劉曉彤，劉艷紅

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 城鄉(xiāng)建設(shè)學(xué)院，山西 太谷 030801)

近年來城市熱環(huán)境逐漸惡化，“熱島現(xiàn)象”及其負(fù)面作用日漸凸現(xiàn)[1]。綠地作為改善城市物理環(huán)境的重要措施之一，在城市綠地規(guī)劃和景觀生態(tài)效益方面受到了廣泛關(guān)注[2]。然而城市中用地緊張的現(xiàn)狀不能滿足單一的綠地面積擴增，在有限增加綠地面積的同時，合理優(yōu)化綠地景觀格局，提高其生態(tài)效益成為改善城市熱環(huán)境問題的重要思路。當(dāng)前研究多集中在綠地率、綠化覆蓋率、人均綠地面積等二維綠化指標(biāo)上，這些指標(biāo)無法從立體空間格局等方面來綜合表達城市的生態(tài)環(huán)境和功能狀況[3]。1995 年“上海市綠化三維量遙感調(diào)查”項目提出了“綠化三維量 ( Living vegetation volume，LVV) ”亦即“三維綠量”來更合理地度量綠地[4-5]。三維綠量指綠色植物所占據(jù)的空間體積，相對于平面綠量，三維綠量能夠更好地反映綠地在植物類別和空間結(jié)構(gòu)方面的差異，該指標(biāo)的提出對科學(xué)地調(diào)控城市熱環(huán)境有重要意義，當(dāng)前關(guān)于三維綠量對城市熱環(huán)境影響的研究多在中小尺度上，例如居住區(qū)、公園、濱水綠地尺度的研究，在城市等大尺度上的研究相對欠缺[6-9]。

地表溫度(Land surface temperature，LST) 作為常見的地表生物物理參量，對于城市熱島監(jiān)測有重要作用[10-11]。近年來國內(nèi)外學(xué)者提出輻射傳輸方程法、單窗法、分裂窗法等，來更精確地反演區(qū)域地表溫度，不同算法適用于不同遙感傳感器的熱紅外數(shù)據(jù)[12-14]。其中Landsat數(shù)據(jù)因具有空間分辨率較高、性價比優(yōu)異、光譜信息豐富、存儲數(shù)據(jù)多等優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用。相關(guān)研究表明，由Landsat-8影像反演得到的地表輻射溫度可以作為表征城市熱環(huán)境效應(yīng)的反映指標(biāo)[15-17]。

本研究選擇三維綠量作為城市綠地景觀格局分布指標(biāo)，以Landsat 8 TIRS10數(shù)據(jù)反演所得地表溫度作為熱環(huán)境研究的主要數(shù)據(jù)源，探討綠地三維綠量對城市熱環(huán)境的影響，為確定城市綠地規(guī)劃設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)提供參考。

1 研究區(qū)概況

以太原市城區(qū)為研究對象，包括萬柏林區(qū)、尖草坪區(qū)、杏花嶺區(qū)、迎澤區(qū)、小店區(qū)、晉源區(qū)。太原市位于山西太原盆地北緣，西、北、東三面環(huán)山，中部和南部為河流沖積平原，汾河縱貫市區(qū)。太原屬北溫帶大陸性氣候，晝夜溫差較大，夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥，日照充足，無霜期較長，年平均氣溫9.5 ℃，日照時數(shù)全年平均達2 800 h，無霜期年平均160～175 d，降雨量500 mm，全年盛行偏北風(fēng)，年平均風(fēng)速2.5 m/s。冶金、機械、化工、煤炭等重工業(yè)地位突出，人口密度大，污染較嚴(yán)重，在城市化進程中，產(chǎn)生了一系列生態(tài)環(huán)境問題。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

從太原市迎澤公園、龍?zhí)豆珗@、晉陽街公園中選取具有代表性、穩(wěn)定的人工植物群落12個，包括喬灌草、喬草、灌草、草坪4種類型，樣地大小為30 m×30 m,調(diào)查時間為2020年9月，調(diào)查內(nèi)容包括樣地內(nèi)喬木的種類、胸徑、樹高、枝下高、樹冠形狀、冠幅等，灌木的冠幅和株高，草本植物的高度及覆蓋度。同時使用?，擜S837溫度記錄儀(溫度精度±1.5 ℃，溫度顯示精度0.1 ℃)測量樣地四周及中心點距地面1.5 m處的空氣溫度，取平均值作為樣地空氣溫度。

