福州市城市熱島效應(yīng)的轉(zhuǎn)移矩陣與緩沖區(qū)

吳慧鳳，陳志強(qiáng)

（1.福建師范大學(xué) 濕潤(rùn)亞熱帶山地生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地，福州 350007；2.福建師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，福州 350007）

在城市化帶來(lái)文明進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)繁榮的同時(shí)，由于城市人口的不斷增長(zhǎng)，工業(yè)生產(chǎn)和居民生活的集中化程度越來(lái)越高，導(dǎo)致城市空間內(nèi)熱量聚集，影響城市的大氣環(huán)境、區(qū)域氣候、能源消耗及居民健康[1]，進(jìn)而影響城市居民的熱舒適度和整體生活質(zhì)量[2]，形成城市熱島效應(yīng).城市熱島（urban heat island，UHI）效應(yīng)是指城市氣溫明顯高于周邊郊區(qū)的現(xiàn)象，是城市化最明顯的氣候響應(yīng)形式[3].目前，關(guān)于城市熱島效應(yīng)的研究主要集中在研究方法[3]、形態(tài)結(jié)構(gòu)[4]、變化趨勢(shì)[5]、影響因素[6]、形成機(jī)制[7]及應(yīng)對(duì)措施[8]等方面.就研究方法而言，城市熱島效應(yīng)的相關(guān)研究方法主要為氣象監(jiān)測(cè)與遙感[9].由于遙感可以為城市熱島效應(yīng)研究提供連續(xù)、宏觀的數(shù)據(jù)源，有利于開(kāi)展空間結(jié)構(gòu)等細(xì)節(jié)特征的變化研究，因而該方法日益受到重視.

作為沿海經(jīng)濟(jì)高度發(fā)展的省會(huì)城市之一，福州市是閩南地區(qū)金融、科技、商貿(mào)的中心，同時(shí)也是重要的交通樞紐[10].改革開(kāi)放以來(lái)，福州市城市化速度穩(wěn)步加快，城市與人口規(guī)模顯著擴(kuò)大，城市下墊面結(jié)構(gòu)及其性質(zhì)變化顯著，再加上四周環(huán)山的地形特點(diǎn)，城市熱島效應(yīng)日益加劇[10].因此，本文選取福州市主城區(qū)為研究區(qū)，基于TM 影像數(shù)據(jù)，提取地表溫度，劃分熱島效應(yīng)區(qū)，開(kāi)展城市熱島的時(shí)空對(duì)比研究，以期為福州市及類似區(qū)域的新型城市化建設(shè)、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活水平的提高提供借鑒意義.

1 研究區(qū)概況及研究方法

1.1 研究區(qū)概況

福州市位于25°58′～26°25′N，119°10′～119°41′E，地處福建省東南沿海，是閩江下游的河口盆地中心；平均日照時(shí)數(shù)達(dá)到1 700～1 980 h；年平均氣溫19.60 ℃，年均降雨量約1 637 mm，降水量時(shí)空分布不均，全年氣候溫暖濕潤(rùn)，四季較分明，屬亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候；地形以山地和丘陵為主，屬于典型的河口盆地；受地形地貌的影響福州盛行東南風(fēng)，其次為西北風(fēng)；水系十分發(fā)達(dá)，水網(wǎng)密布，閩江橫貫市區(qū)東流入海； 成土條件復(fù)雜，土壤以紅壤和水稻土為主； 植被類型較為復(fù)雜，種類繁多，包括常綠闊葉林、 灌叢和濱海沙生植被等；2016年，福州城區(qū)有鼓樓區(qū)、臺(tái)江區(qū)、晉安區(qū)、馬尾區(qū)和倉(cāng)山區(qū)共5 個(gè)市轄區(qū)，面積共計(jì)1 043 km2[11]，如圖1 所示.

圖1 福州市政區(qū)圖Fig.1 Administrative region in Fuzhou city

近年來(lái)，由于城建速度加快，福州市的氣溫不斷上升[12].

