1990-2010年青島地區(qū)熱環(huán)境與土地利用變化的時空關(guān)系

馬安青, 馬冰然, 張 震, 邢容容, 余瑋瑋, 韋 婉, 孫 碩

(1.中國海洋大學 環(huán)境科學與工程學院, 山東 青島 266100; 2.中國科學院 寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所,

甘肅 蘭州 730000; 3.中國科學院大學, 北京 100049; 4.河北省地礦局 秦皇島礦產(chǎn)水文工程地質(zhì)大隊, 河北 秦皇島 066001)

1990-2010年青島地區(qū)熱環(huán)境與土地利用變化的時空關(guān)系

馬安青1, 馬冰然1, 張 震2,3, 邢容容4, 余瑋瑋1, 韋 婉1, 孫 碩1

(1.中國海洋大學 環(huán)境科學與工程學院, 山東 青島 266100; 2.中國科學院 寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所,

甘肅 蘭州 730000; 3.中國科學院大學, 北京 100049; 4.河北省地礦局 秦皇島礦產(chǎn)水文工程地質(zhì)大隊, 河北 秦皇島 066001)

摘要：[目的] 揭示青島地區(qū)熱環(huán)境與土地利用變化的時空關(guān)系，為青島市環(huán)境規(guī)劃與管理提供依據(jù)。 [方法] 利用Landsat TM/ETM+數(shù)據(jù)反演青島地區(qū)的地表溫度，解譯出土地利用類型，比較不同土地利用類型的溫度均值及標準差，計算熱環(huán)境影響指數(shù)，分析GIS重心軌跡。 [結(jié)果] 1990—2010年，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地和未利用土地的地表溫度最高，水域最低；耕地的熱效應貢獻度最大；未利用土地和城鄉(xiāng)、工礦、居民用地溫度超過平均溫度的地塊較多；耕地類型中高于平均溫度的地塊占區(qū)域總面積的比重較大；城鄉(xiāng)、工礦、居民用地中高于平均溫度的地塊占區(qū)域總面積的比重隨時間明顯增大；1990—2010年熱島重心一直向東北方向遷移，其中2000—2010年熱島重心遷移方向與城市重心遷移方向一致。 [結(jié)論] 青島地區(qū)熱環(huán)境與土地利用變化具有密切的關(guān)系，城市擴展逐漸成為熱島效應形成的主要原因。

關(guān)鍵詞：熱環(huán)境; 土地利用變化; 時空; 青島地區(qū)

青島市是中國首批沿海開放城市，是山東省經(jīng)濟發(fā)達城市。20世紀90年代以來，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市發(fā)展進入快速城市化階段。城鎮(zhèn)規(guī)模的急劇擴大，導致許多生態(tài)要素對此做出響應，典型的表現(xiàn)形式之一便是熱島效應。目前，關(guān)于青島地區(qū)的熱島效應，已進行了一些卓有成效的研究，如陳志梅等[1]利用1900—2002年的青島月平均氣象資料，分析了青島城市氣溫的變化，認為在近100 a來，青島市的城市氣溫呈顯著上升趨勢，特別是90年代以來的升溫趨勢非常顯著；龐華基等[2]利用百年氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)，認為青島市氣溫上升顯著，并有加強趨勢，城市擴展、人口增多、地面硬化以及污染的加重可能是主要原因；黃容等[3]利用城市尺度邊界層大氣數(shù)值模式模擬了青島環(huán)膠州灣地區(qū)草地變化對城市熱島效應與大氣擴散能力的影響。這些研究或基于豐富的氣象觀測數(shù)據(jù)對青島市氣溫演變進行了長時間序列的分析，或基于大氣數(shù)值模式，利用某些下墊面參數(shù)對青島市氣象模式進行模擬，從而對青島市城市熱環(huán)境的變遷進行了有益的探索。也有利用遙感數(shù)據(jù)對青島市城市地面熱場環(huán)境進行了反演研究[4-5]。但是，目前還沒有對青島地區(qū)熱環(huán)境與土地利用變化的時空關(guān)系分析的報道。因此，本研究采用Landsat TM/ETM+數(shù)據(jù)反演青島地區(qū)的地表溫度，分析不同時期青島地區(qū)熱環(huán)境與土地利用變化的時空關(guān)系，研究結(jié)果可為青島市環(huán)境規(guī)劃、管理等提供一定的支持和依據(jù)，也為沿海城市的發(fā)展起到一定的促進作用。

