京津冀地區地表熱環境時空分布格局

吳 凡, 常 勇, 姚 磊, 孫 碩

(山東師范大學 地理與環境學院, 山東 濟南 250358)

根據聯合國統計署發表的報告顯示,現在世界上已經有超過一半的人居住在城市之中,《2020年世界城市報告》顯示,到2050年城市人口占全球總人口比例將達到68%[1]。自改革開放以來,中國的城市化進程速度不斷加快,第七次人口普查城市化率已經達到63.89%。急速的城市化極大地改變了中國城市景觀格局和城市熱環境,城市熱島效應是城市熱環境不斷惡化引發的城市生態問題之一[2]。城市熱島(UHI)一般被定義為城市比周圍農村溫度高的現象[3],不同時間、不同空間、不同層次,熱島效應都有不同的特點。城市化顯著地改變了城市不透水面的結構,綠地、水面布局的減少以及人為的熱排放都會增強熱島效應。城市熱島效應促使了城市高溫災害的形成、加劇了高溫的出現頻率,并帶來了巨大危害,嚴重威脅著城市可持續發展[4-5]。因此,對地表熱環境分布格局及其影響因素的探索是本文研究的重點。

人們普遍認為,城市化將提高城市氣溫和地表溫度[6],改變城市熱環境空間分布狀態,因此,國內外學者多關注于城市擴張與城市熱島的空間關系。胡平[7]通過劈窗算法反演成都市遙感影像發現,熱島區域多集中地分布在二環至繞城區域,說明城市擴張現象嚴重。韓冬銳等[8]發現長三角地區熱環境的不安全區域多發布在城市建成區及其周圍,且呈擴張趨勢。錢敏蕾等[9]使用TVX空間法定量研究上海市熱環境效應,結果也表明熱島強度分布與城市化建設密切相關,呈現“葫蘆串-葡萄串-攤大餅型”的蔓延模式。張偉等[10]提出了一種基于空間統計特征的城市熱島范圍界定方法,并得出杭州城市熱島的空間形態日趨復雜——單中心向多中心擴散發展。胡李發等[11]利用主成分分析法構建城市熱環境指數,發現關中平原城市群熱島強度老城區增速大于新建城區。徐雙等[12]通過分區統計法分析了不同熱力景觀等級下長沙市各城市景觀的空間格局變化,從中心位置到偏北、偏東和偏南方向上,熱力景觀從市區向周邊郊區呈現破碎化,而向西方向上則相反。多數學者聚焦于單一城市在城市擴張與熱環境形態間的關聯,而較少關注城市群體系中,各城市與郊區的熱環境隨城市化進程的變化。因此,本研究將中國快速城市化的典型地區京津冀城市群作為研究區域,重點研究城市群區域的熱環境表征情況。

在城市熱島與景觀指數結合的領域,李玉杰等[13]通過地統計學和景觀格局的結合發現,?？谑薪?9a熱島效應先增后減,熱島斑塊前期縮小后期擴張,斑塊形狀區域平穩。高靜等[14]創新性地引用大氣污染中的“源”“匯”概念,研究了武漢市主城區內的源匯景觀組對城市熱島的作用,發現兩者存在極強的相關性,即匯-源景觀面積比大于0.89時,景觀組對城市熱島具有緩解作用。

城市熱環境受下墊面的影響[15],特別是城市化過程中大量自然植被被人工不透水面取代,使生態環境壓力提升[16],部分學者探究了土地覆被對城市熱島的影響。邱海玲[17]以北京市為研究區,發現綠地面積與降溫作用一定范圍內呈對數關系,且降溫幅度與綠地面積等大小沒有明顯的相關性。楊雅君等[18]基于熱紅外成像技術觀測地表溫度,綜合分析6種典型城市下墊面,發現嵌草磚的熱環境穩定性較草地和大理石要好,瀝青路面最能代表下墊面地表溫度的時空變化特征。而樊智宇、聶芹、郭宇、黃奕欽、吳昌廣等[19-23]研究發現不透水面是城市熱環境惡化的主要驅動因素。在城市擴張與土地覆被狀況及其景觀格局的共同影響下,城市熱環境的格局不斷發生變化,而這種影響與變化在京津冀城市群演化中的體現,也是本研究的探討內容。

隨著經濟的發展,中國的城市化進程正朝著大城市集群方向發展。京津冀地區作為中國城市最密集、城市化水平最高的地區之一[24],自20世紀80年代以來,經歷了城市化快速發展時期。發達的工業、頻繁的人類活動導致該區域城市熱島現象日趨嚴重,并對區域氣候和人類生活造成了不可忽略的影響[5,25]。而京津冀城市群作為中國核心經濟區的重要組成部分,肩負國家應對全球競爭的重大使命。因此,探究區域地表熱環境的分布及演化對經濟快速發展的京津冀地區來說十分必要。

