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郑稚棚 吴凤敏 贾亚辉 张红文 刘 颖 陈自力 梁均军
(1. 重庆市地理信息和遥感应用中心, 重庆 401147;2. 自然资源部国土空间规划监测评估预警重点实验室, 重庆 401147)
中国正处于高速城市化阶段,人口的集聚和城市大规模建设导致了城市地表温度明显高于郊区[1],对城市生态环境和人类生产生活等造成较多不良影响[2],研究城市地表覆盖与地表温度之间的影响机制,对改善城市热环境影响、指导未来城市规划建设有重要意义[3]。城市热环境研究主要有三种方法：地面观测法、卫星遥感反演法、数值空间模拟法[4]。其中,地表温度卫星遥感反演研究主要有辐射传输方程法[5]、单通道算法[6]、劈窗算法[7]。陆地卫星(Landsat)数据温度反演一般采用单通道算法[8]或辐射传输方程法[9]。
已有研究表明,不同土地覆盖类型对热辐射影响存在差异,其中房屋建筑、道路等不透水面释放热量大、温度高,而植被、水体等释放热量小、温度低,能够有效缓解热岛效应[10]。关于城市景观格局和地表温度的定量关系,各国学者做了大量研究[11],但采用的遥感数据主要为中低分辨率,如利用Landsat、中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)等数据获取土地利用分类、植被指数、不透水面等数据。景观格局指数主要用来量化城市空间形态,主要从斑块类型水平指数(class level)和景观水平指数(landscape level)来分析景观格局[12]。
南岸区属于重庆市中心城区重要组成部分,社会经济发展速度快、土地利用强度高,本研究利用2021年Landsat-8数据和高精度的地理国情监测数据,基于辐射传输方程法对南岸区地表温度(land surface temperature,LST)进行反演,分析不同地表覆盖和地理单元类型的地表温度状况,以100 m网格大小为基础,采用最小二乘法研究地表覆盖、地理单元等与地表温度之间相关性,通过斑块密度、最大斑块指数、边缘密度、香农多样性指数、聚合度等景观格局指数计算,分析不同景观格局下地表温度特点,希望为城市未来规划建设提供一定参考。
1.1 研究区及数据
南岸区位于重庆市中心城区东南部,地理坐标为 106°03′14″～106°47′02″E、29°27′02″～29°37′02″N,面积约262 km2,南岸区西部和北部两面与长江相邻,东部和南部与巴南区相邻,辖区内有8个街道、7个乡镇[13]。研究选择卫星过境时天气情况良好的Landsat-8影像,时间为2021年8月2日,南岸区对应行列号为127/40。Landsat-8热红外波段有2个,分别为TIRS10、TIRS11波段,研究采用TIRS10波段进行反演地表温度。Landsat-8数据预处理包括辐射定标、大气校正和正射校正,通过归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、植被覆盖度、比辐射率等参数计算,进一步反演得到地表温度,再结合2021年地理国情监测数据开展相关性分析和空间格局分析(图1)。
根据《自然资源部办公厅关于印发2021年全国地理国情监测实施方案和技术规定的通知》(自然资办函〔2021〕1087号),地表覆盖分为种植植被、林草覆盖、房屋建筑(区)、铁路与道路、构筑物、堆掘地表、裸露地表、水域。总体上,南岸区林草覆盖面积最大,为135.42 km2,占区域总面积的51.58%;房屋建筑(区)、铁路与道路、构筑物三类总面积为60.97 km2;种植植被面积为28.47 km2,占比为10.84%;水域面积为23.84 km2,占比9.08%。其他使用数据包括：行政区划数据、1∶50 000数字高程模型(digital elevation model，DEM)等,所有数据坐标均统一为国家2000大地坐标系108°带。
