昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應及影響因素分析

何咪，何萍，趙琳，王振吉

1.云南師范大學地理學部

2.楚雄師范學院區(qū)域氣候與環(huán)境變化研究所

3.百色學院管理科學與工程學院

熱環(huán)境是在地表物理性質與人類社會經(jīng)濟活動的共同影響下，能高度概括和體現(xiàn)一個城市生態(tài)環(huán)境狀況的復雜系統(tǒng)[1]。隨著城市范圍的擴大，自然下墊面轉變?yōu)槿斯は聣|面，城市內部熱能的傳輸途徑與效率相應發(fā)生變化，城市熱環(huán)境效應增強[2-4]。有研究表明，城市熱環(huán)境不僅會造成高溫熱浪天氣頻發(fā)、加劇熱島環(huán)流對污染物的集聚，還會增加居民失眠與患心血管疾病的概率，影響人類的身體健康[5-6]。因此，研究城市熱環(huán)境效應對于優(yōu)化城市生態(tài)環(huán)境、提升城市人居舒適度有重要意義。

近年來，隨著城市熱環(huán)境問題日益突出，城市熱環(huán)境效應的時空演變及其影響因素已經(jīng)成為學界關注的焦點[7-12]。學者們在小尺度上通過定量測定與數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)，適宜的建筑物高度[13]、植物配置和樹冠形態(tài)[14]、街道高寬比[15]可以有效改善城市熱環(huán)境。在大尺度上，沈中健等[16]研究顯示，城鎮(zhèn)發(fā)展會導致本地區(qū)及周邊地區(qū)的地表溫度升高；趙禾苗等[17]在對烏魯木齊的研究中指出，不透水面的增加會促使熱環(huán)境效應增強。Ma等[18]研究發(fā)現(xiàn)，綠地和水體的合理配置對上海市不透水面密集區(qū)域的熱島效應具有緩解作用。

昆明市作為云南省省會，近年來發(fā)展迅速，但在城市發(fā)展的同時，熱環(huán)境效應日趨嚴重。目前對昆明市熱環(huán)境效應的研究中，楊云源等[19]發(fā)現(xiàn)昆明市主城區(qū)建筑區(qū)的地表溫度高溫區(qū)具有從城內向郊區(qū)移動的特征；李紅等[20]指出昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應受到植被覆蓋度等地表特征因素的影響；章皖秋等[21]研究發(fā)現(xiàn)，各類型土地覆蓋的植被覆蓋度、斑塊外形特征與地表溫度之間存在一定的關系。以上學者揭示了昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應的空間分布特征及土地利用類型、植被等產(chǎn)生的影響，但數(shù)據(jù)來源單一，影響因素局限于某一方面，忽略了其他因素的影響，研究方法一般都是對比分析或回歸分析法，難以定量分析影響因素所產(chǎn)生的影響力大小，且只能計算單一因子的影響，無法分析多個影響因子的交互作用。

鑒于此，筆者基于遙感影像、興趣點數(shù)據(jù)(POI指數(shù))、高程(DEM)數(shù)據(jù)等多源空間數(shù)據(jù)，運用遙感系統(tǒng)（RS）-地理信息系統(tǒng)（GIS）技術反演地表溫度，提取地表信息，結合標準差橢圓方法研究昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應的時間演變特征與空間分布特征，并通過地理探測器定量分析城市植被、水體、不透水面、景觀格局、地形地貌之間的交互作用對地表溫度產(chǎn)生的影響力，以期為緩解昆明市的熱環(huán)境效應，建設生態(tài)文明城市提供參考。

1 研究區(qū)概況

昆明市位于云南省中部 (102°10′E～103°40′E，24°23′N～26°22′N)，是滇中城市群的中心城市，也是我國面向東南亞、南亞的重要樞紐城市。昆明市地勢整體自北向南呈階梯狀傾斜，三面環(huán)山，南臨滇池，屬于亞熱帶季風氣候，市區(qū)年均氣溫為15 ℃，全年溫差較小，享有“春城”的美譽之稱。昆明市下轄7個區(qū)、6個縣和1個縣級市，研究選取昆明市主城區(qū)作為研究區(qū)域，主城區(qū)范圍包括西山區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)與盤龍區(qū)、五華區(qū)的部分地區(qū)(圖1)，總面積約2 667.31 km2。

