近十年长江三角洲城市热岛变化及其与城市群发展的关系

董良鹏,江志红,沈素红

(1.气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏 南京 210044;2.NASA Goddard Space Flight Center,Greenbelt,MD 20771,USA;3.George Mason University,Fairfax,VA 22030,USA)

近十年长江三角洲城市热岛变化及其与城市群发展的关系

董良鹏1,江志红1,沈素红2,3

(1.气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏 南京 210044;2.NASA Goddard Space Flight Center,Greenbelt,MD 20771,USA;3.George Mason University,Fairfax,VA 22030,USA)

利用MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)白天地表温度、地表类型产品和DMSP/OLS夜间灯光数据,分析了长江三角洲(简称长三角)地区城市群温度场及其变化的分布特征。结果表明:长三角城市群热岛在春夏季最强,秋季次之,冬季最弱;2001年以来,长三角地区夏季热岛区面积不断变大,其中强热岛区的增长速度最大,导致温度过渡区面积大幅减小;各城市群中,以苏锡常城市群的强热岛区增长最快,呈现与上海热岛连成一体成为大城市群热岛区,并沿海岸线有向杭州湾发展成为更大城市群热岛区的趋势;城郊地区的地表温度增温幅度最大,夜间灯光灰度值的加强趋势也最高,城市地区几乎没有增温,夜间灯光灰度值的加强趋势也最小,且地表温度和夜间灯光灰度值的空间相关性较好,表明长三角近十年地表温度的精细变化与城市化进程密切相关。

MODIS;长江三角洲;城市群;城市热岛;城市化进程

0 引言

《社会蓝皮书:2012年中国社会形势分析与预测》(汝信等,2011)指出,2011年中国城镇人口占总人口的比重将超过50%,这意味着中国城市化水平首次超过50%。作为世界六大城市带之一,长江三角洲(简称长三角)地区是中国城市化水平最高、城镇密度最大的地区(顾朝林等,2011),据统计,2007年该地区人口城市化水平达到约59%,相比2000年提高了9%。大规模的城市化改变了长三角地区的下垫面性质,能源消耗的高度集中也导致了废气和废热的密集排放,给该地区的环境管理带来了巨大的压力,在人口集中、财产密集的城市和城市群地区发生的暴雨洪涝灾害、持续高温热浪以及雾和烟尘雾害等气象灾害,对人民生命财产、工农业生产和生活环境造成了重大危害。为了改善城市居住环境,加强城市气象灾害的预警,研究城市和城市群的区域气候效应变得日益重要。

在城市的气候效应中,最明显也是最早被人发现的是城乡间的温度分布差异。传统的研究方法是台站观测资料分析法(张爱英和任国玉,2005;白虎志等,2006;戎春波等,2009;杨英宝和江南,2009;司鹏等,2010;马润年等,2011),这种方法由于受观测站点的稀少及其不均匀性影响,很难全面地反映近地面的热状况空间分布。随着卫星遥感资料的不断丰富与积累,不少研究开始利用遥感资料反演得到的地表温度资料研究城市热岛问题。Rao(1972)率先提出应用TIROS-1卫星遥感的红外波段数据反演地表温度,以此研究城市热岛效应。Balling and Brazel(1988)利用AVHRR热红外数据研究美国Phoenix地区的地表辐射温度,发现地表温度与城市土壤覆盖类型直接相关,在高度工业化区域地表温度比非城市化地区地表温度高5 ℃。王桂玲等(2007)利用MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)资料研究了南京城区的热岛,发现城乡植被覆盖差异是造成南京热岛的主要原因。江志红和叶丽梅(2010)利用MODIS反演地表温度研究发现,近十年南京夏季热岛面积在起伏增加。倪敏莉等(2009)利用MODIS资料研究指出,长三角地区近几年一直存在一个城市热岛群。但这些研究都只是挑选了某些时次,或某一小时段内的遥感数据,数据的不连续或间断导致很难得到近十年长三角地区连续的热岛效应及其变化特征。近些年随着MODIS遥感资料的积累,一方面为研究长三角地区的热岛特征及其变化提供了可能,另一方面鉴于近十几年来长三角的快速城市化发展,该区域已逐渐形成了宁镇扬、苏锡常、大上海和杭州湾城市群,这些城市群产生的强大的区域性热岛有何特征,它们之间关系如何,对区域增温有什么影响,以及与城市群的城市化发展有何联系?这些问题都有待进一步研究。