1研究區(qū)概況

青島市位于山東半島南端、黃海之濱，是副省級城市和全國5個計劃單列市之一，是中國重要沿海城市和國際著名港口城市。青島市下轄共有6個市轄區(qū)(市南區(qū)、市北區(qū)、李滄區(qū)、嶗山區(qū)、城陽區(qū)和黃島區(qū))和4個縣級市(膠州市、即墨市、平度市、萊西市)。因為平度市和萊西市與其他地區(qū)不處在同一景遙感圖像上，為了研究的方便和數(shù)據(jù)精確性，研究區(qū)暫不包括這2個市。因此研究區(qū)總體地理位置處于東經(jīng)119°56′—120°46′，北緯35°52′—36°29′。研究區(qū)面積6 402.46 km2，占青島市總面積的57.73%，人口672.97萬，占青島總?cè)丝诘?7.22%。研究區(qū)域溫度適中，氣溫升降平緩，空氣濕潤，四季分明，日溫差小，屬于溫帶季風性氣候，又具有海洋性氣候的特征。

2數(shù)據(jù)處理及分析方法

2.1　數(shù)據(jù)獲取與預處理

研究所采用的遙感數(shù)據(jù)分別為：1990年5月24號的Landsat TM數(shù)據(jù)、2000年9月8號Landsat TM數(shù)據(jù)、2010年9月12號Landsat ETM+數(shù)據(jù)，軌道號120/35，輔助數(shù)據(jù)為青島市行政邊界圖、青島市1∶5萬地形圖、青島市土地利用現(xiàn)狀圖、濱海土地利用數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)等。遙感圖像預處理在ENVI 4.8軟件支持下完成幾何糾正、重采樣、圖像裁剪等工作，對于2010年的Landsat ETM+數(shù)據(jù)還要進行去條帶處理。由于本研究的遙感影像獲取相對困難，1990年9月沒有合適的遙感影像，因此，選取1990年5月的遙感影像，而5月為夏初，9月為夏末，在氣候上具有一定的相似性，同時，下文的處理與討論所選用的方法也盡量避免不同時間可能帶來的誤差。

2.2　地表溫度反演

2.2.1亮度溫度計算在進行地表溫度反演時通常需要先進行亮度溫度的計算[6]，首先將熱紅外波段(TM或ETM+影像的第6波段)的DN數(shù)據(jù)按公式(1)轉(zhuǎn)化為大氣頂部的輻射亮度值，然后根據(jù)公式(2)計算亮度溫度。

L6=Lmin+(Lmax-Lmin)·DN/255

(1)

式中：L6——大氣頂部的輻射亮度值〔MW/(cm2·Sr)〕；Lmin，Lmax——傳感器各波段可探測的的最大和最小輻射亮度值〔MW/(cm2·Sr)〕，可從遙感影像數(shù)據(jù)的頭文件中獲取。對于Landsat TM影像，Lmax，Lmin取1.560和0.124 MW/(cm2·Sr)；對于Landsat ETM+影像，Lmax，Lmin取1.265和0.320 MW/(cm2·Sr)。

T6=K2/ln(K1/L6+1)

(2)

式中：T6——亮度溫度(K)；K1——預設(shè)量1〔MW/(cm2·Sr·μm)〕；K2——預設(shè)量2(Kelvin)，對于Landsat TM影像K1，K2分別取60.776 MW/(cm2·Sr·μm)和1 260.560 K；對Landsat ETM+影像K1，K2分別取66.609 MW/(cm2·Sr·μm)和1 282.710 K。

