上海市城市化進(jìn)程中熱環(huán)境響應(yīng)的空間評(píng)價(jià)

錢(qián)敏蕾，徐藝揚(yáng)，李 響，蔡芫鑌，謝玉靜，王祥榮

（復(fù)旦大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程系，上海 200433）

上海市城市化進(jìn)程中熱環(huán)境響應(yīng)的空間評(píng)價(jià)

錢(qián)敏蕾，徐藝揚(yáng)，李 響，蔡芫鑌，謝玉靜，王祥榮*

（復(fù)旦大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程系，上海 200433）

利用Landsat TM/ETM+ 遙感數(shù)據(jù)解譯與反演得到上海市1997～2009年的土地利用/覆蓋類(lèi)型圖及熱島強(qiáng)度分布圖，并分析其演變趨勢(shì)，引入溫度-植被指數(shù)（TVX）并采用TVX空間法定量研究了以建設(shè)用地?cái)U(kuò)張、生態(tài)用地減少為特點(diǎn)的城市化過(guò)程引起的熱環(huán)境效應(yīng).研究表明，1997～2009年，上海市人口呈現(xiàn)從中心城至郊區(qū)的流動(dòng)趨勢(shì)；熱島強(qiáng)度分布與城市化建設(shè)密切相關(guān)，呈現(xiàn)“葫蘆串-葡萄串-攤大餅型”的蔓延模式；以犧牲生態(tài)用地為代價(jià)的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張?jiān)斐裳芯繀^(qū)域地表溫度的上升及植被覆蓋度的下降，其中林地減少所引起的熱環(huán)境效應(yīng)最大.研究可為城市規(guī)劃決策過(guò)程中不同城市化空間的拓展情景提供其可能的環(huán)境響應(yīng)結(jié)果，從而完善氣候變化適應(yīng)性對(duì)策，推進(jìn)城市生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展.

土地利用/覆蓋變化；人口；城市熱島；溫度植被指數(shù)；氣候變化；上海市

在城市化區(qū)域的人類(lèi)活動(dòng)過(guò)程中，人為主導(dǎo)的土地利用/覆蓋更替影響著城市生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能［1-2］，并對(duì)局部氣候產(chǎn)生著重大影響［3-4］.因此，對(duì)城市下墊面變化情況的正確評(píng)估也在城市規(guī)劃過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用［5］.土地格局的動(dòng)態(tài)演變導(dǎo)致的環(huán)境變化結(jié)果之一便是熱島的產(chǎn)生［6］.由于熱環(huán)境響應(yīng)是土地利用/覆蓋變化對(duì)城市生態(tài)環(huán)境影響的一個(gè)重要研究方面［7］，越來(lái)越多的學(xué)者投入到了對(duì)熱島現(xiàn)象的研究中，利用氣象站氣溫監(jiān)測(cè)資料以及使用不同分辨率的衛(wèi)星遙感圖像（如NOAA- AVHRR、MODIS、Landsat TM/ETM+、 ASTER等）來(lái)獲得不同時(shí)空尺度的熱島特征成為了城市熱島研究的主要技術(shù)手段［8-12］.

在全球氣候變化的大背景下，人作為城市化過(guò)程的主要驅(qū)使者，將受到越來(lái)越多的關(guān)注.為更全面地分析快速城市化進(jìn)程引發(fā)的土地利用變化及其熱環(huán)境響應(yīng)，需在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、自然三方面共同構(gòu)成的城市復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行全面考量，以豐富對(duì)城市局部氣候狀況的了解，并為城市規(guī)劃決策者提供科學(xué)的參考.

本文以快速城市化下的國(guó)際大都市上海為例，從時(shí)空尺度評(píng)估其在近十幾年來(lái)的土地格局演變、人口遷移狀況及熱島擴(kuò)散模式.另外，不同于以往普遍采用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，本文還引入了溫度-植被指數(shù)，采用TVX空間法來(lái)定量化研究土地利用/覆蓋變化所引起的熱環(huán)境動(dòng)態(tài)響應(yīng)，系統(tǒng)分析了研究區(qū)的生態(tài)過(guò)程及其氣候效應(yīng)，為在城市化進(jìn)程中適應(yīng)氣候變化尋求更好的對(duì)策.

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域

本文研究區(qū)為上海市陸域范圍，包括17個(gè)市轄區(qū)和1個(gè)縣（圖1）.自20世紀(jì)90年代以來(lái)，以浦東新區(qū)開(kāi)發(fā)開(kāi)放為標(biāo)志，上海加快了城市化建設(shè)的步伐，隨著總體規(guī)劃的實(shí)施，新城、新市鎮(zhèn)建設(shè)加速.為更好地分析上海城市化的拓展趨勢(shì)，本文以上海市外環(huán)線和郊環(huán)線為界，將研究區(qū)切割為3個(gè)一級(jí)子區(qū)，分別為：中心區(qū)：外環(huán)線以內(nèi)的區(qū)域，面積為662.94km2；近郊區(qū)：外環(huán)線和郊環(huán)線之間的區(qū)域，面積為2284.76km2；遠(yuǎn)郊區(qū)：郊環(huán)線以外的區(qū)域，面積為3616.01km2.

圖1 研究區(qū)域地理位置及范圍Fig.1 Location and scope of study area

經(jīng)外環(huán)線和郊環(huán)線的切割，上海市所轄18個(gè)區(qū)縣（以上海市域2009年前的區(qū)劃為準(zhǔn)）被割為37個(gè)小子區(qū)，定義其為二級(jí)子區(qū).

