趙志剛,余德,何寧,韓成云

1.宜春學(xué)院,宜春 336000

2.中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）公共管理學(xué)院,武漢 430074

0 前言

隨著城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的快速推進(jìn),城市人口與建設(shè)用地面積不斷增加,占用了大量自然景觀用地,這一變化在中小尺度水平上對城市氣候產(chǎn)生了重要影響[1]。作為城鎮(zhèn)化生態(tài)環(huán)境效應(yīng)最重要的指標(biāo)之一,城市熱島效應(yīng)(Heat Island Effect)越來越受到人們的關(guān)注[2]。城市熱島是由于下墊面的改變,植被覆蓋的土壤變成了建筑密集、柏油路和水泥路等硬質(zhì)鋪裝覆蓋,致使比熱容減小,因而城市地區(qū)升溫更快;同時植被面積減少,使得地面熱量消耗少,造成城市的溫度高于郊區(qū)溫度的現(xiàn)象。它不僅會引起嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題,如導(dǎo)致空氣質(zhì)量下降、影響降水量與降水頻率、加重污染等,嚴(yán)重時甚至還會影響人們健康和生活質(zhì)量[3-4]。郭伏等人研究表明,人體舒適的最佳溫度范圍是24—26 ,℃ 當(dāng)超過33 ℃時人體的舒適程度逐步降低,引發(fā)人心理和生理的不適[5]。此外,另有研究表明隨著環(huán)境溫度的升高,會增加心臟、腦血管等一系列身體疾病的發(fā)生幾率,嚴(yán)重影響人們的正常生活和工作[6-7]。

目前,國內(nèi)學(xué)者利用遙感技術(shù)對城市熱島效應(yīng)的形態(tài)與結(jié)構(gòu)、過程與變化、機(jī)制與模擬等開展了大量研究,但研究區(qū)多以我國大城市為主,對近些年發(fā)展較快的中小城市關(guān)注較少,也缺少對相鄰城市熱島效應(yīng)的橫向比較[8-13]。鑒于此,本文選取贛西三座中小城市(萍鄉(xiāng)、宜春、新余),利用遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù),通過橫向/縱向比較分析各城區(qū)的熱環(huán)境時空演變特征,并通過熱力景觀指數(shù)、熱環(huán)境效應(yīng)貢獻(xiàn)指數(shù)及土地利用/覆被等多角度探討城市熱環(huán)境的影響因素,以期為改善贛西城市生態(tài)環(huán)境及城市規(guī)劃建設(shè)提供參考。

1 資料來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

贛西地處中國華東地區(qū)的江西省的西部,范圍為東經(jīng)113°57′ — 115°40′,北緯27°32′ — 28°11′。地形以江南丘陵、山地為主,主要山脈有九嶺山和羅霄山脈?？傉嫉孛娣e為2.5635 萬km2,人口數(shù)量約870 萬。因熱島效應(yīng)需在一定規(guī)模的城市才較為明顯,故本文選取萍鄉(xiāng)市安源區(qū)與湘東區(qū)、宜春市袁州區(qū)、新余市渝水區(qū)為研究區(qū)。 據(jù)影像數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),萍鄉(xiāng)、宜春、新余市市區(qū)總面積分別是1141.54 km2、 2550.07 km2 和1816.81 km2(圖1)。

本文選取2002、2016年2 個時段,軌道號為122/41 和123/41 的TM/OLI/TIRS 影像為主要數(shù)據(jù),各期影像含云量均低于5%,具體信息見表1。其中TM 的熱紅外波段采用B62 波段,TIRS 采用第10 波 段;通過遙感影像數(shù)據(jù),借助ArcGIS 10.2 軟件,對研究區(qū)像元輻射亮度溫度(以下簡稱“亮溫”)時空變化特征進(jìn)行分析。

