中外超大城市熱島效應變化對比研究

王美雅， 徐涵秋

(1.閩南師范大學歷史地理學院，漳州 363000； 2.福州大學環境與資源學院，福州大學遙感信息工程研究所，福建省水土流失遙感監測評估與災害防治重點實驗室，福州 350116)

0 引言

伴隨著城市快速擴張，城市下墊面土地覆蓋急劇變化，改變了城市地表熱量平衡，進而導致城市熱島加劇，還會影響到區域氣候過程[1-3]。超大城市具有“超大性”。其建筑物和道路等不透水面分布規模大且密集，加上大量人為活動產生了大體量的水和熱等城市代謝，這種“超大性”對城市生態系統產生了強大外力干擾，其產生的城市熱島問題遠大于其他中小城市和鄉村地區。研究對比超大城市熱環境時空演化差異，有助于提高國內外超大城市規劃建設模式與地表輻射能量平衡互饋關系內在機理的認知能力，為控制城市發展規模及城市生態規劃與整治等提供科學參考。

遙感技術具有覆蓋面廣、長時序、處理速度快等優勢，利用遙感技術來監測城市熱島效應，可以克服傳統地面觀測站點資料數據極其有限的問題，實現海量“面”數據的獲取。此外，為了衡量城市熱環境長時間變化，有必要在全球、區域和城市范圍內提供準確、一致的數據。多時相、多光譜、多平臺的遙感衛星影像能夠更綜合、準確地反映出下墊面的地物光譜信息和熱信息等狀況[4]。

快速城市化導致城市熱環境變化[5-6]。一方面，城市人口的大幅增加，城市規模不斷擴大，能耗需求劇增，人為溫室氣體排放總量持續增加。另一方面，城市化過程中大量的建筑物、水泥路等不透水面取代了植被、水體等生態用地，導致地表蒸騰明顯減少，顯熱表面比例升高而潛熱表面比例降低，促使城市熱島效應日益嚴峻[7]。而城市熱島又使得城市溫度一直居高不下，夏季的長時間高溫導致降溫需求增大，空調的大量使用使得能耗增加，巨大的能耗又反過來加劇城市熱島效應，形成了一個惡性循環。眾多學者圍繞城市熱環境變化進行研究分析。Weng等[8]利用線性光譜混合模型提取植被和不透水面等專題影像，與地表溫度進行綜合分析發現，城市地物的空間排列以及城市在擴展時LULC的變化是導致地表溫度產生變化的主要原因； Zheng等[9]則在利用Moran’I指數對鳳凰城的地表溫度和LULC類型的相關性研究中發現，相對于城市建筑物的空間格局，其外立面不同涂料的區別對地表溫度的影響更大，且夜間的正相關性更高； Chen等[10]運用Landsat影像反演廣州城市地表溫度，進一步計算城市熱變異區域，并采用多種景觀格局指數分析城市熱變異區的特征，結果表明城市地物組成對城市熱變異區的影響最大，地表景觀空間格局也會影響城市熱變異區； Kotharkar等[11]分析印度那格浦爾市局地氣候分區(local climate zones, LCZ)的熱島情況，結果表明冬季建筑用地氣候區內的城市熱島強度介于1.76～4.09 ℃之間，城區中緊湊型低層LCZs區比城市內部其他主要LCZs區的氣候暖和。

改革開放以來，中國的城市化進入了快速發展階段，城市化水平由 7.92%提高到56.10%[12]。其中，北京、上海、廣州的人口數排名均已躍居世界前25位[13]。于此同時，1978—2014年，中國城市建成區面積呈指數增長，由1981年的7 438 km2增長到2014年的 49 773 km2，增長了近6.69倍[14]，近40 a，中國城市快速擴張，這一城市變化研究條件是全球其他國家和地區的城市所不具備的，因此，選取國內的3個超大城市(北京、上海和廣州)與3個國際典型超大城市(倫敦、紐約、東京)進行對比，研究其城市“超大性”與城市熱環境的互動作用機理，能為未來生態城市建設提供寶貴建議。

