基于MODIS的贵阳城市热岛时空特征分析

罗阳欢，白 慧，帅士章，李 霄，丁立国

(1.贵州省气候中心，贵州 贵阳 550002；2.贵州省山地环境气候研究所，贵州 贵阳 550002)

0 引言

城市热岛效应是指城市发展到一定规模时，受城市下垫面性质改变、人为热排放以及大气污染等因素的影响，城市内部气温明显高于周围郊区气温的现象[1-2]。随着城市的快速发展，人类活动加剧，能源消费量增多，城市热岛现象不断加剧，对人类生产生活的影响越来越显著，引起了国内外各领域专家学者的广泛关注。

作为一种城市气候问题，国内外学者对热岛效应进行了大量的研究分析。王晓默等[3]利用1981—2010年济宁及周边郊区3县气象台站的气温资料研究分析了济宁城区、郊区的气温变化趋势和特点，并探讨了城市化发展对济宁城郊温度的影响。张立杰等[4]利用103个自动站气温观测资料，对深圳的城市热岛现象进行了研究，发现高速的城市化进程造成自动站周边下垫面属性的变化,对气温造成了显著影响。尚建设等[5]利用2012—2014年济南市自动气象站气温数据分析济南市夏季城市热岛效应时空分布特征，发现济南市夏季城市热岛效应显著，热岛强度由市区向四周辐射。裔传祥等[6]利用遥感数据分析了土地利用覆盖类型对城市热岛效应的影响，结果表明城市用地是城市热岛的主要贡献因素，而最能缓解城市热岛效应的是林地。叶骏菲等[7]利用遥感数据对南宁市四季及昼夜的地表温度、热场强度和热岛强度进行计算，研究城市热岛的水平空间分布、四季演变及昼夜变化特征，发现白天高温区域分散于城市的南北两侧，夜晚集中于市中心，白天热岛强度明显大于晚上。陈燕等[8]利用一个三维非静力区域边界层数值模式，对杭州地区城市热岛现象进行了数值模拟，发现数值模拟结果和实测结果吻合得较好。宋迅殊等[9]采用中尺度天气模式WRF，对稳定天气过程下的苏州地区城市热岛效应进行了数值模拟，并分析了城市化导致的城市下垫面变化对城市气象环境的影响。

综合上述可发现，目前对于城市热岛的研究方法主要包括常规气象观测法、卫星遥感监测以及数值模拟法。3种方法各有利弊，传统的气象观测法基于气象站点或自动气象站气温观测资料数据进行分析，虽然具有时间连续性强的优点，但以点带面，空间代表性具有一定的局限，且站点受下垫面的影响。卫星遥感监测方法具有时相多、范围广、空间上的连续性好、空间分辨率高等优点，基本克服了传统方法的缺陷，但反演结果受天气条件影响。边界层数值模拟法可定量化地分析城市下垫面能量平衡与能量交换以及温度场的基本特征，但模拟城市热岛研究一般侧重于单纯的城市大气环境问题，内容局限于对城市内外近地层气象要素的比较分析，后期模拟也仅在数百米至数千米的尺度范围，且受限于近地面非均一下垫面的复杂性和资料的不完整性，数值模拟并不完善[10]。

由于目前关于贵阳的热岛研究较少，且没有长时间序列的遥感资料分析研究，因此，本文充分考虑各种研究方法的利弊，利用连续的、多时相的遥感地表温度资料(2003—2019年的MYD11A2数据)，对贵阳地表温度和热岛强度进行研究，并从多个时间尺度对贵阳城市热岛效应的分布特征和演变规律进行探讨，以期增加对贵阳城市热岛效应的认识，为贵阳城市规划及城市生态环境保护提供更科学的依据。

1 研究区概况

贵阳市地处贵州省中部，位于26°11′～26°55′N，106°07′～107°17′E之间，是西南地区重要的中心城市，全国重要的生态休闲度假旅游城市。该市下辖6区3县1市，其中南明、云岩为主城区。由于城市热岛效应受城市下垫面影响，因此，在进行热岛分析时需参照城市下垫面变化情况进行对比分析。贵阳市2010年、2015年和2018年的土地利用现状如图1所示，该数据来源于地理国情监测云平台，是以Landsat TM/ETM/OLI遥感影像为主要数据源，经过影像融合、几何校正、图像增强与拼接等处理后，通过人机交互目视解译的方法获得的土地利用数据产品。

图1 贵阳市土地利用变化图Fig.1 Land use changed maps of Guiyang

2 数据与方法

2.1 数据来源和处理

使用遥感数据为NASA提供的贵阳市2003—2019年782幅MYD11A2遥感影像。MYD11A2遥感影像是1 km地表温度/反射率8 d合成的MODIS AQUA L3级产品。通过MODIS重投影工具MRT (MODIS Reprojection Tool)对原始影像数据进行坐标转换、重投影等预处理，并提取LST_Day_1km(白天地表温度)和LST_Night_1km(夜晚地表温度)两个数据集，用于昼夜城市热岛效应分析。利用GIS和RS技术对预处理后的MYD11A2数据集进行贵阳市边界裁剪，并筛选出有效DN值比例大于70%的遥感影像进行地表温度计算，计算公式如下：

