城市三維形態(tài)與熱環(huán)境的相關關系研究
——以大連市金普新區(qū)為例

王方雄，溫愛博

（1.遼寧師范大學遼寧省自然地理與空間信息科學重點實驗室，遼寧大連116029；2.遼寧師范大學城市與環(huán)境學院，遼寧大連116029）

城市三維形態(tài)與熱環(huán)境的相關關系研究
——以大連市金普新區(qū)為例

王方雄1，溫愛博2

（1.遼寧師范大學遼寧省自然地理與空間信息科學重點實驗室，遼寧大連116029；2.遼寧師范大學城市與環(huán)境學院，遼寧大連116029）

由城市各種實體空間結構所構成的三維形態(tài)是城市形態(tài)的重要組成部分。而城市的空間結構與城市空間環(huán)境的熱場分布也有著密不可分的關系。本文運用地理信息系統(tǒng)與遙感技術，獲取三維形態(tài)指標與地表溫度，對各因子進行回歸分析，建立城市空間形態(tài)熱場分布研究的回歸模型。分析了金普新區(qū)空間實體的占空度、錯落度、建筑密度等空間形態(tài)對城市亮度溫度的影響，發(fā)現(xiàn)占空度與城市亮溫成正相關并且相關性較高，綠化率與亮溫成負相關，而建筑密度與錯落度對城市熱場的影響較小。

城市三維形態(tài)；城市熱環(huán)境；遙感反演；UDEM

1　引言

城市空間形態(tài)與城市熱環(huán)境的相互關系是城市空間熱環(huán)境領域的一個熱點問題。陳明輝等通過對東莞市地表溫度反演數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)的研究了東莞市熱場空間分布的時空變化特征［1］；秦靜等以揚州中央城區(qū)數(shù)據(jù)為例，提出用三維盒維方法研究城市空間形態(tài)分維［2］；葛珊珊、湯國安等以南京老城區(qū)為例，利用城市數(shù)字高程模型（Urban Digital Elevation Model，Urban DEM）構建了城市集中特征、突變特征及空間差異性等城市三維形態(tài)指標，對城市三維形態(tài)進行了定量研究［3］。陳云浩等首次提出了利用熱力景觀觀點來研究城市熱力分布的空間格局，使傳統(tǒng)熱環(huán)境分布的定性研究進入到定量研究階段［4］。

目前關于城市熱環(huán)境的研究中常采用“對比法”和“相關系分析法”。本文從城市三維形態(tài)量化指標入手，運用回歸分析方法，探索城市空間三維形態(tài)與城市熱環(huán)境之間的關聯(lián)關系及影響機制，為城市空間布局與規(guī)劃提供科學依據(jù)。

2　研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

大連市金普新區(qū)是2014年6月成立的我國第10個國家級新區(qū)，也是東三省第一個國家級新區(qū)。其由金州區(qū)、開發(fā)區(qū)，普灣新區(qū)、保稅區(qū)共同組成，面積2299km2。

城市空間的三維形態(tài)指標與熱環(huán)境參數(shù)的提取以UDEM與Landsat8遙感影像作為基礎數(shù)據(jù)。研究區(qū)的UDEM來源于1：2000的地形圖與城市建筑數(shù)字線劃數(shù)據(jù)（2015年），建立三維場景UDEM模型（如圖1所示）。地表溫度數(shù)據(jù)利用Landsat8 TIRS反演計算獲取。

圖1　大連金普新區(qū)UDEM

圖2　地表溫度反演流程圖

3　研究方法

3.1城市地表溫度反演

Landsat 8搭載的熱紅外傳感器（TIRS）具有TIRS10和TIRS 11兩個波段。本文利用TIRS 10波段影像數(shù)據(jù)并采用嵌入COST算法的Landsat8大氣校正法進行地表溫度反演。其基本原理是從Landsat 8衛(wèi)星傳感器獲得的熱輻射總量中過濾大氣對地表熱輻射的影響，再將這一熱輻射強度轉化為對應的地表溫度。根據(jù)NASA公布的衛(wèi)星參數(shù)和*_MTL.txt元數(shù)據(jù)中各參數(shù)值以及公式1，在ENVI中運算得到地表溫度反演影像。計算流程見地表溫度反演流程圖（圖2）。

