饶 蓉，王 航
（韩山师范学院 地理科学与旅游学院，广东 潮州 521041）
随城市扩张，环境问题对人居环境造成的危害日益明显.渐渐地，人们意识到适宜的人居环境必须要有水体、植被才能满足人们休闲游憩的愿望［1］.城市绿色空间的提出是人居环境研究向成熟的表现.绿色空间是一个由园林绿地、城市林地、三维空间绿化、都市农田和流域湿地等构成的绿色网络系统［2］.借助于遥感影像动态监测与提取绿色空间演变信息，是进行绿色空间研究的重要手段.随研究深入，城市绿色空间对于区域地表温度的效应研究成为一个重要方向.从最初的以热红外影像来分析大尺度区域热环境变化规律与变化强度［3-4］，到利用无人机遥感研究小尺度的城市热岛中心热环境影响因素分析［5］，绿色空间的“绿岛效应”及其在人居环境中的应用价值得到学者们的一致认可［6］.大部分学者采用Landsat 系列卫星数据获取绿色空间数据和温度数据.陈燕红等用Landsat 影像数据对福州主城区绿色空间演化过程的温度效应进行了研究［7］.李婷婷结合GIS空间分析技术进行了重庆市主城区绿色空间时空演变及其生态环境效应的关联性分析［8］.林涛等采用灰色关联度分析法，研究了福州主城区2009-2017年城市绿色空间格局演变的生态效应［9］.
MODIS数据具有高光谱、高时间分辨率优势，为研究地表植被特征和地表温度反演提供了数据基础，尤其是搭载的EOS/PMODIS探测器，可每天2次对地观测，所获取的MOD11A2影像采用相对成熟的分裂窗算法获取白天和黑夜的地表温度.借助于MODIS数据，李韶颖等以湖北省地级市以上城市城区为研究对象，研究城镇化建设与城区地表温度效应［10］；
Tomlinson 等利用MODIS 数据评估了英国伯明翰夏季UHI 对6 月至8 月白天和夜间差异的影响［11］.潘莹等基于MOD11A2 及MCD12Q1 数据，采用均值-标准差法对重庆市的地表热场进行了分类，再结合环境评估方法得到重庆市的热环境时空特征［12］.王艳姣等利用MOD11A2数据，分析了重庆市夏季地表热场分布情况，并对重庆市夏季地表热场变化规律及成因进行了研究［13］.郄宇凡利用MOD11A1 地表温度数据和MOD10A1 积雪反照率数据研究了近20年青藏高原冰川表面温度与反照率时空变化特征［14］.
综上所述，多数学者利用Landsat 影像或MODIS 数据对城市的下垫面土地利用类型、绿色空间分布特征、各城市地表温度特征、绿色空间时空演化带来的生态环境效应进行了大量研究，且大部分学者采用一类影像数据进行绿色空间信息提取，及地表温度反演.需要指出的是，Landsat影像虽是中高空间分辨率，适宜于城市尺度绿色空间的研究，然则，其拍摄周期为16天，且影像质量极易受云、雾影响，对于瞬息变化的地表温度研究而言，用Landsat 影像数据反演获取的地表温度数据，存在准确性不高和时效性差的特征.鉴于此，本文的地表温度数据拟采用更高时间分辨率的MODIS11A2 影像获取，并结合Landsat影像提取绿色空间和土地覆被数据.在此基础上，借助于GIS叠置分析、地统计分析方法进行绿色空间格局的内部结构分析，并联合MODIS11A2 温度反演数据，从已有研究鲜少关注的绿色空间演化过程切入，分析绿色空间时空演变对温度的影响，探讨城市热岛及冷岛形成的原因和机制，以期为营造人类宜居城市、制定科学有效的缓解城市热岛方案提供借鉴.