圖1 研究區(qū)土地利用類型Fig.1 Land use types in the study area

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預處理

選取的Landsat TM/OLI遙感影像，分辨率為30 m，選取時間段內天空云量小于5%，成像條件較好，利用ENVI 5.3軟件對遙感影像進行輻射定標、大氣校正與裁剪處理。根據(jù)所需，研究還獲取了土地利用數(shù)據(jù)、高程（DEM）數(shù)據(jù)、POI指數(shù)，采用ArcGIS 10.2軟件對土地利用類型圖進行重分類與重采樣處理，對DEM數(shù)據(jù)、POI指數(shù)進行投影轉換、裁剪處理，數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 數(shù)據(jù)來源Table 1 Data sources

2.2 研究方法

獲取昆明市主城區(qū)2000年、2010年和2020年的遙感影像，采用輻射傳輸方程法與標準差法反演地表溫度、劃分溫度等級，采用標準差橢圓研究熱環(huán)境效應的空間變化特征，利用ENVI 5.3軟件與ArcGIS 10.2軟件分析各影響因子的空間分布，通過地理探測器探討植被、水體、建筑用地、不透水面、景觀格局、坡度、高程與社會經(jīng)濟活動對昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應產(chǎn)生的影響力。

2.2.1 地表溫度反演

2.2.1.1 數(shù)據(jù)轉換

將像元的灰度(DN)轉化為輻射亮度，公式如下：

式中：Lλ為熱紅外輻射亮度，W/(m2·sr·μm)，Landsat5 TM采用的是第6波段，Landsat8 OLI采用的是第10波段；Gain、Bias分別為影像的增益系數(shù)與偏移系數(shù)，這2個系數(shù)可以從影像的元數(shù)據(jù)中獲取。

2.2.1.2 輻射傳輸方程法

地表溫度(LST)是表征城市熱場能量平衡的最佳指標，對地表溫度進行反演是研究城市熱環(huán)境的核心步驟[22]。采用輻射傳輸方程法進行地表溫度的反演[23]，公式如下：

式中：Ld為 大氣的下行輻射亮度，W/(m2·sr·μm)；Lu為大氣的上行輻射亮度，W/(m2·sr·μm)； α為地表比輻射率；LT為同溫黑體在熱紅外波段的輻射亮度，W/(m2·sr·μm)；τ為大氣在熱紅外波段的透過率。Ld、Lu、τ3個參數(shù)可以從美國國家航空航天局(NASA)官網(wǎng)（http://atmcorr.gsfc.nasa.gov）直接獲取。

α的計算公式如下：

式中：NDVI為歸一化植被指數(shù)，為0.157～0.727；NIR為遙感影像中的近紅外波段的波長，取0.85～0.88 μm；Red 為紅光波段的波長，μm，取0.64～0.67μm。當NDVI小于0時，地表比輻射率為0.995，地表是水體；當NDVI為0.157～0.727時，是水泥質地面；當NDVI大于0.727時，一般為植被覆蓋面；當NDVI小于0.157時，公式不成立。

根據(jù)式（2）可推出下述公式：

2.2.1.3 地表亮度溫度

將熱紅外輻射強度轉換為像元亮度，公式如下：

式中：Ta為 地表亮度溫度，℃；K1、K2為反演常數(shù)。Landsat5 TM 第 6 波段的K1為 607.76 W/(m2·sr·μm)，K2為 1 260.56 K，Landsat8 OLI第10波段的K1為774.89 W/(m2·sr·μm)，K2為 1 321.08 K。

2.2.2 地表溫度分級

采用標準差法對地表溫度(T)進行分級，共劃分為極低溫區(qū)、低溫區(qū)、較低溫區(qū)、中溫區(qū)、較高溫區(qū)、高溫區(qū)、極高溫區(qū)7個等級，并將較高溫區(qū)與高溫區(qū)、極高溫區(qū)3個等級所在的區(qū)域視為城市發(fā)生熱島效應的區(qū)域。具體的分級標準見表2。