1 研究區概況

根據2014 年中國國務院發布的城市規模劃分標準，本文選取城區常住人口超過1 000萬的中外6個典型超大城市(北京、上海、廣州、倫敦、紐約和東京)。北京、上海、廣州是中國城市規模排名前3的超大城市，倫敦、紐約和東京是城市規模居世界前列的3個超大城市，分別分布在歐洲、美洲和亞洲。6個超大城市的城市規模相當，人口眾多，國內生產總值高，但城市發展軌跡和城市空間格局顯現不同的特征，具有對比性。由于中、美、英、日各國的行政區劃差異較大，本文以6個城市2015年的建成區外擴5 km緩沖區的范圍作為研究區(圖1)，以此劃定具有對比性的城市邊界[15]。據此獲得的北京、上海、廣州、倫敦、紐約和東京的研究區面積分別為2 776.52 km2，3 276.69 km2，1 750.33 km2，2 503.20 km2，2 341.11 km2和5 992.02 km2。

(a) 北京(b) 上海(c) 廣州

(d) 倫敦(e) 紐約(f) 東京

圖1 研究區Landsat 遙感影像Fig.1 Landsat images of the study area

2 研究方法

2.1 地表溫度反演

遙感衛星數據源的一致保證了研究數據的可靠性，因此本文全部選擇Landsat系列衛星影像，如表1所示。由于所選遙感影像時相并不完全一致，為了后續行文表達的簡練，本文將各城市的研究時相按時間正序分別依次命名為1990s，2000s和2015年。其他輔助數據有1990s，2000s和2015年6個超大城市建成區邊界矢量圖。采用Chander等[16]和Chavez[17]的模型和參數以及Landsat 網站提供的公式和參數分別對Landsat5，Landsat7和Landsat8影像進行輻射校正，將影像的亮度值轉換為傳感器處反射率。

表1 研究選用的Landsat影像信息Tab.1 Landsat images information of the study area

Tsensor=K2/ln(K1/Lsensor+1)

(1)

LST=γ[ε-1(ψ1Lsensor+ψ2)+ψ3]+δ

(2)

式中：Tsensor為傳感器處亮溫值;K1和K2為熱紅外波段的定標常數;Lsensor為熱紅外波段的輻射值;γ和δ為基于Planck函數的2個參數；ε為地表比輻射率；ψ1，ψ2，ψ3為大氣水汽含量的函數。

2.2 城市熱島比例指數

城市熱島比例指數(urban heat island ratio index，URI)是一種量化城市熱島效應的方法[21]，該指數考慮了受熱島影響的高等級溫區在城市建成區內的占比，同時根據溫度等級對熱島效應的貢獻程度自動賦予權重，其強度值可以反映城市熱島在區域水平上的累積分布特征，已得到廣泛應用[22-24]。由于影像的季相差異和傳感器差異，很難直接采用反演得到的絕對溫度值來進行不同年份城市熱島效應之間的對比。為了消除差異導致的誤差，將所研究6個城市3個時相反演求得的地表溫度值進行歸一化處理，取值統一在[0, 1]之間。其計算公式為：

(3)

(4)

式中：LST′為正規化后地表溫度值；LSTmin和LSTmax分別為地表溫度的最小值和最大值；m為所劃分的溫度等級數；i為城區溫度高于郊區溫度的第i個溫度等級；n為城區高于郊區的溫度等級數；ωi為權重值，取第i級的級值；pi為第i級所占城市建成區面積的百分比。URI值介于0～1之間，URI等于1表示城市建成區內全部由最高溫度等級的斑塊組成； URI等于0表示不存在熱島效應。本研究將地表溫度分為7級，因此m=7，分別為低溫、較低溫、次中溫、中溫、次高溫、高溫、特高溫。6個城市各研究時相城市建成區邊界范圍內主要由次高溫、高溫和特高溫這3個溫度等級組成，因此n為3。