1.1 研究区介绍
重庆市位于中国内地西南部、长江上游地区 （105°11′E-110°11′E、 28°10′N-32°13′N），北部、东部及南部分别有大巴山、巫山、武陵山、大娄山环绕，东西向有长江、嘉陵江横贯其中，气候为亚热带季风气候，夏季高温多雨.受大山大水双重分割，片区内气流不畅，极易形成下沉增温，形成焚风效应，产生高温天气.
重庆市下辖23个市辖区、11个县、4个自治县，约2 991.4 万人，是成渝城市群经济最活跃区域之一.近年来，重庆的城市化进程以每年大于1.43%的速度增长，城市人口密度也急剧增长［15］.随着重庆市经济和文化的迅速发展，对城市环境质量的要求也越来越高.
1.2 数据来源
选 取2005 年、2015 年、2018 年、2020 年每年8 月的地表温度8 天合成的MOD11A2 第6版产品影像，获取行列号为h27v05、h27v06共计32景影像，其分辨率为1 km，所有MOD11A2数据均从NASA官方网站（http：//reverb.echo.nasa.gov/）下载.
采用2005 年、2015 年、2018 年、2020 年的重庆Landsat TM 土地利用遥感数据，空间分辨率30 m，数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心（http：//www.resdc.cn/）.
1.3 数据预处理
1.3.1 土地利用/覆盖分类法
借助于ENVI5.3 和ArcGIS10.2 平台，对数据进行预处理和重分类，将研究区域的土地利用类型分为：林地、草地、耕地、建设用地、裸地及水体，分类情况见图2.再基于以上六类进行栅格重分类，将土地利用类型进一步分类为绿色空间、建设用地、裸地、水体.
图2 研究区土地利用类型变化图
1.3.2 绿色空间演化过程的界定
使用ArcGIS 10.2 对4 年内的绿色主题地图进行叠加分析和栅格重分类，得到2005-2015 年，2015-2018年，2018-2020年2005-2020年这4个时期绿色空间动态演化情况（图3）.1.3.3 MODIS温度产品分析及温度标准化分级
图3 研究区绿色空间演化类型变化图
调用MODIS TOOL 批处理插件，进行数据格式转换与投影变换，并采用MODIS 赋值NDVI去异常值的方法对数据进一步处理.最终将像元灰度值（Digitd Number，DN）转化为地表温度T（单位℃）详细公式如下
采用自然间断分类方法划分低温区、次低温区、中温区、次高温区、高温区及超高温区，获得研究区2005 年到2020 年的温度等级分布图（图4）.最后，再将低温区和次低温区合并为冷岛区，将次高温区、高温区和超高温区合并为热岛区.
图4 研究区温度等级分布图
2.1 绿色空间演化过程变化特征
如表1 所示，2005-2020 年，绿色空间一直呈减少趋势，植被覆盖度亦随之呈现下降趋势，降低了0.67%；
建设用地和水体一直在增加，分别增加了281.25 km2、44.75 km2；
各地类演化过程中，水体及建筑用地向林地、耕地和草地的转入是绿色空间面积增加的直接原因.伴随绿色空间内部三种地类的互转，2015-2018 年间，大面积草地转入林地，同时期耕地的转入也较其它时段显著.结合表2，研究区存在：绿色空间不变面积＞绿色空间转换面积＞绿色空间减少面积＞绿色空间扩张面积的现象，2005-2020 年四类面积演化率分别为4 314.65 km2/a、939.90 km2/a、57.65 km2/a、17.82 km2/a，绿色空间在2015-2020 年变化最为显著.综上，研究区绿色空间整体呈现微弱减少趋势；
不同的绿地类型之间相互转换频繁，以草地转出为林地最为显著.
