基于遙感的銀川市城區熱環境及其影響因素的時空演變特征

張曉東, 趙銀鑫, 褚小東, 吳文忠, 馬風華, 張 勇， 吉衛波

(1.寧夏回族自治區地質調查院, 銀川 750021; 2.中國地質大學(北京) 信息工程學院, 北京 100083)

目前，城市化及其影響因素變化已成為科學家和城市規劃者的最為關心的問題之一[1]。由于人口的快速增長和土地利用方式的快速變化，地表地理特征(植被、森林、裸地和水體)的持續變化影響地球對太陽輻射的吸收和反射特性，從而改變城市及周圍的地表溫度，導致城市熱環境發生變化[2]。城市熱環境是指能夠影響人體對冷暖的感受程度、健康水平和人類生存發展等與熱有關的物理環境，其演變過程與人類社會和經濟活動關系密切，是城市生態環境狀況的綜合概括與體現[3-4]。通過研究城市熱環境演變過程，建立地表溫度空間變化與土地利用、植被的聯系，不僅可以揭示城市熱空間結構的發展變化情況，而且對指導城市綠化建設、景觀優化布局、生態規劃等方面具有重要意義[5-7]。近年來，基于遙感技術研究城市熱環境演變及其與土地利用、植被覆蓋的關系已成為國內外學者研究城市地表熱環境的重要內容[8-10]。

銀川市是寧夏回族自治區首府，是國家“十三五”重點建設區域“沿黃城市帶”的核心城市，改革開放后發展十分迅速，城鎮化水平不斷提高，城市面積不斷擴大，城市熱環境空間格局發生了很大變化。因此，研究銀川市熱環境及其影響因素的變化特征，掌握其空間演變規律對揭示城市熱島效應的形成機制、指導城市規劃以及城市的綠化建設具有重要的理論和實踐意義。目前，在銀川市開展的熱環境變化研究主要為熱力景觀或熱島時空變化分析[11-12]，其熱環境時空演變過程及其與土地利用和植被覆蓋在空間上的關聯性有待進一步研究。本文基于4期Landsat系列遙感數據，反演不同時期地表溫度，分析28 a間區域熱環境的空間分布及其時空演變特征，探討不同時期各土地利用類型和植被與區域熱環境的關系，以期為緩解銀川市城區熱島效應和環境規劃管理提供參考依據。

1 研究區概況及數據源

1.1 研究區概況

本文根據《銀川市城市總體規劃(2011—2020年)》，選取銀川市城區包括西夏區、金鳳區、興慶區以及賀蘭縣為研究區，地理坐標為38°21′58″—38°37′52″N，106°0′50″—106°26′11″E，總面積約為1 088.93 km2。研究區氣候屬溫帶大陸性氣候，降水稀少，蒸發強烈，氣候干燥，年平均氣溫為8.5℃，多年平均降水量約250 mm。地表水水源充足，水質良好，溝渠成網，湖泊濕地眾多；土壤類型主要為山地灰鈣土、草甸土和灰褐土；植被以草原為主，森林較少，樹種多為楊樹(Populussimonii)、柳樹(Salixbabylonica)、榆樹(Ulmuspumila)等耐旱型植物，2017年全市森林覆蓋率為16%。地形總體呈西部高、東部低的特點，平均海拔1 100～1 200 m，地貌屬沖積平原。自西部大開發以來，銀川市經濟快速發展，城市擴張明顯，截至2017年末，研究區城鎮人口1 414 057人。隨著城市規模的不斷擴大，城市下墊面性質也隨之改變，使城市熱環境及其空間分布格局發生了很大變化，城市熱島效應顯著增強。自2000年以來，銀川市區、賀蘭縣和永寧縣35℃以上的天數呈上升趨勢，夏季發布高溫黃色、橙色、紅色警報的日數較以往都有所增加。

