周 華， 吳慶雙， 李 強(qiáng)， 仲冠南

(1.安徽師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，安徽 蕪湖 241003；2.全圖通位置網(wǎng)絡(luò)有限公司，北京 100716)

引言

截止2019年末，我國(guó)人口城鎮(zhèn)化率首次超過(guò)60%[1]。隨著城市化進(jìn)程的加快，城市化的水平也在逐步提高，城市的規(guī)模在不斷擴(kuò)展，必然導(dǎo)致城市土地利用類型的快速變化，這種人為改造的下墊面類型、人口的聚集造成的環(huán)境熱打破了原有的地表熱平衡，引發(fā)了城市生態(tài)、空氣質(zhì)量、居民健康和城市可持續(xù)發(fā)展的一系列問(wèn)題[2-4]。地表溫度上升的內(nèi)在動(dòng)力是土地利用/覆蓋變化(LUCC),為了研究和解決城市熱島效應(yīng)問(wèn)題，需要定量化分析各類土地利用/覆蓋變化對(duì)地表溫度的影響。

現(xiàn)階段，城市化及其對(duì)城市熱島效應(yīng)的影響之間的定量關(guān)系仍然是模棱兩可的。不同土地利用變化所帶來(lái)的城市化效應(yīng)也是不同的。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)城市土地利用/覆蓋變化與地表溫度之間的相關(guān)性進(jìn)行了研究?？滴拿鬧5]分析福州所轄各縣市區(qū)土地利用/覆蓋變化對(duì)地表溫度貢獻(xiàn)度，利用多距離空間聚類分析(Ripley’s K函數(shù))法分析地表溫度聚集與分散的尺度效應(yīng)。邊曉輝[6]結(jié)合土地利用類型的開發(fā)度和重心偏移分析了浙江省湖州市的LUCC，并借助主成分分析法探討LUCC與城市熱島效應(yīng)之間的關(guān)系。丁海永[7]采用TVX空間聚類點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡法，將地表溫度與某類土地利用類型繪制成散點(diǎn)圖，分析聚集點(diǎn)的空間軌跡路徑和方向?qū)Φ乇頊囟鹊挠跋?。Suresh Chandra[8]利用同心圓法研究印度齋浦爾市1993—2015年間城市擴(kuò)張對(duì)地表溫度的影像。

本文研究安徽省合肥市區(qū)1987—2020年間的四期遙感影像，基于GEE平臺(tái)進(jìn)行土地利用分類和地表溫度反演，運(yùn)用地理編碼的方式獲取四期土地利用類型的變化軌跡，并結(jié)合地表溫度定量化分析各軌跡對(duì)城市熱環(huán)境的貢獻(xiàn)度，量化在城市化過(guò)程中不同土地利用/覆蓋類型的變化對(duì)熱島效應(yīng)的影響，為城市功能分區(qū)與布局、生態(tài)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)的依據(jù)。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)域概況

合肥市是安徽省省會(huì)，地處中國(guó)華東地區(qū)、安徽省中部，環(huán)抱巢湖。東經(jīng)117°11"～117°22"，北緯31°48"～31°58"，屬于亞熱帶季風(fēng)性濕潤(rùn)氣候。合肥市有4個(gè)市轄區(qū)，4個(gè)縣，1個(gè)縣級(jí)市，4個(gè)市轄區(qū)分別為蜀山區(qū)、瑤海區(qū)、廬陽(yáng)區(qū)和包河區(qū)。合肥市是中國(guó)長(zhǎng)三角副中心城市，皖江城市帶核心城市，“一帶一路”和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略雙節(jié)城市，是國(guó)家重要的科研教育基地。近些年，合肥市城市化發(fā)展速度位居中國(guó)城市前列，根據(jù)第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)顯示，合肥市市區(qū)人口為511.82萬(wàn)人，占全市常住人口54.62%，城市規(guī)模已邁入特大城市行列，研究區(qū)地理位置見(jiàn)圖1所示。

圖1 研究區(qū)地理位置以及其Landsat 8影像(2020-04-23)Fig.1 The geographical location of the study area and its Landsat 8 images (2020-04-23)

