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      基于環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星HJ_1B的濟(jì)南市熱力空間格局演變

      2015-04-20 02:08王其新
      綠色科技 2015年12期
      關(guān)鍵詞:熱力水汽濟(jì)南市

      王其新

      (山東師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院,山東 濟(jì)南250000)

      1 引言

      近年來,隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷深入,地表結(jié)構(gòu)也同時(shí)發(fā)生著變化。城市生活問題日益凸顯,其中,城市熱環(huán)境就是其中之一。人造地表表面不斷增加,建筑、道路等城市市政建設(shè)是主要城市結(jié)構(gòu)變化,從而城市地表溫度隨之變化,對(duì)居民生活和城市火災(zāi)安全問題都有著巨大的影響。研究城市地表溫度的變化對(duì)城市建設(shè)具有重要的意義。

      本文采用2009年5月23日和2014年5月28日成像的減災(zāi)小衛(wèi)星HJ_1B影像,來源中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心。在ENVI中進(jìn)行預(yù)處理,利用單窗算法,反演兩期地表溫度,在Fragstats軟件的支持下,將分形幾何學(xué)基本理論引入熱力景觀空間格局分析,借鑒景觀生態(tài)學(xué)研究方法,對(duì)濟(jì)南市熱力空間格局進(jìn)行定量研究分析。

      2 單窗法及參數(shù)修正

      QinZ等[1]針對(duì)Landsat TM/ETM+給出了反演地表溫度的單窗算法,在參數(shù)允許誤差時(shí),反演精度<1.1℃,該方法具有所需反演參數(shù)少,精度高等特點(diǎn)。本文使用HJ_1B的IRS第4波段(以下簡(jiǎn)稱Band4波段),利用此算法反演濟(jì)南市地表溫度。根據(jù)單窗算法原理,對(duì)于 HJ_1B的Band4波段,單窗算法公式表示為:

      式中:a和b為系數(shù);C=ετ;D=(1-τ)[1+(1-ε)τ],其中τ為大氣透過率,ε為地表發(fā)射率;T4為HJ_1B的Band4的星上亮度溫度;T a為大氣平均作用溫度。

      Landsat TM/ETM+第6波段波長(zhǎng)范圍為10.45~12.50[2],而 HJ_1B的 Band4波段的波長(zhǎng)范圍為10.50~12.50[3],兩者有微小差別,同時(shí)兩者成像的傳感器不同,為保證反演算法的科學(xué)性,因此用HJ_1B的Band4反演地表溫度時(shí),對(duì)公式(1)中的系數(shù)a和b進(jìn)行修正,大氣透過率的估算公式及地表發(fā)射率也需要重新確定。

      2.1 系數(shù)a和b修正

      單窗算法的理論推導(dǎo)過程中,a和b是對(duì)L與溫度的關(guān)系進(jìn)行線性模擬得到的系數(shù),L有如下定于公式:

      式中:B(T)溫度為T時(shí)對(duì)應(yīng)的熱輻射強(qiáng)度。根據(jù)Planck方程可知,黑體的熱輻射強(qiáng)度與溫度之間的關(guān)系可表示為如下:

      式中:C1=1.19104×108W·μm4·m-2sr-1,C2=1.43877×104μm·K,λ(μm)為有效波長(zhǎng)。Jimenez-Munoz等給出的有效波長(zhǎng)計(jì)算公式計(jì)算出Band4的有效波長(zhǎng),計(jì)算公式如下:

      式中:f(λ)為Band4的波普響應(yīng)函數(shù),λ1和λ2分別為HJ_1B的熱紅外波段的起始和終止波長(zhǎng)。

      根據(jù)HJ_1B的熱紅外光譜響應(yīng)文件(中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心網(wǎng)站查詢),先在MATLAB中擬合出Band4的波普響應(yīng)函數(shù)(如圖1所示),結(jié)合式(4)計(jì)算出有效波長(zhǎng)結(jié)果為11.4839μm,計(jì)算出的有效波長(zhǎng)與Band4的中心11.50μm波長(zhǎng)很接近。

      利用計(jì)算出的有效中心波長(zhǎng),根據(jù)上述方程式(2)和方程式(3),在MATLAB中模擬出與溫度的關(guān)系,根據(jù)模關(guān)系結(jié)果表明參數(shù)與溫度有很好線性關(guān)系。根據(jù)這一特征,建立參數(shù)與溫度的關(guān)系如下:

      圖1 HJ_1B衛(wèi)星熱紅外波段波普響應(yīng)函數(shù)

      最后,得到系數(shù)a和b修正結(jié)果。對(duì)于HJ_1B衛(wèi)星熱紅外波段范圍內(nèi)系數(shù)a和b修正結(jié)果詳見表1。

      表1 修正系數(shù)

      2.2 大氣透過率τ的估算

      研究表明,大氣透過率的變化主要取決于大氣水汽含量的冬天變化,其他因素因其變化不大而對(duì)大氣透過率的變化沒有顯著的影響。因此,大氣水汽含量的是估算大氣透過率的主要考慮因素。