2.2.2單窗算法反演地表溫度采用覃志豪的單窗算法[7](mono-window algorithm)反演出地表溫度。其公式為：

TS={a6(1-C6-D6)+〔b6(1-C6-D6)+C6+D6〕T6-D6Ta}/C6

(3)

式中：Ts——地表溫度(K)；T6——亮度溫度(K)；Ta——大氣平均作用溫度(K)；a6——常量，取值為-67.355 351；b6——常量，取值為0.458 606；C6——中間變量，確定方法見公式(4)；D6——中間變量，確定方法見公式(5)。

C6=ε6τ6

(4)

式中：C6——中間變量；ε6——地表比輻射率；τ6——熱紅外波段的大氣透射率。

D6=(1-ε6)〔1+(1-ε6)τ6〕

(5)

式中：D6——中間變量；ε6——地表比輻射率；τ6——熱紅外波段的大氣透射率。

因此，只需要再確定大氣平均作用溫度Ta、大氣投射率τ6、地表比輻射率ε63個參數(shù)，確定過程為[8-10]：

(1) 大氣平均作用溫度(Ta)?？紤]到青島市的地理位置及遙感成像時間，采用公式(6)進行計算。

Ta=16.011 0+0.926 21T0

(6)

式中：Ta——大氣平均作用溫度(K)；T0——近地層(一般為2 m以內(nèi))大氣溫度(K)，本研究用青島市遙感成像當日的平均氣溫替代。

(2) 大氣投射率(τ6)。對于高氣溫，當大氣水分含量在0.4～1.6 g/cm2時，選擇公式(7)進行計算；當大氣水分含量在1.6～3.0 g/cm2時，選擇公式(8)計算。

τ6=0.974 290-0.080 07ω

(7)

式中：ω——大氣水分含量(g/cm2)，大氣水分含量ω可以通過與地面水汽壓之間的關(guān)系確定。

τ6=1.031 412-0.115 36ω

(8)

(3) 地表比輻射率(ε6)的估算。將地表劃分為水體、城鎮(zhèn)和自然表面3種類型，結(jié)合青島地區(qū)的實際特點，將水體像元的比輻射率賦值為0.995，自然表面按公式(9)計算。城鎮(zhèn)像元按公式(10)計算。

(9)

式中：ε6——地表比輻射率；Fv——植被覆蓋度，表示一個區(qū)域植被的茂密程度。 植被覆蓋度可以通過植被指數(shù)來計算，而植被指數(shù)可以通過Landsat TM/ETM+的第3和第4波段的反射率確定。

(10)

為了消除時間的影響，采用標準差分類法[11]對反演出的地表溫度圖像分別劃分地表溫度區(qū)間。根據(jù)反演的地表溫度平均值和標準差，在ENVI中采用密度分割的方法將整個區(qū)域的地表溫度分為7個溫度區(qū)間，分別為極低溫區(qū)、低溫區(qū)、較低溫區(qū)、中溫區(qū)、較高溫區(qū)、高溫區(qū)、極高溫區(qū)，溫度分布結(jié)果如附圖1所示，各時相溫度統(tǒng)計結(jié)果詳見表1。

表1　青島地區(qū)1990-2010年地表溫度統(tǒng)計　℃

2.3　土地利用分類

土地利用/覆蓋變化影響多種生態(tài)過程，可引起相應地區(qū)和周圍環(huán)境對這些變化的響應，進而對城市熱場環(huán)境格局進行影響。本研究進行土地利用/覆蓋分類采用的也是相應地表溫度反演采用的Landsat TM，ETM+遙感圖像，運用監(jiān)督分類和人工目視解譯相互結(jié)合的方法，將研究區(qū)域劃分為6種土地利用類型[12]：耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地、未利用土地。每期土地利用分類結(jié)果隨機選擇245個樣點，依據(jù)濱海土地利用數(shù)據(jù)、地形圖、土地利用現(xiàn)狀圖等數(shù)據(jù)及實地考察，確定每個樣點的實際地物類別，經(jīng)過計算，得到總體分類精度分別為88.16%，86.12%和89.39%。土地利用/覆蓋分類圖如附圖2所示，土地利用/覆蓋面積和比例統(tǒng)計情況詳見表2。

