基于遙感技術(shù)北方城市熱島效應(yīng)變化定量識(shí)別

陳子琦, 張艷紅, 李 葉, 劉兆禮, 王祥濤, 孟海濤

(1.吉林大學(xué) 地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 長(zhǎng)春130026; 2.中國(guó)科學(xué)院 東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所, 長(zhǎng)春130012;3.集美大學(xué) 航海學(xué)院, 福建 廈門(mén)361021; 4.淄博職業(yè)學(xué)院 化學(xué)工程系, 山東 淄博255000)

0 引 言

城市熱島是指城區(qū)的氣溫明顯高于外圍郊區(qū)的現(xiàn)象, 它是城市發(fā)展最顯著的特征之一[1]。 自1818 年LakeHoward 對(duì)倫敦城區(qū)和郊區(qū)的氣溫進(jìn)行對(duì)比觀測(cè), 分析得出倫敦市中心氣溫比郊外高( 各月平均分別高0.5 ℃ ～1.2 ℃)且城鄉(xiāng)溫差夜間比白天大, 并首次提出了 “城市熱島” 的概念。 20 世紀(jì)后期以全球變暖和快速城市化為背景的全球氣候不斷增溫和城市化進(jìn)程步伐的不斷加快, 使城市熱島效應(yīng)的研究已經(jīng)成為具有理論和實(shí)踐雙重意義的研究熱點(diǎn)之一[2]。 覃志豪等[3-4]經(jīng)過(guò)多年研究提出了適合TM(Thermatic Mapper)影像單個(gè)熱紅外波段反演地表溫度的單窗算法, 大大簡(jiǎn)化了地表溫度反演過(guò)程。 Offer 等[5]首次將劈窗算法應(yīng)用到Landsat8 衛(wèi)星影像中, 論述了劈窗算法對(duì)于Landsat8 衛(wèi)星數(shù)據(jù)的可用性。 利用衛(wèi)星遙感技術(shù)反演地表溫度發(fā)展迅速, 不僅可以為大陸地表和海冰溫度[6]研究服務(wù), 甚至還可通過(guò)反演地表溫度進(jìn)行地?zé)豳Y源調(diào)查[7]。 從城市熱島研究?jī)?nèi)容重點(diǎn)看, 主要集中在以下兩個(gè)方面: 一是研究各種熱島效應(yīng)發(fā)生的時(shí)空差異性規(guī)律, 例如, 福州地區(qū)春季也存在明顯的 “ 城市熱島” 效應(yīng), 而水體和高海拔森林呈 “冷島” 效應(yīng)[8]。 二是探究城市熱島效應(yīng)產(chǎn)生的原因。 何迎東等[9]推算了氣體分子、 氣溶膠等因素對(duì)地表輻射的影響, 但研究更多地集中于城市發(fā)展中人口密集度[10]、地表形態(tài)[11-12]等的影響作用。 據(jù)文獻(xiàn)[13], 高緯度區(qū)域冬季因熱島效應(yīng)的存在, 大氣污染程度會(huì)加重; 熱島高溫區(qū)域的底層大氣中也會(huì)形成懸浮逆溫層, 直接阻礙大氣中污染物的擴(kuò)散。 通常情況下,城市空氣中的煙塵等污染物要比郊區(qū)空氣中的多, 在太陽(yáng)光的照射下, 更容易產(chǎn)生危害人體健康的光化學(xué)污染物。 伴隨著城市范圍的不斷擴(kuò)大, 趙文慧等[14]對(duì)北京市熱島強(qiáng)度分布與大氣污染物高排區(qū)和大氣污染物空間分布范圍進(jìn)行分析得到其有較好的一致性。 可見(jiàn)熱島效應(yīng)對(duì)城市的可持續(xù)發(fā)展有較大的影響, 故對(duì)城市熱島效應(yīng)的研究刻不容緩。 長(zhǎng)春市位于中國(guó)東北松遼盆地腹地位置, 是我國(guó)北方城市代表。 自改革開(kāi)放以來(lái), 城市擴(kuò)張迅速, 基于傳統(tǒng)氣象觀測(cè)手段的城市化熱島現(xiàn)象研究表明城市化熱島效應(yīng)明顯。 為了檢驗(yàn)和探討遙感手段對(duì)于城市化熱島效應(yīng)現(xiàn)象的快速識(shí)別和定量化監(jiān)測(cè)能力, 筆者提出基于衛(wèi)星遙感技術(shù)從遙感應(yīng)用的角度探索一套快速檢測(cè)城市熱島效應(yīng)及變化的技術(shù)方法。

