京津冀地区城市发展对人居环境自然舒适度的影响评估.pdf
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1、京津冀地区城市发展对人居环境自然舒适度的影响评估*白钰弘1)秦欣雅2)赵祥1)孙中平3)(1)北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心,北京师范大学地理科学学部,北京;2)北京师范大学人工智能学院,北京;3)生态环境部卫星环境应用中心,北京)摘要基于多源遥感数据,使用主成分分析法构建了城市自然环境舒适度综合评价模型,并以京津冀城市群为例,评估了 2000、2010、2020 年这 3 个时间点在该区域城市发展背景下人居环境自然舒适度的变化状况.研究结果表明:1)京津冀地区的城市人居综合舒适度总体上呈现逐渐改善的趋势,且城市中心到城市外围舒适度也在改善,增幅约
2、10%;2)2020 年比 2000 年区县尺度的舒适度也在逐年变好,高舒适度区县数量增加近 1 倍;3)典型城市的舒适度变化与整体变化趋势大体一致,但由于城市职能和规模等因素的影响,改善速度存在差异.本文研究结果对于促进城市的可持续发展具有一定参考意义和实际应用价值.关键词京津冀;人居环境;自然舒适度;城市发展;影响因素中图分类号X821DOI:10.12202/j.0476-0301.20230560引言我国城市发展使城市聚居人口快速增长,导致城市面临着紧张的生活和交通压力1.同时,城市地区高层楼宇逐渐增多,改变了原有地-气间的物质能量交换过程2,对局地气候、植被生长等产生影响,使城市中的
3、人居环境发生变化.人居环境是人类赖以生存的土地,是与人类各种生活、活动密切相关的地表空间3.不同的人居环境会对人体产生不同的生理影响4,人类在不同环境中感觉的适宜程度有所差异5.在全国经济增长模式从规模扩张向创新驱动转变的大背景下,城乡居民生活品质显著提升,人居环境自然舒适度成为吸引人才的重要因素之一6.因此,研究人居环境自然舒适度具有重要的意义.人居环境自然舒适度研究经历了定性和定量两个阶段,其中定性研究主要聚焦于宜居城市的评价体系相关理论7,而随着宜居度评价体系的发展和 3S 技术的进步,逐渐出现了定量研究8.近年来,相关研究领域不断拓展,包括对人居环境系统的分类和分层9,利用遥感、地理信
4、息系统10等技术手段从栅格尺度对区域人居环境自然适宜性进行评价.表 1 总结了针对我国现有自然舒适度研究评价指标.从表中可以看出,常见的综合研究指标主要考虑地形、生态、水文、土地覆盖、气候、交通等因子.表1中国各地区舒适度研究指标研究区研究指标中国11地形条件、气候条件、水文条件、土地覆被陕西12地表起伏度、地被指数、温湿指数、水文指数长春13生态环境、便利性、舒适性、健康性、安全性石羊河流域14坡度坡向、地形、植被、水文、气候、交通阿勒泰地区15温湿指数、着衣指数、风效指数黔中地区16地形、土地、植被、气候、水文、石漠化三亚、北京17城市绿度、热度、灰度、湿度、亮度、透明度关中平原18气候水
5、文、地被、夜间灯光、空气质量、交通然而,当前研究仍然存在 2 方面的问题:1)从空间尺度来看,当前研究大多基于全国范围或个别城市,对于城市群的研究相对较少.随着现代城际交通网络的建立,更广泛的地域被紧密联系在一起,传统的单一城市人居环境研究已经不能满足现代区域发展的需要.因此,探讨城市群人居环境的发展过程、*国家重点研发计划资助项目(2021YFB3901105);遥感科学国家重点实验室、北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心开放课题(OF202205)通信作者:赵祥(1971),男,博士,教授.研究方向:资源环境遥感.E-mail:收稿日期:2023-04-072024-04北京师范大学学报
6、(自然科学版)60(2)JournalofBeijingNormalUniversity(NaturalScience)233趋势以及城市群内部的协调程度具有重要的理论和现实意义18.2)从时间尺度上来看,目前对城市综合舒适度的研究往往基于一个时间节点,长时间序列对比研究仍存在一定的空缺,即缺少结合城市发展的不同阶段,比较城市综合舒适度的变化情况的相关研究.基于以上问题,本研究选取人口密度、景观生态风险、PM2.5质量浓度、植被叶面积指数(LAI)以及温湿指数这 5 个方面作为评估指标,建立了一个评估城市人居环境自然舒适度的模型.这些指标综合考虑了自然环境对人类在该区域内生存和活动的影响,可以
