城市尺度的热环境变化分析

侯婷婷 臧淑英

（哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室，黑龙江 哈尔滨150000）

近年来，全球气候变暖问题已经受到全球各个国家的高度关注，我国对于城市热环境问题也越来越重视，实际上早在前几年，我国就已经采取了一些措施对城市热环境进行观察和记录，然而当时受到技术等方面的限制，导致数据采集不够全面、不够及时有效，而当前时代遥感技术则为城市热环境研究提供了有力的支持，实现了地表温度遥感反演，并且能够有效对城市典型下垫面进行分类信息提取，具有很强的现实应用意义。

1 研究概况

本文以快速城市化的典型地区为例，综合利用Landsat/TM数据、气象观测数据、基础地理数据等，建立地表温度遥感反演模型，分析研究区地表温度的分布规律，重点分析温室效应增强背景下典型下垫面温度的相对变化趋势。研究使用的Landsat/TM资料来自中国遥感卫星地面站。气温、相对湿度等气象观测资料，来自于该市气象观测站。

2 地表温度遥感反演

地表温度遥感反演料包括可见光、近红外、热红外等7 个通道数据，其中热红外波段为第6 波段(简称B6)，空间分辨率为120 m，其余波段空间分辨率为30 m。由于原始资料分辨率不尽相同，因此首先要对B6 进行重采样，可采用最邻近插值法对重采样为30 m 分辨率。本文的研究区域为辽宁省沈阳市，因此，需使用沈阳市的行政边界矢量图层提取影像子集，后续工作仅对该子集数据进行处理、分析。利用陆地卫星技术反演地表温度主要有辐射传输方程法(也称大气校正法)、覃志豪单窗算法、以及单窗算法等，在综合比较反演参数获取的难易程度、反演结果的精确程度之后，借助实测大气温度、大气水汽资料计算大气平均作用温度和大气透射率，借助植被指数或地表分类计算地表比辐射率，从而得到相对准确的地表温度。

3 典型下垫面分类信息提取

3.1 典型下垫面的界定

目前我国针对城市土地管理之类的研究是比较多的，但是大多数研究更加注重的是现有土地资源的划分情况以及对土地资源的图件绘制，而对城市土生态系统与土地的关系并没有进行深入研究，实际上城市土地资源开发规模的扩大，与城市热环境状况有着直接的联系。当前社会城镇发展步伐越来越快，自然生态土地资源越来越少，水体环境以及植被环境大多都是经过人工改造的，城市当中更多的组成成分是钢筋、水泥等。以道路路面为例，也大多都是不透水材料，所以城市下垫面的最基本组成元素已经发生了本质性变化。有学者认为，城市下垫面除了天然的水面、土壤和植被之外，其与已经均被人工打造的不透水面所覆盖。本文针对这种现象组建了新的城市下垫面模型，对以往的下垫面分类方法进行了优化处理，使其更加符合当代城市发展情形。至于元素选取对象，就以城市下垫面主要组成元素为主，分别是土壤、植被、水面以及不透水面，研究时间节点以白天为主。其中白天水体的比热容比较大，升温相对缓慢，所以水面温度较其他元素会略低一些，而植被由于会发生叶面蒸腾作用，所以其表面的温度变化也不会特别明显，相比较而言，不透水面的比热容则要小的多，会在短时间内升到与城市环境较为统一的温度，所以白天不透水面应当是城市热环境的重心，特别是建筑物密集的区域。本次针对研究对象城市所展开的热环境变化分析，主要是研究城市下垫面温度变化趋势，所以最终选择了水体- 高植被区- 建筑密集区作为分析对象。

