海湾型城市地表温度景观格局时空演变特征

聂 芹,阮华敏,满 旺,李宗梅,栾海军,孙凤琴,李 晖

(厦门理工学院计算机与信息工程学院,福建 厦门 361024)

0 引言

世界范围内的快速城市化进程,在给世界带来繁荣和进步的同时,也从根本上影响着生物多样性和生态系统功能及区域气候变化[1],产生了一系列的生态环境效应[2]. 其中,城市化的热环境效应,已经成为众多城市生态环境问题的重要代表之一,备受社会各界的广泛关注. 尤其是随着遥感技术的发展,各类热红外遥感影像和热遥感产品的可获取性大大提高,城市化的热环境效应已经成为国内外学者研究的焦点之一[3-6].

从景观生态学的视角,借助景观指数研究城市热环境时空演变特征,剖析城市化进程下地表温度景观格局演变趋势,已经成为城市热环境问题研究的一个重要方向. 唐泽等[7]基于3期ETM+影像数据,分析2006—2014年长春市热力景观格局的时空变化特征； 陈云浩等[8]利用遥感图像对上海市城市热力景观格局进行了定量研究； 郭冠华等[9]借助遥感影像反演城市地表温度,探讨了珠江三角洲地区斑块类型水平和景观水平上热力景观指数的尺度效应； 阳文锐等[10]基于2003—2011 年夏季同时期的TM 遥感卫星影像,运用RS、GIS 以及景观分析工具,对北京城市六环内的热景观变化特征进行了分析. 类似的研究[11-13]为城市化的热环境景观格局研究提供了丰富的案例,推动了人们对城市热环境景观格局的认识.

海湾型城市是从空间形态上对城市的一种定位,也是引导城市发展的一种目标导向[14]. 自2002年厦门市提出海湾型城市发展战略以来,海湾型城市正逐渐成为滨海城市的一个城市发展目标,许多滨海城市都在寻求向海湾型城市转变. 从生态学的视角研究海湾型城市地表温度景观格局时空变化规律,不仅可以为海湾型城市规划、城市生态环境改善提供科学依据,而且对于解决海湾型城市空间优化、提高城市环境竞争力具有重要的作用. 海湾型城市化的特点不同于内陆城市,尤其是自2002年以来,受社会经济发展和城市规划等多方面的驱动,厦门市城市扩张加剧,城市土地利用/覆盖变化剧烈. 快速城市化背景下,长时间序列的厦门市地表温度景观格局研究具有较好的代表性,可以为其他海湾型城市规划提供借鉴.

本研究以厦门市为研究区域,以1994—2015年间4景Landsat TM/OLI影像为数据源,遥感反演城市地表温度、估算城市不透水面,借助景观指数剖析21 a来地表温度景观格局的演化特征,基于转移矩阵揭示海湾型城市地表温度景观在空间上的转移过程,探讨城市不透水面与地表温度的关系,以期为海湾型城市规划、缓解城市热岛效应提供科学依据.

1 研究区与数据源

1.1 研究区概况

图1 研究区示意图Fig.1 Map of study area

厦门市(见图1)地处福建省东南沿海,是我国最早建立的经济特区之一. 地处东经118°04′04″,北纬24°26′46″,属于亚热带季风气候区域,温和多雨. 年平均气温在21 ℃左右,年平均降雨量在1 200 mm左右. 2003年5月起,厦门市由一个核心岛厦门岛(思明区、湖里区)及岛外四区(集美区、海沧区、同安区和翔安区)组成. 自改革开放以来,厦门市城市化迅速,城市空间扩张迅猛,与其他的亚热带城市发展类似,厦门市夏季也遭受到不同程度的热不舒适性. 研究厦门市城市地表温度景观格局时空演变,对海湾型城市热环境研究具有一定的代表性和示范意义.

