北京市城市化進程中熱環境響應

葛榮鳳,王京麗,張力小,*,田光進,馮悅怡

1 北京師范大學環境學院， 環境模擬與污染控制國家重點聯合實驗室,北京 100875 2 中國氣象局北京城市氣象研究所,北京 100089

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北京市城市化進程中熱環境響應

葛榮鳳1,王京麗2,張力小1,*,田光進1,馮悅怡1

1 北京師范大學環境學院， 環境模擬與污染控制國家重點聯合實驗室,北京 100875 2 中國氣象局北京城市氣象研究所,北京 100089

城市熱島效應是快速城市化過程帶來最明顯的生態環境問題之一,理清其形成和演變規律對城市規劃、人居環境改善等具有重要意義。利用1991—2011年間8期夏季(6—8月)Landsat- 5 TM遙感影像反演的地表溫度空間場作為基礎數據,通過定義熱島強度與熱島容量指數,并利用重心模型與Moran′sI全局自相關等空間分析方法,對受城市化影響的典型區域——北京六環區域內熱島效應的時空動態變化特征及演變規律進行分析。結果表明：20年間六環內熱島強度總體上呈現增長趨勢,其平均值在5.73—9.27℃之間,統計意義上,北京市六環內熱島強度的增長速率為1.35℃/10 a；空間格局上,南北維度的變化較東西維度明顯,但總體上呈現破碎化態勢,全局Moran′sI指數從1991年的0.63下降到2011年的0.16；空間重心模型顯示研究區內熱環境變化的圈層特征明顯,受功能疏解等因素的影響,城市中心二環區域的熱環境呈現一定程度的好轉。

熱島效應；熱島強度；城市化；城市規劃；空間自相關

城市熱島(UHI)是指由城市化引起的城市地表及大氣溫度高于周邊非城市環境的一種現象[1],通常用城市中心城區溫度與郊區溫度的差值作為熱島強度的表征指標。城市化過程對城市熱環境的影響主要通過兩方面來實現：第一,改變了自然下墊面的熱屬性。相對于由水、土和植被構成的自然表面,以混凝土、瀝青為材料的建筑物和道路組成的城市下墊面一般具有較大的熱容性、較小的反照率以及很小的蒸發和蒸騰,從而能夠更有效地將入射太陽輻射轉換為熱量并儲存[2]；第二,接納工業、交通、商業和生活等城市經濟活動排放的大量廢熱。作為典型的“城市病”之一,熱島效應的產生及演變與城市化進程、人類社會經濟活動密切相關, 是城市生態環境狀況的綜合概括與體現。鑒于其對城市的生態、環境質量、居民健康甚至城市經濟產生的危害,城市熱島的空間分布特征、形成演變機制及減緩措施等問題成為研究的熱點[3- 5]。

眾多學者采用氣象觀測及遙感影像反演等方法對熱島的時空分布及演變規律進行了研究[6- 7]。其中,氣象觀測法具有數據時間跨度大、準確以及定量的優勢,多用于熱島時間序列變化分析中,如晝夜變化[8]、季節分布[9]以及年際增率等[10]。但在研究城市環境空間格局與演變特征時,多利用遙感影像的熱紅外通道反演地表溫度(LST),其中MODIS數據(分辨率1 km)以及Landsat TM /ETM+數據(分辨率分別為120 m、60 m)得到了廣泛應用。例如,王建凱等[11]、Tran等[12]均使用MODIS地表溫度產品分析了北京熱島強度的變化,發現最大熱島強度出現在夏季,范圍在5—10℃之間。MODIS數據具有較好的時間分辨率,但是空間分辨率較低。王文杰等[13]、彭靜等[14]分別利用6期TM/ETM+ 影像分析了北京城市化發展與城市熱島效應變化關系,證實了城市化過程對區域熱島效應的影響規模與強度。楊沈等[15]利用1988—2006年20期Landsat TM和ETM+數據分析了北京市城市熱島的季節變化特征,并采用多項式擬合獲取了城市熱島強度的季節變化曲線。但是,對同一時段或季節(如夏季)仍然缺乏較長時間序列的研究。需要說明的是,受遙感影像成像條件的限制,由遙感影像反演出的LST并不一定真實反映特定時段的平均溫度,反演得到LST絕對值一定程度上缺乏可比性,但熱島強度及其空間格局信息卻能夠較好的反映出城市化進程中的熱環境變化規律。例如,Qiao等[16]利用1989、2000和2010三期TM/ETM+影像分析了北京地區熱島效應的空間格局變化。但是一般來說,少于5個序列的相關數據來歸納演變規律缺乏明顯的說服力。此外,現有的研究基本上都以北京整個行政區作為研究對象,區域內非城市化因素引起的土地利用變化如土地沙化等,對相關結論也會產生一定的影響。

