王俊凝,單寶艷,劉洋洋,張智璇
山東建筑大學(xué) 測(cè)繪地理信息學(xué)院,濟(jì)南 250101
隨著全球城市化進(jìn)程飛速提升,城市人口急劇增加,城市建筑用地短缺與人口劇增的矛盾日益顯著,城市發(fā)展不僅局限于二維平面擴(kuò)張,在三維空間上也不斷拓展(Zheng et al,2017;Zhou et al,2017;賈琦,2018;Qian et al,2018)。由此諸多城市生態(tài)環(huán)境問(wèn)題開(kāi)始顯現(xiàn),其中,城市熱島效應(yīng)逐漸成為最明顯的城市生態(tài)環(huán)境問(wèn)題之一(范晨璟等,2017)。由城市熱環(huán)境、風(fēng)環(huán)境等組成的城市微環(huán)境較大程度地影響著人們的生產(chǎn)生活和居住舒適程度。盡管目前的相關(guān)研究還無(wú)法揭示城市二維形態(tài)和三維空間形態(tài)對(duì)城市熱場(chǎng)和微環(huán)境的具體影響程度(Srivanit and Kazunori,2011;Chun and Guldmann,2014;Berger et al,2017;Zheng et al,2019),但有研究表明三維空間形態(tài)對(duì)城市熱場(chǎng)和微環(huán)境的影響比較顯著(Oke,1981;Unger,2004;陳利頂?shù)龋?013)。
關(guān)于城市形態(tài)對(duì)城市微環(huán)境影響的研究由關(guān)注城市的二維結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向注重三維空間形態(tài)對(duì)城市生態(tài)健康的影響(周偉奇和田韞鈺,2020),通過(guò)分析城市三維空間結(jié)構(gòu)研究城市微環(huán)境逐漸成為研究熱點(diǎn)(丁沃沃等,2012)。有學(xué)者通過(guò)分析城市主城區(qū)建筑物的二維平面面積及三維高度、體積等特征總結(jié)了對(duì)熱環(huán)境影響最大的建筑物屬性(曾鵬和孫宗耀,2019)。城市景觀格局在空間分布上的差異也會(huì)較大程度地影響著城市地表溫度和空氣環(huán)境(尹昌應(yīng)等,2015),目前與城市熱場(chǎng)等研究相關(guān)的景觀因子主要集中在植被覆蓋率、人口分布、土地利用類(lèi)型、水域等方面(梁益同等,2010;岳文澤和徐麗華,2013)。除上述因子外,建筑物對(duì)于城市熱場(chǎng)的影響也不容忽視。已有研究多數(shù)從建筑物的單一屬性進(jìn)行研究,如建筑密度、建筑容積率、建筑高度等,但因不同空間分布特征的建筑對(duì)于城市熱場(chǎng)的影響機(jī)制不同,影響的程度也會(huì)有較大差異。因此,基于多維度、多角度對(duì)建筑物及其三維空間分布與城市熱場(chǎng)的關(guān)系進(jìn)行研究非常必要。
目前關(guān)于城市形態(tài)(空間結(jié)構(gòu))對(duì)城市熱場(chǎng)影響的相關(guān)研究主要采用統(tǒng)計(jì)分析方法,采用較多的分別是相關(guān)分析法和多元回歸分析法(Scarano and Mancini,2017;Alavipanah et al,2018)。有學(xué)者采用多元回歸分析方法發(fā)現(xiàn)上海城市亮溫與建筑物的高度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系(芮建勛,2007)。較多的研究是通過(guò)建立合適的空間三維結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系,利用相關(guān)分析法探究其對(duì)城市熱場(chǎng)的影響(Berger et al,2017;周偉奇和田韞鈺,2020)。而研究城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)與其周?chē)鷧^(qū)域熱場(chǎng)間相互作用的文獻(xiàn)極少。且在城市空間結(jié)構(gòu)與城市熱場(chǎng)相關(guān)性的研究過(guò)程中,空間單元大小的選擇十分重要??臻g形態(tài)與熱場(chǎng)的相關(guān)性研究結(jié)果會(huì)由于空間研究單元尺度的不同而有所差異,空間依賴(lài)性較強(qiáng)(Berger et al,2017;周偉奇和田韞鈺,2020)??臻g研究單元尺度過(guò)大就會(huì)無(wú)法詳細(xì)地反映城市內(nèi)部的空間三維結(jié)構(gòu)特征和氣溫的差異;若研究單元尺度過(guò)小,對(duì)于較大的建筑物而言,其空間三維結(jié)構(gòu)將會(huì)被分割到多個(gè)研究單元中,無(wú)法詳細(xì)地反映真實(shí)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征。而目前的研究尚未得出最為合適的研究空間尺度(陳愛(ài)蓮等,2012)。