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氮素在森林生态系统的能量流动与物质循环过程中有着非常重要的作用[1-2]。长期氮沉降以及人类活动干扰等，造成全球氮(N)沉降的增加，对自然生态系统产生了一系列影响[2-3]。研究表明：即使在没有物理扰动的情况下，长期氮沉降也会通过降低碳周转率、改变氮的有效性和转化来影响温带森林生态系统的生物地球化学循环[4]。此外，也有研究表明：氮添加会通过改变凋落叶特性(碳、氮、磷变化)对其养分分解速率产生影响[3]。据报道，中国已成为全球第三大氮沉降地区，大气含氮化合物增长迅速[5]。在未来几十年中氮沉降继续增加的背景下，研究氮沉降对森林凋落物养分分解的影响显得尤为重要[6-7]。凋落物在森林生态系统组成中占据重要地位，它的分解也会对森林生态系统的生物地球化学循环产生相当大的影响[8-9]。凋落物分解不仅是林下土壤有机质形成所需碳源以及土壤养分的主要来源，而且对于土壤质地的构建、肥力的维持、微生物代谢的调控都起重大作用，并且通过这一系列作用进而影响微生物的群落结构[10-11]。大果木姜子Cinnamomum migao又名米槁，系樟科Lauraceae樟属Cinnamomum常绿乔木，主要分布于中国广西、云南、贵州三省交界的南北盘江、红水河流域，为中国特有种。其果实常常被苗族作为治疗胃肠道疾病的传统药物，并且疗效卓越。21世纪初，贵州省科学技术厅以及贵州省民族医药研究所确定大果木姜子为贵州省的道地药材[12]。近年来，随着其药用价值的提高，大果木姜子野生资源受到极大破坏，在《中国生物多样性红色名录——高等植物卷》(2013版)已将其列为近危种，野外资源储量极其有限。目前，相关学者对大果木姜子的研究报道还不是很全面，主要集中在果实精油、脂肪油、挥发油化学成分分析[13]、药用成分的药理作用与生物活性[14-15]、栽培技术与病虫害防治[12]、地理分布[15]、生物生理特性[16-17]等方面。大果木姜子凋落叶的分解对氮沉降增加的响应规律还未见报道。本研究通过野外模拟氮沉降的试验，探讨不同施氮处理对大果木姜子凋落叶养分分解的影响，以期探讨大果木姜子凋落叶分解对外源氮添加的响应机制，且为其物质循环机理研究提供理论依据。
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贵州省罗甸县位于云贵高原和丘陵过渡的斜坡地带，四季呈现春早、夏长、秋迟、冬短的特点，因其特殊的地势与优良的自然环境被称为大果木姜子生长的典型生境。试验样地设置于罗甸县逢亭镇西部的祥林村6年生大果木姜子药材种植基地，地处25°15′41′′N，106°31′03′′E，海拔524 m。属于亚热带季风气候，年平均气温20.6 ℃，≥10 ℃年积温为6 125.0 ℃，年降水量1200.0 mm，无霜期335.0~349.5 d，年均日照时数1 448.9 h。试验区土壤为酸性黄壤，土层厚度≥40 cm。于2017年1月初在试验地设置12块大小为3 m×5 m的样地进行试验。
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以2010年中国大气氮沉降特征分析中贵州的氮沉降总和低于15 g·m−2·a−1为依据，本研究从低到高设置4个氮处理，即对照(ck，0 g·m−2·a−1)、低氮(N1，5 g·m−2·a−1)、中氮(N2，15 g·m−2·a−1)和高氮(N3，30 g·m−2·a−1)，每处理重复3次。为消除环境异质性的影响，各样地之间间隔5 m。按照试验设计要求，每个处理设定样方面积为3 m×5 m，将各样方每次所需喷施的NH4NO3溶解于20 L自来水中，采用按压式喷壶来回均匀喷洒至样地，ck组喷洒等量的水。于试验2017年1月进行首次施氮试验，共喷洒3次，分别于1、5、9月取样完成，重新放置尼龙袋后进行等量施氮。
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凋落叶分解试验于2017年1月开始进行，采用尼龙网袋分解方法。准备540个25 cm × 25 cm的分解袋，每个样地放置45袋。试验前于罗甸县大果木姜子林种植基地收集大果木姜子凋落叶带回实验室，清洗风干后装入分解袋中，10.00 g·袋−1。试验期间放置在12个施氮处理样地中(分解袋放置前修整空地表面枯枝落叶层，平铺网袋，使其尽可能接近自然分解状态。每次放置好尼龙袋后立即喷施氮源)。每隔2个月于各样地随机收取3袋分解袋，用刷子清除每次取回分解袋表面的泥垢后，置于75 ℃烘箱烘干至质量恒定，称其质量用于计算凋落叶质量损失率。然后研磨过孔径0.5 mm尼龙筛，保存备用。质量损失率(W)：W=Xt/X0×100%。其中：X0为凋落叶初始质量，Xt为分解t时间后凋落叶质量。
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凋落叶全氮质量分数采用H2SO4-H2O2 靛酚蓝比色法测定，全磷质量分数采用钼锑抗显色法测定，全钾质量分数采用HClO4+HNO3消煮-原子吸收分光光度法测定，碳质量分数采用浓硫酸-重铬酸钾法测定。凋落叶各元素的残留率按照下式计算。元素残留率(R)：R=XtCt/X0C0×100%。其中：X0为凋落叶初始质量，Xt为分解t时间后凋落叶的质量，C0为凋落叶初始养分质量分数，Ct为t采样时间凋落叶养分质量分数。
