邊曉輝， 劉 燕， 丁倩倩， 劉友存

(1.江西理工大學(xué) 建筑與測(cè)繪工程學(xué)院, 江西 贛州 341000； 2.江西理工大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院, 江西 贛州 341000)

自19世紀(jì)Lake Howard以倫敦市中心氣溫與郊區(qū)為例進(jìn)行了“城市熱島”的研究以來(lái)，人們開(kāi)始關(guān)注城市地表溫度的變化[1-3]。由于遙感技術(shù)的不斷發(fā)展為地表溫度反演提供了有效的幫助，加快了城市熱島效應(yīng)的研究步伐[4-5]。近年來(lái)，隨著全球氣溫的上升和城市化進(jìn)程的不斷加快，城市熱島效應(yīng)的研究成為熱門(mén)話題[6-7]。城市熱島效應(yīng)主要是受城市擴(kuò)張而引起地表下墊面的改變產(chǎn)生的熱力效應(yīng)和人為活動(dòng)等因素的影響，城市地表溫度的不斷上升直接影響城市環(huán)境、空氣質(zhì)量、能源消耗，并對(duì)人類的身體健康有極大的危害性[8-10]。地表溫度上升的內(nèi)在動(dòng)力是土地利用/覆被的變化，因而從土地利用/覆被的變化入手去研究和解決城市熱島效應(yīng)是先決條件[11]。國(guó)內(nèi)熱島效應(yīng)方面的研究大多是以北、上、廣、深等一線大城市為主。崔林林等[12]通過(guò)地表溫度反演和植被指數(shù)以及城區(qū)的劃分研究了成都市熱島效應(yīng)和下墊面的關(guān)系；白麗月[13]以福州市區(qū)為例，通過(guò)劃分核心區(qū)和非核心區(qū)，研究了城市熱島效應(yīng)和土地利用及植被覆蓋之間的關(guān)系；劉航等[14]利用單窗算法反演了武漢市近10a的地表溫度，探討了建設(shè)用地面積變化和地表溫度之間的關(guān)系；周夢(mèng)宇等[15]研究了南昌市LUCC的變化對(duì)城市熱島效應(yīng)的影響。以上主要是以省會(huì)城市為主而展開(kāi)的城市熱島效應(yīng)研究，不僅對(duì)于三、四線城市的地表溫度變化的研究尚未得到足夠的重視，而且缺乏土地利用/覆被的變化(LUCC)引起地表下墊面的改變而導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)變化方面的探討。本文利用浙江省湖州市區(qū)4期遙感影像，運(yùn)用土地利用類型開(kāi)發(fā)度和重心偏移的方法解譯地表溫度的變化，并利用主成分分析方法綜合分析該地區(qū)的LUCC與地形因素對(duì)地表溫度的影響，以期為中小城市(尤其是太湖流域)的城市功能分區(qū)與布局、生態(tài)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)域概況

湖州市地處浙江省北部，靠近省會(huì)城市杭州，依太湖南岸而建，與蘇南地區(qū)相接壤，是具有兩千多年歷史的文化古城。介于119°51′—120°29′E，30°36′—30°57′N(xiāo)之間，占地面積1 570 km2。湖州市分為南潯區(qū)和吳興區(qū)，吳興區(qū)地勢(shì)起伏較大，尤其是西部多為山地丘陵；而南潯區(qū)為沖積平原，地勢(shì)平緩。整個(gè)區(qū)域地勢(shì)高差相對(duì)較小，尤其是南潯區(qū)，以建設(shè)用地和耕地為主。研究區(qū)坡度介于0°～30°之間，最高海拔(626 m)位于吳興區(qū)西南部。湖州市屬于北亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，降水充沛，年降水量可達(dá)761～1 850 mm，全年平均氣溫12.2～17.3 ℃，且因其北依太湖，市區(qū)水系發(fā)達(dá)，水網(wǎng)密集，有利于緩解城市熱島效應(yīng)和防旱排澇。

