安吉天荒坪森林特色小镇景观绩效评价

陶一舟; 李朝晖; 严少君

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.20230327

安吉天荒坪森林特色小镇景观绩效评价

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20230327

陶一舟^1,,
李朝晖¹,
严少君^{1, 2}

1.
浙江农林大学风景园林与建筑学院，浙江杭州 311300
2.
浙江农林大学乡村运营研究所，浙江杭州 311300

基金项目: 浙江省公益基金资助项目(LGN19E080002)；国家林业和草原局软科学项目(2020131027)

详细信息

作者简介: 陶一舟(ORCID:0009-0002-2574-9432 )，讲师，从事城乡绿地规划设计研究。E-mail: 20010053@zafu.edu.cn

中图分类号: TU982

Landscape performance assessment of Tianhuangping Forest Town, Anji County

1.
College of Landscape and Architecture, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China
2.
Rural Operation Research Institute of Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China

摘要: 目的构建符合森林特色小镇协同发展特征的景观绩效评价体系，为科学评价其建设效益及发展水平提供依据。方法以浙江省安吉县天荒坪森林特色小镇为研究对象，通过问卷调查、实地调研，运用层次分析法、德尔菲法构建相应的评价指标体系，并对其景观绩效进行综合评价。结果 ① 安吉天荒坪森林特色小镇2022年森林生态服务价值为7.16亿元，单位面积生态系统服务价值为7.6万元·hm⁻²·a⁻¹，高于全省平均水平，其中固碳释氧与水源涵养的价值占比较大，分别为46%和41%；② 环境绩效方面，小镇宜居环境指标优良，但林相景观相对单一，特色景观营造有待提升；③ 经济绩效方面，三产联动成效显著，产业结构得到有效调整，林业产业生产总值、人均可支配收入等指标均高于浙江省平均值；④ 社会绩效方面，以“两山”文化为代表的生态文化得到充分挖掘与弘扬。结论安吉天荒坪森林特色小镇的景观绩效评价结论为“优秀”，其规划建设兼顾生态保护与经济发展，实现了绿水青山向金山银山的有效转换，可为同类型森林特色小镇的规划建设提供参考依据。表5参30
- 森林特色小镇 /
- 景观绩效 /
- 评价 /
- 安吉
Abstract: Objective Build a landscape performance evaluation system in line with the characteristics of the coordinated development of forest characteristic towns to provide a basis for the scientific evaluation of their construction benefits and development level. Method Taking Tianhuangping Forest Town in Anji County as the research object, through the questionnaire survey and field research, and the corresponding evaluation index system are used to construct the hierarchical analysis method and Delphi method, and its landscape performance is comprehensively evaluated. Result (1) Tianhuangping Forest Town with an forest ecological service value of 716 million yuan in 2022, its ecosystem service value per unit area is 76 000 yuan·hm⁻²·a⁻¹, higher than the provincial average. Among them, the value of carbon fixation and oxygen release and water conservation accounts for a relatively large proportion, for 46% and 41%, respectively. (2) Good small town livable environment indicators, but the forest phase landscape is relatively single, and characteristic landscape construction needs to be improved. (3) The linkage of the three industries has achieved remarkable results, industrial structure has been effectively adjusted. The gross domestic product of forestry industry, per capita disposable income and other indicators are higher than the provincial average. (4) The ecological culture represented by the “Two Mountains” culture has been fully explored and carried forward. Conclusion The landscape performance evaluation of Tianhuangping Forest Town is “excellent”. Its planning and construction consider both ecological protection and economic development, realizing the effective transformation from clear water and green mountains to golden mountains and silver mountains, and can provide reference for the planning and construction of the same type of forest characteristic town. [Ch, 5 tab. 30 ref.]
- forest town /
- landscape performance /
- evaluation /
- Anji County

在城市化快速发展的背景下，城镇建设用地的扩张导致生态空间衰减、系统结构失衡、生态功能下降等问题凸显^[1]，生态环境面临多重压力和干扰，引起的景观生态风险值得关注。绿色空间是城镇地域范围内对于改善区域生态环境、维持生态系统物质能量循环具有重要作用的生态空间，是由耕地、林地、草地、水域等不同土地单元镶嵌而成的复合生态系统^[2−4]。当前，国内外学者对绿色空间的研究主要集中在绿色空间结构与功能^[5]、景观格局动态演化^[6−7]及生态环境效益^[8−9]等方面。景观生态风险评价用于评估自然或人为因素干扰对生态系统及其组分产生不利影响的可能性及损失^[10]，基于景观格局指数构建景观生态风险评价模型能够定量揭示生态环境健康程度及风险压力的时空分布特征^[11]。现有研究主要集中于景观生态风险的静态分析，对时空动态分析视角下景观生态风险演变特征的分析相对薄弱，且研究尺度集中在城市^[12−13]、城市群^[14−15]、流域^[16−17]等典型地区，对具有特殊地域特征的苏南水网地区的研究相对较少。

苏南水网地区位于经济发达、人口密集的长江三角洲，河流、湖荡众多，水系纵横交错，形成了独特的地域生态空间特征。随着城镇建设用地的迅速扩张，苏南水网地区绿色空间日趋破碎化，生态系统稳定性下降。本研究以苏南水网地区江苏省昆山市为研究对象，利用2000、2010、2020年土地利用数据，定量测度其绿色空间景观格局变化引起的景观生态风险，并探究景观生态风险时空演变特征，依据风险等级转移变化特征划定绿色空间管控分区，提出分区调控策略，为优化水网地区空间景观布局，保护地区生态安全，合理开发绿色空间资源提供理论依据，也为地区景观生态风险管理提供决策支持。

1. 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

昆山市位于长江三角洲地区江苏省苏州市东部，31°06′~31°32′N，120°48′~121°09′E，全市下辖周庄镇、锦溪镇、淀山湖镇等10个镇，总面积为931 km²。根据《昆山市统计年鉴》，2000—2020年昆山市户籍总人数增加47.3万人，城镇化率由57.31%提升至78.95%，国内生产总值(GDP)增长4 075.96亿元，经济建设水平居于全国经济百强县首位。昆山市境内地势平坦，属北亚热带季风性湿润气候，四季分明，雨量充沛。境内河港纵横交错，湖荡星罗棋布，水域面积占16.4%，包含白莲湖、傀儡湖、明镜荡等湖荡，水网地区风貌特征明显。

1.2 数据来源及处理

采用2000、2010、2020年3期 Landsat TM/OLI 遥感影像，数据集来源于地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/)，空间分辨率为30 m×30 m。利用ENVI 5.3软件对各期遥感影像数据进行校准、图像拼接裁剪等处理。参考中国科学院土地利用/土地覆盖分类系统及GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》相关标准，结合苏南水网地区地域特点，将研究区划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地等6类土地利用类型，其中耕地、林地、草地和水域为绿色空间，建设用地和未利用地为非绿色空间。对解译后的土地利用类型数据进行精度验证，Kappa系数均＞0.85，符合解译精度要求。

2. 研究方法

2.1 风险小区的划分

为了便于景观生态风险指数的空间化表达，本研究基于ArcGIS的渔网分析功能划分景观生态风险小区。依据研究区面积大小及数据精度，采用等间距采样的方法将研究区划分为1.5 km×1.5 km正方形格网，共划分景观生态风险样本小区489个(图1)，利用 Fragstats 4.2软件计算各个样本小区内的生态风险指数，作为每个风险小区中心点的景观生态风险值。

图 1 生态风险小区划分示意图

Figure 1 Schematic diagram of ecological risk area division

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2.2 景观生态风险评价模型

景观格局指数是反映景观结构组成和空间配置特征的定量指标^[18]。基于景观格局指数的生态风险评价方法能够有效评估生态系统受到外部干扰的强弱和内部抵抗力的大小^[19]。根据相关研究成果^[20−21]，依据景观格局与生态风险之间的关联，选取景观干扰度指数($ {E}_{i} $)、景观脆弱度指数($ {V}_{i} $)和景观损失度指数($ {R}_{i} $)来构建景观生态风险评价模型。

