常德市近15年热岛效应变化及分析

2020-04-09 08:18左青陶前辉李博杨波
安徽农学通报 2020年5期
关键词:常德市海绵城市

左青 陶前辉 李博 杨波

摘 要:以常德市规划区为研究区,利用2003年、2008年、2013年、2017年及2018年5景遥感影像数据,提取植被覆盖度及建筑指数,反演其地表温度,并评价热岛强度。结果表明,城市地表温度与建筑指数、植被覆盖度具有相关性,分别呈正相关和负相关;常德市热岛效应显著,2003—2013年热岛强度比例指数由0.222升高为0.245,热岛面积增加14.035km2;2013—2018年热岛比例指数下降为0.221,热岛面积减少19.466km2;在2013—2018年期间,海绵城市的试点建设区域热岛格局有破碎状趋势,说明建设海绵城市对热岛效应具有一定的缓解作用。

关键词:植被覆盖度;归一化建筑指数;城市热岛强度;海绵城市;常德市

中图分类号 X16 文献标识码 A 文章编号 1007-7731(2020)05-0136-05

Change and Analysis of Heat Island Effect in Changde City in Recent 15 Years

Zuo Qing et al.

(College of Resources and Environmental Sciences/Key Laboratory of Geospatial Big Data Mining and Application, Hunan Normal University, Changsha 410081, China)

Abstract: Taking Changde city Planning Area as the research area, vegetation coverage and building index were extracted from five remote sensing images in 2003, 2008, 2013, 2017 and 2018, to retrieve the land surface temperature and evaluate the urban heat island intensity. The results show that there is a correlation between urban land surface temperature and building index and vegetation coverage, with positive correlation and negative correlation respectively; Changde City has a significant urban heat island effect. From 2003 to 2013, the urban-heat-island ratio index increased from 0.222 to 0.245, and the area of heat island increased by 14.035 km2; From 2013 to 2018, urban-heat-island ratio index decreased to 0.221, and the area of heat island decreased by 19.466 km2.During the period from 2013 to 2018, the pattern of urban heat island in the pilot construction area of sponge city has a trend of fragmentation, which indicates that the construction of sponge city has a certain mitigation effect on the urban heat island effect.

Key words: Vegetation Coverages; Normalized Difference Build-up Index (NDBI); Urban Heat Island Intensity (UHII); Sponge City; Changde City

1 引言

隨着社会经济飞速发展,城市人口迅猛增长,城市化进程的不断加快,城市下垫面受到人类活动的干扰增强,其结构发生改变,城市生态对热环境的调节能力已经超过其阈值,热岛效应(Urban Heat Island,UHI)给城市系统带来的气候、生态环境及人类健康等问题也愈发严峻[1-4]。

目前,国内外学者从宏观和微观角度对城市热岛的演变格局、影响因子及缓解策略等方面进行了大量研究[5-9]。但国内外学者对热岛效应的研究主要聚焦在北京、上海、广州、欧洲城市群等大城市[10-13],较少涉及对中小城市的热岛效应的研究。本研究以中小型城市常德市为对象,该市近年来城市化进程加快,城市热岛效应明显,研究常德市近15年夏季(6—8月)城市热岛的分布及变化情况,分析城市热岛与植被覆盖度及建筑指数的关系,从而缓解常德市的城市化发展过程中引起的热岛效应,为其它中小城市的发展合理规划景观格局及改善生态环境提供理论基础与决策依据。

2 研究区与数据源

2.1 研究区概况 常德市(110°27′33″E—112°17′52″E, 28°23′31″N—30°07′53″N)位于湖南省西北部,大体处于西洞庭湖区,属亚热带季风湿润气候区,四季分明,春秋短,夏冬长。常德市作为长江经济带、环洞庭湖生态经济圈的重要城市,其经济实力稳居湖南省第3,仅次于长沙市与岳阳市。本研究选取常德市城市规划区作为研究区,包括长庚街道、白马湖街道、穿紫河街道、丹阳街道等20个街道(乡/镇),总面积613.6km2(图1)。

2.2 数据源及其预处理 选取近15年5景夏季(6—9月)的Landsat5-TM (2003/07/27、2008/06/06)及Landsat8-OLI(2013/08/07、2017/08/18、2018/07/20)的遥感影像资料作为反演研究区LST数据源。选取的5景影像云层覆盖较少,在研究区内几乎无云层覆盖,可以确保反演的精度。5景Landsat影像数据均从美国地质调查局(USGS)官网(http://glovis.usgs.gov)获取,其条带号为124/040。

LST反演之前均在ENVI5.3中进行几何校正、辐射定标、大气校正等图像预处理工作,以消除成像过程中的几何畸变、噪音等影响,然后对研究区进行掩膜裁剪。

3 研究方法

本研究对2003年、2008年、2013年、2017年及2018年5景Landsat TM/OLI 数据,采用仿归一化指数法、混合像元法、辐射传输法分别提取了NDBI、植被覆盖度以及地表温度,同时采用均值—标准差法划分热岛强度等级,计算热岛强度比例指数,常德城区温度变化趋势,探讨NDBI和植被覆盖度对地表温度和热岛强度的影响。

