基于Landsat8影像的安庆市城市热岛效应分析

韦 正，孙嘉乐，陈志敏，郭忠臣

(宿州学院环境与测绘工程学院，安徽 宿州 234000)

0 引言

城市的发展，一方面给人们的生活带来了便利，另一方面也对自然环境带来了诸多问题，城市热岛效应就是其中之一。国内外许多专家学者对其进行了广泛研究，例如Manley[1]于1958年第一次提出城市热岛(Urban Heat Island，UHI)的概念；Rao[2]于1974年第一次将遥感技术应用于城市热岛效应研究。与传统的热岛效应研究技术相比，遥感技术以其技术手段多样、经济效益高、监测范围大、测量速度快等特点成为研究城市热岛效应的主要方法；Streutker[3]利用大量资料研究了美国休斯敦市的热岛效应，描述了城市热岛的大小和空间范围，得出了农村温度和热岛效应的关系；李璇琼[4]利用Landsat数据对兰州市城市热岛效应时空演化进行研究，得出了兰州市热岛效应和植被覆盖度之间的关系；方刚[5]利用Landsat8数据对宿州市城市热岛效应进行了研究，得出了宿州市热岛效应的空间分布并分析了热岛效应与4种指数的关系；胡德勇等[6]采用单窗算法和Landsat8 TIRS数据反演河南省郑州市上街机场及其附近的地表温度，研究提出了针对热红外第10波段的单窗算法，并罗列了研究区多种地表条件下的温度值。

本文以Landsat8卫星影像为数据源，以ENVI遥感软件为平台，利用覃志豪等[7]提出的单窗算法模型对安庆市城市热岛效应进行研究。在分析安庆市城市热岛效应时空变化的基础上，提出缓解安庆市城市热岛效应的措施。研究结果对安庆市建立全国绿化模范城市、国家森林城市、国家园林城市等建设具有一定的参考作用，也能为安徽省其它城市研究热岛效应提供一个范例。

1 研究区概况

安庆市坐落于皖西南长江中下游的北岸，位于29°47'～31°17'N，115°46'～117°44'E之间。安庆市气候温暖、四季分明，年平均降水量1 300～1 500 mm，年均温度在14.5～16.6℃，无霜期248天，现辖7县(市)及3区。论文以安庆市市辖区（具体包括大观区、迎江区和宜秀区）为研究区，研究区的遥感影像如图1。

图1 安庆市市辖区的影像图

2 数据来源与数据处理方法

2.1 数据来源与预处理

论文以2014年5月1日和2018年4月10日两时相Landsat8影像为数据源，其轨道号是121，行号是39，云量是0。论文以ENVI5.3软件为平台，首先对研究区Landsat8 TIRS和OLI影像进行辐射定标处理，然后对研究区OLI影像进行大气校正处理，最后依据最新行政区划矢量边界裁剪安庆市市辖区影像。

2.2 单窗算法反演地表温度模型

2.2.1 单窗算法

覃志豪的单窗算法是针对TM传感器数据的第6波段提出来的，TIRS传感器的数据具有与其相似的波普范围，因此单窗算法也适用于Landsat8卫星数据。计算公式[7]为：

式中：Ts是地表温度(K)，C和D是变量，C=ετ，D=(1-τ)+[1+(1-ε)τ]，其中ε是地表比辐射率，τ是大气透射率，系数a=-67.355 351，b=0.458 606，Ta为大气平均作用温度，T是Landsat8 TIRS中第11波段像元的亮度温度[7]。

2.2.2 大气平均温度

温度统一采用开尔文温度，其具体表达式为：T=t+273.15，单位用K来表示，中纬度夏季平均大气温度公式[8]可用Ta来计算，其具体表达式为：

2.2.3 大气透射率

在http：//atmcorr.gsfc.nasa.gov网页中，输入研究区影像的成像时间、中心点经纬度等信息很容易查到2014年5月1日和2018年4月10日两时相影像大气透射率分别为0.81和0.84。

