張周逸林, 申廣榮, 張婧穎, 楊偉才

(1.上海交通大學(xué) 農(nóng)業(yè)與生物學(xué)院 低碳農(nóng)業(yè)研究中心, 上海 200240; 2.農(nóng)業(yè)部都市農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 上海 200240;3.國(guó)家林業(yè)局 上海城市森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站, 上海 200240; 4.上海聚隆生態(tài)科技有限公司, 上海 200090)

伴隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市土地利用格局在城市化影響下快速變化，自然植被、耕地、水體等逐漸被建筑、道路等不透水地面取代[1-2]，不同下墊面的輻射、熱能轉(zhuǎn)換、空氣動(dòng)力等條件不同，引發(fā)了城市地表熱力學(xué)屬性的變化[3]，進(jìn)而產(chǎn)生了城市“熱島效應(yīng)”等生態(tài)環(huán)境后果。同時(shí)，在大尺度上城市白天存在著明顯低于周圍環(huán)境溫度的“冷島”，即“冷島效應(yīng)”。因而，不同土地覆蓋類型對(duì)地表溫度的聯(lián)合影響效應(yīng)成為了人們關(guān)注的重要內(nèi)容。

一般認(rèn)為，城市中各類地物類型面積比與地表溫度均具有一定的相關(guān)性，但差異性較大。其中，建筑用地、裸地與地表溫度呈正相關(guān)，林地、水體與地表溫度呈負(fù)相關(guān)[4]。水體和林地在緩解城市熱島效應(yīng)方面作用十分顯著，城市綠地包括草地、林地、喬灌草混交地能夠減緩熱島效應(yīng)，具有“冷島效應(yīng)”。不同的學(xué)者認(rèn)為綠地和水體的冷島效應(yīng)強(qiáng)度不一致[5-6]，不同月份綠地與水體的冷島強(qiáng)度也出現(xiàn)不同[7]，說(shuō)明時(shí)間是影響冷島作用的重要因素[8]。另外，城市土地覆蓋及熱環(huán)境有著明顯的空間異質(zhì)性特征，熱島和冷島效應(yīng)與土地覆蓋密切相關(guān)。丁海勇等[9]發(fā)現(xiàn)2000—2015年15 a間南京市熱島強(qiáng)度逐年增強(qiáng)，市區(qū)溫度明顯高于郊區(qū)，且南京區(qū)域內(nèi)存在多個(gè)熱島中心，均為城鎮(zhèn)建筑區(qū)域或人類活動(dòng)較為頻繁的商業(yè)區(qū)居民區(qū)及工業(yè)區(qū)域。仇寬彪等[10]研究表明北京市區(qū)主要公園內(nèi)地表溫度(28.91 ℃)顯著低于北京市五環(huán)內(nèi)平均地表溫度(30.67 ℃)。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外開(kāi)展了大量關(guān)于城市地表熱環(huán)境結(jié)構(gòu)與地物特征的相關(guān)性分析研究[11-13]。許多研究認(rèn)為隨著與市中心距離的增加，地表溫度平均值與不透水面密度正相關(guān)，與植被密度趨勢(shì)負(fù)相關(guān)，城市中心綠地冷島與郊區(qū)非滲水地面依然可以達(dá)到最大5 ℃的溫差，且不透水面對(duì)地表溫度的增溫效應(yīng)大于植被的冷卻效應(yīng)，城市用地是影響中心城區(qū)熱環(huán)境的決定因素[14-17]。Chen等[18]基于福州市城市綠地空間變化對(duì)地表溫度的影響研究發(fā)現(xiàn)，影響地表溫度變化或有效緩解熱島效應(yīng)的城市綠地面積閾值為0.04 km2。城市熱場(chǎng)的空間格局變化與土地利用變化高度相關(guān)，增加濕地面積及減小景觀斑塊復(fù)雜性都可以緩解熱島效應(yīng)[19-20]。

