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        石河子綠洲地表溫度時(shí)空變化與城鎮(zhèn)發(fā)展協(xié)調(diào)性分析

        2023-03-29 04:28:50張雪玲阿里木江卡斯木梁洪武
        關(guān)鍵詞:冷島石河子市綠洲

        張雪玲,阿里木江·卡斯木,2,3①,梁洪武

        (1.新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830054;2.新疆師范大學(xué)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶城鎮(zhèn)化發(fā)展研究中心,新疆 烏魯木齊 830054;3.新疆干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆 烏魯木齊 830054)

        地表溫度(land surface temperature, LST)作為氣候要素和變量,是探究區(qū)域熱環(huán)境的重要指標(biāo),對(duì)于地表熱量平衡和氣-地相互作用具有推動(dòng)作用[1]。綠洲是干旱-半干旱區(qū)的獨(dú)特景觀單元,由于中心綠洲區(qū)與外圍荒漠區(qū)具有不同的下墊面類(lèi)型[2],綠洲地區(qū)呈現(xiàn)中心溫度低、四周溫度高的環(huán)狀分布特點(diǎn)[3],且綠洲相對(duì)于荒漠具有更加濕冷的“冷島效應(yīng)”特征[4]。熱島效應(yīng)會(huì)形成區(qū)域持續(xù)性高溫,造成能量的高消耗,給資源可持續(xù)利用和人居環(huán)境質(zhì)量帶來(lái)沉重負(fù)擔(dān);而冷島效應(yīng)在一定程度上能夠遏制水體、植被過(guò)度的蒸發(fā)與蒸騰,這對(duì)于干旱地區(qū)資源環(huán)境大有裨益[5]。但是,隨著城市化飛速發(fā)展,城鎮(zhèn)范圍極速擴(kuò)張,使得綠洲的冷島強(qiáng)度不斷降低,LST的持續(xù)升高可能會(huì)引發(fā)不可抗力的自然災(zāi)害[6]。2006年頒布的《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020年)》[7]提出,我國(guó)要切實(shí)推進(jìn)全球環(huán)境公約,以加強(qiáng)對(duì)于極端氣候變化的應(yīng)對(duì)能力?!笆奈濉币?guī)劃中也明確提出要促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)發(fā)展,這意味著LST狀況已成為改善城市生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的關(guān)鍵。

        當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于地表熱環(huán)境的研究主要包括以下幾個(gè)方面。首先,地表下墊面覆被物性質(zhì)對(duì)LST空間分布具有主導(dǎo)作用[8]。通常來(lái)說(shuō),土地利用強(qiáng)度越高、景觀空間分布格局越復(fù)雜的地區(qū),其熱島效應(yīng)越強(qiáng)烈[9]。AYANLADE等[10]基于貢獻(xiàn)指數(shù)和景觀指數(shù)探究“匯”“源”景觀對(duì)城市熱島的貢獻(xiàn)率,其結(jié)果表明以水體和綠地等為主體的“藍(lán)綠景觀”是緩解城市熱的重要手段。喬治等[11]采用景觀類(lèi)型比例(PLAND)、景觀形狀指數(shù)(LSI)和聚合度指數(shù)(AI)等景觀指數(shù)揭示景觀破碎化程度與斑塊形狀大小對(duì)地表熱力景觀的影響規(guī)律。其次,地表熱環(huán)境是由多種因素綜合構(gòu)成。ZHU等[12]采用主成分分析,利用多個(gè)影響因子降維構(gòu)建生態(tài)環(huán)境影響指數(shù),以此來(lái)分析LST的協(xié)調(diào)性和貢獻(xiàn)度。沈中健等[13]結(jié)合夜間燈光數(shù)據(jù)采用耦合態(tài)勢(shì)模型和協(xié)調(diào)性模型探究不同因素與LST的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。此外,地表熱環(huán)境研究還包括GDP發(fā)展水平[14]、人口密度[15]以及海拔和坡度[16]等自然要素對(duì)LST的影響。

