雄安新區生態系統熱消減功能研究

葉家慧,葉露鋒,2,劉 輝,韓永偉,*

1 中國環境科學研究院,北京 100012 2 蘭州大學,蘭州 730000

城市熱島效應(UHI)是很多城市共同面臨的生態環境問題,中國大多數城市在過去的幾十年中都表現出UHI效應增長的趨勢[1—2]。UHI引起的氣候變化對全球生態系統的結構和功能造成影響,具體表現有：改變物種的組成和分布[3]、增加城市居民水和能源的消耗量[4]、增加地面臭氧的產生[5]、影響城市居民的熱舒適度并增加健康風險[6]等。氣候因素[7]、人口密度[8]、居民生產生活釋放的人為熱[9]、下墊面性質的改變[10]等都會對熱環境造成影響,如何減緩城市熱島效應造成的負面影響已成為當前國內外亟待解決的科學問題。地表溫度(LST)可以反映城市城市冠層氣溫,相較于氣象站點數據具有覆蓋范圍廣、連續性和多尺度等特點,現有很多學者將其作為研究城市熱環境的度量因子。而綠地和水體作為維持城市中自然生態系統服務功能的藍綠空間,綠地的蒸騰散熱作用、植被冠層的削減太陽輻射作用、水體的顯著蒸發作用和熱交換能力[11—12]都能夠有效改變城市環境的能量傳輸,達到熱消減的效果[13—14],因此藍綠空間對于改善城市群熱環境問題和提高居民熱舒適度意義重大。然而城市可利用土地資源有限,藍綠空間不能無限度擴張,在規劃建設過程中會受到諸多限制,研究如何規劃才能使藍綠空間的熱消減功能最優化具有重要意義。

2017年4月1日中共中央、國務院印發通知,決定設立國家級新區河北雄安新區。作為北京非首都功能集中承載地,探索人口經濟密集型優化開發新模式,打造優美生態環境,構建合理城市空間布局是新區的重要任務。雄安新區的城市建設目前處于起步階段,快速城市化特征明顯,快速增加的人口和高強度土地開發在我國城市化發展中具有典型性。近幾年有多位學者從長時間序列尺度研究雄安新區的氣候特征發現,城市熱島效應呈現由弱變強的增長趨勢,在未來規劃建設中有必要考慮高溫風險[15—16]。劉原嘉等[17]探究NDVI對雄安新區熱環境的影響發現,NDVI與LST為負相關關系,LST上升區主要分布在人口密集的市中心和熱加工場集中地區。馬瑞明等[18]識別城市熱島的“源匯”景觀并分析景觀降溫效率發現綠色空間降溫能力較高,且降溫效果隨著溫度和形狀指數的增加均成先上升后下降的趨勢。目前關于自然生態系統的熱消減作用相關研究主要集中在不同類型綠地和水體[19—21]、不同時間段的降溫功能研究[22]、景觀格局與溫度的耦合關系[23—24]等方面,從城市尺度對生態系統熱消減功能進行空間上的模擬和量化研究少見報道。從雄安新區的發展需求和熱環境現狀出發,研究如何在規劃和建設過程中減少熱島效應的影響,充分發揮生態系統的熱消減功能具有較強的理論與現實意義。因此本研究以雄安新區為研究區,分析生態斑塊的降溫效益,探究影響熱消減功能的景觀格局,構建熱消減服務功能模型來模擬生態系統的熱消減功能,旨在為城市藍綠空間規劃和建設提供一定的理論依據。

1 研究區概況

雄安新區地處北京、天津、保定腹地,與京津形成等邊三角形格局,距離約為105 km。新區規劃面積為1770 km2,包括河北省的雄縣、安新縣、容城縣以及部分周邊區域(圖1)。新區位于太行山麓平原向沖積平原的過渡地帶,生態本底較好,屬溫帶大陸性季風氣候,四季分明,春旱多風,夏熱多雨,秋涼氣爽,冬寒少雪。雄安新區年平均降水量為480.8 mm,年平均氣溫為12.6℃,年均日照時數為2335.2 h,主導風向為西南風,年平均風速為1.7 m/s[25]。土壤類型包括褐土、潮土、沼澤土、砂姜黑土4個土類,其中潮土分布最廣。

