城市局部气候分区对地表温度的影响——以大连市区为例

金珊合，张育庆，杨 俊，2

(1. 辽宁师范大学自然地理与空间信息科学辽宁省重点实验室，辽宁 大连 116029； 2. 辽宁师范大学人居环境研究中心，辽宁 大连 116029)

城市化带来一系列城市问题[1]。城市气温或地表温度高于周围农村被称为城市热岛(UHI)效应[2]。城市热岛使城市气候发生改变，地表温度升高，人类热舒适受到挑战[3-4]。城市热岛问题一直是全球研究热点，中国地表平均温度增长速度比其他国家约高出一倍，若要为缓解气候变化作出改变，需在城市规划及降低地表温度升高等方面作出努力。

近几年，国内外学者分别从城市形态[5]、土地覆盖[6]和研究方法[7]等几个方面研究城市热岛时空格局。文献[8]利用MODIS卫星产品提取土地覆盖和地表温度信息，发现快速的城市发展改变土地利用/覆盖，从而造成地表温度变化。文献[9]采用统计年鉴和Landsat 8数据结合灰色关联度方法研究城市热岛效应影响因子。文献[10]利用遥感影像分析城市绿化与城市热岛。文献[11]采用支持向量机(SVM)曲面拟合算法模拟城市热岛强度。文献[12]研究发现不同区域内存在多种类型的景观组合，从而形成相应的生态系统，因此当地气候背景对城市热岛研究具有很大贡献。为完善城市热环境敏感的地表指标体系，文献[13]将城市分为建成环境类型和自然环境类型，这样的分类体系被称为“局部气候分区(local climate zones，LCZ)”。文献[14]采用WUDAPT技术分类城市局部气候带，结果表明不同局部气候带具有明显温度差异。文献[15]利用局部气候带分区方法对不同局部气候带进行风环境模拟并对风道进行规划。文献[16]利用遥感图像划分城市局部气候带，通过MUKLIMO_3模型研究不同局部气候带内热舒适度，通过建筑数据、土地覆盖等数据基于GIS方法对高密度的香港城市划分局部气候带，表明LCZ分类系统具有普适性。文献[17]采用遥感与GIS结合的方法对印度进行不同尺度下局部气候带划分发现，LCZ映射技术需要根据城市的类型进行调整。目前国内对城市局部气候分区研究正处于初级阶段。综上所述，本文以大连市建筑数据、Landsat 8和SPOT 5遥感数据为基础，结合局部气候分类方法、地表温度方法、GIS空间分析法、划分大连市城市局部气候带，定量分析研究区内不同局部气候带对城市地表温度的影响，为未来城市规划提供一定参考。

1 研究区和数据来源

1.1 研究区概况

大连市(38°43′—40°10′N,120°58′—123°31′N)，属于北半球的暖温带地区，具有海洋性特点的暖温带大陆性季风气候。全市总面积12 574 km2，其中市区包括中山区、西岗区、沙河口区和甘井子区，共有39个街道。中山区建筑类型多为中高层建筑，沙河口区大多分布多层建筑和少量中高层建筑，西岗区多为低层建筑和多层建筑，甘井子作为城市边缘区分布着低层建筑和新建高层建筑。如图1所示。

图1 研究区概况

1.2 数据来源与预处理

选取大连市建筑矢量数据为基础，结合SPOT 5、Landsat 8遥感数据(见表1)。依据国家《民用建筑设计通则》(GB 50352—2005)[18]，对建筑高度进行统计(见表2)，利用SPOT 5遥感数据提取城市绿地信息，并且根据《城市绿地分类标准》(CJJ/T 85—2002)，将城市绿地分为森林绿地、公园绿地、社区绿地和附属绿地4类。