        地理探測(cè)器模型適宜于分析類(lèi)型數(shù)據(jù),能夠用于獨(dú)立探測(cè)因子的非線(xiàn)性關(guān)系,分析連續(xù)數(shù)據(jù)或比值數(shù)據(jù)時(shí),則需要先進(jìn)行一定離散化處理。相較于單一離散法,R軟件GD包在建模前采用最優(yōu)參數(shù)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散,該方法處理后的數(shù)據(jù)仍保留原有特點(diǎn),探測(cè)結(jié)果也更準(zhǔn)確。以新疆典型綠洲城市——石河子市為研究對(duì)象,分析不同時(shí)相LST的空間聚集性和空間分異性,揭示不同土地利用/覆被類(lèi)型以及高程、坡度和夜間燈光數(shù)據(jù)與LST的相關(guān)性,探究城鎮(zhèn)發(fā)展與LST變化的協(xié)調(diào)程度,旨在為促進(jìn)地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量穩(wěn)步提高,加快城鎮(zhèn)化建設(shè),建設(shè)和諧、友好的低碳型社會(huì)提供一定理論依據(jù)。

        1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)預(yù)處理

        1.1 研究區(qū)概況

        石河子市位于新疆維吾爾自治區(qū)天山北麓中段,地理坐標(biāo)為北緯43°26′~45°20′,東經(jīng)84°58′~86°24′,地處準(zhǔn)噶爾盆地南部,北部、西部和南部均被沙灣市環(huán)繞,東部以瑪納斯河為界,與瑪納斯縣毗鄰相望[17]。石河子市地勢(shì)南高北低,南部為山地區(qū),故而形成大范圍山前沖積平原,地形起伏較小,地勢(shì)較為平緩。研究區(qū)為典型溫帶大陸性氣候區(qū),水源充足,自然資源和物種資源豐富,區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)較發(fā)達(dá),土地開(kāi)發(fā)利用水平較高。

        1.2 數(shù)據(jù)源與預(yù)處理

        選取2006年7月31日和2011年7月29日Landsat TM影像,以及2017年7月29日和2021年7月29日Landsat TRIS影像,空間分辨率為30 m,成像清晰且云量均小于1%,數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)勘探局(https:∥glovis.usgs.gov/),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和圖像裁剪等預(yù)處理工作。夜間燈光數(shù)據(jù)用于表征人口分布狀況,2006和2011年采用DMSP/OLS數(shù)據(jù),空間分辨率為1 km;2017和2021年采用NPP/VIIRS數(shù)據(jù),空間分辨率為500 m,數(shù)據(jù)來(lái)源于Google Earth Engine (GEE)地理計(jì)算云平臺(tái)(https:∥earthengine.google.com)。數(shù)字高程模型(DEM)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(https:∥www.gscloud.cn/),空間分辨率為30 m,并基于DEM提取坡度數(shù)據(jù)。

        2 研究方法

        2.1 土地利用分類(lèi)

        采用遙感和Google Earth影像,使用目視解譯法對(duì)訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本進(jìn)行采樣,樣點(diǎn)總數(shù)量高于100個(gè)。根據(jù)研究區(qū)現(xiàn)狀,將土地利用類(lèi)型劃分為草地、耕地、林地、建設(shè)用地、水域和未利用地6種1級(jí)類(lèi)型。

        隨機(jī)森林法由BREIMAN[18]提出,是基于分類(lèi)決策樹(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。分類(lèi)決策樹(shù)采用Bagging方法,基于選取的訓(xùn)練樣本構(gòu)建每一棵決策樹(shù),由全體決策樹(shù)投票確定最終的分類(lèi)結(jié)果[19]。隨機(jī)森林法基于原始的全體訓(xùn)練樣本M,采用重采樣隨機(jī)有放回抽樣選取N個(gè)訓(xùn)練樣本,再?gòu)娜w訓(xùn)練樣本中隨機(jī)選取m個(gè)分類(lèi)特征(m

        2.2 地表溫度反演

        2.2.1輻射傳輸方程法

        基于Landsat熱紅外波段(TM B6和TIRS B10波段)數(shù)據(jù),運(yùn)用輻射傳輸方程對(duì)LST進(jìn)行反演[13]。

        首先,基于歸一化植被指數(shù)(NDVI,INDV)閾值法計(jì)算地表比輻射率(ε),計(jì)算公式為

        Pv=[(INDV-INDV,Soil)/(INDV,Veg-INDV,Soil)],

        (1)

        ε=0.004Pv+0.986。

        (2)

        式(1)~(2)中,Pv為植被在整體混合像元中所占的比例,即植被覆蓋度;INDV,Soil和INDV,Veg分別為沒(méi)有植被(即裸土地區(qū))和完全是植被地區(qū)的歸一化植被指數(shù)值,取值分別為0.05和0.70。

