南京市熱環(huán)境與地表覆被的時(shí)空尺度效應(yīng)及驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究

郭宇，王宏偉，張喆，唐明，吉喜燕，侯梅芳

上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)生態(tài)技術(shù)與工程學(xué)院，上海 201418

伴隨著城市經(jīng)濟(jì)和人口的快速增長(zhǎng)，全球城市正在迅速擴(kuò)張以滿足急劇增長(zhǎng)的生產(chǎn)和生活需求（Qi et al.，2019，Ma et al.，2016），使植被和水體等構(gòu)成的自然地表轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄖ筒煌杆妫∕athew et al.，2016；Pal et al.，2017），導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)加?。╕ue et al.，2019），嚴(yán)重影響城市氣候和居民的生活質(zhì)量（Fang et al.，2018），增加了城市居民的高溫健康風(fēng)險(xiǎn)（Hu et al.，2017），降低了城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（Zhou et al.，2018）。自然或人為活動(dòng)引起的地表覆被類型變化是導(dǎo)致城市熱環(huán)境變化的重要因素（Sultana et al.，2018），理解城市熱環(huán)境與地表覆被類型的時(shí)空尺度效應(yīng)及驅(qū)動(dòng)機(jī)制對(duì)于緩解城市熱島，合理的城市規(guī)劃布局和提高人居環(huán)境具有重要的現(xiàn)實(shí)意義（欒夏麗等，2018）。

城市熱環(huán)境受下墊面類型影響顯著（Kuang et al.，2015；王敏等，2013）?；谶b感獲得的地表參數(shù)數(shù)據(jù)在研究城市熱環(huán)境方面已取得良好的效果，地表參數(shù)與地表溫度密切相關(guān)（王天星等，2009；翁清鵬等，2015；謝啟姣等，2016），且具有顯著的時(shí)空特征效應(yīng)（Ma et al.，2016）。王植等（2018）對(duì)沈陽(yáng)市16年間地表參數(shù)與地表溫度進(jìn)行擬合分析研究，發(fā)現(xiàn)不透水面的升溫作用接近甚至超過(guò)植被和水體降溫作用之和，且隨地表參數(shù)的變化，熱島面積上升了11.83%。崔林林等（2018）研究了不同季節(jié)期間歸一化植被指數(shù)（NDVI）、歸一化建筑指數(shù)（NDBI）與改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)（MNDWI）與地表溫度間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明同一地表參數(shù)在不同季節(jié)與地表溫度的相關(guān)性存在一定的差異。人們不僅做了不同時(shí)間尺度方面的城市熱環(huán)境效應(yīng)研究，還進(jìn)行了空間上的跨尺度研究（Luo et al.，2016）。Min et al.（2019）以南京都市圈為例，選取100、300、600、900、1500 m的理想網(wǎng)格尺度進(jìn)行4種地表特征參數(shù)與地表溫度的相關(guān)性研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)300 m網(wǎng)格尺度最具解釋力。韓善銳等（2017）以南京市主城周邊為研究區(qū)，選取2、5、10 km的空間尺度進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)隨尺度增大植被蓋度與地表溫度呈逐漸增強(qiáng)的極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，而水體蓋度與地表均溫僅在2 km尺度存在極顯著負(fù)相關(guān)。從前述可看出，同樣以南京為研究區(qū)，Min et al.（2019）和韓善銳等（2017）因研究空間尺度范圍及跨度不同而使得城市熱環(huán)境效應(yīng)研究結(jié)果各異，而基于不同的研究對(duì)象結(jié)果差異性更大（孟憲磊，2010；杜航等，2019）。因此，城市熱環(huán)境與地表覆被的時(shí)空尺度效應(yīng)研究還有待深入。

本文以南京市為研究對(duì)象，利用Landsat 8遙感影像數(shù)據(jù)獲取四季地表溫度和地表特征參數(shù)，在此基礎(chǔ)上研究了30—16000 m共14不同空間尺度上地表特征參數(shù)與地表溫度之間的相關(guān)性，并進(jìn)一步探討了不同時(shí)空條件下城市熱環(huán)境的主要驅(qū)動(dòng)因素，以期深入理解城市熱環(huán)境變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，為城市的合理規(guī)劃與可持續(xù)發(fā)展提供參考和依據(jù)。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