1.2 數(shù)據(jù)資料

本研究采用的數(shù)據(jù)資料主要包括遙感資料和人口統(tǒng)計(jì)資料.遙感數(shù)據(jù)為經(jīng)幾何校正和重采樣等預(yù)處理后的6幅上海地區(qū)Landsat TM/ETM+ 影像圖，其成像日期分別為1997年4月11日，1999年11月3日，2001年7月3日，2005年8月15日，2008年3月24日及2009年4月28日，影像質(zhì)量較好，研究區(qū)100%無(wú)云.本文以該數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行土地利用/覆蓋的分類(lèi)解譯及地表溫度的反演.人口統(tǒng)計(jì)資料為上海市1997年至2009年的各區(qū)縣人口數(shù)據(jù).輔助數(shù)據(jù)包括相應(yīng)研究年份的土地利用分類(lèi)矢量圖、上海市行政區(qū)邊界矢量圖和相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料等.

1.3 研究方法

圖2 研究流程示意Fig.2 Flow chart for analysis

1.3.1 土地利用/覆蓋分類(lèi) 為評(píng)估研究區(qū)域土地利用/覆蓋演變情況，依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 21010-2007）》，結(jié)合上海市土地資源的實(shí)際經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)、利用方式和覆被特征，將研究區(qū)的土地利用類(lèi)型劃分為：建設(shè)用地、林地、耕地、水域、裸地和灘涂共6大類(lèi).運(yùn)用監(jiān)督分類(lèi)法，依次采用評(píng)價(jià)模板、確立初步分類(lèi)結(jié)果、檢驗(yàn)分類(lèi)結(jié)果、分類(lèi)后處理等步驟進(jìn)行分類(lèi)，而后根據(jù)對(duì)研究區(qū)域的劃分方式生成不同類(lèi)型的掩膜，對(duì)分類(lèi)圖像進(jìn)行裁剪，得到各級(jí)子區(qū)的土地利用分類(lèi)圖.

1.3.2 地溫反演及熱島強(qiáng)度（UHII）分級(jí) 反演地表溫度（LST）并計(jì)算熱島強(qiáng)度以總結(jié)研究區(qū)間內(nèi)區(qū)域熱島擴(kuò)散模式.利用Landsat TM/ETM+影像反演地表溫度主要包括以下3個(gè)步驟：

1） 將熱紅外波段的灰度值DN值轉(zhuǎn)化為光譜輻射值，TM與ETM+數(shù)據(jù)的參數(shù)反演公式：

式中：Lλ為傳感器所接收到的輻射強(qiáng)度，mW/（cm2·sr·μm）.

2） 將衛(wèi)星觀測(cè)的輻射強(qiáng)度值轉(zhuǎn)化為亮溫值：

式中：TB為未經(jīng)過(guò)大氣校正象元亮度溫度，K； K1和K2為衛(wèi)星發(fā)射前的預(yù)設(shè)常量，對(duì)TM數(shù)據(jù)，+數(shù)據(jù)，K1=666.09mW/（cm2·sr·μm）， K2=1282.71K.

3） 根據(jù)地表真實(shí)情況對(duì)地表發(fā)射率進(jìn)行修正，校正后的地表溫度計(jì)算公式［15］為：

式中：λ為發(fā)射光譜的波長(zhǎng)，11.5μm；ρ = h×c/σ，為1.438×104MK；σ為玻爾茲曼常數(shù)，1.38×10-23J/K；h為普朗克常量，6.626×10-34Js；c為光速，2.998× 108m/s；ε為地表發(fā)射率，此處采用象元分解的方法，將研究區(qū)地表大體視為由自然表面、城鎮(zhèn)和水面構(gòu)成［16］.自然表面和城鎮(zhèn)象元的發(fā)射率可分別根據(jù)以下兩式進(jìn)行估算：

式中： εsurface和εbuild-up分別為自然和城鎮(zhèn)象元的發(fā)射率；Fr為植被覆蓋度；Rv、Rs、Rm分別為植被、裸土和建筑的溫度比率，可由下列經(jīng)驗(yàn)關(guān)系進(jìn)行估算：

式中：εv、εs和εm分別為植物、裸土和建筑在熱波段的發(fā)射率，依據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)［16］，分別取εv=0.968，εs=0.97215，εm=0.970.在地表相對(duì)較平整情況下，可取dε=0.對(duì)于地表水面象元，采用典型的水體在熱波段的輻射率賦值，即εwater=0.995.由此可得各類(lèi)型象元的發(fā)射率.

以上3個(gè)步驟可將象元灰度值轉(zhuǎn)化為地表溫度值，進(jìn)而計(jì)算熱島強(qiáng)度分布.本研究共定義2種熱島強(qiáng)度，分別為：ΔT1：中心城區(qū)與遠(yuǎn)郊區(qū)地表溫度之差；ΔT2：近郊區(qū)與遠(yuǎn)郊區(qū)地表溫度之差.根據(jù)熱島強(qiáng)度值的范圍，共劃分為5個(gè)強(qiáng)度等級(jí)，分別為：一級(jí)：ΔT≤0℃；二級(jí)：0℃＜ΔT≤1℃；三級(jí)：1℃＜ΔT≤2℃；四級(jí)：2℃＜ΔT≤3℃；五級(jí)： ΔT＞3℃；

