吳玉潔 李宇凡 吳 迪 馬艷敏

（1.吉林省氣象科學(xué)研究所，吉林長春 130062；2.長白山氣象與氣候變化吉林省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林長春 130062；3.吉林省氣候中心，吉林長春 130062）

1 引言

城市熱島最初是由Howard[1]發(fā)現(xiàn)倫敦市中心氣溫高于郊區(qū)而提出的概念，其強(qiáng)度在城市中心、人口密集地區(qū)和工業(yè)區(qū)更為顯著[2-3]，且對(duì)大氣環(huán)境、公共健康、能源消耗、社會(huì)生產(chǎn)等均產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[4]，是主導(dǎo)城市生態(tài)環(huán)境的重要因素之一。 密切關(guān)注城市熱島發(fā)生發(fā)展過程， 及時(shí)進(jìn)行熱島評(píng)估、成因分析及對(duì)策制定，對(duì)維護(hù)城市生態(tài)、合理規(guī)劃城市布局意義深刻。

根據(jù)城市大氣層范圍及常規(guī)研究方法劃分，城市熱島包括：城市邊界層熱島（BUHI）、城市冠層熱島（CUHI）和城市地表層熱島（SUHI）3 種類型。 其中，BUHI 是指發(fā)生在城市建筑層高度之上的熱島，受海拔高度影響溫度差異較大，探測難度和成本增加， 通常以數(shù)值模擬的方式表達(dá)；CUHI表示城市地表至平均建筑層范圍的熱島， 通常采用地面觀測手段， 由城市與郊區(qū)的氣象站觀測氣溫計(jì)算， 但對(duì)于大區(qū)域尺度研究的空間代表性較差；SUHI 是指陸地表層的熱島， 通過衛(wèi)星遙感觀測資料進(jìn)行反演計(jì)算，具備時(shí)間同步性好、覆蓋范圍廣、直觀定量、成本低等優(yōu)勢，目前在城市熱島研究領(lǐng)域正逐漸得到普及[5-6]。

熱島研究常用衛(wèi)星遙感資料包括：TERRA/MODIS、Landsat_8/TIRS、NOAA/AVHRR 等[7-11]國外衛(wèi)星傳感器數(shù)據(jù)。 FY-3、HJ-1B、CBERS-02、Tiangong-1 等系列國產(chǎn)衛(wèi)星或空間站遙感資料的應(yīng)用也在得到發(fā)展[12-13]，但因常以單日數(shù)據(jù)為例缺乏氣候代表性[14]，或是缺少精度驗(yàn)證難以評(píng)估反演誤差[2，15]，始終未形成系統(tǒng)的技術(shù)方法，相較國外衛(wèi)星數(shù)據(jù)資料在業(yè)務(wù)方面的應(yīng)用還比較薄弱。為促進(jìn)國內(nèi)衛(wèi)星資料運(yùn)用，結(jié)合當(dāng)前研究現(xiàn)狀，本研究采用氣象業(yè)務(wù)規(guī)范的技術(shù)方法，以FY-3B 氣象衛(wèi)星為例篩選構(gòu)建長時(shí)間序列數(shù)據(jù)， 利用地面觀測資料及不同源衛(wèi)星數(shù)據(jù)的前人研究結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證， 從氣候尺度對(duì)長春市熱島分布及變化情況進(jìn)行定量評(píng)估， 對(duì)氣象衛(wèi)星在相關(guān)業(yè)務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，為城市生態(tài)環(huán)境發(fā)展、城市生態(tài)布局規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源及處理

