全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿源卷 第 员期摇 摇 圆园员源年 员月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
卷首语院 复杂与永续 渊 玉 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
前沿理论与学科综述
城市复合生态及生态空间管理 王如松袁李摇 锋袁韩宝龙袁等 渊 员 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
海洋生态系统固碳能力估算方法研究进展 石洪华袁王晓丽袁郑摇 伟袁等 渊 员圆 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市生态系统灵敏度模型评述 姚摇 亮袁王如松袁尹摇 科袁等 渊 圆猿 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市生活垃圾代谢的研究进展 周传斌袁徐琬莹袁曹爱新 渊 猿猿 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
个体与基础生态
胶州湾生物鄄物理耦合模型参数灵敏度分析 石洪华袁沈程程袁李摇 芬袁等 渊 源员 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
渤海湾大型底栖动物调查及与环境因子的相关性 周摇 然袁覃雪波袁彭士涛袁等 渊 缘园 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
生物扰动对沉积物中污染物环境行为的影响研究进展 覃雪波袁孙红文袁彭士涛袁等 渊 缘怨 冤噎噎噎噎噎噎噎噎
种群尧群落和生态系统
密云水库上游流域生态系统服务功能空间特征及其与居民福祉的关系 王大尚袁李屹峰袁郑摇 华袁等 渊 苑园 冤噎
长岛自然保护区生态系统维护的条件价值评估 郑摇 伟袁沈程程袁乔明阳袁等 渊 愿圆 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
海岛陆地生态系统固碳估算方法 王晓丽袁王摇 嫒袁石洪华袁等 渊 愿愿 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
景观尧区域和全球生态
区域生态文明建设水平综合评估指标 刘某承袁苏摇 宁袁伦摇 飞袁等 渊 怨苑 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于生境质量和生态响应的莱州湾生态环境质量评价 杨建强袁朱永贵袁宋文鹏袁等 渊员园缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
员怨愿缘年以来黄河三角洲孤东海岸演变与生态损益分析 刘大海袁陈小英袁徐摇 伟袁等 渊员员缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
基于复合生态系统理论的海洋生态监控区区划指标框架研究 徐惠民袁丁德文袁石洪华袁等 渊员圆圆冤噎噎噎噎噎
我国环境功能评价与区划方案 王金南袁许开鹏袁迟妍妍袁等 渊员圆怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
资源与产业生态
生态产业园的复合生态效率及评价指标体系 刘晶茹袁吕摇 彬袁张摇 娜袁等 渊员猿远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
我国农业生态效率的时空差异 程翠云袁任景明袁王如松 渊员源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
内蒙古半干旱生态脆弱矿区生态修复耦合机理与产业模式 陈玉碧袁黄锦楼袁徐华清袁等 渊员源怨冤噎噎噎噎噎噎
基于物质流分析方法的生态海岛建设研究要要要以长海县为例 陈东景袁郑摇 伟袁郭惠丽袁等 渊员缘源冤噎噎噎噎噎
再生渊污冤水灌溉生态风险与可持续利用 陈卫平袁吕斯丹袁张炜铃袁等 渊员远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于流域单元的海湾农业非点源污染负荷估算要要要以莱州湾为例 麻德明袁石洪华袁丰爱平 渊员苑猿冤噎噎噎噎噎
集约用海对海洋生态环境影响的评价方法 罗先香袁朱永贵袁张龙军袁等 渊员愿圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城乡与社会生态
基于生态系统服务的城市生态基础设施院现状尧问题与展望 李摇 锋袁王如松袁赵摇 丹 渊员怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎
北京城区道路系统路网空间特征及其与 蕴杂栽和 晕阅灾陨的相关性 郭摇 振袁胡摇 聃袁李元征袁等 渊圆园员冤噎噎噎噎
基于复合生态功能的城市土地共轭生态管理 尹摇 科袁王如松袁姚摇 亮袁等 渊圆员园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
重庆市森林生态系统服务功能价值评估 肖摇 强袁肖摇 洋袁欧阳志云袁等 渊圆员远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
渤海湾港口生态风险评估 彭士涛袁覃雪波袁周摇 然袁等 渊圆圆源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
达标污水离岸排海末端处置技术研究综述 彭士涛袁王心海 渊圆猿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢圆猿愿鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢圆愿鄢圆园员源鄄园员
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 北京奥林匹克公园要要要在高楼林立的大城市中袁办公楼尧居民区尧学校尧路网系统尧公园以及各种水泥尧沥青硬路面和
树木尧绿草地尧土面尧水面等等组成了复杂多样的城市生态景观袁居住着密集的人口并由于人们不断的尧强烈的干预袁
使这个城市生态系统显得尤其复杂而又多变遥 因此袁系统复杂性及灵敏度是困扰城市生态系统研究和管理的重要
因素袁建立灵敏度模型是致力于解决城市规划管理中的复杂性问题的有效方法袁网状思维与生物控制论观是其核
心袁也是灵敏度模型的思想基础遥 图为北京中轴线北端被高楼簇拥着的奥林匹克公园的仰山和龙型水系遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 34 卷第 1 期
2014年 1月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.1
Jan.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41171442,70873121);城市与区域生态国家重点实验室资助项目(SKLURE2008鄄1鄄01)
收稿日期:2013鄄05鄄02; 摇 摇 修订日期:2013鄄09鄄12
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: hudan@ rcees.ac.cn
DOI: 10.5846 / stxb201305020908
郭振,胡聃,李元征,秦文翠.北京城区道路系统路网空间特征及其与 LST和 NDVI的相关性.生态学报,2014,34(1):201鄄209.