圖1 研究區(qū)示意圖 Figure1 Sketch map of the study area

表1 影像信息表 Table1 Image information

1.2 研究方法

(1)亮溫反演

由于亮溫、氣溫和地表溫度三者關(guān)系密切,如果只研究溫度的空間分布及其時空變化特征,可以直接采用亮溫代表城市熱場進(jìn)行分析,稱為“城市亮溫?zé)釄觥盵14-16]。亮溫反演過程主要為2 個步驟:

第一,在反演亮溫之前,需對遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo),即將影像的像元灰度值(DN 值)轉(zhuǎn)化為輻射強(qiáng)度值,輻射定標(biāo)[17]的計(jì)算公式為:

公式中:Lλ為所需波段的輻射強(qiáng)度值(W·m-2·sr-1·um-1),Gain 為特定波段的增益值,Bias為偏置值,這些參數(shù)均可從影像元數(shù)據(jù)中獲取,單位為W·m-2·sr-1·um-1,DN為遙感影像的像元灰度值;

第二,根據(jù)輻射強(qiáng)度值推算出像元亮溫[18],其計(jì)算公式為:

公式中:Tb為像元亮溫,K1、K2為轉(zhuǎn)換參數(shù),各熱紅外傳感器類型對應(yīng)參數(shù)如下:TM:K1=607.76W·m-2·sr-1·um-1,K2=1260.56K;TIRS10:K1=774.89W·m-2·sr-1·um-1,K2= 1321.08K,通過這兩個步驟即可得到研究區(qū)的輻射亮度溫度。

(2)亮度溫度歸一化分級計(jì)算

由于研究時期跨度較大,各遙感影像的熱紅外波段分辨率不一致,為了便于比較,將各期亮度溫 度的分辨率重采樣至120 m。同時,為了消除遙感影像的時期和背景誤差,增加結(jié)果的可靠性與準(zhǔn)確性,采用公式(3)計(jì)算[19]:

公式中:將亮度溫度值標(biāo)準(zhǔn)化至0—1 范圍,Ni為歸一化后的像元值,LSTi為第i個像元的亮度溫度反演值,LSTmax為范圍內(nèi)的最大LST值,LSTmin為范圍內(nèi)的最小LST值。

然后,采用均值—標(biāo)準(zhǔn)差法對歸一化后的亮度溫度進(jìn)行分級得到相對亮溫分布圖(圖2),使各期的亮度溫度具有可比性,將各期數(shù)據(jù)分為低溫區(qū)、次中溫區(qū)、中溫區(qū)、次高溫區(qū)和高溫區(qū)5 個等級,具體分類方法如表2,m 為歸一化后亮度溫度的平均值,s 為標(biāo)準(zhǔn)差。由于研究區(qū)東西跨度較大,為了減少由于區(qū)域空間差異性導(dǎo)致的分級誤差,本研究中對研究區(qū)域按照表2方法進(jìn)行分級。

(3)熱環(huán)境景觀指數(shù)計(jì)算

利用Fragstats4.1軟件對研究區(qū)域2002 和2016年的熱環(huán)境景觀格局指數(shù)進(jìn)行計(jì)算,從景觀尺度和類型尺度對研究區(qū)域的熱環(huán)境景觀格局變化進(jìn)行分析,選取斑塊密度(PD)、最大斑塊所占面積比例(LPI)、平均斑塊大小(AREA-MN)、面積加權(quán)的平均形狀指數(shù)(SHAPE-AM)等指標(biāo),采用8 個cell 的鄰距對不同時段的熱環(huán)境景觀格局特征變化進(jìn)行計(jì)算與分析。

(4)土地利用分類

將研究區(qū)分為耕地、林地、草地、城鄉(xiāng)建設(shè)用地、水體和未利用地6 類,在ENVI 5.3 中將遙感影像、DEM、坡度等數(shù)據(jù)構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集,并結(jié)合實(shí)地調(diào)查、谷歌影像比對等選擇感興趣區(qū)(Region of interest,ROI)樣本,然后通過基于CART 的決策樹分類方法獲得研究區(qū)土地利用分類圖。然后在ENVI軟件中通過真實(shí)ROI 樣本進(jìn)行精度驗(yàn)證,結(jié)果表明2002 和2016年總體分類精度分別達(dá)98.2%和94.1%,Kappa 系數(shù)分別為0.98、0.93,分類結(jié)果較好,最后統(tǒng)計(jì)得到2002 和2016年土地利用面積,并提取各土地利用類型進(jìn)行相關(guān)分析。