表2 昆明市主城區(qū)地表溫度等級劃分Table 2 Grade classification of surface temperature in the main urban area of Kunming

2.2.3 地表信息的獲取

2.2.3.1 植被與水體

植被覆蓋度(FVC)是根據(jù)NDVI改進用于反映植被覆蓋狀況的指數(shù)，計算公式如下：

式中 NDVIsoil、NDVIveg分別為NDVI統(tǒng)計結果中的最小值與最大值。

改進歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)可以更有效地擴大水體同其他地物之間的差異，計算公式如下：

式中：Green為遙感影像中的綠光波段的波長，取0.53～0.59 μm；MIR 為短波紅外1波段的波長，取1.57～1.65 μm。

2.2.3.2 城市建設強度

歸一化建筑指數(shù)(NDBI)是反映建筑用地信息的指數(shù)，NDBI越大時，建筑用地面積越大。計算公式如下：

歸一化差異不透水面指數(shù)(NDISI)是能夠反映不透水面信息的指數(shù)。計算公式如下：

式中TIRS1為Landsat8影像中第10波段的波長，取 1.57～1.65 μm。

2.2.3.3 景觀格局指數(shù)

斑塊結合度指數(shù)(COHESION)是衡量景觀系統(tǒng)中不同斑塊聚散和分散狀態(tài)的指數(shù)，其值越大，表示斑塊越集聚。計算公式如下：

式中：m為景觀斑塊數(shù)量，個；pij為i類型景觀中第j個斑塊的周長，m，aij是i類型景觀中第j個斑塊的面積，hm2，A是景觀面積，hm2。

景觀分割度指數(shù)(DIVISION)反映景觀系統(tǒng)中不同斑塊分布的分割度，計算公式如下：

式中：Di為i類型景觀的距離，m；Ai為i類型景觀的面積，hm2。

香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)是反映景觀的異質性指數(shù)，計算公式如下：

式中：pi為i類型景觀斑塊面積在整個景觀斑塊中占據(jù)的比例，%。

香農(nóng)均度指數(shù)(SHEI) 是描述景觀系統(tǒng)內各斑塊類型均等分布狀況的指數(shù)，SHEI越接近1，不同的斑塊類型在景觀系統(tǒng)中分布得越均勻。計算公式如下：

利用Fragstats 4.2軟件對土地利用類型圖計算得到COHESION、DIVISION、SHDI與 SHEI。

2.2.3.4 地形地貌

高程是某點到地面垂直方面的距離，坡度是指地面陡緩的程度，二者采用ArcGIS 10.2軟件提取DEM數(shù)據(jù)得到。

2.2.3.5 社會經(jīng)濟活動

社會經(jīng)濟活動信息可以反映人類活動與社會經(jīng)濟活動的空間分布信息[24]，采用ArcGIS 10.2軟件對POI指數(shù)進行密度分析，得到購物中心、生活娛樂、餐飲等13類與人們生活密切相關的POI指數(shù)。

2.2.4 標準差橢圓模型

標準差橢圓模型中的橢圓中心表示地理要素在空間分布的相對位置，方位角表示地理要素在空間分布的趨勢方向，長軸代表地理要素在空間分布的離散程度[25]。采用ArcGIS 10.2軟件對昆明市主城區(qū)熱環(huán)境變化方向與移動軌跡進行研究。

2.2.5 地理探測器

地理探測器具有探測2個因子交互作用于因變量的獨特優(yōu)勢，是可以研討因變量的空間分異性，計算自變量對因變量影響力大小的統(tǒng)計學方法[26]。計算公式如下：

式中：q為影響力；L為因變量或者自變量的分區(qū)；Nh和N分別為區(qū)h和全區(qū)的單元數(shù)，個； σ2和 σ2分別h為區(qū)h和全區(qū)的因變量的方差。

評估2個影響因子（x1、x2）交互作用下對因變量的影響力是增強還是減弱，2個影響因子的關系可以分為5類，具體見表3。

表3 2個影響因子對因變量交互作用的類型Table 3 Types of the interaction of two influencing factors on dependent variables