圖1 雄安新區地理位置示意圖Fig.1 Geographical location of Xiong′an New Area

2 數據來源與研究方法

2.1數據來源

本文所采用的數據有雄安新區的土地利用數據、DEM數據和遙感影像數據。其中2019年土地利用數據和分辨率數字高程模型(DEM)數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn/),分辨率均為30 m,其中土地利用分類按照《土地利用現狀分類》GB/T 21010—2017進行劃分；Landsat系列衛星遙感數據來源于美國地質調查局官方網站(https://earthexplorer.usgs.gov/)level 1T產品,分辨率為30 m。

2.2 研究方法

2.2.1遙感溫度反演

在保證覆蓋研究區、晴朗無云的原則下,獲取2019年9月18日的Landsat 8影像數據,行列號為(123,33)。Landsat 8衛星搭載的TIRS(Thermal Infrared Sensor)熱紅外傳感器在溫度反演中應用廣泛,其中TIRS 10波段大氣吸收區域更低,定標精度值更高,故選用TIRS 10單波段來計算地表溫度[26]。本文選擇基于熱輻射傳輸方程的大氣校正法來計算溫度,該方法計算精度高,可以應用于不同的熱紅外波段[27]。具體步驟為：首先對熱紅外波段進行輻射校正,得到星上輻射亮度值；然后進行大氣校正去除水汽的影響,得到輻射亮度值；利用植被覆蓋度(FVC)計算得到地物發射率,將輻射亮度值轉化為相對于黑體的黑體輻射亮度值；最后通過Plank函數的轉化,將黑體輻射亮度值轉化為黑體亮度溫度值,即為地表溫度。反演過程公式如下：

(1)

式中,Ts為地表真實溫度(K),B(Ts)為Ts在傳感器接收的熱輻射亮度值,Lλ為衛星傳感器利用輻射定標系數將其像元灰度值DN轉換為接收到的輻射亮度值。L↑為大氣向上輻射亮度,L↓為大氣向下輻射亮度,τ為大氣在熱紅外波段的透過率,ε為地表比輻射率。τ、L↓和L↑參數通過NASA提供的網站(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)上輸入成像時間和中心經緯度進行獲取。地表比輻射率ε根據植被覆蓋度FVC來計算,公式如下[28]：

FVC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(2)

(3)

式中,NDVIsoil為無植被覆蓋區域或裸土的NDVI值,取經驗值0.05；NDVIveg為植被完全覆蓋的NDVI值,取經驗值0.7。εwater、εbuilding和εnatural分別代表水體、自然表面和城鎮像元的地表比輻射率。

(4)

式中Landsat 8 TIRS 10波段的K1值為774.89 W m-2sr-1μm-1,K2值為1321.08 K。

2.2.2降溫效益分析

基于土地利用數據,提取面積大于1公頃的綠地和水體斑塊作為雄安新區的生態斑塊。在ArcGIS軟件中對生態斑塊進行緩沖區分析,以50 m為緩沖距離逐步向外建立緩沖區,然后與反演的溫度數據疊加分析,分區統計不同距離緩沖區內的平均溫度。以緩沖區距離為橫軸,緩沖區內部平均地表溫度為縱軸,繪制LST曲線。基于前人研究,隨著遠離綠地和水體的邊界,其周邊溫度會逐漸升高,最后趨于平穩[21,29]。溫度的轉折點處表示生態斑塊的影響范圍,轉折點溫度與生態斑塊內部溫度的差值為降溫幅度,對應的緩沖區距離即為最大降溫距離。

2.2.3景觀格局指數與溫度相關性分析

為了探究生態斑塊不同景觀格局的溫度差異性,將提取的生態斑塊作為研究對象,在Fragstats軟件中進行景觀格局分析。在斑塊級別上,從面積指標、形狀指標、邊緣指標和聚散性指標中選擇斑塊面積(Area)、斑塊周長(PERIM)、分維數(FRAC)、邊緣面積比(PARA)和最小鄰近距離(ENN)進行分析,將各指標分析結果與斑塊平均溫度進行相關分析,確定擬合程度最高的相關性方程。其中,FRAC指數反映斑塊形狀的復雜程度,取值范圍為[1,2],取值越小斑塊形狀越簡單,取值越大形狀越復雜；PARA指數表示周長與面積的比值；ENN指數反映斑塊的孤立程度,是斑塊到同類斑塊最近距離的和與具有最近距離的斑塊數的比值。

