田 雷，陶 宇

(安徽理工大學(xué) 測繪學(xué)院，安徽 淮南 232001)

隨著城市化建設(shè)進(jìn)程不斷加快，城市環(huán)境問題日益嚴(yán)重, 城市化進(jìn)程固然能夠促進(jìn)世界繁榮和進(jìn)步，但也引起了諸多全球性的生態(tài)環(huán)境問題，熱島效應(yīng)便是其中之一[1-2]。它的主要表現(xiàn)為城市比周圍非城市化地區(qū)的地表溫度和大氣溫度高，而這一現(xiàn)象在城鎮(zhèn)化較高的區(qū)域表現(xiàn)更為突出[3]。由于城市中高大密集的建筑物阻隔了空氣的流通，使得市區(qū)內(nèi)外的高低溫氣流無法流通，導(dǎo)致城市與郊區(qū)之間產(chǎn)生一個(gè)晝夜相同的熱動(dòng)力環(huán)流。同時(shí)城市人口密集、交通擁擠，地表和建筑物多為瀝青和混凝土，它們的熱容量低，熱傳導(dǎo)率高，以上種種原因造成了城市的平均氣溫比郊區(qū)的高出2～5 ℃[1,4-5]。

為了合理規(guī)劃城市布局，緩解熱島效應(yīng)，許多專家學(xué)者在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行了諸多研究。1993年Gallo首次利用 AVHRR 數(shù)據(jù)獲取了植被指數(shù)，分析了城鄉(xiāng)氣溫差與熱島效應(yīng)之間的關(guān)系[6]；1998年Owen在研究城市熱島效應(yīng)時(shí)發(fā)現(xiàn)植被指數(shù)NDVI具有降低地表溫度的作用[7]；2011年徐涵秋[8]利用 Landsat影像提取了MNDWI(改進(jìn)歸一化差異水體指數(shù))、NDISI(歸一化差異不透水面指數(shù))分別研究各種指數(shù)與熱島效應(yīng)的關(guān)系。崔姚平[9]等利用MODIS數(shù)據(jù)在美國俄克拉荷馬州的塔爾薩、諾曼等八大平原城市研究了城市熱島和下墊面之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)城市植被在降低城市地表溫度方面發(fā)揮了巨大作用，但在確定城市和農(nóng)村溫度差異時(shí)，其他因素仍不可忽視。

目前，遙感信息技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前研究城市熱島效應(yīng)的主要手段，本文利用遙感技術(shù)對(duì)蚌埠市近10 a的主要地表參數(shù)變化對(duì)城市熱島效應(yīng)的綜合影響進(jìn)行研究，利用長時(shí)間序列、多時(shí)相、多因子綜合分析城市熱島動(dòng)態(tài)變化，為緩解城市熱島效應(yīng)提出有效的措施。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)資料

1.1 研究區(qū)概況

蚌埠市位于安徽省東北部，地處淮河中游兩岸，別稱珠城。蚌埠屬北亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候與南溫帶半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)的過渡帶，季風(fēng)顯著，四季分明，是全國性交通重要樞紐。蚌埠地勢西北高，東南低，自然坡降約為1/10 000。轄區(qū)內(nèi)河流水域主要有淮河、龍子湖和張公山大塘等，地下水和地表水的流向均是自西北向東南。近年來由于蚌埠市城市化建設(shè)不斷加快，人口不斷增多，城市熱島效應(yīng)日趨顯著。

1.2 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)預(yù)處理

為保證數(shù)據(jù)源的一致性，本次研究數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用Landsat系列數(shù)據(jù)，其中，2007年和2009年為Landsat5 TM數(shù)據(jù)，2013年和2017年為Landsat8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)，其主要信息見表1。由于原始影像為DN值，需要對(duì)原始影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正處理，然后從全國范圍的行政邊界矢量圖中提取蚌埠市行政界線，對(duì)處理后的影像進(jìn)行裁剪，將研究區(qū)與非研究區(qū)分離。

2 地表溫度反演及熱島效應(yīng)分級(jí)

2.1 地表溫度反演

地表溫度根據(jù)NASA官方的Landsat用戶手冊(cè)提供的算法進(jìn)行計(jì)算[10]：

L(λ)=gain×DN+bias.

