羅小瑞+沈非+王正+王甜甜+聶兵

摘 要：研究城市熱島效應(yīng)的時(shí)空演變特征是緩解熱島效應(yīng)的基礎(chǔ)，已成為當(dāng)前科學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。合肥市是安徽省省會(huì)城市，自改革開放以來(lái)，城市熱島效應(yīng)日趨顯著。定量分析合肥市熱島效應(yīng)的時(shí)空演變特征，可以為合理規(guī)劃城市建設(shè)，進(jìn)一步緩解和控制城市熱島提供科學(xué)依據(jù)。該文基于landset遙感數(shù)據(jù)，運(yùn)用覃志豪單窗算法，反演合肥市地表溫度，利用均值-標(biāo)準(zhǔn)差方法進(jìn)行地表溫度區(qū)劃分熱島區(qū)，定性地描述熱島區(qū)的擴(kuò)展方向和程度。結(jié)果表明：合肥市存在城市熱島效應(yīng)，1995—2010年間城市熱島效應(yīng)不斷增強(qiáng)，城市熱島主要集中在老城區(qū)以及各轄區(qū)中心人口、工業(yè)集聚的地區(qū)。

關(guān)鍵詞：合肥市；熱島效應(yīng)；時(shí)空演變

中圖分類號(hào) TP79 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2016）23-0091-05

Analysis on the Evolvement of Urban Heat Island of Hefei

Luo Xiaorui1 et al.

（1College of Territorial Resources and Tourism，Anhui Normal University，Wuhu 241003，China）

Abstract：Evolvement of urban heat island is the basis of relieving heat island effect and is the hotspot issues of ptrsent scientific research.As the capital in Anhui Province，Hefei development rapidly since the reform and opening policy in late 1970s.Quantitatively analysis of the trend of Hefei heat island effect can provide scientific basis for rational planning of urban construction，mitigation and control of urban heat island. The study is based on the remote sense data，retrieve land surface temperature of research area through Qin Zhihao's mono-window algorithm.Then，using the mean-standard deviation method to divide the urban heat island，qualitatively describe the direction and degree of heat island region.Research has concluded that urban heat island effect surely exist in Hefei City，mainly concentrated in the center of the old city and the jurisdiction of population，industrial agglomeration area.The heat island effect of Hefei had grown stronger from 1995 to 2010.

Key words：Hefei City；Thermal environment；Evolvement

城市是人類從事生產(chǎn)、生活活動(dòng)的空間載體[1]，伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市化進(jìn)程的大幅加快，城市建筑面積不斷擴(kuò)張，地表下墊面類型也發(fā)生了巨大的變化，城市熱島效應(yīng)越來(lái)越越顯著，對(duì)人類的生產(chǎn)、生活產(chǎn)生了重大影響。

城市熱島效應(yīng)是指城市化進(jìn)程引起的地表和大氣特性改變導(dǎo)致城市區(qū)域氣候要比周圍非城市化區(qū)域溫暖的現(xiàn)象[2]。自1958年學(xué)者M(jìn)anley首次提出城市熱島[3]的概念以來(lái)，各國(guó)學(xué)者在不同區(qū)域相繼也發(fā)現(xiàn)了城市熱島現(xiàn)象。國(guó)外學(xué)者Rao[4]、Price[5]、Mastson[6]、Balling[7]、Hawkins[8]等運(yùn)用遙感數(shù)據(jù)對(duì)美國(guó)部分地區(qū)地表溫度進(jìn)行了反演分析。國(guó)內(nèi)學(xué)者吳學(xué)偉[9]、張兆明[10]、李鹍[11]和戴曉燕[12]等基于TM和ETM+熱紅外遙感數(shù)據(jù)分別反演了哈爾濱、北京、武漢、上海等城市地表溫度，分析研究了其熱島響應(yīng)機(jī)制。徐涵秋[13]、孔達(dá)[14]、歐立業(yè)[15]、趙小艷[16]和盛輝[3]對(duì)不同年代時(shí)相的熱紅外遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地面溫度反演、等級(jí)劃分等處理，分別分析了哈爾濱、南昌、南京和東營(yíng)城市熱島的時(shí)空變化規(guī)律和空間分布規(guī)律。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于遙感數(shù)據(jù)運(yùn)用遙感法研究城市地表熱環(huán)境已成為主流趨勢(shì)。

