基于Landsat衛星數據的山東臨沂市熱島效應研究

曹張馳，胡順起，朱義青，毛國榮，王慶華

（臨沂市氣象局，山東 臨沂276004）

城市化是人類社會發展的標志，在促進經濟發展和提高人們的生活水平時，也帶來城市熱島、高溫熱浪和城市濁島等生態環境問題。城市熱島效應是城市人類活動對氣溫影響的突出表征，它對全球變暖的貢獻已經引起廣泛關注，對城市熱島效應的研究已成為當今氣候、生態、環境問題研究中的新熱點[1]。城市氣候環境變化在很大程度上嚴重威脅城市的生態環境及人們的生存條件，也制約著地區經濟的可持續發展[2]。

Howard[3]在討論英國城市氣候時，最先提出“城市熱島效應”的概念。T R Oke[4]利用動力學理論基礎，分析城市熱島效應與城市大小之間的關系。早期的城市熱島效應研究多采用以氣象站資料為基礎的城郊溫差法[5-6]。魯小榮等[7]通過對昌吉市和呼圖壁縣的氣溫資料統計分析，得到昌吉市隨著城市發展而產生的熱島效應變化過程。而隨著衛星遙感技術快速發展，突破了傳統站點觀測地表溫度的局限性，遙感反演地表溫度的方法可提供一定時空精度的區域性監測[8-12]。金麗娜等[13]基于FY-3氣象衛星數據利用改進的貝克爾“分裂窗”算法計算地表溫度，分析了西安市春、夏、秋三季的城市熱島總面積、強熱島面積和熱島比例指數。裴歡等[14]利用南京市7月的LandsatTM熱紅外數據，根據單窗算法反演得到南京市地表溫度，討論了南京市的熱島特征。應用遙感技術監測城市熱島效應，并分析城市熱島成因和影響因子，是近年來城市生態環境研究的熱點和難點之一。大城市的熱島效應顯而易見，但是新發展的中、小城市的熱島效應強度、變化特征及其影響卻鮮見研究分析。近年來中小城市化進程的快速崛起，主城區和縣區的面積不斷擴大，原以植被為主的下墊面逐漸被高儲熱性的建筑物所取代，大量周邊人口向城市聚集也造成人為排放溫室氣體的增加，目前臨沂市政府對城市生態環境建設越來越關注。鑒于此，研究城市熱環境及其變化規律，對臨沂市經濟社會和環境可持續發展具有現實意義。

本文利用Landsat衛星數據反演了兩景地表溫度和不透水層指數，對比分析城市發展帶來下墊面變化對城市熱島強度變化的影響。結合2005—2014年地面氣象站觀測資料，分析了臨沂市城市熱島強度變化的特征，討論經濟、人口、用電量等城市化因子對其影響。

1 研究區概況

臨沂市（117°24′～119°11′E，34°22′～36°22′N）位于山東省東南部，地處魯南低山丘陵東南部，地勢西北高東南低，地近黃海，南臨江蘇，為“沂蒙山區”。臨沂屬于暖溫帶季風區大陸性氣候，四季分明、光照充足、雨量充沛。全市總面積17 191.2 km2，總人口1 124萬人。其中市區建成區面積約為1 759 km2，人口數量為260萬人，是山東省面積最大和人口最多的地級市。2010年以來，臨沂市經濟和城市建設快速發展，尤其是新城區的建設，改變了原來的農田和林地等，具有不透水性質的混凝土、柏油等城市地表迅速代替了原來的土壤，也加劇了城市熱島效應的特征。

2 資料與方法

2.1 遙感數據及預處理

在選擇衛星遙感數據時主要考慮研究區和研究內容這兩個方面的需求，研究城市熱島效應，需要用到對地溫熱量輻射敏感的熱紅外波段。Landsat陸地衛星數據的空間分辨率為30 m，衛星過境時間一般在北京時間11時左右，訪問周期為16 d，更適合城市和小區域的地表熱量空間差異分析。選取天氣晴朗，云量小于20%，數據質量較好的Landsat5-TM和Landsat8-OLI衛星數據。為了更好地對比下墊面變化對熱島效應的影響，選取2005和2014年兩幅影像，這兩個年份在全球變暖的長期變化中是處于正常狀態的，時間分別為2005年8月12日和2014年8月3日。應用遙感軟件ENVI對衛星數據進行輻射定標，采取暗目標法進行大氣校正、利用1∶50 000地形圖對圖像進行配準，選取50個地面控制點，對衛星影像進行幾何校正配準。對兩條軌道數據進行影像融合，再按臨沂市行政區劃進行區域預處理。

