城市熱島“源-匯”景觀識別及降溫效率

馬瑞明,謝苗苗,鄖文聚

1 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)土地科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 北京 100083 2 中國地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院, 北京 100083 3 自然資源部農(nóng)用地質(zhì)量與監(jiān)控重點實驗室, 北京 100035

快速城市化導(dǎo)致大量自然地表受人為干擾轉(zhuǎn)換成人工地表,引起相當嚴重的“城市病”, 城市熱島是其中影響范圍最廣的城市環(huán)境效應(yīng)之一,是城市生態(tài)環(huán)境狀況的綜合表征,幾乎存在于世界范圍內(nèi)所有城鎮(zhèn)中[1],且隨著城市化程度的發(fā)展而不斷加劇[2],已嚴重影響城市居民的生活質(zhì)量。城市地表特征與景觀格局的改變被認為是城市熱島形成的直接原因[3]。因此,深入認識景觀特征并定量分析城市景觀格局與城市熱島效應(yīng)緩解的關(guān)系,有助于科學(xué)制定城市熱島緩解政策。

景觀的熱特征同時受到多個因素的影響[4- 6],植被覆蓋、人工建筑覆蓋及水分分布等連續(xù)型地表特性能更好刻畫熱島的分異特征[6- 8],現(xiàn)有研究多探討以地表溫度(Land Surface Temperature,LST)為指標的城市熱島效應(yīng)與歸一化植被指數(shù)[9- 11](Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、歸一化濕度指數(shù)[12- 13](Normalized Difference Moisture Index,NDMI)、不透水表面[14-16](Impervious Surface Area,ISA)的關(guān)系。Weng等[17]、Chen等[18]、Carlson等[19]認為NDVI與LST存在一定的相關(guān)性,但因環(huán)境條件差異而不同[20- 21]。不透水面是城市景觀中導(dǎo)致地表溫度升高的重要驅(qū)動因素之一。Yuan和Bauer[22]、徐涵秋[23]發(fā)現(xiàn)ISA與LST有正相關(guān)性。陳峰等[21]分析比較不同城市熱島強度與不透水面的空間分布關(guān)系,發(fā)現(xiàn)不透水面和城市熱島之間的關(guān)系均為分段線性關(guān)系,而且區(qū)域差異明顯。水體和植被一樣,因其物化特性,具有降溫功能。連續(xù)的地表指數(shù)作為“源-匯”景觀的識別依據(jù),更能表達特征之間的時空異質(zhì)性[24],但城市熱島效應(yīng)受多個因素影響,考慮景觀特征的組合效應(yīng)可超越傳統(tǒng)以土地覆被為基礎(chǔ)的研究視角,更能體現(xiàn)不同景觀組分對熱島效應(yīng)貢獻的差異[3]。

陳利頂?shù)萚25]將大氣污染中的“源-匯”理論引入景觀生態(tài)領(lǐng)域,不同于傳統(tǒng)景觀格局研究對靜態(tài)景觀格局指數(shù)的依賴,“源-匯”景觀理論更能體現(xiàn)景觀格局與過程的互饋[26- 27],反映生態(tài)過程的動態(tài)性[25]。城市熱島的“源”景觀指強化城市熱島效應(yīng)的城市景觀類型,“匯”景觀是對城市熱島有緩解效應(yīng)的景觀,“源-匯”景觀理論在城市熱島研究中的內(nèi)涵已得到廣泛認可[4,24,27],但對“源-匯”景觀的識別多依賴于土地覆被/土地利用類型,多將植被、水體視為“城市熱島”的匯景觀[26,28-29],將不透水表面作為源景觀[29- 30],或以土地利用類型作為劃分“源-匯”景觀的依據(jù)[31- 32],往往忽略了景觀內(nèi)部或與其周圍環(huán)境的熱特征差異[33- 34]。結(jié)合熱島效應(yīng)研究中使用地表指數(shù)等連續(xù)型數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀,將景觀組分的綜合特征作為“源-匯”景觀識別依據(jù),更能表達溫度影響特征的時空異質(zhì)性[24]。

