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农业生产中大量施用化肥，人为地增加了土壤的含盐量，使园艺作物受到盐害，导致产量、品质下降。因此，可通过改良土壤，或者提高植物耐盐性来解决产品质量下降的问题。盐胁迫可以引发植物体内盐分的过度积累，导致植物产生离子毒害、膜系统氧化损伤、渗透调节失衡，轻者影响花卉的品质，重者直接导致植株死亡[1]。月季Rosa chinensis不仅是中国的传统名花，也是重要的切花材料，具有极高的市场价值[2]。但在月季栽培过程中，盐胁迫往往会降低月季开花期、开花量，降低花香、花色等品质，导致月季不具有经济价值。褪黑素(melatonin, MT)属于吲哚杂环类化合物，其化学名是N-乙酰基-5甲氧基色胺，具有清除活性氧、自由基，维护细胞膜结构，降低过氧化物含量的功能[3]。最近研究表明：外源褪黑素处理可以有效减轻盐胁迫对平邑甜茶Malus hupehensis的氧化胁迫伤害，增强苹果Malus domestica砧木的抗盐能力[4]；同时外源褪黑素处理也可以提高番茄Solanum lycopersicum盐分胁迫下的果实品质[5]和缓解盐分对猕猴桃Actinidia chinensis幼苗的伤害[6]；对切花月季保鲜也具有积极的作用[7]。但到目前为止，关于外源褪黑素处理对月季盐胁迫下生理特性还缺乏深入研究。本研究以中国古老月季‘月月粉’Rosa chinensis ‘Old Blush’为材料，采用根灌褪黑素的方法，分析测定盐胁迫下月季幼苗叶片生理指标的变化，探讨褪黑素影响月季苗盐胁迫响应的生理机制，为合理利用褪黑素，解决月季栽培中的盐害问题提供理论依据。
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以中国古老月季‘月月粉’90 d扦插苗为材料，栽培基质为V(泥炭)∶V(椰壳)∶V(珍珠岩)=1∶1∶1，置于人工气候箱培养，光照时间为 16 h光照/8 h黑暗，培养温度为(23±2) ℃。研究共分5组，其中3组分别连续5 d在8:00对根部浇灌50 mL浓度分别为0、5、10和20 μmol·L−1的褪黑素溶液，其余2组以清水为对照。在最后1次浇灌褪黑素溶液后的第2天开始盐胁迫处理。任选1组浇灌清水的植株作为空白对照(ck)，即继续浇灌清水，其余4组植株均每隔5 d浇灌50 mL浓度分别为200 mmol·L−1的氯化钠，连续浇灌20 d。5个处理分别为清水(ck)、200 mmol·L−1氯化钠(T)、5 μmol·L−1褪黑素+200 mmol·L−1氯化钠(S1)、10 μmol·L−1褪黑素+200 mmol·L−1氯化钠(S2)和20 μmol·L−1褪黑素+200 mmol·L−1氯化钠(S3)，各处理6盆，重复3次。
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超氧化物歧化酶(SOD)活性采用氮蓝四唑(NBT)法测定，过氧化物酶(POD)活性采用愈创木酚法测定，过氧化氢酶(CAT)活性采用紫外吸收法测定，丙二醛(MDA)质量摩尔浓度采用硫代巴比妥酸法测定，可溶性蛋白质采用BCA法测定，抗坏血酸采用分光光度计法测定[8]，相对电导率采用DDB-303A型电导率仪测定。
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采用SAS软件进行方差分析(one-way ANOVA)，采用Duncan法进行多重比较分析(P＜0.05)。
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相对电导率是衡量植物细胞膜通透性的一个重要指标。由图1A可知：在盐胁迫下，月季苗叶片的相对电导率显著升高，其中200 mmol·L−1氯化钠(T)处理的相对电导率最高，达45.34%；不同浓度外源褪黑素处理下，月季叶片的相对电导率显著低于T处理(P＜0.05)，特别是10 μmol·L−1褪黑素(S2)处理下，相对电导率最低，为33.58%(图1A)。表明外源褪黑素处理可以显著抑制盐胁迫条件下月季苗叶片相对电导率的升高，保护细胞膜的完整性，其中10 μmol·L−1褪黑素处理抑制效果最明显。丙二醛质量摩尔浓度作为脂质过氧化指标，表示细胞膜脂质过氧化程度和植物对逆境反应的强弱，细胞受损越严重，其含量越高。由图1B可知：在盐胁迫下，月季苗叶片的丙二醛(MDA)质量摩尔浓度显著升高，其中T处理最高(P＜0.05)，为13.37 nmol·g−1；然而不同浓度外源褪黑素处理下，月季苗叶片的MDA质量摩尔浓度显著低于T处理(P＜0.05)，特别是10 μmol·L−1褪黑素(S2)处理下，MDA质量摩尔浓度最低，为9.50 nmol·g−1。表明褪黑素处理可有效抑制盐胁迫下月季叶片丙二醛质量摩尔浓度的增加，从而缓解膜脂质的过氧化。
图 1 不同处理下月季苗叶片相对电导率(A)和丙二醛(B)的变化