1 數(shù)據(jù)源與預(yù)處理

1.1 試驗(yàn)區(qū)選擇

筆者所選試驗(yàn)區(qū)為吉林省長(zhǎng)春市, 位于北緯43°05′ ～45°15′, 東經(jīng)124°18′ ～127°05′, 松遼平原東部山地向西部平原過(guò)渡的伊通河臺(tái)地上(見(jiàn)圖1)。 筆者研究區(qū)域?yàn)殚L(zhǎng)春市市轄區(qū), 面積1 531 km2。 選擇該市為試驗(yàn)區(qū)的理由基于以下幾點(diǎn)。 1) 長(zhǎng)春市位于典型的北溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū), 在全國(guó)干濕氣候分區(qū)中, 地處濕潤(rùn)區(qū)向亞干旱區(qū)的過(guò)渡地帶。 氣溫自東向西遞增, 降水自東向西遞減。 春季干燥多風(fēng),夏季濕熱多雨, 秋季天高氣爽, 冬季寒冷漫長(zhǎng), 具有四季分明、 雨熱同季的氣候特征。 2) 長(zhǎng)春市城市人口增長(zhǎng)和城區(qū)擴(kuò)張顯著。 根據(jù)Google 歷史影像提取城市信息顯示, 自改革開(kāi)放以來(lái), 城市擴(kuò)張迅速, 建成區(qū)面積擴(kuò)大4 倍之多, 由1990 年的295.3 km2增至2019 年的1 333.0 km2, 人口也由1990 年的600 多萬(wàn)增長(zhǎng)至2019 年的700 多萬(wàn)。 3) 因其位于高緯度地區(qū), 冬季城區(qū)供暖期達(dá)6 個(gè)月之多, 加之東北老工業(yè)基地加重?zé)釐u效應(yīng)。

圖1 長(zhǎng)春市位置圖Fig.1 The location map of Changchun

1.2 遙感數(shù)據(jù)

筆者使用的影像為地理空間數(shù)據(jù)云下載的Landsat 影像, 包括2000 年9 月18 日、 2007 年8 月29 日、2013 年6 月13 日、 2014 年8 月19 日、 2016 年1 月10 日和2018 年1 月31 日的影像數(shù)據(jù)。 該市所需兩景影像的條代號(hào)為118 29 和118 30。 分別對(duì)下載的3 個(gè)年份的兩景影像數(shù)據(jù)做鑲嵌處理, 并對(duì)背景值、羽化值、 勻光等參數(shù)設(shè)置后得到完整的長(zhǎng)春市城區(qū)影像。

1.3 其他數(shù)據(jù)

由NASA(National Aeronautics and Space Adminstration)網(wǎng)站(http:/ / atmcorr.gsfc.nasa.gov /)查詢大氣水分含量求取大氣透過(guò)率, 通過(guò)資料查詢獲取大氣平均溫度。 利用Landsat 影像的熱紅外波段獲取亮度溫度, 利用Landsat 衛(wèi)星影像獲取不同地物的地表比輻射率。

2 溫度反演

2.1 亮度溫度計(jì)算

輻射亮溫計(jì)算關(guān)鍵在于對(duì)熱紅外波段進(jìn)行輻射定標(biāo), 即將DN值轉(zhuǎn)換成所對(duì)應(yīng)的輻射強(qiáng)度值, 進(jìn)而求出相應(yīng)的輻射亮溫值[13]。

