基于LCZ的濕熱地區(qū)典型城市局部空間格局特性研究

潘鑫沛，劉麗孺，劉 琳

（廣東工業(yè)大學(xué) 土木與交通工程學(xué)院，廣東 廣州 510006）

近年來，城市化的迅猛擴(kuò)張及人口快速增長極大地改變了城市原有的地表形態(tài)結(jié)構(gòu)，城市原有的自然下墊面被人工建筑物所覆蓋，呈現(xiàn)出復(fù)雜多樣的城市空間格局[1-2]。與此同時，相關(guān)聯(lián)的人類生產(chǎn)生活逐漸改變了城市冠層內(nèi)的熱濕通量傳遞過程，從而形成了城市局部區(qū)域特有的微氣候特征，并引發(fā)了全球氣候變暖、城市熱島效應(yīng)等一系列環(huán)境問題[3-4]，這直接影響了城市空間居民的熱舒適水平和建筑室內(nèi)冷熱負(fù)荷的需求量。諸多學(xué)者已經(jīng)就城市空間的微氣候特征展開了相關(guān)的研究，并取得了若干指導(dǎo)性成果[5-8]。因此，為量化城市空間結(jié)構(gòu)特性及空間因子對環(huán)境參數(shù)的影響，將城市空間進(jìn)行參數(shù)化統(tǒng)計和有效劃分是非常必要的[9]。

Stewart和Oke[10]在考慮城市建筑格局和下墊面覆蓋類型各自差異的基礎(chǔ)上對城市空間進(jìn)行了分類，于2012年提出了局部氣候分區(qū)(Local Climate Zone, LCZ)的理念，該理念使城市空間的氣候效應(yīng)得以量化呈現(xiàn)。LCZ共被劃分為17類，每一類的示意圖以及特征歸納如表1所示。

表1 局部氣候分區(qū)LCZ的類型與特征[10]Table 1 Types and characteristicsfor local climate zones

目前國內(nèi)外關(guān)于LCZ劃分最主流的方法是WUDAPT 0級方法，WUDAPT 0級遵循著一套基于Landsat衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)與隨機(jī)森林算法，利用機(jī)器自主監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)來模擬人工識別解譯并進(jìn)行LCZ劃分的標(biāo)準(zhǔn)化工作流程[11]。Chuyuan Wang等[12]采用WUDAPT 0級方法對美國菲尼克斯和拉斯維加斯城市進(jìn)行了LCZ的劃分，研究干旱沙漠城市的地溫?zé)釐u現(xiàn)象。Oscar Brousse等[13]采用WUDAPT 0級方法對西班牙馬德里市進(jìn)行了LCZ的劃分，研究并建立了與氣候特征相關(guān)的城市景觀量化參數(shù)數(shù)據(jù)集。Ran Wang等[14]采用WUDAPT 0級及GIS-based 2種方法對香港地區(qū)進(jìn)行了LCZ的劃分，研究2種劃分方法的精度。然而，當(dāng)前基于WUDAPT方法的LCZ劃分主要是在城市尺度層面進(jìn)行的，對于街區(qū)尺度的量化描述仍存在精度問題，未能精細(xì)化地表述復(fù)雜街區(qū)的空間形態(tài)特征。而“街區(qū)”作為基本的城市空間單元，規(guī)劃師往往針對街區(qū)進(jìn)行空間設(shè)計和優(yōu)化。因此，城市空間特征的氣候效應(yīng)表達(dá)需要面向復(fù)雜的街區(qū)進(jìn)行參數(shù)統(tǒng)計和分析，局部氣候分區(qū)更需要面向街區(qū)尺度的有效劃分方法。

綜上所述，本文根據(jù)街區(qū)尺度的氣候效應(yīng)研究需求，從量化城市地表要素對局地氣候影響的視角出發(fā)，采用面向街區(qū)單元的空間特性指標(biāo)計算的方法，對城市街區(qū)尺度的LCZ劃分進(jìn)行探索。以濕熱地區(qū)典型的人工生態(tài)城區(qū)廣州大學(xué)城及典型CBD區(qū)域珠江新城為案例研究區(qū)域，分別進(jìn)行局部氣候分區(qū)圖的構(gòu)建，并得到案例區(qū)域空間特性指標(biāo)的空間分布圖，以直觀地反映和分析濕熱地區(qū)局部區(qū)域多樣化空間格局的分布特征，進(jìn)而為城市規(guī)劃師進(jìn)行氣候適宜的可持續(xù)生態(tài)城市設(shè)計提供參數(shù)化的理論支持。