1.2 數據源及預處理

本文使用的遙感數據主要為Landsat系列遙感數據，其中Landsat 5 TM影像獲取日期分別為1989年8月24日、1999年8月12日和2010年7月1日，Landsat 8 OLI和TIRS影像獲取日期為2017年9月6日，影像質量完好，無云和條帶。根據本文研究需求，土地利用分類采用耕地、林地、草地、水域、城鄉工礦居民用地和未利用土地6個一級類型分類系統。土地利用數據來源為：1989年的土地利用數據基于同時期的TM遙感影像，采用支持向量機(SVM)方法對其進行監督分類[13]，經精度評價其總體分類精度約為86%；2000年、2010年和2017年土地利用數據(1∶10萬)來自中國科學院資源環境科學數據中心，其一級類型綜合評價精度可達到85%以上，已廣泛應用于區域及城市熱環境時空格局變化分析研究中[14]。此外，選取地理空間數據云提供的MODIS地表溫度8 d合成產品作為驗證數據評價地表溫度反演精度，由于1989年和1999年沒有與TM數據相同日期的MODIS數據，因此本研究只下載使用了2010年和2017年與Landsat數據相同日期的MODIS地表溫度產品。以上數據在ENVI 5.0中完成了大氣校正、幾何校正、圖像裁剪等預處理，幾何校正均方根誤差(RMSE)控制在0.5像元內。

2 研究方法

2.1 地表溫度反演

地表溫度對研究城市熱環境時空分布格局和熱島效應具有深遠意義，遙感技術能夠快速準確地監測城市地表下墊面溫度，已成為開展城市熱環境變化趨勢及動態評價研究的主要技術手段[8]。對于Landsat 5 TM6波段，根據文獻[15]計算提取其地表溫度，計算公式如下：

L6=gain·DN+bias

(1)

Tb=K2/ln(K1/L6+1)

(2)

Ts=Tb/[1+(λ6Tb/α)·lnε6]

(3)

式中：L6為傳感器處的輻射亮度值；DN為像元灰度值；gain，bias為TM6波段的增益與偏置，分別取0.056 322，1.238；Tb為像元亮度溫度；Ts為地表溫度；K1和K2為定標參數，取值分別為607.76 W/(m2·sr·μm)，1 260.56 K；中心波長λ6取11.475 μm；α取1.438×10-2mK；ε6為基于TM6波段的地表比輻射率。

Landsat 8則基于波段10利用輻射傳輸方程反演地表溫度[16]，其計算公式為：

(4)

2.2 熱島比例指數

同一地區不同時期所獲取的太陽輻射能量不同，不能直接對絕對地表溫度值進行比較。為有效減小不同時期地表溫度的差異，本文采用徐涵秋等[19]提出的地表溫度正規化方法和城市熱島比例指數定量研究4個時期研究區城市熱環境變化。該指數已被國家環境保護部和住房城鄉建設部引用，并廣泛應用與城市熱環境變化的研究中[20]，其計算公式分別為：

T*=(Ti-Tmin)/(Tmax-Tmin)

(5)

式中：T*為第i個像元正規化后的值；Ti為第i個像元的地表溫度值；Tmin為地表溫度的最小值；Tmax為地表溫度的最大值。

(6)

式中：URI為城市熱島比例指數；m為正規化等級指數；n為城區高于郊區的溫度等級數；wi為權重值，取第i級的級值；pi為第i級的百分比。

2.3 貢獻度指數

城市地表由不同土地利用類型組成，其對城市熱環境貢獻差異性明顯，因此根據不同土地利用類型對城市熱環境影響作用差異構建城市熱環境的源和匯，二者分別表示對城市熱環境起升溫和降溫作用的土地利用類型。源匯景觀對城市熱環境的貢獻程度可通過貢獻度指數(Contribution index，CI)定量表征[14]。為探討不同時期土地利用類型對研究區城市熱環境的影響程度，本文選用貢獻度指數描述土地利用類型對城市熱環境貢獻度，其正負值分別表征土地利用類型對城市熱環境的升溫(源)和降溫(匯)作用，其表達式為：

CI=Dt·S

(7)

式中：CI為研究區內土地利用類型對熱環境的貢獻度指數；Dt為該區域某種土地利用類型地表平均溫度與區域地表平均溫度差值；S為該區域某種土地利用類型占區域面積的比例。

2.4 像元二分模型

像元二分模型是以線性混合像元分解模型為基礎的一種計算植被覆蓋度的常用方法。Gutman等[21]發現了植被覆蓋度與NDVI之間的半經驗關系，并構建了從NDVI中提取植被覆蓋度的混合像元模型，該模型表達式為：

fc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(8)

