贛西三市熱環境時空演變特征及影響因素

趙志剛,余德,何寧,韓成云

1.宜春學院,宜春 336000

2.中國地質大學（武漢）公共管理學院,武漢 430074

0 前言

隨著城鎮化、工業化的快速推進,城市人口與建設用地面積不斷增加,占用了大量自然景觀用地,這一變化在中小尺度水平上對城市氣候產生了重要影響[1]。作為城鎮化生態環境效應最重要的指標之一,城市熱島效應(Heat Island Effect)越來越受到人們的關注[2]。城市熱島是由于下墊面的改變,植被覆蓋的土壤變成了建筑密集、柏油路和水泥路等硬質鋪裝覆蓋,致使比熱容減小,因而城市地區升溫更快;同時植被面積減少,使得地面熱量消耗少,造成城市的溫度高于郊區溫度的現象。它不僅會引起嚴重的生態環境問題,如導致空氣質量下降、影響降水量與降水頻率、加重污染等,嚴重時甚至還會影響人們健康和生活質量[3-4]。郭伏等人研究表明,人體舒適的最佳溫度范圍是24—26 ,℃ 當超過33 ℃時人體的舒適程度逐步降低,引發人心理和生理的不適[5]。此外,另有研究表明隨著環境溫度的升高,會增加心臟、腦血管等一系列身體疾病的發生幾率,嚴重影響人們的正常生活和工作[6-7]。

目前,國內學者利用遙感技術對城市熱島效應的形態與結構、過程與變化、機制與模擬等開展了大量研究,但研究區多以我國大城市為主,對近些年發展較快的中小城市關注較少,也缺少對相鄰城市熱島效應的橫向比較[8-13]。鑒于此,本文選取贛西三座中小城市(萍鄉、宜春、新余),利用遙感和地理信息系統技術,通過橫向/縱向比較分析各城區的熱環境時空演變特征,并通過熱力景觀指數、熱環境效應貢獻指數及土地利用/覆被等多角度探討城市熱環境的影響因素,以期為改善贛西城市生態環境及城市規劃建設提供參考。

1 資料來源與研究方法

1.1 研究區域概況

贛西地處中國華東地區的江西省的西部,范圍為東經113°57′ — 115°40′,北緯27°32′ — 28°11′。地形以江南丘陵、山地為主,主要山脈有九嶺山和羅霄山脈。總占地面積為2.5635 萬km2,人口數量約870 萬。因熱島效應需在一定規模的城市才較為明顯,故本文選取萍鄉市安源區與湘東區、宜春市袁州區、新余市渝水區為研究區。 據影像數據統計,萍鄉、宜春、新余市市區總面積分別是1141.54 km2、 2550.07 km2 和1816.81 km2(圖1)。

本文選取2002、2016年2 個時段,軌道號為122/41 和123/41 的TM/OLI/TIRS 影像為主要數據,各期影像含云量均低于5%,具體信息見表1。其中TM 的熱紅外波段采用B62 波段,TIRS 采用第10 波 段;通過遙感影像數據,借助ArcGIS 10.2 軟件,對研究區像元輻射亮度溫度(以下簡稱“亮溫”)時空變化特征進行分析。

圖1 研究區示意圖 Figure1 Sketch map of the study area

表1 影像信息表 Table1 Image information

1.2 研究方法

(1)亮溫反演

由于亮溫、氣溫和地表溫度三者關系密切,如果只研究溫度的空間分布及其時空變化特征,可以直接采用亮溫代表城市熱場進行分析,稱為“城市亮溫熱場”[14-16]。亮溫反演過程主要為2 個步驟:

第一,在反演亮溫之前,需對遙感影像進行輻射定標,即將影像的像元灰度值(DN 值)轉化為輻射強度值,輻射定標[17]的計算公式為:

公式中:Lλ為所需波段的輻射強度值(W·m-2·sr-1·um-1),Gain 為特定波段的增益值,Bias為偏置值,這些參數均可從影像元數據中獲取,單位為W·m-2·sr-1·um-1,DN為遙感影像的像元灰度值;

第二,根據輻射強度值推算出像元亮溫[18],其計算公式為:

公式中:Tb為像元亮溫,K1、K2為轉換參數,各熱紅外傳感器類型對應參數如下:TM:K1=607.76W·m-2·sr-1·um-1,K2=1260.56K;TIRS10:K1=774.89W·m-2·sr-1·um-1,K2= 1321.08K,通過這兩個步驟即可得到研究區的輻射亮度溫度。