定量描述與分析城市景觀結(jié)構(gòu)與格局,是揭示城市景觀結(jié)構(gòu)與功能關(guān)系、揭示城市景觀動態(tài)變化的基本途徑[35]。景觀格局是緩解城市熱島效應(yīng)的重要影響因素之一,其中最主要的影響因子為景觀面積和形狀[4,36- 37],呈一定相關(guān)性[38-39],甚至影響綠地對周邊環(huán)境的降溫效率[38]。大量實證研究多通過溫度差[39- 40]與降溫距離[39]來表征景觀降溫能力的大小,但結(jié)果隨時空不同和地點環(huán)境影響而有所差異。程曉云[41]將最大降溫面積與公園面積的比作為公園降溫效率指標進行評價。整合溫度差和面積的景觀降溫效率研究較少[24]。因此,探索量化不同景觀降溫效率有重要的實際意義,為城市景觀合理規(guī)劃的科學(xué)決策提供有力支持。

本研究以快速城市化的深圳市西部地區(qū)為例,將Landsat 5反演獲得的地表溫度、NDVI、NDMI、ISA以各指數(shù)平均值作為閾值劃分不同等級,通過不同等級的指數(shù)疊加組合形成景觀分類,以緩沖區(qū)分析方法建立各景觀類型與周圍環(huán)境之間的溫度關(guān)系,分析并識別城市熱島“源-匯”景觀。參考前人研究成果,構(gòu)建降溫效率函數(shù),選擇面積和形狀兩個方面的景觀格局指數(shù),定量分析城市熱島“匯”景觀的降溫效率對格局的響應(yīng)。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 The location of study area

深圳市地處中國華南地區(qū)、廣東省中南部沿海,南鄰中國香港,東臨大亞灣,西至珠江口伶仃洋與中山市、珠海市相望,北與東莞市和惠州市接壤,全市總面積1996.85 km2,屬珠江三角洲地區(qū),多低丘陵地,間以平緩臺地,西部是濱海平原,平原和臺地地形約占總面積的78%。深圳屬亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候,夏季長達6個月,春秋冬三季氣候溫暖,年平均溫度22.4℃,年日照時數(shù)1975 h,年降水量1948 mm。植被資源豐富,自然植被以亞熱帶常綠季雨林為主。將近全市面積的一半位于基本生態(tài)控制線之內(nèi),用作游覽休閑用地或生態(tài)用地,城市建成區(qū)綠化率高達45.08%。全市森林覆蓋率高達41.2%。

本研究以深圳市西部地區(qū)為研究區(qū)(圖1),包括福田區(qū)、寶安區(qū)、南山區(qū)、羅湖區(qū)、光明新區(qū)和龍華新區(qū)的全部及龍崗區(qū)的西部區(qū)域。相對于東部而言,深圳市西部有著更密集的城市建成區(qū),工業(yè)區(qū)和住宅區(qū)相對集中。按2010年第六次人口普查統(tǒng)計,所選研究區(qū)內(nèi)人口數(shù)量占深圳市總?cè)丝?5.31%。因此,對本區(qū)域進行城市熱環(huán)境研究意義更加重大。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究使用獲取時間為2010年12月23日的Landsat- 5深圳市西部遙感影像及與影像日期相符的深圳市氣象數(shù)據(jù)。研究區(qū)范圍內(nèi)影像質(zhì)量較優(yōu),無云量。

在對影像進行反射率校正、輻射校正和裁剪等預(yù)處理后,分別計算不同時期的NDVI、DNMI和用于計算不透水表面比率ISA的改進的歸一化水體指數(shù)(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)；并使用單通道算法計算Landsat- 5影像的地表溫度[42]；使用亞像元分解方法[43]提取不透水表面比率ISA數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 “源-匯”景觀劃分

不同景觀對“城市熱島”效應(yīng)的作用不同,本研究設(shè)定城市景觀中帶來城市熱島效應(yīng)的景觀為“源”景觀,緩解城市熱島效應(yīng)的景觀為“匯”景觀。計算LST、NDVI、NDMI、ISA各自的平均值,其中ISA平均值0.42(歸一化處理后結(jié)果),LST平均值17.7℃,NDMI的平均值0.33,NDVI的平均值0.20,為了便于說明景觀類型,將高于平均值的部分用H代替,低于平均值的部分用L代替,疊加指數(shù)圖像進行城市景觀類型劃分(圖2),獲得16類景觀。城市景觀類型劃定后,建立景觀與周圍環(huán)境之間的溫度關(guān)系,確定“源-匯”景觀。