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运用Excel和SPSS 18.0软件进行初步统计分析，采用最小显著差法(LSD)多重方差显著性检验凋落叶质量损失率、残留率和养分质量分数与不同施氮处理间的差异显著性，利用Olson 负指数衰减模型(y=ae−Kt)对质量残留率与时间的关系进行拟合，其中：y为质量残留率(%)，a为拟合参数，K为分解系数，t为时间(a)。利用Origin 2018绘制图表。
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图1显示：1−9月各处理凋落叶质量损失率随着时间的推移表现为迅速递增趋势，其中ck凋落叶质量损失率大于其他处理；9月以后各处理凋落叶分解速率趋于平缓。整个分解试验过程中，N3处理凋落叶质量损失率为0~53.35%，且始终低于其他处理。9月以前，N1、N2处理凋落叶质量损失率显著高于N3处理(P＜0.05)，即凋落叶质量损失率从大到小依次为N2、N1、N3；分解结束时(11月)，各处理凋落叶质量损失率从大到小依次为N2、ck、N1、N3。
图 1 不同处理下大果木姜子凋落叶质量损失率
Figure 1. Change of mass loss rate and residual rate of leaf litter of C. migao under the condition of different treatments
从表1可以看出：4个处理的拟合模型R2均大于0.9000，且达到显著水平(P＜0.05)，其中N3处理Olson模型的拟合效果最佳。ck处理的凋落叶质量分解系数最大(K=0.085)，N3处理最小(K=0.060)。N1、N2、N3处理凋落叶分解95%所需时间分别比ck长0.653、0.312、0.698 a，其中N3处理下凋落叶分解时间所需最长。综合表明：氮添加延缓了大果木姜子凋落叶的分解。
表 1 不同处理大果木姜子凋落叶质量残留率(y)随时间(x)变化的Olson模型
Table 1. Decomposition rate model of litter residue rate (y) with time (x) under different treatments
处理 分解方程 分解系数(K) 决定系数(R2) 相关系数(r) 显著性 凋落叶分解50%所需时间/月 凋落叶分解95%所需时间/a ck y=81.727e−0.085x 0.085 0.970 −0.944 0.005 8.155 2.973 N1 y=81.666e−0.067x 0.067 0.948 −0.940 0.005 10.045 3.626 N2 y=87.461e−0.076x 0.076 0.907 −0.963 0.002 9.120 3.285 N3 y=87.319e−0.068x 0.060 0.977 −0.951 0.004 10.193 3.671 -
由图2可知：各处理凋落叶碳质量数总体均呈下降趋势，且分解前期(1−5月)下降较快，后期(5−11月)下降较慢。各处理凋落叶全氮质量分数变化趋势基本相同，整体上均呈先增加后降低的趋势，其中9月最高。各处理凋落叶全磷与全钾质量分数变化趋势相似，即在分解初期下降，之后整体上升，最后趋于平稳。
图 2 不同处理下大果木姜子凋落叶分解过程中养分的变化
Figure 2. Change of different treatments on nutrient content of C. migao leaves during decomposition
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由图3可以看出：由于碳元素主要以有机形式存在于凋落叶中，受淋溶影响，各处理碳残留率呈降低趋势，其中分解各时段3个施氮处理碳残留率整体上显著高于ck(P＜0.05)。ck的全氮残留率整体上呈先上升后下降再上升后下降趋势，各施氮处理的全氮残留率整体上呈先上升后下降趋势；1−7月，各处理全磷残留率呈先下降后升高再下降的趋势；7月之后，N1、N2、N3处理全磷的残留率趋于稳定，ck处理全磷残留率呈先上升后下降趋势。1−3月，各处理全钾残留率迅速降低，3月之后各处理全钾残留率总体呈增加趋势，整体表现为淋溶—富集—释放模式。
图 3 不同处理下大果木姜子凋落叶分解过程中元素残留率的变化
Figure 3. Change of different treatments on element residual rate of C. migao leaves during decomposition
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从图4可以看出：试验期间各处理C/N为24.60~177.51，整体表现出下降趋势。分解前期(1−7月) C/N下降速度较快，后期(7−11月)变化总体上比较平稳。在分解各时间段，ck的C/N基本高于其他各施氮处理。在试验前期(1−7月) ck处理与各施氮处理间有显著差异(P＜0.05)；试验后期(7−11月) ck组与N1、N2处理差异显著(P＜0.05)，与N3差异不显著(P＞0.05)。总体来看，添加氮降低了大果木姜子凋落叶的C/N。
图 4 不同处理下大果木姜子凋落叶分解过程中C/N的变化
Figure 4. Change of different treatments on C/N during decomposition of C. migao leaves
