生態(tài)用地動態(tài)演變與熱環(huán)境的空間自相關分析
——以山西中部城市群為例

夏圣潔,陳慧儒,張鈞韋,劉艷紅 (山西農業(yè)大學城鄉(xiāng)建設學院,山西 太谷 030801)

隨著城市發(fā)展需求的增長,建設用地的快速擴張大量占用了森林、水域等生態(tài)用地,使得城市區(qū)域內的熱環(huán)境問題變得更加突出,人居環(huán)境也面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)[1-2].此外,在新型城鎮(zhèn)化背景下城市群已經被確立為發(fā)展的主體形態(tài),隨著城市群規(guī)模的拓展,城市間距離不斷縮小,集中連片的城市發(fā)展模式對區(qū)域生態(tài)環(huán)境的疊加影響持續(xù)加大,城市群的熱環(huán)境問題將變得更為復雜[3-4].而生態(tài)用地作為城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,在城市溫度調節(jié)中發(fā)揮著重要作用.面對日益嚴重的熱環(huán)境問題,研究城市群的生態(tài)用地演變與熱環(huán)境的互動關系有著重要意義.

相關領域學者們已從多個角度開展了大量的研究工作[5-7],目前基于城市熱島效應的研究通常以局部和單一城市為主[8].最近的一項綜述總結了1972～2018年期間的相關研究,其中單個城市相關研究占 64%,而對城市群熱環(huán)境的關注明顯較少(14%)[9].然而,單一城市的熱環(huán)境問題和相應的驅動因素不能完全等同于城市群,二者之間的差異還有待繼續(xù)探索[10],因此,在城市群尺度上探討熱環(huán)境問題將是城市化新形勢背景下的新課題[11].另外,國內外對生態(tài)系統(tǒng)熱消減的研究多為不同類型的綠地與水體[12-14]、不同時段的熱消減作用[15]以及景觀格局與熱環(huán)境之間的耦合關系[16]等方面,鮮有在城市群尺度上開展生態(tài)系統(tǒng)降溫作用的定量研究.此外,由于空間相互作用和空間擴散的影響,熱環(huán)境的分析變量往往不能完全獨立存在,而是存在著空間自相關性[17-18].以往的研究,多采用傳統(tǒng)統(tǒng)計學方法,對有關影響熱環(huán)境的因子進行線性擬合等定量研究[19-20],極少關注熱環(huán)境與其影響變量的空間相關性特征,將城市群生態(tài)用地演變與地表溫度有機結合,運用空間自相關分析的方法,繪制聚類圖,揭示研究區(qū)生態(tài)用地與熱環(huán)境的局部空間集聚動態(tài)變化規(guī)律,能夠更為直接地反映其空間自相關特征及變化趨勢.

基于此,本研究以山西中部城市群為研究區(qū)域,選取2010～2022 年間4 期Landsat 遙感影像數據,選用均衡度、熱貢獻度等指數及轉移矩陣模型、重心遷移模型、空間自相關等方法,在分析生態(tài)用地與地表熱環(huán)境的時空動態(tài)變化基礎上,對二者耦合的空間相關性開展定量研究.揭示城市群尺度上生態(tài)用地動態(tài)變化對熱環(huán)境的影響機制,量化不同類型的生態(tài)用地對城市群熱環(huán)境的貢獻度.為有效緩解城市群范圍內熱環(huán)境問題、優(yōu)化城市群內部空間結構,構筑生態(tài)和安全屏障,形成多中心、多層級、多節(jié)點的網絡型城市群提供理論依據與方法支撐.

1 數據與方法

1.1 研究區(qū)概況

山西中部城市群地處山西中部(39°39'～36°38',114°9～110°23'),包括太原、晉中、忻州、呂梁、陽泉五市,國土面積7.41 萬km2,占全省的47.3%(圖1).地勢東西高中部低.海拔350～3061.1m,屬暖溫帶半干旱大陸性季風氣候,年均溫10～11℃,年平均降水量400～650mm.山西中部城市群地處省域中心地帶,在《山西中部城市群高質量發(fā)展規(guī)劃(2022～2035年)》中是全省構建“一軸、兩屏、多廊”生態(tài)格局的核心組成部分[21].