南京市（31°14′-32°37′N，118°22′-119°14′E）位于長(zhǎng)江下游，江蘇省西南部，是江蘇省省會(huì)及政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，也是一帶一路戰(zhàn)略與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略交匯的節(jié)點(diǎn)城市，南京都市圈核心城市。南京屬于北亞熱帶濕潤(rùn)氣候，三面環(huán)山，地跨長(zhǎng)江兩岸，雨量充沛，冬夏長(zhǎng)、春秋短，冬夏溫差顯著。截止2017年，南京市常住人口為833.5萬(wàn)人，城鎮(zhèn)化率為82.29%，主城區(qū)已完全城鎮(zhèn)化，建成區(qū)面積達(dá) 1398.69 km2。高度的城市化和城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大及高強(qiáng)度的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)導(dǎo)致南京市一直位于全國(guó)火爐城市排名的前列。

1.2 數(shù)據(jù)源

本研究選取南京市2017年3月15日（春）、7月21日（夏）、10月9日（秋）、12月12日（冬）四期成像質(zhì)量良好的遙感影像（行列號(hào)：120-38），影像數(shù)據(jù)下載自地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/）。數(shù)據(jù)處理級(jí)別為 L1T，無(wú)需進(jìn)行幾何校正（初慶偉等，2013），因此影像預(yù)處理包括輻射定標(biāo)和大氣校正。利用Landsat 8的OLI陸地成像儀的波段通過(guò)計(jì)算得到 NDVI、NDBI和MNDWI地表參數(shù)數(shù)據(jù)。利用Landsat 8的TIRS熱紅外傳感器的波段反演地表溫度，由于第11波段存在較大誤差，采用TIRS 10波段進(jìn)行反演（徐涵秋，2015）。

南京市土地利用原始數(shù)據(jù)取自清華大學(xué)團(tuán)隊(duì)提供的2017年分辨率為30 m的全球土地覆被數(shù)據(jù)集（Gong et al.，2019）（http://data.ess.tsinghua.edu.cn），經(jīng)重分類提取相應(yīng)的土地利用類型。

2 研究方法

2.1 地表溫度反演

本研究進(jìn)行地表溫度反演的方法為輻射傳輸方程法（RTE法），也稱大氣校正法。該方法首先估計(jì)大氣對(duì)地表熱輻射的影響，然后從衛(wèi)星傳感器所觀測(cè)到的熱輻射總量減去這部分大氣影響，得到地表熱輻射強(qiáng)度，再將該熱輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的地表溫度（鄧書斌，2014）。具體公式如下：

式（1）為大氣輻射傳輸方程，其中：Lλ為衛(wèi)星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值，由大氣向上輻射亮度L↑、地面的真實(shí)輻射亮度經(jīng)過(guò)大氣層之后到達(dá)衛(wèi)星傳感器的能量和大氣向下輻射到達(dá)地面后反射的能量L↓三部分組成；ε為地表比輻射率；TS為地表真實(shí)溫度（單位為K）；B(TS)為黑體熱輻射亮度；τ為大氣在熱紅外波段的透過(guò)率。溫度為T的黑體在熱紅外波段的輻射亮度B(TS)計(jì)算公式如下：

L↑、L↓、τ通過(guò)在 NASA提供大氣校正參數(shù)計(jì)算器（ACPC）（http://atmcorr.gsfc.nasa.gov）中輸入成像時(shí)間及中心經(jīng)緯度獲得。TIRS的Band10熱紅外波段與 TM/ETM+6熱紅外波譜范圍相近，因此采用 TM/ETM+6相同的地表比輻射率計(jì)算方法，使用Sobrino et al.（2004）提出的NDVI閾值法計(jì)算地表比輻射率ε：

