伍 顯，安裕倫，趙海兵，郝新朝，夏 林，孫 婷

(1.貴州師范大學地理與環(huán)境科學學院，貴州貴陽550001;2.貴州省山地資源與環(huán)境遙感應用重點實驗室，貴州貴陽550001)

隨著遙感數(shù)據(jù)的問世，傳統(tǒng)的靠人為測量獲取地表溫度的方式已經(jīng)逐漸退出歷史舞臺，因為其只能獲取小范圍的點數(shù)據(jù)并須要耗費大量的人力、物力、財力等;相比傳統(tǒng)測量地表溫度的方式，遙感數(shù)據(jù)具有大范圍、全天候的特點，大大地縮短了獲取地表溫度的時間周期。由于地表溫度容易受到很多易變因素的影響，比如天氣、季節(jié)、地表覆蓋類別的變化等，同種地物在不同的天氣和季節(jié)條件下會有很大的差異，如果測量周期太長，很多地物會發(fā)生變化。目前，利用不同遙感數(shù)據(jù)反演地表溫度的研究已經(jīng)趨近于成熟，如針對ASTER的單窗算法和多通道算法［1－2］;針對 MODIS的晝/夜算法、劈窗算法［3－6］等;針對TM和ETM的溫度反演而言有Qin等提出的單窗算法和單通道算法［7－11］。胡德勇等前后利用單窗算法結(jié)合地表發(fā)射率、大氣透過率等參數(shù)遙感估算方法針對Landsat8的第10波段對地表溫度進行了反演并進行了反演精度驗證［12－13］。蔣大林等利用單通道算法進行了針對Landsat8第10波段的系數(shù)修改，得到了針對Landsat8的單窗口算法的公式［14］。用獲取的地表溫度作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行更深一層的研究也有很多，比如韋春竹等研究地表溫度跟植被覆蓋度的定量關(guān)系［15］，宋挺等利用地表溫度反演的結(jié)果進行了城市熱島效應的相關(guān)研究［16－19］，韓貴鋒等分析了地表溫度與地形要素之間的響應關(guān)系［20－21］。但是，從像素層面來分析溫度與地類、坡向、坡度等之間的關(guān)系的研究尚顯不足，本研究通過利用Landsat8影像的熱紅外波段(第10波段)、人機交互式解譯的土地利用數(shù)據(jù)和DEM(數(shù)字高程模型)數(shù)據(jù)進行分析，揭示地表溫度與地類之間的定量關(guān)系、空間關(guān)系以及地表溫度與地物類別、坡度、坡向之間的關(guān)系。隨著我國城鎮(zhèn)化進程逐漸加快，尤其進入21世紀以來，我國城鎮(zhèn)化的規(guī)模超過了之前的總和，由此引起的城市熱島效應也越來越嚴重，挖掘它們?nèi)咧g的關(guān)系可以為城市規(guī)劃和研究城市熱效應提供參考數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況

本研究的研究區(qū)域選擇位于貴安新區(qū)的思雅河流域，地理位置 26°20'41.862″～ 26°25'10.849″N、106°34'13.533″～106°39'45.279″E。該流域通過 1 ∶10 000 的地形圖獲取。它包含了貴州省為了推進貴州省高等教育實現(xiàn)跨越式發(fā)展而建立起來的大學城的絕大部分區(qū)域，包括貴州師范大學、貴州財經(jīng)大學、貴州醫(yī)科大學、貴州民族大學、貴州輕工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院以及貴州城市職業(yè)學院等。整個區(qū)域也屬于國家級新區(qū)－貴安新區(qū)的范圍。區(qū)域的性質(zhì)使得它的發(fā)展極為迅速。從圖1和表1可以看出，人造地表大幅度增加，并且大都是從林地、耕地、草地變化而來，堆掘地占其中的一小部分，由于此區(qū)域的水域面積很小，所以水域完全沒有變化。除此之外，思雅河流域之內(nèi)新建的大學城的建筑相對比較密集，而且修建的時間不是很長，與流域內(nèi)的許多分散的、修建時間較長的建筑形成對比;除水體之外，各自然地表的面積相差不是很大，這有利于地表平均溫度的分析。

