基于“规模—密度—形态”的大连市城市韧性评估
修春亮1,, 魏冶2, 王绮3
1. 东北大学江河建筑学院,沈阳 110169
2. 东北师范大学地理科学学院,长春 130024
3. 长春大学管理学院,长春 130022

作者简介:修春亮(1964-), 男, 吉林舒兰人, 博士, 教授, 主要研究领域是城市地理与城乡规划。E-mail: xiucl@nenu.edu.cn

摘要

以建设安全城市为目标,依据地理学和景观生态思想方法,构建基于“规模—密度—形态”的三维城市韧性研究框架,并对2000-2016年大连市各县市区的城市韧性进行评估。其中规模韧性利用生态基础设施工具进行度量,密度韧性利用生态足迹与生态承载力工具进行度量,形态韧性基于源汇景观平均距离指数进行度量。还对各年份三类韧性的组合形式进行综合评判。本文认为,“规模—密度—形态”三位一体的韧性评估方法可有效识别城市的韧性特征,是建立城市规划与城市韧性研究之间有效联系的纽带。研究发现:① 规模安全是城市空间扩张的基本约束条件;② 生态承载力是城市密度的安全阈值;③ “源—汇”景观的空间耦合是优良城市形态的基本特征;④ 是“规模—密度—形态”三个韧性的组合状况而不是某一单项指标决定城市的安全性。基于规模、密度、形态韧性及其组合特征判定,为未来大连的城市发展提出建议:① 严格限制中心城区与金州区开发强度,遏制其蔓延式增长趋势;② 严格控制海岸带开发,维持山体和绿色植被斑块的完整性;③ 促进市域均衡开发,提升城市整体韧性;④ 优化新市区开发战略,形成良好城市形态。

关键词: 城市规模; 城市密度; 城市形态; 城市韧性; 安全发展; 大连市;
Evaluation of urban resilience of Dalian city based on the perspective of "Size-Density-Morphology"
XIU Chunliang1,, WEI Ye2, WANG Qi3
1. Jangho Architecture College, Northeastern University, Shenyang 110169, China
2. School of Geographical Sciences, Northeast Normal University, Changchun 130024, China
3. School of Management, Changchun University, Changchun 130022 , China
Abstract

Aiming at building a safe city, this study proposed a “Size-Density-Morphology” based three-dimensional urban resilience evaluation framework according to the theories and methods of geography and landscape ecology. By using the framework, the urban resilience of each county in Dalian city during 2000-2016 was evaluated. There are three kinds of urban resilience, namely size resilience, density resilience and morphology resilience. The size resilience could be measured by ecological infrastructure tools; the density resilience could be measured by ecological footprint and ecological carrying capacity; the morphology resilience could be measured by "Source-sink" landscape average distance index. In addition, this paper also analyzed the combining forms of the three types of resilience. This study demonstrates that the three-dimension evaluation framework has a unique capacity to identify the resilience characteristics of city, and it is a key bond which creates the connection of urban planning and urban resilience research. Findings are as follows: (1) The size safety is the primary constraint condition for urban spatial expansion. (2) Ecological carrying capacity is the safe threshold for urban density. (3) The spatial coupling of source and sink landscape is a basic feature of good urban morphology. (4) It is the combination of size-density-morphology resilience to determine the safety of the city rather than each single one. According to the analysis of combination characteristics of the "Size-Density-Morphology" resilience, four suggestions were put forward for the development of Dalian city in future. (1) Strictly limit the development intensity of central urban area and Jinzhou district to curb the urban sprawl trend; (2) Strictly control the development of the coastal zone and maintain the integrity of natural mountain and green vegetation patches; (3) Promote the balanced development on a whole city scale to improve the city's overall resilience; (4) Optimizing the development strategy of new urban area in order to form a good urban morphology.

Keyword: urban size; urban density; urban morphology; urban resilience; safe development; Dalian city;
1 引言

工业化与城镇化为人类带来大量福祉的同时,雾霾、水源危机、城市内涝、城市病等城市安全问题也不断涌现。灾害管理学、城市规划学、地理学与景观生态学等不同学科,都针对这些问题提供一些解决办法。灾害管理学主要以城市灾害风险为研究对象,旨在建立全面而科学的灾害管理体系;在城市规划学领域,主流的观点是通过专项规划与公共安全规划来实现灾害的防御,同时强调安全设施的重要性;地理学领域的研究受到灾害管理学的某些影响,主要从城市脆弱性的角度,来探讨城市安全问题;景观生态学所提出的城市生态安全分析框架,也被看作是解决城市安全问题的重要思路之一。上述研究范式的共同特点是针对性强、易于操作,但同时也存在共性问题——即忽略了城市安全问题的不确定性。人们始终无法判断城市面临的下一次重大冲击是什么,未知风险时刻存在,正如里特尔与韦伯所述,规划所处理的问题,往往是“不确定的邪恶问题”[1],更为严酷的事实是,不确定性是自然发展的客观规律,不可能完全避免[2]。由于不确定性的存在,越具有针对性的策略,在面对城市安全风险时可能反而越被动,苦心建立的应急管理系统往往成为现实中的“马奇诺防线”。针对这一问题,学者们对固有的城市治理方式进行了深刻反思——“头痛医头、脚痛医脚”的治理已经很难应对种类日益多样、成因日益复杂、影响日益广泛的城市问题,“源头解决”的思维越来越得到广泛的接受,韧性城市研究开始受到学界和城市管理者的关注。韧性城市的概念最早来源于工程学,是指施加扰动后,一个系统恢复到平衡或稳定状态的能力[3]。20世纪70年代由生态学家霍林(Crawford S. Holling)引入到生态学领域,提出生态韧性应当包含生态系统在改变自身的结构之前能够吸收的扰动量级[4]。在生态韧性的基础上,学者们又提出了演化韧性,即韧性不应该仅仅被视为系统对初始状态的一种恢复,而是复杂的社会生态系统为回应压力和限制条件而激发的一种变化、适应和改变的能力[5,6]。韧性城市是指城市系统和区域通过合理准备、缓冲和应对不确定性扰动,实现公共安全、社会秩序和经济建设等正常运行的能力[2]。韧性城市不仅包括基础设施的冗余性、环境系统的可靠性(低暴露、有生态屏障等),还包括经济能力、社会组织、制度条件等方面的保障力。一方面强调城市系统自身的组织和协调能力,像海绵一样发挥吸收和缓冲作用,而不是一味地提高设施标准,是从容地应对改变,而不是临时抱佛脚;另一方面强调如何应对外部的不确定性、随机性威胁。可见韧性城市的核心就是强调城市对不确定扰动的适应和调整能力,正契合了城市安全问题研究中对于不确定性的发展诉求。