1 研究區(qū)域

濕熱地區(qū)具有長期高溫高濕的氣候特征，這對室外空間居民的熱舒適性及空間利用產(chǎn)生顯著影響。本文以濕熱地區(qū)代表性城市廣州的2個典型局部區(qū)域?yàn)槔M(jìn)行局部氣候分區(qū)圖的構(gòu)建與分析。廣州屬于亞熱帶季風(fēng)性氣候，是典型的夏熱冬暖地區(qū)。本文選取的第1個案例區(qū)域?yàn)閺V州大學(xué)城，研究范圍為由大學(xué)城外環(huán)東路、大學(xué)城外環(huán)西路、大學(xué)城星光下道圍合而成的區(qū)域，如圖1(a)所示。廣州大學(xué)城占地面積約17.9 km2，總體為外?中?內(nèi)環(huán)軸線圍合式與大學(xué)組團(tuán)放射式相結(jié)合的空間布局；該區(qū)域保留了11處原始生態(tài)林、8個生態(tài)公園和3個臨江濕地公園，綠化率達(dá)55%，屬于典型的人工生態(tài)城區(qū)(數(shù)據(jù)來源：廣州市番禺區(qū)政府)。

本文選取的第2個案例區(qū)域?yàn)閺V州珠江新城，研究范圍為由廣州大道中、黃埔大道中、臨江大道以及馬場路圍合而成的區(qū)域，見圖1(b)。珠江新城占地面積約6.19 km2，位于廣州中心城區(qū)的三區(qū)交界處，整體呈矩形布局，涵蓋了居住、商業(yè)、辦公等多種用地類型，服務(wù)規(guī)模達(dá)40萬人次，屬于典型的CBD商務(wù)區(qū)。

圖1 Google Earth衛(wèi)星影像地圖Fig.1 Google Earth-based satellite image map

2 面向街區(qū)單元的局部氣候分區(qū)圖構(gòu)建方法

2.1 方法概述

針對基于地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)與基于WUDAPT 0級數(shù)據(jù)算法構(gòu)建局部氣候分區(qū)圖在應(yīng)用于街區(qū)單元尺度的局限性問題，本文擬采用面向街區(qū)單元的LCZ空間特性指標(biāo)計算法進(jìn)行案例區(qū)域的局部氣候分區(qū)圖構(gòu)建。

該方法以街區(qū)作為基本空間單元，結(jié)合實(shí)地調(diào)研與工程資料查考等途徑在研究區(qū)域內(nèi)各街區(qū)收集統(tǒng)計用于量化描述LCZ特征屬性的10項(xiàng)空間特性參數(shù)。依據(jù)各街區(qū)LCZ空間特性參數(shù)指標(biāo)的結(jié)果對應(yīng)LCZ分類的參數(shù)區(qū)間進(jìn)行匹配，識別定位該街區(qū)的主導(dǎo)LCZ類型，進(jìn)而通過Google Earth(GE)進(jìn)行空間成像，構(gòu)建該研究區(qū)域的局部氣候分區(qū)圖。該方法可用于局部區(qū)域的矢量化精細(xì)劃分，使LCZ的精細(xì)化分類得以從城市尺度過渡到街區(qū)尺度。

2.2 空間特性指標(biāo)計算

定量描述LCZ類型的空間特性指標(biāo)主要表征城市形態(tài)、地表覆蓋、表面材質(zhì)以及人為活動4個層面，具體分類如表2所示。

表2 10項(xiàng)空間特性參數(shù)分類Table 2 Ten aspects of spatial characteristic parameter classification

