城市綠地資源多尺度監(jiān)測與評價方法探討

熊育久，趙少華，鄢春華，邱國玉，孫華，王艷林，秦龍君

(1.中山大學(xué)土木工程學(xué)院，廣州 510275； 2.廣東省華南地區(qū)水安全調(diào)控工程技術(shù)研究中心，廣州 510275； 3.生態(tài)環(huán)境保護部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心/國家環(huán)境保護衛(wèi)星遙感重點實驗室，北京 100094； 4.北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院，深圳 518055； 5.中南林業(yè)科技大學(xué)林業(yè)遙感信息工程研究中心，長沙 410004； 6.林業(yè)遙感大數(shù)據(jù)與生態(tài)安全湖南省重點實驗室，長沙 410004； 7.南方森林資源經(jīng)營與監(jiān)測國家林業(yè)與草原局重點實驗室，長沙 410004；8.廣州市規(guī)劃和自然資源局，廣州 510000)

0 引言

城市是人類聚居的重要場所，亦是人類社會發(fā)展水平的重要標(biāo)志。截至2018年，全球55%的人口居住在城市，該比例在2050年預(yù)計將達到68%[1]，尤其是發(fā)展中國家，正經(jīng)歷不同程度的城市化進程。在中國，城市化是目前和未來發(fā)展的基礎(chǔ)與中心任務(wù)[2]。但城市化進程在推動社會進步與發(fā)展的同時，高強度的人類活動改變了下墊面屬性，不透水建筑等灰色景觀大量增加、自然植被等綠色景觀極大減少，引發(fā)了諸如城市熱島等嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題，降低了城市環(huán)境的人居質(zhì)量[3-5]。

綠地是城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，亦是構(gòu)成城市綠色基礎(chǔ)設(shè)施的生態(tài)資源，在提供城市生物棲息地、調(diào)節(jié)城市熱環(huán)境、豐富城市居民文化等方面發(fā)揮了積極作用[6-9]，是改善城市景觀、提升城市居民健康水平與生活品質(zhì)的重要抓手之一。然而城市用地寸土寸金，城市建設(shè)中通常優(yōu)先考慮經(jīng)濟效益明顯的商業(yè)用地等，擠占綠地空間，減少城市生態(tài)系統(tǒng)的自然組成部分、導(dǎo)致自然生態(tài)功能退化、承載力下降等[5, 9]。黨的十八大以來，我國政府高度重視生態(tài)文明建設(shè)、推進綠色發(fā)展，提出生態(tài)宜居城市、低碳城市、海綿城市等建設(shè)理念，以期構(gòu)建科學(xué)合理的城市化格局和提升城市品質(zhì)、建設(shè)美麗中國，有效推動了城市綠地的建設(shè)與發(fā)展。

我國城市化發(fā)展快速、地域分布廣等特點，決定了該過程必然面臨諸多新問題[10-11]。就資源領(lǐng)域而言，同種資源因管理部門和調(diào)查方法差異，會出現(xiàn)資源評估數(shù)據(jù)不一致等情況，嚴(yán)重影響管理決策。為此，國家調(diào)整組建了自然資源部，以解決山水林田湖草等自然資源的評估與監(jiān)測[12]，面臨的首要問題是如何開展頂層設(shè)計、統(tǒng)一評價與監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)、形成對應(yīng)的技術(shù)體系，準(zhǔn)確獲取各種資源空間布局等基礎(chǔ)資料，服務(wù)于資源保護與優(yōu)化利用。相比自然生態(tài)系統(tǒng)，城市生態(tài)系統(tǒng)人為干擾程度高，高樓林立、下墊面異質(zhì)性高[13]，綠地呈斑塊化、破碎化分布，增加了評估與監(jiān)測的難度，基于自然生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的傳統(tǒng)抽樣調(diào)查方法與結(jié)果可能與實際不符[14-15]。為滿足新時期城市建設(shè)與生態(tài)環(huán)境保護需求，迫切需要開展精細(xì)化的城市綠地資源監(jiān)測、建立可行的評估方法與監(jiān)測系統(tǒng)，準(zhǔn)確、及時掌握綠地資源的狀況與動態(tài)變化等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，服務(wù)城市建設(shè)與管理決策。

