烏魯木齊市熱島效應與景觀格局研究

馬術

摘 要：利用1990年、1998年、2006年和2014年的Landsat影像，采用大氣校正法反演烏魯木齊市地表溫度，分析了地表溫度、蔓延度指數、均勻度指數和多樣性指數等景觀格局指數的變化特征。結果表明：不同地表覆蓋類型的地表溫度有所差異，冷島效應反作用于熱島效應;由蔓延度指數、均勻度指數和多樣性指數可以得出4個年份溫度景觀的破碎化程度、復雜化程度和分布格局變化情況。

關鍵詞：大氣校正法;景觀格局;熱島;烏魯木齊市

Abstract：Landsat images in 1990，1998，2006 and 2014 were used to retrieve the surface temperature of Urumqi by atmospheric correction method.The change characteristics of landscape pattern index such as surface temperature，spreading degree index，evenness index and diversity index were analyzed.The results show that the cold island effect reacts on the heat island effect when the surface temperature is different for different types of land cover.According to the spread index，uniformity index and diversity index，the fragmentation degree，complexity degree and distribution pattern change of the temperature landscape in the four years.

Key words：Atmospheric correction method;Landscape pattern;Heat island effect;Urumqi

1 引言

景觀格局的變化會對生態平衡造成影響，城市景觀格局影響著城市環境。目前，可以通過遙感手段研究城市景觀格局，景觀格局指數是指標之一。通過景觀格局指數，可以更直接地了解景觀格局的分布情況以及特點，為更好地研究與熱島效應之間的關系提供可靠、科學的數據。本文研究了烏魯木齊市地表溫度及冷島效應的時空格局，以期為該區域生態環境保護和可持續發展提供依據。

2 研究區概況

烏魯木齊是新疆首府，位于天山北部和準噶爾盆地南緣，位于86°37′E～88°58′E，42°45′N～44°08′N。屬中溫帶干旱氣候，年平均降水量194mm，春、秋季短，冬、夏季較長，季節分布不均，熱量和濕度變化劇烈，晝夜溫差較大，逆溫層出現在冬季。最溫暖的7月平均氣溫為25.7℃，1月份最冷，平均氣溫為-15.2℃，年平均氣溫7.2℃，年平均日照時數2645.3h。由于烏魯木齊位于42°45′N～44°08′N，夏天太陽較高，地處內陸，遠離海洋，再加上城市熱島效應的影響，天氣炎熱，極端溫度達到47.8℃。

3 材料與方法

3.1 數據處理 遙感數據分別為1990年、1998年和2006年的Landsat5數據，以及2014年的Landsat8數據，并結合烏魯木齊市氣象局監測站實測的烏魯木齊市1990—2014年氣溫數據，相關的統計年鑒，烏魯木齊市行政矢量圖等其他資料[1]。

3.1.1 幾何校正 本研究執行幾何校正處理，使用圖像到圖像配準方法。

3.1.2 輻射定標 防止輻射畸變的影響，準確反映地物信息，減少誤差。

3.1.3 大氣校正 減少或消除傳感器接收太陽輻射時的干擾。

3.1.4 圖像融合 在ENVI中使用Image Sharpening-Gam-Schmidt Pan Sharpening工具進行圖像融合，先選擇低分辨率的多光譜影像（MultiSpectral），后選擇高分辨率的全色影像（Panchromatic）。

3.1.5 圖像拼接 在ENVI中，將完成預處理的影像使用Mosaicking-Seamless Mosaic工具進行拼接。

3.1.6 圖像裁剪 取得規范的烏魯木齊市邊界圖，獲取準確的裁剪圖。裁剪后烏魯木齊市影像如圖1所示。

3.2 研究方法

3.2.1 大氣校正法 去除大氣對地表熱輻射產生的誤差，把熱輻射強度轉換為相應的地表溫度。計算公式如下：

式中，透過率[τ]，大氣向上輻射亮度[L↑]和大氣向下輻射亮度[L↓]，這3個參數可以在NASA官方網站中信息獲得。烏魯木齊市圖像的成像時間為2016年7月28日04：50、圖像的中心緯度為86.6833E、43.7667N，氣壓為800hPa，相對濕度為39%，得到的大氣參數透過率[τ]為0.7，大氣向上輻射亮度[L↑]為1.29，大氣向下輻射亮度[L↓]為0.75。[Ts]用普朗克公式獲得[4]：

