生态用地动态演变与热环境的空间自相关分析——以山西中部城市群为例

夏圣洁,陈慧儒,张钧韦,刘艳红 (山西农业大学城乡建设学院,山西 太谷 030801)

随着城市发展需求的增长,建设用地的快速扩张大量占用了森林、水域等生态用地,使得城市区域内的热环境问题变得更加突出,人居环境也面临着严峻的挑战[1-2].此外,在新型城镇化背景下城市群已经被确立为发展的主体形态,随着城市群规模的拓展,城市间距离不断缩小,集中连片的城市发展模式对区域生态环境的叠加影响持续加大,城市群的热环境问题将变得更为复杂[3-4].而生态用地作为城市生态系统的重要组成部分,在城市温度调节中发挥着重要作用.面对日益严重的热环境问题,研究城市群的生态用地演变与热环境的互动关系有着重要意义.

相关领域学者们已从多个角度开展了大量的研究工作[5-7],目前基于城市热岛效应的研究通常以局部和单一城市为主[8].最近的一项综述总结了1972～2018年期间的相关研究,其中单个城市相关研究占 64%,而对城市群热环境的关注明显较少(14%)[9].然而,单一城市的热环境问题和相应的驱动因素不能完全等同于城市群,二者之间的差异还有待继续探索[10],因此,在城市群尺度上探讨热环境问题将是城市化新形势背景下的新课题[11].另外,国内外对生态系统热消减的研究多为不同类型的绿地与水体[12-14]、不同时段的热消减作用[15]以及景观格局与热环境之间的耦合关系[16]等方面,鲜有在城市群尺度上开展生态系统降温作用的定量研究.此外,由于空间相互作用和空间扩散的影响,热环境的分析变量往往不能完全独立存在,而是存在着空间自相关性[17-18].以往的研究,多采用传统统计学方法,对有关影响热环境的因子进行线性拟合等定量研究[19-20],极少关注热环境与其影响变量的空间相关性特征,将城市群生态用地演变与地表温度有机结合,运用空间自相关分析的方法,绘制聚类图,揭示研究区生态用地与热环境的局部空间集聚动态变化规律,能够更为直接地反映其空间自相关特征及变化趋势.

基于此,本研究以山西中部城市群为研究区域,选取2010～2022 年间4 期Landsat 遥感影像数据,选用均衡度、热贡献度等指数及转移矩阵模型、重心迁移模型、空间自相关等方法,在分析生态用地与地表热环境的时空动态变化基础上,对二者耦合的空间相关性开展定量研究.揭示城市群尺度上生态用地动态变化对热环境的影响机制,量化不同类型的生态用地对城市群热环境的贡献度.为有效缓解城市群范围内热环境问题、优化城市群内部空间结构,构筑生态和安全屏障,形成多中心、多层级、多节点的网络型城市群提供理论依据与方法支撑.

1 数据与方法

1.1 研究区概况

山西中部城市群地处山西中部(39°39'～36°38',114°9～110°23'),包括太原、晋中、忻州、吕梁、阳泉五市,国土面积7.41 万km2,占全省的47.3%(图1).地势东西高中部低.海拔350～3061.1m,属暖温带半干旱大陆性季风气候,年均温10～11℃,年平均降水量400～650mm.山西中部城市群地处省域中心地带,在《山西中部城市群高质量发展规划(2022～2035年)》中是全省构建“一轴、两屏、多廊”生态格局的核心组成部分[21].

图1 研究区概况示意Fig.1 Overview map of the study area

1.2 数据来源

1.2.1 生态用地数据 本研究以山西中部城市群2010、2014、2018、2022 四期Landsat 遥感影像为源数据,分辨率均为30m.影像从Geospatial data cloud 与USGS 网站获取,每一期选取在植物生长季时期、云少清晰的影像.

