1990—2015年寧波市熱島效應(yīng)特征與人口資源環(huán)境分析

譚志寧，席素亭

(1.廣西壯族自治區(qū)城鄉(xiāng)規(guī)劃設(shè)計(jì)院，廣西 南寧 530022；2.河北工程大學(xué) 建筑與藝術(shù)學(xué)院，河北 邯鄲 056038)

據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)截止到2019年我國的城市化率己達(dá)到60.60%，快速的城市化進(jìn)程對地球環(huán)境造成很多負(fù)面的影響，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了其所在的物理邊界，從《京都協(xié)議書》到《哥本哈根議定書》，再到2015年我國國家領(lǐng)導(dǎo)人赴巴黎參加世界氣候大會，世界各國對全球氣候、生態(tài)的變化都密切關(guān)注，人類賴以生存的人-地-氣生態(tài)平衡系統(tǒng)，正逐漸失去其原有的平衡，而城市熱島效應(yīng)就是生態(tài)平衡系統(tǒng)中的重要因素[1]。熱島效應(yīng)是指當(dāng)城市發(fā)展到一定程度，城區(qū)溫度明顯高于郊區(qū)，形成類似高溫孤島的現(xiàn)象[2]。在氣候變暖背景下，城市熱島和天氣事件聯(lián)系越來越緊密：城市熱島與熱浪的協(xié)同作用加劇了城市惡劣的微氣象條件，對城市生態(tài)環(huán)境、人類健康和環(huán)境質(zhì)量都帶來極大威脅與挑戰(zhàn)[3]。城市熱島效應(yīng)已成為城市發(fā)展進(jìn)程中普遍面臨的環(huán)境問題，因此對其深入研究意義重大。1972年Rao提出用熱紅外監(jiān)測地表熱島之后[4]，地表溫度(Land Surface Temperature, LST)被廣泛用于城市熱島的研究，遙感技術(shù)的發(fā)展為地表溫度的全面監(jiān)測提供手段，熱紅外監(jiān)測地表熱島也有利于從宏觀角度把握其變化規(guī)律。獲取近地面的地表溫度最直接和準(zhǔn)確的方法是現(xiàn)場監(jiān)測,但是由于地面監(jiān)測站點(diǎn)較少且建設(shè)費(fèi)用高，無法進(jìn)行長時間連續(xù)大范圍監(jiān)測。隨著衛(wèi)星數(shù)據(jù)的時空分辨率日益提高，地表溫度反演對城市熱島的長時間序列監(jiān)測受到人們的廣泛關(guān)注。

目前對熱島效應(yīng)的研究主要在于熱島效應(yīng)時空演變[5-6]，熱島效應(yīng)影響因素分析[7-8]，城市熱島的生態(tài)效應(yīng)[9-10]以及熱島效應(yīng)的預(yù)測評估[11-12]。歷華基于4個季節(jié)的MODIS影像計(jì)算長株潭地區(qū)的地表溫度, 在對歸一化建筑指數(shù) (Normalized Difference Built-up Index，NDBI) 和歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)研究中發(fā)現(xiàn)，NDBI是城市熱島研究的有效指標(biāo)[13]，李學(xué)敏對襄陽市熱島效應(yīng)演變進(jìn)行分析，基于剖面分析和多元回歸，得出植被覆蓋對城市熱島的影響大于建筑密度[14]。目前研究較少從人口、GDP等社會經(jīng)濟(jì)因素分析城市熱島效應(yīng)的時空演變。但實(shí)際上由于人類的強(qiáng)干預(yù)作用，人類的經(jīng)濟(jì)活動對于環(huán)境的影響遠(yuǎn)大于自然作用，是導(dǎo)致環(huán)境質(zhì)量下降的主要因素[15]。因此探究社會經(jīng)濟(jì)因素與溫度關(guān)系，是研究人口資源環(huán)境的新課題。