上海作為國(guó)內(nèi)城市化程度最高、常住人口過(guò)千萬(wàn)的超大城市之一，從1990年開(kāi)始上海城市熱島強(qiáng)度遞增率達(dá)到0.20～0.27 ℃/(10 a)[21]。上海市城市冷島效應(yīng)具有典型性，綠地平均降溫幅度達(dá)到2.63 ℃[22]然而，上海市不僅有高人口密度的中心城區(qū)，郊區(qū)的諸多衛(wèi)星城以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)聚落與中心城區(qū)的城市景觀形成了鮮明對(duì)比。對(duì)于類似上海的超大型城市，其中心城區(qū)與郊區(qū)的(熱)冷島效應(yīng)時(shí)空分布特征特別是土地利用對(duì)地表溫度的響應(yīng)特征還鮮見(jiàn)報(bào)道。本文以上海為例，選取2007，2013年和2017年夏季及冬季共6期Landsat系列多光譜及熱紅外影像數(shù)據(jù)，通過(guò)反演地表溫度，分析解譯中心城區(qū)及城郊土地利用信息，基于ArcGIS的FishNet工具構(gòu)建的研究區(qū)矢量網(wǎng)格，深入分析城市內(nèi)外圈層地表溫度與土地利用類型之間的量化關(guān)系，探究地表溫度對(duì)不同土地利用類型的響應(yīng)特征，力求為城市建設(shè)和規(guī)劃設(shè)計(jì)提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)及研究方法

1.1 研究區(qū)概況

上海市位于120°51′—122°12′N，31°40′—31°53′E，全市總面積6 340.5 km2，其中外環(huán)內(nèi)城區(qū)面積680 km2，外環(huán)外面積5 660.5 km2。2019年末常住人口達(dá)到2.43×107人，城市化發(fā)展迅速，截至2018年上海市城鎮(zhèn)化率已達(dá)到88%，是中國(guó)城市化程度最高的城市。全市多年平均氣溫15.2～15.7 ℃，最冷月(1月)平均氣溫4.8 ℃，最熱月(7月)平均氣溫28.6 ℃。國(guó)土資源調(diào)查及第六次人口普查表明，截至2010年上海市外環(huán)內(nèi)外人口密度分別為1.68×104人/km2, 1.90×103人/km2；上海市耕地、林地、草地等綠地比例達(dá)到47.32%，建設(shè)用地比例43.77%，未利用荒地比例0.44%，灘涂、河流、湖泊等水體比例8.48%。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

本文以10 a作為時(shí)間尺度，基于研究區(qū)天空云量和夏冬季節(jié)期限兩項(xiàng)指標(biāo)，選取成像質(zhì)量相對(duì)完整的Landsat 5 TM(2007年2月2日、2007年7月28日)和2013年升空的Landsat 8 OLI/TIRS影像數(shù)據(jù)[23](2013年8月29日、2013年12月3日、2017年8月24日、2018年1月15日)解譯提取研究區(qū)土地利用類型信息，并通過(guò)熱紅外通道數(shù)據(jù)反演地表溫度。影像的成像時(shí)間均為上午10∶30左右，研究區(qū)上空云量均小于5%，數(shù)據(jù)質(zhì)量良好，地物識(shí)別度較高。本研究在對(duì)獲取的圖像數(shù)據(jù)使用ENVI進(jìn)行輻射校正、FLAASH大氣校正后，應(yīng)用單窗算法基于六期熱紅外波段分別反演生成同期城市地表溫度信息。同時(shí)利用Landsat不同波段計(jì)算NDVI，NDBI，MNDWI并經(jīng)過(guò)假彩色合成后通過(guò)非監(jiān)督分類和人工目視修正得到6期土地利用類型數(shù)據(jù)。

為提高圖像分類精度和土地利用信息提取的精確性，研究利用Google Earth Pro 7.3下載的2007，2013，2017年高分衛(wèi)星影像，以及相關(guān)的土地利用資源調(diào)查矢量圖等作為參考和解譯的輔助信息。

1.3 地表溫度反演

地表溫度(land surface temperature, LST)反映的是傳感器在衛(wèi)星高度下探測(cè)到的地面熱輻射強(qiáng)度所對(duì)應(yīng)的溫度，LST反演采用Qin等[24]的單窗算法，通過(guò)地表比輻射率、大氣透過(guò)率、大氣平均作用溫度可以計(jì)算出地表溫度。地表溫度計(jì)算公式如下：

