張莉莉，姜琦剛，吳倩，劉潤

吉林大學(xué) 地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長春 130026

0 引言

湖泊是地球表層系統(tǒng)各圈層相互作用的連接點(diǎn)，記錄了全球、區(qū)域及局部氣候環(huán)境演變的信息，是區(qū)域水熱平衡差異的檔案庫[1--2]。城市湖泊作為水環(huán)境的重要組成部分，對城市生活和社會福祉至關(guān)重要。作為景觀美學(xué)元素的重要性早在美索不達(dá)米亞和埃及的園林中就被認(rèn)識到。這樣的湖泊不僅具有美學(xué)價(jià)值，還能提供娛樂和教育活動，增加城市環(huán)境的舒適度，提高城市居民生活質(zhì)量，有很重要的生態(tài)功能[3--4]，然而城市湖泊如果不作為城市景觀的一部分納入城市規(guī)劃，將來可能犧牲為居住區(qū)[5]。本文參照《武漢市中心城區(qū)湖泊“三線一路”保護(hù)規(guī)劃》歸納的景觀公園型湖泊、城市公園型湖泊和生態(tài)公園型湖泊，將具有提升城市景觀品質(zhì)、維護(hù)公園生態(tài)等功能的城市湖泊(類型包括人工湖和天然湖泊)統(tǒng)稱為城市公園景觀型湖泊。

近50年來中國湖泊水文學(xué)的發(fā)展與研究進(jìn)展，重點(diǎn)闡述湖泊水量平衡與變化、湖泊水動力與水文過程調(diào)蓄、湖泊極端水文事件成因、湖泊水文遙感反演等方面的研究[6]。針對湖泊問題，許多學(xué)者進(jìn)行了研究，茍翡翠[7]、Yang et al.[8]和Ruan et al.[9]探究湖泊水環(huán)境現(xiàn)狀以及水質(zhì)(物理、化學(xué)、生物特性)變化規(guī)律以及生態(tài)修復(fù)等方面；Yang et al.[10]探究中國湖泊和水庫的動態(tài)變化；Liu et al.[11]和謝啟姣等[12]探究城市湖泊生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值；繆雯緯[13]探究城市湖泊的資源價(jià)值，大部分研究集中在個別湖泊或者某一區(qū)域湖泊，除水庫外的其他人工湖相關(guān)專題研究甚少。快速城市化和人類參與，使得一些湖泊消失，城市蔓延將原先位于城市近郊的濕地都變成了人工湖，同時為了滿足人們對生活環(huán)境的美好需求，各個城市紛紛修建城市人工湖，用以增強(qiáng)生態(tài)和美化環(huán)境。城市公園景觀型湖泊大部分為封閉或半封閉湖泊，沒有明顯的地表或地下水流出，對人類活動敏感，不合理的建設(shè)會喪失一定的生態(tài)服務(wù)價(jià)值和功能，并導(dǎo)致一系列水資源、環(huán)境地質(zhì)問題[10,14--17]。在此生態(tài)環(huán)境背景下，對城市公園景觀型湖泊做系統(tǒng)定量研究十分必要。地理學(xué)第一定律指出：“任何事物都與其他事物相聯(lián)系，但鄰近的事物比較遠(yuǎn)事物聯(lián)系更緊密”[18--19]。王勁峰等[20]指出時空數(shù)據(jù)分析中時空格局和異常探測，是揭示時空過程的不變和變化部分，由此對城市公園景觀型湖泊進(jìn)行空間分析可從凌亂的數(shù)據(jù)中挖掘空間相關(guān)與空間變異規(guī)律。