其中Lλ為熱輻射強(qiáng)度值, ML為波段增益系數(shù), DN為熱紅外波段的灰度值, AL為偏移系數(shù), Lmin為傳感器可探測(cè)到的最小輻射亮度, Lmax為傳感器可探測(cè)的最大輻射亮度, K1、K2為常量。 式(1) ～式(3)所使用的參數(shù)均可由影像的頭文件獲得。

2.2 比輻射率計(jì)算

地表比輻射率(Surface Emissivity)又稱(chēng)發(fā)射率, 指在同一溫度下地表發(fā)射的輻射量與黑體發(fā)射的輻射量的比值, 與地表組成成分、 地表粗糙度和波長(zhǎng)等因素有關(guān)[15]。

2.2.1 NDVI 計(jì)算

歸一化差分植被指數(shù)(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index), 也稱(chēng)為生物量指標(biāo)變化, 可使植被從水和土中分離, 表達(dá)式為

其中NNIR和R 分別為近紅外波段和紅波段處的反射率值與植物的蒸騰作用、 太陽(yáng)光的截取、 光合作用以及地表凈初級(jí)生產(chǎn)力等密切相關(guān),可利用其進(jìn)行計(jì)算植被覆蓋度[16]。

2.2.2 植被覆蓋度計(jì)算

植被覆蓋度是指興趣區(qū)內(nèi)植被(包括葉、 莖、 枝)在地面的垂直投影面積占研究區(qū)面積的百分比[17]。表達(dá)式為

其中f 為植被覆蓋度, NNDVImin為NDVI 的最小值, NNDVImax為NDVI 的最大值。

2.2.3 地表比輻射率的計(jì)算

根據(jù)不同地物比輻射率值的差異, 一般把地表物質(zhì)分為3類(lèi)—— 水體、 城鎮(zhèn)和自然表面。 不同地物、不同波段的地表比輻射率不同。

其中ε 為地表比輻射率, εv為植被的比輻射率, εg為裸露地表的比輻射率, f 為植被覆蓋度。 對(duì)主要由植被和裸土構(gòu)成的自然地表, 春夏秋季εv取值0.985, 冬季取值0.955, εg取值0.975, Δ ε 取值0.01;對(duì)主要由植被和人造地物構(gòu)成的城區(qū)地表, εv取值0.985, εg取值0.95, Δ ε 取值0.02[18]。

2.3 大氣平均溫度的估算

平均大氣溫度主要依賴(lài)于大氣部分的溫度和大氣條件。 覃志豪[19]根據(jù)以往的研究成果, 通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)大氣中的水分含量和氣溫隨緯度變化規(guī)律分析, 模擬出在標(biāo)準(zhǔn)大氣條件下, 對(duì)缺乏實(shí)際大氣剖面數(shù)據(jù)情況下, 利用接近地面(離地面2 m 左右)的溫度(T0)與平均大氣溫度(Ta)的關(guān)系。 根據(jù)長(zhǎng)春市的地理位置和數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間, 選用中緯度夏季大氣平均作用溫度表達(dá)式計(jì)算。

2.4 大氣透過(guò)率的估算

大氣透過(guò)率是電磁波在大氣中傳播時(shí), 經(jīng)大氣衰減后的電磁輻射通量與入射時(shí)電磁輻射通量的比值。 是地表溫度反演的基本參數(shù), 因受較多因素的影響, 對(duì)于其準(zhǔn)確值較難計(jì)算, 可用大氣透過(guò)率模型進(jìn)行估算。 對(duì)于Landsat 數(shù)據(jù), 通過(guò)NASA 網(wǎng)站提供的大氣透過(guò)率估算模型可直接獲取相關(guān)的大氣透過(guò)率數(shù)據(jù)。