Ts={a(1-C-D)+〔b(1-C-D)+C+D〕

Tsensor-DTa}/C

(1)

式中：Ts為地表溫度(K)；Tsensor為輻射亮溫；Ta為大氣平均作用溫度(K)；T0為近地面氣溫(K)，可使用Landsat圖像當(dāng)日平均氣溫；τ為大氣透射率，可由NASA大氣校正參數(shù)計(jì)算器獲得(https:∥atmcorr.gsfc.nasa.gov/)；ε為地表比輻射率；a=-67.355 4，b=0.458 6。

利用普朗克公式將熱輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為像元亮度溫度，其公式如下：

(2)

式中：Tsensor表示像元亮溫(K)；K1，K2為常量，其中Landsat 5傳感器K1=607.76 (W·m2)/(sr·μm)，K2=1 260.56 K；Landsat 8傳感器K1=774.89 (W·m2)/(sr·μm)，K2=1 321.08 K。

歸一化植被指數(shù)(NDVI)計(jì)算：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(3)

式中：NIR為傳感器近紅外波段；R為紅外波段。

植被覆蓋率計(jì)算：

pv=(Ni-Ng)/(Nv-Ng)

(4)

式中：pv為植被覆蓋度;Ni為第i個(gè)像元的NDVI值；Nv和Ng分別為研究區(qū)內(nèi)植被和裸地的NDVI值,一般選取研究區(qū)內(nèi)NDVI最大值作為Nv,最小值作為Ng。

1.4 土地利用信息提取

在中國(guó)《城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)》中將城市用地分為12大類：居住用地、公共設(shè)施用地、工業(yè)用地、倉(cāng)儲(chǔ)用地、對(duì)外交通用地、道路廣場(chǎng)用地、市政用地、特殊用地、綠地、林地、水域、裸地。

本文根據(jù)研究重點(diǎn)，在參考《標(biāo)準(zhǔn)與分類準(zhǔn)則》的基礎(chǔ)上綜合Landsat傳感器分辨率及研究區(qū)中心城區(qū)(外環(huán)內(nèi))和城郊區(qū)(外環(huán)外)土地利用特點(diǎn)，將上海市外環(huán)內(nèi)土地利用類型劃分為水體、林地、草地、裸地、非滲水地面5類；將外環(huán)外區(qū)域農(nóng)業(yè)用地與草地林地合并為綠地，把土地覆蓋類型劃分為水體、綠地、裸地、非滲水地面4類。

為更有效和精確地提取研究區(qū)土地利用類型信息，本研究借助ERDAS IMAGINE 2018對(duì)經(jīng)過(guò)輻射校正和大氣校正的圖像首先分別計(jì)算對(duì)植被、建筑用地和水體敏感的歸一化差異植被指數(shù)(normalized difference vegetation index, NDVI)，歸一化差異建筑指數(shù)(normalized differences built-up index, NDBI)和改進(jìn)歸一化差異水體指數(shù)(modified normalized difference water index, MNDWI)，然后以NDBI為紅色、NDVI為綠色、MNDWI為藍(lán)色進(jìn)行RGB假彩色合成，最后采用非監(jiān)督分類法(K-means)對(duì)合成的假彩色圖像進(jìn)行不同圈層的分類，同時(shí)借助高分辨率Google Earth電子地圖和相關(guān)輔助信息進(jìn)行人工目視修正獲得研究區(qū)土地利用信息。

1.4.1 歸一化差異植被指數(shù)(NDVI) 由于綠色植物在紅光波段的強(qiáng)吸收和近紅外波段的強(qiáng)反射光譜特性，利用這一點(diǎn)經(jīng)過(guò)一系列數(shù)學(xué)變換得到的歸一化植被指數(shù)，NDVI可以消除部分因太陽(yáng)輻射、陰影及不同土壤背景產(chǎn)生的光譜誤差，可以較好地提取區(qū)域植被信息，其公式如下：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(5)