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凋落叶分解速率的大小受到气候、凋落叶分解质量、微生物类型及作用等条件的影响[8]。目前，关于氮添加对凋落物分解速率的影响主要分为促进、抑制和无影响3种，这主要取决于施氮量的高低及施氮时间的长短。O’ CONNELL[18]分析了施加外源氮对桉树Eucalyptus凋落物分解及养分含量变化的影响。研究结果表明：施氮处理下凋落物分解释放速率变慢。郑欣颖等[19]模拟外源氮添加对火力楠Michelia macclurei凋落叶分解影响，结果显示：氮添加会促进凋落叶的分解。樊后保等[20]通过对杉木Cunninghamia lanceo-lata人工林凋落物施加外源氮，结果出现了“低促高抑”现象。文海燕等[21]对长芒草Stipa bungeana和阿尔泰狗娃花Heteropappus altaicus进行凋落叶模拟氮沉降试验。结果发现：氮添加对2种植物凋落叶分解无影响。
本研究结果显示：氮添加对大果木姜子凋落叶分解具有一定的抑制作用。大果木姜子凋落叶质量年损失率表现为ck高于各施氮处理，其中N3处理质量损失率最低。这是因为试验过程中施加外源氮的量超过了试验样地土壤所需氮的阈值，从而使凋落叶分解过程中起主要作用的微生物分解效率降低，进而对凋落叶的分解表现出抑制作用[22-23]。凋落叶分解本身具有的养分特性也会使凋落叶在不同分解阶段表现出不同规律，通常为前期分解较快，后期变慢。这是因为分解初期凋落物自身养分含量较高，可通过养分流失调控分解速率；随着养分的流失，后期则通过难分解的木质素和纤维来调控养分分解，所以分解速率表现为前期大于后期，且随着时间推移逐渐变慢[21-23]。在本研究前期(3−9月)，大果木姜子凋落叶质量损失率迅速增加，主要是因为此时凋落叶的质量大，易分解物质含量高，导致凋落叶分解速率随着易分解物质的分解而加快；试验后期(9−11月)分解速率缓慢且质量损失率趋于平缓，这与后期凋落叶中易分解物质减少，难分解物质含量升高有关[24-25]。
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土壤是植被生长过程中主要矿质营养的来源，而凋落物分解释放的养分归还是土壤肥力的重要来源(植物生长发育过程中从土壤中吸收的养分70%~90%得益于凋落物的分解释放)[26]，因此，在森林生态系统中，凋落物的分解在植被养分循环过程中起着至关重要的作用。碳元素作为地球一切生命的基本单元，既是植物生长发育的基础又是维持植物生活的能量来源，氮和磷元素是氨基酸、核苷酸的重要组成元素，钾元素是调节细胞内外适宜渗透压和体液酸碱平衡，参与胞内糖和蛋白质代谢的重要阳离子。4种元素都是植物生命过程中不可缺少的[27-28]。研究表明：植物生长过程所需的养分分别有70%~80%的氮、65%~80%的磷和30%~40%的钾来自凋落物的分解释放[29]。
本研究中，5−11月各施氮处理碳质量分数显著低于ck(P＜0.05)，而氮质量分数表现相反。这是因为外源氮的添加使凋落叶中碳氮转化酶活性发生改变而影响两者的质量分数，且氮添加抑制了纤维素等物质的降解从而使凋落叶分解过程出现“碳封存”状态。凋落叶分解过程中，外界氮源的输入以及原生质素伴随自身固氮菌的侵入逐渐增加使氮质量分数增加[20]，因此，C/N随着分解时间变长而总体下降。试验期间，凋落叶中全磷、全钾变化不稳定，各处理差异显著。11月凋落叶全磷质量分数表现为N1、N2、N3处理高于ck，且N2、N3差异显著(P＜0.05)，说明氮添加促进了大果木姜子凋落叶中全磷质量分数的积累，且施加氮的量越大表现出的差异越显著(P＜0.05)。这与国内外多数研究结果相同，如BERG等[30]模拟氮沉降对樟子松Pinus sylvestris凋落叶养分分解影响研究表明：氮添加促进了凋落叶中全氮、全磷质量分数的积累。肖银龙等[31]模拟氮沉降对苦竹Pleioblastus amarus林凋落叶养分分解的研究同样表明：氮添加促进全氮、全磷的积累。本研究中，11月N1和N2处钾质量分数高于ck，而N3处理低于ck，说明添加过多的氮对凋落叶中全钾具有抑制作用，这是因为氮添加到土壤后，大量的氮以NO3−的形式淋失，为了达到土壤中养分电荷平衡，必然会带走等量的盐基离子(K+)[32-33]。
凋落物中的C/N一般比较高，不利于微生物的活动，而增施氮肥后有利于微生物数量的增加，从而促进凋落物的分解。本研究中土壤本身氮质量分数较高，再增施氮肥使其超过了“临界值”，打破了土壤中养分平衡，从而氮添加对大果木姜子凋落叶分解表现出抑制作用[22]。
综上所述，在氮添加的情况下，不利于大果木姜子凋落叶分解及养分的释放，其中N3处理作用更显著。凋落物分解后养分归还于土壤，再次作用于植物，但土壤养分输入对氮添加作何响应，还需进一步进行模拟探究。
Effects of nitrogen addition on decomposition and nutrient release of Cinnamomum migao litter leaves
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摘要:
目的 研究不同施氮水平对大果木姜子Cinnamomum migao凋落叶养分分解的影响。 方法 于2017年1月，以药用植物大果木姜子人工林凋落叶为研究对象，将凋落叶清洗风干后装入分解袋中，每袋10.00 g。试验期间放置在不同施氮处理[对照(ck，0 g·m−2·a−1)、N1(5 g·m−2·a−1)、N2(15 g·m−2·a−1)、N3(30 g·m−2·a−1)]样地中，每处理3个重复，分别于试验的3、5、7、9、11月采集凋落叶样品，测定凋落叶质量及养分质量分数的变化，分析氮沉降对大果木姜子凋落叶养分释放动态影响。 结果 凋落叶分解试验结束时，各施氮组凋落叶质量损失率整体小于ck，凋落叶残留率整体大于ck，且N2与ck差异不显著，N2、N3差异显著(P＜0.05)，ck、N1、N2、N3凋落叶分解95%时所需的时间分别为2.973、3.626、3.285、3.671 a；各处理凋落叶碳质量分数总体均呈下降趋势，全氮质量分数整体上均呈先增加后降低的趋势，全磷与全钾质量分数变化趋势相似，为分解初期下降，之后整体上升，最后趋于平稳；各处理凋落叶碳、全磷、全钾残留率总体呈降低趋势，全氮残留率整体上呈先上升后下降趋势。其中分解各时段各施氮处理碳残留率均显著高于ck (P＜0.05)；随着时间推移，ck处理氮的残留率呈先上升后下降趋势，各施氮处理的氮残留率整体上呈先上升后下降趋势；整个分解过程中各施氮组碳氮比均小于ck，且分解前期与ck表现出显著差异(P＜0.05)。 结论 添加氮不利于大果木姜子凋落叶的分解及养分的释放，且施氮越多抑制分解作用更显著。图4表1参33 Abstract:Objective This research aims to examine the effects of different nitrogen application levels on nutrient decomposition of Cinnamomum migao litter leaves. Method In January 2017, the litter leaves of the medicinal plant C. migao were taken as the research object. The leaves were washed, air dried and put into decomposition bags, 10.00 g each. Nitrogen treatments were designed as ck(0 g·m−2·a−1), N1(5 g·m−2·a−1), N2(15 g·m−2·a−1), and N3(30 g·m−2·a−1), and there were three repetitions for each treatment. The samples of litter leaves were collected in March, May, July, September and November, respectively. The quality and nutrient contents of the leaves were measured, and the dynamic effects of nitrogen deposition on nutrient release from the leaves were analyzed. Result At the end of litter decomposition experiment, the mass loss rate of litter leaves in all nitrogen application groups was lower than that of ck, the residue rate of litter was higher than that of ck. The difference between N2 and ck was not significant, but the difference between N2 and N3 was significant (P＜0.05). The time needed for 95% decomposition of ck, N1, N2 and N3 was 2.973, 3.626, 3.285 and 3.671 a, respectively. In the leaves of all treatments, the content of C decreased and the content of total N increased first and then decreased, while the content of total P and total K was similar, which decreased at the initial stage of decomposition, then increased as a whole, and finally stabilized. The residual rates of C, total P, total K in the leaves decreased, while the residue rates of total N increased first and then decreased. The residual rate of C in each nitrogen treatment was significantly higher than that of ck (P＜0.05). With the passage of time, the residue rate of N, which increased first and then decreased in ck treatment, showed an overall upward and then downward trend in each nitrogen application treatment. C/N ratio of each nitrogen application group was lower than that of ck in the whole decomposition process, and there was a significant difference between the early decomposition stage and ck (P＜0.05). Conclusion Nitrogen addition is not conducive to the decomposition and nutrient release of litter leaves. The more nitrogen is applied, the more obvious the inhibition of decomposition is.[Ch, 4 fig. 1 tab. 33 ref.] -