表1 2005—2020年土地利用类型面积转换（km2）
表2 2005—2020年绿色空间面积变化
2.2 地表温度变化特征
如表3 所示，热岛区面积显著大于冷岛区，且每个研究阶段均呈现：热岛区不变面积＞冷岛区不变面积＞热岛区变为冷岛区面积＞冷岛区变为热岛区面积.2015年以来，研究区冷热岛演化加剧，2018年以前，冷岛转热岛年速率均高于68.40，2018-2020 年，年速率下降为39.73；
冷岛转热岛最显著演化期发生在2015-2018 年，而热岛转冷岛显著发生期在2018 年-2020 年.表4 展示研究区同时期温度变化情况.处于中温区、次高温区和高温区的重庆市辖区面积，由2005年的72.80%缩小至2020年的63.55%.伴随超高温区的减少，全市温度向次低温区和低温区转移，次高温区和高温区向中温区的转入是研究区温度下降的根本原因.
表3 研究区各阶段冷/热岛斑块转移情况统计结果
表4 研究区2005—2020年温度等级转移情况统计结果（km2）
结合表2 和表3，研究区冷/热岛区与绿色空间面积变化相一致，2005-2020 年间，绿色空间面积持续减少，研究区冷岛转热岛面积持续增大，变化速率在2015-2018时段达到最快；
至2018-2020年，绿色空间面积增加，研究区热岛转冷岛面积及其演化速率在2005-2020 时段内达到最大.说明了研究区冷/热岛区分布的变化与区域土地利用/覆盖的变化密切相关.另外，研究还显示，从2005-2020年，绿色空间减少的面积大于绿色空间扩张的面积，而热岛面积却不增反降，冷岛面积不减反增，这也说明了绿色空间的减少只是增强重庆市热岛效应的因素之一.
2.3 绿色空间演化过程的温度效应
2.3.1 基于空间重心法的城市冷/热岛演化
重心法是推断绿色空间演化规律与地表温度演变趋势之间关联性的有效方法.由研究区冷/热岛重心和区域重心的位置迁移（图5），发现从2005 年到2020 年，研究区冷岛的重心越来越偏离热岛重心和城市重心，且冷岛重心偏离城市重心的速度越来越快，而非绿色空间的重心逐渐向城市重心聚拢，非绿色空间重心与热岛重心的持续聚集，与城市发展过程高度一致.结合不同土地利用类型的重心迁移情况（图6），发现林地、草地、耕地的重心都发生了明显位移.林地重心持续偏离城市中心区域，位移量在所有地类中最大，亦说明了林地空间格局的变化，对研究区地表温度变化影响最显著.耕地的重心由涪陵区向丰都县转移，草地的重心偏移至长寿区边界.这表明，城市热岛的重心与城市冷岛的重心与城市重心密切相关，研究区土地利用/覆盖类型的变化是引起重庆市区表面温度变化的关键因素.
图5 研究区2005—2020年绿色空间、非绿色空间和冷/热重心位置变化图
图6 研究区2005—2020年不同绿色空间重心位置变化图
2.3.2 下垫面土地利用变化的温度效应
分别选取2005 年、2015 年、2018 年及2020 年4 个年份的温度等级和相应年份的土地利用类型，以及2005-2020年的地表温差和对应的土地利用类型演化作为分析对象，对其进行堆栈剖面处理，提取剖面沿线的地表类型与地表温度属性再进行分析，得到剖面线图.其中，温度等级1-6分别表示：低温、次低温、中温、次高温、高温和超高温.
从不同温度等级与用地类型分布变化情况来看（图7-10），2005-2015 年，研究区以高温区和次高温区为主.2015-2018年，仍有较多的高温区分布，绿色空间被占用的面积增多，温度由超高温区向次高温区和中温区过渡；
2018-2020 年，超高温区和高温区的分布明显减少，次高温区、中温区和次低温区的分布明显增多.从地表温差与用地变化关系上看出（图11），2005-2020 年，重庆市地表温差呈峰谷交替趋势出现.在接近100 m 及接近50 m 的距离内分别有两个很明显的波谷，此波谷值为负，表现为降温效应，而引起此次降温效应的正是绿色空间的扩张，此后温度逐渐升高，而造成升温效应的是绿色空间的减少，观察其他几个波谷，形成原理一样，因此可以得出波谷位置多由绿色空间面积减少引起，结合土地利用类型转移过程可知，绿色空间转出为建设用地造成区域温度上升.特别是2015-2018 年间，绿色空间转出面积显著增多，研究区高温分布范围扩大，且温度由超高温区向次高温区和中温区过渡.
