劉亞楠,陳艷梅①,鄒長新,李涵聰,李 鑫

(1.河北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院/ 河北省環(huán)境變化遙感識別技術(shù)創(chuàng)新中心/ 河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)重點實驗室,河北 石家莊 050024；2.生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所,江蘇 南京 210042)

城市化進(jìn)程的加快和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展加劇了城市熱島效應(yīng)，在此背景下，城市河流的降溫作用愈發(fā)引人關(guān)注。與天然河流相比，人工河流底部多被混凝土硬化，流動性一般弱于天然河流，但其在一定程度上改變了城市下墊面性質(zhì)，能發(fā)揮水體與植被的綜合生態(tài)效益，有助于緩解河流沿岸城區(qū)夏季高溫。探究城市人工河流降溫效應(yīng)對城市生態(tài)建設(shè)和城市規(guī)劃具有重要現(xiàn)實意義。

HOWARD[1]于1833年在倫敦首次發(fā)現(xiàn)并記載了熱島現(xiàn)象，此后眾多學(xué)者對城市熱島的形成、時空演變特征及影響因素進(jìn)行了大量研究，研究主要采用氣象數(shù)據(jù)或遙感影像反演的地表溫度數(shù)據(jù)，其中，氣象數(shù)據(jù)多用于城市大氣熱島時空變化特征研究，NOAA/AVHRR、MODIS和Landsat TM/ETM+/TIRS等遙感影像反演的地表溫度數(shù)據(jù)多用于城市地表熱島研究，遙感影像可以在一定程度上彌補氣象數(shù)據(jù)的不足，實現(xiàn)數(shù)據(jù)面狀覆蓋[2-8]。如BOKAIE等[9]采用Landsat TM圖像研究并證明了城市地表溫度(LST)與土地利用/土地覆蓋(LULC)之間具有密切關(guān)系；CHAKRABORTY等[10]采用Landsat和MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的結(jié)果表明人為熱通量可以用來量化城市熱島效應(yīng)大??；WANG等[11]基于Landsat 8遙感影像數(shù)據(jù)分析了深圳市土地覆蓋格局對城市地表熱環(huán)境的影響。

目前，緩解熱島效應(yīng)的研究主要關(guān)注城市“藍(lán)綠空間”，有關(guān)城市水體與熱島效應(yīng)的關(guān)系是其中的重要研究內(nèi)容。李東海等[12]定量探討了東莞市水體對城市熱島效應(yīng)的緩解作用；SUN等[13]量化了北京市六環(huán)內(nèi)水體的冷島強度，提出可以通過景觀設(shè)計來降低城市熱島效應(yīng)；MOYER等[14]采用20個站點的距河流距離及溫度數(shù)據(jù)評估了河流對小城市地區(qū)熱島強度的影響。但在大多數(shù)針對城市熱環(huán)境的研究中，專門研究水體降溫效應(yīng)的較少，且現(xiàn)有研究多集中于天然河流或人工面狀水域，涉及人工河流的相關(guān)成果還較少。

城市水體降溫效應(yīng)研究多采用緩沖區(qū)分析方法。如馬妮莎[15]總結(jié)前人研究方法和結(jié)論，將研究區(qū)各類下墊面用地平均地溫值作為基準(zhǔn)溫度值的衡量方法，采用溫降值比較不同水體降溫效應(yīng)；司徒艷娜[16]采用冷島強度、降溫距離和冷島效率3個指標(biāo)表征水體降溫效應(yīng)的大小；陳氏權(quán)[17]根據(jù)降溫率變化得到越南河內(nèi)市水體降溫范圍；杜紅玉[18]繪制地表溫度曲線，根據(jù)轉(zhuǎn)折點位置計算水體降溫范圍、降溫幅度和降溫梯度；程銳輝[19]則通過溫差差值曲線上溫差差值第1個為0處的緩沖環(huán)計算降溫范圍、降溫幅度和降溫梯度；房力川[20]選擇間隔在510 m以上的河流與人工湖樣本，通過計算平均降溫率得到水域降溫范圍。上述研究均基于建立緩沖區(qū)的方法，從不同側(cè)重點出發(fā)，選擇不同指標(biāo)計算城市水體降溫效應(yīng)，但這些研究多針對天然河流和面狀水域，對岸邊景觀結(jié)構(gòu)重視不足，因而有待進(jìn)一步結(jié)合土地利用類型和城市規(guī)劃格局探討城市人工河流降溫效應(yīng)。

