基于地理信息系統的城市夜間光污染的可視化

劉 鳴，郝慶麗，李維珊，楊鑫鑫，郭曉煒

(大連理工大學 建筑與藝術學院，遼寧 大連 116024)

引言

夜間光污染已經成為城市建設中亟待解決問題之一，它嚴重影響了天文觀測、人身健康和生態平衡[1]，同時還造成了大量社會資源的浪費。根據現有研究的發現，城市夜間光污染和城市的照明規劃有著密切的關系，同時它還受到月相、云層、空氣質量等天文氣象等因素的影響[2-5]。此外，因為光在空間的傳播方式，使得城市整體空間的光污染分布實際相互影響，但同時由于城市各功能區域照明規劃設計不同，因此區域光污染在空間分布中實際又存在明顯差異性，而根據衛星圖像建立的光污染可視化圖像通常只能顯示夜天空單一層面的光污染分布情況，因此，對城市光污染可視化分布就需要結合城市地表的觀測數據。

因此，本文根據城市夜間光環境分布特性的研究，將城市空間的可視化劃分了層次，并結合光污染地理信息，對光污染分布進行可視化方法的探討，以及利用大連市西安路區域的調研數據，進行光污染的初步可視化模型建立。

1 城市光污染可視化的意義

光污染可視化表達是一種能夠直觀表現城市不同情況的光污染嚴重程度手段，它能夠形象地將光污染通過不同形式表現出來，從而幫助人們更好地認識和了解光污染，能更好地用于光污染防治的宣傳中。此外，光污染的可視化表達研究，還可以結合城市照明規劃體系，直觀反映各種城市功能規劃下光污染的分布情況，為城市整體的生態照明設計提供規劃依據以及改善思路。另外，光污染的可視化還能夠形象地反應城市發展進程、人口密度等，從而能夠研究城市化進程，如徐夢潔等[6]利用1998年、2003年和2008年DMSP/OLS夜間燈光數據，通過結合相應城市統計數據，并將其進行可視化表達，分析了長江三角洲地區的城市化進程。因此城市光污染的可視化對城市光污染對城市影響、城市活動與光污染關系等研究有著重大意義。

城市光污染地圖是現有光污染可視化的主要方式，主要是以城市夜天空衛星圖像基礎，把城市夜天空亮度為研究對象，利用GIS等技術手段，對光污染的分布情況進行可視化的研究[6-9]。此外，部分學者通過地面觀測法、鳥瞰觀測法等得到準確數據對衛星圖形處理得到的光污染地圖進行校正，從而建立較為準確的光污染可視化地圖，將光污染的可視化更精確地表達出來，如蘇曉明等[10]通過地面測星，對衛星圖像灰度處理得到的呼和浩特光污染分布圖進行了校正。這些光污染的可視化表達，均為后續的光污染研究、城市規劃等提供了重要依據和數據支持。

2 城市光污染與地理信息系統的結合

光污染的空間分布特性與城市照明規劃照明密切相關，通過技術手段將光污染與城市的地理信息系統進行結合，建立相應的數據庫，并進行可視化表現，比如將光污染與城市照明、城市功能、城市建設等結合，能夠更加形象表現光污染區域分布情況，使光污染在城市分布情況更加精確，更高的分辨率，更能為后續的城市建設提供更加精確的實際性的數據支持和提供重要指導作用[11-14]。

1)必要性分析。城市光污染是由不當的城市照明規劃引起的，其嚴重程度與區域距光源距離、照明總量均息息相關，因此對光污染的監控和防治都需要建立在城市照明基礎上。近年來，研究與控制光污染已成為國際學術界特別關注的涉及全球環境的學術問題，和國際研究平臺相比，我國光污染可視化分布研究仍處于較淺的研究階段[15，16]?，F有的光污染可視化多是停留在對天空光衛星圖像亮暗、等級、與人口的關系上，但城市整體空間中各層次的光環境是存在差異性和關聯性，僅關注天空發亮很難清晰、真實反映城市內部光環境的發展情況[17，18]。因此將夜間光污染作為地理信息的空間屬性，利用地理信息系統進行分析、表現和存儲，使現場測量數據和地理信息相互結合，建立夜間光污染空間分布特性的可視化模型，從而為光污染的進一步研究以及應用于照明規劃上的防治問題提供預測性幫助。并且，這種將有關光污染的大量數據資料的定量分析通過地理信息系統轉向城市可視化研究方法，在地方、區域和全球等尺度上都具有一定應用價值。

