2002—2017年廈門市景觀格局與熱環境的時空耦合關系

沈中健

曾 堅*

任蘭紅

政府間氣候變化專業委員會(IPCC)第五次評估報告預估，到21世紀末，全球氣溫將升高1.5～2.0℃。氣候變化導致的高溫災害將愈演愈烈。預計至2030年，中國城鎮化率將達到70%，全國城鎮建成區面積將從2015年的8.9萬km2增至116.7萬km2。城市人口激增、大量開發建設等引發的熱島效應，已成為影響生態環境及可持續發展的重大問題[1]。

地表覆被變化直接引發城市下墊面物理屬性與空間特征的改變，其結構組成與景觀格局特征對熱島效應具有顯著影響。分析地表覆被變化對地表溫度(Land Surface Temperature，LST)的影響機制成為當前研究的熱點[2]。相關研究表明，綠地、水體對地表有降溫作用，而不透水表面是地表升溫的主要熱源[2-3]。

事實上，單純依靠增加綠地、水體，減少不透水表面來改善熱環境，并不符合我國“人多地少”的國情和城市發展的趨勢。探究景觀格局與熱環境的關系，具有更重要的理論及實踐意義[4]。當前，關于這方面的研究可以分為2類：一是針對特定的城市，如北京[5]、武漢[6]、杭州[7]等，分析景觀格局與熱環境的時空演變關系，探討熱力景觀的空間分布對土地利用景觀格局演變的空間響應規律；二是通過景觀指數反映

景觀的結構組成、空間配置，運用相關性、回歸分析等方法，建立綠地、水體、建設用地等土地利用景觀的景觀指數與LST的關系。研究表明，不同景觀的面積比例[8-9]、形狀復雜程度[10-11]、破碎程度[12-13]和聚集程度[14-15]等對LST有顯著影響。此外，也有學者從不同季節[16-17]、不同空間尺度[10，18]等方面，探討了景觀指數對LST影響的變化規律。

盡管當前的研究取得了豐碩成果，但仍存在一定問題。首先，研究多局限于單一時期景觀格局對LST的影響機制，缺乏多個時期的對比分析。由于不同時期景觀格局及熱環境的動態變化，景觀格局對LST的影響機制必然會有所不同[11，18-20]。受限于單一時期的分析，研究難以深入挖掘景觀格局對LST影響機制的演變及其內在機理。其次，研究視角“重城內而輕城外”，研究區域多局限于中心城區等城鎮內部空間，忽視了城區以外的景觀格局對熱環境的影響。目前，我國城市地區面積占全國陸地面積的比例不足1%，城鎮外部的廣大生態空間、農業空間卻少有關注，而這些區域會對城鎮內部的熱環境產生重要影響；此外，研究多關注景觀類型層面的景觀指數與LST的關系，而對景觀層面的景觀指數考慮不足，導致研究難以揭示各類景觀的整體分布特征對熱環境的影響。

廈門作為海灣型城市的代表，地理環境獨特，熱環境特征典型，而對于該地區熱環境的研究尚少。本研究基于2002—2017年多個時期的Landsat數據，應用景觀生態學和統計分析相結合的方法，旨在探討廈門市熱環境空間分布對景觀格局變化的響應；從類型、景觀2個層面，分析景觀格局對LST的影響機制，并進一步探討這種影響機制的變化規律，以期為城鄉規劃和風景園林建設提供科學依據，力求在未來城市發展中緩解城市熱島效應，改善城市生態環境。

1 研究區概況

廈門市域陸地面積總計1 699.39km2(圖1)，冬季溫暖濕潤，夏季炎熱潮濕。該地區是海峽西岸經濟區及海上絲綢之路的重要節點。至2017年底，地區生產總值占福建全省的13.52%，人均GDP是全省的1.33倍。隨著城市化進程，城鎮化水平與建成區面積分別由2002年的70.21%、94.03km2增長至2017年的89.10%、348.23km2，人口與不透水表面激增使城市熱島效應日益凸顯。