2.5 地表溫度的計(jì)算

通過(guò)輻射強(qiáng)度計(jì)算出輻射溫度, 通過(guò)NDVI 和植被覆蓋度計(jì)算出地表比輻射率, 再結(jié)合大氣平均溫度和大氣通過(guò)率, 可對(duì)地表溫度進(jìn)行計(jì)算, 即

其中TS為地表溫度, Tλ為衛(wèi)星高度上傳感器所探測(cè)到的像元亮度溫度, Ta為估算的大氣平均溫度, C 和D 是依據(jù)地表比輻射率ε 和大氣透過(guò)率τ 構(gòu)建的中間變量, a,b 是擬合系數(shù), 當(dāng)?shù)乇頊囟仍? ～70 ℃時(shí),a =-67.355 351, b =0.458 606, 圖2 為研究區(qū)內(nèi)溫度反演圖。

圖2 溫度反演圖Fig.2 The retrieval temperature distribution map

從圖2 反演溫度圖和表1 氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)(2014 年8 月)看出, 溫度反演精度較好, 在整個(gè)長(zhǎng)春市城區(qū)內(nèi)高溫區(qū)和低溫區(qū)存在較為明顯的南北部差異。 城市北部區(qū)域大部分溫度較高, 南部區(qū)域大部分溫度較低。 并具有以下特點(diǎn): 1) 高溫區(qū)主要分布在城區(qū)北部的寬城區(qū)、 綠園區(qū)、 朝陽(yáng)區(qū)和二道區(qū), 為長(zhǎng)春市主城區(qū)。 這些區(qū)域地表特點(diǎn)是建筑密集、 人口密度大、 綠地分布較少, 并且分布有大量的工廠和居住區(qū), 工業(yè)生產(chǎn)以及居民日常生活排放的大氣污染物增大了大氣中溫室氣體濃度, 使這些區(qū)域形成了一個(gè)個(gè) “城市熱島” 而導(dǎo)致城區(qū)溫度上升。 2) 低溫區(qū)主要分布在城市南部。 這些區(qū)域地表的顯著特點(diǎn)是植被覆蓋率高、 建筑用地比重較小。 3) 溫度最低值則分布在水庫(kù)、 河流、 湖泊和濕地公園區(qū)。 如新立城水庫(kù)、 凈月潭水庫(kù)、 伊通河兩岸區(qū)域、 南湖濕地公園和北湖濕地公園等則成為明顯的低溫中心。

表1 氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)Tab.1 Actual data from meteorological stations

3 熱島效應(yīng)時(shí)空變化特征規(guī)律分析

3.1 熱島效應(yīng)時(shí)間變化規(guī)律分析

熱島效應(yīng)一般用中心城區(qū)比郊區(qū)氣溫高出的數(shù)值大小即熱島強(qiáng)度表示, 一般用兩個(gè)代表性測(cè)點(diǎn)的氣溫差值表示。

筆者選用長(zhǎng)春城區(qū)溫度作為中心城區(qū)溫度, 雙陽(yáng)區(qū)溫度作為郊區(qū)溫度(長(zhǎng)春城區(qū)與雙陽(yáng)區(qū)位置如圖3 所示)。 則熱島強(qiáng)度表達(dá)為

其中Tr代表熱島強(qiáng)度,T長(zhǎng)春代表中心城區(qū)平均溫度,T雙陽(yáng)代表郊區(qū)平均溫度。 利用式(10)分別計(jì)算長(zhǎng)春市熱島強(qiáng)度的日、 月和季節(jié)值。

3.1.1 熱島效應(yīng)日變化規(guī)律

筆者選用2015 年8 月份的數(shù)據(jù)計(jì)算長(zhǎng)春城區(qū)和雙陽(yáng)區(qū)每天整點(diǎn)平均溫度的差值(熱島強(qiáng)度), 并繪出長(zhǎng)春市熱島效應(yīng)的日變化趨勢(shì)圖如圖4 所示。

