李玉杰，盧 娟，陳思佳，付 暉

（1. 湖南科技學(xué)院 土木與環(huán)境工程學(xué)院，湖南 永州 425199；2. 海南大學(xué) 林學(xué)院，海南 海口 570228）

城市化以及隨之而來(lái)的人口增長(zhǎng)和土地表面變化，增加了人為放熱和下墊面對(duì)太陽(yáng)輻射吸收，導(dǎo)致城市熱島(urban heat island, UHI)[1]。較高的城市溫度會(huì)對(duì)能源消耗、室外熱舒適度、空氣質(zhì)量、人類健康等造成不利影響[2]，產(chǎn)生一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，進(jìn)而影響社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。過(guò)去幾十年對(duì)城市熱島的研究集中在時(shí)空分異特征、機(jī)制與模擬、影響因子、減緩策略以及與城市化響應(yīng)等方面[2?5]。就氣候區(qū)而言，對(duì)熱帶低緯度濱海城市的關(guān)注較少[6]。城市是一個(gè)復(fù)雜的巨系統(tǒng)，具有離散性等級(jí)層次；等級(jí)理論認(rèn)為復(fù)雜系統(tǒng)具有“可分解性”，通過(guò)賦予系統(tǒng)層次關(guān)系，可以便捷地研究和描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能、理解其“尺度感”[7]。當(dāng)前針對(duì)城市熱島等級(jí)劃分的研究較少[3, 8?9]，隨著景觀生態(tài)學(xué)理論引入城市熱島研究，“城市熱力景觀”格局研究出現(xiàn)了新思路。陳云浩等[10]建立了熱力景觀格局評(píng)價(jià)體系，陳愛蓮等[11]篩選出能較準(zhǔn)確描述熱力景觀格局的景觀格局指數(shù)，鄧睿等[12]和楊麗萍等[13]引入景觀格局指數(shù)描述了熱力景觀的時(shí)空演變特征，池騰龍等[14]使用熱環(huán)境變化指數(shù)、熱力景觀格局指數(shù)和地理信息系統(tǒng)(GIS)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析描述了武漢市熱環(huán)境時(shí)空演變規(guī)律?？梢姡坝^格局指數(shù)對(duì)熱力景觀格局評(píng)價(jià)具有適應(yīng)性。?？谑侵袊?guó)典型熱帶島嶼型省會(huì)城市，熱島具有典型性；隨著城鎮(zhèn)化不斷深入，海口城市規(guī)模不斷擴(kuò)大，城市熱島問(wèn)題日益凸顯。王中正[15]使用單期Landsat-8影像論證了溫度反演方法，但未對(duì)?？跓釐u時(shí)空分異特征進(jìn)行分析。本研究采用單窗算法對(duì)?？?期Landsat遙感影像進(jìn)行地表溫度反演，利用標(biāo)準(zhǔn)化處理構(gòu)建熱場(chǎng)變異指數(shù)并劃分熱島等級(jí)強(qiáng)度，結(jié)合目視分析和地理剖面分析研究熱環(huán)境時(shí)空演變，用地統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和景觀格局指數(shù)法量化熱力景觀時(shí)空分異特征，旨在為人居環(huán)境改善、城市生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究區(qū)概況

海口地處海南島北部、低緯度熱帶北緣，陸域面積2 284.49 km2，海岸線136.23 km，陸域大部為海拔100 m以下的臺(tái)地和平原，屬熱帶海洋性季風(fēng)氣候，年均降水量2 607 mm，年均日照時(shí)數(shù)2 000 h以上，年平均氣溫24.3 ℃。城市熱島效應(yīng)在6?8月最為顯著。2019年常住人口232.79萬(wàn)人，非農(nóng)業(yè)人口183.39萬(wàn)人，城鎮(zhèn)化率78.8%。生態(tài)環(huán)境問(wèn)題嚴(yán)重，對(duì)居民生活與城市可持續(xù)發(fā)展造成了不利影響。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

數(shù)據(jù)來(lái)源為美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)官網(wǎng)。選取原則：低云量、氣象狀況良好、氣溫接近、時(shí)間統(tǒng)一集中(6?8月)；每期由三景影像拼接而成，且以行代號(hào)12446的一景為主，其面積占95%以上。詳細(xì)參數(shù)信息見表1。預(yù)處理：影像輻射定標(biāo)；FLASH模型大氣校正；以谷歌地球(Google Earth)高分影像和?？谑锌傮w規(guī)劃圖為參照，進(jìn)行幾何精校正，誤差控制在0.5個(gè)像元內(nèi)。