圖1 研究區示意

2 數據處理與研究方法

2.1 數據獲取及預處理

為清晰反映景觀格局的階段性變化，研究參考相關文獻[8，18，21]，以5年為時間尺度，采用覆蓋廈門市域、成像時間接近、清晰少云的4期Landsat遙感影像，成像時間分別為2002年7月5日、2007年7月27日、2012年7月8日和2017年7月14日。數據來自美國USGS數據中心(https://glovis.usgs.gov/)。運用ENVI 5.3軟件，對Landsat影像進行幾何校正、大氣校正和研究區裁剪等處理。

通過目視解譯與監督分類，將研究區的土地景觀類型分為耕地、綠地、水體、建設用地和未利用地5類，Kappa系數均大于0.89，符合精度要求(圖2)。通過Google Earth影像檢驗分類結果，得出研究區的總體精度均超過89.5%。因此，景觀分類的結果能較好地反映研究區的景觀格局。

2.2 地表溫度反演及熱力等級分類

通過輻射傳輸方程法[21]反演地表溫度，首先根據Landsat數據中的熱紅外波段的像元值(DN)計算相應的輻射亮度(Lλ)，進而計算亮度溫度(Ts)，最后根據地表比輻射率(ε)，將亮度溫度轉化成地表溫度。

為消除不同遙感影像因成像時間、氣候變化等因素產生的差異，采用相對地表溫度(Relative Land Surface Temperature，RLST)[21]比較不同時期的熱環境，計算公式為：

RLSTi=LSTi-LSTAvg

式中，RLSTi是區域中像元i的相對地表溫度；LSTi是像元i的地表溫度；LSTAvg是研究區域的平均地表溫度。

通過均值-標準差法[22]，將研究區分為高溫區、次高溫區、中溫區、次低溫區和低溫區5個熱力等級(圖3)，以反映熱環境格局。本文將次高溫、高溫區定義為熱島區域[15]。

2.3 貢獻指數計算

采用貢獻指數[21]量化各類景觀對熱環境的貢獻程度，計算公式為：

CI=(LSTa-LSTAvg)×(Sa/S)

式中，CI為貢獻指數；LSTa為a景觀類型的平均LST；LSTAvg為整個研究區的平均LST；Sa為a景觀類型的面積；S為整個研究區的面積。

2.4 移動窗口分析

景觀指數能全面、準確地反映景觀的結構組成與空間配置，是量化景觀的組分比例、形狀、空間結構和聚集狀態等空間分布信息的重要指標，具體可分為斑塊、類型、景觀3個層面。景觀層面的指數表征區域內景觀格局的整體特征，斑塊與類型層面的指數是對單個斑塊或某一景觀類型的描述[23]。斑塊層面的指數僅能反映單一景觀斑塊的空間格局信息，難以體現局部區域內各類地表覆被景觀的空間信息，因此本文暫不考慮。鑒于各景觀指數之間存在關聯性，為全面反映研究區域的景觀格局，并盡量減少多余信息，本文參考相關文獻[9，12-15]，從類型、景觀2個層面選取9個景觀指數(表1)，從景觀優勢度、形狀的復雜度、景觀聚集度及景觀多樣性4個方面，分析景觀格局與地表溫度的關系。

綜合考慮RLST圖像的柵格大小、計算精度及相關研究成果[12，14-15]，經過反復測試，最終采用邊長300m的正方形窗口，通過Fragstats 4.2軟件，自研究區左上角逐步移動，提取各窗口內的景觀指數，最終得到研究區景觀指數的柵格圖像。通過ArcGIS 10.2軟件，統計各個窗口單元的平均RLST與景觀指數，并導入SPSS軟件，進行統計分析。

