InVEST模型在濟南市城區(qū)降溫效應的適用性分析

劉建軍，姜騰龍，孫開爭，劉貴芬，孫 軍

（山東省濟南生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，濟南 250014）

伴隨城市化而來的城市下墊面改變可能導致城市熱島效應（urban heat island，UHI）。熱島效應會嚴重影響城市人居舒適度、居民健康及城市的生態(tài)功能，成為制約城市健康發(fā)展的重要因素之一[1]。如何改善城市熱環(huán)境，已成為生態(tài)學研究的熱點問題[2]。城市綠地被認為能夠有效緩解熱島效應[3]，已有大量學者對城市綠地的降溫效應進行了研究。林冰鈺等[4]分析了廣州市核心區(qū)綠地斑塊特性對降溫效應的影響；謝紫霞等[5]研究了上海市城市綠地覆被格局對降溫效應的影響；李曉婷等[6]以北京為例探討了城市森林林木斑塊的降溫效應。但這些學者都是研究個體的降溫效應，沒有對城市綠地的熱緩解能力的準確量化，缺少從城區(qū)整體布局上對其降溫效應的探討。

InVEST（integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs）模型是由美國斯坦福大學、世界自然基金會和大自然保護協(xié)會聯(lián)合開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)服務功能評估工具，其中的城市降溫模型（urban cooling model）可以根據(jù)氣候、土地利用/土地覆蓋等常用數(shù)據(jù)估計城市的熱緩解效應。本文結合2021年10月的氣象數(shù)據(jù)，利用城市降溫模型計算城市的熱緩解指數(shù)（heat mitigation index，HMI），并應用同期的環(huán)境空氣自動監(jiān)測站點的氣象數(shù)據(jù)對其進行驗證，評估城市降溫模型在濟南市城區(qū)的適用性，分析影響降溫效應的主要因子，以期為城市發(fā)展總體規(guī)劃決策，緩解城市發(fā)展的熱環(huán)境壓力提供技術支持。

1 研究區(qū)概況

濟南市 （35°59′N～37°32′N，116°11′E～117°58′E） 位于山東省中西部，南依泰山，北跨黃河，地處魯中南低山丘陵與魯西北沖積平原的交接帶上，地勢南高北低，是著名的泉城和國家歷史文化名城。本文以濟南市城區(qū)（圖1）為研究對象，城區(qū)范圍依據(jù)《濟南市總體城市規(guī)劃》（2011—2020）確定。

圖1 濟南市2011—2020年城市總體規(guī)劃圖Fig.1 Master plan for Jinan in 2011—2020

2 方法

2.1城市降溫模型（urban cooling model）

InVEST城市降溫模型根據(jù)陰影、蒸散量和反照率以及與降溫區(qū)（例如公園）的距離計算熱量緩解指數(shù)。

2.1.1 制冷量指數(shù)（cooling capacity，CC）

首先根據(jù)局部陰影、蒸散量和反照率計算每個像素的制冷量指數(shù)，計算公式如下：

式中：CCi為第i個像素的制冷值；shade為遮陰因子，代表各土地利用類型中樹冠高于2 m的面積占比（參考模型用戶手冊確定）；albedo為地物反照率，代表地物反射太陽輻射的比例（0～1），由Lansant8遙感數(shù)據(jù)獲取，計算公式如下：

式中：a1～a7為衛(wèi)星遙感各波段數(shù)據(jù)。本文中選取各地物類型的典型值代表各地物類型的反照率。

ETI為蒸散指數(shù)，代表潛在蒸散的標準化值，計算方法如下：

式中：Kc為植被蒸散系數(shù)，指標值參考傅斌等[7]、杜佳衡等[8]的有關研究確定；ET0為柵格單元的參考蒸散量，由公式（3）計算；ETmax為研究區(qū)域ET0的最大值。

式中：Ra為太陽大氣頂層輻射，MJ/（m2·d）；Ta為月每日最高溫均值和最低溫均值的平均值，℃；TD為月平均每日最高溫度和月平均每日最低溫度之間的差值，℃；P為月降水量，mm。

由公式可以看出，ET0僅受地理位置和氣象因素影響，由于研究區(qū)域較小，區(qū)域內ET0取值相同，因此，在本研究中ETI=Kc。

2.1.2 熱緩解指數(shù)

