基于Landsat数据的蓝绿空间改善城市热环境分析*
——以天津市为例

陈 天，谭 凝

引言

城市，是人类建立起来的政治、经济、社会、文化高度复合的庞大载体，而城市化已逐渐成为人类发展过程中的一个历史趋势。中国的城市化具有速度快、规模大、资源能耗高等特点，加剧引发了一系列生态问题，其中热环境问题尤为突出，最直观的反映为热岛效应。关于热环境问题形成的主要原因有2个：第一个是城市化带来的景观格局演变[1]，另一个则是人类生产生活方式改变了城市地表能量与辐射之间的平衡[2]。目前可有效改善热环境问题的措施大致分为以下3种：（1）减少人为热源，如限制机动车出行、降低空调使用频率；（2）改进基础设施材料，如建造反光屋顶或高比热容道路；（3）优化城市布局，如增加景观下垫面、顺应夏季主导风规划交通[3-5]。但是改进基础设施材料对于很多发展中国家和地区而言成本过高，因此除了尽量减少人为热源，更具有推广及可实施性的措施为立足规划引领，充分发挥绿地水体的降温影响作用[3，6]。

目前，对于城市热环境问题的研究方法主要分为3种：第一种是卫星遥感影像分析，研究范围聚焦宏观尺度，优点是覆盖范围广、动态性强，缺点是易受精度等计算误差影响。1972年，Rao等[7]首次利用卫星热红外遥感针对美国中部沿海城市展开热岛效应研究，此后卫星遥感影像开始广泛应用。第二种是实地观察测量，早期研究数据主要来源于气象站，同样聚焦宏观尺度[8]，后来随着红外测温仪的发展提出了“布点法”，研究开始关注局部微气候，显著缺点是以“点”观测成果代替“面”。第三种是计算机模拟运算，研究范围偏向中微观尺度[9]，其结果可视化程度高，但过于依赖外部输入数据。随着卫星遥感影像数据精度的提高，学者们开始将第一种方法普遍应用于城市热环境与景观格局的规律研究。

关于城市热环境与景观格局的规律研究，Singh Prafull等[10]通过Landsat数据分析印度勒克瑙近12年间的地表温度分布特征，创造性地将蓝绿空间生态评价引入热环境评价，拓宽了热环境研究视角，为热环境与蓝绿空间的相关研究奠定了理论基础。丁海勇等[11]基于南京市2000～2015年Landsat数据研究城市热岛效应与景观格局的演变规律，明确指出植被和水面存在显著的低温效应。覃盟琳等[12]利用2001～2015年MODIS地表温度数据完成了城市群的热岛空间演变研究，发现林地为城市产生了稳定的冷点。沈中健等[1]以Landsat为数据源分析了1996～2017年闽三角城市群的热岛时空格局，揭示了林地和水体作为稳定冷源的身份特征。邓玉娇等[13]以2003～2018年粤港澳大湾区遥感资料为基础，分析城市热岛的时空分布特征后发现了植被对于热岛的显著影响作用。上述研究表明，城市热环境与土地利用存在规律性的空间关系，尤其是绿地和水体此类蓝绿空间具有显著的改善作用。

但是，目前对城市热环境的研究多集中于揭示不同土地利用类型的驱动影响，缺乏聚焦于蓝绿空间的深入探讨。本文从蓝绿空间视角出发，重点关注城市热环境与蓝绿空间的时空演变特征，探讨热环境与绿地水体在景观格局层面及不同空间尺度下的相关性，以蓝绿空间为出发点提出改善热环境的空间规划建议。

