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    基于Landsat8影像的安慶市城市熱島效應分析

    2019-01-16 07:51:04孫嘉樂陳志敏郭忠臣
    西昌學院學報(自然科學版) 2018年4期
    關鍵詞:市轄區(qū)城市熱島熱島

    韋 正,孫嘉樂,陳志敏,郭忠臣

    (宿州學院環(huán)境與測繪工程學院,安徽 宿州 234000)

    0 引言

    城市的發(fā)展,一方面給人們的生活帶來了便利,另一方面也對自然環(huán)境帶來了諸多問題,城市熱島效應就是其中之一。國內外許多專家學者對其進行了廣泛研究,例如Manley[1]于1958年第一次提出城市熱島(Urban Heat Island,UHI)的概念;Rao[2]于1974年第一次將遙感技術應用于城市熱島效應研究。與傳統(tǒng)的熱島效應研究技術相比,遙感技術以其技術手段多樣、經濟效益高、監(jiān)測范圍大、測量速度快等特點成為研究城市熱島效應的主要方法;Streutker[3]利用大量資料研究了美國休斯敦市的熱島效應,描述了城市熱島的大小和空間范圍,得出了農村溫度和熱島效應的關系;李璇瓊[4]利用Landsat數據對蘭州市城市熱島效應時空演化進行研究,得出了蘭州市熱島效應和植被覆蓋度之間的關系;方剛[5]利用Landsat8數據對宿州市城市熱島效應進行了研究,得出了宿州市熱島效應的空間分布并分析了熱島效應與4種指數的關系;胡德勇等[6]采用單窗算法和Landsat8 TIRS數據反演河南省鄭州市上街機場及其附近的地表溫度,研究提出了針對熱紅外第10波段的單窗算法,并羅列了研究區(qū)多種地表條件下的溫度值。

    本文以Landsat8衛(wèi)星影像為數據源,以ENVI遙感軟件為平臺,利用覃志豪等[7]提出的單窗算法模型對安慶市城市熱島效應進行研究。在分析安慶市城市熱島效應時空變化的基礎上,提出緩解安慶市城市熱島效應的措施。研究結果對安慶市建立全國綠化模范城市、國家森林城市、國家園林城市等建設具有一定的參考作用,也能為安徽省其它城市研究熱島效應提供一個范例。

    1 研究區(qū)概況

    安慶市坐落于皖西南長江中下游的北岸,位于29°47'~31°17'N,115°46'~117°44'E之間。安慶市氣候溫暖、四季分明,年平均降水量1 300~1 500 mm,年均溫度在14.5~16.6℃,無霜期248天,現轄7縣(市)及3區(qū)。論文以安慶市市轄區(qū)(具體包括大觀區(qū)、迎江區(qū)和宜秀區(qū))為研究區(qū),研究區(qū)的遙感影像如圖1。

    圖1 安慶市市轄區(qū)的影像圖

    2 數據來源與數據處理方法

    2.1 數據來源與預處理

    論文以2014年5月1日和2018年4月10日兩時相Landsat8影像為數據源,其軌道號是121,行號是39,云量是0。論文以ENVI5.3軟件為平臺,首先對研究區(qū)Landsat8 TIRS和OLI影像進行輻射定標處理,然后對研究區(qū)OLI影像進行大氣校正處理,最后依據最新行政區(qū)劃矢量邊界裁剪安慶市市轄區(qū)影像。

    2.2 單窗算法反演地表溫度模型

    2.2.1 單窗算法

    覃志豪的單窗算法是針對TM傳感器數據的第6波段提出來的,TIRS傳感器的數據具有與其相似的波普范圍,因此單窗算法也適用于Landsat8衛(wèi)星數據。計算公式[7]為:

    式中:Ts是地表溫度(K),C和D是變量,C=ετ,D=(1-τ)+[1+(1-ε)τ],其中ε是地表比輻射率,τ是大氣透射率,系數a=-67.355 351,b=0.458 606,Ta為大氣平均作用溫度,T是Landsat8 TIRS中第11波段像元的亮度溫度[7]。

    2.2.2 大氣平均溫度

    溫度統(tǒng)一采用開爾文溫度,其具體表達式為:T=t+273.15,單位用K來表示,中緯度夏季平均大氣溫度公式[8]可用Ta來計算,其具體表達式為:

    2.2.3 大氣透射率

    在http://atmcorr.gsfc.nasa.gov網頁中,輸入研究區(qū)影像的成像時間、中心點經緯度等信息很容易查到2014年5月1日和2018年4月10日兩時相影像大氣透射率分別為0.81和0.84。

    2.2.4 亮度溫度

    地表亮度溫度計算公式[8]:

    式中:K1、K2為常數,均可以從Landsat8頭文件中獲取。對于Landsat8衛(wèi)星影像,亮度溫度可直接在ENVI5.3中利用熱紅外影像通過輻射定標得到。

