緩解城市熱島效應的南京市綠色基礎設施網絡構建方法

趙晨曉，劉春卉，魏家星

（1. 南京農業大學 園藝學院 風景園林系，江蘇 南京 210095；2. 南京農業大學 人文與社會發展學院 農村發展系，江蘇 南京 210095）

隨著中國城市化進入全面發展期，城市景觀格局及其穩定性維護機制面臨著巨大的人為改造壓力[1]，如不透水地面增加，綠地和水體面積減少，景觀破碎化加重等，以及人為熱量排放等因素，使得城市熱環境逐漸惡化[2]。目前，熱島效應已成為城市普遍面臨的環境問題。綠色基礎設施(green infrastructure，簡稱GI)在城市尺度上作為一種基礎設施化的綠色空間網絡，具有提供雨洪管理、氣候調節、空氣凈化等生態系統服務的重要功能[3]，其要素中的綠地、水體大部分都具有“冷島效應”[4]，可有效緩解熱島效應，提高城市應對氣候變化的能力。通過多學科協作合理地規劃布局城市綠色基礎設施，對于改善城市熱環境，進而指導城市的精明增長具有重要意義。目前，國內外學者主要運用實地觀測、地表溫度反演、數值模擬等3種手段，從不同側重點出發對綠色基礎設施的熱環境效應展開相關研究。在基于氣溫實地觀測來探討綠色基礎設施降溫效應的相關研究方面，主要從城市綠地的面積與形狀特征、植被結構特征、相關外部因素等3 個方面深入探討了影響綠地降溫效應的主要因素[5]。實測研究大多集中在中小尺度，其中許多研究證實城市綠地與周邊區域相比具有明顯的降溫效應[6-7]，綠地的類型、面積、形狀及植被遮陰面積等是影響綠地降溫效應的重要因素[8-10]。大尺度的研究需借助遙感反演和地理信息空間分析技術。研究表明：下墊面類型[11]、所在斑塊特征、鄰近降溫斑塊空間關系特征[12]等是影響熱島效應分布范圍和強度的重要因素。總體而言，研究多集中在緩解熱島效應的各類要素特征層面，而如何通過對城市綠色基礎設施的整合分析和前瞻性布局實現其整體降溫效應最大化的相關成果鮮見。作為中國“三大火爐”城市之一的南京是夏熱冬冷，兼具“山水林城”景觀要素的城市。隨著人口不斷增多和城鎮建設用地快速擴張，南京城市熱島效應日趨顯著。在滿足城市擴張需求的前提下，如何利用有限的綠色空間資源形成高效的綠色基礎設施網絡布局，緩解城市熱環境的惡化，已成為南京快速城市化過程迫切需要解決的重要課題。本研究以快速城市化的南京市主城區為研究對象，通過選取綠色基礎設施核心區斑塊中降溫效應貢獻值較高、連通性強的斑塊作為“源”斑塊，利用景觀格局特征與地表覆蓋構建阻力面，并基于最小成本路徑方法，識別出以“源”斑塊為起點和終點的最小成本路徑作為降溫廊道，并在整合現有空間規劃的基礎上，研究以緩解熱島效應為導向的綠色基礎設施網絡構建方法，以期從改善城市熱環境的角度為城市綠色基礎設施網絡構建與發展提供借鑒與參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

南京市位于中國東部長江中下游，31°14′～32°37′N，118°22′～119°14′E。2018 年市域總面積為6 587.02 km2，其中城鎮常住人口為685.89萬人，城鎮人口占比高達82.3%。氣候為典型的北亞熱帶季風氣候，四季分明，雨水充沛，春秋短而冬夏長。年溫差較大，夏季平均氣溫為28.0 ℃左右，極端日最高氣溫達43.8 ℃。

近年來，南京市主城區綠色基礎設施不斷被城市建設所侵占，城市熱環境持續惡化。如何改善因城市建設而造成的綠色空間破碎，構建合理高效的綠色降溫網絡，是實現南京綠色發展和改善城市人居舒適度的重要課題。本研究選取南京市主城區為研究區域，包括玄武區、秦淮區、鼓樓區、雨花臺區、建鄴區5個中心城區以及棲霞區、江寧區、浦口區3個近郊區。這些區是南京市的核心區域，城市化水平高，經濟發展迅速，具有典型的現代城市特征，也最能反映南京市熱島效應的真實狀況。

1.2 數據來源與預處理

本研究采用南京市2015年Landsat TM影像數據(來源于地理空間數據云http:/www.gscloud.cn/)，通過單窗算法[13]進行溫度反演，結合收集的氣象資料，獲得區域地表溫度數據。使用ArcGIS 10.2對2015年南京土地利用數據結合現狀調查資料(來源于南京市規劃和自然資源局、南京市統計局)進行重分類后劃分為耕地、林地、草地、水體、建設用地、裸地等6類，并將裸地溫度作為標準地物溫度，計算不同土地覆蓋類型的降溫率。