1.2 資料來(lái)源與處理

基于湖州市區(qū)的四期遙感影像主要來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)，LandsatTM影像有2000年9月7日、2005年3月7日、2010年5月24日和2015年10年13日的LandsatOIL影像，云量均小于1，且研究區(qū)域?yàn)闊o(wú)云區(qū)；DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于ASTER-GDEMDEM30 m，主要用于獲取湖州市區(qū)地形高差；湖州市區(qū)行政矢量邊界來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心。幾何校正、裁剪、監(jiān)督分類、以及地表溫度反演等步驟均在ENVI5.3中完成。地表溫度反演中為保證數(shù)據(jù)的可靠性，采用9—10月份這個(gè)時(shí)段的影像，第2期數(shù)據(jù)用2005年10月17日的影像，2010年未找到合適的時(shí)段影像，故與其余兩期影像采用原數(shù)據(jù)。監(jiān)督分類中將土地利用類型分為林地、草地、耕地、水域、建設(shè)用地和其他用地(裸地、未利用土地和交通用地)6大類。采用最大似然值分類法，得到總體分類精度都在98%以上，Kappa系數(shù)均在0.95以上。并利用ArcGIS10.2進(jìn)行柵格與矢量格式轉(zhuǎn)換、面要素轉(zhuǎn)點(diǎn)要素、地表溫度重分類及其區(qū)域數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。再利用SPSS22進(jìn)行主成分分析和線性回歸分析。

2 研究方法

2.1 土地利用/覆被動(dòng)態(tài)變化

土地利用/覆被動(dòng)態(tài)度和開(kāi)發(fā)度都是用來(lái)描述土地利用/覆被變化，動(dòng)態(tài)度主要用于土地利用整體格局分布的變化分析，而開(kāi)發(fā)度主要是對(duì)單一土地利用類型的變化進(jìn)行分析。兩者都對(duì)于土地利用/覆被變化的研究與分析有顯著的作用[16-18]。研究區(qū)域土地利用/覆被整體變化速度的計(jì)算公式：

(1)

式中：LU——綜合土地利用動(dòng)態(tài)度〔LU取值分為4種情況，第一緩慢變化(0～3%)；第二慢速變化(4%～12%)；第三快速變化(13%～20%)；第四急速變化(21%～25%)〕； ΔLUi-j——第i種土地利用類型從初到末轉(zhuǎn)換為其余土地利用類型的面積總和(hm2)； LUi——研究初期第i種土地利用類型的面積(hm2)；T——時(shí)間(a)。

土地利用類型開(kāi)發(fā)度的計(jì)算公式：

(2)

式中：LUD——土地利用類型的開(kāi)發(fā)度(%);Dab——從初期到末期，其余土地利用類型轉(zhuǎn)換為第a類土地的面積之和(hm2);Ua——初期a類土地利用類型的面積(hm2)。

2.2 土地利用/覆被重心偏移

利用土地利用重心轉(zhuǎn)移可以從宏觀上得到土地利用類型在空間上的變化特征，有利于分析土地利用類型在空間上的具體轉(zhuǎn)移量[19-21]。土地利用重心轉(zhuǎn)移計(jì)算公式：

(3)

式中：D——土地利用重心轉(zhuǎn)移距離；xt+1，yt+1——t+1時(shí)土地利用重心點(diǎn)x，y的坐標(biāo)；xt和yt——t時(shí)土地利用初期重心點(diǎn)的x，y的坐標(biāo)。

2.3 地表溫度反演

地表溫度的反演過(guò)程中應(yīng)用了輻射傳輸方程法，也稱為大氣校正法[21-24]。在獲取地表溫度值上有一定的優(yōu)勢(shì)和準(zhǔn)確性。其主要的輻射傳輸方程如式：

B(TS)=〔Lλ-L↑-τ·(1-ε)L↓〕/τ·ε

(4)

TS=K2/ln〔K1/B(TS)+1〕

(5)

