姬静
摘要：城市生态景观格局遭到破坏，使城市绿地功能退化，为有效保障城市生态景观健康状态，研究可持续性城市生态景观格局空间结构优化模型。以陕西省成阳市作为研究对象，对其区域概况展开分析，明确该城市景观优化过程中相关数据来源。完成生态景观健康评价，制定城市生态景观格局空间结构优化目标函数，构建可持续性城市生态景观格局空间结构优化模型，利用粒子群算法对模型实施求解，完成可持续性城市生态景观格局空间结构优化。实验结果表明，利用该方法开展城市生态景观格局空间结构优化时，优化效果好。
关键词：可持续性；
研究区域概况分析；
城市生态景观格局；
空间结构优化模型
中图分类号：X22 文献标志码：A
前言
随着中国工业化进程的不断深入，被污染区域不断增加，生态环境遭到严重破坏，许多城市面临着绿化覆盖率低、绿地分布不均衡问题，不利于实现城市可持续发展。为此，对于目前城市景观格局空间结构，需要提出相应的空间优化措施，以实现健康的城市发展，提高居民的生活质量。
郭贯成等确定目标位置，基于发展角度建立灰色- BP神经网络组合模型，预测当地区域人口数量以及空间布局优化需求。基于当地目标的相关要求以及质量评价结果，优化空间布局。霍锦庚等确定目标城市，获取该地历史节点土地利用数据，使用相关软件预测未来土地格局。通过形态学格局分析识别景观要素以及相关评价指标，对该地生态源地等数据展开获取，建立城市景观生态网络，实现景观格局优化。李影等确定研究对象后，在实地样本检测基础上，结合改进的最小累积阻力模型，引入地形湿度、污染特征浓度等影响因子建立一个阻力面。以此为基础，制定优化策略，构建景观格局空间结构优化模型，从而实现对研究对象的景观格局空间优化。由于上述3种方法没有在景观结构优化时，基于城市景观多样性制定优化目标函数，导致空间结构优化时的优化效果较差。为此，研究可持续性城市生态景观格局空间结构优化模型。
1 研究区域概况及数据来源
1.1 研究区域概况
将陕西省咸阳市作为此次可持续性城市生态景观格局空间结构优化目标对象，对该城市区域概况展开具体分析。
咸阳市属于暖温带，气候特点为四季冷热、干湿分明。该市区的植被类型主要为落叶阔叶林，多为褐色土以及粘黑垆土，其中黄绵土分布最广。咸阳市自身现辖九县两区两市，常住人口约为416.9×104人，全年生产总值约为2 817.6×108元，人口密度约为480人/km2。
1.2 数据来源
开展城市生态景观格局空间结构优化过程中，咸阳市数据来源主要为近期采集的遥感数据、气温降水数据以及自然保护区分布数据，具体空间分布数据为，基础地理数据以标量形式呈现，分辨率为1：400万，数据来源为城市行政划分、道路交通以及河流水系等分布数据、土地利用数据以标量形式呈现，分辨率为1：10万，数据来源为Landsat影像、气温降水数据以栅格形式呈现，分辨率为500 m，数据来源根据地方气象站计算年均值、土壤数据以栅格形式呈现，分辨率为1 000 m，数据来源基于1：100万土壤类型图及普查数据。
2 城市生态景观健康评价
咸阳市生态景观健康评价体系建立过程中，遵循系统整体性原则以及区域性原则，结合咸阳市自身城市特点，以及生态景观破坏以及污染情况，构建生态景观健康评价体系，见图1。
分析图1可知，咸阳市城市生态景观健康评价指标体系通过确定的4个项目层，选取了20项指标，并采用熵权法获取指标权重，由此完成城市生态景观健康评价。
3 可持续性城市生态景观格局空间结构优化模型构建及实现
将城市景观多样性、均匀度指数、聚集度指数以及城市区域绿地覆盖率作为优化目标，具体优化函数如式（1）所示：
式（1）中，SHDI为城市景观多样性最大系数，pu为生态景观面积占总面积百分比，r为景观类型，u为各类景观面积，E为景观的均匀度指数，H为修正Simpson指数，CR为聚集度指数，C为多样性指数，Cmax为最大指数取值，O为城市公共绿地、道路绿地以及其他附属绿地的总面积，S为城市建成区面积，G为城市建成区绿地率，f（x）为总目标优化函数，δbest为优化最佳系数，ω为函数权重。
根据上述建立的目标函数，制定与之相适应的约束条件，以此完成可持续性城市生态景观格局空间结构优化模型的建立，结果如式（2）所示：
式（2）中，b为模型偏置项表述成形式，ω为模型权重，s．t为约束条件。
模型完成建立后，采用粒子群算法对模型展开求解，完成对城市生态景观格局的空间结构优化，具体流程为：
（1）根据上述确定的相关数据来源，建立数据集作为模型输入向量。
（2）根据模型输入向量获取初始种群，设置粒子群加速权重、飞行速度以及最大迭代次数等参数。