式中：NIR為近紅外波段,即TM/OLI第4波段的亮度值;R為紅外波段,即TM/OLI的第3波段亮度值。

1.4.2 歸一化差異建筑指數(shù)(NDBI) 基于建筑物在中紅外波段具有較高光譜反射而在近紅外波段反射降低的原理，NDBI指數(shù)通常用于提取建筑信息，但建筑物在中紅外及近紅外波段反射差異不及植被和水體明顯，在實(shí)際研究中不能單純將NDBI>0作為提取建筑信息的依據(jù)，因?yàn)槁愕亍⑺w等信息會(huì)混雜其中。故提取建筑信息需要NDBI融合NDVI和MNDWI指數(shù)合成之后再進(jìn)行信息提取，其公式如下：

NDBI=(MIR-NIR)/(MIR+NIR)

(6)

式中：MIR為中紅外波段即TM/OLI第5波段亮度值; NIR為近紅外波段即TM/OLI第4波段亮度值。

1.4.3 改進(jìn)歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI) 改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)是在歸一化水體指數(shù)(NDWI)的基礎(chǔ)上，將差異較小的近紅外波段替換為差異更大的中紅外波段之后得到的一種改進(jìn)型指數(shù)，使得水體在MNDWI影像上亮度更高且其他地物亮度更低，其公式如下：

MNDWI=(Green-MIR)/(Green+MIR)

(7)

式中：Green為綠光波段即TM/OLI第2波段亮度值; MIR為中紅外波段即TM/OLI第5波段亮度值。

1.5 不同地類對(duì)地表溫度的影響

為了深入分析研究區(qū)土地利用與地表溫度的定量關(guān)系，本研究利用ArcGIS 10.0軟件，根據(jù)上海市行政區(qū)劃圖以及Landsat TM/OLI影像分辨率，生成研究區(qū)900 m×900 m單元的矢量網(wǎng)格，其中881個(gè)網(wǎng)格覆蓋研究區(qū)外環(huán)內(nèi)區(qū)域，8 484個(gè)網(wǎng)格覆蓋外環(huán)外區(qū)域。通過(guò)分區(qū)統(tǒng)計(jì)獲得每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)地表溫度平均值及每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)不同土地利用類型面積，進(jìn)一步計(jì)算獲得不同土地利用類型在網(wǎng)格中所占面積比例，最后借助SAS 9.4軟件進(jìn)行不同土地利用類型的面積比例與地表溫度的相關(guān)性分析、一元線性回歸及多元線性回歸。

研究區(qū)地表溫度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)公式(8)計(jì)算獲得，并將地表溫度劃分為7類，根據(jù)此等級(jí)劃分法確定熱島區(qū)域(極高溫區(qū)、高溫區(qū)、次高溫區(qū))，中溫區(qū)及冷島區(qū)域(極低溫區(qū)、低溫區(qū)、次低溫區(qū))[25](表1)。

表1 城市地表溫度等級(jí)劃分

(8)

2 研究結(jié)果

2.1 上海地表溫度及土地利用類型時(shí)空變化特征

基于不同年份Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演計(jì)算獲得研究區(qū)地表溫度分布結(jié)果表明，上海市夏季和冬季外環(huán)內(nèi)外具有典型的空間差異(圖1—2)。

圖1 2007，2013，2017年夏季上海市地表溫度分布特征

如圖1所示，夏季，2007，2013,2017年3個(gè)年份上海市平均溫度29.97 ℃，外環(huán)內(nèi)平均溫度34.39 ℃，外環(huán)外平均溫度29.53 ℃，外環(huán)內(nèi)外平均溫差達(dá)4.86 ℃。3個(gè)年份中，上海市外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)5～7成處于次高溫區(qū)，而外環(huán)外區(qū)域僅有2成處于次高溫區(qū)，4成左右處于中溫區(qū)，還有3成左右處于次低溫區(qū)。夏季地表溫度空間特征為外冷內(nèi)熱。

