城市熱環(huán)境空間格局及影響因素分析
——以大連市金州區(qū)為例

孫雨萌，張育慶

（遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029）

0 引言

隨著城市化發(fā)展進(jìn)程加快，城市區(qū)域人口聚集，大量排放二氧化碳等氣體，一些自然地表如林地、草地已被建筑所取代，同時(shí)高層樓房也會(huì)阻礙熱量散發(fā)，導(dǎo)致市區(qū)地表溫度比郊區(qū)高，城市熱島效應(yīng)逐漸加強(qiáng)。城市熱島效應(yīng)是一種普遍存在的有害環(huán)境問題。城市發(fā)展要考慮到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，同時(shí)也要注重保護(hù)生態(tài)環(huán)境，這是當(dāng)前全球發(fā)展的一項(xiàng)不可避免的任務(wù)[1,2]。

19 世紀(jì)初，英國(guó)科學(xué)家Howard 首次指出倫敦城中心的氣溫比周圍的鄉(xiāng)村高；此后各國(guó)學(xué)者對(duì)不同緯度、不同類型的城市陸續(xù)做了大量的城區(qū)、郊區(qū)溫度對(duì)比觀測(cè)均發(fā)現(xiàn)郊區(qū)的溫度低于城區(qū)，Manley 將這種郊區(qū)的溫度低于城區(qū)的現(xiàn)象命名為 “城市熱島”，Oke 將城市中心區(qū)的溫度“高峰”值與郊區(qū)溫度的差值定義為“熱島強(qiáng)度”[3，4]。城市熱島強(qiáng)度受很多因素影響，如：綠地、水體、非自然下墊面在城市內(nèi)的覆蓋程度、人類活動(dòng)等，對(duì)這些因素的研究成為減緩城市熱島效應(yīng)的關(guān)鍵步驟。國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用氣象資料、遙感影像、模擬模型及布點(diǎn)觀測(cè)等研究方法對(duì)影響城市熱島的單因子因素、城市熱島的危害及緩解的對(duì)策進(jìn)行了廣泛研究[5-9]。研究表明，城市熱島與植被的分布、面積及長(zhǎng)勢(shì)呈負(fù)相關(guān)，植被分布面積越大、區(qū)域越集中，城市熱島效應(yīng)的減緩效果越好，并且不同類型的植被減緩城市熱島效應(yīng)的效力也不同，因此合理規(guī)劃和積極發(fā)展城市綠化建設(shè)是減緩城市熱島效應(yīng)的關(guān)鍵[10-14]，水體分布的合理規(guī)劃同樣對(duì)減緩城市熱島效應(yīng)有顯著作用，水面的比熱容與導(dǎo)熱能力遠(yuǎn)高于陸地，在蒸發(fā)時(shí)消耗熱能，有效降低地表溫度，減緩“熱島效應(yīng)”[15]。除此之外，當(dāng)非自然下墊面在城市區(qū)間內(nèi)覆蓋率過高時(shí)，地表溫度增長(zhǎng)十分顯著，戴曉燕等人研究得出，非自然下墊面與地表溫度之間存在明顯的正相關(guān)性[16-19]。城市內(nèi)部存在大量工廠、住宅所用的加熱裝置及機(jī)動(dòng)車輛，這些機(jī)器運(yùn)作耗能的同時(shí)也排放著大量的溫室氣體，加劇了城市熱島效應(yīng)。各國(guó)學(xué)者大都研究單因子影響因素減緩城市熱島效應(yīng)的策略，但是對(duì)于如何將各單因子影響因素合理規(guī)劃來減緩城市熱島效應(yīng)，目前研究的普及率不高。

綜上所述，本文通過Landsat 8 影像結(jié)合地物分類，研究大連市金州區(qū)地表覆蓋及城市熱環(huán)境時(shí)空特征，以對(duì)城市合理規(guī)劃布局，改善生態(tài)環(huán)境，為促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展提供有價(jià)值的參考。

1 研究區(qū)概況

大連市金州區(qū)，西鄰遼東半島，位于大連市中部，與黃海、渤海東西相接，北靠東北腹地，陸地區(qū)域面積1 850 平方公里，海岸線長(zhǎng)322 公里。金州的地形屬于低山丘陵區(qū)，由北向南構(gòu)成中部高、兩側(cè)低的地形，處于北半球中緯度地區(qū)，位于西風(fēng)帶，氣候系統(tǒng)以副熱帶系統(tǒng)為主，所處地理環(huán)境為一面傍山、三面靠水的半島環(huán)境，所以金州區(qū)四季分明、氣候溫和濕潤(rùn)，降水集中在某一時(shí)間段內(nèi)，季風(fēng)氣候明顯。

