朱菲，蘇濤，王建，夏俊，廖晉一

(安徽理工大學(xué) 空間信息與測繪工程學(xué)院，安徽 淮南 232001)

0 引言

近幾十年來，隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市化建設(shè)進(jìn)程不斷加快，促進(jìn)了社會(huì)關(guān)系、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)生活方式等的變化[1]，但同時(shí)熱島效應(yīng)也越來越明顯。城市規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大使得下墊面的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，進(jìn)而影響城市局部氣候，造成城市高溫化，影響居住環(huán)境的安全性和舒適性，對(duì)人體健康構(gòu)成極大的威脅[2]，并加劇能源消耗及溫室氣體排放，所造成的環(huán)境問題愈來愈嚴(yán)重[3]。

熱島效應(yīng)最早記載是Lake Howard 在19世紀(jì)末首次發(fā)現(xiàn)倫敦市中心氣溫普遍高于郊區(qū)，城鄉(xiāng)夜間溫差大于白天[4]。1958年，Manley[5]首次定義城市熱島的概念后，各個(gè)國家學(xué)者對(duì)不同下墊面類型城市與郊區(qū)氣溫對(duì)比觀測，均發(fā)現(xiàn)城市氣溫高于郊區(qū)的熱島現(xiàn)象。隨著遙感等探測技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)外專家學(xué)者開始利用熱紅外波段探測地面熱島變化，Gallo等[6]在1993年首次利用AVHRR傳感器數(shù)據(jù)得到植被指數(shù)，并分析了城市鄉(xiāng)村氣溫差與熱島之間的關(guān)系；徐涵秋[7]利用Landsat影像研究不透水面、植被、水體等主要地表參數(shù)與地表溫度(land surface temperature，LST)之間的相關(guān)性；Coseo等[8]探討了土地利用覆蓋、建筑以及鄰近熱源對(duì)芝加哥城市熱島效應(yīng)的影響；張碩等[9]研究了珠三角城市熱島群體時(shí)空分布，分析了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)熱島效應(yīng)的影響程度；王美雅等[10]研究了不透水面時(shí)空變化及其對(duì)城市熱環(huán)境影響；張曉東等[11]討論了城市形態(tài)演化與熱環(huán)境之間的響應(yīng)關(guān)系。

綜上所述，人們對(duì)于熱島效應(yīng)的研究越來越多，而通過多時(shí)相分析時(shí)間序列的熱島效應(yīng)的變化規(guī)律，直觀掌握熱環(huán)境的時(shí)序變化特征，進(jìn)而研究導(dǎo)致熱環(huán)境變化的驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)于城市熱島效應(yīng)的緩解和治理有著重大意義。因此，本文利用遙感技術(shù)研究近20年來傳統(tǒng)“火爐城市”南京熱環(huán)境格局變化特征及驅(qū)動(dòng)因素，為全面分析城市熱島效應(yīng)的形成與緩解治理提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與研究區(qū)

1.1 研究區(qū)概況

南京市作為江蘇省省會(huì)，地處長江中下游平原，位于31°14′N～32°37′N、118°22′E～119°14′E之間，屬于北亞熱帶濕潤氣候，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥。南京市年平均降水121 d，平均降水量達(dá)1 106.05 mm。年平均溫度為16 ℃，夏季最高溫度可達(dá)38 ℃，冬季最低溫度達(dá)-8 ℃。自改革開放以來，南京市作為長三角地區(qū)的重要一環(huán)，借改革開放和省會(huì)城市的優(yōu)勢，坐上了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快車，據(jù)2019年統(tǒng)計(jì)，南京市城鎮(zhèn)化率已高達(dá)83.2%。

1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

2 理論基礎(chǔ)

2.1 地表溫度反演

本文采用單通道(single-channel,SC)算法[12]進(jìn)行研究區(qū)地表溫度的反演，此算法針對(duì)Landsat TM/TIRS數(shù)據(jù)計(jì)算方式有所不同，LST計(jì)算如式(1)所示。

(1)