(2)亮度溫度歸一化分級計算

由于研究時期跨度較大,各遙感影像的熱紅外波段分辨率不一致,為了便于比較,將各期亮度溫 度的分辨率重采樣至120 m。同時,為了消除遙感影像的時期和背景誤差,增加結果的可靠性與準確性,采用公式(3)計算[19]:

公式中:將亮度溫度值標準化至0—1 范圍,Ni為歸一化后的像元值,LSTi為第i個像元的亮度溫度反演值,LSTmax為范圍內的最大LST值,LSTmin為范圍內的最小LST值。

然后,采用均值—標準差法對歸一化后的亮度溫度進行分級得到相對亮溫分布圖(圖2),使各期的亮度溫度具有可比性,將各期數據分為低溫區、次中溫區、中溫區、次高溫區和高溫區5 個等級,具體分類方法如表2,m 為歸一化后亮度溫度的平均值,s 為標準差。由于研究區東西跨度較大,為了減少由于區域空間差異性導致的分級誤差,本研究中對研究區域按照表2方法進行分級。

(3)熱環境景觀指數計算

利用Fragstats4.1軟件對研究區域2002 和2016年的熱環境景觀格局指數進行計算,從景觀尺度和類型尺度對研究區域的熱環境景觀格局變化進行分析,選取斑塊密度(PD)、最大斑塊所占面積比例(LPI)、平均斑塊大小(AREA-MN)、面積加權的平均形狀指數(SHAPE-AM)等指標,采用8 個cell 的鄰距對不同時段的熱環境景觀格局特征變化進行計算與分析。

(4)土地利用分類

將研究區分為耕地、林地、草地、城鄉建設用地、水體和未利用地6 類,在ENVI 5.3 中將遙感影像、DEM、坡度等數據構建新的數據集,并結合實地調查、谷歌影像比對等選擇感興趣區(Region of interest,ROI)樣本,然后通過基于CART 的決策樹分類方法獲得研究區土地利用分類圖。然后在ENVI軟件中通過真實ROI 樣本進行精度驗證,結果表明2002 和2016年總體分類精度分別達98.2%和94.1%,Kappa 系數分別為0.98、0.93,分類結果較好,最后統計得到2002 和2016年土地利用面積,并提取各土地利用類型進行相關分析。

表2 熱環境等級劃分標準 Table2 Standard for classification of thermal environment

(5)熱環境效應貢獻指數

為體現熱環境的空間差異,尤其是不同土地利用類型對區域熱環境的貢獻程度,本文參考其他學者的研究成果[20],采用土地利用類型的總體熱環境貢獻指數(Total Heat Effect Index,THI),表達各類土地利用的平均溫度與區域平均溫度的偏離度,并計算各土地利用類型的面積加權熱環境效應貢獻指數(Weighted Heat Effect Index,WHI),借此分析各土地利用類型的熱環境貢獻程度,具體計算見參考文獻[20]。

2 結果與分析

2.1 熱環境時空演變特征分析

通過亮溫反演結果可知:2002年,萍鄉亮溫為24.62—35.73 ℃,平均亮溫為32.25 ℃;宜春亮溫為15.87—27.62 ℃,平均亮溫為22.25 ℃;新余亮溫為17.72—29.61 ℃,平均亮溫為23.07 ℃。2016年,萍鄉亮溫為4.9—14.65 ℃,平均亮溫為11.21 ℃;宜春亮溫為16.54—25.74 ℃,平均亮溫為19.64 ℃;新余亮溫為15.51—28.25 ℃,平均亮溫為21.45 ℃。由于三市影像獲取時間不一致,若將亮溫直接進行對比恐難獲得科學的結果,故首先對亮溫進行標準化及標準差分級,得到研究區域2002 和2016年的溫度等級空間分布圖(圖2),并對各年份的溫度等級面積進行統計(表3)。

分析表3可知,贛西三市城區在2002年熱環境面積以中溫為主,均達到50%以上,隨著近15年間的城市發展,中溫區面積減少較多,次低溫區和次高溫區增加較多;其中,萍鄉城區中溫區面積在三市中減少比例最高,為26.89%,其次宜春為21.70%,新余為17.89%;此外,除萍鄉次低溫區面積減少5.03%外,三市其他溫度區域面積都有所增加,其中萍鄉城區次高溫區面積比例增長最大,達到27.99%;宜春城區次高溫面積增長為10.01,但次低溫面積也增加了8.17%;新余增長最多為此低溫區,為5.53%,次高溫區面積增長在三市中最低,為4.69%;三市高溫區與低溫區面積比例均有所增長,宜春高溫區面積增長相對較多,為3.13%,而低溫區面積增長相對較少,僅為0.39%;萍鄉高溫區與低溫區面積比例增加較為接近,分別為1.96%和1.97%;新余低溫區面積增加高于高溫區,分別是4.72%與2.95%。

