杜晉苗，楊艷麗，申麗娜，孫艷玲，王中良

（天津師范大學(xué) a.城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院；b.天津市水資源與水環(huán)境重點實驗室，天津 300387）

基于植被指數(shù)的天津地區(qū)熱環(huán)境危急狀況分析

杜晉苗a，楊艷麗a，申麗娜a，孫艷玲a，王中良b

（天津師范大學(xué) a.城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院；b.天津市水資源與水環(huán)境重點實驗室，天津 300387）

選取天津地區(qū)2009年和2013年Landsat遙感影像，反演地表溫度和歸一化植被指數(shù)，定量分析研究區(qū)地表溫度和植被覆蓋狀況，并在此基礎(chǔ)上計算、分類環(huán)境臨界指數(shù)，以研究基于植被指數(shù)的熱環(huán)境狀況的時空分布特征.結(jié)果表明：地表溫度與歸一化植被指數(shù)NDVI整體分布趨勢相反，從2009—2013年，地表溫度顯著上升，植被覆蓋狀況降低；研究區(qū)熱環(huán)境危急區(qū)面積不斷增加，中心城區(qū)熱環(huán)境危急性處于緊急狀態(tài)，近郊熱環(huán)境危急狀態(tài)變化明顯；熱環(huán)境危急區(qū)內(nèi)，各危急狀態(tài)類型的面積比例大小依次為緊急狀態(tài)＞嚴(yán)重狀態(tài)＞警戒狀態(tài).

植被指數(shù)；地表溫度；環(huán)境臨界指數(shù)；熱環(huán)境危急狀況；天津地區(qū)

城市熱環(huán)境是指與熱有關(guān)的、影響人類生產(chǎn)和發(fā)展的各種外部因素組成的物理條件總和，它的形成與大氣污染、能源釋放、水體和植被分布狀況等多種因素有關(guān)［1］.植被作為陸地表面最突出的土地覆蓋類型，具有降溫增濕功能，從而起到調(diào)節(jié)區(qū)域環(huán)境的作用［2］.歸一化植被指數(shù)NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）可以很好地表征一個地區(qū)的植被覆蓋狀況［3］，眾多學(xué)者從植被與溫度的定量相關(guān)性、不同植被對熱環(huán)境調(diào)節(jié)差異以及城市內(nèi)部綠地景觀對周邊熱環(huán)境的影響等方面進(jìn)行了相關(guān)研究［4-6］，結(jié)果表明植被指數(shù)NDVI與地表溫度呈負(fù)相關(guān)，即植被覆蓋狀況越好，地表溫度就越低，但很少有學(xué)者對兩者的比值變化進(jìn)行研究.2013年，Senanayake等［7］在對科倫坡城市熱島的研究中提出了環(huán)境臨界指數(shù)ECI（environmental criti-cality index），該指數(shù)是地表溫度與NDVI的比值，用于分析基于植被指數(shù)的城市熱環(huán)境危急狀況，從而為城市綠地建設(shè)和熱環(huán)境治理提供依據(jù).

遙感技術(shù)的發(fā)展為熱環(huán)境研究提供了重要的數(shù)據(jù)源，盡管該數(shù)據(jù)反映的是地表溫度和植被指數(shù)瞬時的空間變化特征，但采用遙感影像數(shù)據(jù)反演NDVI可以定量地呈現(xiàn)出植被的覆蓋狀況，同時也保證了地表溫度和植被覆蓋狀況的時間統(tǒng)一性.因此，本研究以城市化水平較高的天津市區(qū)為例，分別采用2009年Landsat5和2013年Landsat8影像數(shù)據(jù)反演地表溫度和NDVI，定量分析不同時段地表溫度和植被的時空變化特征，并在此基礎(chǔ)上計算ECI并分類，用以分析研究區(qū)熱環(huán)境危急性時空變化特征.

