 1 城市绿地斑块信息提取
影像变换后产生 26 个变量较大的信息量，因此
研究采用最优指数 OIF( optimal index factor)方法剔
除相关性较高的变量信息，获取最优组合。最优指
数的特征变量选择依据主要是信息量大且独立性
强，相对应的统计量要求标准差较大而相关性较小，
其表达式(安琼等，2008)为:
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林 业 科 学 49 卷
表 1 遥感影像变量名称
Tab． 1 Remote sensing images variable names
序号 变量名称 序号 变量名称 序号 变量名称 序号 变量名称
ID Variable names ID Variable names ID Variable names ID Variable names
1 TM1(05) 8 DVI(05) 15 ETM3(06) 22 Brightness(06)
2 TM2(05) 9 PCA1(05) 16 ETM4(06) 23 Greenness(06)
3 TM3(05) 10 Brightness(05) 17 ETM5(06) 24 Wetness(06)
4 TM4(05) 11 Greenness(05) 18 ETM7(06) 25 ΔNDVI
5 TM5(05) 12 Wetness(05) 19 NDVI(06) 26 ΔDVI
6 TM7(05) 13 ETM1(06) 20 DVI(06)
7 NDVI(05) 14 ETM2(06) 21 PCA1(06)
OIF = ∑
3
i = 1
Si /∑
3
j = 1
Rij 。 (1)
式中: Si为第 i 波段的标准差; Rij为两变量任意之
间的相关系数; OIF 越大，表示所对应的变量组合
越优，通过比较不同数量特征组合的最优指数，获得
值最大的特征变量组合。需要说明的是，由于涉及
的变量组合排列众多，因此研究随机选取每 3 个变
量组合计算 OIF，以此来确定最优变量组合，减少影
像分类所需要的变量个数。最优指数计算利用
Matlab 7. 0 自行编写程序实现。
根据遥感影像特征和研究目的需要，研究区的
土地类型分为城市绿地、农田、建设用地、水体和其
他用地 5 种，将林地、苗圃地和草地等归并到城市绿
地的范畴。利用 2005 年 6 月进行野外调查和部分
解译数据，对研究区影像上 5 类地物的类别属性有
了先验知识，共生成 6 047 个样本点，其中 70%用于
构建训练样本，30%用于构建检验样本。采集样本
要求性质均一，且保证每类样本数量一定。在此基
础上，研究采用决策树的 QUEST( quick，unbiased，
efficient，statistical tree)算法对影像进行分类，该算
法的特点是将变量选择和分割点选择分开进行，克
服了其他决策树算法更倾向于选择那些具有更多潜
在分割点的预测变量，在变量选择上基本无偏
(Sesnie et al．，2008)。分类决策树通过 ENVI 4. 4 软
件实现，利用其 rulegen 补丁，根据训练区样本自动
生成决策树分割阈值，同时对已建成的决策树进行
必要的修剪，以获取最终的分类结果图。
2. 2 斑块等级划分与连通指标优选
连通性是指景观对生态流的便利或阻碍程度，
连通性良好的绿地景观可以更有效地实现其生态功
能(熊春妮等，2008)。景观连通指数常用于分析绿
地系统的斑块连通性，优化绿地系统结构布局(侍
昊等，2011)。本研究所选取连通指数主要包括斑
块间的链接数 (NL)、组分数 (NC)、种类相和概率
(CCP)、景观相和概率(LCP)及整体连通指数( IIC)
这 5 个二位连通指数( Saura et al．，2007)。通过计
算城市每个绿地斑块在绿地系统中的重要性，确定
重要性等级较高的斑块，将其设定为绿色廊道的
“源”或“目标”。绿地斑块的重要性值通过计算 dI
来表示，其计算公式(Saura et al．，2007)为:
dI(% ) = I － I
I
× 100。 (2)
式中: I 表示景观中所有斑块的整体指数值; I表示
