秋冬季節(jié)廣州城市綠地對熱島效應(yīng)的調(diào)控作用差異分析*

王剛, 張秋平, 肖榮波, 管東生

(1.廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，廣東 廣州 510520；2.廣東省環(huán)境科學(xué)研究院，廣東 廣州 510045；3.中山大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，廣東 廣州 510275；4.中山大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，廣東 廣州 510275)

自工業(yè)革命以后，全球城市化進(jìn)程加速，城市人口比例已超過50%，到2050年將超過60%[1]。據(jù)《國家人口發(fā)展規(guī)劃(2016-2030年)》，2015年中國常住人口城鎮(zhèn)化率已達(dá)56%，規(guī)劃至2030年達(dá)到70%。在城市化進(jìn)程中，半自然或者人工生態(tài)系統(tǒng)取代自然生態(tài)系統(tǒng)，下墊面性質(zhì)顯著改變[2]；城市人口不斷集聚，大量能源集中消費釋放，導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)影響范圍擴大和強度增加[3-5]。城市熱島效應(yīng)可直接影響區(qū)域大氣環(huán)流格局的變化，增強城市能源消費強度，加劇大氣環(huán)境污染風(fēng)險，制約城市人居環(huán)境的改善[6]；并且在全球變暖背景下，城市熱島效應(yīng)強化了城市極端高溫強度和范圍，導(dǎo)致居民的高溫健康風(fēng)險上升[7]。城市熱島效應(yīng)已成為21世紀(jì)全球面臨的重要生態(tài)環(huán)境問題之一，如何緩解城市熱島效應(yīng)備受關(guān)注。

在城市不同類型下墊面中，綠地可通過植被的蒸騰和蒸散過程增濕降溫，促進(jìn)改善區(qū)域熱環(huán)境和微氣候，是緩解熱島效應(yīng)中的關(guān)鍵性生物要素[8-10]。在區(qū)域或城市尺度上，目前關(guān)于城市綠地緩解熱島效應(yīng)的研究主要集中在兩個方面：一方面是研究城市綠地表征參數(shù)比如植被覆蓋度、減化比值植被指數(shù)(RSR)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)與地表溫度間的相關(guān)關(guān)系，探討綠地質(zhì)量變化對城市熱島效應(yīng)的影響[11-13]；另一方面是研究城市綠地(或林地)面積比例、以及綠地斑塊周長、面積、幾何形態(tài)和空間配置等景觀格局特征對城市綠地的降溫強度與降溫范圍定量影響[14-16]。近年來，國內(nèi)外研究者開始關(guān)注到城市綠地對熱島效應(yīng)的調(diào)控功能受季節(jié)性變化影響[14, 17]。值得注意的是，當(dāng)前大部分研究較多關(guān)注綠地單方面因素比如綠地質(zhì)量或者景觀格局特征變化等對城市熱島格局形成的影響，忽略了綠地質(zhì)量和景觀格局的綜合影響。

廣州市作為改革開放的華南門戶，其經(jīng)濟社會發(fā)展取得矚目成就，已躋身國家5大中心城市之一。廣州市作為“花城”，盡管歷來重視城市綠地的規(guī)劃與建設(shè)，但由于城市快速擴張、人口過快增長等因素的影響，導(dǎo)致其熱島效應(yīng)問題突出。因此，開展城市綠地對熱島效應(yīng)調(diào)控功能影響的研究具有現(xiàn)實需要。本研究利用2014年10月(秋季)和2015年1月(冬季)的Landsat 8多光譜和熱紅外波段影像，基于遙感技術(shù)提取綠地表征參數(shù)比如植被覆蓋度、RSR、歸一化濕度指數(shù)(NDMI)以及地表溫度(LST)等信息，分析秋冬季節(jié)綠地表征參數(shù)與地表溫度間的相關(guān)關(guān)系；在此基礎(chǔ)上，探討研究城市綠地的周長和面積以及表征參數(shù)對綠地降溫強度和范圍的綜合影響，以期進(jìn)一步揭示綠地降溫規(guī)律及機制。