表2 熱環(huán)境等級劃分標(biāo)準(zhǔn) Table2 Standard for classification of thermal environment

(5)熱環(huán)境效應(yīng)貢獻(xiàn)指數(shù)

為體現(xiàn)熱環(huán)境的空間差異,尤其是不同土地利用類型對區(qū)域熱環(huán)境的貢獻(xiàn)程度,本文參考其他學(xué)者的研究成果[20],采用土地利用類型的總體熱環(huán)境貢獻(xiàn)指數(shù)(Total Heat Effect Index,THI),表達(dá)各類土地利用的平均溫度與區(qū)域平均溫度的偏離度,并計(jì)算各土地利用類型的面積加權(quán)熱環(huán)境效應(yīng)貢獻(xiàn)指數(shù)(Weighted Heat Effect Index,WHI),借此分析各土地利用類型的熱環(huán)境貢獻(xiàn)程度,具體計(jì)算見參考文獻(xiàn)[20]。

2 結(jié)果與分析

2.1 熱環(huán)境時空演變特征分析

通過亮溫反演結(jié)果可知:2002年,萍鄉(xiāng)亮溫為24.62—35.73 ℃,平均亮溫為32.25 ℃;宜春亮溫為15.87—27.62 ℃,平均亮溫為22.25 ℃;新余亮溫為17.72—29.61 ℃,平均亮溫為23.07 ℃。2016年,萍鄉(xiāng)亮溫為4.9—14.65 ℃,平均亮溫為11.21 ℃;宜春亮溫為16.54—25.74 ℃,平均亮溫為19.64 ℃;新余亮溫為15.51—28.25 ℃,平均亮溫為21.45 ℃。由于三市影像獲取時間不一致,若將亮溫直接進(jìn)行對比恐難獲得科學(xué)的結(jié)果,故首先對亮溫進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化及標(biāo)準(zhǔn)差分級,得到研究區(qū)域2002 和2016年的溫度等級空間分布圖(圖2),并對各年份的溫度等級面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表3)。

分析表3可知,贛西三市城區(qū)在2002年熱環(huán)境面積以中溫為主,均達(dá)到50%以上,隨著近15年間的城市發(fā)展,中溫區(qū)面積減少較多,次低溫區(qū)和次高溫區(qū)增加較多;其中,萍鄉(xiāng)城區(qū)中溫區(qū)面積在三市中減少比例最高,為26.89%,其次宜春為21.70%,新余為17.89%;此外,除萍鄉(xiāng)次低溫區(qū)面積減少5.03%外,三市其他溫度區(qū)域面積都有所增加,其中萍鄉(xiāng)城區(qū)次高溫區(qū)面積比例增長最大,達(dá)到27.99%;宜春城區(qū)次高溫面積增長為10.01,但次低溫面積也增加了8.17%;新余增長最多為此低溫區(qū),為5.53%,次高溫區(qū)面積增長在三市中最低,為4.69%;三市高溫區(qū)與低溫區(qū)面積比例均有所增長,宜春高溫區(qū)面積增長相對較多,為3.13%,而低溫區(qū)面積增長相對較少,僅為0.39%;萍鄉(xiāng)高溫區(qū)與低溫區(qū)面積比例增加較為接近,分別為1.96%和1.97%;新余低溫區(qū)面積增加高于高溫區(qū),分別是4.72%與2.95%。

