成都市小區景觀格局的熱環境影響研究

江瀏光艷 辜寄蓉 潘泓君

摘要：以2014年8月13日的GF-1遙感影像為主要數據源，獲取了成都市典型城市小區的土地覆被數據以及相應的地表溫度，從密度、形狀、蔓延度和連接度分別提出類別水平的景觀指數，分析了類別水平上城市小區景觀格局與熱環境的定量關系。結果表明，植被的斑塊面積以及作為優勢類型斑塊占小區景觀的面積百分比越大、植被斑塊形狀越復雜、邊界連續性越好、分布越集中、連通性越高、破碎度越低時，有利于緩解城市小區熱效應;水體斑塊的形狀越復雜，對小區的降溫效果越明顯;房屋建筑斑塊破碎、形狀復雜且分布密集，會使小區溫度升高;相反，硬質地表斑塊被分割得越小且分布分散，會使小區溫度降低。因此，城市小區的設計中，應注意當小區由植被、房屋建筑與硬質地表3種土地覆被類型形成小區景觀時，植被與房屋建筑斑塊密集度增大，房屋建筑與硬質地表的斑塊形狀復雜度與房屋建筑斑塊分布分散性增大，硬質地表景觀百分比增加，小區熱效應增強;植被與硬質地表斑塊被分割程度增加，小區熱環境效應減弱。

關鍵詞：景觀格局;城市熱環境;遙感;城市小區;成都市

中圖分類號：TU986? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）23-0079-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.23.019? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Study on the effects of the landscape pattern on the thermal environment

in urban communities in Chengdu city

JIANG LIU Guang-yan，GU Ji-rong，PAN Hong-jun

（The Faculty Geography Resource Science of Sichuan Normal University，Chengdu 610101，China）

Abstract： Taking the GF-1 remote sensing image of August 13， 2014 as the main data source， the land cover data and the corresponding surface temperature of the typical urban district in Chengdu are obtained. The landscape index of the category level is put forward from the density， shape， spread and connectivity， respectively， and the quantitative relationship between the landscape pattern of the urban district and the thermal environment at the category level is analyzed. The results showed that the larger the patch area of vegetation and the percentage of patch in plot landscape， the more complex the shape of vegetation patch， the better the boundary continuity， the higher the concentration of distribution， the higher the connectivity and the lower the degree of fragmentation， which was beneficial to alleviate the thermal effect of urban district. The more complex the shape of water plaque， the more obvious the cooling effect of the community. The building plaque is broken， the shape is complex and the distribution is dense， which will cause the temperature of the community to rise. On the contrary， the smaller the hard surface plaque is divided and the distribution is dispersed， causing the temperature of the cell to decrease. Therefore， in the design of the urban community， it should be noted that when the urban residential quarters is formed by the vegetation， the building and the hard surface，the three types of land covered to form the cell landscape， the density of vegetation and building plaque is increased， the shape complexity of the plaque in the building and the hard surface and the distribution of the building patches are increased， the percentage of the hard surface landscape is increased， the thermal effect of the urban residential quarters is enhanced， the degree of the division of the vegetation and the hard surface patch is increased， and the thermal environmental effect of the urban residential quarters is reduced.

Key words： landscape pattern; urban thermal environment; remote sensing; urban communities; Chengdu city

城市是一個各種社會-生態現象相互作用的復雜系統[1]，在景觀層面上，城市的發展促進了農地、森林等自然土地覆被類型向人工表面轉變，如果對自然景觀過快、缺乏合理規劃的改造，會引發一系列的城市生態環境問題。其中，導致城市熱環境異常高的熱島效應備受關注。城市熱環境是指熱力場在城市空間環境中的表現狀態，它受到地表的物理性質及人類社會經濟活動的綜合影響[2]。景觀格局包含景觀組成和景觀配置。土地覆被類型的反照率、發射率、熱容量、熱導率等物理性質，城市建筑和街道在平面和立體方向的空間配置與結構，這些都是影響城市熱環境的重要因素。