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)

天津市位于環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈和京津冀協(xié)同發(fā)展區(qū)內(nèi)，屬暖溫帶半濕潤季風(fēng)性氣候，四季分明，雨熱同期，年平均溫度約14℃，年日照時數(shù)約2 470.9 h.關(guān)于天津地區(qū)城市熱島的眾多研究指出，天津城市熱島效應(yīng)主要發(fā)生在中心城區(qū)和濱海新區(qū)，且中心城區(qū)熱島效應(yīng)不斷加強，熱島景觀分布不均，呈組團(tuán)式發(fā)展，同時斑塊形狀趨于復(fù)雜化［8-10］.參考前人研究成果，作為天津市最早的熱島中心，有必要對天津中心城區(qū)進(jìn)行深入研究，因此選取天津中心城區(qū)（河北區(qū)、南開區(qū)、紅橋區(qū)、和平區(qū)、河?xùn)|區(qū)和河西區(qū)）和近郊四區(qū)（津南區(qū)、西青區(qū)、東麗區(qū)和北辰區(qū)）作為研究區(qū).

采用數(shù)據(jù)主要包含天津市行政區(qū)劃圖、土地利用類型現(xiàn)狀圖、天津市1∶50 000地形圖以及來源于中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所對地觀測數(shù)據(jù)共享計劃的遙感數(shù)據(jù).遙感數(shù)據(jù)為2009年8月30日的Landsat5遙感影像和2013年8月25日的Landsat8遙感影像，成像清晰，可用于地表溫度和植被指數(shù)的反演.

2 研究方法

首先對遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，運用Arcmap10.2平臺，將兩景遙感影像統(tǒng)一為橫軸墨卡托投影，并結(jié)合地形圖，對其校正，投影坐標(biāo)系為WGS1984_UTM_zone_ 50N；然后反演地表溫度和植被指數(shù)，在此基礎(chǔ)上，計算環(huán)境臨界指數(shù)，將生成的環(huán)境臨界指數(shù)圖去除水體并分類，用于基于植被指數(shù)的熱環(huán)境危急性分析.

2.1 地表溫度反演

基于遙感影像熱紅外波段，利用覃志豪等［11］提出的單窗算法反演研究區(qū)地表溫度，該方法的關(guān)鍵是求取亮度溫度、大氣平均作用溫度、地表比輻射率和大氣透射率.其中地表比輻射率通過植被指數(shù)NDVI值估計［12］，大氣透射率基于水分含量估算［13］，大氣平均作用溫度根據(jù)中緯度夏季的近地面氣溫帶入Ta=16.0110+0.926 21 T0求取，其中T0為近地面氣溫.

式（1）中：LST為地表溫度；a=-67.355 4和b=0.458 61為常數(shù)；Tsenor為亮度溫度；Ta為大氣平均作用溫度；C= ετ和D=（1-τ）［1+（1-ε）τ］為中間變量；ε為地表比輻射率；τ為大氣透射率.

計算亮度溫度通過遙感影像熱紅外波段的DN值轉(zhuǎn)換而成.2009年為Landsat5影像，2013年為Landsat8影像，由于衛(wèi)星發(fā)射前預(yù)設(shè)常數(shù)不同，應(yīng)分別進(jìn)行計算.Landsat8包含B10和B11共2個熱紅外波段，本研究選取B10計算2013年的亮度溫度和地表溫度.

對于Landsat5熱紅外B6數(shù)據(jù)，Tsenor=1 260.65/ ln［1+60.776/（0.123 8+0.005 632DNB6）］

對于Landsat8熱紅外B10數(shù)據(jù)，Tsenor=1 321.08/ ln［1+774.89/（0.1+3.342 0E-04DNB10）］

2.2 歸一化植被指數(shù)提取

歸一化植被指數(shù)NDVI是表征地表植被生長狀況及植被空間分布的定量指標(biāo)，通常由遙感數(shù)據(jù)中的紅光波段RED和近紅外波段NIR通過數(shù)學(xué)運算得出［3］，其表達(dá)式為：

