红沙核电站周边区域地表热环境反演研究

黄梅花 童新华 韦燕飞

（1、南宁师范大学 地理科学与规划学院，广西 南宁530001 2、南宁师范大学 自然资源与测绘学院，广西 南宁530001）

热岛效应随着城市化的推进而不断加剧，成为了影响城市环境问题的因素之一。近年来，遥感技术的快速发展为城市热环境研究提供了一种新方法，基于遥感图像数据，可以对研究区域进行大规模的热环境分析[1]。Kim、潘欣等[2-8]多位不同的研究者，分别采用聚类分析算法等多种研究方法，对国内外多个城市进行热环境研究，各研究表明，热环境的分布与地理位置、时间紧密相关，受下垫面类型、季节、人类生产建设等因素影响。

核技术的快速发展给人类社会带来巨大的便捷，同时也带来了许多问题[5]。本文以红沙核电站周边区域为研究对象，利用2003 年到2018 年获取的Landsat TM/ETM/OLI 数据，结合单窗算法对研究区陆域及海域进行时空热环境反演，观察研究区时空植被覆盖度变化，研究其地表热环境现状及分布特征，为后期红沙核电站的建设以及城市规划提供有效的学术支撑，同时，对保护北部湾海洋生态环境的稳定也具有重要意义。

1 研究区概况

本文研究区域选定于防城港红沙核电站及其周边区域，位于 地 理 坐 标108° 22'23″ E-108° 46'48″ E，21° 31'24″N-21°48'11″N 的区域范围内。研究区分布着柳钢防城港钢铁基地、大西南临港工业园区等大型工业、钦州港经济开发区、红沙核电站厂、商业基地，是一个受人类开发活动影响较大的区域。红沙核电站位于广西壮族自治区防城港市港口区光坡镇红沙村，是少数民族地区建设的首个核电站[8]。

2 数据来源与研究方法

数据来源及研究方法：

根据研究区的实际情况，选取了覆盖研究区的3 期Landsat ETM/OLI 美国NASA 陆地卫星作为数据源，获取时间分别为2003 年1 月15 日、2014 年1 月21 日、2018 年2 月1 日。

2.1 地表比辐射率

利用ENVI5.1 依次计算NDVI 和PV 指数，并考虑城镇和水体2 种地表类型，如下：

式中，NIR 表示近红外波段；R 表示红光波段；在像元统计结果中分别选取NDVI 极大值为95%，极小值为5%。ε、εV 分别表示地表比辐射率和植被比辐射率，εi 为裸露地表比辐射率（取0.960），dε 表示地表几何分布及内散射效应。

2.2 地表辐射亮温计算

将Landsat 影像的热红外波段像元灰度值转换为辐射强度值，并计算出相应的辐射亮温值。公式如下:

式中的Lλ、DN 分别表示地表的热辐射强度值和热红外波段的灰度值，gain、offset 表示波段增益系数和偏移系数。Lmin表示传感器可探测到的最小辐射亮度，Lmax表示传感器可探测的最大辐射亮度[6]，Tb表示Landsat 热红外波段的像元辐射亮温值，K1、K2为常数。

2.3 大气透射率τ 的估计

大气透射率τ 通过NASA 官网（https://atmcorr.gsfc.nasa.gov/）上查询获取，利用大气校正参数计算器计算得出大气透射率分别为τ2003=0.75，τ2014=0.60，τ2018=0.84。

2.4 大气平均作用气温的估计

在标准大气压的条件下，平均大气温度与表面温度存在一定的关联关系，其表达式为：

表达式中T 表示地面平均温度。

2.5 地表温度反演

地表温度的计算，可根据上述计算出的数据，结合单窗算法模型得出表达式（9），反演出地表温度在不同时刻的地表温度值：

式中，Ts 表示地表温度真实值；Ta 表示大气平均作用温度（K）；Tb 表示像元辐射亮温值（K）；C 和D 为中间变量，其中C=ε×τ，D=（1-τ）［1+（1-ε）τ］；a 和b 为变量系数，取值为a=-67.355351、b=0.458606。Ε 为热红外波段的地表比辐射率值，τ 为大气透过率值。

