基于MODIS数据的长三角城市群热岛强度时空变化特征分析

张 斌，宋 瑜,2，颜洋洋，边万超，张辛佳

(1. 杭州师范大学信息科学与技术学院，浙江 杭州 311121； 2. 浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室，浙江 杭州 311121)

0 引言

近年来，随着城市化进程的不断加快，城市环境问题已成为全球面临三大问题的重要内容之一.而城市环境问题重要研究方向之一的城市热岛(urban heat island，UHI)，也已成为近年来城市气象气候学领域研究的重点和热点之一[1].在全球变暖和城市化浪潮的背景下，城市热岛效应导致区域出现特殊小气候，佐证了城市生态环境的失调，具体表现为形成城市温度高于周围乡村温度的现象.城市热岛已成为亟待缓解的重要生态环境问题，严重危害了城市居民的正常生产、生活与健康.尤其是对于中低纬度地区的夏季，热岛效应加剧了城市高温的危害程度和出现频率进而导致疾病和死亡率的增加.此外，极端的高温还加快了大气中光化学反应的速率，加重了城市大气污染[2].与此同时，耗电量也随着气温升高而增加，加重了城市居民生产生活的用电压力.由此可见，为了保证城市的持续发展和城市居民的健康生活，加快开展地表热环境的研究迫在眉睫.因此，对于城市热岛效应的研究具有重大理论和实践意义.

早在1818 年，英国人霍华德(Howard)对伦敦市中心和郊区的气温进行对比观测，指出伦敦市中心气温高于郊区，并在《伦敦气候》一书中首次提出了“城市热岛”的概念[3].在此后的两百多年里，各国学者对不同类型、不同纬度、不同海拔的城市城、郊温度差异进行多尺度研究，证实了热岛效应存在的科学性[4-5].目前为止，学术界逐渐将城市热岛划分为3类：冠层热岛、边界层热岛和地表城市热岛[6].其中，地表城市热岛(surface urban heat island，SUHI)因为与居民生产生活联系最为密切，受到学术界广泛关注[7].刘伟东等[8]指出北京地区冬季和夜间热岛效应较强；龚志强等研究表明长沙市四季的热岛强度为秋、冬季热岛强度强于春、夏季，昼夜的热岛强度为夜间强于白天[9]；Du 等研究了长三角地区四季热岛效应变化特征，结果表明夏季热岛效应最强，其他季节较弱[10]；周明煜等研究了20世纪70年代北京热岛特征，发现秋季热岛强度日变化具有明显的双峰值现象[11]；刘熙明等指出北京夏季热岛强度具有明显的日变化[12]；王喜全等研究表明北京城市热岛在夏季最高，秋、冬次之，春季最弱[13]；Liu等总结了2010～2019年间的相关文献，发现中国的城市热岛研究中仅有11%的研究对象是城市群[14].

综上所述，现有研究主要关注重点大型城市的热岛强度时空变化特征，而相对缺乏关于中等尺度城市群的城市热岛强度时空特征的相关研究.此外，学界对于长三角城市群城市热岛的研究主要集中在“夏季”和“日内逐时”等方面.如董良鹏等研究了近十年长江三角洲城市热岛变化及与城市群发展的关系[15]；葛伟强等通过近8年MODIS数据分析长三角城市群热岛特征及演化[16]；方慧婷等分析了长三角夏季热岛效应的时空演化特征[17]；Zhou等整理了1972～2019年间的城市热岛相关文献，发现相关研究中时间序列涵盖四季的仅占23%，涵盖昼夜的仅占30%.鉴于此，本研究对长三角城市群的地表城市热岛强度进行空间分析、逐月分析、逐年分析和昼夜对比分析[18].

长三角城市群作为世界第六大城市群，针对其热岛时空分异特征的研究，有利于探究长三角城市群地表热环境演化规律和健康发展.本文基于2000～2019年时间序列的MODIS Terra 遥感地表温度数据产品，探究了长江三角洲城市群的地表城市热岛强度的时空分异规律，以期丰富城市群地表热岛效应的研究案例，为长三角城市群的进一步发展提供一定的科学依据.

