基于遥感影像的合肥市热岛效应分析★

刘盼盼 王 璠 汪 静 杨 玉

(安徽新华学院城市建设学院，安徽 合肥 230000)

1 概述

城市热岛效应[1](Urban Heat Island)的广泛定义是指由于我国部分城市郊区经济社会发展已初步达到一定城市郊区规模,由于部分大型城市的地下凝土垫层表面层和建筑结构性质的主体结构形式改变、大气污染以及部分城市郊区人工综合利用废热的大量向外排放等多种因素从而使得我国城市郊区平均温度明显远远地要高于地处高温区的郊区,形成类似我国城市处于高温区的郊区城市孤岛的一种城市热岛现象。形成整个城市热岛效应的主要影响因素包括有整个城市的地下垫面、人工使用热源、水气变化影响、空气污染、绿地面积减少、人口快速迁徙等各种多方面的影响因素。尤其在经济发达地区，对于周边环境来说，城市就像是平静海平面上，一个温暖的岛屿。热岛效应如何减缓的问题，正在受到越来越多的重视。近年来，城市环境问题越来越引发社会关注，一些城市地区的高温影响着城市居民的健康，经济，休闲活动和福祉。特别是，老年人和穷人等弱势人群的健康受到变暖造成的热应激的严重影响。大量的研究证实，城市变暖还可能加剧空气污染，例如通过增加地表臭氧浓度而对人类健康产生若干负面影响；大量的城市气候研究表明，城市表面的热、光学和几何特性会影响吸热和辐射特性，并导致所谓的城市热岛效应。

2 研究区概况与数据处理

2.1 测区概况

合肥作为安徽省的省会，是全省政治、经济、文化、信息、金融、商贸的中心。处于中国东部区域、长江下流域、巢湖之滨[2]。属于丘陵地带，地势由西北向东南倾斜。地理位置最高峰为蜀山区的大蜀山，海拔282 m。总面积达到11 445.1 km2。气候温和，雨量适中，属于暖温带向亚热带的过渡带气候型。该气候具有以下特点：季风明显，气候温和，雨量适中；春温多变，秋高气爽；年平均气温15.5 ℃～17.0 ℃，年极端最低气温-20.6 ℃(1955年1月)，曾有极端温度达到41 ℃(1959年8月)。高温多出现在梅雨后的7月下旬～8月上旬。年平均降水近995.3 mm，最大1 541.0 mm(1954年)，最小为572.9(1978年)，呈现南多北少的分布情况，夏季5月～8月降水偏多，约占整年降水总量60%[3]。年平均日照时数为1 902.0 h。全市下辖有4个区，包括瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河区；4个县为肥东县、肥西县、长丰县、庐江县；1个县级市：巢湖市，并设有4个开发区，分别是高新技术产业开发区、经济技术开发区、新站综合实验区、巢湖经济开发区。

2.2 数据的预处理

本文的研究区域为合肥市，源图像数据已经过几何纠正，故几何纠正步骤省略。首先，需要对获取的遥感影像数据进行编辑裁剪，生成合肥市的区域影像图。ENVI中有的图像裁剪包括两种：1)规则裁剪；2)不规则裁剪。

本文研究过程中采用的是不规则裁剪中的感兴趣区裁剪，利用已有的合肥市矢量地图文件，作为感兴趣区边界，进行影像的裁剪。影像裁剪前后对比效果如图1所示。

3 地表温度反演与结果分析

3.1 地表温度反演

结合热力学的基本概念，任何物体只要高于物理学上的绝对零度(-273 ℃)，都会向周围发射电磁波，同样的也会吸收电磁波。其辐照能量的强弱程度和波谱的遍布位置以及物质的外表状况联系紧密，而辐射能量的取值高低则是关于物质里面组成和其自身热度的因变量。

本文中我们需要研究的地表辐照热度又被称为地表明亮温,它就是一种与遥感器在卫星高程所需要观测到的热辐射强度相适应的温度。这一热度量并非真实意义上的地表温度,它既包含了大气层和其他地表物体之间对于热辐射的干扰,也可以直接反映物体的光照亮度和温度。地面亮温，虽然与地面的真实温度有着一定的差距，但两者具有一定的数据相关性，是反演真实温度的数据依据，所以说，亮温也能够体现所研究区域地面的热场分布状况，为研究分析提供有效的数据支撑。目前我们使用Landsat TM(ETM+)数据，进行地表温度反演的方法主要有4种，分别为:辐射传导方程法、基于影像的反演算法、单通道算法和单窗算法[6]。以上算法都有自己的优缺点，比如辐射传导方程法，缺点包括计算过程比较复杂，实际操作相对困难，使用频率低。而基于影像的反演算法，反演结果偏低，但相对来说过程易操作。而对于单窗算法和单通道算法来说，两者均考虑到了大气辐射，但在应用历史存档数据时，影像成像时的大气参数无法实测获得，会对结果精确度产生一定的影响。

