長沙市地表熱力景觀時空分異特征分析

何炳偉，韓沁哲

(1.湖南省臨澧縣氣象局，湖南 臨澧 415200；2.湖南省氣象科學研究所/氣象防災減災湖南省重點實驗室，湖南 長沙 410118)

1 引言

熱島效應指城區氣溫明顯高于郊區的現象[1]。尤其是近20多年來，城市化進程快速發展，導致以植被為主的大面積自然下墊面逐步被儲熱能力強的瀝青、水泥、鋼筋混泥土等所代替，以至于城市熱島效應愈加顯著[2]。城市熱島效應對人類居住環境質量、人體身心健康、社會經濟發展均產生不同程度的危害[3～5]，從而引起了眾多學者的廣泛關注。熱力景觀是利用景觀生態學原理和方法來分析城市熱環境時空格局的新手段，引入城市熱力景觀來研究城市熱島效應具有重要意義。城市熱力景觀是具有高度空間異質性的熱力區域，它由相互作用的熱力斑塊以一定的規律組成，綜合反映了城市生態環境特征。因此，深入探究地表熱力景觀時空格局及演變規律，對于從整體上充分認識城市熱環境問題成因機制以及為改善城市熱環境提供依據[6～8]。

已有學者從城市熱力景觀視角對城市熱環境開展研究和分析。喬治等[9]以MODIS地表溫度產品數據，揭示了北京市不同季相和晝夜間地表熱力景觀時空分異特征及演變規律，可為有效緩解城市熱島效應提供幫助。郭繼強等[10]以2000年Landsat 5 TM和2017年Landsat 8 OLI/TIRS衛星影像數據反演了南京市地表溫度，結合景觀格局指數分析了南京市熱力景觀格局演變及城市景觀格局與熱環境的關系，結果發現熱島高溫區斑塊在熱力景觀格局中的優勢度明顯提升，2017年較2000年熱島效應明顯增強。徐雙等[11]利用Landsat 7 ETM+遙感影像數據結合土地利用數據調查發現，長沙市2010年熱島區擴大且更加分散，研究了從2004～2010年長沙市中心城區熱力景觀空間格局的動態變化，闡明了城市景觀類型空間格局與地表溫度之間的關系。以上研究多集中于利用景觀格局指數來刻畫和描述城市熱環境特征和變化、討論城市熱島效應的年際和季節變化，但缺乏多時空角度熱力景觀下不同土地利用類型景觀格局特征規律對地表溫度影響的研究和對比。

本研究利用2005年和2019年MODIS地表溫度數據，結合景觀格局指數來分析2005～2019年熱力景觀格局時空演變特征，并進一步探究了不同等級熱力景觀下不同土地利用類型景觀格局特征規律與地表溫度的影響關系，以期為管理決策部門調控城市熱環境提供指導依據。

2 研究區與數據

2.1 研究區概況

長沙市是湖南省省會，位于湖南省東部偏北，地處111°53′～114°15′E和27°51′～28°41′N之間。2019年末全市常住人口839.45萬人。氣候屬亞熱帶季風氣候，冬天寒冷，夏季炎熱，每年氣溫在35 ℃以上的酷暑日大約有30 d，高溫熱浪事件年均達2.16次，城市熱島效應嚴重[12]。因此，改善城市熱環境是助力當前長沙市城市發展所面臨現實而急需解決的問題。本文選取長沙市中心城區(開福區、岳麓區、雨花區、芙蓉區、天心區、望城區)、長沙縣、瀏陽市為研究區域，研究區內主要有林地、耕地、建設用地、水體和草地等多種景觀類型。

2.2 數據來源與預處理

本文主要研究不同季節和晝夜間地表熱力景觀時空分異特征，由于春季遙感影像受云影響較大不利于開展研究,且對于長沙市的氣候特征春季是冬季和夏季的過渡期。因此，只把2005年和2019年夏、秋、冬季作為研究時段。選用的遙感數據為MYD11A2地表溫度8 d合成產品，衛星過境時間為13:30和1：30，反演精度達到1K的精度[13]，數據質量總體較好。MODIS地表溫度產品在城市熱環境定量研究中應用廣泛[14～16]。較其他遙感數據而言，每天可4次獲取地表溫度數據，其較高的時間分辨率對于研究城市熱環境效應晝夜特征規律優勢較大，空間分辨率為1 km，能夠滿足本研究需要。