2.3 土地覆蓋分類

采用隨機森林(random forests，RF)分類算法[25]提取植被、水體、不透水面和其他用地(裸土)等4種地表覆蓋類型。RF算法是一種基于決策樹的集成學習算法，逐漸被應用于遙感數據信息提取研究中[26-27]。RF算法的2個參數： 生成決策樹數量和用于測試的特征數目參數分別設置為500和2。對3個研究時期6個超大城市的分類結果與同期Google Earth高分辨率影像進行對比，采用隨機抽樣的方法在每幅分類影像中隨機選取300 個驗證點，然后進行人機交互精度驗證[28](由于6個城市1990s的影像無同期的Google Earth 高分辨率影像，因此將分類結果與原影像進行對比)。驗證結果表明，各時相的提取總精度均高于85%，各地類的生產者精度和用戶精度基本都高于80%，Kappa系數也均高于0.85，這說明分類結果比較理想，能很好地滿足研究需求。

3 研究結果

3.1 城市熱島強度時空變化對比分析

6個超大城市的城市熱島比例指數URI反演結果如圖2所示。結果表明(表2)，1990s—2015年間，6個城市的熱島效應呈現出2種不同的變化趨勢： ①北京、上海和東京的URI總體呈上升趨勢，表明這3個城市的熱島現象有所加劇，其中北京的URI上升幅度最大，增加了0.037，說明北京的熱島強度增加最為劇烈。從分時段趨勢來看，北京和上海的URI指標呈先有所下降，后又增加的變化過程，1990s—2000s間，2個城市熱島效應得到緩解，URI分別下降了0.041和0.069； 2000s—2015年間熱島效應又顯著增強，URI均增加了0.078； 東京的URI指標則經歷了先升后降的趨勢，從1990s的0.599上升到2000s的0.664，后又下降到2015年的0.630，表明研究期間東京熱島效應得到控制。②廣州、倫敦和紐約的URI總體呈下降趨勢，其中紐約的URI下降幅度最大，從1990s的0.641降低至2015年的0.555，降低幅度為0.086，城市熱島得到較大程度的緩解； 廣州從分時段變化來看，URI指標則經歷了先升后降的變化過程，1990s—2000s間，廣州熱島效應顯著加劇，URI指標從1990s的0.589增加到2000s的0.608，而后明顯下降到2015年的0.530，這表明廣州在研究后期熱島效應得到有效控制，熱環境狀況有所好轉； 倫敦的URI指標在各研究時段的變化幅度最小，從1990s的0.449下降到2000s的0.421，后又略微上升到2015年的0.433，其城市熱島得到有效控制。

(a) 1990s北京(b) 2000s北京(c) 2015年北京(d) 1990s上海(e) 2000s上海(f) 2015年上海

(g) 1990s廣州(h) 2000s廣州(i) 2015年廣州(j) 1990s倫敦(k) 2000s倫敦(l) 2015年倫敦

(m) 1990s紐約(n) 2000s紐約(o) 2015年紐約(p) 1990s東京(q) 2000s東京(r) 2015年東京

圖2 6個超大城市建成區地表溫度等級分布

Fig.2 LST grade map in built-up area of the six megacities

(續表)

3.2 地表溫度分級演化時空特征

為了凸顯研究期間6個超大城市地表溫度等級的變化和遷移特征，定位并分析溫度等級大幅躍遷的典型區域，本文將多時相地表溫度等級分布做疊加分析并計算差值獲得了研究期間地表溫度等級變化(圖3和表3)。