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

合肥市區(qū)的四期遙感影像圖來(lái)源于Google Earth Engine平臺(tái)(表1)，選取的是Landsat數(shù)據(jù)集的地表反射率數(shù)據(jù)集(SR)，Landsat 5 TM影像獲取日期為1987年4月21日，Landsat 7 ETM+影像獲取日期分別為2000年4月16日和2010年4月28日，Landsat 8 OIL影像獲取日期為2020年4月23日，衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間為當(dāng)?shù)貢r(shí)間上午10點(diǎn)06到10點(diǎn)43之間，遙感影像質(zhì)量高，云量低于1%，符合地表溫度反演要求。GEE所提供的數(shù)據(jù)Landsat 5、landsat 7和Landsat 8都進(jìn)行了三次卷積重采樣，將所有紅外波段分辨率都重采樣至30m，并將紅外波段的灰度值(DN)轉(zhuǎn)化為輻射亮度，單位為開爾文。其中需要對(duì)2010年遙感影像，利用ENVI5.3 Landsat gap_fill插件進(jìn)行去條帶處理。本文數(shù)據(jù)利用GEE所提供的隨機(jī)森林函數(shù)庫(kù)對(duì)遙感影像進(jìn)行土地利用分類，依據(jù)《土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)》結(jié)合研究目的將遙感影像分為林地/草地、未利用地、水體、建設(shè)用地、耕地5類，在Google Earth上選取樣本點(diǎn)，利用混淆矩陣進(jìn)行精度驗(yàn)證，總體分類精度在86%以上，Kappa系數(shù)大于等于0.76，符合精度要求。

表1 1987—2020年四期遙感圖像數(shù)據(jù)源Table 1 Data sources of the four remote sensing images from 1987 to 2020

2 研究方法

2.1 地表溫度反演

目前,國(guó)內(nèi)外常用地表溫度反演的方法大致可歸納為4類：熱輻射傳輸方程法、劈窗算法、單窗算法、多通道算法[9]。本文基于GEE平臺(tái)，通過(guò)編碼形式運(yùn)用單窗算法對(duì)合肥市四期Landsat數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度反演，該算法相比其他算法具有反演精度高，適用性強(qiáng)等特點(diǎn)，簡(jiǎn)化了GEE中編碼難度。徐涵秋[10]研究得出Landsat 8 TIR第11波段的不確定性大于TIR10波段，故選擇TIR10波段進(jìn)行地表溫度反演。單窗算法公式如下：

(1)

式中：T為像元的地表溫度，單位是開爾文(K)。a、b是常量，a=-67.35535,b=0.458608(TM/ETM+)；a=-60.919,b=0.428(Landsat 8)。Tsenor為紅外波段的亮度值，Ta是近地表大氣平均作用溫度(K)，ε為地表反射率，τ為大氣透射率，C和D為地表反射率和大氣透射率計(jì)算所得的中間變量。

地表比輻射率估算采用由Sobrino提出的NDVI閾值法[12-13]：

(2)

式中：NIR、R為遙感圖像的近紅外和紅外波段，NDVISoil為裸土或無(wú)林地/草地覆蓋區(qū)域的NDVI值，NDVIVeg為完全林地/草地覆蓋的NDVI值。當(dāng)NDVI>0.70時(shí)，F(xiàn)v取值為1；當(dāng)NDVI<0.05時(shí)，F(xiàn)v取值為0。

將地表溫度T(開爾文)轉(zhuǎn)為攝氏度：LST=T-273.15

遙感圖像獲取時(shí)間的差異性導(dǎo)致傳感器所接收的太陽(yáng)輻射能量不同，直接用絕對(duì)地表溫度值比較結(jié)果不夠準(zhǔn)確。為了有效減少不同時(shí)期地表溫度差異，多期遙感圖像的地表溫度反演的結(jié)果需要正規(guī)化處理[14]，計(jì)算公式為

NLST=(LST-LSTmin)/(LSTmax-LSTmin)

(3)

式中：NLST為正規(guī)化處理后的地表溫度，LSTmax和LSTmin分別為地表溫度的最大值和最小值。為了清晰表述地表溫度時(shí)空分布特征，利用均值(μ)-標(biāo)準(zhǔn)差法(σ)作為溫度等級(jí)的劃分依據(jù)(表2)，并在多次嘗試不同的劃分方法中，選取0.5σ[15-16]能夠有效劃分低溫區(qū)與次低溫區(qū)和高溫區(qū)、極高溫區(qū)域的溫度等級(jí)，最終將地表溫度劃分為低溫區(qū)、次低溫區(qū)、中溫區(qū)、次高溫區(qū)、高溫區(qū)和極高溫區(qū)。表2中，μ和σ分別代表歸一化地表溫度的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，劃分后得到合肥市熱島等級(jí)分布圖。