鑒于此,本文利用1991—2011年間8期夏季Landsat- 5 TM遙感影像,以受城市化影響的典型區域——北京六環內區域為研究對象,對其近20 a熱島效應的動態變化進行研究,探討其時空變化特征與格局演化規律,力求為新一輪的城市總體規劃與人居環境改善等城市生態文明建設提供定量化決策依據。

1 研究區域

北京六環內區域是近20年來受城市化影響最為顯著的區域,盡管其面積僅占北京總面積的14%,卻容納了全市超過60%的居住人口以及62% 的GDP 總量[17]。市區內各環線圍合區域基本上代表了城市擴張的輪廓路線,形成了以故宮為中心,以二、三、四環為中心城區,五、六環為城市拓展區的空間格局[13]。為最大程度上減少遙感影像時相差異的影響,本研究選取受城市化影響相對較小的百花山自然保護區核心區域為空間參照區(圖1)。研究區內均屬于平原地,海拔高度在20—60 m之間,海拔引起的溫度差異可忽略不計。

2 數據與方法

2.1 數據來源

本研究使用的數據主要為Landsat- 5 TM遙感影像(美國USGS地球資源觀察系統數據中心,http:// glovis.usgs.gov),過境時間約為北京時間10:00。在充分考慮北京城市化發展進程以及時間尺度特征的基礎上,選取1991—2011年間夏季(6—8月,1期為5月28日)有代表性、數據質量好的8期TM遙感影像(表1),云量均低于7%,地面特征清晰,圖像干擾較少。遙感影像數據處理采用遙感圖像處理軟件平臺ENVI 4.8,以及地理信息系統軟件平臺ArcGIS 9.3。

圖1 研究區地理位置示意圖Fig.1 Location of the study area圖中灰色區域基本上代表樓房、道路等城市下墊面,黃色線條為本研究的采樣帶

序號Number日期Date云量/%Clond序號Number日期Date云量/%Clond11991-06-171.052004-07-064.021993-08-250.062007-05-280.031996-06-300.072009-07-204.041999-07-097.082011-06-080.0

2.2 研究方法

2.2.1 地表溫度反演

本研究選取的影像為無云或少云,且研究區域內地形差異較小,大氣的空間影響可忽略不計,故選取對大氣參數依賴性小的基于影像的反演方法(IB),來反演研究區內LST,相關方法的詳細說明見文獻[18]。由于本研究僅關注研究區內熱島效應的變化趨勢與空間格局特征,且已有研究表明城市下墊面輻射溫度與低空(1.5 m)氣溫呈顯著線性關系,因此用LST來分析城市熱島效應是可行的[19-20]。

2.2.2 熱島強度定義

參照熱島強度定義[5],本研究將熱島強度(HII)定義為六環內影像中每個像元點的LST與百花山參照區平均LST的差值,計算公式為：

(1)

