陸 超，沈建軍，王秀云，朱湯軍

（浙江省林業(yè)科學(xué)研究院，浙江 杭州 310023）

溫州城區(qū)綠地生物量時(shí)空動(dòng)態(tài)變化研究

陸 超，沈建軍，王秀云，朱湯軍

（浙江省林業(yè)科學(xué)研究院，浙江 杭州 310023）

2015年對(duì)浙江省溫州市主城區(qū)的綠地生物量進(jìn)行實(shí)測(cè)，其數(shù)據(jù)與Landsat OLI遙感數(shù)據(jù)建立生物量估算模型，利用2005年和2010年Landsat遙感影像對(duì)同時(shí)期城市綠地生物量進(jìn)行了反演，得到綠地生物量的時(shí)空分布，分析溫州市主城區(qū)綠地生物量的變化特征。結(jié)果表明，基于遙感數(shù)據(jù)和隨機(jī)森林建?？梢垣@得較為理想的城市綠地生物量反演結(jié)果；城區(qū)內(nèi)綠地主要以混合像元的形式存在，像元生物量密度普遍較低；隨著建成區(qū)的不斷擴(kuò)張，城市綠地總生物量明顯增加，從2005年的223 783.80 t增加至2015年的405 191.09 t，生物量平均密度從12.36 t·hm-2上升至15.96 t·hm-2，且2010－2015年的增速更為顯著；舊城區(qū)生物量也有較明顯的增加，但平均生物量密度仍然明顯低于建成區(qū)整體水平。未來城市發(fā)展應(yīng)加強(qiáng)舊城區(qū)人口的疏導(dǎo)和綠地的合理規(guī)劃，推行全方位多層次綠化，提高綠地生態(tài)效益。

溫州市；城區(qū)；綠地；生物量；生物量估算模型；遙感

Abstract:Investigations were carried out in 2015 on biomass of green space in the city proper of Wenzhou, Zhejiang province. Based on the Landsat OLI images and field survey data, model for biomass of green space in Wenzhou was established with remote sensing variables. The spatiotemporal dynamics of biomass of green space from 2005 to 2010 in Wenzhou was calculated based on corresponding Landsat images. The results showed that the total biomass of green space at built-up areas of Wenzhou increased evidently with expansion of the city proper, from 223 783.80 t in 2005 to 405 191.09 t in 2015, and the average biomass density from 12.36 t/ha to 15.96 t/ha, especiallt from 2010 to 2015.

Key words:Wenzhou; urban areas; green space; biomass; biomass estimation model; remote sensing

隨著城市化進(jìn)程的快速推進(jìn)，城市人口劇增。工廠、企業(yè)數(shù)量的不斷增多導(dǎo)致城市中CO2，CH4等溫室氣體的排放明顯增多，有調(diào)查顯示80%以上的CO2排放來自于城市[1]。近年來，中國大城市的環(huán)境問題頻發(fā)，交通擁堵、霧霾、城市熱島等事件頻繁見諸報(bào)端，城市生活質(zhì)量和人居環(huán)境面臨巨大挑戰(zhàn)。另一方面，經(jīng)濟(jì)水平的提高，城市居民也越來越重視生活環(huán)境和質(zhì)量，渴望接觸自然、親近自然，享受高質(zhì)量的城市生態(tài)環(huán)境和戶外生活。城市綠地是城市生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的重要組成部分，城市規(guī)模的擴(kuò)大阻礙了居民與外部自然生態(tài)系統(tǒng)的接觸，因而城市綠地成為城市居民接觸自然，親近自然的主要途徑。它在美化環(huán)境的同時(shí)，不僅有益于人們的身心健康，而且可以吸收空氣中CO2等氣體。城市是一個(gè)人口密度相對(duì)較高的區(qū)域，城市綠地在CO2吸收及循環(huán)過程中所發(fā)揮的作用不斷增強(qiáng)，成為城市生態(tài)系統(tǒng)中重要的碳匯。

遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣，可重復(fù)觀測(cè)的優(yōu)點(diǎn)，在森林生物量、碳儲(chǔ)量及其空間分布研究中發(fā)揮著越來越重要的作用。傳統(tǒng)地面樣方實(shí)測(cè)法只能獲得點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，不利于研究生物量的空間分布和變化，而遙感圖像光譜信息具有良好的綜合性和顯示性，與樣方實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合，為大尺度森林生物量估算與長時(shí)間動(dòng)態(tài)變化研究提供了重要途徑。目前，眾多研究者對(duì)自然山體或人工林等成片林地的生物量、碳儲(chǔ)量的變化有較深入的研究[2-3]。城市綠地空間異質(zhì)性較大、斑塊破碎程度高，不利于城市綠地生物量、碳儲(chǔ)量的計(jì)算。目前對(duì)于城市綠地方面已有眾多研究成果[4-6]，但就大尺度、時(shí)間序列城市綠地生物量的研究還較少，難以確切地反映綠地生物量在時(shí)間序列中的變化過程和特征。

以浙江省溫州市主城區(qū)為研究區(qū)，通過典型抽樣的方法進(jìn)行野外樣地綠地生物量調(diào)查，首先基于多端元光譜混合分析模型，對(duì)Landsat TM/OLI影像進(jìn)行亞像元分解，提取植被覆蓋比例，再將其與波段反射率、歸一化植被指數(shù)等因子一起輸入隨機(jī)森林回歸模型，建立溫州市主城區(qū)綠地生物量的遙感估算模型，并對(duì)不同時(shí)期城市綠地生物量進(jìn)行反演，得到綠地生物量的時(shí)空分布，分析溫州市主城區(qū)綠地生物量的變化特征，為該區(qū)域的綠地碳儲(chǔ)量跟碳循環(huán)等研究提供參考。

1 研究區(qū)概況

溫州市地處浙江東南沿海，27°02′ ～ 28°37′ N，119°37′ ～ 121°16′ E，亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候，瀕臨東海，溫暖濕潤，雨量充沛，四季分明，冬無嚴(yán)寒，夏無酷暑，年平均氣溫17.3℃ ～ 18.3℃。溫州市主城區(qū)包括甌海區(qū)、龍灣區(qū)和鹿城區(qū)，總面積1 137.95 km2，其中建設(shè)用地254.90 km2，耕地、園地、林地等植被覆蓋區(qū)域623.88 km2，水域131.49 km2，裸地及灘涂127.68 km2。建成區(qū)范圍采用目視解譯的方法，參考2015年的Google Earth高分影像，在Landsat影像上勾繪提取，2015年建成區(qū)面積為253.88 km2。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

地面生物量數(shù)據(jù)根據(jù)野外調(diào)查獲得。2015年8－10月，選取溫州市區(qū)公園綠地、防護(hù)綠地、居住區(qū)綠地3種類型綠地，設(shè)置120個(gè)面積為30 m×30 m的固定樣地。其中公園綠地20個(gè)，居住區(qū)綠地20個(gè)，防護(hù)綠地80個(gè)（片林20個(gè)、道路綠地40個(gè)、河流綠地20個(gè)），詳細(xì)記錄樣地基本信息，包括經(jīng)緯度、海拔；樣地內(nèi)喬木層（胸徑大于5 cm）采用每木調(diào)查（包括樹高、胸徑、冠幅和枝下高等），共實(shí)測(cè)喬木2 777株（包括高大的灌木），測(cè)得的植被胸徑、樹高大小分布如圖1所示。同時(shí)在每塊樣地對(duì)角線上均勻設(shè)置3個(gè)2 m×2 m的灌草固定小樣方，詳細(xì)記錄灌木種類、株數(shù)、蓋度、高度以及草本種類、株數(shù)、蓋度等指標(biāo)。由于歷史生物量實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)難以獲取，以2015年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)建立生物量估算模型后，應(yīng)用該模型，根據(jù)2005年和2010年的遙感影像，對(duì)2005年和2010年的城市綠地生物量進(jìn)行回推。