Key words:
- forest ecology /
- nitrogen deposition /
- Cinnamomum migao /
- litter decomposition /
- nutrient release
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随着城市化加速发展，不透水地面逐渐增多，城市热岛效应(urban heat island effect，UHI)日益凸显。学者们多从热环境时空变化[1−2]、影响机制及驱动力[3]、城市热岛效应缓解方法[4]等方面展开研究，但较少关注景观网络在缓解热岛效应中的作用。这些研究表明，地表温度受斑块间的热交换影响显著，热源与热汇的连通性是影响热流动的重要因素。然而，地表温度难以反映整体格局和连通性，需要合适的方法来准确描述热环境的空间格局。对城市热岛的研究侧重于整体区域尺度或是斑块水平上的统计分析，忽视了景观网络对缓解城市热环境的作用。陈利顶等[5]利用“源-汇”理论，将热环境与生态过程结合，为解决城市热环境问题提供新思路。
城市绿地对缓解城市热岛效应具有重要作用[6]，当绿地覆盖面积在40%以下时，绿地系统的空间格局将对环境的增势以及降温产生主要影响[7]，在有限的城市空间中增加大面积的绿地已经难以实现，因此通过优化绿地空间格局来缓解城市热岛效应尤为重要。基于景观生态学“源-汇”理论，识别城市热岛像元与绿地像元，构建多层级生态网络，将是缓解城市热环境的重要手段。生态网络构建方法主要包括形态空间格局分析方法(morphological spatial pattern analysis，MSPA)、最小累积阻力模型以及重力模型等 [8−9]。MSPA方法强调景观内部结构性的连接，可以准确地将前景要素划分为核心、孤岛、孔隙、边缘、环道、桥接和支线等7类，为后期廊道以及生态节点的识别提供理论依据[10−12]。近年来MSPA方法也逐渐应用到城市热岛的研究中，以达到缓解城市热岛效应的目的。景观连通性指数包括整体连通性指数(integral index of connectivity，IIC)、可能连通性指数(probability of connectivity，PC)等，反映了景观对生态过程中能量流动的促进或阻碍作用大小，良好的景观连通性有助于构建稳定的生态环境[13]。最小累积阻力模型是指物种从源地向目标迁移扩散过程中，穿越不同景观表面所需耗费的最小代价的模型[14]，最小累积阻力模型与重力模型相结合能更好地识别生态廊道间的相互作用强度，以筛选具有重要作用的关键廊道。目前，大多数研究利用MSPA、景观连通性指数、最小累积阻力模型等方法进行绿地生态网络的构建，但利用该方法体系构建缓解城市热环境的多层级生态网络的研究相对较少。
本研究以成都市中心城区为研究对象，基于“源-汇”理论，利用MSPA与景观连通性指数，筛选研究区“源”“汇”景观，利用最小累积阻力模型、重力模型以及水文分析模块构建“源-源”“汇-汇”“源-汇”景观廊道以及生态节点，最终形成具备“补偿-运输-作用”功能的多层级景观网络格局，确定需要重点保护的生态用地、重要廊道以及关键节点，提出优化策略，为成都市生态网络空间的构建提供有效支撑。
1. 研究区域与数据来源
1.1 研究区域概况
成都市位于川西平原，30°22′~30°96′N，103°68′~104°49′E，地势较为平坦，由于地形影响，夏季炎热，冬季寒冷。本研究的中心城区(图1)包括郫都区、新都区、青白江区、温江区、金牛区、成华区、龙泉驿区、青羊区、武侯区、锦江区、双流区等11个行政区，总面积为3 732.06 km2。中心城区处于全国两大静风区之一，建筑及人口密度高，地表通风能力弱[15]，不利于城市内部热量扩散，城市热环境矛盾突出，因此具有研究城市热岛效应的典型特征。
1.2 数据来源与处理
所用数据包括2020年空间分辨率为30 m的Landsat 8 OLI卫星影像数据(
http://earthexplorer.usgs.gov )，空间分辨率为30 m的DEM高程数据(https://www.gscloud.cn/ )，以及《成都市国土空间总体规划(2020—2035年)》(草案)等相关规划图件。利用ENVI软件对获取的遥感影像预处理后利用覃志豪等[16]的单窗算法反演地表温度；利用监督分类的方法，将研究区2020年的土地利用类型细分为草地、林地、耕地、水域以及城乡建设用地等5种类型，通过实地调研踏勘与高分辨率遥感影像的目视判别，对分类结果进行校正，最终解译精度达89%以上。2. 研究方法
2.1 生态源地的识别与评价
2.1.1 “源-汇”景观划分
通过计算城市区域与周边地区的平均温度之差来确定相对热岛强度，相对热岛强度越高，相应区域内热岛效应越明显[17]。在ArcGIS中通过计算不同用地类型的相对热岛强度来判别“源-汇”景观。按照LAL等[18]和贾玉雪等[19]的研究将计算结果中相对热岛强度(H)≥0的斑块定义为对城市热环境有促进作用的“源”景观，H＜0的景观定义为“汇”景观。
2.1.2 空间形态格局分析
