潘偉偉

（上海浦海測繪有限公司，上海 201399）

0.引言

近年來，隨著全球城市化的迅速發(fā)展，人類的生活質(zhì)量得到了較大幅度的提升，同時給我們賴以生存的自然環(huán)境帶來巨大改變，其中城市熱島問題是近年來全球關(guān)注的重點[1]。傳統(tǒng)城市熱島效應(yīng)研究方法多采用線路觀測和定點觀測相結(jié)合的方法，以常規(guī)測繪技術(shù)為基礎(chǔ)，獲取城市熱島效應(yīng)信息，但隨著城市化進程不斷地加快，傳統(tǒng)分析方式已無法滿足城市熱島效應(yīng)研究的需要[2]。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的不斷發(fā)展進步，其在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用愈加成熟，以衛(wèi)星遙感技術(shù)為基礎(chǔ)，獲取研究區(qū)的熱紅外遙感數(shù)據(jù)，通過對其進行加工處理，能夠大大提升城市熱島效應(yīng)分析研究效率。

在本次研究過程中，以哈爾濱市主城區(qū)為研究對象，以該地區(qū)2004年、2009年、2014年、2019年共4期遙感影像為數(shù)據(jù)源，對不同時相的遙感影像進行預(yù)處理，生成滿足使用要求的遙感影像?；陬A(yù)處理后的遙感影像，分析研究哈爾濱主城區(qū)多年間熱島效應(yīng)時空演變特征，研究其規(guī)律性和差異性，并從研究區(qū)實際情況出發(fā)，提出緩解城市熱島效應(yīng)的有效措施，進而多方面、多角度提升研究區(qū)城市環(huán)境品質(zhì)。

1.理論基礎(chǔ)

在城市熱島效應(yīng)研究過程中，傳統(tǒng)方法往往以多個氣象站觀測數(shù)據(jù)資料為基礎(chǔ)，在重點研究區(qū)域輔以線路觀測和定點觀測，獲取城市熱島效應(yīng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計分析的方法對城市熱島效應(yīng)進行分析研究[3]。但該方法具有較大弊端，城市下墊面有著較為復(fù)雜的組成成分，熱傳導(dǎo)方式、熱慣性等具有不同的表現(xiàn)形式，從而導(dǎo)致地表溫度具有較為顯著的差異，所以傳統(tǒng)研究方法僅是對局部熱島效應(yīng)的研究，具有較大局限性[4]。衛(wèi)星遙感技術(shù)能夠獲取研究區(qū)大面積的熱紅外遙感數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)研究區(qū)域的全面覆蓋，有效克服了傳統(tǒng)研究方法的片面性，便于城市熱島效應(yīng)的動態(tài)分析。經(jīng)多方驗證，采用衛(wèi)星遙感技術(shù)對城市熱島效應(yīng)進行分析研究，成果較為理想。

1.1 熱島效應(yīng)計算

現(xiàn)階段，以TM/ETM+6波段為基礎(chǔ)，對地球表面溫度進行反演計算方法較為繁多，比較常用的方法主要包括大氣校正法、單通道算法以及單窗算法三大類。其中大氣校正算法是以實時數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，求解地表熱輻射傳播過程中被大氣所吸收的部分，然后從總輻射強度中消除大氣的影響，即可得到地球表面溫度數(shù)據(jù)[5]。單通道算法和單窗算法原理較為相似，以熱輻射傳導(dǎo)方程為基礎(chǔ)，建立地表溫度反演模型，綜合評估大氣透過率、地表比輻射率、大氣平均作用溫度等因素對地表溫度反演的影響[6]，反演精度遠高于大氣校正算法，但相對而言，單窗算法反演精度略高于單通道算法。

1.2 熱島效應(yīng)分類

由于季節(jié)、氣候等因素的影響，利用反演出的真實地表溫度研究城市熱島效應(yīng)具有一定的局限性[7]，故本文引入距平理論對城市熱島效應(yīng)進行強度等級劃分。距平是氣候研究過程中較為常用的方法，是指某一指標的實際取值與該指標平均值之間的偏差。

在本次研究過程中，采用單窗算法反演地表溫度，以研究區(qū)城市內(nèi)的真實地表溫度與郊區(qū)平均溫度的差值為基礎(chǔ)，推算研究區(qū)城市熱島強度分級。由于農(nóng)田能夠?qū)Φ乇碚鎸崪囟冗M行真實體現(xiàn)，故選擇研究區(qū)郊區(qū)農(nóng)田為樣本數(shù)據(jù)，以像元為單位，將每個像元的真實地表溫度與小區(qū)平均溫度的差值作為該像元城市熱島強度。通過查閱相關(guān)資料，并結(jié)合研究區(qū)實際情況，將哈爾濱城市熱島效應(yīng)強度分為8個等級。距平小于0時，為冷島；距平區(qū)間為[0,2.5)時，為清涼島；距平區(qū)間為[2.5,5)時，為弱熱島；距平區(qū)間為[5,7.5)時，為熱島；距平區(qū)間為[7.5,10)時，為次強熱島；距平區(qū)間為[10,12.5)時，為強熱島；距平區(qū)間為[12.5,15]時，為超強熱島；距平大于15時，為極端熱島。

