張翠峰，萬計，羅含之，楊碧蕊

(1.長沙市規(guī)劃勘測設計研究院，湖南 長沙 417000； 2.湖南省測繪產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗授權站，湖南 長沙 417000；3.加州大學圣巴巴拉分校，加利福尼亞州 圣巴巴拉市 93106)

1 引 言

熱島效應是指由于人口向城市聚集、城市建設規(guī)模擴大造成熱量在局部空間范圍內(nèi)集中，并由此引起的一種地區(qū)性氣候現(xiàn)象。在城市的中心區(qū)域呈上升氣流，周邊污染物進入城區(qū)嚴重影響空氣質(zhì)量，影響居民健康。同時，城市熱島還會影響生態(tài)環(huán)境的多個要素，包括土壤理化性質(zhì)、物質(zhì)循環(huán)、氣候、水文、能量代謝等[1]。熱島效應強度作為國家園林城市和生態(tài)園林城市申報的評估指標之一，一直受到相關部門的重視，尤其在我國碳達峰碳中和目標實現(xiàn)過程中，城市熱島監(jiān)測是一種有效的監(jiān)測手段。衛(wèi)星遙感技術具有大面積的同步觀測、覆蓋范圍廣、可靠性高且成本低的特點，被廣泛應用到城市地表溫度反演和城市熱環(huán)境的時空變化研究中[2]。劉施含[3]等在研究北京城市熱島效應的過程中發(fā)現(xiàn)，建成區(qū)的擴大和人流量和交通流量的增加會導致城市熱島的嚴重程度增加。Wang[4]等運用單窗法，使用Landsat-8 TIRS傳感器的第10波段，反演了地表溫度，反演模型的平均誤差在 0.67 K。覃志豪[5]等利用MODIS數(shù)據(jù)，使用分裂窗算法對大區(qū)域的地表溫度反演問題做了研究，結(jié)果表明分裂窗算法不僅效率高而且反演結(jié)果精確，但是MODIS數(shù)據(jù)的地面分辨率較低，只能反映宏觀數(shù)據(jù)。蘇偉忠[6]等利用Landsat數(shù)據(jù)反演地表溫度，結(jié)果表明城市熱島的空間分布受地表覆蓋類型的空間格局所影響，尤其是工業(yè)的分布。

2 研究區(qū)概況

長沙作為我國中部地區(qū)迅速發(fā)展的中心城市之一，建成區(qū)不斷擴大，城市化水平快速提升，伴隨著城市下墊面性質(zhì)也在發(fā)生快速轉(zhuǎn)變，城市生態(tài)環(huán)境受到極大考驗。關于城市熱島效應的研究也有不少成果[7，8]，主要集中在長時間序列的熱島效應時空演變特征分析，或者利用氣象資料分析熱島的變化特征，定量分析和地表結(jié)構(gòu)與熱環(huán)境的關系研究還比較少，且有待進一步深入。本研究采用Landsat8衛(wèi)星的多光譜數(shù)據(jù)和熱紅外數(shù)據(jù)，基于單窗法反演城市地表溫度，不僅研究熱島效應的時空變化特征，還對長沙市內(nèi)不同土地利用類別與地表溫度的關系，下墊面性質(zhì)與熱島的分布和強度之間的定量關系開展研究。

長沙市地理位置介于東經(jīng)111°53′～114°15′，北緯27°51′～28°41′之間，屬亞熱帶季風氣候。“十三五”期間，長沙城市建設速度明顯加快；“十四五”期間，長沙將聚焦建設 1 000萬常住人口、建成區(qū)面積近 1 000 km2的特大城市目標，進一步做大長沙城市空間容量和人口規(guī)模。因此為分析長沙城市熱島效應特征，本文把市域主要建成區(qū)作為研究重點(圖1)。該區(qū)域人口密度大，交通發(fā)達，建筑物密集，呈現(xiàn)較大的城市規(guī)模，局部氣候特征明顯。長沙作為國家的園林城市，同時也正在申報國家生態(tài)園林城市，對熱島效應指標有明確的約束條件，因此研究長沙市熱環(huán)境效應具有一定的現(xiàn)實意義和地理研究效益。