2 研究方法

2.1 綠色基礎設施網絡“源”斑塊的識別與提取

使用GUIDOS軟件的形態學空間格局分析(morphological spatial pattern analysis，MSPA)對研究區斑塊進行分析，得到7種景觀連通類型：核心區、孤島、邊緣、穿孔、橋接區、環、支線，分別與地表溫度疊加計算分析后，選取降溫率突出、具有生境可利用性[14]的核心區作為“源”斑塊的備選斑塊。

城市景觀格局是影響熱島效應強度和范圍的重要因素[11]。景觀連通性作為景觀格局的重要部分，反映了綠色空間結構和功能特征，是衡量景觀功能性的有效指標[15]。可能連通性指數(PC)的計算基于可能性模型，將生境斑塊中的中間斑塊參與到景觀連通可能性的計算中，在此基礎上計算出斑塊重要值(dPC)，即每個斑塊對于維持景觀連通性的重要程度。

式(1)～(2)中：ai和aj分別是斑塊i和斑塊j的貢獻值(本研究中指面積)，n表示斑塊總數，pij代表物種在斑塊i和j直接擴散的最大可能性，PC為可能連通性指數值，PCr為去除單個斑塊后剩下的斑塊的整體指數值。PC計算值滿足0＜PC＜1[16]。

根據斑塊重要值(dPC)，采用Jenks自然間斷點分級法對斑塊進行分級[17]，計算出不同等級斑塊的平均降溫率。結合前人對綠色基礎設施要素與降溫效應關系的分析與研究[18]，選取備選斑塊中降溫效果最優、分布較均勻、景觀特征具有代表性且面積大于5 hm2的斑塊作為“源”斑塊。

2.2 基于最小成本路徑的綠色基礎設施網絡構建

最小成本路徑方法是根據用地耗費路徑阻力值生成的空間上耗費成本最小的成本路徑。本研究基于最小成本路徑進行廊道識別，依據城市用地對熱環境的緩解作用設置阻力值。由于城市景觀格局與地表覆蓋特征的改變被認為是城市熱島形成的直接原因[11]，因此需要計算獲得能反映兩者的指標值，即景觀特征阻力值與地表覆蓋阻力值。

①計算景觀特征阻力值。景觀格局指數可反映組成空間配置某些方面的特征[19]，因此初步選取斑塊類型面積(AC)、最大斑塊指數(ILP)、斑塊密度(DP)、景觀聚集度指數(IA)等10個景觀格局指數，并利用Fragstats軟件計算出各用地類型的景觀格局指數。由于不同用地類型的景觀特征差異較大，為選取最具代表性的景觀格局指數，根據計算所得數據反映出的特征將用地類型劃分為2類(地類A和B)，再通過相關性分析篩選出與地表平均溫度相關性顯著的指數，最后利用熵值法計算各指數的權重。在熵值法中用Pkl表示第l個信息在第k類項目中的不確定度，則整個信息(設有z個數據) 的不確定性為：

式(3)中：Sk為第k類景觀格局指數的熵值；K為常數，取決于數據組數。

由于各指數對于景觀特征阻力值的貢獻度正負作用不同，取該指數與地表平均溫度相關系數的正負值，并將各景觀格局指數與權重相乘疊加計算得出各用地的景觀特征阻力值：

式(4)中：Lm為第m類用地的景觀特征阻力值；Sm,Np為斑塊數量(NP)與第m類用地所屬地類相關系數的符號，正相關取值1，負相關取值-1，Sm,LSI與Sm,IA同理；NPm為第m類用地斑塊數量(NP)疊加權重后的指數值，景觀形狀指數(LSI)與景觀聚集度指數(IA)同理。

②計算地表覆蓋阻力值。將降溫率數據用規范化標準化方法(min-max標準化方法)將數據標準化，再根據熱力過程對地表覆蓋阻力值進行計算，最終得到各用地的地表覆蓋阻力值：

式(5)～(6)中：Vm為標準化降溫率；EMm為降溫率；EMmax和EMmin為該組降溫率數據中的最大、最小值。為消除0值，將標準化值+0.001。Fm為第m類用地類型地表覆蓋阻力值[20]，為消除數據特性對阻力值的影響，將阻力值限制為1～1 001。