表1 ?？谑羞b感影像數(shù)據(jù)信息Table 1 POI data classification statistics

1.3 研究方法

1.3.1 地表溫度反演 參照王中正[15]方法基于單窗算法進(jìn)行地表溫度 (land surface temperature，LST)反演，獲取?？谑械乇頊囟葦?shù)據(jù)集；地面氣溫參數(shù)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)。單幅影像利用ENVI 5.0處理生成LST圖，各期3幅LST圖導(dǎo)入Erdas 8.6進(jìn)行交叉邊界裁剪、融合，之后基于行政邊界進(jìn)行裁剪，生成分辨率為30 m的LST柵格數(shù)據(jù)(圖1)，精度可滿足研究需求[16?17]。由于大面積云層及陰影會(huì)干擾后續(xù)分析，因此2000和2005年分別裁剪掉65.662 6和19.359 0 km2的異常低溫區(qū)域。

圖1 研究區(qū)地表溫度反演結(jié)果示意圖Figure 1 Inversion results of land surface temperature

1.3.2 熱島強(qiáng)度計(jì)算及等級(jí)劃分 采用熱場(chǎng)變異指數(shù) (heat index, HI)界定熱島強(qiáng)度[16]，標(biāo)準(zhǔn)化處理后，對(duì)熱環(huán)境景觀的時(shí)空格局進(jìn)行縱向比較與分析(圖2)。計(jì)算公式為：IH＝(Tn?Tmean)/Tmean。其中，IH表示相對(duì)地表溫度，無(wú)量綱；Tn表示研究區(qū)域內(nèi)第n點(diǎn)的地表溫度；Tmean表示研究范圍內(nèi)的平均地表溫度。根據(jù)武鵬飛等[17]研究，基于自然斷點(diǎn)法劃分10個(gè)熱島強(qiáng)度空間等級(jí)：Ⅰ表示極強(qiáng)冷島，Ⅱ表示較強(qiáng)冷島，Ⅲ表示中等冷島，Ⅳ表示較弱冷島，Ⅴ表示弱冷島，Ⅵ表示弱熱島，Ⅶ表示較弱熱島，Ⅷ表示中等熱島，Ⅸ表示較強(qiáng)熱島，Ⅹ表示極強(qiáng)熱島。

圖2 研究區(qū)熱場(chǎng)變異指數(shù)分布格局示意圖Figure 2 Distribution pattern of heat index

1.3.3 地表溫度圖像剖面線分型 基于 ArcGIS 平臺(tái)的 3D Analyst工具，繪制地表溫度剖面圖。分析剖面線的城市熱島時(shí)空分異規(guī)律，推斷城市熱島在空間方向上的發(fā)展態(tài)勢(shì)；結(jié)合地物特征，分析“山脊”“谷”“高原”“盆地”和“高峰”及其波動(dòng)變化的原因[18]，判讀熱島景觀格局的時(shí)空異質(zhì)性。