該研究以Landsat 8 OLI_TIR遙感影像為數(shù)據(jù)源，定量分析城市人工河流對熱島效應(yīng)的緩解作用。選擇比較適合城市線性水體的降溫距離和降溫幅度2個指標(biāo)，采用分線路手段，研究石家莊民心河不同位置水體與兩岸綠地之間的協(xié)同降溫效應(yīng)。同時，將水體平均城市熱場變異指數(shù)(UTFVI)與周邊不同土地利用類型面積占比進(jìn)行相關(guān)分析，在民心河最小降溫距離內(nèi)尋找對周邊景觀規(guī)劃具有指導(dǎo)意義的閾值點。該研究結(jié)果可為提高人工河流生態(tài)功能、合理布局民心河周邊景觀和緩解城市熱島效應(yīng)提供數(shù)據(jù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)范圍為河北省石家莊市三環(huán)以內(nèi)區(qū)域，地處37°57′10″～38°6′40″ N、114°21′40″～114°40′30″ E之間，是河北省政治、經(jīng)濟(jì)和文化中心，石家莊市橋西區(qū)、新華區(qū)、長安區(qū)和裕華區(qū)的核心區(qū)域皆位于此(圖1)。研究區(qū)屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，受城市化快速發(fā)展的影響，熱島效應(yīng)明顯。民心河作為城市人工河流，分為東、西、南、北、中和第二民心河6條河道。民心河?xùn)|線北起石德線，南至南三環(huán)路，長16.05 km；西線北起古城西路，南至西三環(huán)路，長20.92 km；南線西起長豐路，東至裕翔街，長7.2 km；北線西起田莊橋，東至北二環(huán)與東二環(huán)交叉口的土賢莊，長16.7 km；中線北起石清路，南至聯(lián)盟路，長1.67 km；第二民心河由橋西明渠和南栗明渠段組成，2段總長8.11 km，由于新火車站的修建，橋西明渠改為暗渠，僅將長4.56 km的南栗明渠段作為第二民心河進(jìn)行研究。民心河水面平均寬度約20 m，兩岸采用喬灌草結(jié)合的生態(tài)種植模式，沿線分布著以綠地為基礎(chǔ)，以水體景觀為核心的大小公園22座。分析對象為研究時段民心河有水區(qū)域。

Landsat 8 OLI_TIR衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)，空間分辨率為30 m，對比分析2016年8月31日、2017年7月1日、2018年7月20日和2020年8月26日4個時期地表溫度反演結(jié)果，發(fā)現(xiàn)研究區(qū)高溫地區(qū)分布大致相同，采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差法對石家莊市研究區(qū)域不同時期地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到地表溫度分級圖，并選擇熱島效應(yīng)最明顯的2016年8月31日數(shù)據(jù)影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。其他輔助數(shù)據(jù)包括石家莊市三環(huán)界線矢量數(shù)據(jù)和空間分辨率為0.94 m的2016年9月4日Google Earth歷史影像。

1.2 研究方法

1.2.1地表溫度反演法

對研究區(qū)遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和裁剪等預(yù)處理，采用大氣校正法利用ENVI 5.3.1軟件對石家莊市三環(huán)區(qū)域進(jìn)行地表溫度反演。

INDV=(RNI-R)/(RNI+R)，

(1)

Fv=[(INDV-INDV，soil)/(INDV，veg-INDV，soil)]。

(2)