式中：B(TS)——黑體在TS溫度下的地表輻射亮度值；Lλ——熱紅外輻射亮度值；ε——地表輻射率；τ——大氣在熱紅外波段的透過(guò)率；L↑，L↓ ——大氣向上和向下輻射量度值；TS——地表真實(shí)溫度(℃)；K1和K2——傳感器發(fā)射前預(yù)設(shè)的常量。Landsat5和landsat8的值分別為，K2=1 206.56K，和，K2=1 321.078 9K。其式(4)中的τ，L↑和L↓這3個(gè)值是通過(guò)NASA官網(wǎng)(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)輸入相應(yīng)的參數(shù)求得。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用/覆被變化分析

3.1.1 土地利用/覆被數(shù)量變化 湖州市區(qū)近15 a的土地利用/覆被面積變化如圖1所示。15 a中林地面積從2000年的152.16 km2減少至2015年的72.35 km2，其中2000—2010年面積減少量尤為顯著，2010—2015年間面積略有回升。耕地總體面積下降7%，由2000年的544.98 km2下降至2015年的431.37 km2，2010年耕地面積達(dá)到最大值660.2 km2，2010—2015年耕地面積下降非常顯著。其他用地面積在2000—2010年急劇下降，主要是裸地及未利用土地的面積被大量占據(jù)，而城市交通用地占地面積相對(duì)較少。水域和草地的面積未發(fā)生明顯的變化，2015年分別占城區(qū)面積的6.6%和11.3%。建設(shè)用地的面積一直是處于迅速增長(zhǎng)的階段，由2000年占地面積14%增加至2015年的50%，主要是因?yàn)?000年以來(lái)中國(guó)城市化進(jìn)程的步伐加快，及其城市人口的逐漸增多所致。

圖1 2000-2015年湖州市土地利用類型面積變化特征

3.1.2 土地利用/覆被動(dòng)態(tài)變化分析 運(yùn)用土地利用動(dòng)態(tài)度式(1)和土地利用開(kāi)發(fā)度式(2)兩種方法，結(jié)合土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的數(shù)據(jù)，得到了湖州市區(qū)土地利用的動(dòng)態(tài)變化值(表1)。從表1可看出，湖州市區(qū)土地利用/覆被的變化由慢速變化過(guò)渡到了緩慢變化，近15 a中綜合土地利用動(dòng)態(tài)度一直處于下降趨勢(shì)。15 a中建設(shè)用地的開(kāi)發(fā)度在其余土地利用類型中的占比一直保持著最高值，但其值有所下降；林地的開(kāi)發(fā)度在2010—2015年達(dá)到最大值13.7%，表明林地面積回升，對(duì)于林地的保護(hù)意識(shí)增強(qiáng)；草地開(kāi)發(fā)度在2005—2010年有最大值8.4%，2010—2015年開(kāi)發(fā)度下滑，說(shuō)明對(duì)于草地的轉(zhuǎn)換正在縮減；水域的開(kāi)發(fā)度在2000—2005年最大，其值為10.3%，且水域面積在2005年也達(dá)到最大值，說(shuō)明城區(qū)內(nèi)水域這段時(shí)間有擴(kuò)張且達(dá)到了頂峰；耕地的開(kāi)發(fā)度一直處于下降，說(shuō)明其余土地類型對(duì)于耕地的補(bǔ)充越來(lái)越少；其它用地的開(kāi)發(fā)度在2010—2015年最大，其值為10.7%，其主要原因是市區(qū)內(nèi)的道路基本擴(kuò)張，裸地和未利用土地減少后未有回補(bǔ)。

