基于MODIS数据的盐城市热岛效应特征分析

裔传祥，盛 也*，周宏伟，刘桐恺，梅 钦，于国强

（1.盐城市气象局，江苏 盐城224005；2.福建省气象台，福建 福州 350001）

近年来随着城市的迅速发展，不断加快的城市化进程给城镇生态环境造成巨大的影响。作为城市生态环境评价的关键指标，城市热岛效应具有重要参考价值，其定义为城市温度明显高于周边郊区温度，呈现出高温独立于周围低温区的“岛屿”现象[1]。众多学者对其进行了大量研究。谢志清等[2]通过分析MODIS反演的地表温度数据，认为1991—2005年长江三角洲城市带的扩张对区域温度的增加起到了积极作用。林云杉等[3]利用Landsat数据进行了地表温度反演，并对泉州城市用地与热岛效应的关系进行研究，结果表明城市用地扩张对城市热岛现象有着直接的影响。瓦力江·瓦黑提等[4]通过自动气象站资料分析乌鲁木齐气温特征，发现城市热岛强度在夜晚较大，白天较小。

研究表明，城市热岛效应与地表覆盖类型存在着密切联系。毛洋等[5]采用Landsat8遥感数据分析昆明地表温度与地表覆盖类型之间的关系，发现无热岛和较弱热岛效应等级主要分布于林地和水体，而建筑用地和裸地是主要的强热岛效应分布区。张小伟等[7]运用MODIS数据分析上述两者的关系后指出，浙江省各地表覆盖类型年平均地表温度差异显著，总体表现为建筑用地>耕地>林地>水体。绿地是城市化进程中维持城市可持续发展的必要因素，叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）在城市绿化数量质量评价体系中的重要性日益提高，目前一些学者已从LAI角度关注绿量对城市热环境的影响。吴菲等[8]选取北京城市绿地研究不同绿量植被对温度变化的影响，得出在一定范围内的乔灌草绿量比之下，绿地中的乔灌绿量越大，降温效果越明显。Xiao等[8]研究苏州城市绿地对热岛效应的缓解作用，认为绿地的降温效应随着LAI的增加而提升。但是，对于城市热岛效应的研究多数集中在大型城市，而对我国中小型城市的关注较为少见，并且缺乏对地表温度与LAI定量关系的研究。

相对于大型城市，中小型城市的发展会遇到局部规划和管理不够完善，人类活动增速过快，从而产生如热岛效应等相应的环境问题。随着盐城市经济的迅速发展，城市下垫面转变明显，建筑逐年密集，这些都潜在影响着城市热岛效应。本文以MOD11A2地表温度数据为基础，并结合FROMGLC10（Finer Resolution Observation and Monitoring-Global Land Cover 10）地表覆盖信息以及MOD15A2 LAI产品，系统研究盐城市热岛效应特征，旨在对城市可持续发展，缓解城市热岛效应提供科学的参考。

1 研究区概况

江苏省盐城市（119°27′～120°54′E，32°34′～34°28′N），位于我国东部沿海（图1a）。盐城市界于北亚热带向南暖带气候过渡的区域，属于季风气候，四季分明，雨热同季。

由图1b可知，田地占盐城市大部分区域；其次为城市用地，分布在各行政区中，其中大市区（盐都区、亭湖区）的城市用地面积较大；草地的面积则最少，不足1%。

图1 研究区域

2 数据源及方法

2.1 MODIS数据

MODIS，即中分辨率成像光谱仪，是搭载在Terra（过境时间为地方时10：30左右）和Aqua（过境时间为地方时13：30左右）两颗卫星上用于观测全球生物和物理过程的重要仪器。MODIS具有全球免费获取、光谱范围广（0.4～14.4μm）、数据接收简单以及更新频率高等特点，在众多领域中得到研究与应用[9-10]。本文运用了盐城市2017年地表温度数据以及LAI数据。

为了去除云覆盖带来的影响以及准确划分时间范围，本文地表温度数据选取MODISLevel 3中8 d合成的地表温度产品（MOD11A2），LAI数据选取MODISLevel 4中的8 d合成LAI产品（MOD15A2），其空间分辨率均为1 km。上述产品具有较好的时间分辨率与精度，已被广泛应用于相关研究[11-13]。