由圖2可以看出,2002年贛西三市城區(qū)低溫區(qū)均主要分布在各市的南部,高溫區(qū)主要分布在城市中心區(qū)域,次高溫區(qū)多分布在市區(qū)北部;2016年贛西三市城區(qū)高溫、次高溫?cái)U(kuò)張明顯,對周邊地區(qū)產(chǎn)生了明顯的熱輻射。其中萍鄉(xiāng)北部形成連片次高溫;宜春中部區(qū)域高溫與次高溫面積增加明顯,且形成連片趨勢;新余市高溫區(qū)主要集中在中部區(qū)域。通過對比2002 和2016年來看,萍鄉(xiāng)與宜春熱島效應(yīng)增加顯著,次高溫區(qū)和高溫區(qū)分布范圍較廣,呈現(xiàn)出區(qū)域整體變暖的態(tài)勢;值得一提的是,三市的南部部分區(qū)域,次低溫區(qū)和低溫區(qū)分布范圍有一定程度的增加?？傮w來看,城區(qū)增溫(次高溫+高溫面積比例)幅度順序分別為萍鄉(xiāng)＞宜春＞新余,城區(qū)低溫(次低溫+低溫面積比例)幅度順序分別為新余＞宜春＞萍鄉(xiāng)。

2.2 熱環(huán)境景觀格局演變分析

根據(jù)計(jì)算得到的研究區(qū)域溫度等級斑塊類型水平指數(shù)可以發(fā)現(xiàn),贛西三市的熱環(huán)境景觀格局在2002—2016年發(fā)生了較大變化(圖3)。斑塊密度(PD)與平均斑塊面積(AREA_MN)都是反映出景觀類型斑塊破碎度的主要指標(biāo)。從PD 指標(biāo)看,三市低溫區(qū)、中溫區(qū)與高溫區(qū)PD 值增加,次高溫區(qū)和次低溫區(qū)PD 值降低;從AREA_MN 指標(biāo)看,三市中溫區(qū)AREA_MN 值下降明顯,次高溫區(qū)與次低溫區(qū)AREA_MN 值相對增加較多,這些結(jié)果表明中溫區(qū)斑塊破碎化加強(qiáng),次高溫區(qū)與次低溫區(qū)斑塊連接加強(qiáng),破碎程度變小。

根據(jù)面積加權(quán)平均形狀指數(shù)(SHAPE_AM)可以發(fā)現(xiàn),形狀復(fù)雜值最高的是中溫區(qū)斑塊,但近15年來其復(fù)雜程度出現(xiàn)下降,次低溫區(qū)形狀復(fù)雜值上升加快,上升順序分別為萍鄉(xiāng)、宜春和新余;2002年間三市中最大斑塊指數(shù)(LPI)值最大的均為中溫區(qū)斑塊,這表明了中溫區(qū)景觀斑塊的優(yōu)勢度最高。但在2002—2016年三市的中溫區(qū)LPI 值均有大幅下降,而次高溫區(qū)LPI 值增幅較大,這些說明三市中溫區(qū)優(yōu)勢降低,次高溫優(yōu)勢度增加,萍鄉(xiāng)次高溫區(qū)在2016年已成為優(yōu)勢度最高斑塊,同時萍鄉(xiāng)次低溫區(qū)LPI 值也有所降低,宜春、新余次低溫區(qū)LPI 值有所升高,說明次低溫斑塊優(yōu)勢度有所增強(qiáng)。

圖2 2002—2016年研究區(qū)域溫度等級空間分布圖 Figure2 Spatial distribution of temperature grades in the study area in 2002—2016

表3 2002—2016年研究區(qū)域溫度等級面積及變化率 Table3 Area and change rate of each temperature grade in the study area in 2002—2016

圖3 研究區(qū)域熱環(huán)境類型尺度景觀指數(shù) Figure3 Landscape index of thermal environment type scale in the study area