表1 湖州市土地利用/覆被類型開(kāi)發(fā)度

3.1.3 土地利用/覆被重心轉(zhuǎn)移分析 由于林地、草地、其它用地面積大多位于吳興區(qū)，而3者在南潯區(qū)所占面積較小，但耕地、水域和建設(shè)用地3者在兩大區(qū)域分布均勻，并占總城區(qū)面積的80%以上，因此選取了耕地、建設(shè)用地和水域作為土地利用類型重心遷移研究對(duì)象。3種土地利用類型重心分布：①吳興區(qū)的土地利用類型重心分布比較集中，均靠近南潯區(qū)的邊界處。而南潯區(qū)的土地利用類型重心分布成“一”字型展開(kāi)，并位于南潯區(qū)中心位置；②近15 a中，各時(shí)段的土地利用重心轉(zhuǎn)移量南潯區(qū)普遍大于吳興區(qū)。吳興區(qū)和南潯區(qū)耕地面積先向西偏移，然后向西南方向偏移，2010—2015年間吳興區(qū)繼續(xù)向西南方向偏移，但南潯區(qū)改向東南方向偏移；3個(gè)時(shí)期的偏移量均是第2個(gè)時(shí)期最高，第3個(gè)時(shí)期最低，吳興區(qū)耕地一共向西南方轉(zhuǎn)移3.05 km2，南潯區(qū)耕地向西南轉(zhuǎn)移1.68 km2。吳興區(qū)和南潯區(qū)水域在第1時(shí)期內(nèi)都向東偏移，南潯區(qū)有最大偏移量1.30 km2；而第2時(shí)期內(nèi)吳興區(qū)向東南偏移，并有最大偏移量2.03 km2，但南潯區(qū)向東北偏移；第3時(shí)期內(nèi)吳興區(qū)向西偏移，南潯區(qū)向西南方向偏移；總體上看吳興區(qū)和南潯區(qū)都向東南方向偏移，偏移量分別為2.21 km2和1.34 km2。兩大區(qū)域的建設(shè)用地重心偏移量在第2時(shí)期最大；并且3個(gè)時(shí)期中偏移方向各不相同；整體上吳興區(qū)建設(shè)用地向西南偏移0.76 km2，南潯區(qū)建設(shè)用地向東北方偏移2.85 km2。

3.2 地表溫度變化分析

土地利用類型的溫度區(qū)間分布如表2所示。根據(jù)土地利用類型的分布范圍將溫度分為3個(gè)區(qū)間，水域所屬的區(qū)間溫度最低，分為低溫區(qū)；耕地、草地和林地所在區(qū)域的溫度比較集中，很難區(qū)分溫度等級(jí)，又因最大值與最小值的差值較小，所以將這三者所屬的溫度區(qū)間定義為常溫區(qū)；建設(shè)用地和其它用地的面積所屬的區(qū)域定義為高溫區(qū)[25-27]。

從表2可以看出3個(gè)溫度區(qū)間的溫度都呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，地表平均溫度也在上升，2015年的平均溫度已經(jīng)位于高溫區(qū)，說(shuō)明城市化的快速發(fā)展對(duì)于地表溫度的影響較大，與彭保發(fā)等[28]，Xiao等[29]對(duì)于上海市等地區(qū)城市土地利用變化對(duì)地表溫度影響的研究結(jié)果一致。

表2 湖州市土地利用類型對(duì)應(yīng)的溫度分布區(qū)間特征

湖州市區(qū)近15 a地表溫度的空間變化可由圖2看出。自2000年以來(lái)，湖州市區(qū)高溫區(qū)的面積呈先減后增的狀態(tài)，隨著地表整體溫度的升高，高溫區(qū)的面積也在不斷的增大。從2000年的31.7 ℃增加到2015年的38.5 ℃，并且高溫區(qū)的變化是以城市中心為主不斷的向外擴(kuò)張，2015年高溫區(qū)已經(jīng)覆蓋整個(gè)城區(qū)一半以上的區(qū)域。2000年低溫區(qū)的面積較小，主要分布在南潯區(qū)水系密集地區(qū)；高溫區(qū)區(qū)域面積相對(duì)較小，并且以點(diǎn)狀形式分布；常溫區(qū)面積占整個(gè)區(qū)域的大部分。

2005年中，低溫區(qū)的面積呈現(xiàn)增長(zhǎng)，吳興區(qū)的低溫區(qū)面積增加較為顯著，主要以林草地區(qū)域?yàn)橹?，而且低溫區(qū)間的溫度值相比前一期下降2 ℃；高溫區(qū)面積有所增加，大多位于南潯區(qū)東北處；低、高溫兩者之間有明顯的緩沖區(qū)域常溫區(qū)，其面積有所減少。2010—2015年中，高溫區(qū)呈現(xiàn)出顯著性增長(zhǎng)趨勢(shì)，變化主要以地勢(shì)平坦的南潯區(qū)為主，吳興區(qū)相對(duì)比較緩慢；2010年之后低溫區(qū)回歸到受水體的變化而變化，主要以南潯區(qū)水系為主。隨著整體溫度區(qū)間值的不斷上升，常溫區(qū)溫度值差相對(duì)比較穩(wěn)定，但所占的面積比重逐漸下降，分布情況受高溫區(qū)的影響而破碎程度加重。

