基于GIS和RS的南京市地表温度动态变化研究

吴先谭

(成都理工大学地球科学学院，四川 成都 610059)

引言

近百年来，随着城市化进程的加快，全球气候也正在表现出以变暖为特征的变化，这对全球生态系统的结构、各国的经济和政治领域都有重大影响[1]。而城市热岛(Urban Heat Island，UHI)是影响气候变化的重要人为因素之一，已引起了专家学者们的广泛关注[2]，其是指城市表面的大气温度高于周围的非城市环境，形成的原因主要是城市化[3]。但城市化又是社会发展的必然趋势，因此对城市热岛进行研究以抑制或减缓其所造成的影响亟不可待。

目前，关于城市热岛的研究可分为大气热岛和地表城市热岛2大类[4]。大气热岛主要通过获取有限的气象站数据等，建立数学模型或使用统计方法分析城市热岛的分布[5]。随着遥感技术朝着定性和定量的方向发展[6]，其中遥感热红外数据广泛应用于地表温度(Land Surface Temperature，LST)的反演和城市热岛的检索[7]。

南京市位于江苏省西南部，是江苏省会，自1978年改革开放以来发展十分迅速，2017年其城镇化率达到了82.3%。城市建设和改造的高速进行极大地影响了南京市地表热环境，因此，通过遥感技术研究南京市地表温度的变化及其影响机制具有重要的科学意义和实践价值。

1 研究区概况

南京市，是江苏省省会，位于E118°22′～119°14′，N31°14′～32°37′，东与江苏镇江、扬州、常州3市毗邻，西与安徽省滁州、马鞍山市邻接，南邻安徽宣城市，位于江苏省西南、长江下游地区。市域南北长、东西窄，呈正南北向，被长江贯穿分为南北2部分。国土总面积为6587.02km2。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

对于遥感数据，目前ASTER、MODIS、Landsat系列影像等，是地表温度研究的主要数据源。MODIS分辨率相对较低，无法满足城市尺度上的热岛效应研究，而ASTER影像虽然分辨率高、热红外通道多[8]，但启用的时间比较晚、卫星周期长、相关数据少、价格较高等均限制了其在热环境方面的应用。

本文选取Landsat5和Landsat8数据进行地表温度的反演，在反演过程中还用到了MOD021KM、MOD11A1产品数据，前者用于计算中间参数大气水汽含量，后者用于地表温度反演结果的精度验证。对于其它数据，本文还用到了DEM数据。在对数据进行预处理时，将所有数据均统一投影到WGS_1984_UTM_Zone_50N。

2.2 研究方法

2.2.1 覃志豪单窗算法(MW)

覃志豪单窗算法(MW算法)，是覃志豪等在地表辐射传输方程的基础上，针对Landsat TM第6波段提出的地表温度反演算法[9]，在经过了一系列的假设简化后，有效避免了辐射传输方程算法对实时大气廓线的依赖问题，并且只需要3个参数便可达到较好的反演效果，即大气透射率、大气平均作用温度以及地表比辐射率。具体公式：

Ts=[a(1-C-D)+(b(1-C-D)+C+D)Tsensor-DTa]/C

(1)

C=ετ

(2)

D=(1-ε)[1+(1-ε)τ]

(3)

Tsensor=K2/ln(1+K1/Lsensor)

(4)

式中，Ts为地表温度；Tsensor为热红外波段亮度温度；K1、K2可以从*_MTL.txt文件中查询；Ta为大气平均作用温度；Lsensor为热红外波段辐射定标之后的辐射亮度值；ε为地表比辐射率；τ为大气透过率；在Landsat TM数据中，a=-65.355351，b=0.458606。

2.2.2 地表温度分级

将每一年份选取出的精度最高的温度反演结果进行分级，为了便于分析以及减少所使用影像的获取时间不同的影响，对地表温度反演结果进行归一化，见式(5)，将原始温度值映射到(0,1)之间，再利用均值-标准差法，分级标准见表1。

(5)

式中，Ti为像元i地表温度归一化后的值；Tsi为像元i地表温度值；Tsmax、Tsmin分别所有像元中最大和最小地表温度值。

表1 地表温度分级标准[10]