研究區(qū)夏季地表溫度分布特征與其地表覆蓋類型密切相關(guān)。2007，2013,2017年3個(gè)年份外環(huán)外城郊區(qū)域綠地比例平均為53.58%，非滲水地表平均為39.69%；外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)，3個(gè)年份綠地平均比例為16.77%，而非滲水地面積比例平均為80.05%。時(shí)間尺度上，2007—2017年上海市夏季地表溫度總體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，夏季外環(huán)外區(qū)域和外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)地表溫度分別由2007年的32.1 ℃，37 ℃降低到2017年的29.1 ℃和33.5 ℃；外環(huán)內(nèi)外溫差由2007年的4.91 ℃降到2017年的4.39 ℃。其中外環(huán)外區(qū)域平均地表溫度在2007到2013年間下降4.76 ℃，而后到2017年升高1.81 ℃。

相應(yīng)地，外環(huán)外區(qū)域綠地比例由2007年的59.84%降到了2013年的50.26%，而從2013—2017年綠地比例基本保持不變。類似地，上海市外環(huán)內(nèi)中心區(qū)域平均地表溫度從2007到2013年下降4.38 ℃，到2017年又微增0.91 ℃；相應(yīng)地從2007—2017年外環(huán)內(nèi)非滲水地面比例增加1.49%，林地及草地比例增加5.58%。

如圖2所示，冬季2007,2013,2017 3個(gè)年份上海市平均溫度13.21 ℃，外環(huán)內(nèi)平均溫度13.05 ℃，外環(huán)外平均溫度13.23 ℃，外環(huán)內(nèi)外溫差較小。冬季上海市外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)近7成處于中溫區(qū)，而外環(huán)外城郊區(qū)40%～60%處于中溫區(qū)，有20%～30%左右面積處于次高溫區(qū)，總體上地表溫度空間特征為外熱內(nèi)冷。

圖2 2007，2013，2017年冬季上海市地表溫度分布特征

研究區(qū)冬季地表覆蓋類型分布特征為，3個(gè)年份外環(huán)外城郊區(qū)域綠地比例平均20.3%，裸地比例平均23.56%，非滲水地面比例平均為49.87%；外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)，3個(gè)年份綠地平均比例為10.72%，而非滲水地面積比例平均為77.94%。時(shí)間尺度上，2007—2017年上海市冬季地表溫度總體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，冬季外環(huán)外區(qū)域和外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)地表溫度分別由2007年的7.84 ℃和7.34 ℃升高到2017年的14.74 ℃，14.82 ℃；不同年份中冬季外環(huán)內(nèi)外溫差均很小。

其中:冬季上海市外環(huán)外區(qū)域從2007到2013年地表溫度急速上升9.26 ℃,2013到2017年又降低2.36 ℃。同樣地,外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)平均地表溫度從2007到2013年升高9.64 ℃,但到2017年又下降2.16 ℃。3個(gè)年份間,冬季上海市外環(huán)內(nèi)外地表覆蓋類型比例變化平緩。外環(huán)外區(qū)域非滲水地面比例從2007到2017增加了15.92%,綠地比例則減少了8.32%。外環(huán)內(nèi)非滲水地面比例總體減少5.67%,林地及草地比例總體增加4.03%。

2.2 上海外環(huán)線內(nèi)外冷島效應(yīng)相關(guān)因子分析

2.2.1 土地利用類型比例與地表溫度一元線性回歸分析 針對(duì)上海夏冬季地表溫度和土地利用類型的變化特征，基于2007—2017年夏季冬季共6期遙感圖像以及900 m×900 m單元的矢量網(wǎng)格，對(duì)地表溫度與土地利用類型比例定量關(guān)系進(jìn)行詳細(xì)的分析。為排除單因子低比例時(shí)其他因子的影響，回歸分析均剔除了低于5%的土地覆蓋比例數(shù)據(jù)。各土地利用類型比例與地表溫度的相關(guān)性及一元線性回歸分析顯示，土地利用類型所占比例與地表溫度的變化具有極顯著相關(guān)性，其中綠地和水體與地表溫度呈負(fù)相關(guān)，裸地和非滲水地面與地表溫度呈正相關(guān)(圖3—4)。另外，在外環(huán)外城郊和外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)，綠地，草地以及非滲水地面的k值從2007到2013年變化均高于2013—2017時(shí)間段，這一變化趨勢(shì)與對(duì)地表溫度的變化趨勢(shì)一致，也和不同用地類型所占比例的變化趨勢(shì)相同。夏季回歸擬合度非滲水最大，R2為0.7左右，綠地與水體R2均在0.5～0.6之間，表明夏季回歸曲線中非滲水地面比例更貼近地表溫度的變化，而綠地及水體的影響程度則低于非滲水地面。