圖3 長(zhǎng)春城區(qū)與雙陽(yáng)郊區(qū)位置圖Fig.3 Changchun city and Shuangyang location

圖4 熱島效應(yīng)日變化趨勢(shì)圖Fig.4 Heat island daily change trend map

根據(jù)計(jì)算結(jié)果( 見(jiàn)圖4) 可以看出, 2015 年8 月長(zhǎng)春市熱島強(qiáng)度平均日變化顯示具有以下特征:1) 長(zhǎng)春市熱島強(qiáng)度晚上較強(qiáng), 白天較弱。 2) 中午12:00 ～14:00 熱島強(qiáng)度為負(fù)值, 最小值出現(xiàn)在14:00,為-0.5 ℃, 晚上熱島強(qiáng)度為正值, 最大值出現(xiàn)在凌晨3:00 ～4:00, 為3.9 ℃, 日平均熱島強(qiáng)度為1.71℃。 分析出現(xiàn)上述特點(diǎn)的原因可能有以下兩個(gè)方面。 1) 白天城區(qū)地表吸收和貯存大量熱量, 并于夜間向外輻射。 夜間城市大氣污染物由于對(duì)流效應(yīng)減弱而造成積聚, 對(duì)地面長(zhǎng)波輻射有明顯的吸收作用, 并且大部分又以逆輻射形式輻射給地面, 從而形成輻射逆溫, 導(dǎo)致城市地表冷卻較慢。 而郊區(qū)由于建筑物分布少, 地面空曠, 夜間冷卻較快。 因此造成了熱島效應(yīng)夜間比白天顯著。 2) 日出后, 在市區(qū)由于高大建筑物的阻擋, 太陽(yáng)不易直射地面。 而郊區(qū)空曠, 當(dāng)太陽(yáng)高度角還很低時(shí), 地面即能直接接受太陽(yáng)輻射而迅速加熱, 造成市區(qū)升溫比郊區(qū)遲, 熱島強(qiáng)度逐漸減弱, 正午時(shí)熱島強(qiáng)度最弱, 甚至出現(xiàn)負(fù)值。

3.1.2 熱島效應(yīng)季節(jié)變化統(tǒng)計(jì)規(guī)律

基于2011-2015 年長(zhǎng)春市氣象數(shù)據(jù), 對(duì)此區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行熱島強(qiáng)度統(tǒng)計(jì), 并繪出長(zhǎng)春市熱島效應(yīng)月變化趨勢(shì)圖如圖5 所示。 從圖5 中可以看出, 冬季1 月、 2 月、 10 月的熱島強(qiáng)度較強(qiáng), 平均都高于0.8 ℃;9 月、 11 月的熱島強(qiáng)度也較強(qiáng), 高于0.5 ℃; 其余月份熱島強(qiáng)度較弱, 其中5 月、 6 月的熱島強(qiáng)度都小于0.3 ℃, 而6 月的熱島強(qiáng)度最小。 從統(tǒng)計(jì)規(guī)律看出, 長(zhǎng)春市熱島呈現(xiàn)出秋冬季強(qiáng), 春夏季弱的特點(diǎn)。 分析原因可能主要存在以下幾點(diǎn)。 首先, 長(zhǎng)春市屬于北溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū), 春夏季受季風(fēng)影響嚴(yán)重,大氣狀態(tài)不穩(wěn)定, 城市大氣污染物和熱量較易擴(kuò)散; 并且春夏季雨水較多, 城區(qū)地表水分蒸發(fā)量較大,帶走較多熱量, 同時(shí)雨水還會(huì)對(duì)大氣污染物進(jìn)行沖洗; 而秋冬季受冷高壓影響, 干燥少雨, 大氣狀態(tài)較為穩(wěn)定, 所以秋冬季長(zhǎng)春城市熱島較強(qiáng)。 其次, 長(zhǎng)春市處于中高緯度的東北地區(qū), 冬季氣溫較低, 大量供暖造成的熱量在冬季表現(xiàn)最為明顯, 人口越密集, 城市規(guī)模越大, 這種由于供暖造成的城區(qū)溫度上升的現(xiàn)象越明顯。