1.2 實驗動物和分組 選取清潔級雄性BALB/C小鼠18只，12周齡，由上海杰思捷實驗動物有限公司提供。將小鼠隨機分為3組，每組6只：對照組尾靜脈注射生理鹽水0.1 ml，脂多糖組尾靜脈注射脂多糖5.0 mg/kg，激素組在脂多糖組基礎(chǔ)上給予甲強龍4.8 mg/kg。

2.3 環(huán)境臨界指數(shù)計算

環(huán)境臨界指數(shù)ECI是地表溫度和NDVI的比值，反映植被覆蓋對地表溫度的影響，可用于基于植被指數(shù)的熱環(huán)境狀況研究［7］.ECI與LST呈正相關(guān)，與NDVI呈負(fù)相關(guān)，其值為：

式（2）中：LST（streched1-255）和NDVI（streched1-255）是通過直立方圖均衡化法處理后將值拉伸為1～255之間的地表溫度和NDVI值.

3 結(jié)果與分析

3.1 地表溫度時空分布特征

不同時期研究區(qū)的地表溫度如圖1所示.由圖1可以看出，2009年和2013年地表溫度最高值均約為51℃，2013年地表溫度最低值和平均值比2009年分別高6.27℃和2.35℃.從空間分布格局看，呈現(xiàn)出以中心城區(qū)為中心逐漸向近郊四區(qū)擴(kuò)展的趨勢，近郊四區(qū)地表溫度變化最明顯.其中，由2009年8月30日地表溫度分布狀況圖可以明顯看出中心城區(qū)地表溫度明顯高于近郊，呈組團(tuán)狀，大部分區(qū)域在34℃以上；近郊溫度較高的地區(qū)位于城鎮(zhèn)村落，呈零星狀；地表溫度低于28℃的區(qū)域為東麗湖、大興水庫和鴨淀水庫等水域.至2013年8月25日，中心城區(qū)和近郊的地表溫度均顯著增加，大部分區(qū)域在36℃以上，并呈現(xiàn)出地表溫度較高區(qū)相連接的變化趨勢，同時在水庫和湖泊的邊緣由于圍湖造陸等原因使地表溫度略有上升.此外，在城市化過程中，城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積擴(kuò)大，加劇了地表溫度的增加以及高溫區(qū)的集聚組團(tuán)發(fā)展.

圖1 不同時期地表溫度分布圖Fig.1 Land surface temperature distribution at different times

3.2 植被覆蓋時空分布特征

不同時期研究區(qū)歸一化植被指數(shù)如圖2所示.由圖2可以看出，2009年8月30日NDVI值位于-0.452 1～0.704 2，平均值為0.257 2；2013年8月25日NDVI值位于-0.264 8～0.599 2，平均值為0.215 5.空間分布格局上，NDVI低值區(qū)在2009年和2013年位于中心城區(qū)、村鎮(zhèn)用地和水域，高值區(qū)位于近郊的農(nóng)田，總體呈現(xiàn)以中心城區(qū)為中心逐漸向近郊增加的變化趨勢.從2009—2013年，NDVI值大于0.5的區(qū)域減少，可見在植被較好的區(qū)域植被覆蓋狀況變差.總體來說研究區(qū)植被覆蓋狀況較低.對比圖1和圖2可知，地表溫度較高的中心城區(qū)，植被覆蓋狀況較差；地表溫度較低的近郊，植被覆蓋狀況較好，進(jìn)一步驗證了地表溫度和NDVI呈負(fù)相關(guān).對于中心城區(qū)，既是一個溫度較高的“熱島”，也是低植被覆蓋的“荒島”.