圖3 2017年夏季上海市外環(huán)內(nèi)外地表溫度與土地利用面積比例

冬夏季上海市外環(huán)內(nèi)外地表溫度分布特征不同，其各土地利用類型比例對(duì)地表溫度的影響特征也不相同。2007，2013，2017年冬季上海市外環(huán)內(nèi)外各地類一元回歸曲線表明(圖4)，外環(huán)外區(qū)域和外環(huán)內(nèi)中心城區(qū)水體k值分別為-3.39，-4.68，-7.16，外環(huán)內(nèi)-0.52，-5.20，-8.16，3個(gè)年份趨勢(shì)相同，外環(huán)內(nèi)外水體降溫效應(yīng)基本一致，總體比夏季低，但到2017年水體由弱冷源轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)冷源，接近夏季的降溫效應(yīng)。外環(huán)外綠地k值3個(gè)年份分別為-2.79，-3.75，-3，綠地對(duì)冬季地表溫度的影響較為穩(wěn)定，為弱冷源；外環(huán)內(nèi)林地k值分別為-3.47，-3.05，-0.99，降溫效應(yīng)呈緩慢減弱趨勢(shì)；草地k值分別為2.69，-1.56，-0.78，由弱熱源轉(zhuǎn)為弱冷源。外環(huán)外非滲水地面k值分別為0.64，1.25，3.97，增溫效應(yīng)呈上升趨勢(shì)；外環(huán)內(nèi)非滲水地面k值分別為-1.81，1.50，2.72，由弱冷源轉(zhuǎn)為弱熱源?？傮w上，外環(huán)外各地類比例升溫效應(yīng)增加，外環(huán)內(nèi)升溫效應(yīng)趨緩，與冬季上海外環(huán)外熱外環(huán)內(nèi)冷的分布特征一致。但從3個(gè)年份兩個(gè)時(shí)間段看，2007—2013年各用地類型比例對(duì)地表溫度的影響如k值變化明顯高于其值在2013—2017年的變化，這也與相同時(shí)期地表溫度變化一致，并與其用地類型比例變化相關(guān)(圖2)。研究區(qū)夏冬季的一元回歸分析均表明用地類型對(duì)地表溫度的顯著影響特征。冬季各地類一元線性回歸R2也與夏季產(chǎn)生明顯區(qū)別；除水體外其余地類均未體現(xiàn)出較高擬合度，且僅有水體比例各像元與LST體現(xiàn)出線性相關(guān)。表明冬季LST受水體比例影響較大，而其他地類比例對(duì)LST的影響均較低。

圖4 2017年冬季上海市外環(huán)內(nèi)外地表溫度與土地利用面積比例

2.2.2 土地利用與地表溫度多元回歸分析 不同土地利用類型對(duì)地表溫度的一元線性回歸分析了單一土地利用類型對(duì)地溫的影響，為進(jìn)一步揭示土地利用類型對(duì)地表溫度的升高及降低產(chǎn)生的綜合影響，研究利用SAS 9.4軟件對(duì)上述網(wǎng)格樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行基于逐步回歸的多元線性回歸分析，剔除不滿足0.05顯著性水平的影響因子，構(gòu)建了2007，2013，2017年冬夏兩季上海外環(huán)內(nèi)外地表溫度與各類土地利用類型比例的關(guān)系方程(表2)。