為此，本文針對國家對城市綠地等自然資源評估與監(jiān)測業(yè)務(wù)需求的緊迫性，以城市綠地中常見的植被和水體為例，從資源的數(shù)量、質(zhì)量與生態(tài)價值3個層次梳理對比主流的監(jiān)測評價方法并分析其優(yōu)勢； 在此基礎(chǔ)上，結(jié)合本文作者近期研究成果，討論城市綠地多尺度監(jiān)測與評價方法，為我國新時期城市自然資源管理等工作提供方法支持。

1 城市植被評估與監(jiān)測方法

本文以城市綠地中常見的植被和水體為例，從資源的數(shù)量、質(zhì)量與生態(tài)價值3個層次(圖1)，梳理對比主流的監(jiān)測評價方法。查閱文獻發(fā)現(xiàn)，盡管有少量研究關(guān)注城市植被的健康狀態(tài)(質(zhì)量)[16-17]，研究更多關(guān)注城市植被的類型組成(數(shù)量特征)與生態(tài)功能(生態(tài)價值)。

圖1 城市綠地資源不同層次評價與監(jiān)測方法Fig.1 Different methods used to assess andmonitor urban green space resources

1.1 數(shù)量方面

植被數(shù)量評估的傳統(tǒng)方法以樣方調(diào)查為主。理論上，樣方越多、調(diào)查結(jié)果越好(如全面調(diào)查)，但受經(jīng)濟條件等制約，通常采用抽樣調(diào)查[14]。抽樣調(diào)查的核心問題包括樣方數(shù)量和樣方面積確定[18-19]。最近研究發(fā)現(xiàn)，樣方數(shù)量的多寡明顯影響城市植被調(diào)查結(jié)果[15]，但難點在于確定最佳樣方數(shù)量。類似難點還有確定最佳樣方面積，因為植被群落中的植物種類隨生境面積而變化，只有達到某個臨界值時(最小面積)，植物種類才趨于飽和[20]。因此，對于喬木、灌木、草本等不同植被類型，采用的抽樣面積變化范圍大(如1～2 500 m2)[14]。此外，城市綠地植被種類構(gòu)成多是人工配置的結(jié)果，抽樣調(diào)查結(jié)果的代表性也值得商榷。

隨著20世紀(jì)下半葉遙感技術(shù)的發(fā)展，從空中監(jiān)測地表成為可能[21-22]，發(fā)展了針對自然生態(tài)系統(tǒng)中森林資源種類判別、面積區(qū)劃的方法等[23-28]。我國從第6次全國森林資源清查開始增加遙感抽樣調(diào)查，以快速、高效地獲取相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，評估森林資源[19]。但這些評估方法主要基于中低空間分辨率(<30 m)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，難以應(yīng)用于斑塊破碎、面積較小的城市綠地。近20 a來高空間分辨率商業(yè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的發(fā)展，可提供地表0.5～5 m精細(xì)尺度的可見光遙感數(shù)據(jù)[21,29]，城市綠地資源精細(xì)化評估與監(jiān)測成為可能，包括植被種類識別、冠幅大小與數(shù)量等評估[30-33]。尤其是最近的三維激光雷達，可提取喬木的高度和垂直結(jié)構(gòu)信息，如冠幅、胸徑和樹高、蓄積量/生物量等[34-37]。圖2為本文作者利用三維激光雷達監(jiān)測評估喬木資源的案例,圖2(a)和(b)是在高植被覆蓋度的森林區(qū)域，采用定點式激光掃描，以觀測點為圓心360°探測，經(jīng)數(shù)據(jù)處理后，提取各株喬木的三維信息，據(jù)此可獲取樹高、胸徑、蓄積量/生物量等信息，與傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)木調(diào)查方法獲取結(jié)果精度相當(dāng)(如胸徑R2=0.99)，且能獲得林分任意樹木的信息及空間位置關(guān)系等，提供更多的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)[35]； 圖2(c)和(d)是利用最新研發(fā)的背包式激光雷達，在行走中探測道路周圍植被的三維信息，根據(jù)點云提取植被相關(guān)信息，無需考慮樣方數(shù)量、樣方面積等問題，有助于調(diào)查斑塊破碎的城市植被，若將該設(shè)備置于車載平臺，可形成車載移動式觀測，具有較好的應(yīng)用前景[38]。