Figure 1. Change of conductivity(A) and MDA(B) of rose leaves under different treatments
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抗坏血酸(AsA)是植物体内重要的非酶促抗氧化剂，在清除植物体内活性氧和缓解膜脂过氧化对细胞的损伤方面具有积极的作用。由图2A可知：在盐胁迫下月季苗叶片AsA质量分数显著增加，为0.99 mg·g−1；不同浓度外源褪黑素处理下，其AsA质量分数均显著高于ck和T处理(P＜0.05)，特别是10 μmol·L−1褪黑素(S2)处理下，其AsA质量分数为1.60 mg·g−1。表明外源褪黑素处理能显著增加月季苗盐胁迫过程中的AsA质量分数，从而提高植株的抗盐胁迫能力。盐胁迫下月季苗叶片中可溶性蛋白质质量分数显著低于ck(P＜0.05)，其中T处理的可溶性蛋白质最低，为4.57 mg·g−1(图2B)；而外源褪黑素处理，可以显著减少月季苗叶片可溶性蛋白质质量分数的降低，特别是20 μmol·L−1褪黑素处理下，可溶性蛋白质质量分数为10.33 mg·g−1。盐胁迫下，随褪黑素浓度的增加，月季苗叶片脯氨酸质量分数逐渐增加。当褪黑素浓度为20 μmol·L−1时，其质量分数最高为23.20 μg·g−1(图2C)。表明外源褪黑素处理可以显著增加盐胁迫下月季叶片中抗坏血酸、可溶性蛋白质和脯氨酸的质量分数。
图 2 不同处理下月季叶片抗坏血酸(A)、可溶性蛋白质(B) 和脯氨酸质量分数(C) 的变化
Figure 2. Change of ascorbic acid(A), soluble protein content(B) and proline content(C) of rose leaves under different treatments
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抗氧化酶系统作为植物逆境条件下重要的防御体系，可有效清除细胞中的活性氧，从而维持植株正常的生理活动。由图3可知：盐胁迫下月季叶片中超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性均增强，而外源褪黑素处理可以使抗氧化酶的活性显著高于ck和T处理。盐胁迫下，SOD活性显著高于ck；当外源褪黑素浓度增加时，SOD活性呈上升趋势，S3处理的活性显著高于S1、T和ck处理(P＜0.05)，但是S3与S2处理之间没有显著差异(图3A)。盐处理下，POD的活性显著高于ck和T处理；当外源褪黑素浓度增加时，其活性逐渐增加；S3处理的活性是T处理的1.7倍；S1和S2处理的POD活性显著高于ck和T处理(P＜0.05)(图3B)。此外，盐胁迫可以显著增加CAT的活性，S3处理的活性显著高于ck、T和S1处理(P＜0.05)，与S2处理没有显著差异(图3C)。表明外源褪黑素处理可以增强月季盐胁下的抗氧化酶活性，从而减少活性氧的积累，缓解盐胁迫下细胞的氧化伤害，维持细胞的完整性。
图 3 不同处理下月季叶片超氧化物歧化酶(A)、过氧化物酶(B)和过氧化氢酶(C)活性的变化
Figure 3. Activity change of SOD(A) , POD(B) and CAT(C) of rose leaves under different treatments
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盐胁迫是影响植物生长发育的重要外界因素之一[9]。近年来，褪黑素作为生理调节剂，对缓解植物在干旱、高温、低温、重金属等逆境下氧化胁迫伤害具有积极作用[10−12]。本研究表明：外源褪黑素预处理可有效降低盐胁迫下月季苗叶片丙二醛质量摩尔浓度，增加抗坏血酸、脯氨酸和可溶性蛋白质质量分数，增强抗氧化酶(SOD、POD、CAT)的活性，从而缓解月季苗的盐分胁迫伤害。
正常植物细胞内的钠离子、钾离子与钙离子处于平衡状态，从而使细胞保持完整性和通透性[13]。而一旦植物遭受盐分胁迫，通常会使细胞内钠离子浓度增加，打破离子平衡，迫使改变细胞的膜透性[14]。此外，盐胁迫会诱导植物细胞积累大量的活性氧(ROS)，导致膜脂发生过氧化，产生MDA，破坏膜的通透性[15]。本研究通过外源褪黑素处理，可以显著抑制盐胁迫条件下月季叶片MDA的积累(P＜0.05)，保护细胞膜的通透性。其作用机理可能是褪黑素作为一种信号分子，参与活性氧的清除，防止膜脂发生过氧化。
脯氨酸和可溶性蛋白质是植物体内的重要渗透调节物质，在抵制活性氧的细胞伤害中具有积极的作用[16]。植物体内的脯氨酸可以增强细胞原生质的亲水性，提高植物组织细胞的持水性，防止植物细胞脱水，保护细胞质膜的完整性。张娜等[17]研究发现：在盐胁迫条件下外源褪黑素处理狼尾草Pennisetum alopecuroides种子，其发芽势和发芽率显著高于单独盐胁迫处理，且脯氨酸显著增加，因此盐胁迫所造成的渗透伤害显著降低。可溶性蛋白质的增加和积累能提高植物细胞的保水能力，对细胞的生命物质及生物膜起到保护作用[18]。本研究表明：在盐胁迫条件下月季幼苗叶片中可溶性蛋白质质量分数降低，而外源褪黑素处理可以使叶片中可溶性蛋白质质量分数显著增加(P＜0.05)，这可能是因为褪黑素作为一种信号物质参与可溶性蛋白质的合成。