1 研究区及数据源

1.1 研究区

天津市地处华北平原东北部，海河流域下游，东临渤海，是京津冀城市群的核心之一。该地区属典型的暖温带半湿润大陆性季风气候，夏季炎热，冬季寒冷。作为中国快速城市化的样本，天津在1998年～2018年间，城市建设用地由371.23km2扩张至950.55km2，伴随着严峻的热环境问题。目前关于该城市热环境的研究较少且不够深入[14]，与蓝绿空间的相关研究更是匮乏。《天津市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》明确指出推动绿色发展，加快构建美丽天津，其中蓝绿空间是重点。综上，本文利用Landsat遥感影像数据，选取位于天津市主城区的核心六区作为研究对象展开热环境与蓝绿空间的相关研究，囊括和平区、南开区、红桥区、河北区、河西区、河东区，总面积约181.18km2（图1）。天津典型的气候特征和城市化特征可为同样特点的城市提供借鉴参考。

图1 研究区域

1.2 数据源及预处理

采用地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn/）发布的Landsat遥感影像作为城市热环境与蓝绿空间格局分析的数据源，成像时间分别为2004年7月6日、2011年6月8日和2017年7月10日。该数据源时间跨度大，有利于开展空间演变特征研究，且在此时期植被生长旺盛，详细信息如表1所示。通过ENVI对数据源进行多光谱辐射定标与大气校正，并经过校准裁剪得到预处理数据结果。

表1 数据源信息统计

2 研究方法

2.1 地表温度反演

选用误差较小的单窗算法（Mono-Window Algorithm）反演城市地表温度[15，16]，该算法相较辐射传输方程法（Radioactive transfer equation）、单通道算法（Single-channel Method）、基于影像的反演算法（Image-based Method）而言简单易行，操作方便。首先，查阅中国气象年鉴得到天津大气平均作用温度Ta，运用美国航空航天局官方网站（http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/）的大气校正参数计算器（Atmospheric Correction Parameter Calculator）得到大气透射率τ。然后，通过ENVI计算各年份热红外波段的像元亮温度T，根据SobrinoJ等[17]提出的NDVI阈值法计算得到地表比辐射率ε。最后，代入覃志豪单窗算法公式得到各年份地表温度，单位为开氏度（K），公式为：

式中，a和b为系数，在0℃～70℃之间时，a=-67.35535，b=0.45861；C的计算公式为：C=τ×ε；D的计算公式为：D=（1-τ）×[1+τ×（1-ε）]。

2.2 温度差异分区

运用标准差分类法对地表温度计算结果进行差异分区[14]，以对比研究各年份的热环境时空演变联系特征。最终分区包含7个温度范围，其中极低温区、低温区及较低温区为城市低温范围区域，极高温区、高温区及较高温区为城市高温范围区域（表2）。

表2 地表温度分区

2.3 土地利用分类解译

采用监督分类法（Supervised Classification）中的最大似然法（Maximum Likelihood Classifier）对数据源进行土地利用分类解译，提取3类空间格局：蓝色空间、绿色空间及非蓝绿空间，以分析景观系统内部各要素之间的联系特征。其中，蓝色空间包括自然及人工水域，绿色空间包括自然及人工绿地，非蓝绿空间指除蓝绿空间以外的城市建设用地等。依据Kappa系数对分类结果进行精度评估，2004、2011、2017年数据分类的整体Kappa系数分别为0.884、0.864、0.883，符合研究标准及精度要求，分类结果能较好地反映研究区的土地利用景观格局。

2.4 景观格局分析

根据特征水平可将景观格局分为3个分析层面：（1）斑块层面，代表单个斑块的空间特征；（2）类型层面，反映同一类型景观斑块的空间特征；（3）景观层面，反映整个景观镶嵌体的空间特征。景观格局指数被视为定量评估景观格局的主要工具，可度量不同景观元素在空间或时间上的异质性，表征其组合与分布特征[18]。通过Fragstats计算景观格局指数：在斑块层面选取3个指数分别研究蓝绿空间斑块面积、边缘和形状与斑块内部温度的相关性，在类型层面选取1个指数研究景观组分与单元地表温度的相关性，以基于蓝绿空间景观格局层面分析热环境改善效应。