2.實例研究

2.1 數(shù)據(jù)源

本文收集了哈爾濱市2004年～2019年間共8景Landsat TM/ETM+影像數(shù)據(jù)，但部分影像數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，難以滿足使用需求，通過對8景遙感影像進行精細篩選，選擇了2004年、2009年、2014年、2019年共4景影像數(shù)據(jù)進行分析研究。

2.2 數(shù)據(jù)處理

2.2.1 遙感影像預(yù)處理

預(yù)處理是遙感影像使用前的必要工作，主要是對遙感影像數(shù)據(jù)進行輻射、幾何及大氣校正，圖像合成、圖像增強以及圖像裁切等操作[8]，從而對原始遙感影像進行優(yōu)化處理，提高遙感影像的可編輯性，便于后續(xù)對其進行分析應(yīng)用。

2.2.2 熱島效應(yīng)分析

在本次研究過程中，選擇哈爾濱市主城區(qū)作為研究區(qū)域，為明確主城區(qū)詳細范圍，以四環(huán)路為分界線，四環(huán)路以內(nèi)為主城區(qū)，即本文的研究區(qū)域（如圖1所示），研究區(qū)總面積為586.3km2。

圖1 研究區(qū)范圍

采用單窗算法，利用ENVI及ArcGIS軟件，分別對2004年、2009年、2014年、2019年遙感影像進行處理，從而獲得哈爾濱主城區(qū)地表溫度反演分布圖。各年度反演結(jié)果（如圖2所示）：

圖2 研究區(qū)2004、2009、2014和2019年度地表溫度分布成果

通過對哈爾濱主城區(qū)熱島距平值進行綜合計算，將哈爾濱城市熱島效應(yīng)強度分為8個等級，利用ENVI軟件，生成哈爾濱2004年、2009年、2014年、2019年城市熱島強度分布圖（如圖3所示）：

圖3 研究區(qū)2004、2009、2014和2019年度熱島強度分布成果

3.哈爾濱城市熱島演變特征分析

3.1 時間演變特征

通過對研究區(qū)2004年、2009年、2014年和2019年主城區(qū)城市熱島強度分布結(jié)果進行分析可得：在14年間，哈爾濱主城區(qū)的熱島面積不斷增加，熱島效應(yīng)非常明顯，且熱島效應(yīng)的強度及覆蓋范圍均呈現(xiàn)大幅度擴張趨勢。城市熱島強度分級統(tǒng)計（如表1所示），冷、熱島面積統(tǒng)計（如表2所示）：

表1 研究區(qū)熱島強度分級面積匯總 單位：km2

表2 研究區(qū)冷、熱島面積匯總 單位：km2

由表1和表2可知：從2004年到2009年間，哈爾濱市城市 熱島效應(yīng)有一定的緩解，熱島面積呈現(xiàn)下降趨勢，從2004年的327.1km2下降到2009年的255.2km2，但該時間段內(nèi)研究區(qū)城市強熱島、超強熱島以及極端熱島的面積變化相對較小，占研究區(qū)總面積的3%左右。自2009年以來，研究區(qū)城市熱島面積呈現(xiàn)持續(xù)擴張趨勢，2014年研究區(qū)熱島面積增長為316.6km2，2019年為462.6km2，占研究區(qū)城市總面積的78.9%，且研究區(qū)超強熱島和極強熱島區(qū)的區(qū)域面積同樣呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢。伴隨著城市熱島面積地不斷增長，研究區(qū)清涼島面積呈現(xiàn)大幅度下降趨勢，2004年研究區(qū)清涼島面積占比為15.0%，2019年僅為3.3%，故表明研究區(qū)城市的建設(shè)發(fā)展在一定程度犧牲了生態(tài)環(huán)境，大大降低了研究區(qū)綠化面積。

通過對表1和表2進行深入分析發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)的極端熱島和冷島面積呈現(xiàn)明顯的線性關(guān)系，當研究區(qū)冷島面積降低時，極端熱島面積呈現(xiàn)上升趨勢。其原因為冷島區(qū)一般多出現(xiàn)在水域、濕地周邊，而水域和濕地能夠?qū)植康臍夂驙顟B(tài)進行有效調(diào)節(jié)，當水域面積驟減時，該地區(qū)的熱島效應(yīng)會愈發(fā)凸現(xiàn)。

3.2 空間演變特征

通過對各年度研究區(qū)熱島強度分布結(jié)果分析可知：研究區(qū)主要的冷源多為松花江、植物園等具有較高綠化率的濕地和綠地等，主要的熱源則來自人類生產(chǎn)活動較為頻繁的工業(yè)工廠、商業(yè)中心、交通樞紐、居住用地等。自2004年至2019年間，研究區(qū)社會經(jīng)濟在不斷發(fā)展，熱島效應(yīng)的空間格局也在隨之改變。