3.1.3 熱島效應(yīng)年變化規(guī)律

根據(jù)1990-2019 年的長(zhǎng)春市年平均氣溫?cái)?shù)據(jù)計(jì)算其熱島強(qiáng)度近30 年的變化, 并繪出熱島效應(yīng)年變化趨勢(shì)圖如圖6 所示。 從變化趨勢(shì)看出, 2000 年以前長(zhǎng)春市的熱島強(qiáng)度呈現(xiàn)波動(dòng)變化特征, 在0.13 ℃ ～0.38 ℃之間波動(dòng), 2000 年以后熱島強(qiáng)度明顯增強(qiáng), 呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)的特征, 2007 年左右達(dá)到最大值, 最大熱島強(qiáng)度值為1.21 ℃, 之后熱島強(qiáng)度趨于穩(wěn)定在1.1 ℃左右變化, 之后有小幅度的下降趨勢(shì)。 用3 次函數(shù)進(jìn)行擬合, 相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.920 8, 顯示出城市熱島強(qiáng)度經(jīng)歷了一個(gè)快速增強(qiáng)-平穩(wěn)-減緩的變化過(guò)程,這和我國(guó)城市化進(jìn)程和生態(tài)城市建設(shè)呈現(xiàn)出良好的呼應(yīng)關(guān)系。

3.2 熱島效應(yīng)空間變化規(guī)律分析

筆者對(duì)2000 年、 2007 年和2014 年3 期影像的反演結(jié)果進(jìn)行熱島效應(yīng)的空間變化特征分析。 由于獲取影像的時(shí)間有所差別, 對(duì)反演得到的溫度直接進(jìn)行對(duì)比分析會(huì)產(chǎn)生比較大的誤差。 因此, 筆者對(duì)反演溫度進(jìn)行分級(jí)處理。 溫度分級(jí)采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差溫度分類(lèi)法。 定義反演溫度均值(μ) 反映影像的總體溫度大小, 而溫度標(biāo)準(zhǔn)差(σ)反應(yīng)的是溫度偏離平均溫度的大小。 以μ(均值)、 0.5σ(標(biāo)準(zhǔn)差)、 1σ(標(biāo)準(zhǔn)差)作為分類(lèi)依據(jù), 將3 個(gè)時(shí)期反演溫度劃分為5 個(gè)等級(jí), 分級(jí)情況如表2 所示。 溫度分級(jí)圖如圖7 所示。 對(duì)溫度分級(jí)圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得出不同等級(jí)溫度區(qū)分布面積的大小。 同時(shí), 筆者依次對(duì)每個(gè)級(jí)別的溫度用后一時(shí)期與前一時(shí)期作差, 分別得出2000-2007 年和2007-2014 年的溫度變化幅度, 統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

