基于单窗算法的汉中市近20年城市热岛效应时空特征

苏 嫄，包 玉

(贵州大学 林学院，贵州 贵阳 550025)

城市热岛是指城区地表及大气温度高于周边郊区环境的现象，在温度空间分布上，城市犹如一个温暖的岛屿[1-2]。1883年，Howard首次发现城市热岛现象，1958年，Manley首次将这种现象命名为城市热岛(urban heat island，UHI)[2-4]。随着社会经济的快速发展，城市化进程的加速，导致城市人口密集，工商业发达，人为热排放较多，城市热力状况远较郊区复杂，城区温度普遍高于郊区，形成热岛，由此引起了一系列生态环境问题[5]，并在一定程度上改变了城市气候，影响市民生活，增加能源消耗[6-8]。因此，开展城市热岛效应研究，一直是学界广泛关注的热点问题之一。

早期关于城市热岛效应的研究主要是根据各站点气象观测资料通过数学和统计学方法对城市热岛进行分析[5,9-11]，难以反映热岛的空间分布特征。随着遥感技术的快速发展，卫星遥感以其资料的同步性、密集性和均匀性克服了常规方法的弱点和不足，在城市热岛研究中得到广泛应用[8]。1972年，Rao最先将遥感技术应用于城市热岛效应研究[12]。之后随着遥感卫星时空和光谱分辨率的提高，更多学者用遥感数据对不同地区的地表温度分布[13-15]、城市热岛空间格局[8,16]、城市热岛与土地利用类型和植被覆盖的关系[17-18]、城市热岛时空变化特征[5,8]等方面进行了深入研究。总体上国内的相关研究区域和成果主要集中在北京、上海、广州等大城市[2,19-20]，而中小城市，尤其是西部地区中小城市热岛效应研究相对较少。目前，随着中小城市城市化进程加速，城市扩张速度日益加快，为避免出现与大型城市相同的热岛加剧问题，需要依据中小型城市的发展特点对城市热岛效应特征进行研究，提出可以在城市发展规划的基础上得以实施的科学举措。

汉中市位于陕西省汉中盆地中心，地处成渝、关中-天水和江汉3大经济区的交汇地带，是西安、成都、重庆“西三角”经济区和中国中西部地区极具发展潜力的地区[21]。近年来该地区大规模的城市建设、城镇企业发展、人口密度增加等导致城市热容量增加，下垫面温度增高，城乡(郊)温度差异增大，加之其特殊的地理区位，汉中市的城市热岛效应对其周边地区的社会经济和秦巴山区生态环境产生重要影响。然而，汉中市的城市热岛效应是否明显，其时空分布特征状况如何，对汉中市社会经济发展将产生怎样的影响，诸如此类的科学问题尚未有相应的研究。基于此，以陕西省汉中市为研究对象，以1994年、2000年、2004年、2009年和2015年近20 a的Landsat TM遥感影像为主要数据源，通过单窗算法反演汉中市地表温度，分析汉中市近20 a城市热岛效应时空变化特征，并结合各时期汉中市植被覆盖与土地利用结构，揭示汉中市城市热岛效应的驱动机制，以探明汉中市城市热岛效应的变化过程与形成原因，为汉中市今后城市规划与建设、区域协调可持续发展和生态文明建设提供必要的理论依据和数据支持。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

汉中市(106°51′-107°10′E， 33°02′-33°22′N)位于陕西省南部汉中盆地中部，南依汉江，北依秦岭余脉天台山。至2012年，汉中市城区总面积为556 km2，占陕西省总面积的0.021%，占汉中市域总面积的1.9%[22]。人口约为56.29万人，其中非农业人口27.03万人[23]。气候类型属北亚热带湿润季风气候，雨量充沛，气候温暖湿润，四季分明，年平均气温为14.5℃，1月平均气温为2.4℃，7月平均气温为25.7℃，年均降水量为855.3 mm[24]。区内地形呈现由南向北阶梯状升高特征，海拔最高处2 038 m，最低处478 m。

