基于遙感的南寧城市熱島效應(yīng)時(shí)空演變分析

葉駿菲，文 秀，林奕桐，廖國蓮

（1.南寧市邕寧區(qū)氣象局，廣西 南寧 530200； 2.南寧市氣象局，廣西 南寧 5300223.廣西區(qū)氣象臺(tái)，廣西 南寧 530022）

城市熱島是城市氣候最顯著的特征之一。城市化進(jìn)程加快使得城市熱島日益加劇，對(duì)城市人居環(huán)境產(chǎn)生了極為不利的影響［1］。熱島效應(yīng)作為在城市化過程中產(chǎn)生的特有環(huán)境問題［2］，其產(chǎn)生及演變與城市地表覆被變化、人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密切相關(guān)，是城市生態(tài)環(huán)境狀況的綜合概括與體現(xiàn)，因而，對(duì)于城市熱島的分布特征、形成演變機(jī)制等問題的研究受到了眾多學(xué)科領(lǐng)域的廣泛關(guān)注［3-5］。很多地區(qū)都存在城市熱島逐年加重的趨勢，但不同城市的熱島四季變化和晝夜變化是不同的［6-8］。目前，對(duì)城市熱島的研究大多都是基于氣象站點(diǎn)或自動(dòng)氣象站氣溫觀測資料的分析應(yīng)用，以點(diǎn)代面，有一定的局限性。而利用遙感測定分析法進(jìn)行的城市熱島監(jiān)測和研究具有時(shí)相多、范圍廣、能長期連續(xù)觀測，不受氣候影響，可以進(jìn)行大面積地表溫度測定，且通過遙感手段獲取的觀測資料時(shí)間同步性好等特點(diǎn)，基本克服了傳統(tǒng)方法的缺陷［1］。同時(shí)，傳統(tǒng)的研究方法沒有足夠的覆蓋度，不能很好地體現(xiàn)高溫區(qū)的具體分布位置及熱島的發(fā)展演變規(guī)律。因此，本文針對(duì)熱島效應(yīng)傳統(tǒng)研究方法存在的不足，并總結(jié)已有的研究經(jīng)驗(yàn)，利用MODIS數(shù)據(jù)和TIRS數(shù)據(jù)，對(duì)2013年南寧市四季及晝夜的熱島強(qiáng)度、熱場強(qiáng)度與剖面結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析，探明近年來南寧熱島的四季及晝夜變化特征，為城市管理部門做好城市生態(tài)文明規(guī)劃與建設(shè)決策提供科學(xué)理論依據(jù)。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域范圍

南寧市在地貌分區(qū)上屬廣西盆地西南部之間的桂西南丘陵區(qū)，地貌分為平地、低山、石山、丘陵和臺(tái)地，其中平地所占面積最大。南寧市建城區(qū)及城郊，位于北回歸線南側(cè)， 范圍為北緯 22°13′-23°33′，東經(jīng) 107°45′-108°52′，面積約為 22112km2，城市建成區(qū)面積190km2，其中自西向東流的邕江將南寧市城區(qū)劃分為南北兩部分。

1.2 遙感數(shù)據(jù)

研究選用 4景 EOS-MODIS白天影像，4景EOS-MODIS夜晚影像，1景 LANDSAT8-TIRS影像。所選的影像，均為大范圍晴朗、無風(fēng)或微風(fēng)天氣。選取的時(shí)間為：MODIS數(shù)據(jù)：2013年3月6日；2013年 6月 12日，2013年 10月 7日，2013年 12月 1日，用于2013年熱島效應(yīng)四季變化的研究，每日包含白天夜晚兩景圖像，用于熱島效應(yīng)晝夜變化的研究。LANDSAT8-TIRS數(shù)據(jù)：2013年12月20日，用于熱島分布及溫度參照點(diǎn)選取。

2 研究方法和原理

2.1 地表溫度反演

熱島主要研究城市近地層的溫度分布規(guī)律［9］。因此，在進(jìn)行熱島分析前，需要對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度反演。本文分別通過單窗算法［10］和分裂窗算法［11］分別對(duì)TIRS數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度反演。前者是為了研究2013年南寧熱場的分布情況，后者是為了研究2013年南寧熱島的四季變化與晝夜變化。

單窗算法主要公式為［10］：

式中，a＝-67.355351，b＝0.458606，為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，Ts為地表溫度，TB為亮溫，通過普朗克公式可以計(jì)算得到。 Ta為大氣平均作用溫度，C＝te，D＝（1-t）［1＋t（1-e）］。 t為大氣透射率，e 為比輻射率。

分裂窗算法公式為［11］：

其中，TS是地表溫度 （K），T31和 T32分別是MODIS 第 31 和 32 通道的亮溫，A0、A1、A2為分裂創(chuàng)算法的參數(shù)，其表達(dá)式為：

