劉 璐， 申廣榮， 吳 裕， 張周逸林， 陸邵明

(1.上海交通大學(xué) 農(nóng)業(yè)與生物學(xué)院 低碳農(nóng)業(yè)研究中心， 上海 200240; 2.農(nóng)業(yè)部都市農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海 200240;3.國(guó)家林業(yè)局 上海城市森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站， 上海 200240; 4.上海交通大學(xué) 設(shè)計(jì)學(xué)院， 上海 200240)

在城市化進(jìn)程中，人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、空間擴(kuò)張?jiān)谕苿?dòng)城市進(jìn)步的同時(shí)，也通過(guò)增加不透水層面積、減少植被覆蓋、改變景觀格局的方式對(duì)地方和區(qū)域尺度上的土地利用方式及熱環(huán)境產(chǎn)生深刻影響?，F(xiàn)有城市化研究更多關(guān)注的是大中城市，且在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的角度界定城市化的基礎(chǔ)上，進(jìn)行城市化驅(qū)動(dòng)力及城市化對(duì)城市空間格局的影響研究，而對(duì)城市化過(guò)程中，自然要素如土地利用類(lèi)型的轉(zhuǎn)移特征及其對(duì)熱環(huán)境的影響等方面的研究較少。縣域作為城市空間體系的節(jié)點(diǎn)，上接大中城市，下連廣大農(nóng)村，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本單元。因此，在區(qū)域發(fā)展體系中，考察城市化進(jìn)程中地區(qū)縣域土地利用類(lèi)型的轉(zhuǎn)移特征及其對(duì)熱環(huán)境的影響具有特殊意義。

城市熱島效應(yīng)的監(jiān)測(cè)方法主要有氣象站法、布點(diǎn)法、遙感監(jiān)測(cè)法等。其中遙感監(jiān)測(cè)法具有數(shù)據(jù)容易獲取、可以大范圍監(jiān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用。地表溫度反演的常用算法包括單窗算法[1]、單通道算法[2]、劈窗算法[3]和大氣校正法[4]等。城市化進(jìn)程中土地利用類(lèi)型的改變是造成城市地表溫度變化的原因之一，研究表明土地利用空間格局與城市熱島之間存在關(guān)系[5]。葛榮鳳等[6]使用Landsat 5 TM 數(shù)據(jù)，通過(guò)空間重心模型發(fā)現(xiàn)20 a間北京市六環(huán)內(nèi)熱島強(qiáng)度總體上呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，同時(shí)呈現(xiàn)破碎化態(tài)勢(shì)。孫明等[7]使用Landsat系列數(shù)據(jù)獲取地表溫度，通過(guò)熱島比例指數(shù)和熱島強(qiáng)度說(shuō)明研究區(qū)熱島效應(yīng)的逐年加重，并指出綠地和水體可以緩解城市熱島效應(yīng)。趙梓淇等[8]將土地利用類(lèi)型分為建筑用地、綠地、農(nóng)田、棄地、道路和水體6類(lèi)，通過(guò)輻射傳輸方程法獲取地表溫度，以城市中心為原點(diǎn)分析不同距離下地表溫度與土地利用類(lèi)型關(guān)系，發(fā)現(xiàn)地類(lèi)平均地表溫度隨著與城市中心原點(diǎn)距離的增加而減小。

浙江省嘉興市海鹽縣是中國(guó)綜合實(shí)力百?gòu)?qiáng)縣，被國(guó)務(wù)院列入沿海經(jīng)濟(jì)開(kāi)放區(qū)。2000年，其城市化率為30.8%，2017年增長(zhǎng)至60.2%(http:∥old3w.cnjxol.com/xwzx/jxxw/qxxw/hy/content/2018-11/05/content_4156772.htm)，高于全國(guó)平均水平。研究海鹽縣城市化過(guò)程中，土地利用類(lèi)型的轉(zhuǎn)移特征及其對(duì)熱環(huán)境的影響、揭示其時(shí)空演變規(guī)律，對(duì)低碳背景下區(qū)域發(fā)展和管理具有十分重要的意義。本研究以海鹽縣為例基于2007,2013，2015和2017年4個(gè)時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)，定量分析快速城市化背景下海鹽縣土地利用時(shí)空變化及其土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移特征，探討其對(duì)熱環(huán)境的影響，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