2)可行性分析。經過多年的發展，地理信息系統已逐步成為較為成熟的技術，已經擁有較大的前期基礎和其他學科領域的實用性研究成果。在地理信息系統中，不僅可以將地理數據通過符號化、圖像化進行尺寸、色彩、紋理等進行形式劃分的可視化表現，還可以通過科學計算將各種模型處理后的數據進行可視化表達。此外，它還能進行地理信息可視化的查詢，實現數據互通，還能通過空間分析方法將地理現象進行可視化描述。并且隨計算機圖形學、數據庫技術等技術發展和完善，這些特點均為促進城市夜間光污染作為空間地理信息進行可視化表達提供了可行性。

另外，城市照明規劃也開展了地理信息系統研究，進一步為光污染空間可視化應用提供可行性。此外，部分外國學者也開始研究利用城市地理信息系統進行光污染分布可視化的表達，并得到了初步的結果。

3 城市光污染的可視化方法及應用

3.1 可視化的表達方法

經過相關研究，發現光在空間是具有瑞利散射和米氏散射兩種主要傳播方式，城市地表層也具有對光反射的作用，從而造成光污染具有遠離光源、影響范圍廣等特點，也使得不同城市空間層次中的光污染分布特性存在差異，因此在基于地理信息系統技術上，對光污染分布可視化是根據城市空間層次進行的[19]。根據城市空間光環境的分布特點，將城市空間分為地表層、城市冠層(中空)、城市夜空層(天頂)三個層次，分別對空間光污染分布可視化表達進行研究。在不同層次中，分別進行現場調查、物理測量、數值分析、二維圖像數字化處理分析、分子吸收光譜理論、地理信息系統、遙感技術、環境監測等方法建立相應的有關光污染的信息數據庫，以便利用地理信息系統可視化的表達。

總體而言，光污染分布可視化過程大致分為四部分，依次是空間信息庫的建立、空間模型數據轉換、光色地理信息耦合和分布模型可視化，從而使光污染能夠與地理信息系統結合，不僅能夠對城市夜間光污染情況進行可視化表達，得到光污染等級和評價系統情況，還能夠結合光污染觀測方法進行數據實時更新，方便相應的研究及數據的可利用和可操作性，并能夠結合光污染評價系統，為光污染評價和防治提供策略。

1)空間信息數據庫的建立?？臻g信息數據庫主要由地理信息、空間信息、光污染信息、氣象信息等與光污染有關數據組成，通過實地調研、氣象網站數據、地理信息網站等途徑獲得。其中地理信息包括城市土地使用類型、城市建筑分布、地表表面反射率、人工照明設施；空間信息以城市大氣顆粒物分布為主；光污染信息主要表現為城市空間光環境的亮度、色溫、色度、照度等光污染評價和表現參數；氣象信息包括天氣狀況、月相為主，其中氣象狀況主要選擇云層分布、雨雪、溫濕度、可見度等對光污染會產生影響的數據。

2)空間模型數據轉換?？臻g信息數據庫主要用于空間模型數據轉換。針對城市區域各空間信息，通過聚類分析、層次分析、主成分分析等方法，通過地理信息系統軟件(如GIS、GPS/INS)和數據分析軟件(如SPSS、Matlab)等建立各信息數據之間的關系模型。根據數據模型，結合實測，建立光地理信息空間分布模型。該轉換數據的作用主要為后期監測的光信息和地理信息進行疊加整合做準備，其中地理信息主要包括區域地形、建筑模型、土地利用矢量數、光源設置(包括數量、位置、高度等信息)等基本信息。

3)光色地理信息耦合。通過對空間模型數據的轉換，將光信息和地理信息進行耦合，即將實測的光污染有關信息加載如地理信息中，初步建立表層、冠層、夜空層的光污染分布模型。其中夜空層主要建立星等分布圖、光亮度分布圖、光譜能量圖，在此基礎上將會加載氣象數據、顆粒物分布數據；冠層主要以亮度分布圖為主；地表層主要以室外光源信息圖、亮度分布圖、照度分布圖、光譜能量圖等為主。

4)光污染分布模型可視化?；谇捌谘芯炕A，利用地理信息系統相關處理軟件，在地理信息基礎上，逐層疊加光污染信息，建立含有空間信息的光污染可視化表達。在可視化表達過程中，主要是前期耦合的空間層次光污染分布模型進行逐層疊加，從而建立整體空間下的，從微觀、中觀、宏觀的光污染分布的二維及三維的可視化表達模型，為城市夜間管理和規劃提供良好評價依據。