抗坏血酸作为植物体内重要的的抗氧化剂，在胁迫条件下能够抑制活性氧的形成和积累，缓解植物的胁迫伤害[19]。本研究表明：褪黑素处理可以显著提高盐胁迫下月季幼苗叶片抗坏血酸质量分数(P＜0.05)。可能原因是外源褪黑素处理诱导抗坏血酸的合成，增加抗坏血酸质量分数，而抗坏血酸的增加可以提高月季清除活性氧的能力，避免脂质过氧化。综上所述，盐胁迫下外源褪黑素处理可以提高月季叶片抗坏血酸质量分数，增强月季耐盐性，缓解盐胁迫的伤害。
植物在逆境条件下，会积累大量活性氧(ROS)，从而导致细胞膜脂过氧化，对生物膜的结构和功能造成损伤。SOD、POD和CAT是植物体内重要的抗氧化酶，它们可以清除细胞内ROS，减少ROS的积累，防止脂质过氧化[20]。高帆等[21]发现：外源褪黑素处理可以增强盐胁迫下美味猕猴桃Aclinidia deliciosa苗抗氧化酶的活性，从而缓解盐胁迫伤害。本研究表明：外源褪黑素处理可以显著增加盐胁迫下月季叶片SOD、POD和CAT的活性(P＜0.05)，从而增强月季清除ROS的能力，缓解月季盐分胁迫伤害。可能因为外源褪黑素处理诱导激活抗氧化酶系统，使SOD、POD和CAT的活性大大增强，提高了月季的耐盐性。
Alleviation of exogenous melatonin on rose seedlings under salt stress
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摘要:
目的 研究外源褪黑素(MT)处理对盐胁迫下中国古老月季‘月月粉’ Rosa chinensis ‘Old Blush’的缓解效应及其机制，为解决月季栽培中的盐害问题提供理论依据。 方法 以90 d扦插苗为材料，分别通过根部浇灌0、5、10和20 μmol·L−1褪黑素进行预处理5 d后，再对根部浇灌200 mmol·L−1氯化钠溶液进行盐胁迫处理20 d，以浇灌清水的植株为空白对照，研究了外源褪黑素处理对月季盐胁迫的缓解效应。 结果 与空白对照相比，不同浓度外源褪黑素处理可显著降低盐胁迫下月季叶片的相对电导率和丙二醛质量摩尔浓度(P＜0.05)，同时可显著提高可溶性蛋白质、抗坏血酸和脯氨酸的质量分数(P＜0.05)，特别是显著提高了超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)的活性，从而增强了活性氧的清除能力。 结论 外源褪黑素处理可增强月季‘月月粉’的抗氧化酶活性以及渗透调节物质的质量分数，从而抑制活性氧的积累，防止膜脂过氧化，提高耐盐性。图3参21 Abstract:Objective To provide a theoretical basis for solving salt damage of rose, the effect of exogenous melatonin (MT) on the physiological characteristics of rose seedlings (Rosa chinensis ‘Old Blush’) with the NaCl stress was investigated. Method 90 d rose cutting seedlings were watered with 0, 5, 10 and 20 μmol·L−1 melatonin of exogenous melatonin solution respectively for 5 days before they were treated with 20 d 200 mmol·L−1 NaCl while the control group was treated with water to study the alleviation of exogenous melatonin on rose seedlings under salt stress with the physiological and biochemical indexes determined after the salt treatment. Result With the exposure to salt stress, rose seedlings with the alleviation of exogenous melatonin of different concentrations present a significant decrease in electrical conductivity and mass molar concentration of malondialdehyde(P＜0.05) while a significant increase in the content of