基于Landsat影像的杭州市主城區地表溫度和熱島效應研究

伍明飛,林杰

(浙江大學地球科學學院，杭州 310013)

全球變暖已成為人類面臨的最重要的環境問題。迫切需要了解人類生活的環境的變暖趨勢以及影響因素，進而改善人類賴以生存的地表環境[1]。地表溫度(land surface temperature，LST)是地球能量交換和水汽循環過程中的重要參數，通過地表溫度的反演可以研究出人類環境的溫度變化，為改善人類生存的熱環境提供建議及參考措施。地表溫度是太陽的熱輻射到達地面以后，地表經過反射與吸收作用后使地面增長的溫度。城市熱島效應是指由于城市建筑物增多，人口密度增大，人類活動的強度越來越高，城市地表溫度升高，形成的一種新的氣候[2]。城市化進程加越快，城市熱島效應就越顯著，城市熱島效應能夠改變城市熱量環境，影響區域氣候、水文和空氣質量、城市土壤理化性質、城市生物的分布和行等，會引發一系列生態環境問題[3]。

科學家逐步意識到城市地表溫度對氣候變化影響的重要性，很多地表溫度的研究方法隨之產生，獲取地表溫度的途徑也越來越便捷[4]。如今，很多衛星遙感具有熱紅外波段數據，使用熱紅外波段數據便于反演大范圍的地表溫度數據，如輻射傳導方程法[5-6]、單窗算法和劈窗算法[7-8]等。地表溫度研究方法越來越成熟，城市熱島效應的研究也越來越多。有城市熱島效應的成因分析，城市熱島效應帶來的地表溫度變化對城市和人類的生理和心理的不利影響，以及城市熱島效應的治理等等。董睿[9]將北京市不同城市功能區作為研究對象，土地利用情況作為變量，討論城市下墊面因素對北京夏季城市熱島效應的影響，研究發現北京各功能區夏季熱島效應差異是由于城市下墊面類型不同而造成熱島顯影強度不同。李建楠等[10]研究表明，土地利用方式發生變化如城市建設用地迅速增加,水體和植被覆蓋區明顯減少等都會對城市熱島效應產生顯著影響。劉永暢等[11]研究表明，影響地表城市熱島的主要因素在一天中會產生變化，城郊植被覆蓋度差異與夏季白天的地表城市熱島有顯著相關性，夜晚地表城市熱島則可能與人類活動強度和人為熱源排放有關。在時空尺度上，城市熱島也會顯現出一些變化和規律。在時間尺度上，李曉敏等[12]研究發現，在成都、重慶等城市，春季的熱島強度要遠高于其他季節的熱島強度。孫績華等[13]利用昆明周邊多個自動氣象站觀測的年際溫度序列,研究了昆明城市熱島效應的日、季節和年際變化特征,并分析了昆明城市熱島水平分布和變化趨勢。程迪等[14]研究發現，珠三角地區高溫熱浪日數及強度的時空分布特征相似,空間分布上呈從北向南遞減趨勢,時間分布上20世紀60—80年代呈減少趨勢,20世紀80年代開始呈增加趨勢,21世紀之后大幅增加,并在2007年達到峰值。

基于前人研究，以杭州市主城區為研究區域，應用Landsat遙感數據，進行地表的溫度反演，對溫度反演結果進行熱島強度的分級，進而探究杭州市城區內城市熱島的時空效應以及對地表溫度及其相關因子進行相關性分析。

1 研究區概述

杭州位于中國東南沿海、浙江省北部，地處長江三角洲南沿和錢塘江流域，地形復雜多樣。杭州西部屬浙西丘陵區，主干山脈有天目山等，東部屬浙北平原，地勢低平，河網密布，湖泊密布。地理坐標為東經118°21′～120°30′，北緯29°11′～30°33′。杭州總面積16 853.57 km2，選擇區域為杭州主城區，即(2019年行政區劃)上城區、下城區、江干區、拱墅區、西湖區、濱江區、蕭山區、余杭區(圖1)。杭州在地形和氣候方面具有中國南方典型城市的自然特征，可以作為一個代表城市。杭州屬于亞熱帶季風氣候，四季分明，雨量充沛，全年平均氣溫約為17.8 ℃，平均相對濕度70.3%，夏季氣候炎熱、濕潤。從地形條件來看，杭州的西北部和西南部是浙西的中山丘陵地區，而東北部和東南部是浙北平原的一部分，河網密集，地形條件良好。作為一個三面環山的城市，也是適合研究地形與地表熱環境關系的有利區域。在杭州快速發展的過程中，也有很多關于表面熱環境的研究，這使得該實驗能夠更好地與今后各種地表熱環境研究相結合，促進更多有益成果的誕生。