近年来韧性城市理论逐渐引起广泛重视,相关研究论文数量迅速增长,但从已发表文献看,韧性城市研究尚处于初级阶段,研究主要围绕其概念、理念与范式、灾害韧性评估与应对,工程、社会设施的冗余设计,以及韧性管理措施等方面展开,与城市布局规划的关系尚不直接,使之难以进入城市规划与管理的实践层面[7,8]。鉴于物质空间规划是城市规划和管理的基础,为真正实现“源头解决”的诉求,促进韧性理念更多融入到城市规划过程中,本文面向城市物质空间规划提出一种基于规模、密度、形态三方面特征的韧性城市分析框架。“城市规模”即城市发展的面积大小、人口规模等;“城市密度”是城市开发强度的度量,如人口密度、建筑密度等;而“城市形态”主要是指城市实体所表现出来的物质空间形态[9]。这些基本特征是衡量城市发展的宏观、显性指标,无论是在城市规划研究还是实际工作中,都被给予重点关注。

实际上早在2003年非典事件发生之后不久,就有学者探讨城市规模、密度与形态的安全意义[9,10,11],认为城市形态对于抵御突发灾害、保护城市人居安全具有重要研究意义;当城市突发性灾害发生时,过大的城市规模和人口密度是增加对灾害的暴露性和风险程度的最直接原因,而城市形态不佳又加剧了由于规模和密度所产生的城市安全问题。后来又有从城市内部结构探讨大城市脆弱性的尝试[12]。但这些研究以枚举实例、理论推演为主,还未形成完整的理论框架,也缺少必要的实证支撑。本文借助于景观生态学的基本理论和分析工具,试图定量刻画城市规模—密度—形态等基本参数的韧性意义,弥补实证案例方面的缺失,同时也藉此提出一个新的城市韧性评估框架,以丰富城市韧性的相关理论与实证研究;在城镇化战略和城市规划应用领域,期望有助于突破以规模论安全的窠臼,突破城市政策就是“规模政策”的局限性。

2 研究思路和方法
2.1 生态基础设施、城市景观安全格局与城市规模

城市尺度上的景观安全是含义模糊和不易评估的,但可以确认的是,大片建成环境对于自然空间的排斥会导致“大城市病”和城市韧性的下降,主要体现为城市深受交通拥堵、环境恶化、资源短缺、高房价、社会问题增加等诸多问题困扰。城市规模扩张应当受到限制,这已经成为规划学者的共识,田园城市、紧凑城市、城市增长边界等理念和手段,都在试图将城市规模加以约束。景观生态学领域中提出的生态基础设施(EI)与景观安全格局理论[13,14,15,16],具有约束城市扩张规模的意义。生态基础设施强调城市生态环境的重要作用和意义,即自然环境为人类社会提供生态服务功能和生产生活支撑,同时生态基础设施也可以用来引导和约束城市扩张。俞孔坚等首先将EI的概念引入中国,并基于EI构建城市景观安全格局[17]。当城市规模超过生态基础设施的服务范围或侵占了生态基础设施的时候,城市的恢复能力和可持续发展能力受损,因此城市韧性较差,反之城市韧性则较强。本文以生态基础设施理论为基础,结合门槛值、生物群落的理论,以及城市规划相关建设标准对大连市城市规模进行约束分析与韧性评价。

2.2 生态足迹、生态承载力与城市密度

虽然通常的城市景观生态研究不关注“不直接可见”的人口密度,但由于密度过高将致使人为活动的影响大大超过自然的维持和消解能力,灾害来临时造成更严重的损失,导致交通拥堵以及更强烈的热岛效应、瘟疫流行,建立人口密度与生态支撑之间的适当关系,对于城市韧性也具有重要意义。

生态足迹理论(ecological footprint)通过比较区域内人类活动生态足迹需求和自然生态系统所能提供的生态承载力来表征区域内可持续发展的状态[18,19,20,21]。生态足迹是可持续发展的重要概念,它可以将人类对自然的消耗换算成支撑这些消耗所需的耕地、森林、水体、草原等土地利用面积,利用这些面积与真实的土地覆盖面积相对比,即可得到生态盈余和生态赤字等结论。从长时间序列来讲,生态赤字式的城市由于过多透支城市的生态承载能力,使得城市的适应力、恢复力等严重受损,发展缺乏韧性。另外,对于不同的经济发展水平、生活方式和技术水平,人类对自然界的消耗水平是明显不同的,如美国和中国相比,美国的人均能耗更多,而使用各种技术节能手段和提倡低碳环保的生活方式能够有效减少人均消耗。事实表明,对总体消耗的度量要比仅仅关注人口数量和密度更有意义。因此本文综合运用生态足迹与生态承载力等工具,对常规的人口密度指标进行替代和深化研究,从而评估城市密度对城市韧性所造成的影响。