目前，大量研究集中在對城市景觀格局變化與熱環境定量關系的探討。城市化進程使建筑密度增大及工業生產集中，表現出不透水面增加，綠地和水體景觀減少，景觀破碎化、多樣化和離散化等特征，這直接導致城市景觀格局發生變化[3-5]。城市人口集聚和景觀格局的變化是城市熱島效應最直接的原因，城市熱島將會影響城市生態系統功能和人居環境健康[5-7]。

從景觀類型與地表溫度的相關性角度，Tran等[8]對2001—2003年亞洲18個大城市的地表溫度數據的研究，證明植被蓋度與熱島效應存在相關關系;城市綠地的歸一化植被指數與地表溫度存在明顯的負相關關系[9，10]。從景觀比例與地表溫度的相關性角度分析，城市綠地與水體具有“恒溫效應”和“綠洲效應”，能對城市小氣候進行調節，城市綠地覆蓋率、水體比例與降溫效果呈正相關，而不透水面比例的增加對城市熱島效應呈正向影響[11-13]。但綠地和水體對地表溫度的調節作用存在一個閾值，只有當各景觀所占比例在該閾值范圍內才能發揮最大的調節作用[14，15]。陳康林等[16]基于廣州市2014年10月landsat8遙感影像，分析綠色空間結構與熱環境空間分布的關系，結果表明，只有當區域面積比重大于60%的綠色空間才能起到明顯減緩升溫的作用。從景觀空間配置的狀態與地表溫度的關系角度分析，地表水體空間分布的離散會造成低溫區分布的離散和高溫區分布的集中，但植被覆蓋區分布的離散型與溫度分布的離散型不存在恒定的正相關或負相關關系[17];景觀混合度與分裂度對地表溫度有恒定的負向影響，區塊的連通性與地表溫度呈負相關關系[18];城市景觀的空間位置及其鄰接關系也會對城市熱環境產生顯著影響[5，19，20]。從景觀比例與地表溫度關系的穩定性角度，研究得出了土地覆蓋比例與地表溫度相關性存在空間非穩定性[21]。除此之外，綠地景觀斑塊的形狀與大小對城市熱島的強弱產生影響[22-25]。

景觀格局與熱環境關系是存在尺度依賴的。Estoque等[26]分析了不同尺度下不透水面與綠色空間密度對城市平均地表溫度的影響，結果表明不透水面、綠色空間與城市平均溫度的關聯程度存在尺度依賴，不透水面在較大尺度上對平均溫度的空間分異產生強烈影響，而綠色空間相反。也有學者通過分析得到最佳的分析窗口，進而分析這一尺度下景觀格局指數與熱環境的關系[27]。目前，較少研究在城市中的居民小區尺度下，分析兩者的關系。本研究以遙感影像為主要數據源，獲取了成都市典型城市小區的土地覆被數據以及相應的地表溫度，從面積/周長/密度、形狀、蔓延度/分散度和連接度分別提出類別水平的景觀指數，分析了類別水平上城市小區景觀格局與熱環境的定量關系，以期為這方面研究提供參考。

1? 研究內容

基于2014年8月13日高分一號遙感影像，綜合運用RS與GIS技術，選取42個分布于各區縣的樣區。基于高分一號遙感影像解譯獲得樣區2 m分辨率的土地覆被分類結果。在類別水平上，分析景觀格局相關性特征、景觀格局與小區熱環境的相關性和回歸關系。研究技術路線如圖1所示。

2? 數據處理

選取了成都市GF-1號的PMS1/2號相機的數據。采用NND方法對2014年8月13日的16 m多光譜影像數據與2 m的全色影像進行融合，得到2 m空間分辨率的多光譜影像，為土地覆被分類做準備。

從MODIS網站（https：//ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/order/1）獲得1 000 m分辨率的產品數據。研究區大部分區域的地勢平坦，因此下墊面差異對大氣中水氣含量的影響相對較小，MODIS的大氣水氣產品能滿足本研究的需要。基于單通道算法的成都市中心城區地表溫度進行反演。