式(1)～(2)中，F(xiàn)v為植被覆蓋度；INDV為歸一化植被指數(shù)(NDVI)；RNI和R分別為近紅外波段和紅色波段；INDV，soil為完全是裸土或無植被覆蓋區(qū)域NDVI值；INDV，veg為完全被植被所覆蓋像元的NDVI值[21-22]。

采用SOBRINO等[23]提出的NDVI閾值法計算地表比輻射率ε，計算公式為

ε=0.004Fv+0.986，

(3)

B(TS)=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε。

(4)

式(3)～(4)中，B(TS)為黑體熱輻射亮度；Lλ為Band 10輻射亮度圖像；τ為大氣在熱紅外波段的透過率；L↑和L↓分別為大氣向上和向下的輻射能量。2016年8月31日τ為0.80,L↑為1.61 W·m-2·sr-1·μm-1，L↓為2.71 W·m-2·sr-1·μm-1(美國國家航空航天局，https:∥www.nasa.gov)。

TS=K2/ln [K1/B(TS)+1]。

(5)

式(5)中，TS為地表真實溫度，K；K1和K2為常量，Landsat 8 OLI_TIR數(shù)據(jù)K1為774.89 W·m-2·sr-1·μm-1，K2為1 321.08 K。

1.2.2遙感圖像分類法

為分析土地利用類型與城市熱島效應(yīng)的關(guān)系，采用支持向量機法對2016年8月31日Landsat 8 OLI_TIR衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行土地監(jiān)督分類[24-25]，將研究區(qū)土地利用類型分為城鎮(zhèn)建設(shè)用地、綠地和水域3大類。為進(jìn)一步分析民心河各段水域平均UTFVI值與周邊土地利用類型的關(guān)系，結(jié)合Google Earth歷史影像和地面實況調(diào)查以提高遙感圖像分類精度，對民心河兩岸60 m范圍土地利用類型采用人工目視解譯法進(jìn)行人工解譯。

1.2.3緩沖區(qū)分析法

從民心河?xùn)|線、西線、南線、北線、中線和第二民心河6條河道兩岸岸線起，以等距離30 m為間隔設(shè)置多環(huán)緩沖區(qū)，緩沖區(qū)個數(shù)由相鄰緩沖區(qū)溫度變化趨勢決定，直到溫度無明顯變化為止。經(jīng)研究，民心河各線水體相鄰緩沖區(qū)之間平均地表溫度差值第1次為0時的最遠(yuǎn)緩沖距離為630 m，說明此處地表溫度幾乎不受河流影響，因此以630 m為最大緩沖半徑。將民心河6條河道各緩沖區(qū)圖層與地表溫度圖層進(jìn)行空間疊置，分別提取各緩沖區(qū)內(nèi)平均地表溫度，當(dāng)相鄰2個緩沖區(qū)之間平均地表溫度差值第1次小于0.1 ℃時，將前一緩沖區(qū)的緩沖距離作為該水體有效降溫距離[26]；將民心河各線水體有效降溫距離所在緩沖區(qū)內(nèi)的平均地溫與水體自身地表均溫的差值視為降溫幅度[4]。

(6)

(7)

1.2.4城市熱島效應(yīng)表征法

城市熱場變異指數(shù)(UTFVI，IUTFV)可用來定量分析城市熱島效應(yīng)強度，計算公式[27]為

IUTFV=(Ts-Tmean)/Tmean。

(8)

式(8)中，Ts為某點地表溫度，℃；Tmean為研究區(qū)平均地表溫度，℃。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用類型與城市熱島效應(yīng)分析

采用2016年9月4日Google Earth歷史影像對土地利用分類結(jié)果進(jìn)行感興趣區(qū)驗證，人工解譯獲取的訓(xùn)練樣本中每種典型地物樣本數(shù)皆大于30個，且分散于研究區(qū)各區(qū)域，驗證結(jié)果表明土地覆被分類總體精度為89.59%，Kappa系數(shù)為0.80，與真實地物空間分布具有很好的一致性，分類結(jié)果較為可靠。為提高水域分類精度，突出河流線性特征，將河流矢量圖層與研究區(qū)土地監(jiān)督分類結(jié)果相疊加(圖2)。