式中：fc為植被覆蓋度；NDVI為歸一化植被化指數；NDVIveg為純植被NDVI值；NDVIsoil為純裸土NDVI值。

NDVIveg值與NDVIsoil的值應根據不同研究區的具體情況來確定[22]。本研究分別對4期NDVI影像數據進行直方圖統計，確定NDVIveg和NDVIsoil的值分別在累積概率95%和5%處。

3 結果與分析

3.1 熱環境時空變化

根據公式(1)—(4)反演得到研究區4個時期的地表溫度，由于無法獲得與影像數據同時期的地面觀測點溫度，因此選用MODIS地表溫度產品進行地表溫度反演精度檢驗。首先將其重采樣至空間分辨率為30 m，然后與Landsat數據進行配準，最后隨機生成點間距為1 000 m的198個點，分別提取2010年和2017年的MODIS地表溫度產品數據和Landsat反演得到的地表溫度反演數據并進行相關性分析，結果顯示2個年份的相關系數分別為0.71，0.73，較好地滿足研究需求。

利用公式(5)將反演得到的4個時期的地表溫度正規化，采用相同分級標準將正規化后的地表溫度影像分為特高溫、高溫、較高溫、中溫、次中溫、較低溫和低溫7個等級(圖1)，統計各等級的面積并根據公式(6)計算4個時期的城市熱島比例指數(表1)，本研究中正規化溫度等級為7級，熱島由特高溫、高溫和較高溫3個等級構成，取m=7，n=3。結果表明，28 a間4個年份的熱環境呈現出西部地表溫度整體高于東部的特征，且由于城市化進程的不斷加速，城市擴展不斷擴大，熱島區域面積持續增加，城市熱環境空間格局發生了較大變化。1989—1999年，熱島范圍有所擴大，面積增加了約72.91 km2，其中高溫區域約占熱島增加面積的57.97%；1999—2010年，熱島面積略有增加，但較高溫區域增加明顯，而高溫和特高溫區面積有所減小；2010—2017年，熱島繼續擴大，面積共增加約108.1 km2，但其中較高溫面積增加最多，表明熱島強度已轉向較高溫。研究區城市熱島比例指數(URI)從1989年的0.199上升到了2017年的0.337，整體表現為上升的趨勢特征。

圖1 銀川市城區不同年份地表溫度分級空間分布

表1 銀川市城區不同時期地表溫度等級面積及熱島比例指數

3.2 熱環境動態監測

在地表溫度7個等級的基礎上，對研究區4個時期的熱環境進行差值變化監測，根據差值結果將熱環境變化幅度分為5級，即無明顯變化、略微升溫、明顯升溫、略微降溫和明顯降溫(表2，圖2)。變化檢測結果表明：1989—1999年，研究區明顯升溫的面積比例約1.02%，主要分布在城市建成區；而明顯降溫區域占研究區面積的1.28%，主要分布在研究區的北部。1999—2010年，明顯升溫面積所占比例有所上升，約占總面積的3.82%，主要分布在賀蘭縣、西夏區、金鳳區以及興慶區等城市建成區的擴展區域，明顯降溫區域僅占研究區面積的0.84%，主要分布在研究區的西北部。2010—2017年，明顯升溫面積所占比例較前一時期有所下降，約占總面積的2.45%，主要分布在城市建成區周邊，而城市建成區的溫度略有下降。28 a間研究區明顯升溫和略微升溫面積占比分別為7.38%，47.99%，主要分布在城市建成區；而明顯降溫和略微降溫面積約占研究區的26.54%，其中明顯降溫區域比例僅為1.47%，主要分布在研究區的西北部，總體上熱環境呈升溫趨勢。轉移矩陣結果表明(表3)：1989年由低溫、較低溫、次中溫和中溫等級轉換為熱島的比例分別為30.53%，31.14%，36.15%，44.73%，而由較高溫、高溫和特高溫轉換為低溫和較低溫的比例分別為19.59%，5.9%，4.46%，溫度等級上升的幅度和比例顯著高于溫度下降的幅度和比例，地表溫度整體上升。

