成都市不透水面扩张与生态环境质量变化的关系

韩 丹 张文君 李 强 刘祥龙 邓云涛 周文韬

（西南科技大学环境与资源学院 四川绵阳 621010）

过去20年，随着我国中西部经济建设的推进，中西部城市化进入快速增长阶段，随之而来的是城市生态系统健康和人类居住环境质量面临越来越大的压力。长期的快速发展和城市空间的迅速扩张使土地利用格局大范围发生改变，人工覆盖地表逐渐取代以植被为主的自然地表［1］，从而引发大气污染［2］、热岛效应［3］等一系列生态环境问题。

在遥感技术中，通常利用多波段组合计算的遥感指数提取不透水面。徐涵秋［4］提出的归一化不透水面指数有效抑制了沙土和水体特征，被广泛用于提取不透水面。不透水面面积、覆盖度和空间格局与城市生态系统有着密不可分的关系。近年来，关于不透水面与生态环境关系的研究集中在不透水面的动态变化［5］、城市化监测［6］、城市热环境分析［7］等方面，主要基于不透水面与某一生态要素间的相互关系，缺乏不透水面变化对整体生态环境质量影响的研究。因此，本文利用Landsat系列卫星影像对成都市进行长时序大范围观测，监测区域生态环境质量，探究不透水面覆盖变化对城市生态系统的影响，以期对城市的规划建设和发展提供参考。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

成都市位于四川盆地西部，岷江中游，是西部地区重要的中心城市。成都市市中心地理坐标为北纬30°40′12″，东经102°3′36″，属亚热带季风气候，年平均温度16℃，年降水量873～1 265 mm［8］。近20年来，成都市是西部地区城市化进程最为快速的城市之一，城市面积不断扩大，土地覆盖格局发生大范围变化。天府新区和公园城市等发展规划更是对城市的扩张态势产生了较大的影响。本文以成都市市辖区为研究区，包括金牛区、成华区、锦江区、武侯区、青羊区、双流区、龙泉驿区、青白江区、新都区、郫都区和温江区，该区域内城市化进程快，不透水面扩张明显，生态环境质量变化较大，是研究不透水面时空变化与生态环境关系的典型区域。研究区范围如图1所示。

图1 研究区位置示意图Fig.1 Location of the study area

1.2 数据来源

本文采用Landsat Level1T影像为研究数据，选取2000年4月16日、2009年3月24日Landsat－5 TM数据，2018年5月12日Landsat－8 OLI数据（其中2009和2018年数据为两景影像镶嵌），数据获取自美国地质调查局（USGS，http：／／glovis.usgs.gov／）。3景影像时序大致相同，避免了因季节不同而造成的影响。分别对影像进行预处理，包括辐射定标和大气校正，把影像的像元亮度灰度值（DN）转换为地面的遥感反射率，消除因大气等因素对地物反射的影响。利用研究区行政区划图数据裁剪3景影像。

2 研究方法

2.1 城市不透水面信息提取

不透水面是指人类作用于自然地表形成的诸如建筑、道路等具有不透水性的城市人工地表，是反映城市扩张和变化的重要指标［9］。选取归一化不透水面指数（NDISI）进行成都市不透水面的提取。将不透水面影像与原始影像叠加，通过目视判别选择最佳阈值提取不透水信息，2000年、2009年与2018年不透水面选取阈值分别为：0.17，0.16，0.03。NDISI指数公式如下：

式中，ρGreen，ρNir，ρSWIR1和ρTir分别为绿、近红外、中红外1和热红外波段的反射率，MNDWI为归一化水体指数。

2.2 遥感生态指数计算

本文选取徐涵秋［10］提出的遥感生态指数（RSEI）对生态环境进行评价。RSEI利用主成分分析集成了绿度指数、湿度指数、干度指数、热度指数4个指标，各指标都通过遥感影像多个波段计算得到，计算过程中没有人为权重、阈值的确定，因此结果具有客观性。该指数在众多城市生态环境质量的研究中都取得了较好的实验结果。主成分分析后的第一主分量保留了4个因子的主要信息，其方差在所有线性组合中最大，故提取PC1作为RSEI指数。

式中：G为绿度指数；W为湿度指数；D为干度指数；H为热度指数。

（1）绿度指数通过归一化植被指数（NDVI）表示，它被广泛用于植被信息的提取。

（2）湿度指数采用缨帽变换中的湿度分量，用以指示植被、水体和土壤中的水分信息。式中，ρBlue，ρRed，ρSWIR2分别为蓝、红和短波红外2波段的反射率。

（3）干度指标由裸土指数（NDSI）确定，表达式如下：

（4）热度指数通过地表温度（LST）表示，采用Landsat用户手册模型计算出传感器辐射亮度温度：

式中：L为热红外波段辐射强度值；Q为像元亮度值；gain和offset为增益值和偏置值，可从元数据中得知［11］；T为传感器处的辐射亮度温度；K1和K2为定标系数，在Landsat－5中，K1＝607.76 W／（m2·sr·μm），K2＝1 260.56 K，在Landsat－8中，K1＝774.89 W／（m2·sr·μm），K2＝1 321.08 K。

