張?zhí)K,陳正江,謝元禮,段漢明

1.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,陜西西安710127

2.河南工業(yè)大學(xué)城市科學(xué)與區(qū)域發(fā)展研究所,河南鄭州450001

基于遙感的城市生態(tài)環(huán)境效應(yīng)分析
——以西安市為例

張?zhí)K1,陳正江1,謝元禮1,段漢明2

1.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,陜西西安710127

2.河南工業(yè)大學(xué)城市科學(xué)與區(qū)域發(fā)展研究所,河南鄭州450001

本文以西安市為例，以Landsat 8 OLI_TRIS影像為研究數(shù)據(jù)，采用遙感反演方法提取城市建設(shè)用地、地表溫度、植被及水體信息，并對(duì)多要素間的相關(guān)性進(jìn)行定量表達(dá)與分析，結(jié)果表明：高建設(shè)用地密度地區(qū)的溫差要明顯小于低密度的建設(shè)用地地區(qū)，分散的城市綠地景觀難以有效改善高密度建設(shè)用地區(qū)域的熱環(huán)境。多元分析表明地表溫度與建設(shè)用地正相關(guān)，與植被負(fù)相關(guān)。

遙感;城市生態(tài)環(huán)境;效應(yīng)分析

建設(shè)用地的不斷擴(kuò)展是城市快速發(fā)展的典型表征，建設(shè)用地的擴(kuò)展使得原來(lái)以自然景觀為主導(dǎo)的地表逐漸被人工建筑取代，引發(fā)城市生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生變化的表象日趨明顯[1]，認(rèn)識(shí)城市建設(shè)與植被、地表溫度等生態(tài)環(huán)境要素相互關(guān)系是開(kāi)展城市建設(shè)與改善城市生態(tài)環(huán)境的重要前提。本文研究從遙感分析的視角，利用最新的Landsat 8 OLI&TRIS影像數(shù)據(jù)，通過(guò)遙感定量反演方法提取多類城市生態(tài)環(huán)境要素，進(jìn)而分析多要素相關(guān)關(guān)系，探討城市生態(tài)環(huán)境要素對(duì)建設(shè)用地的響應(yīng)方式，為進(jìn)一步城市建設(shè)及生態(tài)環(huán)境保護(hù)與修復(fù)研究提供參考。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文以西安市為研究對(duì)象，采用2016年6月17日Landsat 8 OLI與TRIS影像為研究數(shù)據(jù)，當(dāng)日影像云量為0.03%，植被覆蓋程度較好，易于各項(xiàng)生態(tài)環(huán)境要素的反演與提取。

1.2 研究方法

研究通過(guò)定量遙感方法對(duì)多種城市關(guān)鍵環(huán)境要素進(jìn)行反演，獲取研究所需的各項(xiàng)城市生態(tài)環(huán)境參數(shù)，進(jìn)而測(cè)度環(huán)境參數(shù)間的相關(guān)性，以期反映出城市生態(tài)環(huán)境效應(yīng)的特征。

1.2.1 植被信息提取開(kāi)展植被研究使用最廣泛認(rèn)可度最高的是歸一化植被指數(shù)NDVI[2,3]，NDVI是位于-1到1間的指數(shù)，正值為植被信息，值越大植被特征越明顯，因此本文采用NDVI做為植被信息的表征量，計(jì)算公式如下：

式中NIR為近紅外波段，Red為紅光波段，對(duì)應(yīng)OLI影像Band5和Band4。

1.2.2 地表溫度提取地表溫度采用單通道算法反演地表溫度[4]，單窗算法是根據(jù)地表熱輻射傳導(dǎo)方程推導(dǎo)出的適用于陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的方法，該算法精度較高，并通過(guò)多年驗(yàn)證能夠真實(shí)地反映出地表熱量的空間分布及差異狀況，公式如下：

式中Ts單位為K；τ10為T(mén)IRS的大氣透過(guò)率(無(wú)量綱)；ε10為T(mén)IRS10的地表發(fā)射率(無(wú)量綱)；T10為T(mén)IRS10的亮溫；K2為常數(shù)1321.08。

1.2.3 水體信息提取歸一化水體指數(shù)(MNDWI)是徐涵秋于2005年提出的一種新型水體指數(shù)[4]，有實(shí)驗(yàn)表明MNDWI提取水體具有較高的精度，其計(jì)算公式如下：

式中Green為綠光波段，MIR1為中紅外第1波段，對(duì)應(yīng)OLI影像Band 3和Band 6[5]。

1.2.4 城市建設(shè)用地提取建筑指數(shù)(IBI)是一種新型的建設(shè)用地指數(shù)，能夠有效地增強(qiáng)影像中建設(shè)用地信息進(jìn)而提取出較為精確的建設(shè)用地指數(shù)[6]。IBI指數(shù)計(jì)算方法見(jiàn)公式組3。