3.2城市三維形態(tài)指標選擇與計算

城市空間形態(tài)指標主要包括極值特征、集中特征、高差特征、組成特征、結構特征等。其中占空度、錯落度反映城市建筑的空間形態(tài)特性，建筑密度用來解釋研究區(qū)內建筑數(shù)量屬性即數(shù)量水平。為了研究城市空間形態(tài)與熱環(huán)境之間的關系，根據(jù)研究目的選擇并構建了建筑密度（X1）、綠化率（X4）兩個基本形態(tài)指標以及組成特征和高差特征中的占空度和錯落度兩個三維指標，各指標計算公式和數(shù)據(jù)來源見表1。

提取城市空間形態(tài)指標前，首先需確定空間統(tǒng)計單元，經(jīng)多次分析篩選，最終選擇100m x 100m作為本次研究的計算單元。依據(jù)表2中占空度的定義及占空度計算方法計算出每個建筑實體的占空度；由錯落度的定義出發(fā)，依據(jù)錯落度公式計算得出研究區(qū)域內建筑實體的錯落度；綠化率的獲取是利用ENVI軟件與landsat8數(shù)據(jù)計算得到NDVI值并統(tǒng)計計算單元內NDVI值的累積量，用以衡量綠化分布狀況。

3.3空間關系建模

式中的α為多元線性歸回方程相對于自變量Xn的斜率，β為y的截距。依據(jù)最小二乘法及公式1建立回歸模型：

4　結果與分析

從多元統(tǒng)計分析結果來看，城市空間實體的三維形態(tài)與城市局部熱環(huán)境之間存在著比較密切的聯(lián)系。本次研究所選擇的四個影響因子中，綠化率與地表溫度的關系最為密切，且成負相關關系。Weng等利用基于線性光譜混合分解模型研究發(fā)現(xiàn)了植被覆蓋率與地表溫度成負相關關系［7］，與本次研究結論吻合。為了更直觀的表現(xiàn)城市空間形態(tài)與熱環(huán)境之間的關系，筆者建立了三維形態(tài)指標與地表溫度之間的關系立方圖（圖3），每個立方體的高度為對應空間三維形態(tài)指標，顏色表示地表溫度，從紅色到灰色溫度逐步降低。

表1　影響城市熱環(huán)境各指標因子

表2　各指標因子的相關系數(shù)矩陣

圖3　三維形態(tài)指標與地表溫度之間的關系立方圖

［1］陳明輝，陳穎彪，郭冠華，等.東莞市城市熱環(huán)境時空變化及其驅動機制［J］.地理研究，2011（08）：1431-1438.

［2］秦靜，方創(chuàng)林，王洋，等.基于三維計盒法的城市空間形態(tài)分維計算和分析［J］.地理研究，2015（1）：86-96.

［3］葛珊珊.基于Urban DEM的城市三維形態(tài)研究—以南京老城區(qū)為例［D］.南京師范大學，2009.

［4］陳云浩，李京，李曉兵.城市空間熱環(huán)境遙感分析：格局、過程、模擬與影響［M］.北京：科學出版社，2004.

［5］覃文忠.地理加權回歸基本理論與應用研究［D］.同濟大學，2007.

［6］陸健.最小二乘法及其應用［J］.中國西部科技，2007（19）：19-21.

［7］Weng Q H，Lu D S，Schubring J.Estimation of Land Surface Temperature—Vegetation Abundance Relationship for Urban Heat IslandStudies［J］.Remote Sensing of Environment，2004（89）：467-483.

（2016-08-02收稿S編輯）

A study of correlationship between the three-dimensional urban and urban thermal environment——A case study on JinPudistrict

W ANG Fang-xiong et al
（Liaoning Key Lab of Physical Geography and Geomatics，Liaoning Normal University，Dalian 116029，China）

By the urban spatial structure of various entities threedimensional shape is an important part of urban form.And urban space structure and thermal field distribution of the urban space environment also has the inseparable relations.Geographic information system and remote sensing technology is used to obtain three-dimensional shape index and land surface temperature，regression analysis，for each factor to build the urban space morphology of thermal field distribution in the regression model. Analyzed Jin Pu new duty of spatial entities，strewn at random，building density and so on the influence of the spatial form of urban brightness temperature，found space and city bright WenCheng positive correlation and correlation is higher，covered with bright WenCheng negative correlation，and the building density and degree of strewn at random have less effect on the urban thermal field.

Three-dimensional urban；Urban thermal environment；Remote sensing inversion；UDEM

TU984；TP39

A

1003-7853（2016）04-0070-03

王方雄（1973-），男，湖北漢川人，博士，副教授，主要從事GIS建模與集成、網(wǎng)絡GIS研究。