式中，Pv是植被覆蓋度，計(jì)算公式如下：

其中，NDVI為歸一化植被指數(shù)，見式（6）；NDVIsoil為完全被裸土或無(wú)植被覆蓋區(qū)域的 NDVI值，NDVIveg代表純植被像元的 NDVI值。取經(jīng)驗(yàn)值NDVIveg=0.70和NDVIsoil=0.05，即當(dāng)某個(gè)像元的NDVI大于0.70時(shí)，Pv取值為1；當(dāng)NDVI小于0.05，Pv取值為0（鄧書斌，2014）。

TS可以用普朗克公式函數(shù)獲?。?/p>

式中，K1、K2為轉(zhuǎn)換參數(shù)，對(duì) Landsat8-TRIS數(shù)據(jù)，K1=774.89 W·m-2·sr-1·μm-1；K2=1321.08 K。

2.2 地表溫度等級(jí)劃分

本研究選用均值-標(biāo)準(zhǔn)差分類法進(jìn)行南京市地表溫度等級(jí)的劃分。均值-標(biāo)準(zhǔn)差分類法以地表溫度均值與標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)組合為依據(jù)劃分溫度等級(jí)（Kachar et al.，2015），此方法相較于等間距分級(jí)法具有能較好地反映不同地表的溫度變異細(xì)節(jié)和體現(xiàn)熱環(huán)境的空間分布的優(yōu)勢(shì)（潘瑩等，2018；程志剛等，2016）。本文分別選取均值（μ）、0.5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（0.5 std）和1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（1 std）為分割點(diǎn)值將南京市地表溫度劃分為5級(jí)，見表1。

表1 均值-標(biāo)準(zhǔn)差溫度等級(jí)劃分方法Table 1 Mean-standard deviation temperature grade division method

2.3 地表參數(shù)計(jì)算

2.3.1 歸一化植被指數(shù)（NDVI）

NDVI指數(shù)能將植被從水和土中分離出來(lái)，能反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度，其值越高表示植被覆蓋度越大（Gillesoie et al.，2018）。其表達(dá)式為（Weber et al.，2018）：

式中，RNI表示近紅外波段反射率；Rr表示紅光波段反射率。

2.3.2 改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)（MNDWI）

由于傳統(tǒng)水體指數(shù)（NDWI）提取城市中的水體效果較差，徐涵秋提出的改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)（MNDWI）能很好地區(qū)分陰影和水體，更適用于提取城鎮(zhèn)范圍內(nèi)的水體，其表達(dá)式如下（Xu，2006）：

式中，Rg表示綠光波段反射率；RMI表示中紅外波段反射率。

2.3.3 歸一化建筑指數(shù)（NDBI）

查勇等（2003）在楊山（2000）引進(jìn)國(guó)際通用建筑指數(shù)定義仿歸一化植被指數(shù)的基礎(chǔ)上提出歸一化建筑指數(shù)（NDBI），根據(jù)在近紅外和中紅外波段之間城鎮(zhèn)灰度值增高，其他地類灰度值均變小的規(guī)律，較為準(zhǔn)確地提取城鎮(zhèn)等建筑用地信息，NDBI值越大表明建筑越密集（Polydoros et al.，2015），其表達(dá)式如下（Chen et al.，2017）：

式中，RMI表示中紅外波段反射率；RNI表示近紅外波段反射率。

3 結(jié)果與分析

3.1 地表溫度反演精度驗(yàn)證

本文選取反演地表溫度與當(dāng)時(shí)氣溫對(duì)比法檢驗(yàn)地表溫度反演的精度（王植等，2018）。通過(guò)中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/data/online.html?t=1）查閱南京市當(dāng)時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)，與反演的地表溫度對(duì)比進(jìn)行精度驗(yàn)證。如表2所示，各時(shí)期地表溫度均高于當(dāng)時(shí)氣溫，且趨勢(shì)一致，表明反演結(jié)果與實(shí)際情況吻合，精度較高。因此本文反演得到的地表溫度可用于南京市熱環(huán)境的研究。

表2 研究區(qū)地表溫度與氣溫對(duì)比Table 2 Comparison of land surface temperature and air temperature in the study area