1.3.4 熱環(huán)境演變特征指標(biāo) ①熱環(huán)境變化指數(shù)。熱力景觀變化主要包括速度與強(qiáng)度，可用變化速度指數(shù) (change speed index，ICS)和變化強(qiáng)度指數(shù) (change intensity index，ICI)進(jìn)行量化，單位均為 %。其中，ICS表征變化速度與趨勢(shì)；ICI是通過(guò)空間單元將擴(kuò)張速度標(biāo)準(zhǔn)化，以描述單位面積可承受的最大強(qiáng)度[14]。ICS和ICI越大，表明相對(duì)高溫區(qū)域擴(kuò)張速度越快，趨勢(shì)越明顯，熱環(huán)境效應(yīng)越強(qiáng)。計(jì)算公式為：ICS＝(ΔAij/AiΔt)×100%，ICI＝(ΔAij/SΔt)×100%。其中，ΔAij表示相對(duì)高溫區(qū)從第 i年到第 j年間的變化面積；Ai表示第i年的相對(duì)高溫區(qū)域面積；Δt表示研究的時(shí)間長(zhǎng)度；S表示研究區(qū)域總面積。②熱力景觀格局指數(shù)。使用30 m精度的柵格數(shù)據(jù)，基于Fragstats 4.2軟件平臺(tái)計(jì)算熱力景觀格局指數(shù)。結(jié)合研究需求從斑塊類型水平上選取斑塊密度(PD)、平均斑塊面積(AREA_MN)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、面積加權(quán)平均形狀指數(shù)(SHAPE_AM)、斑塊內(nèi)聚力指數(shù)(COHESION)、景觀形狀指數(shù)(LSI)和聚合度(AI)等7個(gè)指標(biāo)，從景觀水平上選取斑塊數(shù)量(NP)、PD、AI、AREA_MN、SHAPE_AM、多樣性指數(shù)(SHDI)和均勻度指數(shù)(SHEI)等7個(gè)指標(biāo)，從數(shù)量、形狀和結(jié)構(gòu)角度表征熱力景觀格局時(shí)空變化[11?12]。

1.3.5 不透水面數(shù)據(jù)獲取 熱力景觀演變與城市發(fā)展密切相關(guān)，結(jié)合Landsat與谷歌地球影像數(shù)據(jù)目視解譯，得到5個(gè)時(shí)段不透水面的格局變化圖(圖3)，以與熱力景觀格局相呼應(yīng)。

圖3 研究區(qū)不透水面分布示意圖Figure 3 Impervious surface distribution

2 結(jié)果與分析

2.1 熱島強(qiáng)度時(shí)空分布與結(jié)構(gòu)

2.1.1 熱島強(qiáng)度面積特征 斑塊尺度與時(shí)空分布是景觀要素研究的重要參數(shù)，可為景觀水平的生態(tài)保護(hù)研究提供理論依據(jù)[19]。依據(jù)熱場(chǎng)變異指數(shù)劃分的熱島強(qiáng)度等級(jí)面積擬合曲線，由圖4可知：5期均為“中間大，兩頭小”的正態(tài)分布特征，峰值均集中在Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ 等3個(gè)等級(jí)，3級(jí)之和依次占總面積的67.51%、68.19%、60.52%、68.05%和50.25%，表明19 a間Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ 等3個(gè)等級(jí)占主導(dǎo)格局地位；Ⅰ、Ⅱ、Ⅸ、Ⅹ 等4級(jí)之和依次占總面積的8.74%、3.93%、6.83%、6.69%和13.98%，同時(shí)Ⅰ和Ⅹ 之和占比依次為1.72%、0.37%、1.70%、2.04%和3.24%，表明存在冷、熱島強(qiáng)度等級(jí)中心。

圖4 熱島強(qiáng)度等級(jí)面積擬合曲線Figure 4 Heat island intensity grade area fitting curve