本文主要選取了寧波市在六個時間段的LST數(shù)據(jù)，采用單窗算法進(jìn)行地表溫度反演LST數(shù)據(jù)，利用MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,運(yùn)用地理信息系統(tǒng)空間分析技術(shù)、Pearson相關(guān)性分析方法,分析寧波市中心城區(qū)熱島效應(yīng)的時空特征演變特征及其與NDVI、NDBI、人口規(guī)模和GDP產(chǎn)值的相關(guān)性，明確各社會經(jīng)濟(jì)因子對城市熱島空間規(guī)模、地表溫度變化的影響，為制定緩解寧波市熱島效應(yīng)的政策措施提供可靠理論依據(jù)以及合理建議，以期緩解該區(qū)域環(huán)境變化。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

寧波市地處我國海岸線中段，長江三角洲南翼，處于東經(jīng)120°55′至122°16′，北緯28°51′至30°33′的范圍。寧波市不僅僅是東南沿海重要的港口城市，長江三角洲南翼經(jīng)濟(jì)中心，也是環(huán)杭州灣大灣區(qū)的重要組成部分(圖1)。本文選取寧波市中心城區(qū)為研究區(qū)域，總面積為2 437.59 hm2, 寧波市中心城區(qū)布局呈“一主兩副，雙心三帶”的空間結(jié)構(gòu)。一主即三江片，兩副即北侖片和鎮(zhèn)海片；雙心即三江口中心和東部新城中心；三帶即余姚江、奉化江、甬江形成的三條濱江生活帶，外圍形成慈城、東錢湖、東部濱海、九龍湖、澥浦等組團(tuán)。到2020年寧波市中心城區(qū)人口規(guī)模達(dá)到395萬，建設(shè)用地規(guī)模達(dá)到420 hm2，隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，熱島效應(yīng)受到人們的廣泛關(guān)注。如，姚一舟等人利用 Landsat 衛(wèi)星影像反演了寧波市 1995、2002、2009 年的不透水面、植被、水體、地面溫度等主要地表參數(shù)，發(fā)現(xiàn)14 年間研究區(qū)域城市熱島范圍明顯擴(kuò)大，熱島效應(yīng)逐漸加強(qiáng)，并且研究區(qū)內(nèi)8個方向上出現(xiàn)了 10 個新的熱島[16]；丁燁毅等人利用1961—2005年城郊兩氣象站氣溫資料，分析出寧波市的城市熱島效應(yīng)呈逐年增強(qiáng)的趨勢，秋冬季的熱島強(qiáng)度較春夏季強(qiáng)熱島效應(yīng)具有較明顯的日變化，并且“夜熱島”強(qiáng)于“日熱島”[17]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究采用的溫度反演數(shù)據(jù)為1990年8月14日、1995年7月3日、2000年8月2日和2005年7月28日的Landsat 5 TM數(shù)據(jù)、2010年8月29日和2015年8月24日Landsat 8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)，來自地理空間數(shù)據(jù)云平臺，行列號為118/39(表1)。本研究主要選取B6熱紅外波段進(jìn)行單窗算法溫度反演，研究區(qū)內(nèi)圖像質(zhì)量良好，云量極少，地面特征清晰。溫度反演后利用MODLT1D 中國1 km地表溫度產(chǎn)品對2000、2005、2010和2015年地表溫度反演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，由于MODIS地表溫度存在較多空值，基于最大值合成法將相鄰三天的地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行合成。進(jìn)一步從NDVI、NDBI、人口和GDP對熱島效應(yīng)的變化進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)采用中國人口、GDP空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集，來自中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(http://www.resdc.cn/)。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the study area

表1 數(shù)據(jù)來源

1.3 研究方法

本研究采用覃志豪等的單窗算法[18]進(jìn)行地表溫度反演，該算法針對Landsat TM/ETM+的熱紅外波段數(shù)據(jù)提出，后胡德勇等人根據(jù)Landsat8數(shù)據(jù)特征進(jìn)行改進(jìn)[19]，具有較高的反演精度，計(jì)算公式如下：