3.2 南京市熱環(huán)境空間分布

如圖1所示，南京市熱環(huán)境的空間分布特征存在較大的季節(jié)差異。夏、秋季，南京市中心城區(qū)呈高溫集中連片分布區(qū)，即夏、秋季南京市中心城區(qū)的熱島效應(yīng)明顯。春、冬季，南京市中心城區(qū)的高溫區(qū)面積相對(duì)較小且分散；春季，六合區(qū)為主要高溫集中連片區(qū)；冬季，高溫聚集區(qū)主要分布在長(zhǎng)江南京段水域、浦口區(qū)西部及高淳區(qū)東南部。

3.3 南京市各土地利用類型的平均溫度

由圖2可知，不透水面和未利用地的平均地表溫度全年呈現(xiàn)出高于其他用地類型的特點(diǎn)；耕地的平均地表溫度在春季表現(xiàn)為顯著高于林地、草地、水體用地類型，其他季節(jié)不明顯；水體在冬季表現(xiàn)出異常增溫現(xiàn)象。因此，可看出不透水面、水體和耕地等土地覆被類型是造成南京市熱環(huán)境變化的主要地表自然驅(qū)動(dòng)因素。

圖1 南京市2017年熱環(huán)境空間分布圖Fig. 1 The spatial distribution of thermal environment in Nanjing in 2017

3.4 不同時(shí)空尺度下地表溫度與 3種地表特征參數(shù)的相關(guān)關(guān)系分析

3.4.1 南京市春季不同空間尺度的相關(guān)分析

如表3所示，南京市春季NDVI僅在300 m以下的網(wǎng)格尺度上與地表溫度具顯著負(fù)線性相關(guān)關(guān)系；MNDWI和NDBI與地表溫度幾乎在所有網(wǎng)格尺度上均表現(xiàn)較高的顯著性，且可以看出NDBI的斜率最大，表明其增溫效應(yīng)最明顯；MNDWI的測(cè)定系數(shù)R2在所有網(wǎng)格尺度上均為最大，表明 MNDWI與地表溫度的負(fù)線性擬合關(guān)系最強(qiáng)。整體看來(lái)，春季NDBI隨著網(wǎng)格尺寸的增大與地表溫度的相關(guān)關(guān)系呈波動(dòng)變化，而 MNDWI隨網(wǎng)格尺寸增加R2呈先增大后減小的變化，在網(wǎng)格尺寸為12000 m時(shí)相關(guān)性最強(qiáng)。

圖2 南京市2017年四季不同土地利用類型的平均地表溫度Fig. 2 The average land surface temperature of different land-use types in Nanjing during the four seasons in 2017

表3 春季3種地表特征參數(shù)與地表溫度在不同網(wǎng)格尺寸之間的相關(guān)性Table 3 Correlation between the three surface feature parameters and land surface temperature in different grid sizes in spring

3.4.2 南京市夏季不同空間尺度的相關(guān)分析

如表4所示，南京市夏季NDBI幾乎在所有尺度上均與地表溫度存在極顯著的正相關(guān)關(guān)系（P＜0.0001）；NDVI和 MNDWI均在 12000 m 以下的網(wǎng)格尺度上與地表溫度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，網(wǎng)格尺寸超過(guò)12000 m顯著性消失，該結(jié)果表明植被和水體的降溫效應(yīng)分析存在一定的面積閾值，這與前人研究成果相符（Du et al.，2017；Wu et al.，2019），從而可看出研究南京市夏季植被和水體顯著性降溫效應(yīng)在理想網(wǎng)格尺度上的面積閾值為144 km2。

如圖 3所示，無(wú)論何種網(wǎng)格尺寸測(cè)定系數(shù)R2均表現(xiàn)為：NDBI＞NDVI＞MNDWI，且 NDBI 線性回歸的斜率均遠(yuǎn)大于NDVI和MNDWI（見表4），表明建筑等不透水面是南京市夏季城市熱環(huán)境惡化的主要驅(qū)動(dòng)因素。隨著研究尺度的增大，3種地表特征參數(shù)與地表溫度線性相關(guān)性的測(cè)定系數(shù)（R2）均呈上升趨勢(shì)，表明研究尺度越大，模型的擬合度越高，這與Liang et al.（2008）及韓善銳等（2017）的研究結(jié)果相似。