鉴于不同尺度的空间格局将逐步损失或改变景观信息特征[19]，造成同一景观分析结果存在差异，因此选择适宜的空间尺度十分重要。为减小景观单元大小对于景观格局与热环境分析的差异影响，采用移动窗口法（Movingwindow Analysis）从多尺度针对热环境与蓝绿空间展开联系研究，通过GIS渔网工具对地表温度进行窗口划分，并重采样窗口地表温度平均值以表征样本热环境。由于本文采用的遥感影像像元格大小为30m×30m，若以较小的景观单元作为移动窗口则会导致大量的计算，且窗口下方的景观分类将趋向单一化[20-22]，研究结果参考意义较小。另外，为保证每个温度像元格都独立包括于移动窗口内，减少不必要的交叉像元格计算，选取的移动窗口大小最好为像元格大小的整数倍。综上，并参考徐双[23]、邹婧[24]、沈中健[1，25]等开展景观格局分析时采用的单元尺度，最终确定移动窗口的尺度共5种：300m×300m、600m×600m、900m×900m、1200m×1200m、1500m×1500m。

3 结果与分析

3.1 热环境与蓝绿空间的时空演变对比

在总体格局层面，通过对比2004～2017年的地表温度相关数据（表3）与各类型用地斑块面积变化情况（图2），发现绿色空间斑块面积与地表平均温度呈负相关。在2004～2011年间有大量非蓝绿空间转换为绿色空间，这与2006年发布实施的天津城市总体规划存在关联。随着人工建设绿地的增加，中心城区绿地系统逐步走向完善，绿色空间斑块面积出现了明显增长，尤其是在河东区及河西区南部。同时，这两个片区的高温范围区域均有所减少。总体而言，2011年城市地表平均温度相较2004年略有下降。而在2011年至2017年间，天津市内六区的蓝绿空间斑块面积均在减少，城市地表平均温度大幅上升。

图2 2004～2017年各类型用地斑块面积比较

表3 天津市内六区地表温度反演结果数据统计

根据温度差异分区与土地利用分类解译结果，逐年针对天津市内六区热环境与蓝绿空间展开时空演变对比分析，并基于城市交通枢纽天津西站与天津站分别作南北向、东西向的热环境剖面分析。该剖面分析从北部高温范围区域横跨至南部低温范围区域，穿过城市核心的人口密集区，具有典型研究意义。在2004年（图3），高温范围区域主要集中在红桥区与河北区的交接处，其次是南开区北部片区，和平区与河北区、河东区交接的海河两岸（津湾广场、天津站）、河西区东部。低温范围区域主要集中在河流（海河、北运河等）、湖泊（天塔湖等）此类蓝色空间，以及同时包含蓝绿空间的大型公园（水上公园、北宁公园等），其中城市西南片区形成的极低温区尤为突出，另外低温范围区域还存在于植被覆盖度高的高校，如南开区八里台区域。从热环境剖面分析来看，不同类型的土地利用是导致峰谷交错的重要原因，蓝色空间是明显的低温谷区域（图4、5）。综上，分析发现绝大部分城市低温范围区域都集中于蓝绿空间。

图3 2004年天津市内六区蓝绿空间与热环境格局对比

图4 2004年热环境南北剖面变化

图5 2004年热环境东西剖面变化

在2011年（图6），高温范围区域跨越子牙河、南运河及海河的河流限制开始向外拓展。同时，在热环境东西剖面变化图上可发现河东区整体地表温度显著上升，新增多个高温峰，局部地表温度的差异逐渐增大。低温范围区域仍集中于蓝绿空间，但是相较2004年在总体空间格局上有所减少，尤其是南开区南部随着奥林匹克公园的开发已被分割成破碎状的热环境斑块格局。另外，较为直观的变化为热环境剖面分析图上逐步缩小的南北温差，以及南部新增的高温峰区域（图7、8），这进一步揭示了城市建设用地对于热环境的正相关影响，以及蓝色空间对于热环境的改善影响。