2.2 站點數據

選取2005—2014年臨沂市及下轄區10個國家地面氣象觀測站的歷史資料數據。包含夏季氣溫、降水及各站點的經緯度信息和海拔等要素。對疑誤數據進行刪除，并排除搬遷臺站或改造帶來的影響。對疑誤數據進行刪除后，整理成列，添加經緯度數據，載入ENVI軟件中賦予等經緯度投影和坐標，并作為感興趣點保存，用以提取反演結果進行精度驗證。此外，還使用了臨沂市行政區劃圖、臨沂市高精度地形圖、臨沂市氣候統計資料及臨沂市的基礎地理信息數據等參考數據。衛星遙感數據來自中國科學院遙感與數字地球研究所（RADI）地理數據云平臺。地區生產總值、人口密度、用電消耗、房屋竣工面積等數據來自2018年臨沂市統計年鑒。

2.3 地表溫度遙感方法

相比站點觀測方法，利用衛星遙感資料監測地表溫度，具有良好的空間覆蓋度、時效性和動態監測的優勢。目前針對Landsat衛星攜帶的TM和OLI傳感器，單通道算法是最通用最常見的算法。覃志豪等[15]以地表熱輻射傳導方程為基礎，通過近似假設，建立了適用于TM6反演地表溫度的單通道算法，該算法需要的參數包含地表發射率、大氣平均作用溫度和大氣透過率3個參數。即在大氣實時資料缺乏的情況下，可以從一個熱紅外波段的遙感數據中反演出平均的地表溫度。主要有熱紅外波段轉換為光譜輻射亮度、光譜輻射亮度轉換為地表亮溫、以及地表亮溫轉換為地表溫度3個步驟。因此，本文主要采用單通道算法。

輻射定標在ENVI軟件中完成，對于TM6波段，定標系數分別為1.24和15.30。對于OLI10波段，定標系數分別為0.10和22.00。求出輻射量度后，用Planck公式計算亮度溫度，也可利用公式（2）計算獲得：

式中，Tb為亮度溫度。對于TM，K1=607.76 W/（m2·sr·μm），K2=1 260.56 K；對于OLI，K1=774.89 W/（m2·sr·μm），K2=1 282.71 K。大氣在熱紅外波段的透過率τ：0.90，L↑和L↓為大氣向上輻射亮度和大氣向下輻射亮度。NASA公布的網站可以根據成影時間和中心經緯度查詢，以及其他的相關參數。

得到亮溫后將其轉換為地表溫度：

式中，Ts為地表溫度，Tb為亮溫，ε6為地表比輻射率，τ6為大氣透過率，大氣透過率為大氣平均作用溫度，a6和b6為參數系數。

利用混合像元分解方法來計算比輻射率，地物類型大致可以分為水體、城鎮和裸土3種。首先排除水體的影響，利用改進的歸一化水體指數（MNDWI），可以將水體從地物中提取出。Sobrino等[16]假定地表是由裸土和植被構成的，對于每個像元，計算歸一化植被指數（NDVI），當NDVI＜0.2時，該像元被認為完全由裸土組成；NDVI＞0.5時，該像元被認為完全由植被組成，當0.2≤NDVI≤0.5時，該像元被認為是由裸土和植被的混合像元，公式如下：

式中，ε為地表比輻射率；εv為植被的比輻射率；εm為建筑物的比輻射率；pv為植被覆蓋度，由NDVI計算得到；dε為地表幾何分布和內部散射效應。對于水平地表可以忽略，但對于非均質和粗糙地表，該項必須考慮，由于臨沂地區存在丘陵山地，所以此項不可以忽略，其計算公式如下[8]：

