綠地格局與溫度的關系
——以太原市為例

王斐，劉艷紅，馮代麗

（1山西農業大學林學院，山西太谷030801；2山西農業大學城鄉建設學院，山西太谷030801）

綠地格局與溫度的關系
——以太原市為例

王斐1，劉艷紅2，馮代麗1

（1山西農業大學林學院，山西太谷030801；2山西農業大學城鄉建設學院，山西太谷030801）

研究旨在按照既定的尺度研究綠地格局與溫度之間的關系。綠地格局利用綠地格局指數來做表征，從斑塊規模、邊界特征、空間特征3方面來選取指數，溫度利用遙感影像反演得到。結果表明：斑塊數量超過400時，平均斑塊面積和斑塊面積的離散度在一定區域變化時，溫度才會下降。平均斑塊的邊界復雜度保持在一定區域變化時，溫度才會下降。空間位置的結果也表明當平均鄰近指數和平均鄰近距離保持在一定區域變化時，溫度才會下降。研究結果對建設城市綠地有一定的實踐指導意義。

格局指數；地表溫度反演；遙感影像；綠地信息提取

0 引言

由前人研究可知，綠地類型、綠地格局與溫度有著密切的關系。國內外研究者做了大量研究，許多學者分別從城市、區域、公園等不同尺度研究了綠地與溫度之間的關系。在城市區域尺度上，學者們一般從綠地覆蓋率、格局指數方面研究它與溫度之間的關系[1-4]。在小尺度上利用模擬軟件來研究[5-7]。溫度一般用實測法和遙感影像反演兩種方式獲得。實測法準確度高，反演法能迅速獲取大范圍的溫度。國內外研究者的成果還未達成一致，綠地覆蓋率、綠地格局指數與溫度之間的閾值還不一致[8-10]。造成這種分歧的原因很多，比如地區氣候、城市化的程度、時間和空間尺度以及影像分辨率粒度[11]。對太原市的綠地與溫度之間的關系進行研究有一定的必要性。綠地格局表示綠地在空間上的位置。許多研究表明當綠地覆蓋率達到一定值后，綠地的分布格局對地表溫度有影響[9]。研究者們利用破碎化指數、斑塊密度等景觀格局指數探究綠地格局與溫度之間的關系。有的研究結果顯示集中布置大面積綠地降溫效果好[5-7]。有的研究結果表明分散布置小面積的綠地降溫效果好[12-16]。筆者選用太原市城市化率一致的城市區域中的綠地信息作為研究對象，利用遙感影像反演溫度，然后選用5000 m×5000 m的方形區域內的綠地來研究綠地格局與溫度之間的關系。為了避免分辨率對溫度的影像，選用660的分辨率[11]。研究結果對城市綠地建設具有指導意義。

1 試驗數據

太原市是山西的省會城市，全市共有6個區，面積約7000 km2。試驗選用2014年太原市的TM8影像、太原市矢量地圖。

2 綠地信息提取

利用遙感影像提取城市綠地信息的方法簡單、快速。在ENVI軟件中經過幾何校正、輻射校正影像后，提取城市用地的波段特征，利用決策樹法提取城市綠地信息。將城市綠地信息導入GIS中，用5000 m× 5000 m的方形樣框剪切綠地信息。在這里不詳細介紹，在另外的文章中有詳細的提取過程。提取結果如圖1。

3 綠地格局

綠地格局包括組成和配置。大多研究者利用fragstats軟件來計算格局指數[17-20]。筆者利用patch analysis for ArcGIS來分析格局指數。文中從3個方面來選取格局指數，第一個層次為綠色空間斑塊數量規模的指標，如斑塊個數(nump)、平均斑塊面積(mps)、斑塊面積標準差(pssd)，第二個層次為綠地空間斑塊形狀特征的指標，如平均斑塊形狀指數(msi)、面積加權平均斑塊形狀指數(awmsi)，第三個層次為綠地空間斑塊空間分布的指標，如平均鄰近指數(mpi)、平均鄰近距離(mnnd)[21]。分析結果如表1。

