劉洋 辜寄蓉 潘泓君

摘要：研究以2014年8月13日的Landsat-8 TIRS-OLI獲取了成都市土地覆被數(shù)據(jù)，采用普適性單通道算法提取成都市的地表溫度，測算景觀水平上成都市景觀格局與熱環(huán)境的相關(guān)性。結(jié)果表明，成都市二圈層溫度普遍低于一圈層，且其內(nèi)各行政區(qū)溫度表現(xiàn)為高溫離散分布，而一圈層表現(xiàn)為高溫集聚。隨距城市中心距離的增加，各梯度帶均溫、各土地覆被類型（林地、耕地、濕地及人工表面）的溫度均呈下降趨勢。由城市中心（天府廣場）至研究區(qū)邊緣，各空間單元的景觀格局指數(shù)與溫度的相關(guān)性大小不斷變化?？傮w表現(xiàn)為空間單元距城市中心距離不超過8 km，空間單元面積不超過5.50 km2時(shí)，土地覆被面積占比及景觀水平的景觀配置指數(shù)與溫度的相關(guān)性較大。因此，成都市景觀格局與熱環(huán)境的相關(guān)性表現(xiàn)為梯度變化與尺度效應(yīng)。景觀多樣性與均勻度高也會(huì)引起溫度的升高，同時(shí)景觀格局與熱環(huán)境均呈現(xiàn)梯度變化。

關(guān)鍵詞：景觀格局;城市熱環(huán)境;遙感;成都市

中圖分類號：P901;X16? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）06-0058-12

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.06.014? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Abstract： Obtaining the land cover data from the Landsat-8 TIRS-OLI data on Aug 13 in 2014 and the surface temperature based on universality single channel algorithm， the relationship between the urban landscape pattern and the thermal environment were analysed. The results showed that the temperature of the second ring layer was generally lower than that of the first ring layer in Chengdu， and the temperature of each administrative region showed as high temperature discrete distribution， while that of the first ring layer showed as high temperature concentration. With the increase of the distance from the city center， the average temperature of each gradient zone and the temperature of each land cover type （forest land， cultivated land， wetland and artificial surface） all showed a decreasing trend. From the city center （tianfu square） to the edge of the study area， the correlation between the landscape pattern index and temperature of each spatial unit changed constantly. In general， when the space unit was no more than 8 km away from the city center and the space unit area was no more than 5.50 km2， the land cover area ratio and the landscape allocation index of landscape level were highly correlated with the temperature. Therefore， the relationship between the urban landscape pattern and the thermal environment was based on gradient change and scale effect. The higher landscape diversity and evenness caused the higher temperature with the gradient change between landscape pattern and the thermal environment.

Key words： landscape pattern; urban thermal environment; remote sensing; Chengdu

城市是一個(gè)各種社會(huì)-生態(tài)現(xiàn)象相互作用的復(fù)雜系統(tǒng)[1]，它隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而不斷擴(kuò)大，是地表物質(zhì)、能量和信息交換復(fù)雜多樣的場所[2]。在社會(huì)生活層面上，城市的發(fā)展能為人類提供豐富的物質(zhì)生活條件;在景觀層面上，城市的發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)用地、森林等自然土地覆被類型向人工表面轉(zhuǎn)變，如果對自然景觀過快、缺乏合理規(guī)劃的改造，會(huì)引發(fā)一系列的城市生態(tài)環(huán)境問題。其中，導(dǎo)致城市熱環(huán)境異常高的熱島效應(yīng)備受關(guān)注。