(1)

式中:L(λ)為熱輻射亮度，DN為像元灰度值，gain為增益值，bias為偏移值，通過影像頭文件獲取。

(2)

式中:TB為地表亮度溫度;K1，K2為亮度反演常數(shù)，其值見表1。

表1 研究區(qū)Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)信息(2007—2017)

經(jīng)過計(jì)算的TB需要經(jīng)過比輻射率糾正轉(zhuǎn)為地表溫度LST[11-14]：

(3)

式中:λ為熱紅外波段的中心波長，Landsat 5為11.5 μm，Landsat 8為10.9 μm，ρ=h×c/σ=1.438×10-2m K(其中，斯特潘-波爾茨曼常數(shù)σ=1.38×10-23J/K，普朗克常數(shù)h=6.626×10-34J/s，光速c=2.998×108m/s)，ε為地表比輻射率，其取值根據(jù)Sobrino提出的NDVITEM進(jìn)行地表比輻射率估計(jì)[15]：

1)對(duì)于水體，采用ε=0.995。

2)對(duì)于城鎮(zhèn)區(qū)域，采用ε=εm(1-Pv)+εv+0.003 796Pv。

3)對(duì)于自然表面土地，采用：

ε=εs(1-Pv)+εvPv+0.003 796Pv(Pv≤0.5),

ε=εv(1-Pv)+εsPv+0.003 796Pv(Pv>0.5).

式中:εm=0.97，為各種建筑比輻射率；εs=0.972，為裸土的比輻射率；εv=0.986，為全植被覆蓋區(qū)域的比輻射率；Pv為植被構(gòu)成比例，可根據(jù)式(4)計(jì)算[11-14]：

(4)

根據(jù)以上熱輻射亮度、地表亮度溫度、地表比輻射率和地面溫度計(jì)算方法，反演蚌埠市區(qū)不同年份的地表溫度，結(jié)果如圖1所示。

2.2 城市熱島分級(jí)

由于所用的4幅影像代表的年份和月份不同，在比較各年份之間的城市熱島效應(yīng)變化時(shí)不能直接使用它們的絕對(duì)溫度值，通常采用溫度正規(guī)化技術(shù)，將不同季相的溫度范圍統(tǒng)一到0～1之間，再將地表溫度歸一化值進(jìn)行熱島等級(jí)劃分[16-17]，如圖2所示。溫度正規(guī)化公式為

(5)

圖1 蚌埠市主城區(qū)不同年份地表溫度分布

圖2 蚌埠市主城區(qū)不同年份熱島分區(qū)

3 主要地表參數(shù)獲取

由于城市熱島效應(yīng)與城市建筑、植被和水體三者的關(guān)系最為密切，因此，本文以這三者作為主要城市地表參數(shù)，研究它們?cè)?007—2017這10 a間的變化及其對(duì)蚌埠市熱島效應(yīng)的影響，通過增強(qiáng)其對(duì)應(yīng)的遙感專題指數(shù)將它們從影像中提取出來。

3.1 建筑指數(shù)信息獲取

NDBI(Normalized Difference Build-up Index, 歸一化建筑指數(shù))是查勇等[18]根據(jù)歸一化植被指數(shù)的基礎(chǔ)上提出的，該指數(shù)可較為準(zhǔn)確地反映建筑用地信息，是了解城市氣候的主要指標(biāo)之一[19]， NDBI的公式為

(6)

式中：MIR為中紅外波段，NIR為近紅外波段。

3.2 植被信息獲取

NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,歸一化差異植被指數(shù))，也稱為生物量指標(biāo)變化，可使植被從水和土中分離出來，是目前使用最廣泛的植被信息指數(shù)，其公式為

(7)

式中：Red為紅光波段。

3.3 水體信息獲取

水體信息的獲取采用徐涵秋提出的MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index，改進(jìn)歸一化差異水體指數(shù))，該指數(shù)可有效地區(qū)分建筑物和水體信息，更適合于城市水體信息的提取[20]。MNDWI 的公式為

(8)

