王 煜,唐 力,朱海濤,麥有全, 何偉彪,王偉民,劉 凱,蘇紅波

1 深圳市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站, 深圳 518049 2 生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心, 北京 100094 3 深圳市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站, 深圳 518049 4 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所, 北京 100101

城市化進(jìn)程常常導(dǎo)致自然植被下墊面大量被水泥和瀝青等不透水地表代替,城市環(huán)境的復(fù)雜性使得影響地表能量交換的因子發(fā)生改變[1]。城市化通過人為熱排放源改變了近地表熱輻射通量交換模式,導(dǎo)致明顯的地區(qū)性氣候變化,即城市熱島現(xiàn)象。城市熱島現(xiàn)象不僅影響局部氣候、植被生長和空氣質(zhì)量,而且影響人的身體健康。城市熱環(huán)境已被廣大科研工作者當(dāng)作一個(gè)典型的研究變量,掌握城市熱環(huán)境影響因子的時(shí)空分布特征,定量研究各因素對(duì)城市熱環(huán)境的響應(yīng)是實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)[2]。

城市熱環(huán)境可以通過多種方式進(jìn)行評(píng)估。傳統(tǒng)上,城市熱環(huán)境可以利用自動(dòng)氣象站的地面觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。雖然氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)可以長時(shí)間、連續(xù)捕捉溫度的變化,但是氣象站點(diǎn)的空間代表性限制了它的應(yīng)用。近年來,隨著對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的迅速發(fā)展,衛(wèi)星成像技術(shù)已被廣泛應(yīng)用到城市氣候與環(huán)境研究。遙感技術(shù)的可以在不同的空間尺度提供一種有效的城市環(huán)境監(jiān)測(cè)手段,動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)城市熱環(huán)境的變化趨勢(shì)[3-4]。相關(guān)研究嘗試?yán)肕ODIS和AVHRR,這些傳感器可以描述地表熱特征的大致分布[5-6]。另一方面,中等分辨率的傳感器LANDSAT和ASTER也被廣泛用于研究城市熱島和熱環(huán)境[7-9]。數(shù)值模型可以輸出模擬得到的氣溫或地表溫度數(shù)據(jù),這種數(shù)據(jù)可以克服氣象觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)在空間或時(shí)間上的局限。數(shù)值模型輸出數(shù)據(jù)的精度依賴于模型和輸入數(shù)據(jù)的精度。為了充分利用已有數(shù)據(jù),目前的研究都會(huì)綜合使用多種數(shù)據(jù)。

地表覆蓋類型與城市熱環(huán)境變化息息相關(guān)。不透水層地表與地表溫度的負(fù)相關(guān)性已經(jīng)被很多研究報(bào)道[10]；但是,兩者之間的交互機(jī)制在復(fù)雜的城市區(qū)域依然難以確定?；诘乇眍愋痛_定的遙感植被指數(shù),雖然有著各種不確定性,依然可以描述地表熱環(huán)境。大量學(xué)者嘗試?yán)媒y(tǒng)計(jì)回歸的方法分析遙感指數(shù),譬如Normalized Difference Vegetation Index(NDVI),Normalized Difference Built-up Index(NDBI)以及植被覆蓋度與地表溫度的關(guān)系[11-13]。另一些學(xué)者利用景觀指數(shù)和相關(guān)性分析,研究了景觀格局對(duì)城市熱島的影響。這些研究表明城市規(guī)劃、植被分布和人類活動(dòng)等因素對(duì)城市熱島產(chǎn)生較大影響[14-15]。但是,地表覆蓋類型與環(huán)境變量之間的交互作用非常復(fù)雜,特別是在城市-郊區(qū)這一典型區(qū)域。因此,亟需深入分析城市土地利用格局對(duì)城市地表溫度分布和城市熱島熱環(huán)境的影響,理解城市熱環(huán)境演變與成因的機(jī)制。另外,當(dāng)前研究多集中在地表要素對(duì)城市熱島的作用,較少涉及到地表通量的變化及其影響,對(duì)快速城市化過程中驅(qū)動(dòng)城市熱島變化的因素及機(jī)理認(rèn)識(shí)還不充分。