本文利用2001—2010年MODIS地表温度、地表类型产品数据以及美国军事气象卫星(Defense Meteorological Satellite Program,简记DMSP)线性扫描业务系统(Operational Linescan System,简记OLS)传感器的夜间灯光数据,初步研究了长三角地区近十年热场及其变化的时空分布特征,以及这种特征与大规模城市群发展变化之间的关系,以期加深对该地区的城市群气候效应的认识,为城市的合理布局提供一定的科学依据。

1 研究区域与资料

1.1 研究区概况

长江三角洲指长江和钱塘江在入海处冲积成的三角洲,包括江苏省东南部、上海市和浙江省东北部,是长江中下游平原的一部分。不同的研究其具体范围也不尽一致,本文选取的范围为118～122°E、29～33°N,包括上海市、江苏的南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、南通、泰州以及浙江的杭州、宁波、绍兴、湖州、嘉兴等市。该地区属于亚热带湿润季风气候,地貌以平原为主,西部和南部有一些山地和丘陵。

1.2 研究资料及其处理

MODIS产品资料包括地表温度(land surface temperature,简记Ts)产品数据(Wan,2007)和地表覆盖类型(land cover type,简记LCT)产品数据(Strahler,1999),来自于美国地质调查局陆面过程分布式数据归档中心,资料起始时间为2001年。MODISTs产品的空间分辨率约为1 km,包括逐日的和逐8 d的资料,文中选用了来自于Terra星的第5版资料(MOD11A1.005,MOD11A2.005)。MODISTs产品由31(10.78～11.28 μm)和32(11.77～12.27 μm)热红外波段的数据通过劈窗算法得到(Wan,1999)。Ts在晴空下才有值。相关研究表明,在晴空条件下,由反照率反演得到的1 km分辨率MODISTs数据的误差低于1 ℃(Wan and Li,2008;Coll et al.,2009)。逐8 d的Ts资料是在逐日晴空下Ts资料的基础上进行了一个算术平均的运算后得到,因此,本文在分析近十年热岛演变时,直接采用了逐8 d的白天Ts资料,具体数据来自于美国宇航局季风亚洲区域集成研究计划在线系统(地址为http://gdata1.sci.gsfc.nasa.gov/daac-bin/G3/gui.cgi?instance_id=mairs_8day)。

MODIS LCT产品(MCD12Q1.005)的空间分辨率约为500 m,时间分辨率为1 a,是由MODIS-Terra和MODIS-Aqua两颗卫星上的资料合成得到。该产品包含5种不同的分类方案,本文选用了第一种分类方案,该方案将地表类型分为17种不同的类型,包含11种天然植被类型、3种夹杂开发用地的类型以及3种无植被类型。MODIS LCT资料中,城市地表类型的数据从2001年到2010年是固定不变的,城市地表类型的数据是根据2001年的数据反演得到的(Schneider et al.,2010),因此,下面将采用2001年的MODIS LCT产品数据。

标准的MODIS 1 km分辨率的Ts产品数据以及500 m分辨率的LCT产品数据由10°×10°的文件组成,所用的投影方式为正弦投影。为了便于使用,本文对研究区的资料进行了拼接,并利用MODIS再投影工具将数据投影方式转化为等距圆柱投影方式。

美国军事气象卫星DMSP搭载的OLS传感器最初是专门为云层监测设计的振荡扫描辐射计(杨眉等,2011),但后来由于其上的光学倍增管具有很强的光电放大能力,因此逐渐被应用于探测城镇灯光、渔火等地表活动(Croft,1978)。鉴于该传感器能够在夜间探测到城镇灯光、居民点以及车流发出的低强度灯光,近年来许多学者都成功地将DMSP/OLS数据应用于城市问题的相关研究(He et al.,2006)。1992年,美国空军和NOAA为DMSP数据在美国国家地理数据中心建立了数字格式的文档。随后开发了相应的程序来识别和定位夜间OLS图像数据(Elvidge et al.,1997)。本文采用的DMSP/OLS夜间灯光资料来源于该中心,选用了基于低光数据(月光微弱条件下获取的数据)的稳定灯光数据产品,该资料的水平分辨率为1 km,本研究选用了2001—2010年的资料。

