基于Landsat TM/ETM＋的西安市城市热岛效应时空演变

苏雅丽，张艳芳

（陕西师范大学 旅游与环境学院，陕西 西安710062）

城市热岛效应是城市化的结果，是指城市发展到一定规模，由于城市下垫面性质的改变、大气污染以及人工废热的排放等导致热量在城市空间范围内聚集，使得城区气温明显高于周围郊区气温，在城市热场分布图上显示出城区好像一个温暖岛屿的现象［1］，成为城市不同于其以外地域气候最明显的特征之一［2］。近年来，大规模城市化对于城市局部气候的影响日益增强，因此对城市热岛效应的研究已成为诸多学者研究的热点问题。在研究内容上，目前利用Landsat T M/ET M＋数据研究城市热岛主要集中于城市热岛的形成机制、形态结构及时空变化特征3个方面［3－4］。形成城市热岛效应的主要驱动因素是城市下垫面性质的改变和大量人为热排放，此外，风速、大气稳定度等外部因素也对城市热岛效应的强度有重要影响［5－9］。有研究已证明植被覆盖与城市热岛效应的关系呈现出负相关性的特点［10－12］。一些学者对南京、兰州、江苏等地的城市热岛效应进行的分析研究表明市区存在比较明显的城市热岛效应，并且城市热岛效应都有增强的趋势［13－15］。在研究方法上，早期的城市热岛遥感研究主要是利用美国气象卫星NOAA/AV HRR进行城市热岛分布特征及动态变化分析，Landsat T M/ET M＋基本是在20世纪90年代后的热岛研究中得到广泛应用的［4］。对西安热岛效应的研究表明，作为西北地区最大的中心城市，西安因城市热岛效应平均气温上升了1.07℃［16］。一些学者对西安城市热岛效应做了研究［17－19］，但从方法来看，主要是基于气象资料的整理分析，这种方法通过选取空间上离散的点信息计算城市热岛，存在空间尺度转换的问题，较难全面地掌握城市热岛效应的空间分布情况。本文则主要是以Landsat T M/ET M＋遥感影像为基础，通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，研究西安市城市热岛效应的时空演变特征。

1 研究区概况

西安市位于黄河流域中部的关中平原，地理坐标为107°40′—109°49′E 和33°39′—34°45′N，北临渭河，南依秦岭，东西长约204 k m，南北宽约116 k m，平均海拔424 m，面积9 983 k m2。西安属暖温带半湿润大陆性季风气候，年平均气温13.6℃，年平均降雨量553.3 mm。辖区范围包括莲湖区、新城区、碑林区、雁塔区、未央区、灞桥区、阎良区、临潼区、长安区9区和蓝田县、周至县、户县、高陵县4县。近年来随着西部大开发的推进，西安市经济快速发展，城镇建设急剧扩大，由于城市周围地理环境、下垫面因素以及人为因素的影响，热岛效应十分明显［20］。

西安市的莲湖区、新城区、碑林区、雁塔区、未央区、灞桥区6区，是西安市经济最为发达和人口最为稠密的地区，因此，本文以城6区为研究重点区域，分析西安市城市热岛强度和空间分布特征。

2 数据来源和预处理

2.1 数据来源

本研究采用了三景Landsat T M/ET M＋遥感数据，第6波段空间分辨率为120 m，其余6个多光谱波段空间分辨率为30 m，成像时间分别为1990年8月23日，2002年6月2日，2007年8月12日。

2.2 土地覆盖分类

根据研究区的实际情况，采用监督分类将1990，2002年和2007年西安市土地覆盖类型分为6类：水体、耕地、林地、草地、建设用地和未利用地，得到3个时期的土地覆盖类型情况。

3 研究方法

3.1 亮度温度反演

在研究城市热岛效应时，许多学者利用单窗算法或单通道算法反演地表温度的方法来研究城市热岛效应。虽然亮度温度和地表温度在数值上并不相等，但二者具有很强的相关性，亮度温度的空间分布可以很好地拟合地表温度在空间上的分布［10］。本研究的目的是获得城市热岛的相对强度和空间分布格局，因此可以不反演出地表的真实温度，只需要反演出和地表真实温度具有同一强弱趋势变化的亮度温度。