2.4　各土地利用類型的地表溫度統(tǒng)計

將1990,2000和2010年3期地表溫度分布圖和土地利用類型圖按年份分別進行疊置分析，經(jīng)過統(tǒng)計得到各土地利用類型的地表溫度統(tǒng)計值(包括平均值和標準差)，結(jié)果詳見表3。

2.5　不同土地利用類型熱環(huán)境的影響指數(shù)

只考慮地表溫度并不能完全反映不同土地利用類型對區(qū)域熱環(huán)境的影響，為此，繼續(xù)引入熱效應貢獻度指數(shù)(Hi)、熱單元權(quán)重指數(shù)(D1)和區(qū)域熱單元權(quán)重指數(shù)(D2)等概念[13-16]進一步分析。

表2　青島地區(qū)1990-2010年土地利用類型面積和比例統(tǒng)計

表3　不同土地利用類型的地表溫度統(tǒng)計　℃

所謂熱效應貢獻度指數(shù)(Hi)是指不同溫度的地類對區(qū)域平均溫度的影響程度，即對區(qū)域熱環(huán)境的貢獻，計算公式為：

(11)

式中：Hi——熱效應貢獻度指數(shù)；Hi′——初始熱效應貢獻度，計算方法見公式(12)。

(12)

式中：Tij——土地利用類型i中高于區(qū)域平均溫度的第j個像元的溫度(K)；Ta0——成像時區(qū)域的平均溫度(K)；ni——土地利用類型i中溫度高于區(qū)域平均溫度的像元數(shù)量；N——區(qū)域土地面積(用像元數(shù)表示)。

為了便于比較，在其基礎(chǔ)上進行了標準化計算，從而得到不同地類的熱效應貢獻度指數(shù)。

熱單元權(quán)重指數(shù)D1表示高于平均溫度的地塊在本土地利用類型中所占的比重，計算公式為：

D1=(ni/Ni)×100%

(13)

式中：Ni——土地利用類型i的面積(用像元數(shù)表示)。

區(qū)域熱單元權(quán)重指數(shù)D2表示高于平均溫度的地塊占區(qū)域土地總面積的比重，計算公式為：

D2=(ni/N)×100%

(14)

式中：ni——土地利用類型i中溫度高于區(qū)域平均溫度的像元數(shù)量。結(jié)果詳見表4。

表4　不同土地利用類型熱環(huán)境的影響指數(shù)　%

2.6　熱島重心軌跡分析

為了更直觀地表達青島城區(qū)擴展趨勢和城市熱島變化趨勢，通過熱島重心轉(zhuǎn)移情況與城區(qū)擴展重心轉(zhuǎn)移情況對比來分析。空間重心是描述地理對象空間的一個重要指標，某種斑塊第t年重心計算方法[17]為：

(15)

式中：Xt——某類斑塊第t年的重心橫坐標；n——該類斑塊第t年的斑塊總數(shù)；Cti——第t年該類斑塊第i個斑塊的面積(km2)；Xti——第t年該類斑塊中第i個斑塊幾何中心的橫坐標。

(16)

式中：Yt——某類斑塊第t年的重心縱坐標；n——該類斑塊第t年的斑塊總數(shù)；Cti——第t年該類斑塊第i個斑塊的面積(km2)；Yti——第t年該類斑塊中第i個斑塊幾何中心的縱坐標。

空間重心轉(zhuǎn)移距離計算公式為：

(17)