1 研究区概况

本研究选择我国长江三角洲城市群的15个代表城市(如图1)：上海市，浙江省的杭州市、宁波市、台州市、绍兴市、湖州市、嘉兴市，江苏省的南京市、苏州市、镇江市、泰州市、常州市、南通市、无锡市、扬州市.长江三角洲地区大部分属于亚热带季风气候，夏热冬暖，雨热同期，季节性强.地形以平原低山丘陵为主，农业发达，城市发展条件较优越.长三角城市群身为世界第六大城市群，同时又是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，在改革开放中具有举足轻重的战略地位，是我国城市化最为显著的地区之一.同时城市化高速发展也带来了一系列复杂的城市环境问题，其中尤为显著的就是城市热岛效应.

图1 研究区示意图Fig.1 Location of the study area

2 数据与方法

2.1 数据来源与预处理

目前常用于热红外卫星遥感信息源主要的星载热红外传感器包括ASTER、AVHRR、MODIS、TM/ETM+等，如NOAA/AVHRR、MODIS数据，适用于全球尺度重复观测周期的热岛长期动态监测；TM/ETM+数据，被广泛用于中尺度城市热场格局分析[19].利用热红外传感器进行地表温度反演，精度可达到1.5 ℃.MODIS是搭载在EOS系列卫星Terra和Aqua上的重要遥感仪器.其中Terra卫星在10∶30LT(local time)和22∶30LT左右过境，分别处于当地地表温度的升温和降温过程，有利于研究与温度相关的时间序列分析.本研究所选用的MOD11A2数据就来自于Terra卫星.由于MOD11A2是8 d合成的地表温度数据产品，所以显著降低了地表温度反演的困难.此外，MOD11A2数据的空间分辨率为1 km×1 km，可以满足中大尺度的地表温度空间特征研究.对于长三角城市群而言，1 km×1 km的空间分辨率和每8 d两次的观测频率，比较适合用于研究长三角城市群地表城市热岛强度时空变化特征.

鉴于此，本研究首先从NASA提供的相关网站直接下载获取了2000～2019年间覆盖长三角城市群的MOD11A2地表温度产品数据，然后根据15个代表城市的实际区域进行单独处理，合计处理影像约为27 600幅.考虑到数据量较大，数据的预处理方式主要以批处理的方式进行，先后经过MRT(MODIS Reprojection Tool)实现批量拼接、MCTK(MODIS Conversion Toolkit)实现批量重投影、ArcGIS区域统计和迭代功能实现批量裁剪等处理.

2.2 热岛强度计算

目前学术界对于城市热岛强度的评估方法和城市、郊区的划定依据尚未有统一的标准.针对基于遥感手段研究热岛强度的评估方法，大致可以归为两类：参考像元法和缓冲区法.如T. Chakraborty等通过计算城市像元与去除水体的非城市像元的差值，分析了全球城市热岛强度的时空特征[20].Zhou等通过缓冲区法定量分析了中国32个主要城市的地表热岛强度的日变化和季节变化特征[21].对于城市和郊区的划分依据，则根据研究区因地制宜，较为灵活.如王建凯等通过Landsat TM 30 m分辨率的可见光照片，人为划定城市和郊区的区域[22].闫峰等选用崇明岛作为上海典型郊区[23].而乔治等选取城市建筑集中和人口密度大的区域作为城市中心区[24].为尽量避免城市、郊区划分的主观性和参考像元选取的片面性，本文在孙艳伟等基于等积缓冲区法[7]的基础上，结合清华大学宫鹏团队长三角代表城市建成区范围数据[25]，来研究长三角城市群的地表热岛强度时空分异规律.具体流程如下：

(1)分别提取清华大学宫鹏团队2000年和2018年的长三角15个代表城市的建成区范围[25]，并将不变的区域设定为城市核心区[20]；

(2)对2018年的建成区范围做2倍等积缓冲区，并去除2018年的建成区范围，剩余部分设定为乡村地域；

(3)通过城市核心区与乡村地域的平均地表温度差值来反映各个城市热岛强度的强弱.