LCZ空間特性指標(biāo)的計算可通過實(shí)地調(diào)研、衛(wèi)星影像光譜信息等途徑獲得。其中，天空角系數(shù)(Sky View Factor，SVF)的計算借助實(shí)地考察中魚眼相機(jī)的圖像，利用3D城市模型及SAGA地理信息系統(tǒng)軟件進(jìn)行估計[15]；街道峽谷高寬比(Aspect Ratio，H/W)、平均建筑高度(Height of Roughness Elements，HRE)的統(tǒng)計由現(xiàn)場實(shí)測的建筑層數(shù)、層高以及街道寬度等數(shù)據(jù)計算獲得;對于地形粗糙度等級(Terrain Roughness Class, TRC)，本文參考Davenport分類對應(yīng)LCZ特征屬性來確定[16]；建筑占地比率(Building Surface Fraction, BSF)根據(jù)BIGEMAP軟件呈現(xiàn)的建筑基底輪廓進(jìn)行計算；透水表面比率(Pervious Surface Fraction, PSF)與不透水表面比率(Impervious Surface Fraction, ISF)通過實(shí)地考察及涵蓋詳細(xì)植被覆蓋信息的衛(wèi)星影像進(jìn)行計算獲得；地表導(dǎo)納率(Surface Admittance, SAD)、地表反射率(Surface Albedo,SAL)及人為熱釋放量(Anthropogenic Indicator, AHO)的計算參考熱環(huán)境設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)中的表面鋪裝材料數(shù)據(jù)。由此可計算得到研究區(qū)域各街區(qū)的LCZ空間特性參數(shù)值。

2.3 局部氣候分區(qū)圖構(gòu)建方法

本文采用面向街區(qū)單元的空間特性指標(biāo)計算法對廣州大學(xué)城及珠江新城進(jìn)行LCZ劃分，歸結(jié)為以下4個步驟：(1) 該方法以城市街區(qū)為基本空間單元，在進(jìn)行10項(xiàng)空間特性參數(shù)的測量之前需要在研究區(qū)域中確定好每個區(qū)塊的界線，并利用G o o g l e Earth繪制街區(qū)樣本，便于后續(xù)實(shí)地調(diào)研的統(tǒng)計與匯總；(2) 針對各街區(qū)單元通過實(shí)地調(diào)研等途徑進(jìn)行空間特性指標(biāo)元數(shù)據(jù)的收集、計算與統(tǒng)計，以量化各街區(qū)的表面形態(tài)特征；(3) 參照LCZ劃分理念給出的10項(xiàng)空間特性指標(biāo)，將實(shí)測記錄的參數(shù)值與指標(biāo)參考區(qū)間進(jìn)行匹配，以識別最符合各街區(qū)形態(tài)特征的主導(dǎo)LCZ類型；(4) 根據(jù)每個LCZ的最小半徑即200～500 m不等[9]，對擬定好類型的街區(qū)邊界進(jìn)行局部修正。由此完成廣州大學(xué)城及珠江新城局部氣候分區(qū)圖的構(gòu)建。該方法的技術(shù)框架如圖2所示。

圖2 面向街區(qū)單元的空間特性指標(biāo)計算法的技術(shù)框架Fig.2 Technical framework of spatial characteristic indicator calculation facing city block unit

本文提出的面向街區(qū)單元的空間特性指標(biāo)計算法針對城市局部區(qū)域進(jìn)行LCZ劃分，借助10項(xiàng)空間特性參數(shù)量化研究區(qū)域的空間形態(tài)特征，使得城市地表要素與城市小氣候間的空間關(guān)系可視化，有助于探究空間異質(zhì)性的形態(tài)結(jié)構(gòu)對復(fù)雜小氣候規(guī)律特征的量化影響。

3 研究區(qū)域的局部氣候分區(qū)圖結(jié)果及分析

3.1 廣州大學(xué)城局部氣候分區(qū)圖

根據(jù)上述面向街區(qū)單元的局部氣候分區(qū)圖構(gòu)建方法，繪制了基于Google Earth的廣州大學(xué)城局部氣候分區(qū)圖，如圖3所示。廣州大學(xué)城主要涵蓋了LCZ1、4、5、6、8、9 6種建筑群類型及LCZA、B、D、E、F、G 6種自然下墊面類型。