多元回歸結(jié)果(表2)顯示，夏季多元回歸方程截距平均為外環(huán)內(nèi)28.89，外環(huán)外25.21，由于截距反映了地表基礎(chǔ)溫度，表明夏季上海市基礎(chǔ)地表溫度外環(huán)內(nèi)高于外環(huán)外，從一個(gè)角度解釋了夏季地表溫度外冷內(nèi)熱的空間特征(圖2)。非滲水地面(平均回歸系數(shù)外環(huán)內(nèi)8.52，外環(huán)外10.63)、裸地(平均回歸系數(shù)外環(huán)內(nèi)5.75，外環(huán)外8.14)起升溫作用，總體上外環(huán)外升溫效應(yīng)高于外環(huán)內(nèi)；但水體(平均回歸系數(shù)外環(huán)內(nèi)外均為-2)、綠地(平均回歸系數(shù)外環(huán)內(nèi)林地2.21，草地-6.15，外環(huán)外-0.25)起降溫作用，外環(huán)內(nèi)降溫效應(yīng)更明顯。相比外環(huán)內(nèi)，夏季非滲水地面在外環(huán)外會(huì)使地表溫度更快升高達(dá)0.2 ℃/10%比例；裸地在外環(huán)外會(huì)使地表溫度更快升高0.3 ℃/10%比例。夏季多元回歸部分結(jié)果中出現(xiàn)高系數(shù)裸地因子，但考慮到夏季上海市各像元中裸地比例均在20%以內(nèi)，因此在整個(gè)多元回歸模型里實(shí)際貢獻(xiàn)度有限。方程中非滲水地面回歸系數(shù)均較高，反映出非滲水地面的升溫作用較為明顯。水體因子與非滲水因子在各年份多元回歸結(jié)果中均有出現(xiàn)，表明水體和非滲水地面對(duì)地表溫度的影響十分穩(wěn)定，其中水體總體上體現(xiàn)為降溫效應(yīng)，非滲水地面總體上體現(xiàn)為升溫效應(yīng)，與一元線性回歸結(jié)果一致。

表2 2007，2013，2017年上海市外環(huán)內(nèi)外土地利用與LST多元回歸方程

冬季多元回歸方程截距外環(huán)內(nèi)12.13，外環(huán)外13.87，表明上海市基礎(chǔ)地表溫度外環(huán)外高于外環(huán)內(nèi)，和基于遙感數(shù)據(jù)反演計(jì)算的研究區(qū)冬季地表溫度空間特征外熱內(nèi)冷(圖2)一致。冬季外環(huán)外相對(duì)更易降溫，相比外環(huán)內(nèi)，水體會(huì)使外環(huán)外溫度下降更快0.25 ℃/10%比例，綠地會(huì)使外環(huán)外溫度加快下降0.27 ℃/10%比例。外環(huán)內(nèi)相對(duì)更易升溫，相比外環(huán)外，裸地會(huì)使外環(huán)內(nèi)溫度上升更快，達(dá)0.32 ℃/10%比例。水體因子在各年份冬季多元回歸方程結(jié)果中均有出現(xiàn)，且回歸系數(shù)均為所有因子中最小，表明冬季水體對(duì)地表溫度的影響最為穩(wěn)定，且總體上體現(xiàn)為降溫效應(yīng)。冬季各年份回歸方程中裸地出現(xiàn)次數(shù)及回歸系數(shù)均明顯高于非滲水地面，表明冬季影響地溫上升的主導(dǎo)因子為裸地，且裸地升溫效應(yīng)小于水體的降溫效應(yīng)。

總體上上海市外環(huán)內(nèi)外地表溫度夏季外冷內(nèi)熱、外熱內(nèi)冷的分布特征正是各類用地類型分布格局及其自身熱效應(yīng)的綜合體現(xiàn)。

3 結(jié)論與討論

本研究運(yùn)用Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)，基于900 m×900 m單元的矢量網(wǎng)格詳細(xì)分析了夏季和冬季上海市外環(huán)內(nèi)外不同土地利用類型對(duì)地表溫度的影響特征。

(1) 上海市夏冬季地表溫度變化與土地利用類型比例緊密相關(guān)。夏季非滲水地面與地表溫度的相關(guān)性最高，在外環(huán)外，非滲水地表比例每增加10%可升溫1.24 ℃，外環(huán)內(nèi)達(dá)升溫0.97 ℃。綠地及水體對(duì)地表溫度呈負(fù)相關(guān)，外環(huán)內(nèi)，林地比例每增加10%可降溫1.29 ℃，外環(huán)外，綠地比例每增加10%可降溫0.73 ℃；外環(huán)內(nèi)外水體每增加10%可降溫平均為0.85 ℃。夏季研究區(qū)土地利用類型對(duì)地表溫度的影響程度為非滲水地面>裸地>水體>綠地。

