石家庄市主城区下垫面类型和热环境时空演变及其相互关系

杨 鹏，程巳阳，高 祺，智利辉，张艳品，周静博，周 阳

（1.石家庄市气象局，石家庄 050081；2.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京 100081；3.河北省石家庄生态环境监测中心，石家庄 050022；4.河北省第二测绘院，石家庄 050031）

城市化是人类社会发展的共同趋势，也是推动多种环境变化的重要因素［1-3］。随着城市化的发展，许多城市的土地利用/覆盖和景观格局都发生剧烈变化，水泥、沥青等不透水面组成的建成区持续扩张，天然植被、水体等构建的生态空间不断萎缩，交通及路网用地密度提升，这些都加剧了城市化进程对土地利用类型和格局完整性的破坏［4-7］。城市下垫面的改变，使城市气候发生变化，尤其是城市热岛现象异常明显。由于缺乏可持续的土地利用规划和发展措施，带有较大随意性的城市扩展和旧城区更新改造产生了严重的城市热环境恶化后果［8，9］。下垫面类型的改变还会导致反照率、植被覆盖度、粗糙度以及土壤湿度等下垫面属性的变化，使下垫面格局的复杂度增加，地面热容量和导热率增加，会改变局地地-气系统的水分和能量收支，进而影响城市热环境，直接威胁着城市、社会的可持续发展和人们的日常生活［10-14］。城市热环境问题一直倍受关注，已成为生态学和气象学研究的一个热点问题［15］。

自1818年，Howard［16］就伦敦城市中心的气温比郊区气温高的重大发现，第一次提出了“城市热岛”的概念以来，城市热环境问题已引起人们的广泛关注，国内外专家学者从不同方面、采取不同方法研究其成因、分布、影响及对策。Haashemi 等［17］分析了覆盖类型、土地利用、建筑材料和活动方式不同所引起的热差异；Sailor［18］利用MODIS 数据对伊朗德黑兰2年的昼夜地表城市热岛进行研究；Grossmanclarke 等［19］在菲尼克斯地区应用MM5 模型模拟近地表温度和风速，研究土地覆盖类型改变和城市发展对地表能量的影响；Weng 等［20］利用景观格局指数研究不同土地利用景观格局对热环境的影响。祝宁等［21］利用TM 遥感数据和GIS 技术对哈尔滨市瞬时热力场空间格局现状进行了多角度分析，并分析了绿地面积覆盖率、建筑容积因素与城市热力场空间格局的关系；乔治等［22］通过多时相卫星资料分析了北京市地表热力景观时空分异特征及演变规律；周红妹［23］、岳文泽［24，25］通过多时相卫星资料研究上海市的热岛动态变化特征，并分析了城市热场分布与绿地分布的对应关系；刘勇洪等［26］利用MODIS 和NOAA 遥感资料分析了京津冀城市群11 个平原城市热岛时空变化。

近年来，石家庄城市迅速扩张，城市热环境问题日益凸显，关于该地城市热环境问题的研究更多停留在单一年份下垫面与地表温度（LST）之间的定量关系，缺乏从多年份定量研究热环境与下垫面的时空演变及其相互关系。鉴于此，以石家庄市主城区为研究区，本研究利用1987—2019年3 期Landsat 遥感数据，借助遥感、地理信息系统、景观生态学和统计分析等技术方法，分析下垫面类型和热环境时空演变及其相互关系，旨在研究不同下垫面和热环境空间分布特征及重心演变以及不同下垫面空间分布和结构特征对城市热环境的影响，以期为城市的合理规划、生态环境改善以及可持续发展提供理论依据和技术支撑。

1 研究区概况

选取石家庄市主城区作为研究对象，如图1 所示。石家庄市地处河北省中南部，太行山东麓，位于北纬37°27'—38°47'，东经113°30'—115°20'。石家庄市属于温带半湿润半干旱大陆性季风气候，太阳辐射的季节性变化显著，四季分明。由于城市化进程加快，使得主城区绿地越来越少，不透水地表持续扩张，城市热岛效应显著。近年来，滹沱河区域开展生态综合治理，蓄水和绿化工程使得滹沱河区域水体和绿地面积大量增加，城市下垫面组分和结构特征发生明显改变。

图1 研究区示意

2 资料与方法

2.1 数据源及预处理

选取1987、2004、2019年采集日期相对接近的Landsat 遥感影像数据作为数据源（表1），该数据来源于地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/），条带号/行编号为124/34。利用ENVI 软件对数据进行辐射定标、几何校正和大气校正等预处理。