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

本研究采用的數(shù)據(jù)為福州市Landsat TM 的3 期影像、1 ∶10 000 地形圖和政區(qū)圖.3 期影像獲取時(shí)間分別為1989年6月15日、2000年6月29日和2016年6月25日，影像獲取當(dāng)日天氣晴朗，可見(jiàn)度較高，云量較少.由于天氣原因?qū)е碌挠跋褓|(zhì)量問(wèn)題，同時(shí)考慮到空間分辨率的匹配，以及Landsat TM 的3 期遙感影像第6 波段即熱紅外波段空間分辨率均為120 m，可以滿足本研究的需求，因而本研究并未采用ETM影像.在ArcGIS 10.2 和ENVI 5.1 軟件支持下，3 期影像均進(jìn)行了系統(tǒng)輻射校正、統(tǒng)一坐標(biāo)系和地面控制點(diǎn)幾何校正（RMSE ＜0.5）等處理.

1.2.2 地表溫度反演

Jimenez-Munoz & Sobrino 對(duì)普朗克函數(shù)在某個(gè)溫度值附近展開(kāi)一階泰勒級(jí)數(shù)，得到普適單窗算法[13]：

式（1）中：

式（2）和式（3）中：λ 為波段的有效波長(zhǎng)，Landsat TM6有效波長(zhǎng)為11.457 μm；c1和c2均為輻射常數(shù).

Ψ1、Ψ2和Ψ3為大氣參數(shù)，

式（4）～式（6）中：w 為大氣水汽含量，本研究設(shè)大氣水汽含量為1.5 g/cm2.

用于獲取植被信息的遙感指數(shù)眾多，本研究使用歸一化植被指數(shù)（normal differential vegetation index，NDVI）.NDVI 可用于確定被觀測(cè)目標(biāo)區(qū)是否為綠色植物覆蓋以及植被覆蓋程度[14]，

式（7）中：TM3和TM4分別為TM 和ETM+數(shù)據(jù)的第3和第4 波段數(shù)據(jù)[15].NDVI 介于-1 到1 之間，綠色植被較多時(shí)，NDVI 值較高，非植被區(qū)如水體、 建筑物等較多時(shí)，NDVI 值較低[16].計(jì)算NDVI 之前使用ENVI5.1 的FLAASH大氣校正工具對(duì)圖像進(jìn)行了快速大氣校正等相關(guān)處理.

在ArcGIS 中采用目視判讀人工解譯，得到自然地表、 城市建設(shè)用地和水域3 期的土地利用數(shù)據(jù).在每期解譯結(jié)果中隨機(jī)選取100 個(gè)采樣點(diǎn)，根據(jù)谷歌高分辨率影像等輔助材料對(duì)解譯結(jié)果進(jìn)行精度分析.根據(jù)估算，3 期土地利用數(shù)據(jù)總體精度均在87%以上.

根據(jù)文獻(xiàn)[17-18]中的方法設(shè)置地表比輻射率；采用普適單窗算法反演地表溫度.

1.2.3 熱島效應(yīng)劃分

在ArcGIS 中提取每個(gè)柵格單元建設(shè)用地密度，據(jù)此劃分城市核心區(qū)UCR（urban core region）和非城市核心區(qū)NUCR（non urban core region）.城市核心區(qū)指建設(shè)用地密度為0.5～1.0 的城市地區(qū)，非城市核心區(qū)指建設(shè)用地密度低于0.5 的郊區(qū)或農(nóng)村地區(qū)[19].分別求取3個(gè)年份城市核心區(qū)和非城市核心區(qū)各自的平均溫度，并根據(jù)表1 標(biāo)準(zhǔn)劃分熱島效應(yīng)區(qū).

表1 熱島劃分標(biāo)準(zhǔn)[20]Tab.1 Classification standard of heat islands

1.2.4 轉(zhuǎn)移矩陣分析

轉(zhuǎn)移矩陣是對(duì)兩期同一地區(qū)不同年份的熱島效應(yīng)區(qū)圖層進(jìn)行疊加，求得不同熱島效應(yīng)區(qū)發(fā)生變化后的級(jí)別及其變化面積的二維矩陣，用以反映靜態(tài)固定區(qū)域、固定時(shí)間、不同級(jí)別熱島效應(yīng)區(qū)的面積，以及初期各類熱島效應(yīng)區(qū)面積的轉(zhuǎn)出情況和末期各類熱島效應(yīng)區(qū)的轉(zhuǎn)入情況[21].此外，利用式（7）計(jì)算其轉(zhuǎn)換概率[22]：

式（7）中：Pij為1989—2000年（或2000—2016年）i 級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)類型轉(zhuǎn)換為j 級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)類型的轉(zhuǎn)換概率；Sij為i 級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)類型轉(zhuǎn)換為j 級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)類型的面積；Sj為j 級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)類型的面積.