2.1? 典型小區選取

采用抽樣的方式選取小區樣本開展統計分析研究。主要遵循以下幾方面的原則：①以小區四周的道路為邊界，盡量保證小區內景觀的完整性;②由于溫江區的建成區受云影響嚴重而未選取樣本，此外研究區的每個行政區內必須保證至少有一個樣區存在，且距天府廣場的距離不同，使樣區具有代表性;③高分融合影像在樣區內的解譯質量好，以保證結果的準確性;④樣區的土地覆被類型必須包含林地、人工表面、濕地;⑤樣區均溫具有一定梯度。基于以上的原則，選取了城市中心城區內，保利公園198、保利康橋、北湖印象、比華利、東山國際、清泉花園、華僑城等42個居住小區為典型樣本。

將土地利用分類重新歸類，人工表面細分為房屋建筑、硬質地表，林地大多為喬、灌木與草地混合，統稱為植被，樣區內的濕地只有河流和人工湖泊，統稱為水體。成都市的42個城市小區土地覆被分類結果如圖2所示。由于溫江區受云影響嚴重，因此，42個城市小區主要分布在錦江區、成華區、金牛區、青羊區、武侯區、新都區、龍泉驛區、雙流區、郫都區、青白江區10個行政區內，城市小區個數在一、二圈層內的差別不大，一圈層內有19個，二圈層內有23個。其中，錦江區內有1個小區，成華區內有6個小區，金牛區內有5個小區，青羊區內有1個小區，武侯區內有6個小區，新都區內有7個小區，龍泉驛區內有11個小區，雙流區內有2個小區，郫都區內有1個小區，青白江區內有2個小區。

2.2? 城市小區的土地覆被狀況

城市典型小區的總面積在5.25～26.40 hm2，符合景觀格局與熱環境關系的較佳分析尺度。其中，面積大小在0～10 hm2的有16個小區，10～20 hm2的有25個小區，大于20 hm2的有1個小區。從表1可以看出，小區的植被面積百分比范圍為9.9%～81.0%，房屋建筑的面積百分比范圍是12.0%～60.0%，硬質地表的面積百分比范圍是1.5%～45.0%，水體的面積百分比在0～21.0%。其中，植被面積百分比大于50%的城市典型小區有20個;房屋建筑面積百分比大于50%的小區只有2個;硬質地表面積百分比小于30%的小區有37個;水體面積百分比較少，有18個小區沒有水體，在剩余的24個小區中，有19個小區的水體面積百分比小于10.0%。綜上可知，絕大多數的城市典型小區植被覆蓋面積比重相對較大。

3? 城市小區內部景觀格局與熱環境的定量關系

城市小區的景觀規劃關系到城市內部小氣候的質量，在一定程度上影響城市生態環境的質量[28]。

3.1? 城市小區景觀格局特征

運用Fragstats 4.2軟件計算城市小區各景觀斑塊類型的景觀指數，選取的21個指數中，斑塊類型的FRAC_AM指數、CLUMPY指數、NLSI指數，水體和房屋的MESH指數、DIVISION指數，硬質地表的DIVISION指數（表2）在各小區內差異顯著，能較好地反映小區景觀內各類型斑塊的大小、比例、形狀和空間配置特征。

植被：植被斑塊類型的密度指數、形狀指數在各城市小區內呈較明顯的差異;連接度指數在各小區內的差異不大，絕大多數小區的植被斑塊結合指數均在99左右，即連接性較好。小區內植被斑塊表現出PLAND、AREA_AM、LPI越大，NP越少，SPLIT越低，總體形狀越復雜的特征。

水體：小區內的CA、NP、SHAPE_AM值小，COHESION值大，表明典型小區的水體面積小，數量少，形狀簡單，連接性好。

房屋建筑：房屋的平均斑塊面積相對植被斑塊小，IJI指數在各小區內的差異明顯，NP少的小區，房屋建筑相對分散。

硬質地表：硬質地表的平均斑塊面積相對房屋建筑普遍較小。小區內硬質地表斑塊表現出硬質地表景觀百分比、平均斑塊面積與最大斑塊指數越大，斑塊連接性越好，但形狀越復雜的特征。