冬季地表溫度與水體相關(guān)性最高，其降溫效應(yīng)在外環(huán)內(nèi)外平均為0.80 ℃/10%比例；裸地的升溫效應(yīng)在外環(huán)內(nèi)外平均為0.43 ℃/10%比例。冬季土地利用類型對(duì)地表溫度的影響程度外環(huán)內(nèi)外綜合為水體>裸地>綠地>非滲水地面。各土地利用類型夏冬季的熱環(huán)境效應(yīng)是進(jìn)行科學(xué)合理的景觀格局和土地利用規(guī)劃，進(jìn)而保證區(qū)域熱環(huán)境質(zhì)量的重要參考。

(2) 水體及綠地比例對(duì)夏冬季上海外環(huán)內(nèi)外冷島強(qiáng)度的影響不同。夏季形成城市冷島的主導(dǎo)因素為綠地和水體，而冬季形成冷島的主導(dǎo)因素為水體。但在不同季節(jié)外環(huán)內(nèi)外綠地降溫效應(yīng)不同；夏季外環(huán)內(nèi)林地、草地比例的回歸系數(shù)均小于外環(huán)外綠地回歸系數(shù)，表明外環(huán)內(nèi)的綠地降溫效應(yīng)大于外環(huán)外；且夏季上海市綠地回歸系數(shù)均小于水體回歸系數(shù)，表明綠地(林地和草地)的降溫效應(yīng)高于水體。水體回歸系數(shù)在冬夏季、外環(huán)內(nèi)外基本相近，降溫效應(yīng)隨年份推移逐漸增大。

研究區(qū)2007，2013，2017年夏季上海市外環(huán)外形成的次低溫區(qū)中，水體比例分別為28%，27%，25%，綠地比例則分別為91%，78%，73%，夏季上海外環(huán)外形成次低溫區(qū)所需水體和綠地比例呈降低趨勢(shì)，同時(shí)也說(shuō)明區(qū)域土地利用和景觀格局等對(duì)形成低溫區(qū)的重要作用。冬季水體對(duì)形成冷島的貢獻(xiàn)在上海外環(huán)內(nèi)外也不相同；2007，2013，2017年上海市外環(huán)外形成的冷島中水體比例分別為30%，29%，39%。外環(huán)內(nèi)，2013，2017年形成的冷島中水體比例為20%，27%。

(3) 地表因子信息的有效、準(zhǔn)確提取是研究其地表溫度關(guān)系的基礎(chǔ)。本文采用與地表溫度存在顯著相關(guān)關(guān)系的NDVI，NDBI和MNDWI 3種指數(shù)疊加合成的假彩色圖像，及其900 m×900 m單元的矢量網(wǎng)格為研究地表溫度對(duì)不同用地類型比例的響應(yīng)特征提供了重要支撐。但對(duì)植被覆蓋度，以及NDVI與地表溫度的季節(jié)性關(guān)系及其影響有待進(jìn)一步深入研究。

與眾多的LST和土地覆蓋類型的相關(guān)研究相比，盡管不同研究所得出的相關(guān)性不盡相同，但在關(guān)鍵地類對(duì)LST的影響趨勢(shì)上基本保持了一致，即非滲水地面主要導(dǎo)致LST升高而水體綠地主要導(dǎo)致LST降低。因此在城市規(guī)劃建設(shè)中合理的保護(hù)、增加水體與綠地面積是緩解熱島效應(yīng)的重要手段。通過(guò)由單一城市中心向多城市中心轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)多中心的城市格局；重視道路綠化建設(shè)，增加城市功能區(qū)中公園、綠地比例；守住城郊基本農(nóng)田紅線與自然水面，可以有效地降低熱島效應(yīng)的影響范圍和影響強(qiáng)度。