      段四波等[4]從TIGRS數(shù)據(jù)中選取1413條大氣廓線數(shù)據(jù),在MODTRAN4中模擬大氣水汽含量與大氣透過率之間的關(guān)系,建立相關(guān)方程進(jìn)行大氣透過率的估算,給出了HJ_1B熱紅外波段的大氣透過率近似估算方程式為:

      其中:τ為大氣透過率;ω為大氣水汽含量。大氣水汽含量可以用楊景梅等[5]?給出的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P陀傻孛嫠麎簭?qiáng)估算得到。

      2.3 地表發(fā)射率的修正

      在波段區(qū)間確定的情況下,比表比輻射率主要取決于地表物質(zhì)結(jié)構(gòu),因此本文將多光譜影像數(shù)據(jù)結(jié)合監(jiān)督分類以及波段運(yùn)算,最終將地表分為自然表面、城鎮(zhèn)、水體和裸地4種地表類型。同時(shí)為了確定各類地物在Band4波段的發(fā)射率,本文利用ENVI自帶的約翰·霍普金斯大學(xué)光譜庫,分別計(jì)算了水體、植被、裸地和人造表面在HJ_1B衛(wèi)星熱紅外波段范圍的發(fā)射率均值,計(jì)算結(jié)果詳見表2。

      自然表面、城鎮(zhèn)和裸地的地表反射率由覃志豪[6]等給出的算法結(jié)合表2計(jì)算而得。

      2.4 大氣平均作用溫度的確定

      在天氣比較晴朗的情況下,沒有明顯的大氣垂直旋渦作用條件下,可由近地面氣溫T0近似估算大氣平均作用溫度,譚志豪等[7]給出了大氣平均溫度與近地面氣溫T0在不同地域的關(guān)系,關(guān)系方程如下:

      表2 HJ_1B熱紅外波段范圍各類地表類型發(fā)射率

      熱帶平均大氣:

      中緯度夏季平均大氣:

      中緯度冬季平均大氣:

      本文利用濟(jì)南市2009年5月23日和2014年5月28日,兩期影像反演地表溫度分析比較,研究濟(jì)南市近幾年來地表溫度演變。根據(jù)濟(jì)南市經(jīng)緯度可知,本文將采用中緯度夏季平均大氣公式(12)估算大氣平均作用溫度。

      3 基于修正模型下的濟(jì)南市地表溫度反演

      3.1 研究區(qū)概況

      濟(jì)南市四季分明,日照充分,年平均氣溫14℃,最高氣溫記錄為42.7℃,最低氣溫約為27℃。年平均降水量達(dá)665.7 mm,無霜期可達(dá)220 d左右。

      濟(jì)南市地勢(shì)起伏,南高北低,南部為山區(qū)地區(qū),山脈多為東西走向,中部為前平原地區(qū),北部為臨黃平原地區(qū)。市區(qū)內(nèi)有河湖眾多,河流主要包括小清河、黃河、玉符河、南北大沙河等水系;湖泊主要有白云湖、大明湖和東平湖等湖泊;此外還有臥虎山、錦繡川等大型水庫。包括市中區(qū)、歷下區(qū)、章丘市、長(zhǎng)清區(qū)、平陰縣等十個(gè)縣級(jí)地區(qū)。

      3.2 濟(jì)南市地表溫度反演

      本文利用2009年5月23日和2014年5月28日兩期減災(zāi)環(huán)境衛(wèi)星HJ_1B影像數(shù)據(jù),反演濟(jì)南市地表溫度。從中國(guó)氣象網(wǎng)(http://data.cma.cn)查詢衛(wèi)星當(dāng)天過境時(shí)間濟(jì)南市的水汽壓,結(jié)合大氣水汽含量經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停浪愠龃髿馑?,利用衛(wèi)星過境時(shí)間的近地面溫度作為地面溫度,再由公式(6)、公式(12)分別計(jì)算大氣透過率和大氣平均作用溫度,水汽壓、地面溫度、大氣透過率及大氣平均作用溫度詳見表3。

      表3 大氣透過率與大氣平均作用溫度值

      利用上述參數(shù)及公式(1),最終反演得到濟(jì)南市2009年5月23和2014年5月28兩期地表溫度,如圖2、圖3所示。

      3.3 精度驗(yàn)證

      圖2 2009年反演地表溫度結(jié)果

      圖3 2014年地表溫度反演結(jié)果

      由于缺乏過境時(shí)的濟(jì)南市地表實(shí)測(cè)溫度,因此本采用模擬數(shù)據(jù)對(duì)修改后的單窗算法進(jìn)行進(jìn)度的驗(yàn)證評(píng)價(jià)。基于MODTRAN模型模擬地表溫度分別為20℃、30℃和40℃,大氣水汽含量分別為1.0、1.5、2.0和2.5 g·cm-2時(shí)衛(wèi)星傳感器接受到的輻射值,通過Planck函數(shù)計(jì)算得到亮度溫度,然后再根據(jù)修正模型反演得到地表溫度,將該溫度與模擬地表溫度數(shù)據(jù)的絕對(duì)值作為反演誤差。模擬結(jié)果如表4所示。