    2.2.5 地表比輻射率

    地表比輻射率(ε)可用Sobrino等[9]提出的NDVI閾值法來計算,具體公式為:

    式中:Pv是研究區(qū)λ植被覆蓋度,NDVI表示研究區(qū)歸一化植被指數,NDVIv是被植全覆蓋區(qū)像元的歸一化植被指數值,NDVIs是裸土或零植被覆蓋區(qū)的歸一化植被指數值。

    2.2.6 研究區(qū)的地表溫度反演

    利用公式(1)并結合4種參數對研究區(qū)地表溫度進行反演,圖2(封三)給出了研究區(qū)地表溫度分布圖。分析可知:2014年5月1日和2018年4月10日安慶市地表溫度最低分別為290.60 K和290.13 K,最高溫度分別為314.57 K和311.85 K,高溫區(qū)相對集中于市區(qū)和居民地等人類活動頻繁區(qū)域,在遠離城市中心的地方,如山地、河流和農田等無建筑覆蓋地區(qū),溫度相對較低。鄉(xiāng)村地表溫度明顯低于城市地表溫度,且反演結果整體溫度分布符合熱島效應分布規(guī)律,由此可見安慶市城市熱島效應顯著。

    圖2 安慶市市轄區(qū)地表溫度分布圖

    2.3 城市熱島效應分級與時空分布規(guī)律分析

    利用公式(5)對地表溫度進行歸一化處理,并按照等差級數值將研究區(qū)熱島效應分級:0.8~1.0表示強熱島區(qū)、0.6~0.8表示熱島區(qū)、0.4~0.6表示正常區(qū)、0.2~0.4表示綠島區(qū)、0~0.2表示強綠島區(qū)。圖3(封三)表示安慶市市轄區(qū)城市熱島效應的等級分布圖,表1給出了各等級所占面積及百分比。

    圖3 安慶市市轄區(qū)熱島效應分級

    式中:L是TIRS影像中第i個像元亮度溫度的歸一化值,Ti是第i個像元溫度;Tmin代表溫度最小的值,Tmax表示溫度最大的值。

    總的來說,安慶市熱島區(qū)2018年較之2014年有明顯的擴張,熱島區(qū)由市中心向城市外圍以及農村地區(qū)延伸;結合熱島效應等級分布圖可以發(fā)現,2018年研究區(qū)中正常區(qū)、熱島區(qū)和強熱島區(qū)面積相對于2014年有非常明顯的上升,并且主要集中在安慶市區(qū)中心;低溫區(qū)包括鄉(xiāng)村,山林等地,由于存在茂盛的樹木和豐富的水資源,對熱島效應起到了一定的遏制作用,但是都有向高溫區(qū)轉變的趨勢??傮w來說,研究區(qū)的熱島效應2014—2018年呈現一個上升的趨勢(表1)。

    表1 熱島效應等級各區(qū)域面積及百分比

    3 NDVI,BSI,NDBBI,MNDWI與城市熱島效應之間的關系

    3.1 指數模型

    3.1.1 歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)

    NDVI是用來表示植被覆蓋度與植被生長狀態(tài)的一指標,其計算公式[10]如下:

    3.1.2 裸土指數(Bare Soil Index,BSI)

    Rikimaru等于1996年提出BSI[11],其公式是:

    3.1.3 歸一化差值裸地與建筑用地指數(Normalized Difference Bareness and Built-up Index,NDBBI)

    NDBBI是用來提取僅含裸地的建筑信息,計算式[12]是:

    3.1.4 改進的歸一化水體指數(Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI)

    MNDWI是用來提取水體信息,計算式[13]為:

    上述各式中,(i=2,3,4,5,6,7)分別代表Landsat8影像第i波段。圖4和5是安慶市市轄區(qū)4指數圖。

    圖4 2014年安慶市市轄區(qū)4種指數圖

    圖5 2018年安慶市市轄區(qū)4種指數圖

    從圖4和5知,植被中NDVI和MNDWI值較高,而NDBBI和BSI值較低;裸土和建筑用地中NDBBI和BSI值較高,NDVI和MNDWI值較低;長江、河流等水體中MNDWI值較高,水體中NDVI、BSI、NDBBI值較低。

    3.2 熱島效應與各指數的關系

    圖6(封三)給出了研究區(qū)地表溫度與4種指數(NDVI、BSI、NDBBI、MNDWI)的散點圖,研究地表溫度與4種指數的關系。

    圖6 地表溫度與4種指數關系

    Price和Carlson等通過熱紅外波段影像研究NDVI與地表溫度之間的關系,發(fā)現二者之間的散點圖均呈三角形,且將這種“三角形”稱為“NDVITs特征空間”[14-15]。由圖6可知,安慶市市轄區(qū)的地表溫度與NDVI之間的散點圖也是呈三角形,與文獻[14,15]研究結果一致,安慶市市轄區(qū)的地表溫度與MNDWI指數、NDVI指數均呈負相關性,而與BSI指數、NDBBI指數均呈正相關性。

