基于遙感的西安市熱力景觀格局演變

楊麗萍，王 樂，2，孫曉輝，劉 晶

（1.長安大學 地球科學與資源學院，西安710054；2.航天天繪科技有限公司西安分公司，西安710100）

基于遙感的西安市熱力景觀格局演變

楊麗萍1，王 樂1，2，孫曉輝1，劉 晶1

（1.長安大學 地球科學與資源學院，西安710054；2.航天天繪科技有限公司西安分公司，西安710100）

基于1992—2013年3期Landsat系列遙感影像，反演出了西安市的地表溫度，采用溫度歸一化分級方法對地表溫度進行等級劃分，并引入景觀生態(tài)學中景觀格局的研究方法，通過熱力景觀指數(shù)分析，對西安市熱力景觀格局及其演變特征進行了探討。結(jié)果表明：1992—2013年西安市的熱島效應(yīng)逐年增強，熱力景觀格局呈現(xiàn)出較大的時空差異。20多年來，熱力景觀從以次中溫區(qū)為優(yōu)勢斑塊連片分布的空間格局，轉(zhuǎn)變?yōu)橐源胃邷貐^(qū)、中溫區(qū)等多種熱力斑塊鑲嵌散布的空間格局，熱力景觀的破碎化程度不斷提高，各熱力斑塊分配的均勻度、景觀格局的豐富度和復雜度均穩(wěn)步增加，人類活動對熱環(huán)境的擾動持續(xù)而穩(wěn)定。

地表溫度；熱環(huán)境；景觀格局；遙感；西安市

隨著城市化進程的加快，城市人口迅速膨脹，城市規(guī)模不斷擴大，城市的下墊面和冠層結(jié)構(gòu)發(fā)生急劇變化，由此所引發(fā)的城市熱島效應(yīng)及熱環(huán)境問題日益突顯，已成為城市生態(tài)環(huán)境效應(yīng)的研究熱點。熱環(huán)境的空間分布格局和演變規(guī)律的研究對于認識城市環(huán)境和城市氣候，緩解城市熱島帶來的負面效應(yīng)，促進城市社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

作為地表與大氣之間能量交換的重要影響因子，陸地表面溫度（Land Surface Temperature，LST）綜合了地氣之間相互作用過程中物質(zhì)與能量交換的結(jié)果，是地表通量（顯熱、潛熱和CO2等通量）、土壤水分、作物估產(chǎn)、長勢和缺水狀況監(jiān)測等遙感模型的重要參數(shù)，也是城市熱環(huán)境監(jiān)測的重要參數(shù)[1-2]。傳統(tǒng)的城市熱環(huán)境研究是基于氣象站點的監(jiān)測數(shù)據(jù)擬合得到城市地區(qū)的地表溫度，但由于觀測站點數(shù)量有限、空間分布連續(xù)性差，因而具有較大的局限性。目前遙感技術(shù)已成為地表溫度定量反演和城市熱環(huán)境研究的重要技術(shù)手段。

景觀生態(tài)學是將地理學的景觀理論和生態(tài)學的生態(tài)理論相結(jié)合，研究景觀單元的類型組成、空間配置以及與生態(tài)學過程相互作用的綜合性學科[3]。陳云浩等[4]借鑒景觀生態(tài)學的研究方法，提出“熱力景觀”的概念，分析了熱力景觀的動態(tài)變化和熱力景觀類型的組分轉(zhuǎn)移過程；黃聚聰?shù)萚5]利用廈門市1987—2007年同時相的5景Landsat TM/ETM+影像進行了地表溫度的反演，進而利用景觀格局指數(shù)分析了廈門城市熱島景觀格局隨城市化進程演變的趨勢；孟丹等[6]選取近10年 MODIS的夜晚地表溫度（LST）產(chǎn)品 MOD11A2，采用質(zhì)心遷移、景觀格局指數(shù)、空間自相關(guān)等方法研究了京滬穗3地近10年不同等級熱力景觀的質(zhì)心遷移演變、格局變遷和空間集聚特征。在城市熱環(huán)境研究中，景觀生態(tài)學研究方法的融入，為深入認識城市熱環(huán)境的空間格局及其演變特征提供了新的研究思路。