1.2 数据来源与数据预处理

研究所采用的主要数据源为Landsat TM遥感影像，数据来源均由地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn)下载，为保证数据分析结果的一致性和可比性，遥感图像采用同一季相(夏季)的相应数据，图像时间分别为1994年7月14日、2000年7月30日、2004年6月7日、2009年6月5日和2015年7月24日共5期，空间分辨率为30 m×30 m，坐标系统为 WGS_1984_UTM_Zone_49N，每景图像的含云量<10%，研究区域范围内无云层遮盖，数据质量较好。在此基础上，基于ENVI 5.3软件平台，对所有遥感影像依据研究区1∶1万地形图和矢量边界进行配准、校正和裁剪等预处理。其中：遥感图像几何校正采用二次多项式校正方法，校正误差<0.5个像元。

1.3 研究方法

1.3.1 地表温度反演 参照覃志豪[25]的单窗算法，使用大气透射率τ、地表反射率ε和大气平均作用温度Ta，利用单窗算法推导公式基于ENVI5.3软件平台反演出实际地表温度，相关计算公式如下：

Ts={a6(1-C-D)+[b6(1-C-D)+C+D)T+DTa]}/C

(1)

C=τ×ε

(2)

D=(1-ε)[1+(1-ε)×τ]

(3)

式中，Ts为地表温度，单位为K；a6、b6为常量，一般情况下(地表温度在0-70℃范围内)，取值a6=-67.355 351，b6=0.458 606；T是亮度温度，当T在0～30℃时，a=-60.326 3，b=0.434 36，误差REE=0.08%，当T在20～50℃时，a=-67.954 2，b=0.459 87，误差REE=0.12%；Ta为大气平均作用温度，单位为K；C和D是中间变量，τ为大气透射率，ε为地表比辐射率。

1)亮度温度T的计算

本文根据Landsat数据给出的不同的参数，采用两种方法计算辐射强度[25-26]。若遥感数据可给出最大最小可探测辐射值，辐射强度计算公式为：

L=Lmin+(Lmax-Lmin)×Qdn/Qmax

(4)

式中，L为计算出卫星接收到的辐射强度，Qdn是热红外波段的已知灰度值，Qmax为其卫星数据最大的灰度值为225，定标常数Lmin和Lmax为卫星接收到影像的可探测最大最小辐射强度。

若影像数据可给出增益系数(gain)和偏移系数(bias)，则所接收到的辐射强度计算公式为：

L=M×Qcal+A

(5)

式中，M和A分别为该数据的增益与偏移值，Qcal为该数据的象元灰度值。

计算得到辐射亮度后，根据普朗克函数来计算亮度温度[29]：

T=K2/ln(1+K1/L)

(6)

式中，T为像元亮度温度，单位为K，L为辐射亮度值，K1、K2分别为卫星发射前预设常量，取值为Landsat5数据中K1为60.776，K2为1 260.56，Landsat8数据中K10.1为774.89，K11.1为480.89，K10.2为1 321.08，K11.2为1 201.14，单位为mW·cm-2·sr-1·μm-1。

2)大气透射率τ的计算

大气透射率τ的计算公式[27]:

τ=0.974 290-0.080 07w

(7)

w=0.098 1e+0.169 7

(8)

(9)

式中，w为大气水分含量，单位为g/cm2，e为绝对水汽压，T0为平均气温，RH为相对湿度。已知汉中市多年平均气温T0为14.5℃，多年相对湿度为78%[24]，代入最终可求出τ=0.951。

3)地表比辐射率ε的计算

根据不同地物比辐射率的差异，利用NDVI进行计算地表比辐射率[28]：

ε=0.985×pv+0.960×(1-pv)+0.06×pv×(1-pv)

(10)

pv=((NDVIi-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs))^2

(11)

(12)

式中，pv为植被覆盖度；NDVIi为第i个像元的NDVI值，NDVIv和NDVIs分别为研究区内植被和裸土的NDVI值，一般使用研究区NDVI的最大值作为NDVIv值，最小值作为NDVIs的值；ρn表示近红外波段灰度值，ρr表示红波段的灰度值。

4)大气平均作用温度Ta的计算

根据谭志豪等[28]对大气平均作用温度的研究，中纬度夏季的大气平均作用温度计算公式为：

Ta=25.939 6+0.880 45×T0

(13)