遙感數(shù)據(jù)包括2020年9月的Landsat 8-TM影像及同時期的MOD05_L2數(shù)據(jù)(用于大氣水汽反演)。利用ENVI 5.3對數(shù)據(jù)進行輻射定標(biāo)、大氣校正和影像裁切等預(yù)處理；采用監(jiān)督分類的方法解譯影像，將土地利用類型分為水體、綠地、農(nóng)田、硬質(zhì)4類，得到太原市城區(qū)地物覆蓋類型圖(圖1)。

圖1 2020年9月地物覆蓋類型空間分布圖Figure 1 Spatial distribution of land cover types in September of 2020

2.2 三維綠量測算與反演

2.2.1 樣地三維綠量測算方法 采用由植物立體量推算三維綠量，分樹種選配與樹冠形態(tài)相似的立體幾何體，依體積計算公式求得樹冠部分體積，即樹種三維綠量(計算公式見表1)。灌木與草本采取實測投影面積與高度的乘積作為結(jié)果，喬灌草綠量相加即為總?cè)S綠量。

表1 三維綠量計算公式Table 2 Calculation formula of LVV

2.2.2 基于NDVI值的三維綠量反演方法 歸一化植被指數(shù)(NDVI)能夠反映植被信息量，且與三維綠量間有較強聯(lián)系，因此本研究選用NDVI作為反演所需植被指數(shù)[18-19]。利用ENVI 5.3反演出城區(qū)NDVI分布圖，根據(jù)校準(zhǔn)后的GPS信息提取樣地對應(yīng)NDVI值，由于草坪樣本結(jié)構(gòu)單一,三維綠量變化小,其反映在遙感圖像上的光譜信息更多的受到土壤背景的影響,故草坪樣本不參與回歸計算，其余數(shù)據(jù)做預(yù)處理，先將歸一化植被指數(shù)與三維綠量擴大10倍，再取e為底的對數(shù)，將得到的數(shù)據(jù)用作后文的相應(yīng)分析[20-21]。利用SPSS 26.0 對處理后的三維綠量值和NDVI值進行相關(guān)性檢驗,并建立二者的回歸模型，在ArcGis 10.6中運用柵格計算器工具利用所得模型反演太原市城區(qū)三維綠量。

2.3 地表熱環(huán)境反演方法

地表溫度的計算采用胡德勇等提出的針對Landsat 8 TIRS第10波段的單窗算法 (TIRS10_SC)，該算法需要用亮度溫度、大氣平均作用溫度、大氣透過率和地表發(fā)射率4個參數(shù)進行地表溫度的演算，反演誤差約為0.83 ℃[22]。計算公式為：

式中，φ1=ε10τ10、φ2=(1-τ10)[1+(1-ε10)τ10)]。T10為TIRS10的亮溫；Ta為大氣平均作用溫度(K)；τ10為TIRS10的大氣透過率；ε10為TIRS10的地表發(fā)射率；K2為常數(shù)1 321.08，參數(shù)的計算參考相關(guān)文獻[22]。

2.4 三維綠量對城市熱環(huán)境的影響研究方法

從2020年太原市地表溫度分布圖和三維綠量分布圖上選取58組采樣點，提取樣點溫度與綠量信息，以三維綠量作為回歸分析的自變量，各樣點對應(yīng)地表溫度作為回歸分析的因變量，利用SPSS 26建立三維綠量-地表溫度關(guān)系模型，探討三維綠量與地表熱環(huán)境的相關(guān)關(guān)系。

2.5 三維綠量空間分布對溫度的影響研究方法

三維綠量可以表征綠量的數(shù)值，卻無法反映出綠量的空間分布特征，本研究使用綠量密度來反映單位面積綠地的綠量多少，表征綠量的空間結(jié)構(gòu)。以太原市迎澤公園為例，結(jié)合其范圍矢量數(shù)據(jù)和主城區(qū)地物覆蓋類型矢量數(shù)據(jù)，對城區(qū)三維綠量分布圖及地表溫度分布圖進行掩膜提取，得到迎澤公園三維綠量分布圖及地表溫度分布圖；以迎澤公園三維綠量分布圖為基礎(chǔ),利用ENVI 5.3的柵格計算器工具，計算得到太原市迎澤公園綠量密度分布圖，分析綠量空間分布與地表溫度的相關(guān)性。利用Fragstats 4.2軟件的景觀格局指數(shù)計算功能對迎澤公園的景觀指數(shù)進行提取和計算,進一步對迎澤公園綠量的空間格局和結(jié)構(gòu)特征進行分析, 探討綠量格局分布對溫度的影響。

