韋晚秋 余德舉 關(guān)志宇 金相任 蘭猗令 羅世勤

1.廣西現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學院 廣西 河池 547000 2.廣西壯族自治區(qū)河池水利電力勘測設(shè)計研究院 廣西 河池 547000

高溫熱浪是城市現(xiàn)代化發(fā)展進程中產(chǎn)生的氣象災害之一。隨著廣東省城市規(guī)模的擴大，空間上呈現(xiàn)面積不斷增加并集聚的特點，而地理、社會和經(jīng)濟等多方面的影響加重了高溫熱浪的產(chǎn)生的機率。在國內(nèi)外城市高溫熱浪的研究涉及有：理論研究[1]，空間分布[2]，等級評估[3]，治理與防御[4]等。而國內(nèi)多以研究地理空間分析法探討城市高溫熱浪現(xiàn)象。例如，秦蓓蕾等[2]對全球變暖背景下珠江流域年日最高氣溫時空變化特征及影響進行了研究，馮雷等[5]通過綜合氣候、社會經(jīng)濟、醫(yī)療、地理環(huán)境和人口學及教育因素等方面信息建構(gòu)脆弱性模型來反映高溫熱浪對人類健康的危害。可見，利用大數(shù)據(jù)分析城市高溫熱浪是重要的手段之一，但如何選擇合適的模型才能更好的反演高溫熱浪的時空分布并進行風險評估具有重要的研究意義。常見的模型有：加權(quán)平均法[6]、猶豫層次分析法[7]、逼近理想解的排序方法[8]等。在大量的反演模型上大多數(shù)未加入時間因子綜合考量高溫熱浪影響因子在時間維度上的演變趨勢，因此，本文彌補前人的研究不足并作出了相關(guān)延伸研究及創(chuàng)新，針對廣東省獨特的地理位置與經(jīng)濟地位采用地理加權(quán)回歸模型（GWR）以時空雙維度探討廣東省城市群高溫熱浪差異格局。由此可見，GIS進行高溫熱浪評估對氣象災害起到了一定的監(jiān)測作用，這將為廣東城市環(huán)境的空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供參考。

綜上所述，本文基于GIS以DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)、地表溫度數(shù)據(jù)以及社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)廣東省建成區(qū)面積提取，計算燈光指數(shù)、城市復合水平指標、地表溫度指標作為評估因子重構(gòu)GWR模型反演廣東省高溫熱浪時空分布并分析，旨在對廣東省各城市發(fā)展規(guī)劃和預防高溫熱浪災害提供參考與新思路。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

廣東省以嶺南東道、廣南東路得名，簡稱“粵”，省會廣州，是中國大陸南端沿海的一個省份，位于南嶺以南，南海之濱[9]。廣東省下轄21個地級市，劃分為珠三角、粵東、粵西和粵北四個區(qū)域。其位于亞熱帶地區(qū)，氣候溫暖濕潤，年平均氣溫達到25℃，特別是夏季，氣溫高達35℃以上并連年上升，熱帶氣旋頻繁。與此同時，廣東省以中國第一經(jīng)濟大省的地位不斷發(fā)展，人均生活水平處于全國上游，因此吸引許多外來人口，如深圳、廣州、東莞等。其繁盛的經(jīng)濟、日益增長的人口數(shù)量都加劇了城市環(huán)境的負擔，這將引起強烈的區(qū)域性氣候變化，如熱島效應、極端天氣、高溫熱浪等，給人類健康帶來影響以及經(jīng)濟財產(chǎn)損失。因此本文以廣東省為研究區(qū)，重點探討高溫熱浪的影響因子以及時空格局變化。

1.2 數(shù)據(jù)源概況

（1）DMSP/OLS燈光數(shù)據(jù)。本文選用了2003年（F15衛(wèi)星）、2008年（F16衛(wèi)星）、2013年（F18衛(wèi)星）的非輻射定標平均燈光強度圖像產(chǎn)品數(shù)據(jù)，作為廣東省建成區(qū)面積提取與高溫熱浪評估起到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作用，數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋氣象局中的數(shù)據(jù)中心。

（2）MODLT1M中國1KM地表溫度月合成產(chǎn)品。選用了2003、2008、2013年的數(shù)據(jù)進行廣東省各個地級市分區(qū)求平均地表溫度作為廣東省高溫熱浪皮評估模型的重要因子之一，數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站。

（3）廣東省行政區(qū)邊界。中國省級、市級、縣級行政區(qū)劃圖來自國家基礎(chǔ)地理信息中心，比例尺為1:200萬，坐標系為WGS84。

（4）社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)。本文用到的2003、2008、2013年包括人口、經(jīng)濟以及建成區(qū)面積的廣東統(tǒng)計數(shù)據(jù)，來源于廣東省統(tǒng)計信息網(wǎng)站。