1.2.5 緩沖區(qū)分析

基于遙感影像對(duì)福州城市建設(shè)用地的布局進(jìn)行判讀，基本上可以認(rèn)為福州市為單中心城市.由于福州市八一七路的中間位置—東街口是福州城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)最繁忙的地段，因此，本研究以其為中心點(diǎn)向外進(jìn)行等距離擴(kuò)散作為緩沖區(qū)，緩沖距離為1 km，繪制同心圓，覆蓋整個(gè)福州，共計(jì)37 個(gè)同心圓，最大同心圓半徑為37 km.將同心圓與不同年份的福州市熱島分布圖進(jìn)行疊加，并對(duì)非熱島效應(yīng)區(qū)、弱熱島效應(yīng)區(qū)、中等熱島效應(yīng)區(qū)和強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)4 個(gè)不同級(jí)別的熱島效應(yīng)進(jìn)行賦值，分別賦以1、2、3 和4，并用熱島效應(yīng)綜合指數(shù)表示熱島效應(yīng)在不同緩沖距離的分布情況，進(jìn)而分析城市化過(guò)程中表現(xiàn)出的熱島效應(yīng)空間分布特征[23].本文將熱島效應(yīng)綜合指數(shù)定義為

式（8）中：W 為熱島效應(yīng)綜合指數(shù)；Sij為第j 環(huán)第i 級(jí)熱島效應(yīng)面積；Sj為第j 環(huán)面積；a 為各級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)的賦值.

2 結(jié)果與分析

2.1 熱島效應(yīng)區(qū)面積比例變化

福州市3個(gè)年份熱島的面積及其比例如表2 所示.表3 為福州市城市核心區(qū)域與非城市核心區(qū)溫度對(duì)比情況.

表2 福州市1989年、2000年和2016年熱島的面積及其比例Tab.2 Areas and proportions of heat islands in Fuzhou city in 1989，2000 and 2016

由表1～表3 可知，1989年、2000年和2016年，福州市城市核心區(qū)與非城市核心區(qū)的平均溫差逐漸增大，分別為3.67 ℃、3.70 ℃和5.38 ℃，城市熱島效應(yīng)逐步增強(qiáng).非熱島效應(yīng)區(qū)及弱熱島效應(yīng)區(qū)的面積比例不斷減少，強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)迅速擴(kuò)大.

相關(guān)研究表明，影響熱島強(qiáng)度最為突出的因素是城市人口及城區(qū)擴(kuò)張.城市擴(kuò)展引起下墊面的性質(zhì)發(fā)生變化，如地表反照率和熱容性等地表第一性物理參數(shù)[21].建筑物和裸地等區(qū)域由于植被覆蓋較少，具有較小的地表反照率、較大的熱容性以及很小的蒸發(fā)和蒸騰，導(dǎo)致地表溫度變化較為顯著[22].因此，在工業(yè)用地、建筑物及人口較為密集的地區(qū)大多溫度較高，而植被覆蓋較好的區(qū)域以及水系區(qū)域大多溫度較低[23].

表3 城市核心區(qū)與非城市核心區(qū)溫度對(duì)比Tab.3 Comparison of temperature between urban core area and non-urban core area ℃

圖2 為福州市1989年、2000年和2016年的熱島分布情況.

圖2 1989年、2000年和2016年福州市的熱島分布Fig.2 Distributions of heat islands in Fuzhou city in 1989，2000 and 2016

由圖2 可以看出，1989年，福州市的強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)和中等熱島效應(yīng)區(qū)集中于城市核心區(qū)[24]，強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)呈雙中心結(jié)構(gòu)，分別主要對(duì)應(yīng)鼓樓區(qū)和臺(tái)江區(qū).這主要是因?yàn)檫@2 個(gè)區(qū)的商業(yè)和住宅較為密集，人為熱排放較多.非熱島效應(yīng)區(qū)和弱熱島效應(yīng)區(qū)主要對(duì)應(yīng)于水體、 耕地和林地等區(qū)域；2000年，由于老城區(qū)工廠不斷遷出，導(dǎo)致2 個(gè)強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)趨于萎縮.同時(shí)，晉安區(qū)的鼓山鎮(zhèn)、倉(cāng)山區(qū)和馬尾經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)熱島面積均有較大增幅，形成多個(gè)強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)，呈多中心結(jié)構(gòu)；2016年，老城區(qū)、 南臺(tái)島和馬尾區(qū)等地的城市建設(shè)用地不斷增加，造成強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)由原本的多中心結(jié)構(gòu)向連片結(jié)構(gòu)的態(tài)勢(shì)演變[25].同時(shí)，2016年在研究區(qū)的中部和東部也出現(xiàn)了強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)，這主要是因?yàn)橹胁坎捎谩盎馃健钡姆绞綄⒘值亻_(kāi)墾為園地，新植果園地表覆蓋率較低，裸露面積較大；而右側(cè)新增強(qiáng)熱島區(qū)域主要是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增加以及建設(shè)用地?cái)U(kuò)張等原因?qū)е?