去除单个斑块后剩下斑块的整体指数值。dI 值越
高，表示该斑块在景观连通中的重要性越高，斑块的
等级越高。I 分别为 NL，NC，CCP，LCP 和 IIC。
由于连通指数的结构不同，因此所获得斑块连
通重要值 dI 排列顺序也存在差异; 同时针对同一
指数，随着连通阈值的改变，斑块的重要值 dI 也会
发生改变 ( 刘常富等，2010 )。因此，研究引入
Spearman 秩相关系数评价不同连通指数对不同距
离阈值的敏感度，寻找最适合的连通指数来划分绿
地斑块的重要性等级。Spearman 秩相关系数主要
通过计算非参数性质的秩统计参数来分析距离变化
对连通指数稳定性影响。 r s表示某一距离阈值下的
斑块重要值( dx)和在另一个距离阈值下所对应的
重要值(dx)的秩相关系数，若 r s = 1，表示连通阈值
发生变化，但斑块的优先次序相同; 当 r s值降低，则
表示斑块的优先次序发生改变，r s值越低，表明该指
数对距离阈值越敏感、稳定性越差(Pascual-Hortal et
al．，2007)。该指数用于分析不同绿地连通指标间
的差异。
当较稳定的连通指数被确定后，引入变异系数
( coefficient of variation，CV)来寻找斑块间重要值区
分度最优的距离阈值，该值表示重要值的相对变化
(波动)程度(徐建华，2002)，其计算公式为:
CV = S
dx
× 100%。 (3)
式中: S 为斑块重要值 dx 的标准差; dx为斑块重要
值 dx 的平均值。CV 值越大，表示重要值 dx 间的
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第 5 期 侍 昊等: 城市潜在绿色廊道构建方法———以常州市为例
差异越大，即重要值离散程度越大; 否则相反。该
指标用于测度不同距离阈值下斑块间重要值的差
异，值越大表明斑块间重要值差异越明显，斑块间重
要性等级划分越清晰，更容易确定景观连接薄弱
区域。
利 用 Conefor Sensinode 2. 2 ( http: ∥ www．
conefor． org)和 SPSS 17 来进行上述斑块连通性的定
量分析与评价。
2. 3 成本表面改进与潜在绿地廊道评价
耗费距离模型(Adriaensen et al．，2003; 张小飞
等，2005)可以有效地模拟城市绿地斑块间的潜在
绿色廊道，其中成本表面的构建是耗费模型中最为
关键的部分之一。研究采用频率比( frequency ratio，
FR)方法重构成本表面。频率比法是一种用来分析
绿地适宜度和绿地空间分布关系的方法，频率比值
揭示了这二者之间的相关关系，其表达式 ( Park et
al．，2011)为:
FR = b
a
。 (4)
式中: a 表示城市绿地面积占城市总面积的百分比
(城市绿地覆盖率); b 表示某区域内绿地面积占该
区域总面积的百分比(区域绿地覆盖率)。若比值
FR = 1，表示该区域绿地覆盖率等于城市绿地覆盖
率; 若 FR ＞ 1，表示该区域绿地覆盖率超过城市绿
地覆盖率，值越高，区域内绿地的适宜性越强，阻力
值越低; 若 FR ＜ 1，表示该区域绿地覆盖率低于城
市绿地覆盖率，值越低，区域内绿地的适宜性越弱，
阻力值越高。研究将上述所获得的频率比值转换为
阻力值，其表达式为:
R = FRmax ×
1
FR
，FR ≠ 0，R ≥ 1。 (5)
式中: R 表示成本表面的阻力值; FRmax为修正系数，
其目的是将公式(4)中 R 的最小阻力值转化为 1。
通过修正，该模型结果利于与不同模型、不同尺
度的研究结果进行比较分析;同时引入变形系数更
为直接地评价最小耗费距离模型模拟不同尺度下潜
在绿色廊道的变异程度，其表达式 (郭宏斌等，
2010)为:
ξ =
li
l
，ξ ≥ 1。 (6)
式中: li 表示采用最小耗费距离生成的廊道长度; l
表示廊道的直线长度。ξ 数值越大，表明廊道变异
越明显，产生的额外成本越高。
上述成本表面构造和廊道评价计 算利 用
ArcGIS 10 实现。
3 结果与分析
3. 1 波段最优组合和绿地空间布局分析
