徐容容;江璐明;陈水森;曾献铁
【摘 要】为科学合理规划与管理城市绿道,采用GIS技术,根据增城市2010年landsat TM数据,运用CITYgreen模型对增城市2010年绿道生态效益进行评估.结果显示,绿道每年固碳量为23 253.42 t,产生的经济效益为584.59万元;每年净化空气50 116.73t,经济效益74.07万元.因此绿道每年固碳及净化空气两项的生态效益就为658.66万元,其中增江东、西岸绿道的生态效益分别为278.64万、377.31万元.结合景观格局分析说明,景观的构成对绿道生态服务效率有关键作用,且耕地对固碳及净化空气的作用不大.可见作为生态系统的重要组成部分,绿道对城市的生态效益贡献是显著的.
【期刊名称】《广东农业科学》
【年(卷),期】2013(040)017
【总页数】5页(P173-176,前插2)
【关键词】绿道;生态效益;增城;CITYgreen模型
【作 者】新马泰旅游报价徐容容;江璐明;陈水森;曾献铁
【作者单位】中国科学院广州地球化学研究所,广东广州510640;广州地理研究所,广东广州510070;中国科学院大学,北京 100039;广州地理研究所,广东广州510070;广州地理研究所,广东广州510070;华南师范大学地理科学学院,广东广州510631
【正文语种】中 文
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【中图分类】TU986;X826
20 世纪90 年代以来，绿道一直是景观生态学、城市规划、 景观设计和保护生物学等多门学科研究的热点和前沿[1-2]。 绿道具有生态功能、休闲游憩功能、经济发展功能、社会文化和美学五大功能[3]，且其建设基本不需要占用建设用地指标，投资少、见效快，是低碳城市建设发展的必然选择[4]。 目前已有许多城市将绿道纳入生态城市建设的重要手段，尤其是珠江三角洲，成为全国绿道建设的“先行者”。 虽然目前绿道的建设与实践在珠江三角洲得到极大推广，但国内对绿道的研究和实践相当缺乏，尤其是绿道的生态服务功能方面的研究[5]，研究方法也一般基于问卷民意调查[6]、统计年鉴数据[7]等。 生态功能是绿道 蓬勃发展的重要推动力， 对绿道生态效益的研究有助于更好地发挥绿道对城市的作用。 CITYgreen 模型是1996 年美国林业署针对城市生态环境空间分析以及环境效益评价，基于ArcView 平台的优秀工具[8]。 2002 年胡志斌等首次率先将CITYgreen 模型引入国内，迄今已成功应用于十余个城市的绿空间生态效益研究[9-19]，但未见有关该模型应用于绿道的生态效益评估。本研究借助珠三角大规模建设绿道这一契机，基于CITYgreen 平台，并结合3S 技术对增城市绿道的生态效益进行评估，最后结合景观结构分析影响生态效益的因素。 以期对城市规划、生态城市建设以及绿道规划等方面提供参考，为城市绿道生态服务功能的评价提供科学依据， 促进国内绿道生态效益评价的研究。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
增城市位于珠江三角洲东北部、广州市区东部，背靠大广州，是广东省广州市下辖的一个县级市，地处珠江三角洲都市圈内，是广州、东莞、深圳等珠江三角洲城市和广深产业带的重要节点。 地理坐标为113°29′4″～113°59′44″E、23°4′42″～23°37′20″N，总面积1 616 km2。增城绿道于2008 年始建，2010 年基本建成， 是广州市绿道的 “先行者”，也是
珠江三角洲地区绿道建设的学习典范。 从2008年起，增城市按照主干道路生态型、乡村郊野型、城区都市型的分类标准，率先规划建设500 km 具有自身特的三大绿道网络：一是自驾车游绿道，以广汕、荔新、荔白、新新、增正等旅游大道为主线，沿主干道两侧建设了200 km的绿廊道，沿自驾车游绿道建设了21 个休息驿站和20个生态公园，形成多层次、多彩的生态景观林带和景观节点；二是自行车休闲健身游绿道，从市区到北部白水寨风景区以及湖心岛景区，共建设了长达250 多km 的自行车休闲健身绿道，将鹤之洲、增江画廊、湖心岛、小楼人家、白水寨风景名胜区等旅游景点有效连接起来， 突出乡村体验、健身休闲的功能，打造成为富有田园风光特休闲精品线；三是增江画廊水上游绿道，以增江为主轴，把初溪枢纽上游50 km 河道两岸打造成为现代生态型的山水画廊——清明上河图；图1（彩插二）为增城绿道网规划图。
1.2 研究方法
本研究的原始数据包括增城市2010 年TM 影像数据，Google Earth 历史影像，2009 年增城市土地利用数据，增城市行政区划图等。
CITYgreen 是美国园林署与ESRI 公司联合开发的基于ArcView 平台的一个附加模块，专
