新疆天山北坡经济带主要城市群热岛效应对植被物候的影响

古丽拜合热姆·艾合麦提，昝 梅①

(1.新疆师范大学地理科学与旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830054；2.新疆师范大学丝绸之路经济带城市发展研究中心，新疆 乌鲁木齐 830054；3.新疆干旱区湖泊环境与资源重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830054)

因人类社会发展而引起的城市化与全球气候变化是人类发展史上的两大事件，城市气候变化以城市热岛效应为主要特征，对城市环境演化、生态环境结构以及人类生活和健康产生重大影响[1]。城市热岛效应指当城市发展到一定规模后，由于城市下垫面性质改变，自然地表被沥青、水泥和金属等不透水表面所代替，加上大气污染物和人工废热排放量增加等，使城市区温度及周边郊区或乡村温度之间形成温差，即城区温度高于周边郊区或乡村的现象[2-3]。城市热岛强度(urban heat island intensity, UHII)指城市中心区平均温度与周围郊区(乡村)平均温度的差值，用来表明城市热岛效应的强度[4-5]，与城市化进程相关的许多因素都会加剧城市热岛强度[4]。近年来，城市热岛强度受到国内外学者普遍关注。如，PENG等[6]对全球419个大城市的UHII进行分析，结果显示多年白天和夜晚平均UHII分别为1.5和1.1 ℃。李宇等[3]基于1960—2017年我国84个代表性城市逐日气温观测数据，分析了大气城市热岛时空分布特征及其昼夜、年内和年际变化趋势，结果表明所有城市平均热岛强度为0.8±1.1 ℃。

植被在陆地生态系统能量流动和物质交换过程中发挥着重要作用[7]。植被物候反映了植被的生长周期和生产力，很多研究[8-11]表明温度是植被物候的主要影响因子。随着城市热岛效应的加剧和相关生态环境问题的增多[12-13]，由城市热岛效应诱导的高温成为城市内部和周围植被物候的主导因子[11]。但城市热岛效应与气候变化相互作用使得城市植物物候的响应机制非常复杂。已有研究[10,14]发现相比郊区植被物候，由于城市热岛效应激增导致城区植被春季物候提前，秋冬季物候延迟、生长季延长的现象很明显。针对中国32个大城市的研究[15]表明，与农村相比，城市植被生长开始期平均提前11.9 d，结束日期平均延迟5.4 d，UHII增强1 ℃，植被物候与城市热岛强度显著相关。

城市热岛效应所引起的局地小气候改变，不仅会对生态系统格局、过程及功能产生影响，也会对当地植被物候期产生影响。此外，城市热岛效应和植被物候与公众健康都存在紧密联系，植被花期产生的花粉会导致人类过敏，城市热环境也可能造成人类发生呼吸系统疾病。因此，研究城市热岛效应与植被物候的关系具有重要意义。目前，城市热岛效应导致城乡植被物候差异的研究很多，但主要集中在我国中部和沿海大城市群，很少关注西部城市群。天山北坡经济带城市群作为中国西部地区经济规划中重点发展的综合经济区，拥有独一无二的地理位置及自然资源条件。在“一带一路”建设推动下，该地区已经成为新疆区域经济发展重心，随着城市化进程加快，该区域城市热岛效应更加显著。因此，以新疆天山北坡经济带为研究区，采用2001—2020年研究区地表温度和植被物候数据，结合夜间灯光数据和土地利用资料，对乌鲁木齐-昌吉、石河子-玛纳斯和乌苏-克拉玛依-奎屯3大城市群的城市扩张、热岛效应、城市及城市外围植被物候的时空变化信息进行提取，定量分析城市热岛效应对城市外围植被物候的影响。研究中国西部天山北坡经济带城市群热岛效应与植被物候的关系，对于认识全球变化的区域响应规律，促进区域环境保护与经济发展具有一定现实意义。

1 研究区与数据来源

1.1 研究区概况

新疆天山北坡经济带位于新疆天山北麓中部，准噶尔盆地南部(图1)。

图1 研究区2020年土地利用类型及主要城镇区域Fig.1 The type of land use of the study area in 2020 and the major urban areas, suburban and rural areas