7、从自然生态舒适角度评估该区域的人居自然环境舒适度.通过这个评估模型,可以更加全面地了解城市自然环境对人类健康和生活的影响,为城市规划和环境保护提供重要的参考依据.1研究区概况京津冀地区是中国东北亚地区环渤海地带的经济中心,地理位置为1113011950E,34164136N.区域包含北京、天津 2 个直辖市和河北省 11 个市,是华北最大规模的城市群,也是我国最重要的政治、文化中心和北方最大、发展程度最高的经济核心区.因此,该区域的城市发展进程较快19,是衡量城市发展对人居自然环境舒适度影响的理想研究区.为研究城市化与自然舒适度的关系,本研究选定了核心区、拓展区和共 3 个区域,分别处于城市化
8、进程的不同阶段.核心区是 2000 年的城市建成区,这个区域处于城市化进程的相对成熟阶段,基础设施和市政建设已经比较完善,城市化进程也相对稳定;拓展区是 20002010 年的城市扩展区域,这个区域处于城市化进程的加速阶段,城市化规模和速度都在加强,基础设施建设和市政建设等正在齐头并进的阶段;拓展区是 20102020 年的城市扩展区域,这个区域处于城市化进程的高速阶段,城市化规模和速度都在高速增长,基础设施建设和市政建设等正在迅速推进的阶段.因此,通过评估 3 个区域间人居自然环境舒适度的差异,可以初步反映不同城市化发展阶段对自然舒适度的差异影响.图 1 展示了京津冀地区自 20002020
9、 年的土地利 用 情 况 和 城 市 扩 张 情 况.其 中,核 心 区 面 积 为2940km2,拓展区的面积为 2184km2,拓展区的面积为 2089km2.随着城市的发展变化,城市的人居自然环境舒适度也会发生相应的变化.尤其是在城市扩张变化的区域,往往会涉及大规模的土地利用变化和建设活动20,这些变化对原有的自然环境和生态系统造成了较大的影响,进而使得人居自然环境舒适度变化明显地显现出来.因此,本文对核心区、拓展区和的人居自然环境差异进行了深入探究,为促进城市的可持续发展提供一定的参考意义和实际应用价值.424038361141171201230100 kmN耕地林地草地湿地水体裸地灌
10、木地人造地表核心区(2 940 km2)拓展区I(2 184 km2)拓展区II(2 089 km2)图1研究区概况2数据和方法2.1数据本文所使用的基础数据有土地利用、人口密度、LAI、温度、湿度、PM2.5质量浓度、建成区范围变化等数据.1)土地利用数据.GlobeLand30 是我国自主研制的全球地表覆盖数据(http:/globeland30.org),分辨率为 30m,目前可供下载使用的有 2000、2010、2020 年3 个时间点的数据.共包括耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪10 个一级类型.2)人口密度数据.WorldPop(https
11、:/hub.worldpop.org)中包含 20002020 年的全球范围人口栅格数据,可以提供 1km 分辨率的人口密度数据.3)叶面积指数数据.GLASS 的 LAI 数据(http:/www.glass.umd.edu)是基于多源遥感数据和地面实测数据,反演得到的长时间序列、高精度的全球地表遥感产品.选取20002020 年H26V04、H27V04、H26V05、H27V05 四景 250m 分辨率的、第 49361 天每隔 21天的数据的均值作为当年的 LAI 数据.4)温度和湿度数据.数据源为美国国家气候数据中心(ftp:/ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/n
12、oaa/Isd-lIte/)的公开 FTP 服务器,网站中包含 20002020 年间中国的地面气象数据,本文选取京津冀地区 2000、2010、2020 年68 月的月平均 1km 温度和湿度数据.5)PM2.5质量浓度数据.圣路易斯华盛顿大学大气成分分析组(https:/sItes.wustl.edu/acag/datasets/surface-pm2-5/)提供的 20002020 年逐月的 PM2.5栅格数据,数据分辨率为 0.010.01,数据格式为.nc 格式.本文234北京师范大学学报(自然科学版)第 60 卷使用 20002020 年的数据.6)建成区范围变化数据.建成区范围数
