城市“源-匯”熱景觀變化及其空間作用強度特征
——以深圳西部地區為例

陸曉君,劉珍環

中山大學地理科學與規劃學院, 廣州 510275

熱島效應是城市化過程中最為典型的一種城市環境問題,幾乎所有的大城市區都存在程度不一的熱島[1]。它對城市生活、生產及居民健康都有顯著影響[2- 3]。如何構建城市熱島效應的適應與緩解策略已成為城市人居環境、城市規劃與城市景觀生態建設等領域的焦點議題。現有的景觀格局-熱能量過程方面的研究主要關注景觀格局與地表溫度空間異質性的關系[4- 5],而城市冷熱島在空間上是否存在相互影響及相互作用強度尚未受到足夠的重視。城市冷熱島的空間作用形式和強度是緩解城市熱島的科學策略的關鍵問題,對于合理規劃景觀斑塊和調控冷熱島空間布局至關重要。

城市熱島形成受到城市擴展、景觀變化與氣候變化等多方面因素的影響[6- 7]。城市發展直接改變城市景觀格局,決定了地表溫度(Land Surface Temperature,LST)的空間異質性[8],影響城市熱島的規模和作用程度[9- 10]。“源-匯”景觀理論將城市熱島的形成科學假設為城市“源”、“匯”熱景觀在空間上分布失衡所致[11]。目前,關于“源-匯”景觀的識別并沒有相對統一的標準,有基于土地利用/覆被類型劃分[12-14],將藍、綠色景觀作為熱匯[15-16],灰色景觀作為熱源[17]；也有采用地表溫度,基于空間自相關[18]或貢獻度指標[19],將高溫區或對熱環境效應貢獻高的區域作為熱源。然而,僅用土地利用/覆被類型識別熱源、熱匯,忽視了景觀對周邊溫度的鄰域影響[20]；而依據溫度等級劃分冷熱島則無法考察“源-匯”景觀異質性的影響。為此,亟待構建科學的“源-匯”熱景觀的識別方法與區分特征。

眾多研究從城市熱環境空間異質性視角開展了城市景觀格局與熱環境的關系[21- 22],認為灰色景觀組分及其空間配置對熱島有顯著的增溫效果[23- 24]；而藍色、綠色景觀的組分和空間配置則對城市降溫有顯著作用,特別是還存在面積臨界閾值、規模效應等非線性特征[25- 26]。熱環境空間異質性研究從城市熱島強度判定[12,14]、熱島范圍及其影響[13]到城市化響應的定量歸因都有較好的認識,但總體上是從熱源景觀視角探索熱島效應的形成機理。近年來,大量針對城市藍綠景觀的降溫強度、降溫幅度和降溫效率及其機制方面的研究[19- 20]也受到了研究者的重視,研究發現藍綠景觀的降溫能力與自身及其周圍一定范圍內的局地景觀特征有密切關系[27],藍綠色景觀的溫度越低,對外降溫效應越高[28]。總體而言,當前研究都是試圖從現象出發發現城市冷熱源形成的普適性規律,進而推動基于自然解決方案的城市熱島效應緩解途徑[29]。然而,單向的熱源或熱匯研究基本都忽略了景觀間的相互作用及其對城市地表溫度空間異質性的影響,究其原因是當前還尚未有較好的“源-匯”熱景觀識別方法,特別是尚不明晰兩者的空間相互作用強度和機制[30]。

本研究選擇我國快速城市化的典型地區深圳市的主要城市區為案例區開展研究,深圳市景觀格局與地表溫度的關系認識已較為清晰[23-24,31],然而基于“源-匯”熱景觀及其空間作用的認識尚未開展。研究擬通過構建“源-匯”熱景觀的分類方案,建立以增降溫效率為基礎的熱貢獻指數定量評估“源-匯”熱景觀的貢獻,進而運用空間引力模型分析“源-匯”熱景觀作用強度關系[32],推進對深圳市熱景觀作用關系的認識,為緩解城市熱環境,合理布局景觀生態建設提供科學依據。