TLST=0.02DN-273.15

式中：TLST为像元地表温度；DN为像元亮度值。

为有效减少地表温度计算的误差，本文采用周甜甜[1]研究中的处理方法，对筛选出的多幅遥感影像同一区域的各个像元值进行平均值计算，从而获得不同时间尺度的地表温度。运算中无效值不参与运算，可有效减小因为个别影像有缺测而产生的误差，提高研究结果的可靠性。

2.2 研究方法

为消除不同时相城市热岛强度的差异，进行区域量化分析，采用武文昊等[11]、李晓敏等[12]研究方法中的局地热岛强度公式进行城市热岛强度计算，并从年代际、年际、季节及日变化4个方面进行对比分析。采用气象学上的季节划分:3—5月为春季、6—8月为夏季、9—11月为秋季、12月—翌年2月为冬季。局地热岛强度公式将研究区的平均地表温度作为标准代入计算以反映研究区每一像元的热岛强度，具体计算公式为：

式中，TUHI为研究区某一像元城市热岛强度；Ti为研究区某一像元地表温度；Tmean为研究区平均地表温度。根据计算结果以及研究区实际情况，对城市热岛强度进行等级划分[11-14]，划分标准如下：

TUHI≤0、00.2分别对应热岛等级无、弱、较弱、中、较强、强。

3 结果与分析

3.1 城市热岛年代际、年际变化

根据以上研究方法，对贵阳市2003—2019年的年平均地表温度数据进行热岛强度计算，并按照城市热岛等级划分标准对研究区城市热岛强度进行划分。结合RS和GIS技术对研究区各等级热岛区域面积进行统计，获得贵阳市2003—2019年的年均中热岛以上区域面积比例，结果如图2所示。

图2 2013—2019年中热岛以上区域面积比例Fig.2 Proportion of area above middle heat island from 2013 to 2019

由图2可知，2003—2019年贵阳市中热岛以上区域面积总体上呈现增加的趋势，大致以0.158 4的增长率逐年增加。为深入研究贵阳城市热岛强度的年代际变化，对2003—2019年中热岛以上区域面积比例结果进行M-K检验(图3)，M-K检验中UF为标准正态分布，它是按时间序列顺序计算出的统计量序列，UB为时间序列的逆序。通过分析统计序列UF和UB可以进一步分析时间序列的趋势变化，而且可以明确突变的时间。若UF值大于0，则表示序列呈上升趋势；小于0则表示呈下降趋势；当超过临界直线时，表示上升或下降趋势显著。

图3 贵阳市2003—2019年中热岛以上区域面积M—K统计量曲线Fig.3 Mann Kendall statistical curve of area above middle heat island in Guiyang from 2003 to 2019

如果UF和UB两条曲线出现交点，则这些交点即为该时间序列的突变点。由UF曲线可见，自2003年以来，贵阳市热岛强度有明显的增强趋势。2010—2019年增强趋势大大超过显著性水平0.05临界线，甚至超过0.001显著性水平(U0.001=2.56)，表明贵阳的热岛强度上升趋势十分显著。根据UF和UB曲线交点的位置，确定贵阳热岛强度2012年前后的增强是一突变现象，具体是从2012年开始的，由此可见，近几年贵阳市城市热岛效应有所增强。

对突变前后的贵阳市城市热岛强度进行计算，结果如图4，可知，2012年前贵阳市城市热岛效应较弱，不存在强热岛区，较强热岛仅存在于南明和云岩两区；2012年之后，贵阳市城市热岛效应增强，中热岛以上区域面积扩大，且在南明和云岩两区出现了强热岛区。

图4 2003—2011年(a)和2012—2019年(b)贵阳市城市热岛强度Fig.4 Urban heat island intensity of Guiyang from 2003 to 2011(a) and 2012 to 2019(b)

为深入研究贵阳市2003—2019年城市热岛年际变化，对2003—2019年贵阳市中热岛以上区域面积比例做标准化研究，结果如图5。由图可发现，贵阳市2003、2004、2005、2008年城市热岛强度中热岛以上区域面积低于1倍标准差，为热岛强度偏弱年，2016—2019年高于1倍标准差，为热岛强度偏强年。

图5 2003—2019年贵阳市中热岛以上区域面积比例标准化时间序列Fig.5 Standardized time series of area proportion above middle heat island in Guiyang from 2003 to 2019

分别对所有热岛偏弱年和偏强年的热岛强度进行空间化处理，结果如图6所示，由图可知，偏弱年和偏强年的热岛强度空间分布与突变前后的空间分布相似，热岛区均主要集中在南明和云岩两主城区。对偏弱年和偏强年的热岛等级进行统计发现(表1)，偏弱年和偏强年的热岛区面积比例整体变化不大，但偏强年相比偏弱年弱热岛区面积比例变小，其他热岛等级增加。