研究区总面积为9.54万km2，占新疆总面积的5.8%，人口为892万，占全疆人口的38.10%。随着中国“西部大发展战略”的实施，研究区已成为新疆经济最发达地区和“丝绸之路经济带”重要枢纽，也是我国国土综合开发的19个重点片区之一。研究区地形地貌复杂，气候类型属于干旱大陆性气候区，年平均气温为5.9～9.1 ℃，年平均降水量为215 mm，潜在蒸发量为1 210 mm，蒸发量远远高于降水量，主要植被类型有乔灌草本、混交林和落叶针叶林，研究区生态环境极其脆弱[16]。随着人类活动的增加和天山北坡经济带建设的推进，该区域城市扩展迅速，城市热岛效应日益显著，因此该区域成为探究城市热岛效应影响植被物候变化机制的理想研究区。

1.2 数据来源与处理

数据来源及说明见表1。MOD11A2数据是大区域尺度研究UHII的理想数据，其精度较高[17-18]，绝对误差为±1 K[19-20]。选取2001—2020年轨道号为h24v04和h23v04的研究区MOD11A2数据。对该数据集先批量进行格式和投影转换，图像拼接与裁剪，再采用TIMESAT软件对MOD11A2数据集进行滤波分析并剔除无效值和异常值。MCD12Q2是MODIS数据的物候产品，包括植被生长开始期(start of growing season, SOS)、结束期(end of growing season, EOS)和生长季长度(growing season length, GSL)等物候信息[21]。验证表明MCD12Q2在新疆区域精度较高且返青期与地面观测值之间的相关系数达0.75(P<0.05)，物候产品基本可以反映新疆地区植被物候空间分布，满足研究精度要求[22]。对研究区2001—2018年MCD12Q2数据进行预处理。由于MCD12Q2产品未更新到2019、2020年，而MOD13Q1的EVI和NDVI数据是表征植物物候的重要指标，其中，EVI比NDVI数据能更准确反映植被物候特征[23]，因此该研究基于MOD13Q1的EVI数据，采用TIMESAT软件估算研究区2018和2020年植被物候，将相同年份的MOD13Q1产品与反演的物候结果进行对比和验证，进而校正估算的研究区2020年物候信息。夜间灯光数据采用跨传感器校正的全球“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据产品[24]。土地利用类型数据用于定义研究区3大城市群。有研究[25]表明距城区中心10～20 km范围内城市热岛效应对植被物候差异的影响显著。因此，以夜间灯光数据和土地利用数据提取的城市建成区为中心[26]，分别对3个城市群建立5个同心缓冲环(城郊区：0～2、>2～5、>5～10和>10～15 km；乡村区：>15～20 km)，缓冲环为城乡梯度界限(图1)。

表1 数据来源及说明Table 1 Introduction of data and their sources

2 研究方法

2.1 植被物候信息提取

基于研究区2018—2020年MOD13Q1 EVI数据，采用TIMESAT软件选取双Logistic模块曲线拟合法对EVI重建时间序列拟合曲线，再采用阈值法计算物候关键因子确定SOS和EOS阈值[25]，最后设定置信区间剔除异常值，并利用SOS和EOS差值计算GSL。

2.2 年际变化趋势分析

用一元线性回归统计法定量分析研究区地表温度与植被物候的年际间和多年的变化趋势特征，并利用决定系数(R2)表示回归关系中因变量被自变量解释的程度，当回归方程通过0.01(P<0.01、R2>0.5)或0.05(P<0.05、R2>0.5)的显著性检验时，认为地表温度与植被物候趋势极显著或显著，否则为不显著[27]。

2.3 城乡梯度的植被物候与UHII的差异

在综合考虑研究区2001、2010和2020年土地利用类型数据的基础上，分别对乌鲁木齐-昌吉地区、石河子-玛纳斯地区和乌苏-克拉玛依-奎屯区域进行缓冲区分析,并计算城市中心与郊区及乡村各区域之间SOS、EOS和GSL的差值(△SOS、△EOS和△GSL)，其计算公式为