1.3.3 人口規(guī)模計(jì)算 為更好地分析城市化過(guò)程中，上海市中心區(qū)、近郊區(qū)及遠(yuǎn)郊區(qū)的人口分布及流動(dòng)狀況，需對(duì)37個(gè)二級(jí)子區(qū)的人口規(guī)模進(jìn)行相應(yīng)估算.由于統(tǒng)計(jì)年鑒中僅對(duì)上海各區(qū)縣的年度人口密度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，假定居住人口皆分布在建設(shè)用地上，采用如下公式計(jì)算二級(jí)子區(qū)人口規(guī)模：

Population Size=ρ×（1+d）n×w1/w2（10）式中：Population Size為二級(jí)子區(qū)人口規(guī)模，人；ρ為二級(jí)子區(qū)所在區(qū)縣內(nèi)統(tǒng)計(jì)年鑒給出的人口密度，人/km2；d為人口密度月增長(zhǎng)率，%；n為遙感數(shù)據(jù)獲取月份與年末人口統(tǒng)計(jì)月份數(shù)之差；w1/w2為二級(jí)子區(qū)建設(shè)用地比例與該子區(qū)所在區(qū)縣建設(shè)用地比例的比值.

1.3.4 溫度植被指數(shù)（TVX）空間構(gòu)建 采用TVX空間法評(píng)估土地利用/覆蓋演替引起的城市熱環(huán)境響應(yīng).TVX是一種將象元地表溫度與植被指數(shù)（VI）繪制在散點(diǎn)圖中，以研究?jī)烧呦嗷リP(guān)系的多光譜方法［17-23］.Goward等［24］給出了溫度植被指數(shù)關(guān)系的潛在生物物理學(xué)意義，指出其關(guān)系是植被覆蓋調(diào)節(jié)表面輻射溫度的結(jié)果.Amiri［25］創(chuàng)新性地提出了將土地利用/覆蓋類(lèi)型作為基本分析單元，研究其聚類(lèi)點(diǎn)在TVX空間中的運(yùn)動(dòng)軌跡，以追蹤城市擴(kuò)張對(duì)地表溫度和植被覆蓋度的影響.與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法相比，TVX空間法可更直觀地認(rèn)識(shí)城市化進(jìn)程中的生態(tài)變化所引起的環(huán)境效應(yīng).

本研究中TVX空間法實(shí)施的具體步驟為：以地表溫度和植被指數(shù)分別作為橫、縱坐標(biāo)構(gòu)建TVX空間.為減少不確定性，選擇相隔年份時(shí)間較長(zhǎng)、且遙感影像獲取季節(jié)相同的1997年和2009年分別作為數(shù)據(jù)研究的起訖年，提取在此時(shí)間段內(nèi)由林地、耕地、水域轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的聚類(lèi)點(diǎn)，取各土地利用類(lèi)型聚類(lèi)點(diǎn)的初始和終點(diǎn)平均值，繪制其在TVX空間中的運(yùn)動(dòng)軌跡.該軌跡路徑的幅度可反映地表信息的改變所引起熱環(huán)境效應(yīng)的大小.

為使不同時(shí)相的數(shù)據(jù)具有較好的可比性，需對(duì)地表溫度采用如下公式進(jìn)行歸一化處理：

式中：T*為歸一化地表溫度；Ts為象元地表溫度；Tmax和Tmin分別表示研究區(qū)中地表溫度的最高與最低值.

本文所采用的植被指數(shù)為植被覆蓋度，首先須對(duì)歸一化植被指數(shù)（NDVI）進(jìn)行正規(guī)化［26］，其公式為：）

式中：N*為經(jīng)正規(guī)化處理的象元NDVI值；NDVIS和NDVI0分別為茂密植被覆蓋和完全裸土象元的NDVI值，此處取影像中NDVI的最大和最小值.

植被覆蓋度（Fr）的計(jì)算公式為：

2 結(jié)果與討論

2.1 土地?cái)U(kuò)張與人口分布的時(shí)空動(dòng)態(tài)

圖3為1997年到2009年期間上海市土地利用/覆蓋類(lèi)型的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化圖，結(jié)合圖4可以看出，研究區(qū)間內(nèi)的建設(shè)用地面積比例顯著提高，而林地、耕地、水域比例有不同幅度的減少.顯然，建設(shè)用地的迅速擴(kuò)張?jiān)斐筛黝?lèi)生態(tài)用地被蠶食.根據(jù)研究結(jié)果，從1997年到2009年，上海地區(qū)的建成區(qū)擴(kuò)張主要發(fā)生在中心城邊緣地區(qū)以及嘉定、松江和青浦等新城區(qū)域，原耕地和林地領(lǐng)域是新建設(shè)用地生成的主要貢獻(xiàn)者，35.99%和24.59%的新生成建設(shè)用地是由耕地和林地轉(zhuǎn)化而來(lái)，其他土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的貢獻(xiàn)程度分別為：水域3.71%、裸地0.44%、灘涂0.59%，大量生態(tài)用地被新建設(shè)的商業(yè)區(qū)、居住區(qū)、工業(yè)區(qū)、交通走廊等建成區(qū)所占據(jù).