1 研究區域與研究方法

1.1 研究區域

京津冀城市群由首都經濟圈發展而來,位于113°27′～119°50′E、36°1′～42°37′N之間,總面積2.18×105 km2(圖1)。京津冀地區屬于暖溫帶大陸性季風型氣候,夏季高溫多雨,冬季寒冷干燥,年均降水量300～800 mm。上世紀80年代中期國家將京津冀地區作為“四大”試點地區之一,在實施國土整治戰略、開展跨區域分工協作、優化產業和人口布局等方面的探索具有重要意義。截至2019年,該區域占國土面積的2.35%,卻居住著全國7.24%的人口,GDP占全國的8.6%。據《中國城市營銷發展報告(2019)》顯示,京津冀城市群位列城市群品牌第三位。與此同時,京津冀地區也面臨城鎮化發展失衡、區域熱環境加劇的問題。然而,由于缺乏區域統籌,熱環境應對策略常常只針對特定區域,特別是兩個直轄市,其政策與戰略總是與河北省分離。

圖1 京津冀地區地理位置

總體而言,京津冀地區是中國城市群發展的典型代表,了解其區域熱環境的時空演變格局,有助于為其政策規劃提供參考,同時對于城市化飛速發展的其他區域的環境治理具有重要借鑒意義。

1.2 數據來源及預處理

MODIS傳感器作為Aqua和Terra衛星上的重要載荷,提供了豐富的大氣、陸地與海洋系列標準產品?？紤]到研究時間的跨度,本文使用的數據包括MODIS月均溫數據和土地覆被數據。地表溫度數據為2000年、2005年、2010年、2015年和2020年1～12月的月均地表溫度數據,空間分辨率為1 km,該數據從地理空間數據云網站(http://www.gscloud.cn/)下載,已被廣泛應用于區域和全球尺度的熱環境研究。土地覆被數據來自于自然資源部30 m全球地表覆蓋數據集(http://www.globallandcover.com/),參考中科院土地利用分類標準,將土地利用數據重新分類為林地、草地、水體、耕地、建成區、裸地6種土地覆被類型(圖2)。為統一研究數據空間分辨率[26-27],本文將地溫數據與地表覆被數據重分類為3 km分辨率的影像以作進一步研究。

圖2 京津冀土地覆蓋分類

2000—2020年,京津冀水體及耕地面積占比連續下降,草地面積占比則以2005年為轉折點表現為先上升后下降,林地、建成區面積逐漸增加,建成區增長率也呈上升趨勢,其絕對份額由9.97%增長至14.74%,面積增加8 187.26 km2,說明20年間城市建成區正處于快速擴張階段(圖3)。2000年,各城市的建成區規模相對較小且相互隔離,多集中在城市化程度較高的行政中心,如北京、天津、石家莊等地。2000—2020年,建成區擴張主要體現在各城市行政區劃范圍內的近郊地區,如邢臺、邯鄲、保定等次等級城市的建成區也逐漸連點成片。

圖3 京津冀土地覆蓋率的變化

1.3 研究方法

1.3.1相對地表溫度的計算

考慮到不同年份間整體地表溫度的差異,并方便后續對不同區域對熱環境的貢獻進行統計,本文選取地表溫度的相對值來代表區域熱島的強度[28],其公式為:

(1)

1.3.2相對地表溫度的計算

標準差橢圓是一種用于揭示空間要素分布及變化的空間統計法。選用用標準差橢圓法以RLST等級為權重識別京津冀地區熱島的整體情況,分析20年來京津冀各溫區熱環境的演變趨勢和趨向性,其公式為:

(2)

(3)

1.3.3聚類分析

空間聚類分析可以根據空間對象的屬性對空間對象將“屬性相似,空間臨近”進行分類劃分,已被廣泛應用于城市規劃、環境監測、地震預報等領域,也是空間數據挖掘領域的重要分支。為了對區域熱島模式進行多尺度的空間集聚格局分析,本文選用RipleyL函數法[29、32],對各梯度下京津冀各溫區熱環境的集聚格局進行探究。最近鄰比是隨機條件下最近鄰平均觀測距離與最近鄰平均預期距離之比,可以顯示景觀要素的空間集聚格局,但是受尺度影響較大,而RipleyL函數法則更有助于確定動態尺度下的空間格局,計算公式為:

(4)

(5)