利用MODIS高分辨(500 m)的地表类型资料,可以得到研究区2001年的地表覆盖类型分布(图1)。可以看到,长三角地区中部和北部地区的土地利用以耕地为主,南部和西南部则以混合林地为主,这与该地区中部为平原,西南和南部为丘陵的地理类型相吻合。图中红色城市地区对应了该地区的四个城市群:A宁镇扬城市群,B苏锡常城市群,C大上海城市群,D杭州湾城市群。宁镇扬城市群和苏锡常城市群分别由南京、镇江、扬州和常州、无锡、苏州以及这些城市的县级市组成;大上海城市群由上海市以及与其关系紧密的昆山等地组成;位于杭州湾的杭州、绍兴、慈溪和宁波等城市则构成了杭州湾城市群。各城市群具体范围如图1所示。

2 长三角地区城市群热状况的时空演变

为了分析热岛面积的季节变化和年际变化,消除气候背景场的影响,使结果更具可比性,本文参考葛伟强等(2010)对长三角地区的MODISTs值作如下热岛指数化处理,定义热岛指数:

其中:Mi为热岛指数;Ti、Tj为Ts有效像元值;n为研究区有效像元的个数。依据热岛指数值的大小进行如下划分:>3,强热岛;2～3,次强热岛;1～2,弱热岛;-1～1,过渡区;-2～-1,弱低温;-2～-3,次强低温;<-3,强低温。经过处理后,研究区每个格点的温度值就转化成了一个热岛指数,有利于不同时相之间直接比较,可较客观地分析热岛面积的季节和年际变化。

同时,为了定量分析长三角地区城市带的增温效应及其变化趋势,参考谢志清等(2007)的方法,分别构建2个数据序列:

1)城市与非城市地区温度之差,Tcn=Tc-Tn;

2)全区域与非城市地区温度之差,Tdn=Td-Tn。式中:Tc、Tn、Td分别为城市地区、非城市地区和全区域平均地表温度;Tcn为城市的热岛强度;Tdn为区域平均温度偏离非城市地区的程度,它反映了城市地区热岛效应使区域平均温度增加的幅度。本文根据MODIS LCT资料,认为地表类型为“城市”的点就是城市地区,地表类型为非“城市”的点是非城市地区。

图1 长三角地区地表类型概况(方框表示4个城市群)Fig.1 Spatial distribution of land cover types over the Yangtze River Delta region(the box areas represent the four city clusters)

2.1 长三角地区城市群热岛的季节变化特征

根据逐日白天的Ts资料,得到了2009年春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12月—次年2月)季节平均的地表温度值,并对季节平均的地表温度值做了热岛指数化处理(图2)。

由图2可看出,长三角地区的热岛区分布呈现明显的季节变化,春夏季热岛强度最强,秋季其次,冬季最弱。春季城市群的热中心效应已很明显,热岛区以城市为中心向外扩展,形成了一片片的高温区。随着温度的不断升高,到了夏季,长三角地区热岛的范围达到最大。该热岛区从南京,沿着苏锡常,到上海,再沿海岸线经嘉兴、杭州,直到宁波,形成了一个明显的“之”字形的高温带。秋季,该地区的强热岛区的范围大大减小,绝大多数城市地区都只是存在弱热岛区,其中以宁波、绍兴的变化最为明显。冬季,除了浙江地区外,长三角大部分城市地区表现为无热岛或弱热岛,是年内热岛强度最弱季节。进一步对比热岛面积与城市规模,可以看到城市热岛的大小与其城市规模是呈正比的,热岛区域基本与城市轮廓吻合,如夏季的苏南和上海地区,特大城市上海市的热岛面积是本地区最大的,其次是南京及苏锡常地区,江阴、张家港和扬州等较小城市的热岛面积最小。