13、据来源于国家青藏高原科学数据中心,选取了空间分辨率为1km 的中国和全球城市建成区时空动态数据集(https:/ 2000、2010、2020 年数据,并裁剪至京津冀区域用于后续研究.2.2研究方法采用图 2 所示的研究方法:1)收集并处理 20002020 年京津冀地区的人口密度、夏季温湿指数、LAI、土地利用数据和 PM2.5数据;2)将这些数据分别转化为人口拥挤度、夏季舒适度、城市绿化度、景观生态风险和环境污染度 5 个评价指标,以得到单因子舒适度评估模型.接着使用主成分分析法将几种单因素舒适度综合起来构建城市人居自然环境综合评价模型;3)利用构建好的模型分析了城市扩张过程中的舒适度变化
14、情况、各个区县舒适度的变化情况以及典型城市的综合舒适度变化情况.STEP 1数据收集数据处理STEP 2单因子舒适度模型STEP 3综合舒适度模型STEP 4舒适度与城市发展关系探究人口密度数据人口拥挤度夏季温湿数据夏季舒适度LAI 数据城市绿化度土地利用数据景观生态风险PM2.5数据环境污染度PCA城市人居环境舒适度综合评价模型(UCM)典型城市舒适度变化整体舒适度变化区县统计情况图2研究流程2.2.1单因子舒适度模型构建利用原始数据,通过进一步处理,得到人口拥挤度、夏季舒适度、城市绿化度、景观安全指数、空气污染度这 5 个单因子舒适度指标(单因子舒适度指标与舒适度之间的关系见表 2),用于
15、后续城市人居自然环境舒适度综合评价模型的建立.1)人口舒适度.根据张立杰等21的研究,人口密度与人体舒适度具有明显的相关关系,相对密集的地区人为热排放相对较多,夏季容易导致高温炎热,增加了炎热程度,因此可以认为人口密度越高的地区越不舒适.从原始数据中裁剪京津冀地区数据,归一化并取反,变为数值越高越舒适后,作为人口舒适度衡量指标.2)夏季舒适度.利用处理好的温度和湿度数据,使用温湿指数的计算公式,使用 ArcGIS 的栅格计算器得到 1km 分辨率的温湿指数数据.温湿指数的计算式22为ITH=t0.55(1HR)(t14.5),式中:ITH为温湿指数;t 为摄氏温度();HR表示相对湿度(%).
16、当夏季的 ITH26.7 时,几乎没有人感到舒适22.本文利用温湿指数对夏季舒适度进行评估,将其归一化并取反,作为夏季舒适度.3)绿化舒适度.增加城市绿色基础设施可以减缓城市化对人居自然环境舒适度带来的负面影响23.得到 LAI 数 据,为 保 证 数 据 的 统 一,将 其 重 采 样 成1km 分辨率的数据,进行归一化得到城市绿化度的衡量指标.4)景观安全指数.景观安全指数在景观生态风险指数的基础上计算得到,景观生态风险的计算流程和杨馗等24在重庆市江津区的研究一致,首先根据面积损失函数计算研究区的最佳粒度,再利用土地利用数据计算最佳粒度下的景观损失度指数、干扰度指数、脆弱度指数,得到景观
17、生态风险指数.将计算得到的景观生态风险指数归一化并取反,得到景观安全指数.5)空气舒适度.近年来,秋冬季节黄淮、华北地区经常受到雾霾天气的困扰,给城市居民的出行、健康和舒适度带来了一定的影响.为此,城市管理者也表2单因子舒适度说明表数据舒适度指标与舒适度的对应关系人口密度人口舒适度数值越高,人口越疏散,越舒适夏季温湿夏季舒适度数值越高,夏季感受越湿润,越舒适土地利用景观安全指数数值越高,风险越小,越舒适LAI绿化舒适度数值越高,绿化越好,越舒适PM2.5数据空气舒适度数值越小,空气污染越小,越舒适第 2 期白钰弘等:京津冀地区城市发展对人居环境自然舒适度的影响评估235采取了一定的对策减缓负面
18、影响25.本研究将原始数据转化成 tif 格式,裁剪得到京津冀区域,计算年平均值,重采样得到 1km 数据,归一化后取反作为空气污染度的衡量指标.2.2.2城市人居自然环境舒适度综合评价模型本文在构建城市人居自然环境舒适度综合评价模型时,采用主成分分析法将 5 种单因子舒适度降为一维,作为综合舒适度.主成分分析法26是一种多变量分析方法,通过线性变换将数据降到低维空间,并保留数据的主要信息.通过对协方差矩阵进行特征值分解来获取数据的主成分,实现数据降维.使用主成分分析降维可以减少冗余信息,更好地理解数据结构和特征,为后续建模和分析提供更好的基础.2.2.3舒适度变化的显著性检验经过计算各区域各
19、年舒适度的单因子和综合差异后,为了检验这些差异是否显著,本文采用了配对样本 t 检验.该检验方法用于比较同一组个体在 2 个不同时间点或 2 个不同条件下的得分差异是否显著.样本必须成对出现,即每个个体都有 2 个时间点或 2 个条件下的数据.通过计算样本均值、样本标准差和样本大小,可以得到t 值,进而检验得分是否存在显著差异.显著性水平选择为 0.05,当 P0.05 时定义为有显著差异,当 P0.01时定义为存在极显著差异.2.2.4舒适度与城市发展的关系探究1)区县统计情况.以区县为单位,将综合舒适度得到的结果按表格显示地区统计,得到各个区县的均值,以 2000 年为基准,按照自然断点法