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

1.2 數據來源

1.2.1 生態(tài)用地數據 本研究以山西中部城市群2010、2014、2018、2022 四期Landsat 遙感影像為源數據,分辨率均為30m.影像從Geospatial data cloud 與USGS 網站獲取,每一期選取在植物生長季時期、云少清晰的影像.

利用ENVI5.3 進行輻射定標、大氣校正、影像裁剪與鑲嵌等預處理.采用目視解譯[22]最大似然法[23]進行監(jiān)督分類解譯以及分類后處理提取得到林地、草地、耕地、水體、建設用地、未利用地6個用地類型.Kappa 系數均大于0.80,符合精度要求.基于生態(tài)用地研究成果及研究區(qū)現(xiàn)狀,將山西中部城市群區(qū)域分為3 大生態(tài)用地類型:基礎性生態(tài)用地、敏感性生態(tài)用地、輔助性生態(tài)用地(表1)[24-25].

表1 生態(tài)用地類型劃分Table 1 Breakdown of ecological land types

1.2.2 地表溫度數據 為反映地表溫度(LST)的階段性變化,研究參考相關文獻.以12 年時間為尺度,選取與生態(tài)用地同幅影像,利用ENVI 5.3 軟件,對數據進行輻射定標、大氣校正和影像裁切等預處理.采用覃志豪單窗算法[26]反演地表溫度.為了提高不同時期地表溫度時空研究的科學性,采用均值-標準差法對地表溫度反演結果進行分級,共5 級(表2),其中μ為平均值,σ為標準差.

表2 溫度分區(qū)劃分Table 2 Temperature partitioning

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用轉移矩陣模型 土地利用轉移矩陣模型可以反映研究期內兩種地類之間的轉移數量和方向,是研究山西中部城市群生態(tài)用地變化的有效手段[27].

計算表達式為:

式中:Sij表示研究期i到j的用地類型;n表示不同用地類型的數量.

1.3.2 土地利用均衡度 選取基于土地利用信息熵的土地利用均衡度來衡量生態(tài)用地類型的均衡程度.區(qū)域土地熵值大小反映土地利用類型的多少及各土地類型面積分布的均勻程度[28].土地利用結構信息熵的計算公式可寫為:

基于信息熵函數可以得出均衡度的公式[29]:

式中:J為均衡度;H是實際熵值;Hmax為最大熵值,二者之比表示區(qū)域土地利用的均衡程度.

1.3.3 重心遷移模型 重心遷移模型可以揭示各類生態(tài)用地在遷移距離、遷移角度和遷移方向上的空間變化特征.通過計算不同時期各生態(tài)用地類型的重心遷移來研究生態(tài)用地的空間變化[30].相關計算公式如下:

式中:Xt和Yt分別為t時期某種生態(tài)用地類型的經度和緯度;Cti為t時期某種生態(tài)用地類型第i個斑塊的面積;Xti和Yti分別為t時期生態(tài)用地類型第i個斑塊的幾何重心經度和緯度坐標.

1.3.4 空間自相關分析 空間自相關分析是研究鄰近位置屬性相關性的空間統(tǒng)計學方法,本研究中主要分析生態(tài)用地類型與地表溫度二者在空間上的離散或聚集等分布特性[31].本文采用Moran’sI指數和Lisa 指數來表征生態(tài)用地與熱環(huán)境間的空間自相關關系.Moran’sI指數主要反映全部數據的某項屬性值在空間中的相關性大小,其取值一般在(-1,1)之間,小于0 表示負相關,等于0 表示不相關,大于0表示正相關;Lisa指數的具體表現(xiàn)為:LL型(低低聚集)、HH 型(高高聚集)、HL 型(低值包高值聚集)、LH 型(高值包低值聚集)4 種類型.