        其次,計(jì)算由Landsat傳感器接收到的大氣熱紅外輻射亮度值(Lλ),計(jì)算過(guò)程如下:

        Lλ=[εB(Ts)+(1-ε)L↓]τ+L↑。

        (3)

        式(3)中,ε為地表比輻射率;Ts為地表真實(shí)溫度,℃;B(Ts)為黑體輻射亮度,W·m-2·μm-1·sr-1;τ為熱紅外波段大氣透過(guò)率;L↓為大氣向下輻射亮度,W·m-2·μm-1·sr-1;L↑為大氣向上輻射亮度,W·m-2·μm-1·sr-1。τ、L↓和L↑數(shù)據(jù)均由NASA官網(wǎng)(http:∥atmcorr.gsfc.nasa.gov/)獲取。黑體輻射亮度計(jì)算公式為

        B(Ts)=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε。

        (4)

        最后,用普朗克公式獲取地表真實(shí)溫度,計(jì)算公式為

        Ts=K2/ln[K1/B(Ts)+1]-273。

        (5)

        式(5)中,對(duì)于TM B6波段,K1=607.76 W·m-2·μm-1·sr-1,K2=1 260.56 K;對(duì)于TIRS B10波段,K1=774.89 W·m-2·μm-1·sr-1,K2=1 321.08 K。

        2.2.2地表溫度等級(jí)劃分

        由于不同時(shí)相不同年份大氣狀況不同,因此對(duì)反演得到的LST進(jìn)行歸一化處理,并采用“均值-標(biāo)準(zhǔn)差”法將LST分為極高溫、高溫、中溫、低溫和極低溫5個(gè)等級(jí)(表1),并將低溫和極低溫區(qū)定義為冷島區(qū)?!熬?標(biāo)準(zhǔn)差”法利用研究區(qū)溫度平均值與標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)劃分溫度梯度,這在一定程度上可以避免由于時(shí)相不同而帶來(lái)的誤差[21]。

        Hi=(Ti-Tmin)/(Tmax-Tmin)。

        (6)

        式(6)中,Hi為第i個(gè)經(jīng)歸一化處理的地表溫度;Ti為第i個(gè)像元溫度值,℃;Tmax和Tmin分別為溫度最大值和最小值,℃。

        表1 地表溫度等級(jí)劃分

        2.2.3冷島比例指數(shù)

        由于綠洲特殊的自然地理?xiàng)l件,形成獨(dú)特的綠洲“冷島效應(yīng)”。根據(jù)徐涵秋等[22]提出的熱島比例指數(shù)(URI),采用馬勇剛等[23]構(gòu)建的綠洲冷島比例指數(shù)(OCRI,IOCR)表示熱環(huán)境變化強(qiáng)度,計(jì)算研究區(qū)內(nèi)冷島強(qiáng)度。

        (7)

        式(7)中,m為歸一化等級(jí)指數(shù),將地表溫度劃分為5個(gè)級(jí)別,即m=5;n為綠洲冷島范圍等級(jí)數(shù),將低溫和極低溫區(qū)定義為冷島區(qū),因此n=2;w為權(quán)重值,為第i級(jí)級(jí)值;p為溫度等級(jí)i所對(duì)應(yīng)LST的百分比;i為低溫或極低溫區(qū)等級(jí)值,即為4或5。

        2.3 空間自相關(guān)分析

        空間自相關(guān)分析分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān),用于解釋LST空間聚集特征,其相關(guān)程度用Moran′sI來(lái)表征[24]。其中,全局空間自相關(guān)能夠用來(lái)分析地塊之間的聚集程度,計(jì)算公式為

        (8)

        局部空間自相關(guān)可以衡量單個(gè)空間地塊的相關(guān)性,且基于Z-Score的LISA圖能夠清晰明確地表達(dá)局部空間變化特征,計(jì)算公式為

        (9)

