澳門城市熱島效應(yīng)與景觀格局關(guān)系初探_第1頁(yè)
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澳門城市熱島效應(yīng)與景觀格局關(guān)系初探王志石 周亮* 米金套**澳門大學(xué)科技學(xué)院 澳門*廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院 福建漳州**國(guó)家環(huán)保總局 北京摘要本研究涉及到遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)在研究城市景觀格局演變及其城市熱島效應(yīng)方面的應(yīng)用。具體地說(shuō),是系統(tǒng)地分析了澳門城市擴(kuò)展的時(shí)空變化及其景觀格局演變,得出澳門近10年高速城市化過(guò)程的景觀格局特征。研究澳門景觀格局與城市熱島的關(guān)系,并分析熱島的時(shí)空變化,為澳門城市熱島的控制提供科學(xué)的依據(jù)。UrbanLandscapePatternvs.UrbanHeatIslandEffectWangZhishi ZhouLiang* MiJiantao**FacultyofScienceandTechnology,UniversityofMacau*Xia**NationalEnvironmentalProtectionAgencyofChina,BeijingAbstractThisresearchinvolvesapplicationofremotesensingtechniqueandGISsystemtoassessmentofurbanlandscapepatternevolutionandurbanheatislandeffect.Specifically,thespatialandtemporalchangesofurbanareasofMacaohasbeenstudiedwithLandsatMTremotesensingdata,focusingonrapidurbanizationofMacaoinrecentdecadeaswellasitsimpactonurbanmicroclimateofMacao.ThisresearchwilloffersomescientificbasisforcontrolofurbanheatislandeffectofMacao.1.引言近年來(lái),遙感技術(shù)的快速發(fā)展,使得城市景觀格局演變與熱島效應(yīng)關(guān)系研究成為可能。利用遙感技術(shù)進(jìn)行城市景觀變化探測(cè)一般需要以下三個(gè)步驟:圖像幾何校正、輻射校正和變化檢測(cè)。針對(duì)不同地區(qū)和實(shí)際情況,輻射校正和變化檢測(cè)是主要的難點(diǎn)和關(guān)鍵。而景觀分類是研究景觀格局演變的基礎(chǔ),可現(xiàn)有的景觀分類體系主要考慮到土地社會(huì)、經(jīng)濟(jì)作用,對(duì)土地的自然屬性和生態(tài)功能關(guān)注較少,不便于開(kāi)展城市景觀生態(tài)環(huán)境影響的研究。從城市地表的自然水熱條件出發(fā),建立城市景觀分類體系將有助于城市生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的解決。澳門特別行政區(qū)城市發(fā)展極為迅速,城市建成區(qū)面積自有記錄的1912年的11.6平方公里逐步擴(kuò)展到2004年的27.5平方公里,尤其是近年來(lái)因沿岸填海從1999年的23.8平方公里增長(zhǎng)為2004年的27.5平方公里,從而出現(xiàn)了大規(guī)模的土地利用/覆蓋格局變化。人口與產(chǎn)業(yè)過(guò)于集中于市區(qū),導(dǎo)致中心城市生態(tài)環(huán)境壓力過(guò)大,城市熱島加劇,居民生活質(zhì)量持續(xù)下降。研究澳門城市景觀格局演變以及與城市熱島的關(guān)系,不僅可以為澳門城市環(huán)境治理提供科學(xué)指導(dǎo),同時(shí)也為類似城市生態(tài)系統(tǒng)研究提供了一個(gè)典型案例。鑒于上述研究背景,本項(xiàng)目將在城市生態(tài)系統(tǒng)景觀格局-生態(tài)過(guò)程-環(huán)境響應(yīng)的相互動(dòng)態(tài)機(jī)理的指導(dǎo)下,以GIS和遙感為技術(shù)手段,系統(tǒng)的研究澳門城市景觀格局演變特征,以及城市熱島時(shí)空分布及其影響因素,探索了城市景觀格局與城市熱環(huán)境的相應(yīng)關(guān)系。2城市景觀變化遙感分析方法利用遙感技術(shù)進(jìn)行城市景觀變化探測(cè)一般需要以下三個(gè)步驟:圖像幾何校正、輻射校正和變化檢測(cè)。2.1圖像幾何校正遙感幾何校正就是利用控制點(diǎn)改正原始圖像的幾何變形,產(chǎn)生一幅符合某種地圖投影或圖件表達(dá)要求的新圖像(戴昌達(dá)等,2004),主要包括選取控制點(diǎn)、建立幾何校正模型、圖形重采樣三個(gè)步驟。對(duì)于最后校正精度,Jensen(1981)認(rèn)為進(jìn)行變化探測(cè)時(shí)圖像匹配的誤差應(yīng)小于0.5個(gè)像元。2.2圖像輻射校正地面站提供的產(chǎn)品雖然經(jīng)過(guò)系統(tǒng)輻射校正,消除了傳感器系統(tǒng)產(chǎn)生的輻射畸變,但仍存在著大氣散射和吸收引起的輻射誤差及太陽(yáng)高度角和地形等光照條件差異引起的輻射誤差(戴昌達(dá)等,2004)。輻射校正的目的就是消除多時(shí)相遙感中地物輻射差異的影響,使影像間同一地物類型具有相同的輻射量,有利于樣本點(diǎn)的選取和分類精度的提高(Seto等,2002)。大氣輻射校正可以分為:絕對(duì)大氣校正和相對(duì)大氣校正兩類。前者是將遙感圖像的DN(digitalnumber)值轉(zhuǎn)換為地表反射率或地表反射幅亮度的方法,它需要對(duì)大氣的輻射傳輸過(guò)程進(jìn)行有效的模擬,確定太陽(yáng)入射角和傳感器的視角以及地形起伏之間的相互關(guān)系,一般需要衛(wèi)星過(guò)境時(shí)測(cè)定大氣的光學(xué)厚度,所以在應(yīng)用中受到限制;相對(duì)輻射校正一般以一期時(shí)相的影像作為參考影像(即主影像),對(duì)其它時(shí)相的影像(即從影像)進(jìn)行輻射校正(Hall等,1991)。其校正后的得到的圖像,相同的DN值表示相同的地物反射率,其結(jié)果不考慮地物的實(shí)際反射率。相對(duì)輻射校正不需要大量的大氣狀況參數(shù),操作簡(jiǎn)便易行,不僅能糾正大氣狀況變化帶來(lái)的差異,而且能夠消弱傳感器等其它原因產(chǎn)生的噪音(Caselles等,1989)。常用的相對(duì)輻射校正可以歸納為四類:統(tǒng)計(jì)調(diào)整法(StatisticalAdjustment)直方圖匹配法(HistogramMatching,HM)、線性回歸法(LinearRegression)和大氣阻抗植被指數(shù)法(Elvidge等,1995;Yang等,2000;丁麗霞等,2005),非常適應(yīng)于歷史多源遙感數(shù)據(jù)的處理,在景觀格局演變遙感分析中得到廣泛的應(yīng)用。2.3景觀變化遙感檢測(cè)城市景觀遙感動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法主要可以分為2類:光譜直接比較法(Image-toimageComparisonMethod)與分類后比較法(Map-to-mapComparisonMethod)(Yang等,2002)。此外很多人對(duì)基于光譜變化和分類后比較的混合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法也進(jìn)行了不少探索。基本思路就是先光譜比較提取變化地區(qū),再對(duì)變化區(qū)分類比較提取變化數(shù)量和類型信息。如何春陽(yáng)等(2001)將變化矢量分析和分類后比較法相結(jié)合進(jìn)行混合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),盡管對(duì)單景圖像分類精度提高不明顯,卻可以大大降低常規(guī)分類后比較法中誤差累積的程度,改善了常規(guī)分類后比較方法中誤差累積,出現(xiàn)不合理變化類型的缺陷,從而得到較為準(zhǔn)確的土地利用/覆蓋變化定量信息。根據(jù)地物在不同波段輻射值的差異,利用熱紅外傳感器對(duì)城市地表溫度進(jìn)行大面積觀測(cè),通過(guò)計(jì)算得到地物熱量空間分布。熱紅外遙感的發(fā)展可以從1962年第一臺(tái)紅外測(cè)溫儀誕生算起,1978年美國(guó)發(fā)射熱慣量衛(wèi)星(HCMM),首次用衛(wèi)星來(lái)觀測(cè)地球表面的溫度差異,標(biāo)志著熱紅外衛(wèi)星遙感的發(fā)展(趙英時(shí),2003)。根據(jù)選用傳感器平臺(tái)的差異,分為衛(wèi)星遙測(cè)法和航空遙測(cè)法。不同的遙感器,其通道光譜信息和空間響應(yīng)信息均不相同。對(duì)于大區(qū)域尺度的研究一般選用NOAA/AVHRR,其空間分辨率為1.1km,過(guò)境周期短(Gallo等,1993)。但為了獲取詳細(xì)的熱島空間分布,許多學(xué)者常常選用Landsat的熱紅外波段TM6或者ASTER來(lái)評(píng)價(jià)城市熱島強(qiáng)弱(Kawashima等,2000)。航空遙測(cè)法就是將熱傳感器安置在飛機(jī)或其它飛行器上進(jìn)行飛行測(cè)定,該方法可以根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行,不用受到衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間的限制。當(dāng)前主要運(yùn)用兩種傳感器:TVR(Thermalvideoradiometer)和ATLAS(AdvancedThermalandLandApplicationsSensor)。