soluble protein, proline and ascorbic acid (P＜0.05). In particular, the activity of superoxide dismutase(SOD), catalase(CAT) and peroxidase(POD)(P＜0.05)has been significantly promoted, which helps enhance the scavenging activity of reactive oxygen species(ROS) under salt stress. Conclusion The exogenous melatonin treatment could enhance the activity of antioxidant enzymes and increase the osmotic substance content to avoid lipid peroxidation and improve rose salt tolerant ability. [Ch, 3 fig. 21 ref.] -
Key words:
- plant physiology /
- Rosa chinensis ‘Old Blush’ /
- melatonin /
- salt stress /
- alleviation
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中国城镇化进程以中国区域经济发展为主线，其本质是空间层面上要素的流动与资源的配置[1]。近年来，长江三角洲地区城镇化水平明显提高，城市人口急剧增长，客观上导致了城市空间无序扩张、土地利用混乱、生态空间啃食严重等问题的出现。在此背景下，认识城市化进程下绿地空间的动态演变规律，系统研究人类活动对绿地空间的作用，构建合理的绿地空间格局和数量结构，对城市可持续发展和健康人居环境建设具有重要意义。
市域绿地指城市行政管辖范围内，以自然和人工植被为主要存在形态的城市用地，具有维护区域生态环境、提供郊野游憩空间、城镇隔离等重要作用。目前针对市域绿地的研究主要包括3个方面：①市域绿地的界定与规划编制问题探讨[2−3]。②市域绿地面积与空间结构演变分析。相关研究主要基于地理信息系统数据库以及遥感影像技术，运用土地动态度、景观格局指数、归纳演绎等方法，围绕典型区域展开实证研究[4−6]。③绿地演变影响机制研究。目前相关研究主要从定性和定量2个方面探究绿地面积和空间结构产生演变的影响因素[7−8]。研究多是围绕着南京绿色空间(包括林地、草地和耕地)的演变[9−10]展开，聚焦于南京市域绿地研究较少[11−12]，这不利于进一步构建生态安全格局；在研究尺度方面，近年来多聚焦于南京都市圈[13−14]或是南京部分城区[15]；针对南京市域绿地格局演变影响因素的研究较少，且多受数据限制，研究方法多以定性或简单回归为主[16−17]。
2000—2020年，在城市化建设与生态环境建设叠加作用的背景下，南京市域绿地的演变具有复杂性，探究市域绿地面积演变及其影响因素，有利于进一步协调城市经济发展与可持续发展之间的关系。鉴于此，本研究将基于南京市2000—2020年共5期的绿地地理信息数据，分析其动态格局演变过程，探寻演变影响因子及作用机制，以期为南京市域绿地优化与区域可持续发展提供依据与支持，也为其他经济发达地区市域绿地空间构建与管理提供借鉴。
1. 研究区概况
南京市地处长江三角洲西端(31°14′~32°37′N，118°22′~119°14′E)，市域总面积为6 586.02 km2。气候类型为北亚热带湿润气候，四季分明，雨水充沛。位于宁镇扬丘陵地区，低山缓岗(图1)。栖霞山、牛首山、幕府山、狮子山、清凉山、鸡笼山环峙城区。市域内江河湖泊遍布，长江穿城而过，主要河流有秦淮河、滁河等，玄武湖、石臼湖、金牛湖等湖泊星罗棋布，造就以山、水、城、林为大格局的奇致景观。
2. 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
本研究所用遥感影像数据来源自美国地质勘探局[USGS，
https://earthexplorer.usgs.gov/ (Earth Explorer)]，采用2000、2005、2010、2015、2020年5个时间节点的Landsat TM/OIL遥感影像，影像分辨率为30 m×30 m，云量皆小于5%。使用中国科学院资源环境科学数据中心(https://www.resdc.cn/ )提供的2015年中国地市行政边界数据对遥感影像进行裁剪。对通过ENVI 5.3预处理后的数据进行目视解译，参照国际地圈生物圈计划(IGBP)的土地利用及覆盖变化(LUCC)分类系统，结合南京实际和研究目的，将土地利用类型分为河流、湖泊、建设用地、林地、草地、耕地和裸地7类(图2)，最终通过总体分类精度以及混淆矩阵对分类准确度验证(表1)。