城市熱環(huán)境是指熱力場在城市空間環(huán)境中的表現(xiàn)狀態(tài)，受到下墊面的物理性質(zhì)及人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的綜合影響[3]。19世紀(jì)30年代，熱島效應(yīng)是由Howard[4]首次提出。由于城市化進(jìn)程的推進(jìn)，地表物理性質(zhì)、城市結(jié)構(gòu)、土地覆被及土地利用類型發(fā)生改變，人為熱量大量排放，環(huán)境污染逐漸嚴(yán)重，造成熱量在城市空間內(nèi)集聚，從而導(dǎo)致城市內(nèi)部的溫度高于外圍郊區(qū)溫度的城市熱島現(xiàn)象[5-7]。隨著成都市城市發(fā)展速度日益加快，城市人口不斷增加、土地覆被類型與結(jié)構(gòu)發(fā)生巨大改變，河流和城市自然地表因遭到人為干擾導(dǎo)致城市局部氣候、空間環(huán)境、空氣質(zhì)量以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到影響。土地覆被類型的反照率、發(fā)射率、熱容量、熱導(dǎo)率等物理性質(zhì)、城市建筑和街道在平面和立體方向的空間配置與結(jié)構(gòu)，這些都是影響城市熱環(huán)境的重要因素。地表覆被由潛熱通量大的自然景觀變?yōu)槲鼰岷蛢?chǔ)熱能力強(qiáng)的人工景觀，這必然引起熱環(huán)境問題。所以城市景觀格局特征與熱環(huán)境特征成為城市生態(tài)研究的重要方向。將生態(tài)景觀格局應(yīng)用于城市熱環(huán)境的研究中，通過景觀格局與熱環(huán)境的關(guān)系探索優(yōu)化城市熱環(huán)境。

目前，大量研究集中在對城市景觀格局變化與熱環(huán)境定量關(guān)系的探討，為指導(dǎo)景觀設(shè)計(jì)與規(guī)劃提供重要依據(jù)，并達(dá)到緩解城市熱島、改善城市熱環(huán)境的目的。城市化進(jìn)程使建筑密度增大及工業(yè)生產(chǎn)集中，表現(xiàn)出不透水面增加、綠地和水體景觀減少、景觀破碎化、多樣化和離散化等特征，這直接導(dǎo)致城市景觀格局發(fā)生變化[8-10]。城市人口集聚和景觀格局的變化是城市熱島效應(yīng)最直接的原因，城市熱島將會(huì)影響城市生態(tài)系統(tǒng)功能和人居環(huán)境健康[10-12]。因此，城市景觀格局演變的熱環(huán)境效應(yīng)研究是有必要的。

國內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用地表溫度，已經(jīng)取得一些研究成果。從景觀類型與地表溫度的相關(guān)性角度，Hung等[13]基于2001—2003年亞洲18個(gè)大城市的研究，證明植被蓋度與熱島效應(yīng)存在相關(guān)關(guān)系;城市綠地的歸一化植被指數(shù)與地表溫度存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系[14，15]。從景觀比例與地表溫度的相關(guān)性角度，城市綠地與水體具有恒溫效應(yīng)和綠洲效應(yīng)，能對城市小氣候進(jìn)行調(diào)節(jié)，城市綠地覆蓋率和水體比例與降溫效果呈正相關(guān)，而不透水面比例的增加對城市熱島效應(yīng)呈正向影響[16-18]。但綠地和水體對地表溫度的調(diào)節(jié)作用存在一個(gè)閾值，只有當(dāng)各景觀所占比例在該閾值范圍內(nèi)才能發(fā)揮最大的調(diào)節(jié)作用[19，20]。陳康林等[21]基于廣州市2014年10月Landsat 8遙感影像，分析綠色空間結(jié)構(gòu)與熱環(huán)境空間分布的關(guān)系，表明只有當(dāng)區(qū)域面積比重大于60%的綠色空間才能起到明顯減緩升溫的作用。從景觀空間配置的狀態(tài)與地表溫度的關(guān)系角度分析，地表水體空間分布的離散會(huì)造成低溫區(qū)分布的離散和高溫區(qū)分布的集中，但植被覆蓋區(qū)分布的離散型與溫度分布的離散型不存在恒定的正相關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系[22];景觀混合度與分裂度對地表溫度有恒定的負(fù)向影響，區(qū)塊的連通性與地表溫度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[23];城市景觀的空間位置及其鄰接關(guān)系也會(huì)對城市熱環(huán)境產(chǎn)生顯著影響[14，24，25]。從景觀比例與地表溫度關(guān)系的穩(wěn)定性角度，研究得出了土地覆蓋比例與地表溫度相關(guān)性存在空間非穩(wěn)定性[26]。此外，綠地景觀斑塊的形狀與大小對城市熱島的強(qiáng)弱產(chǎn)生影響[27-30]。