△SOSi=SOS市中心-SOSi，

(1)

△EOSi=EOS市中心-EOSi，

(2)

△GSLi=GSL市中心-GSLi。

(3)

式(1)～(3)中，△SOSi、△EOSi和△GSLi分别为城市中心与郊区(0～2、>2～5、>5～10和>10～15 km)和乡村区域(>15～20 km)各缓冲区平均SOS、EOS和GSL的差值,d；SOS市中心、EOS市中心和GSL市中心分别为城市中心SOS、EOS和GSL平均值，d；SOSi、EOSi和GSLi分别为郊区和乡村区域各缓冲区SOS、EOS和GSL平均值，d。

再利用城市中心、郊区及乡村区域之间的LST差值来表示UHII，其计算公式为

IUHIi=T市中心-Ti。

(4)

式(4)中，IUHIi为郊区和乡村区域各缓冲区UHII，℃；T市中心为城市中心平均LST，℃；Ti为郊区和乡村区域各缓冲区平均LST，℃。

2.4 城市年均扩张速度

年均扩张速度是用来评价城市空间扩张的指标，其大小可以反映城市扩张速度快慢[13]，计算公式为

(5)

式(5)中，Vr为扩张速度，%；Sb和Sa分别为研究初期和末期城区面积，km2；T为时间间隔，a。

3 结果与分析

3.1 LST与UHII的时空变化特征

利用研究区白天和夜晚地表温度来描述LST的时空变化特征(图2)，且分析UHII与区域距城市中心距离的关系(图3)。由图2可知，研究区全年白天平均地表温度为13.8 ℃，夜晚平均地表温度为4.3 ℃，昼夜温差较大。总之，无论是白天还是夜晚，高地表温度均集中在研究区中北部，低地表温度均在研究区南部及东南部。研究区多年地表温度增加速率约为0.03 ℃·a-1。

图2 2001—2020年研究区白天和夜晚平均地表温度空间格局Fig.2 Spatial pattern of average land surface temperature during the day and night from 2001 to 2020

由图3可知，随着距城市中心距离增加，各区多年UHII平均值呈先增加后减小趋势，即沿城乡梯度方向的距离与多年UHII平均值呈显著非线性关系。UHII高值区主要分布在距城市中心距离为10～20 km处，这主要是由于城市中心区与郊区和乡村区温差较大。白天在距石河子-玛纳斯中心15 km处，对应的UHII出现1.74 ℃峰值。夜晚在距乌鲁木齐-昌吉中心15 km处，对应的UHII出现2.49 ℃峰值。白天在距城市中心2～6 km处，乌鲁木齐-昌吉UHII值最大，其次为石河子-玛纳斯和乌苏-克拉玛依-奎屯区域；夜晚在距城市中心5～20 km处，乌鲁木齐-昌吉区域UHII值最大，其后依次为乌苏-克拉玛依-奎屯和石河子-玛纳斯区域。乌鲁木齐-昌吉区域白天和夜晚多年平均UHII范围分别为0.39～2.49和0.67～1.64 ℃。乌苏-克拉玛依-奎屯区域分别为0.34～1.61和1.09～2.16 ℃，石河子-玛纳斯区域各为0.47～1.74和0.32～1.49 ℃。其中，乌鲁木齐-昌吉区域城市规模大、人口密集、产业和能源结构复杂等原因导致城市热岛效应增强[12]，所以乌鲁木齐-昌吉白天UHII比其他2个城市群高。

图3 各区域距城市中心距离与多年白天和夜晚平均城市热岛强度(UHII)的关系Fig.3 The relationship of the distance between the study area and the city center and the average UHII in day and night

3.2 植被物候时空变化特征

2001—2020年研究区SOS范围为108～203 d，多年平均值为142.44 d；EOS范围是236～345 d，多年平均值为282.32 d；GSL范围是107～269 d，多年平均值为140.03 d(图4)。

图4 2001—2020年研究区植被平均生长开始期(SOS)、结束期(EOS)和生长季长度(GSL)时空格局Fig.4 Temporal and spatial patterns of average SOS, EOS and GSL from 2001-2020