表2 合肥市地表溫度等級(jí)劃分Table 2 Classification of surface temperature grades in Hefei

2.2 土地利用軌跡編碼

為了定量化的描述合肥市區(qū)33a的土地利用/覆蓋變化，本文采用地圖編碼的方式記錄每個(gè)柵格圖像像元值的變化[17]。引入土地利用覆蓋/變化軌跡定量剖析合肥市區(qū)土地利用在區(qū)劃內(nèi)隨時(shí)間的變化過(guò)程。根據(jù)土地利用分類,對(duì)林地/草地-1、未利用地-2、水域-3、建設(shè)用地-4和耕地-5進(jìn)行編碼,利用式(4)對(duì)4期的分類結(jié)果進(jìn)行柵格編碼和柵格像元疊加計(jì)算[18],得到土地利用變化軌跡圖層，例如NO.2144像元軌跡表示1987年是未利用地、2000年是林地/草地、2010年是建設(shè)用地、2020年是建設(shè)用地(圖2)。

圖2 軌跡編碼示意圖Fig.2 Schematic diagram of trajectory encoding

T=Classyear·10n-1+Classyear·10n-2+Classyear·10n-3+···+Classyear·10n-n

(4)

式中：Classyear表示對(duì)應(yīng)年份土地利用分類的結(jié)果，n表示遙感圖像期數(shù)，T表示變化軌跡。

2.3 城市化軌跡熱貢獻(xiàn)度

徐涵秋[19]、彭文甫[20]、張曉東[21]、吳迪[22]等對(duì)土地利用類型與城市熱島效應(yīng)的相關(guān)性研究表明，不透水面增加、建設(shè)用地的增加與城市熱島效應(yīng)的上升具有強(qiáng)烈的正相關(guān)性。本文研究1987—2020年合肥市區(qū)四期的土地利用變化共提取相關(guān)軌跡617條，突出城市化對(duì)地表溫度的貢獻(xiàn)率，本文提取城市化相關(guān)軌跡(NO.4444，NO.xxx4，NO.xx44，NO.x4444，x表示除建設(shè)用地以外的其他土地利用類型)共86條，并選取前10條城市化軌跡。研究側(cè)重于土地利用類型向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的過(guò)程對(duì)地表溫度的貢獻(xiàn)率。城市化軌跡貢獻(xiàn)公式[23]為

(5)

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用覆蓋/變化分析

由圖3、表3可知，1987—2020年合肥市區(qū)土地利用/覆蓋變化顯著，建設(shè)用地面積明顯增加，1987—2020年，從123.54km2增加至469.58km2，整體城市化發(fā)展較快。林地/草地面積由171.84km2增加至279.95km2，面積正增長(zhǎng)，耕地和未利用地面積不斷減小，其中耕地面積由1987年的601.66km2減少至286.73km2，總體變化率為20.20%，與建設(shè)用地的增長(zhǎng)率接近，未利用地以及水體面積減少了4.43%和4.53%。1987—2000年間合肥市的城市化發(fā)展速度較慢，面積僅由原先123.54km2增長(zhǎng)至174.11km2。進(jìn)入21世紀(jì)以后，合肥市城市化發(fā)展明顯加快，2000—2010年建設(shè)用地增長(zhǎng)100%，2010—2020年建設(shè)用地面積增長(zhǎng)也接近150%。合肥市區(qū)的耕地面積減少了6.17%，林地/草地面積從2010—2020年間實(shí)現(xiàn)了正增長(zhǎng)，總體增加了6.94%，秉承了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域綠色可持續(xù)發(fā)展的大背景。從空間上分析可得出，1987—2000年間，合肥市區(qū)的建成區(qū)擴(kuò)張圍繞著城市中心邊緣地區(qū)，2000—2010年間城市建成區(qū)由城市核心區(qū)逐漸向廬陽(yáng)區(qū)、瑤海區(qū)、包河區(qū)的中心地帶擴(kuò)張，2010—2020年間，蜀山區(qū)的東北地區(qū)建設(shè)用地面積明顯增加。

表3 1987—2020年合肥市市區(qū)土地利用/覆蓋變化面積Table 3 Area of land use/cover change in the urban area of Hefei from 1987 to 2020

圖3 1987—2020年合肥市市區(qū)土地利用類型Fig.3 Types of land use in the urban area of Hefei from 1987 to 2020