2 結果與討論

2.1 城市群生態(tài)用地演變特征

本研究所指生態(tài)用地指除人工硬化表面之外,其他能夠直接或間接提供環(huán)境調節(jié)和生物支持等生態(tài)系統(tǒng)服務功能,且自身具有一定的自我調節(jié)、維持、修復和發(fā)展能力的土地.其中,本文主要研究的生態(tài)系統(tǒng)服務功能為生態(tài)用地的降溫效應.

利用ArcGIS 中spatial analyst-Reclassify 工具將土地利用類型進行重新映射,最終得到各年生態(tài)用地分布圖(圖2).由圖2 看出,基礎性生態(tài)用地面積最大,且分布較為廣泛;輔助性生態(tài)用地主要集中分布在中部盆地,多圍繞在城市建成區(qū)附近,以城市為中心分布.

圖2 山西中部城市群生態(tài)用地分布Fig.2 Distribution of ecological land in urban agglomeration in central Shanxi

以山西中部城市群生態(tài)用地分布數據,借助ArcGIS 及Origin 進行數據分析,得到2010～2022年間生態(tài)用地轉移?；鶊D(圖3)總體來看,基礎性生態(tài)用地與輔助性生態(tài)用地占據了整個用地類型轉變的大部分.其中基礎性生態(tài)用地轉出最多的為2010 年,輔助性生態(tài)用地轉出最多的為2018 年.由此得出,變化最大的階段為2010～2014 年,2018～2022 年.

圖3 2010～2022 年山西中部城市群生態(tài)用地轉移矩陣Fig.3 Ecological land transfer matrix of urban agglomeration in central Shanxi from 2010 to 2022

2.2 城市群熱環(huán)境動態(tài)演變特征

對分級后的城市群熱環(huán)境分級(圖4)進行分析統(tǒng)計.總體而言,12a 間研究區(qū)范圍內熱環(huán)境變化復雜,低溫區(qū)與次低溫區(qū)面積有略微增加,中溫區(qū)面積增長至30637.43km2,占比增加了3.3%,高溫區(qū)增長較小,面積占比增加至11.63%,次高溫區(qū)萎縮較大,面積縮小了412864km2,占比減少5.75%.

對4 個年份熱環(huán)境分區(qū)進行相交疊加分析,得到熱環(huán)境變化分區(qū)(圖5).總體來看,2010～2022 年熱環(huán)境變化趨勢復雜,呈惡化-有所緩解-改善明顯; 2010～2022 年升溫區(qū)域面積達14296.49km2,占比 19.40%,降溫區(qū)域面積達 17809.82km2,占比24.16%,降溫面積高于升溫面積,熱環(huán)境總體處于改善狀態(tài),從分布狀況來看,升溫區(qū)域多集中分布于城區(qū)中心建設用地即非生態(tài)用地,周邊耕地及草地降溫明顯.

圖5 2010～2022 年熱環(huán)境變化分區(qū)Fig.5 Zoning map of thermal environment change from 2010 to 2022

2.3 生態(tài)用地動態(tài)演變與熱環(huán)境空間自相關分析

2.3.1 生態(tài)用地的熱貢獻度分析 熱效應貢獻度(HI)是指不同的生態(tài)用地類型對區(qū)域平均溫度的影響程度,即對區(qū)域溫度的貢獻度,熱效應貢獻度的正負分別代表升溫和降溫作用,絕對值的大小則代表升溫和降溫的強度[32].

通過計算各類生態(tài)用地的熱效應貢獻指數(表3),得到各類用地熱效應貢獻度指數表格,從表格看出各類生態(tài)用地中,基礎性生態(tài)用地熱效應貢獻指數均小于零,非生態(tài)用地以及輔助性生態(tài)用地貢獻指數均大于零,敏感性生態(tài)用地熱貢獻指數除2018 年之外均大于零.說明基礎性生態(tài)用地起到明顯降溫作用;輔助性生態(tài)用地與非生態(tài)用地均為升溫效應.其中,2022 年基礎性生態(tài)用地熱效應貢獻指數達-2.87,表明2022年基礎性生態(tài)用地的熱環(huán)境的降溫作用最顯著;非生態(tài)用地的熱效應貢獻指數隨著時間推進不斷減少,表明對熱環(huán)境增溫效應逐漸減弱;輔助性生態(tài)用地在2010、2018 年間的熱貢獻指數較小,但整體處于較高水平,對熱環(huán)境的增溫效應相比非生態(tài)用地更加顯著.