(1)生态足迹的计算公式[18, 20]

e f = i = 1 n r i C i / P i ( i = 1,2 , 3 , n ) (1)

式中:ef为该地区的人均生态足迹;i表示消费品类别;Ci为第i种消费品的人均年消费量;Pi为第i种消费品对应的生产性土地的年平均生产力;ri为均衡因子。

E f = N × e f (2)

式中:Ef为该地区的总生态足迹;ef为该地区的人均生态足迹;N为区域总人口。

r i = d i / D ( i = 1,2 , 3 , ) (3)

式中:ri为均衡因子;di为全球第i类生物生产面积的年平均生产力;D为全球所有各类生物生产面积类型的年平均生产力。

(2)生态承载力的计算公式[18, 20]

e c = j = 1 n A j r j y j ( j = 1,2 , 3 , n ) (4)

式中:ec为该地区的人均生态承载力;j表示用地类型;Aj为第j类土地上的人均生物生产面积;yj为第j类土地的平均生产力。

E c = N × e c (5)

式中:Ec为该地区的总生态承载力;N为区域总人口。

2.3 “源—汇”景观平均距离指数与城市形态

从狭义上讲,城市形态是指城市建成区整体或其中组团的外轮廓几何形状特征。从广义上讲,城市的物质空间构成、各用地类型的空间配置、交通、水系、绿地系统的空间组织形式都可以属于城市形态。就较小的城市而言,形态对安全性和韧性的影响并不明显;但大城市则要关注本身的形态及其影响到的生态格局,关注内部结构与外部环境之间的相互作用。建成环境与生态空间的交融是有利于消解不利影响的景观格局,而建成区的分散布局则有助于改进城市局部的自组织性和独立性,增加城市的韧性。

为了从景观生态的视角来度量城市的形态韧性特征,本文引入“源—汇”景观理论[22]。该理论认为,异质景观可以分为“源”“汇”景观两种类型,其中“源”景观是指能促进过程发展的景观类型,“汇”景观是能阻止或延缓过程发展的景观类型。“源”景观所产生的负效应可以被“汇”景观所吸纳和抵消。城市的景观可以分成灰色景观(如建筑、道路)、蓝色景观(水体)、绿色景观(绿色植被)等,显然灰色景观可以理解为“源”,而蓝、绿景观则为“汇”。对于城市生态安全而言,蓝色景观和绿色景观面积越大越好,当蓝色景观和绿色景观的面积一定时,其空间配置显得尤为重要,如均衡的绿色景观对于城市热岛与城市内涝具有较好削减作用。从供给与需求角度,“源”和“汇”景观空间配置均衡性可利用“源—汇”景观的可达性来度量。以往的景观指数中对景观斑块间距离的度量包括中心距离和边界距离两种,这两种方法将景观斑块视作一个整体,未考虑到斑块内部差异性。为了克服这一问题,本文提出“源—汇”景观平均距离指数的概念,其计算过程如下:

① 首先将研究区地表景观划分成“源”和“汇”两种基本类型。

② 研究区地表栅格化,即认为研究区是由大小相同的栅格组成的,栅格可度量长度与面积,“源”斑块与“汇”斑块的内部都包含若干这样的栅格。

③ 分别计算某一“源”斑块内部每一栅格到最近“汇”斑块栅格的距离,再进行加和,并除以该“源”斑块的栅格数量,即可得到该“源”斑块的平均距离指数。公式为:

D = i = 1 m min ( d ij ) m ( i = 1,2 , 3 , m ; j = 1,2 , 3 , n ) (6)

式中:D为“源”斑块的平均距离指数;dij代表“源”斑块中栅格i到“汇”斑块中栅格j之间的距离;mn分别代表“源”斑块的栅格数量与“汇”斑块的栅格数量。D值越小,说明“源”与“汇”斑块的耦合性越强,“源”斑块的形态也较为适宜,韧性较强;反之,则说明“源”斑块与“汇”斑块空间隔离严重,有很大一部分负效应难以通过“汇”斑块来抵消,因此韧性较差。运用“源—汇”景观平均距离指数,可从景观生态学角度来分析城市形态韧性问题。例如摊大饼式的增长,会显著增加老城区“源”景观栅格与外部“汇”景观之间的距离,使得景观平均距离指数下降,城市韧性下降。

2.4 其他方法

(1)遥感信息提取方法

通过遥感方法提取城市景观方面的基础数据,例如形态韧性分析中的灰色景观(城市建设用地)、绿色景观(林地、草地)与蓝色景观(水域)等。

(2)DEM分析方法

地形是城市建设所要考虑的重要因素,在城市规模韧性分析中,地形被当作重要的约束条件。地形分析包括高程、坡度与坡向分析等,这些指标的生成都要依赖于DEM(数字地形模型)分析。本文在ArcGIS软件中实现DEM分析。