各景观格局指数计算方法及生态学含义详见表1。

表 1 景观格局指数及计算方法

Table 1 Landscape pattern index and their calculation methods

指数名称	计算方法	生态学含义
土地利用生态风险指数　(I_ERk)	${I_{{\text{ER}}k}} = \displaystyle \sum \limits_{i = 1}^N \dfrac{{{A_{ki}}}}{{{A_k}}} \times {R_i} $	A_ki为第k个风险小区内土地利用类型i的面积；A_k为第k个风险小区的面积；R_i为第i类景观的景观损失度指数
景观损失度指数(R_i)	R_i=E_i×V_i	E_i为景观干扰度指数，V_i为景观脆弱度指数
景观干扰度指数($ {E}_{i} $)	$ {E}_{i}={aC}_{i}+{bN}_{i}+{cD}_{i} $	表示不同类型景观生态系统所受外界干扰的程度，主要与人类的开发活动有关。其中：$ a、b、c $分别为$ {C}_{i} $、$ {N}_{i}{\mathrm{、}D}_{i} $的权重，且$ a+b+c= $1，参考前人研究^{[11, 22]}，将$ a、b、c $分别赋值为0.5、0.3和0.2
景观破碎度指数($ {C}_{i} $)	$ {C}_{i}=\dfrac{{n}_{i}}{{A}_{i}} $	表示景观被分割的破碎化程度，值越大表明景观破碎程度越高
景观分离度指数($ {N}_{i} $)	$ {N}_{i}=\dfrac{A}{2{A}_{i}}\sqrt{\dfrac{{n}_{i}}{A}} $	表示某一景观类型中不同斑块间的分离程度，值越大表明景观空间分布越离散，景观结构稳定性越低。$ {n}_{i} $为景观类型$ i $的斑块个数；$ {A}_{i} $为景观类型$ i $的面积；$ A $为景观总面积
景观优势度指数($ {D}_{i} $)	$ {D}_{i}=\dfrac{\left(\dfrac{{n}_{i}}{N}+\dfrac{{q}_{i}}{Q}\right)}{4}+\dfrac{{A}_{i}}{2A} $	表示斑块在景观中的地位，值越大代表斑块对景观格局演变影响越大。$ {q}_{i} $为景观类型$ i $斑块出现的样方数；$ Q $为样方总数；$ N $为斑块总数
景观脆弱度指数($ {V}_{i} $)	$ {V}_{i}={I}_{{\mathrm{LS}}}\times \left(1-{I}_{{\mathrm{LA}}}\right) $	表示不同景观类型抵抗外界干扰的敏感程度。其中：I_LS为景观敏感度指数，可通过景观干扰度指数和景观易损度指数相乘而得，景观易损度指数根据前人研究成果^[23−24]，结合研究区实际情况赋以权重：未利用地为6，水域为5，耕地为4，草地为3，林地为2，建设用地为1；I_LA为景观适应度指数，由斑块丰富密度指数、香农多样性指数、香农均匀度指数相乘而得。3种指数均由Fragstats软件计算而得

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3. 结果与分析

3.1 昆山市绿色空间演变特征分析

3.1.1 绿色空间面积组成对比分析

通过ArcGIS软件对遥感影像图进行分类处理，得到昆山市2000、2010和2020年3个时期土地利用类型图(图2)，并统计得到各土地利用类型面积与占比(表2)。从分析结果来看：2000—2020年昆山市各绿色空间类型面积发生了较大变化，其中耕地面积下降明显，减少20 203.11 hm²，占比下降21.70%；水域面积在2000—2010年小幅增加，占比上升2.24%，2010—2020年水域面积明显下降，减少了5905.17 hm²，占比下降6.34%；林地面积共减少72.90 hm²，而草地面积则增加了143.64 hm²，两者在绿色空间中占比很小。总体而言，研究期间昆山市绿色空间总面积明显减少，反映了建设用地扩张不断侵占市域内的绿色空间，以耕地面积的缩减最为突出。

图 2 2000—2020年昆山市土地利用类型示意图

Figure 2 Land use type map of Kunshan City from 2000 to 2020

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表 2 2000—2020年昆山市各用地类型面积变化

Table 2 Changes in the area of various land types in Kunshan City from 2000 to 2020

土地利用类型		2000年		2010年		2020年
土地利用类型		面积/hm²	百分比/%	面积/hm²	百分比/%	面积/hm²	百分比/%
绿色空间	耕地	68 884.11	73.98	51 240.51	55.03	48 681.00	52.28
	林地	122.85	0.13	112.59	0.12	49.95	0.05
	草地	36.36	0.04	78.66	0.08	180.00	0.19
	水域	15 156.36	16.28	17 247.87	18.52	11342.70	12.18
	合计	84 199.68	90.43	68 679.63	73.75	60253.65	64.70

非绿色空间	建设用地	8 833.95	9.49	24 386.49	26.19	32828.04	35.26
	未利用地	81.36	0.09	48.96	0.05	33.39	0.05
	合计	8 915.31	9.58	24 435.45	26.24	32861.43	35.31

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3.1.2 绿色空间面积转移矩阵分析

为了进一步揭示昆山市绿色空间用地类型的时空演变规律，本研究采用土地利用转移矩阵对昆山市各用地类型之间的转移方向和转换数量进行分析，结果如表3所示。2000—2020年昆山市各绿色空间类型转移存在明显差异：耕地净转出量最大，总量达33 918.84 hm²，主要流向建设用地，转出面积达26 327.86 hm²，转出贡献率为77.62%，反映出建设用地侵占耕地现象普遍；水域面积整体呈现先小幅增加后逐渐减少的趋势，其中2000—2010年水域面积小幅增加了2 091.51 hm²，主要由耕地转入，2010—2020年，水域面积持续减少，主要向耕地和建设用地转出，转出总面积为7 150.64 hm²。总体来看，2000—2020年昆山市绿色空间类型转移以耕地和水域的转出为主，均主要转向建设用地。这反映出昆山市在经济社会快速发展下人为开发建设活动对绿色空间侵占现象较为明显，耕地和水域等绿色空间面临较大生态压力。

表 3 2000—2020年昆山市地类转移矩阵

Table 3 Land class transfer matrix in Kunshan City from 2000 to 2020

时间段	土地利用类型		绿色空间/hm²				非绿色空间/hm²		转出合计/hm²	面积变化合计/ hm²
时间段	土地利用类型		耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地	转出合计/hm²	面积变化合计/ hm²
2000—2010	绿色空间	耕地	46 613.56	41.62	71.57	6 168.10	15 825.59	6.48	68 726.91	−17 577.88
		林地	46.23	41.28	0.07	29.54	5.62	0.00	122.74	−10.60
		草地	14.15	0.00	0.16	15.64	6.29	0.11	36.36	42.30
		水域	3 464.97	28.70	5.97	10 742.95	853.90	2.02	15 098.51	2 033.98
	非绿色空间	建设用地	975.40	0.53	0.90	174.01	7 672.25	0.20	8 823.28	15 544.60
	非绿色空间	未利用地	34.72	0.00	0.00	2.25	4.23	40.15	81.36	−32.40
	转入合计		51 149.03	112.14	78.66	17 132.48	24 367.89	48.96	92 889.16	−

时间段	土地利用类型		绿色空间/hm²				非绿色空间/hm²		转出合计/ hm²	面积变化合计/ hm²
时间段	土地利用类型		耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地	转出合计/ hm²	面积变化合计/ hm²
2010—2020	绿色空间	耕地	39 356.15	8.54	127.00	1 161.04	10 502.27	6.64	51 161.64	−2 650.12
		林地	65.13	25.78	0.13	17.69	3.57	0.00	112.30	−62.47
		草地	2.17	0.00	1.46	0.00	74.73	0.30	78.66	101.34
		水域	6 482.98	14.97	37.18	9 906.54	667.66	6.89	17 116.24	−5 812.93
	非绿色空间	建设用地	2 592.59	0.53	14.22	217.65	21 538.87	1.19	24 365.05	8 439.75
	非绿色空间	未利用地	12.50	0.00	0.00	0.38	17.71	18.37	48.96	−15.57
	转入合计		48 511.52	49.82	180.00	11 303.31	32 804.80	33.39	92 882.85	−
说明：−表示无此项。

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3.2 昆山市绿色空间景观生态风险时空演变分析

3.2.1 绿色空间景观格局指数时序变化

运用Fragstats软件计算得到昆山市2000、2010、2020年各绿色空间类型景观格局指数。统计结果表明：2000—2020年昆山市绿色空间景观格局发生了较大变化(表4)。①研究期间耕地破碎度和分离度指数显著上升，表明建设用地快速扩张，促使耕地空间分布趋于离散，破碎化程度加剧，景观优势度不断降低，受外界干扰程度增加。景观损失度逐年上升。②水域破碎度指数先下降后上升，总体呈上升趋势，景观优势度降低，且水域周边城镇较为密集，易受人为活动干扰，使景观脆弱程度不断增加，损失度上升。③林地破碎度、干扰度、脆弱度指数均先下降后上升，总体呈下降趋势，表明林地斑块分布逐渐聚集，景观结构稳定性提升。④草地破碎度指数先上升后下降，表明草地斑块在空间上趋于集聚与整合，抗外界干扰能力提高，景观脆弱度与损失度有所降低。

表 4 2000—2020年昆山市绿色空间景观格局指数变化

Table 4 Change of green space landscape pattern index in Kunshan City from 2000 to 2020