1 研究區(qū)概況

合肥市位于安徽省中部，長(zhǎng)江淮河之間、巢湖之濱，是安徽省省會(huì)，全省政治、經(jīng)濟(jì)、文化、信息、金融和商貿(mào)中心，也是全國(guó)重要的科研教育基地，現(xiàn)下轄瑤海、包河、蜀山、廬陽(yáng)4區(qū)，城區(qū)面積838.52km2。地處中緯度地帶（北緯32°、東經(jīng)117°），屬于暖溫帶向亞熱帶的過(guò)渡帶氣候類型，為亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候。全市年平均氣溫15.7℃，降雨量約1 000mm，日照約2 100h。作為緊鄰長(zhǎng)三角的中部地區(qū)新生大城市，合肥市對(duì)中部地區(qū)的崛起正發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理 以合肥市瑤海、包河、蜀山和廬陽(yáng)4區(qū)（合肥市主城區(qū)）為研究對(duì)象。遙感數(shù)據(jù)選取分辨率較高，容易獲取的美國(guó)陸地資源衛(wèi)星Landset5 TM三幅和Landset7 ETM影像1幅，獲取的影像成像時(shí)間分別為1995年9月18日01：45：07，2002年7月11日02：31：43和2005年8月12日02：31：20，2010年1月14日02：34：25，軌道號(hào)為121/38。4幅影像質(zhì)量均好，清晰無(wú)云。對(duì)遙感影像進(jìn)行幾何精校正、影像剪裁和大氣校正。然后對(duì)處理后的熱紅外波段（TM6）進(jìn)行亮溫提取，獲取影響當(dāng)日大氣溫度以及空氣濕度數(shù)據(jù)。大氣數(shù)據(jù)收集了合肥市氣象局在上述四幅影像日期的氣溫和空氣濕度值，分別用以大氣平均作用溫度和大氣透射率的求算。基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)選取了1∶5萬(wàn)合肥市地形圖和1∶5萬(wàn)合肥市行政區(qū)劃圖，通過(guò)配準(zhǔn)、校正，然后對(duì)行政區(qū)劃圖進(jìn)行矢量數(shù)字化，提取邊界。

2.2 技術(shù)路線 基于覃志豪單窗算法，結(jié)合地表比輻射率、大氣透射率、大氣平均作用溫度3個(gè)參數(shù)，反演合肥市地表溫度。在研究區(qū)影像監(jiān)督分類的基礎(chǔ)上，利用NDVI計(jì)算比輻射率。大氣透射率根據(jù)水分含量選擇相應(yīng)的估算方程求出。大氣平均作用溫度根據(jù)覃志豪單窗算法公式求出。最后采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差法對(duì)城市熱島進(jìn)行界定，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析揭示合肥市城市熱島時(shí)空演變規(guī)律。

2.3 反演模型的選擇 利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演地表溫度已是當(dāng)今各國(guó)學(xué)者求算地溫的主流方法，覃志豪根據(jù)地表熱輻射傳輸方程，在一系列假設(shè)的基礎(chǔ)上，建立了反演地表溫度單窗算法模型[17，18]，由以下3個(gè)公式組成：

[Ts=[a6（1-C6-D6）+（b6（1-C6-D6）+C6+D6）T6-DTa]/C] （1）

[C=ετ] （2）

[D6=（1-τ6）+[1+（1-ε6）τ6]] （3）

式中，Ts是所求地區(qū)地表溫度（K）；a6和b6是系數(shù)，溫度范圍不同，其取值也不同。在本文試驗(yàn)中，合肥溫度在0～70℃，a6 取值-67.355 351，b6 取值0.458 606；τ6為大氣透射率；ε6是地表比輻射率；Ta是大氣平均作用溫度（K）；T6則是亮溫溫度（K）。

2.4 反演參數(shù)提取

2.4.1 亮溫提取 亮溫是衛(wèi)星傳感器所在高度可以探測(cè)到的熱輻射強(qiáng)度的溫度。計(jì)算出亮溫是反演出地表溫度的前提條件。由于灰度值（DN值）表示熱紅外波段，并且其與地表熱輻射強(qiáng)度呈正相關(guān)關(guān)系，因此熱輻射強(qiáng)度可用下式表示：

[Lb=Lmin+（（Lmax-Lmin）/255）×DN]（4） 式中，Lb（TM6）為6波段的入射的輻射亮度，Lmax和Lmin分別為傳感器可探測(cè)到的最大輻射和最小輻射度，即對(duì)應(yīng)于DN=255和DN=0時(shí)的最大和最小輻射強(qiáng)度，可在影像的頭文件中查到，DN為6波段的圖像灰度值。