圖5 熱島效應(yīng)季節(jié)變化趨勢(shì)圖Fig.5 Heat island seasonal change trend map

圖6 熱島效應(yīng)年變化趨勢(shì)圖Fig.6 Heat island annual change trend map

表2 溫度分級(jí)表Tab.2 Standard value for temperature graded

由長(zhǎng)春市3 期溫度等級(jí)分布圖和統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出, 全市熱島效應(yīng)強(qiáng)度的空間差異性表現(xiàn)更加顯著。 2000 年高溫區(qū)較2007 年和2014 年高溫區(qū)面積小, 且高溫區(qū)分布較為集中, 主要集中在長(zhǎng)春市中心城區(qū)。 2007 年為長(zhǎng)春市城市化發(fā)展的高峰期, 城區(qū)面積迅速擴(kuò)大, 隨之造成高溫區(qū)分布面積也明顯擴(kuò)大, 比例由2000 年的15.6% 擴(kuò)大到2007 年的19.3%。 較高溫區(qū)依舊分布在高溫區(qū)邊緣, 位于城市郊區(qū), 面積有所擴(kuò)大, 由8.3% 擴(kuò)大到10.1%, 也是城區(qū)面積繼續(xù)擴(kuò)大的體現(xiàn)。 中溫區(qū)面積擴(kuò)大了6.5%,分布更為廣泛。 2014 年長(zhǎng)春市城市化進(jìn)程減緩, 但城市化程度較大, 城區(qū)面積繼續(xù)擴(kuò)大。 高溫區(qū)分布范圍明顯擴(kuò)展, 但高溫強(qiáng)度有所減緩, 高溫區(qū)面積比例有所減少, 減少了1.1%。 較高溫區(qū)的面積明顯變大, 由10.1% 擴(kuò)大到了15.5%, 變化的部分較多來(lái)自于高溫區(qū)的轉(zhuǎn)化。 中溫區(qū)面積有所減少, 減少了7.8%, 分布范圍明顯縮減, 多分布在長(zhǎng)春北部和中部, 南部分布較少。

圖7 溫度分級(jí)圖Fig.7 Temperature grading map

表3 不同年份溫度分區(qū)與年變化統(tǒng)計(jì)表Tab.3 Temperature statistics of division zone and annual variation

4 討 論

4.1 熱島效應(yīng)與土地利用類(lèi)型之間的關(guān)系

為了分析長(zhǎng)春市城市熱島效應(yīng)與土地利用類(lèi)型關(guān)系, 探究異質(zhì)性空間下熱島強(qiáng)度變化的空間影響因素, 本研究利用對(duì)應(yīng)提取城市溫度的影像即2000 年、 2007 年和2014 年的影像提取土地利用類(lèi)型信息。依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)》, 并結(jié)合長(zhǎng)春市影像特征, 筆者將土地利用類(lèi)型劃分為4 類(lèi), 建筑用地、 林地、綠地(由于夏季植被生長(zhǎng)旺盛, 植被覆蓋率高, 將林地之外的耕地、 草地等歸于綠地)(見(jiàn)圖8)和水體。筆者采用監(jiān)督分類(lèi)對(duì)3 期影像分別進(jìn)行分類(lèi), 分離度均大于1.9, kappa 系數(shù)0.921, 總體精度94%, 分類(lèi)結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表4 所示。

圖8 土地利用類(lèi)型圖Fig.8 Land use type map

表4 不同年份土地利用分類(lèi)結(jié)果統(tǒng)計(jì)Tab.4 Statistics on land use classification results in different years

結(jié)合溫度分布圖和土地利用類(lèi)型圖, 對(duì)不同地物對(duì)應(yīng)的溫度進(jìn)行統(tǒng)計(jì), 得到不同土地利用類(lèi)型與溫度對(duì)應(yīng)關(guān)系結(jié)果如圖9 所示。 由圖9 可以看出, 建筑用地、 綠地、 林地和水體與最低溫、 平均溫和最高溫呈現(xiàn)出良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系, 即建筑用地＞綠地＞林地＞水體。這種良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系再次驗(yàn)證不同地表屬性的熱輻射特性, 證明用遙感光譜反演地面溫度具有可靠的物理基礎(chǔ)。

4.2 城市熱島與城市化關(guān)系

圖9 溫度與土地利用類(lèi)型對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)關(guān)系Fig.9 Statistical relative plot between temperature and land use type