圖2 基于地表特征的景觀劃分方法Fig.2 The methodology of landscape classification based on land surface characteristicNDVI：歸一化植被指數(shù),Normalized Difference Vegetation Index；NDMI：歸一化濕度指數(shù),Normalized Difference Moisture Index；ISA：不透水表面,Impervious Surface Area；LST：地表溫度,Land Surface Temperature;景觀類型由固定順序的4個地表特征的高(High,用H表示)值和低(Low,用L表示)值表示,如景觀HHHH,表示高LST值、高NDVI值、高NDMI值和高ISA值的景觀,其他景觀類型命名方法相同

本研究采用等距離緩沖區(qū)分析明晰“匯”景觀的降溫距離,根據(jù)所選數(shù)據(jù)分辨率(熱紅外波段均已重采樣30 m),設(shè)定30 m為緩沖區(qū)的間隔,以各景觀邊界為始向外延伸,分別做30、60、90、120、150、180、210、240、270 m和300 m的梯度緩沖區(qū),比較分析景觀內(nèi)平均溫度與其周圍各梯度緩沖區(qū)內(nèi)景觀平均溫度。我們設(shè)定相鄰的兩個緩沖區(qū)之間,溫度差值在0.2℃之上,為顯著降溫效應(yīng)；當相鄰兩個緩沖區(qū)溫差低于0.1℃,表明相互之間沒有降溫效應(yīng)發(fā)生。有顯著降溫效應(yīng)的景觀確定為“匯”景觀,同理提取景觀類型中“源”景觀。

2.2 景觀降溫效率評價及格局響應(yīng)

景觀的降溫效率直接表征對城市熱島緩解的功能強弱,受景觀格局影響與制約,隨景觀類型和景觀格局的不同而存在差異。景觀格局不同影響景觀間能量與物質(zhì)的交流,從而影響城市景觀降溫效率。

2.2.1景觀降溫效率計算

參考Xu[24]關(guān)于城市熱島貢獻指數(shù)(Contribution Index,CI)內(nèi)涵的研究,該作者將源/匯景觀與平均景觀的溫差和源/匯景觀在整個區(qū)域的面積的乘積作為景觀的貢獻指數(shù)進行研究。但該指數(shù)忽略了源/匯景觀的影響具有一定范圍。根據(jù)本研究計算得知,部分“匯”景觀的最大影響距離為240 m,而在本研究區(qū)中,非“匯”景觀像元距“匯”景觀的最大距離達1230 m,所以有部分“源”景觀是不在“匯”景觀的影響范圍內(nèi)。因此本研究構(gòu)建降溫效率為影響范圍與景觀自身的平均溫差和影響范圍面積與“匯”景觀面積比的乘積。公式如下：

(1)

式中,Ecooling為景觀的降溫效率,Ta為景觀內(nèi)部的平均溫度,Tb為景觀降溫影響范圍內(nèi)的平均溫度,Ab為景觀降溫影響范圍的面積,Aa為景觀內(nèi)部的面積。溫差越大,表明景觀具有降溫能力越強；而影響范圍越大,說明景觀在降溫過程中輻射面積大,兩者結(jié)合能更好表達景觀在降溫過程中的效率。

為了探索“匯”景觀各構(gòu)成景觀對整體降溫效率的貢獻程度,我們將溫度與面積整合為貢獻率指標,用以表征對“匯”景觀的降溫效率的貢獻率。計算公式為：

(2)

式中,Ci為景觀的降溫貢獻率；ΔTi為i類景觀類型影響范圍與景觀本身的平均溫度差；Ai為i類景觀影響范圍的面積；ΔT為“匯”景觀影響范圍與其本身平均溫度差；A為“匯”景觀降溫影響范圍。