地表能量平衡理論可以認(rèn)識(shí)城市熱環(huán)境的影響因素及其背后的驅(qū)動(dòng)機(jī)制[16]。基于地表能量平衡理論,生態(tài)環(huán)境的動(dòng)態(tài)演變以及影響因子可以在能量層面開展定量分析,城市熱島的變化也能夠用各個(gè)能量分支的動(dòng)態(tài)變化解釋。為了對(duì)城市熱島的變化做歸因分析,學(xué)者提出了多種歸因方法[17-18]。這些方法通常將城市熱島的變化歸因于城市與郊區(qū)之間的地表熱通量差異,包括輻射收支、蒸散發(fā)、傳輸效率和熱存儲(chǔ)等。傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為城市熱島的是各個(gè)地表能量分支變化的結(jié)果,這些波動(dòng)是與城市化進(jìn)程中下墊面類型轉(zhuǎn)化相關(guān)。學(xué)者們進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)城市與郊區(qū)間熱量傳輸效率的差異可以導(dǎo)致城市熱島變化。在此基礎(chǔ)上,時(shí)間序列數(shù)據(jù)和歸因方法被學(xué)者用于對(duì)城市熱島形成機(jī)制的研究[19-20]。作為一個(gè)復(fù)雜的大氣-地表能量交換過程,城市熱島背后的機(jī)制地域差異化很大,環(huán)境因素產(chǎn)生的影響各異。鑒于此,對(duì)于不同地區(qū)的城市熱島,其形成機(jī)制和各種因素在其中的影響值得專門研究和探討。

深圳市(珠三角區(qū)域)是中國改革開放的窗口,自20世紀(jì)80年代起經(jīng)歷了快速工業(yè)化和城市化的過程,由此造成的城市熱島成為該區(qū)域一個(gè)顯著的環(huán)境問題。不同于中國其他位于中緯度地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中心(環(huán)渤海區(qū)域和長江三角洲區(qū)域),珠三角位于中國東南沿海的亞熱帶且是季風(fēng)氣候。由于背景氣候?qū)Τ鞘袩釐u的影響,深圳城市熱島變化及其背后的驅(qū)動(dòng)因素值得進(jìn)一步研究。本研究基于深圳市多源數(shù)據(jù),分析城市化對(duì)地表溫度以及熱量收支狀況的影響。主要包括：(1)基于深圳市2018年LANDSAT 8遙感影像,提取土地利用類型和覆蓋度信息,研究土地利用格局對(duì)城市地表熱環(huán)境的影響；(2)基于2003—2018的MODIS地表溫度數(shù)據(jù),研究深圳市城市熱島的時(shí)空變化特征,從地表能量的角度分析城市熱島變化的影響機(jī)制。本研究希望可以為緩解熱島效應(yīng)與優(yōu)化城市景觀格局、提供研究支持。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

深圳市位于中國南部沿海區(qū)域,地處113°46′E—114°37′E,22°27′N—22°52′N。陸域總面積1953 km2(圖1)。深圳地勢(shì)東南高、西北低,丘陵面積約占全市總面積的39%。深圳氣候溫和暖濕,年均氣溫約20℃,年均降水量約1900 mm。深圳市在近幾十年間成功實(shí)現(xiàn)了由邊陲小鎮(zhèn)向高度城市化的區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心的轉(zhuǎn)變。近幾十年來的快速的城市化不僅為深圳帶來了巨大的人口壓力,同時(shí)也導(dǎo)致了不透水地表覆蓋持續(xù)上升,城市熱環(huán)境問題日益嚴(yán)重[21]。

圖1 深圳市研究區(qū)域Fig.1 The location of study region

1.2 數(shù)據(jù)

本研究應(yīng)用了多源數(shù)據(jù)。考慮到數(shù)據(jù)的時(shí)間完整性和空間代表性,遙感數(shù)據(jù)和陸表同化數(shù)據(jù)作為溫度數(shù)據(jù)和地表通量數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)源。