圖2 2000-2015年湖州市地表溫度空間分布特征

3.3 LUCC與地表溫度變化分析

由湖州市區(qū)土地利用類型與地表溫度的變化可得出，該地區(qū)溫度從高到低的土地利用類型依次是：建設(shè)用地>其他用地>耕、林、草地>水域，與崔林林等[12]等的研究結(jié)果具有一致性。水域一直保持著最低溫度，隨著水域面積的變化低溫區(qū)的面積也有所變化，2005年中水域的開(kāi)發(fā)較大，面積有所增加，導(dǎo)致低溫區(qū)的面積大量擴(kuò)增。此外，水域面積的增加可以促進(jìn)周邊環(huán)境下墊面的地表溫度降低，主要包含的土地利用類型有耕地、草地和林地；反之，林、草、耕地的地表溫度會(huì)升高。因?yàn)楹菔袇^(qū)的水系比較發(fā)達(dá)，水網(wǎng)分布密集，在高溫區(qū)面積的不斷擴(kuò)張下，也有大量小面積的低溫區(qū)存在，這有利于控制地表溫度的快速增長(zhǎng)。由圖3可得出林地、草地和耕地所在區(qū)域一直屬于常溫區(qū)，是隨著總體溫度的上升與下降在變化，從而可以得出這3種土地利用類型在地表溫度的變化中有一定的抑制作用，如果其面積不斷的減少，將會(huì)導(dǎo)致地表溫度的逐漸增長(zhǎng),這一結(jié)果與孫芹芹等[19]，馬安青等[20]，樊亞鵬等[26]多位學(xué)者所得的結(jié)果保持了相同性。隨著湖州市區(qū)對(duì)建設(shè)用地的不斷開(kāi)發(fā)，面積逐漸增加，使得地表的透水性能變差，再加建筑體本身的鋼筋混泥土材料吸熱保溫性好，抑制作用的土地利用類型面積的不斷較少，導(dǎo)致高溫區(qū)域的面積日益擴(kuò)大。由地表溫度空間分布圖可看出，高溫區(qū)面積分布也隨著建設(shè)用地的重心偏移，吳興區(qū)的高溫區(qū)也向西南方向轉(zhuǎn)移，南潯區(qū)的高溫區(qū)向東北方向偏移。

3.4 主成分分析

主成分分析主要根據(jù)變量之間的轉(zhuǎn)換保持總方差不變的原理，利用降維的優(yōu)勢(shì)使新產(chǎn)生的變量將原有的信息更加集中化的表現(xiàn)出來(lái)[30]。雖然對(duì)于地表溫度的影響因素眾多，不同的因素對(duì)其影響程度各不相同。本文主要借助坡度、坡向、高程、林地、草地、耕地、水域、建設(shè)用地和其他用地9種因素用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析。表3是不同時(shí)間段各影響因子的總方差分解，表中可以看出2000年和2005年前4個(gè)主成分的特征值占去了總方差的90%以上，并且第一主成分貢獻(xiàn)率分別為59.22%和65.15%。2010年和2015年是前5個(gè)主成分的特征值占總方差的90%以上，且第一主成分的貢獻(xiàn)率均占據(jù)各時(shí)段的最大比例，但貢獻(xiàn)率的值較前一時(shí)段有所減小。在所有的主成分中第一主成分貢獻(xiàn)率均為最大值，其前兩個(gè)主成分基本包含了9種影響因子。