2 研究方法

本文基于GIS利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)提取城市建成區(qū)，并以統(tǒng)計數(shù)據(jù)為標準，進行提取精度評估，在此基礎(chǔ)上得到2003-2013年廣東省建成區(qū)時空變化特征。結(jié)合廣東省獨特的地理位置和經(jīng)濟條件，以城市化復合水平指標和燈光指數(shù)、地表溫度帶入GWR模型計算，反演得到廣東省高溫熱浪時空分布特征，從而對廣東省建成區(qū)與高溫熱浪時空格局變化進行分析。

2.1 建成區(qū)面積提取與精度評估

由于DMSP/OLS 影像數(shù)據(jù)是來自不同的時間和不同的衛(wèi)星，因此不同年份的多顆衛(wèi)星獲取的影像缺乏統(tǒng)一性。本文首先對影像進行投影轉(zhuǎn)換、裁剪后，采用影像間相互校正法[10]對2003、2008、2013年3期夜間燈光影像進行校正處理，再采用二分迭代法[11]可以確定燈光閾值從而計算建成區(qū)面積公式如下：

式中影像最大亮度值為DNmax，最小亮度值為DNmin，該區(qū)域燈光閾值為 DNT。

則在閾值DNT下，燈光圖像中提取的城鎮(zhèn)用地面積S(DNT)為[10]：

式中，DNi表示從夜間燈光影像的灰度值DNT到DNmax之間的某一個值，Area為像元大小，f(DNi)表示影像灰度值為DNi的像元的總數(shù)。

將得到的面積S(DNT)與統(tǒng)計數(shù)據(jù)中同期建成區(qū)面積US進行比較，如果S(DNT)與US不充分接近，則需要重新設(shè)置閾值，如此循環(huán)比較直到它們幾乎接近為止獲得的DNT，即為最佳閾值。DNT下S(DNT) 與US之間的差值為：

根據(jù)上述提出的燈光數(shù)據(jù)提取建成區(qū)面積的方法計算，并以統(tǒng)計數(shù)據(jù)為標準，進行誤差比較，得到利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)對燈光數(shù)據(jù)提取的結(jié)果，即2003-2013年廣東省建成區(qū)面積逐年上升，其中，深圳、廣州、東莞等市建成區(qū)面積最大，增長速率最快，而珠海、潮州、湛江市建成區(qū)增長趨勢平緩。

2.2 高溫熱浪主導因子計算

（1）城市化燈光指數(shù)計算

燈光指數(shù)，是指研究區(qū)域內(nèi)平均相對燈光強度與燈光面積占區(qū)域總面積比的乘積，I表示區(qū)域內(nèi)的平均相對燈光強度，S表示區(qū)域內(nèi)所有燈光像元的總面積AreaN與整個區(qū)域面積Area之比[12]，其反映了燈光的空間延展特征，如下式：

式中，ni為地區(qū)內(nèi)該灰度級像元總數(shù)，NL表示該區(qū)域像元總數(shù)，像元要滿足條件DNM≥DN≥1，DNi表示該地區(qū)內(nèi)第i級像元灰度值，DNM為最大可能灰度值。

（2）城市化水平復合指標計算

依據(jù)城市化水平復合指標法，結(jié)合考慮本文高溫熱浪模型的主導因子對城市化的影響，通過統(tǒng)一綱量進行相關(guān)性系數(shù)計算，結(jié)果如圖1所示，從a)、b)、c)三幅圖中可以看出，三者之間相關(guān)性系數(shù)較低，具有獨立性，圖1城市化水平復合指標相關(guān)因子相關(guān)性圖，因此給予相同的權(quán)重，均為1/3，計算得到廣東各市城市化水平復合指標Cj。城市化水平復合指標包括：人口城市化率（C1）為非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎?，?jīng)濟城市化率（C2）為第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占區(qū)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重，空間城市化率（C3）為建成區(qū)面積占整個區(qū)域面積的比重[12]。則城市化復合指標由這三個指標復合而成[13]：

圖1 城市化水平復合指標相關(guān)因子相關(guān)性分析

其中，Cj表示區(qū)域j的城市化水平復合指標，Wi表示第i種城市化因子的權(quán)重，Ci表示選取的城市化因子。

（3）地表溫度計算

本文采用MODLT1M中國 1KM 地表溫度月合成產(chǎn)品，經(jīng)過輻射定標如下式2-8、幾何校正、裁剪后計算2003、2008、2013年的廣東省年平均地表溫度。

式中，T為地表溫度值（單位為：℃），value為像元灰度值，0.02為定標系數(shù)。

2.3 高溫熱浪模型建立

地理加權(quán)回歸模型（GWR）是一種改進的空間線性回歸模型，與傳統(tǒng)的回歸模型相比，引入了數(shù)據(jù)的空間地理位置維度。其可以把空間權(quán)重矩陣應用到線性回歸計算中，從而形象地表現(xiàn)出空間結(jié)構(gòu)分異[14-15]，在各領(lǐng)域得到了廣泛的應用。本文綜合分析廣東省高溫熱浪的影響因子，即以燈光指數(shù)、城市化復合水平指標與地表溫度來構(gòu)建高溫熱浪模型，利用GWR模型反演廣東省城市高溫熱浪空間變化規(guī)律，結(jié)果得到，GWR模型的Adjusted R2為0.83，AIC為405.01，表明GWR模型對反演城市高溫熱浪具有較高的適用性，模型表達式為2-9：