為直觀地反映廣州大學(xué)城各局部氣候分區(qū)的空間特性指標(biāo)的分布特征，本研究利用ArcGIS軟件對大學(xué)城LCZ區(qū)域進(jìn)行空間特性參數(shù)的屬性賦值。ArcGIS是一系列基于一套由共享GIS組件組成的通用組件庫，為用戶提供一個涵蓋地理制圖、地理分析、數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)管理以及可視化空間處理等多種功能模塊的GIS平臺的軟件產(chǎn)品集成。通過該軟件繪制了大學(xué)城案例區(qū)域SVF、H/W、HRE、BSF、ISF、PSF 6個典型空間形態(tài)與布局特征指標(biāo)的分布圖，如圖4所示。

圖3 Google Earth繪制的大學(xué)城局部氣候分區(qū)圖Fig.3 Google Earth-based local climatic zone map of Guangzhou Higher Education Mega Center

3.2 珠江新城局部氣候分區(qū)圖

基于面向街區(qū)單元的局部氣候分區(qū)圖構(gòu)建方法繪制了珠江新城的局部氣候分區(qū)圖，如圖5所示。珠江新城主要涵蓋了LCZ1、2、3、4、5、6、8、9共8種建筑群類型及LCZA、B、E 3種自然下墊面類型。

為直觀地反映珠江新城各局部氣候分區(qū)的空間特性指標(biāo)的分布特征，本文基于ArcGIS軟件對珠江新城LCZ區(qū)域進(jìn)行空間特性參數(shù)的屬性賦值，繪制了珠江新城區(qū)域SVF、H/W、HRE、BSF、ISF、PSF 6個典型空間形態(tài)與布局特征指標(biāo)的分布圖，如圖6所示。

3.3 廣州大學(xué)城與珠江新城的對比分析

3.3.1 案例區(qū)域局部氣候分區(qū)類型的對比分析

從圖3可以看出，采用面向街區(qū)單元的空間特性指標(biāo)計算法所構(gòu)建的大學(xué)城局部氣候分區(qū)圖共識別出12種LCZ類型，其中屬于建筑群類型的有LCZ1、4、5、6、8、9；屬于自然下墊面類型的有LCZA、B、D、E、F、G。此外，統(tǒng)計得到已劃分的街區(qū)數(shù)共150個，按每種LCZ類型的塊數(shù)所占總塊數(shù)的比例，從大到小依次排列為LCZ5(31%)、LCZA(14%)、LCZD(13%)、LCZ4(10%)、LCZ6(7%)、LCZ9(7%)、LCZ8(6%)、LCZE(4%)、LCZB(3%)、LCZF(3%)、LCZ1(1%)、LCZG(1%)(見圖7)。

圖4 廣州大學(xué)城LCZ空間特性參數(shù)指標(biāo)分布圖Fig.4 LCZ spatial characteristic indicator maps of Guangzhou Higher Education Mega Center

圖5 Google Earth繪制的珠江新城局部氣候分區(qū)圖Fig.5 Google Earth-based local climate zone map of Pearl River New Town

從圖5可以看出，所構(gòu)建的珠江新城局部氣候分區(qū)圖共識別出11種LCZ類型，其中屬于建筑群類型的有LCZ1、2、3、4、5、6、8、9；屬于自然下墊面類型的有LCZA、B、E。此外，統(tǒng)計得到已劃分的街區(qū)數(shù)共48個，按每種LCZ類型的塊數(shù)所占總塊數(shù)的比例，從大到小依次排列為LCZ4(38%)、LCZ1(31%)、LCZ5(11%)、LCZ8(4%)、LCZ9(4%)、LCZ2(2%)、LCZ3(2%)、LCZ6(2%)、LCZA(2%)、LCZB(2%)、LCZE(2%)(見圖8)。

