廣佛同城化核心區熱環境效應與動態變化

鐘培鳴

(廣州大學地理科學學院，廣東廣州 510006)

廣佛同城化核心區熱環境效應與動態變化

鐘培鳴

(廣州大學地理科學學院，廣東廣州 510006)

摘要[目的]探討政府同城化政策引導下，廣佛同城化核心區域熱環境變化的特征。[方法]以廣州和佛山兩市的同城化為背景，基于2000、2005、2009和2014年的Landsat TM/ETM+/OLI影像數據，運用輻射傳導方程法反演了廣佛同城化核心區的地表溫度來表征城市熱環境，并通過熱場強度指數對地表溫度進行標準化處理來觀察其動態變化特征。[結果]廣佛同城化核心區自21世紀以來熱島范圍明顯縮減，熱島中心從廣州向佛山轉移，低溫和常溫范圍逐漸擴大；廣州和佛山地溫差異明顯，近15 a來佛山的次高溫區面積占優、廣州的“低溫谷”擴大顯示出廣佛處于城市發展的不同階段。[結論]研究結果為廣佛同城化核心區域一體化發展的策略制定提供了參考。

關鍵詞熱環境效應；時空分異；地表溫度反演；熱強度指數；廣佛同城化核心區

經濟全球化和區域一體化已是當今世界經濟的重要特征之一，也是未來世界經濟發展的重要趨勢[1]。在這種全球化經濟背景下，國家間和國家內的區域經濟一體化相互交織在一起，“同城化”現象則應運而生[2]。所謂“同城化”是指地域相鄰的城市之間通過淡化政治邊界、整合資源以及構建功能互補協調的共享系統來實現區域發展的整體高級化[3]。城市化是人類活動對自然系統影響最強烈的過程[4]，世界范圍內的城市過程已使城市熱島效應成為城市生態環境的一個重要問題。在我國城市化加快發展的現階段，城市熱島更是嚴重影響到我國城市的氣候和生態系統。已有學者進行了大量熱環境的研究[5-8]，但關于同城化區域熱環境的研究較少[4]，已有的研究內容較為零散，難以反映同城化進程中相鄰城市之間熱環境的特征與趨勢，難以揭示同城化背景下人類活動對自然環境影響的機理。

廣州、佛山兩市是珠江三角洲地區的核心城市，是國內一體化步伐最快的地區之一，也是推進《珠江三角洲地區改革發展規劃綱要》的重要“抓手”，2009年編制完成的國內首個同城化發展規劃——《廣佛同城化發展規劃(2009-2020年)》已在規劃實施過程中產生了一些較成功的個案。規劃中強調，保護耕地和基本農田，加強城區綠地建設，構建“兩核、三區、六廊、多塊”的生態安全格局[9]。筆者基于遙感數據，以廣州和佛山同城化核心區域為案例，比較分析了廣州、佛山兩市熱環境效應時空動態，旨在為區域一體化發展的策略制定提供參考。

1研究數據與方法

1.1研究區概況廣州市是我國三大城市之一，是廣東省的省會及政治、經濟與文化中心，是海上絲綢之路的起點之一，是我國的“南大門”。廣州屬于丘陵地帶，地勢東北高、西南低，地處112°57′～114°03′ E、22°26′～23°56′ N，總面積達7 434 km2，2014年常住人口達1 308萬。廣州地處亞熱帶沿海，屬海洋性亞熱帶季風氣候，全年平均氣溫21.9 ℃，年降雨量為1 736 mm，全年水熱同期。據2014年最新行政區劃調整方案，市轄越秀、荔灣、天河、海珠、白云、花都、黃埔、番禺、南沙、從化和增城共11個行政區。2015年廣州市生產總值達18 100.41億元，地區生產總值居我國大陸城市第3位[10]，其中三次產業的結構比例為1.26∶31.97∶66.77。

佛山位于廣州市西南方向，地處112°28′～113°24′ E、22°38′～23°27′ N，總面積達3 875 km2，2014年常住人口735萬，下轄順德、三水、高明、禪城和南海共5個區。佛山氣候溫和，雨量充沛，屬于亞熱帶季風性濕潤氣候，年平均氣溫23.2 ℃。2015年佛山市生產總值達80 110.00億元，其中三次產業結構比例為1.9∶61.6∶36.5。基于《廣佛同城化發展規劃(2009-2020年)》，裁剪形成的廣佛同城化核心區域(研究區)如圖1所示(其中紅色區域為廣佛同城化核心區)。