圖3 1997～2009年土地利用/覆蓋類(lèi)型Fig.3 Land use and land cover maps from 1997 to 2009

表1 各子區(qū)人口規(guī)模及各土地利用/覆蓋類(lèi)型增長(zhǎng)率（1997～2009）（%）Table 1 Growth rates for population size and land use and land cover classes in each sub-zone for the period 1997～2009（%）

圖4 其他土地利用/覆蓋類(lèi)型轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的比例（1997～2009年）Fig.4 Variation in rates of net conversion of other land use and land cover types to built-up land from 1997 to 2009

為更好地理解上海城鎮(zhèn)化過(guò)程中的土地?cái)U(kuò)張與人口流動(dòng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，本文進(jìn)一步研究了3個(gè)一級(jí)子區(qū)內(nèi)建設(shè)用地、林地、耕地、水域面積以及人口規(guī)模的增長(zhǎng)率（表1）.從表1中可看出，上海市中心城區(qū)人口規(guī)模在研究區(qū)間內(nèi)（除1999年至2001年）持續(xù)下降，2001年后下降最為迅猛，人口從1997年至2009年共減少了21.52%；近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)的人口在2001年以后基本保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，尤其是近郊區(qū)，人口增長(zhǎng)迅速，從1997年的279.27萬(wàn)人增長(zhǎng)到2009年的922.10萬(wàn)人.從各時(shí)間段內(nèi)的人口規(guī)模變化情況可以看出全市人口從中心城區(qū)向近郊、遠(yuǎn)郊區(qū)遷移擴(kuò)散的趨勢(shì)，這與中心城區(qū)近幾年的功能置換和城市邊緣地區(qū)住宅及工業(yè)用地的大規(guī)模建設(shè)密切相關(guān)［27］.

各子區(qū)間內(nèi)的建設(shè)用地規(guī)模在研究時(shí)段內(nèi)基本保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，從1997至2009年的增長(zhǎng)幅度大小依次為近郊區(qū)42.97%、遠(yuǎn)郊區(qū)24.14%、中心城區(qū)10.47%.林地、水域和耕地等生態(tài)用地規(guī)模在這3個(gè)子區(qū)內(nèi)皆有不同程度的下降，其中，近郊區(qū)林地和耕地比例下降最大，位于城市邊緣區(qū)和郊區(qū)的生態(tài)用地大多被城市建設(shè)的不透水表面所代替.

2.2 熱島分布特征及擴(kuò)散模式

1997至2009年研究區(qū)域熱島強(qiáng)度的分布狀況見(jiàn)圖5.經(jīng)與研究區(qū)域內(nèi)氣象站相應(yīng)時(shí)段內(nèi)地表溫度測(cè)量值對(duì)比，測(cè)量點(diǎn)所在二級(jí)子區(qū)的平均地表反演溫度值與實(shí)測(cè)地表溫度的誤差不超過(guò)1.5℃.結(jié)合土地利用/覆蓋類(lèi)型圖可看出，熱島強(qiáng)度較強(qiáng)的區(qū)域通常具有較高的建設(shè)用地比例，如中心城區(qū)、城區(qū)邊緣及新城區(qū)域；而林地、耕地和水域比例較高的區(qū)域則呈現(xiàn)出較低的熱島強(qiáng)度.通過(guò)計(jì)算各子區(qū)平均地表溫度可看出，在研究區(qū)間內(nèi)的多數(shù)年份，地表溫度呈現(xiàn)出中心-近郊-遠(yuǎn)郊的梯度趨勢(shì)（圖6）；而通過(guò)1999年11月3日和2008年3月24日的遙感影像反演出的地溫，近郊區(qū)的平均地表溫度則高于中心區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)，這與其遙感影像的獲取季節(jié)有關(guān)：Zhang等［28］和Meng等［29］研究發(fā)現(xiàn)，在溫度較低的秋冬和早春季節(jié)，中心區(qū)（或城區(qū)邊緣）的高溫區(qū)面積會(huì)減小，其與郊區(qū)地溫之差也隨之減小，甚至出現(xiàn)中心區(qū)（城區(qū)邊緣）平均地溫低于郊區(qū)地溫的現(xiàn)象，究其原因，其一是由于建成區(qū)密集的市區(qū)受季節(jié)變化及人為排熱影響，呈現(xiàn)出高溫季節(jié)地溫較高，低溫季節(jié)溫度較低的特征，而郊區(qū)的林地和水域面積比例較大，具有較大的熱容量，因此郊區(qū)地溫隨季節(jié)變化幅度較??；其二是由于低溫季節(jié)郊區(qū)因秋收會(huì)出現(xiàn)大量的裸露地表，天氣較干燥時(shí)，城區(qū)的不透水表面和郊區(qū)的裸露地表溫差較小，因此熱島現(xiàn)象不明顯.

為系統(tǒng)分析1997年至2009年上海市熱島擴(kuò)散的模式，假設(shè)熱島強(qiáng)度等級(jí)為四級(jí)（2℃＜ΔT≤3℃）和五級(jí)（ΔT＞3℃）的區(qū)域分別為次高溫區(qū)及高溫區(qū)，對(duì)熱島現(xiàn)象較明顯的1997、2001、2005、2009年的高溫區(qū)分布狀況進(jìn)行研究，可將其變化特征概括為以下幾種模式（圖7）.

圖5 上海市熱島強(qiáng)度分布（1997～2009年）Fig.5 Maps of changes to urban heat island intensity， expressed in terms of expected annual UHII （1997～2009）

2.2.1 “葫蘆串”模式 1997年，高溫區(qū)和次高溫區(qū)的面積比例分別為4.21%和7.10%（表2），其分布主要位于中心城區(qū)，并沿主城區(qū)周邊呈環(huán)狀結(jié)構(gòu)向外增長(zhǎng)，覆蓋到近郊區(qū)的嘉定、青浦、松江、南橋等新城，以及遠(yuǎn)郊區(qū)的崇明、金山、陳家鎮(zhèn)、楓涇鎮(zhèn)等新城和新鎮(zhèn).這些區(qū)域形成的熱島沿著中心城區(qū)與衛(wèi)星城鎮(zhèn)之間的主干道形成了“葫蘆串型”熱島分布模式.

