InVEST模型在济南市城区降温效应的适用性分析

2023-01-07刘建军姜腾龙孙开争刘贵芬

三峡生态环境监测 2022年4期

刘建军，姜腾龙，孙开争，刘贵芬，孙军

（山东省济南生态环境监测中心，济南 250014）

伴随城市化而来的城市下垫面改变可能导致城市热岛效应（urban heat island，UHI）。热岛效应会严重影响城市人居舒适度、居民健康及城市的生态功能，成为制约城市健康发展的重要因素之一[1]。如何改善城市热环境，已成为生态学研究的热点问题[2]。城市绿地被认为能够有效缓解热岛效应[3]，已有大量学者对城市绿地的降温效应进行了研究。林冰钰等[4]分析了广州市核心区绿地斑块特性对降温效应的影响；谢紫霞等[5]研究了上海市城市绿地覆被格局对降温效应的影响；李晓婷等[6]以北京为例探讨了城市森林林木斑块的降温效应。但这些学者都是研究个体的降温效应，没有对城市绿地的热缓解能力的准确量化，缺少从城区整体布局上对其降温效应的探讨。

InVEST（integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs）模型是由美国斯坦福大学、世界自然基金会和大自然保护协会联合开发的生态系统服务功能评估工具，其中的城市降温模型（urban cooling model）可以根据气候、土地利用/土地覆盖等常用数据估计城市的热缓解效应。本文结合2021年10月的气象数据，利用城市降温模型计算城市的热缓解指数（heat mitigation index，HMI），并应用同期的环境空气自动监测站点的气象数据对其进行验证，评估城市降温模型在济南市城区的适用性，分析影响降温效应的主要因子，以期为城市发展总体规划决策，缓解城市发展的热环境压力提供技术支持。

1 研究区概况

济南市（35°59′N～37°32′N，116°11′E～117°58′E）位于山东省中西部，南依泰山，北跨黄河，地处鲁中南低山丘陵与鲁西北冲积平原的交接带上，地势南高北低，是著名的泉城和国家历史文化名城。本文以济南市城区（图1）为研究对象，城区范围依据《济南市总体城市规划》（2011—2020）确定。

图1 济南市2011—2020年城市总体规划图Fig.1 Master plan for Jinan in 2011—2020

2 方法

2.1城市降温模型（urban cooling model）

InVEST城市降温模型根据阴影、蒸散量和反照率以及与降温区（例如公园）的距离计算热量缓解指数。

2.1.1 制冷量指数（cooling capacity，CC）

首先根据局部阴影、蒸散量和反照率计算每个像素的制冷量指数，计算公式如下：

式中：CCi为第i个像素的制冷值；shade为遮阴因子，代表各土地利用类型中树冠高于2 m的面积占比（参考模型用户手册确定）；albedo为地物反照率，代表地物反射太阳辐射的比例（0～1），由Lansant8遥感数据获取，计算公式如下：

式中：a1～a7为卫星遥感各波段数据。本文中选取各地物类型的典型值代表各地物类型的反照率。

ETI为蒸散指数，代表潜在蒸散的标准化值，计算方法如下：

式中：Kc为植被蒸散系数，指标值参考傅斌等[7]、杜佳衡等[8]的有关研究确定；ET0为栅格单元的参考蒸散量，由公式（3）计算；ETmax为研究区域ET0的最大值。

式中：Ra为太阳大气顶层辐射，MJ/（m2·d）；Ta为月每日最高温均值和最低温均值的平均值，℃；TD为月平均每日最高温度和月平均每日最低温度之间的差值，℃；P为月降水量，mm。

由公式可以看出，ET0仅受地理位置和气象因素影响，由于研究区域较小，区域内ET0取值相同，因此，在本研究中ETI=Kc。

2.1.2 热缓解指数

Zardo等[9]研究表明面积大于2 hm2的大型绿地对周边区域具有冷却效果，如果像元不受任何大型绿地的影响，其HMI与CC值相同；若受影响，通过设置距离权重，利用CC值来计算HMI。

像元周边降温辐射范围内绿地面积GAi的计算公式如下：

像元的制冷量指数CCparki的计算公式如下：

式中：cellarea为像元面积，hm2；gj为斑块属性，绿地为1，其他为0，无量纲；d(i,j)为像元i与像元j之间的距离；dcool为降温辐射范围。

HMIi的计算公式如下：

2.2 数据来源

2.2.1 土地利用类型

采用美国地质勘探局网站下载2020年的Landsat8遥感数据，运用ENVI、ArcGIS软件对原始数据进行预处理，通过非监督分类加目视解译的方法，获取城区土地利用类型。

2.2.2 气象数据

利用济南市环境空气自动监测站点气象在线监测设备，获取该时期内白天（9:00—16:00）的农村区域参考气温和城区同期最高气温。本研究中该时期农村气温约为16℃，城区同期最高气温约为19℃。

2.2.3 生物物理系数表

模型需要的生物物理系数表（biophysical table）主要包含不同土地利用类型的遮阴因子（shade）、蒸散系数（Kc）、反照率（albedo）和绿地（green_area），具体指标见表1。