式中:d代表尺度;n是特征的數量;A為特征總面積;ki,j為權重。L(d)>0表示在距離d處出現高溫聚集現象,L(d)<0表示其在距離d處是分散的。NRR=1表示空間格局呈隨機分布,NRR<1和NRR>1分別表示空間格局是集群或分散的。

1.3.4景觀格局

景觀指數能定量反映景觀的結構組成與空間配置,是濃縮景觀格局信息的指標。為了分析區域熱島各溫區的形態及分布特征,本文基于Fragstats(v4.2)軟件平臺,綜合考慮數據的空間分辨率,并參考相關文獻[33-35],選取了斑塊類型總面積(TA)、斑塊數量(NP)、平均斑塊面積(ARER_MN)和斑塊所占景觀面積比例(PLAND)四個斑塊水平景觀指數作為分析基礎,對京津冀地區各溫區的空間形態進行分析,對景觀指數的具體描述見表1。

表1 景觀指數及其含義

1.3.5相關性分析

地表熱環境的分布格局與地區地表覆被類型密切相關,本文結合前人研究[36],將地表覆被密度的概念引入,以此表示地表覆被特征,計算公式為:

(6)

式中:i表示林地、草地、水體、耕地、建成區、裸地6種土地覆被類型;LCD表示地表覆被密度;ni表示該網格內i土地覆被類型所占像素數;sr表示單個像素的固定面積;S表示單個格網總面積?；诂F實的考慮以及數據的可操作性,選取LCD>5%的數據進行后續分析,對于LCD≤5%的土地覆被數據,忽略其對該格網內相對地表溫度的影響。

如上文所述,城市地表溫度的異質性是多種因素共同作用的結果,包括自然覆被、建成區不透水地表、城市建筑形態和社會經濟等因素。鑒于本文的研究目的,本文選取Spearman相關系數探索各時期土地覆被密度與相對地表溫度之間的關系。

2 結果與分析

2.1 京津冀熱環境變化趨勢分析

本文利用ArcGIS 10.2統計分析2000—2020年京津冀地區RLST的轉化情況,并通過轉移矩陣將其進行可視化分析,以揭示在此期間京津冀地區地表熱環境效應的時空演化規律。2000—2020年,京津冀地區RLST的總體表現為中溫區的面積大幅下降,由2000年的66 877 km2變為2015年的34 857 km2,主要轉換為低溫區、次高溫區、高溫區,面積分別為8 516 km2、32 042 km2和631 km2,特別是2000—2005年期間,有26 702 km2轉換為次高溫區(圖5)。2010年前,中溫區持續下降,高溫區持續上升,熱環境形勢趨于惡化,而在2010年后,低溫區及高溫區的面積有所回退,中溫區及次高溫區面積小幅增加,區域熱環境呈好轉趨勢。在京津冀地區地表溫區的轉換(面積大于50 km2)中,由高等級向低等級轉換的主要類型有4種,面積達16 139 km2,而由低等級向高等級轉換的主要類型有5種,面積高達42 842 km2,為高等級向低等級轉換的2.65倍?？傮w來說,京津冀地區隨著城市化進程的發展,社會經濟發展對土地利用模式的影響增加,區域熱環境格局變化明顯,整體溫區等級走高,2010年前熱環境兩極化持續加劇,2010—2020年有所好轉。

圖5 京津冀的地表溫區轉移

在此本文將京津冀熱環境發展分為兩大階段,一階段(2000—2010年),二階段(2010—2020年),以便于后續分析與驗證。

標準差橢圓用于分析京津冀地區各溫區的分布趨勢及隨時間的變化(圖6)。從其結果來看,京津冀地區各溫區及整體的標準差橢圓具有一定的方向性特征,熱環境形勢的空間發展方向(橢圓的長軸方向)大致為西南-東北走向。這與土地覆被分類圖(圖2)中,耕地和建成區這些人類活動密集頻繁的區域分布趨勢相似,說明京津冀地區熱環境的發展情況與人類活動密不可分。中溫區于一階段標準差橢圓中心朝東北方向移動,標準差橢圓方向性逐漸減小,離散性逐漸增大,后于二階段向西南方向移動。次高溫區變化幅度較小,由于高溫區面積占比較小,分布較為分散,變化幅度被放大,二階段大致朝東南方向移動,標準差橢圓半徑縮短,方向性有所減小。在一階段,各溫區標準差橢圓的長軸均呈縮短趨勢,面積呈現縮小趨勢,說明在西南-東北方向呈收縮集中趨勢,整體聚集性升高。而在二階段,趨勢呈反轉狀況,說明京津冀地區熱環境的中高溫區集聚性有所降低,呈分散特征,形勢轉好。各溫區整體而言,變化趨勢由中溫區主導,次高溫區變化幅度較小,且隨著溫區等級的提升標準差橢圓中心逐漸向西南方向移動。而與京津冀整體的標準差橢圓變化對比可以發現,京津冀地區熱環境整體變化趨勢受次高溫區影響較大,隨著京津冀地區城市化進程的快速發展,區域熱環境的空間格局逐漸由自東北向西南到自西南向東北方向轉變。