它們?cè)跓嵩肼晿?biāo)識(shí)、重現(xiàn)性、穩(wěn)定性,熱敏感性和空間分辨率等方面具有很高的質(zhì)量(Ben-Dor等,1997)。2.4城市熱島的時(shí)空分布特征從大量的觀測(cè)結(jié)果看,城市熱島強(qiáng)度具有明顯的周期性和非周期性變化特征,而在相同時(shí)間相同氣象條件下,熱島強(qiáng)度會(huì)因水平區(qū)域和垂直高度不同呈現(xiàn)出明顯的差異,其變化情況十分復(fù)雜。城市熱島強(qiáng)度呈周期性和非周期性交叉變化。國(guó)內(nèi)外眾多城市觀測(cè)的資料表明,城市熱島強(qiáng)度主要表現(xiàn)出2種周期性的變化,即日變化和年變化。在晴穩(wěn)天氣條件下,熱島強(qiáng)度的日變化表現(xiàn)為夜晚強(qiáng),白晝午間弱,一天中熱島效應(yīng)最強(qiáng)烈發(fā)生在日落2-5h(鄧蓮堂等,2001)。但福州熱島效應(yīng)日變化在不同季節(jié)表現(xiàn)不同:冬春08時(shí)出現(xiàn)最多,冬季14時(shí)最少,而春季20時(shí)最少;夏秋02時(shí)最多,夏季20時(shí)最少,而秋季14時(shí)最少(陳千盛,1997)。由于城市熱島效應(yīng)在不同時(shí)間強(qiáng)度不同,熱島強(qiáng)度通常采用城鄉(xiāng)之間氣溫的最小值、最大值或平均值的差異來(lái)表示。最小溫度是熱島最為明顯的象征;而最大溫度則可以作為熱島對(duì)環(huán)境和人類健康的最大壓力。年變化特征一般表現(xiàn)為秋、冬季強(qiáng),夏季弱。但Gallo和Owen(1999)研究美國(guó)28個(gè)城市熱島,發(fā)現(xiàn)一年中熱島最強(qiáng)列發(fā)生在7-8月。城市熱島強(qiáng)度不但有周期性變化,而且還有明顯的非周期性變化。引起熱島強(qiáng)度非周期性變化的原因主要是與當(dāng)時(shí)的風(fēng)速、云量、天氣形勢(shì)和低空氣溫直減率有關(guān),主要表現(xiàn)為風(fēng)速越大,云量越多,天氣形勢(shì)越不穩(wěn)定,低空氣溫直減率越大,熱島強(qiáng)度就越小,甚至不存在熱島。通常對(duì)城市熱島水平空間分布的理解是早期Oke(1987)概括的城市熱島氣溫剖面圖:從郊區(qū)到城郊結(jié)合部,氣溫陡升,被稱為“陡崖”(Cliff);到了市區(qū)氣溫保持平緩一致,因下墊面不同有所起伏,該段稱為“高原”(Plateau);在市中心人口密集人類活動(dòng)最為集中的區(qū)域,氣溫達(dá)到最高點(diǎn),稱之為“高峰”(Peak)。JánosUnger(2001)采用城市橫穿斷面方式,從市中心至郊區(qū)選擇一條樣帶,分析其熱島分布,得出其季節(jié)空間輪廓遵從于Oke描述的氣溫空間分布。在市區(qū)內(nèi)部,根據(jù)熱島的水平分布形狀,我們將其抽象為以下幾種范式:a、單中心式;b、多中心;c、條狀;d、輻射狀;e、格網(wǎng)狀等。城市熱島與城市空間形態(tài)結(jié)構(gòu)是基本一致的。早期許多城市大多是呈中心環(huán)狀放射發(fā)展,它們熱島形式多是單中心的,如法國(guó)巴黎,周邊平均溫度為10.6-10.9℃,而市中心溫度為12.3℃(Dettwiller,1970)。大城市在初期具有很強(qiáng)的向心力,但到一定階段后,會(huì)出現(xiàn)郊區(qū)化現(xiàn)象。城市中心區(qū)功能逐漸減弱,郊區(qū)邊緣城市、衛(wèi)星城等隨之形成,而熱島效應(yīng)也相應(yīng)呈現(xiàn)為多中心的空間格局。條狀的熱島多在交通量較大的街道發(fā)生,由于受到交通熱量排放、下墊面的影響,公路通常如同高溫帶一樣。當(dāng)多條公路相互交織在城市中,就呈現(xiàn)格網(wǎng)狀。在一個(gè)城市,以上熱島水平空間分布長(zhǎng)期共同存在,在不同條件下可能相互轉(zhuǎn)化。如波蘭的?ód?城中熱島出現(xiàn)2種空間分布格局,①在無(wú)風(fēng)的天氣下多中心熱島;②在微風(fēng)(2-4m/s)下單一類型(Kazimierz,城市熱島不僅影響近地面溫度,還會(huì)影響城市邊界層內(nèi)能量交換,具有明顯的立體空間分布特征。根據(jù)熱島發(fā)生的位置和高度,我們確定了不同類型的城市熱島,包括空氣熱島、地表熱島及地下熱島。其中,城市地表溫度與氣溫格局差異很大,不能用紅外溫度代替氣溫的測(cè)定(Ingeg?rd,1996)。盡管二者在緣由和時(shí)間動(dòng)態(tài)上各不相同,但許多研究又表明了它們之間具有很好的相關(guān)性(Roth等,1989;Ben-Dor等1997)。Stoll.等人(1992)在Phoenix,Arizona的研究表明空氣輻射溫度(通過(guò)熱輻射計(jì)距地面3m)與氣溫(距地面1.5m測(cè)定)之間有很好的相關(guān)性。不同時(shí)間、不同層次熱島程度是不同的,但它們的空間分布是相似的(Hadas等,2000)。Kawashima,S.等利用Landsat5遙感數(shù)據(jù)研究日本冬天夜晚地表溫度與氣溫的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)前者對(duì)后者的影響與大氣邊界層溫度的平均直減率(meanlapserate)相關(guān)(Kawashima等,2000)。3研究技術(shù)路線及數(shù)據(jù)來(lái)源3.1本研究的技術(shù)路線(1)城市熱島研究已經(jīng)開(kāi)展了100多年,但城市景觀格局的時(shí)空變化對(duì)熱島影響的研究相對(duì)較少,特別是定量化和模型化方面;(2)景觀分類主要集中于土地利用,對(duì)城市景觀的自然屬性和生態(tài)功能關(guān)注較少。本研究以澳門城區(qū)為對(duì)象,基于遙感和GIS技術(shù),分析澳門城市擴(kuò)展過(guò)程中景觀演變特征及其對(duì)城市熱島的影響,為澳門城市規(guī)劃和城市環(huán)境改善提供理論依據(jù)。(1)明確澳門城市景觀格局和熱島效應(yīng)的演變特征;(2)揭示城市景觀格局演變對(duì)地表溫度時(shí)空分布特征影響機(jī)制,為城市熱島效應(yīng)的緩解提供科學(xué)依據(jù)?;谏鲜鲅芯磕康?,本研究在系統(tǒng)總結(jié)國(guó)內(nèi)外城市景觀格局演變以及城市熱島研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,利用遙感和GIS技術(shù)進(jìn)行澳門地表溫度反演,研究澳門回歸后城市擴(kuò)展景觀格局特征以及城市熱島的時(shí)空分布,探索城市景觀格局演變對(duì)城市熱島影響機(jī)制。具體工作流程簡(jiǎn)要地表示如圖1所示。3.2數(shù)據(jù)來(lái)源遙感數(shù)據(jù)主要用于澳門地表溫度反演、土地利用/覆蓋獲得及景觀格局分析,包含2種數(shù)據(jù)源(由表1給出)。遙感影像前處理(配準(zhǔn)、空間增強(qiáng)、光譜增強(qiáng))遙感影像前處理(配準(zhǔn)、空間增強(qiáng)、光譜增強(qiáng))ETM第六波段QuickBird影像地表溫度反演矢量化熱島空間分布分析制作各影響因素?cái)?shù)據(jù)層【包括道路密度(長(zhǎng)度)、道路密度(面積)、道路平均寬度、NDVI、綠地覆蓋率、水體覆蓋率;人口、地形、與海距離、建筑物高度、建筑物密度、空調(diào)密度、容積率、屋頂材質(zhì)類型、建筑物用途。以及一系列各土地類型的景觀指數(shù),比如形狀指數(shù)、聚集度、鄰近度、路網(wǎng)環(huán)度等?!扛饔绊懸蛩嘏c城市熱島強(qiáng)度的相關(guān)性分析(網(wǎng)格法)地表比輻射率、大氣平均作用溫度、大氣透射率估計(jì)逐步回歸,得出熱島各相關(guān)因子的權(quán)重及總方程根據(jù)權(quán)重對(duì)重要景觀(綠地、道路等)進(jìn)行景觀生態(tài)學(xué)分析城市用地圖交通用地面狀圖交通用地線狀圖綠化用地圖未利用地圖水體湖泊圖土地利用圖提出景觀改造建議,應(yīng)用CITYgreen模型評(píng)估控制措施效果應(yīng)用MM5、RAMS等不同尺度模型評(píng)估熱島效應(yīng)圖3-1澳門景觀格局及城市熱島研究技術(shù)路線表3-1澳門遙感數(shù)據(jù)清單圖像日期傳感器類型空間分辨率圖像編號(hào)2005年1月6日QucikBird0.61m-19LandsatTM30m熱紅外波段120m122-451999LandsatTM30m熱紅外波段120m122-452000年9月14日LandsatETM+30m熱紅外波段60m122-452001年9月17日LandsatETM+30m熱紅外波段60m122-452004年10月19日LandsatTM30m熱紅外波段120m122-45Landsat衛(wèi)星過(guò)境澳門時(shí)間多在城市熱島強(qiáng)度較低的上午10時(shí)35分至40分,對(duì)熱島效應(yīng)分析可能產(chǎn)生一定影響。3.3土地利用/覆蓋圖等矢量數(shù)據(jù)如圖3-2所示,在2003年版澳門地理信息系統(tǒng)和2005年1月6日QuickBird影像的基礎(chǔ)上,參照地圖繪制暨地籍局發(fā)行的澳門地圖集(影像地圖版,2005年12月),更新了各矢量圖層,體現(xiàn)了2005年1月澳門的土地利用/覆蓋狀況。此外,地圖繪制暨地籍局提供了2006年的土地利用/覆蓋圖,作為驗(yàn)證、比較和進(jìn)一步研究之用。2005年1月和2006年的數(shù)據(jù)主要包括:(1)澳門歷年(1912-2006)城市演變邊界圖(1:1000,SHP和DGN格式);(2)澳門土地利用類型圖(1:1000),主要類型有:城市用地、建筑物、道路、道路中軸線、橋梁、湖泊水體、綠地、山體、區(qū)界、等高線等。其中,澳門綠地矢量圖(圖3-3a、b)是以樹(shù)冠的垂直投影為準(zhǔn)進(jìn)行重新勾繪的,與官方統(tǒng)計(jì)綠地的方式(按占地面積算)略有不同,主要因?yàn)镼uickBird、TM、ETM等傳感器(包括反演熱島效應(yīng)的熱紅外波段)均從太空中拍攝地面景物,其數(shù)據(jù)記錄的是樹(shù)冠的反射光譜,反映的是樹(shù)木的冠幅大小,而不是樹(shù)木基部的占地情況。