方云皓,趙麗元*,竇碧瑩,王書(shū)賢
1.華中科技大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院,湖北 武漢 430074;2.湖北省城鎮(zhèn)化工程技術(shù)研究中心,湖北 武漢 430074;3.南京市規(guī)劃與自然資源局江寧分局,江蘇 南京 211100
城市熱環(huán)境指與熱相關(guān)的、影響居民行為的物理環(huán)境,通?;跍囟?、熱輻射量、熱舒適度等物理參數(shù)予以定量化描述(孫鐵鋼等,2016)。在快速城市化背景下,城市規(guī)模不斷增加,由此引發(fā)城市空間環(huán)境如土地利用類型、功能設(shè)施布局、建筑空間形態(tài)等發(fā)生巨大變化,對(duì)城市熱環(huán)境產(chǎn)生顯著影響(Ma et al.,2010)。因此,城市熱環(huán)境也被視為城市空間環(huán)境在復(fù)雜熱力場(chǎng)中的綜合表現(xiàn)(辛儒鴻等,2022)。城市熱環(huán)境惡化已成為城市最難以解決的氣候問(wèn)題之一,具體表征為高溫、熱浪、城市熱島等現(xiàn)象,其不僅改變了城市下墊面的生態(tài)環(huán)境,如植被生長(zhǎng)、空氣質(zhì)量、水文循環(huán)等,還影響了城鄉(xiāng)居民的生產(chǎn)空間、生活行為、能源消耗等(He et al.,2020)。此外,持續(xù)的熱環(huán)境惡化也會(huì)導(dǎo)致城鄉(xiāng)居民熱舒適性降低,高強(qiáng)度頻發(fā)時(shí)甚至對(duì)居民健康構(gòu)成威脅,引發(fā)城鄉(xiāng)居民的發(fā)病率和死亡率增加(Lai et al.,2019),尤其對(duì)老年人與嬰幼兒來(lái)說(shuō),其更易受到熱環(huán)境惡化帶來(lái)的負(fù)面影響(Zuo et al.,2015)。因此,在應(yīng)對(duì)全球氣候逐漸變暖的城市建設(shè)中,如何緩解熱環(huán)境惡化已成為中國(guó)政府、學(xué)者以及公眾等社會(huì)各界密切關(guān)注的重要議題。
針對(duì)城市熱環(huán)境惡化問(wèn)題,眾多學(xué)者基于地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)等多學(xué)科視角在微觀尺度(人體尺度、房間尺度及建筑尺度)與宏觀尺度(街區(qū)尺度、城市尺度及區(qū)域尺度)將城市熱環(huán)境識(shí)別作為重點(diǎn)展開(kāi)研究,主要原因有兩點(diǎn):首先,城市熱環(huán)境識(shí)別研究涵蓋熱環(huán)境的時(shí)空格局、結(jié)構(gòu)特征及演變過(guò)程等內(nèi)容,是精準(zhǔn)研判高溫災(zāi)害險(xiǎn)情、構(gòu)建氣候安全框架、制定針對(duì)性氣候適應(yīng)政策的主要依據(jù);其次,城市熱環(huán)境識(shí)別研究是揭示熱環(huán)境形成機(jī)制(主要基于土地利用類型、功能設(shè)施布局及建筑空間形態(tài)等層面闡述)、評(píng)估熱環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、模擬和預(yù)測(cè)未來(lái)熱環(huán)境發(fā)展趨勢(shì)等研究的必要前提(劉璐等,2019;付含聰?shù)龋?020;Lu et al.,2021;Chen et al.,2022;王子安等,2022),對(duì)于緩解城市熱環(huán)境惡化具有重要意義。
當(dāng)前針對(duì)城市熱環(huán)境識(shí)別研究主要包括熱環(huán)境時(shí)空格局分析與熱環(huán)境結(jié)構(gòu)特征提取兩類。熱環(huán)境時(shí)空格局研究主要借助固定觀測(cè)(氣象站點(diǎn)、環(huán)境監(jiān)測(cè)點(diǎn)等形式)、流動(dòng)觀測(cè)(布點(diǎn)觀測(cè)、探空氣球、流動(dòng)車作業(yè)等形式)及衛(wèi)星遙感等技術(shù)獲取多時(shí)段氣溫或地表溫度(Land Surface Temperature,LST)數(shù)據(jù)(Unger et al.,2001;Stewart,2011;徐涵秋,2015;李召良等,2016),通過(guò)相關(guān)時(shí)空分析方法對(duì)熱環(huán)境的時(shí)空分布情況進(jìn)行系統(tǒng)解析,具體來(lái)說(shuō)可分為3種:第1種研究主要針對(duì)城市或城市群熱環(huán)境內(nèi)部熱源中心的坐標(biāo)屬性、地理區(qū)位等空間信息,通過(guò)重心遷移模型識(shí)別熱源中心并分析其時(shí)空遷移軌跡(孫芹芹等,2010;朱菲等,2022);第2種研究側(cè)重于通過(guò)剖面線方法設(shè)置道路或熱場(chǎng)剖面等作為城市“切割線”,比較不同方向熱環(huán)境時(shí)空差異性(徐麗華等,2007;于明洋等,2021);第三者則偏向于通過(guò)冷熱點(diǎn)分析模型、全局或局部自相關(guān)模型、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)模型等對(duì)熱環(huán)境的變化趨勢(shì)與集聚特征進(jìn)行測(cè)度(占文鳳等,2011;王鵬龍等,2014;陳冰倩等,2019)。熱環(huán)境結(jié)構(gòu)特征研究是在時(shí)空格局分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對(duì)城市內(nèi)部各組成部分的熱環(huán)境分異規(guī)律進(jìn)行挖掘的研究,涵蓋空間形態(tài)學(xué)與景觀生態(tài)學(xué)等多種理論與方法。就空間形態(tài)學(xué)而言,其主要依據(jù)土地利用類型、地表材質(zhì)和人類活動(dòng)等將城市下墊面劃分成不同類型區(qū)域,以評(píng)估并比較不同類型區(qū)域的熱環(huán)境空間差異,常見(jiàn)的分析方法包括局地氣候分區(qū)(Local Climate Zones,LCZ)框架、形態(tài)學(xué)空間格局分析(Morphological Spatial Pattern Analysis,MSPA)模型等(林中立等,2022;劉婷等,2023)。景觀生態(tài)學(xué)理論將城市熱環(huán)境視作由不同類型的斑塊組成,通過(guò)識(shí)別不同類型斑塊并計(jì)算其相應(yīng)景觀格局指數(shù)(黃聚聰?shù)龋?011,2012;郭冠華等,2012),包括數(shù)量、面積、范圍、平均密度、類型比例、香濃多樣性指數(shù)等,以精準(zhǔn)捕捉熱環(huán)境空間的演變、轉(zhuǎn)移、蔓延等特征,為改善熱環(huán)境提供精細(xì)化指導(dǎo)。
