城市尺度的熱環境變化分析

侯婷婷 臧淑英

（哈爾濱師范大學寒區地理環境監測與空間信息服務黑龍江省重點實驗室，黑龍江 哈爾濱150000）

近年來，全球氣候變暖問題已經受到全球各個國家的高度關注，我國對于城市熱環境問題也越來越重視，實際上早在前幾年，我國就已經采取了一些措施對城市熱環境進行觀察和記錄，然而當時受到技術等方面的限制，導致數據采集不夠全面、不夠及時有效，而當前時代遙感技術則為城市熱環境研究提供了有力的支持，實現了地表溫度遙感反演，并且能夠有效對城市典型下墊面進行分類信息提取，具有很強的現實應用意義。

1 研究概況

本文以快速城市化的典型地區為例，綜合利用Landsat/TM數據、氣象觀測數據、基礎地理數據等，建立地表溫度遙感反演模型，分析研究區地表溫度的分布規律，重點分析溫室效應增強背景下典型下墊面溫度的相對變化趨勢。研究使用的Landsat/TM資料來自中國遙感衛星地面站。氣溫、相對濕度等氣象觀測資料，來自于該市氣象觀測站。

2 地表溫度遙感反演

地表溫度遙感反演料包括可見光、近紅外、熱紅外等7 個通道數據，其中熱紅外波段為第6 波段(簡稱B6)，空間分辨率為120 m，其余波段空間分辨率為30 m。由于原始資料分辨率不盡相同，因此首先要對B6 進行重采樣，可采用最鄰近插值法對重采樣為30 m 分辨率。本文的研究區域為遼寧省沈陽市，因此，需使用沈陽市的行政邊界矢量圖層提取影像子集，后續工作僅對該子集數據進行處理、分析。利用陸地衛星技術反演地表溫度主要有輻射傳輸方程法(也稱大氣校正法)、覃志豪單窗算法、以及單窗算法等，在綜合比較反演參數獲取的難易程度、反演結果的精確程度之后，借助實測大氣溫度、大氣水汽資料計算大氣平均作用溫度和大氣透射率，借助植被指數或地表分類計算地表比輻射率，從而得到相對準確的地表溫度。

3 典型下墊面分類信息提取

3.1 典型下墊面的界定

目前我國針對城市土地管理之類的研究是比較多的，但是大多數研究更加注重的是現有土地資源的劃分情況以及對土地資源的圖件繪制，而對城市土生態系統與土地的關系并沒有進行深入研究，實際上城市土地資源開發規模的擴大，與城市熱環境狀況有著直接的聯系。當前社會城鎮發展步伐越來越快，自然生態土地資源越來越少，水體環境以及植被環境大多都是經過人工改造的，城市當中更多的組成成分是鋼筋、水泥等。以道路路面為例，也大多都是不透水材料，所以城市下墊面的最基本組成元素已經發生了本質性變化。有學者認為，城市下墊面除了天然的水面、土壤和植被之外，其與已經均被人工打造的不透水面所覆蓋。本文針對這種現象組建了新的城市下墊面模型，對以往的下墊面分類方法進行了優化處理，使其更加符合當代城市發展情形。至于元素選取對象，就以城市下墊面主要組成元素為主，分別是土壤、植被、水面以及不透水面，研究時間節點以白天為主。其中白天水體的比熱容比較大，升溫相對緩慢，所以水面溫度較其他元素會略低一些，而植被由于會發生葉面蒸騰作用，所以其表面的溫度變化也不會特別明顯，相比較而言，不透水面的比熱容則要小的多，會在短時間內升到與城市環境較為統一的溫度，所以白天不透水面應當是城市熱環境的重心，特別是建筑物密集的區域。本次針對研究對象城市所展開的熱環境變化分析，主要是研究城市下墊面溫度變化趨勢，所以最終選擇了水體- 高植被區- 建筑密集區作為分析對象。