(a) 北京(b) 上海(c) 廣州(d) 倫敦(e) 紐約(f) 東京

圖3 研究區地表溫度等級變化分布示意圖

Fig.3 LST grade change map in the study area from 1990s to 2015

結果表明：

1)新城區熱島效應增強顯著。國內的3個超大城市的地表溫度等級變化圖中(圖3)，代表溫度等級升高的黃、橙、紅色斑塊占比都遠高于代表溫度等級降低的藍色斑塊，說明在研究期內這3個城市均總體處于升溫態勢。其中，上海有72.07%的區域地表溫度等級有不同程度的升高，升溫比例為3城最大，降溫比例為3城最小(表3)，其城市熱環境的惡化程度最嚴重。北京和廣州研究區內的變化情況與上海類似，大部分區域溫度等級升高，分別占研究區的52.72%和54.29%，只有約14.27%和19.02%的面積溫度降低，城市熱環境形勢也不容樂觀。整個研究期間，廣州城市總體呈升溫態勢而URI值下降，說明廣州建成區地表溫度總體下降，即廣州城市熱島效應有所減緩，但其周邊郊區升溫顯著，如白云新城，導致廣州城市總體仍呈現升溫態勢。北京和上海周邊新建成區的地表溫度等級也都有較為明顯的升高，如虹橋商務片區、亦莊新城等，溫度等級大都上升了2級以上。這些區域(表4(a)—(c))在1990s均由水體、植被和極少量建筑用地所覆蓋，地表溫度等級以低溫和較低溫為主。但在2015年，變成“北京亦莊經濟技術開發區”，“上海南翔產業園區”和“廣州蘿崗新城”，曾經的濕地、植被被大量不透水面所覆蓋，工業業態和人口集聚導致了人為熱源增加，地表溫度等級大幅上升，城市熱島效應急劇惡化。東京溫度升高區域比例(35.35%)則高于其溫度降低區域比例(14.12%)(表3)，說明在研究期內東京城市總體也處于升溫態勢。東京的升溫區主要分布在西南部八王子、青梅、町田等新城區域，東部的千葉地區和北部的川越、浦和—大宮和南部的濱海副中心(表4(d)—(e))，這些區域以內部填充為主，濱海副中心升溫區域主要對應填海建設用地區域。

表4 北京、上海、廣州和東京地表溫度等級躍遷典型區Tab.4 LST level transition table in typical areas of Beijing, Shanghai, Guangzhou and Tokyo from 1990s to 2015

2)老城區城市熱島效應緩解： 在城市高溫區域大幅擴張的背景下(圖3)，北京、上海和廣州中心老城區卻不約而同地出現了溫度等級下降的趨勢。由表4(f)—(h)可以看出，北京的東城區和西城區、上海靜安區和普陀區、廣州越秀區和海珠區等均不同程度地出現了代表溫度等級下降的藍色斑塊，在周圍紅黃色調斑塊包圍下尤為明顯。這3個區域在1990s都是所在城市人口數量大、建筑物密度高、植被覆蓋少的居住區或商業區，也是所在城市熱島效應最為嚴重的區域之一。得益于城市舊城改造和產業結構調整等措施，到2015年，這些區域均大量增加了代表植被的紅色斑塊，且區域內通風廊道明顯增多，建筑物密度降低，使得地表溫度向低等級躍遷，城市熱島效應緩解明顯，熱環境得到顯著改善。

總體而言，在整個研究時期，國外3個超大城市的地表溫度變化幅度小于國內3個超大城市。倫敦和紐約地表溫度等級變化幅度超過2級的僅占不到8%，說明在整個研究時期，這2個城市的城市地表溫度變化幅度較小。北京、上海、廣州和東京等城市總體均處于升溫態勢，新城區熱島效應增強顯著； 而在老城區通過舊城改造，城市熱島效應得到緩解，熱環境得到顯著改善。

3.3 地表景觀格局演化對城市熱環境影響

6個超大城市不同的擴張模式和地表格局演化導致了其城市熱環境變化的差異。1990s—2015年，中國屬于城市化快速發展階段，北京、上海和廣州等城市快速擴張，建成區面積漲幅超過500 km2，變化速率為23.2～61.1 km2/a不等(表5)。城市大面積開發和建設造成原本以農田、植被為主的原生自然下墊面類型被劇烈轉變，不透水面面積增加370 km2以上，變化速率高于15.8 km2/a； 對應的植被用地大量縮減，植被面積減少330 km2以上，減少速率超過14.0 km2/a(表5)。此外，其規劃所提出的“多中心多組團”布局模式未得到很好的實施，組團間無法形成良好的綠化分隔帶，使得城市不透水面向外蔓延擴展的趨勢未得到有效遏制，加上城市中心區功能不斷聚集，新城區建設區域由非熱島區轉變為新的城市熱島中心，造成地表溫度等級大幅上升，地表溫度升高區域的比例高達54.29%～72.07%。

