多尺度下京津冀地区地表热环境与景观变化的关系分析

徐明雪， 李 君， 姚 磊， 吴泉源

(1.山东师范大学 地理与环境学院， 山东 济南 250014； 2.南京师范大学 地理科学学院， 江苏 南京 210023)

随着城市化进程的推进，城市地表景观结构随土地利用变化而改变，由于不同景观类型的物理特性、热学特性和辐射特征存在巨大差异，从而引起地表温度的变化，导致不同的城市热环境效应[1-3]。

目前，城市地表热环境的研究内容主要集中于地表温度反演[4-6]、地表热环境时空动态[7-9]、地表温度对景观格局变动的响应[10-13]以及地表温度的影响机制[14-15]等方面。地统计分析和多元统计分析应用于城市热环境的研究[16-18]，不仅能够反映影响因素对地表温度的影响，也可以表达因变量之间的关系。不同尺度对分析结果影响较大，即同一描述对象在不同尺度数据中表现的规律可能有很大的差别，对于某种目的的研究，存在比较适宜的地理数据尺度[19-22]。目前，大多数研究从某一尺度上来探究景观类型变化与地表温度两者之间的关系[23-26]，多尺度范围上对其展开的研究比较匮乏，因此有必要进行多尺度分析，选择比较适宜的尺度。

京津冀地区是城市化水平较高，城市建设较为完善的地区，其城镇化发展导致该地区出现环境污染、生物多样性减少和城市热岛等一系列生态环境问题。张旸等[27]结合夜间灯光数据和土地利用数据估算了京津冀地区各地级市城市热岛强度。陈彬辉等[28]利用MODIS数据对京津冀地区城市热岛效应时空差异进行了研究。赵安周等[29]基于MODIS-LST、EVI以及土地利用/覆盖数据，结合京津冀地区13个城市生长季来研究城市扩张对城市热岛效应的影响。综合前人研究，基于空间信息技术平台及相关分析等方法，研究2000—2015年京津冀地区景观结构和地表热环境的时空规律，并对多尺度下景观结构变化与地表热环境之间的关系展开讨论，可为京津冀地区区域规划、景观资源合理配置与生态系统优化、地表热环境效应调控措施的制定等提供理论依据。

1 研究区概况

京津冀地区(113°27′～119°50′E， 36°05′～42°05′N)作为研究区域，包括北京市、天津市和河北省地区，见图1。其位于华北平原，东临渤海，西临太行山，北靠燕山山脉。京津冀地区处于温带半湿润地区，为暖温带半湿润大陆性季风气候。该地区夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，春秋两季较短，四季分明。其中大部分的降水集中在夏季的6～8月。京津冀地区作为中国北方的经济中心，经历了巨大的经济增长和大规模的城市化，城市范围急剧扩大，从而导致土地利用发生了显著变化，使得城市热岛效应日益严重，已成为京津冀地区可持续发展迫切需要解决的生态问题。

图1 研究区位置

2 数据与方法

2.1 数据来源及处理

地表温度数据(Land Surface Temperature, LST)下载来自美国国家航空航天局NASA官方网站(https://ladsweb.modaps.eos-dis.nasa.gov/search)的MODIS MOD11A2地表温度产品，该产品包括白天地表温度和夜间地表温度，其为8天合成影像，空间分辨率为1 km。该温度产品是基于分裂窗算法通过反演获取的，数据误差小于1 K[30-32]。本文选用2000年和2015年的6、7、8月京津冀地区白天地表温度数据，经过MRT、ArcGIS平台的拼接裁剪、投影和栅格计算等处理之后，最终得到2000年和2015年的京津冀地区夏季地表温度。

土地覆被数据来源于Landsat系列卫星遥感影像，选用2000年和2015年京津冀地区空间分辨率为30 m的遥感影像。根据《土地利用现状分类标准》(GB/T 21010-2007)，利用监督分类方法中的最大似然法和目视解译将京津冀地区景观类型划分成林地、草地、水体、耕地、建设用地和其他用地等6类，基本涵盖了京津冀地区的主要景观类型。原始影像对照高分影像选取样本，分别在2000年、2015年的景观分类图上，每个地类各随机选取50个点(共100个)，以相应年份遥感影像的目视解译结果为参照数据进行精度检验，2000年和2015年景观分类图的分类精度分别为90.36%、91.45%，Kappa系数分别为0.82、0.89，满足了分类精度要求。

