基于InVEST模型的大连城区降温效果时空评估

王 耕，畅天宇

(辽宁师范大学 地理科学学院，辽宁 大连 116029)

1 引言

随着经济社会发展，人口持续增长，城市化扩张，土地利用/覆盖(LUCC)的骤变[1]凸显，原有的自然覆盖类型已被水泥等城市材料取代[2]，引发诸多生态问题，如森林及草场退化、耕地面积缩减，影响了生态系统、局地气候和人类生活质量[3]。人类生产生活活动及人工建筑的存在，使得区域内产热量大，且由于地表粗糙，风力较小，热量交流困难，使城市区域温度上升[4]，对人类健康产生不良影响[3,5]。绿地公园等GUI(Green Urban Infrastructures)[6]可产生减温作用，减少电能的使用。已有研究多从反演遥感影像Landsat数据得到地表温度(LST)[7]或建立相关模型如ICAM[8]以对城市热岛效应(UHI)[9]进行深入研究，本文使用InVEST模型中的Urban Cooling模型，量化评价城市，与反演Landsat数据得到地表温度相比，模型同时使用蒸散发和土地利用类型，在计算时模拟度更高，可估算地块降温效果以得到GUI的减温作用，为减少能源消耗提供城市热环境的解决方案。

2 数据来源与处理

2.1 研究区概况

大连市地理坐标为120.994°E～123.533°E，38.484°N～40.215°N，位于辽宁省南端沿海区，与京津冀地区隔渤海，与胶东半岛隔黄海、渤海，与朝鲜半岛隔黄海相望。气候受海洋影响较大，属暖温带湿润大陆性季风气候。地形为北高南低，内陆高沿海低，如图1a所示，海拔最高处位于庄河市内，约为1108 m。土地利用类型多样，多为林地和旱地为主的耕地，如图1b所示。该市人口主要分布在南部沿海地区，总体分布为人口密度北低南高，如图1(c)所示，浅色高、深色低。

2.2 数据来源

本文蒸散发(Evapotranspiration，ET)数据来源于MOD16，为美国NASA官网的MODIS卫星数据(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov)，分别采用2000年、2010年、2020年6月的数据进行处理，土地利用(LUCC)数据、大连市行政边界数据和夜间灯光数据均来源于中国科学院资源环境信息科学与数据中心资源环境数据云平台(www.resdc.cn)，DEM高程数据来源于地理空间数据云(www.gscloud.cn)。

2.3 研究方法

主要使用InVest 3.8.9模型中的Urban Cooling模块，对大连市进行分析。首先该模块根据局部阴影系数(local shade)、蒸散发(evapotranspiration)和反照率(albedo)计算每个像素的冷却能力(Cooling Capacity, CC)指数，其中局部阴影为不同土地利用类型(LUCC)树冠对地表覆盖情况的比例：

图1 研究区概况

CCi=0.6·shade+0.2·albedo+0.2·ETI

(1)

式(1)中系数来源于经验[6]，可根据实际情况进行调整，阴影指数、反照率则根据不同的土地利用类型变化，具体值参考斯坦福提供的已有的分类匹配表，ETI为表示蒸散发的标准值，通过ET0和来源于土地利用类型的裁剪系数Kc计算得到：

(2)

若有对应于每个土地利用类型的建筑密度数据(Building intensity)，则CC指数可以由式(3)求得：

CCi=1-building.intensity

(3)

其次，模型通过分析大型绿地的减温冷却作用，得到城市热量缓解指数(Urban Heat Mitigation, HM)：

(4)

(5)

(6)

式(5)、(6)中cellarea是一个研究单元的面积，gj为是否绿地，dcool是绿地可产生冷却作用的距离。

未产生空气混合的空气温度:

Tairnomix,i=Tair,ref+(1-HMi)·UHImax

(7)

式(7)中UHI值为城市尺度热岛效应等级，单位为℃，可通过耶鲁大学开发的Global Surface UHI Explorer(https://yceo.users.earthengine)或相关网站进行查询，Tair,ref为农村参考温度即未发生城市热岛效应地区的温度，Tair实际气温即混合后的气温使用有核半径r的高斯函数对未产生空气混合的空气温度进行平均得出，表现出当前数据模式下的地区温度。

夜间灯光数据不仅具有空间性也具有强度性，可以表现出人类夜间活动频度，而人类活动频度则可以指示该地人口密度，有大量研究表明人口密度与夜间灯光数据有强正相关[10]，本文使用夜间灯光指数表征人口密度以进行分析。

3 结果分析

本次研究选取2000年、2010年和2020年共三期数据使用InVEST模型中Urban Cooling模型进行了实验模型分析，通过每期数据对大连市整体的城市降温效果进行模拟和分析，得出城区时空降温效果。