综合以上算法的优缺点和适用情况，结合本次研究区域概况，本文对地表温度进行反演的方法是单窗算法，其主要分为两步：首先是利用影像中的信息计算绝对辐射亮度值，然后利用绝对辐射亮度值计算得出绝对亮温，并通过计算得出遥感影像区域的亮温值，再利用ARCGIS软件进行专题图的制作。

3.1.1 计算绝对辐射亮度值

在弹出的窗口主菜单上选择File-Open Image File打开预处理过的影像地图之后，选择Basic tools-Band Math，在弹出窗口Enter an expression一栏中输入绝对辐射亮度值的计算公式：float(b4)/255×(1.896-0.153 4)+0.153 4。

3.1.2 计算光谱在单位电磁波辐射范围内的最大亮度值

单位光谱范围的辐射亮度等于绝对辐射亮度与其有效光谱范围之比[7]：

(1)

其中，b为有效光谱范围，μm。有效光谱范围以使传感器反应大于50%的部分计，取b=1.239 μm。同上步骤中，利用Band Math功能，输入计算公式为：b1/1.239，其中b1为上一步骤计算得出的绝对辐射亮度值。

3.1.3 计算绝对亮温T

单位辐射亮度值与绝对亮温T的关系为[8]：

(2)

其中：K1，K2均为校正系数。

3.1.4 将绝对亮温转化为亮温值

为便于研究将从之前步骤得出的绝对温度转化为摄氏温度，绝对亮温T与亮温值之间的关系为：

T亮=T-273.15 ℃

(3)

3.2 利用ARCGIS进行专题图制作与分析

为更直观具体地对合肥市的热岛效应强度进行结果显示与分析，将ENVI中的结果导出至ARCGIS中，并将合肥市的县区界线图与亮温值图进行叠加，添加图例，并制作出合肥市热岛效应的专题图。处理后的图像如图2所示。

3.3 结果分析

3.3.1 城市热场分布特征与主要分布区

由图2可以看出，卫星过境时的合肥市陆地最高地表温度为26.2 ℃，最低地表温度为19.3 ℃，温差为7 ℃。

从这张温度图中我们不仅可以清楚地明显看出，合肥市城区热场的具体分布地理特点是因为城市中心和大城区的城市地表平均温度显著地高于中心郊区的城市地表平均温度,且城区植被和城市水体对有效冷却城市环境、缓解城市热岛效应等诸多方面也都起着重要的调节作用。低温区主要位于合肥市巢湖市、庐江县一带及山体和水体周围。热岛效应等级最高的分布区有庐阳区、瑶海区、包河区。其次包括蜀山区、肥西县、肥东县。长丰县热岛效应等级较蜀山区稍低。而巢湖市及庐江县热岛效应等级相对最低。在合肥全市共计划设有的四个经济开发区(包括合肥高新技术产业开发区、合肥新站经济技术开发区、合肥新站巢湖综合技术实验区、巢湖新站经济开发区)中,经济开发区的土地热岛效应作用等级最高,其次高的是合肥高新技术开发产业经济开发区和合肥新站巢湖综合技术实验区,而合肥巢湖新站经济开发区的土地热岛效应作用等级相对最低。而巢湖经济开发区的热岛效应等级相对最低。

3.3.2 改善热岛效应的措施与建议

通过对合肥市热岛效应分布特征及主要分布区的研究，结合对合肥市热环境空间布局的动态研究，可以看出合肥市近几年热岛情况已经有了一定程度地改善，但是在城市建设的过程中，热岛效应未必不会出现增强的趋势，所以实施热岛效应缓解措施迫在眉睫。结合合肥城市整体布局的具体特征，提出以下几点相应改善措施：

1)改善合肥市绿地系统[10]的整体布局。2)提高绿化范围所占比例，同时加快发展立体绿化[12]。3)减少人为热排放量，发展公共交通。4)科学合理的城市布局,降低建筑物密度[13]。5)提倡使用新能源、新材料。6)建设生态建筑[14]。

4 结论

城市的生态建设与热岛效应有着密切的联系，对全球温度升高有着一定的影响，在遥感技术进一步成熟的基础上，本文的研究主要借助遥感影响资料，运用地理信息系统技术，进行合肥市的热岛效应分析，主要研究成果总结如下：1)合肥市热岛效应空间分布呈放射状扩散,并与其他城市建设地区的空间结构呈现出一定的轮廓,地表温度由城市向郊区逐渐下降变低,卫星经常过境时刻,城区与郊区之间的空气温差就达到7 ℃。2)在利用ARCGIS进行合肥市热岛效应专题图制作的过程中，研究证明：通过专题图与区域界线矢量图的对比不难发现，热岛效应的分布特征与土地利用情况有着很大的联系。热量中心主要包括建筑物密集的主城区、人口密度较大的中心商业区以及居民的居住集中地区，此类区域地表温度较其他地区偏高，热岛效应等级也较强。其次为局部绿地覆盖区域，地表温度稍降，热岛效应有所减轻，而在临近水体及山体周围的热岛效应明显低于周围的热岛强度，地表温度最低，热岛效应强度最低。