将“源”景观作为前景，赋值为2，“汇”景观作为背景，赋值为1，并将其转化为30 m×30 m栅格数据；运用Guidos Toolbox软件对其进行MSPA分析，设置8邻域的连通规则，边缘宽度为1，获得7种景观类型：核心区、边缘、孤岛、桥接区、环道、支线和孔隙。按相同步骤将“汇”景观作为前景，“源”景观作为背景，得到“汇”景观的空间形态格局。
2.2 基于景观连通性评价筛选生态源地
景观连通性指数可以衡量不同空间单元之间景观要素的连通性。量化景观要素在生态源地之间进行扩散或者迁移的难易程度，也是衡量生态过程之间联系程度的重要指标[20]。利用Conefor 2.6软件，通过计算IIC、PC以及斑块重要性(dI’)来衡量不同核心斑块的重要程度[21]。考虑研究区内斑块的面积和连通性，通过反复测试计算，设定斑块连接性阈值为2 000，连通概率为0.5。最后，基于景观连通性指数dI’值大小综合评估核心区斑块的景观重要程度。
2.3 阻力面构建
根据研究区现状以及数据的可获取性，最终选取用地类型、高程、坡度以及归一化植被指数(NDVI)来构建综合阻力面。其中高程决定了城市内不同区域的温度分布，坡度影响空气流动和热量累积，不同用地类型对城市热环境产生不同影响，而NDVI则反映了植被覆盖情况，对城市温度、热岛效应和空气质量有重要影响。采用专家打分法确定因子阻力值，并采用层次分析法(AHP)计算其权重值(表1)，通过叠加分析最终生成综合阻力面(图2)。可以看出，研究区内阻力值的呈现由中心向四周扩散，逐渐递减，尤其是东南方向的递减最为明显。
表 1 赋予不同影响因子的阻力值Table 1 Resistance values assigned to different impact factors影响因子 类型分级 赋予阻力值 所占权重 影响因子 类型分级 赋予阻力值 所占权重 用地分类 林地 10 0.520 坡度/( º ) 0~10 10 0.078 水地 20 10~20 30 草地 30 20~30 50 耕地 50 30~40 70 未利用土地 70 40~50 90 建设用地 100 ＞50 100 高程/m ＜200 10 0.078 归一化植被
指数(NDVI)−1.00~−0.20 10 0.201 200~400 30 −0.20~0.30 30 400~600 50 0.30~0.50 50 600~800 70 0.50~0.70 70 800~1 000 90 0.70~1.00 90 ＞1 000 100 2.4 景观生态廊道的构建
在ArcGIS中，利用Cost-distance工具构建研究区的累积耗费距离表面。利用Cost-path构建多对多的潜在生态廊道，以连接不同的“源-汇”景观。最后，利用重力模型[22]计算生态廊道间的相互作用强度，通过筛选合适的强度阈值，确保所有的“源-汇”景观均被连通，从而提取出“源-源”“汇-汇”“源-汇”生态廊道。
2.5 生态节点的识别
识别生态廊道中的关键点和障碍点能够为物种的迁徙及物种保护区的划分和规划提供科学依据[23−24]。在ArcGIS中，运用水文分析模块，对累积耗费距离表面进行水流方向、汇流累积量等一系列分析计算。通过对比不同阈值设定下最小阻力路径的完整性与连通性，最后确定阈值为500构建研究区内的低阻力廊道。运用ArcGIS中的Intersect工具将低阻力值廊道与“源-源”“汇-汇”廊道进行相交分析从而获得不同生态节点，包括生态障碍点与生态关键点，其中生态关键点是生态廊道中能量流动密度较大的点，需要对关键点进行有效利用与保护；对障碍点则需进行生态修复来提升廊道整体的连接度，以保障冷热能的有效传递。
2.6 构建缓解城市热环境多层级“源-汇”景观生态网络
将“源-源”“汇-汇”“源-汇”廊道共同相交[25]，得到一级补偿廊道；将“汇-汇”“源-汇”廊道进行相交，得到二级输送引导廊道；将“源-源”“源-汇”廊道进行相交，得到三级作用廊道，完成廊道的“补偿-运输-作用”的完整体系，构建完整的多层级“源-汇”生态景观网络。
3. 结果与分析
3.1 生态源地的识别与评价
3.1.1 “源-汇”景观的识别
从图3A可以看出：“源”景观在研究区中部呈现聚集特征，“汇”景观大多分散分布在研究区的西北部以及东南部。其中，“汇”景观斑块总计
98342 个，占研究区域总面积的62.1%，以大面积的带状水域和块状绿地为主；“源”景观斑块总计212 231个，占研究区域总面积的37.9%，由大面积建设用地组成。3.1.2 基于MSPA的“源-汇”景观分析
从“源-汇”景观的MSPA格局分析(图3B)可以看出：“源”核心景观密集地分布在研究区中部，多为城市建设用地；研究区西北以及东南两侧的“源”景观核心斑块较为破碎，景观连通性较差。研究区中部的“汇”景观由于城市绿地破碎化严重导致空间连通性较差。对比不同景观要素类型面积比(表2)发现：“源”景观核心区面积为1 169.33 km2，占“源”景观前景要素总面积的31.83%；“汇”景观核心区面积为2 053.78 km2，占“汇”景观前景要素总面积的55.91%，对城市热岛效应起重要作用。最终，分别筛选面积在0.01 km2以上的源、汇核心斑块作为重要核心斑块，以进行景观连通性分析。
表 2 “源”“汇”景观要素不同类型面积占比Table 2 Area proportion of different types of “source” “sink” landscape elements景观类型 “汇”景观面
积占比/%“源”景观面
积占比/%核心区 55.91 31.83 孤岛 0.07 0.14 孔隙 2.46 1.61 边缘区 3.32 3.77 环岛 0.06 0.04 桥接区 0.06 0.08 支线 0.21 0.26 3.1.3 基于景观连通性的生态源地筛选