圖1 研究區(qū)域影像圖

3 溫度反演主要方法和參數(shù)選擇

3.1 衛(wèi)星傳感器和反演方法選擇

高質(zhì)量的衛(wèi)星遙感圖像決定了反演地表溫度的精度。由于熱紅外波段接收的信號受到大氣中的水汽含量的影響很大，所以無云或少云的長沙衛(wèi)星影像是最優(yōu)選擇。另外，在選定衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)時，要考慮的因素是空間分辨率。衛(wèi)星影像較高的空間分辨率可以使反演的溫區(qū)空間范圍更加精準，也為鎖定城市熱島熱點以及研究其形成原因提供了有利的條件。

通過對相關衛(wèi)星傳感器和波段數(shù)據(jù)的分析統(tǒng)計得出下表1，分析對比后選取了Landsat-8 TIRS傳感器的衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為反演地表溫度的數(shù)據(jù)。未選取MODIS傳感器和AVHRR傳感器的原因是空間分辨率過低，未選取ASTER傳感器的原因是數(shù)據(jù)資源獲取較為麻煩，未選取高分五號全光譜成像儀(VIMS)是由于衛(wèi)星數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，不適合研究使用。本研究選取了Landsat-8衛(wèi)星的6景影像，時間為2018年7月29日、2019年8月17日和2020年8月3日，每個時間兩景影像數(shù)據(jù)，可以覆蓋長沙市主城區(qū)范圍。目前，利用熱紅外遙感反演地表溫度比較成熟的方法有單窗法[9，10]和劈窗法[11，12]兩種算法，衛(wèi)星數(shù)據(jù)僅包含一個熱紅外波段的(如Landsat-TM/ETM)用單窗算法，而具有多個熱紅外波段的遙感數(shù)據(jù)(如Terra-MODIS、NOAA-AVHRR等)則兩種方法都可以使用。

通過對反演算法和波段穩(wěn)定性的評估，本次研究選擇Landsat-8的第10波段數(shù)據(jù)通過單窗法反演地表溫度。根據(jù)表1可知，Landsat-8衛(wèi)星可用于反演地表溫度的熱紅外波段分別為第10波段(10.6 μm～11.2 μm)和第11波段(11.5 μm～12.5 μm)，而目前Landsat-8的第11波段經(jīng)常處于不穩(wěn)定狀態(tài)。因此選用第10波段來反演是目前較為主流的做法。選取單窗法的原因是Landsat系列單窗法反演研究多，精度評定高，反演模型的總體誤差在 1.4 K左右。

表1 具備地表溫度反演熱紅外波段的衛(wèi)星統(tǒng)計表

3.2 地表溫度反演主要參數(shù)

地表比輻射率是指相同溫度條件下，地表發(fā)射的輻射量與黑體發(fā)射的輻射量的比值。目前比較成熟的地表比輻射率計算方法有基于NDVI的比輻射率方法、基于分類的比輻射率方法以及獨立溫度光譜指數(shù)法等三種。本次研究使用基于NDVI的比輻射率方法來確定地表比輻射率。

大氣透過率也是衛(wèi)星熱紅外數(shù)據(jù)反演地表溫度的一個關鍵參數(shù)，是指電磁波經(jīng)大氣衰減后的電磁輻射通量與入射時電磁輻射通量的比值。本次研究通過NASA網(wǎng)站資源獲取大氣透過率相關參數(shù)。