盡管基于空間形態(tài)學(xué)與景觀生態(tài)學(xué)理論的熱環(huán)境結(jié)構(gòu)特征研究取得豐碩成果,但其較多基于斑塊或空間單元視角展開(kāi),將熱環(huán)境斑塊或空間單元視為獨(dú)立個(gè)體而忽略了斑塊與斑塊或空間單元與空間單元之間的連通性。有證據(jù)表明,城市或城市群熱環(huán)境的連通性是影響區(qū)域內(nèi)部溫度空間分布規(guī)律、城鄉(xiāng)居民熱舒適度的重要因素(Peng et al.,2020;吳健生等,2022),而識(shí)別具備連通性特征的熱環(huán)境廊道與熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)是緩解城市熱環(huán)境惡化、提升城鄉(xiāng)居民健康水平的有效手段(Yu et al.,2021;Peng et al.,2022),其主要原因?yàn)榘殡S快速城市化的推進(jìn),熱環(huán)境的空間形態(tài)也隨之發(fā)生改變,尤其在城市群地區(qū),相鄰城市間的經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、交通等聯(lián)系日益增強(qiáng),其熱環(huán)境會(huì)隨之連通化,由此引發(fā)熱量流通及擴(kuò)散路徑也會(huì)發(fā)生變化(謝志清等,2007)。相關(guān)研究指出,熱環(huán)境的空間連通性越強(qiáng),熱量流動(dòng)阻力越小而擴(kuò)散區(qū)域則越廣,由此易引發(fā)對(duì)更大范圍的城鄉(xiāng)居民健康構(gòu)成威脅(江頌等,2022)。此外,通過(guò)電路(CIRCUIT)理論等建模方法對(duì)熱環(huán)境連通性進(jìn)行模擬也被證實(shí)為一種可行的途徑,其通過(guò)模擬熱量的流動(dòng)、擴(kuò)散、聚集過(guò)程,為城市熱環(huán)境的監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)與防范提供科學(xué)依據(jù)(喬治等,2023)。鑒于此,本研究以長(zhǎng)江中游城市群為例,從時(shí)空動(dòng)態(tài)視角探索熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空演變特征,并評(píng)估其總體連通性與空間連通性,以期為區(qū)域尺度的熱環(huán)境惡化緩解方案提供氣候適應(yīng)性框架。
長(zhǎng)江中游城市群(20°09′-33°20′N,180°21′-118°28′E)位于中國(guó)長(zhǎng)江流域中部,承東啟西、連南接北,是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分,也是推動(dòng)中部地區(qū)崛起的重要區(qū)域。根據(jù)2015年國(guó)務(wù)院批復(fù)的《長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》中劃定的行政區(qū)劃范圍,明確長(zhǎng)江中游城市群是地跨湖北、湖南和江西3省共31市的特大型國(guó)家級(jí)城市群(圖1)。長(zhǎng)江中游城市群國(guó)土面積約為3.26×105km2,地勢(shì)總體較為平坦,地形以平原與山體為主,屬亞熱帶季風(fēng)性氣候,年均降水量在800-1943 mm,2020年總?cè)丝诩s為1.22×108人,地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)9.39×1012元。長(zhǎng)江中游城市群的快速發(fā)展引發(fā)了城市熱環(huán)境的惡化。2000-2015年期間,城市群夏季白天平均熱島強(qiáng)度約0.8 ℃,夜間平均熱島強(qiáng)度約0.4 ℃,對(duì)城鄉(xiāng)居民的熱舒適度與身心健康構(gòu)成了不同程度威脅(胡楠林等,2022)。
圖1 研究區(qū)域Figure 1 Study area
本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源包括建成區(qū)面積數(shù)據(jù)與地表溫度數(shù)據(jù)。建成區(qū)面積數(shù)據(jù)來(lái)源于科學(xué)數(shù)據(jù)銀行提供的中國(guó)433個(gè)城市建成區(qū)邊界矢量數(shù)據(jù)(https://doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00332),時(shí)間分辨率為1990-2020(每隔5年)共7個(gè)年份,其主要用于城市熱島區(qū)域以及非熱島區(qū)域的劃分;地表溫度數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心提供的基于MODIS衛(wèi)星的中國(guó)地表溫度柵格數(shù)據(jù)集(https://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIID=98),其空間分辨率為1 km×1 km,時(shí)間分辨率為2000-2020年逐季度。本研究首先選取2000、2010以及2020年夏季(6-8月)的白天地表溫度數(shù)據(jù)作為源數(shù)據(jù),其次在Arcgis 10.2軟件中對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行投影、裁剪等處理,最后將裁剪后的數(shù)據(jù)通過(guò)公式(1)以及柵格計(jì)算器進(jìn)行單位轉(zhuǎn)換,以將熱力學(xué)溫度數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為攝氏溫度數(shù)據(jù)集,其表達(dá)式如下:
式中:
t1——攝氏溫度,單位為℃;
T2——熱力學(xué)溫度,單位為K。
2.2.1 基于MSPA模型的熱島斑塊類型劃分
MSPA模型是基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理(如腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算等)對(duì)柵格圖像進(jìn)行度量、識(shí)別以及分割的方法,其能夠依據(jù)柵格圖像的空間分異規(guī)律以及連通性視角,精準(zhǔn)捕捉柵格圖像中的結(jié)構(gòu)度量元素并提取7種類別互斥的像元斑塊,分別為核心、孤島、孔隙、邊緣、環(huán)道、橋接、支線(Soille et al.,2008)。MSPA模型由于偏向測(cè)度空間結(jié)構(gòu)連接性,且具有斑塊提取準(zhǔn)確度高以及分析結(jié)果可空間化等優(yōu)點(diǎn),被廣泛運(yùn)用于地理學(xué)、生態(tài)學(xué)以及遙感信息等領(lǐng)域的空間斑塊提取研究中。
本研究基于MSPA模型劃分城市群熱島斑塊類型。具體來(lái)說(shuō),首先,分別統(tǒng)計(jì)2000年、2010年以及2020年夏季長(zhǎng)江中游城市群平均地表溫度并依據(jù)其閾值進(jìn)行等級(jí)劃分,由低到高依次為低溫區(qū)、次低溫區(qū)、常溫區(qū)、次高溫區(qū)、高溫區(qū);其次,高溫區(qū)域并非等同于熱島區(qū)域,綜合考慮城市群熱島的內(nèi)涵及形成機(jī)制,為精準(zhǔn)識(shí)別由城市化導(dǎo)致的建成區(qū)內(nèi)部及其鄰接范圍的熱島區(qū)域并盡可能排除非城市化的影響,基于城市建成區(qū)邊界數(shù)據(jù)設(shè)置建成區(qū)及其外部2 km緩沖區(qū)范圍內(nèi)的高溫區(qū)為熱島區(qū)域,其余區(qū)域?yàn)榉菬釐u區(qū)域(劉婷等,2023);再次,利用Arcgis 10.2軟件的重分類工具將熱島區(qū)域與非熱島區(qū)域設(shè)置為二元柵格分析底圖,其中熱島區(qū)域?yàn)榍熬?,非熱島區(qū)域?yàn)楸尘?;最后,將二元柵格分析底圖導(dǎo)入Guidos軟件,設(shè)置鄰域轉(zhuǎn)換規(guī)則為數(shù)值8、邊緣寬度為數(shù)值2,通過(guò)數(shù)理分析方法將前景重新解譯為互不重疊的7類熱島斑塊類型,其相應(yīng)分類與空間形態(tài)特征如表1與圖2所示。
表1 基于MSPA模型的熱島斑塊分類及其空間形態(tài)特征Table 1 Classification of heat island patches and their spatial morphological characteristics based on MSPA model
圖2 熱島斑塊類型及其空間形態(tài)特征示意圖Figure 2 Schematic diagram of the heat island patch types and their spatial morphological characteristics
2.2.2 基于CIRCUIT理論的熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)識(shí)別
在城鄉(xiāng)一體化加速以及建成區(qū)范圍不斷增加的雙重背景下,城市熱島斑塊也呈現(xiàn)不斷擴(kuò)張趨勢(shì)(林中立等,2018;覃盟琳等,2020;喬治等,2022)。在擴(kuò)張過(guò)程中,熱島斑塊與電路中的電荷類似,具有隨機(jī)游走特征(即隨機(jī)漫步理論)。CIRCUIT理論是借鑒隨機(jī)游走特征模擬相關(guān)“流體”在地表異質(zhì)空間遷移和擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的理論,主要用于相關(guān)廊道網(wǎng)絡(luò),如生態(tài)廊道的識(shí)別(宋利利等,2016;李久林等,2020)。該理論基于歐姆定律,即電壓、電阻及電流的概念內(nèi)核,可探尋源地間的最小成本路徑,將地表潛在的廊道路徑以電路網(wǎng)絡(luò)形式進(jìn)行抽象表征,如圖3所示。在熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中,電壓對(duì)應(yīng)高低熱量源地間的熱力差,電阻對(duì)應(yīng)源地間熱量流通受到的阻擋效應(yīng),電流對(duì)應(yīng)源地間熱量的流通速率。本研究基于電路理論識(shí)別長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò),具體來(lái)說(shuō)包括3個(gè)部分:熱環(huán)境源地設(shè)置、阻力面設(shè)置及熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)識(shí)別。
圖3 電路理論示意圖Figure 3 Schematic diagram of circuit theory
(1)熱環(huán)境源地設(shè)置
熱環(huán)境源地是熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中具有一定規(guī)模的斑塊,其既是高熱量集聚空間,也是廊道交匯處的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)以及熱量傳輸?shù)摹爸修D(zhuǎn)站”,在夏季易對(duì)城鄉(xiāng)居民產(chǎn)生高溫威脅。本研究基于長(zhǎng)江中游城市群熱島斑塊類型劃分結(jié)果,利用Arcgis 10.2軟件將面積大于4 km2的核心型斑塊定義為源地。