2.2.3 熱島容量指數構建

以往研究中對區域尺度熱島效應進行分析時,多直接比較熱島強度變化特征[21],或通過密度分割及歸一化方法[22]進行強度區間劃分后進行面積加和統計,但孤立地采用熱島強度或面積衡量熱島效應發生的顯著程度,結論往往存在一定片面性[23]。本研究根據二重積分幾何函數,綜合熱島強度、面積兩方面信息,構建熱島容量指數(Capacity Index of Urban Heat Island, HCI),以求最大程度定量反映研究區內熱島效應發生的顯著性。HCI越大,城市熱島效應的影響越大,對人居環境質量的影響就越大,計算公式如下：

HCI=?HII(i,j)dσ

(2)

式中,HII(i,j)為空間位置為i,j像元點的熱島強度,i,j為像元坐標,dσ為面積元素。

2.2.4 熱島強度截面差值分析

受城市空間拓展時序的影響,熱島效應在不同方位呈現不同的變化趨勢,本研究建立西-東、北-南、東北-西南以及西北-東南4條采樣帶(圖1),對樣帶上2011年與1991年的HII進行差值計算,以表征熱島效應在不同城市拓展維度上的變化特征,計算公式如下：

HIIi,j,d=HIIi,j,2011-HIIi,j,1991

(3)

式中,HIIi,j,2011、HIIi,j,1991分別為樣帶i上像元j 2011、1991年HII值。

2.2.5 空間自相關分析

空間自相關作為空間單元屬性值聚集程度的一種度量指標,主要體現同一個變量在不同空間位置上的相關性[24-25]。自相關中的全局分析在探測單元屬性值在整個研究區域的空間分布模式時得到了廣泛應用,其中最常用的分析方法是Moran′sI指數[24,26]。Moran′sI指數取值范圍近似為-1—+1之間,值越接近-1代表單元間的差異越大或分布越不集中,越接近+1則代表單元間的性質越相似(高值或低值聚),接近0則代表單元間不相關。本文采用Moran′sI全局指數對六環內HII進行分析,揭示HII在六環范圍內的空間聚散程度,計算公式如下：

(4)

2.2.6 空間重心模型

(5)

式中,xi、yi分別為第i個像元的幾何中心坐標；mti為第i個像元面積。

3 結果與分析

3.1 熱島強度的時間變化特征

圖2為研究區遙感影像反演LST后計算的HII空間分布圖。由圖可看出,六環內HII較高區域的面積總體呈現上升趨勢。在1991年的時候,強度較高的紅色區域基本上分布在二環以內,此后逐漸沿三環、四環向外擴展,到2004年以后基本上遍布整個六環區域。自1996年以后,機場周邊的順義城區、西南方向房山和大興城區的高溫區日漸清晰,而門頭溝與海淀交接部分的香山區域 “冷島”也凸顯了出來。HII的這種年際變化也體現在其數值統計上,圖3呈現了20年間研究區域內HII的最大值、最小值、中位值以及上下四分位強度值的分布情況,其中黑色折線為年際HII的均值變化曲線。HII均值在5.73—9.27℃之間,統計意義上,北京市六環內HII的變化速率為1.35℃/10a。曹廣真等[28]利用MODIS遙感數據研究表明北京市2006年LST相比2001年增長1.22℃,與本研究中呈現的結果基本一致(圖3)。需要說明的是,對比同年HII均值與中位值可發現,1996年前均值普遍大于中位值,而2004年與2009年均值與中位值幾近重合,在HII下降調整的年份如2007,其均值卻小于中位值,如果這個規律具有普適性的話,對于判斷區域熱島效應的動態變化具有重要指示意義。

圖2 1991—2011年北京六環熱島強度空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of HII in the zone of six-rings of Beijing during 1911—2011