海鹽縣位于浙江省嘉興市，地處北緯30°21′47″—30°38′29″，東經(jīng)120°43′21″—121°02′55″，是上海、杭州、蘇州、寧波市4大城市的區(qū)位中心和長(zhǎng)三角重要的交通神經(jīng)中樞。全縣陸地總面積5 850 km2，海灣面積4 880 km2，為典型的東亞季風(fēng)氣候，全年平均氣溫15.9 ℃，年平均雨量1 189.7 mm，全年日照時(shí)數(shù)平均為1 919.7 h。2007—2017年10 a間，海鹽縣生產(chǎn)總值從180.1億元增長(zhǎng)至460.1億元，人均生產(chǎn)總值從4.91×104元增長(zhǎng)至1.21×105元(http:∥www.haiyan.gov.cn/col/col1512872/index.html)。本研究區(qū)為處于海鹽縣武源街道的中心城區(qū)，包括處于中心城區(qū)東部的建成區(qū)及周邊區(qū)域，總面積為5.2 km2。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

研究所用遙感影像資料來(lái)自美國(guó)陸地衛(wèi)星 Landsat。收集的遙感影像資料季相一致、質(zhì)量較好、少云無(wú)云，2007年7月28日成像的Landsat 5TM數(shù)據(jù)，2013年8月29日、2015年8月3日和2017年7月23日成像的Landsat 8OLI/TIRS 數(shù)據(jù)(行號(hào)/列號(hào)：118/39)。本研究使用可見(jiàn)光和近紅外波段進(jìn)行土地利用類(lèi)型信息的提取，使用熱紅外波段進(jìn)行地表溫度反演，技術(shù)路線如圖1所示。

本研究首先基于EADAS IMAGE 2018軟件, 對(duì)Landsat 8OLI/TIRS數(shù)據(jù)的多光譜和全色波段影像進(jìn)行波段融合，提高圖像空間分辨率到15 m；其次，以海鹽縣中心城區(qū)行政邊界矢量圖層為基準(zhǔn)，對(duì)糾正好的影像進(jìn)行裁剪得到研究區(qū)遙感影像。在此基礎(chǔ)上，采用監(jiān)督分類(lèi)中的最大似然法對(duì)影像進(jìn)行分類(lèi)。土地分類(lèi)以《城市用地分類(lèi)與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)(50137-2011)》為參考，根據(jù)研究區(qū)的土地利用現(xiàn)狀及遙感影像的分辨率，將土地利用類(lèi)型劃分為4類(lèi)：城市用地、植被、道路和水體。其中，城市用地包括居民點(diǎn)、工業(yè)用地、商業(yè)用地、裸地等；植被主要由耕地組成，還包括部分園地、林地、草地等；受限于分辨率，道路僅包括省級(jí)公路和縣級(jí)公路；水體包括河流、養(yǎng)殖水面。分類(lèi)完成后，使用聚類(lèi)統(tǒng)計(jì)和去除分析刪除小圖斑，將其合并到相鄰的最大地類(lèi)中。不同年份土地利用分布圖的總體精度均達(dá)到85%以上(表1)，分類(lèi)效果較好。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行研究區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移特征及其對(duì)熱環(huán)境的影響分析。

表1 不同年份Landsat遙感影像分類(lèi)精度

圖1 Landsat 8衛(wèi)星影像處理技術(shù)路線

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣及其轉(zhuǎn)移特征 土地利用類(lèi)型面積的改變是其轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出的綜合結(jié)果。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣可以直觀地顯示不同時(shí)段地類(lèi)的相互轉(zhuǎn)化狀況并提取出地類(lèi)轉(zhuǎn)移特征。其中，土地利用動(dòng)態(tài)度是發(fā)生轉(zhuǎn)移的面積與研究區(qū)總面積的比值，宏觀上表現(xiàn)了地類(lèi)轉(zhuǎn)移的程度[9]，轉(zhuǎn)入/轉(zhuǎn)出比率為地類(lèi)轉(zhuǎn)入/轉(zhuǎn)出面積占地類(lèi)轉(zhuǎn)移總面積的比例。

1.3.2 地表溫度反演單窗算法 遙感圖像輻射定標(biāo)和大氣校正后，在ENVI 5.3軟件中采用覃志豪單窗算法[1,10-11]對(duì)地表溫度進(jìn)行反演。Landsat TM數(shù)據(jù)和Landsat OLI/TIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行反演的方法類(lèi)似，以下以Landsat OLI/TIRS 數(shù)據(jù)為例：