分析長(zhǎng)春市熱島強(qiáng)度在2000 年后明顯加強(qiáng)的主要原因是長(zhǎng)春市在此時(shí)期經(jīng)歷城市大擴(kuò)張時(shí)期, 城市化速度明顯加快, 這從長(zhǎng)春市城市建成區(qū)范圍擴(kuò)張趨勢(shì)可以顯著看出(見(jiàn)圖10)。 隨著城市用地規(guī)模的擴(kuò)大, 城市工業(yè)的發(fā)展, 城市水體與綠地面積比例顯著下降, 可能加劇城市的熱島效應(yīng)。 但在城市擴(kuò)張的相對(duì)穩(wěn)定期, 一是城市化速度有所放緩, 二是人們環(huán)保意識(shí)越來(lái)越強(qiáng), 環(huán)境狀況有所改善, 城市綠化程度有所提高, 這對(duì)緩解城市熱島效應(yīng)起了一定的緩解作用。

圖10 城市熱島與城市化進(jìn)程關(guān)系圖Fig.10 Relative changes trend plot between urban heat island and urbanization process

城市是人類(lèi)生產(chǎn)和生活最集中的場(chǎng)所, 人類(lèi)的生產(chǎn)生活包括工業(yè)活動(dòng)、 居民取暖、 交通運(yùn)輸?shù)确懦龃罅康臒崃俊?在季時(shí)間尺度上, 我國(guó)冬季北方寒冷, 取暖是北方城市重要的人為熱釋放, 所以長(zhǎng)春市熱島效應(yīng)冬季最強(qiáng)重要原因是冬季取暖[20]。

在年時(shí)間尺度上, 隨著城市的發(fā)展, 城市工業(yè)區(qū)規(guī)模不斷增大, 工業(yè)熱量排放增多, 熱島強(qiáng)度也隨之增強(qiáng)。 長(zhǎng)春市建成區(qū)的熱島中心分布在工業(yè)集中區(qū), 證明了人為熱量釋放對(duì)熱島效應(yīng)的貢獻(xiàn)率最高。

5 結(jié) 論

1) 通過(guò)遙感手段對(duì)熱島效應(yīng)進(jìn)行研究, 具有空間尺度大、 精度高的特點(diǎn), 可以較好的解決熱島效應(yīng)空間尺度大的特點(diǎn)。 利用地物熱紅外輻射特性對(duì)地物溫度進(jìn)行反演具有一定的科學(xué)性, 但同樣由于大氣影響和地表起伏影響, 反演溫度會(huì)存在一定的誤差。

2) 通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析長(zhǎng)春市歷史氣象數(shù)據(jù), 不難發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)春市熱島強(qiáng)度日變化呈現(xiàn)為晚上較強(qiáng), 白天較弱的特點(diǎn)。 季節(jié)變化呈現(xiàn)為秋冬季強(qiáng), 春夏季弱的特點(diǎn)。 年變化呈現(xiàn)為2000 年以前長(zhǎng)春市的熱島強(qiáng)度呈現(xiàn)波動(dòng)變化特征, 2000 年以后熱島強(qiáng)度明顯增強(qiáng), 呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)的特征。 2007 年左右達(dá)到最大值,2007 年之后熱島強(qiáng)度趨于穩(wěn)定, 稍有減少的趨勢(shì)。

3) 通過(guò)將監(jiān)督分類(lèi)得到的長(zhǎng)春市土地利用類(lèi)型圖同反演得到的溫度分布圖進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析,可以發(fā)現(xiàn)不同的地物具有不同的溫度, 高溫區(qū)主要分布在建筑用地密集的地方, 而低溫區(qū)主要分布在林地和水體較多的地方。 地物對(duì)應(yīng)的平均溫度大小關(guān)系為: 建筑用地＞林地＞綠地＞水體。

4) 通過(guò)研究2000-2007 年和2007-2014 年期間不同溫度區(qū)的變化情況, 可以發(fā)現(xiàn): 2000-2007 年期間, 高溫區(qū)、 較高溫區(qū)和中溫區(qū)面積有所增加, 較低溫區(qū)和低溫區(qū)面積有所減小; 2007-2014 年期間,較高溫區(qū)和較低溫區(qū)面積有所增加, 高溫區(qū)、 中溫區(qū)和低溫區(qū)面積有所減小。