(2)阻力面設(shè)置
阻力面是電阻的空間形態(tài)表征,表示各熱環(huán)境源地間熱量擴(kuò)散的受阻程度分布,反映地表熱量傳輸?shù)目蛇_(dá)性和趨勢(shì)。本研究選取背景以及各類型熱島斑塊,包括核心、孤島、孔隙、邊緣、環(huán)道、橋接以及支線作為阻力因子,并參照已有研究的賦值原則賦予其阻力值(喬治等,2023),以此構(gòu)建長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境柵格阻力面(表2)。
表2 各類型熱島斑塊阻力值Table 2 Resistance values for various types of heat island patches
(3)熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)識(shí)別
本研究通過(guò)使用Circuitscape 4.0軟件中的Build Network and Map Linkages模塊實(shí)現(xiàn)電路理論的空間可視化。首先設(shè)置初始電壓和初始電流分別為1V和1A,其次基于已設(shè)置的熱環(huán)境源地與阻力面數(shù)據(jù)的迭代遍歷運(yùn)算,模擬仿真所有連接相鄰源地的熱環(huán)境廊道分布,進(jìn)而對(duì)長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。
2.2.3 熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)連通性評(píng)估
熱環(huán)境源地與熱環(huán)境廊道間的連接程度稱為熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)連通性,其能夠反映源地間熱量的擴(kuò)散過(guò)程與傳輸效能。本研究評(píng)估長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)的總體連通性與空間連通性。
(1)熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)總體連通性評(píng)估
總體連通性反映網(wǎng)絡(luò)空間的總體復(fù)雜程度與連接度,映射節(jié)點(diǎn)與邊之間的物理和邏輯連接。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)空間評(píng)價(jià)研究中,α指數(shù)、β指數(shù)以及γ指數(shù)是常用的定量評(píng)價(jià)拓?fù)渲笖?shù)(黃梅等,2022)。此類拓?fù)渲笖?shù)均是值越高表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)連通性越高,熱量傳輸效能越強(qiáng),越不利于熱環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的降低,其不僅關(guān)注自身的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,更強(qiáng)調(diào)熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)的熱量擴(kuò)散效率。因此,本研究選取上述3種指數(shù)對(duì)長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)的總體連通性進(jìn)行評(píng)估,其表達(dá)式為:
式中:
α——網(wǎng)絡(luò)閉合度,反映熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)閉合回路的程度,其取值范圍為[0,1],當(dāng)α=0時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有回路,當(dāng)α=1時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)存在最大可能數(shù)量的回路;β為網(wǎng)絡(luò)連接度,反映熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中熱環(huán)境源地的平均連接數(shù),其取值范圍為[0,3],當(dāng)β=0時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)不存在,當(dāng)β<1時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)連接尚不完善,當(dāng)β=1時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)形成單一回路,當(dāng)β=2時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)連接較完善,當(dāng)β=3時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)連接最完善;
γ——網(wǎng)絡(luò)連通率,反映熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中所有熱環(huán)境源地被連接的程度,其取值范圍為[0,1],當(dāng)γ=0時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中無(wú)廊道連接各源地,當(dāng)γ=1時(shí),表示熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)各源地彼此相連,熱環(huán)境廊道連接程度最高;
N——熱環(huán)境源地(節(jié)點(diǎn))數(shù)量;
L——城市群熱環(huán)境廊道(邊)數(shù)量;