(3)GIS空间分析方法

GIS空间分析方法是本文的重要支撑方法,包括对城市规模约束条件的空间叠加分析,“源—汇”景观距离指数的生成、生态足迹的核算等,都需要借助于GIS空间分析方法。

2.5 总体思路

从景观生态观点出发,本研究基于如下假设和逻辑展开:城市韧性面临的重要威胁是城市蔓延导致的城市景观日趋致密,连片城区使得湿地和其他自然景观被侵占,生态空间的连通性下降,生态系统服务能力减弱,致使城市对于外来冲击的回旋空间和缓冲、消解能力下降,城市韧性降低。城市的规模—密度—形态共同影响韧性。如果用地规模大,城市韧性可能会受到影响;但倘若密度低,开发强度较小,布局形态上以适中的组团(斑块)融合到自然景观中,那么城市也会有较好的韧性。规模、密度、形态三者中任意两方的较高韧性都可能对第三方的低韧性有弥补作用。

基于景观的城市韧性是与尺度密切相关的。一方面,对于尺度较小(规模较小)的城市,其韧性对于密度和形态的敏感性是不高的,而对于大城市而言,密度和形态则非常重要;另一方面,虽然本文的立意是面向大城市物质空间的韧性和安全性需求,但并非将城市及其有限尺度内的区域空间视为一个封闭系统,而是充分理解物质能量循环和生态系统的开放性。本文认为,增进人为活动与自然环境之间的融合性和平衡性,会增加系统的韧性,不管是城市的规模、密度还是形态,都与这里的融合性和平衡性有关。本文并非主张绝对的平衡,但是会关注与平衡态之间的距离以及对系统韧性的影响。

本文试图以规模—密度—形态三位一体的方式评估城市韧性。首先从规模、密度与形态三个维度出发,分别计算大连市各县市区的城市规模韧性、城市密度韧性与城市形态韧性。其中,利用生态基础设施工具,对大连市的城市建设规模进行约束,划定城市的增长边界,并将实际的建设用地与增长边界进行对比,以获得规模韧性的度量;基于生态足迹与生态承载力的对比,分析大连市的生态消耗变化情况,生态盈余或赤字水平(通常是赤字),是否会造成生态危机,进而判断城市密度韧性;根据遥感解译结果划分绿色、蓝色与灰色景观,再利用景观平均距离指数、统计分析等工具对大连市的城市形态进行韧性分析。最后将在三个维度上所获取的结果进行整合分析和城市韧性综合判断,并提出因地制宜的调控策略。

3 数据来源与研究区域
3.1 数据来源

(1)遥感数据。运用美国Landsat卫星系列的TM/ETM+产品作为数据源。为实现研究区的全覆盖和动态检测,采集2000年、2001年、2010年与2016年共13景TM/ETM+影像数据(2000年、2010年与2016年为3个采样年,2000年数据缺失部分采用临近年份2001年数据作为补充),进行城市建设用地、森林、耕地、草地、水系等土地利用形式的人工解译,作为基础数据用于城市规模与韧性分析中规模约束条件建立,城市密度与韧性分析中不同土地利用形式生态承载力的计算,以及城市形态与韧性分析中的“源—汇”景观分析。

(2)数字地形数据。采用大连市1:25万矢量化等高线地图作为数据源,在ArcGIS中生成DEM(数字高程模型)数据,作为坡度、坡向等地形分析的工具,从而提取出城市发展的地形约束条件。

(3)统计数据。收集《大连统计年鉴(2001)》《大连统计年鉴(2011)》《大连统计年鉴(2017)》等统计资料,提取其中的人口、经济、资源与能源利用数据,用于生态足迹、生态承载力等指标的计算。

(4)相关规划数据。《大连市国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》《大连市国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》、国家《渤海环境保护总体规划》《大连市老工业基地振兴规划纲要》《大连市城市总体规划(2009-2020)》与《大连市土地利用总体规划(2006-2020)》等有关规划文件数据。

3.2 研究区域

研究区大连市是中国滨海大城市,位于亚欧大陆东岸,环渤海经济圈东翼,中国东北辽东半岛最南端。是中国5个计划单列市之一,14个沿海开放城市之一,15个副省级城市之一。担负着对外贸易、港口物流、工业经济和生态旅游等功能。基于全域城市化的态势,将大连市域作为研究区,包括大连中心城区(中山区、西岗区、沙河口区与甘井子区)、金州区、旅顺口区、瓦房店市、普兰店市、庄河市、长海县等7个区县单元。2015年10月13日,国务院批复同意撤销普兰店市,设立大连市普兰店区。但为适应本研究对应的历史时段,仍沿用普兰店市的说法(图1)。

图1 研究区范围 Fig. 1 Research area

4 城市“规模—密度—形态”韧性分析
4.1 城市规模韧性

生态基础设施可以作为维持城市韧性的基本约束条件发挥作用。将生态基础设施(EI)中确定的生态与山体保护区、土壤侵蚀防护区、滨海湿地区、水源保护区与已有自然保护区等5类限制用地进行空间叠加和面积汇总,获得满足最低标准生态安全的建设用地面积(或称为适宜建设用地)。通过TM/ETM+影像遥感解译,得出大连市2000年、2010年与2016年3个年份的已开发建设用地面积。兼顾EI的容纳能力与大连市的土地开发情况,提出大连市规模韧性指数公式为:

R s = L s / L d (7)

式中:Rs为城市规模韧性指数;LsEI约束下的适宜建设用地面积;Ld为已建设用地面积。按照公式(7),城市规模韧性指数大,意味着建设用地超载利用的程度低,韧性较高;规模韧性指数小,则建设用地超载利用的程度高,韧性较低。