黃河流域生態(tài)本底脆弱、資源環(huán)境負(fù)載和水資源短缺等問題突出，分布有三江源、祁連山等重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)和國家公園，是中國重要的生態(tài)屏障，中共中央將黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展作為國家重大戰(zhàn)略[21--23]。筆者從長時序地理學(xué)時空視角探討黃河流域城市公園景觀型湖泊的時空演變特征和空間關(guān)聯(lián)模式，在ArcGIS和GeoDa可視化平臺下，以黃河流域城市公園景觀型湖泊為研究對象，運(yùn)用空間分析定量研究1990—2018年城市公園景觀型湖泊的中心、離散和方向趨勢以及空間關(guān)聯(lián)模式，科學(xué)掌握各城市之間的動態(tài)發(fā)展?fàn)顩r，為管理城市水文循環(huán)系統(tǒng)和城市環(huán)境生態(tài)保護(hù)提供數(shù)據(jù)參考。通過度量黃河流域城市公園景觀型湖泊地理方向特點(diǎn)、聚集程度以及關(guān)聯(lián)模式，以宏觀視角研究城市公園景觀型湖泊時空演變格局及其空間依賴性和空間異質(zhì)性，把握城市公園景觀型湖泊分異規(guī)律，便于管理制定因地制宜協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，優(yōu)化城市湖泊空間布局。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南和山東九省(自治區(qū))，根據(jù)黃河流域的主要山脈、水系、地形和地質(zhì)構(gòu)造等自然因素，自西向東分為青海高原區(qū)、河套沖積平原區(qū)、鄂爾多斯沙地草原區(qū)、山陜峽谷區(qū)、陜甘黃土高原區(qū)、汾渭地塹谷平原區(qū)、晉豫山地區(qū)、下游沖積平原區(qū)及山東地壘山岳區(qū)，自北向南跨越3個氣候帶[24--25]。由于四川省僅阿壩州和甘孜州屬于黃河流域，其他轄區(qū)屬于長江流域，并且阿壩州與甘孜州的城市公園景觀型湖泊數(shù)量很少，為了確保研究更具統(tǒng)計(jì)現(xiàn)實(shí)意義，本研究未納入四川省，以其他八省地級市(州、盟)為研究單元，目的是加強(qiáng)區(qū)域合作管理，促進(jìn)各地區(qū)因地制宜協(xié)調(diào)發(fā)展。

1.2 數(shù)據(jù)來源

黃河流域流經(jīng)八省行政區(qū)四個時間節(jié)點(diǎn)的遙感數(shù)據(jù)，使用1990年以及2010年的Landsat 4--5 TM、2000年的Landsat 7 ETM+和2018年的Landsat 8 OLI，云量盡量控制在0～1%以內(nèi)。避免外在因素干擾，遙感數(shù)據(jù)在時相選擇上具有較強(qiáng)的一致性，均控制在9月左右。如果豐水期的遙感影像效果不佳，則選擇最為靠近豐水期[26]。參照第二次全國濕地資源調(diào)查，技術(shù)流程按照國家林業(yè)局制定的《全國濕地資源遙感判讀技術(shù)流程》采用遙感信息、地學(xué)資料與專家經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的人工目視解譯方法，通過雙軌制作業(yè)獲取基礎(chǔ)底圖，公園POI興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)參照百度地圖。

1.3 研究方法

1.3.1 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(Standard Deviation Ellipse,SDE)

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法是從全局、空間的角度定量分析地理要素空間分布整體特征的空間統(tǒng)計(jì)方法。橢圓空間分布范圍表示地理要素空間分布的主體區(qū)域，中心表示其分布的相對位置，方位角反映其分布的主趨勢方向，長軸則表征其在主趨勢方向上的離散程度[8, 22]。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

方位角：

(1)

x軸標(biāo)準(zhǔn)差：

(2)

y軸標(biāo)準(zhǔn)差：

(3)

平均中心：

(4)

1.3.2 核密度分析(Kernel Density Estimation, KDE)

核密度分析反映地理要素的空間分布、形態(tài)及延展性等特征[27--29]，計(jì)算公式為:

(5)

1.3.3 空間自相關(guān)(Spatial Autocorrelation)

空間自相關(guān)是根據(jù)要素位置和屬性值的一種空間統(tǒng)計(jì)分析方法。常用全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)來研究地理要素的空間關(guān)聯(lián)性[30--32]。

(1)全局空間自相關(guān)是分析和描述某一研究區(qū)域內(nèi)地理要素的整體空間特征，可直觀地表示地理變量在空間上相互依賴的程度。常用的度量指標(biāo)是全局莫蘭指數(shù)Moran’sI，取值范圍為[-1,1]。其值為正數(shù)則表明存在空間正相關(guān)性即研究對象與鄰近對象之間具有相同的變化趨勢；負(fù)數(shù)則表明存在空間負(fù)相關(guān)即研究對象與鄰近對象之間具有相反的變化趨勢；等于零則表明無空間關(guān)聯(lián)性[23,30,33--34]。全局Moran’s 指數(shù)計(jì)算公式為：