根据公式(1)计算表 1 所描述的 26 个变量的
OIF 值。计算结果表明，组合(7 13 25)、组合(7 21
25) 和组合 ( 7 22 25 ) 的 OIF 值最高，分别达到
5 359. 92，5 079. 23 和 5 050. 91，而排在第 4 的变量
组合 (7 14 25 )仅为 4 764. 89。7 (2005NDVI)、13
(TM1)和 25(ΔNDVI)变量组合最优，这 3 个变量在
决策树分类中优先选取，同时在较高 OIF 值的组合
中主要涉及了变量 21 ( 2006PCA1 ) 和 22 ( 2006
Brightness)，因此最终选择变量 7，13，21，22 和 25
用于决策树分类。在计算过程中，由于波段计算所
涉及的信息量过大，因此只选择了每 3 个波段进行
组合，同时对每个波段像元值乘以 10 000 后进行浮
点型向整型转换等来提高运算效率。
根据训练样本构建的决策树生成分类结果见图
1。城市绿地面积占城市总面积的 22. 88%，大面积
绿地斑块主要分布在滆湖西部和太湖北部，以苗圃
地和林地为主。经过精度检验，分类总精度为
90. 35%，Kappa 系数为 0. 86，其中绿地的生产精度
为 87. 27%。造成生产精度下降的主要原因是在一
些农田和林地混合区域，林带面积过小，林地被错分
为农田的可能性较大。需要说明的是，常州南部的
太湖水面(图 1 中边界 2 所示)并没有划分到此次
研究范围，因此下面分析所涉及的空间区域为边界
1 所示范围。
3. 2 连通指数敏感度和绿地斑块重要性等级分析
在获取城市绿地斑块空间分布的基础上，研究
选取面积大于 5 hm2的大型绿地斑块作为首要研究
对象，共计 944 个，其斑块数量占研究区绿地总数量
的 2. 01%，面积占研究区绿地总面积的 37. 58%。
组分数(NC)首先用于探测连通阈值范围的界定，将
初始阈值范围设定为 100 ～ 3 000 m。当阈值为 100
m 时，NC 值为 494，占总斑块数的 52. 33% ; 当阈值
为 200 m 时，NC 值为 373，占总斑块数的 39. 54%
(图 2)，连通组分超过 50% ; 而当阈值为 2 400 m
时，NC 值达到 1。通过比较，采用 200 m 间隔时所
获取 NC 值间差异较明显。因此，研究设定的距离
阈值间隔为 200 m，距离范围为 200 ～ 2 400 m，即在
绿地斑块连通组分达到 50% 以上的情况下进行分
析与评价。
利用 Spearman 秩相关系数分析绿地斑块重要值
dI 对连通阈值改变的敏感程度。在同一个连通指数
下，以 200 m 阈值所获取的斑块 dx 值为变量 1，随着
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林 业 科 学 49 卷
图 1 常州市土地利用空间分布
Fig． 1 Spatial distribution of land use in Changzhou
图 2 不同距离阈值下绿地斑块的连通组分数
Fig． 2 Number of components under different distance thresholds
连通阈值改变(400，600，… 2 200，2 400 m)，其在每
个阈值下斑块的 dx值为变量 2，计算二者之间秩相
关系数 r s，结果如图 3 所示。NC 和 CCP 对距离变
化的敏感度最高，NC 的 r s最先出现了负值(距离阈
值为 1 200 m)，从 400 m 距离阈值过渡到1 200 m，
其 r s为由 0. 55 下降到 － 0. 09; 而 CCP 的 r s变化最
剧烈，在 2 400 m 时，r s为 － 0. 3，比 400 m 距离阈值
时的 r s下降了 0. 95。NL，LCP 和 IIC 的 r s相对较为
稳定，对距离变化有较强的抗干扰能力，秩相关系数
r s取值范围在［0. 5，0. 9］区间内。在这 3 个相对稳
定的指数中，IIC 在同一阈值距离下，秩相关系数 r s
值最高，最高值和最低值分别为 0. 86 (400 m) 和