由圖2可以看出,2002年贛西三市城區低溫區均主要分布在各市的南部,高溫區主要分布在城市中心區域,次高溫區多分布在市區北部;2016年贛西三市城區高溫、次高溫擴張明顯,對周邊地區產生了明顯的熱輻射。其中萍鄉北部形成連片次高溫;宜春中部區域高溫與次高溫面積增加明顯,且形成連片趨勢;新余市高溫區主要集中在中部區域。通過對比2002 和2016年來看,萍鄉與宜春熱島效應增加顯著,次高溫區和高溫區分布范圍較廣,呈現出區域整體變暖的態勢;值得一提的是,三市的南部部分區域,次低溫區和低溫區分布范圍有一定程度的增加。總體來看,城區增溫(次高溫+高溫面積比例)幅度順序分別為萍鄉＞宜春＞新余,城區低溫(次低溫+低溫面積比例)幅度順序分別為新余＞宜春＞萍鄉。

2.2 熱環境景觀格局演變分析

根據計算得到的研究區域溫度等級斑塊類型水平指數可以發現,贛西三市的熱環境景觀格局在2002—2016年發生了較大變化(圖3)。斑塊密度(PD)與平均斑塊面積(AREA_MN)都是反映出景觀類型斑塊破碎度的主要指標。從PD 指標看,三市低溫區、中溫區與高溫區PD 值增加,次高溫區和次低溫區PD 值降低;從AREA_MN 指標看,三市中溫區AREA_MN 值下降明顯,次高溫區與次低溫區AREA_MN 值相對增加較多,這些結果表明中溫區斑塊破碎化加強,次高溫區與次低溫區斑塊連接加強,破碎程度變小。

根據面積加權平均形狀指數(SHAPE_AM)可以發現,形狀復雜值最高的是中溫區斑塊,但近15年來其復雜程度出現下降,次低溫區形狀復雜值上升加快,上升順序分別為萍鄉、宜春和新余;2002年間三市中最大斑塊指數(LPI)值最大的均為中溫區斑塊,這表明了中溫區景觀斑塊的優勢度最高。但在2002—2016年三市的中溫區LPI 值均有大幅下降,而次高溫區LPI 值增幅較大,這些說明三市中溫區優勢降低,次高溫優勢度增加,萍鄉次高溫區在2016年已成為優勢度最高斑塊,同時萍鄉次低溫區LPI 值也有所降低,宜春、新余次低溫區LPI 值有所升高,說明次低溫斑塊優勢度有所增強。

圖2 2002—2016年研究區域溫度等級空間分布圖 Figure2 Spatial distribution of temperature grades in the study area in 2002—2016

表3 2002—2016年研究區域溫度等級面積及變化率 Table3 Area and change rate of each temperature grade in the study area in 2002—2016

圖3 研究區域熱環境類型尺度景觀指數 Figure3 Landscape index of thermal environment type scale in the study area

2.3 影響熱環境演變因素分析

以熱島效應顯著的2016年為例,應用GIS 空間分析模塊,把亮度溫度與城市土地利用分類結果進行疊加,然后運用地統計分析模塊,得到研究區不同年份內不同土地覆蓋類型的地面溫度平均值,在此基礎上,進一步計算總體熱環境貢獻指數(THI)與熱環境效應貢獻指數(WHI)(表4)。

從表4可以看出,按平均溫度由高到低的順序排列表現為建設用地＞耕地＞草地＞水體＞林地,建筑地溫度最高,這是由于其下墊面主要由非滲透性表面構成,地表蒸散能力較低,其熱容量小,而熱傳導率和熱擴散率大,在接受太陽輻射后導致周圍的大氣擴散,致使周圍溫度比有植被覆蓋的地區要高;水體與林地平均溫度較低,主要是水體和高大植被 可以通過蒸發或蒸騰作用降低所處地表中的熱量。本研究城市水體的平均溫度比林地稍大,這應與水體的分布以及周邊地類有關,林地地形均較高且連片分布,受其他地類的熱輻射影響較小,而水體周邊多有建設用地且地勢較低,因而溫度較林地稍高。本研究中耕地溫度較高,這應與研究所用影像處于非耕作時期有關,耕地溫度受人為影響比較大,當氣候適宜、被耕種時,植被覆蓋率高;氣候偏干、被人為撂荒時,則植被覆蓋率低,甚至與裸地無異。