4 研究方法

4.1 技術流程

本研究中城市熱島效應的溫度反演流程圖如如圖2所示。

圖2 城市熱島效應溫度反演流程圖

4.2 地表比輻射率計算

地表比輻射率作為區(qū)分星上亮溫和地表溫度的主要參數(shù)之一，被應用到單窗法和劈窗法兩種地表溫度反演的方法中。本次研究我們將采用NDVI閾值法來計算地表比輻射率。這個方法將土地覆蓋大致分為三類：植被、土壤和介于植被與土壤之間的材料，依據(jù)它們不同的參數(shù)來計算地表比輻射率。我們將Landsat-8 OLI L1T產(chǎn)品的第4波段(Band4：0.64 μm-0.67 μm)和第5波段(Band5：0.85 μm-0.88 μm)提取出來，利用公式計算出長沙城區(qū)的地表比輻射率(如下式)。ε為地表比輻射率，Ln為NDVI值。

4.3 大氣參數(shù)獲取

利用NASA官方網(wǎng)站，根據(jù)成像時間(GMT)、長沙市中心點經(jīng)緯度(28.228N，112.939E)和其他的相關信息可以得到大氣在熱紅外波段的透過率τ、大氣向上輻射亮度L↑和大氣向上輻射亮度L↓。

表2 大氣透過率和大氣向上向下輻射值

4.4 溫度反演

根據(jù)普朗克公式計算地表溫度。如下：

其中，TS是為各波段對應的亮度溫度(K)；B(TS)為黑體輻射亮度；K1、K2為Landsat-8 TIRS的系數(shù)，從衛(wèi)星影像的頭文件中獲取。

最后得到反演結(jié)果如下(以2019年為例)：

圖3 長沙市2019年8月17日地表溫度反演圖

4.5 溫區(qū)劃分

考慮到遙感數(shù)據(jù)獲取時間不同，太陽輻射、云量等因素對反演的影響，本次所選三期遙感數(shù)據(jù)將使用平均溫度及標準差對反演的長沙市地表溫度進行分割。通過正態(tài)分布和標準差劃分溫區(qū)的方法，我們將研究范圍劃分成了低溫區(qū)、中低溫區(qū)、中溫區(qū)、中高溫區(qū)、高溫區(qū)，因此每年度熱島效應溫區(qū)的劃分由不同日期的不同溫度分布決定。計算公式為：

T=T0±X×SD

T為地表溫度劃分閾值，T0為地表平均溫度值，SD為地表溫度標準差。T0和SD可以通過影像的溫度反演統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取(如表3所示)。根據(jù)地表溫度分布實際情況，將X取值定為0.5和1.5[10]，將地表溫度劃分為5個等級(如表4所示)

表3 各年份地表平均溫度值及地表溫度標準差(℃)

表4 各年份溫區(qū)劃分表(℃)

根據(jù)各年份溫區(qū)劃分表制作2018年～2020年熱島效應溫區(qū)圖，各年份溫區(qū)圖如圖4～圖6所示(白色部分為云掩膜去除的影像數(shù)據(jù)，不參與整體統(tǒng)計分析)：

圖4 2018年長沙市熱島效應溫區(qū)圖

圖5 2019年長沙市熱島效應溫區(qū)圖

圖6 2020年長沙市熱島效應溫區(qū)圖

將每年度按劃分后的溫區(qū)計算面積，統(tǒng)計得到下表5：

表5 各年份溫區(qū)面積統(tǒng)計表

5 數(shù)據(jù)分析

5.1 熱島強度變化分析

通過分析逐年溫區(qū)的比例變化和面積變化，可以研究熱島強度。根據(jù)各年份溫區(qū)面積表制作2018年～2020年溫區(qū)比例變化圖，從圖7可以看出，近三年長沙市的熱島效應有所緩解。

圖7 2018年～2020年溫區(qū)比例變化

5.2 地類抽樣分析

在長沙市內(nèi)選取各種地類中具有代表性的地點記錄他們的平均溫度，分析地類與地溫的聯(lián)系，如圖8～圖10所示。本研究選取的地類是：居民居住用地、商業(yè)用地、農(nóng)業(yè)用地，林地，草地，政府用地，交通用地，水體。