本研究收集了2018年9月的LANDSAT 8 (Landsat-8 OLI/TIRS)遙感影像,其可以提供空間分辨率為30 m的多光譜波段和100 m的熱紅外波段。本研究下載的 LANDSAT 8 OLI 數(shù)據(jù)為 Level-2級(jí)別,已經(jīng)經(jīng)過幾何校正和輻射校正處理。我們使用FLAASH大氣校正模塊對(duì) OLI 影像進(jìn)行大氣校正,以消除大氣因素和傳感器本身對(duì)圖像的影響,獲得真實(shí)的地表反射率。同時(shí)利用地形校正拓展模塊實(shí)現(xiàn) OLI 影像的地形校正,有效地減少了地表陰影對(duì)地物信息的影響。研究中選取了同時(shí)段的高分辨影像(SPOT-6和GF-1),用于分類樣本選擇與反演精度評(píng)價(jià)。我們收集了全球人造不透水面(GAIA)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)基于30 m分辨率的Landsat影像和其他輔助數(shù)據(jù),包含了從1985到2018年中的高分辨率不透水面的年際變化數(shù)據(jù)。

本研究收集了2003—2018年的月均 1 km分辨率地表溫度合成數(shù)據(jù),這一數(shù)據(jù)通過合成MODIS Terra逐日地表溫度產(chǎn)品(MOD11A1)獲得, 其過境時(shí)間大約為10∶30。我們使用了同時(shí)段的地表通量數(shù)據(jù),來自于饑荒早期預(yù)警網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(FLDAS)[22]。FLDAS是美國國家宇航局的土地信息系統(tǒng)的一個(gè)應(yīng)用,它的主要目標(biāo)是利用LIS框架下的數(shù)據(jù)管理和建模能力對(duì)現(xiàn)有的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析,該數(shù)據(jù)基于Noah陸面模型獲取。研究中主要使用FLDAS生產(chǎn)的短波凈輻射、長波凈輻射、感熱、潛熱以及土壤熱存量數(shù)據(jù),這些地表通量數(shù)據(jù)與地表溫度數(shù)據(jù)通過時(shí)間序列匹配。

2 方法

本研究綜合應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)和數(shù)值模型數(shù)據(jù)分析深圳市的城市熱島現(xiàn)象。首先基于LANDSAT 8遙感影像,獲取地表熱通量參數(shù)和土地利用格局信息,研究土地利用格局對(duì)城市地表熱環(huán)境的影響。進(jìn)一步基于時(shí)間序列MODIS地表溫度數(shù)據(jù)和FLDAS熱通量數(shù)據(jù),研究城市熱島的時(shí)空變化特征,使用M-K檢驗(yàn)在季節(jié)和年時(shí)間尺度上分析其動(dòng)態(tài)變化,結(jié)合地表溫度差異和地表通量數(shù)據(jù)對(duì)感熱和潛熱的變化對(duì)城市熱島強(qiáng)度變化的貢獻(xiàn)率做歸因分析,從地表能量的角度分析城市熱島變化的影響機(jī)制。

2.1 LANDSAT 地表溫度反演

研究中采用輻射傳輸法反演地表溫度[23]。該方法先估算地表熱輻射強(qiáng)度,然后轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的地表溫度。熱紅外輻射信息(L)可以通過以下公式轉(zhuǎn)化為亮度溫度 (Tb)。

L=a×DN+b

式中,a和b為增益和偏移量,K1和K2是預(yù)設(shè)的常量。亮度溫度可以利用地表比輻射率ε校正為地表溫度Ts。

式中,λ是發(fā)射波長,σ是波爾茲曼常數(shù),h是普朗克常量,c為光速。

地表比輻射率基于NDVI閾值法獲取[24]。該方法廣泛應(yīng)用于熱紅外遙感數(shù)據(jù)反演中,其考慮了不同NDVI值情況下地表比輻射率的估計(jì):(i)像元NDVI值小于最小閾值時(shí)被看作是裸地,采用裸地的地表比輻射率值；(ii)像元NDVI值大于最大閾值時(shí)被看作是植被完全覆蓋區(qū),采用植被的地表比輻射率值；(iii)像元NDVI值在其它情況下,研究對(duì)象被看作是裸土和植被混合區(qū),這時(shí)需要估計(jì)混合像元的地表比輻射率值。