2.2.2景觀指數(shù)選擇與計算

大量的研究表明,城市景觀的面積[44-46]、幾何形狀[47]、格局特征[45]均對溫度調(diào)節(jié)有一定影響。因景觀格局對不同尺度的響應(yīng)不同,本研究在景觀水平上對面積指數(shù)和形狀指數(shù)進行分析。計算結(jié)果顯示,深圳市西部2010年城市熱島的匯景觀面積最小0.09 hm2,最大34613.37 hm2。

形狀指數(shù)(Shape Index)是表征斑塊形狀復(fù)雜程度的指標,通過計算某一斑塊形狀與面積之間的關(guān)系,并與標準參照形狀(圓或正方形)進行比較分析。常見的斑塊形狀指數(shù)有兩種：

(3)

(4)

式中,S為形狀指數(shù),P是斑塊周長,A是斑塊面積。本研究選擇第二種以正方形為參照幾何形狀的方法進行計算。通過計算得知,2010年深圳市西部城市熱島匯景觀斑塊形狀指數(shù)從1到45.53不等。為探索不同大小的斑塊面積對城市熱島效應(yīng)降溫效率的影響,我們將面積指數(shù)與形狀指數(shù)分別劃分為5個等級,并對不同等級的景觀進行緩沖區(qū)分析以比較各等級斑塊的降溫效率的優(yōu)劣。

3 結(jié)果分析

3.1 “源-匯”景觀結(jié)構(gòu)分析

通過景觀類型等距離下緩沖區(qū)內(nèi)的地表溫度統(tǒng)計(表1)發(fā)現(xiàn),景觀LLLH、LLHL、LLHH、LHHL和LHHH 5類景觀具有明顯的降溫效應(yīng),識別為“匯”景觀,約占研究區(qū)總面積的45.5%,約533 km2。“源”景觀分別為HLLL、HLLH、HHLL、HHLH和HHHL 5類,約占研究區(qū)總面積的47.8%,約560 km2。另外還有約6.7%的其他景觀,這部分景觀既沒有明顯的降溫特征,也沒有明顯的增溫特征,因此將其單獨分為一類。圖3為深圳市西部2010年的城市熱島“源-匯”景觀。

通過景觀分布圖(圖3)可以看出,2010年深圳市西部城市熱島的匯景觀涵蓋了城市景觀中的大面積綠地和水域。同時,可以從圖中看出,識別結(jié)果的綠色空間中存在部分源景觀,說明這部分景觀在實際中是降溫功能的消費景觀；同樣,在大面積的城市建成區(qū)中,也有“匯”景觀的存在,這部分景觀實際上是降溫功能的供給者。這與傳統(tǒng)的基于土地利用/土地覆被識別“源-匯”景觀不同,往往是最容易被忽略的部分。通過統(tǒng)計分析,面積較大的景觀為低LST、高NDVI值、高NDMI值和低ISA值和高LST、低NDVI值、低NDMI值和高ISA值的兩種景觀,即LHHL和HLLH兩類,而這兩種景觀同樣是“匯”景觀和“源”景觀的主要組成部分。

3.2 “匯”景觀降溫效率

在城市熱島匯景觀識別的基礎(chǔ)上,對其進行等距離緩沖區(qū)分析,距離同樣設(shè)定為30 m,由圖4可以看出,當緩沖區(qū)距離超過180 m時,相鄰間隔的溫度差值小于0.1℃,因此,“匯”景觀的降溫范圍為距其180 m范圍內(nèi)的景觀。

在ArcGIS中提取影響范圍內(nèi)的景觀并進行統(tǒng)計分析,獲得該區(qū)域的平均溫度值為18.35℃,而“匯”景觀的平均溫度為16.62℃；“匯”景觀的像元數(shù)為592370,影響范圍內(nèi)的像元數(shù)為526573,通過公式(1)計算得到“匯”景觀的整體降溫效率為1.54。

表1 2010年深圳市西部各類型景觀不同距離(m)緩沖區(qū)內(nèi)平均溫差(℃)

Table 1 The average temperature difference (℃) in different distance (m) buffer zones of different landscape types in western Shenzhen in 2010