景觀格局與熱環(huán)境關(guān)系是存在尺度依賴的。Estoque等[31]以Bangkok、Jakarta、Manila為例，分析了不同尺度下不透水面與綠色空間密度對城市平均地表溫度的影響，表明不透水面、綠色空間與城市平均溫度的關(guān)聯(lián)程度存在尺度依賴，不透水面在較大尺度上對平均溫度的空間分異產(chǎn)生強(qiáng)烈影響，而綠色空間相反。也有學(xué)者通過分析得到最佳的分析窗口，進(jìn)而分析這一尺度下景觀格局指數(shù)與熱環(huán)境的關(guān)系[32，33]。

城市環(huán)境的好壞關(guān)系著人民生活質(zhì)量的高低。在保證經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)，改善人類賴以生存的城市生活環(huán)境，走生態(tài)文明的可持續(xù)發(fā)展道路是現(xiàn)階段城市發(fā)展的重要目標(biāo)。因此，城市熱環(huán)境與人類生產(chǎn)與生活密切相關(guān)、相互影響，對城市熱環(huán)境的研究應(yīng)當(dāng)引起重視。

1? 研究內(nèi)容

1.1? 成都市景觀格局與熱環(huán)境特征及其梯度變化

基于2014年8月13日的Landsat 8 OLI遙感影像，運(yùn)用面向?qū)ο笈c決策樹相結(jié)合的自動(dòng)提取法，加上人工判別的方法，獲取成都市一圈層、二圈層范圍內(nèi)的行政區(qū)，30 m分辨率的土地覆被數(shù)據(jù)。從土地覆被類型的面積百分比和景觀水平的景觀指數(shù)來分析成都市的景觀格局特征。基于單通道算法，利用熱紅外波段，反演獲得該時(shí)期的地表溫度數(shù)據(jù)，以分析成都市夏季熱環(huán)境特征。以天府廣場為城市中心，構(gòu)建2 km間隔的緩沖環(huán)，共形成14個(gè)梯度帶，分析成都市景觀格局與熱環(huán)境的梯度變化特征。

1.2? 成都市景觀格局與熱環(huán)境的相關(guān)性

將緩沖環(huán)16等分，以形成一系列空間子單元，基于每個(gè)緩沖帶內(nèi)的空間單元，統(tǒng)計(jì)每個(gè)緩沖帶內(nèi)景觀指數(shù)與溫度的相關(guān)性，分析成都市景觀格局與熱環(huán)境相關(guān)性特征，技術(shù)路線見圖1。

2? 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理

研究選取了成都市一、二圈層共11個(gè)區(qū)縣行政區(qū)域，包括了一圈層的青羊區(qū)、錦江區(qū)、金牛區(qū)、武侯區(qū)、成華區(qū)組成的主城區(qū)，二圈層的龍泉驛區(qū)、青白江區(qū)、新都區(qū)、溫江區(qū)、雙流區(qū)、郫都區(qū)組成的郊區(qū)新城。2017年，在成都召開的國家中心城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會(huì)上宣布，根據(jù)對現(xiàn)有區(qū)縣經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展功能定位的調(diào)整，將二圈層納入中心城區(qū)，以形成“中心城區(qū)+郊區(qū)新城”的空間層次。研究區(qū)范圍的Landsat 8影像選用同一時(shí)點(diǎn)的影像，保證了整個(gè)區(qū)域時(shí)相的一致性。中心城市與郊區(qū)相結(jié)合的研究，更充分反映成都市土地覆被和地表熱環(huán)境的空間分布特點(diǎn)。

研究區(qū)的地理位置介于東經(jīng)103°41′-104°29′，北緯30°13′-30°57′，根據(jù)Landsat 8圖幅號確定其位置的條帶號為129，行編號為39。圖2展示了研究區(qū)的空間位置。研究區(qū)地貌以平原和部分低山丘陵為主，大面積地區(qū)地勢平坦，東南部的龍泉山脈相對較高，土地覆被類型包括林地、草地、耕地、濕地、人工表面及其他等6類。