表1 选取的Landsat遥感数据信息

2.2 地表温度反演及热力等级划分

针对Landsat 5 TM 数据，采用单窗算法反演地表温度［27］；针对Landsat 8 OLI数据，采用劈窗算法反演地表温度［28］。为使不同时期的地表温度数据具有较好的可比性，采用极差标准化方法进行标准化处理，公式如下［12］。

式中，Ni表示第i个像元标准化后的值；Ti表示第i个像元的地表温度值；Tmax表示地表温度的最大值；Tmin表示地表温度的最小值。

通过标准化处理后，利用均值-标准差方法将热力等级划分为低温区、次低温区、中温区、次高温区和高温区，其阈值范围分别为［0，μ-std］、（μ-std，μ-0.5std］、（μ-0.5std，μ+0.5std］、（μ+0.5std，μ+std］和（μ+std，1］，μ为标准化后的平均值，std为标准化后的标准差。其中，本研究将高温区和次高温区定义为热岛区。

2.3 空间重心模型

空间重心模型能够很好地从空间上描述下垫面类型的时空演变特征，能够有效反映研究区下垫面景观格局演变趋势。下垫面空间重心模型构建过程是将研究区内每个小斑块重心的横、纵坐标与其面积相乘后分别累加，然后除以区域的总面积，公式如下［3］。

重心转移距离公式为：

式中，Xt、Yt为研究区内某一下垫面类型t时期的重心坐标值；Cti为t时期第i个斑块的面积；Xi、Yi为第i个研究区的坐标值；m为斑块数量；C为某一下垫面类型在t1～t2 时间段内重心移动距离；Xt1、Xt2分别为某一下垫面类型t1、t2 时期的横坐标值；Yt1、Yt2分别为t1、t2 时期的纵坐标值。

2.4 景观格局指数

为了全面分析石家庄市主城区下垫面类型结构特征对热环境的影响，本研究采用景观格局指数表征下垫面类型结构特征，选取景观类型百分比（PLAND）、最大斑块指数（LPI）和聚集度指数（AI），从景观格局、景观优势度以及聚集程度等方面分析研究区不同下垫面类型结构特征与热环境之间的相关性。采用Fragstats 4.2 软件计算景观格局指数［29］，利用ArcGIS 10.2 中的Fishnet 工具统计各网格内的平均LST，在SPSS 20.0 软件中计算相关系数。

3 结果与分析

3.1 下垫面类型时空演变特征

利用最大似然法的监督分类方法将研究区分为绿地、水体、不透水地表和未利用地等4 种下垫面类型，总体精度和Kappa 系数均在0.95 以上，精度符合要求（图2）。统计了各下垫面类型的面积和占比，由表2 可以看出，绿地和不透水地表是研究区主要的下垫面类型，为优势景观，水体和未利用地占比相对较少。1987年绿地和不透水地表的占比分别为69.10% 和19.43%，两者之和占研究区总面积的88.53%；2004年绿地和不透水的占比分别为54.34%和39.76%，两者之和占研究区总面积的94.10%；2019年绿地和不透水的占比分别为31.14% 和65.65%，两者之和占研究区总面积的96.79%。1987—2019年绿地逐渐减少，不透水地表不断增加，绿地和不透水地表2 种类型之和不断增加，说明不透水地表增加的面积比绿地的减少面积大，由图2 和表2 可以看出，水体面积也在增加，未利用地逐渐转变为不透水地表，从1987年的11.27%减少到2019年的2.08%。这与城市化快速发展有直接关系，人为建筑的增加必然导致自然地表的减少。

表2 1987、2004、2019年4 种下垫面类型面积和占比

图2 1987、2004、2019年下垫面类型分类结果

由表2、图3 可以看出，1987—2004年绿地占比由69.10%下降至54.34%，下降了14.76 个百分点，年平均下降速率为0.87%；2004—2019年绿地由54.34%下降至31.14%，下降了23.20 个百分点，年平均下降速率为1.55%；2004—2019年绿地的下降速率比1987—2004年快。1987—2004年不透水地表由19.43%增加至39.76%，增加了20.33 个百分点，年平均增长速率为1.20%；2004—2019年不透水地表由39.76%增加至65.65%，增加了25.89 个百分点，年平均增长速率为1.73%；2004—2019年不透水地表的增长速率比1987—2004年快。可见，绿地和不透水地表景观动态变化较大，2004—2019年城市发展比1987—2004年更加迅速。