2 研究數(shù)據(jù)和研究方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

本研究的研究數(shù)據(jù)包括用于地表溫度反演的Landsat8的熱紅外(第10波段)遙感數(shù)據(jù)、通過人機交互式解譯方法解譯的土地利用矢量數(shù)據(jù)以及用于生成坡度和坡向的30 m空間分辨率的DEM數(shù)據(jù)。其中熱紅外遙感數(shù)據(jù)的原始分辨率為100 m，一級產(chǎn)品經(jīng)過重采樣之后的分辨率為30 m，正好與30 m DEM數(shù)據(jù)生成的坡度和坡向數(shù)據(jù)做疊加分析。其中土地利用分類按照第一次地理國情普查的標準進行分類。

2.2 研究方法

表1 2011—2017年思雅河流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

首先利用Landsat8的第10波段進行溫度反演，將溫度反演的柵格結(jié)果轉(zhuǎn)化為30×30的矢量單元格，讓每個單元格存儲地表溫度值;然后將這個結(jié)果跟土地利用的矢量數(shù)據(jù)進行融合，使得每個單元格同時有溫度和地類2個數(shù)據(jù);最后對所得的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，可以得出地類、溫度、各類面積之間的關(guān)系。利用30 m DEM數(shù)據(jù)求出坡度和坡向，然后將坡度和坡向轉(zhuǎn)化成30×30的矢量數(shù)據(jù)，讓每個矢量單元分別存儲坡度和坡向數(shù)據(jù)，將其與溫度數(shù)據(jù)疊加，最后統(tǒng)計溫度與地類、坡度、坡向的關(guān)系(圖2)。

2.3 溫度反演

目前針對各種不同影像數(shù)據(jù)的波段設(shè)置，學者們提出了不同的溫度反演算法，因為單窗口算法只是針對Landsat TM/ETM+提出的，而Landsat8的熱紅外波段(第10波段:10.6～11.19 μm，第 11 波 段:11.5 ～12.50 μm)的 設(shè) 置 跟LandsatTM/ETM+不一致，所以不能直接使用單窗口的算法，另外又因為Landsat8的第11波段存在很大的不穩(wěn)定性，所以單獨使用第10波段進行溫度反演。基于此，蔣大林等對單窗口算法的參數(shù)進行了修正，得出了專門針對Landsat8的第10波段溫度反演的單窗口算法的公式［14］。

式中:C=εT，D=(1－τ)［1+(1 － ε)τ］，ε 為地表發(fā)射率，τ為大氣透射率，T10為Band10的星上亮度，Ta為大氣平均作用溫度，a和b分別為修正后的系數(shù)，當溫度在0～50℃(273～323 K)范圍內(nèi)時，a、b 的值分別為 62.735 657、0.434 036;當溫度在0～70℃(273～343 K)范圍內(nèi)時，a、b的值分別為－66.279 546、0.446 139。

大氣透射率τ的確定:運用MODTRAN大氣模擬程序針對Landsat8第10波范圍，對大氣水汽含量在0.4～6.0 g/cm2范圍內(nèi)的大氣透射率進行模擬，得到了大氣透射率與水汽含量之間的關(guān)系式，然后對其進行多項式擬合，得到式(2)。

式中:ω表示大氣的水汽含量，單位為g/cm2，可通過楊景梅等提出的經(jīng)驗模型由地面水氣壓估算得到［22］，P1、P2、P3、P4為系數(shù)，其值分別為 0.003 746 415、－0.039 887 29、－0.005 006 28、0.947 512。