图6 2011年天津市内六区蓝绿空间与热环境格局对比

图7 2011年热环境南北剖面变化

图8 2011年热环境东西剖面变化

图11 2017年热环境东西剖面变化

在2017年（图9），高温范围区域由西向东跨越海河大面积拓展，尤其是河东区及河北区相较往年呈现出更显著的热环境斑块集聚效应。南北剖面的地表温度呈现整体上升态势，南开区南部的低温谷已大幅高于2004、2011年（图10、11）。此外，低温范围区域在原有空间格局的基础上，新增大量线状区域，如河北区北侧铁路干线、河西区城防河两侧，揭示了带状防护绿地、滨水绿地此类线状绿色空间的显著降温作用。

图9 2017年天津市内六区蓝绿空间与热环境格局对比

图10 2017年热环境南北剖面变化

从2004～2017年天津市内六区热环境与蓝绿空间的时空演变特征来看，高温范围区域受城市化进程的影响，随着城市建设发展方向不断拓展，早期热环境斑块相对零散分布，后期则跨越河流限制大范围集聚，城市建设用地的开发对于热环境具有增强影响；低温范围区域明显持续集中在蓝绿空间。这揭示了城市热环境与蓝绿空间在空间布局层面的联系，表征了蓝绿空间对于热环境的显著改善作用，尤其是蓝色空间所形成的冷岛对于城市内外的热量交换发挥了重要的促进作用。

3.2 热环境与蓝绿空间景观格局的相关性

以2017年数据为例，开展蓝绿空间斑块与热环境的深入分析。2017年天津市内六区地表温度平均值为41.13℃，蓝色空间斑块为38.7℃（标准差为2.63），绿地空间斑块为40.9℃（标准差为2.19），均低于总体平均温度。统计蓝绿空间斑块的温度分区情况（表4），发现在蓝色空间斑块中，低温范围区域斑块占比已超过半数；在绿色空间斑块中，中温区斑块占比已超过半数，这进一步揭示了蓝色空间更为突出的冷岛效应。

表4 蓝绿空间斑块温度差异分区统计

选取蓝绿空间斑块的面积、周长、周长面积比指数，与内部最低温度进行相关性分析，结果如表5。相关性分析表明蓝绿空间斑块内部最低温度与其周长面积比特征呈显著正相关，与周长特征呈显著负相关，与面积特征相关性较低，其中与周长面积比的相关性略高于周长。这说明蓝绿空间内部最低温度对于斑块周长、周长面积比变化较为敏感，一个形状丰富、边缘复杂的蓝绿空间斑块降温效果要强于一个形状简单、边缘规整的蓝绿空间斑块，通过优化蓝绿空间斑块的周长、周长面积比指数有利于显著提高热环境改善能力。

表5 蓝绿空间斑块温度与景观格局指数的相关性

3.3 热环境与蓝绿空间的多尺度联系

采用移动窗口法针对2017年温度差异分区结果进行窗口划分，得到的样本数量依次为1844、421、177、90、54个。热环境空间格局与蓝绿空间格局的叠加结果如图12，表征不同尺度下热环境与蓝绿空间的格局关系。选取蓝绿空间在样本中的斑块所占景观面积比指数，与样本重采样温度展开相关性分析，结果表明地表温度与蓝绿空间在景观组分上存在显著负相关（表6）。随着空间尺度的增大，蓝色空间斑块所占景观面积百分比与地表温度的相关性逐渐增强，在1500m×1500m样本中达到最高；绿色空间斑块所占景观面积百分比与地表温度的相关性逐渐减弱，在300m×300m样本中为最高。分别选取相关性最强的蓝绿空间数据进行回归分析，回归模型均通过显著水平检验，其中1500m×1500m样本与蓝色空间的回归系数为-0.211，300m×300m样本与绿色空间的回归系数为-0.051。对比回归系数可知蓝色空间改善热环境效率相较绿色空间更佳，调整1500m×1500m尺度下的蓝色空间面积比例更能高效应对热环境挑战。