圖1 太原市綠地信息以及樣地區

4 地表溫度的反演

利用遙感影像對地表溫度反演的技術已經成熟，在ENVI軟件中首先計算影像的亮度溫度，然后將亮度溫度反演為地表溫度。反演結果如圖2。

利用ENVI軟件統計研究區內的溫度。將各個樣區內的綠地轉化為矢量文件，在ENVI軟件中切割溫度圖，得到一到五樣區內的平均溫度分別為29.807466、32.286279、32.0655、31.885907、32.24835℃。

5 格局指數與地表溫度之間的關系

5.1 數量規模

5.1.1 斑塊個數與溫度在SPASS中分析斑塊個數與溫度之間的相關性。Person相關系數為0.78，表明兩者之間有顯著的相關性性。對其進行曲線模擬，結果表明二次方程的模擬性最好，R2為0.929，曲線圖如圖3所示。

從圖3中得知，當斑塊數量從200逐漸增多時地表溫度也在逐漸升高，到達一個極值時，地表溫度達到最大值，當斑塊數量繼續增加時，地表溫度開始下降。

表1 綠地空間格局指數

5.1.2 平均斑塊的面積與溫度平均斑塊面積與地表溫度之間的相關系數為-0.490，表明兩者之間有微弱的相關性。擬合結果表明三次方程的吻合度大，R2為0.968。如圖4所示。

從圖4中可得知當斑塊平均面積保持在一定區間之內，地表溫度會有變化。當斑塊平均面積增大到0.5 hm2左右時，地表溫度升到極點。當斑塊面積在0.5 hm2左右到1.5 hm2左右變化時，地表溫度反而逐漸下降。當超過底部極值時，地表溫度又逐漸升高。

圖2 溫度反演圖

圖3 斑塊個數與溫度的擬合圖

圖4 平均斑塊面積與溫度的擬合圖

5.1.3 斑塊面積標準差斑塊面積標準差與溫度的相關性系數為-0.142，顯著性檢驗為0.819，表明兩者有微弱相關性。對其關系擬合，表明三次方程的擬合效果好，R2為0.969，結果如圖5。

圖5 斑塊面積標準差與溫度的擬合圖

從圖中可得斑塊面積標準差也有兩個極值，在遞減區間范圍內，地表溫度隨著標準差的增大而逐漸下降，在遞增區間范圍內，地表溫度會隨著標準差的增大而增大。

5.2 形狀特征

5.2.1 平均斑塊形狀指數與溫度平均斑塊形狀指數與溫度的相關性系數為-0.610，表明兩者之間有顯著的相關性。擬合結果顯示三次方程效果好，R2為0.409，結果如圖6。

從圖中可知平均斑塊指數與地表溫度之間存在一個拐點，當平均斑塊指數超過這個拐點時，溫度隨著平均斑塊指數的增大逐漸減小。說明平均斑塊形狀指數在一定范圍內才能降低地表溫度。

5.2.2 面積加權平均斑塊形狀指數與溫度兩者的相關系數為-0.067，顯著性系數為0.915，所以相關性微弱。對其擬合的結果如下圖7，其中三次方程的擬合效果最好，R2為0.606。

