典型喀斯特城市的热岛时空变化及其成因分析

2019-12-03陈炫炽吴愈锋王跃跃

测绘通报 2019年11期

陈炫炽，陈蓉，廖瑶，吴愈锋，王跃跃

(1. 贵州大学矿业学院，贵州贵阳 550025； 2. 贵州省生态气象和卫星遥感中心，贵州贵阳 550025)

喀斯特即岩溶，是水对可溶性岩石(碳酸盐岩、石膏、岩盐等)进行以化学溶蚀作用为主，流水的冲蚀、潜蚀和崩塌等机械作用为辅的地质作用，以及由这些作用所产生的现象的总称。

热岛效应(heat island effect)是指一个地区的气温高于周围地区的现象，主要有城市热岛效应和青藏高原热岛效应两种。城市热岛效应(urban heat island effect),就是因城市化的发展,导致城市中气温高于外围郊区的现象，其出现可能会危害人体健康、加剧大气污染、造成局部地区的自然灾害、导致气候与物候失常。

对于城市热岛效应的研究一直是一个热点，遥感技术以其本身范围广、速度快、效率高的优势得到了广泛的应用：文献[1—2]提出利用Landsat影像进行地表温度(land surface temperature，LST)反演的各种算法，有效地提高了遥感影像反演地表温度的精度；文献[3]用两期Landsat TM影像分析了苏州地区18年的热岛时空变化及其与土地覆盖变化的关系；文献[4]等利用Landsat 8数据对成都市中心城区热岛效应的时空变化及其与下垫面的关系进行了分析。

本文选择贵州省典型喀斯特城市——安顺市的老城区西秀区为研究区，使用基于影像的反演算法，利用RS、GIS及统计学的各种手段定量分析其热效应的时空变化和造成这些变化的原因，为其他喀斯特城市的大气环境监测及治理提供依据。

1 研究区域与数据

1.1 研究区概况

安顺市西秀区位于贵州省中部腹地，贵阳市以西为90 km，为安顺市政府所在地，是安顺市政治、经济、科技和文化中心，平均海拔高度在1102～1694 m，全境海拔高度为560～1500 m，具有山岳气候的典型特征。属典型的高原型湿润亚热带季风气候，雨量充沛，年平均降雨量为1360 mm，年平均气温为14℃，历史最高气温为34.3℃，最低气温为-7.6℃，年平均相对湿度为80%，年平均风速为2.4 m/s，冬无严寒，夏无酷暑，气候温和宜人。

1.2 数据来源及预处理

研究使用的三期Landsat影像均下载于美国地质勘探局(United States Geological Survey，简称USGS)的数据共享网站(http:∥glovis.usgs.gov/)，分别接收于1989年2月15日(Landsat TM)、2003年3月2日(Landsat ETM+)和2018年3月3日(Landsat OLI)的3个时间节点，含云量极低，影像质量良好；对Landsat影像进行辐射定标、大气校正、影像裁切等预处理后得到研究区3期影像图。气象数据下载于中国气象数据网(http:∥data.cma.cn/)。

2 研究方法

2.1 地表温度反演算法

本文选择基于影像的反演算法[5]，当研究区范围较小且无云的条件下，大气的影响程度在空间上可以近似地认为一致，因而不需卫星过境的实时大气剖面数据或采用大气模型进行大气校正[6]。在实时大气参数不可得时，基于影像算法的反演精度在以上条件下与单窗算法接近，而反演过程要比单窗算法和单通道算法等简便得多。该模型公式为

(1)

A=hc/ρ=1.438×10-2

(2)

式中，T为地表温度(K)；ε为地表比辐射率；λ为热红外波段的中心波长；A为常数；h为Planck常数；c为光速；ρ为Boltzmann常数。

2.2 CART决策树分类算法

地表比辐射率的计算结果决定了地表温度反演的精度，各类地物由于其物质结构不同的原因，其地表比辐射率也不相同。喀斯特地区地物分布复杂且破碎，而CART决策树(classification and regression tree，CART)分类算法对于类型复杂多样、分布界限模糊、光谱混淆与混合像元现象严重的河流湿地等湿地类型具有更好的鉴别能力[7-8]。使用CART算法对3期影像进行分类，误差较小(见表1)，分类结果满足研究需求。