1 研究區域與數據源

1.1 研究區域概況

深圳市經濟特區建立于1979年,是廣東省南部的亞熱帶沿海城市(22°27′—22°52′N,113°46′—114°37′E),位于珠江口東部,全市總面積約1997.47 km2,常駐人口超過1300多萬,城市化過程將一個濱海漁村在短短40年內建造成全球性國際化大都市。快速的景觀變化過程,改變了區域內自然環境條件,特別是對地表溫度、大氣環境、自然資源稟賦等都產生了顯著的影響。因此,深圳是一個考察景觀變化與人類活動影響的典型案例區,圖1展示的研究區范圍,占全市面積75%,基本涵蓋了深圳市主要建成區[33]。灰色、藍色和綠色景觀在2019年的比例分別為53.90%、4.21%和41.89%；區域內10—12月地表溫度平均值從1988年的18.53℃升高到25.78℃。

圖1 研究區范圍及2019年景觀分布圖Fig.1 Study area and its distribution of landscape in 2019

1.2 數據預處理

從地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn)下載1988—2019年10—12月間的條帶號為122/44,云量小于8%的Landsat TM5/ETM+/OLI系列影像數據,選用1988/11/24、1994/10/24、2000/11/01、2006/12/28、2013/11/29和2019/11/14的6期覆蓋深圳市西部的遙感影像,空間分辨率30 m。選用10—12月的遙感影像,一是為使時序上的LST反演可比,二是消除夏季熱島的人為熱排放和氣象條件在夏季突變的影響,使研究專注于景觀變化引起的熱“源-匯”動態分析。

在ENVI 5.3和ArcGIS 10.2軟件支持下進行大氣校正、輻射定標和幾何精校正等前期處理,并進行景觀分類和LST反演。采用決策樹分類[33]將研究區劃分為藍色景觀、綠色景觀以及灰色景觀三大類,總體精度介于90.11%—99.38%,Kappa系數值介于0.84—0.99。其中,藍色景觀主要指海洋、河流、水庫等水體；綠色景觀指有植被覆蓋的景觀類型,包括林地、草地、園地、耕地、公園綠地、高爾夫球場等；灰色景觀主要由建設用地和推平未建地等建成景觀構成。地表溫度反演則采用Jiménez-Muoz等人的輻射傳輸方程法[34],空間分辨率為120 m。

2 研究方法

2.1 “源-匯”熱景觀分類識別

“源-匯”熱景觀的分類是研究熱環境空間相互作用的基礎。已有相關研究表明,相對溫差是反映地表溫度源-匯空間分布較好的指標[2],但因地表溫度反演的季節性差異,往往導致高低溫區的空間分布缺少延續,容易錯分；而單純從地表景觀類型出發,也不容易識別混合景觀區內溫度對某類景觀的影響。為此,本研究通過比較發現,綜合二者的信息是相對可靠和穩定的分類方案。通過構建地表溫度和景觀類型的二維矩陣關系進行“源-匯”分類,將相對溫差的低、中溫及其對應的綠色、藍色景觀歸為熱匯景觀；相對溫差的高溫區及其對應的綠色景觀,高、中溫及其對應的灰色景觀歸為熱源。相對溫差為低溫區的灰色景觀受到建筑物陰影遮蓋和部分云覆蓋的影響,表現為異于正常范圍值的特征；還有少量的相對溫差為高溫區及其對應藍色景觀,受分類精度的影響,在水體周邊往往存在混合像元現象,也難以區分真實溫度與景觀的關系。這兩類像元數量很少,研究將這類列為異常值區(表1)。

其中,相對地表溫差指數表征源、匯的溫度冷熱狀況,其計算公式[35]如下：

(1)

表1 “源-匯”熱景觀分類

2.2 熱環境貢獻指數

為定量“源-匯”熱景觀斑塊對區域熱環境的貢獻,借鑒前人的貢獻指數(Contribution Index,CI)開展定量分析[36,12],其計算公式如下：

(2)