2.2 城市地表熱通量獲取

為了對(duì)城市局部區(qū)域能量收支平衡進(jìn)行定量估算和分析,遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)被用于驅(qū)動(dòng)物理-經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?以提高建模精度。對(duì)于在植被不太茂密或者植被稀疏地區(qū)(如城市區(qū)域),為了更精確的定量表達(dá)地表實(shí)際狀況,需要將植被和非植被分開考慮,即整個(gè)地表的顯熱通量或潛熱通量是土壤和植被顯熱通量、潛熱通量之和,其在城市遙感領(lǐng)域被廣泛用于研究城市地表熱量收支。本研究中采用了一個(gè)常見的城市熱通量模型[25-26]。對(duì)于單角度觀測(cè)的衛(wèi)星數(shù)據(jù),在一個(gè)混合像元內(nèi)準(zhǔn)確分離植被和非植被地表組分溫度是不實(shí)際的。因此,采用了一種有效阻抗方法來獲得感熱通量H,如式：

式中,ρ是空氣密度,Cp是空氣的定壓比熱。Ts是地表溫度；Ta是空氣溫度。Rav和Ran是植被和非植被的空氣動(dòng)力學(xué)阻抗,Fc是植被覆蓋度。

式中,Zm是風(fēng)速的觀測(cè)高度,Zh是濕度的觀測(cè)高度,d是零平面位移高度,Z0m是制約動(dòng)量傳遞的粗糙長度,Z0h是制約熱和水汽傳遞的粗糙長度。k是馮卡曼常數(shù),u是風(fēng)速,Rs是邊界層地表阻抗。參數(shù)d,Z0m和Z0h根據(jù)每個(gè)地物類別進(jìn)行設(shè)定,基于現(xiàn)有的文獻(xiàn),所需參數(shù)的值列于表1。

表1 熱通量模型參數(shù)設(shè)置

Zm: 風(fēng)速的觀測(cè)高度;Zh: 濕度的觀測(cè)高度;d: 零平面位移高度;Z0m: 制約動(dòng)量傳遞的粗糙長度;Z0h: 制約熱和水汽傳遞的粗糙長

潛熱通量LE可以通過分別估算植被地區(qū)的潛熱通量LEv和非植被地區(qū)的潛熱通量LEnv獲取。

LE=Fc×LEv+(1-Fc)×LEnv

式中,eo是飽和水汽壓,γ是干濕表常數(shù)。rsv和rsn分別是植被區(qū)域和非植被區(qū)域的氣孔阻抗。

2.3 土地類型分類與覆蓋度估算

本研究采用常規(guī)的支持向量機(jī)方法對(duì)LANDSAT數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。與常規(guī)的監(jiān)督分類方法不同,支持向量機(jī)方法并不要求數(shù)據(jù)符合高斯分布,該方法常常能夠用較少的訓(xùn)練樣本得到較好的分類精度[27]。本研究中選取了高斯徑向基核函數(shù),在訓(xùn)練過程中有兩個(gè)重要的參數(shù)：一是控制最大化邊距和最小化訓(xùn)練誤差之間平衡的正則化參數(shù)C,另一個(gè)是核寬度γ。這兩個(gè)輸入?yún)?shù)是利用10折交叉驗(yàn)證方法訓(xùn)練得到,本研究中的C和γ被設(shè)置為300和3。根據(jù)深圳市土地利用/覆蓋的具體特點(diǎn),將土地利用類型劃分為以下幾類:城市用地、農(nóng)田/草地、林地、水體、裸地等。圖2給出了2018年9月LANDSAT圖像生成的土地利用分類。進(jìn)一步對(duì)分類精度進(jìn)行評(píng)估,從高空間分辨率圖像上隨機(jī)選取驗(yàn)證樣本點(diǎn),結(jié)果表明評(píng)價(jià)的整體精度和Kappa系數(shù)分別為92%和0.93。

