昆明市綠地斑塊特征對地表降溫的影響

鈕子鵬 章皖秋 岳彩榮

(1.國家林業(yè)局昆明勘察設(shè)計院，云南 昆明 650225；2.西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，云南 昆明 650224)

在全球氣候變暖、高速城市化的背景下，很多城市熱環(huán)境日趨惡化，目前多用地表溫度 (LST) 來研究城市熱環(huán)境[1]。綠地面積是影響城市熱環(huán)境的重要因子，大量研究開始關(guān)注城市綠地的類型、空間特征、季節(jié)特征、時空變化與LST之間的關(guān)系[2-4]，以期利用綠地的冷島效應(yīng)來合理規(guī)劃綠地、改善城市熱環(huán)境[1,5-6]。相關(guān)研究表明，增大城市綠化的面積比率能夠降低LST[7-8]；且綠地的斑塊特征、空間分布也能影響LST[9-11]。在寸土寸金的城市建設(shè)中，難以大量增加綠地面積，因此優(yōu)化綠地的空間特征和分布是調(diào)節(jié)城市熱環(huán)境的一條替代性策略[6]。

當(dāng)前，有關(guān)城市綠地空間特征與LST關(guān)系的研究呈現(xiàn)3個特點。一是由于各城市地理位置、氣候條件的差異，城市間的研究結(jié)論彼此不同，甚至相反[1,8-9]；因此每個城市均需要獨立分析，制定適宜的綠地規(guī)劃方案。二是多數(shù)研究關(guān)注的是城市綠地覆蓋區(qū)的LST或城市整體的LST與綠地間的關(guān)系[1,3,7,9]；然而，綠地對熱環(huán)境的調(diào)節(jié)不僅是改善其覆蓋區(qū)內(nèi)的溫度，更應(yīng)該是改善其周圍非綠地區(qū)域的溫度，即需要深入分析城市綠地對周圍區(qū)域的降溫作用。三是城市綠地對周圍區(qū)域降溫影響的研究主要集中于單個綠地斑塊[12-13]，即公園、樹林綠地[2,5,14-17]；然而城市綠地類型多樣，各綠地類型的反照率、蒸騰不同，對LST的影響也不一樣[7,18]，有必要進一步探討不同城市綠地類型對周圍區(qū)域LST的影響。

綠地覆蓋區(qū)內(nèi)的溫度低于外圍非綠地區(qū)溫度，溫度梯度引起局地環(huán)流，會降低周圍環(huán)境的溫度[4,19]，即使無風(fēng)天氣下，景觀溫差和邊緣效應(yīng)也會影響鄰接地區(qū)的LST[20]，因此綠地對周圍區(qū)域具有降溫作用。一般采用綠地覆蓋區(qū)內(nèi)的溫度與參考溫的差異[2,14,21]，或綠地覆蓋區(qū)與固定緩沖區(qū)的溫差[5,13,15]來評價綠地對周圍區(qū)域的降溫作用。但城市綠地景觀在大小、植被類型、周圍環(huán)境等各方面都會存在差異，因此采用與固定參考溫或緩沖區(qū)溫度的溫差來衡量所有綠地的降溫作用顯然是不合適的。

本研究以昆明市主城區(qū)為研究區(qū)，利用Landsat 8數(shù)據(jù)估測城市地表溫度，用實測氣溫驗證估計值的合理性；從QuickBird影像上提取8類城市綠地，并用緩沖區(qū)測算綠地斑塊的降溫幅度、降溫距離，采用相關(guān)性分析和逐步回歸法分析綠地斑塊特征與降溫幅度、降溫距離的關(guān)系，旨在探究綠地對周圍近鄰區(qū)的降溫機制。

1 研究區(qū)概況

昆明市地處云貴高原中部，是云南省省會，市中心位于北緯25°02′11″，東經(jīng)102°42′31″，平均海拔1 891 m。昆明具有低緯高原季風(fēng)氣候特征，冬無嚴寒、夏無酷暑、干濕分明，多年平均氣溫14.7 ℃，城區(qū)溫度一般為0～30 ℃，年溫差為全國最小。截至2015年，昆明主城綠地率達到38.18%，綠化覆蓋率達到41.5%，人均公共綠地面積達到10.38 m2。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究LST估測利用了相同時相的Landsat 8數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)，其基本信息見表1。采用了同期11:30—14:30的氣溫采樣點數(shù)據(jù)做了實測驗證，其測量點分布見圖1。

表1 Landsat 8數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)基本信息Table 1 Landsat 8 data and MODIS data basic information