根據(jù)DN值跟輻射亮度值關(guān)系，先計(jì)算出輻射亮度，再求算出亮溫，具體公式如下[3]：

[Lsensor=Gain×DN+Bias] （5）

[Tsensor=K2ln（K1/Lsensor+1）] （6）

式中：Lsensor是陸地資源衛(wèi)星傳感器所接收的熱輻射強(qiáng)度；Gain和Bias是衛(wèi)星預(yù)設(shè)參數(shù)，分別是影像的增益值和偏移值，可從衛(wèi)星影像的頭文件中直接讀?。籘sensor是輻射亮溫（K）；K1和K2是衛(wèi)星預(yù)設(shè)常數(shù)，對(duì)于陸地資源衛(wèi)星Landset 5而言，波段6的K1和K2分別是60.776 W/m2·ster·μm和1 260.56 K；而對(duì)于landset ETM，K1=66.609W/m2·ster·μm，K2=1 282.7K。代入公式求得研究區(qū)亮溫（圖1），溫度單位采用絕對(duì)溫度（K）。

2.4.2 大氣平均作用溫度 大氣狀態(tài)與大氣剖面氣溫決定了大氣平均作用溫度。覃志豪[19]等通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)大氣廓線的模擬研究發(fā)現(xiàn)，大氣平均作用溫度（Ta）與近地面2m左右的大氣溫度（T0）存在相關(guān)關(guān)系，二者在不同緯度地區(qū)，不同季節(jié)，其線性關(guān)系存在差異。所研究的合肥市地區(qū)正處于中緯度地區(qū)，由于采用的4幅遙感影像時(shí)間均為北半球，故選用中緯度夏季和冬季大氣公式。計(jì)算大氣平均作用溫度。此外，對(duì)合肥市氣象局監(jiān)測(cè)的近地面大氣溫度進(jìn)行處理，得出最接近影像成像時(shí)的溫度作為T0估算出大氣平均作用溫度。

2.4.3 大氣透射率 作為單窗算法的關(guān)鍵參數(shù)之一——大氣透射率，其與大氣水分含量關(guān)系尤為密切。由合肥市氣象局觀測(cè)數(shù)據(jù)可以得出合肥市大氣相對(duì)濕度，經(jīng)計(jì)算，合肥市大氣水分含量均在0.4～1.6g/cm2，由于研究區(qū)選取的影像時(shí)間在夏半年和冬半年，因此分別采用低氣溫和高氣溫大氣剖面且水分含量在0.4～1.6g/cm2的大氣透射率估計(jì)方程（表4），公式如下[20]：

[τ=0.974290-0.08007ω]/[τ=0.982007-0.09611ω] （7）

[ω=0.189p+0.342] （8）

[p=0.6108×exp[17.27×（T0-273）237.3+T0-273]×RH] （9）

上式中，[τ]為大氣透射率；[ω]為大氣水分含量（g/cm2）；[p]為絕對(duì)水汽壓；RH為相對(duì)濕度；[τ]、[ω]、RH的具體取值見(jiàn)表3。

2.4.4 地表比輻射率 比輻射率是反演地表溫度的關(guān)鍵，由于研究區(qū)包括自然地表與人工性質(zhì)的地表，需要將二者分開考慮，因此選取覃志豪改進(jìn)的典型地物及混合模型估算法，考慮到水體結(jié)構(gòu)類型比較簡(jiǎn)單，直接賦予其比輻射率為0.995。地表結(jié)構(gòu)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較復(fù)雜的人工性質(zhì)和自然地表，可以分別視為建筑物與植被葉冠的組合、裸土與植被葉冠的組合，二者比輻射率計(jì)算公式為：

[εsurface=PvRvεv+（1-Pv）Rsεs+dε] （10）

[εbuilt—up=PvRvεv+（1-Pv）Rmεm+dε] （11）

式中：Pv是植被覆蓋度；Rv、Rm、和Rs分別為植被葉冠、建筑物和裸土的溫度比率，Rv =0.9332+0.0585Pv，Rs=0.9902+0.1068 Pv，Rm =0.9886+0.1287 Pv；εv、εs和εm植被葉冠、裸土和建筑物的地表比輻射率，εv =0.986，εs=0.972，εm=0.970。當(dāng)?shù)乇磔^為平坦時(shí)，dε可忽略不計(jì)，合肥坐落于平原地帶，地表比較平坦，因而公式10、11可化簡(jiǎn)為：

[εbuilt—up=0.9589+0.086Pv-0.0671Pv2] （12）

[εsurface=0.9625+0.0614Pv-0.0461Pv2] （13）

Pv的求算可以運(yùn)用歸一化指數(shù)NDVI來(lái)計(jì)算，具體公式為：

[NDVI=NIR-RedNIR+Red] （14）

[Pv=[（NDVI-NDVIs）/（NDVIv-NDVIs）]2] （15）

NDVIs、NDVIv分別為裸土、植被的NDVI值，由于缺少研究區(qū)影響全裸土或全植被像元，選定=0.70，=0.05。當(dāng)NDVI大于NDVIv時(shí)，Pv=1；當(dāng)NDVI小于NDVIs時(shí)，Pv=0。