由圖4 各環線HCI變化可看出,不同環線圍合區內年際熱島效應變化存在較大差異,但基本呈現與六環內HII大體一致的變化趨勢,總體表現為波動上升。波動較明顯的區域主要集中在4—5環與5—6環之間的圍合區域,而2環內與2—3環圍合區,除在2004年出現明顯升高外,HCI年際變化不顯著。究其原因,主要是3環內區域城市化在20a前已基本完成,這兩個區域形成了以居住、文教為主穩定的土地利用格局,發展空間已限定且無彈性,城市地表下墊面的改變漸少,因此環內區域HII變化趨緩。同時,由于3、4環路開通以及其環內區域的開發建設一定程度上疏解了2環內舊城區的產業形態與人口居住行為,加之以旅游服務為導向的城市綠化景觀建設等,共同導致了2環區域內HII的波動下降趨勢。而3—5環區域是近20年來城市化發展最為快速的區域,城市拓展的峰面不斷在其內部推進,特別是奧運會期間該區域大規模的場館建設等造成了土地利用劇烈變化,導致熱島區域不斷擴大,使這個區域的總體HCI呈現波動變化趨勢。而5—6環圍合區域HCI較大,此區域是城市未來空間拓展的重要區域,對其采取植被建設、水體修復等緩解熱島效應的措施,對于維系區域熱環境格局、削減熱環境容量具有重要意義。

圖3 北京六環區域1991—2011年間熱島強度變化趨勢 Fig.3 The dynamics of average HII during 1911—2011 for the case area

圖4 六環各環線內圍合區域1991—2011年間熱島容量變化趨勢Fig.4 The dynamics of HCI for different sub-zones during 1911—2011

3.2 熱島強度的截面變化特征

對四條采樣樣帶進行差值統計,結果見圖5,其中橫坐標表示采樣累積計數,計數增加的方向與圖中標示的采樣指向一致；縱坐標表示對應采樣柵格內HII的差值,正值表示HII增強,熱環境惡化,負值則表示HII減弱,熱環境改善。

由圖5可看出,不同采樣樣帶內或者不同的城市拓展方向上,熱島效應呈現不同的變化規律。其中,北-南、西北-東南采樣帶中HII差值波動及震蕩幅度較大,正向差值與負向差值短距離內交替出現,說明采樣樣帶附近區域20年間土地利用類型發生了較為劇烈變化；而西—東軸線處HII波動性變化較有規律,呈現明顯的弦狀波動式變化,在二環內及周邊區域出現負值區域,說明二環內的熱環境狀況有所改善；北-南軸線采樣樣帶內HII變化呈現出較為明顯的北弱南強特征,變化較大的地方集中在南四環周邊,后經延伸至5—6環圍合區內達到區域高峰；而西北-東南采樣樣帶內除二環圍合區外,均呈現顯著的熱島增強趨勢,主要是因為以海淀為代表的北部區域與以大興/亦莊為代表的南部區域,先后經歷過快速的城市化建設。HII減弱顯著區域多集中在水體以及綠地等地,例如西-東路徑采樣起始點處為永定河,其最大差值達到-5.2℃,西四環五棵松附近也出現了局部負向差值,北-南樣帶200采樣點處奧林匹克森林公園,也表現為熱島減弱區,而二環熱島減弱區處也多為途徑了南海、北海等水體。

圖5 不同采樣樣帶中1991年與2011年熱島強度差值變化Fig.5 The difference of HII between 1991 and 2011 in different sample path

圖6 樣帶內正向差值比例雷達圖 Fig.6 The positive values percentage of HII between 2011 and 1991 in difference directions

以西-東、北-南軸線交點為中心,計算8個維度2011年與1991年HII差值正向采樣數目占相應方向總采樣樣本的比例,結果如圖6。由圖可見,20年間六環內熱島效應增強主要體現在南北維度上,在西北的海淀區和南部大興區/亦莊兩個方向最為明顯；東西維度上,城市開發建設的歷史相對較早,研究期內土地利用變化較小,熱島效應的變化趨勢不如南部維度上明顯,這與Quan等基于MODIS遙感數據反演LST,構建高斯體積模型,獲得的北京市2000—2012年熱島方向拓展結果基本相同[29]。

總體來說,20年間HII在不同維度發生了顯著變化,采樣樣帶中四環—五環、五環—六環熱島普遍顯著惡化,HII增強區的分布及擴展與城市拓展方向建設高度吻合；熱島隨不同城市下墊面改變而發生顯著變化,其中熱容量高的不透水材料對熱島的惡化有促進作用,而大型綠地、水體等則可生成局部“冷島”,對熱島有明顯緩解作用。