本研究所用數(shù)據(jù)為美國地質(zhì)勘探局（United States Geological Survey，USGS）提供的經(jīng)過幾何精校正的Landsat L1T級(jí)別數(shù)據(jù)?？紤]綠地的季相變化帶來的影響，所選影像都在植被生長旺盛期，分別為2005年9月24日和2010年9月22日的Landsat TM遙感影像，以及2015年8月3日的Landsat OLI遙感影像。這一時(shí)間段內(nèi)的植物可以忽略落葉樹種帶來的綠化覆蓋率對(duì)遙感專題信息提取的影響。根據(jù)影像的頭文件對(duì)獲取的2015年數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)，再采用ENVI 5.3中的FLAASH（Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of SpectralHypercubes）大氣校正模塊對(duì)影像進(jìn)行大氣校正，以減小大氣因子的影響，獲得最終的地物反射率結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，將2005年和2010年的影像采用偽不變特征（Pseudo-Invariant Features，PIFs）[7]法進(jìn)行相對(duì)輻射校正。處理好的影像使用行政區(qū)劃邊界剪裁出研究區(qū)范圍。

圖1 溫州城區(qū)綠化樹木胸徑和樹高大小分布圖Figure 1 Distrubtion of DBH and tree height of in urban area of Wenzhou

2.2 單木生物量模型

根據(jù)實(shí)地樣地調(diào)查數(shù)據(jù)和生物量相容性模型[8]（表1），推算各樣方綠地生物量（包括喬木層、灌木層以及草本層）。

表1綠地各生物類型二元生物量模型及檢驗(yàn)指標(biāo)Table 1 Forest resource index of state-owned in Zhejiang province

2.3 多端元光譜混合分析提取綠地覆蓋率

綠地生物量的大小與綠地規(guī)模有直接的關(guān)系，而對(duì)于Landsat等中等分辨率影像來說，城市綠地像元多以混合像元形式呈現(xiàn)。本研究利用多端元光譜混合分析（Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis，MESMA）提取每個(gè)像元的植被豐度信息，將其作為生物量反演模型的自變量因子。MESMA 在傳統(tǒng)線性光譜混合分解（Linear Spectral Mixture Analysis，LSMA）的基礎(chǔ)上，允許一個(gè)端元內(nèi)包含多條光譜信息，同時(shí)允許在每一個(gè)像元上進(jìn)行端元數(shù)量和種類的自由組合，克服了同一端元內(nèi)地物之間的光譜異質(zhì)性，使其模擬復(fù)雜環(huán)境中地表真實(shí)構(gòu)成的能力顯著提高。

本研究采用了植被、土壤、非透水面、水體和陰影5個(gè)端元。端元光譜直接從目標(biāo)影像上進(jìn)行采集。首先對(duì)Landsat 影像進(jìn)行最小噪聲分離（Minimum Noise Fraction，MNF），并進(jìn)一步計(jì)算純凈像元指數(shù)（Pixel Purity Index，PPI）。動(dòng)態(tài)鏈接高分影像、Landsat影像、PPI指數(shù)和波譜剖面工具，根據(jù)真實(shí)地物類型收集純凈像元的光譜信息，存入建立的候選波譜庫中，候選波譜庫利用VIPER Tools 1.5建立。在候選波譜庫建立完成后，分別計(jì)算并比較每一條候選光譜的端元均方根誤差（Endmember Average Root Mean Square Error，EAR）[9]、平均光譜角（Minimum Average Spectral Angle，MASA）[10]以及CoB值（Count-based Endmember Selection）[11]，選擇低EAR值、低MASA值或者高in_CoB值且低out_CoB值的候選光譜為最佳端元波譜[5]。MESMA模型以端元光譜庫為基礎(chǔ)，通過對(duì)所有的端元進(jìn)行組合，為每一個(gè)像元建立一系列LSMA模型。每一個(gè)LSMA模型中默認(rèn)包含陰影端元，陰影端元的每個(gè)波段反射率都為0值。選取均方根誤差最小的模型作為該像元的最優(yōu)像元，遍歷所有像元，為每一個(gè)像元選取最優(yōu)模型。模型運(yùn)行完成后進(jìn)行陰影標(biāo)準(zhǔn)化[12]和比例歸一化，提取植被豐度信息，作為變量之一輸入隨機(jī)森林模型。