在求算亮度温度的过程中，首先要将Landsat T M/ET M＋数据第6波段的灰度值（DN值）转化为相应的热辐射亮度值，其次，再将热辐射亮度值转换成亮度温度。公式如下：

式中：L——辐射亮度；DN——像元灰度值；Gain——增益；Bias——偏移值，计算得到的辐射亮度〔W/（m2·sr·μm）〕。求得热辐射亮度L后，再利用如下公式将其转化为亮度温度：

式中：TB——亮度温度；K1，K2——亮度反演常量。计算得到的亮度温度单位为K。

将式（1）和式（2）合并，得到亮度温度的计算公式：

Landsat T M/ET M＋的相关参数见表1。

表1 Landsat TM/ETM＋热红外波段相关参数值

3.2 城市热岛比例指数

由于客观条件的限制，难以获得一个地区不同时期的同时相遥感影像图，为了减少不同时期遥感影像图之间的差异，引入城市热岛比例指数（URI）［21］。城市热岛比例指数是通过计算城市热岛面积与建成区面积的比例，并赋于权重来表征热岛在城市建成区的发育程度。公式如下：

式中：URI——城市热岛比例指数；m——正规化等级指数；i——城区高于郊区的温度等级；n——城区高于郊区的温度等级数；W——权重值，取第i级的级值；P——第i级的百分比。城市热岛比例指数值越大，热岛现象越严重。

3.3 归一化植被指数

植被通过光合作用、蒸腾和蒸散作用降低温度，增加湿度，调节城市温度［11］。归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）是反映土地覆盖植被状况的一种遥感指标，主要用于检测植被生长状态和植被覆盖度。

式中：B4，B3——第4波段和第3波段的像元灰度值（DN 值）。

4 结果与分析

4.1 城市热岛效应时间演变特征

为了定量分析西安市城市热岛效应，根据式（3）分别反演出1990，2002和2007年西安市的亮度温度。由于3期的遥感影像不是同一季的，为了提高研究的可比性，对这3期的亮度温度进行极值归一化处理，并对归一化后的亮温进行等级分类，将亮温划分为6个等级（图1），并统计出各个等级的比例（表2）。从图1中可以看出，城区中心主要是4—6级，而外围区域的亮温主要位于1—3级，所以，本研究将4—6级确定为城市热岛范围。通过式（4）计算得到1990，2002，2007年西安市城市热岛比例指数分别为：0.007，0.201，0.572。从城市热岛比例指数的逐年变化看出，1990年至今，西安市城市热岛效应逐年增加。这主要是由于自改革开放，城市中土地利用结构和能源消耗结构发生了变化，城市下垫面除少量绿地和水体外，绝大多数为人工铺砌的导热率和热容量较大的道路和建筑物，再加之人类活动所产生的热量，使得西安市城市热岛效应在1990—2007年呈增加趋势。其中，又因自2000年西部大开发战略的实施，西安作为西北地区最大的中心城市，经济进入快速发展时期，特别是从2001年开始，西安市生产总值连续8 a保持了13%以上的速度［22］，城市化进程加快，所以，在经济快速发展下城市热岛效应也较以前有大幅增加，表现在2002—2007年仅5 a的城市热岛比例指数就增加了0.371，增幅远远大于1990—2002年的增幅0.194。