图 2 2000—2020年南京市土地利用分类示意图Figure 2 Land use classification map in Nanjing from 2000 to 2020表 1 2000—2020年南京市土地利用分类图精度验证统计表Table 1 Accuracy verification statistics of Nanjing land use classification map from 2000 to 2020年份 总体分类精度/% Kappa系数 2000 93.3 0.88 2005 93.3 0.89 2010 92.0 0.85 2015 89.0 0.83 2020 91.3 0.87 将南京市域绿地演变的影响因子分为自然因素和社会经济要素两大类。首先，对自然因素的考虑缘于其在大尺度空间上和较长时间范围内对绿地格局变化的影响。其次，政府在城市化进程当中会通过改变用地性质来指引社会未来发展方向，故社会经济因素的变化会在较小尺度空间上和短时间范围内引起绿地格局的变化[18]。影响机制研究中涉及的数据主要来源于相应年份的《江苏省统计年鉴》和《南京市统计年鉴》。此外，年份久远的个别缺失数据根据当年各区县统计数据进行计算补充。考虑到数据的可获取性以及可定量化，具体影响因子选取如表2所示。
表 2 南京市域绿地演变的影响因子Table 2 Influencing factors on the evolution of Nanjing’s urban green space分类 编号 影响因子 单位 自然因素 1 年降水量 mm 2 年平均气温 ℃ 3 全年日照时长 h 4 总水资源量 亿m3 社会经济要素 5 地区生产总值 亿元 6 人均国内生产总值(GDP) 万元·人−1 7 第一产业产值比例 % 8 第二产业产值比例 % 9 第三产业产值比例 % 10 农林牧渔业总产值 亿元 11 建成区绿化面积 hm2 12 常住人口数量 万人 说明：自然因素数据来源于《南京市统计年鉴(2001—2021)》《江苏省统计年鉴(2001—2021)》，社会经济要素数据来源于《江苏省统计年鉴(2001)》《南京市统计年鉴(2006—2021)》 2.2 研究方法
2.2.1 动态度计算
使用动态度表达研究范围内某种类型的绿地数量在一定时间段内的变化速率。其计算公式为：
$$ I_{\mathrm{R}}=\frac{{S}_{\mathrm{b}}-{S}_{\mathrm{a}}}{{S}_{\mathrm{a}}} \times \frac{1}{{T}} \times 100 \% 。$$ 其中：IR表示研究区在该时间段内单一绿地类型的变化速率，即动态度；Sa为该类绿地在研究时间段起点的面积；Sb为该类绿地在研究时间段终点的面积；T为时间间隔年份。
综合土地动态度反映研究区内绿地总数量在一定时段内的变化速率。其计算公式为：
$$ {R}=\left(\frac{\displaystyle \sum_{{i}=1}^{n}{\Delta S}_{{i-j}}}{2 \displaystyle \sum_{{i}=1}^{{n}} {S}_{{i}}}\right) \times \frac{1}{{T}} \times 100 \% 。$$ 其中：R表示研究区在该时间段内所有绿地类型的变化速率即绿地综合动态度；j为某种绿地类型，Si为研究起始时间第i类绿地的面积；
$ \Delta S_{i-j}$ 为研究时段内第i类绿地转化为第j类绿地的面积绝对值；T为时间间隔年份。2.2.2 景观格局指数分析
景观格局指数是能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征的简单定量指标，景观格局指数分析方法能够揭示市域绿地格局的时空演变特征[19−22]。为了全面系统地对南京市域绿地景观格局结构、特点、动态进行描述，采用斑块数量(NP)、边缘密度(ED)、景观形状指数(LSI)、连接度指数(CONHESION)以及香农多样性指标(SHDI)表明绿地景观格局的水平。基于Fragstats 4.2软件计算各个景观指数，计算方法见参考文献[23]。
2.2.3 偏最小二乘回归模型(PLSR)
PLSR作为一种多元统计回归模型，具有广泛适用性，近年来被大量运用到土地覆被变化的影响机制研究当中[18, 24]。PLSR模型具有以下优点：首先，它可以同时实现主成分分析、相关分析和线性回归分析；其次，它能够排除自变量或因变量指标之间的多重共线性问题，同时适用于样本容量较小的情况。
在PLSR模型中，交叉有效性(Q2)表示模型的预测能力，当Q2＞0.097时，模型具有较强的预测能力。解释能力(
$R_{\rm{Y}}^2 $ )表示模型的稳健性，当$R_{\rm{Y}}^2 $ ＞0.5时，模型具有较好的稳健性。变量投影重要性(VIP)表示各个解释变量的相对重要性，当VIP＜0.5时，变量对于绿地格局演变不重要；当0.5＜VIP＜1.0时，变量对绿地格局演变比较重要；当VIP＞1.0时，变量对绿地格局演变具有较为明显的解释能力，VIP越大，自变量对因变量的解释性越强[25]。回归系数(RC)表示各解释变量与绿地格局演变的正负相关性，当RC＞0时，变量与绿地格局演变呈正相关；当RC＜0时，变量与绿地格局演变呈负相关。使用SIMCA-P软件进行回归模型的构建以及绿地演变影响机制研究。3. 结果与分析