0. 65(2 400 m)，而在 11 个距离尺度下，秩相关系数
r s差值也是 5 个连通指数中最低(0. 21)，其对距离
阈值变化的敏感度最低。
在分析不同连通指数对距离的敏感性后，选择
具有较高 r s值的 IIC 指数来确定绿地的“源”和“目
标”。图 4 显示，在不同的距离阈值范围下，600 m
时斑块的 CV 达到了峰值(3. 94)。在 200 ～ 2 400 m
阈值区间内，绿地斑块间的重要值差异最明显，斑块
间连通性区分度最高。因此，选择 IIC 和 600 m 的
距离阈值来确定斑块的绿地源和优先等级。在该组
合下，研究 区 内 944 个绿 地 斑 块 的 dIIC 和 为
225. 92%，共有 8 个绿地斑块的 dIIC 值大于 1%，占
总重要值的 17. 84%，其中位于常州市南部的竺山
斑块 dIIC 最高，达到了 12. 69%。
图 3 不同连通阈值下绿地斑块 dx 值间的
Spearman 秩相关系数
Fig． 3 Spearman rank correlations( rs ) between the
dx importance values under different distance thresholds
图 4 不同距离阈值下绿地斑块重要值的变异系数
Fig． 4 Coefficient of variation under different
distance thresholds( IIC)
3. 3 改进成本表面与潜在绿地廊道模拟评价
考虑到成本表面的最小制图单元大小会影响潜
在廊道的空间结构，本文选择在 4 个空间尺度上构
建成本表面。研究针对 TM 影像的最小像元为 30 m
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第 5 期 侍 昊等: 城市潜在绿色廊道构建方法———以常州市为例
这一特点，FR 模型中参数 b 设定为 TM 影像单一像
元点的 10，20，30 和 40 倍(即边长为 300，600，900
和 1 200 m 的网格)进行成本表面重构，当网格超过
像元面积的 40 倍后，研究区网络数量过小 (不足
1 000)，将不再继续讨论。
4 个研究尺度下频率比模型的参数统计结果见
表 2。随着研究尺度上升，研究区低阻力区域 (即
FR ＞ 1 的网格数 ) 占研究区总面积的百分比从
39. 41%下降到 36. 78%，但 FR 取值范围几乎一致，
300 m 和 1 200 m 尺度的 FR 最高值分别为 4. 37 和
4. 09，仅相差 0. 28。FR 转换为阻力值 R 后，R 的取
值范围出现了较大幅度变化，在 300 m 尺度的阻力
区间是［1，115］，而 1 200 m 尺度的阻力区间则为
［1，1 831］。需要说明的是，针对 FR 可能出现 0 的
区域被设置为高阻力区域，其空间分布上设置为空
值。成本表面构建结果如图 4 所示，在 300 m 尺度
下，研究区的高阻力区域主要出现在城市的中部、北
部和东部，随着尺度的上升，高阻力区域主要出现在
城市中部的建设用地密集区域。
在重构不同成本表面的基础上，将 dIIC 值大于
1%的 8 个重要值最高斑块设置为模拟绿色廊道的
节点，其中竺山斑块被设置为绿地“源”( dIIC 为
12. 69% )，其重要值等级排列见图 5 绿地节点的标
号(标注数字越小，等级越高)。最小耗费距离模型
模拟 4 个空间尺度下“源”与“目标”之间的潜在绿
色廊道，模拟结果见表 2 和图 5，潜在廊道空间结构
的细腻程度会随着研究尺度上升而下降，在 300 m 尺
度下模拟廊道的总长为 150. 27 km，当尺度上升为像
元点的 40 倍时，廊道长度下降到 138. 89 km，平均廊
道长度为 147. 58 km; 节点 1 到节点 4 之间廊道距离
最长，平均廊道长度为 75. 03 km，连通整个研究区南
部和北部; 节点 1 到节点 7 之间的潜在廊道距离最
短，同时也是节点 1 到其他节点的公共廊道(图 5 方
形虚线框所示)，平均为 5. 27 km，是物种从节点 1 向