城市下墊面的面積豐度信息是影響城市熱環(huán)境的關(guān)鍵因素,采用多端元光譜解混方法提取城市關(guān)鍵地表(植被和不透水地表)的豐度信息。多端元光譜混合分解模型允許端元數(shù)目、類型和光譜不斷改變來應(yīng)對(duì)端元光譜變異問題,可以減少城市景觀空間異質(zhì)性對(duì)地表面積提取的影響[28]。圖2給出了2018年9月的LANDSAT圖像生成的不透水層面積豐度圖。為了確保不透水層豐度的反演精度,將LANDSAT估算結(jié)果與利用高空間分辨率圖像數(shù)字化得到的參考值進(jìn)行比較。驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),不透水層豐度反演精度為整體RMSE為9.1%,欠密集地區(qū)(小于30)和密集地區(qū)(大于或等于30)的RMSE分別為9.74%和8.16%。與基于光譜混合分析的現(xiàn)有研究,如[29-30],進(jìn)行比較,可以看出我們的研究結(jié)果是可靠的和可以接受的。

圖2 土地分類結(jié)果和不透水層豐度圖Fig.2 Spatial distribution of the land cover classification and the abundance of impervious surface

2.4 長時(shí)間序列熱島分析

本研究中城市熱島強(qiáng)度定義為有大量人類活動(dòng)和高不透水面覆蓋率的市中心和其臨近的、較少受到人類活動(dòng)擾動(dòng)的郊區(qū)之間的溫度差異。已有研究表明,由于長期的城市化進(jìn)程和氣候變化會(huì)對(duì)局部氣候產(chǎn)生顯著影響,城市熱島強(qiáng)度在時(shí)間和空間上有較大的異質(zhì)性。由此,代表市中心與郊區(qū)的像元集需要謹(jǐn)慎選擇,以避免在長時(shí)段內(nèi)產(chǎn)生偏差。為了保證選取像元集的連續(xù)性,在市中心和郊區(qū)分別選取3組2 × 2的像元集以計(jì)算平均溫度。城市熱島效應(yīng)強(qiáng)度(UHII)可以具體描述為：

Mann-Kendall(M-K)檢驗(yàn)廣泛應(yīng)用于趨勢(shì)分析。作為一個(gè)非參數(shù)化算法,M-K檢驗(yàn)不受數(shù)據(jù)中的異常值影響且對(duì)數(shù)據(jù)分布沒有要求。我們使用M-K檢驗(yàn)檢測(cè)城市熱島是否存在隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。

基于地表能量平衡理論,本研究探討了感熱和潛熱通量對(duì)城市熱島的貢獻(xiàn)[18]。在不考慮近地面水平對(duì)流的影響的情況下,一個(gè)城市的地表能量平衡可以用下式表達(dá)：

Rn+A=H+LE+G

式中,Rn是全波段的凈輻射,A是人為排放的熱通量,H是感熱通量,LE是潛熱通量,G是土地?zé)醿?chǔ)量。城市熱島的變化可以歸因?yàn)橐陨蠋讉€(gè)地表通量的變化：

式中,a是常數(shù)項(xiàng),ΔRn,ΔH,ΔLE和ΔG分別是凈輻射、感熱、潛熱和土壤熱通量的變化量。偏導(dǎo)數(shù)是ΔT對(duì)幾個(gè)地表熱通量變化的敏感度。地表熱通量的值來源于FLDAS的地表通量數(shù)據(jù)集,為了定量化比較感熱和潛熱的貢獻(xiàn)率,對(duì)它們的敏感度做歸一化處理。

3 結(jié)果和討論

3.1 地表溫度、熱通量分布與土地利用格局的關(guān)系

土地利用格局對(duì)于城市熱環(huán)境變化具有重要作用,其與環(huán)境變量之間的交互作用非常復(fù)雜,特別是對(duì)于快速城市化區(qū)域。我們首先利用100 m分辨率的LANDSAT圖像分析了深圳市的城市熱環(huán)境分布。圖3顯示了2018年9月的LANDSAT圖像生成的衛(wèi)星過境時(shí)的地表溫度結(jié)果。從圖像上可以發(fā)現(xiàn),西部區(qū)域的溫度明顯要高于東部,這與植被和建成區(qū)的空間分布相關(guān)。特別地,高溫區(qū)主要分布在城市建筑區(qū)域,如居民生活區(qū)、商業(yè)區(qū)和工業(yè)區(qū)等等,這些地方主要是由水泥、瀝青和金屬等不透水層構(gòu)成,而且人類活動(dòng)強(qiáng)烈,排放的熱源較多。相反地,城市綠地、水體以及與農(nóng)田等對(duì)應(yīng)的地表溫度則較低。城市和郊區(qū)地表溫度的顯著差異揭示了的城市熱島效應(yīng)的存在。我們的研究基本與前人的研究吻合[31-32]。