1.2 生態(tài)功能

作為城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，城市植被具有滯塵、凈化空氣、降溫等生態(tài)功能[39-41]。蒸騰作用貫穿于植被的生活周期，該生理過程需要吸收能量，使植被具有天然的降溫功能。觀測表明，城市植被區(qū)域的溫度比水泥等不透水設(shè)施的溫度低5～20 ℃[42-46]?？紤]到城市獨特的熱島效應(yīng)[47]及其引發(fā)的高溫?zé)崂说却紊鸀?zāi)害[48-51]嚴(yán)重威脅公眾健康和城市環(huán)境的生態(tài)宜居性，且植被蒸騰及蒸散發(fā)在城市生態(tài)系統(tǒng)中難以定量、研究關(guān)注較少[42-43, 52-53]，本文重點探討城市植被蒸騰作用及其降溫功能的評價方法。

蒸騰作用受植被生理過程(如氣孔開閉)與外界環(huán)境(如土壤水分含量、大氣溫度與氣流運動等)影響，自然生態(tài)系統(tǒng)中植被蒸騰量的精確測算一直是地球系統(tǒng)和全球變化等研究領(lǐng)域的薄弱環(huán)節(jié)與難點[21，54-57]。由于組成城市綠地的植被與自然植被差異大(如斑塊破碎程度高、受園林管理措施影響頻繁)，加之城市下墊面異質(zhì)性高、形成獨特的城市小氣候[13]，適用于自然生態(tài)系統(tǒng)植被蒸騰的測算方法可能失效，增加了城市植被蒸騰量測算的難度，制約了城市綠地降溫功能的準(zhǔn)確量化[44, 53]。

目前，城市蒸散發(fā)典型的測算方法包括： ①針對喬木的樹干液流計，用于測算單株樹木的蒸騰量[58-59]； ②針對草本或低矮灌木的稱重式蒸滲儀，即根據(jù)水量平衡方程在控制條件下測量蒸散發(fā)之外的變量，推算蒸散發(fā)[60-61]； ③針對不同植被類型，借助世界糧農(nóng)組織參考作物蒸散發(fā)的概念，根據(jù)彭曼-蒙蒂斯公式與氣象觀測數(shù)據(jù)獲得參考蒸散發(fā)，利用植被系數(shù)(landscape or garden coefficient)推算實際蒸散發(fā)[62-63]。盡管可將單株樹干液流測算的蒸騰量推繹到林分或景觀尺度，但結(jié)果的代表性與精確性值得商榷[64]。水量平衡方法測算結(jié)果代表某區(qū)域平均值，難以反映區(qū)域內(nèi)蒸散發(fā)的空間差異，且僅在觀測條件較好的固定試驗場所，才可能準(zhǔn)確測算水分平衡的各分量。城市區(qū)域高樓林立、對流強烈、微氣象環(huán)境差異大，彭曼-蒙蒂斯公式僅適用于平坦均質(zhì)地表； 加之植被系數(shù)受多種因素影響，缺乏不同水熱條件下的觀測值，亦影響推算的蒸散發(fā)，且同種植被賦予相同的植被系數(shù)，結(jié)果同樣不能反映空間差異。