表2 1990－2007年西安市城市热岛强度等级比例 %

4.2 城市热岛效应空间演变特征

分析西安市热岛强度空间分布图（图1）可知：1990—2007年西安市热岛效应逐年增强，且呈现出由中央向四周扩散的现象。具体来说，1990年西安市城市热岛效应呈散点状分布在莲湖区和新城区，且范围很小，仅占到0.99%。这与这一时期计划经济下经济发展缓慢有很大关系。2002年西安市热岛效应凸现，热岛效应范围由散点分布变为片状分布，主要集中在莲湖区、新城区、碑林区和雁塔区，且分布范围也开始由莲湖区、新城区、碑林区和雁塔区向未央区、灞桥区蔓延。到2007年，热岛效应已基本呈连片状覆盖西安城区，热岛效应占到城区总面积的83.87%，并且5，6级的热岛效应分布范围较2002年有大幅增加。这主要是由于实施西部大开发战略后，西安市土地利用类型发生了很大的变化，1990—2007年建设用地面积逐渐扩大，耕地和未利用地逐渐减少。其中2000—2007年，耕地减少2 599.8 h m2，未利用地减少2 016.0 h m2，建设用地增加3 410.0 h m2［23］，大量以砖石、水泥和沥青等材料为主的高热容量，高导热率，低保水性的下垫层的出现，以及城市天穹减少，人类活动增加带来的大量人为热，造成了城市热岛效应的加剧。其中，又以未央区和灞桥区的热岛效应变化最为显著，5，6级热岛效应主要分布于此。究其原因是未央区和灞桥区自“十一五”开始，大量农业用地转变为非农用地，加之一些工业重点项目的引入，人为热大幅增加，加剧了热岛效应。比较3个时期的土地覆盖类型情况和图1还可以看出热岛效应呈现出与城市建设用地相同的变化态势。

土地利用类型的变化导致土地覆被的变化，从而导致诸如植被覆盖、生物物种量等物理特性的变化，而植被通过光合作用、蒸腾和蒸散调节城市温度。通过比较1990，2002和2007年3 a的NDVI分布图（图2）和热岛强度空间分布图（图1）可知，NDVI值较低的区域，城市热岛强度往往高，诸如莲湖区、新城区、碑林林区，相反，NDVI值高的区域，城市热岛强度反而低，例如未央区。但有一例外，灞桥区虽然有较高的NDVI值，但其城市热岛强度也较高，二者之间并没有呈现较好的负相关关系，这主要有两方面的原因。一方面，灞桥区是西安集纺织、印染、航天、航空、农副生产为一体的近郊区，有西北地区最大的纺织工业基地，此外，灞桥热电厂、西安市硅酸盐厂等多家大中型企业也位于灞桥区。另一方面，城市热岛效应与NDVI相关性的显著程度呈现由中心向边缘递减的格局。此外，城市热岛效应与DNVI的相关性还受到下垫面复杂性的影响，下垫面土地结构越复杂，剖面上亮度温度与NDVI的相关性越显著，植被对温度的调节作用越强［10］。

图1 西安市城6区热岛强度空间分布

图2 西安市城6区NDVI分布图

为了定量说明NDVI与城市热岛效应的相关性，以1990年为例，将西安市NDVI分布图与西安市亮温分布图进行空间相关性分析，得到相关系数－0.654 40，可见西安市NDVI与亮温有显著负相关，即NDVI与城市热岛效应有显著负相关。增加植被覆盖对于减少城市热岛效应具有一定的积极作用。

5 结论

本文利用3个时期的Landsat T M/ET M＋数据，对西安市1990—2007年城市热岛效应的时空演变进行了分析。

（1）引入城市热岛比例指数（URI）定量分析近20 a西安市城市热岛效应的强度变化。研究表明，自1990年，西安市城市热岛比例指数不断上升，2007年的城市热岛比例指数较1990年提高了0.565，西安市存在显著的城市热岛效应。

（2）1990—2007年，西安市城市热岛效应呈现出散点状—片状—连片状的空间形态变化特征，并呈现出由莲湖区、新城区、雁塔区、碑林区向未央区、灞桥区扩散的空间演变趋势。

（3）通过比较分析3个时期西安市NDVI分布图与热岛效应分布图，以及对1990年西安市NDVI分布图与亮温分布图进行空间相关性分析后得出二者呈显著负相关性，所以，适当增加城市绿地对于缓解城市热岛效应具有积极作用。

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