1.2 数据源及预处理

以厦门市1994—2015年的4景Landsat TM/OLI影像(轨道号： 117/43)为数据源. Landsat TM影像获取时间为1994年5月12日、2004年5月23日和2010年5月24日,Landsat OLI影像为2015年5月19日获取. 所选用影像数据成像质量较好,研究区内没有云层覆盖,大气可见度高. 基于Erdas 2010平台对获取的遥感影像进行预处理,包括影像的辐射校正、几何精校正、研究区提取等操作. 利用2007年的SPOT影像(空间分辨率为2.5 m)做参考影像对各期影像进行几何精校正,将数据精纠正到UTM投影坐标系(N50带),使用二次多项式方法采点,控制点选择均在16个以上且分布均匀,精度误差控制在0.5个像元内.

2 研究方法

2.1 地表温度遥感反演

采用Artis等提出的普适性单通道算法[15]反演厦门市城市地表温度. 首先将经过预处理后的TM/OLI热红外波段影像的DN值转化为辐射亮度,转化公式为：

Lλ=Gain×DN+offset

(1)

式中：Lλ为辐射亮度； Gain为增益系数,offset为偏移系数,这两个系数可以在原始影像的头文件中获取. 通过下式将Lλ转化为辐射亮温：

(2)

式中：Tg为辐射亮温(K),K1、K2为标定常数.

由于辐射亮度温度是假定地球为黑体的条件下计算所得,地面上不同覆盖状况的差异不能得到很好的反映,因此进一步利用不同地物的不同地表比辐射率ε,将辐射亮温反演为地表温度. 地表比辐射率ε可参考Van经验法[16]确定：

ε=1.009 4+0.047 ln NDVI

(3)

NDVI(normalized difference vegetation index)为归一化植被指数,其取值范围为0～1. 当NDVI值处于0.157～1之间时,使用式(3)计算城市自然表面的辐射率； NDVI小于0时,地物主要是水体,地表比辐射率设为0.992 5； 而NDVI位于0～0.157的像元,其对应地物类型主要为城市水泥、沥青路面或屋顶等,将此范围的地表比辐射率设为0.923 0.

将以上计算获得的辐射亮温Tg和地表比辐射率ε代入到地表温度计算模型,得到城市地表温度,反演公式如下：

(4)

式中：Ts为地表温度(K)；λ为波长,一般取热红外波段的平均值λ=11.5 μm；α=1.438×10-2mK；Tg为式(2)得到的辐射亮温；ε为地表比辐射率.

2.2 景观指数计算

基于采用景观格局指数定量分析地表温度景观格局的演变特征. 参照相关研究文献的基础上,从斑块类型水平和景观水平两方面选取具有代表性的景观指数,分别从数量特征、形状特征和结构特征3个方面来表征厦门市城市地表温度景观格局变化特征.

2.3 不透水面遥感估算

基于VIS (vegetation-impervious surface-soil) 模型,采用线性混合光谱分解技术估算城市不透水面. 为排除水体对不透水面估算的影响,采用改进的归一化差异水体指数MNDWI(modified NDWI)进行水体掩膜. 对水体掩膜后的影像进行最小噪声分离变换(minimum noise fraction transform, MNF),选取植被、低反照率、高反照率和土壤4种端元,进行全约束线性混合光谱模型分解,使分类结果满足总体均方差(RMS)平均值小于0.02的条件. 最后将低反照度和高反照度影像相加,得到不透水面盖度图像.

3 结果与分析

3.1 地表温度景观时空分布特征分析

为了使4景不同时相的数据具有更好的可比性,将遥感反演得到的地表温度数据进行归一化处理：

(5)

其中：T*s表示地表温度归一化后的值；T表示遥感反演得到的地表温度；Tmax、Tmin分别代表研究区中每景影像地表温度的最大值与最小值.

图2 1994—2015年厦门市地表温度分布图Fig.2 Spatial distribution of LST in Xiamen City from 1994 to 2015

基于ArcGIS软件采用自然裂点法,将归一化处理后的地表温度景观划分为5级： 低温区(1级)、次低温区(2级)、常温区(3级)、次高温区(4级)、高温区(5级). 1994—2015年地表温度景观空间分布如图2所示. 1994年常温区的面积在整个研究区中占了绝对优势,占整个研究区的31%,其次是次低温区和次高温区,在空间分布上,高温区主要分布在建成区,且分布比较分散,没有连接成片,热岛效应不明显； 2004年常温区景观仍占主要优势(32.7%),高温区主要分布在杏林火车站附近、厦门岛内、同安区等； 2010年高温区在2004年的基础上向外扩展,次高温区和高温区面积增加,且在空间分布上出现聚集成片现象； 2015年整个研究区被常温区、次高温区和高温区包围,高温区和次高温区景观在2010年内的基础上继续扩展,次高温的面积占绝对优势,增长率为2010年的58%,高温区的面积也急剧增加,且在3种景观类型空间上成片分布.