(3)澳門自然環(huán)境、城市現(xiàn)狀、旅游資源等多種專題圖,主要有:地形地貌圖、氣候圖、娛樂(lè)博彩場(chǎng)所分布圖、巴士路線、巴士站分布圖、教堂及廟宇分布圖、公園分布圖、主要景點(diǎn)及酒店分布圖等。圖3-2澳門半島2005年土地利用/覆蓋狀況圖3-3a官方綠地統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn):綠地占地面積圖3-3b本研究統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn):以樹(shù)木冠幅的垂直投影面積為準(zhǔn)4.澳門城市熱島效應(yīng)時(shí)空分布(1988~1999~2004年)4.1研究概況對(duì)于城市熱環(huán)境遙感分析研究,TM6波段是當(dāng)前主要的數(shù)據(jù)源,但其地面溫度的反演卻一直是個(gè)難題。很多人直接用影像的灰度值(DN值)代替地表溫度變化,一部分人直接用TM6的衛(wèi)星高度的亮度溫度(由DN值直接轉(zhuǎn)換成溫度值)。但衛(wèi)星熱紅外遙感器探測(cè)大氣頂層的輻射,它包括地表發(fā)射輻射、大氣上行輻射和天空下行輻射三部分。由于大氣的影響,而使得衛(wèi)星上的亮度溫度與實(shí)際地表溫度差距較大,在天氣晴朗干燥的情況下,這一差距約為5~10℃,而在空氣濕度較大情況下,這一差距可達(dá)15℃以上(Sugita等,1993)。因此,在計(jì)算地表亮度溫度之前,大氣影響必須得到校正。同時(shí),還要對(duì)地表亮度溫度進(jìn)行比輻射率糾正,以反映地表熱學(xué)性質(zhì)、粗糙度、植被覆蓋種類和數(shù)量以及土壤含水量的差異。地面溫度反演的算法可以分為分裂窗算法(SplitWindowsAlgorithm)、熱慣量方法(ThermalInertialMethod)和溫度、比輻射率分離算法(SeparateTemperatureandEmissivityMethod)等(江東等,2001)。然而由于TM只有一個(gè)熱通道,要得到地表真實(shí)溫度一般需要利用輻射傳輸方程的方法,實(shí)時(shí)資料的近年來(lái)許多研究致力于解決這個(gè)問(wèn)題,其中普適性單通道算法(Jiménez-Mu?oz等,2003)和單窗算法(Qin等,2001)報(bào)道較多。尤其是Qin的單窗算法,備受關(guān)注,在許多地區(qū)得到驗(yàn)證(覃志豪等,2001;2003;2004)。覃志豪等根據(jù)地表熱輻射傳導(dǎo)在TM6波段區(qū)間內(nèi)的特征,改進(jìn)了針對(duì)只有一個(gè)熱通道傳感器的普適性單通道算法,為從TM6較高精度地反演地表真實(shí)溫度提供了可能。本研究選用覃志豪的方法對(duì)澳門城市地表溫度進(jìn)行反演,進(jìn)而對(duì)城市熱島變化進(jìn)行研究。具體算法如下:亮溫求算亮溫求算地表比輻射率估計(jì)大氣平均作用溫度估算大氣透射率估算Qin’s單窗算法反演地表真實(shí)溫度TM6TM1-5,7土地利用分類NDVI求算地表氣溫、濕度地表溫度分級(jí)、城市熱島研究圖4-1Qin’s單窗算法反演真實(shí)地表溫度流程圖4.2亮溫計(jì)算首先需要求算TM6的亮度溫度。所謂亮度溫度是指輻射出與觀測(cè)物體相等的輻射能量的黑體的溫度,亮度溫度(T)與真實(shí)溫度(t)的關(guān)系是:(為發(fā)射率),亮度溫度略小于真實(shí)溫度。(1)由下式將TM6的DN值轉(zhuǎn)換成絕對(duì)輻射亮度:(1-1)其中Rmax=1.896(mW﹒cm-2﹒Sr-1),Rmin=0.1534(mW﹒cm-2﹒Sr-1),DN為TM6圖像灰度值,為絕對(duì)輻射亮度值(mW﹒cm-2﹒Sr-1)。(2)單位光譜范圍的輻射亮度值計(jì)算如下:(1-2)其中Rb為單位光譜輻射亮度值(mW﹒cm-2﹒Sr-1﹒μm-1),b為有效光譜范圍(μm),有效光譜范圍以使傳感器反應(yīng)大于50%的部分計(jì),取b=1.239﹙μm﹚。(3)單位輻射亮度值Rb與絕對(duì)亮溫T6的關(guān)系可由下式給出:(1-3)其中,對(duì)于Landsat5號(hào)星來(lái)說(shuō),K1=1260.56(k);K2=60.766(mW﹒cm-2﹒Sr-1﹒μm-1);T6為絕對(duì)亮溫(K)。(4)上述三個(gè)公式整理如下,可直接利用TM6的DN值算出絕對(duì)亮溫:T6=0.12378+0.0054923DN(1-4)T6為絕對(duì)亮溫(K),DN為TM6圖像灰度值。4.3單窗算法真實(shí)地表溫度的反演需要3個(gè)基本參數(shù):地表比輻射率、大氣透射率和大氣平均作用溫度。Qin’s算法的基本公式如下:Ts=[a6(1-C6-D6)+[b6(1-C6-D6)+C6+D6]T6-D6Ta]/C6=[a6(1-C6-D6)+[(b6-1)(1-C6-D6)+1]T6-D6Ta]/C6(1-5)式中,Ts、Ta單位為K,Ta為大氣平均溫度;a6和b6為常量,一般情況下(地表溫度在0~70度范圍內(nèi)),取值a6=-67.35351,b6=0.458606;C6和D6是中間變量,分別為:(1-6)(1-7)其中ε6為地表比輻射率,6為大氣透射率。地表比輻射率主要取決于地表的物質(zhì)結(jié)構(gòu)和遙感器的波段區(qū)間。TM6波段區(qū)間為10.45~12.6μm。Qin認(rèn)為,地球表面不同區(qū)域的地表結(jié)構(gòu)從衛(wèi)星像元的尺度來(lái)看,可以大體視作由3種類型構(gòu)成:水面、城鎮(zhèn)和自然表面。水面結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單;城鎮(zhèn)包括城市和村莊,主要由道路、各種建筑和房屋組成;自然表面主要是指各種天然陸地表面、林地和農(nóng)田等。對(duì)于地表溫度反演來(lái)說(shuō),自然表面通常占圖像比例最大,澳門則是水面和城鎮(zhèn)占比重較大。自然表面比輻射率的估計(jì)方法用到下面的公式。(1-8)該地表熱輻射強(qiáng)度式中,Pv是植被占混合像元的比例;εv和εs分別是植物和裸土在TM6波段區(qū)間內(nèi)的輻射率;T是像元的平均溫度;Tv和Tbs分別是植被和裸土的溫度(K);Δ為植被和裸土之間的熱輻射相互作用量,但如果地表相對(duì)平坦,這一相互作用就很小。對(duì)于面積較大的100%植被或裸土表面,可直接用這2種類型的地表比輻射率來(lái)表示其像元的比輻射率,因此,當(dāng)Pv=1時(shí),ε=εv;當(dāng)Pv=0時(shí),ε=εs。但是,通常很難有100%的植被覆蓋或裸土表面,因此,一般是通過(guò)下式來(lái)估計(jì)混合像元的地表比輻射率:(1-9)Pv是植被占混合像元的比例;εv和εs分別是植物和裸土在TM6波段區(qū)間內(nèi)的輻射率;Rv和Rs分別是植被和裸土的溫度比率,定義為Ri=(Ti/T)4,其中i代表植被或裸土。在地表相對(duì)較平整情況下,一般可取dε=0;在地表高低相差較大情況下,dε可以根據(jù)植被的構(gòu)成比例簡(jiǎn)單估計(jì),經(jīng)驗(yàn)公式如下:當(dāng)Pv<0.5時(shí),dε=0.0038Pv(1-10a)當(dāng)Pv>0.5時(shí),dε=0.0038(1-Pv)(1-10b)當(dāng)Pv=0.5時(shí),dε最大,dε=0.0019(1-10c)如果公式(1-9)計(jì)算出來(lái)的ε大于εv,則取ε=εv。城鎮(zhèn)像元的地表比輻射率也可應(yīng)用上述方法來(lái)確定。由于城鎮(zhèn)主要是由各種建筑物表面和分布其中的綠化植被所組成,所以:(1-11)式中,Rm是建筑表面的溫度比率;εm是建筑表面的比輻射率。根據(jù)各地表類型溫度比率隨植被覆蓋度變化狀況,Qin提出用如下經(jīng)驗(yàn)公式估計(jì)植被、裸土和建筑表面的溫度比率:Rv=0.9332+0.0585Pv(1-12aRs=0.9902+0.1068Pv(1-12b)Rm=0.9886+0.1287Pv(1-12典型地物的比輻射率可按下面的假設(shè)進(jìn)行評(píng)估。水體εw=0.995;植被εv=0.986;土壤εs=0.97215;城鎮(zhèn)εm=0.97。地表構(gòu)成的確定可采用一種比較簡(jiǎn)便的混合像元構(gòu)成比例估計(jì)方法,就是利用TM圖像的可見(jiàn)光和近紅外波段來(lái)估計(jì)植被覆蓋度及確定水面比例。水體在可見(jiàn)光波段的吸收率很強(qiáng),尤其是在紅光和近紅外波段,水體的反射率一般低于5%。所以,可以識(shí)別水體像元,并取Pw=1。也可以用監(jiān)督分類法判別。對(duì)于由植被和裸土組成的混合像元,如農(nóng)田和森林,可以用如下公式確定各像元的植被覆蓋度,即植被構(gòu)成比例Pv:Pv=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)(1-13)如果圖像范圍內(nèi)有明顯的茂密植被區(qū),則取該植被區(qū)的平均NDVI值作為NDVIv值;同樣,如果有明顯的裸土區(qū),則取該裸土區(qū)的平均NDVI值作為NDVIs進(jìn)行估計(jì)。當(dāng)NDVI>NDVIv時(shí),取Pv=1;當(dāng)NDVI<NDVIs時(shí),取Pv=0。在大多數(shù)情況下,葉冠茂密健康植被的NDVI值都在0.7以上,有時(shí)達(dá)0.8;裸土的NDVI值一般只有0.03~0.08。大氣平均作用溫度主要取決于大氣剖面氣溫分布和大氣狀態(tài)。由于衛(wèi)星飛過(guò)研究區(qū)上空的時(shí)間很短,一般情況下很難實(shí)施實(shí)時(shí)大氣剖面數(shù)據(jù)和大氣狀態(tài)的直接觀測(cè)(如天空氣球探測(cè))。通常大氣平均作用溫度的估計(jì)過(guò)程如下:(1)根據(jù)研究區(qū)現(xiàn)有大氣剖面數(shù)據(jù),如空測(cè)資料,首先推算大氣水分含量和大氣溫度在大氣剖面各層的比率分布Rw(z)和Rt(z);然后,用這些比率來(lái)代表該研究地區(qū)的大氣分布狀態(tài)。如果沒(méi)有大氣剖面數(shù)據(jù),則可以用標(biāo)準(zhǔn)大氣來(lái)替代。