圖2 不同時期歸一化植被指數(shù)圖Fig.2 Normalized difference vegetation index at different times

3.3 基于植被指數(shù)的熱環(huán)境危急性分析

圖3 不同時期熱環(huán)境危急性分布圖Fig.3 Heat environmental criticality distribution at different times

由圖3可以看出，在空間上天津地區(qū)2009年和2013年熱環(huán)境危急性呈現(xiàn)中心城區(qū)高、近郊低的分布特征，且以中心城區(qū)為中心，向近郊延伸.其中，中心城區(qū)約90%以上的土地為熱環(huán)境危急區(qū)，分布在海河沿岸、植被覆蓋低、商業(yè)活動繁華、人口密集的老城區(qū).近郊四區(qū)的熱環(huán)境危急區(qū)面積小于中心城區(qū)，主要位于城鎮(zhèn)建設(shè)用地區(qū)，隨著城市化進(jìn)程的加快，城鎮(zhèn)用地增加，近郊熱環(huán)境危急區(qū)面積也呈現(xiàn)增長趨勢.通過統(tǒng)計不同年份熱環(huán)境危急區(qū)面積百分比（表1）可以看出，熱環(huán)境危急區(qū)內(nèi)，按各危急狀態(tài)類型的面積比例大小排序，2009年依次為緊急狀態(tài)>警戒狀態(tài)>嚴(yán)重狀態(tài)，至2013年轉(zhuǎn)為緊急狀態(tài)>嚴(yán)重狀態(tài)>警戒狀態(tài).2009—2013年，熱環(huán)境危急區(qū)面積增加，危急程度不斷增強，以緊急狀態(tài)為主且嚴(yán)重狀態(tài)變化最大，主要位于近郊四區(qū).結(jié)合遙感影像對比發(fā)現(xiàn)近郊土地利用狀況發(fā)生巨大變化，工廠、大學(xué)城及居民點的建設(shè)改變了原有的土地利用類型，加重了熱環(huán)境的危急程度.

表1 不同時期熱環(huán)境危急性等級劃分信息統(tǒng)計Tab.1 Heat environmental criticality classification information statistics at different times %

對2009年和2013年各區(qū)不同程度熱環(huán)境狀態(tài)占研究區(qū)總面積的百分比進(jìn)行統(tǒng)計，用以分析各區(qū)熱環(huán)境危急程度，結(jié)果如圖4所示.

圖4 不同時期各區(qū)熱環(huán)境危急性分類統(tǒng)計信息Fig.4 Heat environmental criticality classification statistical information in different districts at different times

2009年中心城區(qū)90%以上地區(qū)處于熱環(huán)境的危急區(qū)，且以緊急狀態(tài)為主；東麗危急區(qū)面積過半，雖然危急程度低于市區(qū)，但以緊急狀態(tài)為主；其他區(qū)大部分區(qū)域不屬于熱環(huán)境危急區(qū)，主要以安全狀態(tài)為主.2013年，各區(qū)的熱環(huán)境危急區(qū)面積增加，中心城區(qū)熱環(huán)境危急區(qū)面積略有上升；西青、津南和東麗熱環(huán)境危急區(qū)面積超過安全狀態(tài)區(qū)，熱環(huán)境危急區(qū)以嚴(yán)重狀態(tài)、緊急狀態(tài)和危急狀態(tài)為主；近郊四區(qū)熱環(huán)境危急性變化大于中心城區(qū).針對各區(qū)熱環(huán)境危急狀態(tài)，需采取不同的措施加以治理.相對于中心城區(qū)，人們忽略了近郊的熱環(huán)境狀態(tài)，研究發(fā)現(xiàn)近郊熱環(huán)境狀況變化較大，形成眾多新的熱環(huán)境危急區(qū)，應(yīng)加強植被的保護(hù)和修復(fù)，防止新的熱環(huán)境危急區(qū)的形成，同時要采取相應(yīng)措施減少原有熱環(huán)境危急區(qū).

4 結(jié)論

以天津地區(qū)為例，通過2009年8月30日和2013 年8月25日兩景遙感影像，反演地表溫度和歸一化植被指數(shù)，并計算環(huán)境臨界指數(shù)，得到以下結(jié)論：

（1）研究區(qū)地表溫度總體呈現(xiàn)中心城區(qū)比近郊區(qū)高的分布狀態(tài)，2009—2013年，地表溫度平均值增加了2.35℃，呈現(xiàn)中心城區(qū)和近郊高溫區(qū)相連接的趨勢.同時，植被覆蓋狀況與地表溫度分布呈現(xiàn)相反的分布特征.