3 结果与分析

3.1 热环境格局分布特征

3.1.1 热环境空间分布特征

本文对地表温度进行密度分割，可看出地表温度不同范围分布情况，如图1，可以看出2003 年整体地表温差不大，热环境相对均衡稳定，温度值主要集中在7℃-19℃之间；2014 年研究区陆域和海域的地表热环境差异明显，其中高温区主要分布在柳钢防城港钢铁基地、大西南临港工业园区、红沙核电站厂、钦州港经济开发区的部分裸地及建成区等区域，这些地区平均气温高达25℃以上。由于城市化的建设，植被区遭到破坏，各类厂区基地面积逐年增长，但绿化面积未能及时填充，成为导致气温升高的原因之一；2018 年研究区陆域与海域地表热环境差异较小，其中地表最低温主要分布于海陆过渡区域。地表高温区与2014 年高温区大致相同，温度较2014 年低得益于对红树林海岸的修复以及加大对城市“绿地建设”的投入，有效的缓解建设用地的气温。

图1 地表温度密度分割结果图

总体上可以看出，近15 年来，高温地区均集中在工业区、建成区等植被较为稀少的区域。而在林地、山地等植被覆盖的区域，温度则在15-20℃之间浮动。在部分沿海区域，红树林得到有效的保护，热环境较为缓和，体现了建立红树林保护区的显著成效。

3.1.2 热环境等级分布特征

为了更直观地表现气温分布情况，本文对研究区的地表温度热力等级进行划分。对于LST 而言，采用极差标准化方法对进行处理，可使不同时期的LST 数据具有较好的可比性，公式为：

式中：Ni 代表第i 个像元标准化后的值；Tmin代表LST 的最小值；Ti 代表第i 个像元的LST 值；Tmax代表LST 的最大值。结合研究区的实际情况，可将地表温度划分为5 个等级，分别为高温区、次高温区、中温区、次低温区和低温区。其中，高温区和次高温区被定义为城市热岛区域。

经分析，2003 年地表温度整体相对平稳，结合上诉地表温度密度分析，该时期的地表温度整体在7℃-19℃之间，海岸线周边，温度则在次低温区；2014 年，高温区则集中在柳钢防城港钢铁基地、大西南临港工业园区、红沙核电站厂、钦州港经济开发区的部分裸地及建成区等区域，大部分则处于次低温区，约在19℃左右；2018 年沿海大部分地区则演变成低温区，由于近年来沿海红树林等植被得到有效保护，使得沿海温度有下降的趋势，而研究区西部的大西南临港工业园区、西北部的南蛇头岭工业园区、及东部的圈海养殖等区域的周边地区演变成次高温和高温区，这是由于这类产区的扩建，使得建设性用地面积上升，周边绿化面积下降，导致温度升高。

3.1.3 热环境区域演变情况

由于人为的干预，研究区部分地区在15 年间发生了不小的变化。部分地区从2003 年气温缓和的低温区，演变成2018 年的高温区，主要表现在柳钢防城港钢铁基地、大西南临港工业园区等工业区及建成区，这些地区植被遭到严重破环，异军突起成为了气温较高的高温区。而在沿海红树林地区，由于近年来建立起自然保护区，由原来的次高温区演变成为次低温区，气温趋向缓和。除此之外，部分地区由于城市化的进程，人类活动也使小部分发生了温度等级变化，如填海造陆、海上养殖、退耕还林、人造公路等，都会引起温度等级的变化。

3.2 植被覆盖时空分布特征

根据归一化植被指数计算得出各时段的植被覆盖分布情况。经分析，2003 年至2018 年植被变化不大，大部分地区处于植被覆盖中、高水平。但从局部分析，近十五年间，研究区中北区、西南部以及西部地区植被覆盖率明显下降，由于临港工业园区、南蛇头岭工业园区等厂区的建立及扩张，植被覆盖率急剧下降，从而影响周边地区热量的吸收与扩散，导致该地区温度上升；除此之外，部分沿海地区建立起自然保护区，植被得到有效保护，植被覆盖率有所上升，进而使周边地区温度下降，如西南部沿海地区。

4 结论

通过对研究区2003、2014、2018 三个时段的热环境反演研究分析，得出以下结论：

研究区低温区、次低温区主要分布在水域、山林等区域，这类地区均在15℃以下；而高温区、次高温区多处于人类活动较为频繁的建成区。

2003 年到2014 年间温度变化较大，上升趋势明显，主要原因在于沿海地区大量红树林不断被破坏，以及城市建设用地急速扩张，导致地表温度不断升高。该年段出现负值主要是受影像云量的影响，导致的偏差。2014 年出现较高的温度值主要受干旱气候的影响。

2014 年到2018 年间温度下降趋势明显，主要原因在于国家注重生态环境修复与保护，加大了绿色建设的投入，努力修复沿海红树林生态系统，使得该区域的地表温度有所下降。