1 研究地區(qū)與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本研究選取2014年10月15日和2015年1月19日的Landsat 8多光譜和熱紅外波段影像，成像時云量為0%，地面特征清晰。2014年10月15日，最高氣溫30 ℃，最低氣溫17 ℃，代表秋季；2015年1月19日，最高氣溫20 ℃，最低氣溫8 ℃，代表冬季。遙感影像處理利用遙感圖像處理軟件平臺ENVI 5.1，以及地理信息系統(tǒng)軟件平臺ArcGIS 10.0。其中，利用ENVI 5.1對熱紅外波段除外的其它波段進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正。

1.2 地表參數(shù)的提取

基于Landsat 8遙感影像，提取的地表參數(shù)包括植被覆蓋度(fv)、減化比值植被指數(shù)(RSR)、歸一化濕度指數(shù)(NDMI)以及地表溫度(LST)等。其中，fv可綜合反映不同像元內(nèi)植被生長狀況、覆蓋類型及其狀態(tài)等；NDMI往往是城市下墊面性質(zhì)變化的綜合反映，是與城市熱島調(diào)控有關(guān)重要解釋性指標(biāo)；RSR是綜合了植被結(jié)構(gòu)和地表濕地的植被指數(shù)，其與城市熱島的調(diào)控密切相關(guān)。相應(yīng)的提取方法見表1。

表1 城市主要地表參數(shù)的提取公式Table 1 Retrieval formula of land surface parameters in urban regions

表中公式符號含義為，ρmir表示中紅外波段反射率(即Landsat 8多光譜波段第7波段)，ρnir表示近紅外波段反射率(即Landsat 8多光譜波段第5波段)，ρr ed是紅光波段反射率(即Landsat 8多光譜波段第4波段)，ρmir·max和ρmir · min分別表示中紅外波段反射率的最大值和最小值；NDVImax和NDVImin分別表示完全植被覆蓋像元和裸土像元的歸一化植被指數(shù)的最大值和最小值；Lλ為下墊面的輻射值，QDN為Landsat 8熱紅外波段第10波段灰度值；K1和K2為發(fā)射前預(yù)設(shè)常量，其值分別為774.89 W·m-2·sr-1·μm-1和1 321.08 K；λ為熱紅外波段的中心波長，取值10.9 μm；ρ=0.014 38 m·K；ε為地物比輻射率。

將反演出的秋冬季節(jié)城市地表溫度按照均值-標(biāo)準(zhǔn)差法，根據(jù)相應(yīng)季節(jié)地表溫度的均值-標(biāo)準(zhǔn)差將研究區(qū)的地表溫度按等級分為高溫區(qū)、次高溫區(qū)、中溫區(qū)、次中溫區(qū)和低溫區(qū)五大類。

1.3 城市綠地選取、緩沖區(qū)與公里格網(wǎng)溫度效應(yīng)分析

為全面分析秋冬季節(jié)城市植被覆蓋度、RSR、NDMI以及城市綠地面積和周長對熱島效應(yīng)調(diào)控功能的影響，本研究利用Google Earth遴選出城市建成區(qū)內(nèi)面積大于500 m2的公園，共計95個(如圖1)，并利用GIS計算出所有選取城市綠地面積和周長，定量研究城市綠地面積和周長變化對其熱島效應(yīng)調(diào)控功能的影響，并結(jié)合GIS技術(shù)，分別對每一城市綠地設(shè)置100，200，……，800 m的緩沖區(qū)，提取緩沖區(qū)內(nèi)的地表溫度，定量分析城市綠地對周圍熱環(huán)境的調(diào)控作用。同時，利用GIS設(shè)置1 km×1 km的網(wǎng)格，并提取每個方格內(nèi)的植被覆蓋度、RSR和NDMI以及地表溫度等數(shù)據(jù)，分析其與地表溫度的定量關(guān)系。

