沈陽市高溫暴露風險空間識別及街區調控研究

文/沈陽建筑大學建筑與規劃學院 徐思佳

沈陽建筑大學生態規劃與綠色建筑研究院 李 綏

0 引言

近年來，極端高溫天氣頻繁發生，強度大、影響范圍廣，對居民的生產生活造成強烈的外部干擾和更高的死亡風險，加劇城市內部不平衡，成為一種嚴重的氣候災害[1]，在我國溫度超過35℃的天氣為極端高溫天氣[2]。《2020年中國氣候公報》指出，全國年平均氣溫比常年偏高0.7℃，為有氣溫數據統計以來第8個最暖年，高溫出現時間早，與近十年平均值相比，氣候災害造成的經濟損失偏高。極端高溫天氣將以發生頻率更高、高溫強度更強和單次持續時間更長為特點影響更多區域。本文以沈陽市三環為例，研究近61年來高溫事件的時空變化特征，構建沈陽市高溫風險空間識別體系，為制定相關高溫災害防治措施提供參考。

1 研究背景

1.1 沈陽市概況

沈陽屬于溫帶半濕潤大陸性氣候，據中國氣象數據網站統計，沈陽在2018年8月2日出現極端最高氣溫為38.4℃。此次研究范圍為沈陽市三環，包括沈河區、和平區、沈北新區、渾南區、于洪區、皇姑區、大東區和鐵西區8個區，共包含77個街道，面積455km2。根據《沈陽統計年鑒2020》，三環內皇姑區總人口密度最高，為12703人/km2；其次是和平區，為12205人/km2；第三是沈河區，為11903人/km2；第四是大東區，為6465人/km2，沈北新區人口密度最低，為373人/km2。根據人口密度等級，沈陽市人口密度等級為第一級人口密集區。

1.2 研究方法

結合相關城市高溫事件研究，本文主要參考城市中觀尺度評價方法[3]。城市尺度評價方法的主要參考因素分為氣象因素、地形或地表覆蓋和建筑3類，特別參考人的因素，此次沈陽市高溫風險空間識別評價體系采用氣候因素與人的因素結合的方式，采用的方法為基于大氣校正法的Landsat8地表溫度計算和指標評價結合，在指標賦權相關研究中采用層次分析法，即通過專家主觀打分的方式確定權重。此次研究采用的方法有意保持簡單和透明，即同一層級采用相同權重，以消除過多復雜的方法，并有助于向相關學者解釋及讓相關學者對評價方法進行修改。劃分定義的優點是過程清晰、透明，并簡化GIS中分層系統的分析[4]。

此次建立的高溫風險空間識別評價體系如表1所示，由于高溫天氣下的高溫空間直接影響人的健康而形成風險空間，故準則層為高溫災害性和人口脆弱性，權重均為0.500。人口脆弱性分為3個指標，其中人口密度反映了高溫天氣下的人口暴露程度，兒童和老年人口密度是高溫天氣下的易感人群，將兒童與老年人口密度采取相同的權重，即各為0.125[5]。通過AcrGIS軟件將各數據柵格（100m×100m）處理，采用自然斷點法處理為5類，最終形成高暴露風險區、較高暴露風險區、中暴露風險區、較低暴露風險區和低暴露風險區。

表1 沈陽市高溫風險空間識別評價體系

1.3 數據來源

1）沈陽市氣象數據 沈陽氣溫觀測數據來源于中國氣象數據網和沈陽市氣象局提供的沈陽站基本氣溫數據。

2）遙感影像數據 地理空間數據云網站下載的2018年8月2日Landsat8 OLI_TIRS系列遙感影像。

3）人口數據 人口數據來源于全國第六次人口普查，由于人口數據為2010年，遙感反演數據為2018年，人口數據具有歷史性，所以結合NASA網站數據進行綜合調整。

2 結果與分析

2.1 沈陽市極端高溫天氣時空變化特征

沈陽市1962—2019年高溫天氣的天數變化特征如圖1所示，2000年以前高溫天氣對沈陽市影響較小，2000年以后高溫天氣發生天數明顯增多，其中2017年高溫天數為5d，2018年高溫天數為8d。從數據中可看出，高溫天氣將成為沈陽居民要面臨的氣候風險之一。