如圖3所示，2016年8月31日民心河包圍的城區(qū)多為高溫區(qū)，熱島效應(yīng)明顯；而民心河水體自身對應(yīng)地表均溫為35.82 ℃，在城區(qū)形成條帶狀冷區(qū)。通過查詢歷史天氣數(shù)據(jù)得出當(dāng)日石家莊市最低氣溫為22 ℃，最高氣溫為34 ℃，該研究地表溫度反演結(jié)果表明研究區(qū)84.54%的區(qū)域地表溫度為25.86～38.00 ℃，經(jīng)對比分析可知，反演得到的地表溫度符合夏季地表溫度與氣溫的溫差特點(通常情況下，夏季晴天水泥地面溫度比百葉箱中測得氣溫平均高4 ℃)，表明地表溫度反演結(jié)果較為可靠，具有參考價值。

城市熱場變異指數(shù)(UTFVI)是基于地表溫度的相對變量，相對于地表溫度，能更好地描述城市熱島效應(yīng)。UTFVI較低值區(qū)將UTFVI較高值區(qū)包圍，使城區(qū)高溫區(qū)域形成“島狀”，當(dāng)UTFVI≤0時，為冷島效應(yīng)；當(dāng)UTFVI>0時，為熱島效應(yīng)，且熱島效應(yīng)強度會隨著UTFVI值增大而增大。如圖4所示，研究區(qū)UTFVI范圍為-0.23～0.37，其中，民心河全線平均UTFVI<0.02，接近0，這表明民心河在中心城區(qū)發(fā)揮了降低溫度、緩解城市熱島效應(yīng)的作用。對比分析研究區(qū)土地利用類型分布與城市熱島效應(yīng)分布發(fā)現(xiàn)，石家莊市三環(huán)內(nèi)熱島效應(yīng)空間分布格局與城市建設(shè)格局基本相符，市區(qū)城鎮(zhèn)建設(shè)用地分布與UTFVI高值區(qū)相對應(yīng)，城市水域和綠地分布與UTFVI低值區(qū)相對應(yīng)。

2.2 民心河兩岸地表溫度隨距離的變化特征

受兩岸土地利用類型的影響，民心河各線水體地表溫度最大值和最小值皆不相同。如表1所示，民心河?xùn)|線溫差最大，平均地表溫度明顯小于其他各線，平均UTFVI值<0，無熱島效應(yīng)，在城區(qū)中呈現(xiàn)低溫，對周圍環(huán)境的降溫效果較好；民心河南線和第二民心河平均地表溫度較高，部分河道受周邊高溫區(qū)影響，對周圍環(huán)境的降溫效果較差，平均UTFVI值為(0，0.05]，熱島效應(yīng)不明顯。

從民心河各支線河道兩岸岸線起，以30 m為增加量設(shè)置多環(huán)緩沖區(qū)，最大緩沖區(qū)邊界距岸邊距離為630 m。采用緩沖區(qū)對地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行掩膜提取，統(tǒng)計各緩沖區(qū)平均地表溫度，并分析民心河兩岸地表溫度隨距離的變化特征。如圖5所示，在民心河全線兩岸緩沖區(qū)內(nèi)，平均地表溫度隨緩沖距離的增加呈先迅速上升后基本保持不變的趨勢。民心河?xùn)|線、西線緩沖距離為30 m時，地表溫度上升速度最快，而民心河?xùn)|線緩沖區(qū)平均地表溫度小于民心河西線；民心河北線、中線緩沖距離為120 m時，地表溫度上升速度最快，而民心河中線緩沖區(qū)平均地表溫度均小于民心河北線；民心河南線與第二民心河在相同緩沖距離的地表溫度上升速度不同，民心河南線緩沖距離為90 m時地表溫度上升速度最快，第二民心河緩沖距離為60 m時地表溫度上升速度最快。