優(yōu)越的地理位置和良好的氣候條件為金州區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)建設(shè)提供了強(qiáng)有力的基礎(chǔ)。自2012 年以來，金州區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，在某一程度上加劇了土地大幅度開墾，一些自然地表如林地、耕地、草地被占用，修建居民區(qū)與商業(yè)區(qū)，導(dǎo)致區(qū)域趨于城市化。正因?yàn)榻鹬輩^(qū)趨于城市化的發(fā)展，城市區(qū)域人口聚集，排放汽車尾氣等，同時(shí)建造的高樓也會(huì)阻擋熱量的散發(fā)，導(dǎo)致城市地區(qū)會(huì)比郊區(qū)的地表溫度高，如果不加以控制就會(huì)形成城市熱島。

2 研究數(shù)據(jù)和方法

本文選取過境時(shí)間為北京時(shí)間2018 年8 月2 日，條帶號(hào)為119，形編號(hào)33 號(hào)的Landsat 8 OLI_TIRS 多光譜及熱紅外波段遙感影像。成像時(shí)間為炎熱夏季，天氣晴好，研究區(qū)域云量均小于5%，遙感成像條件較好，借助ENVI 5.3 軟件對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理。在ArcGIS 10.5 中進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、鑲嵌、工作區(qū)裁剪等，矢量數(shù)據(jù)來源于大連市金州區(qū)行政邊界的矢量數(shù)據(jù)（表1）。

表1 數(shù)據(jù)來源

2.1 單窗算法反演地表溫度

本文選取單窗算法反演地表溫度。該算法只需要三個(gè)參數(shù)，分別為：大氣平均作用溫度、大氣透射率和地表比輻射率。最終簡(jiǎn)化的單窗體算法模型為：Ts={a

式中，Ts是地表實(shí)際溫度；T6為行星亮度溫度；Ta為大氣等效溫度；a 和b 是參考系數(shù)a=-67.355 351，b=0.458 606；C 和D 是中間變量，可用下面兩式求得C=ετ，D=(1-τ)[1+(1-ε)τ]，式中ε 為地表比輻射率，τ為大氣透射率。

2.2 隨機(jī)森林分類法

隨機(jī)森林就是以決策樹為基本單元，通過集成學(xué)習(xí)的概念將多棵樹集成的一種算法，而它的本質(zhì)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支—集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）方法。

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹而言，如果帶分類的事物集合可以劃分為多個(gè)類型當(dāng)中，則某個(gè)類（xi）的信息可以定義如下：

式中，I(x)用來表示隨機(jī)變量的信息；P(xi)是指當(dāng)xi發(fā)生時(shí)的概率。

3 結(jié)果與分析

3.1 LST 空間分布

從圖1 可以看出，城市熱島中的高溫區(qū)（熱點(diǎn)地區(qū)）主要分布在大連市金州區(qū)的老城區(qū)，特別是城市中心地區(qū)和南部地區(qū)，這里以一些老式住宅區(qū)、中央商務(wù)區(qū)為主，其中，城區(qū)南部溫度最高，為57.61℃。另外個(gè)別規(guī)模較小些的熱點(diǎn)地區(qū)主要分布在城區(qū)西部的一些開發(fā)工業(yè)區(qū)，這里以工業(yè)與倉儲(chǔ)用地為主。而在東部地區(qū)溫度比較低，其中城區(qū)東北部溫度最低，為23.74℃。LST 的變化總趨勢(shì)為由城區(qū)西部向東部遞減，建筑分布密集的地方地表溫度高，植被分布多的地方地表溫度低。

3.2 地表覆蓋空間特征

依據(jù)研究區(qū)土地利用類型與地表覆蓋類型，由圖2 確定該研究區(qū)包含5 種主要地物類型，分別為植被、耕地、水體、裸土、建筑。

大連市金州區(qū)的土地面積為1 850 平方千米，城區(qū)內(nèi)耕地面積最大，為599.4 平方千米，占城區(qū)總面積的32.4%；植被覆蓋地區(qū)近548 平方千米，占城區(qū)總面積的29.6%；裸土面積為340.4 平方千米，占城區(qū)總面積的18.4%；建筑面積與裸土面積相近，大約為355.2平方千米，占城區(qū)總面積的19.2%；城區(qū)內(nèi)水體面積最少，大約為7.4 平方千米，僅占城區(qū)總面積的0.4%。從圖2 中可以看出，在研究區(qū)南部有大量的建筑密集分布；邊緣部分大多為裸土覆蓋，西部邊緣部分為建筑與裸地穿插覆蓋；中心區(qū)域植被和耕地較多，建筑相對(duì)較少；在北部中心地帶植被分布密集，建筑分布稀疏，裸土分布較少；水體只分布在城區(qū)東側(cè)邊緣中心部分。