1.2研究數據與處理平臺研究數據主要是覆蓋廣州和佛山市域的Landsat7_TM/ETM+遙感影像數據(2000年11月1日)、Landsat5_TM遙感影像數據(2005年11月23日、2009年11月2日)和landsat8_OLI遙感影像數據(2014年10月15日)，衛星軌道行列號為122/044。圖像處理軟件與制圖主要是ENVI5.1和ArcMap10.0。

圖1　廣佛總體發展空間示意及同城化核心區域Fig.1　Diagrams of the overall development space and the Guangzhou and Foshan Core Cohesion Area

1.3方法

1.3.1影像數據預處理。在利用遙感影像反演地表溫度之前，首先需要對影像進行預處理，包括大氣校正、幾何校正和裁剪。①大氣校正。為了消除大氣對遙感影像造成的影響，利用輻射傳導模型對可見光數據進行了大氣校正。②幾何校正。由于衛星在空間飛行的姿態、高度、速度以及地球自轉等因素的影響，使傳感器接收到的遙感圖像總會相對地面發生幾何畸變，所以在使用影像之前，首先需要糾正這種幾何畸變。其中，2009年TM影像是項目組前期研究數據，以此為基準影像，對另外3個時相的遙感影像進行幾何校正，殘差控制在0.5個像元以內。③裁剪。基于研究區范圍圖層，剪裁生成研究區影像數據。

1.3.2地表溫度(LST)反演。利用遙感影像的熱紅外波段對地表溫度進行反演，主要有反演算法、輻射傳導方程法、單通道算法和單窗算法等方法[11]。參考丁鳳等[12]對不同地表溫度反演算法的比較結論，在能夠獲取影像當時的大氣數據的情況下，該研究采用輻射傳導方程法進行地表溫度反演。輻射傳導方程法[13](大氣校正算法)是通過大氣輻射傳輸模型(如LOWTRAN系列、MODTRAN系列、6S或ATCOR)輔之以實時的標準大氣廓線數據或大氣探空數據，對地表輻射受到大氣的影響進行估測，并且將這種影響從傳感器接收到的熱輻射總量中提出，進一步計算出地表輻射強度并轉化為地表溫度。

1.3.2.1地表比輻射率值計算。物體的比輻射率(X)表征了物體的熱輻射與黑體輻射的接近程度，地表比輻射率的值受地表物體組成、粗糙程度以及其他物理性質的影響。根據Landsat數據中的紅光波段(R，Landsat TM/ETM+中為第3波段，Landsat OLI中為第4波段)和近紅外(NIR，Landsat TM/ETM+中為第4波段，Landsat OLI中為第5波段)光譜信息先計算出歸一化差異植被指數(NDVI)、植被覆蓋度，再參考覃志豪等[13]研究的比輻射率估算方法，將研究區地表比輻射率分為水體Xwater、自然表面Xsurface和城鎮Xbuilding3種類型分別計算，NDVI和植被覆蓋度的計算公式如下：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(1)

Pv=[(NDVI-NDVIS)/(NDVIV-NDVIS)]2

(2)

式中，NDVIS代表無植被區域NDVI值；NDVIv代表植被覆蓋區域的NDVI值。參考覃志豪等[13]的研究，取NDVIS=0.05，NDVIv=0.70，且當NDVI>0.70時，Pv=1；NDVI<0.05時，Pv=0。進一步對3種地物類型的比輻射率進行計算：

Xbuilding=0.958 9+0.086Pv-0.067 1Pv2

(3)

Xsurface=0.962 5+0.061 4Pv-0.046 1Pv2

(4)

Xwater=0.995

(5)

1.3.2.2黑體在熱紅外波段的輻射亮度。溫度為T的黑體在熱紅外波段的輻射亮度LT的計算式為：

LT=[Lλ-L↑-τ·(1-X)L↓]/τX

(6)

式中，X為地表比輻射率；Lλ為熱紅外波段的輻射定標值；L↑、L↓和τ見表1，具體參數的獲取方法是在NASA官網(http：//atmcorr.gsfc.nasa.gov/)分別輸入了4景影像的成影時間、中心緯度、平均高程、當日平均大氣壓、當日平均氣溫和當日平均濕度。