式中：LST為地表溫度，單位為K；γ、δ為Plank函數(shù)的兩個(gè)參數(shù)；φ1、φ2、φ3為大氣水汽含量的函數(shù)；ε為地表比輻射率；Lsensor為衛(wèi)星高度上傳感器測得的輻射強(qiáng)度，單位為W·μm4·m-2·sr-1，其計(jì)算如式(2)所示。

Lsensor=gain×DN+bias

(2)

式中：DN為像元灰度值；gain為增益值；bias為偏移值，可在影像頭文件中查找。

對(duì)于TM 6波段，各參數(shù)計(jì)算[13]如式(3)所示。

(3)

式中：c1=1.191 04×108W·μm4·m-2·sr-1；c2=14 387.7 μm；Tsensor為亮度溫度，單位為K；λ為有效波長，對(duì)于TM 6，λ=11.457；ω為大氣水汽含量，單位為g/cm2。

對(duì)于TIRS 10波段，各參數(shù)計(jì)算[14]如式(4)所示。

(4)

式中：bγ=c2/λ，對(duì)于TIRS 10，bγ的取值為1 324；τ為大氣透過率；L↑、L↓分別為大氣上、下行輻射值，單位為W·μm4·m-2·sr-1。

1)亮度溫度的計(jì)算。亮度溫度又稱地面輻射溫度，是遙感器在衛(wèi)星高度所觀測到的熱輻射強(qiáng)度相對(duì)應(yīng)的溫度。求算亮度溫度的過程需要將DN值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的熱輻射強(qiáng)度值，然后根據(jù)熱輻射強(qiáng)度推算對(duì)應(yīng)的亮度溫度，計(jì)算方法[15]如式(5)所示。

(5)

式中：K1、K2為熱紅外波段的定標(biāo)常數(shù)，對(duì)于TM 6波段，K1=607.76 W·m-2·sr-1·μm-1，K2=1 260.56 K；TIRS 10的K1=774.89 W·m-2·sr-1·μm-1，K2=1 321.08 K。

2)地表比輻射率的計(jì)算。下墊面覆蓋類型可分為以下3種：水體、自然地表和城鎮(zhèn)，不同的覆蓋類型對(duì)應(yīng)的比輻射率有很大的差異。文獻(xiàn)[16-17]的研究表明，在TM 6區(qū)間，水體、植被、裸土和建筑物的比輻射率分別取0.995、0.986、0.972 15、0.970；在TIRS 10區(qū)間，水體、植被、裸土和建筑物純凈像元的比輻射率分別為0.996 830、0.986 720、0.967 670、0.964 885。對(duì)于自然地表和城鎮(zhèn)比輻射率運(yùn)用混合像元法，計(jì)算如式(6)至式(9)所示。

ε=fvRvεv+(1-fv)Rsεs+dε(自然表面)

(6)

ε=fvRvεv+(1-fv)Rmεm+dε(城鎮(zhèn)地表)

(7)

其中，

(8)

(9)

式中：fv為像元的植被覆蓋度；Rv、Rs、Rm分別為植被、裸土和建筑物表面的溫度比率；εv、εs、εm分別為植被、裸土和建筑物的比輻射率；dε反映了地形對(duì)比輻射率的影響，地表較平整時(shí)，一般dε取0。由于熱輻射相互作用在植被與裸土各占一半時(shí)達(dá)到最大，故fv閾值以0.5為界。

2.2 熱島質(zhì)心轉(zhuǎn)移模型

熱島的變化與其城市自身的發(fā)展聯(lián)系緊密，熱島重心為不同等級(jí)熱島斑塊的熱力集中點(diǎn)[18-19]。為進(jìn)一步揭示20年來南京市熱環(huán)境的演變規(guī)律，本文引入熱島重心的思想，借助熱島斑塊重心轉(zhuǎn)移距離和熱力重心轉(zhuǎn)移角度兩個(gè)指標(biāo)，來定量分析南京市熱環(huán)境的空間變化特征。要計(jì)算不同時(shí)期的熱島斑塊重心轉(zhuǎn)移距離，需先計(jì)算不同時(shí)期各熱島類型斑塊的重心[20]，計(jì)算如式(10)所示。