将dI’值大于0.1的斑块作为研究的生态源地，分别筛选出24 个“源”“汇”生态源地(图3C)，其中“源”景观生态源地占研究区总面积的28.81%，“汇”景观生态源地占研究区总面积的53.60%。“汇”生态源地主要分布在青白江生态带、龙泉山国家森林片区、三圣乡片区、青龙湖湿地公园片区、兴隆湖湿地公园片区以及江安河流域段，而“源”景观生态源地主要分布在金牛区、成华区、锦江区、青羊区以及武侯区(简称“五城区”)。
3.2 多层级“源-汇”景观廊道
3.2.1 “源-汇”景观廊道构建
基于最小成本路径构建“源-源”廊道276条，“汇-汇”廊道266条，“源-汇”廊道690条。利用重力模型最终筛选出“源-源”廊道102条，总长度为2 081.6 km，“汇-汇”廊道141条，总长度为1 907.8 km，“源-汇”廊道325条，总长度为7 698.0 km (图4)。其中“源”景观23、24号生态源点与“汇”景观23号生态源点仅由单条景观廊道连通，表明它们在整个热环境中相对独立，呈孤岛状分布，受到其他景观斑块的影响较小，导致在整个热传导的过程中不能发挥良好的作用。
3.2.2 不同类型生态廊道与城市景观格局的空间关系
统计不同行政区内各廊道的占比情况(表3)发现：新都区、郫都区与双流区内各类“源-汇”重要廊道最多，主要以毗河、岷江等河流，部分廊道呈簇团状分布，说明在研究区冷热交换过程中起到了重要作用；由于五城区分布有大片的“源”景观生态源地，且建筑密度相对较高，区域内各层级“源-汇”重要廊道分布较少，导致其在冷热交换过程中发挥的作用较小。尤其是成华区建筑密度为14.49%，各层级廊道占比都相对较低，区域内大量热空气堆积不易扩散，热岛效应明显。
表 3 研究区各行政区景观廊道分布Table 3 Distribution of landscape corridors in each administrative district行政区 建筑密度/% “源-源”廊道长度/km 所占比例/% “汇-汇”廊道长度/km 所占比例/% “源-汇”廊道长度/km 所占比例/% 新都区 20.50 825.32 26.6 642.65 17.2 23 563.22 21.87 郫都区 20.43 518.02 16.7 810.47 21.8 17 422.12 16.17 双流区 12.72 509.82 16.4 689.71 18.6 23 944.23 22.22 温江区 19.12 357.46 11.5 233.84 6.2 9 438.32 8.76 龙泉驿区 11.16 345.57 11.1 171.33 4.6 9 768.86 9.06 金牛区 18.99 229.24 7.3 379.07 6.2 5 423.08 5.03 青白江区 15.01 201.95 6.5 31.16 0.8 3 699.39 3.43 成华区 14.49 90.75 2.9 18.13 0.5 2 827.71 2.62 锦江区 18.01 11.05 0.3 177.75 4.7 3 295.24 3.06 青羊区 28.09 7.04 0.2 303.22 8.2 3 500.85 3.25 武侯区 22.20 5.26 0.2 409.52 11.0 4 882.50 4.53 3.2.3 生态关键点与生态障碍点的数量与空间分布特征
利用水文分析模块获取低阻力廊道95条，将低阻力廊道与“源-汇”廊道相交分析得到生态障碍点148个，生态关键点103个(图5A)，其中生态关键点在青羊区、武侯区以及锦江区与双流区交汇处出现堆积现象，导致该区域出现功能廊道不能充分利用的问题。生态关键点整体分布与“汇”景观生态源地分布情况大致相同，这意味着加强“汇”景观源地的生态建设，降低周边阻力值，将会有效提升网络连通性。而生态障碍点大多聚集在建筑密度相对较高的区域，生态障碍点堆积处出现大量的热能无法有效被传输，加强生态障碍点的生态修复对城市热量的传导具有重要作用。
图 5 低阻力廊道、生态障碍点与关键点分布(A)及“源-汇”多层级景观网络示意图(B)Figure 5 Distribution of low-resistance corridors, ecological barrier points and key points (A), and “source-sink” multi-level landscape network (B)3.2.4 缓解热环境的多层级生态网络构建
多层级“源-汇”景观网络中(图5B)，一级补偿廊道36条，主要由岷江、毗河和其他河流廊道构成，分布在研究区西部以及北部，在城市中发挥着冷热空气交换的重要作用，是补充能量的主要途径；二级输送引导廊道125条，主要分布在西部、南部以及北部的三环路附近，起到将冷空气运输和分配的作用，是实现能量传递的次要路线；三级作用廊道86条，主要分布在研究区西北以及东北部，主要承担实现热空气的运输和分配的任务，是“源-汇”景观能量交换过程的末端环节。3种廊道共同作用，实现了廊道的“补偿-输送-作用”的功能，以达到缓解城市热岛效应的作用。
4. 缓解城市热环境的优化策略
4.1 生态源地优化
优化生态网络中的“源-汇”景观源地对改善城市热环境具有重要作用。在五城区中大量建筑密度高、人口高度密集的“源”景观生态源地，应加强垂直绿化、屋顶绿化等来增加植被覆盖率；在源地周围增加社区口袋公园、绿化带等构建缓冲区，以改善城市生态环境。对于龙泉驿区、双流区等植被覆盖率高、生态质量好的“汇”景观生态源地，可建设生态公园和自然保护区、引进生态景观设计等，以增强其改善气候环境的生态效能。
4.2 生态节点优化