εi和 τi分別表示 MODIS 第 i通道 （i＝31，32）的比輻射率和透射率。

2.2 溫度參照點(diǎn)選取

溫度參照點(diǎn)用于熱島強(qiáng)度的研究。由于植被的比熱較大，溫度的四季或晝夜變化較小，因此，宜選取南寧市郊區(qū)植被覆蓋度常年較高的區(qū)域作為溫度參照點(diǎn)。

由于研究區(qū)域是城市建成區(qū)及近郊，MODIS圖像空間分辨率過低難以滿足該研究對(duì)植被覆蓋度尺度上的要求，因此采用2013年12月20日的TIRS影像計(jì)算出植被覆蓋度［12］。在南寧市西北方向的高植被覆蓋區(qū)域選取5個(gè)參照點(diǎn)，并記下其經(jīng)緯度，計(jì)算季節(jié)熱島強(qiáng)度時(shí)，均以這些點(diǎn)的平均溫度作為城鄉(xiāng)溫差的參照溫度。同理，在南寧市區(qū)內(nèi)城東區(qū)域較高植被覆蓋區(qū)選取5個(gè)點(diǎn)作為城內(nèi)溫差的參照點(diǎn)。

2.3 熱場強(qiáng)度計(jì)算

熱場強(qiáng)度能夠有效地反映出城市熱島的水平分布。熱場強(qiáng)度指標(biāo)，定義為遙感地表熱場的歸一化，能對(duì)一景圖像熱場分布的相對(duì)高溫、低溫范圍及位置做出判斷，其表達(dá)式為：

式中，Hi為第i個(gè)像元所對(duì)應(yīng)的熱場強(qiáng)度指數(shù)，Ti為該像元的地表溫度，Tmin為圖像區(qū)域的有效最低地表溫度，Tmax為圖像區(qū)域?qū)?yīng)的有效最高地表溫度。

經(jīng)過對(duì)大量遙感圖像進(jìn)行分析試驗(yàn)，根據(jù)參考文獻(xiàn)提出的方法［14］，這里把熱場強(qiáng)度指數(shù)劃分為7個(gè)等級(jí)（表1），能很好地反映出南寧市的熱場分布狀況。

表1 熱場強(qiáng)度等級(jí)劃分

2.4 熱島強(qiáng)度計(jì)算

熱島強(qiáng)度可有效地反映出城市熱島面積及強(qiáng)弱。熱島強(qiáng)度往往定義為城鄉(xiāng)溫差。在本研究中，為了體現(xiàn)城區(qū)的熱島強(qiáng)弱程度，除了計(jì)算城鄉(xiāng)溫差之外，還引入城區(qū)內(nèi)部溫差的計(jì)算：

式中，Ii為圖像上第i個(gè)像元所對(duì)應(yīng)的熱島強(qiáng)度，Ti為該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地表溫度。當(dāng)分析城內(nèi)溫差時(shí)，Tn為城內(nèi)溫度參照點(diǎn)，當(dāng)分析城鄉(xiāng)溫差時(shí)，Tn為城鄉(xiāng)溫度參照點(diǎn)。根據(jù)參考文獻(xiàn)［14］的分類方法，把熱島強(qiáng)度分為4個(gè)等級(jí)（表2）。

表2 熱島強(qiáng)度等級(jí)劃分

3 研究結(jié)果與討論

3.1 南寧熱島水平分布的基本特點(diǎn)

根據(jù)TIRS數(shù)據(jù)反演地表溫度得到的熱場強(qiáng)度圖能很好地體現(xiàn)了南寧市熱島的水平空間分布特征，本文以熱場分布最為明顯的12月份為例分析南寧市熱島分布特征。

南寧市的熱島分布主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）邕江在冬季為熱源，夏季為冷源，并將高溫中心分為南北兩個(gè)部分。（2）熱島中心主要集中在西鄉(xiāng)塘區(qū)及江南區(qū)，興寧區(qū)、良慶區(qū)及青秀區(qū)由于有大面積植被覆蓋，熱島較不明顯。（3）廣西大學(xué)、人民公園、金花茶公園、南湖、青秀山公園、藥用植物園等地的溫度相對(duì)較低，這與利用自動(dòng)氣象站氣溫觀測資料統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果相同。

3.2 晝夜及四季熱場分布變化

對(duì)8景MODIS影像進(jìn)行熱場強(qiáng)度計(jì)算，得到的南寧四季晝夜熱場分布特征（圖略）：

（1）四季的白天和夜晚都存在城市熱島現(xiàn)象。

（2）從四季變化來看，南寧市的秋、冬季節(jié)熱場分布最為明顯，春季的熱場分布相對(duì)不明顯，夏季居中。

（3）從晝夜變化來看，南寧市的高溫區(qū)域白天分散于城市的南北兩側(cè)，夜晚集中于市中心。

（4）從空間分布上來看，白天南寧東部城郊的溫度低于西部城郊，夜晚相反。這是由于東部城郊的植被覆蓋度較高，比熱較大，晝夜溫度變化較小。

3.3 晝夜及四季熱島強(qiáng)度變化

對(duì)8景MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行熱島強(qiáng)度計(jì)算，以春秋兩季為例觀察南寧市熱島面積的變化情況：2013年南寧市春、秋兩季強(qiáng)熱島區(qū)均以邕江為界，劃分為南北兩部分。在白天，春季的強(qiáng)熱島區(qū)的面積為74km2，而秋季的強(qiáng)熱島區(qū)的面積達(dá)到了154km2，秋季熱島面積遠(yuǎn)大于春季。但到了夜晚，兩季均僅剩弱熱島區(qū)，且面積差異較小，均集中在市中心。