2.4 不透水層指數反演方法

不透水層主要是指水體不能通過其下滲至地表以下的物質，包括諸如屋頂、公共停車場等構成的地表覆蓋[11]。通過城市中各種不透水層建筑材料所覆蓋的表面進行分析，可以監測城市中生態環境變化以及城市擴展的狀況。

衛星數據的像元一般為混合像元，因此常利用子像元的光譜混合分析模型來分化地表類型。根據研究區域的實際情況，將地表覆蓋分為水體，植被，不透水層這3種端元。通過改進的歸一化水體指數將水體成分去除，在歸一化光譜反射率的基礎上，利用線性光譜混合分析模型（LSMA），計算3種端元在各個像元內的百分比。公式如下：

式中，Rb是波段b某一像元的標準化反射率；Ri，b是波段b在該像元中端元i的標準化反射率；eb是差值；fi是某端元比例，通過最小二乘法求得，各個端元的比例之和為1。

植被覆蓋度是單位面積內植被的垂直投影面積，與不透水層指數呈負相關關系，可以根據三種端元的歸一化反射率來求解研究區的不透水層指數。根據植被覆蓋度Fr與NDVI的關系式：

式中，N為歸化植被指數NDVI，Nsoil為裸土或無植被覆蓋像元的NDVI，Nveg為純植被覆蓋像元的NDVI。

由于不透水面與植被覆蓋度呈負相關關系，因此引用不透水層率指數（即不透水層所占的比例ISA），來研究建筑物和硬化路面與城市熱島的關系。不透水層指數的計算如下：

2.5 熱島強度分級

2.5.1地面站點觀測的熱島強度

利用地面氣象站點觀測的氣溫研究城市熱島效應是經典方法，城市熱島強度由城市氣象站與郊區氣象站氣溫的差值（城郊溫差法）來確定。公式為：

式中，ΔTUHI為城市熱島強度；Tu為城區氣溫；Tr為郊區氣溫。

2.5.2遙感反演的熱島強度分級

熱島強度分級是根據公式（2）反演的地表溫度計算相對亮溫值R，再對R進行閾值分割，劃分城市熱島等級（表1）。

表1 熱島等級劃分閾值

式中，Troi為研究區感興趣區像元平均值，感興趣區像元共50個，根據10個地面觀測站點經緯度選取前10個，并選取該臺站周邊相近的一些站點，均勻分布。Ta為區域平均亮溫。

3 城市熱島強度變化特征

3.1 遙感地表溫度反演結果

由2005年8月12日和2014年8月3日衛星資料的反演結果得出，81%區域的溫度分別集中在18～38℃和18～42℃。根據分布特征劃分溫度等級，得到（圖1a）。＞38℃的紅色區域主要分布于中心城區和各縣城中心，30～38℃分布在西北部和東南部，分布比較廣泛。25～30℃分布也相對比較廣泛，＜25℃分布在西北部山林區、水庫和北部被云層遮擋的區域。圖1b中42℃以上的區域主要分布于中心城區以及中心向西北、西南方向擴散，另外各縣城附近也有較多零散分布。30～42℃區域主要附著在42℃區域附近。地表溫度25～30℃的分布比較廣泛，沒有聚集的現象。

圖1 2005和2014年臨沂市地表溫度衛星反演圖

對比兩幅遙感影像的反演結果可以看出，從2005—2014年，臨沂市＞35℃高溫范圍是明顯增加的。2005年30～42℃區域主要分布在西北山區和東南農田區，受農作物植被覆蓋度較低影響，呈現弱熱島強度。而2014年，植被覆蓋度增加，未表現出弱熱島區。而弱熱島區主要集中在強熱島區附近，以及縣城以外的區域，尤其是向中心城區發展的道路沿線，呈現出較多零星分布的弱熱島區。到2014年臨沂熱島強度明顯擴大，中心熱島區的最高溫度高出4℃。分別對兩期地表溫度反演結果取多個ROI感興趣區域像素點，求平均得到2005年Troi為26.2℃，2014年Troi為31.5℃。2005年Ta為24.3℃，2014年Ta為26.5℃。根據閾值劃分結果，2005年總體呈現為中等強度熱島，2014年總體呈現為強熱島。