Ts=[a10(1-C10-D10)+
(b10(1-C10-D10)+C10+D10)]T10

(1)

C10=τ10ε10

(2)

D10=(1-τ10)[1+(1-ε10)τ10]

(3)

式中：Ts為地表溫度(K)；T10為衛(wèi)星傳感器探測到的像元亮度溫度(K)；則a10=-67.954 2，b10=0.459 87[20]；τ10和ε10分別指大氣透射率和地表比輻射率，地表比輻射率參考覃志豪算法。大氣透射率可在NASA官網(wǎng)(http//atmcorr.gsfc.nasa.gov/)上根據(jù)影像的成像時間和中心經(jīng)緯度查詢，由于2000年之前的大氣透射率無法查詢，1990年和1995年遙感數(shù)據(jù)反演地表溫度采用2000年8月2日的大氣透射率。

1.4 熱島效應(yīng)指標(biāo)

為比較不同時相的寧波市中心城區(qū)熱島效應(yīng)強(qiáng)度，將寧波市中心城區(qū)地表溫度按照標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行劃分，將地表溫度較高的四級定義為極強(qiáng)熱島、中強(qiáng)熱島、次強(qiáng)熱島和弱熱島(表2)，Tmean表示平均地表溫度，Tsd表示地表溫度的標(biāo)準(zhǔn)差。

表2 熱島類型劃分

1.5 歸一化植被指數(shù)提取

歸一化植被指數(shù)NDVI是研究熱島效應(yīng)驅(qū)動因素的常見參數(shù)。目前國內(nèi)外相關(guān)研究較多集中在NDVI時序變化與其它生態(tài)因子相關(guān)性的研究，而這些生態(tài)因子主要是氣候因子，如降水、溫度等[21]。NDVI具有消除部分輻射誤差的特點(diǎn)，可用于檢測植被生長狀況，其公式如下：

(4)

式中：ρNIR和ρRED是Landsat數(shù)據(jù)的近紅外波段和紅外波段的表面反射率，NDVI越高表明區(qū)域內(nèi)植被覆蓋度越高、生長狀況越好。

歸一化建筑指數(shù)NDBI源于對歸一化植被指數(shù)NDVI的深入分析，其可以用來表征城鎮(zhèn)用地的密集程度，計(jì)算公式如下：

(5)

式中，ρMIR和ρNIR為Landsat TM數(shù)據(jù)的中紅外波段和近紅外波段的表面反射率，Landsat8 OLI/TIRS的NDBI通過SWIR1和NIR波段計(jì)算。NDBI越高表明區(qū)域內(nèi)建筑物用地比例越高，建筑分布越密集。

2 結(jié)果與討論

2.1 溫度反演結(jié)果及驗(yàn)證

1990—2015年寧波市中心城區(qū)地表溫度反演結(jié)果如圖2所示，研究表明MODIS LST數(shù)據(jù)與實(shí)際溫度差小于1℃[22]，隨機(jī)選取寧波市中心城區(qū)內(nèi)的樣本點(diǎn)對2000、2005、2010和2015年地表溫度反演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證(圖3、表3)，地表溫度反演LST和MODIS LST為顯著正相關(guān)，R2最小為0.68，擬合優(yōu)度較好，反演結(jié)果與真實(shí)溫度具有良好的一致性，RMSE和絕對誤差結(jié)果較小，地表溫度反演結(jié)果良好，對城市發(fā)展研究具有一定價值。