圖1 廣州選取的研究綠地斑塊分布圖Fig.1 Distribution of studied green spaces in Guangzhou

2 結(jié)果與分析

2.1 秋冬季節(jié)地表溫度變化

從圖2和表2可以看到，相比冬季，廣州市秋季的熱島強度與高溫區(qū)分布面積均呈現(xiàn)增大趨勢。秋季平均地表溫度和最高地表溫度分別為24.13 ℃和42.04 ℃；冬季平均地表溫度和最高地表溫度分別為15.48 ℃和33.80 ℃。與冬季相比，秋季高溫區(qū)面積大幅增加56.99%，次高溫區(qū)面積增長6.18%，而低溫區(qū)大幅減少66.54%，這在一定程度說明隨著大氣溫度的升高將加劇城市熱島強度和范圍。在上海、北京和武漢的相關(guān)研究結(jié)果也表明，城市熱島強度和范圍具有顯著的季節(jié)差異性[22-24]，并且北方城市冬季熱島效應(yīng)通常不明顯[16]。影響廣州市秋冬季節(jié)熱島強度和范圍差異的因素主要有兩方面，一方面是秋冬季節(jié)光照強度的差異，導(dǎo)致城區(qū)和郊區(qū)下墊面增溫效果的不同[25]。相比冬季，廣州市秋季具有較高的光照強度和氣溫，具有低植被覆蓋、弱透水性的城區(qū)下墊面熱慣性小，導(dǎo)致秋季城區(qū)增溫效果更加明顯；同時，具有高植被覆蓋度、高土壤含水量的郊區(qū)下墊面熱慣性大，氣溫和光照強度增加時可在一定程度上強化植被的光合作用以及蒸騰和蒸散過程，使得秋季郊區(qū)的降溫效果強于冬季。另一方面，廣州市人為熱排放也會對熱島強度產(chǎn)生影響[22]。10月份秋季的廣州天氣依然相對炎熱，加上城市熱島效應(yīng)的強化作用，一定程度增加了居民和第三產(chǎn)業(yè)空調(diào)的使用率，引起人為熱排放增加，進(jìn)而導(dǎo)致城區(qū)和郊區(qū)的溫度差異增強[24]。

圖2 秋季和冬季地表溫度空間分布Fig.2 Spatial distribution of land surface temperature in both autumn and winter

溫度等級秋季面積/km2比例/%冬季面積/km2比例/%低溫區(qū)64.83 0.87 193.26 2.60次中溫區(qū)883.49 11.88 859.19 11.56中溫區(qū)5 223.37 70.26 5 289.85 71.15次高溫區(qū)945.02 12.71889.93 11.97高溫區(qū)317.70 4.27 202.18 2.72

2.2 秋冬季節(jié)城市地表參數(shù)間的相關(guān)性

城市植被具有顯著的增濕降溫作用，是調(diào)節(jié)城市熱環(huán)境的關(guān)鍵生物要素。國內(nèi)外學(xué)者主要根據(jù)NDVI、植被覆蓋度與地表溫度間的相關(guān)性，分析植被對城市熱環(huán)境的調(diào)控功能[12, 26-27]?？傮w而言，NDVI、植被覆蓋度與地表溫度間負(fù)相關(guān)，即當(dāng)區(qū)域植被覆蓋度升高時，地表溫度下降。本研究結(jié)果也證實，研究區(qū)域植被覆蓋度與地表溫度間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(圖3和表3)。然而，植被覆蓋度與地表溫度間相關(guān)性存在明顯的季節(jié)性差異。與冬季相比，秋季植被覆蓋度與地表溫度間有更強的線性擬合關(guān)系，秋季的決定系數(shù)值是冬季的1.8倍，且秋季線性擬合關(guān)系的斜率較大，這表明秋季植被降溫功能較強。當(dāng)秋季和冬季的區(qū)域植被覆蓋度均提高10個百分點時，地表溫度可分別下降0.742 ℃和0.454 ℃。潘竟虎和李瑤同樣發(fā)現(xiàn)[28]，相比冬季，蘭州中心城區(qū)秋季NDVI與地表溫度具有較高的線性擬合關(guān)系。