3 結果與分析

3.1 昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應的空間分布特征

昆明市主城區(qū)地表溫度等級如圖2所示。從圖2可以看出，整個研究期間的熱島區(qū)分布特征極為相似，圍繞滇池呈不規(guī)則的環(huán)狀分布以及北部不規(guī)則的塊狀分布，這些區(qū)域主要是工業(yè)、人口、交通等城鎮(zhèn)建設密集區(qū)域，如北部汽車客運車、海口工業(yè)園區(qū)、長水機場、呈貢大學城等。極低溫區(qū)、低溫區(qū)與較低溫區(qū)主要分布在滇池、夢里水鄉(xiāng)森林公園、西山森林公園等地區(qū)，這些區(qū)域多為水體、林地與草地，人口稀疏，建設程度低。從行政區(qū)劃上看，熱島區(qū)主要集中在五華區(qū)、官渡區(qū)與呈貢區(qū)，其中極高溫區(qū)主要集中在五華區(qū)與西山區(qū)，較高溫區(qū)、高溫區(qū)主要集中在西山區(qū)、官渡區(qū)與呈貢區(qū)，對比3期時序圖發(fā)現(xiàn)，熱島區(qū)的延展方向與城市建成區(qū)的擴張方向基本一致。

圖2 昆明市主城區(qū)地表溫度等級Fig.2 Surface temperature grade of the main urban area of Kunming

繪制2000——2020年昆明市主城區(qū)熱環(huán)境方向變化與重心遷移圖(圖3)，2000年的熱環(huán)境方向主軸呈東北——西南走向，2010年、2020年主軸方向轉為西北——東南走向。2000——2010年，熱環(huán)境重心向西北方向偏轉了57.5°，距離偏移2.47 km。該時期內官渡區(qū)大力開發(fā)建設，地表溫度上升改變了熱環(huán)境重心的位置，2010——2020年，熱環(huán)境重心向西北方向偏轉24.25°，距離偏移0.86 km，這是呈貢區(qū)生態(tài)環(huán)境改善、熱環(huán)境效應緩解，官渡區(qū)持續(xù)發(fā)展的結果。

圖3 2000——2020年昆明主城區(qū)熱環(huán)境方向變化與重心遷移Fig.3 Change of thermal environment direction and migration of center in the main urban area of Kunming from 2000 to 2020

3.2 昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應的時間演變特征

2000年、2010年和2020年昆明市主城區(qū)地表平均溫度分別為15.35、19.03、17.48 ℃，呈先上升后下降的趨勢，整體上升了2.12 ℃。近20年來，熱島區(qū)面積無明顯擴張，但對比各時期的溫度等級面積和占比發(fā)現(xiàn)(表4)，2000年、2010年與2020年極低溫區(qū)的面積占比分別為1.13%、0.00%、0.26%，期間低溫區(qū)的面積增加了0.73%，較低溫區(qū)的面積先增后減，整體增加了4.55%，極低溫區(qū)有向低溫區(qū)和較低溫區(qū)轉變的態(tài)勢。中溫區(qū)的面積減少了5.37%，較高溫區(qū)的面積先減后增，整體減少1.83 %，高溫區(qū)面積先增后減，整體增加1.17 %，極高溫區(qū)面積占比由0.17%增加至0.34%，較高溫區(qū)與高溫區(qū)正在逐漸轉變?yōu)闃O高溫區(qū)。因此，盡管昆明市主城區(qū)的熱島區(qū)面積變化不明顯，但熱環(huán)境效應仍有增強的趨勢。

表4 2000——2020年昆明市主城區(qū)地表溫度等級面積及占比Table 4 Area and proportion of surface temperature grades in the main urban area of Kunming from 2000 to 2020