從圖7中可知面積加權平均斑塊指數有遞增區間和遞減區間。說明不是斑塊越復雜，溫度越低。

圖6 平均斑塊形狀指數與溫度的擬合圖

圖7 面積加權平均斑塊形狀指數與溫度的擬合圖

5.3 空間分布

5.3.1 平均鄰近指數與溫度兩者之間的相關系數為-0.625，有顯著的相關性，擬合效果如圖8，三次方效果最好，R2為0.572。

從圖8中可知，平均鄰近指數和地表溫度的關系存在一個極值，有遞增區間和遞減區間。所以也不是平均鄰近指數越大越好。

5.3.2 平均鄰近距離與溫度兩者相關性系數為-0.701，相關性很強。對其擬合結果顯示三次效果最好，R2為0.801，結果如圖9。

圖8 平均鄰近指數與溫度的擬合圖

圖9 平均鄰近距離與溫度的擬合

從圖9中可以看出平均鄰近距離和地表溫度關系之間也存在一個極值。平均鄰近距離也不是越近越好。

6 結果與分析

筆者從數量規模、形狀指數、空間位置研究了與地表溫度之間的關系。其中，數量規模由斑塊數量、平均斑塊面積、斑塊面積標準差來表示。結果表明當斑塊數量在400時，地表溫度最高。斑塊數量超過400時，地表溫度開始下降。平均斑塊面積從0.5 hm2增大到1.5 hm2時，地表溫度逐漸下降。平均斑塊面積超過1.5 hm2左右時，地表溫度開始上升。斑塊面積標準差從5到10左右時，地表溫度逐漸下降。這說明在本文研究的這個尺度上，斑塊數量超過400、平均斑塊面積在0.5 hm2到1.5 hm2左右、斑塊面積的離散程度在5到10之間時，地表溫度才有下降的趨勢。其余的區間之內，地表溫度都是隨著斑塊數量、平均斑塊的面積、斑塊面積標準差的增大而增大。這表明當斑塊數量超過一定值、斑塊的面積達到一定值并且斑塊面積的離散度在一定區間變化時，地表溫度才下降。研究結果與前人的集中布置綠地和散置綠地辦法有一定的聯系和區別，表明不是單獨布置集中綠地和散置綠地才可以降低地表溫度的。

前人的研究表明復雜的邊界可以降低溫度[22-23]。筆者研究表明，平均形狀指數和面積加權斑塊形狀指數在一定區間內變化時，地表溫度會降低。

從空間分布來分析，研究結果顯示，當平均鄰近指數和平均鄰近距離超過極值時，溫度才會下降。當在這個值以下時，溫度不但不會下降，反而會上升。

產生以上結果的因素有多種，比如說當斑塊數量、邊界復雜度、斑塊空間分布沒有達到一定的值時，可能還促進了斑塊間的熱量傳遞，有可能還阻擋了風的產生。隨著城市綠地的不斷建設，可以明顯感覺到越來越熱，這可能是由于全球氣候的變暖，但也不能排除以上結論。

7 研究不足

文中數據的提取由于影像的分辨率和人為因素可能還存在一些誤差。另外，由于尺度的限制，選取的樣本數量還不夠多，這也可能產生一些誤差。

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Relationship Between Green Space Pattern and Temperature:A Case Study of Taiyuan

Wang Fei1,Liu Yanhong2,Feng Daili1
(1College of Forestry,Shanxi Agricultural University,Taigu 030801,Shanxi,China；2Institute of Urban and Rural Construction,Shanxi Agricultural University,Taigu 030801,Shanxi,China)

The study aims to study the relationship between green space pattern and temperature according to the established scale.The pattern of green space was calculated by green space pattern index,the index was determined by patch size,boundary characteristics and spatial characteristics,and inversion temperature was obtained by remote sensing images.The results showed that when the patch number was above 400 and the dispersion of average patch area and patch area changed within a certain range,the temperature could drop. When the average patch boundary complexity was kept within a certain range,the temperature could drop.The results of spatial location also showed that when the average index and the average distance changed within a certain range,the temperature could drop.The results have guiding significances for the construction of urban green space.

Pattern Index；Land Surface Temperature Inversion；Remote Sensing Image；Green Space Information Extraction

TU985.11

A論文編號：cjas16070009

太原市園林局委托項目“太原濕地水環境調控研究”(k481511012)。

王斐，男，1989年生，山西忻州人，碩士，研究方向為城市綠地與熱島效應。通信地址：030801山西省太谷縣山西農業大學，E-mail：wf615x@163.com。

劉艷紅，女，1978年生，山西臨汾人，副教授，碩士生導師，研究方向為城市景觀生態規劃、風景園林規劃設計。通信地址：030801山西農業大學城鄉建設學院，E-mail：Lyhwqs@163.com。

2016-07-16，

2016-09-18。