表3 主成分的特征值和貢獻(xiàn)率

表4為旋轉(zhuǎn)后的主成分荷載矩陣。從表4中可以看出2000年，第一主成分在林地、建設(shè)用地、其它用地和水域上有較大的荷載，并且荷載量逐次下降，其因子的荷載值都大于0.9；第二主成分在坡向和高程有較小的荷載。2005年第一主成分在六種土地利用類型因子上均有超過(guò)0.9的荷載值；第二主成分在坡度和高程上有較大的荷載，荷載值都大于0.9。2010年第一主成分在耕地、建設(shè)用地和其它用地上有較大荷載，荷載值依次降低，且均大于0.8；第二主成分在坡度和高程上均大于0.9的荷載值。2015年水域、耕地、草地和林地分別在第一主成分上的荷載值依次降低，并且整體荷載值有所減?。坏诙鞒煞忠彩窃谄露群透叱躺嫌休^大的荷載。綜上可得，不同時(shí)期第一主成分中有較大荷載的都是土地利用類型，說(shuō)明地表覆被的變化對(duì)于溫度的改變有一定的影響作用，第二主成分中有較大荷載的為坡度和坡向，說(shuō)明地形因素也對(duì)于地表溫度變化有一定的相關(guān)性。

表4 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

注：a為坡度；b為坡向；c為高程；d為林地；e為草地；f為耕地；g為水域；h為建設(shè)用地；i為其他用地。

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

因?yàn)楹菔袇^(qū)地勢(shì)高差原因，導(dǎo)致該地區(qū)的垂直氣候較顯著。另外，近年來(lái)城市聚落發(fā)展較快，全球氣溫不斷上升等因素，致使長(zhǎng)三角地區(qū)的城市帶溫度不斷上升。如何對(duì)城市地表溫度影響因素的荷載進(jìn)行研究，已成為一種不可避免的問(wèn)題。利用地形、地貌、氣候等因素對(duì)湖州市區(qū)地表溫度的定量與定性研究，可以為該地區(qū)的規(guī)劃發(fā)展等相關(guān)工作提供有效的理論支撐。但本文未從氣候因素和季節(jié)性時(shí)期方面著手進(jìn)行系統(tǒng)的研究與分析，由于缺乏氣候數(shù)據(jù)和遙感影像的不足，導(dǎo)致未在地表溫度的反演上與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，也沒(méi)有從季節(jié)性方面對(duì)地表溫度進(jìn)行詳細(xì)的探討。

4.2 結(jié) 論

利用四期Landsat TM和OIL遙感影像對(duì)湖州市區(qū)的土地利用覆被進(jìn)行分類，并反演了地表溫度。主要分析了土地利用類型的動(dòng)態(tài)變化與重心偏移，并結(jié)合地表溫度分析了土地利用類型下墊面的變化對(duì)溫度的影響，得出結(jié)論如下：

(1) 林地和草地主要位于吳興區(qū)，草地和水域未發(fā)生顯著變化，而林地、耕地和其它用地面積大量減少，建設(shè)用地大量開(kāi)發(fā)，2015年占城區(qū)面積50%；綜合土地利用動(dòng)態(tài)度逐漸減小，土地利用類型處于慢速變化中。兩大區(qū)域的耕地重心都向西南轉(zhuǎn)移，吳興區(qū)建設(shè)用地向西南轉(zhuǎn)移，南潯區(qū)建設(shè)用地向東北轉(zhuǎn)移。

(2) 2000—2015年中地表溫度處于上升階段，低溫區(qū)、常溫區(qū)和高溫區(qū)的溫度都在上升，由2000年的31.7 ℃上升至2015年的38.5 ℃。隨著高溫區(qū)的面積不斷增加，常溫區(qū)的面積逐漸減小，并且面積分布破碎化加劇。

(3) 由于湖州市區(qū)建設(shè)用地的不斷開(kāi)發(fā)，導(dǎo)致地表溫度大面積升高。耕地、草地和林地三者土地利用類型對(duì)地表溫度的上升有一定的抑制作用，水域面積的變化可以直接影響周?chē)恋乩妙愋拖聣|面溫度的升降。

(4) 2000—2015年湖州市區(qū)地表溫度的主導(dǎo)影響因素主要由第一、二主成分貢獻(xiàn)，第一主成分貢獻(xiàn)率最高，且影響因子的荷載均屬于土地利用類型，第二主成分影響因子荷載都位于地形因素當(dāng)中。