2.2.4熱消減功能模型構建

根據文獻調研,生態斑塊的熱消減功能與土地利用類型和地形因子等相關,因此將生態斑塊劃分成綠地和水體兩類來構建模型。其中數字高程數據(DEM)作為影響地表溫度的共同因子,綠地斑塊選取歸一化植被指數(NDVI),水體斑塊選擇改進的歸一化水體指數MNDWI為影響因子。分別統計綠地和水體斑塊內的DEM均值(m)、NDVI均值(無量綱)、MNDWI(無量綱)和LST均值(℃),進行回歸分析(式5),得到溫度擬合方程,并對模擬誤差進行檢驗(式7)。利用ENVI軟件中的Regions of Interest Band Threshold工具獲取NDVI和MNDWI的閾值(大于閾值表示該區域有林地或水體),在式(5)基礎上將NDVI和MNDWI指數設為閾值來模擬沒有綠地和水體時的模擬溫度(式6)。最后,將有無綠地和水體時的模擬溫度進行差值,來表示生態系統的熱消減量(式8)。

(5)

(6)

(7)

Tsi′=Twi-Tri

(8)

3 結果與分析

3.1 地表溫度分析

從雄安新區地表溫度反演結果(圖2)可知,雄安新區北部溫度較高,南部溫度較低。三縣的平均溫度排序為雄縣(28.88℃)>容城縣(28.45℃)>安新縣(26.89℃)。其中,容城縣高溫區主要分布在中部,安新縣分布在縣城邊界周圍,雄縣分布在東南地區,且高溫區主要集中在居民小區、工業園區和商業大廈等區域。結合土地利用分布情況(圖3)可以看到,雄縣建設用地比例為27.22%,比容城縣(24.38%)和安新縣(16.85%)高,平均溫度最高。白洋淀主要位于安新縣境內,大片水域的存在可能是安新縣整體溫度相對較低的重要原因。

圖2 雄安新區2019年地表溫度分布圖 Fig.2 Land surface temperature distribution map of Xiong′an New Area in 2019

圖3 雄安新區2019年土地利用分布圖Fig.3 Land use distribution map of Xiong′an New Area in 2019

圖4 雄安新區生態斑塊分布圖Fig.4 Distribution of ecological patches in Xiong′an New Area

圖5 不同生態斑塊的平均溫度和標準差 Fig.5 Mean temperature and standard deviation of ecological patches

3.2 生態斑塊降溫效益分析

基于2019年雄安新區土地利用二級分類數據,將綠地斑塊劃分為有林地、其他林地、天然草地、人工草地和園地,水體斑塊分為湖泊、水庫坑塘、河渠和灘地(圖4)。降溫斑塊的平均溫度和標準差統計結果見圖5,生態斑塊的平均溫度排序為：園地>人工草地>其他林地>天然草地>水庫坑塘>河渠>有林地>灘地>湖泊；標準差排序為河渠>人工草地>天然草地>有林地>水庫坑塘>其他林地>園地>湖泊>灘地。水體和綠地斑塊中湖泊和有林地的溫度最低,降溫效益較好。水體相較于綠地的標準差更小,其中灘地的標準差最小,而河渠的標準差最大,斑塊之間的平均溫度差異較大。

由生態斑塊的LST曲線(圖6)和生態斑塊降溫距離和降溫幅度統計表(表1)可知,綠地中園地和其他林地的降溫距離最大,均為300 m,降溫幅度分別為0.62℃和0.79℃；水體中湖泊的降溫距離和降溫幅度最大,分別為350 m和1.29℃。結合土地利用分布情況,雄安新區有林地分布較少,其他林地分布較為分散,雄縣城區有較大面積分布,后期建設應重點種植林地,提高綠地斑塊的聚集度和連通性,形成連片成網的通風廊道,提高其對熱島效應消減作用,同時可以適當建設園地,發揮其良好的降溫作用。雄安新區中白洋淀面積較大且集中,后續應加強淀區內的湖泊和灘地的保護。