2.2 熱島效應(yīng)時空變化特征

通過計(jì)算得到寧波市中心城區(qū)1990—2015年6個不同時期地表溫度反演結(jié)果，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差法將其劃分為極強(qiáng)熱島、中強(qiáng)熱島、次強(qiáng)熱島和弱熱島(圖4)。1990—2015年寧波市中心城區(qū)熱島效應(yīng)變化顯著，各類型熱島面積(hm2)如表4所示。1990—1995年，中強(qiáng)熱島面積從86.43 hm2增加到109.95 hm2，極強(qiáng)熱島面積從73.49 hm2增加到83.31 hm2，城市熱島聚集在三江口中心逐漸向西部擴(kuò)散；1995到2000年次強(qiáng)熱島從323.94 hm2增加到449.86 hm2，中強(qiáng)熱島從109.95 hm2增加到221.16 hm2，增長100.01%，但極強(qiáng)熱島下降明顯，從83.31 hm2減少到6.74 hm2，主要原因是寧波市中心城區(qū)發(fā)展迅速，城市熱島逐漸從單中心發(fā)展到多中心，熱島效應(yīng)普遍上升，各地區(qū)之間熱島差異減少；2000—2005年極強(qiáng)熱島從6.74 hm2增加到24.22 hm2，中強(qiáng)熱島也有所增加，熱島效應(yīng)粗具規(guī)模；2005—2010年熱島面積未發(fā)生較大變化，主要原因是寧波從“增量發(fā)展”逐步走向“存量發(fā)展”，從單一的注重“增量市場”到逐步關(guān)注“存量市場”。在2005—2010年，寧波市中心城區(qū)擴(kuò)張速度減緩，因此熱島效應(yīng)有所緩和。隨著城市的發(fā)展，熱島斑塊會逐漸由低級向高級轉(zhuǎn)變，寧波市中心城區(qū)在三江口周邊、甬江口兩岸和經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)形成了三大高溫片區(qū)[23]。2010—2015年熱島面積基本保持不變，熱島效應(yīng)仍不可忽視?？偠灾?，1990—2015年寧波市中心城區(qū)熱島效應(yīng)經(jīng)歷了由單中心走向多中心、高速發(fā)展到緩慢增長的歷程。

2.3 溫度變化特征與各因素的相關(guān)性

2.3.1 溫度與NDVI、NDBI的相關(guān)性

寧波市中心城區(qū)地表溫度與NDVI呈負(fù)相關(guān)性，與NDBI呈正相關(guān)性(表5)。從1990—2017年平均LST、平均NDVI和平均NDBI變化(圖5)來看，從宏觀上分析，平均NDVI變化趨勢與平均LST基本相同，這表明了城市植被覆蓋率與城市熱島效應(yīng)之間聯(lián)系緊密。1995—2000年平均NDVI變化幅度最大，下降約35.71%；1990—2000年平均LST與NDVI相關(guān)性不強(qiáng)，在2005年之后，NDVI絕對值增大且大于0.5，說明植被對于熱島效應(yīng)的緩解作用逐漸增強(qiáng)。

1990—2005年平均NDBI上升約75%，2005—2010年平均NDBI迅速下降，寧波市城市建設(shè)用地分布從密集走向疏散，2010—2015年平均NDBI變化較少。原因可能為，1990—1995年寧波市中心城區(qū)發(fā)展迅速，熱島效應(yīng)加劇，2000年突如其來的非典疫情大大減少了人類活動，減少溫室氣體的排放，緩解了熱島效應(yīng)，而持續(xù)的高溫干旱使得植被的活動減少，因此平均NDVI值較小，2000—2005年城鄉(xiāng)發(fā)展迅速，區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展格局加快發(fā)展，熱島效應(yīng)加劇。

圖2 1990—2015年寧波市中心城區(qū)地表溫度Fig.2 Land surface temperature of Ningbo central urban area from 1990 to 2015

圖3 遙感反演地表溫度和MODIS LST散點(diǎn)圖Fig.3 Remote sensing inversion of land surface temperature and MODIS LST scatter map