其他數據包括從資源環境科學與數據中心網站下載的空間分辨率1 km的2005年和2020年土地利用數據。結合Google Earth高分辨率影像對2020年的土地利用數據進行人工目視解譯獲取到2019年土地利用數據，根據研究區特點將地表下墊面分為耕地、林地、建設用地、草地和水體5種景觀類型。表1所示各景觀類型面積百分比。

3 研究方法

3.1 MODIS地表溫度數據處理

覆蓋整個研究區需要兩景影像(軌道號為h27v06和h28v06)。首先利用MODIS Reprojection Tool(MRT)對原始MODIS地表溫度產品進行幾何糾正和重采樣，并進行輻射定標，將像元灰度值(Digital Nnmber，DN)轉化成地表實際溫度值(Ts)[17]：

Ts=DN×0.02-273.15

(1)

對于MODIS地表溫度產品在有云覆蓋的區域DN值為0，根據上面公式計算后溫度值均為-273.15 ℃。因此需要將其掩膜掉，有云覆蓋的區域不參與計算，從而消除溫度的離群值，最終形成各季節地表溫度平均值數據集。

表1 景觀類型面積百分比

3.2 地表熱力景觀等級劃分

為消除不同季相和晝夜間影響，需要對地表溫度數據歸一化處理，使經過歸一化處理的地表溫度值范圍處于0～1之間。公式如下：

Tni=(Tsi-Tsmin)/(Tsmax-Tsmin)

(2)

式(2)中：Tni代表第i個像元歸一化后的值；Tsi代表第i個像元的地表溫度實際值；Tsmax和Tsmin分別代表影像像元地表溫度的最大值和最小值。經過歸一化處理后得到地表溫度空間分布圖，再采用均值-標準差方法將地表溫度劃分5個熱力景觀等級，依次是低溫區、次低溫區、中溫區、次高溫區、高溫區，并制作長沙市地表熱力景觀等級空間分布圖。

3.3 景觀指數選取

本文為研究地表熱力景觀時空分異特征及演變規律，從數量特征和結構特征2個方面選取以下景觀指數：類型比例(Percentage of Landscape，PLAND)；聚集度指數(Aggregation Index，AI)。借助Fragstats4.2軟件平臺進行景觀指數的計算，各景觀指數的生態學含義及計算公式如表2所示。

表2 景觀格局指數計算

4 長沙市地表熱力景觀時空分異特征分析

4.1 地表熱力景觀時空分布特征

圖1為2005年和2019年長沙市夏、秋、冬季及晝夜地表熱力景觀空間分布圖。總體來看，不同季節的熱力景觀空間分布差異較大，夏季高溫區最為集中，主要集中在城市區域，這體現出較為顯著的城市熱島效應，秋、冬兩季高溫區分布都較為零散；同時，晝夜熱力景觀空間分布差異更大，夜間較白天高溫區分布更為集中，尤其在夏季表現的較為明顯。對比不同等級熱力景觀空間分布可以發現，高溫區只要集中在長沙市主城區及與主城區東部接壤的長沙縣，高溫區外圍則是次高溫區和中溫區依次逐等級呈現鑲嵌狀分布，次低溫區和低溫區大部分分布在瀏陽市，其余主要分布在長沙縣和望城區。對比2005年和2019年，伴隨城市規模迅速擴張，城市熱力景觀空間分布發生顯著變化，夏季高溫區面積增大最明顯，主要是主城區表現為“攤大餅”狀向外擴張，秋季和冬季只在夜間有一定規模的高溫區分布在主城區。但是，2019年冬季白天高溫區主要分布在瀏陽市西部、東北部和南部的這些地區主要是耕地，冬季耕地往往是裸地，所以在白天地表溫度相對較高，而在秋季和冬季的夜間高溫區大多分布在瀏陽市境內林地密集的地區，這是由于冬季的森林對氣溫的調節作用。

