熱環境視角下的最小生態安全距離
——以大連北三市為例

楊 俊,白世豪,金 翠,*,喬瑩瑩,3

1 遼寧師范大學 人居環境研究中心, 大連 116029 2 東北大學 江河建筑學院,沈陽 110169 3 遼寧師范大學 海洋經濟與可持續發展研究中心,大連 116029

2014年3月國家環保部在全國環境保護工作會議中首次提出“最小生態安全距離(Minimum Distance Forecological Security,MDES)”概念。最小生態安全距離,主要是為了保障城市內部及城市間的生態安全,并滿足生態系統正常運轉以及環境污染物稀釋擴散的需要[1]。這是我國城鎮化進程中治理城市間復合污染問題的全新思路,包含了生態保護、安全底線、資源承載力和環境容量的綜合性概念。城市熱環境作為城市生態系統的重要組成部分,隨著城市化進程的加快,城市人口的快速增加,城市建筑密度的大幅提升,人們開始逐漸關注由城市熱島效應帶來的一系列負面影響。目前城市熱環境不僅影響著城市氣候,還影響著城市化進程和生態環境的良性發展。而基于熱環境的城市群最小生態安全距離是為防范城市群熱環境風險和保障人類宜居環境,要求城市間承載人類經濟社會活動的城市用地間隔一定的距離作為生態緩沖帶,以最大限度地發揮生態用地降溫效益,從而消解城市間熱環境疊加污染。

國內外學者已對城市規模和內部結構影響城市熱環境的機理、城市熱環境自身空間特征展開了大量理論和實證研究,對城市熱環境風險防范也展開了探索性研究。其中,城市規模顯著影響城市熱島強度已在世界多個城市被證實。Imhoff 等[2]分析美國38個城市熱島強度特征得出,熱島強度與城市面積呈正向線性相關關系ΔTUrban-Rural=3.48log(Area)+1.75;Zhang等[3]分析全球3000個城鎮居民點熱島強度特征指出,當居民點面積大于500 km2時,熱島強度達到4.7℃,居民點面積大于10 km2并小于50 km2時,熱島強度為2.5℃;Peng等[4]分析了全球419個城市晝夜熱島強度特征,白天城市熱島強度與城市大小呈顯著的正相關關系(R2=0.16,P=0.003,56個歐洲城市),城市形態也在一定程度上影響城市熱島效應;Qiao等[5]通過研究1989—2010年北京市建成區與熱環境空間關系指出,城市熱島與城市建設用地重心轉移方向基本一致,當城市規模相近,城市形態越緊湊,城市熱島效應越明顯;Ke等[6]通過WRF(Weather Research and Forecast)模擬2020年武漢都市圈不同城市擴展模式下的氣候效應,增溫效應在城市用地集中擴展模式下最強,城市用地分散擴展模式增溫最弱;王曉云[7]通過數值模式模擬四種500 km2理想條件下城市總體布局方案的氣候特征,組團狀城市布局平均溫度最低,其次是十字狀和帶狀布局,點狀集中狀布局平均溫度最高。在城市熱環境空間結構及形態研究方面;周紀等[8]提出并構建基于高斯曲面的城市熱島容量模型充分反映了熱島信號的空間變化特征。針對單核心、空間分布基本對稱的城市熱島強度分布,使用二維高斯曲面來反映城市熱環境的空間形態具有一定的可操作性。查良松等[9]利用改進的半徑法對合肥市的城市熱場狀況進行研究,發現亮溫的水平分布在城市建成區與非城市建成區間有突變現象,并以此分析城市熱力場的空間分布,得到熱島強度計算公式I=TB-T1。此外,學者已注意到城市熱島足跡和城市熱島容量的晝夜性、季節性差異[10- 13],以及城市熱環境的區域性差異[14- 16],并通過建立熱環境分區方案,指導城市各區域針對引發城市熱環境的主因子進行重點調控和防治[17- 19]。通過城市不同區域之間綠化帶、隔離帶等的設計緩解城市熱環境策略被廣泛提出,城市的建筑空間形態、通風廊道、清潔空氣廊道等案例也被不斷運用到緩解城市熱環境設計中[20- 23]。

但至今為止,國內外學術界對于“最小生態安全距離”的實質內涵還未作出明確的界定,本文基于城市生態安全格局與緩沖帶等理論基礎,定義熱環境視角下的最小生態安全距離。量測基于熱環境視角的城市間最小生態安全距離,不僅能夠為設置城市發展的“剛性界限”和“生態安全底線”提供理論依據,還能夠為解決城市集中發展所顯現出來的城市群熱環境沖突和疊加等新型環境問題提供科學參考。鑒此本文通過研究分析大連市普蘭店、瓦房店、莊河三市之間的熱環境疊加問題,量測城市間基于熱環境應保持的最小生態安全距離,進而判斷城市內部用地是否受到了其他城市熱環境疊加污染。

