林 璐， 許章華,2,3,4， 黃旭影， 呂?？?， 王前鋒,4， 林 倩

(1.福州大學環(huán)境與資源學院,福州 350116； 2．福州大學信息與通信工程博士后科研流動站，福州 350116； 3．空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點實驗室，福州 350116； 4.福州大學區(qū)域與城鄉(xiāng)規(guī)劃研究中心,福州 350116； 5.福州大學至誠學院, 福州 350002)

0 引言

近年來，城市內澇問題日益突出，人們開始重新思考既定的城市規(guī)劃思路及其對環(huán)境、生態(tài)和社會等要素的多重影響。對此，學者們提出了“海綿城市”的規(guī)劃理念，即打造具有“海綿”特性的綠色城市，既能吸納、凈化雨水，又可在缺水時將收集的雨水釋放出來。Dietz[1]利用低影響開發(fā)(low impact development，LID)技術增強城市在應對氣候變化時維持生態(tài)的能力； Church[2]認為雨水花園是城市水資源管理的最佳設施； 海綿城市的規(guī)劃理念使人們進一步意識到城市綠地、城市濕地和雨水資源的利用潛力[3]； 俞孔堅[4-5]用“讓水流慢下來”的思想對六盤水明湖濕地公園的建設進行了研究； 劉昌明等[6]則認為城市規(guī)劃需要多考慮生態(tài)容納能力等問題。

屋頂綠化能截留、凈化雨水，可逐步改善城市水環(huán)境，且工程量小，與海綿城市的LID及最佳管理設施(best management facilities，BMFs)設計理念相吻合[7-8]。仇保興[9]將屋頂綠化建設定義為改善城市環(huán)境工程中不可缺少的項目之一，認為屋頂綠化應被廣泛應用于公共建筑，以使海綿城市變得更加靈動； 不僅如此，屋頂綠化還有凈化城市空氣、緩解熱島效應、增加生物多樣性的作用[10]； 邵天然等[11]亦強調屋頂綠化能帶來良好的生態(tài)效益。然而，屋頂不同于森林、草地等自然地物，其連續(xù)面積雖小，但數(shù)量龐大，且大小、形狀各異，實地調查難度大。國際上對屋頂綠化的研究方法趨于多樣化，如利用數(shù)學模型、計算機軟件建模等方法從城市、社區(qū)和建筑區(qū)等多尺度開展相關研究[12-15]。Getter等[16]結合遙感和GIS技術調查雨水在綠色屋頂上的滯留情況； 李沛鴻等[17]指出利用遙感技術調查屋頂綠化能節(jié)約時間、降低經濟成本。本文以福州市鼓樓、臺江和倉山3區(qū)為例，分析海綿城市建設中屋頂綠化率對水分的影響機制，研究綠化率處于何種水平時具有明顯的截水作用。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

福州市為福建省省會，地處東南沿海，地理范圍在E118°08′～120°31′，N25°15′～26°39′之間，屬典型的河口盆地地貌，地勢西高東低，森林覆蓋率為57.8%； 年均氣溫為19～21℃，降雨充足，但四季分布不均，暴雨洪水和臺風活動強烈。福州市在福建省發(fā)展與海西建設中發(fā)揮著帶頭作用，是國家第二批海綿城市建設試點，雖已開展了多項建設，但城市內澇問題依然嚴峻，不僅影響市民生活與工作，還造成重大經濟損失，使城市形象受損。福州市的鼓樓區(qū)、臺江區(qū)和倉山區(qū)經濟繁榮，建筑物與人口密度大。本文選擇此3區(qū)作為研究區(qū)。

收集的主要數(shù)據(jù)有： ①Landsat8 OLI多光譜遙感影像1景，獲取時間為2015年9月27日，軌道號/行號為119/42； ②氣象數(shù)據(jù)，包括溫度和濕度等； ③典型小區(qū)的Google Earth高空間分辨率影像。利用ENVI對Landsat8 OLI多光譜影像進行輻射校正、融合、幾何糾正及裁剪等預處理，得到覆蓋研究區(qū)的基礎影像(圖1)。

圖1預處理后的福州市3區(qū)OLI影像(OLI B4(R)，B3(G)，B2(B)假彩色合成)