本文采用單窗算法對西安市3期Landsat系列遙感影像進行地表溫度反演，利用溫度歸一化分級方法進行熱力景觀等級的劃分。在此基礎(chǔ)上，引入景觀生態(tài)學的研究方法，基于景觀結(jié)構(gòu)數(shù)量化軟件包Fragstats 3.3計算各期影像的5類熱力景觀指數(shù)，對西安市熱力景觀格局及其演變特征進行分析，為城市的可持續(xù)發(fā)展及生態(tài)城市建設(shè)提供參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

西安市（33°39′—34°45′N，107°40′—109°49′E）地處關(guān)中平原中部，北臨渭河，南依秦嶺，東西長約204 km，南北寬約116 km，面積約為9 983 km2，其中市區(qū)面積1 066 km2。屬暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，年平均氣溫為13～13.7℃，年平均最冷氣溫為-1.2～0℃，年平均最熱氣溫為26.3～26.6℃，多年平均降雨量為606.8 mm，全市轄10區(qū)3縣，截止2013年，常住人口858.81萬人，較1992年增長了235.61萬人[7]。本文以西安市未央?yún)^(qū)、灞橋區(qū)、蓮湖區(qū)、新城區(qū)、碑林區(qū)、雁塔區(qū)為研究區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

結(jié)合城市發(fā)展現(xiàn)狀及遙感影像的可獲取性，選擇1992年7月17日、2006年7月24日的Landsat 5/TM及2013年6月26日的Landsat 8/TIRS-OLI共3期影像，影像來源于http：∥glovis.usgs.gov/。利用ENVI 5.1對影像進行了輻射校正、大氣校正、幾何校正與配準，利用西安市行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)分別對3期影像進行裁剪，提取出本文研究區(qū)。

2 研究方法

2.1 地表溫度反演

基于Landsat系列熱紅外數(shù)據(jù)進行地表溫度反演的算法主要包括輻射傳輸方程法[8-9]、單窗算法[10]、單通道算法[11]、劈窗算法[12-13]。其中，劈窗算法主要用于具有兩個熱紅外通道的Landsat 8 TIRS數(shù)據(jù)的地表溫度反演[12，14]。美國地質(zhì)調(diào)查局USGS曾指出，由于Landsat 8衛(wèi)星發(fā)射運行時間較短，其第11波段的熱紅外數(shù)據(jù)尚存在定標不穩(wěn)定性的問題，因而不建議運用劈窗算法進行地表溫度反演，而是建議仍采用TM/ETM+的單波段方式來計算地表溫度[15-16]。由于單窗算法根據(jù)熱輻射傳導方程，把大氣和地表的影響直接包括在演算式中，在計算出輻射亮溫的基礎(chǔ)上，應(yīng)用地表比輻射率、大氣透過率和大氣平均作用溫度3個參數(shù)進行地表溫度反演，簡單易行，因此，采用單窗算法進行地表溫度反演。

2.1.1 輻射亮溫的計算 輻射亮溫的計算方法如下[10]

式中：Tb為輻射亮溫（K）；Lλ為熱輻射強度值[W/（m2·sr·μm）]；K1和K2為校訂系數(shù)，對于Landsat 5，K1=607.76 W/（m2·sr·μm），K2=1260.56 K[10]；對于Landsat 8 TIRS 10波段，K1=774.89 W/（m2·sr·μm），K2=1321.08 K[15]；DN為以DN表示的經(jīng)過量化標定的像元值；gain為波段增益系數(shù)[W/（m2·sr·μm·DN）]，offset為偏移系數(shù)[W/（m2·sr·μm）]，以上參數(shù)可從影像的頭文件中獲取。