2.2.2 “葡萄串”模式 2001年，高溫區(qū)及次高溫區(qū)比例有所上升，分別占總面積的4.35%和10.36%，其所覆蓋區(qū)域圍繞中心城區(qū)呈圈狀擴(kuò)散，并有明顯的北拓趨勢(shì)，隨著新城和新市鎮(zhèn)的不斷建設(shè)，原有的“葫蘆串”模式逐漸演變?yōu)椤捌咸汛蹦Ｊ?，北部的明珠湖、向化?zhèn)、鳳凰鎮(zhèn)，東部的惠南鎮(zhèn)、奉城鎮(zhèn)，西部的華新鎮(zhèn)、徐涇鎮(zhèn)，西南部的朱涇鎮(zhèn)等地區(qū)成為新的熱場(chǎng)分布點(diǎn).到了2005年，全市高溫區(qū)面積比例為3.17%，有所減少，這與2000至2004年期間上海大力加強(qiáng)綠化建設(shè)密切相關(guān)［27］.

2.2.3 “攤大餅”模式 到了2009年，全市高溫區(qū)和次高溫區(qū)呈現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)狀大面積擴(kuò)展趨勢(shì)，所占比例分別為12.61%和11.63%，散狀分布的熱中心遍布中心區(qū)、市區(qū)邊緣，并蔓延至郊區(qū)各衛(wèi)星城鎮(zhèn)，中心城區(qū)和郊區(qū)的熱場(chǎng)連成一體，形成“攤大餅”狀的發(fā)展趨勢(shì).

圖6 各子區(qū)平均地表溫度（1997～2009年）Fig.6 Average land surface temperatures of sub-zones from 1997 to 2009

圖7 熱島擴(kuò)散模式（1997～2009年）Fig.7 Distribution patterns for urban heat islands from 1997 to 2009

表2 各熱島強(qiáng)度等級(jí)所占比例（1997～2009）（%）Table 2 Urban heat island intensity percentages of each level between 1997 and 2009 （%）

2.3 TVX空間的演變

TVX空間內(nèi)的象元軌跡反映了城市化過(guò)程中土地利用/覆蓋變化所引起的熱環(huán)境響應(yīng).由于建設(shè)用地的擴(kuò)張所導(dǎo)致的土地利用類(lèi)型的時(shí)空演替，使TVX空間內(nèi)部分象元失去了其原始特征，開(kāi)始由“冷體”或“綠體”轉(zhuǎn)化為“熱體”.由上文得到，研究時(shí)段內(nèi)，全市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張占據(jù)了較多的耕地、林地和水域，故下文主要針對(duì)這3種土地利用類(lèi)型的變化進(jìn)行分析.通過(guò)1997年至2009年區(qū)域地類(lèi)轉(zhuǎn)變前后地表溫度和植被指數(shù)的前后對(duì)比，可以得出其中存在的“生態(tài)變化-環(huán)境響應(yīng)”機(jī)制.在城市化早期，林地和耕地的聚類(lèi)點(diǎn)主要位于TVX空間的左上角，對(duì)應(yīng)較高的植被指數(shù)和較低的地溫；水域主要位于空間的左下角，對(duì)應(yīng)較低的植被指數(shù)和地溫.隨著林地、耕地和水域被建設(shè)用地不斷侵占，被占用的土地利用類(lèi)型均沿其向量軌跡向空間右下角移動(dòng)，象元的終點(diǎn)位置具有低植被指數(shù)、高地表溫度的特征.各土地利用/覆蓋類(lèi)型的植被覆蓋度和地表溫度變化依次為，林地：ΔFr=-0.50，ΔT*=0.11；耕地：ΔFr= -0.43， ΔT*= 0.09；水域：ΔFr=-0.02， ΔT*=0.14（ΔFr為植被覆蓋度變化，ΔT*為地表溫度變化），表明城市化過(guò)程中，以犧牲生態(tài)用地為代價(jià)的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張導(dǎo)致了地表溫度的上升和植被覆蓋度的減小.

圖8 TVX空間及各地類(lèi)聚類(lèi)點(diǎn)變化矢量 （1997～2009）Fig.8 Change trajectory in the TVX space for the period 1997 to 2009

從象元的空間軌跡可以看出，由非建設(shè)用地轉(zhuǎn)變而成的建設(shè)用地，其熱環(huán)境和植被覆蓋特征也有所不同.由林地和耕地轉(zhuǎn)變而來(lái)的建設(shè)用地，綠色特征相對(duì)明顯；而由水體轉(zhuǎn)化而來(lái)的建設(shè)用地溫度相對(duì)較低，植被覆蓋度也偏低.因此各象元在進(jìn)行地類(lèi)轉(zhuǎn)化后，仍保留著較小部分的原始特征.