3.1 大连市城区冷却降温效果时间差异

纵向比较图2、图3中2000年、2010年和2020年三期结果，北部地区降温效果强的区域在时间跨度上有一定扩展，从2000年开始面积不断扩大，鉴于这些地块主要为有林地等植被覆盖区，可以看出大连市在近20年间，植树造林成效显著，且该区域内有辽宁仙人洞等自然保护区和森林公园，植被覆盖区面积的扩大也可说明这些自然保护区和森林公园发展良好，北部森林植被覆盖区的面积扩大，增强了北部山区的降温效果，进而缓解城区的热岛效应。南部地区降温效果弱的城市建成区面积同样也有一定程度的扩大，尤其是甘井子区沙河口区中山区瓦房店市等部分区域，CC值从2000年约0.1569变为2020年约0.156，由于城市化不断发展，城区面积扩大，将原有的自然景观转变为人造景观，从而造成区域降温效果的下降。

由图3知，在三期数据中，HM指数最高值均为1，但值为1的范围并不相同，像元数分别为2000年3472，2010年3329，2020年1563，可得HM高值区面积在缩减，在2010～2020年间下降速度较前变大，虽然前述北部地区CC值高值区面积扩大，但综合分析，北部地区的绿地类型出现了化整为零的现象，虽然总体占地面积有所扩大，但大型绿地数量减少。今后大连北部山区应在扩大绿化面积的同时提高林地郁闭度，提高植被地表覆盖度，切实提高区域降温效果，建设更完备更和谐更平衡的保护区和国家公园。

图2 研究区冷却能力分布

图3 研究区热量缓解指数分布

3.2 大连市城区冷却降温效果空间差异

经InVEST中Urban Cooling模型计算得出，每个像素的冷却能力(Cooling Capacity, CC)指数如图2， 分别在图2每期数据内部进行比较以得出城市不同区域冷却能力的景观空间差异，虽然每期数据不同冷却能力区域的范围和面积并不完全相同，但高值区和低值区的普遍分布规律在空间上并无太大变化，均为北高南低，具体表现为：

在北部山地地区，地块冷却能力最大，2000年最高值出现在庄河市仙人洞镇后四道沟附近，为0.83，2010年最高值出现在瓦房店市松树镇西沟附近，为0.83，2020年最高值出现在瓦房店市松树镇北岭附近，为0.83。由图1(a)此区域海拔较高，且由图1(b)土地利用类型为林地，多为乔木等植被覆盖区，属等绿化面积较大的区域，由图1(c)看出人口密度相对较低，可以得出以林地为主，人口密度较低的区域对城市冷却能力的贡献最大。冷却能力高值区相应的城市温度较低(图4)，北部地区较南部城镇区温度高约3 ℃。

图4 研究区混合温度分布

由图2中部平原区降温效果次之，其CC值分布在中间范围，约为0.2～0.66之间，由图1b，此区域土地利用类型多样，以林地和灌木林为主，图1(c)区域人口密度为中间值，较为平均，此区域在各方面均为中值，且面积在所有3个区域中最大。

在研究区南部尤其是沿海地区集中出现降温效果最弱的区域，是以中西沙甘等区为代表的中心人口密集城区，包括庄河市和普兰店区等地的政府所在地，2000年CC值最低值出现在普兰店区皮口镇，为0.1546，2010年CC值最低值出现在瓦房店市红沿河镇黄泥洞附近，为0.0553，2020年CC值最低值出现在庄河市赵咀一带，为0.055，但这些值的像元个数仅为1，为避免误差干扰，选取像元值较多的低值，为2000年的0.1569，2010年的0.156，2020年也是0.156，这些区域由图1(b)和图1(c)可知，主要为城市建成区，区内人工建筑覆盖度高，人口主要集中在此区域，由图4可得出，主要城市建成区气温明显高于周围地区，从图4中可以明显提取出各区县中心区，与图1b所示人口密度分布一致，人口密度大的区域温度也相应高，区内植被与北部地区相比较少，绿化区域主要为人工草坪和行道树等点状和线状绿地，也存在公园等小型面状绿地，但面积较小且分散，由图2可得此类区域降温效果较弱。

HM指数的趋势在年内如图3所示，与图2一致，均为北高南低。HM指数在距公园等大型绿地较近时，受绿地影响大，为与绿地距离相关的CCpark值，距离较远时，认为不受大型绿地影响，受该处土地利用类型影响大，为CC值。所以在值的高低方面的一定程度上，尤其是低值方面，HM指数与CC值具有一致性，但在高值方面仍有不同表现，具体表现在面积方面，这部分内容在上一节中进行具体讨论，但高值均为1，且广泛分布在北部地区，与前所述一致。

4 结论与讨论

通过分析大连市2000年、2010年和2020年的全市降温能力，得出结论如下：①大连市全市降温效果总体来看北高南低，北部山区高，南部沿海城镇区域低；②林地灌木林等植被覆盖高的土地利用类型降温效果好，城镇用地等人造水泥混凝土土地利用类型降温效果差；③人口密度低的区域降温效果强，海拔较高的山区降温效果强；④2000年以后，大连市北部地区冷却能力强的有林地总面积扩大，但连续性下降，尤其是2010年后，连续性的下降速率加快，大型绿地数量持续减少；⑤南部城市地区，降温效果差的城市建成区面积扩大，城市化进程提高。