1 研究區概況

本文以大連市的北三市,普蘭店市、瓦房店市、莊河市為研究樣區,北三市位于大連市北部,總面積10370.5 km2。隨著大連市經濟的快速發展,瓦房店與普蘭店兩市之間的建成區又相距較近,之間較易產生熱環境疊加問題;而普蘭店與莊河兩市建成區相距較遠,之間不易出現熱環境疊加問題,以上兩種情況都對研究“熱環境視角下最小生態安全距離”具有代表性意義。此外,瓦房店市西部及莊河市南部有部分島嶼,對城市內部的熱島效應不成構影響,故不予考慮。

圖1 研究區概況Fig.1 The location of study area

2 數據與方法

2.1 數據來源

本文研究數據采用Landsat8 OLI_TIRS衛星數據來反演城市的地表溫度,城市建成區邊界數據采用由中科院地理所提供的土地利用/覆被數據進行提取,城市行政邊界數據由大連市規劃局提供,如表1所示。

表1 數據來源及說明

2.2 建成區邊界提取

建成區主要由城市不透水面構成,是指城市市區連片集中及分散在近郊與城市有密切聯系、具有基本完善市政公用設施的城市建設用地。在我國土地資源遙感調查與監測技術規程中,劉紀遠等[24]提出了基于遙感TM影像的土地利用/覆蓋分類系統設計原則,并在此基礎上設計了完整的土地利用覆蓋分類系統,將土地利用/覆蓋分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用土地6個一級類和有林地、灌木林、疏林地、其他林地以及高、中、低覆蓋度草地等25個二級類型。本文參照土地利用覆蓋分類系統,采用中科院地理所提供的土地利用/覆被數據,選擇各研究區的城市建設用地,并使用ArcGIS提取城市的建成區邊界。

2.3 地表溫度反演

由于受到大氣、地形、方向等因素的干擾,亮度溫度并不是地表物體輻射的真實溫度,覃志豪等[25]提出了根據地表熱輻射傳導方程而不需要大氣校正直接反演地表溫度的單窗算法來反演地表真實溫度,經實地檢驗,其演算的精度為0.4—1.1℃,在目前各種反演模型中是一個比較簡單精度又較高的方法,故本文采用該方法進行地表溫度反演(式1),公式如下：

Ts={a10(1-C10-D10)+[b10(1-C10-D10)+C10+D10]T10-D10Ta}/C10

(1)

其中,

C10=τ10ε10,D10=(1-τ10)[1+τ10(1-ε10)]

式中,a10=-67.355351,b10=0.458606,Ta為大氣平均作用溫度,τ10為大氣透射率,ε10為地表輻射率。

2.4 城市群熱環境空間形態曲面模擬

究其本質,影響地表溫度的因素主要有輻射總量、初始地溫和地物的熱慣量等[8]。初始地溫是整個地表熱力系統的背景溫度,地物熱性質的差別是造成地物溫度差異的主要原因。因此,熱力系統的地表溫度可以表示為(式2)：

Ts(x,y)=Ts1(x,y)+Ts2(x,y)

(2)

式中,(x,y)分別為像元坐標;Ts(x,y)為地表溫度;Ts1(x,y)為背景溫度;Ts2(x,y)為熱力系統局部熱異常導致的溫度增量。

當存在顯著的城市熱異常疊加在鄉村地表溫度場之上時,即出現城市熱島效應。由于鄉村地表的熱性質相對穩定,則其溫度R(x,y)可認為熱力系統的背景溫度,將城市熱島導致的溫度增量Ts2(x,y)定義為熱島信號函數UHI(x,y)。因此,熱力系統的地表溫度可轉換為(式3)：

Ts(x,y)=R(x,y)+UHI(x,y)

(3)

其中,

UHI(x,y)=a0×e-U∕2

式中,a0為高斯曲面高度,代表熱島強度;ax,ay分別為高斯曲面底部橢圓的長半軸和短半軸,可以用UHI(x,y)測量內的經度范圍值和緯度范圍值代替;x0,y0分別為橢圓圓心,即熱島中心;φ為熱島方向角度[8]。

已有的模擬城市熱環境曲面的方法包括快速傅里葉變換的非參數化模型、高斯模型和支持向量機算法。高斯混合模型利用高斯概率密度函數(正態分布曲線)精確地量化事物,將一個事物分解為若干的基于高斯概率密度函數形成的模型。城市群空間擴展及其對熱環境影響的動態性和背景場的不確定性會制約曲面模型精度,而高斯混合模型對于運動目標檢測提取是最為成功的方法之一。因此本研究采用高斯混合模型擬合城市群熱環境曲面[26],即通過高斯混合模型(GMM),分別抽象出鄉村地表溫度場R(x,y)和熱島信號函數UHI(x,y),即可擬合城市熱環境曲面。其數學定義如下(式4)：