圖8 2018年采樣點平均溫度

圖9 2019年采樣點平均溫度

圖10 2020年采樣點平均溫度

從以上3年的8種地類的地表溫度可以得出：水域溫度為地類中最低，交通用地的溫度最高，植被覆蓋率高的林地、農(nóng)業(yè)、公園用地溫度較低，住宅、政府、商業(yè)等建筑指數(shù)高的地類溫度較高。

5.3 下墊面性質(zhì)分析

城市下墊面性質(zhì)會影響熱島的分布和強度。本次研究選取了約 1 200個樣本點，根據(jù)樣本點位的正規(guī)化指數(shù)值和地表溫度值進行趨勢擬合，得到各指數(shù)與地表溫度的線性回歸方程，如圖11～圖13所示。

圖11 地表含水散點趨勢圖

圖12 植被生長狀況散點趨勢圖

圖13 地表建設程度散點趨勢圖

從以上三圖可以看出，地表水體、植被、建筑與地表溫度有明顯的相關關系。地表水體和植被覆蓋與地表溫度之間具有負相關關系，城市建筑與地表溫度之間具有正相關關系。簡單來說，地表含水量越高，地表溫度越低；地表植被生長狀況越好，越密集，地表溫度越低；地表建設程度越高，地表溫度越高。因此，改變城市下墊面性質(zhì)可以有效治理城市熱島問題。

6 結(jié) 論

城市熱島效應受到多個影響因素的共同作用，進行其形成機制的多因素綜合研究非常必要。

隨著城市的規(guī)?；l(fā)展，建成區(qū)面積的不斷擴張，改變了原有的地表覆蓋特征和下墊面性質(zhì)，這是熱島效應形成的主要因素。NDBI(歸一化建筑指數(shù))和交通用地與地表溫度升高關系顯著，是長沙市城市熱島形成的主要影響因子。從下墊面的性質(zhì)分析得出的回歸方程可以表明，長沙主城區(qū)的建筑物指數(shù)增加0.1，將會導致地表溫度增加2.85℃；植被指數(shù)增加0.1，將會導致地表溫度降低大約1.72℃；水體指數(shù)增加0.1，將會導致地表溫度降低大約1.56℃。因此保護和增加城市濕地和綠地面積是降低地表溫度、緩解城市熱島的有效途徑。尤其是在熱島效應明顯的道路旁建設一定規(guī)模的綠帶，在建構(gòu)筑物密集的城區(qū)建設一定規(guī)模的綜合公園、海綿公園、帶狀公園等綠地，通過科學的城市綠地設計能力最大化地發(fā)揮植被、水體的降溫作用，能夠有效降解城市的熱污染，解決熱島效應治理問題。

7 進一步思考

城市熱島效應研究還可以根據(jù)其應用發(fā)展來進一步拓展研究深度和廣度。

7.1 綠色建筑識別

從2019年8月17日的多色溫區(qū)圖(圖14)中，我們發(fā)現(xiàn)長沙地標建筑IFS(長沙國際金融中心)被劃為中溫區(qū)/中高溫區(qū)，平均溫度為39.79℃，顯著低于其周邊建成區(qū)溫度。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，IFS為LEED(能源與環(huán)境設計先鋒)認證的鉑金級(最高級)綠色建筑，碳排放量少，因此在溫區(qū)圖中它的溫度相較其他市中心傳統(tǒng)商業(yè)建筑的溫度較低。

圖14 長沙IFS局部溫區(qū)示意圖

7.2 高層建筑和低層建筑地表溫度差值分析

基于每年度熱島效應溫區(qū)圖，可以對比分析高層建筑與低層建筑之間的地表溫度差異，對城市規(guī)劃建設提供參考決策依據(jù)。

7.3 長沙市熱島效應強度

按照國家園林城市標準對城市熱島效應的考核要求，可以進一步開展長沙市熱島效應強度指標計算。