由各行政區(qū)地表溫度等級面積(表5)與各行政區(qū)熱島區(qū)面積占比（圖4）可知，在研究期間內，昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應演變劇烈，2000年的呈貢區(qū)的熱島區(qū)面積高達52.72%，到2020年時縮減至43.44%，同時，盤龍區(qū)熱島區(qū)面積減少7.73 km2，這是因為在城市建設過程中，綠化面積增加使得區(qū)域的熱環(huán)境效應有所緩解。西山區(qū)未發(fā)生明顯變化，五華區(qū)呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢，這與較高溫區(qū)的變化有關。官渡區(qū)的熱島區(qū)面積從33.19%增至41.25%，其中較高溫區(qū)、高溫區(qū)、極高溫區(qū)的面積分別增加了22.22、26.95、1.94 km2，是熱環(huán)境效應增強最顯著的區(qū)域，主要受官渡區(qū)近20年的高速發(fā)展，包括建成區(qū)面積擴大，人口集聚等影響。因此，昆明市主城區(qū)不同區(qū)域熱環(huán)境演變特征與該區(qū)域的城市建設強度具有緊密的關系。

表5 昆明市主城區(qū)各行政區(qū)地表溫度等級面積統(tǒng)計Table 5 Statistics table of heat island area of each administrative region in the main urban area of Kunming km2

圖4 昆明市主城區(qū)各行政區(qū)熱島區(qū)面積占比Fig.4 Proportion of heat island area of each administrative region in the main urban area of Kunming

3.3 昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應的影響因素分析

3.3.1 影響因子的空間分布

昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應影響因素空間分布如圖5所示。由圖5(a)可知， FVC的位置、大小與研究區(qū)植被的分布、密度一致，高值主要分布在郊區(qū)，低值主要分布在水域、城市建成區(qū)。由圖5(b)可知，MNDWI的分布與研究區(qū)的湖泊、水庫位置一致，高值主要分布在水域。由圖5(c)和(d)可知，NDBI與NDISI的分布與城市下墊面性質有關，城市建成區(qū)的值普遍偏高且與熱島區(qū)分布一致。景觀格局指數(shù)的分布與土地利用類型相關，反映了昆明市主城區(qū)的景觀連結度、分割度、多樣性與均勻度，由圖5(e)(f)(g)(h)可知，城市熱島區(qū)的土地利用以建設用地為主，景觀連結度較小且分割度高，呈現(xiàn)出多樣化分布與均勻分布的狀態(tài)。坡度與高程是緊密關聯(lián)2個影響因子，且二者呈正相關，由圖5(i)和(j)可知，研究區(qū)地勢整體上為北高南低的盆地地形，城市的建成空間受限，高程與坡度較小的中部、南部以及東北部區(qū)域，是昆明主要的城市建成區(qū)范圍。由圖5(k)可知, POI指數(shù)的分布與城市建成區(qū)有關，建成區(qū)范圍內的POI指數(shù)較高，社會經(jīng)濟活動強度較大，郊區(qū)的社會經(jīng)濟活動強度相對較弱，城市中心的地表溫度也明顯高于郊區(qū)。

圖5 昆明市主城區(qū)熱環(huán)境影響因素空間分布Fig.5 Spatial distribution of influencing factors of thermal environment in the main urban area of Kunming

3.3.2 影響因子的影響力分析

為了確定各影響因子對昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應的影響力，在ArcGIS 10.2軟件中隨機選取500個采樣點，并獲取500個采樣點的地表溫度以及相對應的POI指數(shù)、景觀格局指數(shù)、高程、坡度信息等，導入Matlab軟件計算地表溫度與這些指數(shù)的相關性(表6)，再利用地理探測器分析各項影響因子對地表溫度產(chǎn)生的影響力，結果見表7。

由表6可知，除FVC、MNDWI、NDISI與高程以外，其余的影響因子與地表溫度正相關。地理探測器的結果與相關性結果比較發(fā)現(xiàn)二者有相似性，與地表溫度相關性大的影響因子產(chǎn)生的影響力也大，但是，地理探測器的結果無法顯示出影響因子的方向性。由表7可知，對地表溫度產(chǎn)生影響力最大的是 NDBI、FVC，因此，NDBI、FVC 是導致昆明市主城區(qū)地表溫度上升的主要因子。熱環(huán)境效應是多個影響因子交互作用的結果，通過地理探測器進一步分析各影響因子之間的交互作用對地表溫度的影響力（由于POI指數(shù)未通過顯著性檢驗，不對其進行計算），結果見表8。