表4 夏季3種地表特征參數(shù)與地表溫度在不同網(wǎng)格尺寸之間的相關(guān)性Table 4 Correlation between the three surface features and land surface temperature in different grid sizes in summer

圖3 南京市夏季不同網(wǎng)格尺寸的測(cè)定系數(shù)Fig. 3 Determine coefficients of different grid sizes in Nanjing in summer

3.4.3 南京市秋季不同空間尺度的相關(guān)分析

如表5所示，南京市秋季NDVI和NDBI均在6000 m以下的網(wǎng)格尺度上具極顯著負(fù)相關(guān)性，在網(wǎng)格尺寸為8000 m時(shí)具顯著性相關(guān)關(guān)系，MNDWI在 12000 m以下的所有網(wǎng)格尺度上均具極顯著負(fù)相關(guān)性，而在網(wǎng)格尺寸為16000 m時(shí)具顯著負(fù)相關(guān)性。MNDWI的測(cè)定系數(shù)R2在所有網(wǎng)格尺寸上均為最大，表明MNDWI與地表溫度的負(fù)線性擬合關(guān)系最強(qiáng)，但就斜率而言，NDBI仍表現(xiàn)出最大斜率，表明 NDBI的增溫效應(yīng)仍最明顯。NDVI和 NDBI的測(cè)定系數(shù)R2隨網(wǎng)格尺寸的增大呈先增大后減小變化，NDVI在網(wǎng)格尺寸為500 m相關(guān)性最大，NDBI在網(wǎng)格尺寸為 500 m時(shí)表現(xiàn)出最大的相關(guān)性；而MNDWI的測(cè)定系數(shù)R2隨網(wǎng)格尺寸的增大呈遞增趨勢(shì)，在網(wǎng)格尺寸為12000 m時(shí)達(dá)到最大相關(guān)性。

表5 秋季3種地表特征參數(shù)與地表溫度在不同網(wǎng)格尺寸之間的相關(guān)性Table 5 Correlation between the three surface characteristics parameters and land surface temperature in different grid sizes in autumn

3.4.4 南京市冬季不同空間尺度的相關(guān)分析

如表6所示，南京市冬季3種地表特征參數(shù)在不同網(wǎng)格尺度上與地表溫度的相關(guān)關(guān)系均較弱，且僅在一定的網(wǎng)格尺寸具顯著性。其中，NDVI僅在網(wǎng)格尺寸為6000 m時(shí)與地表溫度呈極弱的相關(guān)關(guān)系；NDBI在網(wǎng)格尺寸為6000—10000 m時(shí)與地表溫度具顯著正相關(guān)關(guān)系；MNDWI與地表溫度的相關(guān)關(guān)系隨著網(wǎng)格尺寸的增加在4000 m處發(fā)生由正相關(guān)到負(fù)相關(guān)的轉(zhuǎn)變。整體而言，南京市冬季地表溫度受地表覆被類型的驅(qū)動(dòng)作用遠(yuǎn)低于春、夏、秋三季，說(shuō)明南京市冬季熱環(huán)境可能更受地表覆被以外的驅(qū)動(dòng)力作用。

表6 冬季3種地表特征參數(shù)與地表溫度在不同網(wǎng)格尺寸之間的相關(guān)性Table 6 Correlation between the three surface characteristics parameters and land surface temperature in different grid sizes in winter

4 討論

人類活動(dòng)改變下墊面的土地覆被類型，進(jìn)而間接導(dǎo)致城市熱環(huán)境變化，從而推動(dòng)城市熱島效應(yīng)的形成。土地覆被類型變化導(dǎo)致的城市熱環(huán)境的改變并非固定不變，土地覆被類型的熱效應(yīng)具有一定的時(shí)空特征，這種時(shí)空特征對(duì)城市熱島效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)作用不容忽視。