土地利用类型	年份	斑块数量	斑块面积/hm²	破碎度	分离度	优势度	干扰度	脆弱度	损失度
耕地	2000	1378	68 884.11	0.020	0.973	0.647	0.431	0.082	0.035
	2010	4401	51 240.51	0.086	0.987	0.602	0.459	0.087	0.040
	2020	4667	48 681.00	0.096	0.992	0.597	0.465	0.088	0.041
林地	2000	494	122.85	4.021	1.000	0.092	2.329	0.222	0.516
	2010	355	112.59	3.153	1.000	0.076	1.892	0.180	0.340
	2020	172	49.95	3.443	1.000	0.046	2.031	0.193	0.392
草地	2000	56	36.36	1.540	1.000	0.025	1.075	0.153	0.165
	2010	195	78.66	2.479	1.000	0.017	1.551	0.221	0.343
	2020	123	180.00	0.683	1.000	0.047	0.651	0.093	0.060
水域	2000	4128	15 156.36	0.272	1.000	0.417	0.520	0.124	0.064
	2010	3566	17 247.87	0.207	1.000	0.399	0.483	0.115	0.056
	2020	3770	11 342.70	0.332	1.000	0.365	0.539	0.128	0.069

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3.2.2 绿色空间景观生态风险时空分布格局

基于景观生态风险评价指标计算结果，在ArcGIS 10.2中利用克里金插值法对昆山市生态风险值进行空间插值，得到昆山市绿色空间景观生态风险空间分布图，使用自然断点法将景观生态风险值(I_ERk)划分为5个等级：低生态风险(0＜I_ERk≤0.026)、较低生态风险(0.026＜I_ERk≤0.031)、中生态风险(0.031＜I_ERk≤0.037)、较高生态风险(0.037＜I_ERk≤0.041)和高生态风险(I_ERk＞0.041)，结果如图3，并统计得到不同景观生态风险等级的面积及占比(表5)。

图 3 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险空间分布示意图

Figure 3 Spatial distribution of ecological risks in green space landscape of Kunshan City from 2000 to 2020

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表 5 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级面积及比例

Table 5 Area and proportion of landscape ecological risk level of green space in Kunshan City from 2000 to 2020

年份	低风险区		较低风险区		中等风险区		较高风险区		高风险区
年份	面积/hm²	比例/%	面积/hm²	比例/%	面积/hm²	比例/%	面积/hm²	比例/%	面积/hm²	比例/%
2000	1 116.90	25.66	1 830.87	42.06	918.09	21.09	345.15	7.93	141.48	3.25
2010	642.78	19.94	1 210.41	37.55	745.56	23.13	409.32	12.70	215.82	6.69
2020	452.70	15.93	961.02	33.81	692.64	24.37	455.58	16.03	280.26	9.86

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2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险整体呈上升趋势，呈现“南北高，中间低”的空间分布特征。高、较高风险区面积明显上升，面积占比分别增加8.10%、6.61%，主要分布于淀山湖、白莲湖等湖荡密集地区，且不断向湖荡周围辐射扩张。该区域绿色空间类型以水域为主，由于围网养殖等人为活动对水域干扰程度加大，景观损失度逐年增加，使区域风险等级不断升高。中风险区面积小幅上升，面积占比增加3.28%，集中分布于渡头村、双洋潭等地区，并逐步沿较高风险区外围向四周扩散，区域内耕地、水域交错分布，受人为活动干扰较大，生态稳定性下降。较低、低风险区面积明显缩减，占比分别减少8.25%和9.73%，主要分布于研究区中部白渔潭村、荣家厍及北部范潭村、横泾等地区，且分布逐渐变得零散破碎，人为开发建设活动频繁，绿色空间不断减少，抗干扰能力减弱，景观生态风险值有增强趋势。

3.2.3 绿色空间景观生态风险等级空间变化

借助景观生态风险等级变化分布(图4)分析2000—2020年期间研究区各风险等级的变化情况。①风险等级升高区域的面积为21 503.12 hm²，占绿色空间总面积的36.69%，其中较低风险区域上升为中风险的区域面积最大，为6 413.09 hm²，其次为中风险区域上升为较高风险区域。主要分布在白莲湖、明镜荡、汪洋荡等地区，区域内湖荡、耕地镶嵌分布，城镇建设用地的扩张使生态斑块破碎化程度加剧，生态结构和功能受到损害，生态系统稳定性和恢复力下降。②风险等级基本不变区域的面积为31 026.25 hm²，占绿色空间总面积的52.61%，其中较低风险区域面积最大，为13 102.74 hm²。主要分布在白渔潭村、荣家厍、范潭村片区等。该区域生态环境相对较好，生态系统结构和整体格局较为完整，对外界干扰具备一定的抵御能力，可维持基本的生态功能。③风险等级降低区域的面积为5 241.88 hm²，占绿色空间总面积的10.70%，其中中风险区域下降为较低风险区域面积最大，为2 925.90 hm²，其次为较低风险区域下降为低风险区域。在空间上集中在大渔新村、朱家湾村、黄家埭等地区。区域内具有较好的生态基底，生态斑块间连续性较强且受经济建设活动干扰较小，生态系统稳定性提高，能够提供较好的生态服务效益。

图 4 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级变化示意图

Figure 4 Change of landscape ecological risk level of green space in Kunshan City from 2000 to 2020

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3.3 基于景观生态风险评价的昆山市绿色空间分区调控策略

基于2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级变化特征，将风险等级升高、不变和降低的区域分别划定为重点修复区、协调缓冲区和优化利用区。依据《苏州市“十四五”生态环境保护规划》《昆山市生态环境保护“十四五”规划》《昆山市国土空间总体规划(2021—2035)》等规划政策，结合调控分区的景观生态风险水平，提出有针对性的空间分区调控策略。

3.3.1 重点修复区实施生态保育，降低绿色空间生态风险

重点修复区为景观生态风险等级升高的区域，主要表现为较低风险向中风险、中风险向较高风险转移。片区内绿色空间破碎度增加，生态系统稳定性下降，景观生态风险水平不断上升。应加强生态保育与生态修复，对淀山湖、白莲湖等主要核心水域开展生态治理与修复工程，提升水域生态涵养功能；系统梳理、串通河网水系，在河网沿线严格管控开发强度大的建设活动；对破碎的绿色空间斑块进行整合，特别是南部长白荡、明镜荡等水域密集地区，着力提升水网景观的连通性和抗干扰能力，维护绿色空间的完整性与稳定性。

3.3.2 协调缓冲区加强缓冲区建设，筑牢绿色空间生态安全屏障

协调缓冲区为景观生态风险等级基本不变的区域，片区内绿色空间生态稳定性较强，能够抵御一定程度的外界干扰，景观生态风险维持在稳定水平。这些区域可作为生态缓冲地，提升绿色空间抗风险能力。通过强化河流水系、滨水绿带等生态廊道结构连通性^[25]，串联湖荡、农田大型生态斑块，构建水陆联动的网络化生态空间格局；加强傀儡湖、阳澄湖等生境敏感区的缓冲区建设，构建区域生态安全屏障，维护生态保护网络边界，增强区域景观生态风险缓冲能力。

3.3.3 优化利用区优化生态建设，发挥绿色空间生态效益

优化利用区为景观生态风险等级降低的区域，主要表现为中风险向较低风险、较低风险向低风险转换。片区内绿色空间生态系统结构较为完整，对外界干扰具有较强的适应能力，景观生态风险水平有所下降。应依托片区内良好的生态优势，适度优化建设，提升水网空间活力，维护生态系统的稳定性。首先明确生态保护红线边界，保护绿色空间健康稳定发展；其次对绿色空间进行分级分类管控，加强对城市生态森林公园、夏驾河湿地公园等核心生态资源的保护与管理，定期监测与评估生态用地的环境状况；同时在生态保护基础上优化建设，结合黄家埭等地区独特的水网空间优势开展科普教育、休闲游憩等服务，提升绿色空间的生态效益。

4. 讨论与结论

4.1 讨论

本研究表明：绿色空间用地类型转变与景观生态风险具有关联性。研究期间昆山市南部水域及周边地区由于城镇用地扩张，耕地、水域等绿色空间面积持续减少，生态系统结构稳定性下降，景观生态风险等级呈上升趋势。这与于淑会等^[26]、陈斌等^[27]的研究结论一致。水网地区以纵横交错的河流、湖荡为主体，水域面积较大，易受外界城镇建设用地扩张的干扰而破碎化，景观脆弱度高。本研究结果表明：水域范围内的景观生态风险指数普遍较高。这与何钊全等^[28]对延安市的研究存在一定差异。延安市地处黄土丘陵区，林地和耕地是优势景观类型，受经济发展和建设用地扩张影响较大，林地、耕地破碎化程度加剧，抗干扰能力下降，景观损失度增加，使林地与耕地的景观生态风险值较高。

