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user: 4. 案例城市的水景形态比较 4.1. 研究方法 为描述城市水景形态的特征，定义水体量、水斑块、水陆混合度及水岸线四项指标，每个指标选择一至两项计算指数值以反映指标的特征。以遥感影像为数据源，提取城市水体，使用ENVI4.8，ARCGIS10.0和FRAGSTATS3.4等进一步分析。指标指数关系如评价指标表(表5)。 Table 5 The evaluation index tabl 指标与指数 公式 意义 水体量 水域面积(CA) a为区域内每个斑块的面积 反应城市的绝对水域面积。 水斑块数量(NP) N=总斑块数量 水斑块数量反应城市的水类型； 水斑块较小多为海洋型，较多多为江河湖泊型。 水斑块 最大斑块面积(LPI) max(a)为水域斑块中最大斑块的面积 A为所有水斑块的面积 最大斑块面积能反应出水域的类型，分散程度，利用的难易程度及带来的生态效益； 最大斑块面积越大，表面水面越整体，多为海洋型城市，水域利用度稍低。 最大斑块面积越小，表面水体越分散，易于利用，难于保护，带来的生态效益较小，多为少水型城市。 最大斑块面积适中的城市，水域一定程度分散，每个水域又有一定的面积，生态效益较大，易于利用。江河湖型城市居多。 水陆混合度 分离度(SPLIT) a为每个水斑块的面积 A为所有水斑块的面积 分离度描述水体的分布情况； 分离度越高，表明更多的小斑块分散在城市中。 熵值(ENTROPY) H代表熵值，p代表一个最小单位为水域的机率 熵值描述水体和陆地的混合程度； 熵值越高，水陆混合度越高。 水岸线 水岸线长度(TE) e代表每个斑块的边缘长度 描述城市的水岸线长度； 边缘密度(ED) e代表每个斑块的边缘长度 A代表总的水域面积 描述城市的水岸线自然度及使用适宜度； 同等面积水域，边缘密度越高，水岸线越长，水岸自然度越高，居住适宜度越高。 表5. 评价指标表 4.2. 评价指标 以下给出了本文比较城市特征所使用的指标体系，包括其具体的指数和其公式及公式的意义，如表5。 4.3. 数据、结果与讨论 城市的水景特征和水域的类型紧密相关，因此在进行讨论之前，我们先对15个城市的水域类型做一个基本的判定。 根据对案例城市的基本判读，我们将15个城市较为详细的分为7个类型并对应了相应的城市，如图3。海水环绕城市如香港，从海域过度到河流如纽约、悉尼、大阪和上海，沿海城市如墨尔本、芝加哥(沿大湖)，多条河流过境如广州、重庆、巴黎和伦敦，多条河流与多个湖区如武汉，单条河流过境如渥太华、南京和杭州。可以看到，武汉是其中唯一一个拥有多个湖区的城市，另一个沿湖城市为芝加哥，但两城特征显著不同。实际上，根据分析，世界城市中除了伦敦、慕尼黑和柏林拥有少量小体量的湖泊之外，其他城市均无湖区。 1) 水体量特征分析： 如依据表6形成柱状图图4所示，并根据主要水域类型：海水、湖水、河水分类，其中蓝色为海水、粉色为湖水、红色为江河水。 芝加哥是其中唯一一个以湖水为主要水域类型的城市，但由于密歇根湖体量非常大，其主城区视域范围内水陆格局显现沿海格局的特征。在此背景下，可认为沿海洋的城市和具有沿海格局的城市其水体量明显高于沿江河的城市。 武汉的水体量在沿江河的城市中最大，且远超过普通的沿江河城市水体量，其统计值直追如上海，悉尼，与大部分的沿海城市在同一数量级。其与其他江河城市的最大区别在于拥有较多相当规模的湖泊，这对与内陆城市而言是相当大的水资源优势。 2) 水斑块特征分析： 如表7形成的柱状图图5可以看出，如纽约、芝加哥(沿大湖)、墨尔本和大阪等的LPI值超过95，说明这些城市的水体量主要集中在一个水斑块中，也就是海洋或者大湖。重庆、杭州、南京、广州和渥太华，其LPI值在40~95之间，这类城市全都是江河为主要水域的城市，其LPI值反应出在其主要的江河水系之外，还有若干的成规模的水域斑块。武汉的LPI值为21.3，这说明在这类城市中，最大的水域斑块仅占总水域面积的五分之一左右，相对与前面的城市，其水斑块小一些、多一些。更多的小斑块为打造滨水宜居空间提供了可能。需要说明的是，有两个原因促成伦敦和巴黎在水斑块特征上虽与武汉接近，一是其总体的水体量与武汉相比较小，单个斑块的面积也相应缩减以至于太小而不能形成足够的水环境效应，以巴黎为例，其测算水域约3773公顷，LPI值为22.16，即其最大的水域面积为863公顷，这个面积的大小从空间尺度上衡量，大概是东湖水域的十分之一；二是由于本文使用的水景分析数据是来自从遥感的水体提取，其最小斑块为30 m × 30 m，即分析数据上一个最小水域斑块的面积为900平方米。由于巴黎和伦敦的河道宽度较窄，故在提取时，不足900平方米的水域点或是被其他地物覆盖的地方河流被截断，故形成较多的斑块，是数据分析产生的误差。 3) 水陆混合度特征分析： 城市的水陆混合度本文采用水域的分离度和熵值两个指标共同说明。从分离度来看，如表8形成的雷达图图6可以明显得看出武汉、伦敦、和巴黎拥有较高的水域分离度。基于上文所解释的发生于伦敦和巴黎两个城市的数据误差。 在这方面，熵值能进一步更准确的说明水陆的混合度，并避免掉这误差。如表9形成的雷达图图7可以看出，熵值的平均值还是标准差值趋势上一致，武汉、广州和香港成为水陆混合度最高的三个城市。结合这三个城市的水域类型和水域分布可以看出，三个城市的高水陆混合度是由不同的因素促成，武汉是由于湖泊的分布，广州是由于河流支流的穿插而香港则是由于岛型城市的贡献。也说明，不同的水景形态和水域类型能产生相似的水陆混合度。 4) 水岸线特征分析： 如表10所生成的雷达图图8可以看出，15个城市中武汉拥有最长的水岸线，其次为岛屿型的香港，武汉作为内陆城市中确实难能可贵，南京、广州和纽约紧随其后，与水陆混合度有一定一致性。