③確定指數權重。根據熵值法計算景觀特征阻力值與地表覆蓋阻力值的權重后，將其分別乘以對應的系數后疊加，得到各用地的成本路徑阻力值：

式(7)中：Fm為地表覆蓋阻力值，Lm為景觀特征阻力值，a、b為兩者的系數。

④綠色基礎設施網絡構建。“可擴展路徑”是景觀由源地向周圍擴散的可能方向，這些路徑共同構成目標源景觀的潛在生態網絡[16]。降溫網絡則由“源”斑塊及連接“源”斑塊的廊道構成，可以減少空氣受阻程度，保障空氣交換的暢通，尤其在應對城市熱島效應方面發揮重要作用[21]。根據上述研究選取降溫“源”斑塊作為成本路徑的起點和終點，為空間上不同的土地利用類型附上成本路徑阻力值，通過最小累積阻力(MCR)模型識別，構建起“源”斑塊之間的連接通道作為降溫廊道，最后結合南京市綠地系統規劃獲得優化后的城市綠色基礎設施降溫網絡。

3 結果與分析

3.1 “源”斑塊識別提取結果

根據形態學空間格局分析方法與地表溫度疊加分析計算可得出，降溫率從大到小依次為核心區、邊緣、孔隙、橋接區、環、支線、孤島(表1)，可見大型斑塊對于城市熱環境的改善效果較好，而分散的小型城市綠地對熱量消解貢獻較小。基于生境可利用性，選出507個核心區斑塊作為“源”斑塊的備選斑塊。根據景觀連通性重要程度的計算結果及Jenks自然間斷點分級法的分級結果，備選斑塊被分為5個等級(表2)，其中第1等級和第2等級斑塊數量最少，重要程度最高，分布較均勻，包括南京市重要的綠色基礎設施要素，如長江、紫金山、玄武湖、老山、青龍山等區域；第4等級和第5等級斑塊在數量上更多，在空間上多為分散的小型城市綠地(圖1)。再結合各級斑塊的降溫率(表3)可知：第1等級和第2等級斑塊面積占比大、連通性強、降溫率高，因而選擇第1等級和第2等級共25個面積大于5 hm2的斑塊作為降溫網絡“源”斑塊(圖2)。

表1 7 種類型地表溫度分析Table 1 Seven landscape connectivity types and their average temperature

表2 斑塊重要值分級Table 2 Grading of cores by dPC (delta PC decomposed) value

圖1 核心區斑塊重要值分級示意圖Figure 1 Grading of cores by dPC value

圖2 降溫“源”斑塊選取示意圖Figure 2 Selection of cool “source” cores

表3 各級斑塊地表溫度分析Table 3 Analysis of surface temperature of patches at different levels

3.2 基于最小成本路徑的降溫網絡構建結果

通過不同用地類型的景觀格局指數分析得知：林地、草地、水體的景觀格局指數所顯現的特征相似，被分為地類A；建設用地、裸地景觀格局指數所顯現出的特征相似，被分為地類B；耕地具有雙重性質，被分為2個部分。將各景觀格局指數與地類溫度作相關性分析后(表4)，選出斑塊數量(NP)、景觀形狀指數(LSI)、景觀聚集度指數(IA)等3個指數作為景觀特征阻力值影響主要因素。依據3個指數對降溫的正負作用及由熵值法確定的權重系數計算后可得出各用地類型的景觀特征阻力值(表5)。

表4 景觀格局指數與地類溫度的相關性分析Table 4 Correlation analysis between landscape pattern index and land type temperature

表5 各用地類型景觀特征阻力值Table 5 Landscape characteristic resistance value of land use types

結合地表覆蓋阻力值的計算結果，利用熵值法計算景觀特征阻力與地表覆蓋阻力的權重得出各用地類型的成本路徑阻力值(表6)，賦予各地類空間分布可構成成本路徑阻力面分布圖(圖3)。可以看到：成本路徑阻力值從大到小依次為建設用地、裸地、耕地、草地、林地、水體，其中水體與建設用地為阻力值最小和最大的用地類型，接近極限值。利用最小累積阻力模型將成本路徑阻力值疊加土地類型后，識別出的20條成本路徑多沿河流并串聯沿線小型生境斑塊，其中主城區重要的城市河道如秦淮新河、秦淮外河、滁河均被識別為降溫廊道。與“源”斑塊一同構成了可緩解城市熱島效應的綠色基礎設施網絡(圖4)。