3.1 植被覆盖度提取

3.1.1 NDVI计算 NDVI为归一化植被指数,本研究采用非线性归一化处理得到NDVI:

[NDVI=DNNIR-DNRDNNIR+DNR] (1)

式中,[DNNIR]表示近红外波段;[DNR]表示热红外波段。

3.1.2 植被覆盖度计算 植被覆盖度([FV]),可用以表征地表植被覆盖情况。计算公式如下:

[FV=NDVI-NDVISNDVIV-NDVIS] (2)

式中,[NDVI]为归一化植被指数;[NDVIV]、[NDVIS]分别为纯植被和纯土壤的植被指数;取[NDVIV=0.7]和[NDVIS=0],且[FV]的值域为[[0,1]],当影像中某个像元的[NDVI]大于0.7时,[FV]取值为1;当[NDVI]小于0,[FV]取值为0。

3.2 NDBI提取 归一化建筑指数(NDBI)是基于归一化植被指数提出:

[NDBI=DNMIR-DNNIRDNMIR+DNNIR] (3)

式中,[DNMIR]表示中红外波段;[DNNIR]表示近红外波段。

3.3 LST反演 本研究采用热辐射传输法对Landsat TM/OLI数据进行LST反演[14],基于辐射强度反演地表温度。

3.3.1 地表比辐射率计算 比辐射率[ε]是用以研究城市地表热环境的一个重要参数,把地物类型分为水体、城镇和自然表面3类并给水体的[ε]赋值为0.995。 通过以下公式分别对城镇的比辐射率([εsurface])和自然表面的比辐射率([εbuilding])进行计算:

[εsurface=0.9625+0.0614FV-0.0461F2V] (4)

[εbuilding=0.9589+0.086FV-0.0671F2V] (5)

式中,[FV]表示植被覆盖度。

3.3.2 辐射亮度值计算 根据辐射传输方程,温度为[T]的黑体在热红外波段的辐射亮度[B(TS)]为:

[B(TS)=[Lλ-L↑-τ?(1-ε)L↓]/τ?ε] (6)

式中,[ε]为地表辐射率;[TS]为地表真实温度;[B(TS)]为黑体在[TS]的热辐射亮度;[τ]为大气在热红外波段的透过率;[L↑]为大气向上辐射亮度,单位[W/(m2?sr?μm)];[L↓]为大气向下辐射到达地面后反射的能量,单位[W/(m2?sr?μm)]。Landsat影像的大气剖面参数([τ]、[L↑]、[L↓])可以通过NASA提供的网站(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)直接获取。

3.3.3 地表温度计算 根据普朗克公式的反函数,求得地表真实温度[TS]:

[TS=K2/ln(K1/B(TS)+1)] (7)

对于Landsat5 TM数据,[K1][=][607.76 W/(m2][?sr][?μm)],[K2=1260.56  K];對于Landsat8 TIRS数据,[K1][=][774.89W/(m2][?sr][?μm)],[K2=1321.08  K]。

3.4 城市热岛强度等级评估与计算

3.4.1 UHII等级评估 在实际工作中,根据均值-标准差法评价热岛强度等级时,一般分为4~7级[15]。本研究参考将热岛强度划分为5级:强冷岛区、冷岛区、无热岛、热岛区及强热岛区(见表1)。

3.4.2 URI计算 城市热岛比例指数(URI)由徐涵秋[16]提出,计算过程如下:

[URI=1100mi=1nWiPi] (8)

式中,m为热岛强度等级总数量,在此取值为5;i为热岛等级序号;n为热岛等级数量;Wi为热岛的权重值,取第i级的级数;Pi为第i级热岛面积百分比。一般认为,地表温度高于平均温度的区域属于热岛区域,指数值越大,热岛现象越严重。

4 结果与分析

4.1 地表温度分布及变化 以常德市中心城区为研究区,利用Landsat遥感影像数据,通过热红外波段反演得到各年地表温度(图2),并统计各年平均温度(表2)。从图2可以看出,在2003—2013年期间研究区温度整体呈上升趋势,在2013—2018年期间研究区温度整体有所下降。2013年受到副热带高气压带的影响出现异常高温现象[17-18]。同时,沅江北岸的长庚街道、白马湖街道、穿紫河街道、丹阳街道、府坪街道、启明街道及灌溪镇中心高于白鹤镇、芦荻山乡、东江街道、丹洲乡及灌溪镇外围地区的温度,沅江南岸的武陵镇东北部、德山街道及樟木桥街道北部的温度高于斗姆湖街道、樟木桥街道及石门桥镇的温度;即NDBI对地表温度的影响高于植被覆盖度对地表温度的影响。以常德市西北部产业新城灌溪镇为例,灌溪镇以机械制造业作为主产业发展城市化,土地利用类型以工业用地为主,呈现出1个高温中心。而水体在整个研究区呈现明显的低温状态,如柳叶湖和沅江,呈现出低温中心。根据研究区地表温度反演统计(表2),2003年、2008年平均温度在30℃左右,到2013年平均温度达45℃,温度呈上升趋势,上升近15℃;2017年和2018年平均温度在35℃左右,温度呈下降趋势,同2013年相比,下降近10℃。

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