表3 2010～2022 年各生態(tài)用地熱效應貢獻指數Table 3 Geothermal effect contribution index by ecological use, 2010～2022

2.3.2 生態(tài)用地均衡度與地表溫度(LST)的空間自相關分析 計算土地利用均衡度來衡量生態(tài)用地結構均衡程度,利用城市群生態(tài)用地均衡度以及城市群地表溫度數據在Geoda 中進行雙變量空間自相關分析,結果如圖6 所示,12a 間4 階段莫蘭指數分別為-0.264、-0.250、-0.107、-0.218,顯著性P值均小于0.001,數據分析結果可靠.由Lisa 散點圖可知,4 階段生態(tài)用地均衡度與溫度均呈負相關性,即生態(tài)用地均衡度越高地表溫度越低.

圖6 2010～2022 年生態(tài)用地均衡度與LST Lisa 散點圖及聚類分布Fig.6 Ecological land use balance and LST Lisa scatter plot and cluster distribution map from 2010 to 2022

由圖6 可知,生態(tài)用地均衡度與溫度具有顯著的空間聚集性關系,4a 中面積較多的為低-高、高-低聚集區(qū).其中高-低聚集性區(qū)域多為山林地區(qū),基礎性生態(tài)用地中植被覆蓋度較高且均衡度越高的區(qū)域.低-高聚集性區(qū)域多為城市中心建設用地、輔助性生態(tài)用地較多區(qū)域,高-高聚集性區(qū)域多為草地、耕地聚集性較高區(qū)域.生態(tài)用地均衡度中,基礎性生態(tài)用地均衡度越高地表溫度越低,位于城市周邊的輔助性生態(tài)用地均衡度越高地表溫度越高.

2.3.3 生態(tài)用地類型與地表溫度分區(qū)的空間自相關及其動態(tài)變化分析 為了探究生態(tài)用地以及地表熱環(huán)境分區(qū)在空間上的相關性,將溫度分區(qū)中的高溫區(qū)與次高溫區(qū)合并為較高溫區(qū),低溫區(qū)與次低溫區(qū)合并為較低溫區(qū),并且基于以上研究,對生態(tài)用地類型以及溫度分區(qū)進行重新賦值(表4).

表4 生態(tài)用地類型與溫度分區(qū)賦值Table 4 Ecological land type and temperature zoning assignment table

利用4 階段賦值后生態(tài)用地類型與溫度分區(qū)數據,在Geoda 進行雙變量空間自相關分析,結果如圖7 所示,顯著性P值均小于0.005,數據分析結果可靠.由圖7 可知,生態(tài)用地類型與溫度分區(qū)間具有顯著的空間聚集性關系,4a 中面積較多的為低-高,高-低聚集區(qū).其中高-低聚集性區(qū)域多為基礎性生態(tài)用地分布地區(qū)與中溫區(qū)及較低溫區(qū)對應.低-高區(qū)域多為城市中心非生態(tài)用地與輔助性生態(tài)用地對應較高溫區(qū).可知,在空間分布上,基礎性生態(tài)用地的空間聚集性多與中溫區(qū)、較低溫區(qū)重合,非生態(tài)用地與輔助性生態(tài)用地多與較高溫區(qū)重合.

圖7 2010～2022 年山西中部城市群生態(tài)用地與溫度分區(qū)聚類分布Fig.7 Ecological land and temperature zoning cluster distribution map of urban agglomeration in central Shanxi from 2010 to 2022

為明確2010～2022 年間生態(tài)用地與各溫度分區(qū)在空間上的動態(tài)變化趨勢,運用重心遷移模型方法,繪制重心遷移圖譜(圖8),統(tǒng)計其遷移方向及距離(表5),研究生態(tài)用地類型與溫度二者的空間動態(tài)變化關系.