本研究在快速城镇化背景下，基于景观生态风险评价，加强绿色空间分区规划调控，对提升区域生态安全水平，优化国土空间结构，促进区域可持续发展具有一定理论指导意义。但研究仍存在一定局限性：①研究侧重从景观空间结构变化视角来评价绿色空间景观生态风险状况，对社会、经济等层面影响因素研究不足，还需进一步完善景观生态风险影响因素和驱动机制研究。②生态过程具有复杂性和抽象性，其具体演变过程很难做到定量表述。需要对生态风险展开多尺度分析，深入探讨景观格局生态风险和生态过程的耦合关系，为区域风险管理提供更加科学的依据。

4.2 结论

①2000—2020年昆山市绿色空间总面积持续减少，其中耕地面积缩减最多；水域面积先小幅增加后持续减少，总体呈减少趋势；林地、草地面积占比较小，维持相对平稳。研究区用地类型转换主要表现为耕地和水域转向建设用地。②2000—2020年昆山市绿色空间景观格局变化特征明显，耕地空间分布在建设用地扩张影响下趋于分散，破碎化程度加大，损失度增加；水域破碎度指数先下降后上升，总体破碎度呈增大趋势，景观受外界干扰增加；林地破碎度、干扰度和脆弱度呈下降趋势，斑块分布呈集聚态势；草地破碎度指数先上升后下降，总体破碎度呈下降趋势，空间分布趋于集聚，景观损失度降低。③2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级总体呈上升趋势，其中高风险区、较高风险区面积显著扩大，占比分别增加8.10%、6.61%，空间分布上主要集中在南部淀山湖、白莲湖等水域密集地区，并有进一步向外围蔓延发展的趋势；较低风险区、低风险区面积缩减明显，占比分别下降8.25%和9.73%；景观生态风险以低风险等级向更高一级转变为主，绿色空间受人工建设干扰生态风险不断增强。④依据景观生态风险等级变化特征将研究区划分为重点修复区、协调缓冲区和优化利用区。

表 1 森林特色小镇景观绩效评价指标体系

Table 1. Performance evaluation index system of forest town

目标层	准则层	子准则层	指标层	评价数据来源/测算方法
森林特色小镇景观绩效A	生态绩效B₁(0.303)	森林生态保护C₁(0.593)	森林覆盖率D₁(0.425)
			景观多样性指数D₂(0.299)	遥感数据
			景观破碎度指数D₃(0.276)
		生态服务价值C₂(0.407)	土壤保育价值D₄(0.172)	参照GB/T 38582—2020《森林生态系统服务功能评估规范》，计算单位面积相应生态系统服务价值
			固碳释氧价值D₅(0.313)
			水源涵养价值D₆(0.196)
			净化大气价值D₇(0.318)
	环境绩效B₂(0.243)	宜居环境建设C₃(0.555)	空气环境质量D₈(0.375)
			水环境质量D₉(0.309)	生态环境状况公报
			空气负氧离子浓度D₁₀(0.315)
		特色景观营建C₄(0.445)	景观风貌原真度D₁₁(0.441)	实地调研，专家打分
		特色景观营建C₄(0.445)	林相景观丰富度D₁₂(0.560)	实地调研，专家打分
	经济绩效B₃(0.281)	林业经济建设C₅(0.421)	林业产业生产总值D₁₃(0.399)	资料查询，政府提供
		林业经济建设C₅(0.421)	旅游产业生产总值占比D₁₄(0.601)	资料查询，政府提供
		林农增收致富C₆(0.237)	地区人均可支配收入D₁₅(0.624)	资料查询，政府提供
		林农增收致富C₆(0.237)	特色产业新增岗位数量D₁₆(0.376)	资料查询，政府提供
		产业多元发展C₇(0.341)	森林旅游产品丰度D₁₇(0.244)	实地调研，获取数据
		产业多元发展C₇(0.341)	森林旅游产品结构D₁₈(0.756)	实地调研，获取数据
	社会绩效B₄(0.172)	文化保护传承C₈(0.562)	科普教育场所丰富度D₁₉(0.206)	实地调研，获取数据
			特色文化传承度D₂₀(0.331)	实地调研，获取数据
			古树名木保护度D₂₁(0.461)	实地调研，专家打分
		公共服务提升C₉(0.439)	基础设施完善度D₂₂(0.407)	实地调研，专家打分
			地区交通通达度D₂₃(0.203)	实地调研，专家打分
			公众满意度D₂₄(0.390)	实地调研，问卷调查
说明：括号内数值表示该指标权重。

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表 2 森林特色小镇定量指标景观绩效评价数据赋分标准

Table 2. Scoring standard for quantitative index landscape performance evaluation data of forest town

指标层	评语集					划分依据
指标层	优秀	较好	一般	较差	较差	划分依据
森林覆盖率/%	85	75	65	55	45	浙江省森林康养小镇建设标准
景观多样性指数	0.90	0.75	0.50	0.25	0.10	等比划分
景观破碎度指数	100	80	60	40	20	等比划分
土壤保育价值/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	1.00	0.75	0.50	0.25	0	取浙江省2019年林地森林生态服务功能价值每公顷　平均值为“一般”等级值^[30]
固碳释氧价值/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	2.60	1.95	1.30	0.65	0
水源涵养价值/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	5.40	4.05	2.70	1.35	0
净化大气价值/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	0.60	0.45	0.30	0.15	0
空气环境质量/d	340	320	300	280	260	全国最美森林小镇评价指标体系^[27]
水环境质量	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	Ⅴ	GB 3838—2002《地表水环境质量标准》
空气负氧离子浓度/(个·cm⁻³)	3 000	1 200	500	300	100	LY/T 2586—2016《空气负离子浓度观测技术规范》
林业产业生产总值/亿元	15	10	5	2	1	取浙江省森林特色小镇年林业生产总值平均值为　5 亿元为“一般”等级值
旅游产业生产总值占比/%	50	40	30	20	10	全国最美森林小镇评价指标体系^[27]
地区人均可支配收入/万元	4.0	3.5	3.0	2.5	2.0	取浙江省2022年农村居民人均可支配收入平均值　为“一般”等级值
特色产业新增岗位数量/个	5 000	3 000	2 000	1 000	500	全国特色小镇规范健康发展导则
森林旅游产品丰度/个	15	10	5	3	1	浙江省森林旅游区质量评价指标体系和标准研究^[25]
森林旅游产品结构/种	6	5	3	1	0	浙江省森林旅游区质量评价指标体系和标准研究^[25]
科普教育场所丰富度/个	10	8	5	2	1	专家小组讨论
特色文化传承度/次	15	12	9	6	3	专家小组讨论

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表 3 森林特色小镇景观绩效评价等级划分

Table 3. Landscape performance evaluation criteria of forest town

评价结果分值	评价等级	综合评价等级
[4.0, 5.0]	优秀	生态保护与经济建设协同发展，其规划路径对其他森林特色小镇建设具有一定的示范作用
[3.0. 4.0)	较好	发展基本兼顾生态保护与经济建设的关系
[2.0, 3.0)	一般	发展基本兼顾生态保护与经济建设的关系
[1.0, 2.0)	较差	片面追求经济发展而破坏生态环境，规划定位存在偏差，需要重新规划调整
[0, 1.0)	极差	片面追求经济发展而破坏生态环境，规划定位存在偏差，需要重新规划调整

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表 4 天荒坪森林特色小镇景观绩效评价指标层隶属度及分值

Table 4. Membership degree and score of index layer of landscape performance evaluation of Tianhuangping forest town

评价指标	评价数据	隶属度及评价分值
评价指标	评价数据	优秀	较好	一般	较差	极差	评分
森林覆盖率D₁/%	82.60	0.760 0	0.240 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.76
景观多样性指数D₂	0.58	0.000 0	0.320 0	0.680 0	0.000 0	0.000 0	3.32
景观破碎度指数D₃	74.37	0.000 0	0.718 5	0.281 5	0.000 0	0.000 0	3.72
土壤保育价值D₄/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	0.52	0.000 0	0.080 0	0.920 0	0.000 0	0.000 0	3.08
固碳释氧价值D₅/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	3.49	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
水源涵养价值D₆/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	3.09	0.000 0	0.288 9	0.711 1	0.000 0	0.000 0	3.29
净化大气价值D₇/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	0.49	0.266 7	0.733 3	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.27
空气环境质量D₈/d	357	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
水环境质量D₉	Ⅱ	0.000 0	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.00
空气负氧离子浓度D₁₀/(个·cm⁻³)	2 300	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.61
景观风貌原真度D₁₁	优秀2人，较好8人，一般4人，较差1人	0.133 3	0.533 3	0.266 7	0.066 7	0.000 0	3.73
林相景观丰富度D₁₂	优秀1人，较好4人，一般8人，较差2人	0.066 7	0.266 7	0.533 3	0.133 3	0.000 0	3.27
林业产业生产总值D₁₃/亿元	15.88	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
旅游产业生产总值占比D₁₄/%	64	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
地区人均可支配收入D₁₅/元	45 571	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
特色产业新增岗位数量D₁₆/个	3 415	0.207 5	0.792 5	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.21
森林旅游产品丰度D₁₇/个	12	0.400 0	0.600 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.40
森林旅游产品结构D₁₈/种	7	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
科普教育场所丰富度D₁₉/个	7	0.000 0	0.666 7	0.333 3	0.000 0	0.000 0	3.67
特色文化传承度D₂₀/次	11	0.000 0	0.666 7	0.333 3	0.000 0	0.000 0	3.67
古树名木保护度D₂₁	优秀6人，较好9人	0.400 0	0.600 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.60
基础设施完善度D₂₂	优秀5人，较好4人，一般4人，较差2人	0.333 3	0.266 7	0.266 7	0.133 3	0.000 0	4.07
地区交通通达度D₂₃	优秀2人，较好4人，一般7人，较差2人	0.133 3	0.266 7	0.466 7	0.133 3	0.000 0	3.40
公众满意度D₂₄	优秀27人，较好46人，一般18人，较差9人	0.270 0	0.460 0	0.180 0	0.090 0	0.000 0	3.91
说明：D₉具体指标数据为氨氮0.040 mg·L⁻¹，总磷0.053 mg·L⁻¹，高锰酸盐2.210 mg·L⁻¹。D₁₁、D₁₂、D₂₁、D₂₂、D₂₃由15位专家及当地管理人员评价打分，D₂₄由100位当地村民及游客评价打分。