2.2 研究方法

2.2.1数据格网化

地理学研究对象格局与研究过程、时空分布、耦合等特性都是尺度依存的，即地理事物内部的某种关系可能只在其中某种尺度上才表现出来[33]。利用ArcGIS 10.2软件的支持，本文根据研究区面积以及现有数据的空间分辨率, 将研究区划分为1 km×1 km、 5 km×5 km、 10 km×10 km、 15 km×15 km、 20 km×20 km五个空间尺度，其中1～20 km的空间尺度下创建的格网数分别为198 603个、8 262个、2 149个、1 010个和571个，进行景观类型与地表热环境的多尺度效应研究。

2.2.2地表温度分级

目前探究地表热环境最常用的温度等级划分方法有自然断点法、温度正规化法、均值-标准差法等。本文采用均值-标准差法，以京津冀地区地表温度(LST)平均值为基准，通过与不同倍数标准差进行组合来区分阈值，对LST等级进行划分。该方法具有在一定程度上减小背景差异影响的优势，使不同时相的地表温度数据更具可比性[34]。根据该方法将各年份夏季京津冀地区LST划分成5个温区，即高温区、次高温区、中温区、次低温区和低温区，见表1。

表1 均值-标准差法划分温度等级

2.2.3偏相关分析

为了使京津冀地区各景观类型及其变化与城市地表温度进行关联分析，统计 1 km、5 km、10 km、15 km、20 km格网单元下的各景观比例变化和平均地表温度变化，以地表温度变化为因变量，各景观类型变化比例为自变量。由于不同的覆被类型在城市地域之间交错分布，本文以偏相关系数来定量揭示景观类型变化与地表温度变化的关系。

偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量有相关关系时，剔除第三个变量的影响，分析另外两个变量之间的净线性相关关系[35-36]。其计算公式为：

(1)

式中：rxy,z表示将变量z视为常数后，变量x与y的偏相关系数；rxy、rxz、ryz分别表示x与y、x与z、y与z之间的相关系数。其中，相关系数计算公式为[37]：

(2)

3 结果与讨论

3.1 京津冀地区的景观类型时序变化及转移趋势分析

图2表明，2000—2015年间，随城市化和工业化的推动，京津冀地区景观结构发生了变化，其时空差异特征明显。其中，2000年的景观类型以林地和耕地景观为主，建筑用地景观面积较小，主要集中位于北京市、天津市和河北省个别地区。2015年，京津冀地区林地和耕地景观面积仍最大，但相较于2000年，耕地面积明显缩减，而建设用地在研究期间呈现快速增长趋势，占全区的比重由2000年的8.28%增加到2015年的12.05%，成为面积仅次于林地和耕地的景观类型；建筑用地面积在北京市、天津市区内并进一步扩大。研究期间水体的面积有所减少，但变化相对较小。

分析2000—2015年京津冀地区景观类型的转化情况，通过转移矩阵分析可揭示此期间京津冀地区景观时空演化规律，见表2。2000—2015年间，建筑用地的面积大幅度增加，增加了7 915.18 km2，其中主要是由耕地流向建筑用地，转换的面积为6 911.15 km2，耕地的面积剧烈缩减，研究期间内共减少了8 082.74 km2。同时，有部分林地草地转化为耕地，转化的面积比例分别是1.26%和3.38%，林地主要流向耕地和建筑用地，转化的面积分别为886.73 km2和421.44 km2。部分草地和耕地转化为林地，耕地转化为林地的面积为1 353.20 km2，草地主要流向耕地、建筑用地和林地，转化的面积比例分别为2.76%，3.38%和2.51%。部分耕地转化为草地，水体主要流向耕地和建筑用地，转化的面积比例分别为5.54%和7.83%。其他用地的面积有少量减少，但与其他景观类型之间的转化不明显。

图2 2000年和2015年景观类型图

表2 京津冀地区景观时序变化转移矩阵(2000—2015年)