利用ENVI5.3 进行辐射定标、大气校正、影像裁剪与镶嵌等预处理.采用目视解译[22]最大似然法[23]进行监督分类解译以及分类后处理提取得到林地、草地、耕地、水体、建设用地、未利用地6个用地类型.Kappa 系数均大于0.80,符合精度要求.基于生态用地研究成果及研究区现状,将山西中部城市群区域分为3 大生态用地类型:基础性生态用地、敏感性生态用地、辅助性生态用地(表1)[24-25].

表1 生态用地类型划分Table 1 Breakdown of ecological land types

1.2.2 地表温度数据 为反映地表温度(LST)的阶段性变化,研究参考相关文献.以12 年时间为尺度,选取与生态用地同幅影像,利用ENVI 5.3 软件,对数据进行辐射定标、大气校正和影像裁切等预处理.采用覃志豪单窗算法[26]反演地表温度.为了提高不同时期地表温度时空研究的科学性,采用均值-标准差法对地表温度反演结果进行分级,共5 级(表2),其中μ为平均值,σ为标准差.

表2 温度分区划分Table 2 Temperature partitioning

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用转移矩阵模型 土地利用转移矩阵模型可以反映研究期内两种地类之间的转移数量和方向,是研究山西中部城市群生态用地变化的有效手段[27].

计算表达式为:

式中:Sij表示研究期i到j的用地类型;n表示不同用地类型的数量.

1.3.2 土地利用均衡度 选取基于土地利用信息熵的土地利用均衡度来衡量生态用地类型的均衡程度.区域土地熵值大小反映土地利用类型的多少及各土地类型面积分布的均匀程度[28].土地利用结构信息熵的计算公式可写为:

基于信息熵函数可以得出均衡度的公式[29]:

式中:J为均衡度;H是实际熵值;Hmax为最大熵值,二者之比表示区域土地利用的均衡程度.

1.3.3 重心迁移模型 重心迁移模型可以揭示各类生态用地在迁移距离、迁移角度和迁移方向上的空间变化特征.通过计算不同时期各生态用地类型的重心迁移来研究生态用地的空间变化[30].相关计算公式如下:

式中:Xt和Yt分别为t时期某种生态用地类型的经度和纬度;Cti为t时期某种生态用地类型第i个斑块的面积;Xti和Yti分别为t时期生态用地类型第i个斑块的几何重心经度和纬度坐标.

1.3.4 空间自相关分析 空间自相关分析是研究邻近位置属性相关性的空间统计学方法,本研究中主要分析生态用地类型与地表温度二者在空间上的离散或聚集等分布特性[31].本文采用Moran’sI指数和Lisa 指数来表征生态用地与热环境间的空间自相关关系.Moran’sI指数主要反映全部数据的某项属性值在空间中的相关性大小,其取值一般在(-1,1)之间,小于0 表示负相关,等于0 表示不相关,大于0表示正相关;Lisa指数的具体表现为:LL型(低低聚集)、HH 型(高高聚集)、HL 型(低值包高值聚集)、LH 型(高值包低值聚集)4 种类型.

2 结果与讨论

2.1 城市群生态用地演变特征

本研究所指生态用地指除人工硬化表面之外,其他能够直接或间接提供环境调节和生物支持等生态系统服务功能,且自身具有一定的自我调节、维持、修复和发展能力的土地.其中,本文主要研究的生态系统服务功能为生态用地的降温效应.

利用ArcGIS 中spatial analyst-Reclassify 工具将土地利用类型进行重新映射,最终得到各年生态用地分布图(图2).由图2 看出,基础性生态用地面积最大,且分布较为广泛;辅助性生态用地主要集中分布在中部盆地,多围绕在城市建成区附近,以城市为中心分布.

图2 山西中部城市群生态用地分布Fig.2 Distribution of ecological land in urban agglomeration in central Shanxi

以山西中部城市群生态用地分布数据,借助ArcGIS 及Origin 进行数据分析,得到2010～2022年间生态用地转移桑基图(图3)总体来看,基础性生态用地与辅助性生态用地占据了整个用地类型转变的大部分.其中基础性生态用地转出最多的为2010 年,辅助性生态用地转出最多的为2018 年.由此得出,变化最大的阶段为2010～2014 年,2018～2022 年.