3.1 南京市域绿地演变分析
南京市土地利用类型总体上呈现以耕地、建设用地为主，河流、湖泊、林地、草地及裸地为辅的格局。2000—2020年，研究区域内水域及裸地变化较小，建设用地占比持续大幅度增加，耕地面积不断缩减转移，市域绿地面积变化起伏较为明显(图3)。
图 3 2000—2020年南京市域土地利用面积变化对比图Figure 3 Comparison of land use area changes in Nanjing City area from 2000 to 20202000—2020年，南京市域绿地面积总体呈先减后增的状态。其中，作为市域绿地组成部分的林地与草地在面积上呈现出的变化趋势具有一定的差异性(表3)。2000—2005年，林地和草地的面积均呈减少状态，分别减少了72.47和86.77 km2，两者的变化动态度分别为−2.10%·a−1和−11.46%·a−1，最终市域绿地面积整体减少了159.24 km2，整体面积的变化动态度为−3.78%·a−1。2005年之后，林地面积一直呈现正增长的状态，但与持续下降的草地面积进行综合计算后发现：研究期间市域绿地面积仅增加了11.96 km2，变化动态度为0.07%·a−1。
表 3 不同时期南京市域绿地规模变化Table 3 Changes of green space scale in Nanjing during different periods土地类型 2000—2005年 2005—2010年 2010—2015年 2015—2020年 2000—2020年 变化量/
km2动态度/
(%·a−1)变化量/
km2动态度/
(%·a−1)变化量/
km2动态度/
(%·a−1)变化量/
km2动态度/
(%·a−1)变化量/
km2动态度/
(%·a−1)林地 −72.47 −2.10 72.78 2.35 12.10 0.35 104.73 2.97 117.14 0.85 草地 −86.77 −11.46 −6.94 −2.15 −1.48 −0.51 −9.99 −3.55 −105.18 −3.47 市域绿地 −159.24 −3.78 62.84 1.93 10.62 0.28 94.74 2.49 11.96 0.07 说明：正值表示该类用地面积呈正向增长；负值表示该类用地面积呈负向减少 3.2 南京市域绿地景观格局分析
根据斑块数量指数可知：在2000—2020年南京市域绿地斑块趋于破碎化。结合边缘密度指数和景观形状指数的变化可以看出：绿地景观形状复杂度逐步升高。在景观系统中，土地利用越丰富，破碎化程度越高，其不定性的信息含量也越大，香农多样性指数也就越高。2000—2005年香农多样性指数明显下降，说明这5 a间，市域绿地各斑块类型减少且并呈不均衡化趋势分布，绿地破碎化有一定的缓和。2005—2020年，香农多样性指数稳步上升，说明后期南京市域内部土地利用类型更加丰富，景观破碎度也随之升高。另外，2000—2005年，连接度指数稍有提高，但2005年之后，由于景观破碎度升高，其连接度也持续降低(表4)。
表 4 市域绿地景观格局指数统计Table 4 Pattern index statistics of urban green space landscape年份 斑块数
量/个边缘密度/
(m·hm−2)景观形
状指数连接度
指数香农多样
性指数2000 2 130 9.012 21.525 99.987 0.385 2005 2 993 8.456 19.984 99.987 0.334 2010 6 635 9.618 22.298 99.986 0.355 2015 5 393 9.160 21.369 99.986 0.358 2020 7 690 11.642 26.405 99.986 0.386 3.3 南京市域绿地演变影响机制分析
3.3.1 市域绿地规模演变的影响因素分析
以8项社会经济指标和4项自然影响因素为自变量，以南京市域绿地面积为因变量构建回归模型，对影响市域绿地规模演变的主要因素进行主成分提取。以Q2＞0.097和
$R_{\rm{Y}}^2 $ ＞0.5作为PLSR模型主成分提取的终止条件，市域绿地的总体面积最终以$R_{\rm{Y}}^2 $ =0.808和Q2=0.534在第2主成分处达到模型终止条件。南京市域绿地规模变化的重要解释变量如表5和图4所示。表 5 市域绿地规模与各影响因素的偏最小二乘回归结果Table 5 Results of partial least squares regression of urban green space scale and each influencing factor影响因子 变量投影重要性(VIP) 回归系数(RC) 年降水量 0.80 0.17 年平均气温 1.16 0.35 全年日照时长 0.89 −0.23 总水资源量 1.02 −0.18 地区生产总值 0.75 0.10 人均GDP 0.74 0.08 第一产业产值比例 1.79 0.44 第二产业产值比例 0.83 −0.20 第三产业产值比例 0.77 0.02 农林牧渔业总产值 0.74 0.03 建成区绿化面积 1.24 −0.23 常住人口数量 0.71 0.003 