表5 6個超大城市建成區和土地覆蓋面積及比例變化Tab.5 Urban built-up area and land cover change of the six megacities from 1990s to 2015

而國外3個超大城市(倫敦、紐約和東京)在相同研究期間中，東京建成區面積在前期也大幅增加了798.68 km2(表5)。城市土地覆蓋變化劇烈，不透水面面積增加815.20 km2，對應的植被用地大量縮減765.30 km2。其城市規劃目標為從“單核中心結構”向“多核中心結構”轉變，但城市居住用地以獨棟低層為主，不透水面分布密集且連通性高，1990s—2000s間，城市西南部和南部有所擴張，使得城市地表溫度升溫區比例也達到了35.35%。倫敦和紐約在研究期內已進入城市化后期，城市空間無明顯擴張，建成區面積趨于穩定，增幅均不超過11 km2，變化速率僅為0.4 km2/a(表5)，土地覆蓋則整體變化緩慢。在規劃上，倫敦建立多城市中心組團模式，城市形成有機的城鄉間隔格局，并通過大片綠地來分割組團，避免密集連片發展，城市綠地生態效益較好； 紐約通過城市功能區的有序劃分形成了不透水面沿城鄉梯度上的“高-中-低”格局，加上研究期間這2個城市無明顯擴張，使得其地表溫度等級變化較小，地表溫度升高區域的比例(14.40%～22.59%)小于其他超大城市。

4 結論

本文以中外6個典型超大城市(北京、上海、廣州、倫敦、紐約和東京)為研究對象，采用單通道算法反演這6個超大城市的地表溫度，計算城市熱島比例指數URI，定量對比6個超大城市的熱島效應變化和差異。在此基礎上，分析國內外超大城市土地覆蓋變化、城市擴張和規劃政策等差異對城市熱環境演化的不同影響。

1)在研究期間，6個城市的熱島效應呈現出不同的變化趨勢。北京、上海和東京的URI總體呈上升趨勢，表明這3個城市的熱島現象加劇。廣州、倫敦和紐約的URI總體呈下降趨勢，表明這3個城市的城市熱島有所緩解。到2015年，東京研究區的URI指數最高(0.630)，其城市熱島效應最為嚴重，其次是北京、上海、紐約和廣州，分別為0.617，0.594，0.555和0.530，倫敦的URI指數最小為0.433。

2)整個研究期間，倫敦和紐約的地表溫度變化幅度較小。北京、上海、廣州和東京等城市總體均處于升溫態勢，新城區熱島效應增強顯著； 而在老城區通過舊城改造，熱環境得到顯著改善。

3)6個超大城市不同的城市布局和擴張模式導致其城市熱環境變化的差異。在研究期間，北京、上海、廣州和東京均有較大幅度擴張，占用生態用地，加上所提出的“多中心多組團”布局模式未得到很好實施，組團間無法形成良好的綠化分隔帶，造成地表溫度等級大幅上升。而同期倫敦建立多城市中心組團模式； 紐約通過城市功能區的有序劃分形成了不透水面沿城鄉梯度上的“高-中-低”格局，加上研究期間這2個城市無明顯擴張，使得其地表溫度等級變化較小。

在城市建設中，需注重生態理念的實際貫徹和實施，通過對舊城區進行重建與提升，挖掘用地潛力； 優化城市地表空間格局，打破大面積建設用地斑塊的聚集，提高生態用地效益，可以改善城市生態環境質量。