对1994—2015年地表温度分布的标准差进行计算,历年来标准差分别为： 2.93、3.66、4.43和5.13,呈逐年递增的趋势,随着厦门市城市化进程的加快,地表温度波动越来越大. 21 a 来低温区景观面积处于持续减低趋势,次低温和常温区景观的面积呈现波动降低趋势,次高温和高温区景观类型的面积总体表现为增大,尤其是2010年以后,增长速度变快.

3.2 地表温度景观格局分析

1994—2015年间5种类型的地表温度景观的演变趋势如图3所示.

图3 斑块类型水平景观指数变化图Fig.3 Landscape metrics comparison at class level

除低温区(1级)类型的斑块数量(NP)基本不变外,其他景观类型的斑块数量整体呈波动下降趋势,高温和次高温景观类型的斑块数量持续降低； 次高温和高温类型的最大斑块指数(LPI)呈波动上升趋势,其他3种景观类型的LPI波动下降； 所有景观类型的平均斑块面积(AREA_MN)整体呈上升趋势,尤其是次高温和高温类型的上升幅度最大. 1和2级类型的加权平均形状指数(SHAPE_AM)历年来基本不变,3级类型的SHAPE_AM呈下降趋势,4和5级类型的SHAPE_AM均呈上升趋势,即常温类型的斑块形状复杂性降低,而次高温和高温类型的斑块形状越来越复杂. 所有类型的散布并列指数(IJI)均呈波动降低趋势,尤其是高温类型的IJI降低最剧烈,说明各类型的斑块混合分布的程度降低.

1994—2015年间景观水平上的景观指数计算结果如图4所示. 在数量特征上,21 a 来斑块数量(NP)呈持续减少的趋势,斑块密度(PD)也持续变小,而平均斑块面积(AREA_MN)持续增大,说明地表温度景观总体上破碎化程度逐渐降低. 在景观斑块的形状特征方面,1994—2004年间面积加权形状指数(SHAPE_AM)持续下降,斑块形状复杂性降低,2004年以后SHAPE_AM持续增大,斑块形状趋向复杂. 在景观斑块的结构方面,散布与并列指数(IJI)在1994—2010年呈现轻微上升趋势,各类斑块混合分布的程度变化较小,而2010—2015年间IJI急剧下降,各类斑块混合分布的程度随城市化进程而降低； 聚合度指数(AI)整体基本呈持续上升趋势,同类斑块间的凝聚程度增大； 1994—2015年,多样性指数(SHDI)和均匀度指数(SHEI)变化特征类似,均表现为波动下降趋势,1994—2010年轻微上升,2010年后下降,表明研究期间斑块类型的多样性和均匀分布程度处于不断变化调整中,最终多样性降低,均匀分布程度减低.

图4 景观水平指数变化图Fig.4 Landscape metrics comparison at landscape level

3.3 厦门市各区景观格局演变特征分析

分别对1994—2015年厦门市各行政区(厦门岛、集美区、同安区、海沧区、翔安区)内地表温度景观类型的面积进行统计. 5个区内高温区和次高温区景观所占的面积比在研究期间均呈上升趋势,尤其是厦门岛和集美区的两种景观类型所占的面积均分别呈持续上升趋势. 各个区的低温、次低温和常温区景观类型所占的面积均呈波动下降趋势,其中厦门岛的下降趋势最明显.