3 結(jié)果與分析

3.1 太原市綠量分布格局

3.1.1 三維綠量反演 樣地三維綠量與NDVI的相關(guān)系數(shù)為0.958，雙側(cè)檢驗P<0.01，表明二者顯著相關(guān)。以歸一化植被指數(shù)作為自變量，樣地三維綠量作為因變量，建立線性回歸方程，見表2。

表2 LVV-NDVI回歸模型Table 2 LVV-NDVI regression model

由表2可知，上述模型擬合度均超過0.9，其中復(fù)合模型和指數(shù)模型擬合度最高，綜合考慮選擇復(fù)合模型Y=1.97×2.408x為三維綠量反演的回歸模型。方差分析顯著性P<0.05，整體回歸模型顯著；2個回歸系數(shù)2.408和1.970，對應(yīng)的Sig值均小于0.05，表明模型中2個回歸系數(shù)顯著。

利用復(fù)合模型Y=1.97×2.408x，對太原市城區(qū)NDVI分布圖進行計算，得到太原市三維綠量分布圖，圖中綠量值為單個像元的綠量總值，在ArcGIS 10.6中利用相等間隔法將三維綠量分為高、中、低3種類別,如圖2、圖3所示。

圖2 2020年NDVI空間分布圖Figure 2 Spatial distribution of NDVI in 2020

圖3 太原市三維綠量分布圖Figure 3 LVV distribution map of Taiyuan City

3.1.2 三維綠量與地表覆蓋物的關(guān)系 結(jié)合太原市地物覆蓋類型空間分布圖(圖1)、太原市三維綠量分布圖(圖3)可知，高綠量區(qū)分布在太原市東西兩山、西南及北部區(qū)域。東西兩山多城郊森林公園、風(fēng)景區(qū)及農(nóng)田保護區(qū)，西南部包括晉陽湖公園、晉祠公園、晉陽古縣城及周邊區(qū)域，北部包括崛圍山風(fēng)景區(qū)、牛駝?wù)?黃寨風(fēng)景區(qū)、陽興河北部等，均為植被覆蓋度高，生態(tài)良好的城市綠地區(qū)域；低綠量區(qū)集中在城區(qū)中部硬質(zhì)區(qū)域，包括建筑、道路、鋪裝等己經(jīng)被利用的建設(shè)用地，此部分受城市建設(shè)及人為活動的影響較大，市、區(qū)級公園等高綠量的公共綠地鑲嵌分布于城區(qū)中部。

3.1.3 三維綠量與群落結(jié)構(gòu)的關(guān)系 綠地中植物配置的空間異質(zhì)性導(dǎo)致綠量的空間分布具有一定差異。綠地群落結(jié)構(gòu)有喬灌草、喬草、灌草等類型，每種結(jié)構(gòu)中綠量在空間中的格局不同，其對城市熱環(huán)境的影響也不同。本研究結(jié)合調(diào)研數(shù)據(jù)，選取群落結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)，見表3，分析三維綠量與群落結(jié)構(gòu)的相關(guān)性。

表3 群落結(jié)構(gòu)特征統(tǒng)計表Table 3 Statistical table of community structure characteristics

由表3可知，經(jīng)過單樣本S-W檢驗表明8個自變量與三維綠量均呈正態(tài)分布，故可進行相關(guān)性分析，相關(guān)性分析表明喬木數(shù)量、喬木層平均冠幅、喬木層平均樹高、喬木層平均冠高4個指標(biāo)與群落綠量呈顯著相關(guān)性，擬合度R2分別為0.701、0.699、0.724、0.702，且P均小于0.05。以上述因子為自變量(x)，綠量為因變量(Y)，利用SPSS 26進行回歸計算， 計算結(jié)果見表4。

表4 三維綠量的一元回歸方程Table 5 Unary regression equation of LVV

由表4可知，方程3的R2值及F值均最高，說明群落喬木層平均樹高對三維綠量的解釋能力較強。方程1的R2值也較髙，說明喬木層作為群落的主要組成部分，對三維綠量的影響較大。