式中：Green為綠光波段。

采用上述方法提取和計(jì)算出研究區(qū)不同年份的各專項(xiàng)信息，即建成區(qū)(建筑指數(shù))、植被和水體信息，如圖3(圖中黑色區(qū)域?yàn)橄鄬?duì)應(yīng)的地表參數(shù))所示。

圖3 蚌埠市不同年份主要地表參數(shù)分布

4 結(jié)果與分析

蚌埠市不同年份各等級(jí)熱島和主要地表參數(shù)面積以及它們所占總區(qū)域面積的百分比數(shù)據(jù)如表2所示。

根據(jù)溫度正規(guī)化得到的熱島分布圖(見圖2)可以看出蚌埠市熱島和強(qiáng)熱島面積隨著時(shí)間的推移不斷增大，2007—2017蚌埠市熱島和強(qiáng)熱島面積比例由24.11%上升到49.48%，幾乎達(dá)到研究區(qū)面積的一半，城市熱島中心從城區(qū)中心區(qū)域逐漸向城區(qū)四周擴(kuò)散，城區(qū)四周出現(xiàn)了成片的熱島。與之對(duì)應(yīng)的是，蚌埠市綠島面積和正常區(qū)面積大幅減少：綠島面積和正常區(qū)面積分別由2007年的85.68 km2(21.57%)和191.37 km2(48.18%)下降到2017年的59.72 km2(15.04%)和114.02 km2(28.71%)。城市冷島面積在10 a中變化幅度較小，其所占比例在6%上下浮動(dòng)。另一方面，從生活宜居性來看，2007年城市正常區(qū)、綠島的面積占比為69.75%，2017年的占比下降到43.75%。數(shù)據(jù)表明，蚌埠市城市熱島效應(yīng)已從早期的較弱程度發(fā)展到相當(dāng)顯著的程度。

4.1 主要地表參數(shù)變化

1)建成區(qū)變化。研究區(qū)中的建成區(qū)覆蓋面積在2007—2017的10 a間有大幅度的增加，從2007年的120.59 km2增加到2017年的241.45 km2，增幅達(dá)到1倍之多。2017年建成區(qū)面積總占比達(dá)到60.79%，占研究區(qū)面積的6成以上。其中，2009—2013的4 a中建成區(qū)面積增幅最快，從2009年的124.15 km2增加到2013年的198.76 km2，其所占比例也從31.26%增長為50.04%。

2)植被變化。研究區(qū)的植被面積在這10 a中從246.60 km2減少到131.20 km2，減少了115.40 km2，所占比例從62.09%減少到33.03%，減少比例接近3成。

3)水體變化。研究區(qū)水體面積占比在這10 a中變化幅度較小，10 a里下降1.38%，總體面積共減少5.46 km2，研究區(qū)水體面積減少較小。

表2 城市熱島和主要地表參數(shù)統(tǒng)計(jì)

4.2 城市熱島的時(shí)空變化分析

為進(jìn)一步研究地表參數(shù)和城市熱島效應(yīng)的關(guān)系，將不同年份的地表溫度影像相互疊加，制成差值影像圖以分析城市熱島的時(shí)空變化(見圖4)。

在2007—2009差值影像圖中，代表溫度等級(jí)升高的紅橙色斑塊主要分布在研究區(qū)中部和西南區(qū)域，研究區(qū)東部和東南區(qū)域總體呈現(xiàn)出溫度下降的狀態(tài)。但在2009—2013差值圖中，研究區(qū)東南部和北部地區(qū)溫度上升明顯，紅橙色斑塊面積顯著增多。研究區(qū)在這4 a間城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，建筑物群增加明顯，隨著城市的擴(kuò)展，城區(qū)的四周出現(xiàn)了成片的熱島(見圖4(b))。在2013—2017差值影像圖中，城市溫度上升區(qū)域較2009—2013有著較大的空間分布差異，溫度上升區(qū)由研究區(qū)東南部向西南方向轉(zhuǎn)移，城市中心區(qū)域的溫度等級(jí)總體呈現(xiàn)出一定程度的降低。顯然，由于中心區(qū)的舊城改造和城市綠化面積的提高而使得熱島效應(yīng)有所緩解。