3.3 熱島強度的空間格局分析

由圖2可以看出,除了熱島面積的不斷擴大外,城市熱島的空間分布也呈現日趨破碎化的趨勢。從8期遙感反演的結果來看,1994年前指示強熱島板塊的紅色區主要集中在城市中心的二環、三環區域內,這也是符合實際情況的。北三環路于1994年實現通車,在此之前,三環內區域工業、商業、居住等功能區高度集中,人口、高建筑較為密集,而植被覆蓋率相對較低,從而導致了熱島高溫區在此區域內呈現集中式單中心分布特征,并在二環舊城區內形成了集聚度極高的強熱島區,在東西維度上,即東部通州區、西部石景山區,呈現了模糊的延伸,五環以外區域熱島效應不明顯。1994年后,北京城市建設取得了快速的發展,城市熱島的空間格局也發生了明顯變化。HII紅色區域由三環舊城區逐漸向外拓展,由單中心集中式轉為多中心破碎連片式分布,在東部(通州大部分地區)、北部(順義區、昌平區)及南部(豐臺區、大興區)等六環邊緣區域得到了較大擴展。2007年后,受新一輪城市規劃及北京郊區衛星城市建設的影響,通州、順義逐漸形成了以現代制造業、高新技術產業為主的第二產業集聚區,這在一定程度上疏解了中心城區的產業和人口,而區域內綠化具有一定時滯性,從而使HII紅色區域在東側及東北側分散式鋪排,并呈現明顯的零散化和破碎化,這與Zhang等[30]的研究結果具有一致性。圖7中空間自相關分析計算得到全局Moran′sI指數,從1991年的0.62以幾近線性遞減趨勢下降至2011年的0.16,進一步證實了研究區內熱島效應空間分布的破碎化趨勢。盡管如此,Moran′sI指數2004年之前的數值均高于0.5,說明此前HII在區域內的分布差異性較小,離散程度相對較低,連片分布特點還是較為明顯的,熱島紅色區與熱島低溫區集聚性(高高或低低)的變化不明顯,但此后就不斷趨于破碎化。

圖7 六環內1911—2011年間地表溫度全局自相關Moran′s I指數變化曲線Fig.7 Global spatial autocorrelation index of HII in the zone of six rings during 1911—2011

目前,基于規模遙感影像重心分析探討熱島效應的發展及演變趨勢的研究較少,僅Quan等對北京市2000—2012年進行了熱島的季節及晝夜重心研究[29]。本研究中采用的空間重心點位,可反映區域整體上的非均衡性和“高密度”部位,即城市的空間拓展方向與強熱島板塊的空間遷移變化。圖8顯示了研究期內六環區域內HII的重心遷移軌跡。由于六環區域總體上呈現不規則的正方形,因此其重心的變化路徑基本上可以認定是強熱島板塊牽引作用下的結果。由圖可看出,1991—1995年間重心始終分布在二環內的核心區域,并向西北部有所偏移。在此期間,北京熱島核心區主要為二環、三環內,城市工業、商業、居住等功能區高度集中；1996—2006年間,北京市內四環路全面貫通,建成區面積不斷以環線向外圈層擴展,其中2000年昌平區的天通苑、回龍觀等大型居民住宅區相繼落成,其高密度的住宅建筑、高聚集的人口數量及規模形成了成片的熱島紅色區,并與海淀區的上地、清河連成一片(圖3),且受該時段內朝陽區快速城市化,特別是首都機場的擴建影響,重心出現了較明顯的轉移趨勢,依次向東部及東北部移動。2004年與2007年重心點突然南移,主要是受房山地區建材礦業開發以及永定河河道斷流沙化引起的,其實這個時段內南部北京的城市化率并不高,開發南城戰略也是2009年才開始提出并實施的；此后隨著南部城市的建設,以及遍布北京的房地產開發熱潮,導致城市高溫區環繞中心區呈較為均勻的零散化分布,使得熱力中心再次回歸到二環內的核心區域。