LCZ類型計數(shù)條形圖(見圖7、8)顯示大學(xué)城的主導(dǎo)分區(qū)類型為LCZ5、A、D 3種，代表大學(xué)城整體以開敞式中層建筑為主，建筑密度低且地表覆蓋多為可滲透地面，如低矮植被或高密度林地等。這與大學(xué)城作為人工生態(tài)城區(qū)以中層高校建筑居多且擁有原始生態(tài)林或公園的現(xiàn)實(shí)情況相符。相反地，珠江新城以LCZ1、4為主，而LCZ5、A類型比重很小。因?yàn)橹榻鲁亲鳛镃BD典型區(qū)域，用地類型以商務(wù)、辦公用地為主，大多為緊湊型高層建筑，建筑密度高且地表覆蓋多為硬質(zhì)化地面。同時，珠江新城東區(qū)多為酒店及居住建筑，建筑布局較商務(wù)區(qū)稀疏且綠化率較高，因而識別到若干LCZ4類型區(qū)域。

3.3.2 案例區(qū)域空間特性參數(shù)指標(biāo)的對比分析

本文面向大學(xué)城及珠江新城整個研究區(qū)域的所有街區(qū)進(jìn)行空間特性參數(shù)的統(tǒng)計，通過箱線圖的形式對案例區(qū)域6個典型的空間特性參數(shù)指標(biāo)HRE、SVF、H/W、BSF、ISF與PSF的分布規(guī)律進(jìn)行表達(dá)，以對比分析大學(xué)城以及珠江新城的空間格局特點(diǎn)。

(1) 平均建筑高度HRE的分布規(guī)律。

圖9顯示了大學(xué)城的建筑高度范圍從0～52 m，平均高度約14 m左右，包含了區(qū)域內(nèi)的建筑、林地、草地及水體，其中，0～10 m，10～25 m，＞25 m區(qū)間出現(xiàn)的頻次分別為76，58，16。這意味著大學(xué)城以中小型建筑居多，高層建筑較少，從圖4(c)可看到大學(xué)城的高層建筑大多位于東南、西北側(cè)；而珠江新城的建筑高度范圍為0.24～424 m，平均高度約100 m左右，其中，0～10 m，10～25 m，＞25 m區(qū)間出現(xiàn)的頻次分別為4，6，38。相比大學(xué)城，珠江新城以高層建筑居多，從圖6(c)可看到其高層建筑多坐落于西側(cè)商務(wù)辦公用地。

(2) 天空角系數(shù)SVF與街道高寬比H/W的分布規(guī)律。

圖6 廣州珠江新城LCZ空間特性參數(shù)指標(biāo)分布圖Fig.6 LCZ spatial characteristic indicator maps of Pearl River New Town

圖8 廣州珠江新城LCZ類型計數(shù)條形圖Fig.8 LCZ type count bar chart of Pearl River New Town

圖9 大學(xué)城與珠江新城關(guān)于HRE的箱線圖對比Fig.9 Boxplot comparison regarding HRE of case regions

城市峽谷的天空角系數(shù)與城市峽谷的高寬比緊密相關(guān)，二者均是用來描述街道峽谷的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征。本文假設(shè)所計算峽谷是半無限長的對稱峽谷，那么從該峽谷地平面中線上計算天空角系數(shù)可表達(dá)為式(1)、(2)所示[17]。

其中，H、W分別為這個街道峽谷的高度和寬度，單位為m。

從表達(dá)(1)和(2)可看出SVF和H/W之間存在著負(fù)相關(guān)。對比圖4(a)、(b)發(fā)現(xiàn)，街道峽谷越縱深，整個LCZ區(qū)域看到的天空可視面積越小，空間開敞度越小。圖10表示了大學(xué)城及珠江新城的SVF與H/W數(shù)值的分布規(guī)律，結(jié)果同樣顯示出SVF和H/W之間的負(fù)相關(guān)性。其中大學(xué)城的SVF范圍從0.24到0.99，平均值約0.64，H/W范圍從0.01到2.45，平均值約0.66；而珠江新城的SVF范圍從0.21到0.92，平均值約0.47，H/W范圍從0.08到5.19，平均值約1.7。對比SVF和H/W平均值可以看出，珠江新城的建筑排列比大學(xué)城更緊湊，大學(xué)城的空間布局比珠江新城更為開敞。

圖10 大學(xué)城與珠江新城關(guān)于SVF、H/W的箱線圖對比Fig.10 Boxplot comparison regarding SVF and H/W of case regions