图6 贵阳市热岛偏弱年(a)和偏强年(b)热岛强度Fig.6 Heat island intensity in weak(a) and strong(b) years of Guiyang

表1 贵阳市热岛偏弱年和偏强年各等级热岛面积比例(单位：%)Tab.1 Proportion of heat island area of different grades in weak and strong years of Guiyang(unit：%)

3.2 城市热岛季节变化

根据贵阳市城市热岛效应的年际变化情况，选择贵阳市城市热岛显著增强的2012—2019年为代表，按照气象学季节划分，进行贵阳市城市热岛效应季节分析。经筛选冬季夜晚地表温度有效数据较少，无法准确地反映城市热岛的分布状况[15]。因此以下季节变化讨论仅以白天为代表，结果如图7所示。

图7 2012—2019年贵阳市四季城市热岛强度Fig.7 Urban heat island intensity of Guiyang in four seasons from 2012 to 2019

由图7可知，贵阳市中热岛以上等级区域在秋、冬季分布较分散，而在春、夏季分布较为集中，但均围绕主城区分布。为更好的分析各季节热岛强弱情况，对贵阳市各个季节不同等级热岛区面积比例进行统计分析(表2)发现，四季热岛区面积占比相差不大，中热岛以上区域面积占比春、夏季较多，分别为4.60%和5.86%，冬季稍小，为4.16%，秋季最少，为3.33%。由此可见，贵阳市城市热岛效应夏季较强，其次是春季和冬季，秋季最弱。

表2 贵阳市四季各等级热岛面积比例(单位：%)Tab.2 Proportion of heat island area of different grades in Guiyang in four seasons(unit：%)

3.3 城市热岛日变化

以贵阳市2012—2019年白天、夜晚地表温度数据为代表，计算贵阳市白天、夜晚城市热岛强度，并进行城市热岛强度分级，以表征贵阳市城市热岛效应昼夜变化，结果如图8所示。

图8 2012—2019年贵阳市昼夜城市热岛强度Fig.8 Urban heat island intensity during daytime and nighttime in Guiyang from 2012 to 2019

由图8可发现，贵阳市白天较强热岛及强热岛区域相比于夜晚分布较分散，热岛强度由主城区向四周辐射；而贵阳市夜晚出现两个强热岛区，分别在南明、云岩两区和贵阳市东北角，结合贵阳市下垫面实际情况(图1)发现，贵阳市东北角出现的热岛区位置为清水河，夜间水温高于周围地面，因此，此区域并非城市热岛，而仅为地温高的地区。综合考虑城市下垫面情况发现，夜晚较强热岛及强热岛区域分布较白天更为集中，主要分布在南明和云岩两区，且强热岛区域面积比重较大。由此可见，贵阳市夜晚城市热岛效应稍强于白天。

4 结论

本文基于2003—2019年MODIS地表温度数据，利用3S技术及局地热岛强度公式对贵阳市城市热岛强度进行计算及分级，并从年际、季节及日变化等方面对贵阳市城市热岛效应的时空变化特征进行分析。研究主要结论如下：

①2003—2019年贵阳市城市热岛效应总体呈现增加的趋势，中热岛以上区域面积大致以0.158 4的增长率逐年增加。由M-K检验结果发现，贵阳市城市热岛强度在2012年前后产生增强突变现象，2012年之后城市热岛效应明显增强。2012年以前，贵阳市不存在强热岛区，较强热岛仅存在于南明和云岩两区；2012年之后，贵阳市南明和云岩两区出现了强热岛区，且中热岛以上区域面积扩大。

②贵阳市2003、2004、2005、2008年城市热岛强度中热岛以上区域面积低于1倍标准差，为热岛强度偏弱年，2016—2019年高于1倍标准差，为热岛强度偏强年。偏弱年和偏强年的热岛强度空间分布与突变前后的空间分布相似，热岛区均主要集中在南明和云岩两主城区。对偏弱年和偏强年的热岛等级进行统计发现，偏弱年和偏强年的热岛区面积比例整体变化不大，但偏强年相比于偏弱年弱热岛区面积比例变小，其他热岛等级增加。

③贵阳市城市热岛效应夏季较强，其次是春季和冬季，秋季最弱。就空间分布而言，贵阳市城市热岛区在秋、冬季分布较分散，而在春、夏季分布较为集中。四季热岛区面积占比相差不大，中热岛以上区域面积占比春、夏季较多，分别为4.60%和5.86%，冬季稍小，为4.16%，秋季最少，为3.33%。

④贵阳市城市热岛效应夜晚强于白天。贵阳市白天较强热岛及以上区域相对于夜晚分布较分散，热岛强度由南明、云岩两区向四周辐射，而贵阳市夜晚分布较白天更为集中，主要分布在南明和云岩两区，且强热岛区域面积比重较大。