從研究區(qū)2004年地表溫度分布圖和熱島強度分布圖中可以看出，2004年研究區(qū)城市熱島效應(yīng)相對較弱，主要包括弱熱島、熱島以及次強熱島，分布較為均勻，在工業(yè)園區(qū)和個別商業(yè)中心出現(xiàn)小面積的超強熱島和極端熱島。由表2可知，2004年研究區(qū)主城區(qū)城市冷島面積和熱島面積較為接近，大致比例為3∶4。

從研究區(qū)2009年地表溫度分布圖和熱島強度分布圖中可以看出，2009年研究區(qū)城市熱島區(qū)域面積驟減，與2004年相比，熱島面積減少了71.9km2，熱島效應(yīng)有一定程度緩解。研究區(qū)城市熱島區(qū)域主要集中在工業(yè)工廠較多的道外區(qū)和香坊區(qū)，以及生產(chǎn)活動較為頻繁的鐵路沿線地帶等。

從研究區(qū)2014年地表溫度分布圖和熱島強度分布圖中可以看出，2014年研究區(qū)城市熱島效應(yīng)呈現(xiàn)加劇趨勢，雖然城市冷島和熱島的面積沒有較大改變，大致比例仍為3∶4，但研究區(qū)弱熱島面積顯著降低，超強熱島和極端熱島面積變化呈上升趨勢，與2009年相比，超強熱島面積占比增加8.0%，極端熱島面積占比增加3.5%。

從研究區(qū)2019年地表溫度分布圖和熱島強度分布圖中可以看出，2019年研究區(qū)城市熱島效應(yīng)進一步加劇，且城市熱島面積大幅度增加，面積為462.6km2，占研究區(qū)主城區(qū)總面積的78.9%，是研究區(qū)冷島面積的4倍，熱島和冷島極化的趨勢較為顯著，次強熱島逐漸成為研究區(qū)城市熱島的主要構(gòu)成。相較2014年，清涼島面積減少了60.9km2。研究區(qū)城市熱島逐漸向西部及北部區(qū)域擴散，且在人類活動較為密集的區(qū)域形成獨立熱島，鐵路沿線逐漸成為熱島效應(yīng)最為顯著區(qū)域。

3.3 城市熱島效應(yīng)緩解建議

研究區(qū)城市熱島效應(yīng)呈現(xiàn)逐年加劇趨勢，具有明顯的熱島高等級，熱島現(xiàn)象呈向西、向北逐年擴張趨勢。結(jié)合該地區(qū)的地理位置、歷史人文、經(jīng)濟發(fā)展等因素，對其熱島效應(yīng)形成原因進行分析，并針對具體原因提出相應(yīng)處理措施，結(jié)果如下：

（1）研究區(qū)城市用地擴展規(guī)模發(fā)展較快，城市建成區(qū)的快速擴張，使得原有地表結(jié)構(gòu)發(fā)生了較大變化，同時也改變了長期固存的熱輻射及熱傳遞模式，致使研究區(qū)熱島效應(yīng)大幅度擴張。針對研究區(qū)城市化占地規(guī)模增長過快，應(yīng)盡可能擴大城區(qū)綠化面積，大力發(fā)展城市綠化，進而降低城市熱島效應(yīng)；

（2）研究區(qū)主城區(qū)內(nèi)高樓林立，樓宇間距小，工商業(yè)、居住區(qū)相互交會，規(guī)劃極為不合理；各類建筑的建造材料主要為混凝土、玻璃幕墻等，熱輻射吸納性較強，但散熱過程較為緩慢，從而使得區(qū)域溫度上升較快，進而形成區(qū)域熱島效應(yīng)。針對城區(qū)規(guī)劃不合理問題，應(yīng)盡可能減少玻璃幕墻的使用，多使用一些環(huán)保材料；

（3）城市人口發(fā)展非常迅速，城市規(guī)模的發(fā)展遠遠跟不上人口數(shù)量的增長，只能在相對有限的空間內(nèi)高密度建造更多的高樓大廈，從而導(dǎo)致城市人口過度集中，產(chǎn)生了大量人為熱源。針對人口過多特點，應(yīng)盡可能降低人為的熱釋放，減少民用煤炭的使用，多使用天然氣等能源，同時推動集中供暖，嚴格控制熱釋放；

（4）由于機動車擁有量的高速增長，在方便交通出行的同時，也產(chǎn)生了較多的尾氣熱源，從而加重了城市熱島效應(yīng)。針對該原因，應(yīng)盡可能采用綠色出行方式，降低汽車尾氣的排放，同時減少重工業(yè)企業(yè)的污染排放，降低城市熱源。

4.結(jié)束語

城市熱島效應(yīng)逐漸成為現(xiàn)代城市發(fā)展的城市病之一，其帶來的危害也受到廣泛關(guān)注。以不同時相遙感影像為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，采用單窗算法對城市地表溫度進行反演分析，基于距平原理，對研究區(qū)城市熱島效應(yīng)強度進行科學(xué)劃分，分析研究區(qū)熱島效應(yīng)的時空演變特征規(guī)律和差異性，并針對研究區(qū)實際概況，咨詢專家建議，本著降低城市熱島效應(yīng)的目標，提出切實有效地緩解城市熱島效應(yīng)方案策略，有利于提升城市環(huán)境品質(zhì)，具有較高的適用性和現(xiàn)實意義。