圖3 LANDSAT 地表溫度分布,感熱通量分布和潛熱通量分布Fig.3 Spatial distribution of land surface temperature, sensible heat flux and latent heat flux

城市熱通量與土地利用格局緊密相關(guān),已有學(xué)者關(guān)注城市植被和不透水層對(duì)地表能量交換的貢獻(xiàn)。但是,土地利用格局對(duì)城市熱耗散的定量分析比較復(fù)雜,并沒有形成一個(gè)統(tǒng)一的共識(shí)。我們進(jìn)一步研究了城市熱通量與土地利用格局的關(guān)系?；诔鞘械乇頍嵬磕Ｐ秃蚅ANDSAT數(shù)據(jù),生成了2018年9月的地表潛熱和地表感熱分布圖,如圖3所示?？梢钥吹?各地物間的熱通量分布具有明顯差異。特別地,城市建成區(qū)與周圍林地(和農(nóng)田)的熱環(huán)境存在顯著的區(qū)別,城區(qū)與郊區(qū)之間的邊界明確。由于地表下墊面大部分為不透水層,城區(qū)的地表溫度與感熱通量高于郊區(qū)的植被覆蓋區(qū)域,而潛熱通量卻較低。這主要是因?yàn)椴煌杆乇淼谋韺铀蛛y以通過水汽的形式擴(kuò)散到大氣中,從而使得城市區(qū)域的蒸散發(fā)量(潛熱通量)明顯降低。于此同時(shí),由于缺乏植被覆蓋,地表粗糙度相對(duì)較效,容易形成強(qiáng)烈大氣湍流活動(dòng),城市區(qū)域的感熱通量相對(duì)于郊區(qū)明顯增加。

進(jìn)一步檢查了不同土地利用類型所對(duì)應(yīng)熱通量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差(表2),以及不同植被覆蓋度類型和不透水層豐度所對(duì)應(yīng)溫度與熱通量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差(表3和表4)。結(jié)果顯示,植被與潛熱通量具有較好的相關(guān)性,顯示出了較大的潛熱通量,而不透水層的潛熱通量僅占地面凈輻射的一部分。相反地,不透水層地表(水泥路面和建筑物表面)與感熱通量具有較好的相關(guān)性,其感熱通量要明顯高于植被；而植被覆蓋區(qū)域的感熱通量僅占地面凈輻射的一小部分。我們的研究表明城市植被覆蓋的分布狀況對(duì)城市熱環(huán)境的具有顯著的影響。

表2 不同土地利用類型所對(duì)應(yīng)熱通量的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差

表3 不同植被覆蓋度類型所對(duì)應(yīng)溫度的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差

表4 不同不透水層豐度所對(duì)應(yīng)熱通量的平均值

3.2 長時(shí)間序列觀測(cè)

中等分辨率LANDSAT 8數(shù)據(jù)傾向于表征地表熱環(huán)境的單一狀態(tài)。城市景觀常常經(jīng)歷著復(fù)雜的地表能量循環(huán)和氣象條件的高變異性,因此可靠而有效的時(shí)間序列的數(shù)據(jù)亟需用來評(píng)估一個(gè)較長的時(shí)間周期里熱環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。長時(shí)間序列分析有助于研究城市熱環(huán)境的年際和季節(jié)變化趨勢(shì)。我們進(jìn)一步分析了深圳2003—2018年的月均地表溫度,如圖4所示。結(jié)果顯示,相對(duì)高溫出現(xiàn)在6月到9月之間,相對(duì)低溫出現(xiàn)在冬季(12月、1月和2月)。與LANDSAT結(jié)果相吻合,MODIS地表溫度分布的空間格局從西向東逐漸降低。低溫區(qū)域主要分布在東部的植被覆蓋區(qū)域,同時(shí)高溫區(qū)域主要分布在西邊中心城區(qū)。圖5顯示了深圳年均城市熱島強(qiáng)度。在2003—2018年間,城市的平均熱島強(qiáng)度為2.14℃,而且大致呈現(xiàn)趨于平穩(wěn)的趨勢(shì),這主要是由于地方采取了生態(tài)紅線管控策略。

