下墊面參數與地表溫度的時空差異性研究：以鄱陽湖流域為例

闕元燕，胡欣雨，陳舒玲，王升紅，林仕宇，陸東芳

(福建農林大學 園林學院，福州 350002)

氣候變化容易改變區域水熱循環，導致極端氣候事件發生，進而引起一系列生態環境問題，其中湖水環境的退化問題較為明顯[1].鄱陽湖作為水陸生態系統交匯帶，具有保護、連接、緩沖等重要生態功能，其作為我國第一大淡水湖，是長江下游僅存的2個大型通江湖泊之一，是世界上重要的濕地生態區，同時也是全球最大的鳥類保護區和候鳥的重要遷徙地[2].因此，鄱陽湖流域有著重要的戰略地位.隨著人為干擾的加劇，城市擴張遷移、生產生活等活動使得鄱陽湖水環境問題日益突出[3].因此，探究鄱陽湖流域不同時期(枯水期和豐水期)的地表溫度時空分布特征，對鄱陽湖流域的生態保護和發展具有重要意義.

目前，城市熱島受到了廣泛的關注.其研究方法主要有氣象數據觀測法、數字模擬研究法以及遙感影像反演法3大類[4].其中遙感影像反演的方法具有同步觀測、數據易獲取等優點，被廣泛應用.在研究內容上，諸多學者聚焦土地利用變化及綠地景觀格局對熱島的影響[5-7]，其研究對象主要為城市建成區.如李軍等[8]分析了重慶市主城區的地表溫度分布差異；陳斌等[9]研究了武漢市主城區公園景觀的熱環境.其他研究對象還有脆弱性高的山區、高原、河流、湖泊等.如夏龍等[10]研究了青藏高原草地植被與地表溫度的關系；熱伊萊等[11]研究了博斯騰湖流域溫度時空分異特征.

鄱陽湖流域因其獨特的季節性特點，不同時期呈現不同的下墊面性質特征.針對湖泊流域的地表溫度時空分布特征的研究各具特色，但綜合分析其空間聚集特征及尺度效應的研究并不多.因此，本文從鄱陽湖流域不同時期的溫度分布時空特征、尺度效應以及其與下墊面參數的關系角度出發，探究鄱陽湖流域不同時期的地表溫度與下墊面關系的時空特征，以期為鄱陽湖生態-經濟圈[12]的發展提供參考.研究基于目標區獨特的湖泊形態特征，利用遙感影像反演其不同時期的地表溫度和下墊面參數，利用ArcGIS、ENVI 軟件進行數據分析以及影像處理，并通過5種網格尺度下的采樣分析，得出了鄱陽湖流域研究的空間適宜尺度，以及該尺度下的下墊面參數與地表溫度的相關性及其特征.

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

鄱陽湖，位于江西省北部，是中國最大的淡水湖，也是長江中下游主要支流之一.它是長江流域的一個重要的過水性、吞吐性、季節性的淺水湖泊，受季節影響大，“高水是湖、低水似河”是鄱陽湖獨有的形態特征[13].其湖區面積，在高水位的6～8 月時達4 125 km2以上，而低水位的12 月和1 月時僅500 km2.該地屬亞熱帶季風氣候，年均溫度為18 ℃左右，8 月最高為29.9 ℃左右，1 月最低為5.9 ℃左右.流域內自然資源豐富，且在調節長江水位、涵養水源、改善當地氣候和維護地區生態平衡方面起著巨大作用，具有重要的生態戰略地位.本研究選取鄱陽湖區的一部分，其行政范圍包括湖口縣、廬山市、共青城市、都昌縣、永修縣、濂溪區、鄱陽縣、余干縣、南昌市區、南昌縣、進賢縣等區域，如圖1所示.

圖1 研究區范圍

1.2 數據來源及預處理

研究區主要為大面積湖泊，晴朗少云的影像并不多.因此，本研究選取云量＜5%且質量較好的影像，以鄱陽湖枯水期(2017 年12 月)和豐水期(2019 年 8 月)的 Landsat8 影像(來源于USGUEarthExplorer(usgs.gov))TIRS 熱紅外10 波段數據用來計算地表溫度；陸地成像儀OLI 用于計算歸一化植被指數NDVI、改進后的歸一化水體指數MNDWI以及歸一化建筑指數NDBI.在ENVI5.3 中對影像數據分別進行輻射定標、大氣校正等預處理，并按研究區矢量邊界裁剪得到研究區范圍.