其他重要绿地斑块扩散的最重要路径，需要优先保护
与建设; 同时，节点 1、节点 4 和节点 8 之间在 4 个不
同尺度下，均出现了一个明显的交叉点(如图 5 中虚
线圈所示)，距离绿地“源”的平均最小耗费距离为
22. 12 km，这可能是廊道构建中一个重要的绿色交汇
区域，需要预留必要的块状绿地建设空间，为物种生
存、繁衍、迁移等提供栖息空间。
总体来看，尽管尺度变化影响了阻力值的范围
和潜在廊道空间结构的细腻程度，但廊道体系的空
间布局并没有发生较大改变，其结果具有一定的空
间稳定性。在 4 个研究尺度下，变形系数 ξ 在300 ～
900 m 的尺度下维持在 1. 28，即使上升到 1 200 m
尺度，变形系数仅下降了 0. 01 (表 2)。因此，研究
尺度变化对频率比方法构建的潜在绿色廊道空间布
局影响较小。
同时以 300 m 尺度下构建的潜在廊道为例，将
以构建潜在廊道叠加到常州市绿地系统规划图(最
小制图单元重采样到 300 m)上，统计结果表明，模
拟的潜在廊道主要经过城市发展用地、城市绿地和
绿色空间 这 3 类用 地类 型，占廊 道 总 长 度 的
62. 50%，其中 32. 83% 的廊道经过城市发展用地，
潜在廊道经过城市绿地的长度仅占总长度的
18. 18%，且主要是经过防护绿地和风景林地区域，
这表明该优化方法获取结果具有较强的实践可行
性。但需要关注的是，公共绿地和公园绿地较为破
碎，很难在廊道的构建中起到“踏脚石”的作用; 同
时潜在廊道经过建设用地和交通用地等高干扰区域
的长度占总长度的 32. 19%，这些地类会阻碍廊道
内物种的正常流动，产生消极影响，在廊道构建中是
需要重点考虑的问题之一。
表 2 不同空间尺度下频率比模型与潜在廊道的统计变量
Tab． 2 Statistical variables of FR model and potential corridors under different spatial scales
网格大小 Grid size /m
300 600 900 1 200
均值
Mean
频率比模型统计变量 Statistical variables of FR model
网格数 Number of grids(FR ＞ 1) 8 404 2 125 951 530
网格总数 Total number of grids 21 321 5 491 2 509 1 441
百分比 Percentage of grids(FR ＞ 1) (% ) 39. 41 38. 70 37. 90 36. 78
FR 区间 Range of FR ［0，4. 37］ ［0，4. 30］ ［0，4. 29］ ［0，4. 09］
R 区间 Range of R ［1，115］ ［1，456］ ［1，1 030］ ［1，1 831］
潜在廊道统计变量 Statistical variables of potential corridors
廊道总长 Length of corridors / km 150. 27 150. 77 150. 38 138. 89 147. 58
节点 1 到节点 7 Node 1 to node 7 / km 6. 12 5. 86 5. 24 3. 85 5. 27
节点 1 到节点 4 Node 1 to node 4 / km 77. 20 75. 83 74. 42 72. 65 75. 03
节点 1 到潜在节点距离 Node 1 to potential node / km 22. 01 22. 23 24. 13 20. 09 22. 12
变形系数 ξ Deformation coefficient 1. 28 1. 28 1. 28 1. 27 1. 28
79
林 业 科 学 49 卷
图 5 不同空间尺度下绿色廊道的模拟结果
Fig． 5 Simulation results of potential green corridors under different spatial scales
4 结论与讨论
在 RS 和 GIS 的支持下，本文综合和完整地运
用遥感分类、连通性指数分析和基于 FR 法的最小