（2）2009—2013年，基于植被指數(shù)的熱環(huán)境危急區(qū)面積呈增加趨勢，且增加區(qū)主要分布在近郊四區(qū)，變化較明顯的是西青區(qū)和東麗區(qū).

由此可見，2009—2013年，天津熱環(huán)境危急區(qū)由中心城區(qū)向近郊擴(kuò)張，今后應(yīng)更加注重對郊區(qū)熱環(huán)境危急狀況的監(jiān)控，加強綠地建設(shè)和土地資源的合理利用，實現(xiàn)生態(tài)、環(huán)境和社會效應(yīng)的最大化.隨著2013年“四清一綠”和“一環(huán)兩河七園”工程的相繼開展，植被覆蓋狀況轉(zhuǎn)變，熱環(huán)境的危急狀況將會逐漸緩解.

［1］王翠云，王太春，元炳成，等.城市熱環(huán)境研究進(jìn)展［J］.甘肅科技，2009，25（23）：91-94.WANG C Y，WANG T C，YUAN B C H，et al.City thermal environment：progresses，problems，and perspectives［J］.Gansu Science and Technology，2009，25（23）：91-94（in Chinese）.

［2］武鵬飛，王茂軍，張學(xué)霞.北京市植被綠度與城市熱島效應(yīng)關(guān)系研究［J］.北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報，2009，31（5）：54-60.WU P F，WANG M J，ZHANG X X.Relationship between vegetation greenness and urban heat island effect in Beijing［J］.Journal of Beijing Forestry University，2009，31（5）：54-60（in Chinese）.

［3］劉艷紅，郭晉平.基于植被指數(shù)的太原市綠地景觀格局及其熱環(huán)境效應(yīng)［J］.地理科學(xué)進(jìn)展，28（5）：798-804.LIU Y H，GUO J P.The research of NDVI-based urban green space landscape pattern and thermal environment［J］.Progress in Geography，28（5）：798-804（in Chinese）.

［4］張春玲，余華，宮鵬，等.武漢市地表亮溫與植被覆蓋關(guān)系定量分析［J］.地理科學(xué)，2009，29（5）：740-744.ZHANG C L，YU H，GONG P，et al.Relationship between land brightness temperature and vegetation abundance in Wuhan city［J］.Scientia Geographica Sinica，2009，29（5）：740-744（in Chinese）.

［5］陳愛蓮，孫然好，陳利頂.綠地格局對城市地表熱環(huán)境的調(diào)節(jié)功能［J］.生態(tài)學(xué)報，2013，33（8）：2372-2380.CHEN A L，SUN R H，CHEN L D.Effects of urban green pattern on urban surface thermal environment［J］.Acta Ecologica Sinica，2013，33 （8）：2372-2380（in Chinese）.

［6］欒慶祖，葉彩華，劉勇洪，等.城市綠地對周邊熱環(huán)境影響遙感研究—以北京為例［J］.生態(tài)環(huán)境學(xué)報，2014，23（2）：252-261.LUAN Q Z，YE C H，LIU Y H，et al.Effect of urban green land on thermal environment of surroundings based on remote sensing：a case study in Beijing，China［J］.Ecology and Environmental Sciences，2014，23（2）：252-261（in Chinese）.

［7］SENANAYAKE I P，WELIVITIYA W D D P，NADEEKA P M.Remote sensing based analysis of urban heat islands with vegetation cover in Colombo city，Sri Lanka using Landsat-7 ETM+date［J］.Urban Climate，2013，5：19-35.

［8］程晨，蔡喆，閆維，等.基于Landsat TM/ETM+的天津城區(qū)及濱海新區(qū)熱島效應(yīng)時空變化研究［J］.自然資源學(xué)報，2010，25（10）：1727-1737.CHENG C，CAI Z，YAN W，et al.Study of temporal and spatial variation of urban heat island based on Landsat TM/ETM+in central city and Bin-hai new area of Tianjin［J］.Journal Of Natural Resources，2010，25 （10）：1727-1737（in Chinese）.