表1所示,2000-2016年,大连市规模韧性指数整体下降,其中2000-2010年韧性下降较快,2010-2016年下降趋势减缓,长期处于低规模韧性发展状态(Rs < 1),未来大连市发展将面临规模安全的强烈约束。另外,2000年韧性指数低于全市平均水平的只有大连中心城区、长海县2个单元,2010年增加为大连中心城区、长海县、金州区与普兰店4个单元,2016年为大连中心城区、长海县、金州区、普兰店市、庄河市5个单元,韧性相对较低的单元数量不断增加。韧性指数的整体下降与低韧性单元数量的上升,与近年来大连市实施全域城市化战略有密切关联。由于城市增长速度快、自然条件受限,大连中心城区土地资源高度紧张,至2010年大连中心城区可利用的建设用地资源已基本消耗殆尽(表1),因此大连市提出全域城市化战略,引导发展重心北移,同时由于国家级新区大连金普新区的建立,使得金州区与普兰店市成为继大连中心城区之后最活跃的发展地区。金普新区的发展,有效分担了大连市的城市规模安全风险。这一过程也彻底改变了大连市的规模韧性空间格局,2000年除长海县外,其他各区市规模韧性水平远高于大连中心城区,而2016年北部的金州区、普兰店市、庄河市的规模韧性水平已降至与大连中心城区基本相当。

表1 2000-2016年大连市各县市区规模韧性指数 Tab. 1 Size resilience index of each county in Dalian city in 2000-2016
4.2 城市密度韧性

本文通过生态足迹和生态承载力之间的关系建立密度韧性测度,并衡量城市密度是否过大。

依据大连市物质消费和能源消费的实际情况,参照已有研究,在生态足迹测算中采用耕地、林地、草地、建筑用地、化石能源用地和海洋等6种生产土地类型。其中可耕地为最具生产能力的生产性土地类型;林地为可产出木材产品的人造林或天然林;草地为适合发展畜牧业的土地类型;建筑用地为各类人居设施及道路所占用的土地类型;化石能源用地为人类应保留出用于吸收CO2的土地;海洋为海水覆盖面积,具有水产品生产能力[23,24,25]。再依据《大连统计年鉴(2001)》《大连统计年鉴(2011)》与《大连统计年鉴(2017)》[26,27,28],将粮食(稻谷为主)、食用植物油、家禽类、蛋类、鲜蔬类、酒类、糖果糕点类、鲜瓜果类、猪肉、牛羊肉类、乳制品类、水产品类、林产品类等13种物质消费与化石能源消费分别换算为以上6种生产土地类型。由于这6类生物生产面积的生态生产力不同,需通过均衡因子与产量因子将这些具有不同生态生产力的生物生产面积转化为具有相同生态生产力的面积,以汇总生态足迹和生态承载力。本文基于中国净初级生产力选取辽宁省的数值作为计算用的均衡因子和产量因子[29,30]

根据2.2所介绍的方法分别计算各研究单元的生态足迹与生态承载力,并利用公式(8)计算城市密度韧性指数(表2):

R d = E c ( 1 - 12 % ) / E f (8)

表2 2000-2016年大连市各县市区密度韧性指数 Tab. 2 Density resilience index of each county in Dalian city in 2000-2016

式中:Rd为城市密度韧性指数;Ec为生态承载力;Ef为生态足迹。根据世界环境与发展委员会(WCED)的报告,12%的生态容量被保留为保护生物多样性的面积。

虽然城市不应被看作是一个封闭系统,物质和能量的平衡可以在更大的区域范围内实现,但是在一定地域范围内,生态赤字越小,生态系统的安全性和韧性就越好。此外,密度韧性值的横向比较和动态变化,也是有意义的。根据世界自然基金会(WWE)与中国环境与发展国际合作委员会(CCICED)共同发布《地球生命力报告·中国2015》,2010年中国人平均需要2.2 hm2生产性土地来满足环境商品与服务需求,尽管中国的人均生态足迹低于全球平均生态足迹(2.6 hm2),但却是中国可用人均生态承载力(1.0 hm2)的两倍以上(①世界自然基金会北京代表处, 等. 地球生命力报告·中国, 2015: 19.)。根据公式(8)进行核算,中国的密度韧性指数为0.4。2000-2016年大连市总生态足迹持续高于生态承载力,即生态赤字较高,存在人口密度大、化石能源利用不经济、粮食不安全等隐患,与中国整体情况相比,大连市拥有更低的密度韧性。但2010-2016年生态赤字问题有所缓解,城市的密度韧性指数有所回升,与2000年相比,2016年密度韧性的空间格局有所调整,大连中心城区、金州区仍然是密度韧性最低的两个单元,长海县的密度韧性由低于全市水平上升为与全市持平,而旅顺口区则由于全市持平下降为低于全市水平。与规模韧性不同的是,研究期内密度韧性的空间格局变化并不明显,而且仅有少数单元低于全市平均水平。

4.3 城市形态韧性

形状指数(斑块面积/同面积圆周长)是建成区(斑块)形态的常用测度。本文尝试通过衡量“源”“汇”景观的空间距离,建立关于城市形态的新的测度。

以TM影像作为数据源,通过遥感图像解译,分别得到2000年、2010年和2016年的“源—汇”景观分类图,包括灰色景观(城市建设用地)、绿色景观(林地与草地)与蓝色景观(淡水水域与海水水域),其中灰色景观为“源”景观,绿色景观和蓝色景观为“汇”景观。根据2.3介绍的方法分别计算各研究单元的“源—汇”景观平均距离指数。景观平均距离指数越大,则空间均衡性越差、韧性越低,反之则韧性越高。城市形态韧性指数的计算公式为:

R m = L / L d (9)