3.3 地表覆蓋對(duì)LST 的影響

利用ArcGIS 中通過分區(qū)統(tǒng)計(jì)獲得各種地物類型溫度的最大值、最小值與平均值（表2）。結(jié)合圖2，建筑用地由于大量人為熱量的釋放以及缺乏植被導(dǎo)致地表溫度最高，平均溫度超過40℃。植被主要以森林、草地等綠色建設(shè)為主，植被覆蓋率高的地方水分蒸發(fā)與蒸騰率較高，從而有利于地表和大氣中熱量的交換，對(duì)應(yīng)的溫度較低，平均溫度不到40.5℃；平均溫度最低的土地類型是耕地，這主要因?yàn)樗械闹脖欢挤稚⒃诔鞘袃?nèi)部，由于城市熱島效應(yīng)使得城市內(nèi)部溫度要高于分布于城市外圍的農(nóng)業(yè)用地?？傮w上耕地類型單一，使它具有最低的平均地表溫度[20]。

表2 不同地表覆蓋物溫度反演結(jié)果

圖2 地表覆蓋空間分布

4 討論

4.1 創(chuàng)新性

關(guān)于城市地表覆蓋物對(duì)LST 的影響，已有研究表明建筑區(qū)的LST 高于自然地表覆蓋所在區(qū)，水體和植被具有一定的降溫作用。在溫度差異方面，植被的溫度梯度具有明顯的規(guī)律性，在同一時(shí)期，裸地溫度的分布類似于水泥地工況的溫度分布，相同時(shí)刻建筑密集區(qū)與植被的LST 最大溫差可達(dá)10℃，植被與裸地最大溫差為1℃，裸地與建筑密集區(qū)最大溫差為5℃，可見建筑區(qū)密度過大是致使熱島效應(yīng)形成的主要因素。此外，LST 空間分布受多因素影響，不同影響因子存在弱相關(guān)性。本文創(chuàng)新之處在于將Landsat 8 影像通過單窗算法反演地表溫度、隨機(jī)森林分類法劃分地物類別，結(jié)合GIS 空間分析，首次對(duì)影響LST 的多種因素進(jìn)行相關(guān)分析，對(duì)于研究如何降低城市熱島效應(yīng)更加深入。

4.2 局限性

本次計(jì)算得到的LST 出現(xiàn)了一些異常值，排除云層的影響，可能是由于影像反演LST 的精度問題導(dǎo)致的，另外，地物分布不均可能會(huì)導(dǎo)致地物覆蓋面積計(jì)算精度出現(xiàn)誤差。同時(shí)，我們需要更多的研究來得出更普遍的結(jié)論，LST 在地表不同高度、不同時(shí)刻會(huì)出現(xiàn)不同的數(shù)值，城市的空氣環(huán)境也是影響LST 的因素，處于不同空氣環(huán)境的地區(qū)的LST 分布規(guī)律也值得研究。

5 結(jié)論

本文通過單窗算法反演地表溫度、隨機(jī)森林分類法劃分地物類別，結(jié)合GIS 空間分析，研究大連市金州區(qū)地表覆蓋及城市熱環(huán)境時(shí)空特征。得到如下三點(diǎn)結(jié)論：

（1）研究區(qū)具有明顯的熱島效應(yīng)，中心城區(qū)的溫度總體上明顯高于城市邊緣區(qū)和郊區(qū)。在城市熱島內(nèi)部，地表溫度也存在明顯差異。最高溫度位于城區(qū)南部，為57.61℃，最低溫度位于城區(qū)東北部，為23.74℃。

（2）研究區(qū)包含5 種主要地物類型，包含植被、耕地、水體、裸土、建筑，其中耕地的面積最大，為599.4 平方千米，占城區(qū)面積的32.4%，水體面積最小，約為7.4平方千米，僅占城區(qū)面積的0.4%。

（3）在城市地表覆蓋系統(tǒng)內(nèi)，不同土地利用類型地表溫度具有明顯差異，城市地表溫度在絕大多數(shù)地物之間的差異是顯著的。其中建筑密集區(qū)、交通發(fā)達(dá)區(qū)與植被的LST 最大溫差可達(dá)10℃。

因此，在城市規(guī)劃中要充分考慮到地表覆蓋因素，城市布局一定要有利于生態(tài)環(huán)境的建設(shè)，選擇適宜的城市結(jié)構(gòu)模式和適宜的城市設(shè)計(jì)模式。對(duì)城市進(jìn)行合理規(guī)劃布局，改善生態(tài)環(huán)境，提高城市的生態(tài)保護(hù)水平。