圖1 沈陽市1962—2019年高溫天氣天數變化特征

沈陽市高溫天氣強度變化特征如圖2所示，對發生高溫天氣的年份進行分析可看出，這幾年的平均溫度為35.87℃，1997，2000，2001年及2017—2019年的氣溫高于平均氣溫，其中2018年出現歷史極值38.40℃，超過平均值2.53℃。從整體來看高溫波動強度變化較大，從2000年開始有增強趨勢，2017年有單次增強趨勢。

圖2 沈陽市1962—2019年高溫天氣強度變化特征

為反映沈陽市三環空間在發生高溫天氣時的空間分異特征，以沈陽市2018年8月2日單次高溫天氣為例，通過Landsat8 OLI_TIRS遙感影像反演地表溫度在30～63℃，采用自然間斷點分級法分為5級，分別為低溫區（30.0～35.0℃），較低溫區（35.1～40.0℃），中溫區（40.1～45.0℃），較高溫區（45.1～50.0℃），高溫區（50.1～63.0℃），如圖3所示。各級面積占比依次為較高溫區（40.88%），中溫區（37.06%），高溫區（12.40%），較低溫區（7.62%），低溫區（2.04%）。低溫區和較低溫區面積極小，尚不足10%，土地覆蓋類型為河流和公園綠地等；高溫區和較高溫區面積較大，超過50%，土地覆蓋類型主要為工業區、住宅區和商業區等不透水層。從反演結果來看，高溫區主要分布在中部、西部和北部，低溫區主要分布在東部和南部。

圖3 沈陽市2018年8月2日ENVI溫度反演結果

2.2 沈陽市人口分布特征

為較好地展現沈陽市人口在高溫天氣下暴露度情況，基于第六次人口普查數據和NASA官網提供的人口預測數據，將總人口密度、兒童人口密度和老年人口密度數據進行可視化分析，采用自然斷點法將計算結果分為5個等級。2018年沈陽市總人口密度、兒童人口密度和老年人口密度呈相似特征，整體呈中間高邊緣低的空間特征，市中心與邊緣區差異較大，高密度區與次高密度區集中分布于沈陽市一環內。

2.3 沈陽市高溫暴露風險空間識別

運用前文所提的街區尺度下高溫天氣風險空間識別的定量評價方式，計算沈陽市三環內各街道高溫天氣風險空間相關指數，結果如圖4所示，沈陽市三環內暴露風險空間整體呈內高外低的分布特征。其中高暴露風險空間面積占整個沈陽市三環面積的6.19%，較高暴露風險空間面積占整個沈陽市三環面積的16.81%，中暴露風險空間面積占整個沈陽市三環面積的18.63%，較低暴露風險空間面積占整個沈陽市三環面積的51.74%，低暴露風險空間面積占整個沈陽市三環面積的6.63%。城市核心區多表現出高和極高風險性，距城市中心越遠，風險性越低，中心城南部風險性數值下降速度更快。沈陽市三環各區中沈河區暴露風險最高，皇姑區位列第二，鐵西區位列第三，可看出高暴露風險空間分布于城市中心和老城區。

圖4 沈陽市100m×100m尺度下高溫天氣風險空間評價結果

將評價后的柵格結果落入各街道并求平均值的計算公式，得出各街區的風險值（見圖5），從整體分布來看，中心區街道風險值高于邊緣地區，三環內西部街區風險值降低較緩慢，風險較高，東部街道次之，南部和北部街區風險值降低較快。在三環內所有街道中處于高風險區的街道依次為大西街道、黃河街道和濱河街道，低暴露風險指數最低的為造化街道，第二為東湖街道，第三為文官街道（見表2）。

圖5 沈陽市三環內街區尺度下高溫天氣風險街區評價結果

表2 沈陽市各風險區各區街道占比

通過統計沈陽市三環內各風險區各區街道數量可看出，高風險區內沈河區與鐵西區包含的街道數量最大，風險度越大，較高風險區中大東區包含的街道數量最大，該數據同樣說明沈陽市中心城區和老城區是高溫天氣下高暴露風險區。