2.3 “源-匯”熱景觀作用強度

已有的“源-匯”熱環境研究表明,“源-匯”之間的距離越近,彼此影響越大[37],且熱匯景觀的降溫效應隨斑塊規模的增大而增強,離斑塊邊界越遠而降低[38]；基于此,假設“源-匯”熱景觀之間存在相互吸引及熱傳遞的過程,那么相鄰的熱源景觀與熱匯景觀之間的熱環境貢獻度將會是決定溫度梯度變化的重要指標。在不考慮熱量傳遞的復雜要素的情況下,為度量熱源景觀與熱匯景觀的溫度傳遞過程,我們可以引入空間引力模型將該過程簡化為熱環境貢獻指數在距離上的相互影響過程。空間引力模型已在地理學相關研究中廣泛應用,例如被經濟地理學用于衡量區域間的聯系強度[39]。在本研究中,其度量熱源與熱匯之間的關系計算如下：

(3)

式中,Gsi-so表示熱源景觀與熱匯景觀之間的相互作用強度；k為模型參數,通常取值為1；D為熱源與熱匯斑塊質心之間的距離,單位為km；CIsi和CIso分別熱匯景觀和熱源景觀對熱環境的貢獻程度。

3 結果分析

3.1 城市“源-匯”熱景觀及其地表溫度分布特征

圖2展示的是1988—2019年間深圳市西部“源-匯”熱景觀及其地表溫度的空間分布特征。從時序變化來看,1988—2019年間城市熱源和熱匯景觀在空間上發生了替換變化,熱源景觀由少量斑塊嵌入熱匯景觀中演變為熱匯斑塊被嵌入到熱源景觀中。熱源景觀基質化,其面積增長210.45%；熱匯景觀則不斷被切割和破碎化,其面積減少48.07%,與之對應的熱匯景觀地表溫度與區域的平均地表溫度的溫差逐漸增大,從1988年的0.49℃上升到2019年的1.91℃。

圖2 1988—2019年深圳市西部“源-匯”熱景觀及其地表溫度分布圖Fig.2 The distribution of source-sink thermal landscape and its LST in the Shenzhen City during 1988—2019

表2統計了“源-匯”熱景觀斑塊面積及其地表溫度均值。其中,1988年熱源斑塊數量相對較多,能夠聚集成熱源斑塊的數量為136個,面積376.01 km2,占區域的25.46%；熱匯斑塊數量相對較少,集中連片的熱匯斑塊約50個,面積976.34 km2,占區域的66.12%。這一時期,熱源景觀的地表溫度均值比區域的均值高1.35℃；而熱匯景觀則低0.49℃,熱島效應不明顯。這一差距隨著景觀變化逐漸拉大,2000年熱源斑塊數量減少到118個,而與區域地表溫度均值已接近2℃； 熱匯斑塊增加到107個,與區域地表溫度差值超過1℃；這表明區域內熱源斑塊加大了對區域地表溫度的貢獻,而熱匯景觀斑塊降溫能力隨著斑塊的破碎化有所降低。2019年,深圳的主城區和寶安的城郊基本連片,熱源景觀斑塊數量降至71個,但面積卻增加到715.23 km2,與之對應的平均溫度差值縮小,降至1.33℃,這表明區域內熱源景觀成為基質性景觀,控制了區域的地表溫度朝著高溫方向發展,零星分布的熱島演變成了區域性的熱島；而熱匯景觀斑塊的數量增加到133個,斑塊平均地表溫度比區域平均地表溫度低1.91℃,愈發突顯熱匯景觀在區域地表溫度調控中的重要作用。