TS={a(1-C-D)+〔b(1-C-D)+C+D〕Tsensor-DTa}/C

C=τε

D=(1-τ)〔1+(1-ε)τ〕

(1)

式中：TS——地表溫度(K)；Tsensor——亮溫溫度(K)；Ta——大氣平均作用溫度(K)；τ——大氣透射率；ε——地表比輻射率；a，b——系數(shù)，a=-67.355 4，b=0.458 6。

亮溫溫度Tsensor使用普朗克公式進(jìn)行計(jì)算[11]：

(2)

式中：Lλ——輻射定標(biāo)后的熱輻射強(qiáng)度值。

大氣模式為中緯度夏季大氣時(shí)[11]：

Ta=16.011 0+0.926 21T0

(3)

式中：T0——近地面氣溫，可以查詢(xún)歷史溫度獲取(http:∥lishi.tianqi.com/)。

大氣透射率τ在NASA提供的網(wǎng)站上查詢(xún)(https:∥atmcorr.gsfc.nasa.gov/)。

NDVI(歸一化植被指數(shù))計(jì)算：

(4)

式中：B4，B5——Landsat 8OLI/TIRS的第4，第5波段。

植被覆蓋率Pv計(jì)算：

(5)

式中：NDVIs——裸地的NDVI； NDVIv——植被的NDVI。

地表比輻射率ε基于NDVI與Pv計(jì)算[12]：

① NDVI≤0,認(rèn)為像元的土地利用類(lèi)型為水體，ε=0.995；

② 當(dāng)0

③ 當(dāng)0.05

(6)

④ 當(dāng)NDVI≥0.70，認(rèn)為像元完全由植被構(gòu)成，ε=0.986。

1.3.3 密度分割 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，采用密度分割法將地表溫度劃分為低溫區(qū)、亞低溫區(qū)、中溫區(qū)、亞高溫區(qū)、高溫區(qū)5個(gè)等級(jí)[13]。

(7)

1.3.4 熱效應(yīng)定量評(píng)價(jià) 為了衡量不同土地利用類(lèi)型對(duì)城市熱環(huán)境影響程度，本研究采用熱效應(yīng)貢獻(xiàn)度指數(shù)對(duì)其定量計(jì)算[14]。

(8)

(9)

式中：Hi′——初始熱效應(yīng)貢獻(xiàn)度(%)；Hi——標(biāo)準(zhǔn)化處理后不同地類(lèi)的熱效應(yīng)貢獻(xiàn)度(%)；Tij——地類(lèi)i中高于平均溫度的第j個(gè)像元的溫度(℃)；T——研究區(qū)平均溫度(℃)；n——地類(lèi)i中高于平均溫度的像元數(shù)；N——總像元數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移特征

基于遙感圖像解譯得到研究區(qū)2007，2013，2015和2017年土地利用類(lèi)型空間分布及對(duì)應(yīng)的面積占比(圖2—3)。中心城區(qū)內(nèi)，包括耕地、林地、園地和灌木在內(nèi)的植被覆蓋面積比率在2007年達(dá)60.5%，2013，2015和2017年基本保持在46%左右。2007—2017的10 a間，城市用地面積逐年增加，占比從17.4%增至30.4%。道路面積較為穩(wěn)定，保持在15%左右。水體的面積變化呈先增加后減少的趨勢(shì)，2013年最大。2016年，海鹽縣政府在東部灘涂進(jìn)行開(kāi)發(fā)建設(shè)，設(shè)立了度假區(qū)，與此對(duì)應(yīng)，2017年遙感圖像顯示原覆蓋東部灘涂的水體和植被轉(zhuǎn)化為城市用地，總水體面積比例從2015年的9.3%減少到了與2007年接近的8%。

圖2 海鹽縣中心城區(qū)2007，2013，2015和2017年份土地利用類(lèi)型分布

基于土地利用類(lèi)型分布狀況，進(jìn)一步對(duì)研究區(qū)不同年份土地利用類(lèi)型的轉(zhuǎn)移特征進(jìn)行分析(表2)。2013—2015年、2015—2017年和2007—2017年，土地利用動(dòng)態(tài)度分別為24.6%，29.4%和42.3%，轉(zhuǎn)入比率依次為：城市用地>道路>植被>水體，轉(zhuǎn)出比率依次為：植被>道路>城市用地>水體。2007—2017年10 a間，城市用地的轉(zhuǎn)入比率達(dá)44.1%，轉(zhuǎn)入的用地類(lèi)型主要為植被和道路，分別占城市用地總轉(zhuǎn)入面積的54.6%和31.3%；植被面積顯著下降，轉(zhuǎn)出比率達(dá)51.2%，主要轉(zhuǎn)移為城市用地和道路，二者分別占植被總轉(zhuǎn)出面積的41%和50.1%。