图2 基于MODIS Ts的2009年长三角地区热状况的季节变化(黑点为城市所在地) a.春季;b.夏季;c.秋季;d.冬季Fig.2 Seasonal change of the thermal condition distribution in the Yangtze River Delta in 2009 based on MODIS Ts(the black points indicate the locations of cities) a.spring;b.summer;c.autumn;d.winter

利用上述文得到的2009年地表温度平均值,结合MODIS LCT资料,计算了长三角地区各季节热岛强度的统计特征值(表1)。可以看到,城市与非城市地区温度之差Tcn以春夏季为最大,分别为4.67 ℃和4.22 ℃,最小的为冬季,不到2 ℃。该结果与前述热状况季节分布一致。从全区域与非城市地区的温度之差Tdn来看,春夏季城市热岛对区域的增温贡献最大,分别为0.15 ℃和0.13 ℃,秋季次之,冬季最小。结合表1和图2来看,不论是热岛强度、热岛范围还是对区域平均温度的影响,都是春夏两季最强,秋季次之,冬季最弱。

表12009年MODISTs的统计特征值的季节变化

Table 1 Seasonal changes of statistic characteristic values in 2009 based on MODISTs℃

季节城市Tc非城市Tn全区域Td热岛强度Tcn热岛增温Tdn春季28.1323.4623.614.670.15夏季33.4829.2629.394.220.13秋季26.0622.8622.963.200.10冬季10.779.009.051.780.06

2.2 长三角地区近十年夏季热岛的变化

近十年来,长三角地区城市化发展迅速,伴随着城市规模的扩大,城市高温区的分布也相应地发生变化。以热岛效应很强的夏季为例,选取近十年(2001—2010年)夏季(5月25日—8月29日)逐8 d的MODIS地表温度平均值,研究长三角地区2001—2010年夏季地表温度空间分布的逐年变化特征。同季节变化类似,这里对地表温度值也做了热岛指数化处理。

由图3可见,2001—2010年长三角地区夏季的热岛空间分布特征较为一致,高温区集中在各大城市及其周围地区。2001—2005年热岛区面积随着城市化的发展不断扩大,到2006年,热岛范围略有减小,2007年后,长三角地区各城市的高温区大幅增长,苏南的较小城市如江阴市和张家港市也出现了大片的高温区,形成了另一个小范围的城市群热岛区。可见,近十年各城市所在地的热岛区逐步变大,城市与城市间的温度不断上升,尤其是宁—苏锡常—沪城市带变化最为明显,各城市热岛有连成一体的趋势。

利用经过热岛指数化处理的地表温度资料,计算了近十年夏季不同热状况区像元数的变化(强热岛区、强低温区和过渡区的变化见图4,其他图略)。结果表明,强热岛区的像元数增长最快,增长趋势为527个/a,其次为强低温区、次强热岛区和次强低温区,它们的增长趋势分别为464、408和388个/a。增长速度最小的为弱热岛区和弱低温区,分别为42和130个/a。与此相对应,过渡区的像元数逐年大幅减小,减小趋势为1 959个/a。长三角地区4个城市群夏季强热岛区变化特征的统计结果(图5)表明,近十年各城市群夏季强热岛区像元数的增长趋势以苏锡常城市群为最大(191个/a),其次为杭州湾城市群(162个/a)和大上海城市群(56个/a),宁镇扬城市群最小(27个/a)。相比于2001年,宁镇扬、苏锡常、大上海和杭州湾城市群的强热岛面积分别增加了约41%、202%、26%和104%。

图3 基于MODIS Ts的长三角地区2001—2010年(a—j)夏季热状况分布(黑点为城市所在地)Fig.3 Distribution of summer thermal conditions over the Yangtze River Delta region (a—j)from 2001 to 2010 based on MODIS Ts(the black points indicate locations of cities)

由此可见,自2001年以来,长三角地区夏季热岛区面积不断增长,导致热状况过渡区面积大幅减小。其中,强热岛区的范围呈现为快速增长的趋势,各城市群热岛区逐渐连成一片,形成城市群高温带;以苏锡常城市群的增速最大,该城市群热岛与上海热岛已连成一体,成为了大城市群热岛区,并沿海岸线有向杭州湾发展连成更大城市群热岛区的趋势。