表2 1988—2019年深圳市“源-匯”熱景觀面積與LST統計

3.2 “源-匯”熱景觀對熱環境的貢獻指數變化

為比較“源-匯”熱景觀對區域地表溫度的貢獻,研究引入熱環境貢獻指數表征規模與溫度貢獻效率的關系,圖3展示的是1988—2019年“源-匯”熱景觀對熱環境貢獻的時序變化特征,“源-匯”熱景觀的增降溫貢獻度由并列排布演變成相互交錯的空間形態(圖4)。從熱源景觀看,1988年熱源景觀對熱環境貢獻值CI介于2.71—6.75。1988—2000年,熱源景觀增加,熱源斑塊的貢獻效率也在大幅長,CI值為6.76—14.89的斑塊成為主要的增溫貢獻斑塊。2006—2013年,深圳市主城區的福田和羅湖受到城市復綠的影響,熱源景觀孔隙化,有效地降低了增溫貢獻度；而寶安、光明、龍華等區域的熱源景觀集中連片增長,對熱環境的貢獻不斷增強,最大的CI值為24.35。2019年,寶安區的熱源景觀增溫貢獻度增長更快,區域性熱島已經形成,熱源景觀成為基質景觀,熱環境貢獻值最高達30.56,是研究時段中的最高峰值。從熱匯景觀看,1988年熱匯景觀對熱環境貢獻值CI介于-0.04—-14.90。1994—2000年是熱匯斑塊貢獻度的降溫效果最高峰值,分別達到21.28和26.75。2006—2019年間,熱匯景觀不斷被城市化所蠶食和破碎化,導致熱匯景觀的降溫貢獻較低,最高才回到16.51。

區域整體來看,熱源景觀的整體升溫效果呈現增長態勢,貢獻度均值由1988年的1.23上升到2019年的6.39；熱匯景觀的整體降溫效果也有所提升,貢獻度均值由1988年的1.82上升到2019年的3.73,但熱匯景觀的降溫效率增長速度遠低于熱源景觀,這表明熱源景觀的貢獻效率會隨著熱島規模從零星狀向區域化的轉變過程中提升；而熱匯景觀的貢獻效率會隨著冷島規模的破碎化過程中被抑制。

圖3 1988—2019年“源-匯”熱景觀的增降溫貢獻效率比較Fig.3 The comparison of source-sink thermal contribution index during 1988—2019

3.3 “源-匯”熱景觀空間相互作用強度特征

運用空間作用度量“源-匯”熱景觀之間的溫度交換貢獻,能夠反映熱源景觀對熱匯景觀的輻射能力以及熱匯景觀對熱源景觀輻射能力的接受程度。圖4展示的是1988—2019年間熱源景觀斑塊與熱匯景觀斑塊的相互作用強度分布特征。1988—2019年“源-匯”的作用對基本保持穩定,在48—60對之間波動,但總作用強度發生了顯著的變化,從4.32增加到35.47,30年間增長了8倍,說明熱源景觀與熱匯景觀的作用強度顯著加強(表3)。1988—2006年,區域內“源-匯”總作用對逐漸增加,以弱相互作用為主；相互作用較強對集中在鹽田、福田、羅湖以及寶安區。2006年后,“源-匯”相互作用聯系增加,在空間上形成相互鑲嵌的網絡格局,以強相互作用對為主。2019年,“源-匯”熱景觀的作用強度均值是1988年的8倍,個別相互作用對已上升到研究時段內的最大值,如寶安區的熱源斑塊與鳳凰山森林公園的熱匯斑塊作用強度為10.28。

熱源景觀與熱匯景觀的空間作用對從熱匯景觀一對多影響熱源景觀變化為熱源景觀一對多影響熱匯景觀(圖4),且作用強度越來越強。1998年深圳市市區的主要郊野公園如梧桐山、塘朗山和西部三個水庫區對熱環境的作用強度有很強的牽制作用,作用強度都是在0.01—0.29之間。隨著城市化的發展,2019年這些作用對強度上升到2.3—10.28,一方面熱源規模和貢獻度增長快,另一方面熱匯景觀逐漸破碎,規模和溫度貢獻強度減弱。未來需要針對從區域整體性方面,合理布局熱匯景觀的規模,以提升城市熱環境的緩解能力。

圖4 1988—2019年“源-匯”熱景觀空間相互作用強度Fig.4 The spatial interaction of source-sink thermal landscape during 1988—2019