將研究區(qū)劃分為水體、自然地表和城鎮(zhèn)，利用ENVI計(jì)算研究區(qū)NDVI影像，然后將其帶入改進(jìn)的典型地物及混合模型算法，得出地表比輻射率（圖2）。

3 熱島演變分析

根據(jù)覃志豪單窗算法，反演出研究區(qū)地表溫度主要數(shù)值（表4），影像如圖3，溫度單位采用攝氏溫度（℃）。

根據(jù)反演出來(lái)的地表溫度，采用平均值-標(biāo)準(zhǔn)差法分析兩幅季相不同的熱島分布格局[21]。具體公式如下：

[T=A±x×std] （16）

T為求算出的溫度值；A為研究區(qū)地表溫度平均值；std為研究區(qū)地表溫度方差；x為方差的倍數(shù)（取值為0.5，1）。

最后把研究區(qū)2002年和2010年溫度影像按公式16計(jì)算的閾值分為5個(gè)等級(jí)（表5，圖4）。

表5 研究區(qū)熱島等級(jí)劃分

[T

≤T≤A+0.5std＼&A+0.5std

從1995年9月18日熱島等級(jí)圖中可以發(fā)現(xiàn)：21世紀(jì)以前，合肥市區(qū)存在城市熱島，主要集中在人口和建筑密集的老城區(qū)。從2002年7月11日的熱島等級(jí)圖中可以看出：21世紀(jì)后，熱島范圍主要交通干線延伸發(fā)育。主要表現(xiàn)為：在蜀山區(qū)沿著國(guó)道312和國(guó)道206擴(kuò)展；在包河區(qū)沿國(guó)道4001延伸。強(qiáng)熱島區(qū)主要集中在中心城區(qū)和瑤海區(qū)的南部，該地區(qū)為合肥市老城區(qū)，發(fā)展早，經(jīng)濟(jì)水平高。區(qū)內(nèi)多為發(fā)達(dá)商業(yè)區(qū)和住宅區(qū)，建筑物密集，人口密度大。熱島區(qū)主要分布在強(qiáng)熱島區(qū)的外圍，行政區(qū)劃上主要集中在廬陽(yáng)區(qū)、瑤海區(qū)、蜀山區(qū)和包河區(qū)4區(qū)交界處，面積較廣。強(qiáng)綠島區(qū)主要集中分布在巢湖、董鋪水庫(kù)、南淝河、北淝河等水體和植被覆蓋度較高的景區(qū)、丘陵地帶。2005年的熱島范圍較2002年大為擴(kuò)展，但強(qiáng)熱島區(qū)域減少，與季節(jié)和大規(guī)模城市綠地建設(shè)有關(guān)系。

在中央“中部崛起”戰(zhàn)略的推動(dòng)下，合肥市經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展。城市化水平不斷提高，城區(qū)面積擴(kuò)展較快。與此相對(duì)應(yīng)，合肥市熱島面積自1995—2010年有較大增加，熱島范圍也隨之大大擴(kuò)展，以主城區(qū)為中心向郊區(qū)呈輻射狀蔓延，在各轄區(qū)交界處連成一片，增長(zhǎng)主體在2002年原熱島區(qū)外圍和包河區(qū)中部，較為明顯擴(kuò)展方向主要為東南和西南方向。這與合肥市自2006年來(lái)大力發(fā)展濱湖新區(qū)密切相關(guān)。另一方面，隨著濱湖新區(qū)的快速發(fā)展，人口、資金和商業(yè)也迅速向其集聚，因而原主要分布在瑤海區(qū)的強(qiáng)熱島區(qū)面積大幅減少，至2010年強(qiáng)熱島區(qū)在城市幾何中心呈塊狀分布，在各轄區(qū)中心城區(qū)零星布局。濱湖新區(qū)的開發(fā)建設(shè)緩解了原強(qiáng)熱島地區(qū)的熱島效應(yīng)。而在蜀山區(qū)南部，強(qiáng)熱島區(qū)發(fā)育形成。強(qiáng)綠島和綠島仍然具有與水體植被分布范圍相一致的規(guī)律，但其范圍明顯減少。

4 結(jié)語(yǔ)