2.3 民心河降溫效應(yīng)分析

民心河周圍植被覆蓋率較高，植被與河流的相互作用明顯，故民心河降溫效應(yīng)受到兩岸植被影響，河流全線平均降溫距離為165 m，平均降溫幅度為0.97 ℃。如表2所示，民心河?xùn)|線、北線和中線降溫距離和降溫幅度均大于民心河全線平均值。各線熱島強度由小到大依次為民心河?xùn)|線、中線、北線、西線、南線和第二民心河，民心河?xùn)|線地表溫度較低，這是由于該支線河道較長且水域面積較大，低溫效應(yīng)更強，因此民心河?xùn)|線降溫效果最好。第二民心河夏季地表溫度較高，平均UTFVI值為0.05，降溫效果最差，降溫距離為60 m，降溫幅度為0.19 ℃，這是由于該支線河道較短且水域面積較小。

民心河為城市景觀中線狀水體，景觀格局特征主要體現(xiàn)在水域兩側(cè)的土地利用類型構(gòu)成。以遙感影像中河流流經(jīng)區(qū)域的道路、橋為自然斷點，考慮到有些河段較短，為確保河流長度均一性，將鄰近較短的河段進(jìn)行合并，最終將民心河劃分為45段，以民心河最小降溫距離60 m作為緩沖半徑建立緩沖區(qū)，對緩沖區(qū)內(nèi)土地利用類型進(jìn)行人工目視解譯與統(tǒng)計，將水域平均UTFVI值分別與周邊城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積占比和綠地面積占比進(jìn)行相關(guān)分析，在最小降溫距離內(nèi)尋找對周邊景觀規(guī)劃具有指導(dǎo)意義的閾值點(圖6)。

如圖6所示，在60 m緩沖距離內(nèi)，民心河受周邊土地利用類型影響明顯。民心河水域平均UTFVI隨著城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積占比增加而增加，當(dāng)城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積占比<48% 時，平均UTFVI值≤0，此時水域存在降溫作用。民心河水域平均UTFVI隨著綠地面積占比增加而降低，當(dāng)綠地面積占比>50%時，平均UTFVI值≤0，這時水域存在降溫作用。上述結(jié)果表明在民心河周邊60 m范圍內(nèi)進(jìn)行景觀規(guī)劃時，建議綠地面積占比>50%，城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積占比<48%，這樣可最大程度發(fā)揮綠地與民心河的綜合降溫作用。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

該研究融合氣象學(xué)、遙感學(xué)和景觀生態(tài)學(xué)等方法，關(guān)注水體、河岸緩沖區(qū)平均地表溫度與周邊土地利用類型的相互作用，明確了城市人工河流降溫作用和周邊土地利用類型配置閾值的定量評測方法。該研究發(fā)現(xiàn)“水綠”復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)更利于河流發(fā)揮溫度調(diào)節(jié)作用，在民心河兩岸緩沖距離60 m內(nèi)，當(dāng)綠地面積占比>50%，城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積占比<48%時，綠地與民心河的綜合降溫作用能得到最大程度發(fā)揮。該結(jié)果可為北方類似城市人工河流沿岸生態(tài)建設(shè)和城市規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