(2)用公式(1-14)和實(shí)時(shí)大氣總水分含量w,推算大氣剖面各層的水分含量。如果沒(méi)有實(shí)時(shí)大氣總水分含量的數(shù)據(jù),可以用公式(1-15)求算近似值。(1-14)(1-15)式中,w(0)是地面附近(約2m高度)的空氣水分含量,Rw(0)是地面附近的空氣水分含量占大氣水分總含量的比率,在沒(méi)有當(dāng)?shù)乜仗劫Y料時(shí),可用標(biāo)準(zhǔn)大氣比率來(lái)替代。(3)根據(jù)已知地面附近的當(dāng)?shù)貧鉁財(cái)?shù)據(jù),推算大氣剖面各層的氣溫分布,并計(jì)算大氣平均溫度Ta。(1-16)(1-17)由于缺乏澳門本地的大氣剖面數(shù)據(jù),所以采用熱帶標(biāo)準(zhǔn)大氣替代,估算Rw(z)和Rt(z)。最后公式簡(jiǎn)化如下(澳門大氣類型假設(shè)為熱帶標(biāo)準(zhǔn)大氣):Ta=17.9769+0.91715T0(1-18)式中T0為地面附近的氣溫,即氣象局給予的1.5m處地面溫度(注意:氣象局的地面溫度指的是1.5m高處的氣溫,而不是地表溫度)。大氣透射率(τ6)的估計(jì)運(yùn)用大氣模擬程序LOWTRAN7模擬大氣水分含量變化與大氣透射率變化之間的關(guān)系,建立相關(guān)方程,用來(lái)進(jìn)行大氣透射率的近似估計(jì)。其中,當(dāng)w在0.4~3.0g/cm2之間時(shí),大氣透射率可用表4-1公式估算,w處于其他范圍時(shí)可用表4-2查表估算表4-1TM6的大氣透射率估計(jì)方程大氣剖面水分含量w/(g﹒cm)大氣透射率估計(jì)方程相關(guān)系數(shù)平方(R)標(biāo)準(zhǔn)誤差(SEE)高氣溫0.4~1.66=0.974290-0.08007w0.996110.0023681.6~3.06=1.031412-0.11536w0.998270.002539低氣溫0.4~1.66=0.982007-0.09611w0.994630.0033401.6~3.06=1.053710-0.14142w0.998990.002375表4-2TM6波段大氣透射率與大氣水分含量之間的關(guān)系水分含量w/(g·cm-2)大氣透射率水分含量w/(g﹒cm-2)大氣透射率高氣溫低氣溫高氣溫低氣溫0.40.9394910.9397093.40.6051600.5352030.60.9260970.9245913.60.5789400.5049330.80.9118820.9064063.80.5529800.47535810.8965640.88959440.5268400.4460241.20.8800300.8694364.20.5012500.4177271.40.8622330.8475454.40.4756900.3899181.60.8432120.8239884.60.4508600.3633451.80.8230210.7989364.80.4265100.33774820.8039120.77254550.4024400.3128792.20.7794730.7449735.20.3792700.2894002.40.7562000.7163945.40.3565200.2668122.60.7323970.6871005.60.3347700.2456212.80.7077450.6567975.80.3137500.22555530.6826550.62680960.2933700.2065153.20.6570180.5961646.20.2739500.1887703.40.6311880.5656156.40.6051600.5352034.4.澳門地表溫度比較與熱島區(qū)域的篩選澳門地表溫度反演結(jié)果如下圖。研究了1988年,1999年和2004年共三年的遙感數(shù)據(jù)。圖4-3澳門1988年、1999年地表溫度反演結(jié)果(單位:K)圖4-3(a)2004年地表溫度反演結(jié)果(單位:K)由于澳門氣象與地球物理局提供的地面溫度指的是1.5m高處的氣溫,不是真正意義上的地表溫度,所以遙感反演出的地表溫度無(wú)法用該地面溫度來(lái)分析精度。在缺乏實(shí)時(shí)地表溫度的情況下,我們利用國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心公布的同時(shí)期海溫和中國(guó)氣象局國(guó)家衛(wèi)星氣象中心公布的大尺度旬地表溫度分布狀況來(lái)檢驗(yàn)地溫反演精度,誤差在0.8~2K左右,基本符合要求。從澳門城市三年的地表溫度圖上可看出歷年高溫區(qū)與城市建設(shè)熱點(diǎn)區(qū)域密切相關(guān)的規(guī)律,如1988年時(shí)的氹仔市區(qū),1999年時(shí)的氹仔東部、機(jī)場(chǎng)和路環(huán)東北部,2004年時(shí)的填海區(qū)。我們?cè)囼?yàn)了2種方法來(lái)劃分熱島區(qū)域:(1)Robust法,即以溫度平均值+2×標(biāo)準(zhǔn)差為界,溫度在界限以上的區(qū)域?yàn)槌鞘袩釐u區(qū)域;(2)以均質(zhì)城市地表(如機(jī)場(chǎng))的平均溫度為界限,溫度在界限以上的劃分為城市熱島區(qū)域。Robust法篩選結(jié)果由圖4-4給出。圖4-4a澳門1988年城市熱島區(qū)域(機(jī)場(chǎng)未建成)圖4-4b澳門1999年城市熱島區(qū)域圖4-4c澳門2004年城市熱島區(qū)域表4-3澳門城市熱島區(qū)域和熱島強(qiáng)度年份主要城市熱島區(qū)域城市熱島區(qū)域面積(km2)1988年花地瑪堂區(qū):青洲山東面、望廈山西北、北面、東北;花王堂區(qū):堂區(qū)中部、望廈山西南;風(fēng)順堂區(qū):堂區(qū)北部;大堂區(qū):堂區(qū)西北角和東南部;凼仔中部;5.411999年花地瑪堂區(qū):望廈山東北、堂區(qū)東部;花王堂區(qū):堂區(qū)中部、望廈山西南;風(fēng)順堂區(qū):堂區(qū)北部;凼仔西南部;大凼山北部、東部、機(jī)場(chǎng);路凼填海區(qū):路環(huán)發(fā)電廠4.072004年花地瑪堂區(qū):堂區(qū)中、東部零星;花王堂區(qū):堂區(qū)中部、望廈山西南;大堂區(qū):沙格斯大馬路東側(cè);凼仔西南部;大凼山北部、東部、機(jī)場(chǎng);路凼填海區(qū):中部南部、路環(huán)發(fā)電廠、東亞運(yùn)動(dòng)會(huì)體育館2.83

機(jī)場(chǎng)均溫法篩選結(jié)果由圖4-5給出。圖4-5a澳門1999年城市熱島區(qū)域圖4-5b澳門2004年城市熱島區(qū)域表4-4澳門城市熱島區(qū)域和熱島強(qiáng)度(機(jī)場(chǎng)均溫法)年份主要城市熱島區(qū)域城市熱島區(qū)域面積(km2)1999年澳門半島:除山體和水體外的全部區(qū)域;凼仔:除山體和水體外的全部區(qū)域;路凼填海區(qū):路環(huán)發(fā)電廠8.322004年澳門半島:望廈山周邊;沙格斯大馬路東側(cè);凼仔西南部;大凼山北部、東部、機(jī)場(chǎng);路凼填海區(qū):中部、西南部、路環(huán)發(fā)電廠、東亞運(yùn)動(dòng)會(huì)體育館附近4.275.澳門城市景觀格局分析5.1研究概況景觀是由相互作用的生態(tài)系統(tǒng)鑲嵌構(gòu)成,并以類似形式重復(fù)出現(xiàn),具有高度空間異質(zhì)性的區(qū)域(Forman和Godron,1986),一般是反映內(nèi)陸地形、地貌或景色(諸如草原、森林、山脈、湖泊等),或是反映某一地理區(qū)域的綜合地形特征(鄔建國(guó),2000)。景觀是由大大小小的斑塊組成的,斑塊的類型、數(shù)目及其空間分布與配置稱為景觀格局(pattern)(鄔建國(guó),2000),因此景觀格局就是指景觀的空間格局。景觀格局是許多景觀過(guò)程長(zhǎng)期作用的產(chǎn)物,同時(shí)景觀格局也直接影響景觀過(guò)程。不同的景觀格局對(duì)景觀上的個(gè)體、種群、或生態(tài)系統(tǒng)的作用差別很大(傅伯杰等,2001)。城市景觀格局演變反映了城市土地利用類型及其變化,而城市土地利用/覆蓋的變化跟城市熱島的形成息息相關(guān),此外,城市景觀格局對(duì)描述城市化過(guò)程和城市擴(kuò)展動(dòng)態(tài)具有重要參考價(jià)值。景觀生態(tài)學(xué)研究最突出的特點(diǎn)是強(qiáng)調(diào)空間異質(zhì)性、生態(tài)學(xué)過(guò)程和尺度的關(guān)系。景觀格局分析方法是指用來(lái)研究景觀結(jié)構(gòu)組成特征和空間配置關(guān)系的方法,包括傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和一些專門解決空間問(wèn)題的方法,如空間自相關(guān)分析、變量圖和相關(guān)圖分析、分維分析等空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和景觀指數(shù)法。由于景觀指數(shù)易于理解、生態(tài)學(xué)意義較明確,所以景觀指數(shù)法比其他方法得到更普遍的應(yīng)用。景觀指數(shù)是指能夠高度濃縮景觀格局信息,反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置某些方面特征的簡(jiǎn)單定量指針。景觀格局特征可以在三個(gè)層次上分析:一是單個(gè)斑塊水平(patchlevel),二是由若干個(gè)斑塊組成的斑塊類型(classlevel),三是由若干個(gè)斑塊類型組成的景觀鑲嵌體(landscapelevel)。同時(shí)景觀空間格局指數(shù)包括兩部分,即景觀單元特征指數(shù)和景觀異質(zhì)性指數(shù)(landscapeheterogeneityindex)。景觀要素特征指數(shù)是指用于描述斑塊面積、周長(zhǎng)和斑塊數(shù)等特征的指針;景觀異質(zhì)性指數(shù)包括多樣性指數(shù)(diversityindex)、鑲嵌度指數(shù)(patchinessindex)、距離指數(shù)(distanceindex)以及景觀破碎化指數(shù)(landscapefragmentationindex)四類。