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表 5 天荒坪森林特色小镇景观绩效评价各准则层和综合评分

Table 5. Each criterion level and comprehensive score of landscape performance evaluation of Tianhuangping Forest Town

准则层指标	准则层评分	子准则层指标	子准则层指标评分	综合评分
生态绩效B₁	4.07	森林生态保护C₁	4.04	4.29
生态绩效B₁	4.07	生态服务价值C₂	4.10

环境绩效B₂	4.08	宜居环境建设C₃	4.57
环境绩效B₂	4.08	特色景观营建C₄	3.47

经济绩效B₃	4.88	林业经济建设C₅	5.00
		林农增收致富C₆	4.70
		产业多元发展C₇	4.85

社会绩效B₄	4.00	文化保护传承C₈	4.10
社会绩效B₄	4.00	公共服务提升C₉	3.87

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https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20230327

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目标层	准则层	子准则层	指标层	评价数据来源/测算方法
森林特色小镇景观绩效A	生态绩效B₁(0.303)	森林生态保护C₁(0.593)	森林覆盖率D₁(0.425)
			景观多样性指数D₂(0.299)	遥感数据
			景观破碎度指数D₃(0.276)
		生态服务价值C₂(0.407)	土壤保育价值D₄(0.172)	参照GB/T 38582—2020《森林生态系统服务功能评估规范》，计算单位面积相应生态系统服务价值
			固碳释氧价值D₅(0.313)
			水源涵养价值D₆(0.196)
			净化大气价值D₇(0.318)
	环境绩效B₂(0.243)	宜居环境建设C₃(0.555)	空气环境质量D₈(0.375)
			水环境质量D₉(0.309)	生态环境状况公报
			空气负氧离子浓度D₁₀(0.315)
		特色景观营建C₄(0.445)	景观风貌原真度D₁₁(0.441)	实地调研，专家打分
		特色景观营建C₄(0.445)	林相景观丰富度D₁₂(0.560)	实地调研，专家打分
	经济绩效B₃(0.281)	林业经济建设C₅(0.421)	林业产业生产总值D₁₃(0.399)	资料查询，政府提供
		林业经济建设C₅(0.421)	旅游产业生产总值占比D₁₄(0.601)	资料查询，政府提供
		林农增收致富C₆(0.237)	地区人均可支配收入D₁₅(0.624)	资料查询，政府提供
		林农增收致富C₆(0.237)	特色产业新增岗位数量D₁₆(0.376)	资料查询，政府提供
		产业多元发展C₇(0.341)	森林旅游产品丰度D₁₇(0.244)	实地调研，获取数据
		产业多元发展C₇(0.341)	森林旅游产品结构D₁₈(0.756)	实地调研，获取数据
	社会绩效B₄(0.172)	文化保护传承C₈(0.562)	科普教育场所丰富度D₁₉(0.206)	实地调研，获取数据
			特色文化传承度D₂₀(0.331)	实地调研，获取数据
			古树名木保护度D₂₁(0.461)	实地调研，专家打分
		公共服务提升C₉(0.439)	基础设施完善度D₂₂(0.407)	实地调研，专家打分
			地区交通通达度D₂₃(0.203)	实地调研，专家打分
			公众满意度D₂₄(0.390)	实地调研，问卷调查
说明：括号内数值表示该指标权重。

表(5)

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1. 研究区概况与数据来源
1.1 研究区概况
1.2 数据来源及处理
2. 研究方法
2.1 风险小区的划分
2.2 景观生态风险评价模型
3. 结果与分析
3.1 昆山市绿色空间演变特征分析
3.2 昆山市绿色空间景观生态风险时空演变分析
3.3 基于景观生态风险评价的昆山市绿色空间分区调控策略
4. 讨论与结论
4.1 讨论
4.2 结论

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森林特色小镇作为中国特色小镇建设的一种重要类型和特殊形式，以森林生态作为产业特色及发展优势，旨在实现林业供给侧结构性改革、促进农民增收致富等发展目标。各地森林特色小镇建设实践为小镇发展路径做了出有益探索^[1−2]，但在政策导向型的规划模式下，森林特色小镇大规模的快速建设导致了无序发展、规划失误等问题。当前亟需科学评价森林特色小镇建设的后期效益，总结前期规划经验，以促进森林特色小镇可持续发展。目前，针对森林特色小镇建成后效益的评价研究较少，现有研究^[3−4]主要定性分析实证案例，归纳建设过程中出现的问题，分析原因并提出相应建议。此外，也有学者通过定量方法分析了森林特色小镇空间分布特征及其影响因素^[5]，构建森林特色小镇生态福利的评价体系^[6]，但未对已建成的森林特色小镇建设效益进行系统的评价与分析。

美国风景园林基金会最早在2010年的“景观绩效系列研究计划”(landscape performance series，LPS)^[7]中就提出了景观绩效的定义，即度量景观解决方案在实现其预设目标的同时满足可持续发展的效率，并指出景观绩效评价的核心是对项目在环境、经济、社会效益的量化研究，进而验证设计策略实现其目标的有效程度^[8]。景观绩效评价在多类型的景观项目中得到了广泛应用，但多集中于公园尺度的风景园林建成项目中^[9]，较少关注大尺度项目，且评价结果以沿用LPS的罗列形式为主^[10−11]。随着研究深入，学者运用层次分析法^[12−13]、模糊数学^[13]、熵权法^[14]等得出景观绩效的综合评价结果。鉴于此，本研究借助景观绩效评价方法，评估安吉天荒坪森林特色小镇的综合建设效益，分析森林特色小镇规划设计中存在的不足，以期为森林特色小镇的规划建设提供参考依据。

1. 研究区概况与方法

1.1. 研究区概况

天荒坪镇位于浙江省湖州市安吉县南部，行政区域总面积为110 km²，辖11个行政村，总人口2.21万人。天荒坪“两山”示范森林特色小镇创建于2016年，是浙江省第1批创建并命名的森林特色小镇之一，小镇围绕“美丽宜居、产业支撑、文化引领”三位一体的创建目标，通过产业重构、功能植入、空间重塑、环境提升、文化再生等建设策略^[15]，矿山、竹林等生态环境得到有效修复；产业结构进一步优化，新型业态不断涌现，村民和集体收入持续增长；建设了“两山”展示馆等一批文化场馆。天荒坪镇2016年成为浙江省生态文明基地，2020年成功创建省4A级景区镇、省级森林康养名镇，2021年获评全国森林康养基地试点建设单位。2022年全镇财政总收入2.29亿元，同比增长14.42%；全镇村集体经营性收入总额达2806.27万元，同比增长34.8%；农村居民人均可支配收入超过4.5万元，旅游接待810万人次。

1.2. 数据来源

本研究数据主要包括3类：①土地覆被数据。来源于Esri公司Sentinel-2卫星影像，使用深度学习方法制作的全球土地覆盖数据(https://livingatlas.arcgis.com/landcover/)，分辨率为10 m，通过ArcGIS 10.2与Fragstats 4.2计算获得景观格局指数。②森林生态系统服务价值评估数据。森林资源调查数据来源于安吉县林业局，通过ArcGIS 10.2提取林分信息。计算参数数据来源于前人研究成果^[16−20]。③统计数据。来自浙江省统计局公报、浙江省林业局统计数据、安吉县天荒坪镇政府工作报告及相关网站。以上数据均为2022年数据。