因此,根據(jù)研究區(qū)域的實(shí)際情況選擇合適的研究單元至關(guān)重要。伴隨著城市建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展,濟(jì)南中心城區(qū)建成區(qū)面積不斷擴(kuò)大,城市熱島效應(yīng)逐年加劇,熱島強(qiáng)度數(shù)值已從1988年的1.17 增加到2014年的4.36(王林申等,2019)。且中心城區(qū)建筑分布密集,隨著經(jīng)濟(jì)中心和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的東移,東部地區(qū)的超高層建筑逐漸增多,以濟(jì)南市為例研究城市空間結(jié)構(gòu)對(duì)城市熱場(chǎng)的影響更具代表性。鑒于此,本文以濟(jì)南市中心城區(qū)(天橋區(qū)、槐蔭區(qū)、市中區(qū)、歷下區(qū)、歷城區(qū))為研究對(duì)象,基于建筑和綠地水體共同構(gòu)建城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系,運(yùn)用相關(guān)分析、雙變量空間自相關(guān)分析等方法,基于多維度、多尺度視角,既研究城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)對(duì)城市熱場(chǎng)的影響,又探索城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)對(duì)周邊區(qū)域熱場(chǎng)的影響作用,以期為城市建筑布局、城市規(guī)劃與建設(shè)提供參考。
本文以濟(jì)南市中心城區(qū)為研究區(qū)域,包括槐蔭區(qū)、市中區(qū)、歷下區(qū)、歷城區(qū)和天橋區(qū),總面積約為2094 km2。文中所用的濟(jì)南市行政邊界矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于山東天地圖(http://www.sdmap.gov.cn/),DEM 數(shù)據(jù)來(lái)源于Google Earth,空間分辨率為9.55 m。濟(jì)南市中心城區(qū)的建筑矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于百度大數(shù)據(jù),共有12 余萬(wàn)個(gè)建筑數(shù)據(jù)。遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)勘探局官網(wǎng)(https://earthexplorer.usgs.gov/)Landsat 8 衛(wèi)星獲取的遙感影像,下載的遙感影像日期分別為2017年6月1日、2017年6月17日、2017年7月3日、2017年8月4日,云量分別為2.04%、1.55%、3.53%、19.19%。綠地和水體矢量數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)高分一號(hào)遙感衛(wèi)星影像進(jìn)行解譯得到。對(duì)于濟(jì)南市中心城區(qū)邊界矢量數(shù)據(jù)、建筑矢量數(shù)據(jù)、綠地和水體矢量數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù)和Landsat 8 遙感影像數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用2000 國(guó)家大地坐標(biāo)系(CGCS2000),投影坐標(biāo)為CGCS2000_3_Degree_GK_CM_117E,并以天地圖矢量數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)進(jìn)行地理配準(zhǔn)和空間校正。
根據(jù)濟(jì)南市中心城區(qū)地域面積、建筑物空間分布特點(diǎn)將濟(jì)南市劃分成兩種空間單元進(jìn)行研究,大尺度的空間研究單元為2 km×2 km,小尺度的空間研究單元為1 km×1 km,利用ArcGIS 10.5 中的創(chuàng)建漁網(wǎng)功能實(shí)現(xiàn)。濟(jì)南市中心城區(qū)建筑矢量數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù)如圖1 所示。
圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 The overview of the study region
1.2.1 城市地表溫度遙感反演方法