(10)

式中：Xt和Yt分別為第t年熱島斑塊的重心坐標(biāo)；n為第t年該類型熱島斑塊個(gè)數(shù)；Cti為第t年該熱島斑塊中第i個(gè)斑塊的面積；Xti、Yti分別為第t年該熱島斑塊中第i個(gè)斑塊的幾何中心坐標(biāo)。

通過計(jì)算不同時(shí)期的熱島斑塊重心轉(zhuǎn)移距離，可清楚表達(dá)該時(shí)段內(nèi)熱島效應(yīng)的變化特征，計(jì)算如式(11)所示。

(11)

式中：d代表熱島重心轉(zhuǎn)移距離；xt、yt和xt+1、yt+1分別表示第t和t+1年熱力重心坐標(biāo)。

為更容易表示熱島斑塊轉(zhuǎn)移的角度，本研究假設(shè)正東方向?yàn)?°，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)一周為360°，計(jì)算如式(12)所示。

θ=arctan [(yt+1-yt)/(xt+1-xt)]

(12)

式中：θ為熱島重心轉(zhuǎn)移角度，本文定義為x坐標(biāo)軸正方向逆時(shí)針至直線所形成的夾角，取值范圍為0°～360°。

2.3 遙感參數(shù)的獲取

不同下墊面覆蓋類型對(duì)地表溫度的影響有較大差異，對(duì)城市熱島效應(yīng)的貢獻(xiàn)也不同[21]。由于城市熱環(huán)境與城市建筑、植被和水體三者的關(guān)系最為密切，因此本文基于光譜指數(shù)的方法，將歸一化建筑指數(shù)(normalized difference built-up index，NDBI)[22]、歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)和歸一化水體指數(shù)(modified normalized difference water index，MNDWI)[23]3種光譜指數(shù)組合，通過選取一定的閾值將它們從影像中提取出來，研究三者近20年來的變化及其與地表熱環(huán)境的定量關(guān)系。

3 結(jié)果與分析

3.1 熱島反演結(jié)果

利用式(1)至式(9)計(jì)算得到南京市地表溫度，由于5期影像成像時(shí)間不同，難以用反演的絕對(duì)溫度直接進(jìn)行比較，為了消除時(shí)相差異的影響，需要對(duì)絕對(duì)溫度進(jìn)行正規(guī)化處理[24]，將不同時(shí)相的溫度范圍統(tǒng)一到0～1之間，再進(jìn)行熱島等級(jí)的劃分。熱島等級(jí)劃分為5級(jí)：強(qiáng)熱島區(qū)(0.8～1)、熱島區(qū)(0.6～0.8)、正常區(qū)(0.4～0.6)、綠島區(qū)(0.2～0.4)、強(qiáng)綠島區(qū)(0～0.2)。結(jié)果如圖1所示。

圖1 南京市各年份熱島分布圖

從時(shí)間序列上看：2000—2020年的熱島、強(qiáng)熱島斑塊逐步呈現(xiàn)擴(kuò)大的趨勢，其中，2000—2006年總體熱島分布較為類似，擴(kuò)張幅度較?。?006年六合區(qū)相比其他年份熱島斑塊較多，原因是2006年影像為5月份，農(nóng)作物雖基本長全，但長勢較低，使得部分裸土區(qū)域影響熱島的分布；2006年之后呈現(xiàn)進(jìn)一步擴(kuò)張，至2010年邊緣地區(qū)出現(xiàn)了小規(guī)模的熱島群體，呈“攤餅式”增大，但大都處于建成區(qū)周圍；反之，2000—2020年的綠島、強(qiáng)綠島斑塊逐步呈現(xiàn)減少的趨勢，其中2000—2010年，低溫區(qū)仍以水體和植被覆蓋為主，擴(kuò)張幅度不明顯，但2010年以后，南京市中部、南部的綠島區(qū)、正常區(qū)逐漸轉(zhuǎn)化為熱島區(qū)，甚至強(qiáng)熱島區(qū)。