式中MIR為中紅外波段，NIR為近紅外波段，Red為紅色波段，Green為綠光波段，分別對(duì)應(yīng)OLI影像Band6、5、4、3。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

利用本文前述各類方法反演出西安地區(qū)地表溫度、植被、水體與建設(shè)用地等專題信息(圖1)，從圖上可以看出經(jīng)過(guò)遙感反演提取出的各種城市生態(tài)要素質(zhì)量較好，主體內(nèi)容突出。

圖1 西安市2014年OLI影像及反演指標(biāo)Fig.1 OLI image and retrieval index of Xi'an City in 2014

由于各類要素量綱的差異，為了比較各類要素的關(guān)系，在回歸分析前對(duì)提取到的地表溫度、植被指數(shù)、建設(shè)用地指數(shù)與水體指數(shù)進(jìn)行正規(guī)化處理，使其均統(tǒng)一到0～1之間，進(jìn)而采用趨勢(shì)模擬，尋找各要素間的相關(guān)關(guān)系。在研究區(qū)內(nèi)采樣40794個(gè)，通過(guò)足量的樣點(diǎn)保證研究中回歸分析的有效性，且文中各回歸方程均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)。

2.2 建設(shè)用地密度與地表溫度的關(guān)系

本文研究利用柵格空間分析法，以9×9鄰域大小計(jì)算這81個(gè)柵格中的建設(shè)用地總和，再轉(zhuǎn)換為密度值，將密度值按10%遞增劃分為10個(gè)等級(jí)。圖2是不同等級(jí)建設(shè)用地與其地表溫度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，溫度統(tǒng)計(jì)的是各密度等級(jí)柵格對(duì)應(yīng)地表溫度的平均值，增加溫度是高密度等級(jí)對(duì)應(yīng)前面低一級(jí)的溫度平均值的增量，高于均溫比例是統(tǒng)計(jì)的該密度等級(jí)中高于研究區(qū)平均溫度的面積占該密度等級(jí)總面積的比例。

從平均溫度上看，建設(shè)用地密度等級(jí)與溫度呈線性相關(guān)，但從溫度的增加值上看不透水面與地表溫度之間并非簡(jiǎn)單的線性相關(guān)。當(dāng)建設(shè)用地密度在0～10%時(shí)，溫度要比前一密度級(jí)高0.56℃，而到70～80%密度級(jí)時(shí)，溫度只增加了0.1℃，建設(shè)用地密度等級(jí)與溫度增量之間更趨向于一種對(duì)數(shù)關(guān)系，隨著建設(shè)用地密度的增加，不同密度等級(jí)間的溫度差異逐漸減小。通過(guò)比較不同密度等級(jí)內(nèi)各像元溫度與研究區(qū)平均溫度發(fā)現(xiàn)，隨著密度等級(jí)增加，該等級(jí)內(nèi)高于均溫的面積比例快速增高，兩者呈現(xiàn)對(duì)數(shù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)建設(shè)用地密度在60～70時(shí)，該等級(jí)內(nèi)已有超過(guò)92%的地區(qū)溫度要高于平均溫度。

圖2 地表溫度隨建設(shè)用地密度變化趨勢(shì)Fig.2 The change trend of land surface temperature with the density of construction land

2.3 城市建設(shè)用地與地表溫度、植被的關(guān)系

圖3是建設(shè)用地指數(shù)(IBI)與地表溫度(LST)、植被(NDVI)的關(guān)系散點(diǎn)圖。從圖上看，建設(shè)用地與植被指數(shù)呈明顯負(fù)相關(guān)、與地表溫度大致呈正相關(guān)。結(jié)果顯示建筑指數(shù)越高建筑密集越大的地區(qū)其綠地面積呈明顯下降趨勢(shì)，在這一變化過(guò)程中，地表溫度隨著建設(shè)用地指數(shù)增大而增加，從定量的角度說(shuō)明了城市熱島效應(yīng)的集聚現(xiàn)象。而植被指數(shù)與地表溫度呈大致負(fù)相關(guān)的結(jié)果也顯示出綠地對(duì)于降低地表溫度、改善城市熱環(huán)境的作用。

圖3 建設(shè)用地與地表溫度、植被的關(guān)系圖Fig.3 The relationship among IBI、LST and NDVI

在以上分析基礎(chǔ)上，通過(guò)回歸分將地表溫度(LST)作為因變量，建筑指數(shù)(IBI)、植被指數(shù)(NDVI)和水體指數(shù)(MNDWI)作為自變量，得到以下回歸公式：