表5 生態(tài)用地與地表溫度重心遷移耦合Table 5 Coupling of ecological land use and surface temperature center of gravity migration

圖8 生態(tài)用地與地表溫度重心遷移耦合圖Fig.8 Coupling diagram of ecological land use and surface temperature center of gravity migration

其中,基礎性生態(tài)用地的遷移軌跡在較低溫區(qū)與中溫區(qū)之間對比而言,與中溫區(qū)軌跡更為擬合,在2014～2018 年均向偏南方向移動,2018～2022 年均向西北方向移動,表明基礎性生態(tài)用地的遷移與中溫區(qū)的遷移相關性更大,由于基礎性生態(tài)用地面積占比大,較低溫區(qū)占比較低,中溫區(qū)面積占比與基礎性生態(tài)用地面積占比在整體空間動態(tài)演變中更為接近;較高溫區(qū)遷移軌跡與輔助性生態(tài)用地遷移軌跡較為擬合,在2010～2014 年間均向偏北方向移動,2018～2022年均向偏西方向移動,說明較高溫度地區(qū)的遷移受輔助性生態(tài)用地的遷移影響較大.

整體來看,基礎性生態(tài)用地、輔助性生態(tài)用地、非生態(tài)用地以及中溫區(qū)和較高溫區(qū)在2010～2022 年整體向北偏西方向進行遷移,從太原市中心向西北部發(fā)展.總體來說,輔助性生態(tài)用地、非生態(tài)用地與較高溫區(qū)域的遷移更加相關,基礎性用地與較低溫區(qū)、中溫區(qū)的關聯(lián)性更強.重心遷移軌跡多集中在太原城市中心及太原西北部山脈林地和忻州城市中心,即規(guī)劃中構建城市群一體化發(fā)展新格局的太原榆次太谷城市群發(fā)展核心以及雄忻發(fā)展帶所在地.其中較低溫區(qū)軌跡多集中在太原市東北部(陽曲縣境內,五臺山系及呂梁山系太原西山山脈)以及忻州市區(qū),其他用地以及溫度區(qū)轉移多集中在太原市西部(婁煩縣及古交市境內)并且非生態(tài)用地在2010～2014 年間重心均在太原市城區(qū)中心.研究期間均向西北部偏移,即向規(guī)劃中構建“一軸、兩屏、多廊”生態(tài)格局的汾河景觀生態(tài)綠軸進行靠近.

2.4 討論

2.4.1 城市化背景下城市群生態(tài)用地及其熱環(huán)境的動態(tài)演變趨勢分析 隨著城市建設進程加快,城市生態(tài)用地也隨之改變,在研究期間內,地類變化最劇烈的為基礎性生態(tài)用地與輔助性生態(tài)用地之間的相互轉化,這與Zhu 等[33]研究結果一致;結合國情來看,在2010～2014 年間,中國受到經濟全球化影響,快速發(fā)展,導致城市化進程加快,輔助性生態(tài)用地急速減少,2014～2022隨著中國退耕還林還草政策的推進,輔助性生態(tài)用地逐步轉化為基礎性生態(tài)用地.

城市化不僅加速了生態(tài)用地的變化還改變了城市近地表的大氣成分[34].導致了城市熱島氣候現(xiàn)象的產生;在全球化的大背景下,城市化進程的加快進一步加劇了熱島效應[35-36].而地表溫度(LST)是城市熱環(huán)境最直接的表征[37],本研究基于LST 的城市群熱環(huán)境演變分析結果表明,城市群熱環(huán)境呈現(xiàn)復雜化的趨勢,在2010～2022 年間研究區(qū)城市群熱環(huán)境整體略微改善,但其變化特征變得更為復雜,與Feng 等[38]研究結果一致.從熱環(huán)境分布狀況來看,城市群中城市建成區(qū)集中地區(qū)溫度較高,有中心城區(qū)向外LST 逐漸降低,與Liu 等[39]的研究相同.