式中，T0与Ta单位为K，T0可以为研究区年平均温度。

1.3.2 热岛强度分级 对反演出的地表温度进行归一化处理，使得归一化值在0～1之间[29]，计算公式为：

N=(T-Tmin)/(Tmax-Tmin)

(14)

式中，T为反演的地表温度值，Tmax和Tmin分别为反演地表温度的最大值和最小值。

参照张晓莉等对热岛强度的划分方法[29-30]，将归一化后的地表温度按等间距法划分为：强绿岛区(0～0.2)、绿岛区(0.2～0.4)、正常区(0.4～0.6)、热岛区(0.6～0.8)和强热岛区(0.8～1.0)。

1.3.3 土地利用类型分级 依据我国土地利用分类标准(GB/T21010-2007)，结合汉中市实际情况，将土地利用类型分为建筑用地、水体、耕地、草地与林地5个类型，采用最大似然法监督分类得到汉中市土地利用分类图(图4)，并运用类间科分离性和Kappa系数2个指标对分类结果进行精度验证(表1)。分类结果验证精度显示各时期土地利用分类结果Kappa系数均>0.8，分类结果满足本研究的数据分析精度要求。

表1 1994-2015年土地利用监督分类结果精度Table 1 Supervision classification accuracy of land use in 1994-2015

2 结果与分析

2.1 地表温度特征

为了与气象数据统一，将式(1)～式(13)中的温度转化为摄氏温度[31]，通过计算得到汉中市5个不同时期地表温度反演结果(图1)。然后叠加分析1994-2015年汉中市地表温度反演结果图，获得1994-2015年近20年汉中市多年地表温度(表2)，由此可以看出：1994-2004年，汉中市最低温度下降了4.02℃，最高地温上升约3.38℃，平均地温上升了1.12℃，说明研究区在1994-2004年的城市热岛效应有加剧趋势，城市温度逐年上升，且温差逐年增大。2004年之后，表现出平均地温逐年降低，最低地温波动降低，最高地温明显降低的变化特征。至2015年平均地温较2004年降低2.70℃，最低地温升高2.14℃，最高地温降低3.69℃。可见，2004-2015年汉中市城市热岛效应有减缓趋势，城市总体气温开始下降，温差减小，这反映出汉中市近10年间，城市绿化建设取得显著效果，城市气候自我调节能力增强，城市气候逐渐稳定。

图1 1994-2015年汉中市地表温度反演结果Fig.1 Land surface temperature map of Hanzhoung in 1994-2015

表2 1994-2015年汉中市多年地表温度Table 2 Land surface temperature of Hanzhong in 1994-2015

2.2 城市热岛效应时空变化总体特征

由1994-2015年汉中市城市热岛效应强度分级图(图2)和不同强度热岛效应变化图(图3)分析可知，1994-2015年汉中市城市热岛效应以2004年为界，随时间变化整体分为2个阶段：第1个阶段是1994-2004年，平均温度增加，强绿岛区与绿岛区范围逐年减少，正常区、热岛区与强热岛区面积增加，且增幅整体表现出正常区>热岛区>强热岛区；第2阶段是2004-2015年，平均气温降低，强绿岛区与绿岛区面积不断增加，至2015年绿岛区面积达到最大，而正常区、热岛区与强热岛区面积不断减小， 2015年正常区与强热岛区面积与1994年基本接近。这同样反映出汉中市在1994-2004年城市温度普遍上升，热岛效应明显，2004-2015年热岛效应开始向良好方向转变。

不同热岛强度的空间分布特征差异明显。1994-2005年汉中市强绿岛区和绿岛区主要分布在汉中市北部的山林地区；强热岛区和热岛区，在1994年和2015年集中分布在西南部的主城区，2000年、2004年和2009年主要分布在西南部和中部地区的主城区以及乡镇人口分布较密集的地区(图3)。

图2 1994-2015年汉中市城市热岛效应强度分布Fig.2 Distribution map of urban heat island effect of Hanzhong in 1994-2015