(6)

(2)局部空間自相關(guān)(Local Indicators of Spatial Association, LISA)可以解釋為根據(jù)非平穩(wěn)的局部區(qū)域或熱點(diǎn)的指標(biāo)來探究空間關(guān)聯(lián)特征，可識別地理要素的空間聚類或空間異常[28,30,34--35]。其計(jì)算表達(dá)式為：

(7)

式中，Ii為研究區(qū)域內(nèi)i位置上的局部空間自相關(guān)系數(shù)；σ2為x的方差；其他的變量和Ii取值范圍以及正負(fù)值說明與全局Moran’sI指數(shù)一致。

空間單元局部空間關(guān)聯(lián)模式可分為4種類型，即高--高(high--high)、低--低(low--low)兩種空間正相關(guān)；高--低(high--low)、低--高(low--high)表現(xiàn)為異常，顯示為空間負(fù)相關(guān)。

2 黃河流域城市公園景觀型湖泊的時空格局變化特征

2.1 城市公園景觀型湖泊的密度分布現(xiàn)狀

城市公園景觀型湖泊占地面積都很小，以最新2018年數(shù)據(jù)為例，對黃河流域城市公園景觀型湖泊密度進(jìn)行區(qū)域可視化分析(圖1)，經(jīng)宏觀統(tǒng)計(jì)，按照每100 km2包含湖泊數(shù)量繪制其密度分布。結(jié)果表明，在空間分布上表現(xiàn)出明顯的東西向?qū)哟?，多?shù)集中在黃河流域中下游。其中高密度值分布在山東省，每100 km2有城市公園景觀型湖泊的數(shù)量最高可達(dá)40，陜西省也存在高密度分布區(qū)，大部分密度值都集中在每100 km2包含的湖泊數(shù)量為1～2座。在黃河流域廣闊的北部和西部地區(qū)人口密度低，地區(qū)城市化水平不高，僅有少量的城市公園景觀型湖泊，表明其具有人為影響的潛在需求。

圖1 城市公園景觀型湖泊密度分布Fig.1 Density distribution of urban park landscape lakes

2.2 城市公園景觀型湖泊時序變化特征

第二次全國濕地資源調(diào)查中，人工濕地呈增長的態(tài)勢，作為城市景觀類人工湖也呈逐年增長，但是各地發(fā)展存在差異且不均衡，本研究將各省城市公園景觀型湖泊數(shù)量與相應(yīng)統(tǒng)計(jì)下黃河流域總數(shù)量的比率來代表該地區(qū)的數(shù)量占有量，使結(jié)果更具有比較性。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)1990、2000、2010和2018年四個時間節(jié)點(diǎn)城市公園景觀型湖泊數(shù)量占有量如圖2所示。從圖中能夠明顯看出，近30年來黃河流域城市公園景觀型湖泊數(shù)量占有量變化情況呈參差不齊狀態(tài)，具體變化情況如表1。結(jié)合圖2與表1發(fā)現(xiàn)數(shù)量占有量初始水平較低的寧夏(3.03%)和陜西省(2.57%)都有很強(qiáng)的發(fā)展空間，城鎮(zhèn)化水平提高，人居環(huán)境的改善，地區(qū)旅游開發(fā)政策都是推動城市公園景觀型湖泊建設(shè)的重要原因；而初始水平較高的山東(59.3%)、河南(13.46%)增長幅度逐漸趨于平緩。近30年陜西省增長幅度最大，變化最為明顯，由于城市化發(fā)展迅速，且中國自2005年開始設(shè)立國家濕地公園，更注重濕地生態(tài)保護(hù)，陜西省在國家濕地公園建設(shè)突出[36]。

圖2 1990—2018年城市公園景觀型湖泊數(shù)量占有量Fig.2 Percentages of urban park landscape lakes from 1990 to 2018

表1 1990—2018年城市公園景觀型湖泊數(shù)量占有量的變化情況Table 1 Changes in percentages of urban park landscape lakes from 1990 to 2018