3.3 斑塊溫度與景觀格局指數相關性分析

結合生態斑塊的平均LST和景觀指數的相關系數和擬合方程(表2、圖7、圖8、圖9、圖10、圖11)結果可知：有林地、人工草地、湖泊、灘地和其他林地的溫度與面積具有一定的相關性,相關系數依次為0.84、0.59、0.47、0.35、0.21。其中有林地相關系數最大,擬合方程為y=-0.0881x+27.68,面積與溫度為負相關,面積越大,熱消減能力越大；人工草地的擬合方程為y=0.003x2-0.0447x+26.61,斑塊面積大小在2—20 km2之間,溫度整體變化趨勢較小,說明人工草地面積對溫度的影響較小；湖泊的擬合方程是y=-0.423ln(x)+26.99,溫度隨著面積增大呈下降趨勢,在300 km2后趨于平穩；灘地的擬合方程是y=-0.298ln(x)+27.31,在面積為50 km2內溫度隨著面積的增加而降低,能發揮較好的降溫作用；其他林地的擬合方程為y=0.0012x2-0.0715x+27.91,面積在30 km2內呈下降趨勢,之后溫度趨于穩定。周長指數中相關性較強的有有林地(0.96)、灘地(0.48)、湖泊(0.33)、其他林地(0.23),與溫度都呈負相關關系,其中有林地周長在2.3 km范圍內溫度呈下降趨勢,灘地為15 km,湖泊為3 km。

圖6 雄安新區生態斑塊緩沖區的地表溫度(LST)曲線Fig.6 LST curve of ecological patch buffer in Xiong′an New Area

表1 雄安新區生態斑塊的降溫距離和降溫幅度

反映斑塊形狀的分維數和邊緣面積比兩個指標中,相關性較大的有有林地、人工草地、園地、湖泊、水庫坑塘和灘地。根據FRAC分維數指數的擬合方程,有林地、其他林地、人工草地、園地和水庫坑塘在1.07內呈下降趨勢,而灘地和湖泊的分維數超出1.15后溫度上升,可見灘地和的湖泊的形狀復雜程度對于熱消減作用影響更大。與ENN最小鄰近距離指數相關性較大的有有林地(0.98)、河渠(0.74)、水庫坑塘(0.29)和人工草地(0.2),根據擬合曲線可以得到各類斑塊的最小臨近距離,依次為1400 m、5000 m、2500 m、8000 m,同類型斑塊在該距離內能夠起到較好的降溫效益。其中有林地的最小臨近距離最小,后期應該優先進行成片栽種,縮短林間距離來提高聚集度,起到更好的熱消減作用。

表2 雄安新區不同生態斑塊與景觀指數的相關系數R2統計表

圖7 生態斑塊溫度與斑塊面積(AREA)指數相關性分析Fig.7 Correlation analysis of ecological patch temperature and AREA index

圖8 生態斑塊溫度與斑塊周長(PERIM)指數相關性分析Fig.8 Correlation analysis of ecological patch temperature and PERIM index

圖9 生態斑塊溫度與邊緣面積比(PARA)指數相關性分析Fig.9 Correlation analysis of ecological patch temperature and PARA index

圖10 生態斑塊溫度與分維數(FRAC)指數相關性分析Fig.10 Correlation analysis of ecological patch temperature and FRAC index

圖11 生態斑塊溫度與最小鄰近距離(ENN)指數相關性分析Fig.11 Correlation analysis of ecological patch temperature and ENN index

3.4 熱消減功能分析

根據熱消減功能模型,分析綠地、水體的NDVI、MNDWI、DEM值與溫度的相關性,發現綠地與DEM(0.348**)和NDVI(-0.697**)有顯著相關性,水體與DEM(0.399**)和MNDWI(-0.683**)有顯著相關性,擬合程度最高的為一元二次方程。在SPSS軟件中選擇非線性回歸分析工具,輸入模型表達式,分別得到水體和綠地斑塊溫度的擬合方程和R2值(表3),且擬合方程的R2均在0.6以上。經驗證,綠地和水體擬合方程的模擬誤差E分別為3.56%和3.12%,在誤差允許范圍內,可以較好地模擬地表溫度。