图3 研究区下垫面类型年平均变化速率

为了弄清不同下垫面类型之间的转移情况，利用ENVI 5.2 软件空间分析模块分别计算1987—2004年和2004—2019年4 种下垫面类型的转移矩阵。由表3、表4 可以看出，1987—2004年，112.79 km2的绿地转变为不透水地表，17.98 km2的绿地转变为未利用地，0.69 km2的绿地转变为水体；2004—2019年，165.24 km2的绿地转变为不透水地表，8.39 km2的绿地转变为未利用地，0.65 km2的绿地转变为水体。可见，减少的绿地绝大部分都转为不透水地表，随着城市化进程的加快，大量的农田、城区绿地等生态性用地不断被密集建筑群、街区道路、高架桥等城市用地所取代。

表3 1987—2004年下垫面类型转移面积统计（单位：km2）

表4 2004—2019年下垫面类型转移面积统计（单位：km2）

基于ArcGIS 10.2 分别计算1987、2004、2019年不同下垫面的重心坐标，并计算相邻年份重心间的转移方向、转移距离和速度（表5），各下垫面类型重心转移示意如图4 所示。由图4 可以看出，1987—2019年绿地和水体迁移较为明显，水体的转移距离最大。水体重心在1987—2004年和2004—2019年两个时期持续向北移动，表明滹沱河长期治理工程取得成效。2004—2019年水体重心转移速度比1987—2004年快，表明近年来滹沱河蓄水工程进展加快，水域蓄水面积大幅增加。不透水地表景观重心缓慢向东北移动，表明石家庄市主城区城市化进程向东北有所推进。

表5 下垫面类型转移方向、距离和速度

图4 四种下垫面类型重心转移示意

3.2 热环境时空演变特征

从1987、2004、2019年热力等级分布（图5）可以看出，随着城市化的发展，石家庄市区热环境空间格局发生巨大变化，时空差异特征明显。1987年和2004年热岛区占比分别为25.50%和34.08%，热岛区不断增加；2019年热岛区占比为33.68%，热岛区比2004年略有减少，呈先增加、后减少的趋势（表6）。1987—2004年，在滹沱河河道及附近存在一条比较明显的“高温带”，其中心的LST高于市区中心，这是由于该区域主要为沙滩地，受太阳辐射影响导致LST很高，随着滹沱河生态环境的改善，沙滩地景观逐渐转变为水体和绿地景观，2019年滹沱河河道及附近的“高温带”消失，并已演变成石家庄市主城区的“生态冷源”。可见，水体和绿地景观具有重要的城市生态系统服务功能，在降低LST方面起到十分重要的作用。

表6 研究区范围内5 个热力等级面积和占比统计

图5 1987、2004、2019年热力等级分布

由各个热力等级空间重心转移（图6、表7）可以看出，1987—2019年低温区和次低温区转移距离分别为9.05、2.83 km，逐渐向西北转移，这与滹沱河水体逐渐增多有关，水体的热惯量大降低了周边的LST；热岛区转移距离为2.39 km，重心逐渐向东南转移，这与不透水地表向东北方向发展结论不一致，这主要是因为滹沱河的蓄水和绿化工程直接阻断了热岛区向东北方向蔓延，有效遏制了该区域的城市热岛。可见在城市中心规划大型水体和绿地，可有效改善城市热环境、削弱城市热岛效应。

表7 不同热力等级转移方向和距离

图6 不同热力等级的重心转移

3.3 下垫面类型与热环境的相互关系

为了分析不同下垫面类型对热环境的影响，利用ENVI 5.2 软件统计不同时期、不同下垫面类型的平均LST和标准差，由表8 可以看出，不透水地表和未利用地的平均LST最高，绿地次之，水体最低。1987—2019年不透水地表和未利用地平均LST差值不断缩小，这主要是因为之前未利用地主要集中分布在滹沱河河道附近，该区域主要为沙滩地，受太阳辐射影响导致LST很高，随着滹沱河生态环境的不断改善，沙滩地逐渐转变为绿地和水体景观，城区中未利用地开发殆尽，少量零星分布且受相邻下垫面类型斑块的影响，LST不会过高。从表8 还可以看出，绿地的标准差较其他地表类型最低，且比较稳定，说明绿地的热环境波动较小。