(1)

(2)

3 结果与分析

3.1 城市地表热岛强度空间变化特征

2000～2019年我国长三角城市群地表热岛强度空间分布及变化趋势如图2所示.其中，图2(a)是由公式(1)得到的逐像元地表热岛强度年平均值，用以反映该区域地表热岛强度空间分布；图2(b)是由公式(1)分别计算2000年和2019年逐像元地表热岛强度值，相减后除以1.9表示每10年的变化趋势.总体而言，地表热岛强度高值区域主要集中在城市核心区，而南部的山地丘陵区域则呈现明显的冷岛效应.此外20年来，城市核心区地表热岛强度呈普遍下降趋势，而城市核心区以外的毗邻区域(即正在快速发展的郊区)地表热岛强度则呈普遍上升趋势.造成这一现象的原因，推测与该区域内各城市化进程有关.如上海在2000年时城市化已达到较高水平，城市核心区土地利用空间也已接近饱和，在此后20年间郊区城市化进程却加速发展，再加上相关部门对环境、绿化越来越重视等因素共同作用下，造就了上海市的地表热岛强度变化特征[26-29].

图2 2000～2019长三角城市群地表热岛强度空间分布及变化趋势Fig.2 Spatial distribution and trend of overall SUHII in the Yangtze River Delta urban agglomeration from 2000 to 2019

2000～2019年我国长三角城市群15个代表城市的地表热岛强度空间分异特征如图3所示.其中，对于相对靠近内陆的南京、镇江、扬州等城市，无论是年均、夏季、冬季还是昼夜，其平均地表热岛强度均显著较低；对于相对临海的城市，如苏州、湖州等城市，其夏季和冬季的平均地表热岛强度变化较大，而宁波、杭州等城市，则只有冬季的平均地表热岛强度变化较大.且值得一提的是，南通市的年均、夏季和冬季的平均地表热岛强度都具有明显的昼夜变化.

图3 2000～2019长三角城市平均热岛强度Fig.3 Mean SUHII in the Yangtze River Delta from 2000 to 2019

由于长三角城市群在气候、地形等条件上具有极高的相似性，所以总体上，对于各个城市而言，长三角城市群各个城市之间的地表热岛强度具有一定的空间分异规律，虽然在纬向上没有显著的空间分布特征，但是能发现可能由海陆热力性质差异造成的相对靠近内陆城市热岛强度低于相对临海城市的热岛强度这一特征[7]，此外，强热岛主要集中在苏州、宁波、上海、杭州等较发达城市，这与钟杰[30]的研究结论相一致；对于城市群整体而言，长三角城市群地表热岛强度高值区域与城市核心区具有显著的一致性，而在变化趋势上，受限于区域的地带性，不同城市的城市化进程不尽相同.

3.2 城市地表热岛强度年际变化特征

研究区15个代表城市的地表热岛强度统计结果见表1.总体而言，长三角城市群的地表热岛强度呈现出明显的昼夜变化和季节差异特征.全年年均和夏季(6～8月)的地表热岛强度都呈现出白天显著高于夜间的特征，而冬季(12月、1月和2月)的地表热岛强度则无明显的昼夜差异.在白天，夏季地表热岛强度远高于冬季地表热岛强度，季节变化明显；夜间的夏季地表热岛强度仍高于冬季地表热岛强度，但差异显著减小.此外，根据各个时间尺度的最小值，可以看出全年年均的夜间、夏季的夜间和冬季的昼夜，都不同程度上存在“冷岛”现象，尤其是冬季最为突出.

表1 长三角地表城市热岛强度统计结果Tab.1 Statistical results of SUHII in the Yangtze River Delta /℃

研究区15个代表城市的年均昼夜地表热岛强度概率密度如图4所示.从图中可以看出，昼夜城市地表热岛强度均符合正态分布的规律.总体上看，结合0.08概率密度线，显然可见白天地表热岛强度的概率密度分布较广，更加分散，频率分布集中在1.4～3 ℃的范围内，且出现了较不明显的双峰现象(1.4～2.2 ℃和2.4～3 ℃)；而夜间地表热岛强度的概率密度分布较窄，更加密集，频率分布集中在0.4～1.2 ℃的范围内，相较于白天地表热岛，夜间地表热岛强度聚集性更显著，重叠性更高，一定程度上体现了近20年来长三角城市群各城市之间年均夜间热岛强度变化较小，强度较接近的特点.此外，在SUHII≤0.8 ℃的范围内，只存在夜间热岛而没有白天热岛，而相应的在SUHII≥1.8 ℃的范围内，夜间热岛消失，只分布白天热岛.值得注意的是，白天热岛和夜间热岛频率较高的部分重叠性很弱，由此可见长三角城市群白天地表热岛强度与夜间地表热岛强度的差异大，过渡性弱，昼夜变化明显.