(3) 建筑占地比率BSF、不透水表面比率ISF與透水表面比率PSF的分布規(guī)律。

從地表覆蓋指標(biāo)方面，對比分析大學(xué)城及珠江新城的不同下墊面覆蓋情況。圖11顯示，對于建筑占地比率BSF，大學(xué)城的范圍為0～60%，平均值約20.56%，珠江新城的范圍為1%～57%，平均值約31.2%；對于不透水表面比率ISF，大學(xué)城的范圍為0～96%，平均值約24.71%，珠江新城的為3%～95%，平均值約41.14%。以上兩個參數(shù)的數(shù)據(jù)顯示，整體上珠江新城的建成區(qū)與瀝青、鋪裝道路等不透水表面的覆蓋率遠(yuǎn)高于大學(xué)城。對于透水表面比率PSF，大學(xué)城的范圍為3%～100%，平均值約55.16%，而珠江新城的為4%～94%，平均值約28.94%，由此看出大學(xué)城的透水表面覆蓋率幾乎為珠江新城的兩倍，具有較高覆蓋率的植被、水體等透水性下墊面。

圖11 大學(xué)城與珠江新城關(guān)于BSF、ISF、PSF的箱線圖對比Fig.11 Boxplot comparison regarding BSF, ISF, PSF of case regions

4 結(jié)論

針對WUDAPT 0級方法在街區(qū)尺度LCZ量化描述的精度較低問題，本文提出面向街區(qū)單元的空間特性指標(biāo)計算法，該方法適用于局部區(qū)域的精細(xì)化LCZ類型劃分。以濕熱地區(qū)廣州市人工生態(tài)城區(qū)——廣州大學(xué)城以及典型中心商務(wù)區(qū)——珠江新城為案例區(qū)域，本文首先進(jìn)行了大學(xué)城與珠江新城兩案例區(qū)域的局部氣候分區(qū)圖的構(gòu)建；其次，在ArcGIS軟件中通過空間屬性賦值的方法，分別繪制了大學(xué)城區(qū)域及珠江新城區(qū)域的SVF、H/W、HRE、BSF、ISF、PSF 6個典型空間形態(tài)與布局特性指標(biāo)的分布圖；最后，對兩個典型案例區(qū)域的LCZ空間特性指標(biāo)分布規(guī)律進(jìn)行了對比分析。

根據(jù)對比分析結(jié)果可知，大學(xué)城共涵蓋了12種LCZ類型，并且以LCZ5、LCZA、LCZD 3種為主導(dǎo)類型；而珠江新城則涵蓋了11種LCZ類型，以LCZ1和LCZ4兩種為主導(dǎo)類型。這在一定程度上反映了廣州大學(xué)城作為人工生態(tài)城區(qū)，主要以開敞式中層建筑為主；而珠江新城作為典型的CBD商務(wù)中心區(qū)，則以緊湊型高層建筑為主的特點(diǎn)。進(jìn)一步通過兩個案例區(qū)域空間特性的參數(shù)化對比可知，在空間形態(tài)層面，大學(xué)城的HRE平均值遠(yuǎn)低于珠江新城，而大學(xué)城的SVF值比珠江新城大，H/W較珠江新城??；在自然下墊面覆蓋層面，大學(xué)城的BSF、ISF較珠江新城小，而PSF較珠江新城大。

綜上，本文提出了一種面向城市街區(qū)單元和空間特性指標(biāo)的LCZ劃分方法，較好地描述了街區(qū)尺度局部區(qū)域的精細(xì)化空間格局。通過結(jié)合案例區(qū)域空間特性參數(shù)分布圖，可直觀定量地將案例區(qū)域整體的空間形態(tài)結(jié)構(gòu)、格局設(shè)計以及下墊面覆蓋狀況進(jìn)行可視化表達(dá)，這為街區(qū)小氣候分布規(guī)律的因子分析和量化模型建立提供了空間特性參數(shù)數(shù)據(jù)集，也為城市規(guī)劃師合理設(shè)計城市空間提供了便利。

注：文中圖表均由作者繪制。

致謝：感謝廣東工業(yè)大學(xué)所有參與本課題的研究人員；感謝西安交通大學(xué)張?jiān)苽ソ淌趯CZ劃分提供的幫助。