Guo Z, Hu D,Li Y Z,Qin W C.Spatial features of road network in Beijing built up area and its relations with LST and NDVI.Acta Ecologica Sinica,2014,
34(1):201鄄209.
北京城区道路系统路网空间特征
及其与 LST和 NDVI的相关性
郭摇 振1,胡摇 聃1,*,李元征1,秦文翠1,2
(1. 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室, 北京摇 100085;
2. 西南大学地理科学学院, 重庆摇 400715)
摘要:城市道路系统是人类活动最为频繁的场所之一,研究路网空间特征与相关环境指标的关系,可为定量分析城市建设过程
对城市生态环境的影响以及为城市基础设施规划管理提供方法。 对北京市五环内各级道路抽样调查及面向对象的高分辨率遥
感影像识别,建立道路空间信息数据库,运用 TM影像反演获得地表温度(LST)及归一化植被指数(NDVI),研究 4 种不同分析
网格下城市路网特征与两者的空间相关性。 结果表明,在较大分析网格下(4伊4),路网空间指标与 LSTmean及 NDVImean相关性显
著;中等网格下,除 LST与 NDVI的平均值外,路网空间指标还可与两者最小值建立相关性;在较小窗口下(32伊32),除平均值与
最小值,还可建立特定道路指标与 LSTmax及 NDVImax的联系;各路网指标中,单位面积道路总长与 LST 及 NDVI 相关性最强;加
权道路结点数在 8伊8和 32伊32网格分析中,与 NDVI的相关性高于该指标未加权值,而结点指标均不适合与 LSTmax建立联系;
在各分析网格下,4项道路指标均与 NDVImean呈极显著负相关,表明道路绿地建设规模还不足以对 NDVI 的强度及分布产生较
大影响。
关键词:城市道路网;空间特征;地表温度(LST);归一化植被指数(NDVI)
Spatial features of road network in Beijing built up area and its relations with
LST and NDVI
GUO Zhen1,HU Dan1,*,LI Yuanzheng1,QIN Wencui1, 2
1 State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology,Research Center for Eco鄄Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences,Beijing 100085,China
2 School of Geographical Sciences,Southwest China University,Beibei Chongqing 400715,China
Abstract: The rapid urbanization process has greatly changed the spatial pattern of cities, especially artificial facilities. As
an important municipal infrastructure, urban road systems occupy more than 1 / 4 of the built鄄up area. It supports an open
space for material flow, energy flow and information flow, and its developing speed and distribution are far ahead of other
urban infrastructure. Urban roads are also a kind of typical impervious surface. Compared with natural green space, the
building materials like cement and asphalt make urban road system a different thermal characteristic, and in terms of spatial
distribution, those traits may eventually result in the significant impact on the pattern of urban thermal environment. Many
studies involved in urban underlying surfaces and their relationship with urban heat island (UHI), while the relationship
between the spatial structure of urban roads and UHI has not been reported. More information about the interactive impact
between the spatial structure of urban roads and urban environment needed to be quantitatively assessed during the process
of rapid urbanization, which could provide some scientific guidance for urban infrastructure planning and management
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toward a sound and eco鄄friendly development.