图4 长三角地区夏季各热状况区面积的年际变化Fig.4 Interannual variations of pixel numbers of different thermal condition areas over the Yangtze River Delta region in summer

图5 长三角地区夏季不同城市群强热岛区面积的年际变化Fig.5 Interannual variations of pixel numbers of strong heat island area in different urban agglomerations over the Yangtze River Delta region in summer

3 长三角地区地表温度变化与城市发展关系的探讨

为考察长三角地区不同地表覆盖类型下地表温度的变化,本文依据MODIS LCT资料将研究区地表覆盖类型分为城市、城郊和乡村3种类型。MODIS LCT资料将地表类型分为17类(图1),即:0-水体;1-常绿针叶林;2-常绿阔叶林;3-落叶针叶林;4-落叶阔叶林;5-混合林地;6-封闭的灌木丛带;7-开放的灌木丛带;8-茂密的稀树草原;9-稀树草原;10-草地;11-永久性湿地;12-耕地;13-城市;14-耕地/天然植被混合区;15-雪冰;16-贫瘠地。根据最近(2001年)的500 m分辨率的LCT资料,按照格点及其周围8个格点的地表覆盖类型,将该格点地表覆盖类型分为:城市(中心点的类型为城市,且9点里至少70%(6个点)的点的类型为城市);城郊(定义:至少20%(2个点)的点的类型为城市);乡村(非城市地表类型和城郊地表类型)。

同时,为了滤去年际变率,分别对MODIS夏季白天Ts和DMSP/OLS夜间灯光灰度值数据做5 a平均值的差值,即用2006—2010年的平均值减去2001—2005年的平均值,并计算地表温度和夜间灯光灰度值近十年的变化趋势,结果见图6和表2。

图6a是2006—2010年夏季平均地表温度与2001—2005年夏季平均地表温度的差值分布。可见,长三角地区近十年夏季的增温主要集中在城市群及其周边地区,增温最大区域位于城郊地区,乡村地区温度大多基本不变。值得注意的是,大多数城市中心增温不明显甚至有较小的降温,上海及其周边地区尤为显著。

近期不少研究表明,夜间灯光分布大致代表了城市的范围,其变化的大小可以用来表示城市化变化的快慢(He et al.,2006)。计算2006—2010年与2001—2005年DMSP/OLS夜间灯光灰度值的差值分布(图6b)。可见,近十年城市化变化最大地区为各城市群的城郊地区,其中变化最大地区位于苏锡常城市群地区,城市中心地区、乡村地区变化较小。

利用MODISTs和DMSP/OLS夜间灯光灰度值资料,进一步对比不同城市化程度区域地表温度与夜间灯光灰度值近十年的变化情况(表2)。可以发现,长三角地区近十年的增温区域与城市化变化较大区域基本吻合,城郊地区增温幅度最大,地表温度增长趋势为0.86 ℃/(10 a),夜间灯光加强趋势也最明显,高达13.7 (10 a)-1。乡村次之,地表温度、夜间灯光加强趋势分别为0.20 ℃/(10 a)、12.4 (10 a)-1,城市中心区最小,地表温度几乎没有变化,夜间灯光变化也最小。图6中地表温度和夜间灯光灰度值的差值的空间相关系数达0.53,表明长三角地区近十年的增温区与当地的城市化进程密切相关,城市化发展剧烈的地区如城郊地区,温度上升快,乡村和城市中心区区域城市化程度基本无变化,温度变化也较小。

表22001—2010年长三角不同区域夏季MODISTs和DMSP/OLS夜间灯光灰度值变化的统计结果

Table 2 Statistics of the changes in different areas of the Yangtze River Delta region during 2001—2010 based on summer MODISTsand DMSP/OLS nightlight values

区域地表温度的增温率/(℃·(10a)-1)灯光灰度值的变化率/(10a)-1地表温度的前后5a差值/℃灯光灰度值的前后5a差值全区域0.2212.00.021.20城市-0.014.700.47城郊0.8613.70.091.37乡村0.2012.40.021.24