［9］孫艷玲，郭鵬，高曉燕.基于Landsat TM/ETM+的天津地區(qū)地表溫度時空變化分析特征研究［J］.天津師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2012，32（1）：48-53.SUN Y L，GUO P，GAO X Y.Study on temporal and spatial variation of land surface temperature based on Landsat TM/ETM+in Tianjin［J］.Journal of Tianjin Normal University：Natural Science Edition，2012，32（1）：48-53（in Chinese）.

［10］趙全勇，孫艷玲，王中良.城市化進(jìn)程中天津城市熱島景觀格局變化分析［J］.天津師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2014，34（2）：49-55.ZHAO Q Y，SUN Y L，WANG Z L.Analysis of the changes of urban heat island landscape pattern in the urbanization process of Tianjin［J］.Journal of Tianjin Normal University：Natural Science Edition，2014，34（2）：49-55（in Chinese）.

［11］覃志豪，ZHANG M H，ARNON K，等.用陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法［J］.地理學(xué)報，2001，56（4）：456-466.QIN Z H，ZHANG M H，ARNON K，et al.Mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM 6 data［J］.Acta Geographica Sinica，2001，56（4）：456-466（in Chinese）.

［12］黃初冬，邵蕓，李靜.北京城市地表溫度的遙感時空分析［J］.國土資源遙感，2008，77（3）：64-68.HUANG C D，SHAO Y，LI J.A temporal and spatial analysis of land surface temperature in Beijing utilizing remote sensing techniques［J］.Remote Sensing for Land&Resources，2008，77（3）：64-68（in Chinese）.

［13］覃志豪，LIWJ，ZHANGMH，等.單窗算法的大氣參數(shù)估計方法［J］.國土資源遙感，2003，56（2）：37-43.QIN Z H，LI W J，ZHANG M H，et al.Estimating of the essential atmospheric parameters of mono-window algorithm for land surface temperature retrieval from landsat TM6［J］.Remote Sensing For Land& Resources，2003，56（2）：37-43（in Chinese）.

［14］XU H Q.Modification of normalized difference water index（NDWI）to enhance open water features in remotely sensed imagery［J］.International Journal of Remote Sensing，2006，27（14）：3025-3033.

（責(zé)任編校 亢原彬）

Analysis of heat environmental critical situation based on vegetation index in Tianjin

DU Jinmiaoa，YANG Yanlia，SHEN Linaa，SUN Yanlinga，WANG Zhongliangb
（a.College of City and Environmental Science；b.Tianjin Key Laboratory of Water Resources and Environment，Tianjin Normal University，Tianjin 300387，China）

Land surface temperature and vegetation cover condition in Tianjin were quantitatively analyzed by inverting land surface temperature（LST）and normalized difference vegetation index（NDVI），which were retrieved from Landsat remote sensing images at August 30，2009 and August 25，2013.Based on the above，the temporal and spatial distribution char-acteristics of heat environmental critical situation based on vegetation index was studied by computing and classifying environmen-tal criticality index（ECI）.The results indicate that the overall distribution of LST and NDVI show opposite trend，which mainly manifested in a significant increase of LST and decrease of vegetation cover condition from 2009 to 2013；the area of heat environmental critical region is increasing continuously，and the heat environmental criticality of central city is in the state of emergency while it is changing significantly in suburbs；different levels of the heat environmental critical region could be arranged from the maximum to minimum area as emergency state，serious state and alert state.

vegetation index；land surface temperature；environmental criticality index；heat environmental critical situation；Tianjin

P463.3

A

1671-1114（2016）03-0033-05

2015-11-23

國家科技支撐計劃項目課題資助項目（2012BAC07B02）；教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃資助項目（NCET-10-0954）.

杜晉苗（1989—），女，碩士研究生.

孫艷玲（1977—），女，副教授，主要從事資源環(huán)境遙感與全球變化方面的研究.