风云三号卫星陆表温度产品在城市热环境监测评估中的应用

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一、引言

由于城市化的发展，人类消耗了大量的物质和能量，产生了大量废弃物和无效热量，形成了城市热环境景观，最显著特征就是城市热岛与城市高温。随着全球城市热岛和城市高温现象呈现不断加剧的趋势，对城市生态环境的影响越来越显著，已成为21世纪面临的重要生态环境问题[1-2]。近二十年来，遥感作为一种具有空间分辨率高、覆盖范围广、直观定量等优点的分析手段，在大城市和城市群热环境评估和热力空间格局分析研究中发挥了重要作用[3-5]。其中，基于遥感观测的陆表温度（LST）是开展城市热环境研究的一个关键指标。

LST不但是多种地表过程模型的主要输入参数，也是估算区域及全球尺度上的地表能量平衡的关键因子[6]，不同卫星反演的LST质量也直接影响着城市热环境监测评估的精度。2008年5月我国新一代极轨气象卫星风云三号A星（FY-3A）发射成功，后续又陆续发射了FY-3B、FY-3C和FY-3D等卫星，已经形成了全球上、下午星的组网观测能力[7]。风云三号卫星（FY-3）携带的可见近红外扫描辐射计VIRR具有类似于美国诺阿（NOAA）卫星的AVHRR传感器热红外波段探测能力，可以进行陆表温度LST持续观测，具有很大的应用前景。目前，中国气象局通过“风云卫星遥感数据服务网”向全球免费提供FY-3A、FY-3B、FY-3C的全球10°× 10°LST分幅产品，此外还通过“新一代极轨气象卫星（风云三号）工程地面应用系统”在气象局业务内网提供5min 数据段的LST产品，使之在卫星过境半个小时后即可获得经过质量控制的LST产品，大大提高了LST卫星产品服务的实时性和可用性[8]。

本文分别以北京和广州城市为例，基于FY-3 LST,综合运用多种热环境评估指标和方法开展城市热环境及空间格局对比分析，评估FY-3 LST产品在城市热环境评估的可用性，对其他城市如何利用FY-3 LST产品开展热环境研究具有借鉴意义。

二、数据

文中所使用的FY-3A、FY-3B、FY-3C LST产品来源于“风云卫星遥感数据服务网（http://satellite.nsmc.org.cn/portalsite/default.aspx）”；MODIS Terra/Aqua LST日产品（MOD11A2或MYD11A2）来源于“美国地质调查局数据共享网（https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table）”；NOAA18/AVHRR来源于北京市气候中心接收的日1B数据，NOAA LST采用Quan等（2012）提出的改进型Becker分裂窗方法进行反演得到[9]。

三、方法

1. 陆表热岛强度

陆表热岛强度（SUHI）是目前城市热环境评估最常用、最重要的指标，估算方法较多，本文采用国际上通用的城—乡二分法[5]，并参考有关划分标准[10]，把SUHI划分为强热岛、较强热岛、弱热岛、无热岛、弱冷岛、较强冷岛和强冷岛等7个等级。

2. 热场强度指数

热场强度指数（NHFI）定义为热场地表温度的归一化，参考有关计算方法及划分标准[10]，可以把热场强度指数初步划分成5个等级：低温区、次低温区、常温区、次高温区和高温区。

3. 热岛比例指数

采用热岛比例指数（UHPI）[11]可进行空间单元的热岛定量评估，参考有关划分标准[12]，根据UHPI值大小，可以划分为5个等级：轻微或无、较轻、一般、较严重和严重。

4. 热岛容量

热岛容量（SUHC）定义为城市陆表热岛足迹（产生地表城市热岛效应的空间范围）内的热岛强度值与面积相乘值的累加，是一个表征热岛强度和面积的综合指标，单位km2·℃或km2·K。热岛容量模型建立的原理是：若城市热岛在空间上为高斯曲面分布，则可利用高斯曲面拟合热岛强度信号函数，根据该函数可确定热岛足迹及热岛中心，从而估算热岛容量[13-14]。

5. 高温强度评估

本文利用平原地区自动站点日最高气温≥33℃的晴空气象台站资料，选择相应的下午星FY-3B LST产品，根据台站相应位置在遥感图像上取位置为中心3×3像元的平均LST作为台站的相应遥感地表温度，建立FY-3B LST与日最高气温的回归关系式，从而计算不同气温高温等级（35℃、37℃、40℃）下对应的地表高温值，并参照气象上高温等级划分进行遥感地表高温强度等级划分，划分为轻度高温、中度高温、重度高温。并可利用高温比例指数（LSHP）对不同空间单元的高温监测状况进行有效比较，并参考相关划分标准[15]，LSHP可以划分为5个等级：轻微或无、较轻、一般、较严重和严重。