2.1? 基于Landsat 8影像的土地覆被提取

研究從USGS官網(wǎng)中選擇Landsat 8 L1T級別的影像產(chǎn)品，該級別產(chǎn)品經(jīng)過了幾何精校正，精度大幅提升，其中多光譜數(shù)據(jù)的幾何精度為12 m，熱紅外波段為41 m[34]。因此，本研究不再對Landsat 8數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正。為了后面的試驗(yàn)需求，仍需要對影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正處理。

研究利用易康軟件進(jìn)行影像分割，再借助See5.0決策樹軟件構(gòu)建各土地覆被類型的提取規(guī)則，實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο蠼Y(jié)合決策樹法的土地覆被類型提取。

2.2? 基于單通道算法的成都市中心城區(qū)地表溫度反演

普適性單通道算法由Jiménez-Mu？觡oz等[35]提出，只需要一個(gè)熱紅外波段就能反演地表溫度的方法。這種方法是基于熱輻射傳輸方程的算法，在已有的大氣廓線數(shù)據(jù)支持下利用一定的大氣模式方程計(jì)算出大氣透過率、大氣上行輻射和大氣下行輻射，大氣透過率和太陽輻射在一定波長范圍內(nèi)取決于大氣剖面總水汽含量，并結(jié)合地表比輻射率值來計(jì)算出地表溫度。普適性單通道算法不僅考慮了大氣的影響，也避免了大氣模擬過程中的不確定性。該算法具有簡單且所需參數(shù)少、反演精度較高的優(yōu)點(diǎn)。

2.3? 成都市景觀格局指數(shù)選取

景觀格局指數(shù)能反映土地覆被類型的大小、形狀、比例和空間配置特征。大多數(shù)景觀指數(shù)屬于結(jié)構(gòu)性指數(shù)，是指某一景觀內(nèi)，斑塊鑲嵌體的物理組成與配置，但不能測量生態(tài)過程。本研究在景觀水平上，選取斑塊密度（PD）、平均斑塊面積（MPS）、面積-周長分維度（PAFRAC）、香農(nóng)多樣性指數(shù)（SHDI）、香農(nóng)均勻度指數(shù)（SHEI）及蔓延度（CONTAG）等6個(gè)景觀指數(shù)，旨在從宏觀上把握成都市土地覆被類型的結(jié)構(gòu)。

3? 成都市景觀格局對熱環(huán)境的影響分析

3.1? 成都市景觀格局的總體特征

基于Landsat 8 OLI遙感影像，利用“2.1”的方法獲取整個(gè)研究區(qū)30 m分辨率的土地覆被信息，結(jié)果見圖3。從圖3可以看出，人工表面呈放射狀的組團(tuán)式分布，并且從主城區(qū)到郊區(qū)新城，人工表面分布由密集到稀疏，側(cè)面反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及城市化建設(shè)的分布情況;線狀人工表面為道路，其較多向雙流區(qū)以南方向延伸;林地呈現(xiàn)出東邊多西邊少的特征，并主要集中在龍泉山脈;耕地主要連片分布在成都市二圈層內(nèi)的各縣級行政區(qū)內(nèi)，在一圈層內(nèi)分布極少;濕地除了河流之外，還有水庫與點(diǎn)狀坑塘分布，水庫在龍泉驛區(qū)分布較多，坑塘在雙流區(qū)分布較多（表1）。

在景觀水平上，計(jì)算研究區(qū)及各行政區(qū)的斑塊密度、平均斑塊面積、面積-周長分維度、蔓延度、香農(nóng)多樣性指數(shù)、香農(nóng)均勻度指數(shù)，結(jié)果如表2所示。