表8 研究区内4 种下垫面类型平均LST 和标准差统计

由图7 可以看出，水体基本出现在低温区，极少量水体斑块出现在次低温区，这是因为水体热惯量大；绿地主要分布在低温区、次低温区和中温区；不透水地表在高温区和次高温区的百分比最高，这是因为城区建筑、街区道路等不透水地表吸热快且热容量小，较水体和绿地等自然地表升温更快，造成地表温度明显升高。从时间序列上分析，中温区、次高温区和高温区中绿地面积百分比逐渐减少，不透水地表百分比逐渐增加，由此可见，城市土地利用方式和下垫面类型组成是造成LST空间差异的主要原因，合理规划城市土地利用规模、结构及空间布局是改善城市热环境的有效途径。

图7 1987、2004、2019年石家庄热力等级中下垫面类型百分比统计

为了进一步分析不同下垫面类型的景观格局指数与热环境的相关性，从2019年4 种下垫面类型的PLAND与平均LST的相关性（图8）可以看出，绿地和水体PLAND与平均LST呈负相关，相关系数分别为-0.844 和-0.598，不透水地表和未利用地PLAND与平均LST呈正相关，相关系数分别为0.911 和0.182，均为极显著相关。绿地和不透水PLAND与平均LST的相关性高于水体，表明在研究区范围内，绿地为城市地表热环境效应抑制的主要贡献源，不透水地表是造成城市热岛的主要因素。此外，分析相关系曲线可以得出，绿地和水体PLAND每增加10%，平均LST分别降低0.69 ℃和0.93 ℃；不透水地表PLAND每增加10%，平均LST升高0.75 ℃；说明水体的降温效果高于绿地，不透水地表对LST的影响力稍大于绿地。这些结论有力证明了绿地、水体的冷岛效应和不透水地表的热岛效应。

图8 四种类型景观占比与平均地表温度的相关性

由PLAND、LPI和AI与平均LST的相关性（表9）可以看出，PLAND、LPI和AI与平均LST表现出一致的极显著相关关系，绿地和水体为负相关，不透水地表和未利用地为正相关。平均LST与PLAND和LPI的相关系数绝对值明显高于与AI的相关系数绝对值，表明一个优势景观对平均LST的影响明显大于几个比较分散或破碎的景观。由此可以得出，一个较大规模的绿地（或水体）产生的冷岛效应明显强于几个较小的分散绿地（或水体）；同理，规模较大或连片的不透水地表会比几个较为分散的不透水地表产生更强的热岛效应。

表9 4 种类型景观格局指数与平均LST 的相关性

4 小结

以石家庄市主城区为研究区，基于1987、2004、2019年Landsat 遥感数据，本研究运用RS、GIS、景观生态学和统计分析等方法，分析下垫面类型和热环境时空演变特征及其相互关系，得出结论如下。

1）绿地和不透水地表是研究区主要的下垫面类型，1987—2019年绿地面积逐渐减少，不透水地表面积逐渐增加；2004—2019年比1987—2004年城市扩张速度快，重心转移模型显示城区向东北方向发展，而热岛区向东南方向发展，滹沱河的蓄水和绿化工程阻断了热岛区向东北方向蔓延，有效遏制了该区域的城市热岛。

2）较低的LST与绿地和水体分布一致，较高的LST与不透水地表分布一致，水体（滹沱河）和不透水地表分别为石家庄市主城区的“冷源”和“热源”；2019年绿地和水体景观占比每增加10%，平均LST分别降低0.69 ℃和0.93 ℃；不透水地表占比每增加10%，平均LST升高0.75 ℃，水体的降温效果高于绿地，不透水地表对LST的影响力稍大于绿地，有力证明了绿地、水体的冷岛效应和不透水地表的热岛效应。

3）4 种下垫面类型的平均LST与PLAND、LPI和AI均表现出一致的极显著相关，绿地和水体为负相关，不透水地表为正相关，平均LST与PLAND和LPI的相关系数绝对值明显高于与AI的相关系数绝对值，表明一个优势景观对平均LST的影响明显大于几个比较分散或破碎的景观。

总体而言，下垫面类型和结构是造成热环境空间分布差异的主要原因，在城区规划中应当合理增加绿地和水体景观，优化景观配置，尽量避免热岛区连成片形成优势景观，主动规避无计划的城市化对热环境造成的负面影响。