(4)

(5)

EM(最大期望算法)算法主要用來計算基于不完全數據的極大似然估計,它是一種迭代算法,每一次迭代都能保證似然函數值增加,并且收斂到一個局部極大值。故本文使用EM算法求解GMM參數(式5)[27]。

2.5 城市最小生態安全距離測算

根據城市生態安全格局與緩沖帶等理論基礎[28- 30],假定A和B分別為已建成和規劃在建的兩個相鄰大型城市,且A、B兩城市間相隔距離固定,城市功能定位、城市熱環境特征明確,熱島中心均處于城市中心位置且均勻向外輻射。城市A的熱輻射能力固定,城市B不定。在此條件下,根據A、B城市熱島信號函數UHIA(x,y)和UHIB(x,y)衰減距離判斷現有建設或規劃條件下城市群熱環境是否存在風險。構建數學模型如下：

圖2 最小生態安全距離示意圖Fig.2 The sketch map of minimum distance forecological security

設城市A的中心坐標(XA-YA),半徑為RA。圖2中黑色圓環為城市A的建成區,綠色圓環表示城市A的熱島信號函數UHIA(x,y)衰減為0,即圓環外區域將不再受城市A的熱輻射影響。此時,城市A的建成區邊緣到熱島衰減緩沖帶邊緣的距離為d1。設城市B的中心坐標為(XB-YB),半徑為RB。假設城市B的熱環境特征存在三種情況,即城市B的熱島信號函數UHIA(x,y)衰減為0時距離B城市建成區邊緣的距離分別為d2、d3和d4。其中,當城市A的熱島信號函數UHIA(x,y)與城市B的熱島信號函數UHIB(x,y)同時衰減到0時,即UHIA(x,y)+UHIB(x,y)=0時,此時兩城市熱島衰減緩沖帶圓環相切(綠色圓環),d1+d2即為城市A和B的最小生態安全距離,其中約束條件為,城市A、B之間的熱島信號函數疊加后的最小熱島強度不超過某一安全閾值I(式6)。

min{UHIA(x,y)+UHIB(x,y)}

(6)

式中,當城市熱輻射等于背景場溫度時,熱島信號函數為0,此時城市A、B的熱環境相互不干擾,即I= 0。

當d3d2時(紅色圓環),即熱島信號函數UHIA(x,y)和UHIB(x,y)重疊,兩城市熱島衰減緩沖帶圓環相交,說明A、B兩城市熱環境污染疊加,已發生熱環境沖突,必須通過優化生態用地空間布局改善城市熱環境問題。

3 結果與分析

3.1 地表溫度特征

本文采用單窗算法對Landsat8 OLI_TIRS衛星數據進行地表溫度反演,反演之后的結果數據通過ArcGIS建立格網來提取地表溫度值,格網精度為30m×30m。結果如圖3所示,城市建成區的地表溫度高于城市郊區地表溫度,呈現出明顯的城市熱島效應現象,整體呈南部溫度高于城市北部的趨勢。2013年至2016年,瓦房店市與普蘭店市在2015年地表溫度值最高,莊河市則在2016年時地表溫度達到最高值。地表溫度的增長趨勢,逐漸由瓦房店市與普蘭店市建成區位置,逐漸向莊河市方向蔓延。

圖3 2013—2016年北三市地表溫度Fig.3 Land surface temperature of the northern three districts during 2013—2016

3.2 城市群熱環境空間形態曲面模擬

利用普蘭店市、瓦房店市、莊河市的地表溫度反演結果、高斯混合模型的聚類分析結果,同時結合熱島信號函數,分別模擬了各研究區2013年至2016年間的背景場曲面以及基于熱島信號函數建立的熱環境曲面。由于比例縮放問題,圖上變化不大,故本文分別給出背景場曲面圖3幅(圖4),UHI曲面圖3幅(圖5)。從左至右,分別是普蘭店市、瓦房店市、莊河市。其中,通過擬合的背景場曲面,普蘭店市的結果精度參數如表2所示,當誤差平方和(SSE)、均方根誤差(RMSE)越小,負相關系數(R-Square)越接近1時表明擬合的程度越好。

表2 背景場擬合精度參數

由圖4可明顯看出普蘭店市與莊河市的背景溫度場都在自北向南的方向上呈現溫度遞增的趨勢,而瓦房店市的背景溫度場在自東向西的方向上呈現溫度遞增的趨勢。同時結合圖5,可以明顯看出普蘭店市與莊河市所產生的熱島效應都在城市的南部出現峰值,并向城市的四周進行輻射的特征,而瓦房店市所產生的熱島效應在城市的西部出現峰值,并向城市四周進行輻射的特征,且擬合所得到模型與各年份熱島方向及分布趨勢相同。