圖1 杭州主城區行政區劃Fig.1 Administrative divisions of Hangzhou’s main urban area

2 數據與方法

2.1 數據來源

本實驗使用的遙感數據是2019年和2013年的Landsat8遙感影像數據以及2008年的Landsat5遙感影像數據，數據來源為地理空間數據云，空間分辨率為30 m，云量小于10%。通過杭州市主城區矢量邊界數據裁剪獲得杭州市主城區的三景遙感影像。

2.2 研究方法

2.2.1 大氣校正法反演地表溫度

大氣校正法(輻射傳輸方程法)需要首先對所獲得的三景Landsat數據進行輻射定標，利用ENVI軟件進行輻射定標。然后基于熱紅外波段進行亮度溫度的計算，地表亮度溫度指與地表有相同輻射亮度的黑體之溫度。地表亮溫的計算公式為

B(Ts)=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε

(1)

式(1)中：B(Ts)為地表亮溫；ε為衛星接收的熱輻射值；Ts為地表比輻射率；τ為大氣在熱紅外波段的透過率；L↑為大氣上行輻射亮度；L↓為大氣下行輻射亮度[11]；Lλ為衛星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值。

然后進行地表比輻射率的計算，地表比輻射率的計算需要用到植被覆蓋度，植被覆蓋度最小值為0，最大值為1。植被覆蓋度計算公式為

Fv=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)

(2)

式(2)中:NDVI(normalized difference vegetation index)為歸一化植被指數；NDVIs為無植被覆蓋的NDVI值；NDVIv為全植被覆蓋的NDVI值，即純植被像元NDVI值。

使用 NDVI閾值法[2]計算地表比輻射率，計算公式為

εsurface=0.004Fv+0.098 6

(3)

最后，進行地表溫度的反演，通過普朗克函數可得地表溫度的計算公式為

Ts=K2/ln[K1/B(Ts)+1]

(4)

式(4)中：K1和K2為常數，不同傳感器取值不同。

通過上述流程，便可反演出3個年份的地表溫度數據。

2.2.2 均值-標準差法熱島強度分級

在比較不同時間的城市熱島效應的時候，由于遙感影像的成像時間不同，所反演出的地表溫度的最大值、最小值相差較大還有異常溫度值的存在，不便于進行直接對比分析，故需要對影像進行歸一化處理[6]。有一種方法利用均值和標準差進行歸一化處理，利用均值-標準差法對熱島效應進行分析[15]。均值-標準差分級規則與熱島等級劃分如表1所示。

表1 熱島等級分級Table 1 Heat island rating

基于反演出的地表溫度，利用均值標準差法進行計算應用，得到不同的熱島強度等級分布圖。

2.2.3 地表溫度與NDVI指數的相關性研究方法

對于整體的相關性而言，可以利用皮爾遜相關指數進行計算分析，在ArcGIS中隨機生成1 000個點數據，進行皮爾遜相關系數計算。兩個變量之間的皮爾遜相關系數[16]定義為兩個變量之間的協方差和標準差的商，計算公式為

(5)

式(5)中：ρX,Y為皮爾遜相關系數；cov(X,Y)為協方差；μX和μY為期望值；σX和σY為總體標準差。

本研究中的兩種變量分別為地表溫度與NDVI指數。但是杭州市主城區面積較大，不同的地方相關性也會不一樣，應用經典的線性回歸模型(例如普通最小二乘)進行分析時，自變量對因變量在空間的不同區域也會有同樣的影響。然而在很多情況下，自變量與因變量之間的關系會在空間上發生變化，地理加權回歸就是一種空間變系數的模型，可以分析驅動因素在空間上的異質性[17]。地理空間加權回歸模型表達式為

(6)

式(6)中：β0(ui,vi)為截距，ui、vi為經緯度；βk(ui,vi)為第k個解釋變量在第i個樣本的擬合系數；Xik為第k個解釋變量在第i個樣本的取值；εi為隨機誤差。