2.2 熱島效應(yīng)轉(zhuǎn)移矩陣分析

1989—2000年福州市不同等級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)的轉(zhuǎn)移矩陣和轉(zhuǎn)換概論矩陣如表4 和表5 所示.由表4 和表5 可知，1989年的弱熱島效應(yīng)區(qū)向中熱島效應(yīng)區(qū)和強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)移的面積分別為4 406.97 hm2和359.22 hm2，約占1989年弱熱島效應(yīng)區(qū)總面積（37 033.37 hm2）的12.87%.以此類推，在1989—2000年，非熱島效應(yīng)區(qū)、弱熱島效應(yīng)區(qū)和中等熱島效應(yīng)區(qū)向更高級(jí)別的熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)移的面積分別約占該熱島類型區(qū)域面積的22.42%、12.87%和13.39%.2000年的強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)有39.60%由中等熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)化而來(lái)，33.83%保留其原熱島強(qiáng)度.在中等熱島效應(yīng)區(qū)中，有39.42%由弱熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)化而來(lái)，41.39%保留其中等熱島效應(yīng)區(qū)的特性.弱熱島效應(yīng)區(qū)及非熱島效應(yīng)區(qū)大部分保留其原有強(qiáng)度，只有小部分發(fā)生轉(zhuǎn)化.

2000—2016年福州市不同等級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)移矩陣和轉(zhuǎn)換概論矩陣分別如表6 和表7 所示.由表6和表7 可知，2000—2016年，非熱島效應(yīng)區(qū)、 弱熱島效應(yīng)區(qū)和中等熱島效應(yīng)區(qū)分別向熱島強(qiáng)度更強(qiáng)的級(jí)別轉(zhuǎn)移，分別約占該熱島類型區(qū)域面積的37.78%、39.44%和77.48%.2016年的強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)有50.44%由中等熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)化而來(lái)，36.92%由弱熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)化而來(lái).中等熱島效應(yīng)區(qū)有61.73%由弱熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)化而來(lái)，而弱熱島效應(yīng)區(qū)有56.36%由非熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)化而來(lái)，非熱島效應(yīng)區(qū)大部分保留其原有強(qiáng)度.

表4 1989—2000年福州市不同等級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)移矩陣Tab.4 Transfer matrix of different heat island regions in Fuzhou city from 1989 to 2000 hm2

表5 1989—2000年福州市不同等級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)換概論矩陣Tab.5 Transfer transition probability matrix of different heat island regions in Fuzhou city from 1989 to 2000 %

表6 2000—2016年福州市不同等級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)移矩陣Tab.6 Transfer matrix of different heat island regions in Fuzhou city from 2000 to 2016 hm2

表7 2000-2016年福州市不同等級(jí)熱島效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)換概論矩陣Tab.7 Transfer transition probability matrix of different heat island regions in Fuzhou city from 2000 to 2016 %

2.3 熱島效應(yīng)緩沖區(qū)分析

圖3 和圖4 分別為福州市3個(gè)年份各緩沖區(qū)的熱島效應(yīng)綜合指數(shù)及熱島緩沖區(qū)分布.