图 4 各影响因素对南京市域绿地面积的PLSR分析Figure 4 PLSR analysis of each influencing factor on the green space area of Nanjing通过市域绿地面积与各影响因素的PLSR结果分析可知：社会经济指标的变化与自然环境的演变在不同程度上影响着市域绿地面积的演变，其中主要因素(VIP＞1)为年平均气温、总水资源量、第一产业产值比例以及建成区绿化面积。由回归系数可知：与市域绿地面积演变呈正相关(RC＞0)的因素为年平均气温、年降水量、地区生产总值、人均GDP、第一产业产值比例、第三产业产值比例、农林牧渔业总产值以及常住人口数量。除此之外，其余因素均与市域绿地面积变化呈负相关。
其中，第一产业产值比例为市域绿地面积演变最相关的因子，且为正相关，说明以种植业、林业等自然物为生产对象的第一产业规模与城市绿地规模密不可分。同时，这也体现出产业关系转变在城市绿地格局演变中的重要地位。另外，建成区绿化面积指标作为市域绿地面积演变的次相关因子，反而呈现负相关关系，说明相关城市规划政策的制定仍旧只聚焦于城市建成区内的绿地修复，而在城市扩张区域初始发展阶段并不注重绿化建设，体现出城市生态发展地域间的不平衡问题。除此之外，通过对自然条件相关性的评估可以看出，适宜的温度环境以及水资源环境对植物生长有长期性的影响，因此也是城市绿地发展的重要先决条件。
3.3.2 市域绿地格局演变的影响因素分析
将景观格局指数作为因变量，将社会经济指标以及自然影响因素作为自变量进行PLSR分析。以Q2＞0.097和
$R_{\rm{Y}}^2 $ ＞0.5作为PLSR模型主成分提取的终止条件，南京市域绿地总体斑块数量、边缘密度、景观形状指数、连接度指数在第1主成分处已满足模型终止条件，$R_{\rm{Y}}^2 $ 分别为0.781、0.731、0.687、0.891，Q2分别为0.729、0.457、0.380、0.829；香农多样性指数以$R_{\rm{Y}}^2 $ =0.796及Q2=0.525在第2主成分处达到了模型终止条件(表6和图5)。表 6 市域绿地景观格局指数与各影响因素的偏最小二乘回归结果Table 6 Results of partial least squares regression of urban green space landscape pattern index with each influencing factor影响因子 斑块数量 边缘密度 景观形状指数 连接度指数 香农多样性指数 VIP RC VIP RC VIP RC VIP RC VIP RC 年降水量 0.99 0.08 1.21 0.10 1.23 0.09 1.06 −0.09 0.80 0.17 年平均气温 0.49 0.04 1.06 0.08 1.12 0.09 0.79 −0.07 1.14 0.35 全年日照时长 0.96 −0.08 1.22 −0.10 1.25 −0.10 1.07 0.09 0.88 −0.23 总水资源量 1.02 0.08 0.64 0.05 0.59 0.05 0.89 −0.08 1.01 −0.18 地区生产总值 1.04 0.08 1.09 0.09 1.10 0.08 1.10 −0.09 0.75 0.10 人均GDP 1.03 0.08 1.05 0.08 1.05 0.08 1.10 −0.09 0.74 0.08 第一产业产值比例 0.96 −0.08 0.53 −0.04 0.45 −0.03 0.61 0.05 1.80 0.45 第二产业产值比例 0.97 −0.08 1.09 −0.09 1.11 −0.09 1.13 0.10 0.83 −0.20 第三产业产值比例 1.07 0.09 1.03 0.08 1.01 0.08 1.08 −0.09 0.78 0.01 农林牧渔业总产值 1.04 0.08 0.98 0.08 0.96 0.07 1.08 −0.09 0.75 0.03 建成区绿化面积 1.08 0.09 0.82 0.06 0.78 0.06 0.89 −0.08 1.25 −0.23 常住人口数量 1.20 0.10 1.03 0.08 1.01 0.08 1.06 −0.09 0.71 0.00 说明：VIP为变量投影重要性；RC为回归系数 