3.2 京津冀地区地表温度(LST)空间分布特征

图3表明，2000—2015年京津冀地区地表热环境空间格局发生了相应的变化，其时空差异特征明显。其中，2000年的地表热场主要以中温及以下为主，高温区范围较小，主要位于北京市、天津市、廊坊市和沧州市，京津冀西南部地区也有部分高温区，呈条状分布。受地形影响，中温及以上温区主要分布在华北平原，低温区、次低温区分布在山地地区，集中在太行山一脉，地表热环境空间格局比较简单。2015年京津冀地区地表的大量自然景观转变为人工和半人工景观类型，导致京津冀地区下垫面景观格局改变，土地利用程度加强，高温、次高温区增加明显。京津冀西南部高温区范围进一步扩大，北京市-廊坊市-天津市-沧州市继续保持高温，在研究期间华北平原原本以中温区为主，2015年，逐渐变为以高温区、次高温区为主，并呈辐射状向城市周边蔓延。其中京津冀地区南部地区的城市开始集中连片发展，导致京津冀地区建成区范围大幅度地增加，在地表温度上表现为高温区、次高温区面积显著增加，热环境效应明显增强，唐山市地表温度也有一定程度地上升。北部地区地势高，低温区面积增加。整体来看，京津冀地区在2000—2015年地表温度变化呈现中心升温迅速，廊坊市温度上升明显，北部稍有降温，南部整体升温的情况。

图3 京津冀地区2000年、2015年地表温度空间分布特征

3.3 景观类型变化对地表温度的影响

3.3.1景观类型占比与地表温度的相关分析

以2015年京津冀地区10 km空间单元下景观结构与LST的相关关系为例(图4)，结果表明，景观结构与LST有显著相关关系。

图4 10 km京津冀地区景观类型占比与地表温度的关系(2015年)

由图4和图5可知，总体上林地景观与LST呈现极显著的负相关关系，相关系数高达0.76，为抑制京津冀地区地表热环境效应的重要贡献源，而建筑用地、耕地景观与LST呈现显著正相关关系，相关系数最高分别为0.67和0.65，两者为京津冀地区地表热环境效应的主要影响源。该地区耕地景观与LST呈现正相关关系，由于该地区部分农田作物收获后，大面积裸露的土壤表层比林地、水体显热量贡献更大，因此地表温度也相对较高。与2000年相比较，2015年的林地、建筑用地景观与地表温度的相关性显著增强，结合2000—2015年期间的土地覆被情况和热环境分布变化可知，2000—2015年京津冀地区的建筑用地景观面积明显增加，而林地、耕地景观面积大量减少。草地景观与地表温度的相关性一直在缓慢增强，草地景观面积一直处于逐渐扩张趋势，降温作用逐渐体现出来，但由于其不同于林地的物理特性并且分布较为破碎，降温效果不明显。因此京津冀地区建设用地景观面积的扩张是地表温度升高的重要原因，而林地景观在抑制京津冀地区地表温度的方面发挥了重要作用。不同空间单元下景观类型占比与地表温度的相关性分析表明，随着尺度变化，景观结构与地表温度的相关性产生差异。总体上，耕地、水体、建设用地景观与地表温度的相关性随尺度增大而上升，而林地景观与地表温度的相关性随尺度增大而有轻微下降的趋势。以上说明，尺度变化对景观结构与地表温度的相关分析会产生一定的影响，之后在景观结构与地表热环境的互动分析上需注意选择适宜的尺度。

图5 景观类型占比与地表温度的相关性随尺度变化的特征(2000年和2015年)

3.3.2景观类型变化与地表温度变化的相关分析

通过在1～20 km不同空间单元上景观类型占比与热环境的相关性分析可知，景观类型占比对热环境具有显著影响，并且随着尺度的变化而有一定差异。为进一步揭示京津冀地区地表热环境与景观类型之间的关系，本文对2000—2015年地表温度变化与各景观类型变化进行多尺度效应的研究。

将2000—2015年京津冀地区地表温度变化与各景观类型变化进行不同空间单元的相关分析，得到1～20 km京津冀地区地表温度变化与各景观类型变化的相关关系结果(图6)，水体景观变化和耕地景观变化与地表温度变化呈极显著负相关关系，在10 km×10 km空间单元上相关系数高达0.421。由于水体景观面积较小，只通过在一定空间单元上研究水体景观的面积占比与地表温度的关系并不能够很好地表现出水体景观对地表温度的影响。本文通过水体景观在不同尺度空间单元的变化比例与地表温度的变化进行研究，结果表明，水体景观面积的增加抑制了地表温度的增加，降温作用明显。同时，耕地景观面积虽然在不断减少，但由于它有一定量的植被覆盖，随着城市热环境的恶化，耕地的降温作用也越来越明显。