3.2 太原市熱環(huán)境分布格局

利用TIRS10_SC算法得到太原市地表溫度分布圖，對地表溫度進行非監(jiān)督分類，將其分為5個級別，按溫度從高到低依次為：高溫區(qū)、次高溫區(qū)、中溫區(qū)以及次低溫區(qū)和低溫區(qū)，具體見圖4[23]。

圖4 太原市地表溫度分布圖Figure 4 Distribution of surface temperature in Taiyuan City

從圖4可知，太原市中心區(qū)溫度較高，城市熱島效應(yīng)顯著，且受不同性質(zhì)下墊面的影響，城市內(nèi)部不同地段的地表溫度差異明顯。公園綠地、水體等區(qū)域形成大小不一的低溫“谷地”，例如森林公園、迎澤公園、龍?zhí)豆珗@以及汾河、晉陽湖等；熱島效應(yīng)集中在硬質(zhì)景觀密集的區(qū)域，如商業(yè)中心、工廠、車站、物流及住宅等城市用地；另外，在太原市西北部及南部少部分礦區(qū)和植被覆蓋率低的山區(qū)裸露地地表溫度也較髙。

3.3 三維綠量對城市熱環(huán)境效應(yīng)的影響

3.3.1 相關(guān)性分析 原始數(shù)據(jù)預(yù)處理后，對樣點溫度及綠量值進行相關(guān)性檢驗，2變量的相關(guān)系數(shù)為-0.85，雙側(cè)檢驗P=0.00<0.01，三維綠量和地表溫度之間顯著性相關(guān)[24]。

以三維綠量作為回歸分析的自變量，各樣點對應(yīng)地表溫度作為回歸分析的因變量，建立三維綠量-地表溫度關(guān)系模型，見表5。

表5 三維綠量-地表溫度模型Table 5 LVV-LST model

由表5可知，上述模型擬合度均超過0.7，其中乘冪模型Y=5.828x-0.029擬合度最高，判定系數(shù)R2=0.815，F(xiàn)統(tǒng)計量為247.079。方差分析顯著性P<0.05，整體回歸模型顯著；2個回歸系數(shù)-0.029和5.828，對應(yīng)的Sig值均小于0.05，模型回歸系數(shù)顯著。采用劉常富等使用的公式檢驗?zāi)Ｐ途龋Y(jié)果見表6，在95%和99%的置信度下溫度測算精度分別為98.07%和97.14%，模型精度較高[25]。

表6 綠量-溫度模型精度檢驗結(jié)果Table 6 Accuracy test results of LVV temperature model

由圖5可知，隨著三維綠量的增大，地表溫度下降；三維綠量較小時，地表溫度隨三維綠量增大而降低的幅度較大，隨著三維綠量逐漸增大，地表溫度降低的幅度逐漸減小，其降溫效應(yīng)具有閾值特征。

圖5 三維綠量與地表溫度相關(guān)關(guān)系Figure 5 Correlation between LVV and land surface temperature

結(jié)合Google Earth衛(wèi)星地圖，利用太原市地表溫度圖提取硬質(zhì)區(qū)域地表溫度并求均值，將該均值代入所求綠量-溫度關(guān)系模型，可得該值下對應(yīng)的三維綠量密度為0.17 m3/m2，故為達到降溫效果，三維綠量密度應(yīng)大于0.17 m3/m2；根據(jù)所求模型，當(dāng)三維綠量大于18 m3/m2時，降溫幅度小于0.3 ℃/m3。已有研究表明，三維綠量密度不小于5 m3/m2能充分發(fā)揮降溫效果，故降溫效果較理想的三維綠量密度范圍為5～18 m3/m2[26-27]。

3.3.2 三維綠量空間分布對溫度的影響 太原市迎澤公園地表溫度分布圖及三維綠量密度分布圖，見圖6、圖7。

圖6 迎澤公園地表溫度分布圖Figure 6 Surface temperature distribution of Yingze Park

圖7 迎澤公園綠量密度分布圖Figure 7 Distribution of green density in Yingze Park

由圖6、圖7可知，迎澤公園植被覆蓋區(qū)域內(nèi)，低綠量密度區(qū)與次高溫區(qū)和高溫區(qū)相對，中綠量密度區(qū)對應(yīng)中溫區(qū)，高綠量密度區(qū)對應(yīng)低溫區(qū)、次低溫區(qū)，隨著三維綠量密度的增大，地表溫度呈下降趨勢，公園西側(cè)和北側(cè)由于緊鄰解放南路和迎澤大街，受到車流人流的影響，盡管綠量密度較高，地表溫度仍然較高。利用Fragstats 4.2軟件對迎澤公園的景觀指數(shù)進行提取和計算，統(tǒng)計結(jié)果見表7、表8。