2.3 城市公園景觀型湖泊空間格局演變規(guī)律

2.3.1 空間分布演變格局

基于ArcGIS平臺，利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓定量分析黃河流域1990年、2000年、2010年和2018年城市公園景觀型湖泊時空分布的動態(tài)變化即中心、離散和方向趨勢(圖3)。

圖3 1990—2018年城市公園景觀型湖泊空間分布格局的離散趨勢Fig.3 Diffusion tendency of spatial distribution patterns of urban park landscape lake from 1990 to 2018

結(jié)果表明，近30年間黃河流域城市公園景觀型湖泊呈西北--東南分布的格局，但相應(yīng)分布的主趨勢方向存在差異，城市公園景觀型湖泊中心發(fā)生轉(zhuǎn)移，空間分布動態(tài)變化明顯。具體變化結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)(表2)，結(jié)果為：①1990—2000年，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心表現(xiàn)為向東北轉(zhuǎn)移，分布范圍在擴(kuò)大，長軸增加短軸減小，數(shù)據(jù)方向性明確和向心力程度更強(qiáng)，長軸增加更明顯，表明東--西方向的擴(kuò)張強(qiáng)度大于南--北方向的收縮強(qiáng)度；②2000—2010年，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心向西北轉(zhuǎn)移，總體分布范圍仍繼續(xù)擴(kuò)大，東--西方向擴(kuò)張強(qiáng)度大于南--北方向收縮強(qiáng)度，主趨勢方向上分布的離散程度繼續(xù)增加；③2010—2018年，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心表現(xiàn)為向東北方向轉(zhuǎn)移。1990—2018年，城市公園景觀型湖泊橢圓總體分布范圍擴(kuò)大，數(shù)據(jù)方向性明顯，東--西方向擴(kuò)張強(qiáng)度大于南--北方向的收縮強(qiáng)度，中心點(diǎn)移動軌跡為東北--西北--東北，整體向西北部轉(zhuǎn)移，表明2000—2010年間空間變化強(qiáng)度最大。

表2 1990—2018年城市公園景觀型湖泊空間分布格局的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)Table 2 Standard deviation ellipse parameters of spatial distribution pattern of urban park landscape lakes from 1990 to 2018

2.3.2 空間分布聚集性

核密度分析能直觀反映城市公園景觀型湖泊空間分布聚集情況(圖4)，將其核密度值根據(jù)Jenks自然斷裂分級法分為5個等級，分別為明顯聚集(高值區(qū))、比較聚集(較高值區(qū))、中等聚集(中等值區(qū))、一般聚集(較低值區(qū))、無明顯聚集(低值區(qū))。圖4a表明，1990年時有兩處明顯聚集區(qū)和比較聚集區(qū)，且都位于山東半島城市群；四處中等聚集區(qū)，集中在黃河流域下游、太原市周邊兩個城市、石嘴山周邊兩個城市和蘭州市。圖4b表明，2018年時山東省在圖4a明顯聚集區(qū)由青島轉(zhuǎn)移到濟(jì)南，新增五處比較聚集區(qū)位于鄭州市、西安市、銀川市、蘭州市和臨沂市一帶；中等聚集區(qū)除山西省，每個省會城市都存在。1990—2018年城市公園景觀型湖泊高值聚集區(qū)始終集中在山東省，中低值聚集區(qū)逐漸向周圍擴(kuò)張，城市公園景觀型湖泊在規(guī)劃建設(shè)、發(fā)展的過程中存在向鄰域擴(kuò)張現(xiàn)象。

圖4 1990年(a)和2018年(b)城市公園景觀型湖泊核密度分布Fig.4 Kernel density distribution of urban park landscape lakes in 1990(a) and 2018(b)

“胡煥庸線”本質(zhì)上反映中國人口與自然地理本底的高度空間耦合[27]。黃河流域城市公園景觀型湖泊主要分布在胡煥庸線的右側(cè)，近30年間沿線密度較高值區(qū)在西北方向也逐漸顯現(xiàn)，戚偉等[37]也提出“經(jīng)增補(bǔ)調(diào)整，胡煥庸線兩側(cè)人口的數(shù)量，其中東南半壁人口持續(xù)微減、西北半壁人口持續(xù)微增，主要集聚區(qū)西移北擴(kuò)”的觀點(diǎn)。由此可見，城市公園景觀型湖泊的空間分布響應(yīng)了胡煥庸線的指導(dǎo)意義，這也從側(cè)面表現(xiàn)出人口與城市公園景觀型湖泊建設(shè)的空間耦合。