    圖7 2014年地表溫度與4種指數的線性函數關系

    圖8 2018年地表溫度與4種指數的線性函數關系

    為了更方便地找出NDVI、BSI、MNDWI、NDBBI等4種指數與安慶市市轄區(qū)地表溫度之間的定量關系,對指數圖進行隨機采樣和線性回歸分析,找出地表溫度與4種指數的關系,圖7和8分別為2014年和2018年4種指數與地表溫度的線性函數關系圖。

    由圖7和8分析可知:(1)安慶市地表溫度與NDVI呈負相關。經分析,2014年和2018年研究區(qū)NDVI值每上升0.1,地表溫度分別減少0.81 K和0.92 K。植被越多,所在區(qū)域地表溫度越低,適當加大植被覆蓋可有效降低地表溫度,緩解城市熱島效應;(2)安慶市市轄區(qū)地表溫度與BSI,NDBBI均呈正相關。經分析,2014年和2018年研究區(qū)裸土指數值每上升0.1,地表溫度分別上升1.54 K和3.01 K。2014年和2018年研究區(qū)歸一化差值裸地與建筑用地指數每上升0.1,地表溫度分別上升7.01 K和4.32 K。不難發(fā)現裸露的地面,如裸土、城市建筑群、水泥道路等比熱容小的物體對熱島效應強度有促進作用,合理規(guī)劃城市發(fā)展,有效地利用土地,給建筑物覆蓋比熱容大的材料都有利于緩解城市熱島效應。(3)安慶市市轄區(qū)地表溫度與MNDWI呈負相關。通過定量分析,2014和2018年研究區(qū)改進的歸一化水體指數每上升0.1,地表溫度分別減少1.66 K和3.54 K。由此可見,增大水體的覆蓋面積,給城市地面灑水,均可以有效降低地表溫度,緩解城市熱島效應。

    4 安慶市城市熱島效應成因分析及減緩措施

    4.1 形成原因

    (1)城市發(fā)展。隨著安慶市經濟的快速發(fā)展,城市建設也逐漸完善,基礎設施(如高鐵、橋梁、公路等)建設也正加快推進,工業(yè)、企業(yè)得到較好發(fā)展,城鎮(zhèn)化居民日益增多。因此,由于建筑用地增加不可避免造成河流、湖泊、農田、山地、綠色植被的減少,導致地表溫度上升,城市熱島效應增強。

    (2)城市建筑物大量使用水泥、磚頭和瀝青等材料,在相同太陽輻射條件下,建筑物溫度高,易形成城市熱島效應。

    4.2 減緩城市熱島效應的措施

    通過實地調研、數據分析并結合安慶市市情,減少安慶市城市熱島效應的主要措施有:

    (1)增加城市水體面積。因為水的比熱容大,相同條件下吸收熱量多,對熱島效應帶會起到一定的減緩作用。

    (2)加強城市綠化建設。從圖2和3可以看出,植被多的地方,地表溫度明顯低于裸土區(qū)域。因此合理規(guī)劃城市布局,種植適量的綠色植被,利用植被的蒸騰作用吸收空氣中的熱量,可以有效地減弱熱島效應,并且植物的光合作用能夠吸收空氣中的CO2,減少溫室效應帶來的影響。

    (3)統(tǒng)籌規(guī)劃城市建筑密度。合理規(guī)劃城市建筑物的布局,讓外面的風能夠“走”進來,里面的能夠“走”出去,營造一個良好的通風系統(tǒng),借助于長江水汽能夠很好地給城市降溫。

    (4)大力倡導低碳生活。隨著經濟的快速發(fā)展,汽車、空調和工廠等排放出更多溫室氣體,從而導致研究區(qū)氣溫不斷升高。因此,綠色、低碳的生活方式有利于降低溫室效應,緩解城市熱島效應。

    5 結語

    (1)2014—2018年,安慶市城市熱島效應不斷增強,熱島效應面積不斷增加。

    (2)2014年5月1日安慶市地表溫度最低為290.60 K,最高為314.57 K;2018年4月10日安慶市地表溫度最低290.13 K,最高為311.85 K。城市中心地表溫度遠遠高于鄉(xiāng)村地表溫度,安慶市市轄區(qū)城市熱島效應比較顯著。

    (3)安慶市市轄區(qū)城市熱島效應與NDVI,MNDWI呈負相關,而與BSI,NDBBI呈正相關。研究區(qū)郊區(qū)的植被覆蓋度較高,熱島效應弱;城區(qū)建筑物多,裸土面積大,熱島效應顯著。

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