Fig.1ProcessedOLIimageofthreedistrictsinFuzhouCity

2 研究方法

2.1 建筑區(qū)提取

不少學者基于遙感影像開展了建筑區(qū)提取技術研究。沈小樂等[18]基于建筑物方向性的紋理特征實現(xiàn)對建筑區(qū)的提?。?強永剛等[19]將數(shù)學形態(tài)學與小波變換結合，成功提取出建筑物信息； 喬偉峰等[20]則利用單景影像中的特征線實現(xiàn)對無參數(shù)高空間分辨率影像建筑區(qū)的快速提?。?楊山[21]發(fā)現(xiàn)，建筑物的短波紅外與近紅外波段的反射率與其他地物有明顯差異，依此構建出仿歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)； 查勇等[22]將其改稱為歸一化差值建筑指數(shù)(normalized difference building index，NDBI)； 徐涵秋[23]基于影像的土壤調節(jié)植被指數(shù)(soil adjustment vegetation index，SAVI)、改進的歸一化差值水體指數(shù)(modified normalized difference water index，MNDWI)和NDBI，提出了建筑用地指數(shù)(index-based built-up index，IBI)，計算公式為

(1)

式中SAVI一般取值為0.5。本文經過多次試驗與比較，采用IBI提取建筑區(qū)。

2.2 屋頂綠化率提取

崔一嬌等[24]通過探究植被的光譜特征來提取綠化率； 崔天翔等[25]則通過建立植被端元模型實現(xiàn)綠化信息的提取。本文采用混合像元分解的思維提取屋頂綠化率。

混合像元的分解方法一般有模型法和端元提取法等。Roberts等[26]從光譜數(shù)據(jù)庫中獲取混合像元的端元，實現(xiàn)對地物信息的提?。?Ichoku等[27]則用線性波譜分離法來研究混合像元。連續(xù)最大角凸錐(sequential maximum angle convex cone,SMACC)可從影像中提取純凈像元與各類地物的豐度圖像，在節(jié)約時間成本的情況下得出屋頂上像元的植被豐度[28]。本文選用此法進行混合像元分解。

2.3 屋頂濕度提取

濕度反映了植被對水分的截留能力。張雪紅等[29]為提高紅樹林的提取精度，將地物的溫度與濕度信息相結合，提出溫濕度指數(shù)； 徐涵秋[30]在生態(tài)評價指數(shù)構建研究中，采用纓帽變換的濕度指標； 周秉榮等[31]沿襲了K-T變換的思想，利用歸一化算法輔以實地調查，從MODIS影像中提取數(shù)據(jù)，建立濕度模型； 谷松巖等[32]利用低頻波段反演地表層的濕度信息； Ceccato等[33]提出全局植被濕度指數(shù)(global vegetation moisture index，GVMI)，GVMI基于比值計算，提取濕度效果好。本文采用GVMI提取屋頂濕度信息，其計算公式為

(2)

式中NIR和SWIR分別為近紅外和短波紅外波段反射率。

2.4 模型構建

在研究區(qū)范圍內隨機生成11 573個樣本點，獲取各樣本點對應的屋頂綠化率r與GVMI。采用線性模型、對數(shù)模型、倒數(shù)模型、二次曲線模型、三次曲線模型、復合模型、成長模型以及指數(shù)模型構建屋頂濕度h與屋頂綠化率r的關系，并統(tǒng)計其確定性系數(shù)R2和拒絕原假設的值P，P值越小，代表模型擬合越好。

3 結果與分析

3.1 建筑區(qū)提取效果

依據(jù)式(1)，計算研究區(qū)IBI，并設置閾值，提取建筑物信息(圖2)。

(a) 福州市3區(qū)IBI (b) 基于IBI提取的福州市3區(qū)建筑物信息

圖2福州市3區(qū)IBI及建筑物信息提取

Fig.2IBIandbuildinginformationextractedwithIBIofthreedistrictsinFuzhouCity

利用精度評估法對提取結果進行評價，結果如表1所示。結果表明，IBI的建筑物提取精度為91.00%，Kappa系數(shù)為0.902 3。

表1 基于IBI提取的建筑物信息精度Tab.1 Accuracy assessment of building informationextracted with IBI

基于IBI建筑區(qū)提取結果，分割出福州市3區(qū)建筑區(qū)影像(圖3)。

圖3 福州市3區(qū)建筑區(qū)OLI影像(OLI B4(R)，B3(G)，B2(B)假彩色合成影像)