图6 2000—2015年景观类型变化与地表温度变化的相关性随尺度变化的特征

建筑用地景观变化与LST变化呈极显著正相关关系，相关系数最高为0.442。本研究中建筑景观与LST呈正相关关系，主要因为2000—2015年京津冀地区建筑用地不断扩张，建筑物道路等化学人工材料吸热较快且热容量较小，较自然下垫面升温快，所以建筑用地景观类型的增加导致了地表温度升高。林地、草地和其他用地景观变化较小，较耕地景观、建筑用地景观来说，对地表温度的变化影响较小。不同空间单元下景观类型变化比例与地表温度变化的相关性分析表明，景观结构与地表温度的相关性随尺度变化而产生差异。总体上，建设用地的变化与地表温度变化的相关性随尺度增加而上升，其中在1～10 km之间增加迅速，而后缓慢增加。耕地景观变化与地表温度变化的相关性在1～20 km之间总体上呈现波动变化，10 km和20 km时两者之间相关关系较强。而草地、水体景观变化与地表温度变化的相关性在10 km×10 km的空间单元上达到最高。从而说明，尺度变化对景观变化与地表温度变化的相关分析会产生一定的影响，选择适宜的尺度对城市土地利用规模、结构、方式进行空间布局可以达到更好地效果。

目前学者已深入研究了景观类型对城市热环境的影响，尤其注重建设用地景观、绿地景观(林地、草地)、水域景观空间形态对城市热岛效应的影响。然而目前研究通常是针对单一景观类型在单一尺度下产生的热环境效应，对于多种景观类型变化影响城市热环境的时空尺度对比较少，多尺度范围上对景观类型变化与地表热环境的研究也比较缺乏。本文将京津冀地区划分成1 km×1 km、5 km×5 km、10 km×10 km、15 km×15 km、20 km×20 km五个空间尺度，研究五个空间尺度范围下景观类型变化与地表热环境之间的关系，对比分析不同景观类型占比和景观类型变化与地表温度的相关性，从而区分城市热环境景观并定量计算其相关程度。研究结果发现林地和水体是抑制地表热效应的重要贡献源，建设用地、耕地景观变化与地表温度变化的相关性总体上随尺度增加而上升，而草地、水体景观变化与地表温度变化的相关性在10 km×10 km的空间单元上达到最高。不同景观类型变化与地表温度变化的相关分析在不同尺度上会产生不同的结果，后续研究景观类型与地表温度之间的关系时需要注意选择适宜的尺度。

4 结 论

本文基于MODIS地表温度数据和土地覆被数据，综合分析了京津冀地区2000—2015年夏季地表热环境时空演变特征及多尺度下地表热环境与景观结构、景观变化之间的关系。通过分析得出如下结果。

1) 2000-2015年间，京津冀地区景观结构发生了较大的变化，其时空差异特征明显。京津冀地区林地景观和耕地景观的面积所占比例最大，15年间耕地景观面积明显缩减，而建设用地景观在研究期间呈现快速增长趋势，通过转移矩阵的计算分析，说明城市化的发展和建筑用地的增加主要来自于耕地对其的转化。

2) 京津冀地区2000-2015年地表热环境效应在整体上逐渐增强，出现明显的空间格局变化，2000年的地表热场主要以中温及以下温区为主，高温区范围较小，且呈条状分布，热环境空间格局较简单。至2015年，京津冀地区高温、次高温区增加明显，呈现辐射状分布，热环境效应明显增强。

3) 京津冀地区景观结构与地表温度的相关性分析表明，林地景观与LST呈极显著负相关关系，能够有效地抑制京津冀地区地表热环境效应，而建筑用地、耕地景观与LST呈极显著正相关关系，两者对京津冀地区地表热环境效应具有重要影响。景观结构随尺度变化与地表温度的相关性产生差异说明，尺度变化对景观结构与地表温度的相关分析会产生一定的影响，选择适宜的尺度在景观结构与地表热环境的互动分析上具有重要意义。

4) 2000-2015年地表温度变化与各景观类型变化进行多尺度效应的研究进一步表明，水体景观变化和耕地景观变化与地表温度变化呈极显著负相关关系，在10 km×10 km的空间单元上相关性最高，水体景观的增加抑制了地表温度的增加，降温作用明显。景观动态变化与地表温度变化的相关性随尺度变化而产生差异。建设用地、耕地景观的变化与地表温度变化的相关性随尺度增加而上升，而在10 km×10 km空间单元上草地和水体景观变化与地表温度变化的相关性达到最高，从而说明尺度变化对景观变化与地表温度变化的相关分析有一定的影响，选择适宜的尺度对城市土地利用规模、结构、方式进行空间布局可以达到更好的效果。