由表2和圖2可知，城市用地和道路之間相互轉(zhuǎn)移明顯，說(shuō)明隨著城市用地的擴(kuò)展，舊的路網(wǎng)被破壞，同時(shí)又形成了新的路網(wǎng)，道路總面積雖變化不大但格局變化較為劇烈。水體的轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出比率均較低，格局相對(duì)穩(wěn)定。

表2 研究區(qū)2007-2017年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 hm2

注：表中數(shù)據(jù)為各地類(lèi)從2007年到2017年的轉(zhuǎn)移面積。

圖3 海鹽縣中心城區(qū)不同年份土地利用類(lèi)型面積比例

2.2 地表溫度分布特征

基于單窗算法和Landsat衛(wèi)星影像，反演獲得研究區(qū)不同時(shí)間地表溫度，進(jìn)一步根據(jù)地表溫度的等級(jí)劃分〔公式(7)(表3)〕，得到海鹽縣中心城區(qū)不同時(shí)期地表溫區(qū)分布特征(圖4)。不同溫區(qū)的空間格局反映出了城市熱環(huán)境的變化趨勢(shì)。在4個(gè)年份中，處于中心城區(qū)東部建筑和人口密集的建成區(qū)地表溫度明顯高于主要被植被覆蓋的郊區(qū)。2007年高溫區(qū)明顯聚集成島狀，主要集中在海鹽縣政府及其周邊商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)附近，2013年后，高溫區(qū)逐漸向建成區(qū)邊緣新建立的工業(yè)園區(qū)、住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)等城市用地轉(zhuǎn)移，呈現(xiàn)破碎化趨勢(shì)，并在2017年形成新的小熱島。對(duì)2007—2017年地表溫度分布及其變化情況分析發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)低溫區(qū)、高溫區(qū)和中溫區(qū)占比基本保持不變，但亞高溫區(qū)占比從10.5%增加到16.1%，亞低溫區(qū)占比從24.7%減少到19.5%。進(jìn)一步合并亞低溫區(qū)與低溫區(qū)為較低溫區(qū)，合并亞高溫區(qū)與高溫區(qū)為較高溫區(qū)，10 a間，較低溫區(qū)的面積比例減少了4.2%，較高溫區(qū)的面積比例增加了5%，呈現(xiàn)出較低溫區(qū)向較高溫區(qū)轉(zhuǎn)化的現(xiàn)象，顯示出中心城區(qū)熱環(huán)境的變化趨勢(shì)。

表3 研究區(qū)2007和2017年地表溫度分級(jí)統(tǒng)計(jì)

2.3 土地利用類(lèi)型對(duì)城市熱環(huán)境的影響

地表溫度與土地利用類(lèi)型緊密相關(guān)。遙感地表溫度反演結(jié)果顯示，地表溫度值呈現(xiàn)：城市用地>道路> 水體> 植被的規(guī)律。城市用地主要分布在高溫區(qū)(平均面積比例為54%)和亞高溫區(qū)(平均面積比例為22.5%)；道路主要分布在中溫區(qū)(平均面積比例為39.1%)和亞高溫區(qū)(平均面積比例為25.6%)；水體主要分布在中溫區(qū)(平均面積比例為35.5%)、低溫區(qū)(平均面積比例為24.3%)和亞低溫區(qū)(平均面積比例為21.9%)；植被覆蓋主要分布在低溫區(qū)(平均面積比例為31.3%)、亞低溫區(qū)(平均面積比例為30%)和中溫區(qū)(平均面積比例為30.9%)。