表3 雄安新區生態斑塊溫度擬合方程

根據熱消減功能模型的計算方法,通過擬合方程得到綠地和水體的模擬溫度(圖12),NDVI和MNDWI的閾值分別為0.15和-0.1,代入溫度擬合方程中得到假設沒有生態斑塊時的模擬溫度(圖13),最后計算有無生態斑塊的溫度差來反映雄安新區生態系統的熱消減量(圖14),熱消減量反映了生態斑塊在該區域能夠調節溫度,削減熱島效應的能力。

整體來看,生態系統在緩解城市熱環境起到重要作用,雄安新區熱消減量的范圍在0.4—5.63℃之間,存在空間布局的差異性,與土地利用類型密切相關。其中,熱消減量最高的區域主要集中在白洋淀附近,淀區內湖泊熱消減能力最強,與生態斑塊效益分析結果一致,湖泊的降溫效益最好。其次為分布在建成區的部分林地和草地,在未來規劃中可以重點保護,河渠的熱消減能力相對較低,尤其是位于白洋淀東邊的兩條河渠,熱消減能力最弱的是雄安新區建成區北部的零星草地和林地,從空間分布來看斑塊之間孤立且斑塊自身面積較小,由于北邊城區水域面積較少,后期應重點關注該區域的林草建設以及維護白溝河下游人工開鑿的白溝引河,提升整體的熱消減能力。

4 討論

(1)城市綠地和水體在消減城市熱環境方面發揮著重要作用。孟倩文[30]研究京津唐城市群發現LST與NDVI呈負相關關系,其中夏季林地相關性最大,降溫幅度可達2.86℃。不同土地利用類型、不同時間段與溫度的關系也有所不同,孫宗耀[31]基于京津冀MODIS溫度產品數據分析發現,在不同季節土地利用類型對于熱環境的貢獻度不同,2005—2015年間林地和草地的降溫能力有所增加。陳彬輝等[32]研究發現,白天水體消減城市熱島效應,夜間反而增強熱島效應；在春季、夏季和秋季的白天,林地和農田會緩解城市熱島效應,冬季相反。本文基于二級土地利用分類數據分析了雄安新區綠地和水體的降溫效益,得到一些初步結論,其中綠地中其他林地降溫效益最好,降溫距離為300 m,降溫幅度為0.79℃；水體中湖泊的降溫效益最好,降溫距離為350 m,降溫幅度為1.29℃。從緩解城市熱的角度出發可以優先保護和建設湖泊、其他林地和園地,但沒有開展不同時段城市生態系統的熱消減功能對比分析,下一步需要繼續研究完善這方面的內容。

(2)不同的生態斑塊空間格局對城市溫度的影響也不同。張燊等[33]研究發現城市群熱島足跡一致情況下,熱島強度會受到綠地和水體的空間格局影響。王戈[34]研究不同生態空間景觀格局的降溫效果發現：斑塊面積越大,降溫效果越明顯；斑塊形狀越復雜,邊界越長,其降溫效果越好；生態空間斑塊豐度高的區域地表溫度較低；斑塊聚合度指數越大,地表溫度越低。這與本文研究結果基本一致,從面積指標、邊緣指標、形狀指標和聚散性指標中選取的景觀指數與生態斑塊溫度有一定的相關性。

(3)從景觀水平研究空間配置與地面溫度的關系是非常重要的。焦敏等[35]提出景觀尺度上綠地斑塊大小在空間上的配置對熱環境的影響在不同的研究中有所不同,甚至出現相反的結果。關于大面積綠地斑塊和多個破碎的小綠地斑塊哪種格局能夠更好地消減城市熱環境有諸多探討,目前還沒有一致的結論。例如成都某綠地覆蓋率相同區域,斑塊大且相對集中的區域溫度明顯低于斑塊小且相對分散區域[36],而Zhang等[37]的研究結果相反。本文在研究過程中發現從景觀水平研究降溫距離和降溫幅度是比較困難的,因此從生態斑塊尺度開展了相關工作,并結合模擬方程提出了能夠起到熱消減功能的景觀指數范圍,后期需要繼續深入在景觀尺度對熱消減功能進行量化研究。