2.3 影響熱環(huán)境演變因素分析

以熱島效應(yīng)顯著的2016年為例,應(yīng)用GIS 空間分析模塊,把亮度溫度與城市土地利用分類結(jié)果進(jìn)行疊加,然后運(yùn)用地統(tǒng)計(jì)分析模塊,得到研究區(qū)不同年份內(nèi)不同土地覆蓋類型的地面溫度平均值,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步計(jì)算總體熱環(huán)境貢獻(xiàn)指數(shù)(THI)與熱環(huán)境效應(yīng)貢獻(xiàn)指數(shù)(WHI)(表4)。

從表4可以看出,按平均溫度由高到低的順序排列表現(xiàn)為建設(shè)用地＞耕地＞草地＞水體＞林地,建筑地溫度最高,這是由于其下墊面主要由非滲透性表面構(gòu)成,地表蒸散能力較低,其熱容量小,而熱傳導(dǎo)率和熱擴(kuò)散率大,在接受太陽輻射后導(dǎo)致周圍的大氣擴(kuò)散,致使周圍溫度比有植被覆蓋的地區(qū)要高;水體與林地平均溫度較低,主要是水體和高大植被 可以通過蒸發(fā)或蒸騰作用降低所處地表中的熱量。本研究城市水體的平均溫度比林地稍大,這應(yīng)與水體的分布以及周邊地類有關(guān),林地地形均較高且連片分布,受其他地類的熱輻射影響較小,而水體周邊多有建設(shè)用地且地勢較低,因而溫度較林地稍高。本研究中耕地溫度較高,這應(yīng)與研究所用影像處于非耕作時期有關(guān),耕地溫度受人為影響比較大,當(dāng)氣候適宜、被耕種時,植被覆蓋率高;氣候偏干、被人為撂荒時,則植被覆蓋率低,甚至與裸地?zé)o異。

從各土地利用類型的總體熱環(huán)境貢獻(xiàn)指數(shù)(TPI)來看,其大小排序與平均溫度排序一致,建設(shè)用地、耕地和草地指數(shù)為正,表明建設(shè)用地、耕地和草地的平均溫度高于區(qū)域平均溫度,而水體和林地則低于平均溫度。從各土地利用類型的面積加權(quán)熱環(huán)境貢獻(xiàn)指數(shù)(WHI)來看,對熱環(huán)境貢獻(xiàn)最大的地類為建設(shè)用地,其貢獻(xiàn)指數(shù)為0.1,其次為耕地,指數(shù)為0.06,再是草地,指數(shù)為0.04,林地和水體對熱環(huán)境有抑制效果,貢獻(xiàn)指數(shù)分別為-0.15 和-0.05,林地對熱環(huán)境效應(yīng)的抑制效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于水體,與其特有的空間分布、面積占比及空間形態(tài)密切相關(guān)。

表4 2016年研究區(qū)域各土地利用類型的熱環(huán)境效應(yīng) Table4 Thermal environmental effects of land use types in the study area in 2016

為了進(jìn)一步研究各溫度等級在研究區(qū)域土地利用類型上的分布情況,本文利用GIS 統(tǒng)計(jì)2016年各種地類內(nèi)部不同地溫等級的面積比例(表5)。從表5可以看出,不同土地利用類型內(nèi)各相對地溫等級所占比例相差很大,建設(shè)用地均在高溫區(qū)、次高溫區(qū)2 個等級中所占面積最大,研究時段的耕地在高溫區(qū)所占比率較大,草地在次高溫區(qū)所占比率較大,而水體、林地則在低溫與次低溫區(qū)2 個等級中占非常大的比例。由此可見,建設(shè)用地與耕地對贛西城市熱島效應(yīng)的貢獻(xiàn)最大,而水體和林地則對熱島效應(yīng)有非常顯著的抑制作用。

表5 2016年各土地利用類型地表熱環(huán)境等級比例(%) Table5 Ratio of surface thermal environment grades of each land use type in the study area in 2016 (%)