In this paper, through field survey (by using Laser distance meters and GPS to collect valid information from different
sections of 238 roads within the study area) and high resolution remote sensing data (Quick Bird data source) recognition
based on the object鄄oriented method, a spatial database of urban roads within 5 th ring road Beijing was established, which
included the length, width and intersection nodes of different classes of urban roads. A thermal infrared inversion of Landsat
TM was conducted for retrieving LST and NDVI,which are the two common indicators to characterize thermal environment
and vegetation information. Then a correlation analysis between the road system characteristics and LST and NDVI was
carried out.
The results showed that there was a significant correlation among parameters of road system, LSTmean and NDVImean in
larger grids (4伊4). Meanwhile, LSTmin and NDVImin were related with parameters of road net in moderate grids (8伊8, 16伊
16). In terms of small grid (32伊32), besides the mean and maximum value of LST and NDVI, the correlations were
observed between certain road indicators and LSTmax and NDVImax;
The total length of roads is the best variable described the change of LST and NDVI among all the parameters. When
the number of nodes was weighted for area, the correlation coefficients with NDVI in 8伊8 and 32伊32 grids were increased.
At all levels of analysis grids, all four road indicators presented a significantly negative correlation with NDVImean, which
implied that the area of urban road green space was too small to play an important roles on the intensity and spatial
distribution of NDVI. The factual of linkages among various spatial attributes of urban road networks to the intensity,
quantity, and distribution of LST and NDVI may help develop a new approach to quickly identify the overall UHI spatial
patterns and further study the relations between urban thermal environments and human activities.
Key Words: urban road network;spatial pattern characteristics;LST;NDVI
摇 摇 随着人类活动的加剧,道路作为承担交通运输
功能的载体,已成为陆地生态系统中最为重要的人
造景观之一。 纵横交错的道路网络构成了当今社会
经济发展的中枢,其分布范围之广、发展速度之快,
均是其他人工设施无法比拟的[1鄄2]。 道路系统在为
人类社会带来巨大效益的同时,对生态系统及环境
的各种负面影响也在日渐显现。 作为网状人工构筑