式中:Rs为城市形态韧性指数;Ld为“源—汇”景观平均距离指数;L为常数,其值设为2000年大连全市的“源—汇”景观平均距离指数值,即1186.44。

不同于规模与密度韧性,2000-2016年大连市形态韧性经历了先下降后回升的变化过程。与2010年相比,2016年有金州区、旅顺口区、瓦房店市、普兰店市、庄河市等5个单元实现了形态韧性的回升(表3)。根据遥感影像分析,这一“V”型的变化过程与大连市的城市扩张模式紧密相关。TM/ETM+影像显示,2000-2010年,大连市的城市建设用地扩张以填充式扩展与边缘式扩展为主,并主要集中在大连中心城区、金州区与旅顺口区;2010-2016年则多种扩张形式并存,多点开花,不局限于此前的主要城区,城市发展形态有所优化。按照“源—汇”景观理论来讲,与北部地区(金州区、普兰店、瓦房店、庄河市)相比,大连南部地区(大连中心城区、旅顺口区)的开发更具优势,不仅靠近丰富的蓝色景观,还毗邻丰富的绿色景观,但随着城市的快速扩张,南部的可利用空间已消失殆尽,未来大连市的发展空间只能集中在北部地区。出于形态韧性的考虑,北部地区开发不但要重点考虑建设用地规划与海洋、森林的空间关系,还要主动营造“源—汇”景观高度耦合的城市形态。

表3 2000-2016年大连市各县市区形态韧性指数 Tab. 3 Morphology resilience index of each county in Dalian city in 2000-2016
4.4 规模—密度—形态韧性的综合分析

对于每一类韧性,以各年大连全市平均水平为基准,大于全市平均水平界定为高韧性,小于全市平均水平界定为低韧性,并据此绘制2000年、2010年与2016年大连市各县市区规—密度—形态的韧性组合形式图(图2~图4)。

图2 2000年大连市各县市区规模—密度—形态韧性组合 Fig. 2 Combining form of size, density and morphology resilience of each county in Dalian city, 2000

图3 2010年大连市各县市区规模—密度—形态韧性组合 Fig. 3 Combining form of size, density and morphology resilience of each county in Dalian city, 2010

图4 2016年大连市各县市区规模—密度—形态韧性组合 Fig. 4 Combining form of size, density and morphology resilience of each county in Dalian city, 2016

图2所示,2000年大连市7个研究单元中,金州区、普兰店市、瓦房店市与庄河市等北部区域形态韧性皆较低;而中心城区、旅顺口等南部区域则相对较高,毗邻较多的蓝色景观与组团式布局是重要原因。另外,至少有两项高韧性的单元有4个,其中旅顺口区三项韧性指数高于全市平均水平。

与2000年相比,2010年旅顺口区、瓦房店市、庄河市等3个单元的韧性组合无变化。与此同时,中心城区增加一项低形态韧性指标,使得三项韧性指数皆低于全市平均水平;普兰店市增加一项低韧性指标,长海县减少一项低密度韧性指标,而金州区则在保持两项低韧性指标的情况下实现了韧性组合转换。

在保持了2010年部分韧性特征的同时,2016年的韧性格局发生了两个质的变化。一是旅顺口区增加了一个低密度韧性指标,使所有单元中至少有一项为低韧性;二是金州区增加一项低韧性指标,使之成为继中心城区之后又一个三项指标全低的单元。

通过规模、密度与形态的韧性组合,可大体判断城市整体的韧性特征与危险性的高低。三项指标皆高,则基本没有问题,“两高一低”则可接受,“两低一高”相对危险,“三项全低”则非常危险。各单元规模、密度与形态的韧性组合形式既有一定的继承性,又有一些显著的变化。靠近中心城区的单元变化较为明显,而远离中心城区的单元则变化相对较小,呈现一定的中心边缘特征。整体上看,研究期内大连市的低韧性指标与低韧性单元不断增多,城市整体韧性水平有所下降,未来若不对城市建设用地布局和城市形态加以优化,城市韧性水平势必进一步降低。

5 结论与讨论
5.1 结论

规模、密度与形态是城市的基本特征,是城市总体规划中的重点内容,揭示这些特性的安全意义是必要的。保证城市的安全发展,不仅需要建设好灾害防御系统,准备好应对方案,还要通过更加科学的城市规划,有效控制城市的规模、密度与形态,增强城市韧性,将灾难风险消解于无形,并实现灾难后的快速适应与重生。本文从规模、密度与形态三个维度构建城市韧性评价体系,对大连市各县市区的韧性进行了定量评价,并进行综合判断,得出如下结论:

(1)规模安全是城市空间扩张的基本约束条件。城市化过程往往对自然生态环境造成不可逆的影响。城市用地扩张蚕食农田、林地、草地和天然湿地,使空气和水质量下降,造成生物物种灭绝,破坏生态环境系统的可恢复性。为此对待城市的空间扩张应有必要的审慎态度,而控制城市的用地规模是保障城市规模韧性和实现安全发展的首要条件。本文将规模韧性作为最先讨论的城市韧性问题,目的也是强调其基础性和重要地位。城市规模韧性不仅体现在能够抵御慢性压力、促进可持续发展上,也体现在防范急性冲击方面。如果城市规模过大、规模韧性较低,将致使人们在地震、海啸等自然灾害来临时难以疏散,也会致使传染性疫病难以隔离而快速蔓延。

当然,城市规模对于韧性的影响也有另外一面。规模较大的城市通常经济和社会发展水平较高,应对灾害和灾后恢复能力也较强,这些特征有助于提升城市的韧性,但这属于本文探讨的物质空间之外的问题。不管怎样,由于大城市在重大灾害冲击下以及恢复之前受到的破坏是惊人的,其规模不能无限膨胀。