地表溫度是城市熱場(chǎng)的重要指標(biāo),在區(qū)域氣候、全球變化等研究中得到廣泛應(yīng)用(李召良等,2016)。使用熱紅外遙感獲取一個(gè)區(qū)域地表溫度的時(shí)空分布是較為可行的研究手段(Li et al,2013)。目前常用的地表溫度反演方法主要有三種:大氣校正法、分裂窗算法和單通道算法。其中,大氣校正法是最基本的地表溫度反演的方法,可適用于任何波段的熱紅外遙感(毛克彪等,2007),文章選用大氣校正法對(duì)濟(jì)南市中心城區(qū)的地表溫度進(jìn)行反演。該法主要采用大氣模型估計(jì)大氣對(duì)于地表輻射的影響,并將此影響所觀察到的大氣對(duì)熱輻射的吸收量以及大氣自身上、下行的輻射量在衛(wèi)星高度傳感器所接受到的熱輻射總強(qiáng)度中減去,從而得到地表的熱輻射量,并將地表熱輻射量轉(zhuǎn)化為地表溫度。
大氣校正法中,地表溫度可根據(jù)普朗克函數(shù)計(jì)算(毛克彪等,2007):
式(1)和(2)中:ε表示地表比輻射率,C↓為大氣向下的輻射亮度值,C↑為大氣向上的輻射亮度值,G(Ts) 表示黑體的熱輻射亮度,Cλ表示衛(wèi)星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值,τ表示大氣在熱紅外波段中的透過(guò)率,TS為根據(jù)公式獲取的地表溫度(℃)。B1和B2通常在源文件中獲?。ㄎ貉┟返?,2019),本文所使用影像文件中B1=774.89 W·(m2·μm·sr)?1,B2=1321.08 K。大氣上、下行輻射亮度值及透過(guò)率均可通過(guò)NASA 大氣計(jì)算器獲取,其他值均通過(guò)影像數(shù)據(jù)獲取。
1.2.2 相關(guān)分析方法
相關(guān)分析方法是對(duì)要素之間的相關(guān)程度進(jìn)行研究,相關(guān)系數(shù)法是最為常用的相關(guān)分析方法之一。由于研究對(duì)象不同,相關(guān)系數(shù)有多種定義方式,較為常用的是皮爾遜相關(guān)系數(shù)。該相關(guān)系數(shù)主要研究變量之間的線性相關(guān)程度。皮爾遜相關(guān)系數(shù)的取值為[?1,1],數(shù)值趨近于1(或?1),兩個(gè)因子之間線性正相關(guān)(負(fù)相關(guān))程度越強(qiáng),數(shù)值趨近于0,表示兩個(gè)因子相關(guān)性越弱。其顯著性主要通過(guò)P值進(jìn)行檢驗(yàn)。皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下:
式(3)中:R為相關(guān)系數(shù)值,n表示因子的樣本數(shù)量,為x變量的平均值,為y變量的平均值。文章中x為城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo),y為由大氣校正法反演得到的濟(jì)南市地表溫度。
1.2.3 雙變量局部空間自相關(guān)法
雙變量局部空間自相關(guān)是在空間自相關(guān)指數(shù)(Moran’sI指數(shù))基礎(chǔ)上提出的,旨在解決多個(gè)變量的空間關(guān)聯(lián)性問(wèn)題。該方法可以對(duì)多個(gè)變量之間的空間相關(guān)性進(jìn)行探究與分析,可以揭示某個(gè)空間研究單元的一個(gè)屬性與鄰近的空間研究單元的另一個(gè)屬性的相關(guān)程度。具體計(jì)算如下所示(敖榮軍等,2018;方葉林等,2020):
而公民性變量在此處我沒(méi)有列出,我將在最后給出公民性這一變量的因子分析的結(jié)果,并在最后幾個(gè)模型中加入公民性來(lái)比較城市居民公民性的強(qiáng)弱對(duì)于與外來(lái)遷移人口的社會(huì)距離大小的影響。
城市熱場(chǎng)通常由城市地表溫度和氣溫共同反映(周偉奇和田韞鈺,2020)。氣溫與地表溫度相互作用,在兩者的共同作用下影響著居民的日常生活及舒適程度。氣溫主要是通過(guò)移動(dòng)或固定的氣象監(jiān)測(cè)儀器進(jìn)行獲取,但在實(shí)際操作中,氣溫獲取的值通常是離散的、不連續(xù)的點(diǎn)數(shù)據(jù)或者線性數(shù)據(jù),在空間上不具有連續(xù)性。而經(jīng)過(guò)大氣校正等方法反演得到的地表溫度在空間上具有較強(qiáng)的連續(xù)性,且空間分辨率較高(陳愛(ài)蓮等,2012)。因此,文章采用經(jīng)過(guò)反演的地表輻射溫度表示城市熱場(chǎng)。
采用大氣校正法,利用ENVI 軟件經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)、歸一化植被指數(shù)計(jì)算、植被覆蓋度計(jì)算、地表比輻射率計(jì)算、黑體輻射亮度的計(jì)算等步驟后得出濟(jì)南市中心城區(qū)的夏季地表溫度。為避免出現(xiàn)單次反演受云量等隨機(jī)因素的影響,較真實(shí)地反映城市熱場(chǎng),分別選取了2017年6月1日、2017年6月17日、2017年7月3日 和2017年8月4日的Landsat 8 衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度反演,并將四次反演結(jié)果進(jìn)行均值計(jì)算,得出濟(jì)南夏季的平均地表溫度,結(jié)果如圖2 所示。