Zardo等[9]研究表明面積大于2 hm2的大型綠地對周邊區(qū)域具有冷卻效果，如果像元不受任何大型綠地的影響，其HMI與CC值相同；若受影響，通過設置距離權重，利用CC值來計算HMI。

像元周邊降溫輻射范圍內綠地面積GAi的計算公式如下：

像元的制冷量指數(shù)CCparki的計算公式如下：

式中：cellarea為像元面積，hm2；gj為斑塊屬性，綠地為1，其他為0，無量綱；d(i,j)為像元i與像元j之間的距離；dcool為降溫輻射范圍。

HMIi的計算公式如下：

2.2 數(shù)據(jù)來源

2.2.1 土地利用類型

采用美國地質勘探局網(wǎng)站下載2020年的Landsat8遙感數(shù)據(jù)，運用ENVI、ArcGIS軟件對原始數(shù)據(jù)進行預處理，通過非監(jiān)督分類加目視解譯的方法，獲取城區(qū)土地利用類型。

2.2.2 氣象數(shù)據(jù)

利用濟南市環(huán)境空氣自動監(jiān)測站點氣象在線監(jiān)測設備，獲取該時期內白天（9:00—16:00）的農村區(qū)域參考氣溫和城區(qū)同期最高氣溫。本研究中該時期農村氣溫約為16℃，城區(qū)同期最高氣溫約為19℃。

2.2.3 生物物理系數(shù)表

模型需要的生物物理系數(shù)表（biophysical table）主要包含不同土地利用類型的遮陰因子（shade）、蒸散系數(shù)（Kc）、反照率（albedo）和綠地（green_area），具體指標見表1。

表1 模型生物物理系數(shù)表Table 1 Table of model biophysical coefficients

3 結果與分析

3.1 參數(shù)優(yōu)選

為驗證模型計算結果的可靠性，選取濟南市區(qū)13個環(huán)境空氣自動監(jiān)測站點（圖2），利用站點的溫度在線數(shù)據(jù)對HMI進行驗證。由模型的工作原理可以看出，降溫輻射范圍是影響HMI的重要參數(shù)。已有研究表明，綠地公園的降溫作用輻射范圍從幾十米到幾百米不等，但基本都不超過500 m[10-11]。為選取適合濟南市城區(qū)的降溫輻射范圍，在模型中分別輸入200 m、250 m、300 m、350 m、400 m、450 m和500 m的輻射范圍，獲取不同降溫輻射范圍城區(qū)的HMI。從圖3溫度與HM指數(shù)之間的關系可以看出，兩者之間有顯著的負相關關系，在200～500 m范圍內，隨著距離的增加，兩者之間的相關性呈先上升后下將的趨勢，350 m的距離上，兩者之間的相關性最高，相關系數(shù)高達0.817，說明HM指數(shù)能夠較好地反映城市環(huán)境溫度。

圖2 濟南城區(qū)土地類型及空氣監(jiān)測點位Fig.2 Land type and air monitoring point map of Jinan urban area

圖3 不同輻射范圍HMI指與環(huán)境溫度的關系Fig.3 Relationship between heat mitigation index and ambient temperature in different radiation ranges

3.2 城區(qū)降熱緩解指數(shù)分析

運用ArcGIS軟件的自然斷點分類法（natural breaks）將城區(qū)HMI分為：強、一般、較弱、弱四個等級，見圖4。與圖1土地利用類型相比，兩者之間有高度一致的空間相關性。表2統(tǒng)計了各級別中不同土地利用類型面積占比，結果顯示城區(qū)HMI主要受土地利用類型影響，降溫效應弱的區(qū)域以城鄉(xiāng)居民點和工礦用地為主，降溫效應強的區(qū)域以林地和耕地為主，這與裔傳祥等[12]的研究成果一致。

圖4 城區(qū)降溫效應分級圖Fig.4 Grading map of cooling effect in urban area

表2 不同降溫效應等級中土地利用類型面積占比Table 2 Area ratio of land use types in different cooling effect grades

3.3 降溫指數(shù)影響因子

城市綠地是緩解城市熱島效應的最主要的地物類型。受城市建設發(fā)展的限制，可用于城市綠地建設的用地非常有限，如何有效配置有限的土地資源，實現(xiàn)城市綠地降溫效應的最大化，對城市發(fā)展規(guī)劃至關重要。為更好地評估模型的適用性，本研究以降溫效應最大的林地斑塊為例，分析了面積大小和規(guī)則度對HMI的影響。