图7 2005年剖面线不同温度等级与用地类型分布变化图
图8 2015年剖面线不同温度等级与用地类型分布变化图
图9 2018年剖面线不同温度等级与用地类型分布变化图
图10 2020年剖面线不同温度等级与用地类型分布变化图
图11 研究区2005—2020年地表温差与用地变化关系剖面图
3.1 讨论
以重庆市的绿色空间和地表温度为对象，探讨了在城市化过程中绿色空间时空演化的规律，量化分析不同演化类型对城市地表温度的影响.研究表明：（1）绿色空间的演化类型将会影响区域地表温度的变化.表2 的统计结果显示从2015 年到2018 年，重庆市绿色空间减少的速率达到最大，相对应的，表4 的统计结果显示由冷岛区转化为热岛区的速率也达到最大，即绿色空间的减少会促使地表温度上升；
表3 的统计结果显示从2005-2020 年，林地面积大量增加，相对应的，表5 的统计结果显示绿色空间的扩张会促使地表温度下降，四个表的统计结果验证了该结论，该现象与张棋斐［5］和贾琦［16］的研究相一致.2005年之后，重庆林地面积大量增加，主要与2005年公布的《重庆市林地保护管理条例》的严格实施有关［17-18］，而林地增加对于区域地表的降温效应，成为重庆市地表温度表变化的主导因素.（2）城市土地利用/覆盖类型的变化是引起城市表面温度变化的关键因素.也与陈燕红［7］等的研究结果相一致.（3）城市热岛重心分布在城市重心附近，而城市冷岛重心较热岛重心远离城市重心分布；
由图5 可知城市热岛重心始终分布在城市重心附近，而冷岛重心离城市重心较远，由此验证了该结论，亦与曾梦［17］的研究结果一致.（4）城市绿色空间不同演化过程会引起地表温度发生不同变化，绿色空间的减少和绿色空间的扩张分别具有最大的制热和制冷效果，亦与陈燕红等［18］的研究结果一致.因此，研究绿色空间扩张的温度效应时，也要关注其分布状态，如果绿色空间的扩张并非是大面积连片状，而是在建设用地中散点式分布，由此引起的温差必定受到周围用地类型的影响.如2015-2018 年和2018-2020 年两个时段，冷/热岛转换时效性问题.该结论与文献［7］对于福州市的研究相一致.（5）重庆市夏季的热岛效应强烈，但出现强热岛、极强热岛的地区与十年前相比，明显减小，亦与李晓敏等［19］、何泽能［20］等的研究结果一致.今后仍需加强对绿色空间、地表温度、两者之间关联性的定量研究，以深入揭示绿色空间演化过程中地表温度的响应.
3.2 结论
本研究采用土地利用/覆盖转移分析、空间重心和剖面分析等方法，定量分析了重庆市城市绿色空间的演变过程及其变化以及由此引起的地表温度效应.结果表明：（1）从2015 年到2018 年，重庆市绿色空间减少的速率达到最大，相对应的，由冷岛区转化为热岛区的速率也达到最大，表明绿色空间的演化过程能够影响地表温度.（2）城市土地利用/覆盖类型的变化是引起城市表面温度变化的关键因素.（3）城市热岛重心分布在城市重心附近，而城市冷岛重心较热岛重心远离城市重心分布.（4）城市绿色空间不同演化过程会引起地表温度发生不同变化，绿色空间的减少和绿色空间的扩张分别具有最大的制热和制冷效果.（5）重庆市夏季的热岛效应强烈，但表现为强热岛、极强热岛的地区与十年前相比，明显减小.
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