2002—2017年厦门市景观格局与热环境的时空耦合关系

沈中健

曾 坚*

任兰红

政府间气候变化专业委员会(IPCC)第五次评估报告预估，到21世纪末，全球气温将升高1.5～2.0℃。气候变化导致的高温灾害将愈演愈烈。预计至2030年，中国城镇化率将达到70%，全国城镇建成区面积将从2015年的8.9万km2增至116.7万km2。城市人口激增、大量开发建设等引发的热岛效应，已成为影响生态环境及可持续发展的重大问题[1]。

地表覆被变化直接引发城市下垫面物理属性与空间特征的改变，其结构组成与景观格局特征对热岛效应具有显著影响。分析地表覆被变化对地表温度(Land Surface Temperature，LST)的影响机制成为当前研究的热点[2]。相关研究表明，绿地、水体对地表有降温作用，而不透水表面是地表升温的主要热源[2-3]。

事实上，单纯依靠增加绿地、水体，减少不透水表面来改善热环境，并不符合我国“人多地少”的国情和城市发展的趋势。探究景观格局与热环境的关系，具有更重要的理论及实践意义[4]。当前，关于这方面的研究可以分为2类：一是针对特定的城市，如北京[5]、武汉[6]、杭州[7]等，分析景观格局与热环境的时空演变关系，探讨热力景观的空间分布对土地利用景观格局演变的空间响应规律；二是通过景观指数反映

景观的结构组成、空间配置，运用相关性、回归分析等方法，建立绿地、水体、建设用地等土地利用景观的景观指数与LST的关系。研究表明，不同景观的面积比例[8-9]、形状复杂程度[10-11]、破碎程度[12-13]和聚集程度[14-15]等对LST有显著影响。此外，也有学者从不同季节[16-17]、不同空间尺度[10，18]等方面，探讨了景观指数对LST影响的变化规律。

尽管当前的研究取得了丰硕成果，但仍存在一定问题。首先，研究多局限于单一时期景观格局对LST的影响机制，缺乏多个时期的对比分析。由于不同时期景观格局及热环境的动态变化，景观格局对LST的影响机制必然会有所不同[11，18-20]。受限于单一时期的分析，研究难以深入挖掘景观格局对LST影响机制的演变及其内在机理。其次，研究视角“重城内而轻城外”，研究区域多局限于中心城区等城镇内部空间，忽视了城区以外的景观格局对热环境的影响。目前，我国城市地区面积占全国陆地面积的比例不足1%，城镇外部的广大生态空间、农业空间却少有关注，而这些区域会对城镇内部的热环境产生重要影响；此外，研究多关注景观类型层面的景观指数与LST的关系，而对景观层面的景观指数考虑不足，导致研究难以揭示各类景观的整体分布特征对热环境的影响。

厦门作为海湾型城市的代表，地理环境独特，热环境特征典型，而对于该地区热环境的研究尚少。本研究基于2002—2017年多个时期的Landsat数据，应用景观生态学和统计分析相结合的方法，旨在探讨厦门市热环境空间分布对景观格局变化的响应；从类型、景观2个层面，分析景观格局对LST的影响机制，并进一步探讨这种影响机制的变化规律，以期为城乡规划和风景园林建设提供科学依据，力求在未来城市发展中缓解城市热岛效应，改善城市生态环境。

1 研究区概况

厦门市域陆地面积总计1 699.39km2(图1)，冬季温暖湿润，夏季炎热潮湿。该地区是海峡西岸经济区及海上丝绸之路的重要节点。至2017年底，地区生产总值占福建全省的13.52%，人均GDP是全省的1.33倍。随着城市化进程，城镇化水平与建成区面积分别由2002年的70.21%、94.03km2增长至2017年的89.10%、348.23km2，人口与不透水表面激增使城市热岛效应日益凸显。

图1 研究区示意

2 数据处理与研究方法

2.1 数据获取及预处理

为清晰反映景观格局的阶段性变化，研究参考相关文献[8，18，21]，以5年为时间尺度，采用覆盖厦门市域、成像时间接近、清晰少云的4期Landsat遥感影像，成像时间分别为2002年7月5日、2007年7月27日、2012年7月8日和2017年7月14日。数据来自美国USGS数据中心(https://glovis.usgs.gov/)。运用ENVI 5.3软件，对Landsat影像进行几何校正、大气校正和研究区裁剪等处理。

通过目视解译与监督分类，将研究区的土地景观类型分为耕地、绿地、水体、建设用地和未利用地5类，Kappa系数均大于0.89，符合精度要求(图2)。通过Google Earth影像检验分类结果，得出研究区的总体精度均超过89.5%。因此，景观分类的结果能较好地反映研究区的景观格局。