根據(jù)TVX空間內(nèi)的象元變化軌跡，計(jì)算其變化矢量幅度（表 3）.由于空間聚類(lèi)點(diǎn)的變化矢量中不僅包含了地類(lèi)變化所引起的熱環(huán)境響應(yīng)，還包括了由不同遙感影像獲取時(shí)間造成的不同光照、大氣、地表狀況等噪聲信息所引起的誤差，因此本研究從各土地利用/覆蓋類(lèi)型未變化部分的象元中選取了多個(gè)象元作為控制點(diǎn)來(lái)進(jìn)行分析［24］.在理想狀態(tài)下，控制點(diǎn)（林地-林地、耕地-耕地、水域-水域）的向量幅度大小應(yīng)接近為零，而其實(shí)際值卻遠(yuǎn)大于零（表 3），以這些控制點(diǎn)的變化矢量幅度作為區(qū)分某種地類(lèi)地表氣候狀況變化與否的閾值，大于該閾值則說(shuō)明地類(lèi)改變引起了熱環(huán)境特征的改變，在消除其不確定性后，不同土地利用/覆蓋類(lèi)型所引起的地表溫度和植被覆蓋度變化的大小不同，產(chǎn)生的氣候效應(yīng)也不同.變化向量幅度越大，由地類(lèi)改變引起的熱環(huán)境效應(yīng)也越大.各類(lèi)生態(tài)用地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，其變化幅度依次為：林地＞耕地＞水域，由此得出，生態(tài)用地的大規(guī)模減少使研究區(qū)域的地表溫度上升，由林地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地所引起的地表熱環(huán)境變化幅度最大.

表3 各土地類(lèi)型變化矢量幅度（1997~2009年）Table 3 Magnitude for change vectors to urban use from 1997 to 2009

TVX空間法的運(yùn)用可為城市化進(jìn)程中生態(tài)格局的現(xiàn)狀及其演變趨勢(shì)提供相應(yīng)的環(huán)境響應(yīng)結(jié)果.基于現(xiàn)有評(píng)價(jià)，后續(xù)可進(jìn)一步研究該空間中各象元內(nèi)部的景觀結(jié)構(gòu)組成和空間配置方式與城市地表特征的耦合關(guān)系，從而更有針對(duì)性地進(jìn)行城市生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施的合理配置，提出適應(yīng)氣候變化的城市可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃.

2.4 對(duì)城市規(guī)劃及適應(yīng)氣候變化的啟示

從上文分析可看出，在研究區(qū)間內(nèi)，上海市在城市化建設(shè)過(guò)程中，建設(shè)中心逐漸從中心城區(qū)急劇擴(kuò)張至近郊及遠(yuǎn)郊區(qū)，全市的熱中心也隨之從城區(qū)蔓延至郊區(qū)各新城及新市鎮(zhèn).自《總體規(guī)劃》實(shí)施以來(lái)，上海圍繞“現(xiàn)代化國(guó)際大都市”及“四個(gè)中心”的建設(shè)目標(biāo)［30］，逐步形成了“多軸、多層、多核”的市域空間布局結(jié)構(gòu).從“十五”期間的“一城九鎮(zhèn)”（指上海在“上海市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十個(gè)五年規(guī)劃”期間重點(diǎn)發(fā)展的1個(gè)新城和9個(gè)中心鎮(zhèn)，即松江新城和安亭、羅店、朱家角、楓涇、浦江、高橋、周浦、奉城、堡鎮(zhèn)9個(gè)鎮(zhèn)）.城鎮(zhèn)試點(diǎn)建設(shè)，到“十一五”規(guī)劃綱要中提出的“1966”（指《上海市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要（2006—2010年）》中提出的建設(shè)一批與上海國(guó)際大都市發(fā)展水平相適應(yīng)的新城、新市鎮(zhèn)（即1個(gè)中心城，9個(gè)新城，60個(gè)新市鎮(zhèn)，600個(gè)中心村）的城鎮(zhèn)體系規(guī)劃目標(biāo)）.城鎮(zhèn)規(guī)劃體系，新城、新市鎮(zhèn)的建設(shè)導(dǎo)致人口和建設(shè)用地在城區(qū)邊緣乃至郊區(qū)的集聚，郊區(qū)成為了推進(jìn)上海城鎮(zhèn)化的主要載體，疏散降低了中心城資源短缺的壓力，但同時(shí)也占用了大量的生態(tài)用地.雖然全市在2000年到2004年期間大規(guī)模的綠地建設(shè)在一定程度上減小了高溫區(qū)的范圍，但從2009年的熱島的多中心、大面積分布來(lái)看，僅靠綠化建設(shè)已遠(yuǎn)不足以抵消城市土地?cái)U(kuò)張?jiān)斐傻臒岘h(huán)境影響.根據(jù)《上海市城市總體規(guī)劃（1999-2020）實(shí)施評(píng)估研究報(bào)告》，至2011年，上海市新城和新市鎮(zhèn)的城鎮(zhèn)建設(shè)用地已達(dá)1839平方公里，遠(yuǎn)超過(guò)總體規(guī)劃900km2（至2020年）的發(fā)展目標(biāo)要求，但是中心城區(qū)周邊、各衛(wèi)星城鎮(zhèn)的大量建設(shè)用地?cái)U(kuò)張并未與生態(tài)環(huán)境的建設(shè)同步進(jìn)行，過(guò)快的建設(shè)用地增幅導(dǎo)致生態(tài)空間被進(jìn)一步蠶食，尤其是《總體規(guī)劃》中劃定的生態(tài)敏感區(qū)（佘山風(fēng)景區(qū)、崇明東灘鳥(niǎo)類(lèi)自然保護(hù)區(qū)、淀山湖自然保護(hù)區(qū)等）、建設(shè)敏感區(qū)（外環(huán)線外側(cè)5公里地帶、外環(huán)線以內(nèi)城鄉(xiāng)結(jié)合部地區(qū)）、楔形綠地等生態(tài)管控區(qū)域內(nèi)新增了大量建設(shè)用地，生態(tài)安全受到影響［31］.根據(jù)前文的研究，在TVX空間中，為各象元?jiǎng)?chuàng)造出接近其原始特征的生態(tài)條件，有利于維持地表熱特征，并抑制甚至逆轉(zhuǎn)“冷體”或“綠體”向“熱體”發(fā)展的變化趨勢(shì).林地、耕地、水體等生態(tài)空間的重要組成部分在維持區(qū)域小氣候、緩解熱島效應(yīng)方面發(fā)揮著重要的作用，城市規(guī)劃在提高城市綠化水平的同時(shí)，也不能忽略了對(duì)耕地、水體等生態(tài)用地的保護(hù)，應(yīng)將基本農(nóng)田保護(hù)、林業(yè)發(fā)展、水域保護(hù)等目標(biāo)有效整合到全市的總體規(guī)劃中，在規(guī)劃過(guò)程中預(yù)留足夠的生態(tài)空間，注重發(fā)揮其對(duì)城市的空間結(jié)構(gòu)的錨固和平衡作用；應(yīng)通過(guò)嚴(yán)格的用地管制，提高土地利用效率，控制建設(shè)用地的無(wú)序蔓延，同時(shí)推進(jìn)市域生態(tài)網(wǎng)絡(luò)空間體系建設(shè)，保障城市開(kāi)敞空間，以減緩熱島效應(yīng)，適應(yīng)氣候變化.

