城市更新如何助力SDG 11？粤港澳大湾区生态空间碎片化重联的情景分析与生态网络优化策略

《Ecological Indicators》：How can future urban renewal achieve the goals of SDG 11? A scenario analysis considering the reconnection of fragmented ecological spaces

本研究针对快速城市化导致的生态空间碎片化及绿色不平等问题，创新性地将城市更新潜力融入生态网络模拟，提出了约束性最小累积阻力模型（CMCR）。研究以粤港澳大湾区为例，通过遥感影像与大规模改造意愿调查，模拟了生态修复潜力并重构了生态网络。结果显示，城市更新情景下生态空间可连接超过80%的建设区，连通性较基线情景提升60%，平均路径长度减少29.8%，并显著改善了生态服务的空间公平性（基尼系数从0.986降至0.719），为高密度城市实现SDG 11目标提供了科学决策框架。

　　

在全球快速城市化的浪潮中，城市如同饥饿的巨兽不断扩张，吞噬着原有的自然生态空间。高楼大厦拔地而起的同时，绿地、水域等生态空间却被切割成孤立的碎片，就像一座座孤岛散落在混凝土森林中。这种生态空间碎片化不仅威胁着区域的生态安全，削弱了生物多样性支持和生态系统服务供给等关键生态功能，更造成了严重的空间不平等——许多城市居民无法公平地享受到绿色基础设施带来的健康与福祉 benefits。面对这一双重挑战，如何修复城市生态 connectivity，重建人与自然和谐共生的 urban landscape，成为实现可持续城市发展的关键。

联合国可持续发展目标11（SDG 11）明确提出要建设包容、安全、韧性和可持续的城市和人类住区，其中确保 universal access to safe, inclusive and accessible green spaces 是核心目标之一。当前，城市更新作为城市发展从增量扩张转向存量提质的重要途径，为重新设定生态空间格局提供了宝贵机遇。然而，现有研究往往将建成区视为同质的高阻力表面，忽略了其内部生态修复潜力的差异，导致生态廊道建模时只能绕城而过，无法识别城市内部哪些地块真正需要进行生态修复，更无法系统性地将碎片化的绿色空间整合为功能完整的生态网络。

正是在这样的背景下，来自广东工业大学建筑与城市规划学院的研究团队在《Ecological Indicators》上发表了他们的最新研究成果。他们以中国最具代表性的高度城市化区域——粤港澳大湾区（GBA）为案例，创新性地将城市更新期望融入生态网络模拟，通过构建约束性最小累积阻力（CMCR）模型，开展了生态空间重联的情景分析，探索了通过战略性重新连接碎片化生态空间来生成生态网络（ENs）的新途径。

研究人员综合运用了多源数据与多种技术方法开展本研究。他们首先利用Globaland30 V2020土地覆盖产品（分辨率30米）识别土地利用类型，结合DEM、NDVI、NDWI和夜间灯光（NTL）数据，从生境质量、海拔和人类活动强度三个方面对基础生态阻力面进行校准。研究的核心创新在于整合了来自地方自然资源管理部门的全域城市更新测绘与数据库建设数据，该数据集通过遥感和人工实地调查获取，包含了粤港澳大湾区约5万个地块的空间边界、土地利用状况和统一的“城市更新期望”分类，后者通过广泛的现场社会调查和专家评估量化了更新意愿。基于中国《城市绿地规划标准》（GB/T 51346–2019）中规定的绿地率要求，研究为不同更新期望的地块设定了生态修复潜力系数（10%-100%），以此修正生态阻力面。最终，采用最小累积阻力（MCR）模型生成基线情景（UR-0）下的生态廊道，而采用创新的约束性最小累积阻力（CMCR）模型生成城市更新情景（UR-1）下的生态廊道，并对两种情景下的生态网络结构、空间覆盖度和公平性进行了对比评估。