圖3 福州市3個(gè)年份各緩沖區(qū)的熱島效應(yīng)綜合指數(shù)Fig.3 Composite indexes of heat island in buffer areas in Fuzhou city in 1989，2000 and 2016

由圖3 和圖4 可看出，同一年份的熱島效應(yīng)綜合指數(shù)從城市中心點(diǎn)向外呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，表明離城市中心點(diǎn)越近，熱島效應(yīng)表現(xiàn)得越強(qiáng)烈，離城市中心點(diǎn)越遠(yuǎn)，熱島效應(yīng)較弱.由圖4（a）可以看出，1989年，在距離城市中心點(diǎn)5 km 范圍內(nèi)表現(xiàn)出較強(qiáng)的熱島效應(yīng)，在距離城市中心點(diǎn)1 km 范圍內(nèi)熱島最強(qiáng)； 從2000年的數(shù)據(jù)可見(jiàn)，在距離城市中心點(diǎn)7 km 范圍內(nèi)的熱島效應(yīng)表現(xiàn)得較為強(qiáng)烈，在距離城市中心點(diǎn)1 km范圍內(nèi)表現(xiàn)最強(qiáng)；而2016年的熱島效應(yīng)表現(xiàn)為在距離城市中心點(diǎn)11 km 范圍內(nèi)較強(qiáng)，在距離城市中心點(diǎn)3 km 范圍內(nèi)熱島效應(yīng)水平相當(dāng)，由此可知，福州市東街口的中心職能范圍不斷地?cái)U(kuò)大和強(qiáng)化.1989年、2000年和2016年在0～10 km 范圍內(nèi)，熱島效應(yīng)綜合指數(shù)下降速度較快，而在距離城市中心點(diǎn)相同距離的緩沖區(qū)范圍內(nèi)，隨著時(shí)間的推移，熱島效應(yīng)綜合指數(shù)也大致呈遞增趨勢(shì).這一變化主要是因?yàn)槌鞘谢M(jìn)程的不斷推進(jìn)，城市建設(shè)用地不斷增多，而隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，大量人口在城市中心點(diǎn)附近聚集，從而呈現(xiàn)團(tuán)聚現(xiàn)象，且該團(tuán)塊面積也在不斷增加.

圖4 福州市3個(gè)年份熱島緩沖區(qū)分布Fig.4 Buffer distributions of heat island in Fuzhou city in 1989，2000 and 2016

3 結(jié)論

本研究以福州市1989年、2000年和2016年的TM 遙感影像為載體，采用遙感與GIS 結(jié)合的方法對(duì)福州市熱島效應(yīng)區(qū)的熱島強(qiáng)度變化和空間結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：

（1）福州城市核心區(qū)與非城市核心區(qū)的平均溫差不斷增加，城市熱島效應(yīng)顯著增強(qiáng).非熱島效應(yīng)區(qū)和弱熱島效應(yīng)區(qū)面積比例不斷減少，強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)迅速擴(kuò)大，其福州強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)分別呈現(xiàn)雙中心、 多中心和集中連片的格局.

（2）福州熱島分布呈現(xiàn)出由熱島強(qiáng)度較低的地區(qū)不斷向熱島強(qiáng)度較強(qiáng)的地區(qū)轉(zhuǎn)化的趨勢(shì)，且熱島強(qiáng)度較強(qiáng)的地區(qū)面積不斷增大.

（3）福州市熱島效應(yīng)綜合指標(biāo)隨著離城市中心點(diǎn)距離的增加而減小，分別在距離城市中心點(diǎn)5、7、11 km 表現(xiàn)出較強(qiáng)熱島效應(yīng).在距離城市中心點(diǎn)相同距離的地點(diǎn)，隨著時(shí)間的推移，大體呈現(xiàn)遞增趨勢(shì).

（4）采用遙感影像反演城市熱島的空間分辨率較高，而時(shí)間分辨率較低[15]，同時(shí)城市熱島的形成與天氣條件有較大的關(guān)聯(lián)，如天氣晴朗少云和靜風(fēng)能夠促進(jìn)城市熱島效應(yīng)的形成和加劇[22].因此，未來(lái)應(yīng)將遙感影像和地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行耦合，深入揭示城市熱島的時(shí)空格局[15].有研究表明，除了土地利用及植被覆蓋變化外，熱島強(qiáng)度也與一個(gè)地區(qū)的GDP、 人口以及人為熱排放等因素密切相關(guān).如隨著生活條件的改善，居民空調(diào)擁有量持續(xù)上升[26]，導(dǎo)致人為熱的大量釋放，促進(jìn)了城市熱島的形成.因此，未來(lái)應(yīng)將社會(huì)和經(jīng)濟(jì)因素納入城市熱島的相關(guān)研究，進(jìn)一步分析城市熱島的形成規(guī)律.