圖1 基于均值-標準差劃分的2005年和2019年研究區地表溫度等級空間分布

4.2 地表熱力景觀指數分析

4.2.1 數量特征分析

從圖2可以看出，長沙市地表熱力景觀中，無論晝夜中溫區在各熱力景觀等級中面積比例占主導地位，在夏季達到最大值；除去中溫區外，白天次高溫區占主導地位，其面積比例高于夜間；地表熱力景觀中高溫區和低溫區面積占比較少，但晝夜間面積比例差異較大。白天高溫區面積比例低于低溫區，夜間則相反，夜間高溫區面積比例增加，低溫區相反。白天高溫區面積比例明顯低于夜間是較為顯著特征。

圖2 2005年和2019年研究區地表熱力景觀類型比例特征

通過對比2005年和2019年不同等級地表熱力景觀面積比例發現，各等級熱力景觀在晝夜間變化趨勢差異大。白天，中溫區面積比例增加，在秋季增幅最大，從34.7%增加到43.1%，但在夜間表現出相反的趨勢，降幅最大值出現在冬季，從45.7%下降至35.8%。除了在秋季夜間次高溫區面積比例大幅上升外，其他時期均表現出下降趨勢，其中，夏季白天面積比例降幅最大，降幅達9.9%，白天下降幅度要強于夜間。晝夜間高溫區面積比例均表現為顯著增加趨勢。白天，夏季面積比例增加最明顯，從4.5%增加到7.8%，夜間，冬季面積比例增加最明顯，從5.2%增加到9.1%。晝夜間各季節次低溫區面積比例變化趨勢基本一致，夏、冬季均增加，秋季減少，最為顯著的是夜間面積比例增加幅度要明顯多于白天，在冬季夜間增幅達到最大值為7.8%，而夜間秋季面積比例減少最明顯，從21.9%減少到17.6%。晝夜間低溫區面積比例呈現下降趨勢，白天冬季降幅最大，降幅達1.1%，夜間秋季降幅最大。

4.2.2 結構特征分析

從圖3可以看出，晝夜間熱力景觀聚集度指數差異顯著。總的來看，夜間不同等級熱力景觀聚集度指數差異較白天大，說明夜間熱力景觀斑塊空間破碎化程度高，白天熱力景觀斑塊單一、空間聚集程度好。從季節上來看，低溫區以外，夏季各等級熱力景觀聚集度指數整體上高于其他季節，冬季各等級熱力景觀聚集度指數整體上偏低，說明熱力景觀斑塊空間分布變得分散。對比不同等級熱力景觀，高溫區熱力景觀聚集度指數整體上較高，反映出城市區域溫度較高的斑塊通常成片發展的趨勢。

圖3 2005年和2019年研究區地表熱力景觀聚集度指數特征

對比2005年和2019年各等級熱力景觀聚集度指數變化可以發現，晝夜間高溫區熱力景觀聚集度指數均增大。白天夏季增加最顯著，從2005～2019年景觀聚集度指數增加14%，夜間秋季增加最顯著，增幅達14.6%，表現出城市區域高溫熱力景觀斑塊空間聚集程度的顯著增強；白天，次高溫區景觀聚合度指數整體下降，夏季從77.9%下降至67.7%，反映出次高溫區熱力景觀斑塊變得破碎，是易受人類活動影響的熱力斑塊，夜間，夏季次高溫區景觀聚合度指數減小；晝夜間低溫區熱力景觀聚集度指數整體減小，其中，白天冬季和夜間夏季下降最多，降幅分別為6.7%和20.4%，表現出低溫區熱力景觀斑塊變得破碎；白天中溫區熱力景觀聚集度指數整體增大，熱力景觀斑塊聚集程度增強，夜間則表現出相反的特征。

4.3 地表熱環境下的景觀類型空間格局特征分析

地表景觀類型的空間分布往往決定著地表溫度的空間分布特征。因此，對不同等級熱力景觀下的土地利用類型景觀格局特征規律開展研究，有助于科學認識地表景觀類型與地表熱環境之間的關系。盡管其他季節也會出現城市熱島效應，但夏季城市熱島效應最為顯著。因此，在本文中僅把夏季作為研究時段。長沙市主要以耕地、林地及建設用地為主的景觀類型，雖然草地和水體景觀類型占比較少，但對于改變局部熱環境起著重要作用。因此，主要選取了類型比例指數PLAND、聚合度指數AI來分析這5種景觀類型的景觀格局指數特征與地表熱環境之間的關系。