图 5 各影响因素对南京市域绿地景观格局指数的PLSR分析Figure 5 PLSR analysis of each influencing factor on the landscape pattern index of Nanjing’s urban green space通过南京市域绿地景观格局指数与各影响因素的PLSR结果分析可知：影响南京市域内绿地斑块数量演变的主要影响因子(VIP＞1)为总水资源量、地区生产总值、人均GDP、第三产业产值比例、农林牧渔业总产值、建成区绿化面积以及常住人口数量。大部分的社会经济指标均对绿地斑块数量有重要影响，且除了第一产业产值比例以及第二产业产值比例外，其余因子均与绿地斑块数量呈正相关。其中，常住人口数量具有最大相关性，缘于城市人口增加后必然对于生活环境产生要求，市域内的绿地配置也一定会随人民需求及人口流动产生斑块转移。另外，自然环境条件下的总水资源量有较明显相关性，全年日照时长呈负相关性，可以看出城市的旱涝环境以及日照条件对植物生长存在一定影响，从而导致绿地斑块数量的变化。
影响绿地边缘密度和景观形状指数的主要影响因子(VIP＞1)为年平均气温、年降水量、全年日照时长、地区生产总值、人均GDP、第二产业产值比例、第三产业产值比例以及常驻人口数量。由回归系数可知：全年日照时长、第一产业产值比例以及第二产业产值比例等3个影响因子与边缘密度和景观形状指数演变呈负相关(RC＜0)。值得一提的是，该2项指标均与自然因素有明显相关性，推测为自然环境对植被生长产生影响所致。根据卫星图像识别提取，俯视视角下的树冠形状也是影响市域绿地边缘密度和景观形状指数的重要因素。社会经济指标中的地区生产总值和第二产业产值比例为最相关因子，这说明人类的经济建设活动，尤其是工业生产活动，在带来城市飞速发展的同时，所导致的市域绿地边界的啃食是不可忽视的问题。
影响南京市域绿地连接度水平变化的主要影响因子(VIP＞1)为年降水量、全年日照时长、地区生产总值、人均GDP、第二产业产值比例、第三产业产值比例、农林牧渔业总产值以及常住人口数量。由回归系数可知：全年日照时长、第一产业产值比例以及第二产业产值比例与南京市域绿地连接度变化呈正相关(RC＞0)。大部分社会经济指标因子均与绿地连接度水平有显著相关性，且多呈负相关，说明人类发展活动所带来的城市建设会降低绿地连接性，使绿地更趋破碎化，这将启发规划者在城市当中找到重要生态源点，通过城市添绿工程打通生态廊道，提高市域绿地连通性。
影响南京市域绿地香农多样性指数产生演变的主要影响因子(VIP＞1)为年平均气温、总水资源量、第一产业产值比例以及建成区绿化面积。由回归系数可知：除了全年日照时长、总水资源量、第二产业产值比例以及建成区绿化面积4项影响因子与南京市域绿地香农多样性指数变化呈负相关(RC＜0)外，其余8项影响因子均与其演变呈正相关。
4. 结论与讨论
南京市域绿地空间格局受到社会经济因素的影响，产业结构转型、人口流动、交通道路拓展以及城镇空间扩展削弱了市域绿地斑块的整体性。因此，在发展过程中应加强“见缝插针”式的小微绿地建设，加强生态修复治理。同时，亟需重视建成区外围的绿带、绿廊、绿网的构建，整合市域各类绿地的破碎斑块并构成有机网络体系，提升市域绿地的生态效益。
本研究在数据处理阶段采用了IGBP的LUCC分类系统，与《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南(试行)》[26]中的土地分类标准相比较，该分类体系中一级类型为耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地、未利用土地共6类，其中林地又包含有林地、灌木林、疏林地及其他林地(指未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地)，使用LUCC分类体系可以很好地识别出以林地为主的城乡绿色空间状态[27]。国土空间视角下，城镇化发展与生态空间的矛盾是南京城乡建设的主要矛盾之一[28]。本研究所采用的Landsat数据精度为30 m，能够较好地识别市域绿地的变化情况，但是，随着郊区、非建成区的建设行为管控和土地的精细化管理要求不断提高[3, 29]，今后还需要针对城市外围生态敏感区域提高数据提取精度，对市域绿地的景观连通性与格局优化进行进一步探讨，为城乡生态系统修复、尤其是非建成区生态问题的识别与诊断提出参考性意见。
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图 1 不同处理下月季苗叶片相对电导率(A)和丙二醛(B)的变化
Figure 1 Change of conductivity(A) and MDA(B) of rose leaves under different treatments
图 2 不同处理下月季叶片抗坏血酸(A)、可溶性蛋白质(B) 和脯氨酸质量分数(C) 的变化
Figure 2 Change of ascorbic acid(A), soluble protein content(B) and proline content(C) of rose leaves under different treatments
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