圖8 1991—2011年間北京六環內熱力重心年際遷移路徑Fig.8 Change path of HII gravity center in six rings of Beijing during 1911—2011

4 結論

通過對1991—2011年20年間夏季北京六環區域內8期Landsat- 5 TM遙感影像反演的LST時空格局動態分析,發現：

(1)在20a城市化過程作用的驅動下,六環內HII較高的區域面積總體上呈現上升的趨勢。1991年基本上分布在二環以內,此后逐漸沿三環、四環向外擴展,到2004年以后基本上遍布整個六環區域。HII平均值在5.73—9.27℃之間,統計意義上,線性增率為1.35℃/10a。

(2)研究期內HII的增強主要體現在南北維度上。具體而言就是西北的海淀區和南部大興區/亦莊兩個方向最為明顯；在東西維度上,受地理區位及開發規劃等因素的影響,研究期內土地利用變化較小,熱島效應的變化趨勢不如南部維度上明顯。

(3)總體上HII空間分布格局呈現破碎化趨勢。全局Moran′sI指數從1991年的0.63下降到2011年的0.16,空間重力模型顯示研究區內熱環境變化的圈層特征明顯,受功能疏解等因素的影響,城市中心的二環區域熱環境呈現明顯的好轉。

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Impacts of urbanization on the urban thermal environment in Beijing

GE Rongfeng1, WANG Jingli2, ZHANG Lixiao1,*, TIAN Guangjin1, FENG Yueyi1

1StateKeyJointLaboratoryofEnvironmentalSimulationandPollutionControl,SchoolofEnvironment,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China2InstituteofUrbanMeteorology,ChinaMeteorologicalAdministration,Beijing100089,China

The urban heat island (UHI) effect is one of the many typical ecological problems caused by rapid urbanization both in China and all over the world. Understanding the dynamics of the UHI effect in urban areas is essential to the improvement of human settlement and better urban planning. In this study, a region enclosed by the six-ring road of Beijing was adopted as the sample area, due to the rapid urbanization processes it has undergone over the past 20 years. Based on the land surface temperature (LST) retrieval methods from Landsat- 5 TM in summers of 1991, 1993, 1996, 1999, 2004, 2007, 2009, and 2011, indicators of UHI intensity (HII) and capacity index of UHI (HCI) were established. Furthermore, the global spatial autocorrelation index and a gravity center model were used to describe the temporal and spatial dynamics of the UHI effect in the study area quantitatively. The results show that the average HII fluctuated from 5.73℃ to 9.27℃ from 1991 to 2011, with an increasing rate of 1.31℃/10a, indicating the worsening trend of the thermal environmental conditions in the study area over the past 20 years. With regard to the spatial patterning, changes occurring in north-south dimension were significantly more evident than those in the east-west dimension. The overall pattern tended to be fragmented and this can be demonstrated by the decrease in Moran′sIindex from 0.63 in 1991 to 0.16 in 2011. The gravity center model showed that the UHI effect spread outwards with the urban planning activities in circle ring, from weak to intensive expansion. The location of the gravity center was initially in the zone of the second-ring, the center of case area, and then transferred successively from east to north and south, and finally returning back to the center. The enclosed area of the second-ring showed evident improvement of thermal environmental conditions, due to the changes over time of the region′s function.

urban heat island (UHI); heat island intensity; urbanization; urban planning; spatial autocorrelation

國家科技支撐計劃資助項目(2012BAC13B01) ; 國家自然科學基金創新研究群體科學基金資助項目(51421065)

2014- 09- 30;

日期:2016- 01- 15

10.5846/stxb201409301935

*通訊作者Corresponding author.E-mail: zhanglixiao@bnu.edu.cn

葛榮鳳,王京麗,張力小,田光進,馮悅怡.北京市城市化進程中熱環境響應.生態學報,2016,36(19):6040- 6049.

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