2.1.2 比輻射率、大氣透過率和大氣平均作用溫度的估算 采用Valor等[17]提出的混合像元的比輻射率估算方法進行比輻射率的估算。

式中：εv代表植被的比輻射率，一般取0.985；εi代表裸露地表的比輻射率，一般取0.960；f是植被覆蓋度，可通過NDVI的關(guān)系得出；dε表示地表幾何分布和內(nèi)散射效應(yīng)，dε=0.06f（1-f）[17]。

Qin等[18]運用Lowtran 7大氣模擬程序，對大氣水汽含量在0.4～6.4 g/cm2區(qū)間內(nèi)的大氣透過率進行了模擬，建立了大氣水汽含量與大氣透過率之間的相關(guān)關(guān)系，以大氣水汽含量來估算大氣透過率τ。采用該方法估算出1992年7月17日的大氣透過率。對于2006年7月24日和2013年6月26日的大氣透過率，采用NASA官網(wǎng)的大氣校正參數(shù)計算器計算得到（http：∥atmcorr.gsfc.nasa.gov/）。

3.3 主題活動“人類的起源與發(fā)展” 在開展本次活動前，學生需要具有的前概念是： 人類在自然界中的位置、人類起源過程中新舊特征的更替、現(xiàn)代進化理論和人類進化的歷程等。此外，教師在活動前出示南方古猿、能人、直立人和智人頭骨圖及相關(guān)簡介。

在天氣比較晴朗，沒有明顯的大氣垂直渦旋作用條件下，可由近地面氣溫T0近似計算大氣平均作用溫度[18]?；谥芯暥认募酒骄髿獗磉_式，參考與遙感數(shù)據(jù)同期的氣象數(shù)據(jù)，計算得到3個時段的近地面平均大氣溫度。

2.1.3 地表溫度反演 地表溫度反演的算法如下[18]。

式中：Ts為實際地表溫度（K）；Tb為衛(wèi)星高度上遙感器所觀測到的亮度溫度（K）；Ta為大氣平均作用溫度（K）；C和D是中間變量，其計算式分別為C=ε·τ，D=（1-τ）[1+（1-ε）τ]；a和b是根據(jù)熱輻射強度擬合出的系數(shù)，當溫度介于0～70℃時，a=-67.355351，b=0.458606；ε和τ分別為熱紅外波段的地表比輻射率和大氣透過率[18]。

2.2 熱力景觀等級劃分

考慮到3期影像成像時刻的差異，無法直接對反演得到的地表溫度進行對比，為此參考徐涵秋等[19]提出的標準化處理方法，將地表溫度經(jīng)過運算統(tǒng)一到0～1，記作Ni。將歸一化后的地表溫度等間距劃分為低溫區(qū)（0≤Ni＜0.2）、次中溫區(qū)（0.2≤Ni＜0.4）、中溫區(qū)（0.4≤Ni＜0.6）、次高溫區(qū)（0.6≤Ni＜0.8）和高溫區(qū)（0.8≤Ni＜1）5種熱力景觀類型，后3類熱力景觀對熱島效應(yīng)起主導作用[6]。

2.3 熱力景觀指數(shù)計算

景觀格局指數(shù)高度濃縮了景觀格局信息，能夠反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置特征，是景觀格局定量分析的基礎(chǔ)。國內(nèi)外學者提出了許多定量化的景觀格局指數(shù)[2-3]，為對比研究區(qū)不同年份間城市熱島效應(yīng)和熱力景觀的動態(tài)變化，選擇以下指數(shù)進行分析（表1）。

表1 景觀指數(shù)