2.2 地表温度反演及热力等级分类

通过辐射传输方程法[21]反演地表温度，首先根据Landsat数据中的热红外波段的像元值(DN)计算相应的辐射亮度(Lλ)，进而计算亮度温度(Ts)，最后根据地表比辐射率(ε)，将亮度温度转化成地表温度。

为消除不同遥感影像因成像时间、气候变化等因素产生的差异，采用相对地表温度(Relative Land Surface Temperature，RLST)[21]比较不同时期的热环境，计算公式为：

RLSTi=LSTi-LSTAvg

式中，RLSTi是区域中像元i的相对地表温度；LSTi是像元i的地表温度；LSTAvg是研究区域的平均地表温度。

通过均值-标准差法[22]，将研究区分为高温区、次高温区、中温区、次低温区和低温区5个热力等级(图3)，以反映热环境格局。本文将次高温、高温区定义为热岛区域[15]。

2.3 贡献指数计算

采用贡献指数[21]量化各类景观对热环境的贡献程度，计算公式为：

CI=(LSTa-LSTAvg)×(Sa/S)

式中，CI为贡献指数；LSTa为a景观类型的平均LST；LSTAvg为整个研究区的平均LST；Sa为a景观类型的面积；S为整个研究区的面积。

2.4 移动窗口分析

景观指数能全面、准确地反映景观的结构组成与空间配置，是量化景观的组分比例、形状、空间结构和聚集状态等空间分布信息的重要指标，具体可分为斑块、类型、景观3个层面。景观层面的指数表征区域内景观格局的整体特征，斑块与类型层面的指数是对单个斑块或某一景观类型的描述[23]。斑块层面的指数仅能反映单一景观斑块的空间格局信息，难以体现局部区域内各类地表覆被景观的空间信息，因此本文暂不考虑。鉴于各景观指数之间存在关联性，为全面反映研究区域的景观格局，并尽量减少多余信息，本文参考相关文献[9，12-15]，从类型、景观2个层面选取9个景观指数(表1)，从景观优势度、形状的复杂度、景观聚集度及景观多样性4个方面，分析景观格局与地表温度的关系。

综合考虑RLST图像的栅格大小、计算精度及相关研究成果[12，14-15]，经过反复测试，最终采用边长300m的正方形窗口，通过Fragstats 4.2软件，自研究区左上角逐步移动，提取各窗口内的景观指数，最终得到研究区景观指数的栅格图像。通过ArcGIS 10.2软件，统计各个窗口单元的平均RLST与景观指数，并导入SPSS软件，进行统计分析。

3 结果与分析

3.1 热环境空间分布

图2 2002—2017年研究区景观格局分布

图3 2002—2017年研究区热力等级分布

2002—2017年，受景观格局演替的影响，厦门热环境空间分布变化明显(图2、3)。2002年，各热力等级比例相对均匀，热岛区域比例仅占35.64%，城区面积有限，引发的热岛效应不突出，多为次高温、中温区；高温区多分布在岛外集中的耕地及部分沙滩，由于地表裸露，受太阳辐射升温迅速，RLST较高；低温、次低温区主要分布在连续集中的绿地及水库、水田等区域。2007年，除岛外集中的耕地，岛外南部及本岛城区形成的热岛效应开始凸显。2012年，伴随着城区向岛外延伸，大量耕地被吞噬，岛外的热岛区域向城区转移。至2017年，热岛区域向岛外沿海、岛内外交通线蔓延，比例增至47.80%，随着城区RLST的上升，大片耕地的热力等级降为中温、次高温区。受周边城区的影响，西部、北部的大片绿地及城区内部的部分绿地、水体，由低温、次低温区转化为中温区，仅在东北部离城区较远的绿地出现集中的低温区。

从上述变化可以看出，热环境的空间演化与城市发展格局关系密切。2002—2012年，厦门正由“海岛型”向“海湾型”城市转型，岛内及岛外的建设用地扩张迅速，热岛区域由岛外的大片耕地向本岛、岛外城区转移。2012—2017年，伴随厦门“优化本岛、扩展岛外”的发展趋势，城市建设的重点由本岛延伸至岛外，热岛区域在岛外进一步蔓延。