3.2 地表溫度變化分析

在GEE上，基于單窗算法反演的地表溫度，經(jīng)過(guò)正規(guī)化處理獲取合肥市區(qū)地表溫度分級(jí)結(jié)果(圖4)。結(jié)合1987—2020年合肥市區(qū)LST等級(jí)分布圖和LST變化統(tǒng)計(jì)表(表4)可得：1987—2020年間，隨著城市建設(shè)用地的增加，高溫區(qū)、極高溫區(qū)由城市中心區(qū)域逐漸向城區(qū)各區(qū)域擴(kuò)張，擴(kuò)張方向與新增的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張方向基本保持相同，其中2020年蜀山區(qū)的次高溫區(qū)、高溫、極高溫區(qū)域較1987年顯著增加，市區(qū)的次高溫、高溫、特高溫面積分別增加158.21km2、176.76km2、24.87km2，城市熱島不斷擴(kuò)大。低溫區(qū)域增加了7.03km2，主要分布在巢湖水域；次低溫區(qū)減少了439.74km2，與其主要分布的耕地面積大量減少有關(guān)。

表4 1987—2020年合肥市區(qū)溫度等級(jí)分區(qū)面積統(tǒng)計(jì)(單位：km2)Table 4 Temperature grade zone area statistics of the urban area of Hefei from 1987—2020(Unit:km2)

圖4 1987—2020年合肥市區(qū)地表溫度等級(jí)分布圖Fig.4 Distribution of surface temperature grades in the urban area of Hefei from 1987 to 2020

3.3 城市化軌跡對(duì)地表溫度貢獻(xiàn)度分析

以利用Arcgis柵格計(jì)算器工具，統(tǒng)計(jì)四期地表溫度反演圖像的每個(gè)柵格單元的像素值，計(jì)算1987年、2000年、2010年和2020年四期遙感圖像的地表溫度平均值；利用公式(4)統(tǒng)計(jì)1987—2020年四期土地利用數(shù)據(jù)并進(jìn)行地圖編碼，獲取土地利用軌跡數(shù)據(jù)617條，篩選出城市化軌跡86條，本文選取合肥市區(qū)前10條城市化軌跡(圖5、表5)，結(jié)合公式(5)得到合肥市區(qū)1987—2020年間的地表溫度貢獻(xiàn)度(圖6、表6)。其中，前10條城市化軌跡占土地利用變化總軌跡的比例為15.05%，占城市化軌跡的相對(duì)比例為53.91%。由表5可以看出，合肥市的建設(shè)用地轉(zhuǎn)化主要來(lái)自于耕地與未利用地。其中舊城區(qū)(NO.4444)熱貢獻(xiàn)度一直保持在10%以上，也是城市熱島的集中分布區(qū)域。分析NO.5554，NO.5144、NO,5124軌跡可知，耕地、林地/草地未轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地之前，對(duì)城市熱貢獻(xiàn)度平均為-0.55%，處于較低水平，轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地之后對(duì)城市熱貢獻(xiàn)度平均高于4.65%。NO.2224、NO.2144、NO.2124軌跡由未利用地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化后，熱貢獻(xiàn)度平均高于5.48%。1987—2020年期間，10條城市化軌跡溫度增幅前三位的都是源于耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地導(dǎo)致下墊面溫度變化劇烈，相比之下未利用地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地增幅相對(duì)較低。NO.4444舊城區(qū)的地表溫度不斷上升且城市熱貢獻(xiàn)度一直保持在10%以上。隨著城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，舊城區(qū)城市內(nèi)部建設(shè)用地密度增加，聚集性建設(shè)用地斑塊導(dǎo)致地表溫度增加。

圖5 1987—2020年城市化軌跡空間分布(前10)Fig.5 Spatial distribution of urbanization trajectory from 1987 to 2020 (top ten)

表5 1987—2020年城市化軌跡空間占比(前10)Table 5 Urbanization trajectory space proportion from 1987—2020(top ten)

表6 前10條城市化軌跡統(tǒng)計(jì)及其熱貢獻(xiàn)度Table 6 Top 10 urbanization trajectories and their thermal contribution

圖6 1987—2020年合肥市區(qū)城市化軌跡熱貢獻(xiàn)度指數(shù)Fig.6 The thermal contribution index of Hefei urbanization trajectory from 1987—2020