3 結(jié)論

3.1 1997年至2009年，上海市建設(shè)用地的迅速擴(kuò)張?jiān)斐筛黝?lèi)生態(tài)用地被蠶食，各土地利用/覆蓋類(lèi)型轉(zhuǎn)變?yōu)樾律山ㄔO(shè)用地的貢獻(xiàn)程度分別為：耕地35.99%、林地24.59%、水域3.71%、裸地0.44%、灘涂0.59%.中心區(qū)人口數(shù)量減少了21.52%，近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)人口規(guī)模分別增長(zhǎng)了16.06%和5.46%.

3.2 在研究時(shí)間段內(nèi)，研究區(qū)域地表溫度總體呈現(xiàn)出中心-近郊-遠(yuǎn)郊的梯度分布趨勢(shì)，高溫區(qū)和次高溫區(qū)面積比例從1997年的4.21%和 7.10%上升到2009年的12.61%和11.63%，對(duì)于特大城市上海，高熱島強(qiáng)度范圍分布與建設(shè)用地?cái)U(kuò)張區(qū)域基本一致，形成“葫蘆串-葡萄串-攤大餅型”熱島擴(kuò)散模式.

3.3 采用TVX空間法，分析得知各類(lèi)生態(tài)用地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地后引起城市地表溫度上升且植被覆蓋度下降，其造成的地表熱環(huán)境效應(yīng)大小依次為：林地（ΔFr=-0.50，ΔT*=0.11）＞耕地（ΔFr=-0.43， ΔT*=0.09）＞水域（ΔFr=-0.02， ΔT*=0.14）.后續(xù)可研究TVX空間中各象元內(nèi)部的景觀格局與城市地表特征的耦合關(guān)系，以提出更有針對(duì)性的城市氣候變化適應(yīng)性規(guī)劃.

3.4 須將基本農(nóng)田保護(hù)、林業(yè)發(fā)展、水域保護(hù)等目標(biāo)有效整合到全市的總體規(guī)劃中，在規(guī)劃過(guò)程中預(yù)留足夠的生態(tài)空間，通過(guò)嚴(yán)格的土地利用管制，提高土地利用效率，促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展.

［1］United Nations， Department of Economic and Social Affairs， Population Division. World Urbanization Prospects： The 2011 Revision ［R］. New York， 2012.

［2］Zhou W Q， Huang G L， Cadenasso M L. Does spatial configuration matter？ Understanding the effects of land cover pattern on land surface temperature in urban landscapes ［J］. Landscape and Urban Planning， 2011，102（1）：54-63.

［3］Lazzarini M， Marpu P R， Ghedira H. Temperature-land coverinteractions： The inversion of urban heat island phenomenon in desert city areas ［J］. Remote sensing of Environment， 2013，130：136-152.

［4］陸 燕，王勤耕，翟以然，等.長(zhǎng)江三角洲城市群人為熱排放特征研究 ［J］. 中國(guó)環(huán)境科學(xué)， 2014，34（2）：295-301.

［5］Jensen J R， Cowen D C. Remote sensing of urban suburban infrastructure and socio-economic attributes ［J］. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing， 1999，65（5）：611-622.

［6］Oke T R. The energetic basis of the urban heat-island ［J］. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society， 1982，108（455）：1-24.

［7］張新樂(lè)，張樹(shù)文，李 穎，等.土地利用類(lèi)型及其格局變化的熱環(huán)境效應(yīng)——以哈爾濱市為例 ［J］. 中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)，2008，25（6）：756-763.

［8］Roth M， Oke T R， Emery W J. Satellite derived urban heat islands from three coastal cities and the utilisation of such data in urban climatology ［J］. International Journal of Remote Sensing， 1989，10：1699-1720.

［9］Cheval S， Dumitrescu A. The July urban heat island of Bucharest as derived from modis images ［J］. Theoretical and Applied Climatology， 2009，96（1）：145-153.

［10］Yuan F， Bauer M E. Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery ［J］. Remote sensing of Environment， 2007，106（3）：375-386.

［11］Pu R L， Gong P， Michishita R， et al. Assessment of multi- resolution and multi-sensor data for urban surface temperature retrieval ［J］. Remote sensing of Environment， 2006，104（2SI）：211-225.

［12］徐涵秋.區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的遙感評(píng)價(jià)指數(shù) ［J］. 中國(guó)環(huán)境科學(xué)， 2013，33（5）：889-897.