6. 高温中暑指数评估

利用北京城市历史高温气象资料与人群中暑资料建立高温对中暑影响评估模型：

其中Y是高温中暑指数，Tmax是最高气温，T是平均气温。根据北京平原地区自动站气象站最高气温Tmax与下午星FY-3B LST建立的回归模型，确定高温中暑指数值中的陆表温度值LST代替Tmax；通过白天和夜间的FY-3B LST平均值与自动站日平均气温的关系，建立基于FY-3B的平均地温与气温的关系，代入公式（1），从而估算出遥感高温中暑指数值，根据等级划分，进行高温中暑影响等级评估，如表1所示。

表1 高温中暑指数等级评估

7. 热力景观指标

常用的热力景观指标主要包括：热力斑块密度、热力最大斑块指数、平均斑块分数维、热力分离度指数、热力多样性指数和热力聚集度指数[16-17]。

热力斑块密度（PD）表达单位面积上热力斑块数量，描述热力景观破碎度情况；热力最大斑块指数（LPI）表示热力最大斑块所占景观面积的比例，有助于确定景观的优势类型等；平均斑块分数维（FRAC_MN）用于描述不规则几何形状的复杂程度，其值越接近1，反映斑块形状越简单，其值越接近2，说明斑块形状越复杂；热力分离度指数（SPLIT ）用于描述热力斑块在空间分布上的分散程度，分离度越大表示斑块在空间分布上越分散。热力多样性指数（SHDI ）用于描述一个区域内不同热力景观类型分布的均匀化和复杂化程度，等于0表明整个景观仅有一个斑块组成，各热力景观比例相等时，则多样性指数最高，各景观类型比例差异增大，则多样性指数减小。热力聚集度指数（AI）用于度量同一类型热力斑块的聚集度程度，值越小，热力景观越离散。

四、基于FY-3卫星的城市热环境监测和评估

1. 热岛强度监测和评估

如图1和图2所示为北京和广州典型晴空高温日（日最高气温≥35℃）2017年7月10日和2017年8月20日热岛强度SUHI等级监测及热岛比例指数UHPI，可以看出北京城六区大部分区域及各郊区城中心出现明显热岛，主要建成区五环内区域UHPI达0.92，UHPI排名前三位的区分别是城区（1.0）、朝阳（0.79）和丰台（0.71），分别评估为“严重”、“较严重”和“较严重”等级。广州城区荔湾热岛最重，UHPI为0.88，评估为“严重”等级；海珠（UHPI为0.67）次之，评估为“较严重”，表明这些区域热岛现象较为严重。

图1 基于FY-3B卫星的北京和广州SUHI等级监测（左：北京 2017-07-10 13∶25 右：广州 2017-08-20 14∶43）

图2 基于FY-3B卫星的北京和广州UHPI评估（左：北京 2017-07-10 13∶25 右：广州 2017-08-20 14∶43）

如图3利用1990—2017年不同年份夏季典型晴空日NOAA/AVHRR和FY-3B卫星资料对北京市SUHI进行时间动态变化监测：1990—2017年北京热岛出现了从中心城区向北、东和南三面扩展趋势，2001年后由于北京奥运会的举办，旧城改造和绿化率明显增加使得热岛面积有所减小，2008年后则热岛持续增加，其中向昌平、顺义和通州方向城市热岛扩展最为明显。2017年，北京城六区热岛面积为1115km2，占城六区总面积的80%，略高于2016年，结果显示利用FY-3卫星资料可有效监测城市热岛时空动态变化。

图3 1990-2017年北京NOAA/AVHRR（1990、1996、2001、2004、2008、2012）和FY-3B（2016、2017）卫星监测热岛强度等级图

2. 热场强度指数监测

如图4所示为北京和广州典型晴空高温日2017年7月10日和2017年8月20日热场强度指数NHFI分布图，可以看出，北京和广州城区出现明显高温区，城市热岛明显，结合图1热岛强度SUHI分布图可以看出，北京城市地区的“高温区”和“次高温区”范围分别与城市强热岛和较强热岛范围分布较为一致，但广州城市地区的“高温区”范围明显小于强热岛范围，表明基于FY-3B卫星的热场强度指数虽然可有效反映城市热岛，但两者在确定热岛范围上可能存在较大差异。