3.2? 城市小區的熱環境特征

城市典型小區的溫度分布在23.53～34.63 ℃。研究區內的人工表面均溫為30.10 ℃，林地的均溫為23.60 ℃，濕地的均溫為22.00 ℃。從表3可知，典型小區內溫度大于研究區內人工表面均溫的小區有8個，大于研究區內林地均溫的小區有41個，所有小區的溫度均大于研究區內濕地的均溫，這表明小區內多種景觀的組合對小區溫度產生影響。小區的溫度與距天府廣場的距離沒有明顯的相關特征，二圈層內的城市小區（序號20～42）地表均溫中，有的明顯低于一圈層內的城市小區，如41號，也有高于一圈層內的城市小區，如35號，這說明了小區大小、景觀類型及景觀配置都可能影響小區地表均溫。

3.3? 典型小區景觀格局指數與熱環境的相關分析

采用皮爾森（Pearson）相關系數分析法探討類別水平的景觀指數單指標與熱環境之間的相關性。根據表2中所選取的景觀格局指數，統計分析各小區內景觀格局指數與溫度的相關性。

3.3.1? 植被? 由表4可知，密度指數（CA、PLAND、NP、PD、LPI、AREA_AM）、形狀指數（SHAPE_AM、FRAC_AM），蔓延度指數（MESH、PLADJ、AI），連接度指數（COHESION），這些指數均與地表溫度呈極顯著或顯著的相關關系。

從景觀中的植被組分看，植被斑塊的總面積越大，作為優勢類型斑塊占小區景觀的面積百分比越大，其溫度越低，體現了植被對熱環境熱效應的緩解作用;從景觀中的植被形狀與配置看，植被斑塊形狀越復雜，邊界連續性好，植被斑塊分布集中、連通性好、破碎度低、成片分布等特征對小區有降溫作用。相反，NP、PD、DIVISION、SPLIT、IJI這些指數均與溫度呈極顯著或顯著的正相關關系。從景觀中的植被配置看，植被斑塊越破碎、空間分布越分散，小區的溫度越高。

3.3.2? 水體? 表征景觀組分的景觀格局指數與溫度的相關性較弱。由表5可知，形狀指數（FRAC_AM）、蔓延度指數（AI、CLUMPY、NLSI）與小區熱環境存在極顯著相關性。其中，FRAC_AM、NLSI與溫度呈負相關，其余指數呈正相關。從水體形狀與配置來看，水體斑塊形狀越復雜，水體斑塊在空間表現越集聚，溫度越高。

水體斑塊集聚導致小區溫度升高的現象，與常理不符，這是因為所選樣區中，河流占水體的絕大多數，河流都是流經城區，受生產生活廢水、人為熱以及交通運輸的影響嚴重。這說明在不同地區，水體受到人類活動影響的程度不同，對地表溫度的影響也不同。因此，在研究城市景觀熱環境時，應充分考慮水體的不同。

3.3.3? 房屋建筑? 由表6可知，房屋斑塊聚類指數（CLUMPY）與小區溫度呈極顯著負相關，而景觀中的房屋建筑斑塊的配置指數（ED、NP、PD、IJI、NLSI）均與小區溫度呈極顯著或顯著正相關。這表明了房屋建筑斑塊在空間上越密集，其周圍存在較多其他斑塊類型、斑塊越破碎、形狀越復雜，會導致小區溫度的上升，而房屋建筑斑塊周圍的斑塊類型少，集中程度越高，連續性越強，會相對緩解小區的熱效應，這可能是因為建筑物空間上的緊湊、連續分布會減小太陽光照射面積，從而使建筑物表面溫度不會過高。

3.3.4? 硬質地表? 由表7可知，除了分離度指數（DIVISION）與小區溫度呈顯著負相關外，其余景觀指數均與溫度呈極顯著或顯著正相關。密度指數（PLAND、CA、AREA_AM、TE、LPI、ED）與熱環境呈極顯著正相關，表明硬質地表斑塊的面積越大，作為優勢斑塊類型在景觀中所占面積比重越大，斑塊邊緣越復雜，小區的溫度越高。

