基于遙感應用的福州市城市熱環境及其相關關系分析

楊辰叢海

（福建師范大學 地理科學學院，福建 福州 350107）

地表溫度（Land Surface Temperature，LST）是大氣與地表熱量交換的重要參數，反映大氣與地表能量平衡的時間變化[1]，對氣象、水文、生態等多方面具有重要影響[2]。地表實際溫度除與到達地表的太陽輻射的多少有關外，還與地表下墊面狀況密切相關[3]。越來越多研究表明，下墊面由植被轉化為城鎮建筑用地，是地表溫度升高的重要原因之一[4]。季節溫差指不同季節地表溫度的差值，是各個季節地表熱量情況變化的體現，其對建筑材料[5]、農業養殖[6]的影響尤為明顯，是合理布局農業生產，保障建筑安全所需要考慮的重要因素。

Landsat8衛星擁有的TIRS熱紅外傳感器，能快速且較準確地反映地表能量情況的變化，并能通過計算方法反推地表溫度，為地表溫度的提取與分析提供了便利[7]。歸一化指數計算基于提取目標地物最大值及最小值波段并進行歸一化計算的途徑[8]，能強調目標地物并將其高亮顯示，自歸一化植被指數（NDVI）以來，建筑指數（NDBI）[9]、水體指數（NDWI）等也被相繼提出，由于其兼具便捷性與準確性，迅速獲得了廣泛運用。廣大學者基于Landsat8反演地表溫度，并結合遙感影像及歸一化指數方法分析下墊面特征，取得了豐富的成果。歷華[10]等對長株潭地區的研究發現，NDBI與各個季節地表溫度均存在明顯線性正相關關系，而NDVI與地表溫度的關系不明顯；李斌[11]等對鄭州地區的研究，較為全面地解釋了各個遙感指數與地表溫度地關系；Arulbalaji[12]等通過比對印度西南部沿海不同年份遙感影像，發現隨著植被的減少，地表溫度呈明顯的上升趨勢；Liu Yue[13]等以日本熊谷市為研究區域，發現地表感熱通量在市區較低而在郊區較高，是城市熱島效應形成的重要原因之一。但目前，學者多針對不同季節溫度與各個指數的關系進行研究，而針對不同季節溫度的差值得出的氣溫年較差與各個指數關系的研究較為罕見。

本文根據季節不同將研究時段劃分為春、夏、秋、冬四個時段，基于Landsat8衛星遙感影像信息，使用大氣校正法反演地表溫度，在分析NDBI與絕對氣溫相關關系的基礎上，再通過波段運算獲取夏冬、夏春、夏秋三種不同季節溫差數據，探討NDBI與不同季節溫度差異之間的相關關系，思考不同下墊面特征對溫度差異的影響，以期為城市合理規劃建設提供數據及科學依據。

1 研究區概況

福州市地處福建省中部福州盆地地區，受周邊山脈阻隔，市區地形較為封閉。年均降水量約1500 mm，年均氣溫約19.5 ℃[14]，年相對濕度77%，夏季炎熱，冬季涼爽，為典型的中亞熱帶季風海洋性氣候。本文研究區域為福建省福州市主城區，覆蓋倉山區、鼓樓區、臺江區的全部及晉安區、馬尾區的部分。

2 研究方法

2.1 大氣校正法溫度提取

本文所涉及數據來源于中國科學院遙感與數字研究所Landsat8下載共享系統（http://ids.ceode.ac.cn/query.html），結合時間間隔、圖像可獲取性、圖像質量及云量，選擇研究區2013年8月4日、2013年10月23日、2014年1月27日、2014年4月17日四張圖像，分別代表夏、秋、冬、春四個季節。先將圖像進行大氣校正、裁剪等預處理操作，再利用輻射傳導方程法（大氣校正法）反演地表溫度。其原理是基于普朗克黑體輻射公式，將估算所得大氣對地表熱輻射的影響從計算所得熱輻射總量中減去，獲得地表熱輻射強度后再將其通過公式轉換為地表溫度[15]。基于實際遙感頭文件數據，主要過程與計算流程如下[7,16]。

輻射傳導方程：

對該式變形，求得黑體輻射亮度B(TS)