对区域内生态障碍点来说，可以推广绿色建筑以有效地吸收太阳辐射，对新建城区的建筑布局进行合理规划，降低建筑密度、增加绿色基础服务设施以降低城市表面的温度，有效改善城市热岛效应。对生态关键点可退耕还林、扩大区域植被绿化面积、建立生态缓冲区等来降低生态关键点周边的阻力值，以确保生态关键点与生态廊道的连通性，保障热量之间的相互流通。
4.3 生态廊道优化
一级补偿廊道多依托水系以及绿道进行构建，是调节气候的关键要素，可对其进行生态规划保护，包括河道整治、整合岸线资源以及拓宽绿道宽度等。二级输送引导廊道相当于城市通风廊道，可对廊道布局、地形特征和内部设施等方面合理规划，以保证冷空气的输送，尤其需注重绿地植被结构的优化设计，确保其通透性。三级作用廊道主要起热交换的作用，可以拓宽廊道横截面、加强沿线绿化建设等提高其作用效率。
4.4 生态网络的空间联系
通过生态缓冲区的建设提高生态关键点与障碍点的生态环境质量，增强与生态廊道的有效连接与过渡，强化“源”“汇”景观生态源地之间的相互渗透，增加绿色基础设施建设，减弱高密度建成区对自然生态环境的干扰，推进城市生态环境多层次、立体化、网络化的建设思路，整体提升生态网络缓解城市热岛效应的能力。
5. 讨论与结论
本研究共筛选“源” “汇”景观源地24个，“源-源”廊道102条，“汇-汇”廊道141条，“源-汇”廊道325条，生态关键点103个，生态障碍点148个。多层级景观网络中，一级补偿廊道36条，二级输送廊道125条，三级作用廊道86条，分布在研究区北部、南部与西北部。
与其他研究相比[15−16]，本研究利用MSPA方法提取研究区内与城市热环境相关的“源-汇”景观核心斑块，计算景观连通性筛选“源-汇”景观生态源地，使生态源地识别过程更科学，减少生态源地识别的主观性；运用最小累积阻力模型与重力模型，最终构建多层级生态网络优化格局，该研究方法框架将为缓解城市热环境提出新的研究思路。综合运用水文分析模块构建的低阻力廊道与不同类型的“源”“汇”景观生态廊道相交，获取缓解城市热环境的生态关键点与生态障碍点，同时，将不同类型的“源”“汇”生态廊道进行相交，构建多层级的“源-汇”生态网络，分析城市建设开发状况与生态网络的空间格局关系，可更直观地揭示出生态网络脆弱区域存在的生态问题。
本研究仅对2020年的城市热环境数据展开分析，城市景观格局不断地发生变化，根据不同时期城市景观格局与城市热岛效应之间的动态变化关系，筛选具有高稳定性、高连通性的源地，综合构建缓解热环境的优化生态网络空间格局，将是后期研究的重点方向。生态网络建设是一个复杂的过程，涉及诸多因素，需要从不同尺度进行多层次分析和构建。增强城市与周边地区生态斑块之间的联系，保护核心生态斑块的完整性，保护区域的生物多样性并促进城市的可持续发展是其最终目的，因此从多尺度协同角度出发来构建综合生态网络，也是后期研究的重要方向。
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图 1 不同处理下大果木姜子凋落叶质量损失率
Figure 1 Change of mass loss rate and residual rate of leaf litter of C. migao under the condition of different treatments
图 2 不同处理下大果木姜子凋落叶分解过程中养分的变化
Figure 2 Change of different treatments on nutrient content of C. migao leaves during decomposition
图 3 不同处理下大果木姜子凋落叶分解过程中元素残留率的变化
Figure 3 Change of different treatments on element residual rate of C. migao leaves during decomposition
图 4 不同处理下大果木姜子凋落叶分解过程中C/N的变化
不同小写字母表示同一时间不同处理间差异显著(P＜0.05)
Figure 4 Change of different treatments on C/N during decomposition of C. migao leaves
表 1 不同处理大果木姜子凋落叶质量残留率(y)随时间(x)变化的Olson模型
Table 1. Decomposition rate model of litter residue rate (y) with time (x) under different treatments
处理 分解方程 分解系数(K) 决定系数(R2) 相关系数(r) 显著性 凋落叶分解50%所需时间/月 凋落叶分解95%所需时间/a ck y=81.727e−0.085x 0.085 0.970 −0.944 0.005 8.155 2.973 N1 y=81.666e−0.067x 0.067 0.948 −0.940 0.005 10.045 3.626 N2 y=87.461e−0.076x 0.076 0.907 −0.963 0.002 9.120 3.285 N3 y=87.319e−0.068x 0.060 0.977 −0.951 0.004 10.193 3.671 
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链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20200106
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