表1　2000、2005、2009和2014年NASA官網獲取的參數

1.3.2.3地表溫度計算。最終的地表溫度T的計算通過普朗克公式的反函數實現，計算公式為：

T=K2/ln(K1/LT)+1

(7)

式中，K1和K2為傳感器的取值，兩系數在不同傳感器的取值不同，按TM、ETM+和OLI Band 10的順序，K1取值依次為607.76、666.09和774.89 m2·sr·μm，K2的取值依次為1 260.56、1 282.71和1 321.08 K。

1.3.3熱場強度指數計算。由于影像時間差異及地表環境的復雜性，不同時相地表溫度之間的絕對數值的比較意義不大。鑒于城市的熱環境研究重點是城市下墊面溫度強弱的相對空間格局特征，該研究采用熱場強度指數(HFII)[14]，其計算式為：

Hi=(Ti-Tmin)/(Tmax-Tmin)

(8)

式中，Hi為像元i的熱場強度指數;Ti為像元i的地表溫度；Tmin為研究區域的有效最低地表溫度；Tmax為研究區域的有效最高地表溫度。

由于Tmin和Tmax的取值會對結果產生較大影響，為了去除與正常地表溫度偏差較大的值對熱場強度指數計算結果的影響，該研究將Hi研究區內有效地表溫度的值域設置為地表溫度的0.01%～99.99%。Hi的計算結果在上述情況下會超出0～1的范圍(如2014年熱場強度值為-1.329～1.327)，將熱場強度值小于0的區域合并至0值區域，大于1的區域合并至1的區域，使指數值處于0～1，其值越接近于1，說明該像元越有可能處于熱島區域；相反，越接近于0，則越可能處于冷島區域。

進行上述歸一化處理得到的Hi值圖像是一個連續分布的圖像，為了更直觀、清晰地研究城市熱環境信息，往往對連續的地溫信息進行等級化。通常采用等距離或中誤差的劃分方法[15]。經過反復對比探查分析并結合研究目的，該研究采用等距離的等級劃分方法，將熱場強度指數劃分為5個等級：5級(高溫區)，強度指數>0.8；4級(次高溫區)，強度指數為0.6～0.8；3級(常溫區)，強度指數為0.4～0.6；2級(次低溫區)，強度指數為0.2～0.4；1級(低溫區)，強度指數<0.2。其中，將次高溫區和高溫區統稱為熱島區域，次低溫區和低溫區統稱為冷島區域。

2結果與分析

2.1廣佛同城化核心區熱環境分析由圖2可見，整體上看，2014年的平均地表溫度最高，2009年與2005年相似，2000年的平均地表溫度最低。研究區內相對低溫區域在前3個時期都集中在東北、東南、西北以及中部河流區域。相對之下，2000年相對低溫區域分布更廣，2014年佛山的低溫區域范圍明顯縮減。

圖2　同城化核心區地表溫度Fig.2　The surface temperature of urban core cohesion area

2.2基于熱場強度指數的廣佛核心區熱環境效應分析與動態由圖3可知，21世紀開始，廣州市內的地溫高于常溫的次高溫和高溫區域以荔灣、越秀、海珠區的交界為中心，向著東、西、南、北4個方位以“十”字的形態向外延伸，而低溫區相對較少，主要集中在白云山、東北部山區和海珠區東部一帶，但僅僅是形成條帶狀冷島效應區域。這與廣州市當時的工業區多布局于白云、天河和海珠區[16]等相關。佛山區的高溫區則主要位于禪城區以及南海區的中心部位，其中南海區的高溫區相對較分散，這是因為當時的佛山、順德、南海、禪城、高明5區還未合并為大佛山，區域間的合作相對較少，工業布局相對分散。

至2005年，區域內高于常溫的區域明顯擴大，以區域中心點向外延伸，主要體現在白云山以東以西、天河區東部以及海珠區南偏東部等區域。至此，大佛山市的5區已經合并2 a，禪城區和南海區的區間合作日益緊密，高于常溫的區域明顯連片擴大。總的來看，佛山和廣州區域的熱島現象都相對加劇，熱環境顯示的市域界限模糊。在廣州市政府環境恢復工程(青山綠地工程)對市內綠地進行大力恢復的背景下[17]，廣州核心區低溫區斑塊迅速擴大；佛山南海也出現了新的低溫區大斑塊，區域內氣溫環境整體呈現兩極化趨勢。