表1 数据来源与说明

表2 建筑高度分类

2 研究方法与实例分析

2.1 局部气候带分析

Stewart和Oke将城市局部气候共分为17类，建筑类型为10个分类，土地覆盖类型为7个分类，同时列出局部气候带的10个参数，其中建筑高度分为高、中、低3种，建筑密度分为紧凑和稀疏；土地覆盖分为高密度、低密度树木区、灌木丛区、低植被区、硬化地面、沙地和水体；局部气候参数分别为天空开阔度、街道高宽比、平均建筑高度、地表粗糙等级和建筑密度等[13]。本文研究局部气候对地表温度影响，更关注建筑高度、建筑密度和绿地类型。结合我国城市发展现状，建筑具有高大和密集的特征，因此本文将建筑高度分为5类(见表2)；城市中多为低植被区，郊区土地覆盖为树木区，因此本文将土地覆盖类型分为森林绿地、公园绿地、社区绿地和附属绿地4类绿地，最后将建筑类型与土地覆盖进行合并共有19类(如图2所示)。

通过对研究区划分30 m格网，共有671 031个，统计网格内建筑类型和绿地类型，划分局部气候带。

依据图2，表明大连市整体建筑高度为低层建筑和多层建筑，仅沙河口区和中山区分布少量超高建筑，中山区、甘井子区东部和其他行政区沿海区域分布一些高层建筑,沙河口区和西岗区分布中高层建筑；就建筑密度而言，大连市主要建筑密度是中密度和较高密度，另外甘井子区具有大量森林绿地覆盖，中山区多为公园绿地覆盖。

2.2 地表温度反演分析

文献[19]的单窗算法演算地表温度适用于只有一个热红外波段的TM6数据，本文将单窗算法和landsat 8中的TM10波段结合，估算地表温度。具体公式为

(1)

式中，TS即为所求的地表温度，单位为K；a和b为根据热辐射强度和亮温的关系拟合出来的系数。当亮度温度在10～40℃时,a的取值为-67.355 351,b的取值为0.458 606；T10为传感器的亮度；Ta为大气平均作用温度，单位为K；ε为T10的地表发射率；τ为T10的大气透过率。

地表温度能够反应大连市UHI整体格局，本文将整体地表温度整体分为9类，均匀间隔为2℃。根据图3可以看出地表温度空间分布。整体来看，地表温度呈现东高西低的趋势，城市中心区温度远远高于郊区，建筑覆盖地区地表温度整体偏高，并且由于东部沿海区域具有一些工业区，因此地表温度高，而甘井子区西南部有大量植被覆盖，地表温度较低。具体而言，地表温度是28℃～30℃和30℃～32℃的比例分别为25%和27%，占整体的一半以上；同时，地表温度是26℃～28℃和34℃～36℃的比例分别为15%和14%，地表温度大于38℃的比例为1%，说明出现极端高温现象。

图3 地表温度空间分布

2.3 局部气候带对地表温度贡献

利用叠加分析，统计不同类型局部气候带地表温度范围，定量分析局部气候带对城市地表温度影响(如图4所示)。

图4 不同类型局部气候带地表温度范围

根据图4，看出多层高密度建筑覆盖区地表温度最高。在相同建筑高度上，密度越大建筑区域，地表温度越高；相同建筑密度，多层建筑覆盖区地表温度较高。建筑密度大区域植被较少，人为释放一定热量。绿地能够降低地表温度，森林绿地覆盖面积最大，地表温度最低，附属绿地地表温度最高，公园绿地和社区绿地地表温度几乎一致。

3 结 论

本文以大连市区为研究对象，通过划分城市局部气候带，利用单窗算法反演地表温度，定量分析了不同类型局部气候带对城市地表温度的影响，研究表明：

(1) 城市内整体建筑平均高度为低层建筑、多层建筑和中高层建筑，建筑密度为中密度和较高密度。甘井子区具有大量森林绿地覆盖，中山区多为公园绿地覆盖。

(2) 大连市地表温度整体偏高，在空间分布上，温度呈现东高西低的趋势，由于东部具有大量的建筑覆盖，因此地表温度较高；西部的甘井子区具有植被覆盖，因此地表温度相对低。定量分析地表温度值的分布，其中28℃～31℃占比例最多达到50%，并且地表温度大于38℃占比例1%，该区域出现极端高温。

(3) 在相同的建筑高度上，密度越大的建筑区域，地表温度越高；相同密度建筑，多层建筑高度覆盖区地表温度较高。建筑密度大区域植被较少，人为释放一定热量。森林绿地覆盖面积最大，地表温度最低，附属绿地地表温度最高，公园绿地和社区绿地地表温度几乎一致。