        式(9)中,I局部為局部空間自相關(guān)指數(shù)。

        2.4 遙感指數(shù)計(jì)算

        不同遙感指數(shù)能夠反映不同地物覆被特征,選取歸一化植被指數(shù)(NDVI)用于表征植被生長(zhǎng)狀況,歸一化建筑指數(shù)(NDBI)用于表征建成區(qū)密度及建筑用地面積比例,改進(jìn)歸一化水體指數(shù)(MNDWI)用于表征水域信息,裸土指數(shù)(SI)用于表征研究區(qū)自然裸土分布狀況,歸一化水汽指數(shù)(NDMI)用于表征植被含水量(表2)。以5種遙感指數(shù)作為影響LST的因子來(lái)描述地表土地利用類(lèi)型與地表熱環(huán)境之間的相關(guān)性[25]。

        表2 遙感指數(shù)計(jì)算

        2.5 地理探測(cè)器與協(xié)調(diào)性模型

        2.5.1地理探測(cè)器

        地理探測(cè)器是由王勁峰等[26]提出,用于探測(cè)空間分異程度,揭示自變量與因變量之間相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型。采用地理探測(cè)器中的因子探測(cè)和交互探測(cè)2個(gè)方面解釋LST與各影響因子之間的關(guān)系。

        因子探測(cè)用q值表達(dá)不同類(lèi)型影響因子對(duì)LST空間分異性的解釋程度,計(jì)算公式為

        (10)

        式(10)中,h為地表溫度或影響因子的分層或分區(qū);Nh和N分別為h層和全區(qū)樣本單元數(shù);σh2和σ2分別為h層和全區(qū)樣本的離散方差。q取值為[0,1],其值越大,表明影響因子對(duì)熱環(huán)境的解釋力越強(qiáng);反之則越弱。

        交互探測(cè)是識(shí)別兩兩影響因子共同作用時(shí)會(huì)加強(qiáng)還是減弱對(duì)地表溫度的解釋力。分別計(jì)算2個(gè)影響因子的q值〔q(X1)和q(X2)〕,再計(jì)算它們相疊加后的q值〔q(X1∩X2)〕,并將q(X1)、q(X2)與q(X1∩X2)進(jìn)行比較。當(dāng)q(X1∩X2)max〔q(X1),q(X2)〕時(shí),交互探測(cè)結(jié)果為雙因子增強(qiáng);當(dāng)q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2)時(shí),交互探測(cè)結(jié)果為獨(dú)立;當(dāng)q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2)時(shí),交互探測(cè)結(jié)果為非線(xiàn)性增強(qiáng)。

        2.5.2協(xié)調(diào)性模型

        協(xié)調(diào)性模型可以清晰反映2個(gè)因素之間變化發(fā)展的協(xié)調(diào)水平,并以此反映LST變化與城鎮(zhèn)發(fā)展的協(xié)調(diào)性過(guò)程[13],計(jì)算公式[27]為

        (11)

        式(11)中,O為協(xié)調(diào)性指數(shù);i為L(zhǎng)ST和NDBI逐個(gè)對(duì)應(yīng)像元;Mi和Ni分別為地表溫度和城鎮(zhèn)發(fā)展的年平均增長(zhǎng)率。O取值范圍為[0,1],O越接近于1,協(xié)調(diào)程度越強(qiáng),將0.9

        表3 協(xié)調(diào)關(guān)系類(lèi)型劃分

        3 結(jié)果與分析

        3.1 土地利用變化特征分析

        石河子市土地利用分類(lèi)見(jiàn)圖1。2006、2011、2017和2021年4期影像總體精度分別為98.67%、98.56%、93.58%和94.08%;Kappa系數(shù)分別為0.972、0.969、0.867和0.873,分類(lèi)效果較好,可靠性較高。

        圖1 石河子市土地利用分類(lèi)

        由圖1和表4可知,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張速度激增,由2006年的83.42 km2增長(zhǎng)至2021年的164.05 km2,增加17.63%。由于石河子市地處天山北坡經(jīng)濟(jì)帶,城鎮(zhèn)化發(fā)展迅速,逐漸形成以主城區(qū)為中心向四周擴(kuò)張的發(fā)展趨勢(shì)。石河子市林地面積逐年增長(zhǎng),除建設(shè)用地和林地外,其余類(lèi)型面積均呈下降趨勢(shì)。石河子市農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),耕地面積占比最高,但下降速度也最快,由2006年的272.33 km2下降至2021年的204.46 km2,耕地面積的減少主要是由于建成區(qū)擴(kuò)張所造成。草地主要位于石河子市南郊,地形為山嶺,多為極低覆蓋度植被,面積變化幅度較小,呈不明顯下降趨勢(shì)。石河子市以東側(cè)瑪納斯河為主要水源,瑪納斯河年均徑流量逐年下降,故水域面積逐年降低。未利用地面積較小,至2021年,未利用地面積所占比例僅為0.19%。