在城市化的大背景下,城市的生態(tài)環(huán)境、熱環(huán)境問題變得更加突出,人居環(huán)境面臨著嚴峻的挑戰(zhàn),生態(tài)用地與熱環(huán)境的變化在城市群尺度上變得更為復雜,因此明晰二者的時空演變特征,是緩解城市群熱環(huán)境、改善城市群生態(tài)環(huán)境的重要基礎.

2.4.2 城市群生態(tài)用地與熱環(huán)境相關性分析 以往對于城市熱環(huán)境與其因素的相關性分析以普通線性回歸分析等方法居多,采用到空間自相關分析方法的多針對于某具體的單一方面,比如Jiayi 等[40]利用地表溫度熱狀況指數(TCI)數據對中國北部、南部和西北部不同地物的熱環(huán)境分異進行了空間自相關分析,結果表明2018～2020 年華北城市以高-高集聚型為主.

針對于二者耦合的空間相關性分析多采用地表溫度與土地開發(fā)強度[41]、生態(tài)用地變遷[38]等相關指標進行,且相關研究表明城市群的土地開發(fā)強度(LDI)和LST 具有較強的空間正相關性;LST 與城市生態(tài)用地變遷(UELTs)有顯著的時空耦合關系;城市生態(tài)用地(UEL)的破碎化、城市人口壓力與建設用地壓力(CLP)增強、綠地減少以及UEL 質量下降促使了LST上升.CLP、UEL退化與LST呈正相關,UEL恢復與LST 呈負相關.

本研究結果表明:在熱效應貢獻上,各生態(tài)用地中基礎性生態(tài)用地降溫效應最好,熱效應貢獻指數平均值為-1.29,非生態(tài)用地平均溫度最高且起升溫效應,熱效應貢獻指數平均值為0.33;在空間遷移變化上,輔助性生態(tài)用地、非生態(tài)用地與較高溫區(qū)域的遷移更加相關,基礎性用地與較低溫區(qū)、中溫區(qū)的關聯(lián)性更強;均與以往研究結果一致.因此,合理布局城市群內各類生態(tài)用地,是有效緩解城市群熱環(huán)境問題的重要思路之一.

此外,在本研究中引入生態(tài)用地均衡度,將生態(tài)用地結構與地表溫度相結合,并對二者進行空間自相關性分析,探究城市群生態(tài)用地與熱環(huán)境的空間相關性特征,補充完善了城市群生態(tài)用地的熱消減理論,為改善城市群熱環(huán)境實踐提供理論依據.

3 結論

3.1 城市群中各生態(tài)用地均有不同程度變化,其結構、空間動態(tài)變化規(guī)律與城市群整體發(fā)展規(guī)劃相對應.其中變化最為頻繁的為基礎性生態(tài)用地與輔助性生態(tài)用地.

3.2 城市熱環(huán)境方面,2010～2022 年間研究區(qū)范圍內熱環(huán)境變化復雜:面積增加最多為高溫區(qū),占11.63%,次高溫區(qū)面積縮小最多占比減少了5.75%;從空間變化上看,升溫區(qū)域占比19.40%,降溫區(qū)域占比24.16%.

3.3 城市群生態(tài)用地從熱效應貢獻度、用地均衡度與空間分布的變化與城市群熱環(huán)境有著密切的空間關系:(1)在熱效應貢獻上,各生態(tài)用地中基礎性生態(tài)用地起降溫效應,非生態(tài)用地起升溫效應.(2)生態(tài)用地的均衡度在空間上存在著顯著聚集性且與地表溫度呈負相關,表明生態(tài)用地均衡度越高地表溫度越低,且基礎性生態(tài)用地均衡度越高地表溫度越低.(3)在空間分布與遷移軌跡上,生態(tài)用地類型與溫度分級分布上具有空間耦合性,基礎性生態(tài)用地的空間多與中溫區(qū)、較低溫區(qū)擬合,非生態(tài)用地與輔助性生態(tài)用地多與較高溫區(qū)擬合;重心的分布以及遷移軌跡與城市群發(fā)展規(guī)劃聯(lián)系緊密.