计算不同地表类型的地表比辐射率，通过比辐射率校正反演地表真实温度，单位为℃。计算公式如下：

式中，λ为热红波段的中心波长，ρ＝1.438×10－2m·K，ε为地表比辐射率［12］。

由于上述4个指标数值范围不统一，在进行正交线性变换前须对各个指标进行正规化处理，将其统一转化到［0，1］之间。

本文总体技术路线如图2所示。

图2 技术路线图Fig.2 Technical road map

3 结果与分析

3.1 不透水面时空变化分析

利用NDISI指数提取2000－2018年3期不透水面信息，选用同时期Google Earth影像进行人机交互精度验证，提取精度均达到80%以上。由图3可知，近20年间，成都市不透水面变化明显，整体呈现由中心向外辐射的扩张趋势。结合表1，成都市不透水面面积由2000年的232.76 km2增长到2018年的1 305.47 km2，年均增长速率达到25.6%，所占研究区面积比例由6.33%上升到35.52%。2009－2018年间，不透水面面积增加了501.40 km2，增长速率大幅降低，年均增长速率为6.93%，城市中心不透水面密度较2000年有所减少，但整体仍呈现由城市中心向周边不断蔓延的态势，不透水面比例随着距城市中心距离的增加而减小。

图3 各年份不透水面提取影像Fig.3 Extracted images from impervious surfaces in each year

表1 2000－2018年间不透水面变化信息Table 1 Impervious surface change information from 2000 to 2018

空间分布上，2000年成都市不透水面主要集中在中心城区，且周边也出现了小片的不透水面区域，这主要是由于城市发展集中在城市中心，这些区域人口密度较大，建筑密度较高。2009年不透水面扩张明显，并开始向西南方向蔓延，中心城区与周围区域连接紧密，郫都区、温江区和双流区开始出现较大面积的块状不透水面，东部龙泉驿区聚集成片状，东西方向较南北方向扩张更加明显。2018年由于新兴产业的发展和工业园区的建立，不透水面大幅扩张，天府新区的成立使南部区域得以大力发展，大规模的开发建设活动导致不透水面向城市南部蔓延明显。不透水面的空间分布格局和变化规律总体上与城市规划保持一致。

3.2 遥感生态指数时空变化分析

通过对2000年、2009年和2018年各分量数据进行主成分分析，得到3期成都市RSEI影像如图4所示，统计结果如表2所示。经过主成分变换后，第一主成分（PC1）贡献率较高，最大程度地包含了原影像的信息。由表3可知，成都市近20年RSEI均值逐渐降低，整体降幅为10.28%，研究区的总体生态环境质量逐步下降。RSEI均值在2000年最高，为0.603，该年生态环境质量最好；2009年RSEI均值下降到0.557，降幅为7.62%；2018年RSEI均值为0.541，生态环境质量最低，降幅为2.87%，生态环境质量下降速率开始变缓。

表2 主成分分析结果Table 2 Principal component analysis results

表3 各年份4个指标和RSEI的变化Table 3 Changes in 4 indicators and RSEI in each year

图4 2000年、2009年、2018年成都市遥感生态指数（RSEI）分布Fig.4 Distribution of Chengdu remote sensing ecological index（RSEI）in 2000，2009 and 2018

空间分布格局上，2000年成都市生态环境质量整体较好，生态环境质量差的部分聚集在城市中心建成区。2000－2009年，城市发展由中心向外拓张，生态环境质量较差的区域也逐渐扩大。受城市规划的影响，建设用地逐渐代替了以植被和耕地为主的自然地表，加之城市环路的修建，使生态环境变差区域逐步向城郊拓展；2009－2018年间，生态坏境质量较差区域仍有所扩大，但市中心生态环境质量有所回升，表明城市规划开始重视生态环境保护与恢复，这也是研究区整体RSEI均值下降速率变慢的原因，但城市不断开发建设的总体趋势没有变，因此，生态环境质量整体仍呈现下降态势。

将RSEI以0.2为间隔进行等间距分级，由低到高划分为生态差、较差、中等、良好和优5个级别，统计2000年、2009年和2018年各级别面积比例，如图5所示。从2000年到2018年，RSEI级别为差、较差、中等所占面积比例均呈现上升趋势，且较差级别从9.2%上升到22.6%，涨幅最大；等级良好所占面积比例出现大幅下降，从42.7%下降到29.7%；等级优所占面积也呈下降趋势。RSEI等级的变化表明，研究区内生态环境质量较差的区域扩大，而优良的区域变小，近20年间成都市整体生态环境质量下滑。