3.3 剖面熱環境對比

為了進一步比較28 a來研究區熱環境的空間總體變化規律，揭示其熱環境的宏觀特征，本文從不同方向做A，B，C 3條貫穿整個研究區域的剖面線，分別沿剖面線方向提取1989年和2017年的地表溫度數據，制作2個時期3條剖面線的地表溫度剖面(圖3)。結果顯示，1989年的A，B，C剖面線平均地表溫度分別為23.81℃，24.96℃，26.26℃，均低于2017年的34.25℃，34.18℃，34.44℃，增幅分別為10.44℃，9.22℃，8.18℃，表明28 a間研究區熱環境發生了較大變化，地表溫度整體呈升高趨勢，且A剖面線方向地表溫度增幅最大。從圖中可以看出，1989年由于城市規模很小，城市建成區周邊多為植被覆蓋區，因此地表溫度相對較低，但建成區地表溫度明顯高于周邊區域，3條剖面線中出現的明顯“高峰區”即為該時期的建成區地表溫度；隨著城市不斷擴展，2017年城市建成區面積快速增加，使研究區內地表溫度明顯上升，A，B，C剖面線中“高峰區”長度也顯著增加，且A剖面線方向地表溫度變化最大。

表2 銀川市城區不同時期熱環境面積變化

圖2 銀川市城區不同時期熱環境變化監測

表3 1989-2017年銀川市城區熱環境等級轉移矩陣 %

3.4 土地利用時空分布變化特征

3.4.1 土地利用分布及變化總體特征 由圖4和表4可知，銀川市城區最主要的土地利用類型為耕地和城鄉工礦居民用地，城鄉工礦居民用地分布在區域中部，整體呈東西向展布，耕地則集中分布在城市周邊。隨著城市化進程的不斷加速，28 a間銀川市城區的土地利用空間格局發生了較大變化，各類型土地利用面積絕對變化量為：未利用土地>耕地>城鄉工礦居民用地>草地>水域>林地。未利用土地和草地面積逐年減少，而城鄉工礦居民用地面積逐年增加且保持較高增長速度，共增加了236.24 km2；耕地在1989—1999年大幅增加，1999年后有所減小，整體面積增加；水域在1989—2010年面積逐年增加，2010年之后面積略有減小，總量明顯增加；林地面積變化最小，僅增加了15.12 km2。土地利用轉移矩陣結果表明，研究區28 a間各土地利用類型相互轉換程度整體較為強烈，耕地的增加主要源于草地和未利用土地轉入，城鄉工礦居民用地的增加主要源于耕地、草地和未利用土地的轉入，林地和水域面積變化相對較小，主要由耕地、草地和未利用土地轉入，草地和未利用土地主要呈轉出狀態，面積明顯減少。

3.4.2 土地利用對區域熱環境貢獻度 根據公式(7)計算4個年份各土地利用類型對銀川市城區熱環境的貢獻度指數(表5)。結果表明：28 a間各土地利用類型中耕地、水域、城鄉工礦居民用地和未利用土地對研究區熱環境貢獻較大，而草地和林地相對貢獻較小；耕地和水域為熱環境的匯景觀，城鄉工礦居民用地和未利用土地則為源景觀。隨著城市化進程加速，研究區土地利用類型面積變化顯著，耕地和未利用土地向城鄉工礦居民用地轉化趨勢明顯，使該類型土地面積迅速增加，空間聚集度增強，建筑面積增加，導致地表溫度與區域平均溫度差值增加，熱環境貢獻度指數持續上升，增加了0.63；水域和未利用土地對區域熱環境貢獻度呈下降趨勢，而耕地對熱環境貢獻度則呈上升趨勢。