3.2 景观类型对热环境的影响

3.2.1 贡献指数分析

比较各景观类型的平均RLST、贡献指数(图4、5)可以看出，建设用地、未利用地和耕地的平均RLST较高。这是由于三者地表裸露且热容小，因此吸热升温迅速。未利用地比例极低，贡献指数最小，而耕地及建设用地比例较大，贡献指数较高，升温作用明显。2002—2017年，随着建设用地的扩张与耕地的减少，建设用地的平均RLST及贡献指数明显上升，而耕地则缓慢下降；绿地与水体的平均RLST最低，贡献指数为负，说明二者有降温作用。水体的平均RLST最稳定，这与水的高比热容有关，但由于水体比例较小，贡献指数较小；绿地面积较大，降温效果稳定，因此贡献指数绝对值较大。

3.2.2 热力等级的景观构成

通过统计5类热力等级中各景观类型的比例可知(图6)，高温、次高温区多为耕地、建设用地，低温、次低温区多为绿地、水体；2002—2017年，建设用地在高温、次高温区的比例上升，耕地的比例下降，体现出热岛区域逐渐由耕地向城区建设用地转移。绿地在中温及以上等级的比例也有所上升，说明部分绿地受周边城区热岛效应的影响，RLST有所上升。

3.3 景观格局与地表温度的关系

3.3.1 类型层面景观指数与地表温度的关系

前文分析表明，耕地、绿地、水体、建设用地对热环境的影响显著。因此，对这4类景观的景观指数及其与RLST的相关性进行分析(表2)。结果显示，水体景观指数与RLST的相关性较低且不稳定，个别景观指数未通过显著性检验。这是由于水体比例较小，热环境特性易受周边景观影响，其自身对RLST的影响有限。绿地的PALND、LPI、AI、Area_MN、LSI与RLST呈负相关，PD、ED与RLST呈正相关，表明相同面积下，一个连续集中、形状复杂的大型绿地，其降温效果优于若干个零散、破碎的小型绿地。耕地、建设用地景观指数与RLST均呈正相关，表明连续集中的建设用地、耕地升温作用显著。与多数研究结果不同的是，耕地、建设用地的PD、ED与RLST呈正相关，这意味着分割、肢解建设用地或耕地未必会降低RLST，这与耕地、建设用地的空间分布状态及其热环境属性有关。耕地、建设用地的分布呈现“小分散大聚集”的特征(图2)，零散破碎的建设用地、耕地多与同类型的景观斑块距离较近，或零散破碎的建设用地与耕地距离较近，导致热环境属性相似的斑块累积形成的热效应较强[24]。此外，耕地、建设用地的破碎化，也会导致其与其他景观的接触面增加，促进其内部的热量向外“溢出”，进而使RLST上升。

表1 景观指数与含义

图4 各景观类型平均相对地表温度

图5 各景观类型热环境贡献指数

图6 各热力等级的景观类型比例

以各类景观的景观指数为自变量，RLST为因变量，分别进行回归分析。为避免各类景观指数间的多重共线性，采用逐步回归的方式，剔除显著性弱的自变量(表3)。各逐步回归模型均通过了共线性及显著性检验。在不同年份，各类景观进入逐步回归模型的景观指数差别不大，说明类型层面的景观格局对RLST的影响机制相对稳定。在各类景观的逐步回归模型中，PLAND始终作为自变量出现，PD、AI、LSI出现的频率也较高，说明在类型层面，景观斑块的比例、聚集度和形状对RLST的影响更显著。

从时间序列上可知，类型层面的景观格局对RLST的影响作用与景观类型总体的空间分布状态有关。耕地景观指数与RLST的相关性及回归模型的R2逐渐下降，进入回归模型的景观指数减少；而建设用地与RLST的相关性及回归模型的R2逐渐升高，进入回归模型的景观指数增多。这是由于耕地的比例逐渐下降，斑块逐渐分散破碎，对RLST的影响逐渐减弱，而建设用地的比例明显上升，斑块逐渐扩张并集聚，对RLST的影响逐渐增强；绿地的比例有所下降，斑块逐渐缩小，但仍是缓解热岛的重要冷源，对RLST的影响也较强。水体景观指数与RLST的相关性及回归模型的R2普遍较低，说明水体对RLST变化的影响极为有限。

表2 类型层面景观指数与RLST的相关性

3.3.2 景观层面景观指数与地表温度的关系

对景观层面的景观格局及其与RLST的相关性进行分析(表4)，结果表明，AI、LPI与RLST的相关性并不稳定，而DIVISION、LSI、PD、ED、SHEI与RLST呈正相关，说明景观结构及形状越复杂、景观斑块越破碎，RLST越高。由景观指数的逐步回归模型可知(表5)，各年份进入回归模型的景观指数并不一致，说明景观层面的景观格局对热环境的影响机制存在不确定性。