基于覃志豪單窗算法反演合肥市地表溫度，將復(fù)雜模型中的大氣參數(shù)簡(jiǎn)化為相對(duì)容易獲取的大氣透射率和大氣平均作用溫度，可以有效地解決未知參數(shù)多且獲取困難的等問(wèn)題，同時(shí)大大提高了反演精度，方法簡(jiǎn)單易行。本文運(yùn)用單窗算法反演地表溫度，反演結(jié)果與實(shí)際氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)十分接近。合肥市1995—2010年，熱島面積有較大擴(kuò)展，主要沿2002年原熱島區(qū)向外圍延伸以及向包河區(qū)中部擴(kuò)張。強(qiáng)熱島區(qū)面積則有所減少，現(xiàn)零散分布在主城區(qū)和各轄區(qū)中心城區(qū)。

參考文獻(xiàn)

[1]岳文澤，徐建華，徐麗華，等.基于遙感影像的城市土地利用生態(tài)環(huán)境研究—以城市熱環(huán)境和植被指數(shù)為例[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2006，26（5）：1450-1460.

[2]王建凱，王開存，王普才.基于MODIS地表溫度產(chǎn)品的北京城市熱島（冷島）強(qiáng)度分析[J].遙感學(xué)報(bào)，2007，11（3）：330-339.

[3]盛輝，萬(wàn)紅，崔建勇，等.基于TM影像的城市熱島效應(yīng)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)分析[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2010，25（1）：8-14.

[4]P K.Rao.Remote sensing of urban heat islands from anenvironmental satellite[J].Bulletin of the American Meteorological Society，1972，53（13）：645-647.

[5] J.C.Price.Assessment of the Urban Heat Island Effect through the Use of Satellite Data[J].Monthly Weather Review，1979，107（11） ：1554-1557.

[6]M.Mastson，E.P.McClain.Satellite detection of urban heat islands[J].Monthly Weather Review，1978，106（12）：1725-1734.

[7]Jr R.C.Balling，S.W.Brazel.High resolution surface temperature patterns in a complex urban terrain[J].Photodrama Engineering of Remote Sensing，1988，54（9）：1289-1293.

[8]T.W.Hawkins，A.J.Brazel.The role of rural variability in urban heat island deterimination for Phoenix，Arizona[J].Journal of Applied Meteorology，2004，43（3）：476-486.

[9]吳學(xué)偉，楊冰，智長(zhǎng)貴，等.基于遙感和GIS的哈爾濱城區(qū)熱島效應(yīng)研究[J].地理信息世界，2006，10（5）：63-66.

[10]張兆明，何國(guó)金，肖榮波，等.基于RS與GIS的北京市熱島研究[J].地球科學(xué)與環(huán)境學(xué)報(bào)，2007，29（1）：107-110.

[11]李鹍，余莊.基于遙感技術(shù)的城市布局與熱環(huán)境關(guān)系研究[J].城市規(guī)劃，2008，32（5）：75-82.

[12]戴曉燕，張利權(quán)，過(guò)仲陽(yáng)，等.上海城市熱島效應(yīng)形成機(jī)制及空間格局[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2009，29（7）：3995-4004.

[13]徐涵秋，陳本清.不同時(shí)相的遙感熱紅外圖像在研究城市熱島變化中的處理方法[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2003，18（3）：129-133.

[14]孔達(dá)，龔文峰，趙惠新，等.基于RS與GIS的哈爾濱城市熱島效應(yīng)動(dòng)態(tài)變化分析[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，41（3）：198-201.

[15]歐立業(yè)，鄭海金.基于衛(wèi)星遙感影像的南昌市城市熱島效應(yīng)研究[J].測(cè)繪信息與工程，2009，34（4）：28-30.

[16]趙小艷，楊沈斌，申雙和，等.基于遙感的南京市城市熱島效應(yīng)時(shí)空演變分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，37（22）：10776-10778.

[17]Qin Z H，Zhang M，Karnieli A，et al.A mono-window algorithm for retrievall and surface temperature from Landsat TM data and its application to the lsrael-Egypt border region[J].International Journal of RemoteSensing，2001，22（18）：3719-3746.

[18]覃志豪，Zhang Minghua.用陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法[J].地理學(xué)報(bào)，2001，56（4）：456-466.

[19]覃志豪，李文娟，張明華，等.單窗算法的大氣參數(shù)估計(jì)方法[J].國(guó)土資源遙感，2003（2）：37-43.

[20]潘竟虎，馮兆東，相得年，等.河谷型城市土地利用類型及格局的熱環(huán)境效應(yīng)遙感分析[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2008，23（2）：202-207.

[21]任霞.城市地表參數(shù)的定量研究及熱島演變分析[D].蕪湖：安徽師范大學(xué)，2011. （責(zé)編：張宏民）