從空間分布上看：強(qiáng)熱島區(qū)主要在城市建成區(qū)中心及周圍地區(qū)，如棲夏區(qū)、建鄴區(qū)、秦淮區(qū)、浦口區(qū)東北部，這些區(qū)域主要以商業(yè)區(qū)、城市居民區(qū)或者工業(yè)區(qū)為主。商業(yè)區(qū)和城市居民區(qū)屬于典型的建筑物密集區(qū)域，下墊面多為瀝青、混凝土、金屬等不透水面結(jié)構(gòu)，這些材料自身的性質(zhì)能夠吸收大量的太陽輻射，加之生產(chǎn)生活自身所帶來的人為熱量的排放，造成這些區(qū)域內(nèi)溫度急劇上升，并會(huì)在相當(dāng)長時(shí)間內(nèi)保持高溫。而工業(yè)區(qū)內(nèi)由于工業(yè)廢熱集中排放，也會(huì)引起局部地區(qū)溫度上升。與此相反，綠島、強(qiáng)綠島區(qū)主要分布在以下長江及沿岸區(qū)域、以玄武湖為主的湖泊區(qū)域、以紫金山為代表的森林植被區(qū)等，間接印證了水體和植被對(duì)于熱環(huán)境的改善和提高是有作用的。

3.2 地表溫度驗(yàn)證

雖然單通道算法是目前比較精確的地表溫度反演算法，但仍然需要驗(yàn)證以保證反演結(jié)果的準(zhǔn)確性。采用MOD11A1地表溫度產(chǎn)品從不同地物類型對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，采取監(jiān)督分類方法分離出建筑、植被、水體和裸土，利用ArcGIS軟件從每種地物隨機(jī)選取150個(gè)樣本點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)各自MODIS產(chǎn)品平均值與反演平均值，如圖2所示。結(jié)果表明，總體看來MODIS地表溫度產(chǎn)品均低于反演的平均LST值，其中，建筑和裸土相比植被和水體溫度較高且平均LST較接近；而水體由于其熱傳導(dǎo)性較強(qiáng)，水面不易積聚熱量而使表面溫度相對(duì)較低，植被適中，居于二者之間。

圖2 不同地物L(fēng)ST反演驗(yàn)證

圖3 各區(qū)平均地表溫度

從不同地類平均LST的值來看，MODIS產(chǎn)品平均地表溫度值在建筑、裸土和植被3個(gè)地類中明顯低于Landsat反演結(jié)果，其中建筑、裸土的溫差值最大，平均為3～4 K，植被的溫差約為2 K。對(duì)于水體而言，MODIS產(chǎn)品溫度值與Landsat反演值較接近，平均溫差在0.6～1 K，可能由于水體本身的異質(zhì)性，使得溫度變化較小。從各個(gè)時(shí)間段來看，2010-08-19、2017-07-21兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)天氣較熱，建筑和裸土的平均LST相差較大，而2000-10-10、2006-05-20、2020-10-01 3個(gè)時(shí)間點(diǎn)天氣相對(duì)較涼爽，二者的平均LST相差較小，反觀植被和水體，平均溫度的變化和天氣的冷熱關(guān)系不太明顯。為進(jìn)一步分析南京市地表溫度的時(shí)序分布規(guī)律，本文對(duì)南京市11個(gè)市直轄區(qū)5期LST平均值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)(圖3)。就平均LST而言，南京市從北往南，從六合區(qū)至高淳區(qū)，5期數(shù)據(jù)溫度曲線一致呈現(xiàn)“Λ”形分布，地表溫度呈現(xiàn)先升高后下降趨勢。位于主城區(qū)范圍的鼓樓區(qū)、建鄴區(qū)、秦淮區(qū)平均LST均高于其他區(qū)，玄武區(qū)因?yàn)樾浜沟闷骄鵏ST相對(duì)較低，從主城區(qū)向北向南，各年份曲線雖有交叉，但其基本趨勢保持一致，平均LST逐漸降低，呈現(xiàn)明顯的地表溫度城鄉(xiāng)梯度差。其主要原因?yàn)槌菂^(qū)內(nèi)地表類型以建設(shè)用地為主，其特殊的下墊面對(duì)太陽輻射吸收率高，另外受大氣污染等因素影響，導(dǎo)致其溫度較高；隨著距離城市中心越遠(yuǎn)，建筑密度下降，植被和水體等相應(yīng)增加，由于植被能通過蒸騰減少土壤表面存儲(chǔ)的熱量，加之水體比熱容較大等原因，使得郊區(qū)地表溫度較低。