熱島強(qiáng)度的計(jì)算結(jié)果如表3所示。

由表3可以看出，盡管被稱為“綠城”的南寧市的整體植被覆蓋度較高，但仍出現(xiàn)了城郊溫差達(dá)10°以上的強(qiáng)熱島現(xiàn)象。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析，得出以下主要結(jié)論：

（1）從晝夜變化上看，南寧市白天的熱島強(qiáng)度明顯大于晚上。在白天，春、夏、秋三個(gè)季節(jié)都出現(xiàn)了強(qiáng)熱島，冬季出現(xiàn)了較強(qiáng)熱島，而到了晚上只有冬、夏兩個(gè)季節(jié)出現(xiàn)了較強(qiáng)熱島，春秋兩個(gè)季節(jié)都僅出現(xiàn)弱熱島。

（2）從四季變化上看，夏季的熱島強(qiáng)度最大，冬季熱島強(qiáng)度最小，秋季和春季居中。

（3）城內(nèi)溫差與城郊溫差有較好的相關(guān)性。

表3 2013年南寧市熱島強(qiáng)度變化情況

4 結(jié)論

本文利用遙感反演的地表溫度分析南寧市熱島效應(yīng)，以下為主要的分析結(jié)論：

（1）從熱島分布位置上看，熱島中心主要集中在西鄉(xiāng)塘區(qū)及江南區(qū)，興寧區(qū)、良慶區(qū)及青秀區(qū)由于有大面積植被覆蓋，熱島較不明顯。廣西大學(xué)、人民公園、金花茶公園、南湖、青秀山公園、藥用植物園等地的溫度相對(duì)附近地區(qū)溫度較低。白天南寧東部城郊的溫度低于西部城郊，夜晚相反。

（2）從四季變化上看，南寧市的秋、冬季節(jié)熱場分布最為明顯，春季的熱場分布相對(duì)不明顯，夏季居中；夏季熱島強(qiáng)度最強(qiáng)，冬季熱島強(qiáng)度最小，秋季和春季居中。

（3）從晝夜變化上看，南寧市的高溫區(qū)域白天分散于城市的南北兩側(cè)，夜晚集中于市中心。南寧市區(qū)白天的熱島強(qiáng)度明顯大于晚上。

參考文獻(xiàn)：

［1］李志乾，鞏彩蘭，胡勇，等.城市熱島遙感研究進(jìn)展［J］. 遙感信息， 2009，（4）： 100-105.

［2］黃聚聰，趙小鋒，唐立娜，等.城市化進(jìn)程中城市熱島景觀格局演變的時(shí)空特征——以廈門市為例［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)， 2012， 32（2）： 622-631.

［3］戴曉燕，張利權(quán)，過仲陽，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.

［4］孫石陽，陳新光，李春梅，等.深圳市熱島強(qiáng)度特征分析及情景預(yù)估［J］.氣象研究與應(yīng)用，2007，28（S1）：89-91.

［5］陳楨華，馬慧，湯沛.珠三角盛夏高溫特征及其原因分析［J］.氣象研究與應(yīng)用，2011，32（1）：23-25.

［6］王清川，郭立平，張紹恢.廊坊市城市熱島效應(yīng)的晝夜變化特征分析［J］.氣象研究與應(yīng)用，2009，30 （2）：26-30.

［7］唐伍斌.近50a來桂林市灰霾天氣的氣候特征及熱島效應(yīng)影響［J］.氣象研究與應(yīng)用，2007， 28 （4）：20-25.

［8］牛俊玫.陽泉城市熱島效應(yīng)及氣象因素分析［J］.氣象研究與應(yīng)用，2013， 34 （1）：34-36.

［9］白楊，王曉云，姜梅梅，等.城市熱島效應(yīng)研究進(jìn)展［J］. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)， 2013， 29（2）： 101-106.

［10］覃志豪，Li-Wenjuan，Zhang-Minghua，等.單窗算法的大氣參數(shù)估計(jì)方法 ［J］.國土資源遙感，2003，56（2）：37-43.

［11］姜立鵬，覃志豪，謝雯.MODIS數(shù)據(jù)地表溫度反演分裂窗算法的 IDL實(shí)現(xiàn) ［J］.測繪與空間地理信息，2006， 29（3）： 114-117.

［12］葉彩華，劉勇洪，劉偉東，等.城市地表熱環(huán)境遙感監(jiān)測指標(biāo)研究及應(yīng)用 ［J］.氣象科技，2011，39（1）：95-101.