(2)生态承载力是城市密度的安全阈值。对于相同规模的城市,如果有不同的城市密度,相应地也会有不同的生态消耗。城市密度可理解为生态消耗强度,是单位面积人口数与人均生态消耗的乘积,因而人口密度和人均消耗的增加,都会导致城市所承受密度压力的增加。城市密度具有一定的安全阈值——生态承载力,当超过这个安全阈值时,城市将面临安全风险。“寅吃卯粮”,城市不断超过自然生态承载能力,并对自然进行无限索取,显然是不安全和不可持续的。由此看来,为提高城市密度韧性,首先要适当降低城市人口密度和建设密度,其次要提倡低碳、绿色的生活方式,最终使城市地区的整体生态赤字控制在一定范围之内。

(3)“源—汇”景观的空间耦合是优良城市形态的基本特征。到底什么样的城市形态才是理想形态,一直是见仁见智的问题。在不同的自然环境、区位条件下,基于不同的城市规模和社会文化背景,理想城市形态的答案也是不同的。即使同一城市,也可能面临不同的选择。本文另辟蹊径地引入景观生态学中的“源—汇”景观理论,试图从城市韧性的角度对理想城市形态进行讨论和度量。具有良好韧性的城市形态,应当是“源”“汇”景观空间耦合良好的。可以从两个方向入手增加“源—汇”景观的空间耦合性,一是要控制好城市的发展边界(Urban Growth Boundary, UGB),避免城市斑块无限扩大,二是要通过增加绿色和蓝色景观来改良城市形态,如利用绿环、绿带、绿楔和水体等对城市灰色景观进行穿插。

(4)是“规模—密度—形态”三个韧性的组合状况而不是某一单项指标决定城市的安全性。大城市有较多的脆弱性,城市规模对城市韧性和安全性的影响广受关注,城市治理的政策也往往做出限制大城市发展的安排。本文研究认为,规模大并不意味着必然会有大城市病,或者必然脆弱和不安全。如果仅仅是规模大,而密度分布合理、布局形态优良,也就是有良好的密度韧性和形态韧性,城市的整体安全性仍然是有保障的。三个韧性的其他组合方式也有类似的功效。

(5)要致力于建立新的研究范式、规划原理和工作框架。在以往的城镇化战略、城市规划调控策略以及相关城市政策中,主要关注城市规模大小、单纯以规模定政策的思路是有很大局限性的,也是导致争论喋喋不休、“公婆”各说其理、调控效果不彰的重要原因。如果按照“规模—密度—形态”三位一体的模式进行综合评估和统筹调控,形成新的研究范式、规划原理和工作框架,将会具有重要的理论意义和应用价值。

5.2 对策与建议

基于以上研究,建议大连市制订“规模—密度—形态”三位一体的城市战略和策略,并在以下方面进行调整:

(1)中心城区和金州区已存在蔓延式增长及相应问题,未来在开发强度方面应实施更严格的控制。大连市中心城区与金州区三项韧性指标均较低,面临高度破坏性风险,因此未来金州新市区以及西岗、中山、沙河口、甘井子等老市区要严格控制新增建设用地,适当控制开发强度,降低城市密度。

(2)严格控制海岸带开发,维持山体和绿色植被斑块的完整性。大连市地处辽东半岛南端,三面环海,森林覆盖率高达30%以上,丰富的蓝色景观和绿色景观是大连区别于东北其他中心城市的独特优势资源。为发挥优势,一方面要尽量避免填海造陆活动,加强对海洋生态环境的保护,减少污染物排放,杜绝破坏性和无节制捕捞;另一方面尽量避免城市建设用地对绿色空间的进一步侵占和切割,保护生态用地,重点是保持西部、中部与北部三个森林公园的完整性,发挥三大森林公园的生态屏障作用,阻断不利因素和灾害的影响。

(3)促进市域均衡开发,提升城市整体韧性。结合各县市区的韧性组合情况,大力推进全域均衡开发。大连市应当在全域范围内统筹发展资源,重点实施向北发展、均衡布局的空间战略,避免在中心城区过度集中建设,避免在局部地区形成严重的景观压力和城市蔓延问题,降低过度集中导致的风险,同时也使发展机会得以分享。其中普兰店市是近期重点建设区域,而瓦房店市与庄河市则可作为远期重要的发展空间。

(4)优化新市区开发战略,形成良好城市形态。北部新市区用地开阔,是大连市未来重要的发展空间,要防止形成“摊大饼”式的开发局面,绿色植被斑块的建设最为重要,尤其是发挥好大黑山、小黑山等森林绿地的重要生态景观作用,维护整体山水格局的连续性,促进形成环境优美、生态优良的组团式城市形态。

5.3 研究的不足与展望

一个系统及其韧性构成是复杂而多样的,在开放性和内部要素相互依存性的矛盾之外,还有很多因素影响到系统韧性。每一个具体的研究都只是从某些侧面进行的深入探讨。本文所讨论的规模、密度和形态,属于城市的物质结构和环境系统方面问题,可以构成城市韧性的主要物质基础,但并非城市韧性的全部,在此之外的工程设施配置、经济应对能力、社会组织水平等,也是城市韧性的重要组成部分。

由于数据资料的限制,本文的研究单元为县市区,单元粒度较大,单元间差异也较大,未来可以改进研究单元划分方式,提升研究精度;韧性评估的方法应该不断加以改进和使之更加精准,例如密度韧性分析中的生态足迹需求,可考虑以碳足迹和水足迹分析为重点,考虑气候因素的影响;可考虑以各片建成区为中心,在具有可比性的背景区域范围(或一定的半径空间)内进行分析,并探讨这一背景区域和半径空间的适当尺度,使评估结果更为可靠和有价值;此外,还可以考虑对安全阈值进行分级等。

大连属滨海半岛城市,地处丘陵地带,在源汇景观的耦合性方面具有天然优势,同时城市规模扩张也受到限制,具有一定的典型性同时也具有一定的特殊性。因此未来还可以内陆城市为对象进行分析,以期获得更为普适性的结论与启示。

The authors have declared that no competing interests exist.