3.2 屋頂綠化率與濕度提取效果

利用SMACC方法對建筑區(qū)遙感影像進行混合像元分解，得到綠化豐度(圖4)。

圖4 福州市3區(qū)綠化豐度

應注意的是，由于建筑物與植被混合的情況不僅限于屋頂綠化，故在進行混合像元分解時，應盡量保證屋頂綠化信息的提取精度，并通過人機交互剔除非屋頂綠化信息。為驗證綠化豐度與屋頂綠化率的對應關系，收集相近時期的Google Earth高空間分辨率遙感影像，隨機選取屋頂綠化率分布范圍在10%～80%的8個(片)屋頂，用CAD勾繪并計算15 m×15 m范圍內的植被覆蓋比例(與融合后的Landsat8 OLI影像空間分辨率一致)，將其作為屋頂?shù)膶嶋H綠化率數(shù)據(jù)，并評價綠化豐度對屋頂綠化率的估測精度(表2)。從表2可以看出，綠化豐度與屋頂實際綠化率差異小于5.5%，平均估測精度達90.8%，表明可用混合像元分解后的綠化豐度代表屋頂綠化率。

表2 綠化豐度對屋頂綠化率的估測效果評價Tab.2 Estimation accuracy evaluation of green abundanceon roof greening rate (%)

利用式(2)提取研究區(qū)建筑物GVMI，以此作為屋頂濕度指標(圖5)。

圖5 福州市3區(qū)GVMI

對隨機點進行統(tǒng)計(表3)發(fā)現(xiàn)，福州市3個區(qū)的平均屋頂綠化率為17.34%。將其值按[0%，20%)，[20%，50%)和[50%，80%]分為低、中和高3個等級，比例依次為66.55%，28.34%和4.93%，表明福州市3個區(qū)的屋頂綠化亟待提升。濕度代表了屋頂植被截留水分的能力，植被截水能力隨著屋頂綠化率的增高而變化，當屋頂綠化率很低時，植被的截水作用不太明顯； 當屋頂綠化率提升至40%時，植被的截水能力提升顯著。

表3 屋頂綠化率與濕度的對應關系Tab.3 Correspondence relationship between roofgreening rate and humidity

3.3 屋頂濕度-綠化率模型建立與截水作用分析

基于11 573個隨機點數(shù)據(jù)，建立屋頂濕度h與綠化率r的線性模型、對數(shù)模型、倒數(shù)模型、二次曲線模型、三次曲線模型、復合模型、成長模型及指數(shù)模型等8種模型(圖6)，并統(tǒng)計各模型的R2和P(表4)。

圖6 屋頂濕度-綠化率關系模型

模型模型擬合度模型參數(shù)R2Pcb1b2b3線性模型h=b1r+c0.2360 0.0360.234──對數(shù)模型h=b1ln r+c0.0570 0.1090.015──倒數(shù)模型h=b1/r+c0.0010.009 0.077-1.251e-5──二次曲線模型h=b2r2-b1r+c0.4340 0.081-0.3271.014─三次曲線模型h=b3r3+b2r2+b1r+c0.4260 0.080-0.3170.9730.043復合模型h=cbr10.0520 0.0355.868──成長模型h=eb1r+c0.0520-3.3471.769──指數(shù)模型h=ceb1r0.0520 0.0351.769──

分析結果表明，二次曲線模型的R2最大而P最小，擬合優(yōu)度最佳。由此，本文構建的最佳屋頂濕度-綠化率模型為二次曲線模型，即

h=1.014r2-0.327r+0.081 。

(3)

經計算可知模型的極值點為(0.163，0.053)，表明當屋頂綠化率高于16.30%時，植被截水效果開始顯現(xiàn)，亦即在截水目標下，屋頂綠化率的閾值為16.30%； 當綠化率小于16.30%時，植被對于水分的截留作用不明顯甚至呈負相關，這可能是由于截留的水分不足以彌補植被蒸騰、生長消耗的水分[27]，以及自然環(huán)境中蒸發(fā)的水分。曲線斜率即濕度增長率在極值點后逐漸增大； 在綠化率從30%升至60%過程中，截水能力提高速率最快，平均可達57.9%(圖7)。

