城市绿地对周边建设用地的降温效应分析

邱海玲,朱清科,武鹏飞

(1.北京林业大学林业生态工程教育部工程研究中心,100083,北京; 2.北京建筑技术发展有限责任公司,100095,北京)

城市绿地对周边建设用地的降温效应分析

邱海玲1,朱清科1,武鹏飞2

(1.北京林业大学林业生态工程教育部工程研究中心,100083,北京; 2.北京建筑技术发展有限责任公司,100095,北京)

城市绿地对缓解城市热岛效应起着极其重要的作用。以北京市2013年7月31日的Landsat8 TIRS影像为基础数据,反演亮度温度来表达城市热岛效应,结合GIS技术,分析城区30块绿地对周边建筑用地的降温效应。结果表明:1)Landsat8 TIRS影像反演的亮度温度可以有效表达城市热岛效应;2)绿地对4个方向上建设用地的降温幅度从高到低的顺序是西＞南＞北＞东;3)绿地和建设用地的面积比与绿地降温作用之间存在明显的正相关关系,面积比的变化对处在绿地北向建设用地的降温幅度影响最大;4)绿地的降温作用与建设用地的容积率存在明显的负相关关系,处在绿地北向的建设用地的容积率变化对降温幅度影响最大。

城市绿地;亮度温度;城市热岛效应;建设用地;容积率

随着城镇化的不断推进,城市建成区的面积不断扩大,大量的绿地和水体消失,取而代之的是道路、建筑等不透水面的扩张,随之产生了当代城市发展不得不面对的城市生态环境问题——城市热岛效应[1]。城市热岛的概念是Manley于1958年首次提出的[2]。自从英国气候学家赖克·霍德华在19世纪初首次发现城市热岛效应[3]后,国内外学者针对城市热岛效应开展了大量研究工作[4-6]。

城市热岛效应的研究成果主要集中在成因[7]、表达方法[8]、空间分布差异[9]、时序变化[10]、环境效益[11]、缓解措施[12]、大气边界结构[13]、模型模拟[14]等方面。大量研究成果已经证明,城市绿地具有缓解城市热岛效应的作用[15-17]。 武鹏飞等[18]利用遥感方法,以Landsat TM数据为数据源,反演北京市的亮度温度和归一化植被指数(NDVI),结果表明二者之间存在明显的负相关关系。有学者选取不同类型的城市绿地,比较不同类型城市绿地在缓解城市热岛效应方面的差异[19-21]。此外,有学者对不同形状城市绿地的降温作用进行研究[22-23],还有学者对不同树种在缓解城市热岛效应方面的作用进行比较分析[24-25]。另外,对城市绿地的面积和降温作用范围也是研究的重要内容[26]。这些研究都证明了城市绿地对于缓解城市热岛效应的重要性;但这些研究工作都是单方面基于城市绿地考虑的,没有考虑绿地与周边建设用地之间的关系,及其对城市热岛效应的影响。

笔者通过对遥感数据反演研究区的亮度温度,调查城市绿地及周边建设用地的信息,分析城市绿地对周边建设用地降温效应在不同方向上的表现,以期为城市规划工作提供参考。

1 研究区概况

北京市中心位于E 116°25′29″、N3 9°54′20″,总面积为1.68万km2。地处华北平原西北边缘,西部是太行山脉余脉的西山,北部是燕山山脉的军都山,两山在昌平区南口关沟相交,形成一个向东南展开的半圆形大山弯,人们称之为“北京弯”,它所围绕的小平原即为北京小平原。目前,北京市建成区面积1 386 km2,2012年末全市常住人口2 069.3万。随着建成区面积的扩大和城市人口的急剧增多,城市热岛效应越来越严重。相关研究[27]表明:近40年来,北京市郊区气温平均每10年增加0.04℃,而市中心区同期增温0.35℃,增温率是郊区的9倍。选择北京市作为研究区除了具有典型性以外,还具有严峻的现实紧迫性。