圖3 秋冬季節(jié)地表參數(shù)與地表溫度的擬合關(guān)系Fig.3 Fitting relationships between retrieved land surface parameters and temperature in both autumn and winter

RSR是綜合了植被結(jié)構(gòu)和濕度信息的綜合性植被指數(shù)，其與植被覆蓋度間顯著正相關(guān)，秋冬季節(jié)RSR與植被覆蓋度間的相關(guān)系數(shù)均超過0.9(表3)。然而，RSR與地表溫度之間并非簡單的線性關(guān)系，而是呈顯著的非線性負(fù)相關(guān)關(guān)系，且當(dāng)RSR增長到一定程度時，地表溫度隨RSR增加而降低的幅度趨于0，即出現(xiàn)植被降溫效應(yīng)的“飽和現(xiàn)象”，該研究結(jié)果與王偉等人在南京的研究結(jié)果基本一致[13]。這說明當(dāng)在城市建成區(qū)植被稀疏區(qū)域提高植被覆蓋度可有效降低地表溫度，但在公園綠地等植被茂密區(qū)域繼續(xù)提高植被覆蓋度可能對地表溫度的調(diào)控效果相對較差[29]。從秋季和冬季的對數(shù)函數(shù)擬合關(guān)系看(圖3)，秋季同樣具有較好的回歸擬合關(guān)系，其決定系數(shù)是冬季的1.76倍，且秋季植被降溫效應(yīng)“飽和點”的RSR值較大。

NDMI與植被覆蓋度、RSR具有顯著的相關(guān)關(guān)系，且NDMI與地表溫度間具有更強的相關(guān)性和線性擬合關(guān)系(圖3和表3)。相關(guān)分析同樣發(fā)現(xiàn)在各類地表參數(shù)中，NDMI對地表溫度的解釋程度高且最穩(wěn)健[30]，這主要是由于NDMI同時受到植被蒸騰和蒸散作用、以及水體和土壤水分蒸發(fā)作用的綜合影響。比如，基于SEBAL模型的研究表明，武漢市地表溫度和蒸散之間存在負(fù)相關(guān)的線性關(guān)系，說明綠地和水體的蒸散作用對城市熱島有較好的調(diào)節(jié)作用[31]。值得注意的是，NDMI對地表溫度的影響存在季節(jié)性差異。相比冬季，秋季NDMI與地表溫度間的相關(guān)系數(shù)、線性擬合的決定系數(shù)和斜率均較大。

表3 秋冬季節(jié)地表溫度、植被覆蓋度、NDMI和RSR之間的相關(guān)性1)Table 3 Correlation coefficients among land surface temperature, vegetation cover, NDMI and RSR in autumn and winter

1)**P<0.01;*P<0.05

2.3 秋冬季節(jié)城市綠地對周圍地表溫度的影響

綠地作為城市植被分布的集中區(qū)域，常作為城市“冷島”，其在熱環(huán)境調(diào)控中的作用明顯[32- 33]。利用GIS的緩沖區(qū)分析發(fā)現(xiàn)，城市綠地不論大小均對周圍環(huán)境地表溫度有顯著的影響，地表溫度與緩沖區(qū)距離間呈良好的指數(shù)函數(shù)關(guān)系，擬合的指數(shù)函數(shù)決定系數(shù)均大于0.9(圖4和表4)。但是，研究區(qū)域秋冬季節(jié)城市綠地對周圍地表溫度的影響范圍相對有限。總體上，當(dāng)城市綠地緩沖區(qū)距離超過300 m時，相應(yīng)緩沖區(qū)內(nèi)的地表溫度趨于恒定，即綠地對300 m以外周邊區(qū)域的熱環(huán)境調(diào)控作用有限。該研究結(jié)果與其它研究結(jié)果基本一致。比如，Jaganmohan等[34]研究發(fā)現(xiàn)，德國萊比錫市城市公園最大降溫效應(yīng)的影響距離可達(dá)到391 m；Hamada和Ohta[35]研究表明，日本名古屋城市綠地降溫效應(yīng)的夜間影響距離為200～300 m，而夏季白天可超過300 m，但影響距離不超過500 m。但值得注意的是，秋冬季節(jié)城市綠地對周圍熱環(huán)境的調(diào)控功能存在明顯差異。其中，秋季綠地內(nèi)外地表溫度差為1.49～3.16 ℃；冬季綠地內(nèi)外地表溫度差為0.61～1.59 ℃。由于秋季綠地周圍地表溫度更高，綠地的降溫效應(yīng)越強[14]，因此秋季城市綠地內(nèi)外地表溫度差大于冬季。