图6 2006—2010年与2001—2005年夏季MODIS Ts(a)及同时期DMSP/OLS夜间灯光灰度值(b)的平均值的差值分布(黑点为城市所在地)Fig.6 Distributions of (a)summer MODIS Ts difference between the mean of 2006—2010 and the mean of 2001—2005,and (b)DMSP/OLS nightlight value difference for the same time period(the black points indicate the locations of cities)

4 结论与讨论

利用MODIS白天Ts、LCT产品资料和DMSP/OLS夜间灯光数据,对长三角地区晴空条件下城市群热环境的季节和近十年变化特征及其与城市群发展之间的关系进行了研究,得到如下主要结论:

1)2009年各季节地温平均值及地表类型资料的研究结果表明,无论是城市热岛强度还是城市群对区域增温的贡献,城市热岛效应都以春夏季最强,秋季次之,冬季最弱。

2)自2001年以来,长三角地区夏季热岛区面积不断增长,导致该区域热状况过渡区面积大幅减小。其中强热岛区的范围呈现快速增长趋势,各城市群又以苏锡常城市群的增速为最大,该城市群热岛与上海热岛已连成一体成为了大城市群热岛区,并沿海岸线有向杭州湾发展连成更大城市群热岛区的趋势。

3)近十年长三角地区地表温度变化与夜间灯光灰度值变化的关系密切。城郊地区的地表温度增温幅度最大、夜间灯光灰度值加强趋势也最高,乡村次之,城市地区则几乎没有增温,夜间灯光加强趋势也最小。表明地表温度的精细变化与城市化进程有着相当密切的联系。

本文使用的MODISTs都是在晴天条件下获得的,有关地表温度分布和城市热岛的结论也局限于此条件。另外,近十年城市中心区温度基本没有变化甚至有较小的降温,可能还与城市上空大量增加的气溶胶等因素有关,相关问题尚有待进一步研究。

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(责任编辑：倪东鸿)

UrbanheatislandchangeanditsrelationshipwithurbanizationofurbanagglomerationsinYangtzeRiverDeltainpastdecade

DONG Liang-peng1,JIANG Zhi-hong1,SHEN Su-hong2,3

(1.Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST),Ministry of Education,Nanjing 210044,China;2.NASA Goddard Space Flight Center,Greenbelt,MD 20771,USA;3.George Mason University,Fairfax,VA 22030,USA)

The spatial and temporal variations of urban heat islands(UHI) over the Yangtze River Delta region have been analyzed by using MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) daytime land surface temperature(Ts),MODIS land cover types and DMSP/OLS nighttime light imagery.Results indicate that the UHI effect over the Yangtze River Delta has strong seasonal variations.The UHI effect observed from the daytimeTsis the most significant in spring and summer,weaker in autumn,and the weakest in winter.Since 2001,the summer heat island areas over the Yangtze River Delta region have increased rapidly,among them growth rate of strong heat island area is the largest,leading to significant decreases of the transition region.The area of strong heat island index has been increased dramatically,especially over the Suzhou—Wuxi—Changzhou city clusters,which is connecting the UHI over Shanghai.This expanding UHI is extended along the costal line to Hangzhou and nearby cities,which is forming a giant heat island.Further studies show that theTshas the largest increase over suburban region where the nightlight has increased most in the past decade.Over the centers of cities,the nightlight has small changes and theTshas small change as well.There is a good spatial correlation between theTsand the nightligh.This suggests that the human activity(urbanization) is highly responsible for the local climate change.

MODIS;Yangtze River Delta;urban agglomeration;urban heat island;urbanization process

2012-03-16;改回日期2012-08-18

国家重点基础研究发展规划项目(2010CB428505)

江志红,博士,教授,博士生导师,研究方向为气候学,zhjiang@nuist.edu.cn.

P423

A

1674-7097(2014)02-0146-09

董良鹏,江志红,沈素红.2014.近十年长江三角洲城市热岛变化及其与城市群发展的关系[J].大气科学学报,37(2):146-154.

Dong Liang-peng,Jiang Zhi-hong,Shen Su-hong.2014.Urban heat island change and its relationship with urbanization of urban agglomerations in Yangtze River Delta in past decade[J].Trans Atmos Sci,37(2):146-154.(in Chinese)