耗费路径模型等情景模拟城市重要的绿地“源”和
“目标”之间的廊道布局，形成了一套城市潜在绿色
廊道构建方法框架，并以常州市为例对这套方法体
系进行了实践应用与定量评价。结果表明: 该廊道
体系构建方法强调“以人为本，生态优先”，在不影
响城市整体发展的前提下，优先控制城市生态保护
89
第 5 期 侍 昊等: 城市潜在绿色廊道构建方法———以常州市为例
区发展(如竺山、横山、小黄山和部分大型组团状林
地等)，通过寻找适宜性高的通道将上述景观多样
性高、自然保存完好的绿地斑块有效地串联起来，
形成了城市绿色网络的主体结构，为构建一个自然、
多样、高效、有一定自我维持能力的动态绿色景观结
构体系提供可能。该方法突出区域整体性、协调性
和层次性，同时具有较强的实践可行性，为常州市新
一轮绿地系统规划建设提供科学的理论支撑，也对
其他城市的绿地系统规划建设提供参考。
研究首先在利用最优指数对 26 个变量进行信
息筛选的基础上，采用决策树(QUEST 算法)方法提
取绿地信息，获得的分类结果与采用监督分类和目
视解译方法提取分类结果进行对比，其在水域和建
设用地(包括其他)提取的面积与李锋等(2011)的
分类 结 果 基 本 一 致，分 别 占 总 面 积 的 15. 1%
(15. 71% )和 33. 42% (34. 94% )，而林地面积比其
林地分类结果高了 8. 18%，农田面积则比其结果降
低了 15. 31%。其主要原因是农田和林地、苗圃等
生长曲线存在差异，在 2 期 TM 影像上能够反映不
同的变化率; 同时计算最优波段组合，更加突出地
物信息(尤其是林地信息)，而且决策树(QUEST)算
法对细小斑块的提取具有一定的优势。因此，一些
夹杂在农田之间的部分林地能够被识别出来，使林
地的分类结果比监督分类结果高。成本表面作为耗
费距离模型的一个重要组成部分，其布局直接影响
潜在绿色廊道的空间结构。近期研究表明，人工经
验直接设定不同阻力值方法构建的成本表面，生成
的廊道体系空间结构具有较大的差异性 (尹海伟
等，2011; Teng et al．，2011)。同时有学者提出采用
赋权重法和层次分析法构建成本表面来消弱这种经
验差异，如 Teng 等(2011)对武汉城市绿色网络的
多目标规划，LaRue 等 (2008)对美洲豹 ( Panthera
onca)潜在廊道的模拟，Li 等(2010)对汶川地震后
大熊猫( Ailuropoda melanoleuca)潜在离散廊道网络
模拟。但鲜明睿等 (2012)利用接受者操作特性曲
线 ROC( receiver operating characteristic)对多组层次
分析法构建的结果进行检验，其结果表明多组构建
结果的 ROC 值仍存在较大的差异，具有不确定性，
该方法对人为经验差异的消弱作用不明显。因此，
本文提出在 4 个研究尺度下，通过客观的频率比法
重构成本表面，在此基础上利用耗费模型构建潜在
廊道，获得了较为稳定的空间布局结构。这也表明
在一定研究尺度下，频率比法与其他构建成本表面
方法相比，具有较强的稳定性和抗干扰能力。但目
前研究所采用的频率比方法更多是从绿地的适宜性
角度去构建成本表面，而没有针对某些物种计算其
频率比值，因此其研究结果可能不适合某些特定的
生物种群，该方面还需要深入研究，修正相关的频率
值。另外，本文主要偏重于城市潜在绿色廊道构建
方法体系的研究，并未过多涉及如何具体的利用和
营建重要的绿色节点与潜在廊道 (例如，在兼顾适
应性和观赏性同时，如何确定树种最优选择，形成地
方特色;如何增强植物的群落多样性;如何丰富植物
配置层次和形式)。这些内容需要与现实的绿化规
划建设情况相结合，具体分析城市中不同要素对绿
色廊道建设的影响，同时也是绿色网络建设中不可
忽略的重点之一。因此如何更好地协调和发展城市
绿地建设和潜在绿色网络保护还需要进一步探讨。
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(责任编辑 石红青)
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