根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)獲取時(shí)間，地表溫度（LST）反演數(shù)據(jù)選取2011—2019年長春市（124.5°E—127.1°E，43.2°N—45.3°N）夏季（6—8月）白天1000 m 分辨率FY-3B/VIRR 晴空或低云蓋數(shù)據(jù)（下載地址為：satellite.nsmc.org.cn）；衛(wèi)星數(shù)據(jù)預(yù)處理、地表溫度反演及熱島指數(shù)等根據(jù)2019年中國氣象局發(fā)布的《城市熱島衛(wèi)星遙感監(jiān)測評(píng)估技術(shù)導(dǎo)則（試行）》進(jìn)行定義和計(jì)算； 地面氣象加密觀測站平均氣溫（ATmean）、0 cm 平均地溫（GTmean）數(shù)據(jù)來自于全國綜合氣象信息共享平臺(tái)（CIMISS），選取與研究衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)日期的數(shù)據(jù)， 所選站點(diǎn)缺測數(shù)據(jù)＜10%；歸一化植被指數(shù)（NDVI）由美國國家航空航天局（NASA）提供的MOD13Q1 產(chǎn)品獲得，選取同F(xiàn)Y-3B 衛(wèi)星數(shù)據(jù)日期臨近（2015年6—8月）的數(shù)據(jù)進(jìn)行均值合成；國家尺度1：10 萬比例尺土地利用數(shù)據(jù)集（LUCC）、2016年2 m、16 m 分辨率GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)均由國家衛(wèi)星氣象中心（NSMC）處理整合后提供，數(shù)據(jù)結(jié)果可直接應(yīng)用。

3 研究方法

3.1 地表溫度（LST）反演

基于Becker-Li 線性分裂窗算法反演LST，公式如下：

式中，TS為反演的地表溫度LST；A0=-0.89712，通過模擬數(shù)據(jù)回歸計(jì)算得到；T4和T5分別為4、5 通道2 個(gè)熱紅外通道的亮溫；P 和M 皆為地表發(fā)射率的函數(shù)，取α=0.27297，β=-0.35818，γ′=4.06068，α′=5.918，β′=0.38843， 均通過模擬數(shù)據(jù)回歸計(jì)算得到；ε 為2 個(gè)熱紅外通道的平均比輻射率；Δε 為2 個(gè)熱紅外通道比輻射率的差值。

地表比輻射率ε 基于NDVI 進(jìn)行估算， 根據(jù)NDVI 值的大小分為3 類，算法如下：

當(dāng)NDVI＜0.2 時(shí)， 認(rèn)為是裸土像元，ε 采用固定值，即ε4=0.9547，ε5=0.9709；當(dāng)NDVI＞0.5 時(shí)，認(rèn)為是完全由植被覆蓋，2 通道的ε 假定為常數(shù)值，采用典型值0.99；當(dāng)0.2≤NDVI≤0.5 時(shí)，認(rèn)為是由裸土和植被構(gòu)成的混合像元，ε 根據(jù)下式來估算：

式中，εV為純植被的比輻射率，即εV=0.99；εs，i為i通道裸土平均比輻射率；dεi為自然表面的幾何分布和內(nèi)部反射效應(yīng)， 對(duì)純像元和混合像元該項(xiàng)值極小，本算法將其忽略。 PV為植被覆蓋度，由下式計(jì)算：

式中，NDVImax=0.5，NDVImin=0.2。

3.2 熱島強(qiáng)度

城市熱島監(jiān)測通常采用熱島強(qiáng)度（UHII）進(jìn)行表征，公式如下：

式中，UHIIi為第i 個(gè)像元對(duì)應(yīng)的熱島強(qiáng)度；Ti為第i 個(gè)像元地表溫度；n 為郊區(qū)內(nèi)有效像元數(shù)；Tsub為郊區(qū)內(nèi)像元的地表溫度。

為比較熱島程度，將地表城市熱島強(qiáng)度UHII劃分為7 個(gè)等級(jí)，等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)見表1。

表1 遙感地表城市熱島強(qiáng)度UHII 劃分及含義

3.3 郊區(qū)背景

選擇遠(yuǎn)離市區(qū)的土地利用性質(zhì)穩(wěn)定的常年綠地作為背景區(qū)，根據(jù)2016年分辨率為2 m 的GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)，對(duì)2015年土地利用數(shù)據(jù)（LUCC）進(jìn)行校正（圖1），并提取了鹽堿地土地類型。 為使郊區(qū)背景具有代表性， 在長春市市區(qū)外的5 個(gè)區(qū)縣各選取一處常年綠地作為郊區(qū)背景， 最終以5 個(gè)選取的平均值作為郊區(qū)背景值。

圖1 長春市土地利用分類及郊區(qū)背景選區(qū)

3.4 熱島比例指數(shù)