斑塊密度與平均斑塊面積是呈反比的兩個(gè)景觀指數(shù)，在整個(gè)研究區(qū)內(nèi)，斑塊密度指數(shù)為3.39，平均斑塊面積為29.53。在各行政區(qū)內(nèi)，二圈層的斑塊密度絕大多數(shù)小于3.39，平均斑塊面積絕大多數(shù)大于29.53，如青白江區(qū)、新都區(qū)、溫江區(qū)、雙流區(qū)、郫都區(qū)。這表明二圈層區(qū)域的景觀破碎度相對較小，景觀斑塊相對較大，是因?yàn)槎哟嬖诖竺娣e的耕地還未被開發(fā)，受干擾的程度低，而一圈層是開發(fā)建設(shè)較早的城區(qū)，人為改造對自然景觀影響大，其中，錦江區(qū)的景觀破碎度最大。

面積-周長分維度在研究區(qū)內(nèi)為1.42，其值較大，說明成都市景觀形狀較復(fù)雜，開發(fā)力度相對較小。龍泉驛區(qū)的面積-周長分維度最大，且大于整個(gè)研究區(qū)。龍泉驛區(qū)的景觀復(fù)雜是因?yàn)樵邶埲A區(qū)內(nèi)，較大面積的林地隨海拔自然分布，并未受到人工表面的破壞。一圈層行政區(qū)內(nèi)的面積-周長分維度小，說明大面積的人工表面形狀規(guī)則，受人為干擾程度大，如青羊區(qū)、武侯區(qū)、成華區(qū)與金牛區(qū)。

研究區(qū)的蔓延度為64.01，除了錦江區(qū)與龍泉驛區(qū)外，其余行政區(qū)的蔓延度均大于該值，武侯區(qū)的蔓延度最大，為76.59，表明成都市一、二圈層的行政區(qū)多由大的景觀斑塊所組成，連片的耕地有利于生態(tài)環(huán)境的維護(hù)，但連片的人工表面不利于城市生態(tài)環(huán)境的健康發(fā)展，因此，以人工表面為主的主城區(qū)應(yīng)該多增加綠色景觀來平衡城市生態(tài)環(huán)境。龍泉驛區(qū)的蔓延度最小，為56.97，表明龍泉驛區(qū)多由分散的小斑塊組成，主要因?yàn)辇埲矫}地勢起伏，林地與耕地呈明顯的交錯(cuò)相間分布。

研究區(qū)整體的香農(nóng)多樣性指數(shù)為0.98，具有較高的景觀多樣性。從各行政區(qū)的香農(nóng)多樣性指數(shù)來看，除龍泉驛區(qū)外，各行政區(qū)的香農(nóng)多樣性指數(shù)均小于整體水平。武侯區(qū)及天府廣場以北的郫都區(qū)、新都區(qū)、青白江區(qū)等行政區(qū)的香農(nóng)多樣性指數(shù)較小，這是因?yàn)檫@些區(qū)域存在連片分布的人工表面或耕地。其中，武侯區(qū)的香農(nóng)多樣性指數(shù)最小，是因?yàn)橛写竺娣e連片分布的人工表面。天府廣場以西的溫江區(qū)、以東的龍泉驛區(qū)、錦江區(qū)、成華區(qū)及以南的雙流區(qū)等行政區(qū)的香農(nóng)多樣性指數(shù)較大，說明這些區(qū)域的景觀類型多樣，其中，龍泉驛區(qū)最大，達(dá)到1.12，主要是因?yàn)辇埲A區(qū)內(nèi)有林地、人工表面、耕地和濕地等多種類型且各覆被類型面積大小差距小。

研究區(qū)的香農(nóng)均勻度指數(shù)為0.55，說明在研究區(qū)整體景觀格局中，各土地覆被類型的分布均衡度一般。而從各行政區(qū)的香農(nóng)均勻度指數(shù)來看，除了龍泉驛區(qū)的香農(nóng)均勻度指數(shù)為0.62，大于0.55外，其余行政區(qū)的香農(nóng)均勻度指數(shù)均小于0.55，武侯區(qū)最小，為0.33，因?yàn)槲浜顓^(qū)大面積人工表面連片分布的緣故。由于龍泉驛區(qū)、溫江區(qū)、錦江區(qū)及金牛區(qū)建設(shè)用地開發(fā)或其他公共設(shè)施建設(shè)等客觀原因，在一定程度上降低了自然土地覆被類型的集聚度，從而造成這些區(qū)域的香農(nóng)均勻度指數(shù)相對較高。二圈層內(nèi)的青白江區(qū)、新都區(qū)及郫都區(qū)由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對低，耕地的破壞較小，從而形成集中連片的耕地區(qū)，這與其他土地覆被類型的分布形成較大反差，進(jìn)而降低了香農(nóng)均勻度指數(shù)。