3.2 大連市西安路光污染的可視化案例

本文光污染可視化分布的探討主要是如何將光污染與城市地理信息結合，從而建立整體區域的光污染可視化的分布。因此，以大連市沙口河區的西安路作為研究對象，對該地區分別進行了天空星等亮度、地面照度、地面色溫等光環境參數進行實地調研，觀測方法如圖1所示。其中0°～45°主要以星等亮度觀測為主，分層次對天空進行了360°環形觀測，并通過層次觀測值平均處理的方式，得到了該層次平均星等亮度值。

圖1 城市空間光環境觀測方法Fig.1 The observation method of urban spatial light environment

西安路是大連市典型商業居住結合區域，因此在實地調研中，分別選取了商業區和居住區的典型地點進行了觀測，觀測點的分布如圖2所示，而區域的城市功能分布如圖3所示。

圖2 西安路觀測點分布Fig.2 The distribution of observation points on Xi’an Road

圖3 西安路觀測區域功能分區Fig.3 The functional division of observation area on Xi’an Road

通過對該區域實地調研數據的整理分析，得到了如表1所示的區域觀測點的空間光環境數據庫信息，其中光信息數據主要包含星等亮度、地面照度、地面色溫。通過對區域的各類地理信息分布的整理分析，得到了如圖4的區域實際分布情況的地理信息數據，包含土地使用類型、建筑和測點地理位置。從而建立了該觀測區域的光信息和地理信息的數據庫并且進行了各數據的轉換整理。

表1 西安路調研數據統計Table 1 The statistics of research data on Xi’an Road

圖4 西安路地理信息Fig.4 The geographic information on Xi’an Road

由于區域觀測點的光信息實際是在地理信息基礎上觀測得到的，因此，本文利用Surfur地理處理軟件，將觀測點地理信息和光信息進行了耦合，并根據克里格網格化方法對西安路整體區域的光環境分布情況進行了耦合，得到了該區域整體的光環境參數分布的大致圖，例如圖5所示的地面照度和色溫的耦合圖。由于觀測是點式的觀測，因此在耦合中該利用Surfur軟件將各觀測點之間的變化進行了估算，從而得到了各個觀測數據的地理耦合圖。根據此方法，依次將區域光環境的其他光信息觀測數據和地理信息進行了耦合，得到了天空星等亮亮度分布，即0°、15°、30°、45°觀測層次的分布圖(圖6)。由于星等亮度是反映了天空的星等亮度值，因此圖中數值越高的地方，所代表的環境亮度就越低。

根據耦合得到的光污染相關參數分布圖，利用地理信息系統處理軟件，將參數分布圖結合區域土地利用分布圖按空間層次從上往下依次進行疊加處理，得到了該區域光污染分布可視化初步圖(圖7)。在可視化圖中，天空層和冠層主要為星等亮度分布，地表層以照度、色溫分布為主。從圖中可以明顯看出，靠近商業街區的光環境亮度最大，并且隨空間層次降低，區域空間亮度也會增大，星等亮度值均分布在12～18 mag/arcsecond2。地表色溫分布則呈現北低南高的趨勢，居民區的色溫值均較高?？傮w而言，西安路區域在經受著城市光污染，且以商業街區的光污染情況最為嚴重。

圖5 西安路觀測區地表照度和色溫耦合圖Fig.5 The surface illumination and color temperature coupling diagram of observation area on Xi’an Road

圖6 西安路觀測區的星等亮度分布耦合圖Fig.6 The magnitude of brightness coupling diagram of observation area on Xi’an Road

圖7 西安路可視化光污染分布圖Fig.7 The visualization of Xi’an Road light pollution distribution

4 結束語

城市光污染因為具有空間分層次分布和地理信息屬性，因此本文主要是基于地理信息系統，對城市光污染的分布可視化的方法進行了探討，并且試圖實地調研數據，建立了初步的可視化模型?？傮w而言，城市光污染分布進行可視化能夠更加形象地表現光污染，并且與地理信息的結合使其光污染相關研究能夠對城市照明規劃策略、光污染評價及防治策略中提供實踐性，具有重要的指導作用。此外，光污染與地理信息系統的結合后可視化，使有關光污染的相關空間信息具有了儲存、分析、表達、共享的可能性，有利于城市光污染的進一步研究，使其研究成果具有實踐意義。