表6 昆明市主城區(qū)地表溫度與影響因子的相關性Table 6 Correlation between surface temperature and influencing factors in the main urban area of Kunming

表7 影響因子對昆明市主城區(qū)地表溫度的影響力Table 7 Influence of influencing factors on the surface temperature in the main urban area of Kunming

由表8可知，不同交互類型的影響因子對昆明市主城區(qū)地表溫度產(chǎn)生了雙因子增強、單因子非線性減弱與非線性增強3種類型的交互作用，其中雙因子增強的交互作用最多，也就是說，多數(shù)情況下，昆明市主城區(qū)地表溫度影響因子交互作用產(chǎn)生的影響力大于單個影響因子的影響力。從數(shù)值來看，NDBI與高程的非線性增強交互作用的影響力最大，為0.52，在傳統(tǒng)的研究中，海拔每上升100 m，氣溫下降0.6 ℃，當高程與NDBI交互作用時，海拔每上升100 m，氣溫下降＞0.6 ℃，對地表溫度的影響力增強，當坡度或高程與其他因子交互作用時，也會增強對地表溫度的影響力。單因子非線性減弱分別是MNDWI與NDBI、NDISI的交互作用類型，反映出當水體與建筑用地或不透水面交互作用時，會減弱對水體對熱環(huán)境效應的緩解作用。因此，昆明市主城區(qū)的熱環(huán)境效應不是由某個因子單獨影響作用的，而是多個影響因子共同作用的結果，根據(jù)地理探測器的結果，可以通過優(yōu)化影響因子的組合，如建筑與水體，來緩解昆明市主城區(qū)的熱環(huán)境效應，但本研究僅對2018年的熱環(huán)境效應影響因素進行了討論，難以全面地概括實際情況，且地理探測器的數(shù)據(jù)計算量有限，對大范圍研究區(qū)的計算結果會存在誤差，為了更準確地提供其在實際應用中的參考價值，今后可結合其他定量分析方法對四季變化、日夜更替等不同情景模式下各影響因素影響力的變化進行更深入地研究。

表8 影響因子的交互作用結果Table 8 Results of the interaction of influencing factors

4 結論

(1)昆明市主城區(qū)的熱島區(qū)主要分布在工業(yè)、人口、交通等城鎮(zhèn)建設密集區(qū)域，2000——2020年，熱環(huán)境方向主軸由東北——西南走向轉變?yōu)槲鞅薄獤|南走向。2000——2010年熱環(huán)境重心向西北方向偏轉57.5°，偏移2.47 km，由于該時期官渡區(qū)大力開發(fā)建設，地表溫度上升，改變了熱環(huán)境效應的空間格局；2010——2020年的熱環(huán)境重心向西北方向偏轉24.25°，偏移0.86 km，這是呈貢區(qū)生態(tài)環(huán)境改善、熱環(huán)境效應緩解，官渡區(qū)持續(xù)發(fā)展的結果。

(2)2000年、2010年、2020年昆明市主城區(qū)地表平均溫度分別為 15.35、19.03、17.48 ℃，2010年、2020年相較2000年分別增加3.68、2.13 ℃，極低溫區(qū)有向低溫區(qū)、較低溫區(qū)轉變的態(tài)勢，較高溫區(qū)與高溫區(qū)逐漸轉變?yōu)闃O高溫區(qū)。昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應有增強的趨勢，其中，官渡區(qū)的增強趨勢最明顯，并且不同區(qū)域熱環(huán)境效應的演變特征與該區(qū)域的城市建設強度具有緊密的關系。

(3)通過地理探測器的分析，從各影響因子的影響力來看，建筑用地面積與植被覆蓋度是對昆明市主城區(qū)熱環(huán)境效應影響最大的因子，從影響因子的交互作用來看，高程與建筑用地的協(xié)同作用產(chǎn)生的影響力最大，當水體與建筑用地或不透水面交互作用時，會減弱水體對熱環(huán)境效應的緩解作用。