前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的城市绿地的生态适宜性，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
生态适宜性中，土地生态适宜性是指由土地自然属性所决定的对特定用途的适宜或限制程度［1］。适宜性理论和实践应用研究过程中出现了多种适宜性评价方法，如叠加制图法［2］、最小累积阻力模型［3］、层次分析法(AHP法)［4］等。其中的AHP法由于操作方便且具有一定的准确性，因而作为一种经典的方法被广泛采用;FR模型(frequen-cyratiomodel)最早在预测山体滑坡的研究中使用［5－8］，并有学者通过它来预测城市发展进程［9］，尚未见用于适宜性评价。考虑到适宜性评价也可以看做是预测城市绿地发展的一种研究，笔者以常州市为例，运用传统的AHP法及FR模型进行适宜性评价，通过ROC曲线(relativeoperatingcharacteristiccurve)对两种模型的评价结果进行检验优选，以期为进一步开展城市绿地适宜性研究提供思路。 1材料与方法 1．1研究区概况及主要资料 常州市位于江苏省南部(119°08'～120°12'E，31°09'～32°04'N)，地势平坦，河网稠密，属北亚热带季风气候区，日照充足，四季分明，适合多种植物生长。该研究选取常州市5个行政区为研究区域，总面积1669km2。研究资料主要有:常州市1∶1万航测图、常州市1∶1万地形图、常州市统计年鉴、常州市志及各种专题数据(污染分布图、土地利用图等)。以2005年的航测图为主要数据源采集绿地数据，在ArcGIS支持下采用目视解译的方法，对常州市城市绿地斑块进行手工解译及勾绘，赋予每一绿地斑块相关属性。 1．2适宜性评价指标体系及评价标准 适宜性评价因子的选取主要依据其对城市绿地布局影响的显著性、资料的可利用性等方面［10］。在划分评价因子的适宜性等级时是以因子水平是否适宜植物正常生长作为标准，选取7个主要因子来构建指标体系:(1)工业污染分布。距离污染源越近，适宜性越低。(2)水体分布。距离水源越近，适宜性越高。(3)道路分布。道路绿地在城市中也能起到一定的防护作用，是城市生态安全格局的重要廊道［11］，距离道路越近，适宜性越低。(4)土地利用。(5)历史遗迹和古树名木。历史遗迹和古树名木是城市“禁止建设区”［12］，离该区越近，适宜性越高。(6)人口密度。人口密度越大，人为活动越剧烈，适宜性越低。(7)植被指数。植被指数越小，适宜性越低。将上述7个指标空间化并通过ArcGIS9．3转换成栅格形式，得到单因子的生态适宜性空间分布，景观粒度为10m×10m，基本像元的最小面积为100m2。 1．3适宜性评价方法 1．3．1AHP法 AHP法是一种多指标决策方法，针对一系列指标建立一组成对比较矩阵，建立矩阵的过程中，每个因子在相同的标准下同其他因子进行对比，根据比较矩阵可以得到一组反映各因子相对重要性的权重向量。参考文献［13］方法，通过构建统计量来进行一致性指标的统计检验，通过一致性检验，可以确保所得到的权重组成的合理性，并可将AHP法在较优的情况下所得结果同其他方法进行比较。根据专家评价结果建立3组比较矩阵，得到3组权重，可以在权重变化的基础上研究来自生态学、城市规划以及园林方同的专家学者主观意愿对评价结果的影响。在ArcGIS平台下，对所有图层进行归一化处理，这样各图层的SI值(适宜性指数)都分布在0～1的范围内。鉴于一般评价方法均采用五级制，同时为便于不同评价结果之间的相互比较，选取相同的分级标准划分适宜性等级，即以0.2、0.4、0.6、0.8作为分级的阈值，将归一化之后的SI值从0到1划分为不适宜、低适宜、中适宜、较适宜、高适宜5个水平，最终得到采用AHP法时常州市综合适宜性等级分布。 1．3．2FR模型法 FR模型是基于城市绿地的分布和适宜性相关因子之间关系的一种方法［9］，通过FR模型，可以获取各评价因子与城市绿地景观的空间关系。建立单因子图层后，运用ARCGIS的空间分析功能，按各因子属性划分等级。对所有单因子图层进行重分类，统计各等级像元数，计算各因子等级的面积占该因子总面积的频率;再将这些栅格图层转化为矢量图层，通过ARCGIS，选出单因子各等级下的绿地斑块，并统计其面积，计算其占绿地总面积的频率及两个频率的比值。将频率比作为属性赋予各因子的矢量图层并转化为栅格图层，在栅格计算器下进行叠加运算，得到FR模型下的适宜性空间分布。对结果图层进行归一化处理，采用与AHP法相同的分级标准划分适宜性等级，得到FR模型下的常州市综合适宜性等级分布。 1．4适宜性评价方法的检验与优选 研究中引入ROC曲线［14］对两种方法的计算结果进行检验及优选，以像元点的SI值作为解释变量，以城市绿地的真实分布状况作为状态变量，若像元点分布于城市绿地则为1，反之则为0。ROC曲线下的面积越大，表明现有绿地的分布状况与适宜性分析的预测结果越接近。通过系统抽样法，按照1km的固定间距在研究区范围设置样点，总样点数为1649个，提取样点的SI值后在SPSS软件中进行ROC分析，计算ROC曲线下的面积。 2结果与分析 2．1基于AHP法的适宜性评价结果 运用AHP法计算得到3组权重列于表1。