2.4 模型自變量

利用遙感影像波段信息、各種衍生指數(shù)與樣地實(shí)測(cè)生物量建立模型估測(cè)森林生物量是目前最為常見的技術(shù)手段之一。本文研究區(qū)為城市建成區(qū)，主要為平原地區(qū)，研究區(qū)內(nèi)海拔、經(jīng)緯度、氣象條件等變化不大，因此本文生物量反演模型自變量主要考慮來自遙感數(shù)據(jù)提供的信息。模型自變量包括6個(gè)多光譜波段反射率（不包括熱紅外波段和Landsat 8海岸波段），4個(gè)常用植被指數(shù)（NDVI，RVI，SAVI，EVI）、3個(gè)主成分分析變量（PC1-PC3）、3個(gè)纓帽變換因子（亮度、綠度、濕度）、1個(gè)混合像元解混因子（植被豐度）。

2.5 隨機(jī)森林回歸模型

隨機(jī)森林是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，其對(duì)噪聲或者過擬合現(xiàn)象具有較強(qiáng)的魯棒性[13]。它由一系列的獨(dú)立分類和回歸樹構(gòu)成，每一棵樹都通過可放回的隨機(jī)重復(fù)采樣Bootstrap生成，并且對(duì)每個(gè)Bootstrap樣本都進(jìn)行決策樹建模，最后選擇所有預(yù)測(cè)回歸樹的權(quán)重平均值或重復(fù)程度最高的分類樹作為最終結(jié)果，形成隨機(jī)森林。利用R軟件的random forest函數(shù)包，隨機(jī)選擇70%的樣地?cái)?shù)據(jù)與相應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建隨機(jī)森林回歸模型，30%的樣地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行模型評(píng)估，采用決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（Root Mean Square Error, RMSE）來評(píng)價(jià)不同模型的精度，計(jì)算公式如下：

3 結(jié)果與分析

3.1 模型精度

隨機(jī)森林預(yù)測(cè)的生物量與實(shí)測(cè)生物量之間的關(guān)系，估測(cè)生物量與實(shí)測(cè)生物量建立的回歸方程決定系數(shù)為0.73，RMSE為23.39。Dube等[14]使用的Landsat 8數(shù)據(jù)反演特殊林種的生物量時(shí)，最好的模型預(yù)測(cè)精度R2為0.71，RMSE為10.66 t·hm-2。Kelsey等[15]在對(duì)西南科羅拉多的生物量制圖時(shí)，預(yù)測(cè)的生物量與實(shí)測(cè)生物量的相關(guān)性為0.86。與已有文獻(xiàn)的生物量估測(cè)精度相比，本研究所采用模型獲得了較理想的精度，可用于進(jìn)一步進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

3.2 總體生物量變化情況

圖2顯示了研究區(qū)綠化植被地上生物量的分布情況。由于本研究區(qū)為城市建成區(qū)，城市內(nèi)部大范圍的山體森林均已摳除，城市綠地主要由公園綠地、附屬綠地、防護(hù)綠地等組成，綠地覆蓋面積也相對(duì)較小，在Landsat影像上主要以混合像元的形式存在。因此反演得到的像元生物量密度普遍較低。少量生物量高值主要來自面積較大的留存自然綠地。這一結(jié)果與此前一些針對(duì)城市綠地生物量的研究類似。

隨著建成區(qū)的不斷擴(kuò)張，城市綠地總生物量增加明顯，2005年為223 783.80 t，2010年為304 039.08 t，2015年為405 191.09 t。整個(gè)建成區(qū)的生物量平均密度2005年為12.36 t·hm-2，2010年為13.73 t·hm-2，2015年為15.96 t·hm-2，2010－2015年期間的增速為2005－2010年的1.62倍。這是由于隨著近年來城市建成區(qū)環(huán)境的不斷改善，眾多公園的建立及附屬綠地、防護(hù)綠地的持續(xù)增加，城市建成區(qū)內(nèi)生物量總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。

圖2 溫州市建成區(qū)不同時(shí)間生物量密度（a: 2005, b: 2010, c: 2015）Figure 2 The system cluster figure of state-owned forest farm（a: 2005, b: 2010, c: 2015）

3.3 舊城區(qū)生物量變化情況

以2005年建成區(qū)范圍作為舊城區(qū)，進(jìn)一步分析舊城區(qū)城市綠地生物量變化情況。結(jié)果表明，2005－2015年舊城區(qū)生物量也有較明顯的增加，總生物量從2005年的223 783.80 t增加至2015年的263 336.56 t，生物量密度從12.36 t·hm-2增加至14.54 t·hm-2。其中2010－2015年平均生物量密度增加的速度明顯高于2005－2010年。此外，舊城區(qū)平均生物量密度仍然明顯低于建成區(qū)整體水平。