從各土地利用類型的總體熱環境貢獻指數(TPI)來看,其大小排序與平均溫度排序一致,建設用地、耕地和草地指數為正,表明建設用地、耕地和草地的平均溫度高于區域平均溫度,而水體和林地則低于平均溫度。從各土地利用類型的面積加權熱環境貢獻指數(WHI)來看,對熱環境貢獻最大的地類為建設用地,其貢獻指數為0.1,其次為耕地,指數為0.06,再是草地,指數為0.04,林地和水體對熱環境有抑制效果,貢獻指數分別為-0.15 和-0.05,林地對熱環境效應的抑制效果遠遠優于水體,與其特有的空間分布、面積占比及空間形態密切相關。

表4 2016年研究區域各土地利用類型的熱環境效應 Table4 Thermal environmental effects of land use types in the study area in 2016

為了進一步研究各溫度等級在研究區域土地利用類型上的分布情況,本文利用GIS 統計2016年各種地類內部不同地溫等級的面積比例(表5)。從表5可以看出,不同土地利用類型內各相對地溫等級所占比例相差很大,建設用地均在高溫區、次高溫區2 個等級中所占面積最大,研究時段的耕地在高溫區所占比率較大,草地在次高溫區所占比率較大,而水體、林地則在低溫與次低溫區2 個等級中占非常大的比例。由此可見,建設用地與耕地對贛西城市熱島效應的貢獻最大,而水體和林地則對熱島效應有非常顯著的抑制作用。

表5 2016年各土地利用類型地表熱環境等級比例(%) Table5 Ratio of surface thermal environment grades of each land use type in the study area in 2016 (%)

3 討論與結論

大量研究表明,多數大型城市中心區域的溫度高于郊區,低溫一般分布于海拔較高、植被覆蓋度高的區域和水體[21-23],這是由于城市人口與經濟的高速增長,引起區域土地利用/覆被變化,一些自然植被、土壤表面逐步被不透水面代替,城市下墊面的熱輻射性質發生顯著的變化,從而造成城市空間 地表熱環境的巨大差異[24-25],本文的研究也有類似結果。對于中小城市而言,近些年來熱島效應也具有快速增長的趨勢,如本研究中萍鄉、宜春和新余城區高溫與次高溫區面積比例明顯增加,從城市熱力景觀格局的變化來看,次高溫區斑塊破碎程度變小,連接加強,且其優勢度也在增加,三市在2002年中溫區占絕對優勢的格局逐步被打破,優勢度下降且破碎化程度增加,但宜春、新余城區次低溫斑塊優勢度有所增強,連通性水平有所提高,增加區域主要集中在宜春與新余市區南部,這里包括明月山與仙女湖自然風景區,隨著城市重視旅游發展與自然環境,管理部門增強了對生態建設與保護,原有的次低溫水體、林地等景觀面積有所擴大。

耕地與人為活動關系密切,通過遙感影像計算獲得地表溫度會受獲取時間影響,不同時間差別較大。本研究選取獲取影像在大部分農作物非種植期,因此得出耕地熱環境溫度與貢獻值較大。水體和林地對緩解城市熱島效應有明顯作用,草地降溫效應有限,這個結果也與謝啟姣對武漢市熱島效應的研究類似,因此城市綠地建設應提高綠量、注重綠地內部結構、加強垂直綠化等[10]。對于考慮城市降溫功能的公園規劃,要盡量增加水體與林地的比例,起到降溫效果。

中小城市相對大城市來說,盡管熱島效應也在增加,但相對易緩解,如將人流集中的商業區、住宅區分散規劃,并增加公園綠地等措施,可以起到較好效果。

綜上分析,本研究得到的主要結論如下:

(1)2002—2016年,隨著城市化的發展,城市建設用地的增加,贛西三市高溫與次高溫面積擴大,熱島效應明顯增強,三市總體熱島強度增加比例為:萍鄉＞宜春＞新余;由熱島分布來看,萍鄉熱島區域集中于城區北部,宜春和新余主要集中在城區中部區域,三市南部區域低溫與次低溫面積較多,且有擴大趨勢。

(2)由景觀格局演變分析,2002—2016年來中溫區斑塊優勢度降低明顯,斑塊破碎化加強,次低溫與次高溫優勢度增加較多,且形狀復雜程度降低,景觀破碎化減少,具有形成大斑塊的趨勢;此外,萍鄉的高溫區斑塊破碎化程度加強,宜春和新余高溫區斑塊破碎化程度增加不多。

(3)從2016年數據的不同土地利用類型上看,建設用地平均地溫與熱環境貢獻最高,耕地、草地次之,水體、林地最低。同時,建設用地在高溫區、次高溫區2 個等級所占比例最大,可見其對熱島效應的貢獻最大,而水體和林地對城市熱島效應具有顯著的抑制效果。