3 結(jié)果與分析

3.1 地表溫度的時間變化特征

地表溫度反演結(jié)果見表2，1992年7月17日、2006年7月24日和2013年6月26日西安市地表溫度分別為20.96～36.70℃，22.74～42.97℃和23.36～45.88℃。1992—2013年，最低溫上升幅度相對較小為2.40℃，最高溫上升可達9.18℃，平均溫度上升了5.75℃。其中，1992—2006年最低溫、最高溫和平均溫度的增溫幅度均為2006—2013年的兩倍之多。相關(guān)研究表明，1971年以前西安城市熱島效應(yīng)很弱，幾乎可以忽略；1972—1994年隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，城市熱島效應(yīng)顯現(xiàn)；1995年后，尤其是2000年以后，隨著國家經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略的大轉(zhuǎn)移，在西部大開發(fā)戰(zhàn)略的帶動下，陜西經(jīng)濟進入快速發(fā)展階段，西安城區(qū)不斷擴大，建設(shè)用地規(guī)模迅速增加，城市人口和人口密度急劇增加，大氣污染不斷加重，使得城市熱島效應(yīng)越發(fā)明顯，并有逐年增強的趨勢[9，20]。2006—2013年，隨城市建設(shè)的快速發(fā)展，為改善城市環(huán)境，在不斷加強街道和居住區(qū)公共綠地建設(shè)和改造的同時，通過新建、改建等方式建成了大唐芙蓉園、曲江池遺址公園、城市運動公園和大明宮遺址公園等多個大型園林景觀主題公園，遼闊的水面和較高的植被覆蓋度，對城市溫度的上升均有一定的抑制作用。

3.2 熱力景觀類型的空間分布特征

采用溫度歸一化方法將地表溫度劃分為5種熱力景觀類型（圖1），統(tǒng)計出各熱力景觀類型的像元個數(shù)，最終計算出各類所占面積百分比，結(jié)果見圖2。

表2 西安市地表溫度反演結(jié)果 ℃

由圖1和圖2可見，1992年西安市約84.19%的面積為次中溫區(qū)所覆蓋，主要分布于明城墻以外的廣大地區(qū)；中溫區(qū)約占11.93%，主要分布于蓮湖區(qū)、新城區(qū)、碑林區(qū)，以及未央?yún)^(qū)東南和灞橋中西部地區(qū)；低溫區(qū)比例不高，但集中分布于灞河沿岸及其西南、渭河沿岸及灞橋東部山地；次高溫區(qū)和高溫區(qū)零星分布于蓮湖區(qū)西北、新城區(qū)東部、未央?yún)^(qū)西南部和灞橋區(qū)中西部。至2006年，中溫區(qū)向明城墻外圍大面積擴散，面積增加了31 169.97 hm2（增加比例達37.56%），在雁塔區(qū)、灞橋區(qū)中南部和未央?yún)^(qū)南部增加明顯；次中溫區(qū)面積下降了36 412.7 hm2，所占比例降至40.32%；次高溫區(qū)較1992年也有較大增加，所占比例達到了8.91%，從1992年的零星分布于主城區(qū)發(fā)展至連片狀覆蓋于主城區(qū)。由于經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市中心建筑密集，人口高度集中，高溫區(qū)面積也逐漸增加，而次中溫區(qū)面積則大幅下降；1992年分布于灞河西南的低溫區(qū)已不復存在，渭河沿岸和灞橋東部山地的低溫區(qū)也明顯減小。2013年次高溫區(qū)面積大幅增加，覆蓋了城市50%以上的地區(qū)，高溫區(qū)增幅也較為明顯，二者合計可占全市面積的65%；中溫區(qū)面積快速下降，以灞橋北部地區(qū)斑塊面積較大，其余地區(qū)則呈鑲嵌狀散落于次高溫區(qū)中，次中溫區(qū)面積也大幅下降；低溫區(qū)面積與2006年相比略有增加，與城市生態(tài)環(huán)境的改善有較大關(guān)系。