景觀類別Landscape types景觀地表溫度LST of landscape1—3030—6060—9090—120120—150150—180180—210210—240240—270270—300LLLL17.170.080.060.070.080.050.060.060.040.040.02LLLH17.100.30.230.170.140.080.01-0.010.020.12-0.06LLHL15.730.770.370.290.210.140.080.070.040.040.02LLHH16.630.220.290.280.210.130.080.070.060.060.05LHLL17.150.060.040.060.090.080.08-0.170.310.040.05LHLH17.120.040.060.070.070.080.060.060.050.040.04LHHL16.60.490.40.270.180.130.080.070.060.050.04LHHH16.110.430.30.320.270.210.170.130.130.080.05HLLL18.65-0.1-0.14-0.15-0.14-0.1-0.09-0.07-0.07-0.06-0.05HLLH18.87-0.69-0.47-0.32-0.21-0.03-0.15-0.040.05-0.150HLHL18.2300.030.01-0.01-0.02-0.02-0.03-0.03-0.02-0.01HLHH18.44-0.07-0.02-0.04-0.05-0.06-0.06-0.08-0.08-0.07-0.07HHLL18.65-0.18-0.18-0.2-0.18-0.14-0.1-0.09-0.07-0.06-0.06HHLH18.7-0.1-0.1-0.13-0.14-0.13-0.11-0.1-0.08-0.06-0.06HHHL18.33-0.16-0.12-0.15-0.12-0.08-0.05-0.04-0.05-0.04-0.05HHHH18.39-0.04-0.03-0.05-0.07-0.06-0.06-0.06-0.06-0.06-0.06

LST：地表溫度,Land Surface Temperature;景觀類型由固定順序的4個地表特征的高(High,用H表示)值和低(Low,用L表示)值表示,如景觀HHHH,表示高LST值、高NDVI值、高NDMI值和高ISA值的景觀,其他景觀命名方法相同

圖3 2010年深圳市西部“源-匯”景觀分布Fig.3 The distribution of “source-sink” landscape in western Shenzhen in 2010

“匯”景觀由5類景觀組成,為了探索這5個不同景觀類型的降溫效率,分別提取各景觀降溫距離內(nèi)的平均溫度和像元數(shù),計算獲得各景觀的降溫效率(圖5)。其中,景觀類型LHHH,即低LST、高NDVI值、高NDMI值和高ISA值的景觀降溫效率最高。經(jīng)過與原始影像對比分析發(fā)現(xiàn),該景觀主要是陰影區(qū)域,大部分位于有綠色植被的不平坦地表。該景觀的降溫距離也較遠達240 m,超過其他景觀的150 m距離,直接結(jié)果是影響面積遠大于其他景觀,也是其效率高的原因之一。其中高歸一化濕度指數(shù)是5類景觀中4類的主要因素特征,說明水分在城市熱島緩解中存在重要作用。

由圖5可以看出,LHHH類景觀對整體的“匯”景觀降溫效率貢獻較大,5類景觀的貢獻率按順序呈上升趨勢。雖然LHHL類景觀自身降溫效率較低,但基于其溫度差與影響面積的貢獻率反而要高于其他3類景觀。

3.3 “匯”景觀降溫效率的面積指數(shù)響應(yīng)

景觀斑塊大小影響斑塊中能量的聚集作用。本研究中將不同面積大小的斑塊分類進行分析,為便于統(tǒng)計分析,以圖斑像元多少劃分等級,分為5類,分別為：小面積(單個像元大小,0.09 hm2)、較小面積(2—10個像元大小,[0.18,0.9] hm2)、中等面積(11—100個像元大小,[0.99,9] hm2)、較大面積(101—1000個像元大小,[9.09,90] hm2)、大面積(大于1000個像元大小,面積大于90 hm2)。基于分類數(shù)據(jù),分別做緩沖區(qū)分析,仍然以30 m為距離間隔,分析不同緩沖區(qū)內(nèi)溫度的變化。

圖4 “匯”景觀不同緩沖區(qū)內(nèi)溫度值Fig.4 The temperature value in different buffer zones of “sink” landscape

圖5 “匯”景觀不同構(gòu)成景觀的降溫效率與貢獻率Fig.5 The cooling efficiency and contribution index of the component landscapes of “sink” landscape