3 結果與分析

3.1 熱環境空間分布

圖2 2002—2017年研究區景觀格局分布

圖3 2002—2017年研究區熱力等級分布

2002—2017年，受景觀格局演替的影響，廈門熱環境空間分布變化明顯(圖2、3)。2002年，各熱力等級比例相對均勻，熱島區域比例僅占35.64%，城區面積有限，引發的熱島效應不突出，多為次高溫、中溫區；高溫區多分布在島外集中的耕地及部分沙灘，由于地表裸露，受太陽輻射升溫迅速，RLST較高；低溫、次低溫區主要分布在連續集中的綠地及水庫、水田等區域。2007年，除島外集中的耕地，島外南部及本島城區形成的熱島效應開始凸顯。2012年，伴隨著城區向島外延伸，大量耕地被吞噬，島外的熱島區域向城區轉移。至2017年，熱島區域向島外沿海、島內外交通線蔓延，比例增至47.80%，隨著城區RLST的上升，大片耕地的熱力等級降為中溫、次高溫區。受周邊城區的影響，西部、北部的大片綠地及城區內部的部分綠地、水體，由低溫、次低溫區轉化為中溫區，僅在東北部離城區較遠的綠地出現集中的低溫區。

從上述變化可以看出，熱環境的空間演化與城市發展格局關系密切。2002—2012年，廈門正由“海島型”向“海灣型”城市轉型，島內及島外的建設用地擴張迅速，熱島區域由島外的大片耕地向本島、島外城區轉移。2012—2017年，伴隨廈門“優化本島、擴展島外”的發展趨勢，城市建設的重點由本島延伸至島外，熱島區域在島外進一步蔓延。

3.2 景觀類型對熱環境的影響

3.2.1 貢獻指數分析

比較各景觀類型的平均RLST、貢獻指數(圖4、5)可以看出，建設用地、未利用地和耕地的平均RLST較高。這是由于三者地表裸露且熱容小，因此吸熱升溫迅速。未利用地比例極低，貢獻指數最小，而耕地及建設用地比例較大，貢獻指數較高，升溫作用明顯。2002—2017年，隨著建設用地的擴張與耕地的減少，建設用地的平均RLST及貢獻指數明顯上升，而耕地則緩慢下降；綠地與水體的平均RLST最低，貢獻指數為負，說明二者有降溫作用。水體的平均RLST最穩定，這與水的高比熱容有關，但由于水體比例較小，貢獻指數較小；綠地面積較大，降溫效果穩定，因此貢獻指數絕對值較大。

3.2.2 熱力等級的景觀構成

通過統計5類熱力等級中各景觀類型的比例可知(圖6)，高溫、次高溫區多為耕地、建設用地，低溫、次低溫區多為綠地、水體；2002—2017年，建設用地在高溫、次高溫區的比例上升，耕地的比例下降，體現出熱島區域逐漸由耕地向城區建設用地轉移。綠地在中溫及以上等級的比例也有所上升，說明部分綠地受周邊城區熱島效應的影響，RLST有所上升。

3.3 景觀格局與地表溫度的關系

3.3.1 類型層面景觀指數與地表溫度的關系

前文分析表明，耕地、綠地、水體、建設用地對熱環境的影響顯著。因此，對這4類景觀的景觀指數及其與RLST的相關性進行分析(表2)。結果顯示，水體景觀指數與RLST的相關性較低且不穩定，個別景觀指數未通過顯著性檢驗。這是由于水體比例較小，熱環境特性易受周邊景觀影響，其自身對RLST的影響有限。綠地的PALND、LPI、AI、Area_MN、LSI與RLST呈負相關，PD、ED與RLST呈正相關，表明相同面積下，一個連續集中、形狀復雜的大型綠地，其降溫效果優于若干個零散、破碎的小型綠地。耕地、建設用地景觀指數與RLST均呈正相關，表明連續集中的建設用地、耕地升溫作用顯著。與多數研究結果不同的是，耕地、建設用地的PD、ED與RLST呈正相關，這意味著分割、肢解建設用地或耕地未必會降低RLST，這與耕地、建設用地的空間分布狀態及其熱環境屬性有關。耕地、建設用地的分布呈現“小分散大聚集”的特征(圖2)，零散破碎的建設用地、耕地多與同類型的景觀斑塊距離較近，或零散破碎的建設用地與耕地距離較近，導致熱環境屬性相似的斑塊累積形成的熱效應較強[24]。此外，耕地、建設用地的破碎化，也會導致其與其他景觀的接觸面增加，促進其內部的熱量向外“溢出”，進而使RLST上升。