图4显示，乌鲁木齐-昌吉区域SOS平均值最小，为125.21 d，其后依次为石河子-玛纳斯(139.21 d)和乌苏-石河子-奎屯区域(145.25 d)；乌鲁木齐-昌吉区域EOS平均值最大，为302 d，其后依次为乌苏-石河子-奎屯(300.39 d)和石河子-玛纳斯区域(299.81 d)。乌鲁木齐-昌吉区域GSL平均值最大，为173.79 d，其后依次为石河子-玛纳斯(160.60 d)和乌苏-石河子-奎屯区域(155.14 d)。

由图5可知，距离城市中心越远，区域多年平均△SOS值越小，即距城市中心距离与△SOS呈线性负相关。乌鲁木齐-昌吉区域平均△SOS为8.24 d(R2=0.19，P<0.05)，石河子-玛纳斯区域为7.40 d(R2=0.81，P<0.01)，乌苏-石河子-奎屯区域为4.31 d(R2=0.40，P<0.05)。区域多年平均△EOS随距城市中心距离增加而增加。乌鲁木齐-昌吉区域平均△EOS为17.77 d(R2=0.66，P<0.01)，石河子-玛纳斯区域为15.34 d(R2=0.92，P<0.01)，乌苏-石河子-奎屯区域为12.04 d(R2=0.43，P<0.05)。区域多年平均△GSL也随距城市中心距离增加而增加。乌鲁木齐-昌吉区域平均△GSL为16.84 d(R2=0.80，P<0.01)，石河子-玛纳斯区域为12.57 d(R2=0.45，P<0.01)，乌苏-石河子-奎屯区域为6.33 d(R2=0.87，P<0.01)。以上植被物候特征是3个城市群热岛效应、气候变化和不同植被物候特征等因素共同作用下的结果[8]，以城市热岛效应的影响最为显著。

图5 各区域距城市中心距离与植被生长开始期差值(△SOS)、结束期差值(△EOS)和生长季长度差值(△GSL)的关系Fig.5 The relationship between the distance from the city center and △SOS, △EOS and △GSL

3.3 城乡梯度的植被物候与UHII的关系

为了研究UHII与植被物候之间的关系，分别计算研究区UHII与△SOS、△EOS和△GSL之间的决定系数(表2)。

表2 各区域城市热岛强度(UHII)与植被物候的决定系数Table 2 Correlation coefficient between UHII and vegetation phenology

△SOS、△EOS和△GSL分别为城市中心、郊区和乡村区域各缓冲区间植被平均生长开始期、结束期和生长季长度的差值，UHII为城市热岛强度。

由表2可知，UHII与△SOS呈显著负相关，即UHII越强，植被物候期开始时间越早。UHII与△EOS和△GSL呈高度正相关，即UHII越强，植被物候结束时间越晚，生长季长度越长。研究区白天UHII与植被物候的决定系数均高于夜晚。在其他条件得到满足的情况下，温度和水分是影响植物生长发育的主要限制因子，以上结果说明研究区植被物候对温度的响应尤为显著。

由图6可知，研究区UHII与△SOS呈显著负相关(R2=0.93，P<0.01)，UHII与△EOS和△GSL呈高度正相关(R2=0.95，P<0.01)，即UHII越强，△SOS开始越早，△EOS结束越晚，△GSL越长。当白天和夜晚UHII都增强0.1 ℃时，△SOS分别提前1.10和1.35 d(平均为1.22 d)，△EOS分别延迟1.31和1.08 d(平均为1.19 d)，△GSL分别延长1.93和1.59 d(平均为1.76 d)。城市热岛效应导致城市平均温度上升，特别是夜晚升温幅度最大。研究区夜晚热岛强度比白天大，且夜晚热岛强度与△SOS和△GSL的相关系数比白天高。大量研究表明，在全球变暖背景下，尤其是在我国中高纬度地区，城市热岛效应对区域植被物候的影响非常显著[13-15]，笔者研究结果与之一致。