形狀指數（LSI、SHAPE_AM）與溫度呈正相關，表明硬質地表斑塊的形狀越不規則，小區溫度越高;蔓延度指數（IJI）、連接度指數（COHESION）與溫度呈正相關，表明硬質地表斑塊的周圍其他斑塊類型多，但其斑塊連通性好時，會引起小區溫度的升高;蔓延度指數中MESH與溫度呈正相關，DIVISION與溫度呈負相關，表明硬質地表斑塊連通性越好，其成為優勢景觀的面積比重越大，小區溫度越高，斑塊越小且分布越分散，小區溫度越低。因此，道路、街道以及植被廊道的穿過有助于溫度的降低。

4? 小結

通過計算小區內斑塊類型水平上的景觀指數，分析景觀格局之間的相關性、景觀格局與熱環境之間的定量關系。

1）當植被的斑塊面積以及作為優勢類型斑塊占小區景觀的面積占比越大，植被斑塊形狀越復雜，邊界連續性越好，分布越集中、連通性越高、破碎度越低時，小區溫度相對低，有利于緩解城市小區熱效應;相反，植被斑塊越破碎、空間分布越分散，小區溫度相對高，加劇城市小區熱效應。

2）水體斑塊的形狀越復雜，對小區的降溫效果越明顯。水體對熱環境的影響應充分考慮水體的差異，環繞小區的河流面積比重相對大，因此，水體斑塊空間表現越集聚，對小區的增溫效果越明顯。

3）房屋建筑斑塊越密集，斑塊越破碎、形狀越復雜，小區的溫度越高，房屋建筑斑塊的分布越集聚，會引起溫度相對偏低。

4）當硬質地表斑塊的面積及作為優勢斑塊類型在景觀中所占面積比重大，斑塊邊緣越復雜，硬質地表斑塊的周圍存在較多其他斑塊類型，但硬質地表斑塊連通性好時，小區溫度高;當硬質地表斑塊被分割得越小且分布越分散，小區溫度低。

合理的城市景觀空間格局不僅決定了城市的社會經濟發展潛能，也對城市的生態熱環境產生重大影響。充分研究城市土地覆被的空間格局與熱環境之間的關系，是實現城市景觀合理規劃和布局的必要條件，也是實現城市又快又好發展的關鍵因素。目前，景觀格局理論研究的不斷進步，GIS、RS等技術手段的日益成熟，將為科學合理地制定與調整城市規劃及發展的策略，改善城市熱環境奠定理論基礎和提供關鍵的技術保障。研究成都市熱環境特征及其與景觀格局的關系，有利于對成都市的科學規劃與生態修復提供輔助決策，對改善城市的熱環境，提高居民宜居環境具有重大意義。

參考文獻：

[1] HAMSTEAD Z A，KREMER P，LARONDELLE N，et al. Classification of the heterogeneous structure of urban landscapes （STURLA） as an indicator of landscape function applied to surface temperature in New York city[J].Ecological indicators，2016，70：574-585.

[2] 岳文澤，徐建華，徐麗華.基于遙感影像的城市土地利用生態環境效應研究——以城市熱環境和植被指數為例[J].生態學報，2006，26（5）：1450-1460.

[3] KADISH J，NETUSIL N R. Valuing vegetation in an urban watershed[J].Landscape and urban planning，2009，104（1）：59-65.

[4] LIU Z，WANG Y，JIAN P，et al. Using ISA to analyze the spatial pattern of urban land cover change：A case study in Shenzhen[J].Acta geographica sinica，2011，66（7）：961-971.

[5] SUN R，CHEN L. How can urban water bodies be designed for climate adaptation？[J].Landscape and urban planning，2012， 105（1-2）：27-33.

[6] JUSUF S K，WONG N H，HAGEN E，et al. The influence of land use on the urban heat island in Singapore[J].Habitat international，2007，31（2）：232-242.

[7] LI J J，WANG X R，WANG X J，et al. Remote sensing evaluation of urban heat island and its spatial pattern of the Shanghai metropolitan area，China[J].Ecological complexity，2009，6（4）：413-420.