表4 秋冬季節(jié)不同大小的城市綠地對周圍地表溫度影響的指數(shù)函數(shù)擬合關(guān)系1)Table 4 Exponential function relationships between land surface temperature and distance of buffer zones for various-size green spaces in both autumn and winter

1)y為地表溫度，x為距離

圖4 秋冬季節(jié)所有城市綠地對周圍地表溫度指數(shù)函數(shù)擬合關(guān)系Fig.4 Exponential function relationships between land surface temperature and distance of buffer zones for all green spaces in both autumn and winter

2.4 秋冬季節(jié)綠地屬性參數(shù)與地表溫度間的相關(guān)性

近年來，研究者重點關(guān)注了城市公園面積、周長和土地利用格局對熱環(huán)境調(diào)控功能的重要影響。比如，Xu等[1]發(fā)現(xiàn)，公園地表溫度與其面積負(fù)相關(guān)，公園內(nèi)水面面積比例和林地聚集度是影響其地表溫度的關(guān)鍵；Peng等[16]研究結(jié)果表明，當(dāng)林地、耕地、城市綠地和水體等生態(tài)用地面積比例超過70%時，降溫效果最明顯；袁振等[36]發(fā)現(xiàn)，城市綠地面積和周長與地表溫度顯著負(fù)相關(guān)。大量實測研究也證實，城市綠地面積和周長對其降溫效應(yīng)具有關(guān)鍵影響[14]。本研究亦發(fā)現(xiàn)，秋冬季城市綠地面積和周長與其地表溫度間均負(fù)相關(guān)，但綠地面積和周長變化對周圍溫度的調(diào)控功能存在季節(jié)性差異(表5和表6)。其中，秋季綠地面積與內(nèi)外累積溫差間顯著正相關(guān)，但綠地周長與內(nèi)外累積溫差相關(guān)性不顯著；冬季綠地面積和周長與內(nèi)外累積溫差間相關(guān)性均不顯著。該結(jié)果表明：在氣溫較高的秋季，大面積城市綠地利于發(fā)揮綠地“冷島”效應(yīng)。同時，與冬季相比，秋季城市綠地面積和周長與綠地內(nèi)部地表溫度間的相關(guān)系數(shù)較小，這可能是由于秋季綠地內(nèi)外溫差較大，綠地對周圍環(huán)境溫度的降溫效應(yīng)更加明顯，導(dǎo)致內(nèi)部環(huán)境溫度的變異性增強。另外，本研究注意到城市綠地內(nèi)的植被覆蓋度、NDMI和RSR與內(nèi)部地表溫度間顯著負(fù)相關(guān)，且秋季相關(guān)系數(shù)大于冬季；秋冬季節(jié)綠地內(nèi)的植被覆蓋度、NDMI和RSR與內(nèi)外累積溫差間相關(guān)性不顯著。然而，該研究結(jié)果并不說明提高綠地內(nèi)部植被覆蓋度和濕度對提高綠地的降溫效應(yīng)沒有效果。從相關(guān)性來看，植被覆蓋度、RSR與綠地周長和面積顯著正相關(guān)，特別是秋季綠地內(nèi)部地表溫度、NDMI與內(nèi)外累積溫差間顯著相關(guān)，表明提高綠地植被覆蓋度和濕度可降低內(nèi)部地表溫度，從而間接影響周圍地表溫度。