表1 景觀指數與含義

圖4 各景觀類型平均相對地表溫度

圖5 各景觀類型熱環境貢獻指數

圖6 各熱力等級的景觀類型比例

以各類景觀的景觀指數為自變量，RLST為因變量，分別進行回歸分析。為避免各類景觀指數間的多重共線性，采用逐步回歸的方式，剔除顯著性弱的自變量(表3)。各逐步回歸模型均通過了共線性及顯著性檢驗。在不同年份，各類景觀進入逐步回歸模型的景觀指數差別不大，說明類型層面的景觀格局對RLST的影響機制相對穩定。在各類景觀的逐步回歸模型中，PLAND始終作為自變量出現，PD、AI、LSI出現的頻率也較高，說明在類型層面，景觀斑塊的比例、聚集度和形狀對RLST的影響更顯著。

從時間序列上可知，類型層面的景觀格局對RLST的影響作用與景觀類型總體的空間分布狀態有關。耕地景觀指數與RLST的相關性及回歸模型的R2逐漸下降，進入回歸模型的景觀指數減少；而建設用地與RLST的相關性及回歸模型的R2逐漸升高，進入回歸模型的景觀指數增多。這是由于耕地的比例逐漸下降，斑塊逐漸分散破碎，對RLST的影響逐漸減弱，而建設用地的比例明顯上升，斑塊逐漸擴張并集聚，對RLST的影響逐漸增強；綠地的比例有所下降，斑塊逐漸縮小，但仍是緩解熱島的重要冷源，對RLST的影響也較強。水體景觀指數與RLST的相關性及回歸模型的R2普遍較低，說明水體對RLST變化的影響極為有限。

表2 類型層面景觀指數與RLST的相關性

3.3.2 景觀層面景觀指數與地表溫度的關系

對景觀層面的景觀格局及其與RLST的相關性進行分析(表4)，結果表明，AI、LPI與RLST的相關性并不穩定，而DIVISION、LSI、PD、ED、SHEI與RLST呈正相關，說明景觀結構及形狀越復雜、景觀斑塊越破碎，RLST越高。由景觀指數的逐步回歸模型可知(表5)，各年份進入回歸模型的景觀指數并不一致，說明景觀層面的景觀格局對熱環境的影響機制存在不確定性。

與類型層面相比，景觀層面景觀指數與RLST的相關性較低，回歸模型的R2較小，說明景觀層面的景觀格局對RLST的影響較小。從時間序列上可以看出，景觀格局對RLST的影響作用與各類景觀總體的結構組分、空間構型有關。各景觀指數與RLST的相關性及回歸模型的擬合度均逐漸上升(表4、5)，這歸因于各類景觀分布趨于均勻、景觀結構的異質性增加，導致景觀層面的景觀格局對RLST的影響逐漸增強[4，14，24]。