(4)在生態系統中,每個生態斑塊不是獨立的,景觀生態學“源-匯”理論的應用也是研究熱消減功能的一個重要角度。“源匯”景觀理論更加注重機理性、系統性和過程性,可以更好的反映生態斑塊服務功能發揮的過程與機制。生態斑塊的降溫功能從生態系統出發,除了考慮“源”驅動外,還需要考慮“流”過程。但目前基于“源匯”理論研究城市熱景觀、熱島效應的較多,生態斑塊降溫的“源匯”研究是今后可以深入探討的方向。

(5)關于模擬熱消減功能的方法,Kong等[38]結合微氣候ENVI-met模型和現場數據構建室外三維熱環境模型,通過模型分析綠色空間對城市室外熱環境的影響,并計算累積降溫量。孟楠[39]將城市中的大型水體、公園和山體作為生態系統服務功能的供給源,構建氣候調節服務功能供需平衡模型,并識別出功能較弱的區域。Elliot等[40]利用生態系統服務矩陣方法來模擬土地覆蓋變化對熱島強度的影響,結果表明城市景觀緩解熱島效應的能力自1990年以來呈下降趨勢,并將持續小幅下降至2022年,該模型可以用于幫助城市規劃者在建筑結構和綠色空間布局方面進行決策。本研究構建了熱消減模型來模擬熱消減量,具有可量化、模擬區域整體熱消減功能的優點,能從城市尺度識別功能較弱的區域,但存在模型參數考慮不全面等不足,今后需要結合其它研究方法開展工作,并對比分析不同方法之間優缺點,以促進相關方法的完善。

圖12 雄安新區模擬溫度圖Fig.12 Simulated temperature diagram in Xiong′an New Area

圖13 雄安新區無生態斑塊模擬溫度圖 Fig.13 Simulated temperature diagram of uncooled space in Xiong′an New Area

圖14 雄安新區生態系統熱消減量分布圖 Fig.14 Distribution map of ecosystem heat reduction in Xiong′an New Area

(6)熱消減功能與生態系統的結構和過程密切相關,兩者耦合關系也是現在的研究熱點。目前有不少研究強調,由于不同城市的地理位置和地形地貌不同,熱消減能力也會存在差異,城市自身的氣候背景必須納入研究的考慮因素。熱環境的分析存在相互依賴性[41]，因此在景觀空間分析研究中,觀測數據之間的空間自相關性值得關注。此外,獲取高精度的遙感地表參數數據和實地試驗觀測數據,結合本地氣候條件和能量平衡模型來研究城市藍綠空間的熱消減原理和過程,從機理上去解釋生態系統是怎樣實現氣候調節以及各種因素對熱消減能力的影響,也是今后需要深入研究的一個方向。

5 結論

本文以雄安新區為研究對象,以地表溫度表征城市熱環境特征,基于土地利用數據和遙感數據研究了城市熱環境特征,分析了生態斑塊的降溫效益并構建模型計算了城市生態系統的熱消減功能。得出如下結論：

(1)雄安新區地表溫度反演結果顯示,北部溫度相對更高,其中三縣平均溫度排序為：雄縣>容城縣>安新縣。整體來看高溫區主要集中在工業園區、居民小區等區域。溫度分區與土地利用類型關系密切,林地低溫區居多,水體低溫區占比最高,耕地以中溫區為主。

(2生態斑塊的降溫距離和降溫幅度分析結果表明,雄安新區水體中湖泊的降溫效益最好,綠地中其他林地的降溫效益最好。景觀格局指數與生態斑塊溫度擬合方程反映出整體關系為：面積越大,周長越長,同類型斑塊之間距離越近,其斑塊內部溫度越低。不同類型斑塊有不同的閾值,超過閾值后其溫度趨于平緩,城市藍綠空間規劃過程中可以參考各生態斑塊的降溫閾值來進行建設。

(3)本文構建的熱消減模型模擬雄安新區的熱消減量在0.4—5.63℃之間,白洋淀區域的熱消減能力突出,其中湖泊發揮的作用最強,其次為分布在建成區的部分林地和草地,河渠的熱消減能力相對較低,分布在北邊建成區的少量草地和林地熱消減能力最弱。