圖4 2003—2018月均地表溫度Fig.4 Spatial distribution of monthly land surface temperature during 2003—2018

圖5 2003—2018年均熱島強(qiáng)度Fig.5 The urban heat island intensity during 2003—2018

在研究時(shí)段內(nèi),深圳經(jīng)歷了顯著的人口和經(jīng)濟(jì)增長、以及快速城市化的過程,這些因素都影響了城市熱島的變化。這里我們使用M-K檢驗(yàn)探測(cè)年均城市熱島是否存在顯著變化的趨勢(shì)。圖6顯示深圳城市熱島整體上呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)?？紤]到季節(jié)變化和人為活動(dòng)的影響,對(duì)季均數(shù)據(jù)也開展了同樣的M-K檢驗(yàn)。季均城市熱島的檢驗(yàn)結(jié)果與年均變化率的檢驗(yàn)結(jié)果趨于一致的。城市熱島在春季顯示下降趨勢(shì),不過在統(tǒng)計(jì)學(xué)上并不顯著。但是,這一下降趨勢(shì)在其他季節(jié)上具有統(tǒng)計(jì)顯著性。

已有研究普遍采用基礎(chǔ)變量,如地表反照率、地表發(fā)射率、大氣阻力以及土地覆蓋等,作為輸入?yún)?shù)計(jì)算各個(gè)地表能量通量的值。這些研究不適用于長時(shí)間序列分析,本研究中直接采用數(shù)值模型輸出的地表能量通量數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),簡化了歸因分析的算法且降低了收集輸入數(shù)據(jù)的難度。利用MODIS月均溫度和FLDAS通量數(shù)據(jù),基于歸因分析方法進(jìn)一步研究了感熱和潛熱對(duì)城市熱島變化的貢獻(xiàn)。圖6分別給出了感熱和潛熱的相對(duì)貢獻(xiàn)率?？梢钥吹?感熱通量在深圳城市熱島強(qiáng)度變化中發(fā)揮了主要作用。這主要是由于城市化和人類活動(dòng)顯著地改變了城市結(jié)構(gòu),譬如提高了城市中的建筑物密度和高度, 從而導(dǎo)致熱輻射、熱存儲(chǔ)以及熱傳導(dǎo)模式都發(fā)生了改變。另外,人為生活方式也改變了熱輻射和熱存儲(chǔ)模式,是熱島強(qiáng)度改變的一個(gè)顯著因素。因此,經(jīng)過了快速城市化的過程后,深圳市目前發(fā)展方向是提高城市區(qū)域的利用效率。

圖6 2003—2018城市熱島強(qiáng)度變化,潛熱通量與感熱通量對(duì)城市熱島的相對(duì)貢獻(xiàn) Fig.6 The change rate of urban heat island intensity during 2003—2018,and the relative contribution of latent heat flux and sensible heat flux to urban heat island

3.3 進(jìn)一步討論和意義

時(shí)空分析和歸因結(jié)果表明城市熱島強(qiáng)度的變化與城市的發(fā)展緊密相關(guān)。這與此前的研究發(fā)現(xiàn)一致,城市熱島強(qiáng)度的變化主要受包括植被覆蓋、不透水面等在內(nèi)的環(huán)境因素的影響。全球人造不透水面數(shù)據(jù)進(jìn)一步表明,盡管在2003—2018年深圳不透水面的面積有顯著的增長。在經(jīng)歷幾十年的工業(yè)化與城市化之后,深圳的生態(tài)環(huán)境發(fā)生了顯著變化。不透水面與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的快速增長不可避免的改變了城市結(jié)構(gòu)和建筑物密度,并對(duì)深圳城市熱環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化產(chǎn)生了巨大影響。