式中，式中y為高溫熱浪危險系數(shù)；xij為高溫熱浪的影響因子；pij為高溫熱浪中影響變量的系數(shù)；pi0為截距；b為隨機誤差項。

3 結(jié)果分析

3.1 廣東城市建成區(qū)空間分布

依據(jù)DMSP/OLS數(shù)據(jù)產(chǎn)品特性，采用二分迭代法來確定閾值，使用閾值分割柵格影像，分別得到2003年、2008年、2013年各市城鎮(zhèn)用地柵格數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計比較法以每個市為研究對象逐一設(shè)定閾值進行城市化信息提取運用空間分析法重建廣東十年間城市空間變化過程如圖2所示。

如圖2所示，2003-2013年廣東省建成區(qū)分布較為集中且逐年不斷增長，整體擴大到2倍左右，呈沿海不斷發(fā)展的趨勢。其中深圳、珠海、東莞、中山、廣州五市建成區(qū)最為密集，并不斷向外擴散，在粵東地區(qū)的汕頭市也呈現(xiàn)建成區(qū)向外擴散現(xiàn)象，而接近內(nèi)陸地區(qū)城市建成區(qū)比較離散。

經(jīng)過統(tǒng)計分析可得到廣東省2003、2008、2013年城市空間格局特征表，從表1中可以得出：城市斑塊數(shù)量從2003年的67個到2008年的90個，5年時間內(nèi)增加了23個斑塊，斑塊密度由2003年的0.02676個/km2減少至2008年的0.0.02576個/km2，說明廣東在2003年到2008年的時間內(nèi)呈現(xiàn)了破碎度減少的趨勢；2008年到2013年增加了16個，斑塊密度由2008年的0.02576個/km2增加至2013年的0.023531個/km2，說明廣東在2008年到2013年的時間內(nèi)呈現(xiàn)出破碎度增加的趨勢。通過綜合分析可知，2003-2013年間，廣東城市建成區(qū)面積和城市斑塊數(shù)量持續(xù)增加，斑塊密度持續(xù)減小，說明廣東城市離散化程度降低。

表1 廣東省2003-2013年城市空間格局特征表

3.2 廣東省高溫熱浪風險時空特征分布

根據(jù)上文研究方法中提出的高溫熱浪模型進行計算，同時參考何等提出的等級分化方式[19]，將高溫熱浪危險系數(shù)分成5個等級，分別為：0-0.2為低、0.2-0.4為次低、0.4-0.6為中等、0.6-0.8為次高、0.8-1.0為高。結(jié)合高溫熱浪風險時空特征、空間格局演變特性，對聚類結(jié)果進行局部修正，形成廣東省21個單元的高溫熱浪風險區(qū)劃圖，如下圖3 2003-2013年高溫熱浪風險空間分布圖。

圖3 2003-2013年高溫熱浪風險空間分布圖

由圖3里的三幅圖說明2003-2013年，廣東省高溫熱浪風險與建成區(qū)時空特征分布大體相同，呈現(xiàn)出以深圳為首的高溫風險地區(qū)并向周圍地帶輻射的現(xiàn)象，其外圍的廣州、佛山、東莞、珠海的珠江三角洲地區(qū)形成次高風險區(qū)，將深圳市緊緊包圍，高溫不斷向外擴展輻射。同時粵東地區(qū)以汕頭為中心，不斷向粵東地區(qū)的、潮州、揭陽外擴，共同形成廣東省高溫熱浪中心向其他地區(qū)外擴的形式?？傮w看來，廣東省高溫熱浪聚集區(qū)保持穩(wěn)定向外擴散的趨勢，低風險區(qū)仍均勻分布在廣東省接壤中國內(nèi)陸城市，相對較為穩(wěn)定，受高溫熱浪腐蝕較小。證明廣東省的高溫熱浪風險區(qū)風險程度與等級總體增加、風險分布的“中心外擴”特征日益明顯，與建成區(qū)分布特征趨勢大體保持一致。

4 結(jié)論

本文基于GIS平臺利用燈光數(shù)據(jù)計算提取廣東省建成區(qū)面積，根據(jù)廣東省獨特的地理位置與經(jīng)濟條件，運用GWR模型反演廣東省城市高溫熱浪空間變化規(guī)律，并探討了2003-2013年廣東省高溫熱浪的時空特征，得到以下結(jié)論：

（1）廣東省城市建成區(qū)分布較為集中且逐年不斷增長，整體擴大到2倍左右，城市建成區(qū)斑塊密度持續(xù)減小，離散化程度有所降低。

（2）根據(jù)GWR模型反演廣東省城市間高溫熱浪空間分布特征，其風險程度逐年上升，2008、2013年較2003年同比增長0.046%、0.080%，其分布情況具有顯著“中心外擴”特征，分別以深圳市、汕頭市為高溫熱浪外擴兩個中心點，逐漸向各市輻射，與建成區(qū)分布特征趨勢大體保持一致。