表3 1988—2019年“源-匯”熱景觀相互作用強度

4 討論

(1)城市空間上的溫差變化及其熱“源-匯”規律受數據獲取時間和地理區位的影響[40]。本研究中采用了以冬季10—12月間的衛星過境日期的地表溫度作為年溫度代表量,地表溫度的日變異差可能對“源-匯”貢獻和作用強度的分析有部分影響,造成低估了景觀的增降溫效果,例如1994年選擇的是10月24日,2000年則為11月01日,分別比1988年,2013年和2019年為11月的數值要高,而2006年12月28日則相對要低。因數據源獲取的難度,我們難以獲得全年性的地表溫度高分辨數據,這可能會對“源-匯”熱景觀間的作用強度分析有部分影響。

深圳市位于沿海地區,季節變化和晝夜溫差變化引起的海陸風交替會對城市的熱傳導過程產生一定影響。深圳市西部基本被海域包圍,對局部地區空間溫度有顯著的降溫溫度,地表景觀決定的地表溫度有一個緩慢的釋放過程。海水組成的藍色景觀是一種典型的熱匯景觀,但本研究主要考慮陸地景觀斑塊間在水平方向上的作用,因此只在沿海地段納入了部分的藍色景觀,而不是整體大斑塊的藍色景觀。此外,研究著重分析區域整體性的“源-匯”交互特征與空間上的變化規律,因此,地表溫度在時序上的波動或者所處海陸位置,在研究數據選取和方法設計時,考慮盡量將該影響降低到最小程度。

(2)基于景觀類型和相對地表溫度信息識別的“源-匯”景觀,考慮了景觀自身的增降溫特性、景觀內部的異質性以及與鄰域異質景觀相互影響下對溫度的響應,建立的分類方法具有較好的區分特性。在此基礎上進行的“源-匯”景觀的增降溫分析方法,不管是用緩沖區分析還是空間相互作用強度分析都是遵循了距離衰減法則,即源匯景觀的作用隨距離的增加而降低；但緩沖區分析通常是只針對匯景觀的降溫效果而采用的分析方法,沒有考慮源景觀的增溫效果,而且必須考慮緩沖區內部景觀類型的組成的影響[26]；本研究采用的相互作用強度分析,充分考慮了“源-匯”熱景觀的空間交互作用以及它們在空間上的鄰接。此外,熱源景觀、熱匯景觀相鄰往往表現為同向性；源、匯景觀之間聯系強度受距離制約,斑塊對熱環境的貢獻規模與斑塊面積正相關[39],同一源匯斑塊內部的熱貢獻程度是決定源-匯斑塊間作用強度的主要因素。

5 結論

本研究運用“源-匯”景觀生態理論,通過構建景觀類型和地表溫度的二維矩陣關系識別出深圳市西部1988—2019年的“源-匯”熱景觀,并運用空間分析方法分析了熱源、熱匯景觀對熱環境效應的貢獻及其空間相互作用特征,獲得如下結論：

(1)“源-匯”熱景觀的時空演變表明恰當的熱源匯分類對城市冷熱島邊界識別以及空間分布特征分析有影響。1988—2019年間深圳市西部城區熱源景觀基質化,熱匯景觀則不斷被切割和破碎化致使地表溫度顯著升高。(2)熱源景觀的效率會隨著熱島規模從零星狀向區域化的轉變過程中提升,即所謂的溫度聚集效果；而熱匯景觀的效率會隨著冷島規模的破碎化過程中被抑制,降溫效率越來越差。(3)“源-匯”熱景觀隨著城市化發展,熱源景觀與熱匯景觀的作用強度顯著加強,從最初的以熱匯景觀為中心的溫度輻射轉變為成以熱源景觀為中心。

總之,基于“源-匯”景觀生態理論可以在空間上更清晰地揭示景觀異質性對城市熱環境形成過程和強度變化的影響,對于合理配置景觀斑塊,可為緩解城市熱島,調控冷熱島及其對應的景觀類型,改善城市人居環境提供科學依據。

致謝：唐國平教授對研究給予幫助，特此致謝。