基于遙感的南京市冬季熱島效應研究

梁芮涵

摘要：工業的發展往往伴隨著嚴重的熱污染問題，城市熱島效應對城市空氣質量及人類健康狀況有極大的影響。為大范圍整體監測分析，采用先進的遙感手段，可以及時監控地面熱場的分布狀況。本文利用南京地區2013年至2014年冬季Landsat 8影像，通過大氣校正法對熱紅外波段影像進行了地表溫度反演和定量解譯。結合南京市當日歷史氣象數據，顯示溫度反演結果具有較高可信度。反演結果顯示南京市冬季城市熱島效應并不明顯，但工業區熱島現象相當顯著，與其他部分地區溫差高達6℃。初步分析，南京市城區冬季城市熱島效應不明顯與冬季日照較弱，以及南方城市沒有集中供暖等因素有關，工業區強熱島效應與工業熱排放相關。本研究可給熱島效應的治理及市政建設、環境保護、人居環境優化等方面提供信息參考。

關鍵詞：熱島效應；南京市；遙感溫度反演；Landsat 8

1 引言：城市建設造成了城市下墊面性質變化、城市人工熱源增加和城市建筑規模膨脹，這些因素均會導致城市熱島效應的發生和加劇[1]。熱島效應也稱“大氣熱污染現象”，是指一個地區的氣溫高于周圍地區的現象，中心的高溫區就像突出海面的島嶼，所以就被形象地稱為熱島。熱島效應會影響城市空氣對流，不利于污染物的擴散，給居民的身體健康造成危害。同時夏季時熱島效應會加劇高溫，危害室外工作者的身體健康[2]。遙感是指應用探測儀器，不與探測目標相接觸，從遠處把目標的電磁波特性記錄下來，通過分析，揭示出物體的特征性質及其變化的綜合性探測技術。搭載在衛星平臺的遙感傳感器，可以對地球表面進行大范圍的連續動態觀測，為研究帶來了便利[3]。本文利用遙感手段反演南京市地表溫度，進行南京市熱島效應研究。

2 數據

本文選用美國陸地衛星Landsat 8遙感數據對南京城市熱島效應進行地表溫度反演和定量解譯。數據選取了2013年11月5日、2013年12月1日、2014年1月2日、2014年11月8日、2014年12月4日等五個日期，成像時間為當地時間上午10：40左右。數據行列號為120行、38列[4]。

Landsat 8數據的共有11個波段，其中1- 7波段為可見光近紅外短波紅外波段，空間分辨率30米；第8波段是全色波段，空間分辨率15米；第9波段是卷云波段，空間分辨率30米；第11和12波段是熱紅外波段，波段分辨率100米，衛星每16 天可以實現一次全球覆蓋。

3. 方法

本文采用方法基于大氣校正法[5]對Landsat 8 第10波段進行大氣校正。大氣校正法首先估計大氣對地表熱輻射的影響， 然后把這部分大氣影響從衛星傳感器所觀測到的熱輻射總量中減去， 從而得到地表熱輻射強度， 再把這一熱輻射強度轉化為相應的地表溫度。

4. 溫度反演結果與驗證

使用上述遙感數據與反演方法對南京市進行地表溫度反演，反演結果如下圖所示：

*注：圖1右下中的紅點為南京市酒店分布圖，可粗略代表南京市城區分布。

為了驗證南京市地表溫度反演結果的正確性，本文選取了南京市的歷史氣象數據，來進行對比。見下表：

在天氣晴朗的情況下，一般每天的最低溫出現在凌晨1：00左右，最高溫出現在午后14：00左右[7]。考慮到遙感影像的成像時間為當地時間上午10：30左右，通過上表對照可知，遙感影像反演的可信度較高。

5. 結論與討論

通過分析溫度反演結果，可以明顯發現南京市冬季熱場的分布區域有較強的規律性。比如圖像左側中上部有一條狹長的低溫帶（經考證為自然風景區），圖像中下部及右側上部都有固定的高溫區域（經考證為工業區）。

通過結合南京市酒店分布圖（酒店分布可大致反應城區分布）與反演結果地面資料可知：南京市冬季城市熱島效應較弱，但工業區熱島效應顯著，與其他部分區域溫差最高達6℃，工業區形成島嶼狀的高溫區域，界線清晰可辨。

關于為何冬季城市區域熱島效應較弱而工業區熱島效應較強，初步分析有以下幾點原因：

1.冬季日照較弱，柏油路面等人工地面沒有與樹冠草地等自然地表有明顯溫差；

2.南京市屬于南方城市，沒有城市集中供暖，導致城市與郊區沒有明顯熱源差異；

3.隨著城市的發展，工業區外遷到城市周邊區域，而工業區域的熱排放使得在同一張影像中城市熱島效應更不明顯；

雖然南京市城市區域的熱島效應并不明顯，但工業區的熱島效應顯著，生活在工業區的居民需要注意由于熱島效應帶來的空氣污染不易消散、夏季加劇高溫等問題。

參考文獻

[1]彭少麟， 周凱， 葉有華，等. 城市熱島效應研究進展[J]. 生態環境學報， 2005， 14（4）：574-579.

[2] 曾俠， 錢光明， 潘蔚娟. 珠江三角洲都市群城市熱島效應初步研究[J]. 氣象， 2004， 30（10）：12-16.

[3]李小文. 遙感科學與定量遙感[J]. 科學觀察， 2006（5）：1-1.

[4]初慶偉， 張洪群， 吳業煒，等. Landsat-8衛星數據應用探討[J]. 遙感信息， 2013， 28（4）：110-114.

[5]鄭偉， 曾志遠. 遙感圖像大氣校正方法綜述[J]. 遙感信息， 2004（4）：66-70.

[6]徐希孺. 遙感物理[J]. 北京： 北京大學出版社， 2005.

[7]黃良美， 黃海霞， 項東云， 等. 南京市四種下墊面氣溫日變化規律及城市熱島效應[J]. 生態環境， 2007， 16（5）： 1411-1420.