2 数据和方法

2.1 基础数据

基础数据采集于2013年7月31日的Landsat8 TIRS影像(图1(a)),影像的轨道号是123- 32,主要应用TIRS数据的第10波段反演温度,第10波段波长范围为10.6～11.2 μm,重采样后空间分辨率为30 m。影像获取时的天空云量较少,影像质量较高,有利于地物的解译和判读,也利于正确的温度反演,表达城市热岛效应。

2.2 研究方法

图1 研究区Landsat TIRS影像及反演的亮度温度Fig.1 Landsat TIRS image and the brightness temperature inversion in the study area

2.2.1 热岛效应表达方法 目前,用于城市热岛效应表达的指标主要有3个:亮温、地温和气温,虽然3个指标在数值上不相同,但3个指标具有很好的相关性,都可很好地表达城市热岛效应的空间分布[28]。针对遥感数据,常用的指标主要是亮温和地温[1,4,9],本文使用亮温表达城市热岛效应。

亮度温度的反演应用Landsat8 TIRS数据第10波段的灰度值D,其反演方法与Landsat5 TM数据的反演方法相同,首先将其转换为辐射亮度

式中:Lmax、Lmin分别为该波段探测器可探测的最高和最低辐射值,Lmax=2.200 18 mW/(cm2·sr·μm), Lmin=0.100 33 mW/(cm2·sr·μm)。

其次,利用辐射亮度可计算地物的亮度温度

式中:K1、K2为常数,K1=774.89 mW/(cm2·sr· μm),K2=1 321.08 K。

由式(1)和式(2)即可计算得到研究区的亮度温度,计算得到的亮温图像如图1(b)所示。

为了验证亮度温度反演的准确性,从北京市气象局获取距影像时间最近的气象站监测数据(2013- 07- 31 T 13:00:00),共有覆盖市区和郊区20个站点的数据,并提取对应位置的亮度温度进行对比,结果如图2所示。

图2 实测温度与亮度温度的相关性Fig.2 Relationship of measured temperature and brightness temperature

通过数据对比发现,反演的亮度温度整体在数值上小于气象站点观测的气温,这与现有的研究结论[29]一致。本文对反演的亮度温度与观测的气温数据进行回归分析,结果表明二者之间具有很好的相关性,回归方程的决定系数R2达到0.730 3,且回归方程通过了0.01水平的检验;因此,本文反演的亮度温度能够很好地表达气温的空间分布,可以有效表征城市热岛效应。

2.2.2 城市绿地选择及建设用地信息提取 城市绿地的选择遵循以下原则:1)绿地分布在城市建成区,热岛效应较为明显的区域;2)考虑绿地周边建设用地的多样性;3)绿地面积＞1.5 hm2,相关研究表明城市绿地面积 ＞1.5 hm2才能发挥降温作用[30]。以获取的遥感影像为基础,结合 Google Earth的高分辨率影像及实地调查,选取城市绿地(表1)利用ArcGIS软件勾画30块城市绿地范围,并计算绿地面积。利用ERDAS软件,结合搜狗地图的三维城市模型工具,在绿地范围外的东、南、西、北4个方向上,以主干道路为边界,确定周边主要建设用地的面积、建筑数量和层数,并计算其容积率。

表1 城市绿地选择结果Tab.1 Results of urban green space selection

2.2.3 热岛信息提取 热岛信息的提取主要包括2方面,一是绿地周边东、南、西、北4个方向对应的建设用地的温度,另一是该区域的平均热岛温度,后者与前者之差为绿地的降温幅度。利用ERDAS软件在绿地周边对应建设用地地块上随机均匀选取3个取样点,用3个取样点的平均值作为该地块建设用地的温度。相关研究[31-32]表明,绿地的降温作用辐射范围从几十米到几百米不等,但基本都不超过500 m。笔者以绿地边界为基础,在绿地边界外500 m缓冲区处,选取3个下垫面和周边环境相近且没有其他绿地影响的区域提取温度,并用其平均值作为该区域的平均热岛温度。