2.1.2 熱島強(qiáng)度等級(jí)斑塊空間分布特征 綜合熱場(chǎng)變異指數(shù)空間分布 (圖 2)與不透水面分布 (圖 3)發(fā)現(xiàn)：5期熱島強(qiáng)度等級(jí)斑塊主要與其城鄉(xiāng)建設(shè)用地分布相吻合，集中在開發(fā)強(qiáng)度大的工商業(yè)集中區(qū)、人口密集區(qū)和部分裸地區(qū)域，熱場(chǎng)變異指數(shù)以這些區(qū)域?yàn)楹诵南蚪紖^(qū)不斷降低，但5期熱場(chǎng)變異指數(shù)等級(jí)內(nèi)部有明顯的時(shí)空差異。2000年熱島等級(jí)中心呈“單一連片中心主導(dǎo)，多中心散布”形式；“單一連片中心”分布于粵海通道、金沙灣和西海岸片區(qū)，是因這一區(qū)域正處于開發(fā)建設(shè)期；“多中心”于主城區(qū)主要在舊城、中心商務(wù)、水城和靈山片區(qū)、藥谷和金盤工業(yè)園、獅子嶺開發(fā)區(qū)及美蘭機(jī)場(chǎng)，郊區(qū)主要在鄉(xiāng)鎮(zhèn)鎮(zhèn)區(qū)和裸露河灘。2005年為“多中心散布”；主城區(qū)主要在粵海通道、金沙灣、西海岸、金貿(mào)、海甸、中心商務(wù)、水城和桂林洋濱海片區(qū)、藥谷和金盤工業(yè)園，2000年的“單一連片中心”依然是高溫集中區(qū)，但不再連結(jié)成片；郊區(qū)中心較2000年減少很多。2010年呈“單一中心主導(dǎo)，多次中心集中”及“多中心”的形式；“單一中心”指金沙灣和西海岸片區(qū)的高強(qiáng)度開發(fā)帶；“多次中心”集中于中心城區(qū)的秀英、金盤片、大英山和府城片區(qū)，城建活動(dòng)頻繁且分布廣致使裸地增多、熱島中心集中；“多中心”在主城區(qū)有新埠島、水城、靈山和桂林洋綜合片區(qū)，獅子嶺開發(fā)區(qū)、火車南站下方的裸地、美蘭機(jī)場(chǎng)和省教育科研基地，這些區(qū)域同樣處于快速建設(shè)階段，“多中心”在郊區(qū)分布同前。2015年呈“連片中心主導(dǎo)，多中心散布”形式；“連片中心”指中心城區(qū)主要片區(qū)都存在熱島中心，表明中心城區(qū)產(chǎn)熱量大、散熱不足；“多中心”在主城區(qū)有獅子嶺開發(fā)區(qū)、水城片區(qū)及其西側(cè)的開發(fā)用地、靈山、桂林洋綜合片區(qū)、美蘭機(jī)場(chǎng)，郊區(qū)主要是各集中居民點(diǎn)、裸露河灘，郊區(qū)綠地多、散熱功能較城區(qū)更好，因而無(wú)大片極強(qiáng)熱島。2019年呈“主城區(qū)多中心集中，郊區(qū)多中心散布”的形式；“主城區(qū)多中心”指除靈山片區(qū)以外的主要功能區(qū)都有極端熱島分布，尤以江東新區(qū)極端熱島增長(zhǎng)最為顯著，其城建范圍與速度增長(zhǎng)均較快，形成新的熱島集中區(qū)，這與海口“東優(yōu)”發(fā)展戰(zhàn)略、國(guó)際自貿(mào)港建設(shè)的政策導(dǎo)向相吻合；“郊區(qū)多中心”指極端熱島與較集中的聚居點(diǎn)或高強(qiáng)度開發(fā)的地點(diǎn)相一致。綜上，從2000到2019年熱島等級(jí)中心集中區(qū)呈“西海岸→建成區(qū)→江東新區(qū)”和“西海岸→西南老城方向”的轉(zhuǎn)移態(tài)勢(shì)，且不斷向城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶擴(kuò)散，呈范圍擴(kuò)散、速度遞增的趨勢(shì)。極強(qiáng)熱島在郊區(qū)分散于主要鎮(zhèn)區(qū)或者裸地，未形成規(guī)模?？梢?，主要熱島中心分布在主城區(qū)，與城鎮(zhèn)擴(kuò)張模式與城市發(fā)展階段密切相關(guān)，“攤大餅”式的主城區(qū)擴(kuò)張模式使得人口、建筑密集、城市綠化不足，導(dǎo)致自然散熱條件差，因此形成極端熱島集中區(qū)；而衛(wèi)星城鎮(zhèn)的密集式開發(fā)，亦會(huì)形成小型熱島中心。