图1 研究技术路线图
1.2 地表温度(LST)反演
研究基于辐射传输方法使用TIRS10波段数据进行地表温度反演,计算公式为
式中,Lλ为卫星传感器热红外辐射亮度值;Ts为地表真实温度;τ为大气透过率;ε为地表辐射率;L↑和L↓分别为大气上行和下行辐射亮度;K1和K2分别为热红外波段定标常数,分别为774.89 W·m-2·sr-1·um-1、1321.08 K。大气上、下行辐射及大气透过率数据,在 NASA 官方网站(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)中输入成像时间及中心经纬度,得到结果为3.30 W·m-2sr-1·um-1、5.12 W·m-2sr-1·um-1、0.62。植被覆盖度Pv计算公式为
(3)
式中,N为归一化植被指数;Ns为裸土覆盖像元的N值;Nv为完全植被覆盖像元的N值。根据已有研究[8],当N大于0.7或小于0.05时,Pv取经验值分别为1和0,计算地表比辐射率时将地表类型分为3种：水体、城镇和自然地表,水体比辐射率为0.995,自然地表比辐射率(εns)和城镇比辐射率(εus)计算公式为
根据Landsat-8地表温度反演结果,南岸区2021年8月2日3时,地表最高温度57.63 ℃,最低温度29.38 ℃,平均温度为39.55 ℃,标准差温度为3.66 ℃。根据重庆市气象局(http://www.tianqihoubao.com/lishi/chongqing/20210802.html)历史天气数据显示,2021年8月2日重庆市全域白天平均气温为40 ℃,最低温度28 ℃,与反演地表温度基本相符。研究将地表温度按照均值标准差方法划分为7级[14],计算公式为
1.2.3 第一章绪论第四节-内环境稳态 前人归纳了生理学一个重要的概念为内环境稳态，在第三章血液理化特性学习中演绎了酸碱度稳态、渗透压稳态、第四章动脉血压稳态、第七章体温稳态、第十一章内分泌中胰岛素调节血糖稳态的演绎等。
(6)
式中,T为温度分级阈值;A为南岸区地表平均温度;sd为南岸区标准差地表温度;x为标准差倍数,分别取值为0.5、1.0、1.5(图2)。结果显示,南岸区全域地表温度在37.72～39.95 ℃面积最大(51.93 km2),占南岸区总面积的19.78%,在35.89～43.21 ℃区间的面积占比超过71%。空间上,地表温度呈现外围低、中间组团式高温区,南北条带状低温区的分布形态,主要由于长江沿西部向北部环绕而过,具有明显降温作用,南北横穿而过的铜锣山、明月山,主要由林草覆盖组成,降温作用也较为明显,西部沿长江以及中部的城市主要建设区域温度较高。
图2 研究区地表温度分布图
2.1 不同地表覆盖LST分析
研究将地表覆盖矢量数据与LST栅格数据进行空间叠加,分析不同地表覆盖类型与LST温度之间的关系(图3)。其中,房屋建筑(区)、铁路与道路、构筑物、堆掘地表3类主要温度区间为39～45 ℃,种植植被、林草覆盖、裸露地表3类主要温度区间为35～42 ℃,水域主要温度区间为29～35 ℃。房屋建筑(区)、构筑物、堆掘地表3类平均温度均高于42 ℃,种植植被、林草覆盖和裸露地表3类平均温度为39 ℃,水域平均温度为33 ℃。结果表明,房屋建筑(区)、铁路与道路、构筑物等人工建设区域地表温度明显高于种植植被、林草覆盖和水域等有植被和水体覆盖的区域;水域降温效果明显,温差与主要人工建设区域温差约9 ℃,种植植被、林草覆盖等具有植被覆盖的区域也有一定降温作用,但温差约为3 ℃。
图3 地表覆盖分类与地表温度关系图
2.2 LST网格化分析