2.2 LST估測方法

基于重定標后的2015年5月28日的Landsat 8數(shù)據(jù)，采用針對Landsat 8的劈窗算法[22-23]估計昆明中心城區(qū)的LST。這種算法較成熟，精度也高。算法利用10～13 μm大氣窗口內(nèi)2個相鄰熱紅外通道 (一般為10.5～11.5 μm、11.5～12.5 μm) 對大氣吸收作用的不同，通過2個通道測量值的各種組合來提出大氣的影響，進行大氣和地表比輻射率的修正。亮度溫度、地表比輻射率、大氣透過率是估計LST所需要的參數(shù)。對Landsat 8的TIRS熱紅外波段 (第10、11波段) 輻射定標獲取亮度溫度。基于Landsat 8 OLI多光譜數(shù)據(jù)，采用混合像元法估計地表比輻射率[24-30]。用MODIS數(shù)據(jù)的三通道法估計大氣水汽含量[31]，根據(jù)當(dāng)日大氣水汽含量的用MODTRAN軟件模擬出當(dāng)日大氣水汽含量與大氣透過率的函數(shù)關(guān)系，從而計算出大氣透射率。MODTRAN是中等光譜分辨率大氣透過率及輻射傳輸算法和計算模型，具有模式選擇性強，操作簡單的特點。

2.3 綠地分類與提取方法

根據(jù)實地調(diào)研按功能將研究區(qū)內(nèi)綠地分為8類：公園綠地、居住區(qū)綠地、校區(qū)綠地、道路綠地、河岸綠地、森林綠地、滇池綠地 (滇池沿岸綠化)、農(nóng)田綠地 (城區(qū)邊緣小片農(nóng)田)。

圖1研究區(qū)及氣溫測量點分布
Fig.1 Distribution of the study area and temperature measurement point

把QuickBird影像的全色波段與多光譜波段的真彩色圖像采用NNDiffuse Pan Sharpening算法融合作為底圖，以Landsat 8影像為校對，目視判讀勾繪這8類綠地。由于LST估計結(jié)果的空間分辨率為30 m，因此剔除面積小于1 000 m2的綠地斑塊。

2.4 綠地降溫效果評價方法

隨著與綠地邊緣的距離增大，綠地的降溫影響會降低[32-33]，本研究設(shè)計了降溫幅度 (ΔT)、降溫距離 (D) 來評價綠地對周圍近鄰區(qū)地表溫度的影響作用。綠地斑塊外圍的LST呈輻射狀由低逐漸升高，距離綠地斑塊越遠、LST越高，最終將升高到與綠地外圍遠端非綠地區(qū)域的溫度一致；將此時的LST與綠地斑塊內(nèi)的LST的溫差定義為降溫幅度，溫度趨同點與綠地斑塊邊緣的距離定義為降溫距離。

具體測算法如下：在每個綠地斑塊外側(cè)建立多環(huán)緩沖帶，根據(jù)影像分辨率將緩沖帶寬設(shè)置為30 m，計算各環(huán)緩沖帶內(nèi)的平均LST。當(dāng)某外環(huán)緩沖帶減去相鄰內(nèi)環(huán)緩沖帶的LST溫差小于或等于0時，認為綠地的降溫范圍結(jié)束。將此外環(huán)緩沖帶與綠地斑塊內(nèi)的平均LST溫差作為降溫幅度，外環(huán)緩沖帶到綠地斑塊邊界的距離作為降溫距離。可計算出每個綠地斑塊的降溫幅度、降溫距離。

2.5 影響綠地降溫作用的斑塊特征因子

增多綠地覆蓋是調(diào)節(jié)城市熱環(huán)境的有效手段，但城市建設(shè)中難以實現(xiàn)。因此將影響LST、且人為可控的綠地斑塊特征作為一種微調(diào)因子，對城市熱環(huán)境改善具有一定實用價值。本研究選擇了綠地覆蓋斑塊的周長 (C)、面積 (S)、形狀指數(shù) (I)、植被覆蓋率 (Pv) 這4種可控特征，分析它們對周圍區(qū)域LST的影響作用。其中形狀指數(shù)描述了斑塊邊緣平滑性，斑塊形狀越復(fù)雜I越大，越平滑則I越小，斑塊近似圓形時I值最小。形狀指數(shù)和植被覆蓋率的計算方法見公式 (1)～(2)。

(1)

(2)

式中：NDVIsoil、NDVIveg為NDVI累積直方圖5%、95%處的值。

3 結(jié)果與分析

3.1 LST估測結(jié)果分析

用實測的LST來驗證劈窗算法反演的LST。實測LST通常較困難，由于白天LST與地表氣溫顯著關(guān)聯(lián)[34-35]，常采用氣溫來驗證LST估計的合理性[25,36]。本研究采用了擺放式的干濕溫度計測量近地表氣溫，見圖2。溫度計背對陽光，直接放于地面測量，水銀球距地表5 cm。由于地面表層氣溫受LST影響較大，可認為所測量氣溫能夠一定程度說明LST的高低。在研究區(qū)內(nèi)設(shè)24個氣溫測量點 (圖1)，在Landsat 8衛(wèi)星過境時間上午11:30，同步采集近地表氣溫。