表7 景觀水平格局指數(shù)統(tǒng)計表Table 7 Statistical table of landscape horizontal pattern index

表8 類型水平格局指數(shù)統(tǒng)計表Table 8 Statistical table of type horizontal pattern index

由表7可知,研究區(qū)總面積58.5 hm2,各類斑塊總數(shù)37個,斑塊密度為63.250 0,景觀類型斑塊破碎度較高。景觀形狀指數(shù)為49.230 0,周長面積分維數(shù)為1.428 5,說明斑塊形狀不規(guī)則,且各斑塊類型之間的邊界特征較為復(fù)雜。香濃維拉多樣性指數(shù)為0.967 9,整體景觀多樣性較高。

由表8可知, 高綠量斑塊的面積最大(34.11 hm2)，占整體斑塊面積的58.31%，但其斑塊數(shù)量最少(5)，斑塊密度最低(8.55)，最大斑塊占景觀面積比例最大(49.230 8)，景觀形狀指數(shù)較小(3.871 8)，說明迎澤公園高綠量區(qū)分布較為聚集，邊界簡單，具有穩(wěn)定的大面積斑塊，斑塊的連通性高，整體地表溫度低，降溫效果好。中低綠量斑塊面積小、占比低，斑塊數(shù)量多、密度大，最大斑塊占景觀面積比例小，景觀形狀指數(shù)高，說明其分布分散、邊界復(fù)雜,雖然具有一定的景觀異質(zhì)性,但缺乏大面積穩(wěn)定的斑塊, 中低綠量斑塊破碎性的格局分布，導(dǎo)致其整體地表溫度高，降溫效果較差。

4 討論與結(jié)論

本研究著重探討了三維綠量的影響因子及其與城市地表溫度的關(guān)系，三維綠量的空間分布對于熱環(huán)境的影響可在城市等大尺度上做進一步研究印證。使用樹冠體積代表三維綠量雖然計算簡便，但未考慮人工修剪、病蟲害侵?jǐn)_、葉子的空間分布密度等實際情況，隨著三維激光掃描技術(shù)及無人機技術(shù)的日漸成熟，三維綠量在測算方法上將更加完善[28]。選取太原市為研究區(qū)域，探討城市綠地三維綠量對熱環(huán)境的影響作用。主要結(jié)論如下：

(1)太原市北部、西南及東西兩山植被覆蓋較好，三維綠量高，中部的硬質(zhì)半硬質(zhì)區(qū)域三維綠量低，城市公園作為高綠量節(jié)點鑲嵌其中；在綠地的空間結(jié)構(gòu)上，喬木層平均樹高對三維綠量的影響較大，二者的關(guān)系模型為Y=469.912x+936.466。

(2)三維綠量與地表溫度呈顯著負(fù)相關(guān)，地表溫度隨三維綠量的增大而降低，二者之間呈冪函數(shù)曲線關(guān)系，關(guān)系模型為Y=5.828x-0.029，在95%和99%的置信度下模型精度分別為98.07%和97.14%；綠量的降溫效應(yīng)具有閾值特征，當(dāng)三維綠量較小時，溫度對綠量的變化敏感，降溫趨勢顯著，隨著三維綠量不斷增大，降溫趨勢漸緩，三維綠量密度在5～18 m3/m2之間的喬灌草或喬草復(fù)層配置結(jié)構(gòu)能較好地發(fā)揮降溫效果。

(3)三維綠量的空間分布對地表溫度有一定影響，以太原市迎澤公園為例發(fā)現(xiàn)，三維綠量密度高、邊界簡單、破碎度低、連通性高，具有穩(wěn)定大面積斑塊的區(qū)域，其地表溫度低，降溫效果好；相反，低綠量密度的破碎性格局分布區(qū)域，其地表溫度高，降溫效果差。