由以上分析可知，沈陽市高溫天氣發生天數和強度自2000年以來有增強趨勢，增大對居民健康的影響。通過運用ENVI遙感反演技術、ArcGIS軟件和可視化平臺展現了沈陽市三環內高溫區在中部和西部集中，南部和北部分散的特征，低溫區主要分布于渾河和公園綠地地區，呈分散布局方式。結合沈陽市高溫暴露風險評價體系，沈陽市三環內55個街道高溫暴露風險空間分布不均衡，呈內高外低、西北高東南低的分布特征，高暴露風險區與次高暴露風險區集中分布于城中心和西部，該區內居民在高溫災害事件中面臨風險較大。

3 調控措施

為增強城市對高溫氣候的擾動能力，發揮街道應對高溫風險潛力，此次研究從街區尺度下提出調控策略，優化人居環境，適應高溫天氣，減緩高溫風險。早在2000年，國外學者已經開展自然解決途徑的探索，雖然具體理解有差異，實質均可分為保護、恢復和重建自然生態系統，從而達到應對氣候變化挑戰的目的。英國、澳大利亞、意大利等國提出自然解決途徑降低高溫天氣事件影響的策略，即提高城市綠植覆蓋面積和數量，具體策略包括積極建設城市森林和公園以改善城市熱島問題，使用多孔人行道和建設綠色屋頂等方式改善居住環境，同時注重綠色基礎設施間結構的多樣性、冗余性和連通性。

本文在借鑒國外經驗的同時，首先分析沈陽市植被覆蓋度情況，通過ENVI遙感反演軟件得到沈陽市三環內綠地率，如圖6所示。綠地率不足12.5%的面積占三環內面積的10%，且多集中于城中心；綠地率在12.6%～25.0%占三環內面積的30%；25.1%～30.0%的綠地率占三環內面積的28%。三環內綠地率小于30.0%的綠地率面積占比高達68%，提升植被覆蓋度成為沈陽市三環內減緩高溫天氣對城市居民影響的有效手段。

圖6 沈陽市2018年8月2日ENVI植被覆蓋度結果

從街區尺度考慮，以大西街道為例，該街道是沈陽市三環內高溫暴露風險最大的街道，如圖7所示。大西街道建筑密度大且植被覆蓋率低，難以增加大面積綠化活動場地，可從道路、墻體及屋頂3個方面進行調控，如圖8所示[6]。

圖7 大西街道現狀

圖8 街區尺度下綠化調控策略

1）道路調控措施 根據沈陽市不同道路等級，沈陽市主導風為東北風，在林杏街、奉天街和西順城街主干道采用對稱的樹組合，形成街道風廊以改善熱環境，在東西走向的大西路采用不對稱的樹組合，在支路上采用單排樹形式，改善人居環境。

2）墻體綠化調控措施 植物應選擇夏日遮陽、冬日落葉的類型，從而保障在夏季可調節高溫天氣，在冬季不影響房間采光。根據墻體情況，有表面織物且圍護效果好的墻面可選擇攀爬類綠墻，對于可建設培養基的墻面可選擇模塊化培育基綠墻和水培槽培養基綠墻。

3）屋頂綠化調控措施 根據沈陽市氣候條件，宜選擇耐寒耐旱植物，根據不同樓體承重結構，按基土厚度分為5類，種植不同高度植物。通過這些有效手段，降低高溫災害風險，改善人居環境，為居民提供可持續發展的生活環境。

4 結語

此次研究還存在評價體系指標選取、人口數據誤差、自然解決途徑策略調控的局限性。在評價體系指標選取時只選取少數必要因素，采用高溫遙感反演數據與人口密度數據在ArcGIS進行適宜性評價時，溫度遙感反演數據為2018年，人口數據為第六次人口普查數據，為消除歷史性，結合NASA網站提供的人口預測數據進行修訂，數據存在微差[7]，調控措施和相關設計未進行數值量化并評估等，這也將為日后的相關研究提供方向。