2.1.3 熱力景觀格局溫度剖面分析 結(jié)合?？谑胁煌杆鏀U(kuò)散與轉(zhuǎn)移方向(圖3)，設(shè)置3條地表溫度剖面，其中，樣線的“谷”和“盆地”多表示密林、水域、濕地或生長(zhǎng)期稻田，稻田生長(zhǎng)階段不同會(huì)導(dǎo)致其LST差別明顯；而“山脊”“高原”和“高峰”則多為密集建筑區(qū)、裸地和工業(yè)區(qū)，尤其人口密集的市中心熱輻射較嚴(yán)重。由北—南地表溫度剖面圖(圖5A)可知： 2000、2010和2015年地表溫度呈“減—增—波動(dòng)”的特征，2005年整體“遞減”，2019年為“減—增—減—增”態(tài)勢(shì)。具體來(lái)看，0～15 km的主城區(qū)段一直處于“高原”區(qū)，5期均波動(dòng)遞減，“谷”出現(xiàn)在3.1 km處的海甸溪、8.7 km處的五公祠附近和14.8 km處的玉龍泉濕地公園，“高峰”各期均不一致；0～15 km的郊區(qū)段各年變化均不一致，但“谷”和水域、密林等冷島區(qū)域?qū)?yīng)，“高峰”與鄉(xiāng)鎮(zhèn)鎮(zhèn)區(qū)或裸地對(duì)應(yīng)。2000年18～36 km呈“盆地”特征，36～66 km段“山脊”“谷”“高峰”交替出現(xiàn)。2005年36～66 km段波動(dòng)無(wú)明顯規(guī)律，結(jié)合熱遙感影像可知，此時(shí)該段農(nóng)田大量裸露，60～63 km出現(xiàn)的“山脊”屬異常值。2010年22～31 km段集中出現(xiàn)“谷”。2019年整體平穩(wěn)，28 km處的“高峰”與熱島強(qiáng)度等級(jí)中心對(duì)應(yīng)。由西北—東南地表溫度剖面圖(圖5B)可知：5期在0～39 km區(qū)段上變化較一致，均為“減—增—減—增—減”的特征；西海岸段(0～15 km)遞減，主城區(qū)段(9～27 km)是“高原”區(qū)，南渡江流域(27～30 km)為“谷”，美蘭機(jī)場(chǎng)區(qū)域(30～39 km)是“高峰”密集區(qū)。區(qū)別在于2000?2010年西海岸段(0～15 km)處于高速開發(fā)階段，有明顯“高峰”，而到2015?2019年隨著老城區(qū)更新、江東新區(qū)開發(fā)熱，“高峰”消失；三江鎮(zhèn)區(qū)域(39～54 km)耕地、林地和養(yǎng)殖塘交叉分布，且耕地或采收或處于生長(zhǎng)期，5期特點(diǎn)各不相同。由東北—西南地表溫度剖面圖(圖5C)可知：5期在0～18 km區(qū)段上變化規(guī)律類似，均為“減—增—減”趨勢(shì)；新埠島(0～3 km)由“高峰”(西坡新村)驟降到“谷”(橫溝河)；中心城區(qū)(3～15 km)是“高原”區(qū)，多“高峰”在金盤工業(yè)園；獅子嶺開發(fā)區(qū)(15～21 km)未連成片，與河流、坑塘、林地和耕地相交錯(cuò)，因而“高峰”“谷”交替出現(xiàn)。

圖5 地表溫度空間剖面對(duì)照Figure 5 Spatial profile control for land surface temperature

2.2 熱力景觀格局指數(shù)變化特征

2.2.1 熱環(huán)境變化指數(shù)分析 將Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ 等3個(gè)等級(jí)作為相對(duì)高溫區(qū)量化熱島轉(zhuǎn)移特征。由表2可知：2000?2005年和2005?2010年高溫斑塊擴(kuò)張較多，ICS和ICI也較高；2010?2015年ICS和ICI很小，2015?2019年甚至成為負(fù)值。結(jié)合?？谛略龈邷匕邏K時(shí)空變化(圖6)與不透水面分布(圖3)可知：就主城區(qū)而言，2000?2005年高溫斑塊擴(kuò)張主要發(fā)生在西海岸、長(zhǎng)流、金盤和秀英片區(qū)及獅子嶺和金鹿工業(yè)區(qū)、省教育科研基地，2005?2010年主要發(fā)生在長(zhǎng)流、海甸、府城、濱江和白龍片區(qū)及獅子嶺和金鹿工業(yè)區(qū)，2010?2015年主要發(fā)生在長(zhǎng)流片區(qū)及西南老城方向，2015?2019年主要發(fā)生在江東片區(qū)的美蘭機(jī)場(chǎng)到桂林洋濱海片區(qū)一帶及西南老城方向。2000?2005年和 2005?2010年郊區(qū)溫斑塊擴(kuò)張較多，主要是觀瀾湖地區(qū)開發(fā)，其次是小型城鎮(zhèn)、耕地或河灘的擴(kuò)張。

圖6 ?？?4個(gè)時(shí)間段新增高溫斑塊分布示意圖Figure 6 Distribution of new high-temperature plaques in 4 time periods in Haikou