3 討論與結(jié)論

大量研究表明,多數(shù)大型城市中心區(qū)域的溫度高于郊區(qū),低溫一般分布于海拔較高、植被覆蓋度高的區(qū)域和水體[21-23],這是由于城市人口與經(jīng)濟(jì)的高速增長,引起區(qū)域土地利用/覆被變化,一些自然植被、土壤表面逐步被不透水面代替,城市下墊面的熱輻射性質(zhì)發(fā)生顯著的變化,從而造成城市空間 地表熱環(huán)境的巨大差異[24-25],本文的研究也有類似結(jié)果。對于中小城市而言,近些年來熱島效應(yīng)也具有快速增長的趨勢,如本研究中萍鄉(xiāng)、宜春和新余城區(qū)高溫與次高溫區(qū)面積比例明顯增加,從城市熱力景觀格局的變化來看,次高溫區(qū)斑塊破碎程度變小,連接加強(qiáng),且其優(yōu)勢度也在增加,三市在2002年中溫區(qū)占絕對優(yōu)勢的格局逐步被打破,優(yōu)勢度下降且破碎化程度增加,但宜春、新余城區(qū)次低溫斑塊優(yōu)勢度有所增強(qiáng),連通性水平有所提高,增加區(qū)域主要集中在宜春與新余市區(qū)南部,這里包括明月山與仙女湖自然風(fēng)景區(qū),隨著城市重視旅游發(fā)展與自然環(huán)境,管理部門增強(qiáng)了對生態(tài)建設(shè)與保護(hù),原有的次低溫水體、林地等景觀面積有所擴(kuò)大。

耕地與人為活動關(guān)系密切,通過遙感影像計(jì)算獲得地表溫度會受獲取時間影響,不同時間差別較大。本研究選取獲取影像在大部分農(nóng)作物非種植期,因此得出耕地?zé)岘h(huán)境溫度與貢獻(xiàn)值較大。水體和林地對緩解城市熱島效應(yīng)有明顯作用,草地降溫效應(yīng)有限,這個結(jié)果也與謝啟姣對武漢市熱島效應(yīng)的研究類似,因此城市綠地建設(shè)應(yīng)提高綠量、注重綠地內(nèi)部結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)垂直綠化等[10]。對于考慮城市降溫功能的公園規(guī)劃,要盡量增加水體與林地的比例,起到降溫效果。

中小城市相對大城市來說,盡管熱島效應(yīng)也在增加,但相對易緩解,如將人流集中的商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)分散規(guī)劃,并增加公園綠地等措施,可以起到較好效果。

綜上分析,本研究得到的主要結(jié)論如下:

(1)2002—2016年,隨著城市化的發(fā)展,城市建設(shè)用地的增加,贛西三市高溫與次高溫面積擴(kuò)大,熱島效應(yīng)明顯增強(qiáng),三市總體熱島強(qiáng)度增加比例為:萍鄉(xiāng)＞宜春＞新余;由熱島分布來看,萍鄉(xiāng)熱島區(qū)域集中于城區(qū)北部,宜春和新余主要集中在城區(qū)中部區(qū)域,三市南部區(qū)域低溫與次低溫面積較多,且有擴(kuò)大趨勢。

(2)由景觀格局演變分析,2002—2016年來中溫區(qū)斑塊優(yōu)勢度降低明顯,斑塊破碎化加強(qiáng),次低溫與次高溫優(yōu)勢度增加較多,且形狀復(fù)雜程度降低,景觀破碎化減少,具有形成大斑塊的趨勢;此外,萍鄉(xiāng)的高溫區(qū)斑塊破碎化程度加強(qiáng),宜春和新余高溫區(qū)斑塊破碎化程度增加不多。

(3)從2016年數(shù)據(jù)的不同土地利用類型上看,建設(shè)用地平均地溫與熱環(huán)境貢獻(xiàn)最高,耕地、草地次之,水體、林地最低。同時,建設(shè)用地在高溫區(qū)、次高溫區(qū)2 個等級所占比例最大,可見其對熱島效應(yīng)的貢獻(xiàn)最大,而水體和林地對城市熱島效應(yīng)具有顯著的抑制效果。