采用熱島比例指數(shù)（UHPI）評(píng)估區(qū)域城市熱島效應(yīng)強(qiáng)弱。UHPI 是城市市區(qū)溫度高于郊區(qū)溫度的不同等級(jí)熱島強(qiáng)度的面積加權(quán)和， 是反映區(qū)域內(nèi)不同等級(jí)熱島強(qiáng)度與范圍的綜合定量指標(biāo)，公式如下：

式中，UHPI 為城市熱島比例指數(shù)；m=7 為熱島強(qiáng)度等級(jí)數(shù)；i 為市區(qū)溫度高于郊區(qū)溫度等級(jí)序號(hào)，即表2 中的5、6、7；n=3 為市區(qū)溫度高于郊區(qū)溫度的等級(jí)數(shù)；Wi為第i 級(jí)的權(quán)重， 取對(duì)應(yīng)等級(jí)值；pi為第i 級(jí)所占的面積百分比，數(shù)值為0～100。 UHPI值在0～1.0，該值越大，熱島現(xiàn)象越嚴(yán)重，等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)見表2。

表2 區(qū)域城市熱島效應(yīng)評(píng)估等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

4 結(jié)果分析

4.1 地表溫度（LST）反演結(jié)果驗(yàn)證

為證明LST 反演效果， 利用地面氣象加密觀測站平均氣溫（ATmean） 和0 cm 平均地溫（GTmean）實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。

對(duì)2011—2019年相同站點(diǎn)位置的LST 和ATmean 進(jìn)行相關(guān)性分析， 結(jié)果表明：114 站中，LST 與ATmean 的Pearson 相關(guān)系數(shù)為0.774，通過了0.01 水平的顯著性檢驗(yàn)，說明反演的LST 時(shí)空分布特征與實(shí)際監(jiān)測的ATmean 分布趨勢一致。 由于LST 與ATmean 監(jiān)測手段的差異，數(shù)值差異明顯。 Yang 等[16]研究結(jié)果表明：Landsat8/TIRS單日反演的45 站LST 與實(shí)測ATmean 差值普遍在6.0 ℃以上，極差達(dá)10.6 ℃，全區(qū)域極差達(dá)22.9 ℃。本研究中長春市2011—2019年夏季114 站LST與ATmean 的差值為10.4～21.1 ℃，全區(qū)域極差為

21.2 ℃，與Landsat-8/TIRS 的反演結(jié)果較一致。

因缺少0 cm 地溫（GT）的分鐘及小時(shí)觀測數(shù)據(jù)，且用于反演LST 的數(shù)據(jù)普遍為正午和午后，溫度達(dá)到全天的波峰時(shí)段， 為使驗(yàn)證數(shù)據(jù)具有代表性選取2018年7月30日典型高溫日的0 cm 地溫日均值 （GTmean）， 同反演的對(duì)應(yīng)站點(diǎn)位置的LST （由2 km 半徑的圓形區(qū)域LST 平均值表示）數(shù)值進(jìn)行比較，結(jié)果表明：LST 同GTmean 的差值，最大值出現(xiàn)在長春站，為3.3 ℃；最小值出現(xiàn)在雙陽站，為0.6 ℃（表3）。各站|LST-GTmean|≤3.3 ℃，LST 同GTmean 極差出現(xiàn)在長春站。

表3 2018年7月30日長春市地表溫度（LST）與0 cm 地溫（GTmean）差異比較 ℃

綜合LST 同ATmean、GTmean 的時(shí)空匹配情況及前人不同源衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究結(jié)果，F(xiàn)Y3B/VIRR的LST 反演效果理想， 較國內(nèi)外多源衛(wèi)星反演精度符合常規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。