        3.2 地表溫度分布特征分析

        采用2021年同日MODIS地表溫度產(chǎn)品MOD11A1數(shù)據(jù)對(duì)Landsat反演得到的LST數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,將數(shù)據(jù)空間分辨率統(tǒng)一為1 km,并隨機(jī)提取200個(gè)點(diǎn)位數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,結(jié)果表明2種數(shù)據(jù)平均溫差為±0.94 ℃,最高溫差為±5.67 ℃。如圖2所示,2種溫度數(shù)據(jù)擬合效果較好,精度較高。

        表4 石河子市土地利用類(lèi)型面積與比例

        由圖1和圖3可知,與大部分城市高溫中心分布在建設(shè)用地不同,石河子市高溫中心位于南部草地。由于石河子市南部草地植被類(lèi)型主要為荒漠草原,覆蓋度與密度均極低,因此極高溫和高溫區(qū)主要分布在該地區(qū),中溫區(qū)大多分布在建設(shè)用地和低密度覆被的耕地,而低溫和極低溫區(qū)則主要分布在高密度覆被的耕地和水域。對(duì)2021年LST進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),面積較大的草地、耕地和建設(shè)用地平均LST分別為44、34和40 ℃,呈中間溫度低、四周溫度高的狀況,這是典型綠洲冷島效應(yīng)特征。但是,隨著建設(shè)用地面積增加,中溫、高溫區(qū)面積不斷擴(kuò)大,導(dǎo)致“冷島”范圍不斷縮小。

        圖2 溫度驗(yàn)證結(jié)果

        圖3 石河子市地表熱環(huán)境空間分布

        由表5~6可知,2006年極低溫區(qū)面積占比最高,冷島指數(shù)高達(dá)0.53,冷島效應(yīng)強(qiáng)烈。2011年,城鎮(zhèn)開(kāi)始快速擴(kuò)張,極低溫區(qū)面積大幅下降,并導(dǎo)致中、高溫區(qū)面積增加,冷島強(qiáng)度下降,冷島指數(shù)為0.47。2017年,中、高溫區(qū)面積持續(xù)上升,城鎮(zhèn)擴(kuò)張速度達(dá)到最快,冷島強(qiáng)度下降速度也到達(dá)峰值,冷島指數(shù)下降至0.39。2021年,中溫區(qū)面積升為最高,這主要是由于土地利用類(lèi)型由極低溫的耕地轉(zhuǎn)為中溫的建設(shè)用地,雖然冷島指數(shù)持續(xù)下降,但是冷島強(qiáng)度衰減速度開(kāi)始減緩。綠洲冷島效應(yīng)受到城市擴(kuò)張速度與強(qiáng)度的劇烈影響,在發(fā)展中應(yīng)重視“藍(lán)綠空間”建設(shè),以緩解“城鎮(zhèn)熱”的問(wèn)題。

        3.3 地表溫度空間自相關(guān)特征分析

        石河子市LST全局空間自相關(guān)Moran′sI值見(jiàn)表7,LST局部LISA圖見(jiàn)圖4。表7顯示,4期全局自相關(guān)Moran′sI值分別為0.805、0.731、0.821和0.804,且P值均小于0.001,這表明LST具有顯著空間正相關(guān)關(guān)系,且2017年相關(guān)性最高。

        由圖4可知,低-低聚集區(qū)主要分布在耕地,即低溫區(qū),區(qū)域隨著耕地范圍發(fā)生變化,由南北聚集轉(zhuǎn)為西北聚集。高-高聚集區(qū)主要集中在南部草地和中部建設(shè)用地,即高溫和極高溫區(qū)。研究區(qū)中部高-高聚集區(qū)呈向南北方向轉(zhuǎn)移的趨勢(shì),這與城鎮(zhèn)發(fā)展方向一致;南部草地高-高聚集區(qū)多年來(lái)基本保持不變。高-低聚集和低-高聚集區(qū)分布較少,呈零星斑塊狀分布。耕地植被覆蓋度較高,具有顯著緩解溫度的作用,區(qū)域LST較低,因而呈現(xiàn)低-低聚集效應(yīng);草地地區(qū)植被類(lèi)型為極低覆蓋植被,地面升溫較快,因而呈現(xiàn)高-高聚集效應(yīng)。