表5 秋季綠地內(nèi)部屬性參數(shù)之間的相關(guān)性1)Table 5 Correlation coefficients between land surface temperature and attributes for various-size green spaces in autumn

1)**P<0.01;*P<0.05

表6 冬季綠地內(nèi)部屬性參數(shù)之間的相關(guān)性1)Table 6 Correlation coefficients between land surface temperature and attributes for various-size green spaces in winter

1)**P<0.01；*P<0.05

3 結(jié) 論

本研究以Landsat 8多光譜和熱紅外波段遙感影像為基礎(chǔ)，基于遙感和GIS技術(shù)分析廣州城市熱島效應(yīng)的秋冬季節(jié)性差異，定量研究秋冬季節(jié)地表參數(shù)如植被覆蓋度、RSR和NDMI變化對地表溫度的影響，探討秋冬季節(jié)城市綠地對熱環(huán)境調(diào)控功能的影響。研究發(fā)現(xiàn)：① 由于城郊下墊面性質(zhì)差異以及秋冬季節(jié)人為熱排放情況的不同，廣州市秋季的城市熱島強度和分布范圍均大于冬季。② 秋冬季節(jié)植被覆蓋度、RSR和NDMI均與地表溫度間顯著負(fù)相關(guān)。但是相比冬季，研究區(qū)秋季綠地植被仍處于生命活動旺盛期，綠地植被的光合作用、蒸騰和蒸散作用較強，導(dǎo)致秋季植被的降溫效應(yīng)更明顯，地表參數(shù)間相關(guān)性更好。值得注意的是，RSR與地表溫度呈對數(shù)函數(shù)關(guān)系，即在城市高植被覆蓋區(qū)降溫效應(yīng)可能出現(xiàn)“飽和現(xiàn)象”。② 綠地具有良好熱環(huán)境調(diào)節(jié)功能，綠地周長和面積與其自身地表溫度間顯著負(fù)相關(guān)，秋冬季節(jié)降溫效應(yīng)的影響距離為300 m左右。綠地周長和面積對熱環(huán)境的影響存在明顯的季節(jié)性差異，其中，冬季綠地周長和面積與地表溫度間相關(guān)性更好，但僅秋季綠地面積與內(nèi)外累積溫差間顯著正相關(guān)。綠地地表參數(shù)與地表溫度間顯著負(fù)相關(guān)，但除秋季綠地NDMI與內(nèi)外累積溫差間顯著相關(guān)外，其它地表參數(shù)與秋冬季節(jié)內(nèi)外累積溫度差之間的顯著性并不明顯，這一定程度說明綠地地表參數(shù)可能并不直接影響外部熱環(huán)境，而是通過影響綠地內(nèi)部環(huán)境溫度而間接影響周圍熱環(huán)境，比如當(dāng)綠地內(nèi)外地表溫度差增大時，將增強綠地內(nèi)外熱力交換作用，進(jìn)而降低周圍地表溫度。總體而言，在氣溫較高的季節(jié)，城市綠地在發(fā)揮降溫效應(yīng)、改善城市熱環(huán)境方面作用顯著。

然而，本研究尚存在以下不足：① 采用的遙感影像時間分辨率低，研究城市綠地降溫效應(yīng)所選擇的遙感影像僅代表某一時相內(nèi)的地表溫度特征。因此，選用單一時相的遙感影像反演不同季節(jié)地表溫度特征，具有片面性，可能對研究結(jié)果有一定的干擾。② 研究城市綠地內(nèi)部的空間異質(zhì)性對其熱環(huán)境調(diào)控功能影響時，僅選用了植被覆蓋度、NDMI和RSR等地表參數(shù)，忽略了綠地植物群落特征比如植物物種組成、喬灌草的比例和植物物種多樣性等因素的影響。③ 選用的NDMI和RSR等地表參數(shù)在現(xiàn)實綠地規(guī)劃中難以量化，僅能說明提高環(huán)境濕度和植被覆蓋利于發(fā)揮綠地“冷島”效應(yīng)，難以指導(dǎo)綠地的規(guī)劃建設(shè)實踐。