4.2 熱島強(qiáng)度（UHII）時(shí)空分布及變化特征

對(duì)2011—2019年UHII 進(jìn)行均值合成， 結(jié)果表明：空間分布上（圖2），強(qiáng)熱島區(qū)域主要分布在市區(qū)和郊區(qū)區(qū)縣發(fā)展中心； 較強(qiáng)熱島區(qū)域在強(qiáng)熱島區(qū)域外圍； 弱熱島區(qū)域在較強(qiáng)熱島區(qū)域外圍及農(nóng)安縣大部區(qū)域； 冷島區(qū)域主要集中在水田和林地區(qū)域；其余區(qū)域無熱島，對(duì)應(yīng)土地類型主要為旱地。 除農(nóng)安縣，全市熱島區(qū)域的主要分布規(guī)律是：以強(qiáng)熱島區(qū)域?yàn)橹行某虱h(huán)狀分布， 由內(nèi)至外依次為強(qiáng)熱島、較強(qiáng)熱島和弱熱島，符合城市熱島效應(yīng)的發(fā)生發(fā)展規(guī)律。農(nóng)安縣波羅湖周圍為鹽堿地，且本縣大部區(qū)域氣溫整體偏高， 因此呈現(xiàn)出大面積的弱熱島效應(yīng)。 根據(jù)2016年GF-1 衛(wèi)星16 m 分辨率數(shù)據(jù)繪制市區(qū)發(fā)展中心建筑群邊界軌跡，市區(qū)中心的熱島分布軌跡同中心建筑群吻合度較高。

圖2 長春市2011—2019年夏季熱島強(qiáng)度（UHII）時(shí)空分布

對(duì)圖2 數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明：9年來長春市夏季總熱島面積百分率為26.4%， 無熱島為52.9%，總冷島為20.7%，總體以無熱島為主；熱島中以弱熱島（21.1%）為主；各行政區(qū)的總熱島面積百分率，綠園區(qū)（83.7%）、農(nóng)安縣（65.7%）、朝陽區(qū) （50.9%） 居前三位。 其中， 強(qiáng)熱島， 綠園區(qū)（30.7%）、朝陽區(qū)（24.1%）、南關(guān)區(qū)（8.4%）居前三位。較強(qiáng)熱島，綠園區(qū)（27.6%）、南關(guān)區(qū)（13.6%）、寬城區(qū)（13.4%）居前三位。 弱熱島，農(nóng)安縣（58.7%）、綠園區(qū)（25.4%）、寬城區(qū)（24.2%）居前三位。總體表現(xiàn)為綠園區(qū)的強(qiáng)、較強(qiáng)、弱熱島占比均較大；農(nóng)安縣弱熱島占比最大；朝陽區(qū)、寬城區(qū)總熱島占比較大；其余區(qū)縣普遍以無熱島為主（表4）。

4.3 熱島比例指數(shù)（UHPI）變化規(guī)律

對(duì)市區(qū)、 全市及各行政區(qū)9年來UHPI 進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)（表5），結(jié)果表明：市區(qū)和全市的UHPI年際波動(dòng)規(guī)律不盡相同，9年來的平均值分別為0.182、0.028，熱島強(qiáng)度均為輕微等級(jí)。 市區(qū)UHPI最大值為0.224，出現(xiàn)在2018年，為較輕等級(jí)；全市最大值為0.043，出現(xiàn)在2016年，為輕微等級(jí)。主要行政區(qū)中， 各區(qū)縣UHPI年際波動(dòng)變化規(guī)律不盡相同， 綠園區(qū)歷年UHPI 均為最大，9年來的平均值為0.515，熱島強(qiáng)度為一般等級(jí)；其次為朝陽區(qū)（0.273）和南關(guān)區(qū)（0.162），熱島強(qiáng)度分別為較輕和輕微等級(jí)。 整體而言，除綠園區(qū)，長春市整體呈現(xiàn)輕微熱島。

表5 長春市2011—2019年夏季各區(qū)域熱島比例指數(shù)（UHII）

4.4 成因分析

下墊面類型及性質(zhì)是影響地表溫度、 熱島效應(yīng)分布的主要因素， 根據(jù)2015年夏季植被指數(shù)（NDVI）均值合成數(shù)據(jù)（圖3）并結(jié)合土地利用類型（圖1），對(duì)NDVI 同LST、ATmean的相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果表明：LST、ATmean同NDVI 的Pearson 相關(guān)系數(shù)分別為-0.464 和-0.361，均通過了0.01 水平的顯著性檢驗(yàn)。 市區(qū)、 郊區(qū)區(qū)縣的發(fā)展中心和波羅湖周圍NDVI 較小的區(qū)域?qū)?yīng)LST、ATmean較高， 林區(qū)和少部水田NDVI 較高的區(qū)域， 對(duì)應(yīng)的LST、ATmean較低。 對(duì)LST、ATmean同NDVI 建立線性回歸方程， 結(jié)果表明：LST、ATmean同NDVI 的回歸方程的sig.=0.000，相關(guān)系數(shù)在0.001 水平上顯著，其 中 ，LST =42.23 -9.53NDVI，ATmean=25.74 -2.27NDVI，NDVI 對(duì)LST 的影響效果較ATmean更顯著。