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采用改进的生态足迹模型对天津市土地利用总体规划的生态效用进行评价。结果显示:①天津市土地利用总体规划(1996--2010年)的规划期内,天津市生态足迹、生态承载力和生态盈余的总额增加,但人均值和万元GDP生态足迹持续降低,表明上轮规划实施的生态效用的主要负荷来自于人口的剧增;②天津市土地利用总体规划(2006--2020年)的2020年远期规划目标期的各项评价指标延续了1996--2010年的变化特征,生态足迹的供需更趋于平衡,生态压力依旧保持在可承受范围内;③改进的生态足迹模型可以成功地应用于土地利用规划的生态评价和目标预测范畴。
[25] Guo Xiurui, Yang Jurong, Mao Xianqiang.Calculation and analysis of urban ecological footprint: A case study of Guangzhou. Geographical Research, 2003, 22(5): 654-661.
[本文引用:1]
[郭秀锐, 杨居荣, 毛显强. 城市生态足迹计算与分析: 以广州为例. 地理研究, 2003, 22(5): 654-661.]
生态足迹是近年来较为流行的定量测度人类对自然利用程度的新方法。生态足迹分析可定量反映城市人类活动对自然生态环境产生的压力和影响程度 ,为城市生态系统研究提供了新的思路和研究方向。本文以广州市为案例 ,估算 2 0 0 0年广州市的生态足迹 ,并分析了1 995~ 2 0 0 0年间广州生态足迹动态变化过程。结果表明 :2 0 0 0年广州市生态足迹为 2 5ha/人 ,当地生态承载力为 0 2ha/人 ,生态足迹是生态承载力的 1 2倍半 ;近 5年间万元GDP生态足迹逐年下降 ,但人均生态足迹略有上升。这说明广州市总体上经济发展方式正逐步由粗放型转变为集约型 ,但今后仍需注重提高其资源利用效率 ,提倡节约型的生产和生活消费模式 ,减少其生态足迹 ,逐步迈向生态城市 ,实现城市的可持续发展。
[26] Dalian Statistics Bureau.Dalian Statistics Yearbook 2001. Beijing: China Statistics Press, 2001.
[本文引用:1]
[大连统计局. 大连统计年鉴2001.北京: 中国统计出版社, 2001.]
[27] Dalian Statistics Bureau.Dalian Statistics Yearbook 2011. Beijing: China Statistics Press, 2011.
[本文引用:1]
[大连统计局. 大连统计年鉴2011.北京: 中国统计出版社, 2011.]
[28] Dalian Statistics Bureau.Dalian Statistics Yearbook 2017. Beijing: China Statistics Press, 2017.
[本文引用:1]
[大连统计局. 大连统计年鉴2017.北京: 中国统计出版社, 2017.]
[29] Liu Moucheng, Li Wenhua.Calculation of equivalence factor used in ecological footprint for China and its provinces based on net primary production. Journal of Ecology and Rural Environment, 2010, 26(5): 401-406.
[本文引用:1]
[刘某承, 李文华. 基于净初级生产力的中国各地生态足迹均衡因子测算. 生态与农村环境学报, 2010, 26(5): 401-406.]
生态足迹作为一种非货币化的生态系统评估工具,是近年来国际上一种重要的判别可持续发展程度的生物物理量方法。均衡因子是生态足迹计算中的一个重要参数,其是否准确直接影响到计算结果的可靠性与可比性。随着生态足迹方法的广泛应用,其标准化和本地化研究成为迫切的需要。为便于区域水平上的生态足迹空间分析,采用中国2001年1km MODIS数据,根据植被的净初级生产力(net primary production,NPP),计算出全国和不同省份各种土地类型的均衡因子。结果表明,就中国平均均衡因子而言,农地和建筑用地为1.71,林地和能源用地为1.41,畜牧地为0.44,渔业水域为0.35;就不同省份而言,由于区域内不同土地利用类型的相对生产能力不同,因而均衡因子各不相同,但大体上呈现农地&gt;林地&gt;畜牧地&gt;渔业水域的规律。
[30] Liu Moucheng, Li Wenhua, Xie Gaodi.Estimation of China ecological footprint production coefficient based on net primary productivity. Chinese Journal of Ecology, 2010, 29(3): 592-597.
[本文引用:1]
[刘某承, 李文华, 谢高地.基于净初级生产力的中国生态足迹产量因子测算. 生态学杂志. 2010, 29(3): 592-597.]
<p>生态足迹作为一种非货币化的生态系统评估工具,是近年来国际上一种重要的判别可持续发展程度的生物物理量方法。产量因子是生态足迹计算中的一个重要参数,其准确与否直接影响到计算结果的可靠性与可比性。随着生态足迹方法的广泛应用,其标准化和本地化成为迫切需要。为了便于区域水平上的生态足迹空间分析,本文采用中国2001年1 km MODIS数据,根据植被的净初级生产力,计算出全国和不同省份各种土地类型的产量因子。结果表明:就中国产量因子而言,由于中国农地生产力水平高于全球平均水平,其产量因子为1.74,而其余几种类型土地的产量因子均&lt;1,分别为林地0.86,畜牧地0.51,渔场0.74;就不同省份而言,由于区域内不同土地利用类型的相对生产能力不同,产量因子各不相同。</p>