Lmax——城市群中最大可能連接的熱環(huán)境廊道數(shù)量。
(2)熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)空間連通性評(píng)估
空間連通性反映網(wǎng)絡(luò)空間的局部區(qū)域在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)空間中的重要程度,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)空間中各節(jié)點(diǎn)和邊的影響力予以表征。在熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中,空間連通性是衡量并識(shí)別關(guān)鍵熱環(huán)境源地及熱環(huán)境廊道的重要依據(jù)。本研究分別采取特征向量中心性(Eigenvector Centrality)與電流密度(Current Density)分別對(duì)各熱環(huán)境源地及熱環(huán)境廊道的影響程度進(jìn)行測(cè)度(胡昊宇等,2022;喬治等,2023),以此來(lái)評(píng)估長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)的空間連通性。
①特征向量中心性表示某熱環(huán)境源地在熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中的影響力,其基本概念可概括為某熱環(huán)境源地的重要性不僅取決于自身的中心性,還與其鄰近熱環(huán)境源地的數(shù)量、中心性有關(guān),與之相連的鄰居熱環(huán)境源地越重要,則該熱環(huán)境源地就越重要,其表達(dá)式為:
式中:
c(vi)——某熱環(huán)境源地vi的特征向量中心性,其取值范圍為[0,1],數(shù)值越高表示該熱環(huán)境源地在網(wǎng)絡(luò)中的影響力越大;
Aij與λ——鄰接矩陣及對(duì)應(yīng)特征向量值。本研究通過(guò)Gephi 0.10.0軟件的Fruchterman Reingold算法進(jìn)行特征向量中心性測(cè)度及可視化。
②電流密度指通過(guò)單個(gè)像元的電流大小,在熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中可表征某熱環(huán)境廊道的空間連通性,其值越高,代表該熱環(huán)境廊道的熱量傳輸效能越高。在并聯(lián)電路中,電流密度在電壓(熱力差)保持穩(wěn)定情形下,除受到電阻(阻力面)影響外,也受制于熱環(huán)境廊道的冗余度、寬度等因素,例如電流密度值會(huì)隨著熱環(huán)境廊道數(shù)量增加而降低(圖3)。本研究在Circuitscape 4.0軟件的Pinchpoint Mapper模塊中分別輸入熱環(huán)境源地及熱環(huán)境廊道空間分布數(shù)據(jù),通過(guò)選擇“All to One模式”(1個(gè)熱環(huán)境源地接地,其余熱環(huán)境源地均輸入1 V電壓與1 A電流)設(shè)置所有相鄰熱環(huán)境源地產(chǎn)生耦合作用,使所有連接相鄰熱環(huán)境源地的熱環(huán)境廊道路徑均產(chǎn)生仿真電流。
為探究2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群夏季地表溫度及熱島空間演變特征,依次選取2000、2010與2020年數(shù)據(jù)進(jìn)行空間可視化,并依據(jù)地表溫度閾值區(qū)間進(jìn)行等級(jí)劃分,得到由低到高5個(gè)地表溫度等級(jí),包括低溫區(qū)(<21 ℃)、次低溫區(qū)(21-24 ℃)、常溫區(qū)(24-27 ℃)、次高溫區(qū)(27-30 ℃)、高溫區(qū)(>30 ℃),在此基礎(chǔ)上對(duì)各等級(jí)地表溫度面積占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
如圖4所示,2000年長(zhǎng)江中游城市群高溫區(qū)(3%)主要呈斑塊狀分布在湖南長(zhǎng)沙、衡陽(yáng)以及江西吉安、撫州、鷹潭,少量分布在湖北武漢,次高溫區(qū)(25%)主要呈連片狀分布在湖南與江西絕大部分城市;2010年城市群高溫區(qū)(5%)主要集聚在江西,少量零散分布在湖北武漢以及湖南長(zhǎng)沙、衡陽(yáng),次高溫區(qū)比例(32%)繼續(xù)增加,尤其在湖北地區(qū)增勢(shì)明顯;2020年城市群高溫區(qū)比例(4%)與2010年相比略有下降,在空間上集中分布在省會(huì)城市及其周邊,呈空間集聚態(tài)勢(shì),次高溫區(qū)(36%)已擴(kuò)散至城市群大部分城市。此外,2000-2020年期間,長(zhǎng)江中游城市群常溫區(qū)、次低溫區(qū)以及低溫區(qū)比例總體呈下降趨勢(shì),分別由2000年的56%、13%與2%下降至2020年的53%、6%與1%,其在空間上變化不明顯,主要分布在湖北宜昌、襄陽(yáng)以及江西宜春??傮w而言,2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群夏季地表溫度的空間分布態(tài)勢(shì)逐漸由“南高北低”的兩級(jí)分化格局向以省會(huì)城市為核心的“核心-外圍”格局演變。
圖4 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群夏季地表溫度空間演變特征Figure 4 Spatial evolution characteristics of summer LST in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
基于長(zhǎng)江中游城市群地表建成區(qū)及其2 km緩沖區(qū)范圍與高溫區(qū)范圍提取熱島區(qū)域(圖5)。結(jié)果顯示,熱島區(qū)域總面積由2000年的2.80×103km2增加至2010年的6.41×103km2,后繼續(xù)增加至2020年的12.8×103km2,表明2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱島空間范圍隨建成區(qū)面積增加呈現(xiàn)持續(xù)擴(kuò)張的趨勢(shì),這與相關(guān)城市群研究結(jié)論趨同(林中立等,2018;覃盟琳等,2020)。