1.3. 评价方法

1.3.1. 评价指标体系

由于评价对象所处的地理区位和社会经济存在差异，因此不存在一种分析所有项目景观绩效的通用指标及评价方法^[21]。为实现客观、准确的评价，本研究首先在总结借鉴景观绩效评价指标体系的基础上^[22−23]，根据森林特色小镇应遵循产业、文化、旅游“三位一体”的建设目标，依托当地的森林资源和生态优势，以林业特色产业为基础，重点发展森林休闲养生业，兼顾涉林历史经典产业，实施三产融合发展空间平台的建设要求^[15]。并参考前人研究成果^[24−28]，初选评价指标；其次通过问卷形式征询风景园林、城乡规划、旅游管理等领域专家的意见，修改完善，最终构建涵盖目标层、准则层、子准则层、指标层4个层次森林特色小镇景观绩效评价指标体系(表1)。其中，指标层包含定性指标与定量指标。定性指标由专家根据评价标准进行评价，邀请包括8名风景园林、林业、城乡规划、旅游管理领域的专家、7名小镇相关管理人员以及100名游客、居民进行5分制评分。定量指标采用调查统计进行评价，研究参照GB/T 38582—2020《森林生态系统服务功能评估规范》、GB 3838—2002《地表水环境质量标准》、LY/T 2586—2016《空气负离子浓度观测技术规范》，通过实地调研或统计数据获取相应指标的评价数据。

表 1 森林特色小镇景观绩效评价指标体系

Table 1. Performance evaluation index system of forest town

目标层	准则层	子准则层	指标层	评价数据来源/测算方法
森林特色小镇景观绩效A	生态绩效B₁(0.303)	森林生态保护C₁(0.593)	森林覆盖率D₁(0.425)
			景观多样性指数D₂(0.299)	遥感数据
			景观破碎度指数D₃(0.276)
		生态服务价值C₂(0.407)	土壤保育价值D₄(0.172)	参照GB/T 38582—2020《森林生态系统服务功能评估规范》，计算单位面积相应生态系统服务价值
			固碳释氧价值D₅(0.313)
			水源涵养价值D₆(0.196)
			净化大气价值D₇(0.318)
	环境绩效B₂(0.243)	宜居环境建设C₃(0.555)	空气环境质量D₈(0.375)
			水环境质量D₉(0.309)	生态环境状况公报
			空气负氧离子浓度D₁₀(0.315)
		特色景观营建C₄(0.445)	景观风貌原真度D₁₁(0.441)	实地调研，专家打分
		特色景观营建C₄(0.445)	林相景观丰富度D₁₂(0.560)	实地调研，专家打分
	经济绩效B₃(0.281)	林业经济建设C₅(0.421)	林业产业生产总值D₁₃(0.399)	资料查询，政府提供
		林业经济建设C₅(0.421)	旅游产业生产总值占比D₁₄(0.601)	资料查询，政府提供
		林农增收致富C₆(0.237)	地区人均可支配收入D₁₅(0.624)	资料查询，政府提供
		林农增收致富C₆(0.237)	特色产业新增岗位数量D₁₆(0.376)	资料查询，政府提供
		产业多元发展C₇(0.341)	森林旅游产品丰度D₁₇(0.244)	实地调研，获取数据
		产业多元发展C₇(0.341)	森林旅游产品结构D₁₈(0.756)	实地调研，获取数据
	社会绩效B₄(0.172)	文化保护传承C₈(0.562)	科普教育场所丰富度D₁₉(0.206)	实地调研，获取数据
			特色文化传承度D₂₀(0.331)	实地调研，获取数据
			古树名木保护度D₂₁(0.461)	实地调研，专家打分
		公共服务提升C₉(0.439)	基础设施完善度D₂₂(0.407)	实地调研，专家打分
			地区交通通达度D₂₃(0.203)	实地调研，专家打分
			公众满意度D₂₄(0.390)	实地调研，问卷调查
说明：括号内数值表示该指标权重。

1.3.2. 模糊综合评价法^{[13, 29]}

① 确定评价因素集(U)与评语集(V)。从已创建的森林特色小镇景观绩效评价指标体系中确定U，采用集合形式表示下层评价因素对上层因素的构成。例如：U={$ {U}_{{B}_{1}} $, $ {U}_{{B}_{2}} $, $ {U}_{{B}_{3}} $, $ {U}_{{B}_{4}} $}；$ {U}_{{B}_{1}} $={$ {U}_{{C}_{1}} $, $ {U}_{{C}_{2}} $}；$ {U}_{{C}_{1}} $={$ {U}_{{D}_{1}} $, $ {U}_{{D}_{2}} $, $ {U}_{{D}_{3}} $}。其中U表示森林特色小镇景观绩效，$ {U}_{{B}_{1}} $、U_B2、U_B₃、U_B₄分别表示“生态绩效”“环境绩效”“经济绩效”“社会绩效”，$ {U}_{{C}_{1}} $、$ {U}_{{C}_{2}} $分别表示“森林生态保护”“生态服务价值”，$ {U}_{{D}_{1}} $、$ {U}_{{D}_{2}} $、$ {U}_{{D}_{3}} $分别表示“森林覆盖率”“景观多样性指数”“景观破碎度指数”。 V是评价对象可能出现的各评价结果组成的集合，将每个指标的评价结果划分为5个等级，构建5级评语集V={V₅, V₄, V₃, V₂, V₁}={优秀, 较好, 一般, 较差, 极差}。

② 确定指标权重。使用德尔菲法与层次分析法确定森林特色小镇景观绩效评价指标体系中的各指标权重。首先以问卷形式邀请风景园林、城乡规划、林业等领域20名专家对各层次评价指标重要性进行两两比较，依据问卷的九分制评分结果，构建判断矩阵。其次，通过Yaahp软件进行数据处理，并在所有计算结果通过一致性检验后，将所有权重值进行算数平均，最终确定所有评价指标的权重值。

③ 确定子准则层隶属度矩阵(R)。定性指标隶属度采用作出评价人数占总人数的比值表示，定量指标隶属度根据指标评价标准(表2)，采用梯形分布函数进行计算^[30]。最终得到子准则层隶属度矩阵$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{1}} $、$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{2}} $、$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{3}} $、$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{4}} $、$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{5}} $、$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{6}} $、$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{7}} $、$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{8}} $、$ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{9}} $。

表 2 森林特色小镇定量指标景观绩效评价数据赋分标准

Table 2. Scoring standard for quantitative index landscape performance evaluation data of forest town

指标层	评语集					划分依据
指标层	优秀	较好	一般	较差	较差	划分依据
森林覆盖率/%	85	75	65	55	45	浙江省森林康养小镇建设标准
景观多样性指数	0.90	0.75	0.50	0.25	0.10	等比划分
景观破碎度指数	100	80	60	40	20	等比划分
土壤保育价值/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	1.00	0.75	0.50	0.25	0	取浙江省2019年林地森林生态服务功能价值每公顷　平均值为“一般”等级值^[30]
固碳释氧价值/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	2.60	1.95	1.30	0.65	0
水源涵养价值/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	5.40	4.05	2.70	1.35	0
净化大气价值/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	0.60	0.45	0.30	0.15	0
空气环境质量/d	340	320	300	280	260	全国最美森林小镇评价指标体系^[27]
水环境质量	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	Ⅴ	GB 3838—2002《地表水环境质量标准》
空气负氧离子浓度/(个·cm⁻³)	3 000	1 200	500	300	100	LY/T 2586—2016《空气负离子浓度观测技术规范》
林业产业生产总值/亿元	15	10	5	2	1	取浙江省森林特色小镇年林业生产总值平均值为　5 亿元为“一般”等级值
旅游产业生产总值占比/%	50	40	30	20	10	全国最美森林小镇评价指标体系^[27]
地区人均可支配收入/万元	4.0	3.5	3.0	2.5	2.0	取浙江省2022年农村居民人均可支配收入平均值　为“一般”等级值
特色产业新增岗位数量/个	5 000	3 000	2 000	1 000	500	全国特色小镇规范健康发展导则
森林旅游产品丰度/个	15	10	5	3	1	浙江省森林旅游区质量评价指标体系和标准研究^[25]
森林旅游产品结构/种	6	5	3	1	0	浙江省森林旅游区质量评价指标体系和标准研究^[25]
科普教育场所丰富度/个	10	8	5	2	1	专家小组讨论
特色文化传承度/次	15	12	9	6	3	专家小组讨论

④ 多层次模糊综合评价。从子准则层开始，分别对各层次进行模糊综合评价。第1步，对子准则层权重向量($ {W}_{{C}_{i}} $)和子准则层隶属度矩阵($ {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{\boldsymbol{i}}} $)进行一级模糊矩阵复合运算，得出子准则层模糊综合评价结果向量($ C_i $)：$ C_i $=$ {W}_{{C}_{i}}\times {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{C}}_{\boldsymbol{i}}} $(i=1, 2, 3$, \cdots , $ 9)。第2步，对准则层权重向量(W_Bj)和准则层隶属度矩阵（R_Bj）进行二级模糊矩阵复合运算，得到准则层模糊综合评价结果向量($B_j $)：$ B_j $=$ {W}_{{B}_{j}}\times {\boldsymbol{R}}_{{\boldsymbol{B}}_{\boldsymbol{j}}} $(j=1, 2, 3, 4)。第3步，对目标层权重向量（W_U）和进行三级模糊矩阵复合运算，最终得出目标层模糊综合评价结果向量($A $)：$ {A} = {W}_{U}\times {R}_{U} $。