Band10的星上亮溫可由影像的原始數(shù)據(jù)計算得到，用式(3)將原始的DN值定標為輻射亮度值。

式中:Lλ為衛(wèi)星所在高度處傳感器所接收到的熱輻射值，W/(m2·sr·μm)，ML和AL可從影像的頭文件中獲取。Qcal為影像的DN值。計算出熱輻射值之后，再由式(4)將熱輻射值轉(zhuǎn)化為星上亮度。

式中:T10為星上溫度;K1、K2為系數(shù)，可從影像的頭文件中讀取，分別為 774.885 3、1 321.078 9。

發(fā)射率的確定:基于覃志豪等提出的混合像元地表發(fā)射率的估算方法［23］估算出了第10波段范圍內(nèi)水體、植被、耕地和人造地物的發(fā)射率，其值分別為水體0.991、植被0.982、耕地 0.971、人造地表 0.967。

大氣平均溫度的確定:根據(jù)覃志豪等的由地面氣溫T0近似計算大氣平均作用溫度的方法［23］為

2.4 坡度、坡向圖

利用貴州省的DEM裁剪出思雅河流域的DEM，進而得到坡度和坡向圖，然后分別將坡度和坡向圖按照30×30的網(wǎng)格進行矢量化，如圖3所示。

3 結(jié)果與分析

3.1 溫度反演結(jié)果與分析

通過“2.3”節(jié)所得出的單窗口算法的式(1)和其他修正參數(shù)以及從中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)查詢到衛(wèi)星過境當天的貴陽市的平均水氣壓和當天的平均氣溫，分別計算出大氣的透射率和大氣平均作用溫度，分別為0.90和28.837 79℃，最后得出了思雅河流域的溫度圖(圖4)。

從溫度反演的圖4可以看出，跟其他地方相比，新建的大學城區(qū)域的溫度明顯要高出很多，產(chǎn)生了一個相對的“熱島”。造成這一結(jié)果的原因是人造地表和堆掘地的熱慣量要比林地、草地和耕地小，以致蓄熱的能力比其他地物弱，對溫度的敏感性比較強，很容易受到環(huán)境溫度的影響。

3.2 溫度與地類之間的關(guān)系

地表不同的地物具有不一樣的紋理、不同的熱慣量、不同的形狀等，導致了不同地物接收、反射和蓄熱的能力也有很大的差別。具體關(guān)系如表2所示。

表2 溫度與地類之間的關(guān)系

從表2可以看出，不同地類之間的平均溫度由大到小順序為堆掘地(23.52℃)＞人造地表(23.27℃)＞草地(22.42℃)＞耕地(21.76℃)＞林地(21.31℃)＞水域(19.87℃)。堆掘地的平均溫度比人造地表高，但是地物的最高溫度卻是在人造地表，而且人造地表的最低溫度比堆掘地和草地的低，造成這個現(xiàn)象的原因是思雅河流域內(nèi)的人造地表里大多數(shù)的房屋、道路等已經(jīng)建成多年，在這些房屋和道路的表面會有很多的“非人造地表”元素，而堆掘地基本都是新開挖的、還沒修建的地表，這一點可以從溫度圖上看出來。由此可以看出，人類對地表的開發(fā)程度跟地表溫度是成正比。

3.3 溫度、地類、坡度之間的關(guān)系

不同的坡度會影響太陽輻射的入射角和反射率，所以在地物相同而坡度不同的情況下地表地物的溫度會有明顯的差別。對于不同的地類而言，地表地物的溫度隨著坡度的變化也各不相同。下列圖中趨勢線的斜率表示了各地物溫度受到坡度影響的程度關(guān)系。從圖5至圖9可以清楚地看出，隨著坡度的增加，各地物的平均溫度逐漸減低，除此之外各地物受坡度影響由大到小依次為人造地表(－0.085)＞堆掘地(－0.065 6)＞耕地(－0.062 8)＞草地(－0.059 3)＞林地(－0.020 8)。由于本研究區(qū)的水域面積很小，不能體現(xiàn)隨坡度變化的關(guān)系，故對水域不做分析。