圖2 濟(jì)南市中心城區(qū)地表溫度分布圖Fig.2 Distribution map of surface temperature in the Jinan urban area
由圖2 可知:濟(jì)南市中心城區(qū)夏季地表溫度整體差異較大,差值約為18.6℃。濟(jì)南市地形特征為東高西低,南高北低,歷城區(qū)的中南部及市中區(qū)東部為山區(qū),植被覆蓋茂密、水域較為密集,這些地方溫度較低。天橋區(qū)中部、槐蔭區(qū)西部、歷下區(qū)西部及歷城區(qū)東北部溫度較低的地方均為水域。天橋區(qū)南部、槐蔭區(qū)中西部、歷城區(qū)中北部、市中區(qū)中西部及整個(gè)歷下區(qū)溫度較高,并在此區(qū)域溫度達(dá)到了最高點(diǎn)。除地形因素和土地利用類(lèi)型差異的影響外,由圖1 和圖2 可知,建筑物的分布特征與城市熱場(chǎng)的分布特征有著較強(qiáng)的關(guān)聯(lián),建筑物越密集,地表溫度越高。整體而言,濟(jì)南市中心城區(qū)中心位置溫度最高,南北部溫度差距較大,北部地區(qū)的溫度高于南部地區(qū),東西部溫度差距較小。
將反演得到的濟(jì)南市中心城區(qū)平均地表溫度的柵格數(shù)據(jù),采用ArcGIS 10.5 的柵格分析工具箱中的“以表格顯示分區(qū)統(tǒng)計(jì)功能”,分別在1 km×1 km、2 km×2 km 兩種空間尺度的格網(wǎng)內(nèi)對(duì)其求平均值,作為下一步相關(guān)性分析采用的地表溫度數(shù)據(jù)。
由于城市空間結(jié)構(gòu)與熱場(chǎng)的關(guān)系研究逐漸轉(zhuǎn)向三維空間結(jié)構(gòu)層面,城市三維空間結(jié)構(gòu)的定量化研究成為研究的前提和基礎(chǔ)(Unger,2004;Oke,1981)。由于城市建筑物增多,較大程度改變了城市下墊面性質(zhì),加之城市建筑物在三維空間上的不斷延伸和擴(kuò)展打破了城市空間上的連續(xù)性(曾鵬和孫宗耀,2019),導(dǎo)致地表能量失衡并阻礙了城市上空的空氣流動(dòng)(王蕾等,2016),由此改變了城市熱場(chǎng)的分布,使城市熱島效應(yīng)進(jìn)一步加劇。在濟(jì)南中心城區(qū)內(nèi),城市綠地和水域面積所占的比例較高,城市綠地和水域在一定程度上影響著城市地表溫度。因此,文章既選擇建筑物作為主要研究對(duì)象,又結(jié)合城市綠地和水體共同表達(dá)城市三維空間結(jié)構(gòu)。
三維空間結(jié)構(gòu)是二維空間結(jié)構(gòu)在高度上的延伸,但其并不只包括了高度信息,還包括了由高度延伸出的許多其他特征(周偉奇和田韞鈺,2020)。因此文章從城市地形、建筑平面分布、立體布局、多維空間組合等方面構(gòu)建城市三維空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系,主要包括三類(lèi):一維高度指標(biāo)、二維平面指標(biāo)、三維空間指標(biāo)。同時(shí)結(jié)合城市生態(tài)綠化指標(biāo)共同表達(dá)城市三維空間結(jié)構(gòu)。具體指標(biāo)如表1 所示。
表1 城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系Tab.1 Quantitative expression indicators of urban threedimensional spatial structure
以上各指標(biāo)的數(shù)值獲取均通過(guò)ArcGIS 10.5 的空間分析功能實(shí)現(xiàn)。對(duì)于柵格數(shù)據(jù)(x1、x2),采用ArcGIS 10.5 的柵格分析工具箱中的以表格顯示分區(qū)統(tǒng)計(jì)功能,分別統(tǒng)計(jì)到1 km×1 km 和2 km×2 km 的相應(yīng)格網(wǎng)中。對(duì)于矢量數(shù)據(jù)(x11)采用生成近鄰表功能實(shí)現(xiàn);對(duì)于所有矢量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(x3—x18),首先采用ArcGIS 10.5 疊加分析工具中的標(biāo)識(shí)功能分別將1 km×1 km 和2 km×2 km 格網(wǎng)的ID 號(hào)賦值給相應(yīng)建筑(水體、綠地),然后根據(jù)建筑(水體、綠地)新ID 號(hào)計(jì)算其面積、體積等指標(biāo)。