物,道路贯穿于各类景观中,不但阻碍了原有相邻斑
块间的生态过程、增加了景观破碎度,也对周边生态
系统产生大量物质流、能量流和信息流的输入[3鄄4]。
研究表明,道路及其承载的交通流所产生的环境影
响,范围往往数十倍于道路自身宽度,而这一影响至
少涉及到全球陆地面积的 15%—20%[5鄄6]。 在我国,
受道路网络影响的国土面积也占到了 18%以上[7鄄8],
而这些影响长期被人们所忽视。 随着人们对道路建
设产生的生态环境效应的日渐关注,道路生态学也
随之成为生态学中重要的前沿领域[9]。 20 世纪 90
年代末随着 GIS 技术的兴起,道路生态学的研究重
点开始由局部的环境污染、野生动物公路伤害等研
究逐步转向道路网络、道路影响域等相关领域[10]。
城市道路作为重要的市政基础设施,其面积一
般占建成区面积 1 / 4 以上,是城市中人类活动最为
频繁、剧烈的场所。 较其它非城市化区域,城市道路
路网密度更大,拓扑结构更为复杂[11]。 城市道路的
发展在一定程度上挤占了城市生态用地空间。 同
时,其又是典型的硬化地表类型,柏油、混凝土等路
面材料改变了原先下垫面的热力学属性,影响气地
之间自然的水、热及相关物质、元素交换。 城市道路
及两旁的高大建筑形成了城市环境中典型的街道峡
谷群,对于降低风速以及在静稳天气条件下颗粒污
染物的产生均有一定的促进作用[12鄄13]。 而目前定量
分析城市道路与城市生态环境因子变化关系,尤其
是从路网空间特征角度开展的研究并不多见。 近几
年研究表明,北京地区热岛效应稳定存在,并有加剧
的趋势[14鄄16]。 随着能源密集型、污染型企业基本迁
出城区,城市道路建设及交通流的生态影响显得更
为突出。 本研究以北京为例,通过面向对象的遥感
解译及实地测量,建立道路系统空间数据库,利用
Landsat TM反演获得 LST及 NDVI空间数据,通过建
立不同大小的分析网格,研究道路长度、面积、结点
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数等路网要素空间特征与 LST、NDVI 的相关性,以
期为进一步研究城市人工设施建设对城市生态环境
的影响以及为规划部门生态用地空间优化配置提供
科学依据。
1摇 研究区与数据
1.1摇 研究区概况
北京是中国建成区面积最大的城市,2012 年北
京全市常住人口 2069.3万人,人均 GDP 达 13797 美
元[17]。 北京城市道路建设发展迅猛,每年路网加密
工程稳步推进。 2000年至 2010年,城八区道路总里
程由 2470 km 增长到 6355 km,道路面积由 350. 2
hm2 增长到 939.5 hm2,分别较 10a 前提高了 2.57 倍
和 2郾 68倍,路网密度达到人均 2.8 m2,北京城区路
网以环形为主,先后建设了二至六环快速路,其它道
路多以此为依托,形成与经纬线平行的网状结构,由
中心向外的辐射状道路将内外环路连通起来。 本研
究区边界为五环路外接矩形(116毅12忆 —116毅32忆 E,
39毅45忆 —40毅1忆 N),面积为 859 km2。
1.2摇 数据来源
道路的路幅类型及宽度数据来自空间抽样调
查,实地调查中使用激光测距仪(Leica D5)及 GPS
(Trimble JUNO SB),共采集 238条(快速路 34条、主
干道 53条、次干道 75条、支路 44 条、胡同路 32 条)
五环内不同区段、不同建造年代的有效道路信息。
道路空间数据由 2009年 QuickBird 影像数据进行面
向对象方法的提取,以及对公开出版的北京城区专
题地图的数字化获得。 路网结点数据通过 ArcGIS
软件平台对线状道路进行交集运算获得,并通过拓
扑分析去除了错误的伪结点及因数据来源不同形成
的重复节点。 LST 及 NDVI 数据采用 2010 年 8 月
TM遥感影像反演计算获得,影像覆盖整个研究区,
平均云量 0%。
2摇 研究方法
2.1摇 城市道路信息提取
城市土地利用与覆被类型复杂,空间异质性高,
对于低等级城市道路,低分辨率与同谱异物现象几
乎成为信息提取的瓶颈[18]。 本研究以高分辨率遥
感影像为数据源,通过道路横断面调查及数据分析,
建立不同级别道路的路宽、路幅、路面材质等特征信
息库,利用 Envi 4.8 EX面向对象特征提取模块综合
利用地物的光谱、纹理、形状和位置等特征[19],多次
识别并优化调整道路特征信息,最终建立对象提取
规则集,并利用 ArcGIS 完成栅格数据矢量化、空间
分析等相关操作。 对于因树木及建筑遮挡造成的难
以提取的道路信息,按道路类型采取实地测量方法
加以补充。
2.2摇 地表温度反演
目前基于 TM 影像进行地表温度的反演,较成
熟的算法主要有:辐射传导方程法、基于影像的反演
算法、单窗算法和单通道算法[20鄄23]。 基于影像的反
演算法认为,当研究区范围较小且无云的条件下,大
气的影响程度在空间上可以近似地认为是一致的,
因而不需卫星过境的实时大气剖面数据或采用大气
模型进行大气校正。 在实时大气参数不可得时,基
于影像算法的反演精度在以上条件下与单窗算法接
近,而反演过程要比单窗算法和单通道算法等简便