應(yīng)用這些指數(shù)定量地描述景觀格局,可以對(duì)不同景觀進(jìn)行比較,研究它們結(jié)構(gòu)、功能和過(guò)程的異同。當(dāng)前在景觀指數(shù)法應(yīng)用上,存在著為算指數(shù)而算指數(shù)的傾向,沒(méi)有根據(jù)具體的對(duì)象和生態(tài)學(xué)過(guò)程來(lái)選用、分析指數(shù),從而陷入玩數(shù)字游戲的怪圈。國(guó)際和國(guó)內(nèi)都有相當(dāng)數(shù)量文獻(xiàn)關(guān)于景觀指標(biāo)的選?。◤埥鹜偷?,2000;LiH.,1993;BakerW.L.,Y.Cai.,1992;BendellP.R.,J.E.Gates.,1987;BogaertJ.,1989;ChenJ.,1990;DaleV.H.,1994,2000;GilpinM.E.,1991;GustafsonE.J.,1992,1994,1998;KroodsmaR.L.,1982;LandeR.,1987)。這些文獻(xiàn)都強(qiáng)調(diào)用最簡(jiǎn)單和最有說(shuō)服力的指數(shù)來(lái)說(shuō)明問(wèn)題,要了解各指數(shù)的變化趨勢(shì)和相應(yīng)閾值,并根據(jù)景觀尺度和粒度來(lái)選擇指數(shù),分析指數(shù)時(shí)要針對(duì)具體的對(duì)象和生態(tài)學(xué)過(guò)程。目前,用景觀指數(shù)法來(lái)分析城市景觀格局特征、動(dòng)態(tài)及其驅(qū)動(dòng)力在景觀生態(tài)學(xué)中廣泛應(yīng)用,并在分析城市空間特征、城市格局與過(guò)程、評(píng)價(jià)城市化發(fā)展等方面取得一定成果(張利權(quán)等,2004)。景觀指數(shù)法又分為整體分析、分區(qū)分析、梯度分析三種方法。許多研究者(車生泉,宋永昌,2002;王天明等,2004)在分析整片區(qū)域的基礎(chǔ)上,采用分區(qū)分析法對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行研究,或按行政區(qū)進(jìn)行劃分,或從環(huán)路圈層和南北城區(qū)角度進(jìn)行分析(吳麗娟,2006)。整體分析法和分區(qū)分析法更關(guān)注研究區(qū)或研究子區(qū)的整體特征,由于分區(qū)數(shù)較少,很難反映景觀空間格局的細(xì)節(jié)特征。由Whittaker用于植被分析所發(fā)展的梯度分析(Gradientanalysis)在國(guó)際上曾被用于研究城市化對(duì)植物分布和生態(tài)系統(tǒng)的影響,在國(guó)內(nèi)景觀生態(tài)學(xué)領(lǐng)域,梯度分析常見(jiàn)于森林生態(tài)、小流域的環(huán)境梯度研究(畢曉麗等,2005;冶民生等,2005;馬克平等,1997),用于城市生態(tài)研究的較少,僅有少量文獻(xiàn)通過(guò)景觀格局梯度分析對(duì)上海、北京等大城市的城市化過(guò)程進(jìn)行描述(張利權(quán)等,2004;李俊祥等,2004)。5.2研究方法本章采用景觀指數(shù)法與整體分析、分區(qū)分析法相結(jié)合,研究澳門整體以及澳門半島、凼仔-路環(huán)兩個(gè)分區(qū)的景觀格局;在今后的研究中,再深入應(yīng)用梯度分析法和網(wǎng)格分析法,以反映澳門具體區(qū)域景觀格局的細(xì)節(jié)特征。分析軟件采用FRAGSTATS3.3,源文件為Grid格式,景觀粒度為1m分辨率。FRAGSTATS是由美國(guó)俄勒岡州立大學(xué)森林科學(xué)系開(kāi)發(fā)的景觀指數(shù)計(jì)算軟件,F(xiàn)RAGSTATS柵格版本可以計(jì)算多達(dá)277個(gè)景觀指標(biāo),其中斑塊指數(shù)22個(gè),斑塊類型指數(shù)123個(gè),景觀水平指數(shù)為132個(gè),但許多指標(biāo)之間都是高度相關(guān)景觀類型劃分如下:表5-1研究區(qū)景觀分類景觀類型ID值裸地1建設(shè)用地(包括商業(yè)用地、住宅用地、公共用地等)2湖泊水體3道路橋梁4植被5由于城市生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性,城市中許多格局與過(guò)程間關(guān)系研究還不夠深入,所以本研究在分析景觀格局時(shí),不涉及面積、標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)的指標(biāo),僅選取計(jì)算公式簡(jiǎn)單、生態(tài)學(xué)意義明確、便于比較的景觀指數(shù),包括:斑塊數(shù)(NP),斑塊密度(PD),邊緣密度(ED),景觀形狀指數(shù)(LSI),平均斑塊面積(MPS),平均斑塊形狀指數(shù)(MSI),周長(zhǎng)—面積比分維數(shù)(PAFRAC),平均最近鄰體距離(ENN),蔓延度指數(shù)(CONTAG),聚集度指數(shù)(AI),Shannon多樣性指數(shù)(SHDI),Shannon均勻度指數(shù)(SHEI),破碎度指數(shù)(LFI)。這些指標(biāo)的公式和計(jì)算方法都采用FRAGSTATS的表示方式(McGarigaletal,2002)。各指數(shù)表示方法及意義見(jiàn)表5-2。表5-2景觀格局指數(shù)選取列表景觀指數(shù)縮寫(xiě)描述斑塊數(shù)NP景觀中斑塊的總數(shù)。取值范圍:NP≥1,無(wú)上限。邊緣密度ED景觀中所有斑塊邊界總長(zhǎng)度(米)除以景觀總面積(平方米),再乘以106(轉(zhuǎn)換成平方千米)。取值范圍ED≥0,無(wú)上限。平均斑塊面積MPS景觀中所有斑塊的總面積(平方米)除以斑塊總數(shù),再乘以106(轉(zhuǎn)換成平方千米)。取值范圍:MPS>0,無(wú)上限。景觀形狀指數(shù)LSI景觀中所有斑塊邊界的總長(zhǎng)度(米)除以景觀總面積(平方米)的平方根,再乘以正方形校正常數(shù)。取值范圍:LSI≥1,無(wú)上限。當(dāng)景觀中只有一個(gè)正方形斑塊時(shí),LSI=1;景觀中斑塊形狀不規(guī)則或偏離正方形時(shí),LSI值增大。平均斑塊形狀指數(shù)MSI景觀中每一斑塊的周長(zhǎng)(米)除以面積(平方米)的平方根,再乘以正方形校正常數(shù),然后對(duì)所有斑塊加和,再除以斑塊總數(shù)。取值范圍:MSI≥1,無(wú)上限。當(dāng)景觀中所有的斑塊均為正方形時(shí),MSI=1;當(dāng)斑塊的形狀偏離正方形時(shí),MSI增大。周長(zhǎng)—面積比分維數(shù)PAFRAC定量描述其核心面積的大小及其邊界線的曲折性,其中周長(zhǎng)—面積比分維數(shù)值越大,景觀形狀越復(fù)雜。蔓延度CONTAG式中,m是斑塊類型總數(shù),是隨即選擇的兩個(gè)相鄰柵格細(xì)胞屬于類型i與j的概率。蔓延度指數(shù)通常度量同一類型斑塊的聚集程度,但其取值還受到類型總數(shù)及其均勻度的影響。取值范圍:0<CONTAG≤100。聚集度AI反映景觀組分可能的最大鄰近度。景觀中的同類型斑塊被最大程度的離散分布時(shí),其聚集度為0;景觀中的同類型斑塊被聚合成一個(gè)單獨(dú)的、結(jié)構(gòu)緊湊的斑塊時(shí),聚集度為100。平均最近鄰體距離MNN(或ENN)景觀中每一個(gè)斑塊與其最近鄰體距離的總和(米)除以具有鄰體的斑塊的總數(shù),無(wú)上限。Shannon多樣性指數(shù)SHDI其中,m是斑塊類型總數(shù),Pi為i類型斑塊出現(xiàn)的概率,SHDI≥0,無(wú)上限。Shannon均勻度指數(shù)SHEI描述景觀中不同景觀類型的分配均勻程度。破碎度指數(shù)LFILFI=(NP-1)/A其中,NP為斑塊數(shù),A為某景觀類型斑塊的總面積,LFI越大,景觀破碎程度越高。5.3面積/密度/邊界指數(shù)分析斑塊平均面積(MPS)可用來(lái)描述景觀粒度,在一定意義上揭示景觀破碎化程度。對(duì)于斑塊數(shù)(numberofpatches)(NP)、斑塊密度(patchdensity)(PD)來(lái)說(shuō),如果研究取樣的面積相同,兩者反映出相同的信息;如果分析景觀時(shí)對(duì)斑塊采用不同的描述規(guī)則(如四鄰域和八鄰域原則),會(huì)對(duì)斑塊密度的測(cè)定產(chǎn)生影響。而且,斑塊密度雖與斑塊平均面積互為倒數(shù),但是生態(tài)意義明顯不同,它在一定程度上能反映景觀的鑲嵌度和各景觀類型的孔隙度。邊界密度(edgedensity)(ED)用于揭示景觀或類型被邊界的分割程度,是景觀破碎化程度的直接反應(yīng)。邊界密度越大,表明景觀的開(kāi)放性強(qiáng),易于同周圍斑塊的物質(zhì)能量流流通。表5-3斑塊平均面積(MPS)單位:km2景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被0.24470.05910.4062道路橋梁0.6511.19910.1012湖泊水體0.64810.88350.4648建設(shè)用地0.22750.22930.2246裸地0.67050.31760.8796平均0.30270.1960.4065從表5-3可以看出,各種景觀類型的斑塊平均面積都很小,除了湖泊水體和裸地外,斑塊平均面積基本上都在0.5km2以下的。