圖5 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群夏季熱島區(qū)域空間演變特征Figure 5 Spatial evolution characteristics of heat island area in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
如表3所示,基于MSPA模型依次識(shí)別并統(tǒng)計(jì)2000、2010與2020年長(zhǎng)江中游城市群7種類型熱島斑塊面積及其占比,其中核心型、邊緣型熱島斑塊面積占比始終最高,其次為孤島型或支線型熱島斑塊,而孔隙型熱島斑塊面積占比始終最低。
表3 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱島斑塊面積及占比統(tǒng)計(jì)Table 3 Statistics on the area and proportion of heat island patches in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
在2000-2010年期間,核心型熱島斑塊面積占比由31.1%增加至39.9%,增幅為8.80%,而孤島型、環(huán)道型、橋接型、支線型熱島斑塊總面積占比呈不同程度下降趨勢(shì),由32.4%減少至23.0%,減幅為9.40%。伴隨快速城市化推進(jìn),長(zhǎng)江中游城市群核心型熱島斑塊的面積增加包括兩方面原因,一是建成區(qū)范圍的擴(kuò)大引發(fā)熱島區(qū)域面積增加,其內(nèi)部核心型熱島斑塊區(qū)域也隨之?dāng)U充,二是分散、破碎的小型熱島斑塊逐漸匯聚、合并,形成了密集且均勻的核心型熱島斑塊(Du et al.,2016;Chen et al.,2021)。在2010-2020年期間,核心型熱島斑塊面積占比繼續(xù)增加至45.9%,增幅為6.00%,而其余類型熱島斑塊總面積占比呈下降趨勢(shì)。
結(jié)合圖6可以看出,在2000-2020年期間,城市群核心型熱島斑塊在空間上逐漸向武漢、長(zhǎng)沙以及南昌等地集聚。一方面,這些城市的人口不斷加劇,由此引發(fā)的城市活動(dòng)日益增多,致使工業(yè)部門(mén)等功能片區(qū)排放出大量熱量及溫室氣體,影響大型熱島斑塊的產(chǎn)生。另一方面,這些城市的建成區(qū)空間不斷擴(kuò)張,表征為自然環(huán)境逐漸被人工環(huán)境大規(guī)模侵占、可透性自然地表逐漸被硬質(zhì)化人工地表替代,引發(fā)城市熱力與動(dòng)力結(jié)構(gòu)發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變,迫使城市地表在日間儲(chǔ)存較多熱量,由此導(dǎo)致核心型熱島斑塊隨城市空間擴(kuò)張而逐漸蔓延。
圖6 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱島斑塊空間分布Figure 6 Spatial distribution of heat island patches in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
如圖7所示,依次統(tǒng)計(jì)2000、2010與2020年長(zhǎng)江中游城市群7種類型熱島斑塊的地表溫度值。結(jié)果顯示,長(zhǎng)江中游城市群各類型熱島斑塊的地表溫度存在差異性且隨時(shí)間推移無(wú)明顯變化。就地表溫度中位數(shù)而言,在2000-2020年期間,核心型熱島斑塊始終最高,而支線型熱島斑塊始終最低,其差值在2000、2010與2020年依次為1.50、1.16、1.30 ℃,表明長(zhǎng)江中游城市群核心型熱島斑塊的增溫聚熱趨勢(shì)顯著。
圖7 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱島斑塊地表溫度箱線圖Figure 7 Box-plot of LST of heat island patches in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
通過(guò)篩選2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群面積大于4 km2的核心型熱島斑塊,對(duì)熱環(huán)境源地進(jìn)行提取。如表4和圖8所示,源地?cái)?shù)量在2000、2010以及2020年分別為56、116、215個(gè),隨時(shí)間推移呈不斷增加趨勢(shì)。在空間上,2000-2020年期間長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境源地逐漸向湖北武漢、湖南長(zhǎng)沙以及江西南昌3座省會(huì)城市聚集。
表4 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境源地與熱環(huán)境廊道數(shù)量統(tǒng)計(jì)Table 4 Statistics on the number of thermal environment sources and corridors in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
圖8 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)空間分布Figure 8 Spatial distribution of thermal environment network in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