式中：Dt+1——從t年到t+1年空間重心轉(zhuǎn)移距離(km)；Xt+1，Yt+1——第t+1年的空間重心坐標；Xt，Yt——第t年的空間重心坐標。

本研究將較高溫區(qū)、高溫區(qū)和極高溫區(qū)加在一起算作熱島斑塊，求出1990—2010年3個時期的熱島重心，然后把城鄉(xiāng)、工礦、居民用地作為城市斑塊，求出1990—2010年3個時期的城市重心。

3討 論

3.1　不同土地利用類型的溫度均值及標準差比較分析

對表3中的均值進行比較，1990年研究區(qū)地表溫度序列為：未利用土地>城鄉(xiāng)、工礦、居民用地>草地>耕地>林地>水域；2000年研究區(qū)地表溫度序列為：城鄉(xiāng)、工礦、居民用地>未利用土地>草地>耕地>林地>水域；2010年研究區(qū)地表溫度序列為：城鄉(xiāng)、工礦、居民用地>未利用土地>耕地>草地>林地>水域。除1990年外，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地的平均地表溫度都是6種土地利用類型中最大的，即使是1990年，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地也僅僅排在未利用土地類型后面且平均值僅低0.52 ℃。青島市未利用土地主要以裸土地和裸巖石礫地等類型為主，并且地表溫度與植被覆蓋度一般呈負相關(guān)關(guān)系[5]，所以一般情況下裸土地的地表溫度都會較高。在1990年未利用土地排在第一位也是因為當時城市熱島效應還不明顯，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地的地表溫度也因此沒有成為所有一級土地利用類型中最高的。無論哪一年，水域的地表溫度都是所有一級土地利用類型中最低的，其次是林地，而草地和耕地的地表溫度在所有土地利用類型中都處在中間位置的，而且兩者之間的溫度差異不大。

對表3中的標準差進行比較，1990年排序為：林地>水域>未利用土地>草地>城鄉(xiāng)、工礦、居民用地>耕地；2000年順序為：林地>水域>城鄉(xiāng)、工礦、居民用地>未利用土地>草地>耕地；2010年順序為：城鄉(xiāng)、工礦、居民用地>水域>林地>未利用土地>草地>耕地。1990—2010年，耕地地表溫度的標準差在這6種土地類型中都是最低的，這個是主要是因為青島市耕地大多處在地勢平坦的地區(qū)，耕地作物類型單一且分布均勻；草地的地表溫度標準差相對于其他地區(qū)也比較小，這也是因為草地的均一性比較大；林地在1990和2000年標準差分別為3.30和2.64，是這兩年標準差最大的用地類型，這個主要是因為青島地區(qū)的林地都處在地勢比較復雜的山地、丘陵地帶，導致了林地分布和地表溫度分布的不均一性增大；水域在所有年份的地表溫度標準差都處在第2位的，因為在青島地區(qū)水域包括湖泊、水庫、河流和海水養(yǎng)殖區(qū)，因此水質(zhì)差異比較大；城鄉(xiāng)、工礦、居民用地的地表溫度標準差在1990和2000年的排序都比較靠后(標準差分別為2.05和2.06)，而2010年則為所有土地利用類型中標準差最大用地類型(標準差為2.54)，說明隨著青島市城市化的建設(shè)，青島城區(qū)面積不斷擴大，建筑類型種類增多，工礦企業(yè)也不斷增多，而帶來的城區(qū)建設(shè)復雜度增加。