4 結(jié)論

基于1987—2020年的四期遙感影像，通過(guò)隨機(jī)森林分類、單窗算法地表溫度反演、城市化軌跡提取、計(jì)算城市化軌跡對(duì)地表溫度的熱貢獻(xiàn)度指數(shù)，定量化研究城市化進(jìn)程中合肥市區(qū)城市化時(shí)空格局變化及特征。主要結(jié)論如下：

合肥市區(qū)自1987到2020年期間，建設(shè)用地面積凈增長(zhǎng)了346.04km2，建設(shè)用地區(qū)域占比由7.93%擴(kuò)大至30.14%；耕地面積大幅度減少，總體變化率為20.20%；未利用地、水體面積也減少了69.21km2、70.7km2，總體變化率為4.43%和4.53%。林地/草地總體變化是正增長(zhǎng)，但從2000年后，林/草地面積在逐年減少。2010年之后合肥市城市化擴(kuò)張由以舊城區(qū)中心擴(kuò)張模式轉(zhuǎn)型為各市區(qū)域中心擴(kuò)張模式，尤其是以巢湖方向的城市化發(fā)展趨勢(shì)明顯，秉承了合肥市近年來(lái)“大湖名城”的城市化政策思想。

33年的城市化發(fā)展，合肥市區(qū)的地表溫度增溫區(qū)(次高溫區(qū)、高溫區(qū)、極高溫區(qū))面積的增幅為40.1%，降溫區(qū)(低溫區(qū))的漲幅為0.8%，地表熱環(huán)境總體呈現(xiàn)升溫趨勢(shì)，城市熱島問(wèn)題嚴(yán)峻。計(jì)算城市化軌跡對(duì)地表溫度的貢獻(xiàn)指數(shù)表明，合肥市區(qū)城市化建設(shè)用地主要來(lái)源于耕地面積和未利用地面積的轉(zhuǎn)換，也有一部分來(lái)自林地/草地。未利用地-建設(shè)用地、耕地-建設(shè)用地轉(zhuǎn)換對(duì)所在下墊面的增溫效應(yīng)明顯，貢獻(xiàn)指數(shù)變化分別都為正趨勢(shì)。舊城區(qū)(NO.4444)對(duì)熱環(huán)境的貢獻(xiàn)度高且變化率小，中心地帶的舊城區(qū)是城市熱環(huán)境持續(xù)而穩(wěn)定的熱源。

結(jié)合1987—2020年四期土地利用類型(圖3)和地表溫度等級(jí)分布(圖4)可得到，合肥市的地表溫度隨著建設(shè)用地的擴(kuò)張，高溫分布由市中心向合肥市各區(qū)域轉(zhuǎn)移，其中蜀山區(qū)西北部地區(qū)的高溫區(qū)增長(zhǎng)明顯。城市的熱島中心(極高溫區(qū))出現(xiàn)多點(diǎn)分布的現(xiàn)象，面積從1987年的13.27km2增長(zhǎng)至2020年的38.14km2，合肥市熱島問(wèn)題嚴(yán)峻。

根據(jù)以上的研究結(jié)果，給出以下兩點(diǎn)建議：(1)城市化發(fā)展增加建設(shè)用地的同時(shí)，應(yīng)科學(xué)配置城市綠色用地，緩解城市熱島效應(yīng)。合肥市建設(shè)用地的擴(kuò)張，以犧牲大量的綠色用地為代價(jià)，這種建設(shè)用地的增加與綠色用地的減少導(dǎo)致城市地表溫度上升，城市發(fā)展需要建設(shè)用地，也需要考慮城市熱島帶來(lái)的城市生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，可以多增加城市綠地公園，多種植綠色植被，提高城市綠地率。(2)優(yōu)化城市建設(shè)用地的空間布局，正確規(guī)劃布局道路交通系統(tǒng)，控制建筑物的密度和高度，留出城市空間通風(fēng)廊道，加快空氣流通[24]。特別是針對(duì)合肥市舊城區(qū)改造，要使其空間分布更加綠色、科學(xué)。

合肥市作為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶一個(gè)重要的增長(zhǎng)極，要秉承長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)文明建設(shè)的先行示范帶原則。本文的研究成果，闡明了合肥市33年間城市化發(fā)展對(duì)城市熱環(huán)境變化的影響，可為城市發(fā)展規(guī)劃提供科學(xué)的參考，為促進(jìn)城市的綠色可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供有益的經(jīng)驗(yàn)和啟示。