由圖2可知，南京市春季不同土地利用類型的平均溫度為：未利用地 (19.67 ℃)＞不透水面(18.38 ℃)＞耕地 (18.21 ℃)＞···＞水體 (14.80 ℃)。因此，南部廣泛的水體分布導(dǎo)致南部形成了低溫連片區(qū)。南京市六合區(qū)北部為大面積耕地分布區(qū)，而南京市春季耕地均溫偏高，故造成六合區(qū)北部的高溫集中連片區(qū)。研究選取 2017年 3月 15日的Landsat 8遙感影像反映南京市春季熱環(huán)境和土地覆被狀況，而南京市六合區(qū)耕地受其上作物類型及作物生長(zhǎng)狀況的影響，春季耕地可能呈現(xiàn)類似裸地或半裸地特征而使得耕地均溫偏高。因此，南京市春季熱環(huán)境空間分布主要受人類耕作活動(dòng)及作物生長(zhǎng)周期的驅(qū)動(dòng)，研究期耕地裸露造成高溫區(qū)集中分布于六合區(qū)；水體為南部低溫集中連片區(qū)的主要驅(qū)動(dòng)因素；而此時(shí)城市建設(shè)用地等不透書面的升溫作用略低于耕地，僅形成高溫散布區(qū)。

夏季NDBI在所有網(wǎng)格尺度上測(cè)定系數(shù)R2和斜率均遠(yuǎn)高于NDVI和MNDWI，表明城市建設(shè)用地等不透水面為南京市夏季熱島效應(yīng)的最顯著土地覆被驅(qū)動(dòng)因素，這與崔林林等（2018）和劉丹等（2018）的研究成果相似。秋季不透水面仍為城市熱島效應(yīng)的重要的土地覆被驅(qū)動(dòng)因素，但其作用強(qiáng)度明顯低于夏季，且存在尺度效應(yīng)（表5）。

南京市冬季熱環(huán)境的顯著特征為長(zhǎng)江南京段水域溫度偏高，該結(jié)果并不能單用水體的比熱容大具有保溫作用解釋，因?yàn)槟喜康氖屎?、固城湖等水體未出現(xiàn)高溫。一方面考慮到長(zhǎng)江的重要經(jīng)濟(jì)和航運(yùn)地位，陸大道院士（2014）曾指出長(zhǎng)江作為中國(guó)主要的內(nèi)陸航道，僅上海港至南京港貨物吞吐占全部?jī)?nèi)河港口吞吐量的 66%，濱江一帶具有大量工業(yè)和交通設(shè)施；另一方面，已有很多研究表明人為熱排放也是造成熱環(huán)境惡化的重要因素（Yin et al.，2018；李洪忠等，2019）。因此，不同空間尺度的研究表明冬季熱環(huán)境較少受地表覆被類型的影響（表6），南京市冬季長(zhǎng)江南京段高于城區(qū)內(nèi)其他水域的熱環(huán)境異?，F(xiàn)象可能源于運(yùn)輸熱釋放等人為熱排放驅(qū)動(dòng)。

5 結(jié)論

（1）僅從地表覆被因素并不能完全解釋熱環(huán)境變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張、運(yùn)輸熱釋放等人為熱排放等人類活動(dòng)因素可能對(duì)城市熱環(huán)境產(chǎn)生較強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)作用，特別是冬季最為顯著。

（2）在不同研究空間尺度條件下南京市一年中春、夏、秋三季均表現(xiàn)出NDBI與地表溫度的顯著正相關(guān)關(guān)系，且回歸分析的斜率均為最大，表明城市發(fā)展導(dǎo)致的建筑等不透水面是城市熱島效應(yīng)的重要驅(qū)動(dòng)因素。

（3）在城市規(guī)劃布局時(shí)，應(yīng)統(tǒng)籌季相變化和地表覆被類型與城市熱環(huán)境的空間尺度效應(yīng)以便確定該城市各種地表覆被類型的合理分布。