2.3.3 空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

Moran’sI統(tǒng)計(jì)是檢驗(yàn)相鄰地理位置之間的空間相互作用與關(guān)聯(lián)性，并不是將地理單元視為獨(dú)立個體[30]，有效識別出城市公園景觀型湖泊面積的空間依賴性與空間異質(zhì)性?；贕eoDa軟件，計(jì)算94個地級市城市公園景觀型湖泊面積，四個時間節(jié)點(diǎn)的Moran’sI值及顯著性計(jì)算結(jié)果(表3)。

表3 1990—2018研究區(qū)面積的Moran’s I值Table 3 Moran’s I value of study area from 1990 to 2018

從表2可以看出，1990年Moran’sI指數(shù)值未通過顯著性檢驗(yàn)(P>0.1)，其他三個時間節(jié)點(diǎn)Moran’sI指數(shù)值為正且都通過了顯著性檢驗(yàn)(P<0.05)即存在明顯的空間正相關(guān)性，近30年間黃河流域各城市公園景觀型湖泊面積在空間域上從隨機(jī)分布向聚集格局演變，2000年以后，Moran’sI指數(shù)值逐漸變大，其空間連續(xù)性逐漸增強(qiáng)。

為了更好地解釋地理要素局部空間關(guān)聯(lián)特征，本文以2018年為例借助Moran散點(diǎn)圖、LISA聚類地圖和LISA顯著性地圖對城市公園景觀型湖泊面積進(jìn)行空間自相關(guān)可視化分析。

2018年面積Moran散點(diǎn)圖(圖5)表明不同鄰域之間存在不同的空間關(guān)聯(lián)模式，城市公園景觀型湖泊存在顯著的空間依賴性和空間異質(zhì)性。大多數(shù)城市位于第一和第三象限，其中，第一和第三象限形成聚類區(qū)即高--高聚集區(qū)(“熱點(diǎn)”)、低--低聚集區(qū)(“冷點(diǎn)”)，表現(xiàn)為空間正相關(guān)即對應(yīng)的區(qū)域之間存在相似的變化趨勢；第二和第四象限形成低--高聚集區(qū)(獨(dú)立的“個別冷點(diǎn)”)、高--低聚集區(qū)(獨(dú)立的“個別熱點(diǎn)”)屬于空間異常區(qū)，顯示為空間負(fù)相關(guān)性即各鄰域之間存在相反的變化趨勢。將LISA顯著性圖和LISA聚類圖相結(jié)合，以期更加詳細(xì)地區(qū)分各城市之間城市公園景觀型湖泊的關(guān)聯(lián)模式。圖6a和圖6b表明“熱點(diǎn)區(qū)”主要集中在黃流域的下游，包括東營市、濱州市、德州市、濟(jì)南市、淄博市、萊蕪市、泰安市、烏海市、石嘴山市和銀川市。此外，“冷點(diǎn)區(qū)”主要集中在上游西南部，冷熱點(diǎn)區(qū)表明了城市間的輻射效應(yīng)。獨(dú)立的“個別熱點(diǎn)”張掖市，表現(xiàn)為顯著的高增長；獨(dú)立的“個別冷點(diǎn)”包括阿拉善盟、許昌市、漯河市、駐馬店市和濰坊市。不能將地理單元視為獨(dú)立個體，應(yīng)加強(qiáng)跨區(qū)域間合作管理，在生態(tài)優(yōu)化中互利互惠，使資源利用達(dá)到最大化，利用空間輻射效應(yīng)帶動鄰域城市科學(xué)發(fā)展。

圖5 城市公園景觀型湖泊面積Moran散點(diǎn)圖Fig.5 Moran scatterplot of urban park landscape lakes area

圖6 城市公園景觀型湖泊面積的LISA顯著性(a)和LISA聚類圖(b)Fig.6 LISA significance map(a) and LISA clustering map(b) of urban park landscape lakes area