3.3 熱島重心轉(zhuǎn)移

由式(10)至式(12)計(jì)算出南京市城市擴(kuò)展及熱島斑塊重心轉(zhuǎn)移距離及角度(表1、圖4)，從圖4可直觀看出熱島斑塊重心轉(zhuǎn)移與城鎮(zhèn)化方向的關(guān)系。2000—2020年間，熱島、強(qiáng)熱島區(qū)域重心總體遷移趨勢與城鎮(zhèn)大致相同，呈現(xiàn)“先南后西”，綠島、強(qiáng)綠島區(qū)域則呈現(xiàn)相反趨勢。具體表現(xiàn)為：從2000后，隨著南京市政府提出“一城三區(qū)”發(fā)展戰(zhàn)略后，為南京跨江發(fā)展、沿江發(fā)展指明方向，南京市進(jìn)入到快速城鎮(zhèn)化階段，2000—2006年，熱島、強(qiáng)熱島區(qū)域向東南方向遷移，主要是南京城鎮(zhèn)建設(shè)主要方向集中在東南方向；2006—2010年擴(kuò)展方向大體呈正南方，擴(kuò)展強(qiáng)度進(jìn)一步增強(qiáng)，熱島區(qū)域中心遷移距離進(jìn)一步增大，這是因?yàn)檫@幾年房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)、人口和配套資源集聚，雖受金融危機(jī)影響，總體城鎮(zhèn)化水平還是呈現(xiàn)穩(wěn)定發(fā)展；2010年以后，城鎮(zhèn)化速度放緩且重心往西南偏移，這主要是近年來江北浦口區(qū)等城市化發(fā)展較快，同時(shí)還伴隨著像祿口機(jī)場這種類型的以點(diǎn)帶面式的擴(kuò)張的影響。另外，綠島、強(qiáng)綠島區(qū)域重心遷移方向相同，與熱島、強(qiáng)熱島區(qū)域及城市重心轉(zhuǎn)移方向大致相反，從側(cè)面說明了熱島斑塊重心轉(zhuǎn)移方向與城市建設(shè)與發(fā)展具有很強(qiáng)的相關(guān)性，快速城鎮(zhèn)化發(fā)展是熱島效應(yīng)空間格局變化的主要驅(qū)動(dòng)力之一。

表1 熱島斑塊重心轉(zhuǎn)移統(tǒng)計(jì)

圖4 熱島重心轉(zhuǎn)移路徑

利用ArcGIS軟件對(duì)各年份熱島斑塊類型的面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，結(jié)果如表2、表3所示。從各熱島斑塊面積可以看出，2000—2020年間，熱島和強(qiáng)熱島區(qū)面積比例由6.48%上升到40.81%，面積增加了2 262.76 km2，而綠島、強(qiáng)綠島占比由37.38%下降到13.39%，面積減少1 181.59 km2，正常區(qū)面積占比下降了10.34%，面積下降680.89 km2，變化幅度較大。從增速來看，熱島、強(qiáng)熱島區(qū)年均增速為正，綠島、強(qiáng)綠島區(qū)增速為負(fù)，說明熱島面積還在增加，建成區(qū)面積還在增大，情況不容樂觀。數(shù)據(jù)表明，南京市的熱島效應(yīng)已經(jīng)相當(dāng)顯著。

表2 熱島面積統(tǒng)計(jì)