式⑴及式⑵中，ε為地表比輻射率；τ為大氣在熱紅外波段的透過率；TS為地面真實溫度，單位為K；τ為透過率； L↑及L↓分別為大氣上行輻射亮度及大氣下行輻射亮度；B(TS)為黑體輻射亮度；L↑、L↓、B(TS) 的單位均為W/m2·sr·μm；L↑、L↓、ε三種參數均可通過NASA官方數據（https://atmcorr.gsfc.nasa.gov/）中輸入對應條帶號及時間獲得；地表比輻射率主要受地表地物影響，大致可分為植被、水體、不透水面3大類，本文采用Sobrino[17]的NDVI閾值法估算地表比輻射率大小，式⑶：

式中，Pv為植被覆蓋度，其可通過對歸一化植被指數（NDVI）進行取閾值計算獲得。

計算得黑體輻射亮度B(TS)后，經由普郎克定律反函數，求得地面真實溫度，式⑷：

其中，K1及K2取值為常數，通過ENVI中Radiomotric Calibration功能對Thermal計算得B10圖像以獲得。經大氣校正法得到不同季節地表溫度圖層后，再使用ENVI中Band Math功能對兩個溫度圖層進行減法運算，得出季節溫差圖層。

2.2 氣溫與溫差等級劃分

根據實際計算獲得的溫度，不采用地表溫度的絕對值對溫度進行分級，參照田帥[18]等研究方法，使用自然斷點法將所得柵格數據分為5段，突出氣溫的季節內分布差異。依照各個像元實際數值大小在所有數據中所處的百分比位次進行分級，其中，0～20%為低溫區，20%～40%為次低溫，40%～60%為中溫，以此類推，將圖層劃分為低溫、次低溫、中溫、次高溫、高溫5種溫度等級，并對原始地表溫度圖像在GIS中執行重分類。

依照此法，對溫差也進行重分類，將季節溫差分段分級為低溫差、次低溫差、中溫差、次高溫差、高溫差5級。

2.3 NDBI的計算及采樣

使用查勇[9]等提出的歸一化建筑指數（NDBI）進行計算。該指數是遙感領域提取建筑用地的常用方法，可將建筑用地在影像上高亮顯示，值越高則代表建筑用地密度越大，分布越密集。其計算公式為：

NDBI =(RSWIR-RNIR)/ (RSWIR+RNIR)

求取得地表溫度圖、季節溫差圖、NDBI圖層后將其導入GIS，使用隨機點采樣的方式，隨機生成1000個隨機點并采集相關數據（所有圖像均采用同一組隨機點），以用作NDBI與溫度與溫差相關性分析，使用excel進行數據處理，并使用SPSS25進行相關性分析。

3 結果與分析

3.1 不同季節地表溫度分布比較

圖1 各個季節地表溫度分級示意圖

根據實際測得數據，福州市各個季節地表溫度情況符合其亞熱帶季風氣候夏季炎熱且冬季溫和的特點。夏季對應圖像平均氣溫為33.29 ℃，秋季、冬季、春季分別為25.85 ℃、14.19 ℃、22.92 ℃，各個季節溫度差異較為明顯。

對比各個季節內不同氣溫級別分布特點，可看出季節內相對低溫區明顯集中于河流（閩江）及植被密集區（鼓山、高蓋山）等地，而季節內相對高溫區則集中于城鎮居民用地密集區，在圖上的表現為高溫區明顯集中于城市中心。且不同季節各個溫區分布特點有所不同，如植被在春季出現較大面積中溫區，而在其他季節植被多為中溫和次低溫區；水體在秋季表現為次低溫區，而在其他季節均為低溫區；在夏季和春季，次高溫和高溫區更為明顯地集中于市中心的城鎮居民用地，在冬季和秋季市區內出現了較多零碎的中溫區。

市區內由高蓋山、飛鳳山奧林匹克公園、福建山地公園等茂密植被區形成的中溫區，氣溫較周邊地區明顯偏低，這表明植被區產生了一定“綠楔”作用[19]，對周邊地區具有降溫效果，形成切割周邊高溫區的相對低溫區。

