基于TM遥感影像数据的乌鲁木齐热岛效应分析

2015-12-11孙茂存李俊锋

测绘通报 2015年5期

孙茂存，李俊锋

(1.杨凌职业技术学院，陕西杨凌712100;2.西北测绘职工培训中心，陕西西安710054)

一、引言

随着城市经济的飞速发展，工业污染、废气排放导致了大气污染，城市下垫面性质发生了很大的变化，导致城市空间范围内聚集了大量热量，气温与周边郊区相比高出很多。城市气温在热场分布图上显示为一个温暖岛屿的现象称为热岛效应。

城市热岛效应对城市经济发展有极大的影响，严重影响了公众的健康。近年来，城市热岛效应引起政府的高度重视，已成为城市环境监测的一项重要内容，重点研究城市热岛当前的形态及变化，并定量监测，分析其对城市环境的影响。相比于传统的气象站点监测方式，利用卫星遥感技术监测城市与周边郊区温度变化及差异更直接、持久，且可以获取连续的城市空间热场分布状况。因此，本文利用遥感技术对乌鲁木齐市温度及其周边郊区的温度进行监测，并对监测数据进行分析，为城市发展及政府部门政策的制定提供指导意见。

二、研究区概况与数据分析处理

1.研究区概况

乌鲁木齐位于新疆维吾尔自治区中北部，北接天山，南邻准格尔盆地，与昌吉东西接壤，东南部与吐鲁番交界。市区三面环山，北部平原开阔。地处86°37'33″E—88°58'24″E，42°45'32″N—45°00'00″N。山地面积宽广，地势起伏较大，中部及北部地势较低，南部及东北部地势较高。地势最高处海拔5445 m，位于天山博格达峰顶，地势最低处海拔490.6 m，位于猛进水库的大渠南侧。地势最高、最低处相距75 km，高差4954.4 m。该区域面积50%以上为山地，平原面积约占10%，市区的平均海拔为800 m。气温属于温带干旱气候，最高气温在7、8月份，平均温度25.7℃;最低气温在1月份，平均温度－15.2℃。本文以乌鲁木齐的中心城区为主要研究对象。

2.数据的选择与处理

本文利用Landsat的TM图像，其中除TM6的空间分辨率为120 m外，其余波段的空间分辨率为30 m;选取的是乌鲁木齐1990年8月6日和2010年8月26日的图像;平均云量为0，数据来源于国际科学数据服务平台［1］。

本文选择乌鲁木齐为研究对象，因此需要从一幅TM图像上裁剪出乌鲁木齐地区的图像，使用的辅助数据是1∶400万行政区划图，在ENVI中进行裁剪;同时由于要研究中心城区的热岛效应，本研究通过图像建立ROI，完成对中心城区的裁剪［2］，剪裁结果如图1所示。

图1 乌鲁木齐市主城区

三、研究方法

1.亮度温度计算

TM有6个波段，其中第6波段为远红外波段。由于城市范围有限，且云量覆盖度为0，假设在此研究区域内水汽含量近乎一致［3］，采用地表亮温进行城市热岛的研究。步骤如下:

1)把像元的DN值转换为辐射亮度，其公式为

2)把辐射亮度值转换为地表亮度温度，其公式为

式中，T为亮度温度;L为辐射亮度值;K1和K2为定值，对于 TM 数据，K1=60.776 mWcm－2sr－1μm－1，K2=1 260.56K。

3)由于两幅图像的成像时间不同，为了避免极端天气的影响，对地表亮温进行归一化处理，并将处理后的结果值划分为3个等级［4］，即低温区(0～0.4)、中温区(0.4～0.7)和高温区(0.7～1.0)。等级分布如图2、图3所示。