        表5 地表溫度等級(jí)面積與冷島比例指數(shù)

        表6 地表溫度轉(zhuǎn)移矩陣

        表7 LST全局空間自相關(guān)Moran′s I統(tǒng)計(jì)

        3.4 基于地理探測(cè)器的LST相關(guān)性研究

        采用R 4.1.2軟件地理探測(cè)器模型GD軟件包探測(cè)9個(gè)影響因子對(duì)LST空間分異性的解釋力大小,并對(duì)各影響因子進(jìn)行交互探測(cè)。將各影像數(shù)據(jù)空間分辨率統(tǒng)一重采樣至1 km,并進(jìn)行離散化處理,采用gdm函數(shù)得到地理探測(cè)器探測(cè)結(jié)果。

        由表8可知,2006—2021年,NDBI、NDMI和SI的q值最大,對(duì)LST的解釋力最高,表明建筑物密集程度、植被含水量和裸土狀況對(duì)LST具有較大影響。而坡度、夜間燈光和MNDWI的q值最低,對(duì)LST的解釋力較弱,這是由于石河子市地勢(shì)平坦,市區(qū)人口約為35萬(wàn)~40萬(wàn),人口密度較低,且水域面積分布較小,因而對(duì)LST的影響較弱。不同因素對(duì)LST的解釋力各不相同,從而構(gòu)成了石河子綠洲獨(dú)特的熱環(huán)境。各影響因子q值由大到小依次為NDBI、NDMI、SI、NDVI、土地利用、DEM、MNDWI、坡度和夜間燈光。

        圖4 LST局部空間自相關(guān)LISA圖

        表8 因子探測(cè)q值

        對(duì)不同影響因子進(jìn)行交互探測(cè)(圖5),判斷兩兩影響因子相互作用對(duì)LST的解釋程度。由圖5可知,石河子綠洲LST空間分異性不是由某一單因子控制,兩兩因素在交互作用下大多為雙因子增強(qiáng),表明兩兩因子交互對(duì)LST的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于單因素的影響。根據(jù)q值大小,4個(gè)年份起主導(dǎo)作用的交互因子主要為DEM∩NDMI和DEM∩NDBI,表明海拔與植被水汽和建筑的交互作用對(duì)LST的解釋力最高。石河子市地處塔里木盆地,平均海拔為450 m,適合人口居住和農(nóng)業(yè)發(fā)展,區(qū)內(nèi)農(nóng)作物以棉花、玉米為主,植被水汽含量高,兩者因素結(jié)合對(duì)LST具有較大影響。此外,4個(gè)年份坡度∩夜間燈光和DEM∩夜間燈光均呈非線(xiàn)性增強(qiáng);坡度、夜間燈光和DEM的q值均小于0.5,對(duì)LST的解釋力較低,但在交互作用下對(duì)LST的影響力卻大大加強(qiáng)。在石河子市生產(chǎn)發(fā)展過(guò)程中,自然因素與人為因素的結(jié)合對(duì)LST具有較大影響。

        DEM為地理高程模型,NDVI為歸一化植被指數(shù),NDBI為歸一化建筑指數(shù),MNDWI為改進(jìn)歸一化水體指數(shù),SI為裸土指數(shù),NDMI為歸一化水汽指數(shù)。*為非線(xiàn)性增強(qiáng);無(wú)標(biāo)記為雙因子增強(qiáng)。

        3.5 城鎮(zhèn)發(fā)展與LST協(xié)調(diào)性分析

        NDBI反映建筑物狀態(tài),在一定程度上可表示城鎮(zhèn)發(fā)展,且地理探測(cè)器探測(cè)因子探測(cè)結(jié)果表明NDBI對(duì)LST的解釋力最強(qiáng)。因此,采用協(xié)調(diào)性模型計(jì)算3個(gè)時(shí)期NDBI與LST的協(xié)調(diào)發(fā)展程度。對(duì)NDBI和LST數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和格網(wǎng)化處理,將研究區(qū)劃分為300 m×300 m的網(wǎng)格,提取每個(gè)網(wǎng)格單元內(nèi)NDBI和LST像元平均值,計(jì)算兩兩因素之間年平均增長(zhǎng)率的協(xié)調(diào)性(圖6)。