图3 不同强度热岛强度变化Fig.3 Variaiton of different heat island intensities

2.3 城市热岛效应与土地利用类型的关系

叠加分析1994-2015年各时期汉中市不同热岛强度(图2)和土地利用类型数据(图4)，可以看出(表3)，1994年和2000年不同强度热岛效应所占面积比例表现为绿岛区>正常区>强绿岛区>热岛区>强热岛区。其中强热岛区和热岛区面积主要分布在建筑用地，其面积比例为64.71%～99.08%，其次是草地(<34.98%)，其他3种类型所占面积均<0.1 km2；正常区的草地所占面积比例为64.80%～73.77%，其次是建筑用地和耕地(5.86%～15.09%)，水体和林地所占面积相对较少；绿岛区主要分布在耕地，其面积比例分别为56.44%和59.63%，其次是林地和草地(7.96%～29.77%)，水体和建筑用地仅占1.18%～2.46%；强绿岛区的林地所占面积比例高达98.71%和99.32%，其他4种土地利用类型面积均<0.1 km2。

2004年和2009年不同强度热岛效应所占面积整体表现为正常区>绿岛区>强绿岛区/热岛区>强热岛区。其中强热岛区的建筑用地面积比例分别高达93.38%和68.47%，其次是草地，面积比例分别为6.62%和31.83%；热岛区主要分布在草地和建筑用地，二者占热岛区总面积比例分别为98.76%和99.82%，水体、耕地和林地面积均<0.10 km2；正常区主要分布在耕地和草地，二者面积比例之和分别达到89.97%和82.74%，其他3种类型依次为建筑用地>林地>水体；绿岛区，2004年在5种不同土地利用类型的分布面积依次为林地>草地>水体>耕地>建筑用地，其中林地所占面积比例高达75.70%，建筑用地仅占0.44%，2009年依次表现为林地>耕地>草地>建筑用地>水体，其中林地和耕地所占面积比例分别为41.28%和36.68%，水体仅占3.38%；强绿岛区的林地面积分别高达96.74%和94.42%，其他4种不同土地利用类型面积均较小(<3.0 km2)。

2015年不同强度热岛效应所占面积整体表现为绿岛区>强绿岛区>正常区>热岛区>强热岛区。其中强热岛区和热岛区主要分布在建筑用地(67.21%和61.43%)和草地(32.79%)，其次是热岛区的耕地所占面积为0.02 km2，其他类型均为0；正常区主要分布在草地和建筑用地，其所占面积比例分别为67.26%和23.55%；绿岛区耕地面积较大，所占比例为48.87%，其次是草地和林地，二者面积比例之和为44.57%，建筑用地和水体面积均较小(9.16 km2和10.00 km2)；强绿岛区的林地面积比例高达91.66%，其他4种不同土地利用类型面积均较小(0.50～7.35 km2)。

综上可知，研究区强绿岛区和绿岛区主要分布在林地和耕地2种土地利用类型上，正常区主要分布在耕地和草地，同时也包含部分城区周边的零散村镇居民地，而热岛区和强热岛区主要与建筑用地有关。

图4 1994-2015年汉中市土地利用类型分级Fig.4 Land use type map of Hanzhong in 1994-2015

2.4 城市热岛效应与植被覆盖度的关系

为了进一步探讨研究区城市热岛效应和植被覆盖度的关系，运用ArcGIS的Fishnet工具，按500 m的采样间隔提取汉中市5个时期的植被覆盖度(式11计算结果)和遥感反演地表温度值(图1)，每一期共提取2 187组数据，然后，运用SPSS20软件的相关分析和回归分析方法，分析1994-2015年汉中市植被覆盖度和城市地表温度关系(图5)。结果表明：汉中市1994-2015年5期数据均反映出，城市地表温度与植被覆盖度呈显著负相关关系(P<0.05)，回归拟合统计显示5个时期回归函数的截距分别为-10.433、-7.784、-12.936、-14.692和-9.045，即植被覆盖度增加10%，地表温度平均下降约1.1℃。由此可见，提高城市植被覆盖度对城市热岛效应具有明显抑制作用。

表3 1994-2015年不同热岛强度在不同土地类型的分布面积Table 3 Area of different heat island in different land use types in 1994-2005 km2