图3 2010～2022 年山西中部城市群生态用地转移矩阵Fig.3 Ecological land transfer matrix of urban agglomeration in central Shanxi from 2010 to 2022

2.2 城市群热环境动态演变特征

对分级后的城市群热环境分级(图4)进行分析统计.总体而言,12a 间研究区范围内热环境变化复杂,低温区与次低温区面积有略微增加,中温区面积增长至30637.43km2,占比增加了3.3%,高温区增长较小,面积占比增加至11.63%,次高温区萎缩较大,面积缩小了412864km2,占比减少5.75%.

对4 个年份热环境分区进行相交叠加分析,得到热环境变化分区(图5).总体来看,2010～2022 年热环境变化趋势复杂,呈恶化-有所缓解-改善明显; 2010～2022 年升温区域面积达14296.49km2,占比 19.40%,降温区域面积达 17809.82km2,占比24.16%,降温面积高于升温面积,热环境总体处于改善状态,从分布状况来看,升温区域多集中分布于城区中心建设用地即非生态用地,周边耕地及草地降温明显.

图5 2010～2022 年热环境变化分区Fig.5 Zoning map of thermal environment change from 2010 to 2022

2.3 生态用地动态演变与热环境空间自相关分析

2.3.1 生态用地的热贡献度分析 热效应贡献度(HI)是指不同的生态用地类型对区域平均温度的影响程度,即对区域温度的贡献度,热效应贡献度的正负分别代表升温和降温作用,绝对值的大小则代表升温和降温的强度[32].

通过计算各类生态用地的热效应贡献指数(表3),得到各类用地热效应贡献度指数表格,从表格看出各类生态用地中,基础性生态用地热效应贡献指数均小于零,非生态用地以及辅助性生态用地贡献指数均大于零,敏感性生态用地热贡献指数除2018 年之外均大于零.说明基础性生态用地起到明显降温作用;辅助性生态用地与非生态用地均为升温效应.其中,2022 年基础性生态用地热效应贡献指数达-2.87,表明2022年基础性生态用地的热环境的降温作用最显著;非生态用地的热效应贡献指数随着时间推进不断减少,表明对热环境增温效应逐渐减弱;辅助性生态用地在2010、2018 年间的热贡献指数较小,但整体处于较高水平,对热环境的增温效应相比非生态用地更加显著.

表3 2010～2022 年各生态用地热效应贡献指数Table 3 Geothermal effect contribution index by ecological use, 2010～2022

2.3.2 生态用地均衡度与地表温度(LST)的空间自相关分析 计算土地利用均衡度来衡量生态用地结构均衡程度,利用城市群生态用地均衡度以及城市群地表温度数据在Geoda 中进行双变量空间自相关分析,结果如图6 所示,12a 间4 阶段莫兰指数分别为-0.264、-0.250、-0.107、-0.218,显著性P值均小于0.001,数据分析结果可靠.由Lisa 散点图可知,4 阶段生态用地均衡度与温度均呈负相关性,即生态用地均衡度越高地表温度越低.

图6 2010～2022 年生态用地均衡度与LST Lisa 散点图及聚类分布Fig.6 Ecological land use balance and LST Lisa scatter plot and cluster distribution map from 2010 to 2022

由图6 可知,生态用地均衡度与温度具有显著的空间聚集性关系,4a 中面积较多的为低-高、高-低聚集区.其中高-低聚集性区域多为山林地区,基础性生态用地中植被覆盖度较高且均衡度越高的区域.低-高聚集性区域多为城市中心建设用地、辅助性生态用地较多区域,高-高聚集性区域多为草地、耕地聚集性较高区域.生态用地均衡度中,基础性生态用地均衡度越高地表温度越低,位于城市周边的辅助性生态用地均衡度越高地表温度越高.