圖3 長春市2015年夏季NDVI 均值合成

根據(jù)研究結(jié)論， 長春市高溫及熱島區(qū)域主要發(fā)生在市區(qū)和郊區(qū)區(qū)縣的發(fā)展中心、 農(nóng)安縣波羅湖周圍鹽堿地區(qū)域，其中，各區(qū)域發(fā)展中心為城市下墊面性質(zhì)變化導(dǎo)致的地表熱容量降低以及工商業(yè)廠區(qū)和人為活動(dòng)溫室氣體排放等引起的城市熱島效應(yīng)， 農(nóng)安縣波羅湖周圍區(qū)域是由區(qū)域生態(tài)環(huán)境導(dǎo)致。由熱島效應(yīng)成因分析結(jié)果可知，緩解城市熱島效應(yīng)可根據(jù)土地類型種植適宜植被， 通過改善植被NDVI 來改善地表溫度的思路對(duì)城市綠化進(jìn)行布局。

5 結(jié)語

（1） 本研究對(duì)長春市夏季地表溫度和城市熱島時(shí)空分布特征進(jìn)行了全面分析， 基于長時(shí)間序列計(jì)算的平均結(jié)果具有氣候代表性， 為長春市夏季地表溫度和城市熱島強(qiáng)度特征提供了背景資料，為單日高溫事件、熱島事件提供了氣候?qū)φ找罁?jù)， 為后續(xù)長春市夏季氣象因子對(duì)城市熱島影響的定量化評(píng)估研究提供了基礎(chǔ)。

（2）長春市夏季以無熱島為主，熱島區(qū)域在市區(qū)和郊區(qū)區(qū)縣的發(fā)展中心及農(nóng)安縣大部， 以弱熱島為主； 市區(qū)和全市熱島強(qiáng)度均為輕微等級(jí)，其中，綠園區(qū)歷年UHPI 均為最大，熱島強(qiáng)度為一般等級(jí)，其余區(qū)域?yàn)檩^輕或輕微等級(jí)。

（3）LST、ATmean同NDVI 的Pearson 相關(guān)系數(shù)分別為-0.464 和-0.361， 均通過了0.01 水平的顯著性檢驗(yàn)。LST、ATmean同NDVI 的線性回歸方程分別 為 ：LST =42.23 -9.53NDVI，ATmean=25.74 -2.27NDVI，sig.均為0.000，相關(guān)系數(shù)均在0.001 水平上顯著，NDVI 對(duì)LST 的影響效果較ATmean更顯著。

（4） 本研究定量評(píng)估了以植被為主的土地類型對(duì)地表溫度和城市熱島的影響，但對(duì)水體、居民用地等其他土地類型僅通過有限樣本粗略比較了與溫度的關(guān)系，后續(xù)研究可通過構(gòu)建水體指數(shù)、不透水面指數(shù)等指標(biāo)同溫度的關(guān)系進(jìn)行更全面的定量評(píng)估。

（5） 本研究基于前人不同源衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究結(jié)果， 同F(xiàn)Y-3B 衛(wèi)星數(shù)據(jù)LST 反演結(jié)果進(jìn)行比較，一定程度上驗(yàn)證了FY-3B 數(shù)據(jù)的精度。 但因選取數(shù)據(jù)時(shí)次、數(shù)據(jù)分辨率、研究區(qū)域范圍等的差異，會(huì)對(duì)驗(yàn)證結(jié)果造成一定影響， 后續(xù)研究將通過提取不同源衛(wèi)星數(shù)據(jù)/產(chǎn)品臨近時(shí)次的LST 反演結(jié)果對(duì)FY-3B 數(shù)據(jù)進(jìn)行更細(xì)致的精度驗(yàn)證。