2.2 地表覆盖数据

地表覆盖信息来源于FROM-GLC10产品，该产品为清华大学地球系统科学系宫鹏教授课题组与国内外多家单位合作，使用TM和ETM+数据制作出的世界首幅10 m分辨率全球地表覆盖产品。作为目前最精细的全球地表覆盖数据，在保证较高精度的前提下，FROM-GLC10提供了更精细的地表覆盖信息[14]。

2.3 热岛分级

为了更直观地分析盐城市热岛强度情况，本文采用均值—标准差法（公式1）将全市地表温度划分为5个等级；该方法以平均温度和标准差的倍数关系作为切入口，能够有效地界定城市热岛。在不同时期城市热岛演变对比时，可以一定程度上避免时间差异所带来的影响[15]。

式中，T为分段点，T0为研究区内地表温度的平均值，SD为研究区内地表温度的标准差，X为标准差的倍数，本文选取0.5和1.5[16]，表1为具体划分标准。

表1 城市热岛强度划分标准

城市热岛效应的研究重点在城市用地，为定量分析城市用地四季整体的增温效应与变化趋势，构建3个参数作为参考[2]：

式中，TCN为城市用地与非城市用地温度之差，代表整个研究区的热岛强度；TCD为城市用地与全区域温度之差，代表城市用地温度偏离区域平均的程度；TDN为全区域与非城市用地温度之差，能够反映城市用地热岛效应对区域温度变化的贡献。TC、TN、TD分别为城市用地、非城市用地以及全区域的平均地表温度。

3 结果与分析

3.1 地表温度与地表覆盖类型的关系

由于不同地表覆盖类型对太阳辐射能量的吸收与反射能力不同，同一时刻不同土地类型的地表温度会不同。通过对比盐城地表覆盖结果（图1b）与热岛等级空间分布图（图2），可以发现地表温度分布情况与下垫面具有一定的关联，春夏两季城市用地所对应的热岛等级多为高温、次高温，其中夏季最为明显。春夏季低温、次低温以及中温的分布呈块状和零散的点状遍布在城市中，大多分布在田地与河流，而秋冬季为大片的块状分布在整个城市。

图2 盐城市2017年热岛等级分布

为探讨不同地表覆盖类型与热岛效应之间的关系，将地表覆盖数据与地表温度数据相叠加，得到各地表覆盖类型白天及夜间的平均地表温度和标准差（表2）。白天城市用地平均地表温度在春季、夏季和秋季最高，分别为24.4、33.2、22.0℃，冬季城市用地平均地表温度仅次于田地，但二者相差较小（0.1℃）。白天河流平均地表温度均最低，春夏季与城市用地的温差分别为2.9、2.7℃，河流在所有地表覆盖类型中起主导的降温作用。白天田地、草地与林地的平均地表温度全年差距较小，在春、夏季3种地表类型的温差在0.6℃左右，秋、冬季温差在0.2℃左右，并且标准差几乎都在2.0℃以下，这是因为田地、草地与林地都是以绿色植被为主，地表类型较为均一。到了夜间，由于城市用地主要以硬化路面为主，比热较小，夜间平均地表温度迅速下降，而河流由于水的比热较大温度下降最缓慢，导致夜间河流平均表面温度最高，草地次之，城市处于中游，田地与林地为最低，这是因为田地与林地的植被覆盖度较高，蒸腾与散发的能力也较高，使其能够有效的削减地表中的热量。城市热岛效应在夜间基本消失，河流具有明显的“保温”作用。

表2 2017年盐城市各地表覆盖类型平均地表温度与标准差 ℃

城市用地具有非渗透性和无蒸发性，热传导性较强，吸收太阳辐射后温度迅速上升，导致其具有较高的地表温度，盐城近几年城市建设发展迅速，高楼密度增大，所以城市热岛效应较为显著。水体由于其较弱的热传导功能及较强的蒸发作用，使地表温度上升与下降的趋势比较平缓，所以河流温度在四季白天都呈现出最低值的状态，导致城市用地和水体的地表温度差较大。草地的地表温度与耕地比较接近，均高于林地，这是因为草地与耕地具有相似的覆盖特征[17-18]。