厦门市各区景观指数计算结果表明,各区的斑块密度(PD)变化特征相似,总体呈下降趋势,尤其是2010年后下降最剧烈,表明各区斑块破碎度降低,斑块趋向成片分布； 相应的各区最大斑块指数(LPI)总体均呈向上升的趋势,同安区在1994—2000年LPI出现了急剧下降,随后又平稳上升,厦门岛的LPI逐年增大； 历年来各区的平均斑块面积(AREA_MN)表现出相似的变化特征,总体均呈现上升的趋势,尤其是2010年后上升剧烈. 形状指数(SHAPE_AM)除厦门岛总体上呈现较小的上升趋势外,其他4个区总体上均表现为波动下降趋势. 散布与并列指数(IJI)在各区均表现为震荡下降趋势,聚集度指数(AI)表现为总体震荡上升趋势,随着城市化的发展,同类斑块在地域上越来越趋向聚集分布,尤其是厦门岛各类型斑块混合分布程度降低最为剧烈； 各区的多样性指数(SHDI)和均匀度指数(SHEI)总体呈下降趋势,2010年以后下降趋势更加剧烈,各区斑块类型的多样性降低,均匀分布程度也降低,厦门岛的多样性指数历年来持续降低,斑块类型的多样性持续降低.

3.4 地表温度景观格局演变的转移矩阵分析

通过地表温度景观类型转移矩阵可以发现各景观类型之间的转化规律,进而理解城市化进程对地表温度景观类型变化的作用机制. 计算近20年间3个阶段(1994—2004、2004—2010、2010—2015)的地表温度景观类型转移矩阵,结果见表1. 1994—2015年,1级斑块类型以转换为2级斑块类型为主； 2级斑块类型以转换为3级斑块类型为主； 3级斑块类型在1994—2010年间以转换为2级类型为主,其次转换为4级为主,2010年以后以转换为4级和5级为主； 4级斑块类型在1994—2010年间以转换为3级为主,其次为转换为5级,2010年后以转换为5级为主,其次转换为3级为主； 5级斑块类型主要转换为4级斑块类型.

综上,3个研究时段内主要以中低等级斑块类型(1、2、3)转换为高等级景观类型(4、5)为主,低温类型主要以转换为次低温为主,次低温类型主要以转换为常温类型为主,常温类型以转换为次高温和高温类型为主； 次高温以转换为高温类型为主,高温类型以转换为次高温为主.

表1 历年来地表温度景观类型转移矩阵

注： 1、2、3、4和5分别表示低温区、次低温区、常温区、次高温区和高温区类型

为了进一步研究地表温度景观类型的转移规律,将5种地表温度景观分为热力区(次高温区、高温区)和非热力区(低温区、次低温区、常温区),计算出3个阶段(1994—2004、2004—2010、2010—2015)热力区和非热力区面积转化的情况与规律. 低等级斑块类型向高等级斑块类型转化的面积呈持续增大趋势,高等级斑块类型向低等级斑块类型转化的面积呈持续降低趋势,除2004年以后等级降低的面积都小于等级升高的面积,尤其是2010—2015阶段,两者的面积变化差异较大. 总体来说,随着城市化进程的发展,厦门市非热力区斑块向热力区斑块转化的面积远大于热力区斑块向非热力区斑块转化的面积.

3.5 地表温度景观与下垫面性质的关系

图5 厦门市1994—2015年不透水面分布Fig.5 Spatial distribution of ISP from 1994 to 2015 in Xiamen City

城市不透水面迅速增长是城市化的典型特征之一. 估算1994、2004、2010和2015年厦门市不透水面分布(见图5),发现1994—2015年间厦门市不透水面空间分布特征与地表温度的分布趋势(见图2)基本一致,不透水面盖度(impervious surface percentage, ISP)高的地方地表温度也高,不透水面盖度低的地方地表温度也低. 1994年厦门市主要以中低盖度不透水面分布为主,经统计,不透水面盖度在50%以下的区域面积占整个研究区面积的68.8%,高盖度的不透水面主要集中于厦门本岛及岛外各区的建成区,分布比较分散； 2004和2010年随着厦门市城市化的发展,城市不透水面在空间上向外扩张,高盖度不透水面比例增加； 至2015年,不透水面盖度在50%以上的区域面积占整个研究区域的58.5%,且高盖度不透水面在空间分布上出现聚集成片现象.