3 结论与讨论

本研究利用单窗算法对汉中市1994年、2000年、2004年、2009年和2015年5个不同时期地表温度进行反演，进而分析汉中市近20 a城市热岛效应时间变化特征及城市热岛效应与植被覆盖和土地利用结构的关系，得到如下主要结论：

1) 1994-2004年研究区城市温度逐年上升，且温差逐年增大，2004-2015年汉中市总体气温开始下降，温差减小，说明2014年之后城市自身气候调节能力增强，城市气候逐渐稳定。

2)近20 a汉中市城市热岛效应随时间变化呈“先升后降”的变化趋势，1994-2004年为热岛效应的加速期，2004-2015年为减缓期。说明1994-2004年随着汉中市城市化进程的不断加快，城市人口密度增加，工业发展迅速等对研究区的温度、气候和环境均有着重要影响。特别是，人类活动的加强对汉中市城市热岛效应的增强有至关重要的作用[2]。而2004-2015年，受“西部大开发”、“南水北调中线工程”等工程项目影响，汉中市在发展经济的同时，更加重视生态环境建设，市内植被覆盖日益好转，研究显示：汉中市2005-2015年植被覆盖是以V级高植被覆盖度(>75%)为主,且随时间推移V级高植被覆盖度面积不断增加，其他4级植被覆盖度面积不断减少[32]，而植被在改善城市的热环境方面发挥着重要的作用[31]，因此该时间段研究区热岛效应得到明显减缓。在空间分布上，1994-2005年汉中市热岛效应整体呈现：强绿岛区和绿岛区主要分布在汉中市北部的山林地区；强热岛区和热岛区主要分布在西南部的中心城区。这与植被覆盖度和建筑物密度关系密切[5,31]。

图5 1994-2015年汉中市植被覆盖度与地表温度(Ts)关系Fig.5 Relationship of vegetation coverage with land surface temperature of Hanzhong during 1994-2005

3)汉中市热岛效应在不同土地利用类型上的分布特征差异明显。强绿岛区和绿岛区主要分布在汉中市北部山区的林地和耕地。正常区主要集中在汉中市近郊的农用地与草地，同时也包含市区周边的零散村镇居民地。热岛区和强热岛区主要分布在市区的建筑物密度较高以及有公路建设的区域，而建筑物密度与热岛效应的关系已经得到证明[5]。这主要是因为建筑物和沥青路面增加会引起地表反照率减小，导致地面吸收更多的热量，从而致使增温和热岛效应更显著[8,33]。而植被覆盖的增加会将到达地表的太阳辐射更多的地截获用于植被的蒸发和蒸腾作用[33]，从而使地表温度和热岛强度降低，故而强绿岛区和绿岛区集中分布在林地和耕地。

4)城市地表温度与植被覆盖度呈显著负相关关系，植被覆盖度每增加10%，地表温度平均下降约1.1℃。可见，提高城市植被覆盖度对城市热岛效应具有明显抑制作用[31]。这与张顺谦[8]等对成都市热岛效应的研究结果一致。这是因为良好的植被覆盖对城市下垫面会起到一定保护作用，从而对城市地表温度的升高起到减弱作用，另一方面，绿色植物自身具有呼吸作用，对城市上空的大气交换起到重要的作用，同时，植被可以通过蒸腾作用从环境中吸收大量热量，使周边区域升温速率减慢[8,28]。

影响城市热岛效应的原因众多，有气候变化(降水)、植被覆盖、水体覆盖、建筑物密度、公路建设以及人类活动产生的人工热源等[5,8,34]。本研究对植被覆盖和土地利用类型与城市热岛效应的关系的分析结果表明，植被覆盖和土地利用类型(水体、植被覆盖、建筑用地等)对城市热岛效应空间演变起决定性作用。在城市热岛效应发展时期，建筑用地的扩张造成了城市热岛区沿其扩张方向面积增加，中心城区的强热岛区快速扩张。而在城市热岛效应的减缓时期，高植被覆盖度面积的不断增加对其起到明显的抑制作用。对于中小型城市来说，经济发展所造成的土地格局变化是必然过程，所以在对于城市规划上可以制约建筑区扩张的同时增加城市绿地建设，并提高人民环保意识，实时监测热岛效应动向，确保中小型城市的生态稳定性。