3.2? 成都市地表熱環(huán)境空間分布的總體特征

基于Landsat 8 OLI遙感影像，利用“2.2”中的方法，反演在2014年8月13日11時(shí)33分成都市中心城區(qū)的溫度，分辨率為30 m。從溫度反演結(jié)果（圖4）看出，工業(yè)區(qū)、商業(yè)區(qū)、商務(wù)區(qū)、植被覆蓋少的高層居住區(qū)、機(jī)場、道路等人工表面溫度相對較高;河流與湖泊等濕地、耕地、林地等表面溫度相對較低，但林地與耕地的溫度在空間上也都分別表現(xiàn)出明顯差異。究其原因，是因?yàn)楣I(yè)區(qū)的房頂材料大多為彩鋼瓦，商業(yè)區(qū)與商務(wù)區(qū)的建筑表面材料的特殊性，其表面具有較強(qiáng)的吸熱性;機(jī)場除了其大面積的硬質(zhì)地表吸收大量太陽輻射外，其本身也是熱源，因此，地表溫度較高;植被覆蓋少的高層居住區(qū)由于植被的降溫效應(yīng)弱，加之高層建筑影響通風(fēng)性，從而導(dǎo)致溫度較高;耕地由于其土壤含水量的不同、農(nóng)作物生長季不同、距離核心城區(qū)的距離不同，林地有灌木與喬木、闊葉與針葉等的區(qū)分，導(dǎo)致耕地、林地溫度在空間上均表現(xiàn)出明顯差異。

從圈層來看，一圈層的溫度普遍高于二圈層，二圈層區(qū)域東面的溫度普遍高于西面，以北的溫度普遍高于南面;自東北向西南走向的龍泉山脈溫度與其空間相鄰的龍泉驛區(qū)的城區(qū)溫度之間，形成了明顯的界線，城區(qū)溫度明顯高于龍泉山的溫度;溫度低的區(qū)域主要分布二圈層，尤其是距離建成區(qū)較遠(yuǎn)的邊緣區(qū)域，溫度高的區(qū)域主要分布在建成區(qū)。

3.3? 成都市景觀格局的梯度變化分析

城市景觀空間梯度變化分析是研究城市景觀格局和形態(tài)的常用有效方法，許多學(xué)者將景觀生態(tài)學(xué)與梯度分析相結(jié)合來研究樣區(qū)景觀的變化規(guī)律[36-39]。

為了研究成都市城市中心至研究區(qū)邊緣景觀格局在水平方向上的梯度變化，以天府廣場為城市中心，設(shè)置間隔2 km的緩沖環(huán)梯度帶，共設(shè)立14個(gè)緩沖區(qū)進(jìn)行景觀格局的梯度分析。并從城市中心向外依次標(biāo)注1，2，3…，14（圖5）。由于天府廣場以西的郫都區(qū)和溫江區(qū)受云影響嚴(yán)重，為保證前后研究的一致性，因此，只選擇西北偏北方向順時(shí)針至西南方向的區(qū)域作為梯度分析的研究區(qū)，包括了金牛區(qū)、成華區(qū)、錦江區(qū)、武侯區(qū)、新都區(qū)、青白江區(qū)、龍泉驛區(qū)、雙流區(qū)。