以上關(guān)系式中，IBI和NDVI兩種指數(shù)在回歸中通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，而MNDWI未能通過(guò)，分析原因發(fā)現(xiàn)水體指數(shù)在大于0時(shí)對(duì)于水體的識(shí)別度較高，但小于0的水體指數(shù)值因其對(duì)于建筑用地和非建筑用地?zé)o法判識(shí)，因此該指數(shù)與地表溫度的線性關(guān)系不顯著。而通過(guò)對(duì)LST、IBI和NDVI三種指數(shù)組成的空間散點(diǎn)圖來(lái)看，三者構(gòu)成了顯著的三維柱體形狀，柱體底部以溫度較低的植被為主，頂部則是以溫度高、植被少的高密度建筑用地為主。

圖4 植被指數(shù)、地表溫度與建設(shè)用地三維空間散點(diǎn)圖Fig.4 3D-scatter plot of NDVI、LST and IBI

3 結(jié)論與討論

(1)通過(guò)遙感定量反演提取了西安城市建設(shè)用地、地表溫度、植被和水體等多類城市生態(tài)環(huán)境要素。對(duì)要素間相關(guān)關(guān)系的定量分析結(jié)果表明建設(shè)用地與地表溫度正相關(guān)，建設(shè)用地與植被負(fù)相關(guān)，植被與地表溫度負(fù)相關(guān)，建設(shè)用地指數(shù)、植被與地表溫度存在三維空間柱形相關(guān)特征。這樣的相關(guān)結(jié)果進(jìn)一步印證了城市建設(shè)用地規(guī)模與地表增溫過(guò)程關(guān)聯(lián)顯著，而綠地對(duì)于調(diào)節(jié)城市熱環(huán)境具有顯著作用。

(2)本文探討了建筑密度與地表溫度的相關(guān)關(guān)系?？傮w上地表溫度與建筑密度呈正相關(guān)的特征，且進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)地表溫度的增量隨建筑密度增加具有降低的特征，這一特征反過(guò)來(lái)可認(rèn)為通過(guò)降低城市中的建筑密度能夠有效降低地表溫度，且建筑密度越低其相應(yīng)的地表降溫程度越高。因此在改善城市生態(tài)環(huán)境方面，通過(guò)增綠增濕的方法分割連片建設(shè)用地以降低城市建設(shè)用地密度是調(diào)節(jié)城市熱環(huán)境的有效手段之一。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示增加植被對(duì)城內(nèi)有一定降溫作用，但是當(dāng)建筑密度過(guò)高時(shí)，其降溫作用是有限。由此期望通過(guò)城市綠化的方式改善城市熱環(huán)境，城市的綠化過(guò)程不應(yīng)僅停留在景觀綠化階段，需要有結(jié)構(gòu)有層次的城市生態(tài)用地布局，通過(guò)城市綠地廊道甚至大量細(xì)碎綠地斑塊建設(shè)實(shí)現(xiàn)對(duì)城市建設(shè)用地的分割分散，降低建筑密度，有重點(diǎn)的在建筑密度較高的區(qū)域及地表增溫作用明顯的地區(qū)增加城市生態(tài)用地布局是緩解城市熱島效應(yīng)、改善城市生態(tài)環(huán)境的有效對(duì)策。

致謝:本文使用的Landsat 8 OLI&TIRS影像數(shù)據(jù)獲取于USGS網(wǎng)站，特此致謝。

[1]陳利頂,孫然好,劉海蓮.城市景觀格局演變的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究進(jìn)展[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(4):1042-1050

[2]張軍,賈春蓉,李鵬,等.陜西省丹江流域NDVI分布及其與土地利用的關(guān)系[J].中國(guó)水土保持科學(xué),2016,14(2):67-73

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Analysis of Effect on Urban Ecological Environment Based on Remote Sensing Data－ACase in Xi’an City

ZHANG Su1,CHEN Zheng-jiang1,XIE Yuan-li1,DUAN Han-ming2
1.College of Urban and Environmental Science/Northwest University,Xi’an 710127,China
2.Institute of Urban Science and Regional Development/Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China

In this paper,remote sensing inversion method was used to extract city impervious surface,the surface temperature,vegetation and water information by using the Landsat 8 OLI and TRIS image as the research data and the correlation between these factors were quantified to express and analyze.Results showed that high temperature difference in the construction land density regions was significantly less than the construction land areas of low density,scattered urban green space landscape was difficult to effectively improve the thermal environment of the high density opaque surface area. Multivariate analysis showed there was a positive correlation between the surface temperature and the construction land, however there was a negative correlation with vegetation.

Remote sensing;Urban ecological environment;effect analysis

X87;X171.1

A

1000-2324(2016)06-0852-04

2016-06-09

2016-07-18

國(guó)家自然科學(xué)基金:西北主要城鎮(zhèn)區(qū)域與PREE的動(dòng)態(tài)模擬、空間整合研究(51178163)

張?zhí)K(1984-),男,貴州人,博士研究生,主要研究方向?yàn)檫b感與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用.E-mail:zsair@163.com