表1 CART决策树算法分类精度

为便于后续分析，根据研究区实际情况，如图1将3期影像分类结果中的裸土与建筑合并为不透水面，植被和阴影合并为绿地。

各地物纯净像元的地表比辐射率可根据文献[9]的研究成果计算得到，对于包含不同地类的混合像元，使用文献[10]针对这种情况提出改进的地表比辐射率计算模型

(3)

式中，ε自、ε城、ε裸分别为自然地表、城镇地表和裸土地表的比辐射率；PV为植被覆盖度，可基于像元二分法进行反演，公式为

(4)

在像元二分法模型中，NDVIS和NDVIV分别为裸土(或无植被覆盖区域)和全植被覆盖区的NDVI值。二者的大小会因植被类型的不同而出现时间和空间上的变化，因此需要利用影像分类结果中不同地物的掩膜影像进行计算。

RV、RB、RS分别为植被、建筑、裸土的温度比率，文献[10]根据各地表类型的温度差异进行模拟，给出公式为

(5)

式中，εV、εS、εB分别为纯净植被、裸土、建筑的地表比辐射率；dε包括自然表面的几何分布和内部反射的影响，当地表相对平整时，dε一般取0；本文研究区为山区，高差较大，根据经验模型取dε[11]为

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(6)

2.3 相关分析法

使用相关系数r计算缓冲区内各地物类型面积占总面积百分比x与平均地表温度y之间的相关性，计算公式如下。

设有n对x与y的数值，则有

(7)

式中，当rxy>0时，x与y呈正相关，当rxy<0时，x与y呈负相关；|rxy|≤1，值越大说明x与y的相关性越高，计算得到的回归直线越符合数据变化的趋势：|rxy|<0.3，为弱相关；0.3≤|rxy|<0.5，为低相关；0.5≤|rxy|<0.8，为显著相关；0.8≤|rxy|≤1，为极显著相关。

3 结果与分析

3.1 地表温度反演结果

选取安顺市气象站温度数据作为实测数据，对反演结果进行精度验证，对比结果见表2。

表2 地表温度反演数据与实测数据对比结果

如图2将反演得到的地表温度用基于均值和标准差的分级方法[12]分为低温、次低温、中温、次高温、高温区等5级。该方法分级更客观、在城市热岛研究中表现较好。

从图2中可以看出：

(1) 从空间上来看，与非喀斯特地区的热岛效应不同，3个时期主城区以外的某些区域均存在大量高温区，这是喀斯特地区脆弱的生态环境形成的大量裸岩分布造成的。

(3) 2018年时，主城区的热岛现象几乎完全消失，这一异常热效应需要进一步分析。

3.2 热效应分析

3.2.1 热效应与地物类型的关系

为避免主城区异常热效应的影响，根据前人经验[13]，利用ArcGIS 10.4.1对整个研究区从中心处选择以210 m为步长，逐步移除的方式建立多个缓冲区，逐渐削弱直至移除中心区可能造成的影响。整个研究区总计46个框型缓冲区，根据3个时期的地表温度反演结果和地物类型分布图，统计各缓冲区内平均地表温度(mean LST)、绿地占地百分比、不透水面占地百分比，并分别对平均地表温度和不透水面占地百分比、平均地表温度和绿地占地百分比进行相关性分析，所得结果见表3。

表3 各类地物面积占比与平均地表温度相关性分析结果

从表3可以看出，3个时期的不透水面面积占比与平均地表温度均呈极显著负相关，而绿地面积占比与平均地表温度则呈极显著正相关。

3.2.2 热岛消失成因分析

对于2018年安顺市主城区出现的无明显的城市热岛情况，从分类结果展示的地物覆盖类型上看，该区域主要分布为城市建筑群，理应出现与2003年类似的密集高温区。为排除2018年反演结果的偶然性，对2016年2月10日研究区landsat OLI影像进行温度反演，结果如图3所示，与2018年影像反演结果类似，研究区主城区热岛现象几乎完全消失，证明2018年研究区出现的热效应不是偶然的。

根据前人研究，当出现异常热效应时，考虑可能由该区域气象因素[14-15]或城市形态因子[16](建筑密度、平均建筑高度等)造成。故收集3期影像同天的气象数据，发现各气象因子(风向、气压、气温、降水量、相对湿度等)在3个时间点相差很小，即气象环境类似，可以排除气象因素的影响。对比该区域2016年8月8日与近10年前2007年9月5日digital globe高分影像，发现主城区整体城市形态变化不大，但城市绿化情况显著改善。

于是，从研究区中心处起，统计2003年与2018年两期影像前4个缓冲区范围内的平均NDVI，结果见表4。