得多[24]。
该方法反演模型的建立大致分为三步: 1)影像
热红外波段 DN值转化辐射强度值 L姿;2) L姿转化辐
射亮温 TB;3)通过 TB及比辐射率获得 LST。 根据普
朗克公式的反函数,代入 TM 影像红外波段平均波
长、普朗克常数、波尔兹曼常数、光速以及绝对零度,
求得 LST并将单位转换为摄氏度,简化公式如下:
LST =
TB
1 + 1.6554 伊 10 -3 伊 TB 伊 ln着
-
273.15 (3)
式中,LST单位为益;TB为辐射亮温;着为比辐射率。
TM影像的 LST 相关反演算法都共同涉及到地
表比辐射率这一关键参数[25], Sobrino 等研究了
NDVI与比辐射率的相关性[23],并提出了两者的转
换公式:
着=
0.973 NDVI<0.2
0.004P v+0.986 0.2臆NDVI臆0.5
ì
î
í
ïï
ïï 0.99 NDVI>0.5
(4)
式中,Pv表示植被覆盖度,其计算公式为:
Pv = (
NDVI - NDVImin
NDVImax - NDVImin
) 2 (5)
式中, NDVImin 为最小 NDVI 值; NDVImax 为最大
NDVI值。
2.3摇 分析网格的建立
根据不同数据源空间分辨率之间的差异以及尺
302摇 1期 摇 摇 摇 郭振摇 等:北京城区道路系统路网空间特征及其与 LST和 NDVI的相关性 摇
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度效应分析的需要,结合研究区路网密度的实际情
况,利用 ArcGIS为研究区分别建立了 4伊4、8伊8、16伊
16、32伊32共 4种不同尺度的分析网格,边长从 7.38
km到 0.92 km不等,并对网格由东北到西南方向进
行编号,通过对各网格内的地表温度、道路类型、面
积、总长,各级道路结点类型及数量进行逐一统计,
输出对应指标的栅格数据。 对于热环境强度的度
量,平均温是最常采用的温度指标,而最小温度在描
述热岛强度上更为明显,最大温度则可表征热岛对
环境和人类健康的最大压力。 因此,本研究选择以
上 3个温度指标以及 NDVI 最大值、最小值及平均
值,与对应分析单元的各项路网指标进行了相关性
分析。
3摇 结果与分析
3.1摇 各级道路长度及横断面结构分析
结果显示,研究区内快速路 384.8 km、主干道
562.3 km、次干道 776.9 km、支路 1646. 1 km、胡同
212.4 km,合计路网里程 3582.5 km,路网密度 5.37
km / km2。 不同等级道路的路幅类型及宽度统计如
表 1所示。 随着道路等级的提高,总路宽呈现明显
增加。 主要位于二环以内老城区的胡同路平均路宽
4.73 m,成为研究区最窄的道路类型,快速路以 67.57
m成为总路宽最大的类型。 在路幅结构上,由无人
行道与车行道之分的单幅胡同路到以绿化带或交通
设施做间隔的四幅快速路,横断面结构复杂程度逐
级增大。
表 1摇 北京五环内各级道路横断面统计调查
Table 1摇 Statistical survey of different road types within Beijing 5th ring road
道路类别
Road types
横断面结构及宽度 / m
Cross sectional structure and width
总路宽 / m
Total width
胡同 Hutongs 4.73 依 0.99m 4.73 依 0.99
支路 Branch roads 2.79 依 1.18p 7.11 依 1.94m 12.54 依 3.13
次干道 Secondary roads 4.01 依 1.20p 15.6 依 4.53m 23.61 依 4.39
主干道 Arterial roads 3.97 依 1.00p 5.75 依 1.54d 2.60 依 1.27g 13.04 依 3.02m 3.46 依 1.38g 48.13 依 6.71
快速路 Expressways 4.53 依 1.05p 11.62 依 2.56d 2.91 依 1.12g 16.36 依 2.78m 3.09 依 1.31g 67.57 依 9.43
摇 摇 m: 主车行道, p: 人行道,d: 表示辅路或机动非机动混用车道, g: 表示绿化带
摇 摇 道路总宽由人行道、绿化带、辅路及主路四部分
相加组成,其分布型检验结果如表 2。 各级道路类型
W检验 P值均大于 0.05,不能拒绝检验假设。 因此
可认为该四级道路各自总路宽服从正态分布。 根据
表 1各级道路的统计平均路宽与该等级道路的总里
程,计算获得研究区道路面积 93 km2,其中快速路 26
km2、主干道 27.1 km2、次干道 18.3 km2、支路 20.6
km2、胡同 1 km2。
表 2摇 各级道路路宽正态分布检验(W检验)
Table 2摇 Normal distribution test for different road types ( Shapiro鄄
Wilk)
道路类型
Road types
统计量
Statistic
自由度
df
显著度
Sig.