圖6 京津冀各溫區標準差橢圓變化趨勢

2.2 京津冀熱環境聚集性分析

本文以柵格中心點為點元素,根據京津冀地區經緯度范圍確定200 km為區域點元素運行RipleyL函數的最大距離,以12 km為距離增量在ArcMap中進行聚類分析(見圖7)。中溫區、次高溫區、高溫區分別在60 km、70 km、45 km附近出現單峰值拐點,而京津冀地區峰值拐點出現在更遠的80 km附近,表明在0 km到拐點對應距離范圍內集聚性不斷增強,在峰值處達到最大,并在此空間尺度上最顯著。京津冀地區熱環境的空間分布格局在較大的距離范圍內聚集,且各溫區總體分布格局基本一致,聚集度隨著空間距離的增加先增強后減弱。從時間上來看,各溫區均在2010年前后呈現出聚集趨勢的轉變,中溫區與次高溫區表現在峰值的高低上,聚集性由升高轉為降低,高溫區則是聚集度的峰值由不斷后移的趨勢轉為前移?？偟膩碚f,京津冀地區整體熱環境在286 km范圍內呈聚類分布,一階段L(d)值逐漸上升,于二階段有所回落,在更高溫區內呈現出更強的波動性,整體在40～80 km內呈現出高聚集性,進一步驗證了上文提及的京津冀熱環境發展的兩大階段。

圖7 Ripley L函數結果

圖8 各土地覆蓋類型的平均相對地表溫度

2.3 京津冀熱環境形態特征分析

結合表2及景觀指數含義(表1)可知,在2000年的京津冀熱環境中,中溫區約是次高溫區的面積的1.55倍,而兩者的平均斑塊面積卻很接近,說明中溫區的破碎化程度相對較高;而高溫區雖然斑塊所占景觀總面積的比例很低,但它在斑塊數量僅為次高溫區20%的情況下斑塊平均面積卻達到了次高溫區的64%,表明其集聚性很高。一階段期間,中溫區斑塊面積縮小、斑塊數量減少、斑塊所占景觀面積比例下降,高溫區則斑塊面積擴大、斑塊數量增加、斑塊所占景觀面積比例上升。二階段則有輕微的反向波動。而次高溫區在2000—2005年間斑塊面積急劇擴張、平均斑塊面積巨幅增大、斑塊所占景觀面積比例暴漲,而在2005年后有少許回落?？傮w來看,京津冀熱環境斑塊組成在2010年前后呈轉折性發展,一階段高溫區及次高溫區斑塊呈變大變多趨勢,二階段則反向收縮,再次驗證了京津冀熱環境發展的兩大階段。

表2 斑塊型景觀指數按溫區類型統計

2.4 熱環境與下墊面的相關性分析

就不同土地覆被類型的平均相對地表溫度及其年際變化而言,建設用地的平均相對地表溫度為1.7℃～2.3℃左右,對京津冀熱環境的升溫情況關系密切,林地、草地的平均相對地表溫度為在-2.7℃～-0.9℃之間,相對較低。說明城市化導致的不透水地表通常會產生熱效應,而林地與草地則會產生冷卻效應(圖9)。值得注意的是,耕地的平均地表溫度在0℃以上但在2℃以下,考慮到其植被類型較為單一且為人工管理,區域內人類活動頻繁,其降溫作用通常較小或不具備降溫作用。

Spearman相關分析顯示(表3),林地密度、水體密度在不同時間點上,所有LCD均與RLST呈顯著負相關,且顯著性均呈先增大后減小的趨勢;而耕地密度、建成區密度則在各時間點均與RLST呈顯著正相關,前者顯著性在一階段上升,二階段有所下降,而后者在整個時間段內均呈上升趨勢,且幅度不斷加大。這與京津冀地區建成區面積飛速擴張,影響力增強有很大關系。由于京津冀地區裸地面積占比較低(圖2),數據量過少,結果可信度較低。