熱紅外衛(wèi)星遙感的發(fā)展(表1)提供了100 m左右(如Landsat系列數(shù)據(jù)、ASTER數(shù)據(jù))至1 km(如MODIS數(shù)據(jù))的地表溫度[65]，如圖3所示，促進了城市景觀尺度地表溫度空間差異及其與植被關(guān)系的研究[66-67]。但基于衛(wèi)星遙感地表溫度和植被蒸騰機理探討降溫的研究相對較少[68-69]，一方面城市中蒸散發(fā)及其植被蒸騰組分定量困難，二是目前較低空間分辨率的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)(約100 m)制約了對城市蒸散發(fā)深入、系統(tǒng)的研究，因為城市植被斑塊破碎、通常在10 m范圍內(nèi)都會因植被類型差異而使蒸散發(fā)具有高異質(zhì)性[70]，用100 m的熱紅外遙感數(shù)據(jù)研究城市全局尺度(104～106m)基本可行，但限制了街區(qū)尺度(<104m)的精細(xì)研究。近年無人機的發(fā)展使亞米級遙感數(shù)據(jù)獲取成為可能，無人機光學(xué)數(shù)據(jù)獲取相對成熟[71]。受傳感器與無人機搭載平臺耦合等制約，高空間分辨率熱紅外數(shù)據(jù)的無人機獲取仍然面臨較大挑戰(zhàn)，如確定圖像地理空間位置、拼接不同航帶圖像等。本文作者經(jīng)過前期探索，研發(fā)了基于熱紅外溫度的三溫模型，可測算城市草坪、灌木、喬木等植被的蒸散發(fā)，與傳統(tǒng)的波文比能量平衡法、樹干液流法等測算結(jié)果接近，但可提供蒸散發(fā)空間分布信息、實現(xiàn)了城市復(fù)雜下墊面蒸散發(fā)精準(zhǔn)估算[42-43, 53]； 提出移動式運動樣帶法，可定量研究條帶狀城市綠地植被對溫度的影響(圖4)[41]； 近期解決了熱紅外傳感器與無人機平臺兼容搭載、地理坐標(biāo)定位、數(shù)據(jù)拼接處理等，實現(xiàn)了亞米級地表溫度及蒸散發(fā)時空分布數(shù)據(jù)獲取(圖5)，有望為系統(tǒng)評估城市綠地蒸散發(fā)及其降溫效果提供新方法。

表1 典型的衛(wèi)星熱紅外遙感數(shù)據(jù)Tab.1 Typical thermal infrared remote sensing data

圖3 基于ASTER AG100v003產(chǎn)品的廣州市海珠區(qū)2000—2008年平均地表溫度空間分布Fig.3 Distribution of average land surface temperaturebased on ASTER product (AG100v003) for HaizhuDistrict, Guangzhou City during 2000—2008

2 城市水體評估與監(jiān)測方法

2.1 水量評估

傳統(tǒng)的水資源數(shù)量評估，以降水、徑流為主要要素，多在流域尺度根據(jù)水量平衡原理開展。若能將城市生態(tài)系統(tǒng)的各水文分量監(jiān)測清楚，可以測算水總量。在僅考慮城市河流、湖泊水庫情況下，具體水量的評估可考慮使用體積描述，即水面面積與水深之積。遙感數(shù)據(jù)測算面積精度非常高、相對容易。此時，僅需獲得水深信息即可。目前數(shù)字高程模型可提供高程信息，如30 m空間分辨率的ASTER GDEM，高程精度平均為(7.4±12.7) m。我國最新的高分七號衛(wèi)星可獲取亞米級立體影像，高程精度可望高達1.5 m。為利用高精度遙感信息開展水量評估提供了豐富的數(shù)據(jù)源。基于遙感的水量評估方法，可獲取空間任意位置水量信息，彌補了傳統(tǒng)水量平衡測算法只能獲取區(qū)域平均值的不足。