快速路 Expressways 0.978 32 0.745
主干道 Arterial roads 0.980 53 0.530
次干道 Secondary roads 0.978 75 0.212
支路 Branch roads 0.960 44 0.127
3.2摇 路网结点分析
研究区内由不同等级道路产生的路网结点类型
及数量如表 3 所示,其中 3 结点表示“ T冶型路口、
“Y冶型路口以及在容限(2 m)内的错位“Y冶型路口;
4结点表示“十冶型路口、非直角的“X冶型路口以及
在容限内的错位“十冶型路口。 对于五叉路口及以上
的复杂道路结点,其比例仅占总结点数量的 3%,表 3
中未予列出。
表 3所示,研究区道路 3 结点、4 结点共计 6927
个,其中快速路与快速路的 4结点数量为 24,为最少
的道路结点类型,而支路与支路之间的 3 结点数成
为研究区最常见的结点类型,数量达到 1405 个。 随
着道路等级的提高,道路结点呈现下降趋势。 针对
不同类型的结点对应不同复杂程度的立交设施以及
在道路系统中重要程度不同的实际情况,建立了面
积加权结点数指标,即对与结点相连两条道路总宽
的乘积作为权重赋给该结点,对于“丁冶字路口赋值
为相交道路总宽乘积的 1 / 2,结果如图 1所示。
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表 3摇 研究区路网结点构成统计
Table 3摇 Net node compositions at different intersections in the studied area
快速路
Expressways
3结点
3鄄node
4结点
4鄄node
主干道
Arterial roads
3结点
3鄄node
4结点
4鄄node
次干道
Secondary roads
3结点
3鄄node
4结点
4鄄node
支路
Branch roads
3结点
3鄄node
4结点
4鄄node
合计
Total
快速路 Expressways 34 24 58
主干道 Arterial roads 51 124 49 100 324
次干道 Secondary roads 134 111 170 301 159 185 1060
支路 Branch roads 414 79 820 304 932 737 1405 793 5484
合计 Total 635 337 1039 705 1091 922 1405 793 6927
摇 摇 面积权重结点能够更为直观的表达不同规模交
叉路口在空间上的分布。 图 1 所示,较高等级的结
点主要分布于快速路与快速路以及快速路与主干道
交叉形成的大型交通枢纽。 针对路网密度,以天安
门为中心向八个方向进行网格统计。 图 2 结果表
明,二环中心区域由于故宫的存在,形成一个明显的
路网低密度区,二环与四环之间则为路网集中分布
区域,四环以外,尤以南五环附近的道路密度较四环
以内下降明显。 不同规模的城市森林公园及水体形
成了大小不一的低密度路网区域,镶嵌于研究区道
路系统景观之中。 结点密度的空间分布格局与路网
密度趋势一致。
图 1摇 研究区道路加权结点空间分布
Fig.1摇 Spatial distribution of area weighted nodes in the studied area
3.3摇 不同分析网格下 LST与 NDVI空间特征
通过对 TM影像相关波段综合运算,反演获得研究
区 LST以及 NDVI 数据,其中 NDVI 被标准化至0—255
范围表示。 研究区 LSTmin、LSTmax分别为 17郾 26益和
41郾 44益, LSTmean为(30.44依2.06)益;NDVImin、NDVImax分
别为 95和 205, NDVImean为(144依17)。
502摇 1期 摇 摇 摇 郭振摇 等:北京城区道路系统路网空间特征及其与 LST和 NDVI的相关性 摇
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图 2摇 不同方向路网密度的变化
Fig.2摇 The distribution of road network density in
different directions
摇 摇 如图 3,北京城区 LSTmean分布总体呈南高北低
的格局, LSTmean高值区域主要分布于研究区东西中
央线以南。 随着分析网格的缩小,较明显的两个
LSTmean高值区域分布于西南二环与三环以及东南二
环与三环区域。 NDVImean较高的区域主要分布于五
环以外,最高值位于西北五环香山附近,低值区则位
于二环以内以及国贸、中央商务区。
随着分析单元的增大, LSTmean 数值分布从
25郾 1—34. 0益 范围缩小至 28. 4—31. 8益。 同样,
NDVImean也由 118 — 190缩小至 135 — 160。 对于非
平均化的统计结果,随着分析网格的增大,区间表现
为单侧阈值不变,另一侧阈值向平均值移动的趋势。
图 3摇 不同分析单元下 LSTmean与 NDVImean空间统计
Fig.3摇 Spatial statistics of LSTmean and NDVImean at different analytical units
3.4摇 路网空间特征与 LST、NDVI相关性分析
将不同分析网格内道路的总长、面积、结点数以
及加权结点数 4项道路路网指标分别与对应网格的
LST、NDVI最大值、最小值及平均值进行相关性统计