表3 2000、2005、2010、2015地表溫度反演驗(yàn)證

表4 寧波市1990、1995、2000、2005、2010、2015熱島面積

圖4 1990—2015年寧波市中心城區(qū)熱島效應(yīng)演變Fig.4 Evolution of the heat island effect in the central urban area of Ningbo from 1990 to 2015

圖5 1990—2017年平均LST、平均NDVI和平均NDBI變化Fig.5 Changes of mean LST, mean NDVI and mean NDBI from 1990 to 2015

表5 地表溫度與NDVI、NDBI相關(guān)性

2005—2010年加快區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展，不少外圍組團(tuán)、衛(wèi)星城的建設(shè)緩解了中心城區(qū)的壓力，中心城區(qū)熱島效應(yīng)減緩，2010—2015年寧波市注重綠色空間的營造，NDVI增加，對熱島效應(yīng)起到了很好的緩解作用。NDBI、NDVI與熱島效應(yīng)聯(lián)系較為密切，城市發(fā)展中城市規(guī)模應(yīng)當(dāng)合理，避免“攤大餅”式地?cái)U(kuò)張，當(dāng)城市發(fā)展到一定規(guī)模時，城市綠色建設(shè)是緩解熱島效應(yīng)的有效途徑。

2.3.2 溫度與人口規(guī)模的相關(guān)性

1990—2015年人口空間分布如圖6所示，將1990、2000、2005、2015年LST 數(shù)據(jù)和1990、2000、2005、2015年人口公里網(wǎng)格進(jìn)行相關(guān)分析，分析得出地表溫度與人口呈正相關(guān)(表6)且其相關(guān)性在2004年為最大值。由圖7可知,在1990—2005年，寧波市中心城區(qū)人口呈現(xiàn)波動變化。通過調(diào)查分析后發(fā)現(xiàn)，人口在這段時間內(nèi)發(fā)生波動的主要原因是寧波市中心城區(qū)人口在當(dāng)時處于流出狀態(tài)，一部分寧波人選擇外出經(jīng)商，同時一部分外來務(wù)工人員涌入，但人口規(guī)模最終并未發(fā)生很大變化。除此之外，這一時期寧波市中心城區(qū)注重港口建設(shè)，鎮(zhèn)海區(qū)和北侖區(qū)的人口明顯增多，由此可見，人口主要增長區(qū)域與地表溫度變化是相一致的。2005年后，隨著寧波市綜合實(shí)力的不斷提高，人口有了較大增長，增長的人口主要來自兩個部分：一部分是吸引到寧波發(fā)展、工作的優(yōu)秀人才，一部分是外出經(jīng)商的寧波人回鄉(xiāng)建設(shè)。2005—2010年的最大1 km網(wǎng)格人口與2005年前相比增長到將近5倍，可以得出隨著時間的推移，人口區(qū)域差異在不斷增大。2010—2015年，雖然人口持續(xù)增長，城鄉(xiāng)差距仍舊顯著，但是人為活動對熱島效應(yīng)的影響減弱，主要原因是由于寧波市在不斷推進(jìn)新型城市化的同時開始注重生態(tài)保護(hù)。人口的快速增加和城鄉(xiāng)的差距并不會直接導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)，建議政府在城市化初期合理控制人口規(guī)模，并在城市化水平的提高過程中，注重資源和環(huán)境的保護(hù)，由此可以在縮小城鄉(xiāng)差異的同時既能為城市發(fā)展注入活力，又能為城市建設(shè)營造良好的生態(tài)環(huán)境。

2.3.3 溫度與GDP相關(guān)性

1995—2015年寧波市中心城區(qū)GDP空間分布如圖8所示，計(jì)算1998、2004、2013、2017年遙感反演LST數(shù)據(jù)和2000、2005、2010、2015年GDP的相關(guān)性，其相關(guān)性在2010年達(dá)到最大，為0.62(表7)。

圖6 1990—2015年寧波市中心城區(qū)人口空間分布Fig.6 Spatial distribution of population in the central urban area of Ningbo from 1990 to 2015