圖4 北三市背景場曲面Fig.4 The Background surface of northern three districts

圖5 北三市UHI曲面Fig.5 The UHI surface of northern three districts

3.3 城市群間最小生態安全距離測算

城市建成區與UHI范圍線之間的部分即該城市基于熱環境條件下應保持的最小生態安全距離,即通過對圖上量測相鄰城市間建成區邊界到歷年UHI范圍線間的距離之和。本文擬合得到的熱環境曲面與背景場溫度的差值,即為擬合后的熱島特征值,選取熱島特征值大于0時的平面位置坐標,并利用ArcGIS對其進行矢量化,可判斷出各個研究區的UHI輻射范圍,即可求出相鄰城市間的最小生態安全距離。由圖6可知,在2013年至2014,普蘭店市與瓦房店市還未出現熱環境疊加的情況,直至2015年與2016年時,普蘭店市與瓦房店市熱環境出現疊加的情況,則說明2015年之后普蘭店市與瓦房店市之間已經超過了兩座城市基于熱環境應該保持最小生態安全距離,兩城市之間生態環境受到了彼此城市的熱環境污染。而普蘭店市、莊河市在2013至2016年間,因建成區相隔較遠,所以沒有出現熱島效應疊加的情況,所以兩座城市間的基于熱環境的最小生態安全距離也相隔較遠,兩城市間的生態環境相對安全。

圖6 2013—2016年最小生態安全距離空間分布Fig.6 The MDES spatial distribution from 2013 to 2016

圖7 2013—2016年最小生態安全距離隨時間變化Fig.7 The MDES varied with time between 2013 and 2016

在2013年至2016年,普蘭店市、瓦房店市、莊河市的城市熱島面積都有逐漸擴大的趨勢(圖6)。這4年間,普蘭店市的熱島面積從264.20 km2擴大到726.60 km2,其中,2013年至2014年擴大最為明顯,擴大了248.60 km2,平均每年擴張115.50 km2;瓦房店市的熱島面積從217.40 km2擴大到630.20 km2,平均每年擴張103.40 km2;莊河市的熱島面積從212.30 km2擴大到506.50 km2,平均每年擴張73.50 km2。同時,城市間的熱環境視角下的最小生態安全距離也出現逐漸衰減的趨勢。其中,普蘭店市與瓦房店市之間的最小生態安全距離由8.70 km衰減至-3.10 km,平均每年衰減2.93 km;而莊河市與普蘭店市之間的最小生態安全距離由73.47 km衰減至58.24 km,平均每年衰減3.80 km。

4 結論與討論

城市熱環境對局地氣候、人居環境質量的影響日益加劇。定量計算熱環境視角下的最小生態安全距離能夠反映城市熱環境疊加的污染程度。通過多年城市建成區與UHI范圍線的比較,可以對城市間最小生態安全距離進行歷史和區域比對,從而為城市管理、規劃決策部門提供客觀、連續的衡量指標,具有較高的科學意義和實用價值。本文在熱環境視角下的最小生態安全距離的實質內涵的基礎上,通過建立高斯混合模型和建立熱島信號函數,對2013年至2016年間大連市北三市的城市熱島面積和最小生態安全距離的測算。通過分析得到以下結論：

(1)2013年至2016年,大連市北三市的城市熱島面積逐漸擴張,總面積由694.10 km2擴張到1864.30 km2,且普蘭店市與瓦房店市在2015年之后熱環境出現疊加的情況,表明兩城市間的生態環境受到了熱環境的污染。

(2)這4年間,大連市北三市熱環境視角下的最小生態安全距離逐漸衰減。其中,普蘭店市與瓦房店市之間的最小生態安全距離呈現逐漸惡化的現象,由8.70 km衰減至-3.10 km;而普蘭店市與莊河市之間的最小生態安全距離,由73.47 km衰減至58.24 km,仍很安全。

綜上所述,從2013年至2016年大連市北三市城市內部熱島效應逐漸明顯,熱島面積不斷擴大,熱環境視角下的最小生態安全距離逐年縮減,甚至出現熱環境疊加部分,導致最小生態安全距離呈現出負值。為解決熱環境視角下得城市間最小生態安全距離,建議實施一些緩解城市內部熱島效應的措施,以確保城市間的最小生態安全距離。

本文選取的研究區較為分散,其熱環境疊加和未疊加現象較為明顯,通過分析即可判斷城市間的最小生態安全距離,還有很多大型城市存在多核現象以及城市相鄰式發展現象,所引發城市熱環境問題的機理更為復雜和繁瑣,這將在今后的工作中展開研究。此外,本研究存在很多因素限制實驗精度,比如遙感影像的精度、通過ArcGIS對研究區重采樣格網的大小、以及通過UHI擬合熱環境曲面的精度等,這些問題會在今后的研究中改進。