本研究的兩個變量為NDVI指數和地表溫度。

3 結果與分析

3.1 地表溫度反演結果與分析

通過大氣校正法對杭州市主城區的地表溫度進行反演后，圖2為利用反演結果制成的地表溫度專題圖。由于三景遙感影像的成相時間不同，不便于直接進行橫向對比，不過從每幅地表溫度的反演結果大致可以看出，在不同的年份，地表溫度在空間上還是呈現一定規律的。從圖2可以看出，在靠近錢塘江的區域，地表溫度都要明顯更高一些，而在余杭區西北處，地表溫度相比中心城區要低很多，不過隨著時間的推移，該處的地表溫度與中心區的差距在逐步降低，特高溫或次高溫區的范圍在增大。總的來說，杭州市的高溫還是比較明顯的，便于后續的熱島效應分析。

圖2 地表溫度反演結果Fig.2 Land surface temperature inversion result

3.2 熱島效應分析

對于獲得的地表溫度數據，利用均值-標準差法進行統計分類，將分類結果制成專題圖(圖3)。

圖3 熱島強度分級結果Fig.3 Heat island intensity classification results

均值-標準差法進行熱島強度分級的優勢是可以將3個時間點的數據進行統一比較。由圖3(a)可知，2008年的熱島區主要分布在錢塘江兩岸，這些地區建筑物密集，主要分布在上城區、下城區、江干區、拱墅區、濱江區和蕭山區中部，而冷島區域幾乎全分布于余杭區西北部，正常島、次熱島和熱島占據了主城區的絕大部分區域，也有明顯的冷島區域。

由圖3(b)所示，2013年的熱島區域和2008年的熱島區域分布極為相似，基本分布在錢塘江兩岸，冷島區域依舊主要分布在余杭區西北部，不過面積要減少，蕭山區東北和西南部分布少量冷島區，次熱島區大都分布在熱島區邊緣，正常島、次熱島和熱島依舊占據絕大部分區域。

由圖3(c)可知，熱島區的范圍更大，分布的區域更廣，主要還是分布在錢塘江兩岸，余杭區西北部主要為正常島了，冷島區域已經非常少了，蕭山區東北和西南部分布的冷島區和次冷島區面積卻有增多的趨勢。與之前一樣，正常島、次熱島和熱島依舊占據絕大部分區域。

由圖3可知，杭州市主城區的熱島區主要分布在錢塘江兩側，隨著時間的推移，熱島和次熱島區域分布范圍變得更廣，冷島和次冷島面積變得更小，余杭區西北部的冷島越來越少，逐漸被正常島取代，但是蕭山區東北和西南部的冷島和次冷島面積有增大的趨勢。

3.3 地表溫度與NDVI指數的相關性分析

結合杭州市主城區內的NDVI指數與地表溫度數據，在ArcGIS中隨機生成1 000個點數據，計算其各年份的皮爾遜相關系數，計算結果如表2所示。

表2 皮爾遜相關系數Table 2 Pearson Correlation Coefficient

通過皮爾遜相關系數(表2)可以看出，杭州市主城區3年內的地表溫度與NDVI指數都呈現出一定的負相關性，表示NDVI指數越高，地表溫度越低。

利用皮爾遜相關指數表示了整體的影響，再通過計算地理空間加權探究局部的空間異質性。將計算結果繪制于圖4中。

圖4 地理空間加權Fig.4 Geospatial weighting

從圖4可以看出，地表溫度與NDVI指數的相關性存在著明顯的空間異質性，除了中間明顯的水體區域呈正相關以外，大部分地區都是呈現負相關關系的，相關性的強弱隨著地區的變化而變化，特別是蕭山區西南部地表溫度與NDVI指數的相關性相對要強一點。

在不同的年份，相關性強弱也有變化，相關性的最大值隨著年份推移減小，最小值隨著年份推移增大，再聯系皮爾遜相關系數的絕對值也是隨著年份推移減小，可以得出，地表溫度與NDVI指數的相關性是在逐漸減弱的。

4 結論

通過使用2008年、2013年、2019年的Landsat數據對杭州市主城區的地表溫度進行反演，通過反演的地表溫度數據進行熱島效應的計算研究，以及對地表溫度和NDVI指數進行了討論，得出以下結論。

(1)在不同的年份，地表溫度在空間上還是呈現一定規律的。在靠近錢塘江的區域，地表溫度都要明顯更高一些，而在余杭區西北處，地表溫度相比中心城區要低很多。

(2)杭州市主城區的熱島區分布在錢塘江兩側，熱島和次熱島區域分布范圍逐漸變得更廣，冷島和次冷島面積變得更小，余杭區西北部的冷島越來越少，蕭山區東北和西南部的冷島和次冷島面積有增大的趨勢。

(3)杭州市主城區的地表溫度與NDVI指數呈現出負相關關系，并存在明顯的空間異質性。