3.2 精度驗證

選擇與衛星成像時間同期的站點氣溫資料與反演后所得區域結果進行對比（表2），評估研究區地表溫度反演的有效性。根據站點經緯度，提取地表溫度遙感反演結果的像元值，總相關系數分別為0.60和0.55，均通過0.01的顯著性水平檢驗。2005年8月12日各站點平均氣溫為31.6℃，2014年8月3日各站點平均氣溫為31.3℃。兩期反演結果平均溫度距平分別為0.9、2.5℃。站點監測結果和衛星監測結果是一致的，站點監測統計結果反應了2005—2014年臨沂市熱島特征隨時間的變化，兩幅衛星資料主要從空間上進行對比，體現了熱島特征在空間上的變化，從不同的角度說明熱島的變化情況，兩種資料互為補充。因此認為兩次反演的地表溫度均滿足研究需求。

表2 站點氣溫和反演溫度對比 ℃

3.3 不透水層指數反演結果

臨沂市的中心城區，各縣城建成區，條帶狀的公路以及零散分布的農村居民點，不透水層指數最大。不透水層指數與植被覆蓋度呈負相關，因此部分植被覆蓋度低的裸土較多的區域呈現為橙色（圖2）。

2005年8月12日臨沂市的不透水層指數呈中心聚集狀（圖2a），市中心建筑物較多，為城市的密集地帶，不透水層指數總體較大。隨中心城區向西南方向延伸，臨沂市城西，沿國道和京滬高速公路的不透水層指數也較高，部分地區如臨沂市羅莊區甚至有更高的趨勢。另外各縣城中心也表現出呈中心聚狀的高不透水層指數。臨沂市城區在沂河以東和沂河以北區域，有遞減的變化，伴隨著植被的增多，周圍水體的出現，不透水層率逐漸減少。2014年8月3日臨沂市不透水層指數高值區的區域明顯增多（圖2b），從中心城區向各個方向延伸，面積幾乎擴大一倍。原來河東和城北區也表現出了聚集狀的高不透水層指數。各縣城中心表現高不透水層指數，在原來植被覆蓋度較高的郊區，表現出分散的高不透水層指數，沿主要交通要道周圍也增加了很多高不透水層指數的分布。這些地區由于大量土地的開發，造成了不透水層大面積的增加。

圖2 2005和2014年臨沂市不透水層指數分布

對比圖2a和2b，可以看到當不透水層指數＞0.8時，幾乎覆蓋了所有已開發的城市土地，包括低密度居住區、中密度居住區、高密度居住區以及商業中心區。因此，對ISA＞0.4區域進行分類，ISA>0.8區域定義為城市用地，其中0.6～0.8區域定義為中密度區，0.4～0.6區域定義為低密度區[18]，并對這4種區域像元數量進行了統計（圖3）。

圖3 2005和2014年臨沂市不透水層指數變化

2014年臨沂地區不透水層指數＞0.6的區域明顯增多，約占據了區域的另一半，這表明臨沂市建筑群的數量已占據了相當大的比例。對比臨沂行政地圖，主要集中在北城新區、河東區、羅莊區、沂水縣和莒南縣這5個區域。在5個區域內，不透水指數都比較高，一般都在0.5以上。此外，在一些郊區中也存在較高的不透水層指數，這些地區由于城鄉結合區域的土地的開發，大量工程、建筑群替代了原有的農田荒地，造成了不透水層指數的增加。

3.4 地表溫度與不透水層指數的關系

對于不同類別計算其對應的地表平均溫度，地表溫度因不透水層指數的變化而有較大差異（表3），且地表溫度隨著不透水層指數的增高而增高。2014年遙感反演的臨沂地區高密度城市用地的地表溫度比郊區要高16.3℃，考慮到成像時間為夏季早上，這一結果較有參考性。而低密度區到中密度區的地表溫度平均值的增量較大，這是因為隨著城鎮建筑用地區地表密度的加大，使得平均地表溫度的變幅增大。伴隨著臨沂經濟的迅速發展，加快了城市化進程的擴張，導致了不透水層指數面積明顯增多，這也使得原本一些郊區的溫度也急劇增加，如臨沂的北城新區、蘭山區、羅莊區、河東區及周邊的大片區域，基本為新開發的經濟區，下墊面幾乎都成為不透水層指數。這些不透水層指數的增加和植被覆蓋的減少，對城市的地表氣溫產生了很大的影響。