图5 RSEI面积比例统计Fig.5 RSEI area ratio statistics

3.3 不透水面变化对城市生态环境的影响

3.3.1 不透水面与地表温度、植被和RSEI的关系

为了更直观地分析2000－2018年不透水面与生态环境质量在空间上的变化情况，分别将2018年的不透水面（NDISI）与遥感生态指数（RSEI）影像与2000年影像进行差值计算，得到近20年间不透水面与生态环境质量的具体增量，图6为差值计算结果。从图6可以看出，两个指标增量信息的空间格局基本一致，主要集中在城市中心圈层式向城郊蔓延的范围内，而城市中心不透水面指数与RSEI指数均有所下降，因此判断伴随不透水面的消长，生态环境质量出现显著的变化。为了研究不透水面与生态环境质量间的定量关系，本文采用统计学方法，选用线性、指数、对数等多种函数对不透水面与地表温度和植被指数等多个生态指标进行拟合，以分析不透水面与城市生态环境的关系。

图6 2000－2018年不透水面与RSEI时空变化Fig.6 Temporal and spatial changes of impervious surface and RSEI from 2000 to 2018

本文选取2009年不透水面指数（NDISI）与归一化植被指数（NDVI）、地表温度（LST）进行回归分析。将NDISI归一化到0～1，进一步转化为百分比，代表不透水面的覆盖度，然后采用100×100的像元样区对整个研究区进行均匀采样，共采样40 833个，样本量满足回归分析的需求。回归分析结果如图7、图8所示。

由图7可以发现，不透水面覆盖度和NDVI的线性关系较为明显，高不透水面覆盖度地区植被指数较低。由图8可以看出，不透水面与温度呈现显著正相关。通过线性、对数、指数模型进行拟合，R2分别为0.503，0.506和0.517，其中指数模型相关度最高，其拟合公式为：LST＝21.28e0.0039NDISI，即随着不透水面覆盖度的增大，地表温度不断上升，且随着不透水面聚集性的增加，温度上升的幅度不断加大。当NDISI小于30%时，不透水面覆盖度每增加10%，温度上升0.8℃；在NDISI大于70%时，不透水面覆盖度每增加10%，温度上升1.2℃。这一规律在众多研究中都得到了验证［13］。

图7 不透水面覆盖度与NDVI的回归分析Fig.7 Regression analysis ofNDISI and NDVI

图8 不透水面覆盖度与地表温度的回归分析Fig.8 Regression analysis of NDISI and surface temperature

3.3.2 不透水面、地表温度和植被对城市生态环境的综合影响

为进一步模拟城市生态环境质量变化中各因素的影响，以2009年为例，在研究区内选取40 833采样点，提取样点的各项生态指标，将遥感生态指数（RSEI）指标作为因变量，不透水面覆盖度（NDISI）、地表温度（LST）和植被指数（NDVI）作为自变量，进行逐步回归分析，建立城市生态环境质量评价模型，结果如下：

从式（11）可以看出，模型拟合度较高。在逐步回归分析中3个指标都通过了1%的显著性检验，说明3个指标都是影响环境生态质量的重要指标。由自变量系数可以看出，不透水面覆盖度和地表温度对生态环境评价结果起负面影响，而植被指数对生态环境的影响是正向的。综合来看，4个指标系数绝对值最大的是不透水面覆盖度，其次是植被指数和地表温度。根据回归模型预测，要使研究区RSEI升高0.100个单位，需要使NDVI提升0.201单位或使NDISI下降0.237个单位。因此，在今后的城市规划与建设中，降低不透水面比例、增加植被覆盖面积可以有效提升区域生态环境质量。

4 结论

2000－2018年成都市不透水面面积大幅上升，近20年间不透水面上升了1 072.71 km2，年增长率达到25.6%，扩张形式表现为由城市中心不断向周边近郊圈层式连续扩张。不透水面的扩张模式和速率很大程度受到城市开发规划与建设的影响。

成都市遥感生态指数由2000年的0.603下降到2018年0.504，其空间变化格局与不透水面扩张格局基本一致。对提取的不透水面、植被、温度和遥感生态指数4个城市生态系统重要指标进行统计学分析表明，不透水面覆盖度与地表温度呈现指数函数关系，随着不透水面的聚集，升温效应逐渐明显，不透水面覆盖度与植被覆盖呈现显著的线性负相关。多元回归分析结果表明，植被、地表温度和不透水面均是影响城市生态环境质量的主要因素，而不透水面信息起到了决定性的作用。因此，在改善城市生态环境方面，主要是合理配置土地资源，抑制不透水面面积的增长，同时增加城市绿地、森林公园等的规划与建设，使城市健康可持续发展。