表2 ?？谑懈邷匕邏K擴(kuò)張的變化速度指數(shù)和變化強(qiáng)度指數(shù)Table 2 ICS and ICI of high-temperature plaque expansion in Haikou

2.2.2 斑塊類型水平上的熱力景觀格局演變分析 由圖7可知：?？跓崃坝^格局在2000?2019年變化較大。就斑塊密度來(lái)看，Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ等 5個(gè)等級(jí)都在2010年達(dá)到峰值，之后逐漸減小；表明在城市化過(guò)程中，熱島斑塊先縮小后擴(kuò)張，由大而集中到小而分散再到大而集中，熱力景觀斑塊破碎度隨之體現(xiàn)為先增加后減小。對(duì)于平均斑塊面積而言，Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ 都在2010年達(dá)到谷值，之后逐漸增大，2019年數(shù)值分別是2010年的11、19、18倍，說(shuō)明熱島斑塊先逐漸分解后連接成片。5期數(shù)據(jù)中，最大斑塊指數(shù)分別出現(xiàn)在Ⅴ、Ⅵ、Ⅵ、Ⅳ、Ⅳ級(jí)，表明Ⅳ、Ⅴ和Ⅵ 優(yōu)勢(shì)度最大；Ⅹ級(jí)的最大斑塊指數(shù)由2000年的0.13增加到2010年的0.24再減小到2019年的0.15，即優(yōu)勢(shì)度先增大后減小，反映了研究期間?？跓釐u效應(yīng)先增強(qiáng)后減弱。由面積加權(quán)平均形狀指數(shù)來(lái)看，5期數(shù)據(jù)形狀最復(fù)雜的分別是Ⅳ、Ⅳ、Ⅳ、Ⅵ、Ⅶ級(jí)，表明非極端冷、熱島始終占據(jù)主導(dǎo)格局；各期由Ⅳ到Ⅶ的變化規(guī)律不一致，但最值均由弱冷島向弱熱島轉(zhuǎn)移，表明建設(shè)活動(dòng)在一定程度上加劇了熱力景觀的復(fù)雜性。測(cè)定各期斑塊內(nèi)聚力指數(shù)，Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ級(jí)變化各不相同，與熱島集中區(qū)的轉(zhuǎn)移擴(kuò)散密不可分，說(shuō)明?？跓釐u效應(yīng)具有階段性。不同熱力等級(jí)景觀形狀指數(shù)Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ級(jí)較大；Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ級(jí)較小，熱力景觀斑塊也較簡(jiǎn)單規(guī)則，且皆以2010年為界先遞增、后平穩(wěn)波動(dòng)。5期數(shù)據(jù)中聚合度變化整體呈增大趨勢(shì)，Ⅷ、Ⅸ、Ⅹ 級(jí)變化最為顯著，表明雖然面積有限，但高溫斑塊連通性增強(qiáng)，有較強(qiáng)的空間聚合趨勢(shì)，易出現(xiàn)連片熱島。

圖7 熱力景觀在斑塊類型水平上的景觀指數(shù)變化Figure 7 Change of landscape index on the level of patch type in thermal landscape

2.2.3 景觀水平上的熱力景觀格局演變分析 由表3可知：斑塊數(shù)、斑塊密度和聚合度以2010年為界，先遞減后遞增，平均斑塊面積波動(dòng)增大，三者共同反映了?？跓崃坝^破碎度先遞增后銳減；海口老城區(qū)更新、西海岸與長(zhǎng)流一帶以及江東新區(qū)的階段性開發(fā)，導(dǎo)致高溫?zé)釐u斑塊出現(xiàn)階段性的聚集與擴(kuò)散，相應(yīng)斑塊復(fù)雜性先增大后減小。面積加權(quán)平均形狀指數(shù)呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)，斑塊復(fù)雜性波動(dòng)上升。斑塊內(nèi)聚力指數(shù)均大于98.5，表明同類別型斑塊具有高連通性。多樣性指數(shù)和均勻度指數(shù)皆以2010年為界，先遞減后遞增，表明等級(jí)斑塊均勻度先增加后減小，熱力景觀豐度、復(fù)雜性和異質(zhì)性先提升后下降。總體上，熱力景觀破碎度、連通性與聚合度的階段性變化反映了?？跓釐u集中區(qū)轉(zhuǎn)移、擴(kuò)散。