表3 2005和2014年臨沂市地表溫度與不透水層指數關系 ℃

4 城市化因子分析

4.1 城市熱島強度季節變化特征

采用2005—2014年站點資料，統計分析臨沂城市熱島強度季節變化特征。以臨沂站代表城區溫度，其余9個縣區地面氣象站代表郊區溫度，城市熱島強度（Urban Heat island Intensity，UHI）為城區與郊區代表溫度的差值，為了排除站點溫度波段的差異，溫度均取02時整點溫度，對每個季度進行算術平均，按照四季和年平均氣溫來表示不同時間尺度的熱島強度。

結果表明，熱島強度隨時間總體呈現波動增加趨勢，2008年以前有輕微減弱趨勢，2008年以后呈增加趨勢。2005—2014年的平均熱島強度為0.61℃，2014年的熱島強度最強，達0.79℃，2007年最低，為0.48℃，此后在2009年又上升到0.64℃，2010年后臨沂熱島強度持續增高。四季的熱島強度變化，冬季最強，春、秋季次之，夏季較弱。

4.2 城市熱島強度與城市化因子的關系

城市熱島與城市經濟規模、人類活動和能源消耗等方面密切相關。工業化、房地產開發、人口增長對城市熱島強度具有較大的影響，土地利用和城市發展模式的差異導致了城市熱島效應的空間差異[21-22]。臨沂城市擴展的主要表現方式是居住空間的增長，并伴隨著相關建筑用地的不斷增加，人口集聚和能源消耗。比熱容較小的沙地、人口密度大的城區和植被覆蓋較低的裸地是溫度值較高的土地類型[23-24]。因此，從地區生產總值、用電消耗、人口密度和房屋竣工增量面積這幾個城市化因子與城市熱島強度的相關性進行分析討論。

以2005—2014年人均生產總值作為經濟規模的代表參數，人均生產總值代表臨沂經濟密度，并考慮用電消耗和房屋竣工增量面積的影響，將這4個城市化因子與熱島強度進行多項式擬合。結果表明，城市熱島強度與這4個城市化因子的增量均呈正相關，相關系數分別為0.86、0.67、0.52和0.81。前期增速緩慢，后期增速較快（圖4）。其中建筑物面積增加與熱島強度增強密切相關，這與不透水層率面積的增加對城市熱島效應的影響是相對應的。2010年以前城市建設緩慢，2010年以后臨沂市新區快速建設，而縣區的城市擴張速度相對減緩，導致2010年以后熱島強度的一個快速上升。

圖4 2005—2014年臨沂市年平均及四季熱島強度變化

5 結論

利用衛星資料和地面氣象站點資料，結合地區經濟數據。研究臨沂市在2005—2014年城市下墊面熱環境和不透水層的變化，分析城市化進程對城市熱島效應的影響，得到以下結論：

（1）從衛星監測地表溫度的結果可知，2005年總體呈現為中等強度熱島，2014年呈現為強熱島。這兩年的結果均存在城區總體溫度高于郊區，熱量向中心聚集的現象，但2014年城區熱島的范圍更大，強度更強。從不透水層分布圖來看，城鎮建筑和硬化的路面有所增加，這與衛星遙感監測的地表溫度變化是一致的。

（2）2005—2014年臨沂市年平均城市熱島強度變化呈波動增長，四季熱島效應的變化，冬季最強，春、秋季次之，夏季較弱。

（3）臨沂市城市熱島強度的相關因子包含經濟發展因素和人口增長因素，城市發展、人口增加所帶來的土地利用增加，土地覆蓋類型的變化和人類活動導致的能源消耗熱量增加是臨沂城市熱島強度增強的重要原因。