（3）初始化粒子群中各个粒子的位置、速度以及属性，结果如式（3）所示：
式（3）中，αxq、αyq分别为粒子在不同方向的速度值，αxmax、αymax分别为粒子在不同方向的最大控制速度，rand为随机常数系数。
（4）根据模型数学形式M，计算出模型惯性权重，并以此为基础计算目标函数适用度值F。
（5）通过确定的粒子适应度值，获取当前状态下优化模型的粒子最佳适应度值q"b以及全局最优值q"g，从而更新粒子群飞行速度以及当前位置。
（6）由于粒子的最大飞行速度amax会限制粒子实际飞行速度，设置约束条件为αq=αmax，ifα>αmax，解决因粒子飞行速度过慢而出现的粒子陷入局部最优解问题。
（7）最后根据（6）的约束条件，完成粒子全局最优解的获取，由此实现可持续性城市生态景观格局空间结构优化模型的求解。
4 实验分析
为验证可持续性城市生态景观格局空间结构优化模型的实际有效性，需对其展开测试。测试过程中，选取所提方法、文献[3]方法以及文献[4]方法开展城市生态景观格局空间结构优化，以此验证不同方法在城市景观格局优化过程中实际优化效果。
4.1 结果分析
4.1.1 城市生态景观多样性测试
选取陕西省咸阳市2020年- 2021年数据为未优化前景观格局数据，使用3种方法开展城市可持续化生态景观格局空间结构优化。通过式（1）计算景观多样性，对比不同方法的咸阳市景观多样性结果，见表1。
由上述可知，通过对咸阳市城市生态景观结构优化结果来看，文献[3]方法和文献[4]方法优化后的景观多样性与期望结果之间差距较为明显。所提方法的景观多样性结果与制定的目标结果相同，说明利用所提方法开展城市生态景观结构优化具备有效性。
4.1.2 城市区域绿地覆盖率测试
采用3种方法开展城市生态景观结构优化，通过式（1）计算优化后的城市区域绿地覆盖率。不同方法的城市区域绿地覆盖率优化结果见图2。文献[3]方法
分析图2可知，开展城市生态景观格局空间结构优化过程中，所提方法的城市绿地覆盖率高于文献[3]方法和文献[4]方法，优化效果更好。主要是因为所提方法在制定优化目标时，充分考量了城市多样性以及聚集程度两个指标，具有较好的优化效果。
4.1.3 城市生态景观均匀度指数测试
采用上述3种方法开展城市生态景观格局空间结构优化，对不同方法的景观均匀度指数展开测试，将指数范围设定在[0，1]范围内。不同方法的景观均匀度指数在期望结果方面，所提方法期望结果值为0.98、文献[3]方法期望结果值为0.98、文献[4]方法期望结果值为0.98，在实际聚集度方面，所提供的方法实际聚集度为0. 98、文献[3]方法的实际聚集度为0. 88、文献[4]方法的实际聚集度为0.90。
分析上文可知，文献[3]方法和文献[4]方法的景观均匀度指数与期望结果之间存在一定差距。所提方法的景观均匀度指数与期望结果一致，说明利用所提方法能够有效开展景观结构优化，使得景观均匀度变高。
4. 1.4 城市生态景观聚集度指数测试
评价生态景观聚集度可以为城市规划和生态管理提供重要的依据。基于评估结果，规划者可以更好地识别生态景观的热点区域和薄弱环节，并采取相应的措施来优化和增强城市生态系统，采用不同方法开展城市生态景观格局空间结构优化，对比3个优化时期的不同方法生态景观健康等级，见图3。
分析图3可知，开展城市生态景观格局空间结构优化时，文献[3]方法和文献[4]方法在3个优化时期的城市生态景观聚集度指数均低于所提方法，说明所提方法能够成功实现生态景观格局空间结构的优化，从而使该城市景观结构聚集度增加，生态系统恢复力较强。
5 结束语
随着城市环境污染的不断恶化，针对城市生态景观开展可持续发展的景观空间格局优化就显得尤为重要。为此，建立可持续性城市生态景观格局空间结构优化模型。根据城市生态景观健康指标评价体系，科学评价城市当前状态下的生态景观健康情况，基于城市景观健康指数，建立可持续性城市生态景观格局空间结构的目标优化函数，进而构建生态景观格局空间结构优化模型，采用粒子群算法对模型展开求解，完成城市生态景观格局空间结构优化。实验结果表明，使用文章方法开展城市生态景观格局空间结构优化时，优化效果好，景观均匀度变高，帮助决策者和规划者在城市发展中合理规划和管理生态景观，实现生态环境的保护和可持续利用。
基金项目：陕西省教育厅专项科研项目（21JK0420）；
咸阳师范学院专项科研基金项目（XSYK19004）；
咸阳师范学院“学术骨干”人才项目资助（XSYXSGG202114）