3.2 分類信息獲取

分析本次研究對象的Landsat/TM影像圖得出，該城市氣候屬于溫帶季風氣候，水體主要集中在城市西北部區域，形成了較為密集的河網結構，全年降水量大概在700mm 左右，建筑物則主要集中在城中部位。另外還發現，該城市下墊面類型和植被覆蓋指數有很大的關聯性，除高植被分布區域之外，建筑密集區的植被覆蓋指數比較高，其次是水體密集區域。所以可以直接根據植被覆蓋指數對城市的高植被區、建筑密集區以及水體區的分布情況進行判斷。本次研究通過植被覆蓋的閾值對城市的地物輻射率進行了計算，結果表明精準度十分可靠。結合過往經驗以及本次研究的植被分布規律，對相關數據進行分類提取并建立了分類圖形之后發現，高植被區域基本上是在林地區，建筑密集區域基本上都是城鎮用地區域，而水體區也確實剛好處于城市水域豐富的位置，可見分類信息提取結果精準度比較高，但是其中水體信息提取的效果較其他兩方面誤差略大一些，因為有一些內陸湖泊信息并未得到有效顯示，但是上述提取效果已經能夠充分滿足本次研究的基本需求。

4 城市尺度的熱環境變化結果分析

4.1 地表溫度分布

依照上述方法對本次研究城市的過往年份表溫度進行了反演，根據反演結果得出，城市地表溫度的變化與建筑密集度、植被分布以及水體面積等都是有很大關聯的，其中建筑密集區的地表溫度要比高植被區和水體集中區域的地表溫度高出許多，至于植被分布區和水體分布區的地表溫度分布規律，基本上是保持一致的。從整體上來看，該城市熱環境強度較高的區域集中在城市中心，也就是由建筑、柏油路面、水泥地以及混凝土等組成的空間。該部分空間熱容量比較小，與水體、植被等區域空間環境相比，吸收的熱量更容易被存儲，升溫也就更快。但是由于針對不同時節的城市輻射總量以及初始底紋等都會存在很大差異，相應的遙感成像效果也會存在一定的誤差，無法以相同的標準對各項數據進行密度分割，所以本次反演結果只作為基本推論依據，并沒有直接將不同條件下的反演數據進行對比直接作為最終結論。

4.2 典型下墊面溫度相對變化分析

利用閾值方法能夠依據植被覆蓋指數很好地提取到建筑密集區域、水體集中區域以及高植被區域的各類信息，本次研究將閾值方法下獲得的提取結果和Ts 柵格數據進行疊加后分析得出了不同類型的下墊面溫度變化數值，經過對這些數據進行研究后發現，該城市地表溫度分布情況與上述研究結果一致，同樣是建筑密集區的地表溫度最高，其次是高植被區域，溫度最低的是水體區域。另外經過閾值計算還發現，該城市各個區域的溫度都呈現逐年增長趨勢，而且最高地表溫度的建筑密集區和最低溫度的水體區域溫差也在不斷增加，高植被區的溫度變化也越來越明顯，有反超水體區域的跡象，這說明該城市受到城鎮化發展的影響，熱環境問題有所加劇，相關部門需要引起重視。

5 結論

本次對典型地區城市地表溫度進行了反演，并利用先進的衛星遙感影像技術對其地表溫度分布規律進行了研究分析，本次研究方法從城市下墊面最基本的組成元素入手進行了考察，根據下墊面類型和植被覆蓋指數的關聯關系，采用閾值法對建筑密集區、高植被區和水體區域的分布信息進行了提取，將提取的數據與地表溫度疊加后進行了分析，總結出了該城市下墊面溫度的變化趨勢，且經過與其他各種研究方法比對后發現，本次研究結果準確度可靠，數據參考價值比較高，具有很強的實際應用價值。具體而言，本次研究結果證明，城市熱環境與建筑、植被以及水體環境之間是有著密不可分的關系的，且建筑密集區的地表溫度總體上要比水體區域和植被區域高一些，而各個區域的溫度分布規律又基本保持一致。人口的增長、建筑物數量的增加以及建筑規模的擴大，水體的減少以及植被的減少等，是造成城市熱環境效應的最主要原因。由于該城市具有典型代表性，所以經過本次研究，可以將結果推及到其他城市，為了能夠使城市地表溫度趨于穩定，各城市管理部門應當積極采取有效措施加強生態環境保護，合理規劃城市建筑布局，并做好城市綠化分布工作以及水環境保護工作，這樣才能從全方位、多角度改善城市熱環境帶來的負面影響，促進城市健康發展，為民眾營造良好的居住氛圍，提高人民的生活品質，進而促進我國城鎮化建設的穩定發展。