2.2.4 亮度温度

地表亮度温度计算公式[8]：

式中：K1、K2为常数，均可以从Landsat8头文件中获取。对于Landsat8卫星影像，亮度温度可直接在ENVI5.3中利用热红外影像通过辐射定标得到。

2.2.5 地表比辐射率

地表比辐射率(ε)可用Sobrino等[9]提出的NDVI阈值法来计算，具体公式为：

式中：Pv是研究区λ植被覆盖度，NDVI表示研究区归一化植被指数，NDVIv是被植全覆盖区像元的归一化植被指数值，NDVIs是裸土或零植被覆盖区的归一化植被指数值。

2.2.6 研究区的地表温度反演

利用公式(1)并结合4种参数对研究区地表温度进行反演，图2（封三）给出了研究区地表温度分布图。分析可知：2014年5月1日和2018年4月10日安庆市地表温度最低分别为290.60 K和290.13 K，最高温度分别为314.57 K和311.85 K，高温区相对集中于市区和居民地等人类活动频繁区域，在远离城市中心的地方，如山地、河流和农田等无建筑覆盖地区，温度相对较低。乡村地表温度明显低于城市地表温度，且反演结果整体温度分布符合热岛效应分布规律，由此可见安庆市城市热岛效应显著。

图2 安庆市市辖区地表温度分布图

2.3 城市热岛效应分级与时空分布规律分析

利用公式(5)对地表温度进行归一化处理，并按照等差级数值将研究区热岛效应分级：0.8～1.0表示强热岛区、0.6～0.8表示热岛区、0.4～0.6表示正常区、0.2～0.4表示绿岛区、0～0.2表示强绿岛区。图3（封三）表示安庆市市辖区城市热岛效应的等级分布图，表1给出了各等级所占面积及百分比。

图3 安庆市市辖区热岛效应分级

式中：L是TIRS影像中第i个像元亮度温度的归一化值，Ti是第i个像元温度；Tmin代表温度最小的值，Tmax表示温度最大的值。

总的来说，安庆市热岛区2018年较之2014年有明显的扩张，热岛区由市中心向城市外围以及农村地区延伸；结合热岛效应等级分布图可以发现，2018年研究区中正常区、热岛区和强热岛区面积相对于2014年有非常明显的上升，并且主要集中在安庆市区中心；低温区包括乡村，山林等地，由于存在茂盛的树木和丰富的水资源，对热岛效应起到了一定的遏制作用，但是都有向高温区转变的趋势。总体来说，研究区的热岛效应2014—2018年呈现一个上升的趋势（表1）。

表1 热岛效应等级各区域面积及百分比

3 NDVI，BSI，NDBBI，MNDWI与城市热岛效应之间的关系

3.1 指数模型

3.1.1 归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)

NDVI是用来表示植被覆盖度与植被生长状态的一指标，其计算公式[10]如下：

3.1.2 裸土指数(Bare Soil Index，BSI)

Rikimaru等于1996年提出BSI[11]，其公式是：

3.1.3 归一化差值裸地与建筑用地指数(Normalized Difference Bareness and Built-up Index，NDBBI)

NDBBI是用来提取仅含裸地的建筑信息，计算式[12]是：

3.1.4 改进的归一化水体指数(Modified Normalized Difference Water Index，MNDWI)

MNDWI是用来提取水体信息，计算式[13]为：

上述各式中，(i=2，3，4，5，6，7)分别代表Landsat8影像第i波段。图4和5是安庆市市辖区4指数图。

图4 2014年安庆市市辖区4种指数图

图5 2018年安庆市市辖区4种指数图

从图4和5知，植被中NDVI和MNDWI值较高，而NDBBI和BSI值较低；裸土和建筑用地中NDBBI和BSI值较高，NDVI和MNDWI值较低；长江、河流等水体中MNDWI值较高，水体中NDVI、BSI、NDBBI值较低。

3.2 热岛效应与各指数的关系

图6（封三）给出了研究区地表温度与4种指数（NDVI、BSI、NDBBI、MNDWI）的散点图，研究地表温度与4种指数的关系。

图6 地表温度与4种指数关系

Price和Carlson等通过热红外波段影像研究NDVI与地表温度之间的关系，发现二者之间的散点图均呈三角形，且将这种“三角形”称为“NDVITs特征空间”[14-15]。由图6可知，安庆市市辖区的地表温度与NDVI之间的散点图也是呈三角形，与文献[14，15]研究结果一致，安庆市市辖区的地表温度与MNDWI指数、NDVI指数均呈负相关性，而与BSI指数、NDBBI指数均呈正相关性。