LST反演結(jié)果見圖3。

由圖3可知，當(dāng)天氣溫為17～30 ℃，微風(fēng)，晴且無云，前一周均無降水。LST最高溫為44.09 ℃，最低溫為17.18 ℃，平均溫為34.35 ℃；LST估測值總體上高于氣溫分布。由于Landsat 8于正午成像，此時地溫一般高于氣溫；且前一周昆明晴朗少云，下墊面干燥、容易升溫；因此LST高于氣溫。24個測點上的近地表氣溫與LST估測值呈顯著正相關(guān)。由圖4可知，測點上的LST與近地表氣溫具有一致的溫度分布趨勢，說明LST估測值總體上合理。

圖2擺放式干濕溫度計
Fig.2 The type of thermometer placed on the ground

圖3地表溫度反演結(jié)果
Fig.3 Surface temperature inversion results

圖4測量點LST估計溫與近地面實測氣溫
Fig.4 The estimated land surface temperature and the collected air temperature on the samples

3.2 各綠地類型降溫效果分析

8類綠地覆蓋的平均地表溫度、平均降溫幅度、平均降溫距離見表2。

表2 8種綠地覆蓋類型的降溫效應(yīng)Table 2 The cooling effect of 8 types of vegetation patch

由表2可知，8類綠地的降溫幅度與降溫距離存在差異。森林綠地的降溫幅度最大，降溫距離也最大；農(nóng)田綠地和校區(qū)綠地的降溫幅度小，降溫距離也??；公園綠地的降溫幅度大于居住區(qū)綠地，但是降溫距離小于居住區(qū)綠地；公園綠地與滇池綠地具有相同的降溫距離，不同的降溫幅度。

從有效降溫角度出發(fā)，對各綠地類型的平均地表溫度按照從小到大排列，而平均降溫幅度、平均降溫距離則從大到小排列；采用打分法來衡量每類綠地對周圍區(qū)域的降溫作用：排序第1位為8分，第2位為7分……第8位為1分；排序相同則打分一致。綜合得分顯示，森林綠地對周圍區(qū)域的降溫效果最好；其次是公園綠地、滇池綠地和居住區(qū)綠地。但滇池綠地和河岸綠地的降溫效應(yīng)無法與水體作用區(qū)分，居住區(qū)綠地降溫效果居中。道路綠化總面積不大，而郊區(qū)農(nóng)田附近公路較多，受綠化面積、汽車尾氣影響，道路綠地與農(nóng)田綠地的降溫效應(yīng)不如居住區(qū)綠地。校區(qū)綠地的降溫效應(yīng)最小，這可能與學(xué)校內(nèi)建筑過多有關(guān)。

3.3 綠地降溫效果影響因子分析

3.3.1總體綠地斑塊特征降溫作用分析

針對全部274個綠地斑塊，斑塊的周長、面積、形狀指數(shù)、植被覆蓋率與降溫幅度、降溫距離在0.05顯著水平上的相關(guān)系數(shù)見表3；逐步回歸擬合了這4種斑塊特征與ΔT、D間的函數(shù)關(guān)系，結(jié)果見表4。表3中的相關(guān)系數(shù)值均較小，但在0.05水平上顯著相關(guān)，說明這些斑塊特征對周圍區(qū)域的降溫影響小，但這種微弱影響是存在的。相關(guān)系數(shù)顯示，斑塊的面積、周長、植被覆蓋率的增大，均會微弱增大對周圍區(qū)域的降溫幅度和降溫距離，植被覆蓋率的影響相對大一點；而斑塊形狀則與降溫幅度、降溫距離呈微弱負相關(guān)。表4逐步回歸顯示，斑塊的C、S、I、Pv的降溫作用彼此互相關(guān)；只有Pv進入了斑塊特征的降溫幅度模型、降溫距離模型。雖然ΔT和D與Pv的模型決定系數(shù)只有0.37和0.33，但Sig.小于0.01，說明模型確立，但是一種弱相關(guān)；即綠地斑塊內(nèi)植被覆蓋率越高，綠地對周圍區(qū)域的降溫幅度和降溫距離均會稍有升高，反之則稍有降低。

表3 斑塊特征與降溫幅度、降溫距離的關(guān)系Table 3 Relationship between pathches characteristics and cooling amplitude and cooling distance

表4 降溫幅度、降溫距離的回歸模型Table 4 Regression model of cooling amplitude and cooling distance