研究以50 m、100 m、150 m、200 m不同网格大小,分别分析网格内不同地表覆盖类型面积与地表温度之间相关性(表1)。其中,种植植被、房屋建筑(区)、构筑物随网格尺度增加相关系数绝对值增加;林草覆盖、堆掘地表、水域随网格尺度增加相关系数绝对值先增加后减小。结合Landsat-8数据的空间分辨率与不同网格下地表覆盖类型与地表温度相关性情况,研究选择100 m × 100 m大小网格,对不同地表覆盖类型面积与地表温度进行 Pearson 相关性分析,计算公式为
(7)
从地表覆盖类型看,水域面积与LST具有强负相关性,相关系数为-0.799 8;房屋建筑(区)与LST具有明显正相关性,林草覆盖与LST具有明显负相关性,相关系数分别为0.529 2、-0.510 9;裸露地表、种植植被与LST相关性不明显,相关系数绝对值均小于0.1。表明增加水域、林草覆盖类型面积对地表具有明显降温作用,而增加房屋建筑(区)、铁路与道路等类型对地表具有明显增温作用。
表1 不同网格尺度下不同地表覆盖类型面积与LST之间相关系数情况
根据已有研究[15],对地表覆盖类型中不透水面数据进行提取,经统计,南岸区不透水面总面积73.37 km2,占区域总面积的27.95%,不透水面LST区间为33.15～57.52 ℃,平均温度42.62 ℃,明显高于种植植被、林草覆盖、水域等地表平均温度,略低于房屋建筑(区)、构筑物和堆掘地表。以100 m × 100 m网格分析LST与不透水面面积的线性关系,得到R=0.707 3,表明不透水面对LST具有正向影响,LST随不透水面面积增加而增加(表2)。
研究利用地理国情城镇综合单元中居住小区、工矿企业、单位院落以及休闲娱乐、景区数据,同样以100 m × 100 m网格分析不同类型面积与LST之间的关系(表2)。其中,居住小区LST区间为35.94～46.87 ℃,平均温度42.04 ℃;工矿企业LST区间35.73～57.63 ℃,平均温度46.17 ℃,工矿企业平均温度明显高于居住小区及其他不透水面类型,主要由于工业企业在生产过程中可能会产生一定热量,导致其温度高于其他区域;而休闲娱乐、景区LST区间为34.75～45.18 ℃,平均温度(37.93 ℃)明显比居住小区、工矿企业和单位院落低。从Pearson相关系数看,居住小区与休闲娱乐、景区与LST具有一定负相关性,其中休闲娱乐、景区对地表具有明显降温作用,主要由于该区域有较多林地、草地等植被覆盖,植被明显降温作用使得LST较其他区域更低;工矿企业、单位院落与LST具有正向影响,其面积增加会对地表起到增温作用。
表2 100 m网格中不同地理要素类型与LST情况对比表
研究采用斑块密度(PD)、最大斑块指数(LPI)、边缘密度(ED)、聚集度指数(AI)、香农多样性指数(SHDI)作为景观格局指数,从不同角度分析城市景观格局对城市地表温度的影响[16]。其中,PD反映景观的空间格局,斑块密度越大,景观异质性越强;LPI反映景观最大斑块面积占比,最大斑块指数越大,说明该类型规模越大;ED反映景观的边缘效应,边缘密度越大,斑块复杂程度越高;SHDI反映景观异质性、多样性水平,数值越大说明各斑块类型在景观中呈均衡化分布趋势;AI反映景观里某一种景观类型团聚程度或延展趋势,取值越大,景观聚合越高(表3)。
表3 景观格局指数计算公式表
研究将地表覆盖分类数据按照一级类转换为栅格数据,利用Fragstats软件中moving window算法,在Class matrix和Landscape matrix两个模式下分别选择对应景观格局指数进行计算,并以100 m × 100 m网格分析景观格局指数与LST之间关系,结果表明斑块密度、边缘密度、香农多样性指数、聚合度与LST均有一定相关性,但相关系数不高,其中香农多样性指数与LST相关系数最高,其他类型相关系数在0.4～0.5之间。