結(jié)合緩沖區(qū)的土地覆被面積占比統(tǒng)計(jì)（表3）與其主要土地覆被類型的變化趨勢（圖6）發(fā)現(xiàn)，人工表面在第1緩沖區(qū)的面積占比最大，達(dá)96.52%;耕地在第3緩沖區(qū)才出現(xiàn)，且占比最小，為0.47%。隨著向外圍梯度帶的變化，人工表面的面積占比急劇減小，耕地的面積占比急劇增加。在第7至第11緩沖區(qū)內(nèi)，人工表面與耕地的面積占比均變化穩(wěn)定，自第11緩沖區(qū)后，人工表面的面積比重又加速減少，耕地的面積占比加速增加。由于第7至第11緩沖區(qū)屬于郊區(qū)，大部分區(qū)域的土地覆被處于自然狀態(tài)，因此，人工表面與耕地的面積占比變化不明顯。林地、草地、濕地、裸土在各緩沖區(qū)內(nèi)的面積占比少，其中，濕地的面積占比變化不明顯，耕地呈波動(dòng)變化。

緩沖區(qū)的景觀格局指數(shù)變化趨勢見圖7。從斑塊密度（圖7a）來看，成都市的景觀格局沿緩沖區(qū)梯度帶呈先上升后下降的趨勢，到第6緩沖區(qū)時(shí)趨于穩(wěn)定，表明景觀斑塊破碎化程度先增加后降低，而后趨于穩(wěn)定，城市化的干擾強(qiáng)度呈現(xiàn)相應(yīng)的變化;平均斑塊面積由中心向外圍呈先下降后上升而后趨于穩(wěn)定的趨勢，表明各斑塊在外圍趨于集中連片分布，主要表現(xiàn)出面積占比逐漸增大的耕地在空間上的團(tuán)聚狀態(tài)（圖7b）。第4、第5緩沖區(qū)內(nèi)的斑塊密度相對較大，平均斑塊面積相對較小，主要因?yàn)樵谝蝗优c二圈層交界處，各種斑塊類型的破碎交錯(cuò)分布。

在面積-周長分維度（圖7c）中，其值先急劇增加，到第3緩沖區(qū)，其值達(dá)到最大，為1.45，在第3至第6緩沖區(qū)內(nèi)，其值逐漸減小，之后趨于穩(wěn)定變化，表明城市擴(kuò)展對自然斑塊的形狀結(jié)構(gòu)影響趨于穩(wěn)定，在城郊的景觀形狀變化呈穩(wěn)定狀態(tài)。

對于蔓延度指數(shù)（圖7d）而言，第1緩沖區(qū)的蔓延度最高，達(dá)到87.80，說明在第1緩沖區(qū)內(nèi)的各斑塊間的團(tuán)聚程度最高，連通性很好，主要因?yàn)榇竺娣e的人工表面連片分布，而后則急劇降低，到第6緩沖區(qū)時(shí)趨于穩(wěn)定的上下波動(dòng)變化，表明離城市中心越遠(yuǎn)，景觀呈現(xiàn)出各斑塊類型交錯(cuò)分布，景觀連通性減弱，城郊區(qū)域受開發(fā)建設(shè)影響相對較小，以耕地為主的自然景觀連通性在各梯度內(nèi)趨于穩(wěn)定變化。

香農(nóng)多樣性指數(shù)（圖7e）與香農(nóng)均勻度指數(shù)（圖7f）均表現(xiàn)出從城市中心向外先急劇增加再平穩(wěn)上下波段變化的趨勢。第1緩沖區(qū)內(nèi)的香農(nóng)多樣性指數(shù)和香農(nóng)均勻度指數(shù)最小，人工表面的優(yōu)勢分布是造成其多樣性和均勻度低的直接原因。從第1至第6緩沖區(qū)，由于耕地、林地逐漸增多，景觀類型逐漸多樣化，各斑塊的連通性減弱，破碎度增強(qiáng)，景觀優(yōu)勢度減弱，景觀分布的均勻性增強(qiáng)。在二圈層城郊區(qū)域的梯度帶因各類景觀的自然分布，類型多樣且分布均勻，表現(xiàn)出較高且穩(wěn)定的景觀多樣性與均勻度。