3.2　不同土地利用類型的熱環(huán)境影響指數(shù)分析

根據(jù)表4，通過比較發(fā)現(xiàn)不同土地利用類型1990—2010年的熱效應貢獻度指數(shù)Hi排序情況都相同，均為耕地>城鄉(xiāng)、工礦、居民用地>草地>林地>水域>未利用土地。其中對青島地區(qū)熱貢獻度最大土地類型3個時期都是耕地，基本上都在70%左右，原因是耕地的面積最大，其高于平均溫度的像元數(shù)量也最多。耕地面積由1990年的72.36%到2010年69.65%(表2)，這在一定誤差范圍內(nèi)基本上與熱效應貢獻度保持一致。但是通過對比上面分析的各土地利用類型的地表溫度平均值排序發(fā)現(xiàn)，耕地只排在中間的位置，這也說明了地表溫度的平均值并不能完全反映不同土地利用類型對區(qū)域熱環(huán)境的影響。對青島地區(qū)熱效應貢獻度排在耕地之下的是城鄉(xiāng)、工礦、居民用地，且貢獻度不斷上升，從1990年的23.59%上升到2010年的29.06%，說明城鄉(xiāng)、工礦、居民用地面積不斷增大，人類活動的影響不斷增強。其他4種土地利用類型熱效應貢獻度都較小(均小于3%)，其中林地、草地和水體這三者在1990—2010年貢獻度值的總和不斷減小(4.87%，3.50%，1.38%)，這可能與區(qū)域平均溫度提高以及它們的面積減小有關(guān)，導致這,3者中高于區(qū)域平均溫度的像元減少。另一方面，將林地、草地、水體占研究區(qū)總面積的比例與這三者的熱效應貢獻度相比較發(fā)現(xiàn)，它們的面積并不小(表3，18.3%，19.01%，14.73%)，但熱效應貢獻度卻非常小，可見相對于面積，類型的貢獻更大，同時也說明林地、草地和水體對熱島效應具有反作用。為調(diào)節(jié)城市熱島效應，可以相應增加它們的面積。而未利用地雖然平均溫度較高，但由于其面積最小(其面積與其他用地類型相差1～2個數(shù)量級)，熱效應的貢獻也最小。

從不同土地利用類型的熱單元權(quán)重指數(shù)D1來看，一般未利用土地和城鄉(xiāng)、工礦、居民用地溫度超過平均溫度的地塊較多，林地、耕地和草地次之，水域較少，但2010年未利用土地溫度超過平均溫度的地塊下降到36.76%，小于耕地和草地，一方面是因為未利用土地的面積減少，另一方面因為城市建設(shè)導致城區(qū)附近的未利用土地面積減少，而這些地塊恰是受城市熱島效應的影響而接收熱傳導最多的地塊，而其他地塊處在非城區(qū)，所以未利用土地類型的熱單元權(quán)重指數(shù)D1逐漸減少。

區(qū)域熱單元權(quán)重指數(shù)D2表明耕地中高于平均溫度的地塊占區(qū)域總面積的比重較大，其次是城鄉(xiāng)、工礦、居民用地，然后分別是草地、林地、水域和未利用土地，這個順序跟熱效應貢獻度相同。1990—2010年，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地中高于平均溫度的地塊占區(qū)域總面積的比重明顯增大，從1990年的8.48%上升到2010年的21.00%。

3.3　城區(qū)擴展對熱島效應的影響

熱島重心是一直向東北方向遷移的，且1990—2000年遷移距離為21.17 km，2000—2010年遷移距離為6.74 km；城市重心1990—2000年是向西南方向遷移的，遷移距離為1.37 km，2000—2010年是向東北方向遷移的，遷移距離為1.79 km。1990—2000年城市重心擴展方向與熱島重心擴展方向不一致，主要是因為1990年的熱島效應不明顯，城市與郊區(qū)溫度差別并不大，甚至會出現(xiàn)郊區(qū)溫度大于城市的情況；而城市重心向西南方向轉(zhuǎn)移，說明這段時間黃島和膠南地區(qū)城市化發(fā)展速度比其他地區(qū)快一些。2000—2010年城市擴展方向與熱島擴展方向一致，但熱島重心擴展得更多，說明這段時期青島地區(qū)東北方向(即墨、城陽等地區(qū))的城市化速度比西南方向(膠南、黃島等地區(qū))更快一些。

4結(jié) 論

(1) 從平均溫度看，不同的地物類型其地表溫度不同，1990—2010年，水域的地表溫度最低，其次是林地，草地和耕地的地表溫度處在中間位置，未利用土地和城鄉(xiāng)、工礦、居民用地等類型的地表溫度最高。標準差的高低則反映了地物復雜性和均一性的高低。