3.4 城市扩展、UHII和植被物候的关系

大量研究表明城市化是导致生态系统变化的重要因素[28-29]，城市内部不透水面增加加剧了城市热岛效应[5,28]，而城市热岛效应会影响周边植被物候[15,30]。基于研究区夜间灯光数据提取天山北坡经济带城市建成区，由该数据提取的城市建成区边界精度较高[24]，可用来分析城市扩展对热岛效应的影响。

由表3可知，2001—2020年天山北坡经济带城市群不断扩展，其中，乌鲁木齐-昌吉区域扩展最为明显，2001—2010年扩展速率达到14.42%。同样，2001—2010年乌鲁木齐-昌吉区域UHII增强速度也最快，达9.88%。以上结果证明研究区城市扩展增强了城市热岛效应，这也与其他研究结果[28]一致。

△SOS、△EOS和△GSL分别为城市中心、郊区和乡村区域各缓冲区间植被平均生长开始期、结束期和生长季长度的差值，UHII为城市热岛强度。图6 沿城乡梯度各区域植被物候与UHII之间的关系Fig.6 The relationship between vegetation phenology (△SOS, △EOS, △GSL) and UHII along the urban-rural gradient

表3 2001—2020年天山北坡经济带主要城市群城区扩展和城市热岛强度(UHII)增强速度Table 3 Urban expansion and UHII enhancement rate of major urban agglomerations in the Tianshan Northslope Economic Belt from 2001 to 2020

城市化进程的加快导致城市热岛效应增强，从而对城乡梯度方向上分布的植被物候影响更加显著。该研究研究结果表明城市热岛效应导致植被生长开始期提前、生长结束期延迟及生长期延长，这与其他研究结果[2,11,31]一致。但不同城市群规模和扩展速率不同，导致城市热岛效应对植被物候的影响程度存在差异。由图7可知，乌鲁木齐-昌吉城市群郊区(0～2、>2～5、>5～10和>10～15 km缓冲区)和乡村区域(>15～20 km缓冲区)多年平均SOS分别提前8.15 d(-5.06、-10.03、-8.48和-9.04 d)和7.59 d，石河子-玛纳斯城市群分别提前6.92 d(-4.96、-7.45、-6.89、和8.83 d)和5.32 d，乌苏-克拉玛依-奎屯城市群分别提前4.23 d(-1.28、-4.8、-5.04和-5.81 d)和4.04 d；乌鲁木齐-昌吉城市群郊区和乡村区域多年平均EOS分别延迟17.45 d(14.63、17.73、18.63和18.81 d)和16.49 d，石河子-玛纳斯城市群分别延迟14.55 d(11.17、13.53、15.00和18.53 d)和13.89 d，乌苏-克拉玛依-奎屯城市群分别延迟11.88 d(7.88、12.52、13.28和13.86 d)和11.66 d；乌鲁木齐-昌吉城市群郊区和乡村区域多年平均GSL分别延长19.81 d(25.18、26.49、27.27和27.57 d)和18.69 d，石河子-玛纳斯城市群分别延长21.50 d(15.98、21.01、22.04和26.89 d)和20.87 d，乌苏-克拉玛依-奎屯城市群分别延长16.06 d(9.04、17.02、18.32和19.87 d)和15.42 d(图7)。在3个城市群中，乌鲁木齐-昌吉区域植被物候变化最明显，其SOS最早，EOS最晚，且GSL最长。这主要是由于乌鲁木齐-昌吉区域是研究区城市化最快的城市群，且城市群规模最大，因此其热岛效应对周边植被的影响最为显著。

箱图上下横线分别表示最大值和最小值，方框表示50%变异区间，方框中空心点表示对应指标的中值。图7 不同区域植被平均生长开始期(SOS)、结束期(EOS)和生长季长度(GSL)的城乡差异Fig.7 The urban-rural differences of SOS, EOS, GSL in different regions