2 研究方法

2.1 地表溫度反演

地表溫度反演可分為多波段和單波段算法.根據不同遙感數據的特點，地表溫度反演主要的算法有大氣校正法[14](也稱輻射傳輸方程法)、單窗算法[15-16]和分裂窗算法(也稱劈窗算法)[17-18].本文采用適合Landsat 影像的大氣校正法中的單波段算法.由于Landsat8 影像第11 波段精度不高，故采用第10 波段進行地表溫度反演.其基本原理是去除大氣對地表熱輻射產生的誤差，把熱輻射強度轉換為相應的地表溫度[19].因此，需對第10波段進行輻射定標并計算其輻射亮度，即

其中，Lλ為熱輻射亮度；DN代表熱紅外波段像元灰度值；Gain和Offset分別代表增益參數和偏移參數.

衛星傳感器接收的輻射亮度值Lλ由3 部分組成：地面真實輻射亮度經過大氣層后到達衛星傳感器的能量；大氣向下輻射到達地面后反射的能量(L↓)；大氣向上的輻射亮度(L↑)[20].其表達式為

其中τ為大氣在熱紅外波段的透過率.真實地表溫度sT的值可以通過普朗克公式得到，即

其中，L↑、L↓和τ可以通過NASA 官網(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)獲取；K1和K2為常量，在Landsat8TIRS 第10 波段中，K1=774.89 W/(cm2·μm·sr)，K2=1 321.08 K.

2.2 地表溫度等級劃分

常用的劃分溫度等級的方法有均值-標準差法、自然斷點法和溫度正規化法.本研究采用均值-標準差法對鄱陽湖地表溫度進行劃分.此方法能夠較好地反映不同地表溫度的差異細節和體現熱環境空間分布的優勢[21].以0.5 為分割點將鄱陽湖流域地表溫度劃分為5 個等級，見表1.

表1 均值-標準差法溫度等級劃分

2.3 下墊面參數計算

地表參數與地表溫度密切相關且具有顯著的時空效應，同一地表參數在不同季節與地表溫度相關性存在一定差異[21].參考前人研究成果，并結合研究區域特征，選取歸一化植被指數(NDVI)、改進后的歸一化水體指數(MNDWI)及歸一化建筑指數(NDBI)來揭示鄱陽湖豐水期、枯水期與地表溫度(LST)的相關性特點.其表達式分別為

其中，ρNIR代表近紅外波段反射率；ρRed代表紅光波段反射率；ρGreen代表綠光波段反射率；ρMIR為中紅外波段反射率.

2.4 空間自相關分析

空間自相關分析能表達某一空間與其相鄰空間觀測值是否存在相關性及其強度，從而探索空間事物的分布特征[22].空間自相關分為全局空間自相關和局部空間自相關.全局空間自相關分析用于衡量整個地理單元空間與周圍相鄰空間之間的聚集性，其計算公式為

局部空間自相關分析則用于衡量局部區域中變量的聚集性以及分異特征，其計算公式如下：

其中，n為單元格總數；xi和xj分別為某變量在空間單元i和j的觀測值；wij為w位置ij觀測值權重；為某變量在第n個空間的平均值；S2為所有空間單元中變量觀測值的方差.

3 結果與分析

3.1 鄱陽湖流域枯水期和豐水期地表溫度分布特征

基于均值-標準差的等級方法，通過不同倍數分割密度來區分不同閾值，可在一定程度上減小不同時期的背景差異，能夠更好地表現區域地表溫度的差異，使數據更具可比性[23].依據該方法，將鄱陽湖枯水期和豐水期地表溫度劃分為5 個等級，依次為低、次低、中、次高和高溫區，如圖2 所示.

圖2 鄱陽湖流域枯水期(左)、豐水期(右)地表溫度分布特征

由圖2 可知，鄱陽湖流域豐水期即夏季，高溫區和次高溫區分布在湖體周圍，其主要原因是該區域受下墊面性質以及人類活動的影響，大量分布著城市建筑群、耕地以及灘涂地，并且綠地面積破碎使得地表溫度高于其他地區；中溫區主要分布在耕地平原地區，以及水體與山地的過度地帶；次中溫區和低溫區主要分布在鄱陽湖主體區域以及廬山、梅嶺等海拔較高的山體部分.枯水期正值冬季，水位下降導致湖底泥沙裸露，同時水田也處于裸露狀態，主要以中溫區為主；高溫區主要分布在西南以及西北區域.為進一步揭示研究區不同時期溫度的差異，對其地表溫度等級的面積占比進行了統計，見表2.