對(duì)于如何緩解城市熱島,本研究對(duì)城市管理者和規(guī)劃者有幾點(diǎn)建議。結(jié)果表明通過適當(dāng)?shù)某鞘幸?guī)劃,大城市也可以降低城市熱島強(qiáng)度。在連續(xù)的不透水面中增加植被斑塊不僅能提高蒸散發(fā),而且能改變地表粗糙度,這可以提高地表向外傳輸熱能的效率。同時(shí)對(duì)于長期是不透水面的區(qū)域,不應(yīng)該過分依賴植被去緩解城市熱島。在潛熱通量始終都處于較低水平時(shí),城市熱島的變動(dòng)受到城市結(jié)構(gòu)與材質(zhì)的影響大于植被變化的影響,尤其是建筑物的密度和高度。為了緩解城市熱島,需要全面考慮地表熱通量和其他地表生物物理要素的影響。

在解讀本研究的發(fā)現(xiàn)時(shí)有幾點(diǎn)需要注意。已有研究表明城市熱環(huán)境不僅隨著季節(jié)變動(dòng)而變動(dòng),而且在日間和夜間也有不同表現(xiàn)。然而本研究所用的月均溫度數(shù)據(jù)主要針對(duì)日間溫度,因此本研究的結(jié)果可能無法完全揭示城市熱島在一天中的變化過程。此外,由于FLDAS輸出的地表能量通量數(shù)據(jù)同樣是月均值,以此為基礎(chǔ)的歸因分析也應(yīng)從適當(dāng)?shù)臅r(shí)間尺度上去解讀。本研究強(qiáng)調(diào)的是感熱和潛熱在一個(gè)較長的時(shí)間段內(nèi)對(duì)城市熱環(huán)境的影響。顯然,具備高分辨率的,長時(shí)間序列的,連續(xù)的,覆蓋廣泛的地表溫度和地表能量通量數(shù)據(jù)是未來進(jìn)一步研究的基礎(chǔ)。本研究使用了一種歸因分析的方法分析感熱與潛熱對(duì)城市熱島變化的影響,未來的研究中可以采取多種歸因方法探索這些影響。

4 結(jié)論

本文基于多源影像,分析了深圳城市土地覆蓋對(duì)地表溫度以及熱量收支狀況的影響。考慮到城市化進(jìn)程和氣候變化會(huì)對(duì)局部城市熱島強(qiáng)度的影響,城市熱島強(qiáng)度由代表市中心與郊區(qū)的像元集合計(jì)算得出。本研究使用一個(gè)基于地表能量平衡理論的歸因方法確定感熱通量和潛熱通量對(duì)城市熱島變化的貢獻(xiàn)率,討論了引起城市熱島變化的機(jī)制和緩解城市熱島的可能策略。

研究發(fā)現(xiàn)深圳存在城市熱島現(xiàn)象,城市地物間有著明顯的地表溫度差異。城市不同土地覆蓋類型的感熱和潛熱存在著較大差異,這些差異對(duì)城市熱島的形成和消除具有重要影響。時(shí)間序列分析表明深圳的城市熱島強(qiáng)度夏季較高而冬季較低,月均熱島強(qiáng)度的最大值出現(xiàn)在6月。對(duì)于年際變化,深圳在2003—2018表現(xiàn)出顯著的下降趨勢(shì),大約下降0.1℃/a。歸因分析顯示感熱通量的影響在深圳起主要作用,這一模式在全年和季節(jié)上都較為明顯。深圳市經(jīng)過了高速擴(kuò)張的階段,目前發(fā)展方向應(yīng)是提高建成區(qū)的利用效率,這一研究強(qiáng)調(diào)了熱傳輸作用對(duì)城市熱環(huán)境演變的作用。

總之,本研究探討了過去近20年深圳市的城市熱島強(qiáng)度變化以及感熱和潛熱在其中的作用。本文的研究可以為緩解熱島效應(yīng)與景觀格局優(yōu)化研究提供借鑒。隨著珠三角的不斷發(fā)展,城市間的邊界逐漸模糊。如將本研究擴(kuò)展到城市群尺度上,則能加強(qiáng)對(duì)城市化如何影響局部環(huán)境的認(rèn)識(shí)。