由表2 可知:在1 km×1 km 研究單元視角和2 km×2 km 研究單元視角下,與城市地表溫度呈正相關(guān)的一維高度指標(biāo)有建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均高度,二維平面指標(biāo)有建筑密度、建筑基底面積總和、建筑基地面積標(biāo)準(zhǔn)差、平均建筑基地面積,所有的三維空間指標(biāo)均與城市地表溫度呈正相關(guān),且所有指標(biāo)均達(dá)到了0.001 以上的置信水平。其中,建筑密度、建筑基底面積總和、容積率、占空比和建筑體積總和這五項(xiàng)指標(biāo)與城市地表溫度在空間上的正相關(guān)程度極為顯著,城市地表溫度隨這五項(xiàng)指標(biāo)的增大而提升的效果較為明顯。
表2 地表溫度與城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)R 及其檢驗(yàn)的P值Tab.2 The R value of the correlation coefficient between the land surface temperature and the urban spatial structure indicators and its tested P value
與城市地表溫度呈負(fù)相關(guān)的一維高度指標(biāo)有建筑絕對(duì)高度標(biāo)準(zhǔn)差、DEM 標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均絕對(duì)高度和DEM 平均值,二維平面指標(biāo)有建筑臨近距離均值和戶外活動(dòng)面積比,城市綠化生態(tài)指標(biāo)與地表溫度也呈現(xiàn)出一定的負(fù)相關(guān)性,且所有指標(biāo)均達(dá)到了0.05 以上的置信水平。在這些指標(biāo)中,建筑絕對(duì)高度標(biāo)準(zhǔn)差、DEM 標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均絕對(duì)高度、DEM 平均值和戶外活動(dòng)面積比這五項(xiàng)指標(biāo)與地表溫度的負(fù)相關(guān)性最為顯著,隨著這五項(xiàng)指標(biāo)的增加,城市地表溫度降低的程度比較明顯。
綜合來(lái)看,與地表溫度呈顯著正相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)均為建筑的二維平面及三維空間指標(biāo)。城市熱場(chǎng)改變,地表溫度提升的主要原因即建筑在二維平面上的不斷延伸及在空間上建筑體量的不斷增大。與地表溫度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)主要為建筑的高度指標(biāo),表明地表溫度受地形影響最為明顯。但除去地形因素外,戶外活動(dòng)面積比越大,即區(qū)域內(nèi)建筑基底面積越小,地表溫度越低。同樣,建筑在二維平面上的延伸越少,地表溫度越低。而不同空間研究單元結(jié)果的差別在于,1 km×1 km 研究單元城市空間結(jié)構(gòu)內(nèi)各項(xiàng)指標(biāo)與地表溫度相關(guān)系數(shù)的顯著性均強(qiáng)于2 km×2 km 研究單元的結(jié)果??梢?jiàn),城市空間結(jié)構(gòu)各指標(biāo)與地表溫度在空間上相關(guān)性的顯著程度與選擇的研究單元尺度有關(guān)。在城市地表溫度與城市空間結(jié)構(gòu)的研究尺度上來(lái)說(shuō),研究單元越小,兩者的相關(guān)性越強(qiáng)。
采用雙變量空間相關(guān)分析(公式(4))研究城市地表溫度受周邊相鄰區(qū)域城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)的影響。運(yùn)用GeoDa 軟件進(jìn)行計(jì)算,使用其雙變量Moran’sI工具,以地表溫度為主變量(X1),以城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)分別作為周邊區(qū)域變量(X2),對(duì)地表溫度與城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)進(jìn)行空間相關(guān)分析。計(jì)算的Moran’sI值及其檢驗(yàn)的Z值如表3所示。