        協(xié)調(diào)型反映城鎮(zhèn)發(fā)展與LST變化協(xié)調(diào)增長(zhǎng)且速度較快,瀝青、混凝土等不透水面擴(kuò)張的同時(shí)會(huì)引發(fā)LST協(xié)同升高,因此協(xié)調(diào)型區(qū)域主要分布在城鎮(zhèn)擴(kuò)張方向;而在原有中心城區(qū),城鎮(zhèn)擴(kuò)展和地表升溫幅度比較有限,其協(xié)調(diào)性水平也相對(duì)較低。磨合型反映城鎮(zhèn)發(fā)展與LST變化處于良好發(fā)展階段,發(fā)展速度適中;拮抗型反映城鎮(zhèn)發(fā)展與LST變化幅度較小,或不顯著。從整體來(lái)看,3個(gè)時(shí)期協(xié)調(diào)型區(qū)域穩(wěn)定在27%左右,變化起伏較小;磨合型區(qū)域占比最大,且呈先增后減趨勢(shì);拮抗型區(qū)域占比最小,且呈先減后增趨勢(shì)(圖6)。

        2006—2011年,城鎮(zhèn)開(kāi)始向南北方向擴(kuò)張,LST快速升高并超前于城鎮(zhèn)發(fā)展,因此協(xié)調(diào)超前型區(qū)域占主導(dǎo)地位;在原有中心城區(qū),冷島效應(yīng)強(qiáng)烈且發(fā)展空間有限,因而拮抗滯后型區(qū)域所占比例同樣較高。2011—2017年,城鎮(zhèn)開(kāi)始向四周擴(kuò)張,磨合超前型區(qū)域開(kāi)始增長(zhǎng)并占據(jù)主導(dǎo)地位,同時(shí),由于城市冷島效應(yīng)衰減速度達(dá)到最快,拮抗型區(qū)域占比下降,而磨合滯后型區(qū)域占比上升。2017—2021年,城鎮(zhèn)發(fā)展到達(dá)后期,城鎮(zhèn)發(fā)展與LST均受到限制,LST變化滯后于城鎮(zhèn)發(fā)展,磨合超前型區(qū)域占比達(dá)到最低,磨合滯后型區(qū)域占比有所上升,且冷島效應(yīng)衰減速度放緩,拮抗型區(qū)域面積有所上升。石河子市全區(qū)建設(shè)用地類(lèi)型占有較大范圍,LST受城鎮(zhèn)發(fā)展影響較大,因此LST與城鎮(zhèn)發(fā)展的協(xié)調(diào)性變化與土地利用變化的趨勢(shì)基本一致。

        圖6 2006—2021年石河子市歸一化建筑指數(shù)(NDBI)與地表溫度(LST)的協(xié)調(diào)類(lèi)型比例

        4 討論與結(jié)論

        4.1 討論

        綠洲是干旱-半干旱地區(qū)空間和地域分異的結(jié)果,是一種獨(dú)特的景觀單元,也是維持干旱-半干旱地區(qū)人類(lèi)棲居和繁榮發(fā)展的重要場(chǎng)所。由于荒漠與綠洲下墊面性質(zhì)的差異,其地表熱力分布具有非均衡性,中心綠洲低溫和外圍荒漠高溫,造就綠洲地區(qū)具有典型的冷島效應(yīng)[28]。因此,研究綠洲冷島效應(yīng)對(duì)于評(píng)估綠洲生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有積極意義[29]。但是,伴隨著城市化進(jìn)程快速發(fā)展,建筑物更加繁密緊湊,城鎮(zhèn)擴(kuò)展速率與日俱增[30],使得研究區(qū)綠洲冷島強(qiáng)度不斷降低,這與高原等[17]的研究結(jié)果基本一致。2017年,研究區(qū)冷島指數(shù)下降速度最快,2021年,冷島指數(shù)下降速度開(kāi)始大幅減緩。這是由于近年來(lái),國(guó)家對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)愈發(fā)重視,但綠洲生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)步恢復(fù)仍需要較長(zhǎng)時(shí)間的努力。