圖3顯示，在廣佛同城化正式實施的2009年，研究區內常溫區面積有顯著增加。同時佛山區域熱場強度圖顏色變淡，熱島區域明顯減弱。廣州區域內的熱島現象也有所緩解，但海珠區南部、荔灣區南部以及天河區的西北部熱島現象仍然明顯。

在廣佛同城經歷了第1個5 a后，研究區域的熱島中心在2014年有整體向廣佛交界處轉移的趨勢，大部分偏向于南海區的現象，且南海區整體熱島現象加劇現象十分嚴重，研究前3個時期，南海區一直處于低溫區域的西部地區首次演變成高溫區域。相比之下，廣州區域熱島現象整體呈明顯下降的特點，僅存的小塊熱島區域位于白云、海珠和天河東部地區，白云山周邊冷島區域進一步擴散，對周邊的降溫現象明顯。進一步的熱島強度等級信息統計結果見表2。

表2廣佛同城核心區不同熱島強度指數等級區逐年面積占比

Table 2Annual area percentage of thermal field intensity index grade in Guangzhou and Foshan Core Cohesion Area%

熱環境強度等級Thermalfieldintensitygrade年份Year2000200520092014低溫區Lowtemperaturearea1.824.613.735.88次地溫區Sub-lowtemperaturear-ea29.5819.1920.1817.76常溫區Normaltemperaturearea38.1938.0641.8445.37次高溫區Sub-hightemperaturear-ea26.1133.2730.4627.16高溫區Hightemperaturearea4.304.873.783.84

表2進一步顯示，從高溫區域面積百分比來看，廣佛同城核心區熱島現象呈增強—減弱—略增強的波動變化，在2000、2005、2009和2014年高溫區面積百分比依次為4.30%、4.87%、3.78%和3.84%。次高溫區則表現以2005年為拐點，前5 a間，其面積百分比從2000年的26.11%增至2005年的33.27%，之后依次降至30.46%和27.16%。因此，從次高溫和高溫區2個等級來看，廣佛核心區的熱島現象以2005年為拐點，即以2005年為界，熱島效應有減緩的趨勢，在2005、2009和2014年2個等級的面積百分比和分別為38.14%、34.24%和31.00%。

以常溫區面積占比在研究時段內幾乎是持續上升的，如在從遠及近的4個時間內，其面積百分比依次為38.19%、38.06%、41.84%和45.37%。

整個研究時段內，低溫區面積呈增—減—增的波動變化；與之相反，次低溫區域的面積呈減—增—減的波動變化。但是值得注意的是，低溫區和次低溫區2個等級的面積之和依次為31.40%、23.80%、23.91%和23.64%，呈現持續減少的趨勢，這從一個側面可能映證研究區建設用地擴張現象。

綜上所述，21世紀以來，廣佛同城化核心區熱環境格局變化有2個最明顯的特征：一是熱島范圍逐漸縮小，熱島中心從廣州向佛山轉移；二是低溫范圍以及常溫范圍逐漸擴大。這說明廣佛同城化核心區整體的熱島效應在近15 a間有明顯的改善，區域內城市空間結構也發生了較大變化，熱島中心的轉移也佐證了前文所提出的佛山市城市發展落后于廣州市，體現于其經濟發展與環境建設不同步。廣州核心區域內熱島現象的弱化原因可歸結于城區綠地保護和修復的政策作用下生態結構的改善，城市中的熱環境的“低溫谷”范圍擴大對周邊的降溫效應明顯，一定程度上改變了局地地表溫度格局。

2.3基于熱場強度指數的廣佛兩城市熱環境的空間分異為探討廣佛核心區內熱環境的空間分異特征，分別對廣州和佛山市域的熱環境進行對比分析，結果如圖4。從面積百分比的逐年變化曲線來看，低溫區至高溫區的各熱場強度等級結構呈倒“U”，即各市域面積內的常溫區占絕對優勢；其次，是次低溫區和次高溫區；面積占比最小的是低溫區和高溫區。從年際變化來看，常溫區的面積優勢在廣州市域內更突出；佛山則是2009年較突出。從倒“U”曲線的對稱性來看，廣州市的曲線較對稱，佛山市的典線右側向外變闊，顯示了次高溫區面積比相對較高的優勢。

圖4　廣州、佛山熱場強度面積百分比Fig.4　Percentage of thermal field intensity area in Guangzhou and Foshan