(2) 從熱效應貢獻度Hi來看，1990—2010年，耕地的熱效應貢獻度最大，這與其面積較大有關(guān)，而對于林地、草地和水體來說，它們占有的面積并不小，但熱效應貢獻度卻很小，可見類型對溫度的貢獻更大；從不同土地利用類型的熱單元權(quán)重指數(shù)D1來看，一般未利用土地和城鄉(xiāng)、工礦、居民用地溫度超過平均溫度的地塊較多，林地、耕地和草地次之，水域較少。從區(qū)域熱單元權(quán)重指數(shù)D2來看，耕地中高于平均溫度的地塊占區(qū)域總面積的比重較大，其次是城鄉(xiāng)、工礦、居民用地。1990—2010年，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地中高于平均溫度的地塊占區(qū)域總面積的比重明顯增大。

(3) 青島地區(qū)的熱島重心是一直向東北方向遷移的；1990—2000年城市重心擴展方向與熱島方向不一致，說明1990年的熱島效應還不明顯；2000—2010年城市擴展方向與熱島擴展方向一致，但熱島重心擴展得更劇烈，說明該段時期青島東北方向的城市化速度比西南方向快。

(4) 青島地區(qū)土地利用類型和熱環(huán)境具有密切關(guān)系，城市擴展逐漸成為熱島效應的主要原因，需要進一步加強城市綠化和退耕還林等工作來緩解熱島效應。

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Spatiotemporal Relationship Between Thermal Environment and Land Use Changes from 1990 to 2010 in Qingdao Area

MA Anqing1, MA Bingran1, ZHANG Zhen2,3, XING Rongrong4, YU Weiwei1, WEI Wan1, SUN Shuo1

(1.CollegeofEnvironmentalScienceandEngineering,OceanUniversityofChina,Qingdao,Shandong266100,China; 2.ColdandAridRegionsEnvironmentalandEngineeringResearchInstitute,ChineseAcademyofSciences,Lanzhou,Gansu730000,China; 3.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China; 4.QinhuangdaoMineralResourcesandHydrogeologicalBrigade,HebeiGeologicalProspectingBureau,Qinhuangdao,Hebei066001,China)

Abstract：[Objective] This study aimed at revealing the relationship between thermal environment and land use changes in time and space in Qingdao area, in order to provide the basis for environmental planning and management. [Method] The Landsat TM/ETM+data were used to inverse the surface temperature and to interpret the land use types. The mean and standard deviation of temperature of different land use types were compared, the impact indies of heat environment were calculated and the GIS trajectory was analyzed.[Results] The type of unused land, urban, industrial, residential lands had the highest surface temperature among all the types of land use while water type had the lowest temperature from 1990 to 2010; cultivated land contributed most to the thermal effect; unused land, urban, industrial, residential lands had the most plots with higher temperature than the average; cultivated land plots in which temperature was higher than the average temperature, accounted for the most proportion of the total area; the proportion of urban, rural areas, industrial, residential lands which had higher temperature than the average increased obviously over time; the area of urban heat island migrated to northeast from 1990 to 2010, and from 2000 to 2010, urban heat island center and the city center migrated to the same direction.[Conclusion] Thermal environment and land use change of Qingdao area have a close relationship, and urban expansion has gradually become the main reason for the formation of the heat island effect.

Keywords:thermal environment; land use changes; time and space; Qingdao area

文獻標識碼：A

文章編號：1000-288X(2015)04-0182-06

中圖分類號：X87， F301

收稿日期：2014-05-06修回日期：2014-05-25

資助項目：我國近海海洋綜合調(diào)查與評價專項“山東江蘇海島海岸帶調(diào)查研究”(908-01-WY02)； 中國海洋大學本科生研究發(fā)展計劃項目(1312011015)

第一作者：馬安青(1970—),男(漢族),安徽省太和縣人,博士,講師,主要從事地理信息系統(tǒng)與遙感的應用研究。E-mail:anqing@ouc.edu.cn。