表6 地表溫度與人口空間分布相關(guān)性

圖7 1990—2015年1 km網(wǎng)格人口變化Fig.7 Population change of 1 km grid from 1990 to 2015

從圖8中可以發(fā)現(xiàn)，2005—2010年，寧波市中心城區(qū)GDP處于下滑狀態(tài)，其主要原因是2008 年的金融危機(jī)所帶來的持續(xù)性影響。當(dāng)時我國雖然沒有在金融上遭受嚴(yán)重沖擊，但全球金融危機(jī)及經(jīng)濟(jì)衰退的影響對我國的沖擊和考驗(yàn)也是嚴(yán)峻的。在全球經(jīng)濟(jì)一體化和國際分工高度化，中國長期以來用外需來支持經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式等，都導(dǎo)致了中國在當(dāng)時的債務(wù)水平激增，經(jīng)濟(jì)增長處于弛緩狀態(tài)。2010—2015年，寧波市中心城區(qū)GDP持續(xù)上升，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度加快，經(jīng)濟(jì)水平整體呈上行狀態(tài)，其主要原因是驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長的要素，已逐漸從傳統(tǒng)的勞動與資源密集型，升級成以人才流入、科技創(chuàng)新、消費(fèi)升級為導(dǎo)向的“高質(zhì)量發(fā)展”。寧波市中心城區(qū)不斷轉(zhuǎn)型升級的制造業(yè)，是經(jīng)濟(jì)茁壯生長的基石。2015年，寧波市中心城區(qū)GDP產(chǎn)值已經(jīng)超過了2005至2010年下滑前，2005年的GDP產(chǎn)值，達(dá)到了19 679.68萬元/km2的水平。這表明了寧波市中心城區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展正在逐漸向技術(shù)驅(qū)動型轉(zhuǎn)變。隨著環(huán)杭州灣大灣區(qū)的建設(shè)，寧波市發(fā)展將迎來更大挑戰(zhàn)，城市發(fā)展應(yīng)當(dāng)優(yōu)先發(fā)展高新技術(shù)行業(yè)，發(fā)揮港口的優(yōu)勢，加快貿(mào)易往來，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時保護(hù)生態(tài)環(huán)境，為城市生活營造良好環(huán)境。

圖8 1995—2015年GDP空間分布和平均GDP總產(chǎn)值變化Fig.8 Spatial distribution of GDP and change of average GDP from 1995 to 2015

表7 地表溫度與GDP空間分布相關(guān)性

3 結(jié)論

本文嘗試?yán)脤幉ㄊ蠰andsat 5 TM和Landsat 8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)，進(jìn)行溫度反演及其影響因素的相關(guān)性分析，主要的研究結(jié)果如下，1990—2015年寧波市中心城區(qū)熱島效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，中強(qiáng)熱島和極強(qiáng)熱島面積逐漸增多，寧波市中心城區(qū)熱島效應(yīng)經(jīng)歷了由單中心走向多中心、高速發(fā)展到緩慢增長的歷程；影響因素分析表明，熱島效應(yīng)與NDVI和NDBI和人口規(guī)模布局息息相關(guān)，植被對于熱島效應(yīng)起到一定程度緩解作用，而建筑密度增加會增強(qiáng)熱島效應(yīng)，人口和GDP也是熱島效應(yīng)的驅(qū)動因素。

研究采用單窗算法進(jìn)行地表溫度反演，雖然對于TM數(shù)據(jù)而言反演精度高，有利于從宏觀角度把握變化規(guī)律，但基于單窗算法的地表溫度反演依賴氣象數(shù)據(jù)，從而會影響較極端或嚴(yán)重污染情況下的溫度反演精度，今后可考慮對寧波—杭州—上海，乃至環(huán)杭州灣大灣區(qū)的更長時間序列的Landsat 8數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以提高結(jié)論的準(zhǔn)確性和代表性。