該研究采用分線路手段，得到民心河各河段降溫距離和降溫幅度，發(fā)現(xiàn)石家莊民心河全線平均降溫距離為165 m，平均降溫幅度為0.97 ℃，這與前人研究結(jié)果較為一致。就南方城市河流而言，池騰龍[28]研究結(jié)果表明福建省廈門市西溪降溫距離為330 m，最大降溫幅度為1.65 ℃；福州市烏龍江、閩江、大樟溪和光明港4條河流降溫距離分別為260、230、220和170 m，最大降溫幅度分別為10.22、10.88、5.70和5.80 ℃，這些河流平均寬度較大，分別為民心河的50、22.5、26和9倍，因此降溫幅度也較大。JIANG等[29]研究結(jié)果表明黃浦江人為分段后降溫距離為72.57～465.42 m，降溫幅度為1.72～9.10 ℃，該河流平均寬度為民心河的24倍，降溫效果也較好。民心河全線平均降溫距離和降溫幅度小于上述南方城市河流，這主要與研究區(qū)熱島效應(yīng)強度、河道水面寬度和河道兩側(cè)景觀格局等存在差異有關(guān)。就北方城市河流而言，王澤宇[26]將人工河流和天然河流均視為線狀水體進(jìn)行研究，結(jié)果表明北京地區(qū)線狀水域平均降溫距離為150～180 m；SUN等[4]對北京4條河流降溫效果進(jìn)行測量，結(jié)果表明河流降溫幅度在0.70～2.36 ℃之間。民心河全線平均降溫距離和降溫幅度與上述北方城市河流研究結(jié)果較相似，這說明當(dāng)處于有水狀態(tài)且沿岸土地利用類型配置合理時，人工河流降溫效果與天然河流類似。

水體降溫效應(yīng)的形成是多種因素綜合作用的結(jié)果[30-31]。該研究發(fā)現(xiàn)城市河流的降溫效應(yīng)會受到水體周邊土地利用類型構(gòu)成的影響。如民心河西線西清公園段，60 m緩沖區(qū)內(nèi)城鎮(zhèn)建設(shè)用地占比大于50%，但在其南北兩側(cè)道路、東側(cè)高層建筑和西側(cè)綠色開闊空間的共同影響下，水域降溫效應(yīng)得到增強，水域平均地表溫度較低。但該研究結(jié)果也存在局限性，未能詳細(xì)研究建筑高度、硬化堤岸、城市道路網(wǎng)和綠化空間對河流降溫效果的影響，未來需進(jìn)一步考慮上述因子在不同季節(jié)條件下對降溫效應(yīng)的影響，并采用相關(guān)模型進(jìn)行數(shù)值模擬和精度驗證，以完善研究結(jié)果。

3.2 結(jié)論

基于Landsat 8 OLI_TIR熱紅外遙感衛(wèi)星影像研究了民心河降溫距離和降溫幅度，探究了水體周邊土地利用類型構(gòu)成緩解熱島效應(yīng)的閾值組合，得到以下主要結(jié)論：

(1)2016年8月31日石家莊市三環(huán)以內(nèi)城區(qū)熱島效應(yīng)明顯，UTFVI值為-0.23～0.37。研究區(qū)熱島效應(yīng)空間分布與城市格局基本相符，市區(qū)城鎮(zhèn)建設(shè)用地分布與UTFVI高值區(qū)相對應(yīng)，城市水體和綠地分布與UTFVI低值區(qū)相對應(yīng)，其中，民心河全線平均UTFVI值<0.02，在中心城區(qū)發(fā)揮了降低溫度、緩解城市熱島效應(yīng)的作用。

(2)在180 m緩沖距離內(nèi)，民心河兩岸緩沖區(qū)平均地表溫度隨緩沖距離增加呈先迅速上升后基本保持不變的趨勢，緩沖區(qū)位置距民心河距離越大，平均UTFVI值越大，城市熱島效應(yīng)也就越強。

(3)民心河受到沿岸植被降溫效應(yīng)的影響，河流全線平均降溫距離為165 m，平均降溫幅度為0.97 ℃。民心河各線水體降溫效應(yīng)不同，民心河?xùn)|線降溫效果最好，平均UTFVI值為-0.02，降溫距離可達(dá)到210 m，降溫幅度為1.59 ℃；第二民心河降溫效果最差，平均UTFVI值為0.05，降溫距離為60 m，降溫幅度為0.19 ℃。

(4)民心河為線狀水體，水體平均UTFVI值與城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積占比的相關(guān)性最高(r=0.414,P<0.01)，其次是綠地面積占比(r=-0.397,P<0.01)，當(dāng)綠地面積占比>50%，城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積占比<48%時，平均UTFVI值≤0，存在冷島效應(yīng)，整體景觀格局降溫效果較好。