为进一步定量地表温度景观与不透水面分布之间的关系,在地表温度分布图和不透水面盖度分布图上随机取样,得到二者之间的散点图(见图6). 1994—2015年,城市地表温度景观与不透水面分布呈显著的正相关关系. 计算地表温度与不透水面盖度之间的Pearson相关系数,历年来相关系数分别为0.462、0.409、0.496、0.581,均为正数,表明在每一个研究年份中地表温度与城市不透水面盖度均呈显著的正相关关系(P<0.01),并且历年来城市不透水面与地表温度的相关系数逐渐增大,表明随着城市化不断发展,城市不透水面分布对地表温度的影响越来越大.

图6 1994—2015年来地表温度与不透水面盖度散点图Fig.6 Scatter map between LST and ISP from 1994 to 2015

4 结果与讨论

以典型的海湾型城市-厦门市为例,以1994—2015年间4景Landsat TM/OLI影像为数据源,在遥感反演地表温度、估算不透水面的基础上,运用景观指数和转移矩阵研究厦门市城市地表温度景观格局随城市化进程演变的规律,探讨地表温度景观与不透水面之间的关系,得出如下结论.

1) 与非海湾型城市发展不同,厦门市地表温度景观格局时空变化特征反映了海湾型城市化的特点. 自改革开放以来,厦门市的经济迅速发展,城市化进程加快. 1990—2000年是厦门市“海岛型-海湾型城市”的转型期,厦门市正处于一种向快速城市化发展的过度时期. 厦门岛城市空间向铁路线以西扩张,占据了几乎全部的可开发建设用地,岛外建设用地也迅速扩张. 2005年厦门市城市总体规划修订提出优化本岛、扩展岛外的城市空间发展方针,重点建设从岛内进一步向岛外延伸,厦门市进入海湾型城市建设阶段. 建成区扩展方向主要是岛内外交通连线建设和组团新区开发,岛内城市化从空间扩张转向内部深入发展阶段,岛外新区成片开发建设.

海湾型城市化的进程直接作用于厦门市地表温度景观格局的时空演变. 21 a 来厦门市次高温和高温区景观类型的面积增大,高温区逐渐沿海湾扩展,其斑块数量降低,平均斑块面积呈增大特点,最大斑块指数也呈增大趋势. 所有景观类型的平均斑块面积均出现增大趋势,次高温和高温景观类型的斑块形状越趋复杂. 至2015年,整个研究区高温区景观聚集成片,在空间上主要沿海湾分布. 随着厦门市城市化的发展,地表温度景观类型的变化受城市规划和人类活动的影响越来越大. 尤其是2002年厦门市提出海湾型城市发展战略以来,厦门市城市化逐渐由岛内向岛外扩张,厦门岛斑块形状的复杂性降低,景观形状趋向规则,岛外四区斑块形状越来越不规则,均趋向复杂,斑块类型的多样性和均匀分布程度处于不断变化调整中,总体上多样性降低,均匀分布程度减低.

2) 地表温度景观类型转移矩阵表明,3个研究时段内主要以中低等级斑块类型转换为高等级景观类型为主,低等级斑块类型向高等级斑块类型转化的面积呈持续增大趋势,高等级斑块类型向低等级斑块类型转化的面积呈持续降低趋势.

不透水面分布是地表温度景观的重要影响因素. 自改革开放以来,厦门市城市化进程加快,城市扩展迅猛,建成区面积由1989年的34.01 km2增加到2000年的94.25 km2,2014年更是达到245 km2,比1989年增加了7倍多. 城市化的快速发展导致大量的自然植被地表转变为城市建设用地,不同类型下垫面的热惯性、热容量、热传导和热辐射不同,由此导致地表温度的空间分异十分明显. 城市土地利用类型在景观尺度上的空间分布影响着城市地表温度的分布. 城市不透水面的迅速增长是地表温度空间分异的主要原因之一. 研究时段内,不透水面盖度与地表温度的相关系数逐渐增大,随着厦门市城市化进程的加快,不透水面对地表温度的影响越来越大.