圖1 西安市熱力景觀分類

圖2 熱力景觀類型面積變化

3.3 斑塊類型指數(shù)的變化特征

3.3.1 聚集度指數(shù)分析 由圖1和圖3可見，1992年次中溫區(qū)和中溫區(qū)兩類熱力景觀類型的聚集度指數(shù)較高，分別為97.665 6，88.631 4，以次中溫區(qū)為最高，在空間上呈大面積連片狀分布；次高溫區(qū)、高溫區(qū)和低溫區(qū)雖然面積有限，但聚集度指數(shù)均接近80，說明這3種熱力景觀類型在空間分布上傾向于小范圍的集中分布。2006年除次中溫區(qū)聚集度指數(shù)下降外，其余各熱力景觀類型的聚集度指數(shù)均有所上升，但次中溫區(qū)仍具有最高的聚集度，中溫區(qū)緊隨其后，二者的聚集度指數(shù)均超過90，由此表明原來大面積連片分布的次中溫區(qū)被具有較高熱力等級的中溫區(qū)所擾動，開始趨于分裂破碎，僅在城市北部地區(qū)較為集中，而中溫區(qū)在向外擴散的過程中，體現(xiàn)出集中、連片的分布趨勢；次高溫區(qū)、高溫區(qū)相較于1992年聚集度指數(shù)上升幅度較大，從空間上看，兩類型呈現(xiàn)出斑塊狀散布的特點；低溫區(qū)僅集中分布于灞河沿岸和灞橋東部山地，因而聚集度指數(shù)有較大增加。至2013年，次高溫區(qū)、中溫區(qū)和高溫區(qū)的聚集度指數(shù)均超過91，其他兩種熱力景觀類型的數(shù)值也在88以上，各熱力景觀類型聚集度指數(shù)間的差距變小。綜上，從1992—2013年，次中溫區(qū)聚集度指數(shù)持續(xù)穩(wěn)步下降，聚集度降低，破碎度增加；次高溫區(qū)、高溫區(qū)穩(wěn)步上升，聚集度增加，分布范圍擴大；低溫區(qū)雖穩(wěn)步上升但范圍有限；中溫區(qū)聚集度指數(shù)在1992—2006年間有所上升，后略有回落，但聚集度指數(shù)整體較高。

總體來看，20年間除次中溫區(qū)外，其余各熱力景觀類型的聚集度指數(shù)均在增加、聚集度指數(shù)間的差距逐漸縮小，各熱力景觀類型內(nèi)部趨于集中分布，各個類別與覆蓋范圍大的次高溫區(qū)鑲嵌分布，使熱力景觀整體的破碎度增加。

圖3 聚集度指數(shù)變化

3.3.2 面積—周長分維數(shù)分析 由圖4可見，1992年，低溫區(qū)具有最高的分維數(shù)，其斑塊形狀復雜，說明受人為干擾程度較小，這與其于河流沿岸和灞橋東部山地分布的空間特征相吻合；次中溫區(qū)和中溫區(qū)次之，人為干擾也相對較小；而高溫區(qū)和次高溫區(qū)分維數(shù)小，斑塊形狀簡單，人類干擾特征明顯，由圖1可見，高溫區(qū)和次高溫區(qū)以廠礦地區(qū)較為集中。到2006年，低溫區(qū)、次中溫區(qū)和中溫區(qū)分維數(shù)均有所降低，以低溫區(qū)降低幅度最大，說明這3類熱力景觀類型受人類干擾程度有增大的趨勢；高溫區(qū)和次高溫區(qū)分維數(shù)有所增加，由于基數(shù)較低，因而人類干擾一直較大，主要分布于城市人口、建筑高度密集和廠礦集中的區(qū)域。到2013年，低溫區(qū)和次中溫區(qū)分維數(shù)進一步降低，次高溫區(qū)變化不大，中溫區(qū)和高溫區(qū)分維數(shù)有所增加，其中，高溫區(qū)分維數(shù)雖已達3年最大值，但仍是所有熱力景觀類型分維數(shù)中的最小值，指示人類活動對這一熱力景觀類型具有最強烈的影響；次高溫區(qū)和中溫區(qū)分維數(shù)基本穩(wěn)定，表明人類活動對他們的影響持續(xù)而穩(wěn)定存在，這兩類區(qū)域以建筑用地、居民地、道路為主，人類影響較大，斑塊形狀相對簡單；低溫區(qū)和次中溫區(qū)分維數(shù)持續(xù)降低，斑塊形狀逐漸趨于規(guī)則化，由圖1可見，兩類區(qū)域以耕地、林地、城市綠地和水域為主，隨城市和經(jīng)濟發(fā)展，這些地類受人類影響增大，因而不斷向單一化、有序化和規(guī)則化方向發(fā)展，從另一個側(cè)面說明了人類的干擾在持續(xù)增強。