      表4 模擬驗(yàn)證結(jié)果

      從表4中可以看出,對(duì)于本文假定的模擬方法,最小誤差為0.05℃,最大誤差為2.34℃。平均誤差為0.86℃,說明理論上修正的單穿算法有較好的精度。

      4 濟(jì)南市熱力空間格局演變分析

      4.1 溫度區(qū)間劃分及熱力景觀參數(shù)

      將兩期反演地表溫度的結(jié)果(分別記為)按取整后每隔5℃的劃分方式對(duì)溫度差進(jìn)行溫度區(qū)間劃分,按照溫度區(qū)間劃分對(duì)溫度差進(jìn)行重分類。然后將兩期反演地表溫度做溫度差,即(溫度差區(qū)間為-4.23~14.56℃),同樣利用上述溫度劃分方法(圖4)。

      利用Fragstats軟件對(duì)重分類結(jié)果分析,提取斑塊信息,包括斑塊數(shù)、斑塊面積,再表5評(píng)價(jià)指標(biāo)[8]。

      4.2 熱力景觀演變分析

      熱力景觀指數(shù)詳見表5~表7。表5為將2009年和2014年對(duì)比,比較2014年出現(xiàn)局部高于45℃的高溫地區(qū),這也可從破碎度升高可以反應(yīng),濟(jì)南市熱力景觀類型增加。2009年大部分地區(qū)溫度集中在25~35℃,比例高達(dá)91.74%,而到了2014年主要集中在30~40℃??蓮谋?中看出,濟(jì)南市2009年至2014年絕大部分地區(qū)溫度為上升趨勢(shì),溫度增加在0~10℃范圍內(nèi),商河縣地區(qū)為下降趨勢(shì),這與近幾年來商河縣大規(guī)模植樹造林有關(guān)。少數(shù)地區(qū)溫度上升在10℃以上,由圖4可以看出,主要集中在山區(qū)地區(qū),這是山地植被覆蓋減少的原因。

      圖4 地表溫差分類圖

      溫度差優(yōu)勢(shì)度為0.2949,這與0~10℃之間的兩類斑塊占據(jù)優(yōu)勢(shì)的熱力景觀類型有關(guān)。

      表5 景觀格局指數(shù)

      結(jié)合圖2與圖3對(duì)比可知,濟(jì)南市植被覆蓋大面積減少、城市擴(kuò)區(qū)、人造地表建筑增加、山區(qū)開礦,再加上近幾年來溫室效應(yīng)結(jié)果,是導(dǎo)致濟(jì)南市地表溫度普遍升高的主要原因。

      表6 熱力景觀斑塊統(tǒng)計(jì)及景觀指數(shù)

      表7 溫度差熱力景觀斑塊統(tǒng)計(jì)及景觀指數(shù)

      5 結(jié)語

      從2009年至2014年5年間,濟(jì)南市建成區(qū)向東、南擴(kuò)展,地表類型的改變致使熱力景觀類型發(fā)生較大的改變。無論從斑塊的數(shù)據(jù)上還是指數(shù)上,這都與城市化擴(kuò)展具有一致性,因此從熱力景觀研究分析的層面,對(duì)于直接分析城市溫度變化研究和間接研究城市結(jié)構(gòu)有一定的有效性。

      HJ_1B環(huán)境小衛(wèi)星熱紅外波段分辨率為150 m,可見光也只有30 m,進(jìn)行的空間重采樣,精度上有一定的影響。對(duì)于熱力景觀分析研究不夠充分深入,在以后的研究將繼續(xù)改進(jìn)和深入。

      [1]Qin Z,Karnieli A,Berliner P,A Mono-window Algorithm for Retrieving Land Surface Temperature from Landsat TM Date and Its Application to the Israce-Egypt Border Region[J].In-ternation-al Journal of Remoto Sensing,2001,22(18):3719~3746.

      [2]USGS.Landsat(LDCM)History[EB/OL].http://usgs.gov/about_ldcm.php,2015-8-5.

      [3]CASC.Instraction of HJ-1-A、B[EB/OL].http:www.cresda.com,2015-8-25.

      [4]段四波,閻廣建,錢永剛.利用HJ_1B模擬數(shù)據(jù)反演地表溫度的兩種單通道算法[J].自然科學(xué)進(jìn)展,2008,9(18):1001~1008.

      [5]楊景梅,邱金桓.利用地面濕度參量計(jì)算我國(guó)整層大氣可降水量及有效水汽含量方法的研究[J].大氣科學(xué),2002,1(26):9~22.

      [6]覃志豪,李文娟,徐 斌.陸地衛(wèi)星TM6波段范圍內(nèi)地表比輻射量的估計(jì)[J].國(guó)土資源遙感,2002(3):29~37.

      [7]覃志豪,李文娟,張明華,等.單窗算法的大氣參數(shù)估計(jì)方法[J].國(guó)土資源遙感,2003,15(2):37~43.

      [8]鄔建國(guó).景觀生態(tài)學(xué)—格局、過程、尺度與等級(jí)[M].北京:高等教育出版社,2011:107~116.

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