3 地表温度动态变化分析

3.1 面积变化分析

将归一化之后的反演结果划分为高温区、次高温区、中温区、次低温区、低温区，最后生成研究区2000年、2006年、2016年的热力等级分布图，见图1。

图1 南京市地表温度分级图

本文把高温区和次高温区划分为城市热岛区，并分别统计3a里各区的面积以及2000—2016年总面积变化情况，见表2。

由表2可知，2000年、2006年、2016年南京市大部分地区属于中温区。2000—2016年南京市低温地区面积先减少后增加，分别为745.89km2、681.64km2、735.546km2，到2016年低温地区比2000年减少了10.34km2；次低温地区在变少，较2000年少了389.50km2；中温地区先增加后减少，共增加了319km2；次高温地区面积呈先减少后增加的趋势，共增加了344.75km2；而高温地区逐年减少，较2000年减少了263.83km2；2000—2016年间热岛区面积先减少后增加，分别为1865.18km2、1632.12km2、1946.10km2，共增加了80.92km2。整体来看，高温区面积减少，且趋势较明显，但是低温区和次低温区面积也在减少，中温区和次高温区的面积增加了，热岛效应并没有得到缓解。

表2 南京市各地表温度等级面积统计

3.2 转移情况分析

为了更加清晰了解地表温度的变化情况，对2000—2006年、2006—2016年各温度分区的转移情况进行统计，见表3、表4。

在2000—2006年，对于低温地区，有137.81km2改变为了次低温区，有116.66km2升温变成了中温区，而由低温地区直接升温变为次高温区的面积只有5.56km2，直接升温变为高温区的面积最少，为3.58km2；降温变为低温区的主要是次低温区、中温区，面积分别为86.54km2、79.92km2。次低温地区升温变为中温地区的面积高达575.36km2；同时有226.98km2的中温区温度降低向次低温区转化，有137.81km2的低温区温度升高成为了次低温区。2000年的中温地区有323.10km2变为了2006年的次高温区，226.98km2变为了次低温区；而且有575.36km2的次低温地区和515.69km2的次高温地区变为了中温地区。对于次高温地区，降温变为中温区的面积最大；同时由中温地区温度升高变为次高温区的也最多。高温地区区降温变为次高温区的有193.17km2，变为中温区的有192.74km2；分别有189.47km2、171.94km2的次高温地区和中温地区温度升高，变为高温区。

表3 南京市2000—2006年温度分级面积转移矩阵

表4 南京市2006—2016年温度分级面积转移矩阵

在2006—2016年，低温地区有74.35km2向次低温区变化，有81.69km2向中温区变化，12.37km2的低温地区温度增加较快直接转为次高温区，5.57km2直接变为高温区；主要有100.03km2的次低温地区温度降低变为低温区，114.56km2的中温地区降温变为低温区。次低温地区升温为中温区的面积有304.84km2；中温区降温变为次低温区的面积有256.80km2。2006年的中温地区有707.45km2温度上升变为了2016年次高温区；同时由次高温区降温变为中温区的面积也最大，为380.07km2。对于次高温区降温变为中温区的面积最大；由中温区温度升高变为次高温区面积也最大。高温地区有312.24km2降温为次高温区，有236.63km2降温为中温区；有110.03km2的次高温区升温变为高温区，204.10km2的中温区升温变为高温区。

4 结论

将反演的地表温度进行归一化并划分为5级后，分析2000年、2006年、2016年南京市地表温度的动态变化情况，发现到2016年除了次高温区、中温区面积增加外，其余等级的温度分区面积都在减少。热岛区面积呈先减少后增加的趋势，且增加量大于减少量，到2016年共增加了80.92km2。

通过分析2000—2006年、2006—2016年的温度分区转移矩阵发现，对于低温区的转入和转出情况：在2个时间段内南京市低温地区都主要向次低温区和中温区演化；2006年南京市的低温区主要由2000年的次低温区、中温区温度降低转变而来，2016南京市的低温区与上一个时间段有相同规律，也主要由2006年的次低温地区、中温地区转变而来。有此规律的还有次高温区、高温区。