3.2 不同季節氣溫與NDBI的關系

各個季節氣溫均與NDBI指數表現出極顯著的正相關關系，與前文季節溫度分布中高溫區集中于建筑用地的結論相呼應。若建筑密度上升，則NDBI指數上升，氣溫也很有可能隨之上升。春季時氣溫與NDBI指數相關關系最顯著，相關系數為0.826，除春季外其他季節季節溫度與NDBI相關系數差距不大，均在0.75左右浮動，相關系數春季＞夏季＞秋季＞冬季。

NDBI與季節溫度擬合方程斜率方面，夏季擬合方程斜率最大，達28.73，各個季節擬合方程斜率夏季＞春季＞秋季＞冬季，表明在夏季隨著建筑密度的升高，氣溫上升速度也相對更快，這與夏季到達地表的熱量相對較多有關。

3.3 季節溫差與NDBI的關系

在溫差分布方面，夏春、夏冬、秋冬各個季節溫差表現出與季節溫度分布較一致的特征，高溫差區集中于連片城市內建筑用地及工業用地密集區，而低溫差區沿水體和植被分布，表明水體及植被季節溫差較小，而建筑用地季節溫差較大。

表1 NDBI與季節溫度相關關系分析

圖2 不同季節溫差分級分布圖

各個季節溫度差異均與對應NDBI指數呈現極顯著的正相關關系，表明建筑物密度和季節溫差的上升可能有較明顯的聯系。其中夏冬溫差與NDBI指數的相關性最強，達0.458，秋冬溫差次之，為0.441；夏春溫差最低，為0.371，各個季節相關性均超過極顯著水平。對比各個擬合方程的斜率，在夏季和冬季，季節溫差隨著NDBI指數的上升最快，擬合方程的斜率最高，為8.70，這與其溫差絕對值本身較大有關。

4 討論與結論

各個季節地表氣溫與建筑用地密度呈現明顯的正相關關系，這與歷華[10]、李斌[11]等目前針對城市熱島效應及城市地表溫度反演的研究結果吻合，與周依婷[20]等針對福州市地表溫度分布分析的結果相同。人類的生產生活活動通過改變土地利用類型、工業高熱量廢氣排放及人為增熱等途徑[21]，均在不同程度上導致城市熱島效應向加強方向演變。

本文認為，季節溫差高值區也集中于城鎮居民用地，與NDBI指數也存在顯著正相關關系，而在水體及植被區則溫差相對較小，其重要原因是不同物體物理性質的差異。構成建筑的主要材料為砂石，比熱容較小；而水體具有較大的比熱容，其比熱容是通常砂石的4倍左右[22]，在接受相同熱量時其升溫較慢；而植物體內也具有較高的含水量，且植物可通過自身蒸騰作用降低自身溫度以適應高溫脅迫[23]，因此水體及植物是相對溫差低的地區的主體部分，而高溫差區主要由建筑用地組成。

根據本文研究結果，本文得出以下結論：

⑴ 不同季節地表氣溫中及不同季節地表溫差中，高溫區及高溫差區主要分布于城鎮建筑用地區；低溫區及低溫差區主要集中于植被與水體區。在夏季時，水體及植被與建筑用地的溫度差異最為明顯，而在冬季，建筑用地集中區出現較大面積中溫值區，溫度差異與植被及水體相對較不顯著。

⑵ 各個季節地表氣溫及季節溫差，均與NDBI指數呈現極顯著正相關關系。季節地表氣溫方面相關性春季＞夏季＞秋季＞冬季，季節溫差方面相關性夏冬溫差＞夏秋溫差＞夏春溫差。在夏季，隨著建筑密度的上升，季節溫差與地表氣溫的上升的幅度最大。

本研究主要在研究不同季節地表溫度分異的基礎上，進一步研究了不同季節溫差分異規律與城鎮建筑用地密度之間的關系。本文認為，在實際城鎮規劃中，應注重植被與建筑用地的合理搭配。本研究限于數據的可獲取性，未選取季節典型日期的圖像進行研究，且囿于數據連續性與間隔性，選取了2013年的圖像進行研究，而使得時效性具有一定欠缺，這有待后續研究中進一步探討。