4.3.1 類型比例指數分析

圖4展現了耕地、林地、建設用地、草地和水體的類型比例指數在不同熱力景觀等級下的表現特征。晝夜間建設用地面積均在高溫區達到最大值；耕地從低溫區到次高溫區面積比例整體上升高，在次高溫區達到峰值然后下降；林地整體上隨著地表溫度的升高而減少，在高溫區維持較低水平的面積比例；草地和水體在5種景觀類型中面積占比少，因此面積比例均維持在較低的水平。對比2005年和2019年5種景觀類型在不同熱力景觀等級下的面積比例變化差異顯著。最顯著的是從2005～2019年，晝夜間高溫區建設用地面積比例增加；其次，林地在各種熱力景觀等級下面積比例均減少，并且夜間面積比例變化較白天小。對比同一熱力景觀下不同景觀類型的面積比例發現，晝夜間高溫區建設用地面積比例最高，其它等級熱力景觀下主要以林地面積比例最高。以上分析可知，地表溫度高的下墊面主要是面積占比較高的建設用地，地表溫度低的下墊面主要是林地、耕地、草地，并以林地占主導地位。

圖4 不同熱力景觀等級下景觀類型的類型比例特征

4.3.2 聚集度指數分析

圖6展現了耕地、林地、建設用地、草地和水體的景觀聚集度指數在不同熱力景觀等級下的表現特征。晝夜間建設用地聚集度指數隨著地表溫度的升高整體上逐步增大，且在高溫區達到最大值，尤其是從次高溫區到高溫區出現跳躍式顯著增大；耕地景觀聚集度指數從低溫區到次高溫區整體上升然后至高溫區略微下降；林地聚集度指數在低溫區整體上達到最大值，高溫區達到最小值。對比晝夜間2005年和2019年各種景觀類型在5種等級熱力景觀下的聚集度指數變化，比較顯著的特征是在中溫區至高溫區建設用地景觀聚集度指數從2005年到2019年均增大，尤其是在高溫區仍有顯著增大，反映出建設用地已大片相連，建設用地景觀聚集程度升高，整齊單一。對比同一等級熱力景觀下5種景觀類型的聚集度指數特征發現，高溫區建設用地景觀聚集度指數顯著高于其它景觀類型，低溫區至中溫區林地景觀聚集度指數顯著高于其它景觀類型，耕地次之。以上分析說明，從2005年到2019年高溫區和次高溫區的建設用地聚集程度顯著增強，尤其在高溫區建設用地景觀斑塊凝聚程度高、斑塊間連通性好的下墊面會凝聚顯著的熱效應而導致地表溫度的升高；同理，像林地、草地、水體的景觀斑塊聚集程度高可有效降低地表溫度。

5 結論

選取長沙市為研究區域，基于MODIS地表溫度產品數據，制作不同季相和晝夜間長沙市地表熱力景觀時空格局分布圖，深入研究了2005～2019年不同季相和晝夜間地表熱力景觀格局時空分異特征，并進一步探究了不同等級熱力景觀下不同土地利用類型景觀格局特征規律與地表溫度的影響關系。主要得出以下結論：

(1)不同季節的熱力景觀空間分布差異較大，夏季高溫區最為集中，主要集中在城市區域，反映出長沙市顯著的城市熱島效應；晝夜間熱力景觀空間分布差異較大，夜間較白天高溫區分布更為集中。從2005～2019年，夏季熱力景觀高溫區面積顯著增大。

(2)中溫區在長沙市地表熱力景觀中面積占比最大，白天高溫區面積比例低于夜間，從2005～2019年向高溫區發展；晝夜間地表熱力景觀聚集度指數差異顯著，高溫區聚集度指數整體上較高，城市區域溫度較高的斑塊連片發展的趨勢。

(3)建設用地景觀斑塊聚集程度越高、面積占比越大，地表溫度就越高，城市熱島效應就越強；相反，林地、草地聚集程度越高、面積占比越大，可有效降低地表溫度。