3.2 城市热岛效应的季节性差异

从盐城市2017年热岛等级分布情况（图2）可以看出，春夏季的次高温、高温区占比明显高于秋冬季。运用地表覆盖数据结合地表温度数据，计算出各季节盐城区域热岛强度的整体特征（图3）。白天春夏季的城市热岛强度较强，城市用地与非城市用地平均地表温度差TCN分别为1.0、0.8℃，秋冬季的热岛强度不显著；夜间城市热岛强度四季变化较为平稳，其中秋季相对较强，TCN为0.8℃。白天不同季节城市用地的地表温度偏离区域平均程度TCD存在较大差异，春、夏季最为显著，分别为0.9、0.7℃。白天城市用地使盐城全区域平均地表温度的增加值TDN也是在春、夏季最强，均增加0.1℃左右，秋、冬季均为0℃；夜间TDN的差异相对较小。值得注意的是冬季白天城市热岛强度参数几乎均为0℃。综合来看，盐城市热岛效应在春、秋两季时较强，秋、冬两季不够显著，这与长三角地区其他城市较为相似，而由于地理位置的差异，与京津冀地区则有所差别[2，15，19]。

图3 盐城市四季城市热岛效应特征状况

在盐城市地表覆盖类型（图1b）与热岛等级分布（图2）的基础上，统计各地表覆盖类型中的热岛等级（去除缺失样本）所占百分比，得到各地表覆盖热岛强度等级有效百分比统计结果（表3）。夏季城市用地次高温与高温区的占比最高，达到55.4%，春季其次（49.8%）。全年来看，河流低温与次低温的占比较高，其中春、夏、秋季分别为69.2%、67.3%、62.6%，田地、草地与林地大多集中在中温区。城市用地会使城市热岛效应变强，并且其它各地表覆盖类型对缓解城市热岛效应的能力具有差异。

表3 2017年盐城市各地表覆盖热岛强度等级有效百分比统计 %

3.3 地表温度与LAI的相关性

河流能缓解盐城市的热岛强度，而植被也能够起到很好的降温作用。LAI越大，植被反射的太阳辐射越多，降温效果越好[20]。为了更好地了解不同季节田地、草地、林地对城市热岛效应的降温效果，计算了盐城市区各季节地表温度与LAI的相关系数（表4）。

表4 地表温度与LAI相关系数

从四季地表温度与LAI的相关系数（表4）可以看出，盐城市区四季地表温度与LAI均为负相关，且除冬季外均通过0.01的显著性检验。夏季地表温度与LAI相关性最好，相关系数达到0.579，较好地反映出LAI与地表温度有着密切的相关性。从季节分布上来看，植被在夏季的降温效果最明显，其次为春季，相关系数为0.528。冬季LAI对城市地表温度无明显影响，主要是由于冬季植被覆盖率低，LAI值都处于2以下。这为缓解盐城市热岛效应提供了重要的理论依据，在城市化的进程中，加强植被覆盖的绿化工作，能够起到很好的降温作用。

4 结论与讨论

本文基于MODIS数据，分析了盐城市热岛效应的特征，得到以下结论：

（1）白天城市用地具有较高的平均地表温度，其中春季、夏季、秋季最为明显，分别为24.4、33.2、22.0℃，河流平均表面温度最低。

（2）到了夜间城市用地平均地表温度迅速下降，而河流表面温度最高，田地与林地平均地表温度最低。

（3）不同地表覆盖类型对缓解城市热岛效应的能力都不相同，河流具有一定的“冷岛效应”，在盐城所有地表覆盖类型中起主导的降温作用。

（4）热岛效应特征在夏季表现最明显，春季其次，秋、冬两季不够显著。

（5）盐城市区地表温度与LAI呈负相关性，其中夏季植被的降温效果最明显，春季其次。

由于本文所运用的FROM-GLC10现有资料无法满足长时间序列研究，仅选取2017年数据研究盐城市热岛效应，虽不足以掌握其历史规律，但具有一定的理论支撑，未来可运用长时间序列资料定量分析研究区四季地表温度与地表覆盖类型、LAI的关系。本研究在分析盐城市热岛效应特征后，也为城市建设提供理论性建议，在城市化进程中，需注意湖泊建设与植被结构优化，以缓解城市热岛效应。