3.2.2 熱島強度指數 計算公式如式下：

式中，[TR]表示某點熱島強度指數，[Ti]代表某點地表真實溫度（單位：℃），[Ta]表示該區域的平均地表真實溫度（單位：℃）。

3.2.3 熱島分級 根據式（4）反演的熱島強度指數將其分為5個等級，分別為冷島、低熱島、中等熱島、強熱島和極強熱島。等級劃分如表1所示。

3.2.4 景觀格局指數 景觀格局指數如表2所示。

4 結果與分析

4.1 烏魯木齊市地表溫度分布特征 利用大氣校正法，最終反演出烏魯木齊市1990年、1998年、2006年、2014年4期地表溫度，如圖2所示。

4.2 熱島強度 根據研究區的熱島強度指數，分級后的熱島分級如圖3所示。

利用ENVI統計工具將4期熱島分級圖進行變化檢測，可以得到每個熱島區的轉化面積分布，其結果如表3所示。從表3可以看出，1990年的強冷島區、低熱島區、中等熱島區、強熱島區、極強熱島區的百分比分別為63.00、10.00、5.80、20.10、1.10，熱島效應不明顯;但到了1998年，熱島效應逐漸增強，5個熱島分級分別為25.71、7.31、2.37、60.10、4.51，強熱島區面積比例擴大很多，這體現了市城市化進程加快;到2006年，5個等級所占百分比分別為17.70、11.70、7.39、62.21、1.00，熱島進一步加強，且熱島等級呈現兩極分化的趨勢，即冷島和強熱島所占百分比增大，中間區域的比例減小，這也說明了熱島效應的加重。從圖2和圖3可以看出，冷島抑制熱島。

4.3 景觀分布格局 1990年的CONTAG較高、SHEI較高、SHDI最高，故1990年破碎化程度較高，各斑塊復雜程度高且分布較均勻，說明1990年的分布格局最復雜，各土地類型分布差異大，土地分類明顯;1998年CONTAG較高、SHEI和SHDI較低，說明破碎化程度較高，各溫度斑塊復雜程度低且分布較分散;2006年CONTAG最低、SHEI最高、SHDI最低，說明2006年的破碎化程度最低，各溫度斑塊復雜程度最低且分布較均衡;2014年CONTAG最高、SHEI最低、SHDI較高，說明2014年破碎化程度最高，各溫度斑塊復雜程度較高且分布分散[5-6]。

5 結論

采用大氣校正法反演研究區的地表溫度，基于Landsat5和Landsat8數據驗證了LST反演精度。在此基礎上，對研究區地表溫度和景觀類型指數的時空格局進行了分析，主要結論如下：

（1）不同地表覆蓋類型的地表溫度不同，1990—2014年熱島效應進一步增強，冷島抑制熱導。

（2）2006年SHEI達到最大，表明2006年各溫度斑塊的均勻程度比1990、1998和2014年高，主要因為特高溫區的斑塊面積增加，各溫度斑塊分布較均勻。

參考文獻

[1]王中正.基于遙感影像的城市熱島效應研究及系統的設計[D].海口：海南大學，2018.

[2]吳志剛，江滔，樊艷磊，等.基于Landsat8數據的地表溫度反演及分析研究——以武漢市為例[J].工程地球物理學報，2016，13（01）：135-142.

[3]鄭明亮.結合TsHARP模型和STITFM算法的時空自適應地表溫度影像融合研究[D].長春：東北師范大學，2016.

[4]李瑞清.絲綢之路遙感和古地圖重現及其地理特征分析[D].贛州：江西理工大學，2019.

[5]楊麗萍，潘雪萍，劉晶，等.基于Landsat影像的額濟納綠洲地表溫度及冷島效應時空格局研究[J].干旱區資源與環境，2019，33（02）：116-121.

[6]陳雅君，黎勤生，陳輝煌，等.基于Landsat 8影像的福州市地溫與土地利用及植被關系研究[J].亞熱帶資源與環境學報，2016，11（04）：78-84，92.

（責編：張宏民）