3.4? 成都市地表熱環(huán)境的梯度變化分析

從圖8可以看出，各緩沖區(qū)隨距城市中心距離的增大，緩沖區(qū)均溫（所有）、各緩沖區(qū)內(nèi)的林地、耕地、濕地及人工表面的溫度均呈下降趨勢。在相同的緩沖區(qū)內(nèi)，溫度表現(xiàn)的特征為人工表面>所有>林地（或耕地）>濕地。分析原因：①人工表面溫度高于各緩沖區(qū)均溫，表明人工表面會(huì)引起溫度的升高，促進(jìn)城市熱島效應(yīng)的增強(qiáng)，這是因?yàn)槿斯け砻娌牧系谋葻崛菪。仗栞椛浜?，增溫快，再加之成都市常年靜風(fēng)，高層建筑密集分布更加阻礙空氣的流通，從而進(jìn)一步促進(jìn)溫度升高;②林地（或耕地）溫度<緩沖區(qū)均溫，表明植被會(huì)降低城市溫度，起到緩解城市熱島的作用，主要因?yàn)橹脖槐葻崛荽?、升溫慢、具有蒸騰降溫的作用且含水量較大;③濕地溫度小于緩沖區(qū)均溫，表明濕地也能降低大氣溫度，緩解城市熱島，主要因?yàn)樗w受熱蒸發(fā)實(shí)現(xiàn)能量的轉(zhuǎn)換、比熱容大、升溫慢;④濕地溫度小于林地（或耕地），表明水體對區(qū)域的降溫效應(yīng)強(qiáng)于植被。因此，在城市增加林地、水體的覆蓋面積有利于緩解城市熱島效應(yīng)。

林地與耕地的溫度在不同緩沖區(qū)表現(xiàn)出不同的相對大小。第8和第9緩沖區(qū)的均溫表現(xiàn)為溫度梯度變化的拐點(diǎn)，這是因?yàn)閺牡?至第7緩沖區(qū)，人工表面的面積占比逐漸減小，而后在第9緩沖區(qū)增大，這兩個(gè)緩沖區(qū)位于一圈層和二圈層的交界處，是城郊結(jié)合的區(qū)域，人工表面對緩沖區(qū)的均溫產(chǎn)生了較大影響。

以每個(gè)緩沖區(qū)內(nèi)的林地、耕地、濕地溫度與人工表面的溫度差來表征林地、耕地與濕地的降溫強(qiáng)度。從圖9可以得知，①在相同緩沖區(qū)內(nèi)，濕地的降溫強(qiáng)度均大于林地和耕地，濕地與林地的降溫強(qiáng)度差異最小為1.30 ℃，最大差異為5.43 ℃，濕地與耕地的差異最小值為1.07 ℃，最大值為3.99 ℃。因此城郊的耕地對區(qū)域溫度影響較大;②在不同緩沖區(qū)內(nèi)，對比三者的降溫強(qiáng)度可知，林地、耕地與濕地的降溫強(qiáng)度在各緩沖區(qū)內(nèi)不同，呈水平梯度變化，大致呈逐漸減弱的趨勢。濕地的最小降溫強(qiáng)度為2.52 ℃，最大值達(dá)到7.24 ℃。濕地在第1至第4緩沖區(qū)，即距天府廣場2～8 km，濕地的降溫強(qiáng)度相對較大，因此，在城區(qū)公園區(qū)域修建人工湖泊有利于溫度降低;林地的最小降溫強(qiáng)度為0.18 ℃，最大降溫強(qiáng)度為3.36 ℃，最大降溫強(qiáng)度的林地在距天府廣場12 km處，最小降溫強(qiáng)度的林地在距天府廣場24 km處;耕地的最小降溫強(qiáng)度為0.50 ℃，最大降溫強(qiáng)度為3.31 ℃，耕地在距天府廣場6～10 km的降溫強(qiáng)度相對較大，而在距天府廣場22～28 km的降溫強(qiáng)度相對很小，因此，林地、濕地等降溫物對城區(qū)的降溫效果明顯，在郊區(qū)由于受到周邊環(huán)境的影響，降溫效果不明顯。