尤其是綠地,盡管整體來(lái)看,達(dá)到了0.245km2/個(gè),但這是因?yàn)槁翻h(huán)山體植被覆蓋加入平均的結(jié)果,實(shí)際上,澳門半島0.059km2/個(gè)的斑塊平均面積才更反映整個(gè)澳門城市的現(xiàn)實(shí)——城市景觀破碎化程度較高,景觀被分割成小塊表5-4斑塊數(shù)(NP)單位:個(gè)景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被358416681916道路橋梁261316湖泊水體267118148建設(shè)用地418423361852裸地1145462706總數(shù)920645974638從表5-4可以看出,植被和建設(shè)用地的斑塊數(shù)最多,分別達(dá)到3584和4184塊,結(jié)合表5-5的數(shù)據(jù),植被和建設(shè)用地的斑塊密度比其它類型大得多,進(jìn)一步證明了,澳門城市景觀破碎化程度很高,主要表現(xiàn)在植被和建設(shè)用地景觀這兩種類型上,對(duì)于緩解城市熱島來(lái)說(shuō),建設(shè)用地被分割是有利的,避免了水泥等下墊面拼接帶來(lái)的熱量聚集,但植被的分割是不利的,大面積植被的降溫增濕效果比相同面積的小塊植被組合好得多。表5-5斑塊密度(PD)單位:個(gè)/km2景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被128.6319185.136101.6135道路橋梁0.93321.44290.8485湖泊水體9.582813.09727.8491建設(shè)用地150.1663259.279398.2193裸地41.094751.278737.4421總體330.4089510.234245.9725表5-6邊界密度(ED)單位:m/ha景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被247.3918236.7632252.4942道路橋梁336.5692468.4508273.5864湖泊水體18.201625.927914.4953建設(shè)用地346.7757593.6951228.8924裸地0.16730.15540.148總體474.5528662.4962384.8081從表5-6可以看出,植被、建設(shè)用地和道路的邊界密度很高,除了說(shuō)明景觀破碎化外,同時(shí)表明景觀的開(kāi)放性強(qiáng),易于同周圍斑塊的物質(zhì)能量流流通。單從平面上來(lái)說(shuō),這樣的開(kāi)放式格局有利于熱量的流通、散發(fā),即道路交通、城市能耗產(chǎn)生的熱量排放,在不考慮高度的情況下,能夠比較方便地?cái)U(kuò)散出去。然而,不考慮高度是不行的,城市建筑的高度往往會(huì)形成“城市街谷”,從而阻礙熱量的流動(dòng)散發(fā),所以,平面上的開(kāi)放格局對(duì)城市熱島的緩解有何幫助,有待進(jìn)一步研究。5.4形狀指數(shù)分析形狀指數(shù)(shapeindex,Shape)的值大于等于1,等于1時(shí),形狀最簡(jiǎn)單;大于1時(shí),指標(biāo)值越大,說(shuō)明斑塊形狀越復(fù)雜。其特點(diǎn)是指標(biāo)值的量度不受斑塊面積的影響。形狀指數(shù)分景觀形狀指數(shù)(LSI)和平均斑塊形狀指數(shù)(MSI)。周長(zhǎng)面積比(perimeter-arearatio,PARA)是斑塊的自身周長(zhǎng)和其面積之比。在沒(méi)有把斑塊標(biāo)準(zhǔn)化成一個(gè)典型的歐幾里得多邊形時(shí),周長(zhǎng)面積比可以看作是對(duì)斑塊形狀復(fù)雜程度的簡(jiǎn)單測(cè)度。一般來(lái)講,斑塊形狀越復(fù)雜,其周長(zhǎng)面積比值越大,但是這個(gè)指標(biāo)也會(huì)隨斑塊的大小的變化而波動(dòng),例如:當(dāng)形狀不變時(shí),增加斑塊面積會(huì)導(dǎo)致周長(zhǎng)面積比的降低。分維數(shù)(fractaldimension,F(xiàn)RAC)越靠近1,其形狀越簡(jiǎn)單(如正方形的分維數(shù)為1);而如果斑塊形狀越復(fù)雜,其分維數(shù)也會(huì)隨之增高。周長(zhǎng)—面積分維數(shù)(PAFRAC)是上述兩個(gè)指數(shù)的合一,周長(zhǎng)—面積比分維數(shù)越小,景觀形狀越復(fù)雜。表5-7景觀形狀指數(shù)(LSI)單位:無(wú)景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被59.708854.613543.9409道路橋梁90.121488.828757.0518湖泊水體9.63785.71718.2375建設(shè)用地80.165359.768553.424裸地13.753312.91275.8總體68.513253.950246.0467表5-8平均斑塊形狀指數(shù)(MSI)單位:無(wú)景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被1.67171.67061.674道路橋梁1.93862.59591.6299湖泊水體1.47271.47261.4758建設(shè)用地1.64371.63421.6548裸地1.73191.53641.8349總體1.66141.63621.6844表5-9周長(zhǎng)—面積分維數(shù)(PAFRAC)單位:無(wú)景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被1.32461.35031.3107道路橋梁1.35931.38641.3085湖泊水體1.13061.14491.1219建設(shè)用地1.22261.19191.269裸地1.33431.36911.327從表5-7、表5-8、表5-9中可以看出,除了道路由于本身固有的特征形狀比較復(fù)雜外,植被和建設(shè)用地也表現(xiàn)出形狀較復(fù)雜的趨勢(shì),在某些指數(shù)上跟道路不相上下。形狀越復(fù)雜,邊緣效應(yīng)越強(qiáng),這進(jìn)一步說(shuō)明了植被和建設(shè)用地被均勻分割后,表現(xiàn)出的開(kāi)放性景觀格局。對(duì)于城市熱島效應(yīng)來(lái)說(shuō),植被的邊緣效應(yīng)越強(qiáng),植被與周邊景觀的熱交換表面積越大,緩解熱島效應(yīng)效果越好,但植被斑塊的小型化限制了緩解效果的發(fā)揮。5.5鄰近度/蔓延度/聚集度指數(shù)平均最近鄰體距離(ENN)是一個(gè)直觀的表征鄰近程度的指數(shù),其單位是m,它描述的是某種類型斑塊間的平均距離。兩個(gè)斑塊間距離該如何計(jì)算呢——在它們的質(zhì)心的連線上,計(jì)算斑塊邊緣到邊緣的長(zhǎng)度——故該指數(shù)能更好地描述均勻分布的、形狀不復(fù)雜的斑塊類型。蔓延度(Contagion,CONTAG)是景觀水平的指數(shù),其單位為%,它與邊緣密度呈負(fù)相關(guān)。當(dāng)一個(gè)類型的斑塊占據(jù)了景觀中較大的面積,同時(shí)邊緣密度也較低的時(shí)候,景觀的蔓延度就會(huì)很高;反之亦然。同樣斑塊的分散度較低時(shí),景觀也會(huì)具有較高的蔓延度;反之亦然。聚集度指數(shù)(AggregationIndex,AI)來(lái)源于斑塊類型水平上的鄰近矩陣的計(jì)算,在景觀水平上則是通過(guò)各個(gè)類型斑塊面積加權(quán)平均計(jì)算而得。就斑塊類型水平而言,景觀中的同類型斑塊被最大程度的離散分布時(shí),其聚集度為0;當(dāng)此類型斑塊聚集的更加緊密時(shí),聚集度也隨之升高;當(dāng)景觀中的此類型斑塊被聚合成一個(gè)單獨(dú)的、結(jié)構(gòu)緊湊的斑塊時(shí),聚集度為100。測(cè)量這一個(gè)景觀的聚集度可以解釋該景觀組分的可能的最大鄰近度。聚集度只計(jì)算同類型斑塊的鄰近程度,而不反映不同類型的鄰近程度。表5-10平均最近鄰體距離(ENN)單位:m景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被7.72317.63147.8129道路橋梁8.28999.27698.1622湖泊水體42.177236.965146.2091建設(shè)用地4.95794.29165.8257裸地215.2906251.7944170.8357總體8.12237.5438.8602從表5-10可以看出,植被、道路橋梁、建設(shè)用地的斑塊之間平均距離很短,4.2m到9.3m不等,這有利于斑塊間能量物質(zhì)的交換。植被斑塊的距離短,物質(zhì)能量交換、聯(lián)系多,從某種程度上彌補(bǔ)了植物斑塊較小的缺憾,使得聚集在一起的若干小斑塊也能發(fā)揮出大斑塊的緩解熱島效應(yīng)效果。表5-11蔓延度(CONTAG)單位:%CONTAG澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)55.923658.818159.5879表5-12聚集度指數(shù)(AI)單位:無(wú)景觀類型澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)植被98.016494.595198.4599道路橋梁96.891796.973796.1918湖泊水體99.342999.537499.1263建設(shè)用地97.432997.459497.4277裸地96.782392.742997.7494總體97.552696.609698.0206從表5-11蔓延度指數(shù)來(lái)看,澳門不存在單個(gè)類型的斑塊占據(jù)景觀中絕對(duì)大的面積,而是各種景觀類型共同構(gòu)成了澳門景觀的整體,同時(shí)還說(shuō)明了各景觀類型分散度較高。但是,整體不能代替細(xì)節(jié),路凼填海區(qū)大片的裸地,路環(huán)的整片山體植被,如果把這些區(qū)域單獨(dú)剝離出來(lái)研究,那么結(jié)果就不太相同了。我們將在下一步的研究中,對(duì)澳門城市景觀格局的細(xì)節(jié)進(jìn)行進(jìn)一步的探討。從表5-12聚集度指數(shù)來(lái)看,各景觀類型的聚集度都比較高,說(shuō)明各景觀類型的斑塊之間分布緊密、結(jié)構(gòu)緊湊。5.6多樣性/均勻度/破碎度指數(shù)分析Shannon多樣性指數(shù)(Shannon'sDiversityIndex,SHDI)反映景觀要素的多少及各景觀要素所占比例的變化。當(dāng)景觀由單要素構(gòu)成時(shí),景觀是勻質(zhì)的,其多樣性指數(shù)為0;隨著景觀類型的增加或者隨著不同類型的景觀類型分布的更加均衡,多樣性指數(shù)也會(huì)隨之上升,當(dāng)各景觀類型所占比例相等時(shí),其景觀多樣性最高;各景觀類型所占比例差異增大,則景觀的多樣性下降,取值范圍大于等于0。