3 討論

城市化發(fā)展的背景下，人們愈加喜歡環(huán)湖而居，城市蔓延將原先位于城市近郊的濕地變成了現(xiàn)在城市中心的人工湖，如果城市湖泊不作為景觀的一部分，可能會淪為居住區(qū)，還有部分為了環(huán)境美化以及旅游宣傳等社會功能而建設(shè)挖掘的新人工湖。Moran’sI統(tǒng)計(jì)判斷出2018年城市公園景觀型湖泊高值簇(熱點(diǎn)聚類區(qū))分布在東營市、濱州市、德州市、濟(jì)南市、淄博市、萊蕪市、泰安市、烏海市、石嘴山市和銀川市，主要集中在山東和寧夏；冷點(diǎn)聚類區(qū)分布在上游西南區(qū)。王立龍等[36]指出自2004年國家開始設(shè)立國家城市濕地公園，東部地區(qū)因經(jīng)濟(jì)水平和城市化建設(shè)較高，有能力建設(shè)國家濕地公園，城市公園景觀型湖泊建設(shè)明顯，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低，城市公園景觀型湖泊建設(shè)并不突出。但“個別冷點(diǎn)”出現(xiàn)在濰坊，局部Moran’sI統(tǒng)計(jì)是比較目標(biāo)位置與其鄰域位置之間的關(guān)系而界定的空間關(guān)聯(lián)模式[37]。其表示的是2018年濰坊城市公園景觀型湖泊面積小于鄰域之間的平均值。因此Moran’sI統(tǒng)計(jì)是檢驗(yàn)相鄰地理位置之間的空間相互作用與關(guān)聯(lián)性，并不是將地理單元視為獨(dú)立個體。建設(shè)的同時還應(yīng)考慮城市公園景觀型湖泊的封閉性，封閉湖泊會導(dǎo)致一些水資源、環(huán)境地質(zhì)問題，這就產(chǎn)生了快速發(fā)展與濕地價(jià)值認(rèn)知缺失之間的矛盾，根據(jù)其空間依賴性和異質(zhì)性，要充分利用城市間的輻射效應(yīng)，跨地區(qū)合作管理，因地制宜協(xié)調(diào)發(fā)展，切勿盲目建設(shè)，如何將濕地價(jià)值與以人為本理念協(xié)調(diào)，將空間關(guān)聯(lián)性特征有效應(yīng)用在管理策略，仍然需要進(jìn)一步探討研究。

4 結(jié)論

從時序變化特征上看，①近30年間城市公園景觀型湖泊呈逐年增加的態(tài)勢，各地區(qū)發(fā)展不均衡存在差異，山東半島城市群一直處于核心地位，具有空間黏性，作為沿黃七大城市群中唯一處于成熟階段的城市群，城鎮(zhèn)體系較為完善，城市水域景觀建設(shè)明顯。②1990年時山東省城市公園景觀型湖泊的數(shù)量占有量最高，河南省位居其后，最低為青海省。而2018年相對于基期而言，山東省、河南省的數(shù)量占有量略微下降，速度增加緩慢，而其他城市的數(shù)量增長幅度明顯提升，由于西部地區(qū)城市建設(shè)日新月異，為恢復(fù)歷史風(fēng)貌，營造大量湖泊景觀，初始水平較低的城市有很大的資源科學(xué)利用空間。

從空間格局演變特征上看，①橢圓轉(zhuǎn)角θ由109.25°變化為98.64°，呈西北--東南空間分布格局，具有明顯的動態(tài)變化。分布范圍在擴(kuò)大，主趨勢方向上存在明顯差異，東--西向擴(kuò)張程度大于南--北向的收縮強(qiáng)度，中心點(diǎn)移動軌跡為東北--西北--東北，整體向西北方向轉(zhuǎn)移，2000—2010年空間變化強(qiáng)度最大。②近30年間城市公園景觀型湖泊在原有的空間分布基礎(chǔ)上逐漸突破胡煥庸線，表現(xiàn)出人口與城市公園景觀型湖泊建設(shè)的空間耦合。③以2000年作為分界線，Moran’sI值通過顯著性檢驗(yàn)且指數(shù)為正，黃河流域城市公園景觀型湖泊從隨機(jī)分布向空間聚集格局轉(zhuǎn)變，表現(xiàn)出空間輻射效應(yīng)。高聚類區(qū)即熱點(diǎn)區(qū)主要分布在黃河流域下游山東境內(nèi)，低聚類區(qū)即冷點(diǎn)區(qū)分布在上游西南部。