3.3.1 斑塊面積

已有研究表明，綠地斑塊面積越大，其降溫效應越強[13-14]，但是，綠地斑塊大小與其降溫效應（包括降溫幅度和降溫影響空間范圍）并非線性關系[15-16]，當綠地面積增大到一定閾值之后，其降溫強度不再有明顯的上升趨勢[17]。以降溫效應最明顯的林地為例，圖5為模型運算的林地中心HMI與斑塊面積之間的關系，其結果充分印證上述結論。結果顯示HMI隨面積的增大呈顯著的對數(shù)增加趨勢，兩者的相關系數(shù)達到0.893；斑塊面積在達到約0.5 km2時，HMI不再隨面積的增加有顯著的提升。

圖5 林地面積與HMI的變化趨勢Fig.5 Change trend of forest land area and heat mitigation index

3.3.2 斑塊規(guī)則度

由于降溫輻射范圍的影響，綠地斑塊的周長越大，綠地與城市熱空氣接觸面越大，越有利于城市降溫。但林冰鈺等[4]研究表明綠地形狀越復雜、扁長，斑塊的整體降溫效果越差。面積/周長比反映的是斑塊的復雜程度，即面積/周長比越小，斑塊形狀越復雜，圖6的模型結果表明，面積/周長比與HMI之間有顯著的線性相關性，HMI隨面積/周長比的增加而增大，充分說明規(guī)則的斑塊較復雜斑塊整體降溫效果更好。因此，在城市建設規(guī)劃過程中，綠地建設需因地制宜，充分考慮綠地形狀對城市熱環(huán)境緩解的影響。

圖6 綠地面積/周長與HMI的變化趨勢Fig.6 Change trend of green space area/perimeter and heat mitigation index

4 討論

在城市化的大背景下，如何優(yōu)化配置有限的生態(tài)綠地，發(fā)揮其熱緩解效應是近年來許多城市的優(yōu)先事項。本文驗證了InVEST模型在濟南城區(qū)具有較好的適用性，結合模型原理可以看出HMI受植被遮陰、蒸散系數(shù)和反照率影響。植被的遮陰因子是影響熱緩解能力的重要因素，單一草地的降溫效應較弱，因此在城市綠地建設中要適量增加高大的喬木占比，以增加樹冠覆蓋規(guī)模。城市內水體（如池塘、湖泊等）通常被認為在高溫天氣下對周圍環(huán)境會起到降溫作用，而實際模型運算結果顯示其作用微弱，Jacobs等[18]研究表明城市水體無法對周圍環(huán)境起冷卻作用，但其開放性為林木的增加提供可能性。模型計算了城區(qū)降溫效應的整體空間分布特征，但城市綠地的景觀格局（如面積占比、破碎度及各土地覆蓋類型的空間配置等因素）對整體及區(qū)域的降溫效應有何影響，還需在模型實際運用中進行探索。另外，模型未考慮一定的空間區(qū)域內高大的城市建筑群對局地小氣候的影響，進而影響周邊綠地的降溫效應，這在今后的研究中需進一步探討。

5 結論

（1）InVEST城市降溫模型模擬的HMI能較好地反映城區(qū)環(huán)境溫度，在350 m的降溫輻射范圍下，HMI與環(huán)境溫度的相關系數(shù)達到了0.817。

（2）土地利用類型是影響降溫效應的主要因素，濟南市城區(qū)緩解熱效應的土地利用類型主要為林地和耕地。

（3）綠地斑塊面積與HMI呈對數(shù)相關關系，HMI隨面積的增大而增加，面積達到0.5 km2左右時，HMI不再有顯著的提升。

（4）形狀規(guī)則的斑塊與城區(qū)熱環(huán)境接觸面積小，但有更好的降溫效果，因此在城市規(guī)劃中，需因地制宜，充分發(fā)揮綠地對城市熱環(huán)境的緩解作用。

（5）模型充分反映了區(qū)域降溫效應的空間特征，為考量城市發(fā)展規(guī)劃中熱緩解方面提供了有效的技術手段，但綠地斑塊的景觀格局對城區(qū)的降溫效應的具體影響，還需在實際應用中深入探討。