4.1. Ecological network identified under scenarios UR-0 and UR-1

研究结果显示，两种情景下识别的生态网络存在显著差异。传统MCR模型（UR-0）识别出68条廊道，总长度1857.16公里，主要分布在研究区连绵建设用地的外围，虽然连接了各生态源区，但普遍回避穿越城市建成区。而CMCR模型（UR-1）则识别出240条廊道，总长度4601.18公里，密集分布在建成区内，在大多数生态源区之间建立了有效的直接连接。与UR-0相比，UR-1情景下生态源间连接的平均长度从27.31公里减少到19.17公里，并额外建立了16对生态源之间的直接连接。

4.2. Key corridors for ecological networks relink

研究人员将两种情景下的生态网络整合优化，形成了包含水生生态廊道（AEC）、保护性陆地生态廊道（TECC）和修复性陆地生态廊道（TECR）的综合生态网络，数量分别为93条、68条和79条。土地覆盖分析显示，AEC以水域为主（84.94%），TECC以森林（43.41%）和草地（27.85%）为主，而TECR中建设用地占比高达80.12%，表明这些是需要通过城市更新创建的新廊道，而非现有的生态资产，其实施难度和资源需求也更高。

5.1. Balanced spatial coverage analysis under scenarios UR-0 and UR-1

对空间覆盖度和公平性的定量评估表明，UR-1情景显著改善了生态效益的空间分布平衡性。每个街区的潜在廊道覆盖率（PCB）从UR-0的1.889%提高到UR-1的10.081%，其基尼系数从0.830降至0.650；定居点2公里半径内的廊道可获得性（PCS）从2.346%大幅提升至56.497%，基尼系数从0.986显著改善至0.719。这表明UR-1模型识别出的穿透城市核心区的廊道，将潜在的绿色空间更近距离地带给了更集中的人口，改善了此前被忽视的中心城区居民的生态可达性。

5.2. Feasibility of reconnecting ecological spaces identified by scenario UR-1

高分辨率（1米）土地覆盖数据的验证表明，UR-1情景识别出的连接不仅在战略上是合理的，在实施层面也具备可行性。以广州中心城区一条21.80公里的潜在廊道（廊道A）为例，它成功连接了海珠国家湿地公园等大型现有公园与城市村内的众多碎片化地块，而这些关键修复节点正是UR-0模型所忽略的。在城市更新区内，有1371个地块（总长245.46公里）被UR-1重新连接，占建成区内UR-1路径总长的32.5%，代表了具体的生态修复机会。

5.3. Spatial guidelines for integrating restoration in urban renewal

基于UR-1的分析结果，研究提出了针对不同城市空间的差异化生态修复策略指引。策略区1（高层建筑高密度区）建议优先实施屋顶绿化和利用小型开放空间创建“踏脚石”绿地与口袋公园；策略区2（低层建筑高密度区，如城市村）建议结合城市更新项目进行景观重构，优先在生态网络节点处开发城市公园；策略区3（生态本底较好但连通性受建成区削弱区）建议将低效城市用地转化为绿地，并加强沿路植被建设。这些策略共同构成了一个协同范式，指导城市更新过程中的生态修复优先序和实施路径。

研究结论部分强调，城市地区的连通生态网络是韧性和健康城市的基础。本研究将城市更新重新定位为主动重新连接碎片化生态空间的战略机遇，而不仅仅是再开发。提出的情景分析方法（UR-1）成功识别了穿透密集城市核心区的可行生态连接，显著增强了潜在生态连通性，并有效缓解了空间不平等。可行性分析证实，UR-1路径有效连接了现有大型蓝绿基础设施（BGI）与众多小型碎片化生态节点，特别是在城市更新地块内，突出了针对性修复的实际机会。

该研究为识别潜在生态连接和修复机会提供了一个可复制的决策框架，为高密度城市实现SDG 11的绿色公平目标提供了可行的参考路径。研究发现直接启示了一种分层规划方法：保护外围廊道（AEC和TECC），同时战略性地修复城市核心区的廊道（TECR）。建议将识别出的TECR纳入法定规划，作为生态修复的优先区域，而提出的情境特异性策略可以指导更新过程中的生态增强措施。研究也指出了未来的改进方向，包括进一步整合社会经济分析、开发多尺度工作流程，以及纳入目标物种的功能连通性模型，以提升其应用价值。