依據(jù)熱環(huán)境源地分布以及電路理論,構(gòu)建2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果顯示,2000年廊道數(shù)量為89條,在城市群中有77.4%的城市覆蓋廊道分布,其中南部廊道較為密集,而北部廊道空間分布不均且較為稀疏;2010年廊道數(shù)量為192條,較2000年有所增加,在城市群中有83.9%的城市覆蓋廊道分布,熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)總體分布密集;2020年廊道數(shù)量繼續(xù)增至378條,連接區(qū)域向湖北擴(kuò)散,在城市群中有100%的城市覆蓋廊道分布,表明已初步形成城市群全局熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)。
3.4.1 總體連通性評(píng)估
根據(jù)長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境源地?cái)?shù)量(N)及熱環(huán)境廊道數(shù)量(L)計(jì)算α、β、γ指數(shù),以評(píng)估城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)總體連通性。如圖9所示,α指數(shù)在2000、2010與2020年分別為0.318、0.339、0.386,表明長(zhǎng)江中游城市群閉合程度逐漸增強(qiáng);β指數(shù)在2000、2010以及2020年分別為1.59、1.66、1.76,表明長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境源地的平均連接數(shù)逐漸增加,熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)已形成單一回路;γ指數(shù)在2000、2010與2020年分別為0.549、0.561、0.592,反映長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境源地的彼此相連程度逐漸提高,在2020年存在約60%的熱環(huán)境源地通過(guò)廊道彼此相連。總體來(lái)說(shuō),α、β、γ指數(shù)隨時(shí)間推移不斷增加,長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)總體連通性不斷增強(qiáng),源地間熱量的傳輸效能逐步提高,對(duì)城鄉(xiāng)居民的高溫威脅程度呈上升態(tài)勢(shì)。主要原因有兩方面,一是由于城市的擴(kuò)張效應(yīng)與集聚效應(yīng),分別引發(fā)熱環(huán)境源地面積與數(shù)量增加,導(dǎo)致城市間熱量傳遞的“中轉(zhuǎn)站”增多;二是由于公路、鐵路等交通路網(wǎng)作為熱環(huán)境廊道的外在表征之一,在城市化建設(shè)中不斷得到延伸與完善,由此不僅改變了城市群自然下墊面類型,也為城市間熱量傳遞提供了更便捷的途徑。
圖9 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)總體連通性Figure 9 Overall connectivity of the thermal environment network in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
3.4.2 空間連通性評(píng)估
本研究分別對(duì)長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境源地的特征向量中心性及熱環(huán)境廊道的電流密度進(jìn)行測(cè)度,以此來(lái)評(píng)估熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)的空間連通性。
首先,根據(jù)2000、2010與2020年熱環(huán)境源地?cái)?shù)量分別設(shè)置56、116、215處編號(hào),通過(guò)Fruchterman Reingold算法對(duì)各年份熱環(huán)境源地特征向量中心性測(cè)度及可視化(圖10)。結(jié)果顯示,在2000年,熱環(huán)境源地的特征向量中心性值整體較低,僅有2處高于0.8,分別位于湖南長(zhǎng)沙、江西南昌,表明這兩處熱環(huán)境源地在2000年長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)中影響力最強(qiáng);在2010年,熱環(huán)境源地特征向量中心性整體得到提升,其值高于0.8的熱環(huán)境源地增至3處,分別位于湖北咸寧、湖南長(zhǎng)沙、江西南昌;在2020年,熱環(huán)境源地特征向量中心性提升顯著,其值高于0.8的熱環(huán)境源地增至6處,其中湖北有3處(武漢1處,仙桃1處,咸寧1處),湖南有2處(長(zhǎng)沙1處,岳陽(yáng)1處),江西有1處(南昌1處)。
圖10 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境源地空間連通性Figure 10 Spatial connectivity of thermal environment sources in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