表3 熱力景觀在景觀水平上的景觀指數(shù)變化Table 3 Landscape index change of thermal landscape at landscape level

3 結(jié)論與討論

研究發(fā)現(xiàn)：5期熱島強(qiáng)度等級(jí)均符合正態(tài)分布規(guī)律，其中較弱冷島、弱冷島和弱熱島斑塊占主導(dǎo)格局，但極強(qiáng)冷、熱島“兩頭小”的景觀格局依然存在。與陳康林等[3]發(fā)現(xiàn)廣州市弱冷島、弱熱島面積之和約占總面積的58%，且極強(qiáng)熱、冷島等級(jí)存在的結(jié)果較吻合，表明熱島強(qiáng)度等級(jí)會(huì)對(duì)局域熱環(huán)境產(chǎn)生作用。熱島強(qiáng)度等級(jí)中心由西海岸分別向江東新區(qū)和西南老城方向轉(zhuǎn)移，與不透水面擴(kuò)張方向保持一致。結(jié)合熱環(huán)境變化指數(shù)分析可知：2000?2010年高溫區(qū)擴(kuò)張最快，主要集中在中心城區(qū)和西海岸；2010?2019年擴(kuò)張很慢，高溫中心轉(zhuǎn)移到江東新區(qū)和西南老城方向，且在美蘭機(jī)場(chǎng)附近形成連片熱島。與雷金睿等[20]發(fā)現(xiàn)?？谥鞒菂^(qū)熱島空間質(zhì)心分布基本一致；直到2019年，江東新區(qū)快速開發(fā)導(dǎo)致出現(xiàn)連片熱島，與雷金睿等[20]發(fā)現(xiàn)質(zhì)心僅向西南方向轉(zhuǎn)移不完全一致，是因?yàn)檠芯繒r(shí)間不同?？梢姡鞘袛U(kuò)張具有極強(qiáng)的政策導(dǎo)向性，相關(guān)部門應(yīng)將熱環(huán)境問(wèn)題納入城市發(fā)展范疇，以避免江東新區(qū)熱島與中心城區(qū)接連成片。

地表溫度剖面分析表明：中心城區(qū)始終是“高原”區(qū)，19 a來(lái)無(wú)顯著改善，西海岸的“高峰”隨著城市建設(shè)重心的東移逐漸消失，獅子嶺等工業(yè)區(qū)、美蘭機(jī)場(chǎng)區(qū)域多“高峰”，“谷”通常出現(xiàn)在水域、林地等降溫效果明顯的地物周邊，進(jìn)一步驗(yàn)證了等級(jí)理論。從斑塊類型水平來(lái)看，2000?2010年海口熱島斑塊不斷縮小、大型板塊逐漸分解、斑塊形狀愈加復(fù)雜、熱島效應(yīng)不斷增強(qiáng)；2010?2019年熱島斑塊不斷擴(kuò)張、小版塊逐漸連接成片、斑塊形狀變化趨于平穩(wěn)、熱島效應(yīng)不斷減弱；研究期間熱島斑塊連通性不斷增強(qiáng)、聚合度越來(lái)越高，易出現(xiàn)連片熱島。從景觀水平看，2000?2010年冷熱島斑塊破碎度、復(fù)雜性和均勻度不斷增大，2010?2019年不斷減?。谎芯科陂g同類別熱力斑塊連通性很高。與鄧睿等[12]發(fā)現(xiàn)重慶2001?2014年各景觀指數(shù)單續(xù)遞增或遞減的規(guī)律不一致，表明兩市發(fā)展水平及階段不同。

綜上，等級(jí)理論為描述熱力景觀的細(xì)節(jié)變化奠定了基礎(chǔ)，熱力景觀格局指數(shù)利于揭示其空間布局、組成多樣性及時(shí)空分異特征，是分析熱力景觀格局的重要工具。當(dāng)然，熱力景觀格局是具有尺度依賴性與變異性的，需通過(guò)不同幅度下的熱力景觀進(jìn)一步比較研究。深入理解城市熱島在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市規(guī)劃建設(shè)的不同階段的時(shí)空變化，對(duì)改善城市熱環(huán)境、建設(shè)生態(tài)宜居城市意義重大。