圖6 隨機取樣的不同面積大小的景觀降溫效率分布(a)及擬合函數(shù)(b和c)Fig.6 The cooling efficiency distribution (a) and fitting function (b and c) of landscapes with different areas from random sampling

分析獲得單個像元大小的小面積“匯”景觀斑塊降溫最大距離最短,僅為30 m,其他類型的“匯”景觀最大降溫距離達到120 m。根據(jù)降溫距離結(jié)果,提取降溫范圍內(nèi)的平均溫度與面積,計算獲得不同面積大小的景觀的降溫效率。結(jié)果表明,5類景觀隨面積由小到大降溫效率分別為1.22、7.39、3.62、1.76和0.76。面積大小為[0.18,0.9] hm2的“匯”景觀類型降溫效率最高。同時整體降溫效率隨著面積變大而呈現(xiàn)先增后減趨勢,面積最大的景觀類型反而降溫效率最低。

為了探索不同面積類型的降溫效率之間的差異情況,在不同面積類型中隨機抽取等量的斑塊進行效率計算。通過單因素方差分析,發(fā)現(xiàn)小面積類與中等面積類、中等面積類與大面積類及較大面積類與大面積類之間降溫效率在0.05水平有顯著差異,其余各類之間沒有顯著差異。由圖6(a)中可看出,在較小面積類型中斑塊降溫效率存在波動,但整體移動平均趨勢線(圖6中虛線)與類型降溫效率分布相似。在降溫效率的最高值處將降溫效率趨勢分為兩部分,分別進行線性擬合,獲得降溫效率趨勢方程(圖6b和6c)。

3.4 “匯”景觀降溫效率的形狀指數(shù)響應(yīng)

景觀斑塊的形狀是景觀的重要特征之一。斑塊形狀因其復(fù)雜性、動態(tài)性,難以確切描述,多用景觀指數(shù)表示。斑塊形狀與邊界特征影響著斑塊間物質(zhì)和能量的交換。通過計算得知, 2010年深圳市西部城市熱島“匯”景觀斑塊形狀指數(shù)從1到45.53不等,且隨著形狀指數(shù)增大,斑塊數(shù)量逐漸減少。本研究將形狀指數(shù)分為5級：簡單(形狀指數(shù)為1)、較簡單(形狀指數(shù)為(1,4])、中等(形狀指數(shù)為(4,7])、較復(fù)雜(形狀指數(shù)為(7,10])、復(fù)雜(形狀指數(shù)大于10)。對各級別形狀指數(shù)的“匯”景觀進行緩沖區(qū)分析,以30 m為距離間隔。

計算結(jié)果表明,形狀指數(shù)為1的“匯”景觀降溫距離最短為30 m,而形狀指數(shù)大于1的“匯”景觀降溫距離一樣,均為120 m。不同面積大小的景觀斑塊的降溫效率,由簡單到復(fù)雜分別為1.07、2.41、1.10、0.80和0.74。結(jié)果表明,較簡單的形狀,即形狀指數(shù)為(1,4]的“匯”景觀降溫效率最高。同時整體降溫效率隨著形狀指數(shù)增大而呈現(xiàn)先增后減趨勢,形狀最復(fù)雜的景觀類型反而降溫效率最低,為0.74。

同面積指數(shù)一樣,在各形狀類型中隨機抽樣,通過單因素方差分析,計算各類中不同面積下的降溫效率,發(fā)現(xiàn)較簡單類與其他各類型降溫效率在0.05水平均有顯著差異,而其他各類之間無顯著差異。由圖7(a)中可看出,斑塊降溫效率在不同形狀下表現(xiàn)與各類型降溫效率存在一定差異,可能由于各斑塊所處位置及周圍景觀影響,但整體趨勢與形狀類型分布相似。在降溫效率的最高值處將降溫效率分為兩部分,分別進行線性擬合,獲得降溫效率趨勢方程(圖7b和7c)。形狀指數(shù)在1.20之前,降溫效率呈上升趨勢；在1.20之后則呈下降趨勢,且整體下降趨勢較上升部分要緩,主要由于形狀指數(shù)較復(fù)雜的景觀降溫效率均較低。

圖7 隨機取樣的不同形狀指數(shù)的景觀降溫效率分布(a)及擬合函數(shù)(b和c)Fig.7 The cooling efficiency distribution (a) and fitting function (b and c) of landscapes with different shape indexes from random sampling