        一般來(lái)說(shuō),地表溫度空間分布由多方面因素共同決定[31]。地理探測(cè)器因子探測(cè)結(jié)果(表8)發(fā)現(xiàn),研究區(qū)歸一化建筑指數(shù)(NDBI)對(duì)LST的解釋力最高。PENG等[32]基于最小二乘回歸模型發(fā)現(xiàn)夏季引起LST變化的主導(dǎo)因子為NDBI,其貢獻(xiàn)率也最高,而過(guò)渡季節(jié)影響力最高的則為NDVI。筆者研究結(jié)果與之基本一致。大量研究證明,植被對(duì)LST具有顯著降溫作用,但在干旱地區(qū),植被類(lèi)型大多為干草類(lèi)和灌木類(lèi)荒漠植被,植被呈斑塊狀分布在裸露地面,葉片面積較小而根莖發(fā)達(dá),以此來(lái)適應(yīng)嚴(yán)苛的生存條件。因此,研究區(qū)地面升溫迅速,地表溫度較高,形成特殊的干旱區(qū)熱力景觀。石河子市空間結(jié)構(gòu)分布清晰,城鎮(zhèn)發(fā)展對(duì)LST的影響極大,各時(shí)期城鎮(zhèn)發(fā)展大多超前于LST變化,這與沈中健等[13]的研究結(jié)果基本一致。而在城市景觀格局復(fù)雜多變的地區(qū),NDBI對(duì)LST的影響會(huì)被削弱。

        夏季植物種類(lèi)豐富,植被覆蓋度較高,對(duì)LST的影響較為典型,因此筆者僅對(duì)夏季LST進(jìn)行研究,在后續(xù)研究中可以研究多季節(jié)不同因素與LST的相關(guān)性。筆者以多個(gè)遙感指數(shù)為變量探討LST驅(qū)動(dòng)因素,在未來(lái)研究中可以從景觀生態(tài)學(xué)角度進(jìn)行探討,分析景觀異質(zhì)性與LST的關(guān)系,從更深層次對(duì)城鎮(zhèn)發(fā)展與LST變化進(jìn)行探討。

        4.2 結(jié)論

        (1)隨著城鎮(zhèn)化水平不斷提高,城鎮(zhèn)地區(qū)不斷向四周擴(kuò)張,研究區(qū)建設(shè)用地由2006年的70.3 km2增長(zhǎng)至2021年的164.73 km2,石河子市林地面積逐年增長(zhǎng),而耕地、草地和水域面積均呈下降趨勢(shì)。土地利用類(lèi)型對(duì)LST的分布影響較大,極高溫、高溫和中溫區(qū)集中分布在建設(shè)用地、草地和部分低密度覆被的耕地,并呈逐年增加趨勢(shì);低溫和極低溫區(qū)分布在耕地和水域,面積逐年減少。2006、2011、2017和2021年研究區(qū)冷島指數(shù)分別為0.53、0.47、0.39和0.35,冷島強(qiáng)度在2017年下降速度最快,2021年下降速度開(kāi)始減緩。

        (2)2006、2011、2017和2021年LST全局自相關(guān)Moran′sI分別為0.805、0.731、0.821和0.804,LST具有顯著空間正相關(guān)性。高-高聚集區(qū)主要集中在高溫的建設(shè)用地和草地,低-低聚集區(qū)則集中在低溫的耕地。

        (3)各影響因子探測(cè)結(jié)果q值由大到小依次為NDBI、NDMI、SI、NDVI、土地利用、DEM、MNDWI、坡度和夜間燈光,NDBI對(duì)LST的解釋力最強(qiáng)。交互探測(cè)結(jié)果表明,4個(gè)年份海拔與NDMI和NDBI的交互作用對(duì)LST的影響占主導(dǎo)地位。

        (4)2006—2021年研究區(qū)NDBI與LST協(xié)調(diào)性的3種類(lèi)型分布較為均衡,協(xié)調(diào)型區(qū)域變化比較穩(wěn)定,磨合型和拮抗型區(qū)域分別呈先增加后減少和先減少后增加趨勢(shì)。2006—2011年,城鎮(zhèn)發(fā)展初期,LST變化超前于城鎮(zhèn)發(fā)展,呈協(xié)調(diào)超前和磨合超前型;2011—2017年,冷島強(qiáng)度減弱,中心城市LST協(xié)調(diào)性有所上升,磨合型范圍擴(kuò)大;2017—2021年,城鎮(zhèn)發(fā)展后期,城鎮(zhèn)擴(kuò)散與LST發(fā)展具有局限性,LST變化滯后于城鎮(zhèn)發(fā)展,拮抗型面積有所上升。

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