3 结果和分析

3.1 降温作用差异

利用ERDAS软件提取30块绿地周边东、南、西、北4个方向上建设用地的温度信息,并统计每个方向上的平均温度值和平均的降温幅度值。

绿地西面建设用地的降温幅度最大,东面建设用地降温幅度最小。绿地对4个方向建设用地的降温幅度从高到低的顺序为西(2.29℃)＞南(2.12℃)＞北(2.10℃)＞东(1.94℃)。绿地对周边4个方向上建设用地降温幅度的最大值和最小值相差0.35℃。理论上,由于建筑物的分布和盛行风向的影响,会使城市绿地的降温作用在东、南、西、北方向上存在差异。

3.2 绿地与建设用地的面积比对降温作用的影响

相关研究[29]表明,城市绿地的面积只有＞1.5 hm2时,才能发挥降温作用。同理,绿地与建设用地的面积比过小时,绿地的降温作用就几乎可以忽略不计。

首先对研究区整体上绿地面积与建设用地面积的比值与绿地降温作用的关系进行分析。以30块城市绿地4个方向上的共计120对样本数据为基础,对二者进行回归分析(图3),可知,绿地对建设用地的降温幅度与它们之间面积比存在明显的正相关关系,回归方程通过了0.01水平的检验。绿地的面积与建设用地的面积比越大,绿地的降温作用越明显。

本文又分别在东、南、西、北方向上,对绿地与建设用地的面积比和绿地的降温作用进行回归分析,结果如图4所示,可知,在4个方向上,绿地降温幅度与绿地和建设用地面积比均呈现正相关关系,回归方程均通过了0.01水平的检验。

从回归方程的斜率来看,在4个方向上,回归方程斜率最大的方向是北向,其斜率为0.162 3,最小的方向是东向,其斜率为0.074 6。4个方向回归方程的斜率从高到低的顺序是北＞南＞西＞东。也就是说,相同绿地和建设用地面积比值增加量,在绿地的北面所产生的降温作用最明显。

图3 整体绿地与建设用地的面积比与降温幅度的关系Fig.3 Relationship between the ratio of overall green land to construction land area and cooling extent

将4个方向的回归方程与30块绿地的总体回归方程相比,东向、南向和西向回归方程的R2均大于总方程的R2,表明在这3个方向上,绿地和建设用地面积比与绿地降温幅度关系的紧密程度高于北京的整体水平。在回归方程的斜率方面,南向、西向和北向回归方程的斜率大于总方程的斜率,表明在这3个方向上,绿地和建设用地面积比值增加量的降温作用要优于北京的整体水平。

3.3 建设用地的容积率对绿地降温作用的影响

建设用地容积率是衡量土地利用强度的一项重要指标,一般情况下,容积率越高,建筑的层数越多,释放的热量也越多,但高层建筑会形成阴影,降低部分区域的温度。首先对整体建设用地的容积率对绿地降温作用的影响进行分析,以30块绿地4个方向上共计120个样本数据为基础,利用回归分析方法分析建设用地的容积率与绿地降温作用的关系(图5),可知,建设用地的容积率与绿地对其的降温作用之间存在明显的负相关关系,回归方程通过了0.01水平的检验。建设用地的容积率越高,绿地的降温幅度越小。这是因为随着容积率的升高,区域内各空间对流换热作用减弱,故建设用地的容积率具有弱化绿地降温作用、增强城市热岛效应的能力。

以东、南、西、北方向为统计单元,分别对建设用地的容积率与绿地降温作用进行回归分析,结果如图6所示,可知,在4个方向上,建设用地的容积率与绿地的降温作用均呈现负相关关系,回归方程均通过了0.01水平的检验。

从回归方程的斜率方面来看,4个方向上,回归方程斜率最大的方向是东向,其斜率为-0.226 2;斜率最小的方向是北向,其斜率为-0.560 7。4个方向回归方程的斜率从大到小的顺序是东＞南＞西＞北。也就是说,相同建设用地容积率的增加量,对处在绿地北向的降温幅度的影响最明显,这可能与太阳辐射角度和风向有关。

图4 绿地4个方向上降温幅度与绿地和建设用地面积比的回归分析Fig.4 Regression analysis between cooling extent and the ratio of green land to construction land area in four directions

图5 整体建设用地容积率与降温幅度的关系Fig.5 Relationship between the floor area ratio of overall construction land and cooling extent