4 讨论

由于选择的研究时间、城市规模、数据和统计方法的差异，沿城乡梯度分布的植被物候对地表温度的响应特征具有明显差异，虽然该研究结果与其他相关研究结果基本一致，但城市热岛对植被物候影响的具体特征存在差异。YAO等[32]和胡召玲等[33]采用与该研究相同的提取植被物候和UHII方法分析了中国东北地区植被物候特征及其与UHII的相关性，其结果也发现SOS、EOS和GSL存在明显城乡差异，但中国东北地区植被△SOS和△EOS小于天山北坡经济带城市群周边植被。中国东北地区UHII与SOS的相关性较大并表现出显著负相关，UHII与EOS、GSL相关性不明显。这主要是由于东北地区纬度较高，靠近冬季风源地，深受寒冷气流影响，且冬半年昼短夜长，植被获得热量少。ZHOU等[15]研究结果表明内陆城市与郊区的植被物候差异更明显，对地表温度的响应更显著。该研究发现研究区地表温度对GSL的影响比SOS、EOS更强，这主要是由于天山北坡经济带深居内陆，气候干旱，降水少，热量资源丰富。干旱区植被稀少，植被生长状况对环境的生态意义更加重要，所以内陆城市植被物候与热岛效应之间关系的研究更值得关注。

天山北坡经济带3大城市群及郊区土地利用类型主要有建设用地、耕地和草地。随着城市化进程的加快，研究区城市建设用地增加，绿地斑块破碎化，城市区域吸收热量增多，蒸发减少，加剧了热岛效应强度和范围，进而影响植被物候。不同植被类型对地表温度和降水的响应不同，物候特征存在差异[34]，因此不同植被物候对城市热岛的响应存在差异。研究结果表明，一年生草本植物比多年生木本植物对城市热岛的响应更敏感，海拔与植被物候变化存在明显垂直分异规律[35]。以天山北坡经济带3个主要城市群为中心建立相同半径的缓冲区，结果表明3个区域平均海拔高度为800～1 000 m，差异不大。3个区域植被类型相同，不同植被类型面积所占总面积的比例也相似。因此，海拔和植被类型对研究区3个城市群之间植被物候的影响没有明显差异。但单独一个区域内，不同植被类型物候特征及不同植被类型物候随海拔高度的变化需要进一步分析研究。

天山北坡经济带城市周边耕地面积较大，而农田植被物候很大程度上依赖于农作物类型和管理方式，这导致农田物候研究具有复杂性和不确定性。此外，植被物候除受人类因素(城市化和土地利用类型改变等)影响外，还受到自然因素影响。有学者认为气候变化和区域地形因子导致水、土壤、光和热的变化也会影响植被物候[36]。由此可见，植被物候是多种因子综合作用的结果。城市热岛是影响植被物候的一个重要因子，尤其是对城市周边植被物候具有显著作用。综合分析多种影响因子对城市周边植被物候的影响还需要开展进一步研究。

5 结论

(1)研究区多年平均地表温度具有明显时空异质性。研究区地表温度呈现增加趋势，城市与乡村之间地表温度差异较大。3个城市群热岛强度差异明显，其中，乌鲁木齐-昌吉区域热岛强度最大，整体表现为夜晚UHII明显高于白天，多年昼夜热岛差值平均为0.8 ℃。

(2)研究区植被物候具有明显的城乡空间梯度差异。距离城市中心越近，植被生长开始越早，结束越晚，生长季越长。沿着城乡梯度方向分布的植被物候与UHII呈显著相关性。其中，植被△SOS与UHII呈显著负相关(P<0.01)，即UHII越强，植被生长开始期越早；△EOS、△GSL分别与UHII呈高度正相关(P<0.01)，即UHII越强，植被结束期越晚，生长季长度越长。

(3)不同城市群规模和城市化水平对植被物候的影响程度也不同。研究区乌鲁木齐-昌吉城市化水平最高，城市规模最大，相比其他城市群，该城市群热岛效应对周边植被物候的影响也最为显著。乌鲁木齐-昌吉、石河子-玛纳斯和乌苏-克拉玛依-奎屯城市群中心比对应郊区及乡村的多年平均SOS分别提前7.87、6.12和4.13 d，多年平均EOS分别延迟16.97、14.33和11.71 d，多年平均GSL分别增加19.25、18.18和15.74 d。