图4 基于FY-3B卫星的热场强度指数监测（左：北京 2017-07-10 13∶25 右：广州 2017-08-20 14∶43）

3. 热岛容量评估

图5为分别利用北京2016年8月28日的FY-3C LST数据和广州2016年7月25日的FY-3B LST数据进行地区城市热岛高斯模拟结果。可以看出，北京、广州都存在一个热岛中心和椭圆形的热岛足迹，对北京、广州的热岛容量估算如表2所示：北京2016年8月28日的热岛容量SUHC明显高于广州地区2016年7月25日，分别为3554.9 km2·K 和572.3 km2·K ，SUHI最大值也是北京高于广州，分别为7.9 K和3.0 K。结合图1热岛强度分布图可以看出，针对北京这种以城市中心向四周扩展只有一个明显热岛中心的SUHI分布，高斯模拟可以较好地模拟出热岛中心和热岛范围，但对于广州这种并非以城市中心向四周扩展可能存在多个热岛中心的SUHI分布，高斯模拟并不能很好地模拟出番禺区和白云区的大片热岛范围。

图5 基于FY-3卫星资料的北京地区和广州地区热岛模拟

表2 北京、广州地区城市热岛容量模拟结果

4. 高温强度监测和评估

图6和图7所示为基于FY-3B和自动气象站资料对北京地区2017年7月10日和广州地区2017年7月29日的高温强度监测以及相应的高温比例指数LSHI图，可以看出北京2017年7月10日和广州2017年7月29日主要建成区出现明显高温现象，中心城区出现重度高温，这与自动站气象观测基本一致。北京2017年7月10日高温比例指数排名前三位的分别是城区（0.75，“较严重”高温等级）、朝阳（0.60，“一般”高温等级）和丰台（0.49，“一般”高温等级），其余区均在0.40以下，为“较轻”或“轻微或无”高温等级；广州2017年7月29日高温强度排名前三位的分别是荔湾（0.91）、越秀（0.71）和海珠（0.41），分别评估为“严重”、“较严重”和“一般”等级。结果表明利用FY-3B LST产品可有效监测基于网格的城市高温强度。

图6 基于FY-3B卫星资料的高温强度监测（左：北京 2017-07-10 13∶25 右：广州 2017-07-29 15∶15）

图7 基于FY-3B卫星的城市高温比例指数评估 （左：北京 2017-07-10 13∶25 右：广州 2017-07-29 15∶15）

5. 北京高温中暑评估

图8 基于FY-3B卫星的北京高温中暑指数监测（2017-07-10 13∶25）

如图8所示为基于FY-3B白天和夜间卫星的2017年7月10日北京高温中暑指数监测，可以看出，中心城区及城六区都处于“易发生”、“极易发生”和“可能发生”等级区域，其他地区不容易发生中暑。

6. 北京和广州热力景观评估对比分析

分别利用图1中北京2017年7月10日和广州2017年8月20日 FY-3B估算的SUHI图，可对北京和广州城市热力景观进行对比分析，如表3所示。

①斑块密度（PD）：广州地区比北京地区大，说明各类热岛北京地区分布集中，破碎度低于广州；②最大斑块指数（LPI）：广州地区比北京地区大，表明广州优势热力类型斑块较大；③景观形状指数（LSI）：北京地区比广州地区值大，说明北京地区热力景观中各类斑块形状不规则更复杂；④平均斑块分数维（FRAC_MN）：北京地区基本与广州地区斑块规则程度接近；⑤分离度指数（SPLIT）：北京地区热力景观斑块分散程度比广州地区大；⑥聚集度指数（AI）: 北京地区大于广州地区，说明北京地区景观由少数团聚的大斑块组成，广州地区热岛斑块类型较分散。

表3 基于热力整体景观水平上的北京、广州城市热环境景观格局分析对比

五、结论

FY-3是我国新一代极轨气象卫星，从第一颗卫星FY-3A于2008年发射至今已有十余年，已积累了大量的LST产品。本文以北方城市北京和南方城市广州为例，主要目的是检验FY-3 LST产品的可用性以及在城市热岛和高温监测评估中的应用。研究结果显示：

①利用晴空FY-3 LST估算的热岛强度SUHI和热岛比例指数UHPI可有效反映北京和广州的热岛强度及时空变化；②热场强度指数NHFI也可反映热岛大小，但与SUHI在空间分布上存在着差异；③热岛容量SUHC可定量评估热岛大小，但在空间分布上还不能对多中心热岛的城市进行有效评估；④利用高温强度和高温比例指数可有效评估城市高温，相应的高温中暑指数也可评估城市高温对人体中暑影响；⑤基于FY-3 LST的热力景观指数则可评估北京和广州热力景观类型上的差异。但不同的指标反映强弱不同，在具体评估中需要根据实际情况进行选择。