图7 2014年地表温度与4种指数的线性函数关系

图8 2018年地表温度与4种指数的线性函数关系

为了更方便地找出NDVI、BSI、MNDWI、NDBBI等4种指数与安庆市市辖区地表温度之间的定量关系，对指数图进行随机采样和线性回归分析，找出地表温度与4种指数的关系，图7和8分别为2014年和2018年4种指数与地表温度的线性函数关系图。

由图7和8分析可知：（1）安庆市地表温度与NDVI呈负相关。经分析，2014年和2018年研究区NDVI值每上升0.1，地表温度分别减少0.81 K和0.92 K。植被越多，所在区域地表温度越低，适当加大植被覆盖可有效降低地表温度，缓解城市热岛效应；（2）安庆市市辖区地表温度与BSI，NDBBI均呈正相关。经分析，2014年和2018年研究区裸土指数值每上升0.1，地表温度分别上升1.54 K和3.01 K。2014年和2018年研究区归一化差值裸地与建筑用地指数每上升0.1，地表温度分别上升7.01 K和4.32 K。不难发现裸露的地面，如裸土、城市建筑群、水泥道路等比热容小的物体对热岛效应强度有促进作用，合理规划城市发展，有效地利用土地，给建筑物覆盖比热容大的材料都有利于缓解城市热岛效应。（3）安庆市市辖区地表温度与MNDWI呈负相关。通过定量分析，2014和2018年研究区改进的归一化水体指数每上升0.1，地表温度分别减少1.66 K和3.54 K。由此可见，增大水体的覆盖面积，给城市地面洒水，均可以有效降低地表温度，缓解城市热岛效应。

4 安庆市城市热岛效应成因分析及减缓措施

4.1 形成原因

(1)城市发展。随着安庆市经济的快速发展，城市建设也逐渐完善，基础设施(如高铁、桥梁、公路等)建设也正加快推进，工业、企业得到较好发展，城镇化居民日益增多。因此，由于建筑用地增加不可避免造成河流、湖泊、农田、山地、绿色植被的减少，导致地表温度上升，城市热岛效应增强。

(2)城市建筑物大量使用水泥、砖头和沥青等材料，在相同太阳辐射条件下，建筑物温度高，易形成城市热岛效应。

4.2 减缓城市热岛效应的措施

通过实地调研、数据分析并结合安庆市市情，减少安庆市城市热岛效应的主要措施有：

(1)增加城市水体面积。因为水的比热容大，相同条件下吸收热量多，对热岛效应带会起到一定的减缓作用。

(2)加强城市绿化建设。从图2和3可以看出，植被多的地方，地表温度明显低于裸土区域。因此合理规划城市布局，种植适量的绿色植被，利用植被的蒸腾作用吸收空气中的热量，可以有效地减弱热岛效应，并且植物的光合作用能够吸收空气中的CO2，减少温室效应带来的影响。

(3)统筹规划城市建筑密度。合理规划城市建筑物的布局，让外面的风能够“走”进来，里面的能够“走”出去，营造一个良好的通风系统，借助于长江水汽能够很好地给城市降温。

(4)大力倡导低碳生活。随着经济的快速发展，汽车、空调和工厂等排放出更多温室气体，从而导致研究区气温不断升高。因此，绿色、低碳的生活方式有利于降低温室效应，缓解城市热岛效应。

5 结语

（1）2014—2018年，安庆市城市热岛效应不断增强，热岛效应面积不断增加。

（2）2014年5月1日安庆市地表温度最低为290.60 K，最高为314.57 K；2018年4月10日安庆市地表温度最低290.13 K，最高为311.85 K。城市中心地表温度远远高于乡村地表温度，安庆市市辖区城市热岛效应比较显著。

（3）安庆市市辖区城市热岛效应与NDVI，MNDWI呈负相关，而与BSI，NDBBI呈正相关。研究区郊区的植被覆盖度较高，热岛效应弱；城区建筑物多，裸土面积大，热岛效应显著。