4 討論

考慮功能特征的城市景觀分類應(yīng)作為城市景觀對熱島效應(yīng)響應(yīng)機理研究的基礎(chǔ)。根據(jù)城市熱島效應(yīng)影響因子的“源-匯”景觀劃分方法的定向性更有利于結(jié)果的合理性。傳統(tǒng)以土地利用/土地覆被作為城市熱島“源-匯”景觀基礎(chǔ)的方法,往往忽略景觀內(nèi)部的異質(zhì)性。如城市建成區(qū)中的綠色屋頂或景觀陰影區(qū),在城市熱島效應(yīng)緩解方面也具有一定的作用,但按照土地利用進行源匯景觀劃分時常常忽略這些功能性景觀的存在。城市熱島的景觀生態(tài)過程是動態(tài)的,不是一成不變的。同一土地利用/土地覆被的地塊在不同條件下扮演的角色可能不同,或“源”或“匯”。因此,在劃分城市熱島“源-匯”景觀時,應(yīng)充分考慮景觀內(nèi)部的異質(zhì)性及與周圍景觀的關(guān)系。

在快速城市化區(qū)域重建“匯”景觀是高成本措施,大面積重建更加難上加難。因此,降溫效率的評價能為城市“匯”景觀的合理規(guī)劃與重建提供實際數(shù)據(jù)支持。我們的研究表明,大面積的降溫空間未必有小面積的降溫空間的降溫效率高。極小面積與極簡單形狀的降溫空間雖然有較高的降溫效率,但通過研究可知,其輻射距離最小。合理的降溫空間面積與形狀的設(shè)定,能有效提高空間降溫效率。但不要忽略小面積的城市熱島降溫空間,因為其與周圍環(huán)境景觀的充分接觸,能有效提供降溫功能。當然所有“匯”景觀的降溫功能都有一定的距離限制,而減少城市中源匯景觀的距離,增加“匯”景觀影響范圍中的源景觀比例,能夠充分發(fā)揮“匯”景觀降溫功能。

本研究對景觀劃分與降溫效率進行了探討,但仍有不足與限制存在。景觀的劃分基于不同的地表特性值,而其閾值的確定對景觀劃分有很重要的影響,本研究從整個研究區(qū)考慮,采用不同地表特性在整個研究區(qū)的平均值,其有效性仍需探討。已有學(xué)者通過不同的閾值提取“匯”景觀的主要特性[8],但該閾值的大小,仍需考慮實際的環(huán)境條件與需求。對不同面積和形狀的“匯”景觀進行降溫效率評價時,各類別的影響范圍內(nèi),并不全是“源”景觀,也有部分“匯”景觀的存在,這部分匯景觀對結(jié)果存在一定的影響。景觀往往是不規(guī)則的,其降溫效應(yīng)存在一定的方向性,不同方向上面積和形狀的不同會造成對周圍環(huán)境影響的差異性,影響距離不同或影響范圍大小有差異,而這則需進一步的結(jié)合實地數(shù)據(jù)進行研究。

5 結(jié)論

基于“源-匯”景觀理論,以快速城市化過程的深圳市西部為研究區(qū)域,構(gòu)建了面向城市熱島效應(yīng)的源匯景觀識別方法并對不同面積和形狀情況下的匯景觀進行降溫效率評價。評價結(jié)果是以像元分辨率為30 m的Landsat- 5遙感影像提取的NDVI、NDMI、ISA和LST等指數(shù)為研究基礎(chǔ)。研究表明,在景觀類型水平,較小面積和形狀指數(shù)類型的“匯”景觀降溫效率最佳,而大面積和形狀比較復(fù)雜的“匯”景觀反而降溫效率最低,但斑塊水平的“匯”景觀降溫效率仍存在差異,需要在考慮“匯”景觀之間的影響和周圍環(huán)境的情況下進一步探討。城市降溫景觀應(yīng)注重格局的配置,增加城市中城市熱島“源”、“匯”景觀的鄰近度,提高“匯”景觀的降溫效率,從而有效緩解城市熱島效應(yīng)。