分析,结果如表 4。
3.4.1摇 同一分析网格下路网指标与 LST、NDVI 相关
性分析
4伊4网格分析中,4 项道路指标均与 NDVImean具
有极显著负相关关系,且道路长度 > 道路结点数 >
加权结点数 > 道路面积,而与 NDVImax、NDVImin无相
关性。 道路长度与 LSTmean呈现显著正相关,其它路
网指标均与 LST无相关性。
8伊8网格分析中,各项道路指标与 3 项 NDVI 指
标均表现出极显著负相关,且 NDVImean > NDVImax >
NDVImin。 对于 NDVImean的相关性与 4伊4网格相应分
析结果一致。 对于 NDVImax及 NDVImin的相关性表现
为:加权结点数 > 道路结点数 逸 道路长度 > 道路
面积,加权结点数与 NDVI的相关性高于未加权道路
结点数。 各路网指标与 LSTmean呈现极显著正相关,
且道路长度 > 道路面积 > 道路结点数 > 加权结点
602 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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数。 除道路面积与 LSTmin具有显著正相关外,其它路 网指标与 LSTmin、LSTmax均不存在相关性。
表 4摇 不同分析单元下四种道路路网指标与 LST及 NDVI相关性分析
Table 4摇 Correlation analysis between four kind of road features and LST / NDVI at different analytical units
道路长度
Road length
LST NDVI
道路面积
Road area
LST NDVI
道路结点数
Road nodes
LST NDVI
面积加权道路结点数
Area weighted nodes
LST NDVI
4伊4(16) 平均 Mean 0.514* - 0.748** 0.461 - 0.661** 0.446 - 0.720** 0.437 - 0.705**
最大 Max - 0.38 - 0.400 - 0.343 - 0.307 - 0.464 - 0.459 - 0.455 - 0.425
最小 Min 0.02 - 0.377 0.172 - 0.375 - 0.029 - 0.453 0.014 - 0.465
8伊8 Mean 0.535** - 0.714** 0.491** - 0.653** 0.447** -0.667** 0.444** - 0.667**
(64) Max - 0.109 - 0.504** - 0.083 - 0.456** - 0.221 - 0.533** - 0.213 - 0.539**
Min 0.211 - 0.391** 0.279* - 0.380** 0.191 - 0.391** 0.210 - 0.409**
16伊16 Mean 0.506** - 0.667** 0.427** - 0.566** 0.426** - 0.616** 0.417** - 0.613**
(256) Max 0.038 - 0.552** 0.027 - 0.453** - 0.080 - 0.586** - 0.086 - 0.578**
Min 0.334** - 0.426** 0.299** 0.398** 0.325** - 0.392** 0.326** - 0.408**
32伊32 Mean 0.426** - 0.576** 0.345** - 0.466** 0.366** - 0.533** 0.362** - 0.534**
(1024) Max 0.101** - 0.505** 0.101** - 0.363** 0.017 - 0.537** 0.017 - 0.522**
Min 0.433** - 0.385** 0.309** - 0.365** 0.433** - 0.342** 0.416** - 0.363**
摇 摇 *表示相关性显著水平为 P < 0.05;**表示相关性显著水平为 P < 0.01
摇 摇 16伊16 网格分析中,4 项路网指标均与 LSTmean、
LSTmin呈现极显著正相关,对于 LSTmean,相关性与 8伊
8网格相应分析结果一致。 对于 LSTmin表现为:道路
长度 > 加权结点数 > 道路结点数 > 道路面积,
LSTmax与各道路指标未呈现相关性。 对于 NDVImean,
相关性与 4伊4、8伊8 网格相应分析结果一致。 对于
NDVImax表现为:道路结点数 > 加权结点数 > 道路长
度 > 道路面积。 对于 NDVImin表现为:道路长度 > 加
权道路结点数 > 道路面积 > 道路结点数。
32伊32网格分析中,各项道路指标均与 NDVI 呈
现极显著负相关性。 除道路结点数及加权结点数未
与 LSTmax建立相关性外,其它道路指标均与 LST 表
现出极显著正相关。 对于 LSTmean和 LSTmin,正相关
性由强至弱依次表现为:道路长度 逸 道路结点数 >
加权结点数 > 道路面积。 对于 NDVImean,负相关性
表现为:道路长度 > 加权结点数 > 道路结点数 > 道
路面积。 对于 NDVImax表现为:道路结点数 > 加权结
点数 > 道路长度 > 道路面积。 对于 NDVImin表现为:
道路长度 > 道路面积 > 加权结点数 > 道路结点数。