表3 不同時期LCD和RLST的Spearman相關系數

其中,林地密度與相對地表溫度的負相關關系最強,耕地密度與相對地表溫度的正相關關系最強,兩者均于一階段期間呈增強趨勢,二階段則有所回落,在時間上變化趨勢一致。這表明林地和耕地是影響京津冀地區相對地表溫度的主要因素,建成區則作為增溫效應的新軍影響力飛升,是最值得注意的地表覆被類型,這與各土地覆被類型區域內的平均RLST結果一致(圖2),可信度較高。

3 討 論

城市的進程顯著增強了城市熱島效應,但對于城市群規模的熱環境影像研究仍然不足。城市化的發展和城市邊界的加速擴張,導致城市間的距離不斷縮小甚至趨于消失。以往的研究也證明了城市熱島效應的影響通常具有其現實意義,有學者提出城市于郊區是連續而流動的,并不具有嚴格意義的分界,可見傳統的城鄉分類在今天已經過時,尤其是在人口稠密的發展中地區[37]。因此,結合前人的研究結果[30],城市化進程中的區域熱環境指數(即區域熱島)在描述城市群熱環境方面具有相對優勢。孤立的建成核心區從城市中心區域延伸到郊區并逐漸相互連接,最終形成城市集群的過程,這與京津冀熱環境高溫區的發展趨勢一致(圖2)。此外,RipleyL函數的結果表明,區域熱島于2005年在較小距離下呈聚集趨勢,但于二階段在較大距離上聚集性顯著。

不透水地表的擴張可以解釋快速城市化過程中城市熱島現象的變化,同樣也可以解釋城市群區域熱島的變化[38]。有學者發現2005—2015年間,京津冀地區不透水面的時空格局經歷了兩個時期,2010—2015年各自然區域不透水地表的增長速度明顯快于前一階段[39]?？傮w來說,在城市化的初始階段,城市的擴張受到了行政邊界的隔離和制約。隨后,城市從單中心向多中心的擴張和城市間大型基礎設施(交通網絡)的建設導致了區域熱島的形成。土地利用類型的變化對區域熱島也具有顯著影響。相關研究表明[16],城市綠地具有緩解城市熱島效應的作用,且其降溫作用隨其面積的增加而增加,這與本研究的分析結論一致。城市群區域快速城市化引起的一系列區域熱島問題并不能僅靠一個城市解決,而應該從區域的尺度上制定方案。因此,在區域尺度上理解熱環境的時空格局、成因及其演化規律,對于全面理解城市群擴張下的熱環境問題并制定解決方案具有重要意義。

京津冀地區具有典型的夏季高溫多雨的溫帶大陸性季風氣候,這使得獲取夏季統一時間的完全無云干擾的高質量影像數據變得極為困難。雖然大部分圖像質量非常高,但由于時空跨度較大,部分區域的地表溫度數據仍受到云層影像而缺失。MODIS圖像數據的另一個局限性在于年度地表溫度數據使用了月合成地表溫度數據進行計算,可能對結果具有一定的影響。為了避免這種時間維度上的跨越性,在未來的研究中,可以使用多傳感器融合的方法獲取更準確的地表溫度數據。此外,地形走向與降水情況對區域熱環境的影響也值得更進一步的研究。

4 結 論

本文基于京津冀地區的MODIS月均溫數據和土地覆被數據,運用景觀生態學、空間統計學的理論與方法,對不同溫區等級下京津冀地區的地表熱環境空間分布格局及其與地表覆被類型間的關系進行了探討。

1) 京津冀建成區面積不斷擴張,熱環境格局演化呈明顯的兩大階段:一階段(2000-2010年)整體溫區等級走高,京津冀地區整體熱環境趨于兩極化,且整體溫區等級走高;二階段(2010-2020年)有所緩和,高溫區集聚性降低,治理效果初步顯現。

2) 中溫區、次高溫區、高溫區區域熱島分別在60 km、70 km、45 km尺度上最顯著,總體分布格局基本一致,聚集度隨著空間距離的增加先增強后減弱。各溫區均在一階段集聚性增強,二階段則有所回落,在更高溫區內呈現出更強的波動性,整體在40～80 km內呈現出高聚集性。

3) 中溫區在一階段期間斑塊面積縮小、斑塊數量減少,破碎程度加大,二階段有所回調;高溫區則相反,逐漸形成串聯貫通區域。京津冀熱環境斑塊組成在2010年前后呈轉折性發展,一階段高溫區及次高溫區斑塊呈變大變多趨勢,二階段呈反向收縮。

4) 林地和耕地是影響京津冀地區相對地表溫度的主要因素,建成區則影響力飛升。林地密度與相對地表溫度的負相關關系最強,耕地密度與相對地表溫度的正相關關系最強,兩者均于一階段呈增強趨勢,二階段有所回落。