从表1可以看出，3组矩阵的CI值均小于对应的CI临界值，表明3组判断矩阵的一致性较高，所得到的权重组成较为可靠;其中土地利用、污染分布、水体分布3个因子的权重变化较为明显，人口分布所占的比重都较大，其他因子的权重相对稳定，说明专家们在建立比较矩阵时对某些因子的比重存在较为一致的主观倾向。运用ARCGIS软件，得到3组权重下的常州市综合适宜性等级分布，根据等级分布分别统计不同适宜性程度的土地面积及所占土地总面积的比例，结果见表2和图1。结果表明，虽然3组权重组成中各因子权重有一定的变化，但是常州市城市绿地综合生态适宜性的空间分布规律以及面积比例都较为一致。研究区生态适宜性的分布规律为中心城区低、郊区高，高适宜区域主要分布在城市西部和西南部，为面积较大的生态建设及农用地，中度适宜区主要分布于城市东部的乡镇及其周边;不适宜区和低适宜区主要为中心城区的居民、商业、工业等建设用地。由此可见，在AHP模型中，只要控制几个关键因子的权重，其他因子的权重变化对于评价结果影响并不大;但是参与评价的专家来自不同学科领域，所关注的重点不同，对于评价因子的选取以及权重必然存在分歧，因而在评价过程中如何减少研究者主观意愿的影响是研究评价问题的关键所在。#p#分页标题#e# 2．2基于FR模型的适宜性评价结果 通过ARCGIS计算出频率a、b及FR后列于表3，最后计算出SI，得到FR模型下的常州市综合适宜性等级分布见图2。根据图2统计各适宜区面积，结果见表2。由表2可知，各适宜性等级的空间分布规律与AHP法的研究结果大致相同，高度和较适宜区占研究区总面积的24．14%，主要分布在城市西部、西北部和西南部，为面积较大的生态建设及农用地;不适宜区占研究区总面积的17．75%，主要为中心城区的居民、商业、工业等建设用地。可以看出，这一模型下的高适宜区和不适宜区明显比AHP模型下的面积小，而且有较为明显的过渡，这样有利于城市绿地的过渡性建设，可以有效地利用土地，并将未来的大型绿地很好地保护起来;高适宜区呈团状分布，这样的分布状况便于城市规划者对城市绿地进行保护建设，而且大型的绿地斑块对于降低城市热岛效应具有显著的作用。 2．3ROC曲线结果与分析 通过SPSS对样本数据进行ROC分析，得到两种方法下的ROC曲线见图3。由图3可知，3组以AHP法和FR模型计算出来的曲线下的面积分别为0．604、0．612、0．597和0．724，均小于0．7。但是目前常州市城市绿地主要分布于建成区范围内，而适宜性评价的预测结果显示高适宜的城市绿地更多地分布于城市郊区，二者之间的差异导致AUC偏小;而且该研究基于大量样本数据进行分析，能够在一定程度上反映常州市城市绿地的实际状况，因而认为结果较为可信。采用AHP法得到的3组不同权重下生态适宜性评价结果总体上的空间分布比较接近，但随着权重的变化存在一定的波动，说明研究者的主观意愿对于评价结果存在一定的影响;采用FR模型计算所得的ROC曲线下面积明显大于以AHP法所得结果，可以判断在AHP法达到较优的状态下，FR模型的预测能力仍然强于AHP法。AHP法的核心是对评价因子确立一定的评价标准，然而事实上植物的正常生长与评价因子之间的关系并非单调递增或递减，如工业污染虽然对植物生长有不良影响，但城市绿地的一个重要功能就是生态隔离防护，而且某些植物对于污染存在一定的抗性，因此不能简单地认为距离越近适宜性越低;与水体的距离也并非永远是越近越好，在气候干旱地区可能是这样，在降水充沛的地区未必如此，甚至太近了有可能受到渍害或洪涝破坏;因而基于AHP法的适宜性评价受到了人为影响，其评价结果可能已经偏离了现实。而FR模型按照各因子的属性划分等级，并没有人为地规定这些因子与植物生长适宜性之间的关系，而是通过具体的数据来确定某一地区的适宜性水平，这是两种方法的根本区别，也是FR模型优于AHP法的所在。 2．4常州市绿地系统规划的建议 分析基于FR模型的常州市生态适宜性评价结果，笔者认为常州市城市绿地仍然存在许多不足之处，提出相关建议如下:(1)一般来说，城市绿地覆盖率至少应达到30%才有可能较有效地起到调节小气候和改善环境质量的效果［15］。因此常州市的绿化覆盖率还需要提高。(2)针对常州城市绿地布局状况，应当完善交通绿地规划，加强道路绿地建设，从改善城市的生态环境这方面来考虑，绿带建设应设法增加绿带的宽度，尤其应增加乔木林带的宽度，增加乔、灌、草型复合结构绿地在绿带中的比例［16］。(3)近年来常州市大力发展苗圃建设，在郊区建立多个大型苗圃基地，有着“全国花木之乡”的夏溪镇就位于常州。因而常州市政府应当把握现有的优势，进一步加强苗木后备基地的建设，以就近提供园林绿化植物，降低绿化成本。 3结论 (1)传统的城市绿地评价局限于绿地覆盖率或绿地斑块的景观格局分析，它们仅表现了城市绿化的整体水平，无法进一步评价城市绿地的结构和布局状况。该研究中基于高分辨率遥感影像提取绿地信息，对研究区绿地进行的适宜性评价，可在保持较高精度的前提下克服了传统绿调周期长、操作复杂、耗费人力等弊端。(2)运用ROC曲线对两种方法的计算结果进行检验对比，结果表明FR模型的预测能力明显强于AHP法，基于FR模型的生态适宜性评价，可以得到更为合理的生态适宜性空间分布状况，并且更好地指导城市绿地建设。(3)通过适宜性评价对城市规划范围内的绿地进行分析，并以之确定城市绿地布局的方向，是今后城市规划的发展趋势，因而对于评价方法的优化及创新将对绿地系统布局起到重要的作用。