為進一步探究廣州和佛山市域范圍內熱強度等級的動態變化，將相鄰2 a同一等級熱場強度面積的百分比相減，再除以起始年份該等級的面積百分比，得到熱場強度等級變化的絕對變幅，結果見圖5。從變幅反映的絕對比率來看，佛山市低溫和高溫區域的變化明顯，表現為2000～2005年時段內，低溫和高溫的絕對變幅分別達-0.93和1.35倍；而2005～2009年時段內，低溫區域的又表現為3.36倍的正向絕對變幅。廣州市變幅較大的以低溫等級為主，主要在2000～2005和2009～2014年這2個時段內，絕對變幅分別達1.50和0.96倍。其余時段以及其余熱場等級內的變幅較小。

圖5　熱場強度的變幅Fig.5　Variation of heat field intensity

綜上，地理上毗鄰的廣州和佛山兩城市地表溫度并不呈現相似的變幅，地表溫度在不同區域以及不同時段內都呈現不同的變化特征。

3結論與討論

通過Landsat TM/ETM+/OLI衛星影像數據對廣佛同城化核心區熱環境進行了動態研究。結果表明：

(1)自21世紀以來，廣佛同城化核心區熱環境格局變化明顯，主要表現為熱島范圍逐漸縮小，熱島中心從廣州向佛山轉移，低溫和常溫區域逐漸擴大。這表明了區域內熱島效應有所改善，但熱島中心的轉移也佐證了廣佛兩地發展不平衡，佛山的經濟發展仍處于與環境建設不同步的階段。

(2)區域內的熱場強度變化受到政策作用明顯，如《廣佛同城發展規劃》實施的前后階段(2005～2014年)，位于兩市邊界的區域受到政策利好作用發展速度相應提升，熱島中心有明顯的向廣佛邊界遷移的跡象；廣州市自2003年起實施的“青山綠地”工程對城區內生態結構的改善，城市熱環境中的“低溫谷”范圍擴大緩解了一定范圍內的地溫，使得廣州市域內的熱島效應有所緩解。

(3)廣州和佛山的熱環境存在空間差異，雖然廣州和佛

山地理上毗鄰，但佛山的次高溫區面積顯然比廣州的具有更高優勢，從地溫的動態變化來看，廣州和佛山地表溫度在近15 a內的變幅并不相似，兩地不同的熱場強度等級在不同時段內呈現著不同的變化特征。

受到研究區多云多雨的氣候條件影響，該研究采用了Landsat衛星不同傳感器不同時間的影像數據，可能會對研究區地表溫度反演真實性產生影響。僅使用亮溫反演地表數據也存在局限性，進一步的研究應當結合近地面實測數據。

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Dynamic Change and Thermal Environment Effect of Guangzhou and Foshan Core Cohesion Area

ZHONG Pei-ming

(School of Geographical Sciences, Guangzhou University, Guangzhou, Guangdong 510006)

Abstract[Objective] To discuss the dynamic change and thermal environment effect Guangzhou and Foshan Core Cohesion Area under government urban integration. [Method] Under the background of Guangzhou and Foshan urban cohesion, the land surface temperature in Guangzhou and Foshan urban core cohesion area was retrieved by the method of radioactive transfer equation, based on Landsat TM/ETM+/OLI remote sensing image acquired in 2000, 2005, 2009 and 2014. We studied the dynamic changes of LST by standardizing the LST with heat field intensity index. [Result] Heat island range obviously reduced, low temperature and normal temperature range increased in urban core cohesion area since the 21st century, while the heat island center moved from Guangzhou to Foshan. Land surface temperature was markedly different in Guangzhou and Foshan. Both the dominant situation of second-high temperature in Foshan and the expansion of “low temperature valley” in Guangzhou suggested that Guangzhou and Foshan were at different stages of urban development. [Conclusion] This research provides references for the strategy making of integrated development of Guangzhou and Foshan Core Cohesion Area.

Key wordsThermal environment effect; Spatial-temporal variation; Land surface temperature retrieval; Heat field intensity index; Guangzhou and Foshan core cohesion area

基金項目廣東省廣州市對外科技合作專項(2012J5100044)。

作者簡介鐘培鳴(1990- )，男，廣東廣州人，碩士研究生，研究方向：城市生態。

收稿日期2016-04-03

中圖分類號TU 984

文獻標識碼A

文章編號0517-6611(2016)12-010-05