2.3.3 生态用地类型与地表温度分区的空间自相关及其动态变化分析 为了探究生态用地以及地表热环境分区在空间上的相关性,将温度分区中的高温区与次高温区合并为较高温区,低温区与次低温区合并为较低温区,并且基于以上研究,对生态用地类型以及温度分区进行重新赋值(表4).

表4 生态用地类型与温度分区赋值Table 4 Ecological land type and temperature zoning assignment table

利用4 阶段赋值后生态用地类型与温度分区数据,在Geoda 进行双变量空间自相关分析,结果如图7 所示,显著性P值均小于0.005,数据分析结果可靠.由图7 可知,生态用地类型与温度分区间具有显著的空间聚集性关系,4a 中面积较多的为低-高,高-低聚集区.其中高-低聚集性区域多为基础性生态用地分布地区与中温区及较低温区对应.低-高区域多为城市中心非生态用地与辅助性生态用地对应较高温区.可知,在空间分布上,基础性生态用地的空间聚集性多与中温区、较低温区重合,非生态用地与辅助性生态用地多与较高温区重合.

图7 2010～2022 年山西中部城市群生态用地与温度分区聚类分布Fig.7 Ecological land and temperature zoning cluster distribution map of urban agglomeration in central Shanxi from 2010 to 2022

为明确2010～2022 年间生态用地与各温度分区在空间上的动态变化趋势,运用重心迁移模型方法,绘制重心迁移图谱(图8),统计其迁移方向及距离(表5),研究生态用地类型与温度二者的空间动态变化关系.

表5 生态用地与地表温度重心迁移耦合Table 5 Coupling of ecological land use and surface temperature center of gravity migration

图8 生态用地与地表温度重心迁移耦合图Fig.8 Coupling diagram of ecological land use and surface temperature center of gravity migration

其中,基础性生态用地的迁移轨迹在较低温区与中温区之间对比而言,与中温区轨迹更为拟合,在2014～2018 年均向偏南方向移动,2018～2022 年均向西北方向移动,表明基础性生态用地的迁移与中温区的迁移相关性更大,由于基础性生态用地面积占比大,较低温区占比较低,中温区面积占比与基础性生态用地面积占比在整体空间动态演变中更为接近;较高温区迁移轨迹与辅助性生态用地迁移轨迹较为拟合,在2010～2014 年间均向偏北方向移动,2018～2022年均向偏西方向移动,说明较高温度地区的迁移受辅助性生态用地的迁移影响较大.

整体来看,基础性生态用地、辅助性生态用地、非生态用地以及中温区和较高温区在2010～2022 年整体向北偏西方向进行迁移,从太原市中心向西北部发展.总体来说,辅助性生态用地、非生态用地与较高温区域的迁移更加相关,基础性用地与较低温区、中温区的关联性更强.重心迁移轨迹多集中在太原城市中心及太原西北部山脉林地和忻州城市中心,即规划中构建城市群一体化发展新格局的太原榆次太谷城市群发展核心以及雄忻发展带所在地.其中较低温区轨迹多集中在太原市东北部(阳曲县境内,五台山系及吕梁山系太原西山山脉)以及忻州市区,其他用地以及温度区转移多集中在太原市西部(娄烦县及古交市境内)并且非生态用地在2010～2014 年间重心均在太原市城区中心.研究期间均向西北部偏移,即向规划中构建“一轴、两屏、多廊”生态格局的汾河景观生态绿轴进行靠近.

2.4 讨论

2.4.1 城市化背景下城市群生态用地及其热环境的动态演变趋势分析 随着城市建设进程加快,城市生态用地也随之改变,在研究期间内,地类变化最剧烈的为基础性生态用地与辅助性生态用地之间的相互转化,这与Zhu 等[33]研究结果一致;结合国情来看,在2010～2014 年间,中国受到经济全球化影响,快速发展,导致城市化进程加快,辅助性生态用地急速减少,2014～2022随着中国退耕还林还草政策的推进,辅助性生态用地逐步转化为基础性生态用地.