城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)與地表溫度的雙變量局部空間相關(guān)分析揭示了區(qū)域內(nèi)的地表溫度受其鄰近區(qū)域的城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)的影響程度。由表3 可知:城市地表溫度與城市空間結(jié)構(gòu)存在空間相關(guān)性。在1 km×1 km 的研究單元中,地表溫度與相鄰區(qū)域內(nèi)的建筑高度標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均高度、建筑密度、建筑基底面積總和、建筑基地面積標(biāo)準(zhǔn)差、平均建筑基地面積、容積率、建筑體積總和、占空比、建筑體積標(biāo)準(zhǔn)差和平均建筑體積等城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)呈正相關(guān),且均達(dá)到了0.01 以上的置信水平。其中,地表溫度與相鄰區(qū)域內(nèi)的建筑密度、建筑基底面積總和、容積率、占空比、建筑體積總和這五項(xiàng)指標(biāo)的空間正相關(guān)程度尤為顯著。地表溫度與相鄰區(qū)域內(nèi)的建筑絕對(duì)高度標(biāo)準(zhǔn)差、DEM標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均絕對(duì)高度和DEM 平均值、建筑臨近距離均值、戶外活動(dòng)面積比和綠地水體總面積這七項(xiàng)空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。在這些指標(biāo)中,地表溫度與相鄰區(qū)域內(nèi)的DEM 標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均絕對(duì)高度、DEM 平均值和戶外活動(dòng)面積比這四項(xiàng)指標(biāo)呈現(xiàn)出較為顯著的負(fù)相關(guān)性,即地表溫度較高的地區(qū),其相鄰區(qū)域的內(nèi)的這四項(xiàng)指標(biāo)值較低。
表3 地表溫度與城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)的雙變量空間自相關(guān)數(shù)據(jù)Tab.3 Bivariate spatial autocorrelation data of land surface temperature and urban spatial structure indicators
基于2 km×2 km 的研究單元視角,地表溫度與其相鄰區(qū)域的建筑絕對(duì)高度標(biāo)準(zhǔn)差、DEM 標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均絕對(duì)高度、DEM 均值、戶外活動(dòng)面積比及綠地水體總面積這六項(xiàng)指標(biāo)呈現(xiàn)出極為顯著的空間相關(guān)性(負(fù)相關(guān))。除與建筑臨近距離均值指標(biāo)相關(guān)性不顯著外,與其余指標(biāo)的空間相關(guān)性均達(dá)到了0.01 以上的置信水平。
由此可知,地表溫度與相鄰區(qū)域內(nèi)建筑的覆蓋率、總建筑面積及總體積等因素的大小密切相關(guān),這些建筑指標(biāo)的增大會(huì)提升周?chē)鷧^(qū)域的地表溫度。在較小的研究范圍內(nèi),地表溫度不僅受周?chē)鷧^(qū)域地形因素的影響較大,戶外活動(dòng)面積比也是影響周?chē)鷧^(qū)域地表溫度的重要指標(biāo)。而在較大的研究范圍內(nèi),相鄰區(qū)域的地形因素是地表溫度最為重要的影響因素,地形與建筑物高度所疊加的綜合因素對(duì)于地表溫度的影響最為明顯,地勢(shì)越高,地形起伏程度越大的區(qū)域其相鄰區(qū)域的地表溫度越低。綠地與水體也會(huì)在一定程度上緩解城市的熱效應(yīng)。在1 km×1 km 的研究單元中,地表溫度與相鄰區(qū)域的空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)的相關(guān)性較為顯著。
(1)在探究不同尺度上城市空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)與地表溫度的相關(guān)性分析中,發(fā)現(xiàn)兩者的關(guān)系對(duì)于空間的依賴(lài)性較高,不同尺度的研究單元所得結(jié)果存在一定差異。較小的研究單元中空間結(jié)構(gòu)與城市熱場(chǎng)的相關(guān)性更為顯著。
(2)探究不同的城市空間指標(biāo)對(duì)城市熱場(chǎng)的影響時(shí),兩種分析方法均表明:建筑密度、建筑基底面積總和、容積率、占空比和建筑體積總和這五項(xiàng)指標(biāo)與地表溫度的正相關(guān)性最為顯著,空間正相關(guān)程度最高。這五項(xiàng)指標(biāo)綜合作用程度較高的市中心區(qū)域的地表溫度普遍高于周邊區(qū)域的地表溫度。
(3)兩種分析方法結(jié)果均表明:地表溫度與DEM 標(biāo)準(zhǔn)差、建筑平均絕對(duì)高度、DEM 平均值、建筑絕對(duì)高度標(biāo)準(zhǔn)差和戶外活動(dòng)面積比這五項(xiàng)指標(biāo)呈顯著負(fù)相關(guān),空間相關(guān)性也極為顯著(負(fù)相關(guān))。除去地形因素外,戶外活動(dòng)區(qū)域所占比例較高、建筑物所占空間較少的區(qū)域地表溫度較低。