綜上，1992—2013年低溫區(qū)和次中溫區(qū)分維數(shù)在逐年降低，人類對其影響在增強；高溫區(qū)和次高溫區(qū)分維數(shù)在逐年增高，高溫區(qū)受人類影響最大，低溫區(qū)受人類擾動較小。2006—2013年次高溫區(qū)和中溫區(qū)分維數(shù)逐漸趨于穩(wěn)定，其斑塊形狀亦趨于穩(wěn)定，說明人類的擾動持續(xù)而穩(wěn)定地存在。

圖4 面積-周長分維數(shù)變化

3.4 景觀類型指數(shù)的變化特征

采用蔓延度指數(shù)（CONTAG）、均勻度指數(shù)（SHEI）和多樣性指數(shù)（SHDI）從景觀水平分別反映各熱力景觀類型中景觀成分的團聚程度（即景觀的連通性）、各類斑塊分配的均勻程度和景觀格局的豐富度和復雜度，景觀類型指數(shù)計算結(jié)果見表3。

表3 景觀類型指數(shù)

由表3可知，CONTAG從1992—2013年在不斷下降，意味著在1992年次中溫區(qū)這一優(yōu)勢斑塊類型形成了良好的連接性，隨后，熱力景觀逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榇胃邷貐^(qū)、中溫區(qū)等多種斑塊散布分布的空間格局，熱力景觀的破碎化程度進一步增高。20年來，均勻度指數(shù)不斷上升，1992年SHEI較低，為0.336 7，與當時以次中溫區(qū)為主的熱力景觀格局相吻合，隨城市規(guī)模不斷擴大，城市快速發(fā)展，人口迅速增加，SHEI也在不斷增加，次高溫區(qū)、中溫區(qū)等各類斑塊面積增加，次中溫區(qū)面積大幅減少，各個斑塊類型分配的均勻度不斷增加，熱力景觀各組分分配越來越均勻。SHDI從1992—2013年也在不斷上升，說明熱力景觀的豐富度和復雜度不斷增加，異質(zhì)性不斷提升，熱力景觀更加趨于多樣化，景觀間能量交換也更加便利?？傮w來看，1992—2006年3個指數(shù)的變化幅度均明顯大于2006—2013年的變化幅度，說明1992—2006年各景觀成分的團聚程度要高于2006—2013年，景觀成分分布的均勻度與豐富度均低于2006—2013年。景觀成分團聚程度降低、破碎度增加，均勻度、豐富度不斷增高，使各熱力景觀類型的空間分布發(fā)生明顯改變，尤其是高熱力等級的類型，從城市中心迅速向四周擴散，從而使整個城市的熱環(huán)境格局發(fā)生了顯著變化。這一變化過程與西安市城市熱島強度呈分段式增加的特點有著較好的一致性。最新研究表明，1993—2006年西安市熱島強度的增長幅度明顯大于2007—2012年的增長幅度，1993—2012年的20年間西安市常住人口、人口密度以及建城區(qū)面積分別增加了35.56%，24.53%和329.9%，熱島強度與這3項指標之間的相關(guān)系數(shù)分別達到0.779，0.835，0.682，在0.01水平（2-tailed）上呈顯著相關(guān)，與三者間的灰色關(guān)聯(lián)度分別為0.851 7，0.837 9，0.821 7，均在0.80以上。單位GDP能耗、房屋建筑竣工面積、全社會機動車輛數(shù)等也是導致熱島強度增加、熱力景觀格局發(fā)生變化的重要因素[21]。

4 結(jié)論

（1）從1992—2013年，西安市地表最低溫、最高溫和平均溫度均有不同程度的增加，城市熱島效應(yīng)呈逐漸增強的趨勢，且1992—2006年的增溫幅度明顯大于2006—2013年的增溫幅度。