其中，香港的外岛屿边界形成的水岸线并非与城市的界面，利用率较低。从边缘密度来看，巴黎和伦敦非常高，这也是前文提到的误差导致，紧随其后的为广州、渥太华、南京、重庆和武汉，这些城市的主城区范围内大都有较多的体量较小的水域。说明小体量的水域对这指标影响显著。在这些城市中，仅武汉和广州同时拥有若干大体量的水域。综合来讲，武汉的水岸线的长度具有绝对优势，大体量和小体量水域共存其中，岸线偏向自然。 图3. 案例城市依据水域类型及形态的基本分类及相应典型城市 图4. 案例城市水域面积图 图5. 案例城市最大斑块面积柱状图 图6. 案例城市水域分离度雷达图 图7. 案例城市熵值的平均值与标准差雷达图 图8. 案例城市水岸线长度及边缘密度 Table 6 The water area and the number of patches of the case citie 城市 芝加哥、美国 纽约、美国 渥太华、加拿大 伦敦、英国 墨尔本、澳大利亚 悉尼、澳大利亚 巴黎、法国 大阪、日本 CA 134435.9 105760.7 9532.89 4998.87 89918.73 82101.6 3773.07 88574.94 NP 243 161 626 835 64 112 1006 182 城市 香港、中国 上海、中国 广州、中国 南京、中国 重庆、中国 杭州、中国 武汉、中国 — CA 225051.66 76228.11 20551.23 27167.31 8588.07 17589.78 62474.49 — NP 1281 112 635 993 237 605 1456 表6. 案例城市水域面积及水斑块数量 Table 7 The LPI of the case citie 城市 芝加哥、美国 纽约、美国 渥太华、加拿大 伦敦、英国 墨尔本、澳大利亚 悉尼、澳大利亚 巴黎、法国 大阪、日本 LPI 98.5787 98.1814 51.7754 27.3158 98.0154 95.491 22.1644 98.4958 城市 香港、中国 上海、中国 广州、中国 南京、中国 重庆、中国 杭州、中国 武汉、中国 — LPI 98.538 97.1899 64.7576 71.9723 86.7495 79.641 21.3109 表7. 案例城市最大斑块指数 Table 8 The SPLIT index of the case citie 城市 芝加哥、美国 纽约、美国 渥太华、加拿大 伦敦、英国 墨尔本、澳大利亚 悉尼、澳大利亚 巴黎、法国 大阪、日本 SPLIT 1.029 1.0373 3.4744 11.0902 1.0408 1.0961 16.193 1.0308 城市 香港、中国 上海、中国 广州、中国 南京、中国 重庆、中国 杭州、中国 武汉、中国 — SPLIT 1.0299 1.058 2.347 1.9277 1.3267 1.5734 13.5858 表8. 案例城市水域分离度 Table 9 The entropy index of the case cities (max， mean， stdev 城市 芝加哥、美国 纽约、美国 渥太华、加拿大 伦敦、英国 墨尔本、澳大利亚 悉尼、澳大利亚 巴黎、法国 大阪、日本 Entropy index Max 1.676988 1.676988 1.368922 1.368922 1.676988 1.676988 1.368922 1.676988 Mean 0.008223 0.023913 0.012934 0.011264 0.005473 0.014863 0.016784 0.013485 Stdev 0.081227 0.137454 0.103625 0.096387 0.065716 0.108560 0.119414 0.103141 城市 香港、中国 上海、中国 广州、中国 南京、中国 重庆、中国 杭州、中国 武汉、中国 — Entropy index Max 1.368922 1.676988 1.676988 1.676988 1.676988 1.676988 1.676988 Mean 0.040749 0.012461 0.028855 0.030876 0.012025 0.017662 0.064020 Stdev 0.181647 0.100523 0.151736 0.157465 0.097783 0.119504 0.223350 表9. 案例城市熵值表(最大值、平均值、标准差值) Table 1 0 The total edge and edge density of the case citie 城市 芝加哥、美国 纽约、美国 渥太华、加拿大 伦敦、英国 墨尔本、澳大利亚 悉尼、澳大利亚 巴黎、法国 大阪、日本 TE 562440 1383120 842340 734640 418020 914520 1149780 954660 ED 41837.03906 130778.257 883614.5177 1469612.132 46489.13708 111388.8158 3047332.809 107779.9206 城市 香港、中国 上海、中国 广州、中国 南京、中国 重庆、中国 杭州、中国 武汉、中国 — TE 2972880 822540 1730400 1881900 654360 1048920 3706740 — ED 132097.6469 107905.076 841993.3989 692707.5224 761940.6921 596323.547 593320.5697 表10. 案例城市水岸线长度及边缘密度