表3 類型層面景觀指數與RLST的逐步回歸模型

表4 景觀層面景觀指數與RLST的相關性

表5 景觀層面景觀指數與RLST的逐步回歸模型

4 結論與對策

4.1 結論

本文基于Landsat遙感數據，分析了廈門市景觀格局對熱環境的影響機制及其演變規律，得出如下結論。

1)2002—2017年，廈門整體呈升溫趨勢，熱島區域比例增加。熱島區域由島外的大片耕地向本島及島外的城區集中，并在島外進一步蔓延。

2)RLST較高的區域多為耕地、建設用地，RLST較低的區域多為綠地、水體。耕地、建設用地升溫作用明顯。綠地面積較大，降溫作用遠大于水體。

3)相比于景觀層面，類型層面的景觀指數對RLST的影響更大。綠地的PALND、LPI、AI、Area_MN、LSI與RLST呈負相關，PD、ED與RLST呈正相關。耕地、建設用地景觀指數與RLST均呈正相關。景觀斑塊的比例、形狀、聚集度對RLST有較大影響。連續集中、形狀復雜的綠地，其降溫效果優于分散破碎、形狀規整的綠地，而連續集中或零散破碎的建設用地、耕地均有升溫作用。在景觀層面，DIVISION、LSI、PD、ED、SHEI與RLST呈正相關。景觀層面的景觀格局對熱環境的影響機制較為復雜，景觀斑塊越破碎、空間結構越復雜，RLST越高。

4)在類型層面，景觀格局對RLST的影響作用與景觀類型總體的分布狀態有關。景觀優勢度大、聚集度高的耕地、綠地、建設用地對RLST影響顯著，而分布較少的水體對RLST的影響較弱。隨著城區的擴張與耕地的減少，建設用地景觀格局對RLST的影響逐漸加強，而耕地景觀格局對RLST的影響則不斷減弱。在景觀層面，景觀格局對RLST的影響作用與不同景觀類型總體的結構組分及空間構型有關。隨著景觀結構趨于復雜，景觀層面的景觀格局對RLST的影響逐漸增強。

4.2 對策

根據前文分析結果，為緩解熱島效應，景觀規劃與設計可以采取以下措施。

1)塑造連續集中、形狀復雜的綠地景觀。細碎、規整的綠地降溫效果不如連續且形狀復雜的同類景觀。因此，公園綠地、防護綠地、景觀水系和街邊綠化等城市綠地宜采取邊界曲折多變而連續集中的空間形態；結合道路綠化、河道疏通串聯原有的綠地、水體，形成降溫“廊道”，并整合破碎的綠地、水體，形成連續完整的降溫“斑塊”。廈門是海綿城市建設的試點城市，熱環境優化應把握海綿城市建設對綠地、水體整合完善的良好契機，合理布局水綠網絡，形成既能調控雨洪，又能緩解熱島的“水綠共生”的降溫體系。

2)限制與分隔建設用地、耕地，保護與補充綠地、水體。建設用地、耕地具有明顯的升溫作用。景觀優勢度大而連續集中的景觀類型，對熱環境的影響作用更強。綜合考慮廈門城區擴張、耕地減少的趨勢，應適度控制建設用地的規模，積極引導耕地及部分建設用地向綠地、水體轉型，以增強降溫要素的景觀優勢度，強化其對熱環境的影響。在大型綠地、水體等生態區域周邊，應限制開發建設及耕作，使其成為良好的生態冷源；在連續稠密的城區內部，適當鑲嵌具有一定規模的森林公園、水系等降溫要素，形成生態隔離帶，限制其景觀集聚，避免形成較強的熱效應；適度提高土地利用效率，減少不透水表面，并結合屋頂花園、立體綠化等，增加綠地、水體。

3)力求形態簡單、空間規整的景觀布局。空間結構復雜、斑塊零散的景觀格局更易升溫。因此，綜合考慮不同景觀類型的熱環境屬性，在不透水地表較多，綠地、水體較少的地區，景觀斑塊宜采用矩形、圓形等形式簡單的形狀；在綜合配置多種土地類型時，應簡化其空間結構，避免形成支離破碎、形態混亂的布局。綠地、水體既要形態豐富，也要連續集中；不透水地表或耕地則應采取單一、規整的空間形態，以減少其升溫作用，形成土地類型布局均衡、形態規整的整體空間格局。

注：文中圖片均由作者繪制。