3.4.2摇 同一路网指标与 LST、NDVI相关性分析
随着分析网格的缩小,4 项道路指标与 LST 的
正相关指数以及与 NDVI的负相关指数逐渐降低,在
4伊4网格分析中所呈现的相关性为 4 种分析网格下
最高值。 在不同分析网格下,道路长度与 LSTmean及
NDVImean的相关性均强于其它道路指标。 较大分析
网格下,仅有道路长度与 LSTmean存在显著正相关性,
随着分析网格的缩小,各项道路指标均与 LSTmean呈
现显著正相关,且 LSTmin在 16伊16 与 32伊32 网格分
析中与各项道路指标呈现显著正相关。 对于
LSTmax,仅在 32伊32 分析网格下与道路长度、道路面
积两项指标呈现相关性。 在 8伊8到 32伊32三个不同
分析网格下,4 项道路指标均与 NDVImax、NDVImin和
NDVImean呈现极显著的负相关性,在 4伊4 分析网格
下,4项道路指标与 NDVImean表现出极显著的负相关
性。 加权结点数对于 NDVImin相关性在不同分析网
格下均高于未加权道路结点数。
4摇 结论与讨论
城市道路系统的前期建设及后期承载的交通流
整个生命周期过程中均与人类活动强度密切相关。
研究以北京中心城区为研究区,分析了城市道路网
格空间特征,并从地表温度和植被指数两个遥感常
用指标入手,将道路路网空间特征与两者进行相关
性分析,结果表明城市道路路网特征在 4 种不同分
析窗口下均存在与 LST 及 NDVI 特定指标的相关
性,即在相对较大的分析窗口下,与 LSTmean 及
NDVImean相关性显著,在相对较小的分析窗口下,可
以建立特定道路指标与 LSTmax及 NDVImax的联系,而
702摇 1期 摇 摇 摇 郭振摇 等:北京城区道路系统路网空间特征及其与 LST和 NDVI的相关性 摇
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在中等分析窗口下,除采用 LSTmean、NDVImean外,还可
以选择两者的最小值指标建立与道路指标的空间相
关性。 各路网指标中,单位面积道路总长与 LST 及
NDVI空间相关性最强,而道路结点、加权道路结点
两个指标不适合建立与 LSTmax的关系。
城市地表温度是城市表层能量平衡的中心,是
影响城市气候的重要因素。 目前对于城市地表温
度、热岛效应及内部热斑块格局的研究主要途径为
通过热红外遥感反演,这往往需要进行大量遥感数
据处理及建立复杂的反演模型。 以上研究结论可以
为研究城市热环境、生态用地空间格局及其动态变
化提供一个快速而有效的解决方案,即通过城市道
路系统路网空间特征信息分析 LST、NDVI 强弱及其
空间分布格局。
另外,市政四级道路级配比例的结果表明,研究
区过多的强调快速路和主干道的建设,导致同一路
网密度下,单位面积道路面积的上升。 过宽的道路
容易导致土地资源的浪费,挤占城市生态用地的空
间。 路网空间特征与 NDVI的相关性显示,在各分析
网格下的路网空间指标与 NDVImean均具有极显著负
相关关系,同时也表明目前道路绿地建设规模还不
足以对 NDVI的强度及分布上产生较大影响。 中国
城市的道路系统建设规模和道路密度逐年增长,
2011年建成区城市道路总里程及面积分别达到了
294443 km 和 5213.22 km2 [26]。 快速增长不仅导致
物质资源压力及对生态环境的胁迫,也间接促使机
动车规模的扩大以及排放的增加,城市交通及相关
环境影响日益加剧。 道路生态学与城市生态学的交
叉是学科发展的必然趋势也是解决当下城市日益突
出的生态环境问题的时代要求,道路生态学及其影
响域在城市领域的应用可为城市道路建设所产生的
生态环境问题提供识别及解决方案,为进一步建设
生态友好型城市道路系统提供新思路及定量化
指标。
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叶生态学报曳圆园员源年征订启事
叶生态学报曳是由中国科学技术协会主管袁中国生态学学会尧中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
争鸣冶的方针袁依靠和团结广大生态学科研工作者袁探索生态学奥秘袁为生态学基础理论研究搭建交流平台袁
促进生态学研究深入发展袁为我国培养和造就生态学科研人才和知识创新服务尧为国民经济建设和发展服务遥
叶生态学报曳主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果遥 特别欢
迎能反映现代生态学发展方向的优秀综述性文章曰研究简报曰生态学新理论尧新方法尧新技术介绍曰新书评价和
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叶生态学报曳为半月刊袁大 员远开本袁圆愿园页袁国内定价 怨园元 辕册袁全年定价 圆员远园元遥
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编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
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编摇 摇 辑摇 叶生态学报曳编辑部
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主摇 摇 编摇 王如松
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