表3 熱島面積增速統(tǒng)計(jì) %

3.4 熱島效應(yīng)與地表參數(shù)定量關(guān)系

為獲得不透水面、植被、水體同地表溫度之間的關(guān)系，從二維和多維關(guān)系分別采用單因子回歸和多元逐步回歸分析方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸分析，以獲得其之間的最佳擬合方程和定量關(guān)系。為避免各參數(shù)綱量不統(tǒng)一，將地表參數(shù)進(jìn)行正規(guī)化處理，數(shù)值統(tǒng)一化到0～1之間[25]。本次研究從研究區(qū)內(nèi)利用ArcGIS創(chuàng)建隨機(jī)點(diǎn)工具隨機(jī)選取500個(gè)樣本點(diǎn)，分別以回歸統(tǒng)計(jì)中的單因子回歸和多因子逐步回歸法進(jìn)行分析(表4)。單因子回歸分析和多因子逐步回歸分析都表明，在所研究的5個(gè)年份中建筑與地表溫度都呈正相關(guān)關(guān)系，而植被，水體則相反。以2006年為例，從單因子回歸方程可以看出，正規(guī)化后的植被指數(shù)NDVI每增加0.1，溫度降低1.36 ℃；水體指數(shù)MNDWI每增加0.1，溫度降低1.01 ℃；建筑指數(shù)NDBI每增加0.1，溫度增長1.15～2.02 ℃，由于建筑指數(shù)關(guān)系與溫度呈指數(shù)關(guān)系，因此建筑密度越高，溫度上升越快。

表4 建筑指數(shù)、植被指數(shù)、水體指數(shù)與地表溫度的定量關(guān)系

從多元逐步回歸分析方程可以看出，建筑因子的系數(shù)都接近或大于植被和水體系數(shù)之和，可見建筑因子對(duì)地表溫度的影響占主要部分；其次多元回歸方程中除建筑因子的系數(shù)為正，植被和水體因子的系數(shù)都為負(fù)，因此，可增大建設(shè)城市綠化設(shè)施，保護(hù)水體，合理規(guī)劃建設(shè)用地，控制建筑設(shè)施覆蓋密度、可較好地較低地表溫度，起到緩解、抑制熱島效應(yīng)的作用。

4 結(jié)束語

本文用2000—2020年5期Landsat影像數(shù)據(jù)結(jié)合地理空間分析和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，在得到南京市地表溫度和熱島效應(yīng)分布特征基礎(chǔ)上，研究熱島斑塊的分布狀態(tài)及重心轉(zhuǎn)移路徑，通過計(jì)算建筑、植被與水體指數(shù)，進(jìn)而研究地表參數(shù)與地表溫度之間的定量關(guān)系，提出緩解熱島效應(yīng)的辦法，研究結(jié)果如下。

1)強(qiáng)熱島區(qū)主要在城市建成區(qū)中心及周圍地區(qū)，且逐步呈現(xiàn)擴(kuò)張趨勢，而綠島區(qū)則以水體和植被覆蓋為主。

2)南京市近20年來研究區(qū)熱島與強(qiáng)熱島面積從6.48%上升到40.81%，而綠島、強(qiáng)綠島則由37.38%下降到13.39%。

3)熱島、強(qiáng)熱島斑塊重心與城市重心遷移方向一致，總體呈現(xiàn)“先南后西”偏移，而綠島、強(qiáng)綠島重心遷移方向則不同。

4)建筑指數(shù)與地表溫度呈正相關(guān)關(guān)系，植被、水體與地表溫度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且建筑指數(shù)與地表溫度關(guān)系呈指數(shù)型，建筑越密集對(duì)地表溫度影響越大。

雖然本文對(duì)南京市熱島效應(yīng)進(jìn)行了較為全面的分析，但是這僅限于對(duì)單個(gè)城市的研究，就目前而言，針對(duì)城市群的研究還比較少，隨著城市群的發(fā)展，熱島效應(yīng)不再局限于單一城市，而已成為各城市共同面對(duì)的共性問題；其次，如何定量地認(rèn)識(shí)城市規(guī)模與熱島效應(yīng)的關(guān)系，以及景觀組分與空間構(gòu)型如何作用于熱島效應(yīng)也是今后重要的研究方向。