（2）從熱力景觀類型的空間分布看，1992年西安市以次中溫區(qū)為主；到2006年地表溫度升高，中溫區(qū)占據(jù)主要地位，次中溫區(qū)也廣泛分布；到2013年，整個城市熱環(huán)境格局發(fā)生了很大的改變，次高溫區(qū)占據(jù)城市大部分面積，中溫區(qū)與次高溫區(qū)鑲嵌分布，使整個城市處于較高的熱力等級之中。

（3）從斑塊類型指數(shù)的變化特征看，20年間除次中溫區(qū)外，其余各熱力景觀類型的聚集度指數(shù)均在增加，聚集度指數(shù)間的差距逐漸縮小，各熱力景觀類型與次中溫區(qū)鑲嵌分布，使城市熱力景觀整體的破碎度增加；從1992—2013年，低溫區(qū)和次中溫區(qū)分維數(shù)逐年降低，高溫區(qū)和次高溫區(qū)分維數(shù)逐年增高，高溫區(qū)受人類影響最大，低溫區(qū)受人類擾動較小。2006—2013年次高溫區(qū)、中溫區(qū)和次中溫區(qū)分維數(shù)逐漸趨于穩(wěn)定，斑塊形狀亦趨于穩(wěn)定，說明人類的擾動持續(xù)而穩(wěn)定存在。

（4）從景觀類型指數(shù)看，1992—2013年蔓延度指數(shù)不斷下降，均勻度指數(shù)和多樣性指數(shù)不斷上升，熱力景觀格局時空差異較大。20多年來，熱力景觀從以次中溫區(qū)為優(yōu)勢斑塊連片分布的空間格局，轉(zhuǎn)變?yōu)橐源胃邷貐^(qū)、中溫區(qū)等多種熱力斑塊鑲嵌散布的空間格局，熱力景觀的破碎化程度不斷提高，各熱力斑塊分配的均勻度、景觀格局的豐富度和復雜度均穩(wěn)步增加。

景觀格局指數(shù)能夠有效地表達城市熱力景觀類型的組成、空間配置及演變特征，是分析城市熱環(huán)境格局及其演變過程的重要工具。深入理解各熱力景觀類型相互轉(zhuǎn)換的過程、熱力景觀格局演變與人口、城鎮(zhèn)化等影響因素之間的相互關(guān)系，對改善城市熱環(huán)境狀況、建設(shè)宜居生態(tài)城市具有重要意義，也是今后需要進一步探討的問題。

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Evolution of the Thermal Landscape Patterns in Xi'an City Based on Remote Sensing

YANG Liping1，WANG Le1，2，SUN Xiaohui1，LIU Jing1
（1.School of Earth Science and Resources，Chang′an University，Xi′an710054，China；2.Xi′an Aerospace Remote Sensing Data Technology Co.，Ltd.，Xi′an710100，China）

Three Landsat images of Xi′an from 1992 to 2013 were used to retrieve land surface temperatures（LST），which were then classified into 5 classes by means of a normalized classification method.The thermal landscape patterns and the evolution characteristics were discussed through the analysis of thermal landscape indexes by using the research method introduced from landscape ecology.The results showed that the heat island intensity increased and the thermal landscape pattern presented great spatiotemportal difference.Dominated by large areas of sub-middle temperature region in 1992，the thermal landscape has changed to a mosaic distribution pattern mixed by multi-thermal landscape patches，including sub-high temperature region，middle temperature region and so on in 2013.The fragmentation degree intensified，and the degree of uniformity，richness and complexity enhanced steadily.Human activities have long term and steady disturbance to the urban thermal environment.

land surface temperature；thermal environment；landscape pattern；remote sensing；Xi′an City

TP79;X16

A

1005-3409（2017）01-0250-06

2016-01-28

2016-03-20

國家自然科學基金（41371220）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金（0009-2014G2270012）

楊麗萍（1968—），女，陜西耀縣人，博士，副教授，主要從事定量遙感及3S應(yīng)用研究。E-mail：zylpyang＠chd.edu.cn