4 結(jié)論與討論

本研究對(duì)溫州市主城區(qū)，基于實(shí)地樣方數(shù)據(jù)，利用Landsat數(shù)據(jù)提取遙感參數(shù)構(gòu)建了隨機(jī)森林模型，對(duì)建成區(qū)范圍內(nèi)城市綠地生物量進(jìn)行了建模估算，并進(jìn)一步分析了2005－2015年主城區(qū)城市綠地生物量隨著城市化進(jìn)程的變化情況。

分析表明，基于遙感數(shù)據(jù)和隨機(jī)森林建?？梢垣@得較為理想的城市綠地生物量反演結(jié)果。隨著建成區(qū)的不斷擴(kuò)張，城市綠地總生物量增加明顯，2005年為223 783.80 t，2010年為304 039.08 t，2015年為405 191.09 t。城市建成區(qū)內(nèi)綠地主要以公園綠地、道路綠地、附屬綠地、防護(hù)綠地等組成，綠地覆蓋面積也相對(duì)較小，在Landsat影像上主要以混合像元的形式存在，反演得到的像元生物量密度普遍較低。劉博[16]對(duì)杭州市西湖區(qū)的研究表明，城市居住區(qū)的平均生物量密度為11.06 t·hm-2，明顯低于山地森林區(qū)。張結(jié)存[17]對(duì)杭州市的研究結(jié)果也表明居住區(qū)的平均生物量密度基本在10 ～ 20 t·hm-2，有明顯植被覆蓋的區(qū)域如大片保留林、自然濕地等平均生物量密度則較高。本研究建成區(qū)的生物量平均密度2005年為12.36 t·hm-2，2010年為13.73 t·hm-2，2015年為15.96 t·hm-2。2010－2015年期間的增速更為顯著。這主要是由于自2010年起，溫州加速推進(jìn)國家園林城市和國家森林城市建設(shè)，大力實(shí)施城區(qū)綠化工程，不斷加大城市綠化建設(shè)力度，新建楊府山公園、白鹿洲公園等70個(gè)城市公園，數(shù)百個(gè)小游園和居住區(qū)、單位附屬綠地，以及甌海大道、溫瑞塘河等道路、河道沿線綠地。同時(shí)，在舊城區(qū)重點(diǎn)實(shí)施了一系列綠化改造措施，如“兩拆兩綠”、“見縫插綠”、“拆違建綠”等，促使舊城區(qū)綠地生物量密度的加速上升。但由于舊城區(qū)人口密集，商業(yè)用房和居民住宅緊密相連，綠化空間有限，而且舊城區(qū)住宅用地多為老式小區(qū)，小區(qū)附屬綠化不夠，舊城區(qū)平均生物量密度仍然明顯低于建成區(qū)整體水平。因此，在未來城市建設(shè)過程中，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)舊城區(qū)人口的疏導(dǎo)，合理規(guī)劃生態(tài)綠地，繼續(xù)加大城市綠地建設(shè)的投入力度，應(yīng)該見縫插針的進(jìn)行全方位綠化，利用喬、灌、花組成多層次垂直綠化，提高綠視率和生態(tài)效益。

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Spatiotemporal Dynamics of Biomass of Green Space in the City Proper of Wenzhou

LU Chao，SHEN Jian-jun，WANG Xiu-yun，ZHU Tang-jun

（Zhejiang Academy of Forestry, Hangzhou 310023, China）

S731.2

A

1001-3776（2017）04-0018-06

10.3969/j.issn.1001-3776.2017.04.004

2016-12-30；

2017-05-19

浙江省省屬科研院所扶持專項(xiàng)（2014F30021）；浙江省公益技術(shù)研究農(nóng)業(yè)項(xiàng)目（2014C32118）

陸超，助理研究員，從事林業(yè)碳匯研究；E-mail：luchao535@163.com。通信作者：朱湯軍，研究員，從事林業(yè)碳匯研究；E-mail：zhtj1965@163.com。