图12 多尺度样本热环境格局与蓝绿空间格局的叠加对比

表6 样本温度与景观格局指数的相关性

4 热环境改善建议

基于蓝绿空间改善城市热环境的相关规律，结合天津市内六区热环境及蓝绿空间现状，建议从以下3个方面入手优化蓝绿空间格局，提升热环境改善效应。

4.1 优化最佳尺度下的蓝绿空间景观格局

通过研究城市热环境与蓝绿空间景观格局，发现提升蓝色空间在1500m×1500m空间尺度中的景观面积百分比的降温效果最为显著，绿色空间则在300m×300m最为显著，且蓝色空间热环境改善效率高于绿色空间。同时，增加蓝绿空间斑块周长、降低周长面积比指数都能有效改善热环境。因此，建议结合蓝绿空间各自最佳的空间尺度，针对性地优化景观格局指数，并在条件允许的情况下优先调整蓝色空间景观组分，实现热环境改善效率的最佳化。具体实施策略可为增加口袋公园、活水公园、街头绿地等蓝绿空间，同时在城市设计层面优化蓝绿空间斑块的边缘形状。

4.2 重点增加北部高温范围区域内蓝色空间

通过时空演变对比研究，发现蓝色空间相较于绿色空间改善热环境的效果更为显著。目前天津市内六区范围内的蓝色空间分布极为不均，大部分面状水域成片集中于南开区南部，而其它区域则呈现面状水域紧缺的困境。建议重点针对北部高温范围区域增加蓝色空间斑块，尤其是河北区与河东区。可通过扩增河东区月牙湾公园、二宫公园以及河北区宁园等城市公园中的水面面积、在中山门公园引水增湖、在河东区与河北区交界的高温范围区域添加蓝色空间等手段，优先缓解河北区与河东区更为突出的热环境问题。

4.3 扩宽改造已有河道与推进绿道建设

流经红桥区的北运河、子牙河，河北区的新开河，以及汇流于六区交接处的海河，这4者共同构成了天津市内六区面向热环境改善的关键性河流骨架，发挥了极为显著的降温意义。而南运河、津河、卫津河、城防河以及月牙河的平均河宽仅25m左右，最窄甚至不足20m，远远小于海河面宽，降温效应大幅降低。本文提出在重点保护所有河流的基础上，对南运河、津河、卫津河、城防河及月牙河进行局部扩宽与串联疏通改造，同时构建滨河绿道，充分强化并发挥线状蓝绿空间的降温优势。

综合以上优化手段，提出如图13所示的天津市内六区蓝绿空间规划建议，通过优化蓝绿空间景观格局、增加北部高温范围区域内蓝色空间、扩宽改造河道与构建滨河绿道等策略以有效应对热环境问题，提升城市的生态性与宜居性。

图13 天津市内六区蓝绿空间规划建议

结论与展望

通过对比分析天津市内六区在2004、2011、2017年间热环境与蓝绿空间的时空演变联系特征，得到以下结论：（1）蓝绿空间面向城市热环境具有显著改善作用，在景观格局层面，地表温度与蓝绿空间斑块周长指数呈显著负相关，与周长面积比指数呈显著正相关；（2）在多尺度的空间格局分析中，发现地表温度与蓝色空间斑块所占景观面积比在1500m×1500m样本中相关程度最高，与绿色空间则在300m×300m样本中最高，且蓝色空间热环境改善效率更佳；（3）提出基于蓝绿空间景观格局优化的热环境改善建议。

分利用蓝绿空间的降温影响作用以改善城市热环境是近年来的研究热点，本文对热环境与蓝绿空间在景观格局层面的联系特征展开了分析，研究结论可为应对气候挑战、推进生态文明建设提供建议。目前取得的相关结论在空间尺度上仍具有一定的局限性，未来将继续探讨精细化尺度下的热环境与蓝绿空间景观格局规律，以精准高效地发挥蓝绿空间的生态降温效用。

图、表来源

文中图、表均由作者绘制。