将4个方向的回归方程与30块绿地的总体回归方程相比,东、南、西、北方向回归方程的R2均大于总方程的R2,表明在4个方向上,建设用地的容积率与绿地对其降温幅度关系的紧密程度高于整体水平。在回归方程的斜率方面,南、西、北3个方向回归方程的斜率均小于总方程的斜率,表明在这3个方向上,相同建设用地容积率的增加量所产生的增温作用要超过北京的整体水平。

4 结论与讨论

1)Landsat8 TIRS影像反演的亮度温度与观测的气温数据具有很好的相关性,可以有效表达城市热岛效应。

2)绿地对4个方向上建设用地的降温幅度从高到低的顺序为西＞南＞北＞东。

3)绿地和建设用地的面积比与绿地降温幅度之间存在明显的正相关关系,绿地面积与建设用地面积比值越大,绿地降温作用越明显,城市热岛效应越弱。4个方向回归方程的斜率从高到低的顺序是北＞南＞西＞东,也就是说,绿地与建设用地的面积比的变化对处在绿地北向的建设用地的降温幅度影响最大。

4)建设用地的容积率与绿地的降温作用之间存在明显的负相关关系,建设用地的容积率越高,降温作用越低,城市热岛效应越明显。建设用地容积率与绿地降温作用在4个方向回归方程的斜率从高到低的顺序是东＞南＞西＞北,也就是说,处在绿地北向的建设用地容积率的变化对降温幅度影响最大。

本文在分析中只考虑了绿地的面积信息,后续的研究建议考虑绿地结构、形状、植林率、水体面积比例等对其降温作用的综合影响。分析结果表明建设用地的容积率与绿地对其的降温作用之间存在明显的负相关关系,但存在作用区间的问题,容积率对降温作用影响的最显著区间以及二者关系在区间内的变化等问题都是未来需要重点研究的方向。研究所选区域仅局限于北京市,研究结果对于其他地区是否适用还尚待验证。

图6 4个方向上建设用地的容积率与绿地降温幅度的回归分析Fig.6 Regression analysis between floor area ratio of construction land and green space cooling extent in four directions

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(责任编辑:程 云)

Cooling effect of urban green land on surrounding construction land

Qiu Hailing1,Zhu Qingke1,Wu Pengfei2
(1.Beijing Forestry University,Engineering Reserch Center of Forestry Ecological Engineering of Ministry of Education, 100083,Beijing,China;2.Beijing Building Technology Development Co.,Ltd.,100095,Beijing,China)

Urban green land plays an extremely important role on alleviating urban heat island effect.In this study,Beijing was selected as the study area,and a Landsat8 TIRS image obtained on July 31,2013 was regarded as the basic data.The brightness temperature was inversed to express urban heat island effect.With GIS technology,the cooling effect of 30 pieces of urban green land on surrounding construction land was analyzed,and the results were as follows:1)Brightness temperature inversed by Landsat8 TIRS image data could effectively express the urban heat island effect;2)The order from high to low of the cooling extent of green land on construction land is west＞south＞north＞east;3)There was an obvious positive correlation between cooling effect of green land and the area ratio of green land to construction land,and the change of the area ratio had the greatest effect on the cooling extent of construction land in the north direction;4)There was an obvious negative relationship between the cooling effect of green land and the floor area ratio of construction land,and the change of the floor area ratio of construction land in the north direction of green land had the largest influence on cooling extent.

urban green land;brightness temperature;urban heat island effect;construction land;floor area ratio

X16;TU985;S157.9

A

1672-3007(2015)01-0111-07

2014- 03- 12

2014- 09- 26

项目名称:国家科技支撑计划课题“政务信息系统数据资源面向城镇化发展模式的综合分析利用示范应用”(2012BAH24B03)

邱海玲(1974—),女,博士研究生。主要研究方向:水土保持和生态环境地理。E-mail:seafall5607@163.com

†通信作者简介:朱清科(1956—),男,教授,博士生导师。主要研究方向:水土保持和林业生态工程。E-mail:zhuqingke@sohu.com