3.4 地表溫度與地類坡向相互之間的關(guān)系

坡度的劃分通常為東(67.5°～ ＜112.5°)、東南(112.5°～＜157.5°)、南 (157.5°～ ＜ 202.5°)、西 南 (202.5°～＜247.5°)、西 (247.5°～ ＜ 292.5°)、西 北 (292.5°～＜337.5°)、北(0°～ ＜22.5°、337.5°～ ＜360°)、東北(22.5°～＜67.5°)，由于坡面的朝向會影響地表接受太陽輻射的時間和太陽輻射的入射角度，因此地表地物的溫度會受到坡向的影響。對于北半球來講，朝向南面的坡稱為陽坡，朝向北面的坡為陰坡，朝向東面的稱為半陽坡，朝向西面的坡稱為半陰坡。但是本研究所研究的區(qū)域成像時的太陽高度角為128.934 561 41°，相比南坡而言，在這個高度角下的太陽光線要偏向東南坡一些。所以堆掘地、人造地表以及草地的平均最高溫度都出現(xiàn)在東南坡，而對于耕地而言其最高溫出現(xiàn)在東坡，這應該是與耕地所種植的農(nóng)作物種類有關(guān)。至于林地的最高溫出現(xiàn)在南坡應該是跟植被類型有關(guān)?？傮w而言從北坡到西北坡總體上呈現(xiàn)了先升高后降低的趨勢(圖10)。雖然坡向?qū)囟犬a(chǎn)生了影響，但是溫差不是很大，這是因為本研究所選的研究區(qū)的最高平均坡度只有14°，所以坡度對地表溫度的影響不是很明顯。另外水域在本研究區(qū)所占的面積很小，導致在有的坡向上沒有水體，所以忽略水體值。

4 結(jié)果

本研究利用Landsat8的第10波段作為地表溫度反演的源數(shù)據(jù)，得到了思雅河流域的地表溫度圖，加上土地利用數(shù)據(jù)和DEM派生的坡度和坡向數(shù)據(jù)，通過疊加分析得出了以下結(jié)論:(1)將溫度圖和土地利用圖疊加可以發(fā)現(xiàn)，在相同的條件下地物的平均溫度由大到小的順序為堆掘地(23.52℃)＞人造地表(23.27℃)＞草地(22.42℃)＞耕地(21.76℃)＞林地(21.31℃)＞水域(19.87℃)，總體上呈現(xiàn)為人造地表的地表平均溫度比自然地表的溫度高。(2)坡度通過影響太陽輻射的角度對地物溫度產(chǎn)生影響。對于同種地物而言，隨著溫度的升高，地物的溫度會呈現(xiàn)下降的趨勢，而且不同地物的下降趨勢不一樣，人造地表的下降趨勢會比自然地表要快。具體表現(xiàn)為人造地表(－0.085)＞堆掘地(－0.065 6)＞耕地(－0.062 8)＞草地(－0.059 3)＞林地(－0.020 8)。(3)坡向通過影響太陽輻射的時間影響地物的溫度，對于北半球而言，從北坡到西北坡地物的溫度呈現(xiàn)了先增加后減少的整體趨勢。對于本研究而言，每一種地物的平均最高溫都出現(xiàn)在東南坡向上，這是因為本研究影像獲取時的太陽高度角為128.934 561 41°，相較于南坡太陽的輻射更偏向東南一些，所以東南坡地物的溫度比南坡的高。

5 不足與展望

本研究雖然對各地性因素對溫度的影響進行了較為詳細的分析，但是缺乏從時間的角度對不同地物與溫度之間的響應關(guān)系的研究，比如不同季節(jié)、相同季節(jié)的不同天氣狀況對地表溫度都會產(chǎn)生很大的影響。另外，大學城相較于其他地方有一個很明顯的特點，大學城在上課的期間人口數(shù)量和放假期間的人口數(shù)量會有很大的差距，人口數(shù)量因素會不會影響地表的溫度還有待研究。將來將進一步從不同時間角度和人文因素角度對地表溫度進行分析。