表2 研究區溫度統計

由表2 可知，研究區豐水期的溫度標準差大于枯水期的溫度標準差，這說明豐水期溫度的變異性要大于枯水期.豐水期湖泊流域面積大，主體景觀為水體，次中溫區面積占比大，占整個研究區的27.81%，這說明水體的降溫作用明顯；豐水期各溫度等級占比依次為中溫區(35.44%)＞次中溫區(27.81%)＞高溫區(16.77%)＞次高溫區(10.23%)＞低溫區(9.72%).枯水期因水位低，大部分泥沙地裸露導致地面升溫快，溫度高，因此中溫區面積比重大，占整個區域的44.6%；枯水期各溫度等級占比依次為中溫區(44.6%)＞次高溫區(18.65%)＞低溫區(13.66%)＞高溫區(12.63%)＞次中溫區(10.44%).由此可知，下墊面特征是引起地表溫度變化的關鍵性因素.

3.2 不同尺度下鄱陽湖流域季節性地表溫度的空間聚集特征

為定量分析季節性地表溫度的空間聚集特征以及尺度效應，借鑒黃木易等[22]的研究方法，對地表溫度柵格圖分別在1 km×1 km、2 km×2 km、3 km×3 km、4 km×4 km 以及5 km×5 km 5 種尺度下進行采樣.利用ArcGIS10.5 軟件的空間分析模塊和統計模塊計算出研究區2019 年的地表溫度、全局Moran′sI、方差等各項參數.限于篇幅，本研究僅以鄱陽湖流域豐水期的地表溫度數據為例，計算研究區地表溫度與下墊面特征的最佳研究尺度，結果見圖3.

Moran′sI一般采用Z 方法進行顯著性檢驗，當p-value＜0.05 且z-score＞1.96 時，則存在空間自相關.在此前提下，當Moran′sI＞0 時，其數值越大，空間正相關性就越強，z-score得分越大，則空間正相關就越顯著.本文中5 種尺度下都通過了顯著性檢驗.由圖3 可知，莫蘭指數值在5種尺度下鄱陽湖流域都呈現出顯著的空間自相關，并隨著網格尺度的增大呈不斷下降趨勢，這表明LST的空間分布呈多中心分布趨勢，且發生團狀集聚變化，隨著尺度增大，其分布格局逐漸簡化，空間相關性減弱；z-score值呈下降趨勢，這表明隨著尺度增大，空間顯著性在逐漸降低，且在1～2 km 尺度下降幅度最大；LST方差隨尺度增大而減少，這表明尺度越小，LST的空間差異性越大，且在1 km 尺度下的熱場分布信息最豐富.綜上可知，本研究區適宜尺度為1 km，此時的研究結果能夠較好地表現出鄱陽湖流域的溫度聚集特征.

圖3 研究區地表溫度空間統計變量與尺度關系曲線

為進一步揭示鄱陽湖流域地表溫度的空間異質性，本研究選取了2019 年豐水期進行局部空間自相關分析(local indicator of spatial association，LISA)，觀察其空間聚集情況，結果見圖4.

圖4 鄱陽湖流域局部空間自相關(1 km 尺度)

Moran′sI散點圖分別對應4 個象限，代表4種類型的空間聚集關系，其含義參考王鵬龍等[24]的研究.由圖4可知，鄱陽湖豐水期水域面積大、連通性好，其水體空間呈低低(LL)聚集區，在1 km尺度下也較好地反映了水體的形態及其分布特征；圍繞湖體周圍的高高(HH)聚集區為城市區域以及未利用地；高溫區出現低值區，即低值被高值包圍呈低高(LH)聚集區，這表明城市建設用地中存在公園綠地、水體等具有降溫作用的區域；同樣，在水體低值區分布著高值區，即高值區被低值區包圍呈現高低(HL)聚集區，這表明湖體存在部分裸露的灘涂地，溫度高于周邊地區.山體低值區域范圍內出現部分高值區，是受人為活動影響，其導致了下墊面性質發生變化引起的溫度升高.這進一步表明了地表溫度受下墊面特征變化影響.