其次,利用Circuitscape 4.0軟件中Pinchpoint Mapper模塊對(duì)2000年、2010年與2020年熱環(huán)境廊道的電流密度進(jìn)行測(cè)度與空間可視化(圖11)。結(jié)果顯示,在2000年,江西地區(qū)熱環(huán)境廊道空間連通性較強(qiáng),其平均電流密度值為0.139A,熱量傳輸效能較高,此階段城市群城市化水平較低,江西地區(qū)由于熱環(huán)境源地分布較為集中且熱環(huán)境廊道大多受自然環(huán)境隔斷,無(wú)法形成遠(yuǎn)距離熱擴(kuò)散效應(yīng),僅與臨近區(qū)域保持較高連通性。相關(guān)證據(jù)表明,源地分布越密集、距離越近,其連通性越高(劉婷等,2023)。湖北與湖南地區(qū)熱環(huán)境廊道的平均電流密度值分別為0.118A,0.127A;在2010年,電流密度高值區(qū)域逐漸向北偏移,湖北地區(qū)熱環(huán)境廊道的平均電流密度值增至0.165A,而湖南與江西地區(qū)熱環(huán)境廊道的平均電流密度值分別增至0.162A、0.153A;在2020年,湖北、湖南與江西地區(qū)熱環(huán)境廊道平均電流密度值繼續(xù)呈現(xiàn)不同程度增加趨勢(shì),分別達(dá)到0.231A、0.202A、0.183A。綜上,伴隨快速城市化推進(jìn),在2000-2020年期間長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)空間連通性逐漸增強(qiáng),其中湖北地區(qū)增勢(shì)最為顯著,其總體分布趨勢(shì)由“南高北低”的空間異質(zhì)性格局向“全局高連通性”的空間穩(wěn)定性格局演變。
圖11 2000-2020年長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境廊道空間連通性Figure 11 Spatial connectivity of thermal environment corridors in urban agglomerations of the middle reaches of the Yangtze River from 2000 to 2020
本研究以長(zhǎng)江中游城市群為例,基于2000、2010及2020年多源面板數(shù)據(jù)從時(shí)空動(dòng)態(tài)視角探索城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空演變特征并評(píng)估其總體連通性與空間連通性,為長(zhǎng)江中游城市群氣候適應(yīng)發(fā)展策略提供啟示。其主要結(jié)論如下:
(1)2000-2020年期間,長(zhǎng)江中游城市群夏季地表溫度高溫區(qū)與次高溫區(qū)比例整體呈上升趨勢(shì),常溫區(qū)、低溫區(qū)以及次低溫區(qū)比例整體呈下降趨勢(shì);就各類型熱島斑塊的地表溫度中位數(shù)而言,呈現(xiàn)核心型熱島斑塊最高而支線型熱島斑塊最低的規(guī)律。
(2)2000-2020年期間,長(zhǎng)江中游城市群夏季熱島區(qū)域總面積由2.80×103km2增至12.8×103km2,呈現(xiàn)持續(xù)擴(kuò)張趨勢(shì),其中核心型熱島斑塊面積占比由31.1%增加至45.9%,在空間上逐漸向以武漢、長(zhǎng)沙以及南昌等區(qū)域集聚。
(3)2000-2020年期間,長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境源地?cái)?shù)量由56個(gè)增至215個(gè),熱環(huán)境廊道數(shù)量由89條增至378條,包含熱環(huán)境廊道的城市比例由77.4%增至100%,已初步形成城市群全局熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)。
(4)2000-2020年期間,長(zhǎng)江中游城市群熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)總體連通性逐漸增強(qiáng),熱環(huán)境源地間的熱量傳輸效能呈上升態(tài)勢(shì);熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)空間連通性隨時(shí)間推移變化顯著,其總體分布趨勢(shì)由“南高北低”的空間異質(zhì)性格局向“全局高連通性”的空間穩(wěn)定性格局演變。
在城市群尺度動(dòng)態(tài)識(shí)別熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)并評(píng)估其連通性,能夠?yàn)槌鞘袩岘h(huán)境提供新的研究視角,有助于在快速城市化進(jìn)程中為降低城鄉(xiāng)居民熱環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)提供新的思路。然而,本研究是利用多種網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)熱環(huán)境空間結(jié)構(gòu)內(nèi)在成因機(jī)制分析的一次嘗試,在熱環(huán)境研究領(lǐng)域仍屬于探索性工作,后續(xù)將展開(kāi)三方面完善工作:首先,本研究以熱環(huán)境源地及熱環(huán)境廊道為基礎(chǔ)展開(kāi)熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)研究,其與相關(guān)降溫網(wǎng)絡(luò)(如生態(tài)網(wǎng)絡(luò))之間在空間布局、土地類型、人口密度等方面存在何種聯(lián)系是下一步研究重點(diǎn),這有助于為熱環(huán)境優(yōu)化策略提供建設(shè)指引;其次,本研究基于電路理論對(duì)熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別,其識(shí)別結(jié)果與其他路徑識(shí)別方法(如最小成本路徑、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)得到的結(jié)論是否存在差異需要得到對(duì)比與驗(yàn)證;最后,本研究將結(jié)合相關(guān)人口健康屬性數(shù)據(jù),針對(duì)城鄉(xiāng)居民健康水平與熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)連通性的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行測(cè)度,以增強(qiáng)熱環(huán)境網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)的實(shí)踐意義。