在2007—2017差值影像圖中，紅橙色斑塊面積占據(jù)整個(gè)研究區(qū)52.0%的區(qū)域，藍(lán)綠色斑塊面積僅占7.9%，這表明在這10 a中，研究區(qū)基本上處于熱島效應(yīng)加劇的趨勢。城市熱島由中心區(qū)向四周區(qū)域轉(zhuǎn)移，城市四周出現(xiàn)了成片分布的熱島。其中,淮河以北區(qū)域和研究區(qū)西南部熱島效應(yīng)發(fā)展最為迅速,如圖4(d)所示。

4.3 城市熱島與主要地表參數(shù)的定量關(guān)系分析

為獲得地表溫度和主要地表參數(shù)的最佳擬合方程，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，利用多種函數(shù)對(duì)地表溫度和主要地表參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行回歸統(tǒng)計(jì)分析。為保證各種參數(shù)量綱的統(tǒng)一，將各地表參數(shù)進(jìn)行正規(guī)化處理，使它們的數(shù)值統(tǒng)一量化到0～1之間。為保證回歸分析的客觀性，在研究區(qū)隨機(jī)采取500個(gè)樣點(diǎn)，分別進(jìn)行單因子回歸分析和多因子逐步回歸分析，結(jié)果見表3。

由表3的各個(gè)回歸分析方程可以看出，建筑指數(shù)、植被、水體均是影響地表溫度的重要因素。地表溫度和建筑指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，與植被和水體呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。以2017年為例，從單因子回歸模型可以定量看出，正規(guī)化后的植被指數(shù)每增加0.1，溫度降低1.2 ℃；水體指數(shù)每增加0.1，溫度則降低1.1 ℃；建筑指數(shù)與地表溫度為指數(shù)函數(shù)關(guān)系，建筑指數(shù)每增加0.1，地表溫度就會(huì)上升0.7～1.03 ℃，說明建筑密度越高的區(qū)域溫度上升要快于建筑密度低的區(qū)域。此外，各個(gè)年份的多元回歸方程R2均大于一元回歸方程，表明綜合多種指數(shù)描述地表溫度異質(zhì)性比利用單一指數(shù)具有更好的效果。從回歸方程系數(shù)來看，NDBI對(duì)地表溫度的調(diào)控作用最大、NDVI次之、MNDWI最小。

圖4 蚌埠市熱島變化差值影像

表3 建筑指數(shù)、植被、水體和地表溫度的關(guān)系方程

5 結(jié)束語

蚌埠市的熱島效應(yīng)在2007—2017產(chǎn)生了重大變化，研究區(qū)熱島面積增加了1.05倍，其主要熱島區(qū)由中心區(qū)域向四周擴(kuò)散，城區(qū)四周出現(xiàn)成片的新增熱島及強(qiáng)熱島區(qū)。截止到2017年蚌埠市熱島及強(qiáng)熱島面積占比達(dá)49.48%，城市熱島效應(yīng)從早期的較弱程度發(fā)展為相當(dāng)顯著的程度，城市熱島效應(yīng)加劇。

蚌埠市主要地表參數(shù)在2007—2017也發(fā)生了重大變化，建成區(qū)面積大量增加，植被和水體面積顯著減少?；诖罅繑?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)回歸分析顯示建筑指數(shù)、植被及水體與地表溫度有著密切的關(guān)系。其中，建筑指數(shù)和地表溫度呈指數(shù)函數(shù)關(guān)系，建成區(qū)分布特征和發(fā)展趨勢與城市熱島分布有著較強(qiáng)的一致性。就蚌埠市而言，建筑指數(shù)每增加0.1，就會(huì)導(dǎo)致地表溫度上升0.77～1.03 ℃。

因此，為緩解蚌埠市城市熱島效應(yīng)要采取針對(duì)性的有效措施：合理規(guī)劃建設(shè)用地，嚴(yán)格控制建筑面積和建筑密度；提高城區(qū)綠化率，保護(hù)城市水體，加快建設(shè)城市道路綠化系統(tǒng)，增加市內(nèi)公共綠地和居住區(qū)綠地建設(shè)。此外，對(duì)高密度建筑區(qū)進(jìn)行改造，加大城區(qū)的通風(fēng)性也是緩解城市熱島效應(yīng)的一個(gè)重要措施。