20、将均值分为低舒适区、较低舒适区、中舒适区、较高舒适区、高舒适区 5 类,并进一步分析不同时间不同区县综合舒适度的差异.自然断点法是一种将连续数据转化为离散数据的方法,可以将评估结果进行分级,使得评估结果更加直观和易于理解.其原理是将数据分成不同的组,使得同一组内的数据相似性最大,且外部组与组之间的差异性最大.这样就实现了将连续数据分为若干个不同的组别,从而将连续数据转化为离散数据.本研究在结果的展示方面,通过自然断点法将评估结果分为 5 个级别,可以更好地反映不同区域之间舒适度水平差异.2)典型城市舒适度的变化.为了探究典型城市舒适度的变化特征,对京津冀地区主要城市(北京、唐山、保定、天津、石
21、家庄、邯郸)进行统计,得到这些城市在 2000、2010 和 2020 年 3 个时期的核心区、拓展区和各个单因子及综合舒适度的归一化均值,并进一步分析 6 个城市整体舒适度的变化情况.3结果3.1单因子舒适度构建单因子舒适度模型,统计得到 3 期的核心区、拓展区、拓展区的各个单因子均值,进一步分析 20002020 年这 20 年以来京津冀地区单因子舒适度的变化情况,并对这种变化做了显著性检验,单因子舒适度的空间分布以及统计情况如图 3 所示.通过进一步分析可以得到以下结论:1)从绿化舒适度角度看,北部山地地区和沿岸地区的叶面积覆盖度较高,而城市的叶面积覆盖率较低.20002020 年,城市
22、绿化舒适度逐年显著提高.在空间上,2000、2010、2020 年绿化舒适度从大到小依次符合拓展区、拓展区、城市核心区的规律.2)从景观安全指数看,平原地区的景观生态较脆弱,城市地区较安全;而湖泊地区和沿海地区的景观安全指数较低,表明当地景观生态更加脆弱.从时间上看,20002020 年,景观生态安全指数显著增加,表明城市景观生态风险正在缓解.空间变化上,城市核心区的景观生态安全指数高于城市扩展区,表明城市郊区的景观生态风险更大.3)从人口舒适度来看,在空间分布上,人口较多分布于平原地区以及河流流域;城市人口较多,农村人口分布较为稀疏.在时间变化上,20002020 年人口舒适度呈现先小幅下降
23、再增加的趋势,即人口先小幅增加后减少,但这种变化不显著.在空间变化上,人口从核心区到拓展区到拓展区,人口逐渐减少,舒适度提高.4)从空气清洁度来看,在空间分布上,北部山区的空气清洁度最好,平原地区次之,城市区域空气清洁度最差.在时间变化上,空气清洁度始终呈现先恶化再改善的趋势.在空间变化上,从核心区到扩展区,空气清洁度逐渐提升.5)就夏季舒适度而言,从空间分布上看,平原地区的夏季舒适度较高,而山地地区和部分城区的夏季舒适度较低.夏季舒适度只在 20002010 年的拓展区区域有显著增加趋势,其他时间舒适度变化都不显著.3.2城市人居自然环境舒适度综合评价模型选用主成分分析法作为构建城市人居自然
24、环境舒适度综合评价模型的构建方法,结果见图 4.统计京津冀地区 2000、2010 和 2020 年 3 个时期的核心区、拓展区和拓展区的综合舒适度均值,并在图 4 中展示结果.初步分析综合舒适度的时间和空间变化特征,可知:在时间变化上,无论是核心区还是拓展区,随着时236北京师范大学学报(自然科学版)第 60 卷间 的 推 移,综 合 舒 适 度 都 越 来 越 好,从 20002020 年,核心区、拓展区、拓展区的综合舒适度均值分别增加了 18.5%、9.0%、9.8%;在空间变化上,从核心区到拓展区,整体舒适度逐渐提高,其中2000 年核心区-拓展区-拓展区综合舒适度均值比例为 11.2
25、321.269;2010 年核心区-拓展区-拓展 区 综 合 舒 适 度 均 值 比 例 为 11.1981.258;2020 年核心区-拓展区-拓展区综合舒适度均值比例为 11.1341.176.3.3综合舒适度与城市发展的关系行政地域因其空间边界的相对稳定性,更加便于城市管理和城市统计工作的开展27.为更好地了解不同地区的舒适度水平,将舒适度评估结果从行政地域视角进行统计.3.3.1区县统计情况将综合舒适度按照区县进行统计并按照自然段点法分类得到结果如图 5 所示.统计各个类别中区县的数量如图 6 所示.从综合舒适度区县分布情况的统计结果来看,低舒适度区县与较低舒适度区县的数量逐渐减少.其
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