⑤ 模糊综合评价法得出的模糊结果向量无法对小镇评价等级进行直观划分。因此引入评分向量对各指标评价结果的模糊结果向量进行去模糊运算，使结果以分数的形式呈现。各项评价指标等级分数标准见表3。

表 3 森林特色小镇景观绩效评价等级划分

Table 3. Landscape performance evaluation criteria of forest town

评价结果分值	评价等级	综合评价等级
[4.0, 5.0]	优秀	生态保护与经济建设协同发展，其规划路径对其他森林特色小镇建设具有一定的示范作用
[3.0. 4.0)	较好	发展基本兼顾生态保护与经济建设的关系
[2.0, 3.0)	一般	发展基本兼顾生态保护与经济建设的关系
[1.0, 2.0)	较差	片面追求经济发展而破坏生态环境，规划定位存在偏差，需要重新规划调整
[0, 1.0)	极差	片面追求经济发展而破坏生态环境，规划定位存在偏差，需要重新规划调整

2. 结果与分析

2.1. 生态绩效

通过收集指标层评价数据及确定隶属度(表4)，对各层级评价指标进行模糊综合评价，得出评价结果分值(表5)。“森林生态保护C₁”评分为4.04，属于“优秀”。其中，“森林覆盖率D₁”评分为4.76，天荒坪镇森林植被覆盖率达82.60%，水平较高。“景观多样性D₂”与“景观破碎度D₃”评分分别为3.32、3.72，属于“较好”水平，景观格局评价数据显示，多样性指数、均匀度指数均较低，分别为0.58和0.36，说明天荒坪镇森林景观以林地为主体，且林地斑块集中连片分布；蔓延度指数、分散指数分别达到74.37、44.00，连通度指数高达99.47，表明天荒坪镇景观异质性程度较低，景观格局主要由大面积林地斑块组成，且斑块间自然连通度高，联系紧密。一定程度上说明天荒坪镇森林景观破碎化程度较低，森林生态保护程度较好，森林景观斑块并未因为小镇建设活动的干扰而遭到分割破坏。

表 4 天荒坪森林特色小镇景观绩效评价指标层隶属度及分值

Table 4. Membership degree and score of index layer of landscape performance evaluation of Tianhuangping forest town

评价指标	评价数据	隶属度及评价分值
评价指标	评价数据	优秀	较好	一般	较差	极差	评分
森林覆盖率D₁/%	82.60	0.760 0	0.240 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.76
景观多样性指数D₂	0.58	0.000 0	0.320 0	0.680 0	0.000 0	0.000 0	3.32
景观破碎度指数D₃	74.37	0.000 0	0.718 5	0.281 5	0.000 0	0.000 0	3.72
土壤保育价值D₄/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	0.52	0.000 0	0.080 0	0.920 0	0.000 0	0.000 0	3.08
固碳释氧价值D₅/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	3.49	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
水源涵养价值D₆/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	3.09	0.000 0	0.288 9	0.711 1	0.000 0	0.000 0	3.29
净化大气价值D₇/(万元·hm⁻²·a⁻¹)	0.49	0.266 7	0.733 3	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.27
空气环境质量D₈/d	357	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
水环境质量D₉	Ⅱ	0.000 0	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.00
空气负氧离子浓度D₁₀/(个·cm⁻³)	2 300	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.61
景观风貌原真度D₁₁	优秀2人，较好8人，一般4人，较差1人	0.133 3	0.533 3	0.266 7	0.066 7	0.000 0	3.73
林相景观丰富度D₁₂	优秀1人，较好4人，一般8人，较差2人	0.066 7	0.266 7	0.533 3	0.133 3	0.000 0	3.27
林业产业生产总值D₁₃/亿元	15.88	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
旅游产业生产总值占比D₁₄/%	64	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
地区人均可支配收入D₁₅/元	45 571	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
特色产业新增岗位数量D₁₆/个	3 415	0.207 5	0.792 5	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.21
森林旅游产品丰度D₁₇/个	12	0.400 0	0.600 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.40
森林旅游产品结构D₁₈/种	7	1.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	5.00
科普教育场所丰富度D₁₉/个	7	0.000 0	0.666 7	0.333 3	0.000 0	0.000 0	3.67
特色文化传承度D₂₀/次	11	0.000 0	0.666 7	0.333 3	0.000 0	0.000 0	3.67
古树名木保护度D₂₁	优秀6人，较好9人	0.400 0	0.600 0	0.000 0	0.000 0	0.000 0	4.60
基础设施完善度D₂₂	优秀5人，较好4人，一般4人，较差2人	0.333 3	0.266 7	0.266 7	0.133 3	0.000 0	4.07
地区交通通达度D₂₃	优秀2人，较好4人，一般7人，较差2人	0.133 3	0.266 7	0.466 7	0.133 3	0.000 0	3.40
公众满意度D₂₄	优秀27人，较好46人，一般18人，较差9人	0.270 0	0.460 0	0.180 0	0.090 0	0.000 0	3.91
说明：D₉具体指标数据为氨氮0.040 mg·L⁻¹，总磷0.053 mg·L⁻¹，高锰酸盐2.210 mg·L⁻¹。D₁₁、D₁₂、D₂₁、D₂₂、D₂₃由15位专家及当地管理人员评价打分，D₂₄由100位当地村民及游客评价打分。

表 5 天荒坪森林特色小镇景观绩效评价各准则层和综合评分

Table 5. Each criterion level and comprehensive score of landscape performance evaluation of Tianhuangping Forest Town

准则层指标	准则层评分	子准则层指标	子准则层指标评分	综合评分
生态绩效B₁	4.07	森林生态保护C₁	4.04	4.29
生态绩效B₁	4.07	生态服务价值C₂	4.10

环境绩效B₂	4.08	宜居环境建设C₃	4.57
环境绩效B₂	4.08	特色景观营建C₄	3.47

经济绩效B₃	4.88	林业经济建设C₅	5.00
		林农增收致富C₆	4.70
		产业多元发展C₇	4.85

社会绩效B₄	4.00	文化保护传承C₈	4.10
社会绩效B₄	4.00	公共服务提升C₉	3.87

“生态服务价值C₂”评分4.10，属于“优秀”。经计算，天荒坪镇2022年森林生态服务价值为7.16亿元，占全年林业生产总值的16.8%，单位面积生态服务价值7.60万元·hm⁻²·a⁻¹，超过全省平均水平^[30]，说明小镇对“绿水青山”的自然生态保护效果显著，生态资源具有较高的潜在经济效益，其中毛竹Phyllostachys edulis林、乔木林、灌木林生态服务价值分别为5.94、1.13、0.09亿元。毛竹作为小镇的优势植物，生态服务价值贡献显著。“固碳释氧价值D₅”“净化大气价值D₇”评分较高，“土壤保育价值D₄”“水源涵养价值D₆”评分较低，主要原因是毛竹林作为天荒坪镇的主要林分类型，其固碳释氧及净化大气的直接效果突出，但与混交林相比，土壤保育及水源涵养功能较为一般。

2.2. 环境绩效

“宜居环境建设C₃”评分为4.57，属于“优秀”。其中，“空气环境质量D₈”“空气负氧离子D₁₀”评分较高，均达4.50以上，说明天荒坪镇空气清新，环境宜居。“水环境质量D₉”评分为4.00，据调研结果，天荒坪镇河道水质常年保持在二类标准以上，景观及生活用水均达到一类标准。

“特色景观营造C₄”评分为3.47，属于“一般”。“景观风貌原真度D₁₁”评分为3.73，“林相景观丰富度D₁₂”评分为3.27。据调研结果，天荒坪镇森林植被以竹林为主，虽具有当地竹乡特色，但过于单一的林分导致森林季相景观单调、季相色彩变化不够明显，观赏效果一般。小镇风貌整体良好，但各地区之间建设水平不够均衡，以余村为核心的片区由于政策的倾斜得到大力发展，形成了全国闻名的现代乡村建设模范样板，但大溪、港口、白水湾等片区景观风貌仍存在缺少景观层次、建筑风格不一等问题，风貌质量仍有待加强。