［13］覃志豪， Zhang Ming hua， Arnon Karnieli，等.用陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法 ［J］. 地理學(xué)報(bào)， 2001，56（4）：456-466.

［14］Weng Q， Lu D， Schubring J. Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies ［J］. Remote sensing of Environment， 2004，89（4）：467-483.

［15］Artis D A， Carnahan W H. Survey of emissivity variability in thermography of urban areas ［J］. Remote sensing of Environment， 1982，12（4）：313-329.

［16］覃志豪，李文娟，徐 斌，等.陸地衛(wèi)星TM6波段范圍內(nèi)地表比輻射率的估計(jì) ［J］. 國(guó)土資源遙感， 2004，03：28-32+36-41+74.

［17］Houldcroft C. Thermal remote sensing in land surface processing［J］. Environment and Planning B - Planning & Design， 2005， 32（6）：928-929.

［18］Gillies R R， Carlson T N. Thermal remote-sensing of surface soil-water content with partial vegetation cover for incorporation into climate-models ［J］. Journal of Applied Meteorology， 1995， 34（4）：745-756.

［19］Carlson T N， Gillies R R， Perry E M. A method to make use of thermal infrared temperature and NDVI measurements to infer surface soil water content and fractional vegetation cover ［J］. Remote Sensing Reviews， 1994，9：161-173.

［20］Moran M S. Estimating crop water-deficit using the relation between surface-air temperature and spectral vegetation index ［J］. Remote sensing of Environment， 1994，49（3）：246-263.

［21］Ridd M K. Exploring a V-I-S （vegetation-impervious surfacesoil） model for urban ecosystem analysis through remotesensing-comparative anatomy for cities ［J］. International Journal of Remote Sensing， 1995，16（12）：2165-2185.

［22］Lambin E F， Ehrlich D. The surface temperature-vegetation index space for land cover and land-cover change analysis ［J］. International Journal of Remote Sensing， 1996，17（3）：463-487.

［23］Carlson T N， Arthur S T. The impact of land use - land cover changes due to urbanization on surface microclimate and hydrology： a satellite perspective ［J］. Global and Planetary Change， 2000，25（1/2）：49-65.

［24］Goward S N， Xue Y K， Czajkowski K P. Evaluating land surface moisture conditions from the remotely sensed temperature/ vegetation index measurements - An exploration with the simplified simple biosphere model ［J］. Remote sensing of Environment， 2002，79（2/3）：225-242.

［25］Amiri R， Weng， Q H， Alimohammadi A. Spatial-temporal dynamics of land surface temperature in relation to fractional vegetation cover and land use/cover in the Tabriz urban area， Iran［J］. Remote sensing of Environment， 2009，113（12）：2606-2617.

［26］Gillies R R， Carlson T N， Gui J， et al. A verification of the ‘triangle' method for obtaining surface soil water content and energy fluxes from remote measurement of Normalized difference vegetation Index（NDVI） and surface radiant temperature ［J］. International Journal of Remote Sensing， 1997，18（15）：3145- 3166.

［27］陳命男，張 浩，唐靖寅，等.上海城市地表熱環(huán)境多時(shí)期遙感研究 ［J］. 中國(guó)環(huán)境科學(xué)， 2011，31（7）：1143-1151.

［28］Zhang H， Qi Z F， Ye X Y， et al. Analysis of land use/land cover change， population shift， and their effects on spatiotemporal patterns of urban heat islands in metropolitan Shanghai， China ［J］. Applied Geography， 2013，44：121-133.

［29］Meng F， Liu M. Remote-sensing image-based analysis of the patterns of urban heat islands in rapidly urbanizing Jinan， China ［J］. International Journal of Remote Sensing， 2013.34（24）：8838-8853.

［30］上海市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院.上海市城市總體規(guī)劃（1999-2020）［R］. 1999.

［31］上海市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院.上海市總體規(guī)劃實(shí)施評(píng)估 ［R］. 2013.

An assessment of spatial thermal environmental response to rapid urbanization of Shanghai.

QIAN Min-lei， XU Yi-yang， LI Xiang， CAI Yuan-bin， XIE Yu-jing， WANG Xiang-rong*
（Department of Environmental Science and Engineering， Fudan University， Shanghai 200433， China）.

China Environmental Science， 2015，35（2）：624～633

The Landsat TM/ETM+ images， from 1997to 2009， were used to analyze temporal changes of land use， land cover changes and urban heat island intensity. The relationship between temporal climatic variability and land use types was examined by an innovative construction of temperature vegetation index （TVX） space. Results show that Shanghai has undergone significant changes in land use and land cover over the study period. The land conversion， from forest land，farmland and water body to urban area， has led to the drastic increase of land surface temperature and the decline of fractional vegetation cover. The loss of forest land had the most serious climatic effect. Furthermore， the high-temperature region has expanded by different modes， from “Bottle Gourd Mode” to “Grape Bunch Mode” and to “Pancake mode” due to rapid urbanization and the population migration from city proper to rural areas. Our study could help urban planners and decision-makers to evaluate the environmental consequences of different land development scenarios， and identify portfolios of sustainable urban planning options for adapting to global environmental change.

land use and land cover change；population；urban heat island；temperature vegetation index；climate change；Shanghai

X16

A

1000-6923（2015）02-0624-10

錢(qián)敏蕾（1990-），女，江蘇常熟人，復(fù)旦大學(xué)碩士研究生，主要研究方向?yàn)槌鞘猩鷳B(tài)學(xué).

2014-06-10

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（13AZD075）

* 責(zé)任作者， 教授， xrxrwang@vip.sina.com