城市化不仅加速了生态用地的变化还改变了城市近地表的大气成分[34].导致了城市热岛气候现象的产生;在全球化的大背景下,城市化进程的加快进一步加剧了热岛效应[35-36].而地表温度(LST)是城市热环境最直接的表征[37],本研究基于LST 的城市群热环境演变分析结果表明,城市群热环境呈现复杂化的趋势,在2010～2022 年间研究区城市群热环境整体略微改善,但其变化特征变得更为复杂,与Feng 等[38]研究结果一致.从热环境分布状况来看,城市群中城市建成区集中地区温度较高,有中心城区向外LST 逐渐降低,与Liu 等[39]的研究相同.

在城市化的大背景下,城市的生态环境、热环境问题变得更加突出,人居环境面临着严峻的挑战,生态用地与热环境的变化在城市群尺度上变得更为复杂,因此明晰二者的时空演变特征,是缓解城市群热环境、改善城市群生态环境的重要基础.

2.4.2 城市群生态用地与热环境相关性分析 以往对于城市热环境与其因素的相关性分析以普通线性回归分析等方法居多,采用到空间自相关分析方法的多针对于某具体的单一方面,比如Jiayi 等[40]利用地表温度热状况指数(TCI)数据对中国北部、南部和西北部不同地物的热环境分异进行了空间自相关分析,结果表明2018～2020 年华北城市以高-高集聚型为主.

针对于二者耦合的空间相关性分析多采用地表温度与土地开发强度[41]、生态用地变迁[38]等相关指标进行,且相关研究表明城市群的土地开发强度(LDI)和LST 具有较强的空间正相关性;LST 与城市生态用地变迁(UELTs)有显著的时空耦合关系;城市生态用地(UEL)的破碎化、城市人口压力与建设用地压力(CLP)增强、绿地减少以及UEL 质量下降促使了LST上升.CLP、UEL退化与LST呈正相关,UEL恢复与LST 呈负相关.

本研究结果表明:在热效应贡献上,各生态用地中基础性生态用地降温效应最好,热效应贡献指数平均值为-1.29,非生态用地平均温度最高且起升温效应,热效应贡献指数平均值为0.33;在空间迁移变化上,辅助性生态用地、非生态用地与较高温区域的迁移更加相关,基础性用地与较低温区、中温区的关联性更强;均与以往研究结果一致.因此,合理布局城市群内各类生态用地,是有效缓解城市群热环境问题的重要思路之一.

此外,在本研究中引入生态用地均衡度,将生态用地结构与地表温度相结合,并对二者进行空间自相关性分析,探究城市群生态用地与热环境的空间相关性特征,补充完善了城市群生态用地的热消减理论,为改善城市群热环境实践提供理论依据.

3 结论

3.1 城市群中各生态用地均有不同程度变化,其结构、空间动态变化规律与城市群整体发展规划相对应.其中变化最为频繁的为基础性生态用地与辅助性生态用地.

3.2 城市热环境方面,2010～2022 年间研究区范围内热环境变化复杂:面积增加最多为高温区,占11.63%,次高温区面积缩小最多占比减少了5.75%;从空间变化上看,升温区域占比19.40%,降温区域占比24.16%.

3.3 城市群生态用地从热效应贡献度、用地均衡度与空间分布的变化与城市群热环境有着密切的空间关系:(1)在热效应贡献上,各生态用地中基础性生态用地起降温效应,非生态用地起升温效应.(2)生态用地的均衡度在空间上存在着显著聚集性且与地表温度呈负相关,表明生态用地均衡度越高地表温度越低,且基础性生态用地均衡度越高地表温度越低.(3)在空间分布与迁移轨迹上,生态用地类型与温度分级分布上具有空间耦合性,基础性生态用地的空间多与中温区、较低温区拟合,非生态用地与辅助性生态用地多与较高温区拟合;重心的分布以及迁移轨迹与城市群发展规划联系紧密.