3.3.24種綠地類型的斑塊特征降溫作用分析

將道路綠地、公園綠地、居民區(qū)綠地、校區(qū)綠地的斑塊特征，分別與降溫幅度、降溫距離進行逐步回歸，回歸模型見表4。滇池綠地與森林綠地的斑塊量太少，河岸綠地的降溫效應(yīng)難以和水體區(qū)別，農(nóng)田綠地在城市規(guī)劃中意義不大，因此這4類綠地未進行回歸分析；公園綠地的降溫幅度模型、校區(qū)綠地的降溫距離模型的Sig.值大于0.05，函數(shù)關(guān)系不顯著，因此沒有放入表5中。

表5 各綠地覆蓋類型斑塊特征與降溫幅度、降溫距離的回歸關(guān)系Table 5 Regression relationship between pathches characteristics and cooling range and cooling distance of each green land cover type

由表5可知，所有模型的決定系數(shù)均不大，Sig.值均小于0.05，自變量系數(shù)均為正，說明自變量與因變量間的是一種顯著的弱正相關(guān)。6個模型的自變量都包含植被覆蓋率，說明提高綠地斑塊的Pv能一定程度增強綠地對周圍鄰區(qū)的降溫作用。雖然道路綠地的降溫距離模型中，居住區(qū)綠地的降溫幅度模型分別出現(xiàn)了斑塊形狀指數(shù)、斑塊周長作為自變量，但它們的系數(shù)相對偏小，對回歸關(guān)系作用不大。因此可判斷，即使是針對不同類型的綠地，依然是植被覆蓋率對周圍區(qū)域的降溫影響最大，斑塊幾何特征作用很小。

3.4 綠地斑塊空間平均特征降溫作用分析

圖5綠地覆蓋斑塊及格網(wǎng)
Fig.5 The vegetation patches covering grids

(3)

式中：T為格網(wǎng)平均LST。

(4)

注：**表示在0.01水平上顯著相關(guān)。

4 結(jié)論與討論

本研究以昆明市主城區(qū)為對象，基于地表溫度的遙感估測，設(shè)計降溫幅度、降溫距離2個指標，研究了8類城市綠地對周圍鄰區(qū)地表溫度的影響，為今后深入探討提供新的研究思路和方法。

從綜合效應(yīng)來看，昆明市的森林綠地對周圍區(qū)域的降溫效果最好，然后是公園綠地和居民區(qū)綠地，滇池綠地和河岸綠地的降溫效應(yīng)次之；道路綠化、城郊農(nóng)田、校區(qū)綠化對周圍溫度影響相對小。由此可見，提高城郊森林覆蓋、增大公園和居民區(qū)的綠化對周圍熱環(huán)境會有一定的調(diào)節(jié)作用；而綠化加水體的組合也是昆明城市降溫有效手段。從相關(guān)性來看，綠地斑塊的面積、周長、植被覆蓋率的增大，會微弱提高綠地對周圍區(qū)域的降溫作用；而斑塊的形狀復(fù)雜度則與降溫作用呈微弱負相關(guān)。針對所有綠地類型、4種單獨類型、以及格網(wǎng)區(qū)域的逐步回歸顯示，提高綠地斑塊內(nèi)植被覆蓋率，能一定程度增大綠地對周圍區(qū)域地表溫度的降溫程度和降溫距離；而綠地斑塊的幾何特征對周圍區(qū)域的地溫影響非常小。因此，在昆明城市規(guī)劃中提高綠地景觀的植被覆蓋度比形狀設(shè)計更為重要。

由于土地覆蓋的熱容量、熱交換才是地表溫度變化的關(guān)鍵，因此綠地斑塊特征不是對周圍區(qū)域降溫的主導(dǎo)因子，本研究中相關(guān)、回歸分析中顯示的各種弱相關(guān)是符合實際情況的。各組回歸模型表明，綠地內(nèi)的植被覆蓋率能一定程度起到對周圍區(qū)域溫度的調(diào)節(jié)，這與Sun等[7]的研究結(jié)論類似。因此，規(guī)劃綠地來改善城市熱環(huán)境，不僅需要考慮綠地的數(shù)量，還要考慮植被覆蓋率。

非綠地覆蓋區(qū)的地表溫度變化是一個錯綜復(fù)雜的機制，會受到周圍地物類型、氣候條件等多種外因影響，同時劈窗算法估計地表溫度精度有限，本研究僅選用了特定某一天的數(shù)據(jù)、4種斑塊特征進行探索性分析，因此研究結(jié)論具有一定局限性。在后期研究中將增大樣本和景觀特征數(shù)量，嘗試利用其他模型進行分析，排除外部因子帶來的空間隨機性和時間相關(guān)性，深入探究綠地對周圍區(qū)域的降溫機制。