2.2 水質(zhì)評估與監(jiān)測

隨著生態(tài)宜居等城市建設(shè)需求，城市水體水質(zhì)成為政府、研究人員與城市居民關(guān)注的焦點。傳統(tǒng)的水質(zhì)評估依賴監(jiān)測斷面定點觀測數(shù)據(jù)，但受到監(jiān)測斷面數(shù)量、采樣頻次等限制，評價結(jié)果通常難以反映水質(zhì)的時空分布信息。遙感數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣、快速成像與周期成像的特征，為水質(zhì)時空監(jiān)測提供了強有力的工具。目前典型的監(jiān)測評估要素包括水溫、葉綠素濃度、總懸浮物、可溶性有機污染物等[72]。根據(jù)《全國城市市政基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)“十三五”規(guī)劃》，將整治城市黑臭水體2 000多個、總長度約5 800 km，建立城市水質(zhì)監(jiān)測與評估方法必然是治理的重要內(nèi)容之一。圖6是本文作者利用30 m空間分辨率的Landsat系列數(shù)據(jù)評估廣東省珠海市大鏡山水庫(約1 km2)葉綠素濃度時空分布的案例，盡管采用線性回歸算法，卻彌補了傳統(tǒng)水質(zhì)評估中有限采樣點難以反映水質(zhì)空間分布的不足[73]。考慮到我國中小型水庫(庫容小于106m3)數(shù)量高達93 308座[74]，是未來水質(zhì)與水量監(jiān)測與管理的重點，傳統(tǒng)人工調(diào)查方法難以快速獲取水質(zhì)空間信息、周期更新更難，基于遙感影像的水質(zhì)評估方法可快速、周期性地獲取水質(zhì)時空分布信息，必將發(fā)揮重要作用。城市水質(zhì)遙感監(jiān)測與評估的難點在于，由于水體渾濁度高，無機懸浮顆粒、可溶性有機污染物的光譜特征與葉綠素重疊，水體光學(xué)特性復(fù)雜，增加了水質(zhì)參數(shù)的反演難度[73]。且衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)空間分辨率與光譜分辨率的博弈，導(dǎo)致多(高)光譜數(shù)據(jù)的低空間分辨率制約城市河流、湖泊、水庫的識別，或高空間分辨率影像的低光譜分辨率制約水質(zhì)參數(shù)的精細(xì)化遙感反演。因此，基于無人機高光譜、高時空分辨率的數(shù)據(jù)獲取與水質(zhì)反演是未來城市水質(zhì)監(jiān)測與評估的重要手段。

3 結(jié)論與建議

1)盡管基于樣方的傳統(tǒng)抽樣方法可獲得城市綠地的數(shù)量信息，但城市綠地高度斑塊化特征限制了樣方結(jié)果尺度推繹。

2)衛(wèi)星遙感是監(jiān)測城市綠地的有效手段，可準(zhǔn)確獲取綠地空間分布、面積、種類、質(zhì)量變化等信息，但生物量(或蓄積量)、體積等信息需要米級(< 5 m)遙感數(shù)據(jù)和其他新技術(shù)支持精細(xì)化研究。

3)無人機可獲得亞米級(如< 5 cm)數(shù)據(jù)，滿足精細(xì)化監(jiān)測需求，但受飛行管制、電池續(xù)航能力等限制，數(shù)據(jù)覆蓋范圍有限，且數(shù)據(jù)拼接等后處理復(fù)雜、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理或反演算法可能不適用于亞米級空間分辨率數(shù)據(jù)。

4)城市綠地類型、面積與城市溫度關(guān)系研究較多，但當(dāng)前100 m(及更粗空間分辨率)的熱紅外地表溫度數(shù)據(jù)難以支持綠地蒸騰降溫機理等精細(xì)化研究?？梢?，城市綠地的精細(xì)化資源評估與監(jiān)測仍面臨諸多挑戰(zhàn)，建議未來加強米級、亞米級遙感數(shù)據(jù)在城市綠地評估與監(jiān)測中的應(yīng)用研究，加強研究多傳感器與無人機搭載平臺耦合及數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)化流程、研發(fā)適用于城市綠地精細(xì)化管理的反演算法。