南岸区总体地表覆盖斑块数量较多、景观破碎程度较高,平均斑块密度为4.86个/ha,主要由于南岸区作为重庆中心城区重要组成,城市建设导致地表覆盖较为破碎,斑块面积较小。最大斑块指数呈现水体和林区较高,房屋建筑(区)、构筑物等城市建设区较低。南岸区不同地表覆盖类型边缘密度差异较大,林草覆盖边缘密度最大,平均值为288.17,种植植被次之,平均值为240.57,水域边缘密度最小,说明林草覆盖、种植植被等斑块复杂程度较高,由于重庆是典型的山地丘陵区,地表利用较为破碎,且南岸区为城市主要建设区域,建设也可能导致斑块破碎程度较高;水域边缘密度较小,主要由于南岸区主要水域为长江,斑块复杂程度较低。
南岸区香农多样性指数(SHDI)整体呈正态分布特征,数值区间为0～1.93,平均值为0.68,数值为0的区域面积占比为16.47%,说明以100 m为计算窗口有超过16%的区域只有一个斑块,位于0.6～1.2区间的面积占区域总面积的46.81%,表明南岸区接近一半的区域各种类型斑块分布较为均衡。不同地表覆盖类型的聚合度(AI)存在一定差异,其中水域的集聚度最高,平均值为93.86,林草覆盖、堆掘地表聚合度次之,平均值分别为91.02、91.79,铁路与道路聚合度最低(平均值70.44),主要由于南岸区水域(长江)为大片连通区域,使集聚度整体较高。空间上,SHDI与LPI分布状态相反,SHDI值高的区域LPI值较低,主要由于香浓多样性反映图斑的均衡性,如果均衡性越高说明斑块数量越多或者斑块大小相对均衡,则最大斑块密度较小。
研究利用Landsat-8数据(数据时间2021年8月2日3时)基于辐射传输方程法对重庆市南岸区地表温度进行反演,以地理国情监测数据(数据时间2021年6月30日)为基础,分析不同地表覆盖和地理单元类型的地表温度状况,以100 m网格大小为基础研究其与地表温度之间相关性,通过斑块密度、最大斑块指数、边缘密度、香农多样性指数、聚合度等景观格局指数计算,分析不同景观格局下地表温度特点,得到以下结论：
(1)2021年8月2日,南岸区地表整体平均温度为39.55 ℃,空间上呈现南北条带状低温区以及组团式高温区分布特征,外围沿长江水域温度较低,中部城市建设区域温度较高。
(2)地表覆盖分类中,房屋建筑(区)、铁路与道路、构筑物等人工建设区域地表温度明显高于种植植被、林草覆盖和水域等有植被和水体覆盖的区域;水域降温效果明显,温差与主要人工建设区域温差约9 ℃,种植植被、林草覆盖等与主要人工建设区域温差约3 ℃。
(3)相关性上,水域面积与LST具有强负相关性,林草覆盖与LST具有明显负相关性,房屋建筑(区)与LST具有明显正相关性,因此增加水域、林草覆盖类型面积对地表具有明显降温作用,而增加房屋建筑(区)、铁路与道路等类型对地表具有明显增温作用。
(4)地理国情其他要素方面,不透水面与LST具有强正相关性,工矿企业、单位院落与LST具有正向影响,居住小区与休闲娱乐、景区与LST具有一定负向影响。
(5)景观格局方面,南岸区斑块密度、边缘密度、香农多样性指数、聚合度与LST均有一定相关性,其中香农多样性指数与LST相关系数最高,其他类型相关系数在0.4～0.5之间,表明地表降温作用上,改变景观格局指数具有一定效果,但没有直接改变地表覆盖类型作用明显。
然而,研究也存在一些不足之处,首先,地理国情监测数据时点与Landsat-8数据虽然都处于夏季,但在时间上仍然存在一定差异;其次,地理国情监测数据主要采用优于2 m高分辨率遥感影像通过人工目视解译得到,而Landsat-8数据分辨率为30 m,两者差异较大。不同时间、不同尺度的数据之间空间关系研究可能会对研究结果造成一定影响。
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