3.3 鄱陽湖流域地表溫度與下墊面參數的相關性分析

下墊面是大氣的直接熱源，而地表溫度場又與大氣溫度場關系密切，因此，下墊面性質的變化是影響地表溫度的關鍵性因素[25-27].為研究鄱陽湖流域地表指數與地表溫度的定量關系，本研究以1 km 為研究尺度，對鄱陽湖流域豐水期和枯水期分別提取其地表指數，探討其在不同時期的地表指數響應情況以及其與地表溫度的相關性強度的差異，并揭示其在不同時期的地表指數對地表溫度的貢獻程度.枯水期和豐水期鄱陽湖流域的NDVI、MNDWI以及NDBI的提取情況如圖5所示.由圖5 可知，NDVI在豐水期因處于夏季，植被茂盛，高值區面積大，主要分布在山體的林地區域以及水田耕地區；枯水期則為12 月份，植被正處于衰退期，且此時因水田的作物已經被收割完，處于裸地狀態，因此高值區只分布在山體林地區域.從豐水期和枯水期來看，MNDWI能夠較好地提取水體范圍，對水體的輪廓特征表現較好，能明顯地表達鄱陽湖流域的水系特征及范圍；NDBI對鄱陽湖流域豐水期時建筑等不透水面的提取較好，而枯水期因鄱陽湖水位下降，水系基本干涸，大量泥沙裸露以及水田的裸露導致其對不透水面的提取出現像元混合情況，主要表現為建筑或道路與高亮裸土的混合像元，此結果與馬羽赫等[28]的研究相符；因鄱陽湖流域枯水期存在大面積的裸地而形成干擾，出現了圖5 的大面積NDBI高值區，其主要分布在城市區域、水田耕地區、水體裸露部分等區域.為進一步解釋不同時期3 種地表指數與地表溫度的相關性強度及其差異，本研究分別對鄱陽湖流域豐水期以及枯水期的NDVI、MNDWI和NDBI與地表溫度進行了相關性分析，如圖6 所示.

圖5 鄱陽湖流域枯水期(左)、豐水期(右)的NDVI，MNDWI 和NDBI

圖6 鄱陽湖流域枯水期和豐水期的LST 與NDVI，MNDWI，NDBI 的關系

參考帥晨等[25]的研究，因不同的地物類型會影響地表指數與地表溫度的相關性，因此，本文為減少不同土地覆蓋類型對地表指數與地表溫度相關性的干擾，剔除了不同時期的NDVI和MNDWI＜0 的指數，而NDBI因受地表覆蓋類型影響小，整體趨勢不變，因此保留了NDBI原有的值，結果如圖6 所示.由圖6可知，豐水期的LST與NDVI相關性比枯水期要好，這是因為豐水期處于夏季，植被覆蓋度高，不同地物類型之間的溫差大.從圖6 還可以看出，不同時期NDVI與溫度都呈負相關性，這表明植被具有降溫作用，尤其是夏季作用更為明顯；鄱陽湖流域枯水期的MNDWI與LST的相關性比豐水期好，造成此結果的原因是夏季鄱陽湖水面積大，水體以及水田的控制力強使得水體與周圍的溫度差異性減少，加之夏季植被覆蓋度高，對結果也會產生一定的影響.不同時期的MNDWI與溫度都呈現不同程度的負相關，這說明水體具有降溫作用；豐水期的NDBI與LST的相關性比枯水期要好，其原因與前文提到的冬季NDBI出現混合像元情況有關.不同時期的NDBI與溫度呈正相關，而豐水期即夏季呈顯著相關，這表明不透水地面對地表溫度具有升溫作用，且升溫幅度明顯大于植被和水體.因此，人類活動是導致城市熱島和地表溫度強烈變化的主要原因.

4 結論

鄱陽湖流域豐水期地表溫度差異明顯，其低溫區分布在湖體以及山體區域，高溫區分布在城市區域以及未利用地等不透水面區域；枯水期因大量湖底泥沙裸露，主要以中溫區為主，高溫區分布較分散；枯水期溫度變異性要小于夏季.

空間異質性表明，LST網格化單元在5 種尺度下均呈現顯著的空間正相關；LST的空間聚集特征受尺度變化的影響，鄱陽湖流域地表溫度空間研究的適宜尺度為1 km，該尺度對空間異質性表現顯著，并且能夠很好地反映流域內高低溫度聚集的情況與下墊面性質的關系.

豐水期NDVI與地表溫度相關性高于枯水期，且不同時期兩者均呈負相關；枯水期MNDWI與地表溫度的相關性高于豐水期，其原因是受水體降溫的影響，削弱了與周邊地區的溫度差異，且兩者在不同時期均呈負相關性；豐水期NDBI與溫度的相關性高于枯水期，且兩者呈正相關性.這說明水體和植被對地表具有降溫作用，而不透水地面具有升溫作用，且升溫幅度大于NDVI和MNDWI的降溫幅度.