[8] TRAN H，UCHIHAMA D，OCHI S，et al. Assessment with satellite data of the urban heat island effects in Asian mega cities[J].International journal of applied earth observation & geoinformation，2006，8（1）：34-48.

[9] ONISHI A，CAO X，ITO T，et al. Evaluating the potential for urban heat-island mitigation by greening parking lots[J].Urban forestry & urban greening，2010，9（4）：323-332.

[10] PAPANGELIS G，TOMBROU M，DANDOU A，et al. An urban “green planning” approach utilizing the Weather Research and Forecasting（WRF） modeling system.A case study of Athens， Greece[J].Landscape and urban planning，2012，105（1-2）：174-183.

[11] IMHOFF M L，ZHANG P，WOLFE R E，et al. Remote sensing of the urban heat island effect across biomes in the continental USA[J].Remote sensing of environment，2010，114（3）：504-513.

[12] XIAO R B，OUYANG Z Y，ZHENG H，et al. Spatial pattern of impervious surfaces and their impacts on land surface temperature in Beijing，China[J].Journal of environmental sciences，2007，19（2）：250-256.

[13] 王美雅，徐涵秋，付? 偉，等.城市地表水體時空演變及其對熱環境的影響[J].地理科學，2016，36（7）：1099-1105.

[14] SUN R，CHEN A，CHEN L，et al. Cooling effects of wetlands in an urban region：The case of Beijing[J].Ecological Indicators，2012，20（9）：57-64.

[15] ZHU C，SHUHUA L I，PENG J I，et al. Effects of the different width of urban green belts on the temperature and humidity[J].Acta Ecologica Sinica，2011，31（2）：383-394.

[16] 陳康林，龔建周，陳曉越，等.廣州城市綠色空間與地表溫度的格局關系研究[J].生態環境學報，2016，25（5）：842-849.

[17] 段金龍，張學雷.區域地表水體、歸一化植被指數與熱環境多樣性格局的關聯分析[J].應用生態學報，2012，23（10）：2812-2820.

[18] 尹昌應，石憶邵，王賀封，等.城市地表形態對熱環境的影響

——以上海市為例[J].長江流域資源與環境，2015，24（1）：97-105.

[19] CHEN Y，YU S. Impacts of urban landscape patterns on urban thermal variations in Guangzhou，China[J].International journal of applied earth observation and geoinformation，2017， 54：65-71.

[20] 陳愛蓮，孫然好，陳利頂.綠地格局對城市地表熱環境的調節功能[J].生態學報，2013，33（8）：2372-2380.

[21] 王? 佳，錢雨果，韓立建，等.基于GWR模型的土地覆蓋與地表溫度的關系——以京津唐城市群為例[J].應用生態學報，2016，27（7）：2128-2136.

[22] CHANG C R，LI M H，CHANG S D. A preliminary study on the local cool-island intensity of Taipei city parks[J].Landscape and urban planning，2007，80（4）：386-395.

[23] XIN C，ONISHI A，JIN C，et al. Quantifying the cool island intensity of urban parks using ASTER and IKONOS data[J].Landscape and urban planning，2010，96（4）：224-231.

[24] 陳? 輝，古? 琳，黎燕瓊，等.成都市城市森林格局與熱島效應的關系[J].生態學報，2009，29（9）：4865-4874.

[25] 謝苗苗，王仰麟，付梅臣.城市地表溫度熱島影響因素研究進展[J].地理科學進展，2011，30（1）：35-41.

[26] ESTOQUE R C，MURAYAMA Y，MYINT S W. Effects of landscape composition and pattern on land surface temperature：An urban heat island study in the megacities of southeast Asia[J].Science of the total environment，2017，577：349-359.

[27] KONG F，YIN H，JAMES P，et al. Effects of spatial pattern of greenspace on urban cooling in a large metropolitan area of eastern China[J].Landscape and urban planning，2014，128（3）：35-47.

[28] 胡? 力.城市小區園林景觀設計與植物配置分析探討[J].中外建筑，2010（8）：152-154.