与类型层面相比，景观层面景观指数与RLST的相关性较低，回归模型的R2较小，说明景观层面的景观格局对RLST的影响较小。从时间序列上可以看出，景观格局对RLST的影响作用与各类景观总体的结构组分、空间构型有关。各景观指数与RLST的相关性及回归模型的拟合度均逐渐上升(表4、5)，这归因于各类景观分布趋于均匀、景观结构的异质性增加，导致景观层面的景观格局对RLST的影响逐渐增强[4，14，24]。

表3 类型层面景观指数与RLST的逐步回归模型

表4 景观层面景观指数与RLST的相关性

表5 景观层面景观指数与RLST的逐步回归模型

4 结论与对策

4.1 结论

本文基于Landsat遥感数据，分析了厦门市景观格局对热环境的影响机制及其演变规律，得出如下结论。

1)2002—2017年，厦门整体呈升温趋势，热岛区域比例增加。热岛区域由岛外的大片耕地向本岛及岛外的城区集中，并在岛外进一步蔓延。

2)RLST较高的区域多为耕地、建设用地，RLST较低的区域多为绿地、水体。耕地、建设用地升温作用明显。绿地面积较大，降温作用远大于水体。

3)相比于景观层面，类型层面的景观指数对RLST的影响更大。绿地的PALND、LPI、AI、Area_MN、LSI与RLST呈负相关，PD、ED与RLST呈正相关。耕地、建设用地景观指数与RLST均呈正相关。景观斑块的比例、形状、聚集度对RLST有较大影响。连续集中、形状复杂的绿地，其降温效果优于分散破碎、形状规整的绿地，而连续集中或零散破碎的建设用地、耕地均有升温作用。在景观层面，DIVISION、LSI、PD、ED、SHEI与RLST呈正相关。景观层面的景观格局对热环境的影响机制较为复杂，景观斑块越破碎、空间结构越复杂，RLST越高。

4)在类型层面，景观格局对RLST的影响作用与景观类型总体的分布状态有关。景观优势度大、聚集度高的耕地、绿地、建设用地对RLST影响显著，而分布较少的水体对RLST的影响较弱。随着城区的扩张与耕地的减少，建设用地景观格局对RLST的影响逐渐加强，而耕地景观格局对RLST的影响则不断减弱。在景观层面，景观格局对RLST的影响作用与不同景观类型总体的结构组分及空间构型有关。随着景观结构趋于复杂，景观层面的景观格局对RLST的影响逐渐增强。

4.2 对策

根据前文分析结果，为缓解热岛效应，景观规划与设计可以采取以下措施。

1)塑造连续集中、形状复杂的绿地景观。细碎、规整的绿地降温效果不如连续且形状复杂的同类景观。因此，公园绿地、防护绿地、景观水系和街边绿化等城市绿地宜采取边界曲折多变而连续集中的空间形态；结合道路绿化、河道疏通串联原有的绿地、水体，形成降温“廊道”，并整合破碎的绿地、水体，形成连续完整的降温“斑块”。厦门是海绵城市建设的试点城市，热环境优化应把握海绵城市建设对绿地、水体整合完善的良好契机，合理布局水绿网络，形成既能调控雨洪，又能缓解热岛的“水绿共生”的降温体系。

2)限制与分隔建设用地、耕地，保护与补充绿地、水体。建设用地、耕地具有明显的升温作用。景观优势度大而连续集中的景观类型，对热环境的影响作用更强。综合考虑厦门城区扩张、耕地减少的趋势，应适度控制建设用地的规模，积极引导耕地及部分建设用地向绿地、水体转型，以增强降温要素的景观优势度，强化其对热环境的影响。在大型绿地、水体等生态区域周边，应限制开发建设及耕作，使其成为良好的生态冷源；在连续稠密的城区内部，适当镶嵌具有一定规模的森林公园、水系等降温要素，形成生态隔离带，限制其景观集聚，避免形成较强的热效应；适度提高土地利用效率，减少不透水表面，并结合屋顶花园、立体绿化等，增加绿地、水体。

3)力求形态简单、空间规整的景观布局。空间结构复杂、斑块零散的景观格局更易升温。因此，综合考虑不同景观类型的热环境属性，在不透水地表较多，绿地、水体较少的地区，景观斑块宜采用矩形、圆形等形式简单的形状；在综合配置多种土地类型时，应简化其空间结构，避免形成支离破碎、形态混乱的布局。绿地、水体既要形态丰富，也要连续集中；不透水地表或耕地则应采取单一、规整的空间形态，以减少其升温作用，形成土地类型布局均衡、形态规整的整体空间格局。

注：文中图片均由作者绘制。