门用于绿地生态效益评价的扩展模型。 在美国， 一般应用URFORE 和CITYgreen 两种软件评估城市绿空间的生态效益，但前者需要详细的树木组成及种结构数据，而CITYgreen 可以对不同尺度的遥感影像进行评估[20]。在CITYgreen5.2 版本里提供对遥感或航片数据的分析功能， 提高了在较大尺度范围内计算城市植被生态效益的准确性和效率[21]。CITYgreen 模型通过将遥感数据的属性数据与CITYgreen建立联系， 利用GIS 的空间分析功能, 进行城市绿空间的规划管理、生态效益计算和动态变化的模拟及预测。 本研究选取大尺度栅格数据， 计算研究区绿道的固碳和空气净化两项生态效益。
（1） 固碳生态效益原理：CITYgreen 模型采用生物量推算法来评估城市绿地的固碳效益， 比一般的仪器实测法相对简单，且所需数据较少[22-24]。 计算公式为:
Cv＝Ar×Gc×Cf《性营》美国电影
式中, Cv 为碳存储量(t), Ar 为研究区域面积(km2)，Gc 为绿地覆盖率,Cf 为碳储存系数。
（2）净化空气模型原理：城市植被主要通过吸收、过滤空气中的O3、SO2、NO2、PM10、CO 等, 从而提高空气质量。该模型年去除量的计算公式为:
C＝LA×Vd×Et
式中，C 为污染物去除量（t），LA 为叶表面积（m2），Vd 为沉降率，Et 为暴露时间（h）。
1.3 数据处理
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1.3.1 影像解译分类 利用ENVI 软件， 参照Google Earth 历史图像以及2009 年增城市土地利用数据，对增城市2010 年TM 影像进行图像增强、几何纠正等预处理后，采用监督分类结合人工目测判读相结合的方法， 选取不同土地类型的训练样区， 将增城市土地覆盖类型分为6类：林地、园地、农田、水域、建设用地及其他未利用地。 最后对分类后影像进行分类后处理， 最终输出为GRID 格式。
1.3.2 绿道控制范围图 绿道是线型地物，与以往面状地物绿地生态效益的研究区别， 需要划出控制区作为研究区。增城市严格按照珠三角划分的三种绿道：生态型绿道、郊野型绿道和都市型绿道来建设， 按不同绿道类型其控制范围宽度建议分别不少于200、100、20 m [25-26]。 按照不同绿道类型建议的最少控制范围宽度， 制出增城市绿道控制范围矢量图，并与增城行政图合并。
1.3.3 生态效益分析 利用CITYgreen 模型的净化空气和固碳释氧模块计算增城市绿道的生态效益。 在ArcView中加载1.3.1 与1.3.2 生成的GRID 数据和SHP 矢量数据，确定两数据的投影类型一致， 通过name 字段与CITYgreen 模型建立联系， 在View Properties 里设置单位为米（meters）。然后在CITYgreen 中更新数据库，建立影像空间特征数据与属性数据的联系（图2）。
图2 分类影像数据及属性
2 结果与分析
2.1 景观构成分析
分类的精度直接影响绿道生态效益评价的结果精确性，因此必须对分类结果进行精度验证。 验证结果显示总体精度94.327%，kappa 系数0.9317， 高于最低判别精度0.7， 并且误差矩阵显示各地物覆盖类型的分类准确率达90%以上（表1），因此满足要求。
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根据CITYgreen 报告显示，增江东岸、增江西岸绿道分别占总绿道网面积比为38%和45%， 总共占了增城市总绿道网面积的83%， 这一比例与增城市绿道的建设工作“以增江
东西岸两边绿道为主，其中西岸为主要”的重点相符。 研究区及增江东西岸绿道的景观格局分析如表2。园地与林地占比之和最高的是增江西岸， 其次是增江东岸，总绿道网最低。但耕地、园地和林地3 项占比总绿道网高于增江东岸，增江西岸耕地、园地和林地这3 项的比例依然最高。由于增江西岸绿道增城市主城区到廖村、棠村、陈桥头村、莲塘村、小楼镇、江坳村、派谭镇等连接了增城市的主要城镇及村落，因此增江西岸的耕地及园地比例要高于增江东岸绿道。而增江东岸的水体的比例较高主要因为整个增江西岸绿道是主要沿着增江建设的（图1）。
表1 2010 年增城TM 影像分类误差矩阵土地类型水体建设用地未利用地林地耕地园地合计水体97.32 1.79 0.89 0.00 0.00 0.00 100.00建设用地0.00 91.53 0.85 0.00 5.93 1.69 100.00未利用地0.00 0.00 98.26 0.00 1.74 0.00 100.00林地0.00 0.63 0.00 94.97 0.63 3.77 100.00耕地0.00 2.50 0.00 0.00 90.00 7.50 100.00
表2 绿道景观结构比较（%）研究范围总绿道网增江东岸增江西岸耕地37.01 33.67 38.74园地31.71 31.29 37.12林地9.42 10.55 11.93建设用地14.72 11.90 8.68水3.87 7.71 1.81未利用地3.27 4.88 1.72合计100 100 100