表1 模型生物物理系数表Table 1 Table of model biophysical coefficients

3 结果与分析

3.1 参数优选

为验证模型计算结果的可靠性，选取济南市区13个环境空气自动监测站点（图2），利用站点的温度在线数据对HMI进行验证。由模型的工作原理可以看出，降温辐射范围是影响HMI的重要参数。已有研究表明，绿地公园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[10-11]。为选取适合济南市城区的降温辐射范围，在模型中分别输入200 m、250 m、300 m、350 m、400 m、450 m和500 m的辐射范围，获取不同降温辐射范围城区的HMI。从图3温度与HM指数之间的关系可以看出，两者之间有显著的负相关关系，在200～500 m范围内，随着距离的增加，两者之间的相关性呈先上升后下将的趋势，350 m的距离上，两者之间的相关性最高，相关系数高达0.817，说明HM指数能够较好地反映城市环境温度。

图2 济南城区土地类型及空气监测点位Fig.2 Land type and air monitoring point map of Jinan urban area

图3 不同辐射范围HMI指与环境温度的关系Fig.3 Relationship between heat mitigation index and ambient temperature in different radiation ranges

3.2 城区降热缓解指数分析

运用ArcGIS软件的自然断点分类法（natural breaks）将城区HMI分为：强、一般、较弱、弱四个等级，见图4。与图1土地利用类型相比，两者之间有高度一致的空间相关性。表2统计了各级别中不同土地利用类型面积占比，结果显示城区HMI主要受土地利用类型影响，降温效应弱的区域以城乡居民点和工矿用地为主，降温效应强的区域以林地和耕地为主，这与裔传祥等[12]的研究成果一致。

图4 城区降温效应分级图Fig.4 Grading map of cooling effect in urban area

表2 不同降温效应等级中土地利用类型面积占比Table 2 Area ratio of land use types in different cooling effect grades

3.3 降温指数影响因子

城市绿地是缓解城市热岛效应的最主要的地物类型。受城市建设发展的限制，可用于城市绿地建设的用地非常有限，如何有效配置有限的土地资源，实现城市绿地降温效应的最大化，对城市发展规划至关重要。为更好地评估模型的适用性，本研究以降温效应最大的林地斑块为例，分析了面积大小和规则度对HMI的影响。

3.3.1 斑块面积

已有研究表明，绿地斑块面积越大，其降温效应越强[13-14]，但是，绿地斑块大小与其降温效应（包括降温幅度和降温影响空间范围）并非线性关系[15-16]，当绿地面积增大到一定阈值之后，其降温强度不再有明显的上升趋势[17]。以降温效应最明显的林地为例，图5为模型运算的林地中心HMI与斑块面积之间的关系，其结果充分印证上述结论。结果显示HMI随面积的增大呈显著的对数增加趋势，两者的相关系数达到0.893；斑块面积在达到约0.5 km2时，HMI不再随面积的增加有显著的提升。

图5 林地面积与HMI的变化趋势Fig.5 Change trend of forest land area and heat mitigation index

3.3.2 斑块规则度

由于降温辐射范围的影响，绿地斑块的周长越大，绿地与城市热空气接触面越大，越有利于城市降温。但林冰钰等[4]研究表明绿地形状越复杂、扁长，斑块的整体降温效果越差。面积/周长比反映的是斑块的复杂程度，即面积/周长比越小，斑块形状越复杂，图6的模型结果表明，面积/周长比与HMI之间有显著的线性相关性，HMI随面积/周长比的增加而增大，充分说明规则的斑块较复杂斑块整体降温效果更好。因此，在城市建设规划过程中，绿地建设需因地制宜，充分考虑绿地形状对城市热环境缓解的影响。

图6 绿地面积/周长与HMI的变化趋势Fig.6 Change trend of green space area/perimeter and heat mitigation index

4 讨论

在城市化的大背景下，如何优化配置有限的生态绿地，发挥其热缓解效应是近年来许多城市的优先事项。本文验证了InVEST模型在济南城区具有较好的适用性，结合模型原理可以看出HMI受植被遮阴、蒸散系数和反照率影响。植被的遮阴因子是影响热缓解能力的重要因素，单一草地的降温效应较弱，因此在城市绿地建设中要适量增加高大的乔木占比，以增加树冠覆盖规模。城市内水体（如池塘、湖泊等）通常被认为在高温天气下对周围环境会起到降温作用，而实际模型运算结果显示其作用微弱，Jacobs等[18]研究表明城市水体无法对周围环境起冷却作用，但其开放性为林木的增加提供可能性。模型计算了城区降温效应的整体空间分布特征，但城市绿地的景观格局（如面积占比、破碎度及各土地覆盖类型的空间配置等因素）对整体及区域的降温效应有何影响，还需在模型实际运用中进行探索。另外，模型未考虑一定的空间区域内高大的城市建筑群对局地小气候的影响，进而影响周边绿地的降温效应，这在今后的研究中需进一步探讨。