3.2 分类信息获取

分析本次研究对象的Landsat/TM影像图得出，该城市气候属于温带季风气候，水体主要集中在城市西北部区域，形成了较为密集的河网结构，全年降水量大概在700mm 左右，建筑物则主要集中在城中部位。另外还发现，该城市下垫面类型和植被覆盖指数有很大的关联性，除高植被分布区域之外，建筑密集区的植被覆盖指数比较高，其次是水体密集区域。所以可以直接根据植被覆盖指数对城市的高植被区、建筑密集区以及水体区的分布情况进行判断。本次研究通过植被覆盖的阈值对城市的地物辐射率进行了计算，结果表明精准度十分可靠。结合过往经验以及本次研究的植被分布规律，对相关数据进行分类提取并建立了分类图形之后发现，高植被区域基本上是在林地区，建筑密集区域基本上都是城镇用地区域，而水体区也确实刚好处于城市水域丰富的位置，可见分类信息提取结果精准度比较高，但是其中水体信息提取的效果较其他两方面误差略大一些，因为有一些内陆湖泊信息并未得到有效显示，但是上述提取效果已经能够充分满足本次研究的基本需求。

4 城市尺度的热环境变化结果分析

4.1 地表温度分布

依照上述方法对本次研究城市的过往年份表温度进行了反演，根据反演结果得出，城市地表温度的变化与建筑密集度、植被分布以及水体面积等都是有很大关联的，其中建筑密集区的地表温度要比高植被区和水体集中区域的地表温度高出许多，至于植被分布区和水体分布区的地表温度分布规律，基本上是保持一致的。从整体上来看，该城市热环境强度较高的区域集中在城市中心，也就是由建筑、柏油路面、水泥地以及混凝土等组成的空间。该部分空间热容量比较小，与水体、植被等区域空间环境相比，吸收的热量更容易被存储，升温也就更快。但是由于针对不同时节的城市辐射总量以及初始底纹等都会存在很大差异，相应的遥感成像效果也会存在一定的误差，无法以相同的标准对各项数据进行密度分割，所以本次反演结果只作为基本推论依据，并没有直接将不同条件下的反演数据进行对比直接作为最终结论。

4.2 典型下垫面温度相对变化分析

利用阈值方法能够依据植被覆盖指数很好地提取到建筑密集区域、水体集中区域以及高植被区域的各类信息，本次研究将阈值方法下获得的提取结果和Ts 栅格数据进行叠加后分析得出了不同类型的下垫面温度变化数值，经过对这些数据进行研究后发现，该城市地表温度分布情况与上述研究结果一致，同样是建筑密集区的地表温度最高，其次是高植被区域，温度最低的是水体区域。另外经过阈值计算还发现，该城市各个区域的温度都呈现逐年增长趋势，而且最高地表温度的建筑密集区和最低温度的水体区域温差也在不断增加，高植被区的温度变化也越来越明显，有反超水体区域的迹象，这说明该城市受到城镇化发展的影响，热环境问题有所加剧，相关部门需要引起重视。

5 结论

本次对典型地区城市地表温度进行了反演，并利用先进的卫星遥感影像技术对其地表温度分布规律进行了研究分析，本次研究方法从城市下垫面最基本的组成元素入手进行了考察，根据下垫面类型和植被覆盖指数的关联关系，采用阈值法对建筑密集区、高植被区和水体区域的分布信息进行了提取，将提取的数据与地表温度叠加后进行了分析，总结出了该城市下垫面温度的变化趋势，且经过与其他各种研究方法比对后发现，本次研究结果准确度可靠，数据参考价值比较高，具有很强的实际应用价值。具体而言，本次研究结果证明，城市热环境与建筑、植被以及水体环境之间是有着密不可分的关系的，且建筑密集区的地表温度总体上要比水体区域和植被区域高一些，而各个区域的温度分布规律又基本保持一致。人口的增长、建筑物数量的增加以及建筑规模的扩大，水体的减少以及植被的减少等，是造成城市热环境效应的最主要原因。由于该城市具有典型代表性，所以经过本次研究，可以将结果推及到其他城市，为了能够使城市地表温度趋于稳定，各城市管理部门应当积极采取有效措施加强生态环境保护，合理规划城市建筑布局，并做好城市绿化分布工作以及水环境保护工作，这样才能从全方位、多角度改善城市热环境带来的负面影响，促进城市健康发展，为民众营造良好的居住氛围，提高人民的生活品质，进而促进我国城镇化建设的稳定发展。