圖3 1989年和2017年不同剖面線方向的地表溫度變化

圖4 研究區不同年份土地利用

表4 研究區土地不同時期土地利用變化 km2

3.5 植被覆蓋度時空分布變化特征

3.5.1 植被覆蓋度時空格局變化 基于像元二分模型計算研究區4個時期的植被覆蓋度，將其按照[0，0.4)，[0.4，0.5)，[0.5，0.6)，[0.6，0.7)，[0.7，1]分為無植被覆蓋區(Ⅰ級)、極低植被覆蓋度(Ⅱ級)、低植被覆蓋度(Ⅲ級)、中植被覆蓋度(Ⅳ級)和高植被覆蓋度(Ⅴ級)5個等級并對各等級面積進行統計(圖5，表6)。結果表明：研究區植被覆蓋度總體表現出東部相對較高、西部較低的特點，覆蓋等級較高的植被多分布在城市建成區周邊，土地利用類型主要為耕地。1989—1999年植被退化，植被覆蓋度下降，Ⅰ級裸地面積比例上升18.77%，Ⅱ級和V級植被面積比例分別下降13.79%，5.91%；1999—2010年植被覆蓋度增加，植被恢復，Ⅰ級植被面積比例下降18.78%，Ⅲ級和Ⅳ級植被面積比例分別上升7.05%，6.75%；2010—2017年，植被覆蓋度減小，植被退化，Ⅲ級植被面積增加最多，比例上升了4.98%，V級植被面積減小最多，比例下降了3.55%，28 a間研究區植被覆蓋度較高且整體呈現減小趨勢，植被表現為退化—恢復—退化的變化過程。從空間分布上看，1989年賀蘭山山前的極低植被覆蓋區逐漸轉變為中、高植被覆蓋區，土地利用類型由未利用土地轉變為耕地，植被增加明顯；而由于城市的快速擴展，研究區東部、北部和南部區域植被出現退化，由中高轉化為極低和低類型，植被覆蓋度降低。

表5 銀川市城區不同時期各土地利用類型熱環境貢獻度指數

圖5 1989-2017年銀川市城區植被覆蓋度空間格局分布

表6 1989-2017年銀川市城區植被覆蓋面積

3.5.2 植被覆蓋度與地表溫度的關系 將研究區4個年份的LST和植被覆蓋度進行空間疊加分析，并統計不同等級地表溫度中各植被覆蓋等級的眾數(表7)，結果表明：構成熱島的較高溫區、高溫區和特高溫區主要為Ⅰ級、Ⅱ級和Ⅲ級植被，而非熱島區域Ⅳ級和Ⅴ級植被為主；此外，隨機生成789個采樣點(點間距為500 m)，對不同時期的LST和植被覆蓋度進行相關分析，結果顯示其相關系數分別為-0.78，-0.79，-0.70，-0.39，均通過1%的顯著性檢驗。由此可見，研究區不同時期的地表溫度與植被覆蓋度呈負相關關系，在地表溫度較高的區域，植被覆蓋度較低；而地表溫度較低的區域植被覆蓋度較高。

表7 1989-2017年研究區地表溫度與植被覆蓋度疊加眾數

4 結 論

(1) 1989—2017年，熱島區域面積持續增加，城市熱島比例指數(URI)從1989年的0.199上升到了2017年的0.337，整體表現為上升的趨勢特征；4個年份的熱環境呈現出西部地表溫度整體高于東部的特征，且由于城市化進程的不斷加速，熱島區域逐漸集中分布于城市建成區。

(2) 28 a間研究區明顯升溫區域面積占比為7.38%，主要分布在城市建成區；而明顯降溫區域面積占比僅為1.47%，主要分布在研究區的西北部，總體上熱環境呈升溫趨勢。1989年的A，B，C剖面線平均地表溫度均低于2017年，建成區地表溫度明顯高于周邊區域。

(3) 4個年份的未利用土地和草地面積逐年減少，而城鄉工礦居民用地面積逐年增加且保持較高增長速度。耕地、水域、城鄉工礦居民用地和未利用土地對銀川市城區熱環境貢獻較大，草地和林地相對貢獻較小；城鄉工礦居民用地和未利用土地為城市熱環境的源景觀，耕地和水域則為匯景觀。

(4) 研究區植被覆蓋度總體表現出東部相對較高、西部較低的特點，覆蓋等級較高的植被多分布在城市建成區周邊，28 a間研究區植被覆蓋度較高且整體呈現減小趨勢，植被表現為退化—恢復—退化的變化過程，研究區不同時期的地表溫度與植被覆蓋度呈負相關關系。

(5) 本文選用MODIS地表溫度產品進行Landsat地表溫度反演精度檢驗，由于該產品空間分辨率為1 000 m，與TM數據的分辨率相差較大，為低精度驗證；此外選用的Landsat數據時間間隔相對較長，對研究結果有一定的影響，需要在以后的研究中充分考慮上述因素并重點改進。