2.3. 经济绩效

“林业经济建设C₅”评分为5.00，“产业多元发展C₆”评分为4.85，“林农增收致富C₇”评分为4.70，均达4.50以上。小镇通过三产联动的规划策略，将传统林业与工业旅游、森林康养、电子商务等新兴业态相结合，盘活森林资源，延长林业产业链条。与此同时，通过策划丰富的森林旅游产品，带动民宿经济发展，拓宽林农创收渠道，摆脱传统竹产业的发展困境，成功发挥当地的生态优势，实现绿水青山向金山银山的转变。从2016至2022年，三产比例由4∶65∶31调整为5∶55∶40，森林旅游产值由9.20亿元增长到17.00亿元，农村居民人均可支配收入从29 768元增加到45 571元。但从“特色产业新增数量D₁₆”“森林旅游产品丰度D₁₇”的评分分析，小镇通过民宿、农家乐等形式带动居民就业，但数量趋于饱和，且服务业态单一，无法满足多元的市场需求。森林旅游产品以观光形式为主，且空间分布较为分散，导致旅游收益季节性明显，通常只在旺季才有较高收入，难以产生持续收益。

2.4. 社会绩效

社会绩效评分为4.00，相对于生态、环境、经济3个方面绩效表现欠佳。“文化保护传承C₈”评分为4.10，属于“优秀”。其中“古树名木保护度D₂₁”评分为4.60，小镇通过规划古树名木公园等管护措施，基本实现对古树名木文化的保护传承。“科普教育场所丰富度D₁₉”“特色文化传承度D₂₀”均低于4，据调研情况，小镇包含种类丰富的科普文化场所，但科普内容亟待更新，与此同时，传统民俗文化的活化利用形式仍存在提升空间。

“公共服务提升C₉”评分为3.87，属于“较好”，其中“基础设施完善度D₂₂”＞“公众满意度D₂₄”＞“地区交通通达度D₂₃”。从现场调研及居民访谈的结果来看，小镇具有地理区位优势，基础设施完善，但地区间建设水平不均衡，大溪村、港口村等由于早期建设规划原因，仍存在村道狭窄、交通服务设施不完善等问题。

2.5. 综合评价

天荒坪森林特色小镇景观绩效评价综合评分为4.29，在森林特色小镇景观绩效评价等级中属于“优秀”，说明天荒坪森林特色小镇的建设兼顾生态保护与经济发展，将生态优势转化为经济优势。

3. 结论与建议

本研究通过构建的森林特色小镇景观绩效评价方法，认为安吉县天荒坪森林特色小镇的景观绩效处于“优秀”水平，说明小镇可持续发展状况良好，基本实现规划目标，其规划路径可为同类型其他小镇建设提供参考依据。小镇森林生态保护成效显著，通过宜居环境建设，重点发挥森林旅游产业作用，实现三产融合，成功实现了生态保护与经济建设的协同发展，但仍存在生态服务价值的转化效率不足、旅游产品相似、景观风貌有待提升等问题。基于本研究结果，提出3个建议。

① 营造生态化景观风貌。本研究评价结果显示：“景观风貌原真度”“林相景观丰富度”处于“一般”水平。因此，需要从“建筑风貌导控”“林相景观优化”两方面入手，营造小镇整体的生态化景观风貌。一方面挖掘自然、人文特色，提炼具有竹乡特征的景观色彩、元素符号，对建筑风格的主体色调、立面选材、景观界面进行统一导控，协调整体景观风貌。另一方面，从“点线面”切入进行林相改造，对于以点状林相景观为主的景点，如安吉白茶谷，利用梅Prunus mume、樱花Cerasus serrulata等观花树种打造花海、花带景观，或通过种植麻栎Quercus acutissima、枫香Liquidambar formosana等秋色叶树种打造秋叶林道。对于以线型林相景观为主的景点，如天下银坑景区等以竹林景观为主的区域，通过提高花毛竹Ph. edulis ‘Pubescens’、紫竹Ph. nigra、金镶玉竹Ph. aureosulcata ‘Spectabilis’等高品质竹类品种的种植比例，同时结合多花黄精Polygonatum cyrtonema、紫金牛Ardisia japonica、玉簪Hosta plantaginea、紫萼H. ventricosa等花卉地被和槭树属Acer植物进一步丰富竹林景观。针对景观开阔的面状区域，特别是主要交通道路周边，营造生态景观色叶林，补植观花、观叶树种如枫香、银杏Ginkgo biloba、乌桕Sapium sebiferum等，丰富道路两侧的植被景观。

② 推进旅游产业整合优化。整合各村旅游发展资源，优化现有旅游产业空间布局，开发户外徒步、露营等新型旅游产品，结合“地摊经济”“咖啡文化”“露营文化”升级旅游服务设施，吸引游客，释放近郊旅游休闲度假市场潜力。深入挖掘生态文化内涵，开展以“竹林碳汇”为主题的研学旅游产品，增加竹雕、非遗竹编、笋干制作等互动体验项目，实现由观光游向体验游的模式转变。与此同时，规划户外徒步旅行线路，打造滨水步道、登山林道，布置步行驿站，有效串联各景区景点及旅游集散点，更新旅游交通服务设施，形成完整、系统的旅游交通网络。

③ 构建生态价值实现路径。因地制宜确定生态发展模式，合理开发森林生态资源，在满足经济需求与维持生态系统稳定性之间寻找平衡点，提升森林生态产品价值转换效率。依据林分现状及各村域生态服务价值分布，划定保护性发展、生态性发展、开发性发展等3个等级的生态发展分区。在南部保护性发展区实行生态资源的严格保护，严禁新建旅游接待设施，实现生态间接价值最大化；在中部生态性发展区内适当开展森林旅游、竹林碳汇、林下经济等生态化产业，实现文化服务价值最大化，且新建旅游设施采用“点状供地”的土地利用模式以及“架空型”建筑构筑形式，对现有存量设施进行改造升级，节约用地指标，减少生态破坏；在北部开发性发展区发展以竹木加工、电子商务等代表的传统业态，提升生态直接价值的转化效率，增加森林生态产品的附加价值。

参考文献 (30)

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安吉天荒坪森林特色小镇景观绩效评价

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20230327

作者简介: 陶一舟(ORCID:0009-0002-2574-9432 )，讲师，从事城乡绿地规划设计研究。E-mail: 20010053@zafu.edu.cn

Landscape performance assessment of Tianhuangping Forest Town, Anji County

1. 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

1.2 数据来源及处理

2. 研究方法

2.1 风险小区的划分

2.2 景观生态风险评价模型

3. 结果与分析

3.1 昆山市绿色空间演变特征分析

3.1.1 绿色空间面积组成对比分析

3.1.2 绿色空间面积转移矩阵分析

3.2 昆山市绿色空间景观生态风险时空演变分析

3.2.1 绿色空间景观格局指数时序变化

3.2.2 绿色空间景观生态风险时空分布格局

3.2.3 绿色空间景观生态风险等级空间变化

3.3 基于景观生态风险评价的昆山市绿色空间分区调控策略

3.3.1 重点修复区实施生态保育，降低绿色空间生态风险

3.3.2 协调缓冲区加强缓冲区建设，筑牢绿色空间生态安全屏障

3.3.3 优化利用区优化生态建设，发挥绿色空间生态效益

4. 讨论与结论

4.1 讨论

4.2 结论

计量

出版历程

安吉天荒坪森林特色小镇景观绩效评价

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20230327

1. 浙江农林大学 风景园林与建筑学院，浙江 杭州 311300 2. 浙江农林大学 乡村运营研究所，浙江 杭州 311300

作者简介: 陶一舟(ORCID:0009-0002-2574-9432 )，讲师，从事城乡绿地规划设计研究。E-mail: 20010053@zafu.edu.cn

English Abstract

Landscape performance assessment of Tianhuangping Forest Town, Anji County

1. College of Landscape and Architecture, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China 2. Rural Operation Research Institute of Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China

全文HTML

1.1. 研究区概况

1.2. 数据来源

1.3. 评价方法

1.3.1. 评价指标体系

1.3.2. 模糊综合评价法[13, 29]

2.1. 生态绩效

2.2. 环境绩效

2.3. 经济绩效

2.4. 社会绩效

2.5. 综合评价

目录

全文HTML

1.1. 研究区概况

1.2. 数据来源

1.3. 评价方法

1.3.1. 评价指标体系

1.3.2. 模糊综合评价法[13, 29]

2.1. 生态绩效

2.2. 环境绩效

2.3. 经济绩效

2.4. 社会绩效

2.5. 综合评价

1. 浙江农林大学风景园林与建筑学院，浙江杭州 311300

2. 浙江农林大学乡村运营研究所，浙江杭州 311300

作者简介:
陶一舟(ORCID:0009-0002-2574-9432 )，讲师，从事城乡绿地规划设计研究。E-mail: 20010053@zafu.edu.cn

1. College of Landscape and Architecture, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China

2. Rural Operation Research Institute of Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, Zhejiang, China

1.3.2. 模糊综合评价法^{[13, 29]}

1.3.2. 模糊综合评价法^{[13, 29]}