通過(guò)熱效應(yīng)貢獻(xiàn)度指數(shù)對(duì)地類(lèi)間相互轉(zhuǎn)移對(duì)熱環(huán)境的影響進(jìn)行定量分析(表4)。4個(gè)年份中，土地利用類(lèi)型對(duì)熱環(huán)境的貢獻(xiàn)度排序?yàn)椋撼鞘杏玫?道路>植被>水體。其中，城市用地對(duì)熱環(huán)境的貢獻(xiàn)率(>50%)明顯高于其他土地利用類(lèi)型，而水體對(duì)熱環(huán)境的貢獻(xiàn)率微小(<1%)。2013—2015年，各地類(lèi)的面積和熱貢獻(xiàn)度變化幅度均很小。2015—2017年，城市用地面積略微增加，但熱貢獻(xiàn)度明顯提高(增加了7.6%)，說(shuō)明了較2013和2015年，2017年城市用地中高于地表平均溫度的比例更大，城市用地高于研究區(qū)地表平均溫度的差值也更大。較大時(shí)間尺度上，2007—2017年10 a間，隨著城市用地的不斷擴(kuò)展(增加了13%)和植被覆蓋面積逐步減少(減少了14.8%)，城市用地類(lèi)型的熱貢獻(xiàn)率顯著增大，從59.6%提升至87.5%，其他地類(lèi)的熱貢獻(xiàn)率則明顯地減小，城市用地對(duì)熱環(huán)境造成了決定性的影響。因此，城市用地面積大幅增加，植被覆蓋面積的顯著減少是在全球變暖環(huán)境下，引發(fā)研究區(qū)較高溫區(qū)和較低溫區(qū)的面積比例分別增加和減少，進(jìn)而引發(fā)熱環(huán)境變化的主要原因。

圖4 海鹽縣中心城區(qū)不同年份地表溫度分布

表4 研究區(qū)不同年份土地利用熱貢獻(xiàn)度變化%

土地利用類(lèi)型2007年2013年2015年2017年城市用地59.678.379.987.5植被18.44.03.94.2道路21.117.115.67.8水體0.90.70.60.6

3 討論與結(jié)論

(1) 研究區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)變化顯著，城市化發(fā)展迅速，建成區(qū)部分不斷擴(kuò)張。2007—2017年，土地利用動(dòng)態(tài)度為42.3%。城市用地面積比例從17.4%提高到了30.4%，主要由植被與道路轉(zhuǎn)入。植被覆蓋比例從60.5%減少到了45.8%，主要轉(zhuǎn)出為城市用地和道路。城市用地的擴(kuò)張基本上是通過(guò)占用耕地、園地等植被來(lái)實(shí)現(xiàn)的。受城市化影響，道路網(wǎng)絡(luò)不斷更新，其面積變化幅度雖小但格局變化劇烈。

(2) 對(duì)城市熱環(huán)境的時(shí)空分析表明，熱島分布和城市擴(kuò)展具有時(shí)空一致性。2007年，高溫區(qū)集中在縣城東部的建成區(qū)，形成島狀，2013—2017年，隨著建成區(qū)的擴(kuò)展，高溫區(qū)逐漸向四周擴(kuò)散，并在周邊新建立城市用地上形成新的小熱島區(qū)域，研究區(qū)內(nèi)的大型島狀高溫區(qū)被取代。同時(shí)，2007—2017年10 a間，較低溫度區(qū)域面積減少，較高溫區(qū)面積增加，呈現(xiàn)出較低溫區(qū)向較高溫區(qū)轉(zhuǎn)化的趨勢(shì)。

(3) 海鹽縣土地利用類(lèi)型對(duì)地表溫度的響應(yīng)特征為：城市用地和道路主要分布在較高溫區(qū)，屬城市熱島，水體和植被分布在較低溫區(qū)，屬城市冷島。土地利用類(lèi)型對(duì)熱環(huán)境的貢獻(xiàn)度排序?yàn)椋撼鞘杏玫?道路>植被>水體，城市用地對(duì)熱環(huán)境的貢獻(xiàn)率(>50%)遠(yuǎn)大于其他土地利用類(lèi)型, 對(duì)熱環(huán)境造成了決定性的影響。2007—2017年城市用地面積的增加和植被面積的減少使城市用地?zé)嶝暙I(xiàn)度從59.6%上升到87.5%，因此，城市用地面積的增加和植被面積的減少是造成研究區(qū)地表溫度不斷上升，熱環(huán)境改變的直接原因。改善城市熱環(huán)境，緩解城市熱島效應(yīng)，可以通過(guò)控制建成區(qū)的擴(kuò)展，增加地表平均溫度較低的植被和水體的面積比例來(lái)實(shí)現(xiàn)。