表6 各用地類型地表覆蓋阻力值Table 6 Ground cover resistance values of land use types

圖3 成本路徑阻力面示意圖Figure 3 Cost path resistance surface

圖4 綠色基礎設施降溫網絡構建示意圖Figure 4 Cooling network of GI

3.3 基于綠地系統規劃的綠色基礎設施網絡優化

將初步的構建網絡與《南京市綠地系統規劃(2013-2020)》進行對比后發現，本研究從生態斑塊的“冷島效應”出發構建的綠色基礎設施網絡與綠地規劃中“四環六楔”及“九道十八射”的生態網絡格局基本重合。同時，本研究還識別出了規劃中忽略的廊道，可見該研究方法對于綠地、河流之間的潛在廊道識別具備一定的優勢，可為國土空間規劃提供參考和借鑒。結合現有規劃，得到優化后的南京市主城區綠色基礎設施網絡，其結構可以歸納為“三環、六帶、多線”(圖5)。以“三環”為主體，其中明城墻為第1環，秦淮百里風光帶與長江連接形成第2環，繞城高速道路綠地系統為第3環；結合連接 “三環”的6個重要降溫廊道以及其他多個線型通道，共同構成南京市主城區的降溫網絡結構。

圖5 南京主城區綠色基礎設施降溫網絡結構Figure 5 Structure of cooling network for GI

4 結論與討論

4.1 結論

運用形態學空間格局分析方法與景觀連通分析綜合識別出南京市主城區內的25個“源”斑塊，與識別出的20條廊道共同構成緩解熱島效應的綠色基礎設施網絡，進而結合南京市綠地系統規劃，提出“三環、六帶、多線”的總體空間結構。

綜合多種方法定量識別“源”斑塊，避免了選擇的主觀性和忽略生境可利用性的情況。將反映景觀格局的景觀格局指數和反映地表覆蓋特征的地表降溫率利用熵值法確定權重后構建阻力面，再用最小成本路徑方法進行廊道識別，對以往的構建方法進行了修正，使得緩解熱島效應導向下的綠色基礎設施網絡構建更加合理。

通過形態學空間格局分析、連通性分析，結合景觀特征和地表覆蓋雙重指標賦值的最小成本路徑方法的綜合應用，為建構緩解城市熱島效應的綠色基礎設施網絡提供了一種新的研究思路與方法，也為通過合理布局綠色基礎設施網絡，改善城市人居環境提供借鑒。

4.2 討論

4.2.1 最小成本路徑的方法改進 根據研究目標的差異對阻力面的構建進行修正是科學構建綠色基礎設施網格需研究的重要問題。以往使用最小成本路徑法進行的研究中，常根據不同景觀類型賦予相應的阻力系數構建阻力面[22-23]。在本研究中若將景觀格局指數與地表溫度分別計算權重相加，會忽略景觀格局指數與地表溫度所指示的特征差異及其對降溫的正負作用等。基于上述問題，本研究賦值時考慮景觀特征和地表覆蓋雙重指標，其中景觀特征阻力值計算考慮到景觀格局指數對不同地類阻力值貢獻的正負性，并采用熵值法疊加多個計算結果權重，使得運算結果更加全面準確。

4.2.2 綠色基礎設施網絡構建的思路拓展 眾多研究表明：城市中的綠色基礎設施要素在解決城市生態、污染、氣候等問題中具有突出的作用[24-25]，而相關的綠色基礎設施網絡構建研究仍處于起步階段。安超等[26]基于空間利用生態績效構建“自然生態”與“人文生態”相結合的綠色基礎設施網絡；王晶晶等[27]以多元價值為導向探索能夠符合多種需求的復合型綠色基礎設施網絡。這些研究所運用的方法與構想都為本研究提供了可供借鑒的思路。本研究基于對快速城市化背景下熱島效應問題的思考，通過綠色基礎設施網絡構建結合城市綠地系統規劃，提出了南京市主城區綠色基礎設施網絡應著力建設“三環、六帶、多線”降溫功能空間結構，為緩解城市熱島效應的綠色基礎設施網絡構建提供了一種研究思路，后續還可結合細顆粒物(PM2.5)消減、雨洪管理等熱點問題進一步深入研究。

4.2.3 綠色基礎設施網絡的實際應用與建設 本研究的綠色基礎設施網絡構建結果不僅包含了傳統綠地系統規劃的若干重要生態廊道，對傳統城市綠地系統規劃容易忽視的城市大型生境斑塊中的潛在廊道也具有識別優勢，對生態系統服務與空間規劃交叉領域的研究是一個有益的補充。本研究將降溫廊道定義為降溫效應貢獻值大的“源”斑塊之間的連接廊道，即空氣流通方向為“源—源”，而實際中城市熱島效應主要是由“匯”景觀大量集聚與擴張所造成，因此對“源—匯”“匯—匯”等不同熱量傳導方向廊道的降溫效果都需進一步開展對比分析，從而補充現有網絡，形成復合型降溫網絡。同時，綠色基礎設施網絡在明確降溫廊道空間形態后，還應進一步通過綠色基礎設施網絡降溫功能量化的方式，研究確定廊道具體建設寬度，如何串聯分散的綠色基礎設施要素等問題，使得降溫網絡能夠更加科學地指導實踐。