图2 乌鲁木齐热效应分布

图3 1990年和2010年乌鲁木齐市区亮度温度

2.植被覆盖的计算方法

植被覆盖计算式中的f是指植被冠层垂直投影所得面积与土壤总面积的比值，在二分模型中遥感器所测得的反射辐射R可表示为

式中，Rv为植被的总反射辐射;Rs为土壤的总反射辐射;f为植被覆盖度。则

利用植被指数也可以计算植被覆盖度(如图4所示)，即

式中，NDVI为所求像元的植被指数;NDVImin与NDVImax分别为研究区域内NDVI的最小值和最大值。

图4 乌鲁木齐植被覆盖度

四、结果分析

1.城市热岛时空分析

本研究先对地面温度监测数据进行归一化处理，再进行等级划分，处理后的结果值划分为3个等级，即低温区(0～0.4)、中温区(0.4～0.7)和高温区(0.7～1.0)，见表 1。由图2 可以看出，乌鲁木齐市确实存在着城市热岛效应，但由于其特殊的地形，城市热岛有新的特点:①市区和周围的戈壁地区温度较高;②由于东西南三面环山，当太阳出来以后，随着太阳高度角的不断增大，郊区的戈壁迅速增温，因此在局部地区甚至形成了“城市冷岛”效应;③城市的北部多为人口居住的郊区且植被覆盖度很高，因此从图中可以很清楚地看到这一区域温度较低［4］。

表1 乌鲁木齐城市热效应变化

由表1可以看出，2010年相比于1990年，其高温区减小了13.83%，中温区增加了6.89%，低温区增加了6.94%，而平均温度增加了1.16 K。乌鲁木齐在不断地变热，这与近几年城市化速度不断加快是相对应的［5］。

2.地物类型热岛的影响分析

结合城市热岛分布图(如图3所示)和城市土地利用分布图(如图1所示)可以看出，温度与土地利用格局大致存在以下规律:裸地＞城市用地＞绿地。其中裸地主要集中于高温地区，绿地主要集中于低温地区，城市用地主要集中于中温地区。

通过不同下垫面和城区亮度温度的二维散点图(如图5、图6所示)可以看出，绿地对城市热岛有很好的缓解作用，而裸地和建筑物有增温作用。由于它们的作用不是简单的线性化，因此定义W指数来代表变化的快慢，W植被=26.72，W城市用地=38.46。从W的大小可以看出，植被对城市热岛效应的减缓速度小于城市扩张对城市的增温作用。因此，要有效减缓城市热岛不仅要增大绿化面积，更重要的是减缓城市的扩张速度［6］。

图5 植被NDVI与城市亮温的二维散点图

图6 城市用地NDBI与城市亮温的二维散点图

3.植被覆盖与热岛关系分析

植被覆盖度变化见表2，可以看出，2010年与1990年相比，高植被覆盖度的区域减小了2.70%;中植被区域面积增加了5.33%，而低覆盖植被的区域减小了1.93%。总体上乌鲁木齐的植被地覆盖面积增大了，但也有一些特点:增大的主要是中覆盖度的区域，高覆盖区域的面积却减小了;城市绿地的分布比较分散，没有了以前的大面积集中分布［7］。

表2 乌鲁木齐植被覆盖度变化 (%)

从图7可以看出，在整体上随着植被覆盖的不断增大亮度温度在不断减小［8］。但从图8(a)中可以看出，当植被覆盖度在0～30%时，随着植被覆盖的增加，亮温也在不断增加。从图8(b)和图8(c)可以看出，当植被覆盖度大于30%时，随着植被覆盖度的不断增加，亮度温度在不断减小。为了定量地研究其变化，本文定义W指数代表亮度温度随植被覆盖度变化的速率。W高植被覆盖区域=47.533，W中等植被覆盖区域=57.86。可以得知，中等植被覆盖区域对温度的减缓作用大于高等植被覆盖区域的温度减缓［9］。

图7 植被覆盖度和亮温的二维散点图

图8 不同植被覆盖度与亮度温度之间的关系

由图8可以假想存在一个阈值，当植被覆盖度小于该阈值时，亮度温度随着植被覆盖度的增加而增加;当植被覆盖度大于该阈值时，亮度温度随着植被覆盖度的增加而减小。对于该阈值的计算本文假设单位面积的绿地降温为a(a＜0)。对于城市用地升温的确定本文采用以下方法:分别取一块绿地覆盖很大的区域和一块建筑物覆盖很大的区域，并分别计算区域的平均温度，然后与整个城市的平均温度作比较。结果发现绿地的减温平均为5℃，而城市用地的增温只有2℃［10］。因此可设单位面积上的城市用地升温为－0.4a。假设一个像元的植被覆盖度为x，则城市用地面积为1－x，那么单位面积的土地放热为 Q=ax+0.4a(x－1)。当 x＞0.285 7 时，Q＜0，当 x＜0.285 7 时，Q＞0。因此可以得知阈值为Q＜0，也就是只有当植被覆盖度大于28.57%时，才能起到很好的降温作用。这与从图像上观察到的结果基本一致。