Shannon均勻度指數(shù)(Shannon'sEvennessIndex,SHEI)沒(méi)有單位,范圍介于0到1之間。當(dāng)整個(gè)景觀中只有一個(gè)斑塊時(shí),Shannon均勻度指數(shù)為0;整個(gè)景觀中的分布極不均衡時(shí),指數(shù)接近于0;當(dāng)整個(gè)景觀中的類型分布極其均勻時(shí),均勻度指數(shù)為1。破碎度指數(shù)(FragmentationIndex,LFI)是指景觀要素被分割的破碎程度,反映景觀空間結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和人類活動(dòng)對(duì)景觀結(jié)構(gòu)的影響程度。表5-13多樣性/均勻度/破碎度指數(shù)單位:無(wú)澳門整體澳門半島凼仔路環(huán)SHDI1.28951.16661.1913SHEI0.80120.72490.7402LFI330.4079510.204245.971從表5-13來(lái)看,澳門城市景觀的多樣性和均勻度都處于中等程度,結(jié)合前文數(shù)據(jù),可以得出以下結(jié)論:澳門植被、建設(shè)用地、道路橋梁分布較為均勻,而裸地、湖泊水體分布較為集中,兩相平均就得出了多樣性和均勻度都處于中等程度的結(jié)果。破碎度指數(shù)則說(shuō)明了澳門城市各景觀要素被強(qiáng)烈分割,破碎化程度高,相對(duì)來(lái)說(shuō),澳門半島人類活動(dòng)強(qiáng)度大,破碎化程度更高一些,凼仔路環(huán)人類活動(dòng)影響較小,破碎化程度略低。綜合上述各指數(shù),我們對(duì)澳門的城市景觀格局做一個(gè)初步描述:由于人為干擾劇烈,澳門城市景觀破碎化,各景觀要素斑塊面積小,分布較均勻,景觀間呈現(xiàn)出開(kāi)放式分布格局,物質(zhì)能量交換頻繁。這樣的格局對(duì)城市熱島效應(yīng)的緩解是否有利,還需要進(jìn)一步研究。6澳門城市熱島影響因素分析城市溫度尤其是地表溫度,是城市表層能量平衡的中心,是影響城市氣候最為重要的因素之一,調(diào)節(jié)和控制著許多生態(tài)學(xué)過(guò)程。城市熱島改變了城市熱量環(huán)境,影響區(qū)域氣候、城市水文、空氣質(zhì)量、城市土壤理化性質(zhì)、城市生物的分布與行為以及諸多城市生態(tài)過(guò)程如物質(zhì)代謝、能量循環(huán)等,引發(fā)出一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題,進(jìn)而影響人類居住舒適程度和身體健康(肖榮波等,2005)。伴隨著城市化的發(fā)展,澳門城市熱島日趨嚴(yán)重(SongandZhang,2003)。因此開(kāi)展澳門城市熱島效應(yīng)研究,分析熱環(huán)境空間特征及其影響因素,提出相應(yīng)的緩解措施,對(duì)于控制澳門熱島效應(yīng)、減緩其他生態(tài)環(huán)境問(wèn)題,增強(qiáng)居民身體健康有重要的意義。城市熱島經(jīng)過(guò)近2個(gè)世紀(jì)的研究,人們對(duì)其時(shí)空分布特征逐漸認(rèn)識(shí)。但城市熱島的時(shí)空變化,是天氣條件、城市下墊面性質(zhì)、人為熱源釋放等因素相互交織作用的結(jié)果。不同地區(qū)、不同性質(zhì)的城市或在同一城市不同時(shí)間,熱島的形成機(jī)制都在發(fā)生變化。城市熱島形成的原因可簡(jiǎn)單的歸結(jié)為內(nèi)部因素和外部因素。伴隨城市化的人為作用是形成城市熱島的內(nèi)部因素;局地天氣形勢(shì)和氣象條件是其外部因素。過(guò)去大量研究主要集中在物理和氣象因素上,如城市建設(shè)用地面積、建筑高度(Bottyán&Unger,2003),風(fēng)和云量(Morris等,2001),城市和街道幾何形狀(Eliasson,1996),土地利用/覆蓋(Lo等,1997;Weng,2001,2003,2004;Dousset&Gourmelon,2003),植被(Carlson等,1994;GilliesandCarson,1995;Gillies等,1997;Lo等,1997;GalloandOwen,1998;Weng,2001;Goward等,2002)。雖然人口密度會(huì)影響人為熱的釋放(FanandSailor,2005)和人類活動(dòng)強(qiáng)度(Elvidge等,1997),但卻受到較少的關(guān)注。尤其是在城市內(nèi)部,結(jié)合城市地表物理特征和人口社會(huì)變量,分析它們對(duì)城市熱環(huán)境空間分布的影響,這種研究報(bào)道的極為少見(jiàn)。主要是由于二者數(shù)據(jù)空間尺度不一致性所導(dǎo)致:城市地表物理變量一般是利用遙感獲取或?qū)嵉卣{(diào)查,而人口密度一般以行政界限為統(tǒng)計(jì)單元,二者無(wú)法在空間上匹配(Yuan等,1997)。參考前人的研究,考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性,本研究將影響澳門熱環(huán)境的因素歸結(jié)為:植被比例、水體比例、植被指數(shù)、建筑負(fù)荷強(qiáng)度、硬化地表比例、人口密度、道路密度等。以澳門城區(qū)為研究區(qū),利用GIS和遙感提取地表溫度和影響因素,利用統(tǒng)計(jì)分析,確定澳門城市熱環(huán)境影響的主要因素,為城市熱島的控制、環(huán)境改善提供理論依據(jù)。圖6-1澳門城市熱島影響因素分析的網(wǎng)格設(shè)置6.1城市硬化地表的遙感估測(cè)城市土地利用/覆蓋是開(kāi)展城市空間格局分析、景觀演變以及生態(tài)環(huán)境效應(yīng)的前提和基礎(chǔ)。Anderson在1976創(chuàng)建的基于遙感的土地利用/覆蓋分類系統(tǒng)在城市景觀生態(tài)分析中被廣泛修改應(yīng)用(Anderson,1976)。例如,Lo等(2002)在研究Atlanta時(shí),將土地利用/覆蓋分為高密度城市用地、低密度城市用地、農(nóng)田/草地、森林、水體和裸地;同樣,國(guó)內(nèi)何春陽(yáng)等人(2002)在研究北京城市化過(guò)程中,也采用了類似的分類系統(tǒng),他們根據(jù)植被覆蓋程度的差異將城鎮(zhèn)用地分為高、中、低三個(gè)密度級(jí)別。這種分類體系存在突出一些問(wèn)題:不同學(xué)者由于研究目的、研究區(qū)域不同,可以任意設(shè)定建設(shè)密度閾值來(lái)進(jìn)行城市用地的劃分,從而使得不同學(xué)者的研究結(jié)果可比性差;更為重要的是,這種分類體系難以定量區(qū)分城鎮(zhèn)用地內(nèi)部的植被覆蓋、透水性地表以及其它自然要素的差異,這樣就難以反映城鎮(zhèn)用地內(nèi)部的水熱狀況的分布和物質(zhì)能量交換的差異,不利于城市生態(tài)環(huán)境的分析。例如某個(gè)象素被分類為居民地,既可以代表硬化地表覆蓋率為60~100%,也可以代表植被覆蓋率在0~60%之間。定量描述城市用地內(nèi)部的自然覆蓋的異質(zhì)性,為城市土地利用/覆蓋分類提供量化的指標(biāo)。硬化地表(Impervioussurfaces)是描述城市建設(shè)強(qiáng)度的重要指標(biāo),是指地表水無(wú)法下滲的地表覆蓋物質(zhì),包括自然的或人工的物質(zhì),包括道路、樓房(屋頂)、停車場(chǎng)以及其它建設(shè)地表等。近年來(lái),伴隨著城市硬化地表的深入研究,人們逐漸認(rèn)識(shí)到它對(duì)城市生態(tài)環(huán)境的影響,包括城市徑流、水質(zhì)、地下水、生物棲息地、局部氣候等,逐漸成為指示城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)(Arnold等,1996)。同時(shí),它也成為當(dāng)前許多水文、水質(zhì)模型以及其它生態(tài)環(huán)境模型的必要輸入?yún)?shù)。準(zhǔn)確估計(jì)城市硬化地表,為開(kāi)展城市景觀格局以及城市熱島的演變特征奠定技術(shù)基礎(chǔ)。本研究中提出硬化地表指數(shù)(Impervioussurfaceindex,簡(jiǎn)稱為ISI)是指單位面積硬化地表的面積比例。城市硬化地表一般通過(guò)以下方法提?。海?)對(duì)航片或者高分辨率的衛(wèi)片人工目視解譯,該方法精度很高,但需要巨大的人力、物力,成本很高(Smith,2000);(2)直接從現(xiàn)有的土地利用/覆蓋圖轉(zhuǎn)化,該方法便捷快速,但依賴于研究區(qū)是否具有土地利用/覆蓋數(shù)據(jù),而且其空間分辨率受限于原數(shù)據(jù)比例尺(Lee&Heaney,2003);(3)均一象元估測(cè),一般利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類(如監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類),該方法假設(shè)象元完全被一種地物類型所覆蓋,從而忽視了一個(gè)象元內(nèi)部的異質(zhì)性(Forster,1985);(4)混和象元估測(cè),即通常所說(shuō)的亞象元分類法(Subpixelclassification),該方法認(rèn)為象元由多種地物構(gòu)成,一般利用不同分辨率遙感影像之間光譜響應(yīng)關(guān)系,對(duì)城市硬化地表進(jìn)行估測(cè)(Yang等,2003a)。由于這種方法可以詳細(xì)描述象素之間的景觀組成差異,近年來(lái)越來(lái)越受到學(xué)者的關(guān)注,成為當(dāng)前城市遙感學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。亞象元分類的基本思想是:傳感器瞬時(shí)視場(chǎng)角(IFOV)內(nèi)觀測(cè)的輻射亮度值通常不是來(lái)源于同一地物,根據(jù)不同地物光譜特征來(lái)確定其面積比,從而以提高分類精度。