圖7 二次曲線模型的濕度增長速率

3.4 典型小區(qū)驗證與模擬

3.4.1 屋頂濕度-綠化率模型的反驗證

以凱旋花園和新農村公寓小區(qū)為例，對其屋頂綠化率與濕度的關系進行分析，反向驗證模型的合理性?；诰G化豐度與GVMI，提取2個小區(qū)的屋頂綠化率和濕度； 將屋頂綠化率代入二次曲線模型，計算屋頂濕度值； 比較GVMI提取濕度與模型估測濕度的吻合度(表5)。表5顯示，2個小區(qū)屋頂濕度值的差異均控制在1%左右，模型平均估測精度達79.29%，進一步證明了二次曲線模型的合理性。

表5 典型小區(qū)屋頂濕度-綠化率模型驗證Tab.5 Verification of roof humidity and greeningrate mode in typical blocks (%)

3.4.2 屋頂綠化截水作用的模擬與分析

以10%為步長，模擬2個典型小區(qū)不同綠化率下的屋頂濕度。如圖8所示，隨著屋頂綠化率的提高，屋頂濕度亦在上升，反映屋頂綠化的截水效果更為顯著。對模型的增長速率進行分析(表6)，濕度的增長速率反映了屋頂植被截水能力強弱的變化； 2個典型小區(qū)的屋頂綠化率為30%～60%時，平均增長率分別為50.63%和48.12%，與二次曲線模型計算的濕度增長率接近。

圖8 典型小區(qū)屋頂綠化率模擬

新農村公寓小區(qū)凱旋花園小區(qū)屋頂綠化率濕度增長率屋頂綠化率濕度增長率 [10.67,20.67)22.70 [27.12,37.12)49.69 [20.67,30.67)34.98 [37.12,47.12)53.98 [30.67,40.67)53.21 [47.12,57.12)49.07 [40.67,50.67)52.55 [57.12,67.12)41.31 [50.67,60.67)46.13 [67.12,77.12)35.89 [60.67,70.67)39.56 [77.12,87.12)31.13 [70.67,80.67)34.07[87.12,97.12]27.34[80.67,90.67]29.69

4 結論

本文以福州市鼓樓區(qū)、臺江區(qū)和倉山區(qū)為研究對象，利用遙感與GIS技術提取Landsat8 OLI影像的建筑物信息； 基于SMACC提取屋頂綠化率，建立其與濕度指標GVMI的關系模型，確定截水目標下的屋頂綠化率閾值； 選取2個典型小區(qū)對屋頂綠化率進行模擬與分析，驗證了上述模型的合理性。得出如下結論：

1)利用IBI指數(shù)提取建筑物信息，提取精度為91%，Kappa為0.902 3。

2)經SMACC混合像元分解的綠化豐度與屋頂實際綠化率差異小于5.5%，平均精度達90.8%，表明可以用綠化豐度代表屋頂綠化率信息。

3)屋頂濕度反映植被的截水能力，綠化率r不同時，濕度h亦有所變化。兩者的二次曲線模型的擬合優(yōu)度最佳。該模型的極值點為(0.163，0.053)，表明當屋頂綠化率高于16.30%時，植被截水效果開始顯現(xiàn)，亦即在截水目標下，屋頂綠化率的閾值為16.30%； 而在綠化率從30%升至60%過程中，截水能力提高速率最快，平均可達57.9%

4)據(jù)計算，福州市3個區(qū)的平均屋頂綠化率為17.34%，略高于16.3%； 將其值按照[0%，20%)，[20%，50%)，[50%，80%]分為低、中、高3個等級，比例依次為66.55%，28.34%和4.93%，低綠化屋頂占比過大，表明福州市屋頂綠化亟待加強。

5)選擇凱旋花園和新農村公寓2個小區(qū)模擬不同屋頂綠化率下的濕度變化，得出了類似結論，并驗證了屋頂濕度-綠化率二次曲線模型的合理性。

本文證實了屋頂綠化的截水能力，確定了截水目標下的屋頂綠化率閾值，對屋頂綠化建設具有指導價值； 并借此文強調，應多方面挖掘海綿城市內涵，多角度思考海綿城市建設問題，將屋頂綠化作為海綿城市建設的重要內容。本文僅研究了像元內屋頂綠化對濕度的影響機制，而對于鄰近像元的影響，則可作為未來研究的方向。

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