現(xiàn)在主要有三種亞像元分類方法(1)線性模型(1inearmixturemode1):假定每種地物對(duì)像元亮度值的貢獻(xiàn)與其占像元面積比成正比,此方法要求像元內(nèi)所能包含的地物種類不能超過(guò)波段數(shù);(2)校正模型(Calibratedmode1):利用訓(xùn)練好的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P腿カ@得各地物面積比;(3)軟分類方法:求得像元對(duì)于各類地物的隸屬度,用隸屬度代替地物所占像元面積比(王圓圓等,2004)。為了挖掘不同分辨率影像光譜之間的關(guān)系,不同研究者采用的方法各異,主要?dú)w納為回歸樹(shù)法、多元回歸法、基于對(duì)象法(李偉峰,2006)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。其中,回歸樹(shù)法和多元回歸法運(yùn)用的最為廣泛。結(jié)合澳門現(xiàn)狀,由于地籍局提供了1:1000的土地利用/覆蓋圖,精度和準(zhǔn)確度很高,符合硬化地表指數(shù)估算的要求。因此,本研究采用土地利用/覆蓋圖來(lái)估算硬化地表指數(shù),將水體、植被、裸地合并,表示非硬化地表,其它建筑物(建設(shè)用地)、道路橋梁等表示硬化地表,生成硬化地表二值圖。根據(jù)硬化地表指數(shù)將地物分為高密度城市用地HB(ISI>60%),中等建設(shè)密度用地MB(40%<ISI<60%),低密度城市用地LB(10%<ISI<40%)以及低于10%的自然地表NS。這種分類方式可以體現(xiàn)城市用地自然屬性的差異,強(qiáng)調(diào)城市用地的水熱條件差異和自然生態(tài)過(guò)程。6.2建筑負(fù)荷強(qiáng)度估算建筑負(fù)荷強(qiáng)度(BuiltPressure)是建筑占地面積與建筑容積率的乘積。過(guò)去僅用建筑密度或建筑容積率來(lái)代表一個(gè)地區(qū)建設(shè)強(qiáng)度,都一定的局限性。建筑負(fù)荷強(qiáng)度是衡量城市土地開(kāi)發(fā)利用強(qiáng)度的一項(xiàng)重要指標(biāo)。其中,建筑密度可以通過(guò)影像直接判讀,建筑容積率的確定需要首先測(cè)算建筑總面積和該建筑物的占地面積。對(duì)絕大部分單體建筑而言,由于每層樓平面面積相同,樓層數(shù)即是該建筑物的容積率。樓層高度的計(jì)算是估算建筑容積率的關(guān)鍵。通常是實(shí)地調(diào)查法或者利用大比例尺地形圖直接量算,但這種方法耗時(shí)耗力。對(duì)于小范圍的,也可以通過(guò)從航片上測(cè)量樓房高度,再按每層樓的高度來(lái)推算。隨著一些高分辨率民用衛(wèi)星的發(fā)射,有關(guān)學(xué)者嘗試?yán)眯l(wèi)星圖像進(jìn)行建筑物高度估算。首先由Cheng等(1995)在1995年利用SPOT全色圖像中建筑物陰影直接估算建筑物高度,并在42座建筑物高度測(cè)量中獲得3.69m的均方根誤差,開(kāi)創(chuàng)了這方面的研究。Hartl和Cheng(1995)的工作是Cheng和Thiel工作的延伸,他們的試驗(yàn)涉及77座建筑物,報(bào)道的均方根誤差為6.19m。Shettigara和Sumerling(1998)又提出了一種在子像元級(jí)確定陰影邊界的方法,并發(fā)展了基于最佳閾值選擇的陰影信息提取程序,該方法是通過(guò)選定(合適的)閾值,來(lái)完成對(duì)整個(gè)圖象陰影輪廓的分割,這對(duì)于提高估算精度是十分有意義的。國(guó)內(nèi),何國(guó)金等(2001)首先采用類似的算法,在以北京市為例的試驗(yàn)中,建筑物高度分級(jí)抽樣驗(yàn)證準(zhǔn)確率達(dá)80%。IKONOS、QuickBird等高分辨率衛(wèi)星的出現(xiàn)大大提高了這種方法的精度(謝軍飛等,2004)。然而由于操作復(fù)雜,一般不易為人們利用。建筑負(fù)荷強(qiáng)度的計(jì)算公式如下:BP=BD×h其中BP是建筑負(fù)荷強(qiáng)度指數(shù),BD是建筑密度,h為建筑高度。6.3人口密度空間分布模擬采用定性與定量相結(jié)合的方法,反演出人口在一定時(shí)點(diǎn)和一定地理空間中的分布狀態(tài),這就是人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空間分布化(呂安民等,2002)。人類活動(dòng)是影響城市熱島的一個(gè)重要因素。對(duì)澳門城區(qū)人口密度空間分布進(jìn)行模擬,是目前需要解決的主要問(wèn)題。目前,城市人口空間分布研究初步結(jié)果如下。最初的城市人口空間分布模型由Clark在1951年提出,他假設(shè)城市為理想地表形態(tài)、各項(xiàng)同性的圓形區(qū)域,人口圍繞城市中心呈圓形分布,給出了城市人口分布密度的衰減規(guī)律:其中p(r)為人口密度,p0為城市特征半徑內(nèi)的人口密度,r為距城市特征中心的距離,r0為城市特征半徑。該模型我們一般稱為“指數(shù)模型”,與此類似的還有Sherratt模型等(Song,1996)和“負(fù)指數(shù)模型”(Brachen等,1989)。高斯分布模型是另一個(gè)流行的人口分布模型(Smeed等,1963),許多學(xué)者認(rèn)為它更具有普遍意義和理論價(jià)值(呂安民等,2002)。但這兩個(gè)模型都假定城市是單中心的,城市人口的空間分布由城市中心向周圍遞減。隨著現(xiàn)代城市的高速發(fā)展,很多城市的人口不再圍繞城市中心呈圓形分布,有的城市也不只有一個(gè)中心,而是有兩個(gè)以上的中心,這時(shí)應(yīng)用以上模型模擬人口的分布勢(shì)必會(huì)偏離實(shí)際情況(呂安民等,2002)。該方法就是將人口普查數(shù)據(jù)利用GIS空間表現(xiàn),一般是以人口普查小區(qū)為單位。這種分析目的是為了對(duì)人口基本情況和遷移規(guī)律進(jìn)行調(diào)查研究和分析,對(duì)人口的地域分布進(jìn)行綜合描述,并進(jìn)行大尺度上的人口區(qū)劃。如劉峰等(2004)將空間統(tǒng)計(jì)分析與GIS相結(jié)合,探討天水市人口空間分布模式;馮?。?002)研究了杭州市人口密度空間分布及其演化。這種人口空間表達(dá)方式有以下一些優(yōu)點(diǎn):調(diào)查資料詳細(xì),能反映了人口及相關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息,如單元內(nèi)人口密度、男女比例、各行業(yè)人口分布、居民受教育情況等;數(shù)據(jù)可靠、詳細(xì),一般由權(quán)威及相關(guān)專業(yè)部門組織進(jìn)行等。但存在一些缺點(diǎn):人口數(shù)據(jù)調(diào)查由于基于統(tǒng)計(jì)單元,數(shù)據(jù)具有集合性質(zhì),不能反映單元內(nèi)部差異;人口統(tǒng)計(jì)主要基于人文單元(省、市、縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃單元等),而自然環(huán)境問(wèn)題則主要基于自然單元(流域、上壤類型單元、植被類型單元等),二者空間單元的不重合,導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用受到極大限制。利用遙感獲取自然地表數(shù)據(jù)、利用GIS強(qiáng)大的空間分析功能,可以將人口數(shù)據(jù)與其空間分布數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái),估算人口空間分布。①空間內(nèi)插法人口統(tǒng)計(jì)單位的空間內(nèi)插法一般按以下步驟:首先將研究的區(qū)域劃分為一定分辨率的格網(wǎng);然后每個(gè)區(qū)域放置一個(gè)中心點(diǎn),并把人口數(shù)連到中心點(diǎn)上;最后使用一種內(nèi)插方法把中心點(diǎn)上的人口密度內(nèi)插到格網(wǎng)表面。每個(gè)格網(wǎng)上的人口都是均勻分布的,隨著格網(wǎng)分辨率的提高,就可以模擬出符合人口詳細(xì)分布的人口密度空間連續(xù)分布模型(呂安民等,2002)。Wu等利用硬化地表(ImperviousSurfaceFractions,簡(jiǎn)稱ISF)對(duì)土地覆蓋類型分類,可大致分為居住區(qū)域和非居住區(qū)域,然后用Cokriging插值法,根據(jù)居住區(qū)ISF比例同人口數(shù)據(jù)建立相關(guān)關(guān)系建立模型,測(cè)試精確度并校正之。該方法使估計(jì)相對(duì)誤差降為-0.3%。LiuXiaohang(2004)采用更高分辨率IKONOS影像結(jié)合Cokriging插值法,在人口空間分布估計(jì)中進(jìn)行了很有價(jià)值的探索:首先對(duì)IKONOS影像進(jìn)行預(yù)處理,將不同時(shí)間、不同狀況下獲取的影像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化修正;然后進(jìn)行土地覆蓋分類;根據(jù)人口居住地的密度真實(shí)值獲取半變異值(Semi-variogram),并用于Cokriging插值;然后對(duì)估計(jì)區(qū)域(TargetZone)與源區(qū)域(SourceZone)相應(yīng)的土地利用類別進(jìn)行插值;最后使用人口估計(jì)模型對(duì)每個(gè)估計(jì)區(qū)域進(jìn)行人口密度估計(jì)。②遙感光譜法分析不同光譜特征與人口密度的關(guān)系,建立相關(guān)回歸方程,對(duì)人口密度進(jìn)行估測(cè)。如Lo(1998)研究了TM影像不同波段的光譜值與城市人口密度之間的關(guān)系。夜間燈光強(qiáng)度數(shù)據(jù)具有實(shí)

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