图4 长三角城市年均昼夜地表热岛强度概率密度Fig.4 Probability density of annual mean day and night SUHII in the Yangtze River Delta

图5所示.城市地表热岛强度(y)与年份(x)的线性趋势分析表明：年均白天地表热岛强度呈现出极其显著的下降趋势(斜率=-0.0183，P<0.01)；年均夜间地表热岛强度呈现出显著的上升趋势(斜率=0.009 8，P<0.05)；夏季白天地表热岛强度也呈现出显著的下降趋势(斜率=-0.020 6，P<0.05)；而夏季夜间地表热岛强度(斜率=0.008 1，P=0.107 5)、冬季白天地表热岛强度(斜率=-0.004 7，P=0.368 8)和冬季夜间地表热岛强度(斜率=0.015 1，P=0.059 4)均无显著变化趋势.总体而言，近20年我国长三角城市群15个代表城市的白天地表热岛强度呈现出逐年下降的趋势[0.18 ℃·(10a)-1]，且主要受夏季地表热岛强度下降影响[0.2 ℃·(10a)-1]；对于夜间热岛，则呈现较强烈的波动和轻微的上升趋势[0.1 ℃·(10a)-1].

(a)白天年均地表热岛强度变化趋势；

(b)夜间年均地表热岛强度变化趋势；

(c)白天夏季地表热岛强度变化趋势；

(d)夜间夏季地表热岛强度变化趋势；

(e)白天冬季地表热岛强度变化趋势；

(f)夜间冬季地表热岛强度变化趋势.图5 2000～2019年长三角城市地表热岛强度昼夜年际时间变化线性趋势分析Fig.5 Analysis of the linear trend of diurnal and interannual change of SUHII in the Yangtze River Delta from 2000 to 2019

本研究关于热岛强度逐年线性变化趋势与孙艳伟等学者得到相类似的结论[7]，总体上都是白天热岛呈下降趋势，夜间热岛呈上升趋势，但考虑到研究方法尤其是城市与农村界限划定的差异性，该趋势与T. Chakraborty等[20]的研究结论不尽相同.

3.3 城市地表热岛强度月际变化特征

我国长三角城市群15个代表城市的地表热岛强度昼夜月际时间序列变化特征如图6所示.总体而言，长三角城市群的昼夜地表热岛强度在月际尺度上，呈现出明显的连续性时间变化趋势，且地表热岛强度夏季最强，春季次之，秋冬最弱.图中，小提琴内部的黑色横线表示四分位数，根据第一四分位数和第三四分位数进行分析.在白天，地表热岛强度的较大值(第一四分位数>2 ℃)集中出现在夏季及其附近(4～9月)；在夜间，地表热岛强度则没有明显的月际变化，12个月都基本集中在0～1.5 ℃范围内.通过对白天与夜间的横向比较，可以看出，在3～10月中，白天地表热岛强度(约1～5 ℃)显著高于夜间地表热岛强度(约0～1 ℃)，呈现交替分布的规律；而在12月、1～2月，白天地表热岛强度与夜间地表热岛强度无显著的差异，呈现相似分布的规律；且值得注意的是，在11月，热岛强度数值分布规律呈现出白天热岛包含夜间热岛的现象；从一整年的尺度上进行分析，显然，白天地表热岛强度与夜间地表热岛强度的相对强弱有显著的连续性时间变化趋势，且地表热岛强度夏季最强，春季次之，秋冬最弱，这与杨燕丽等[31]的研究结果相一致.

图6 2000～2019年长三角城市热岛强度昼夜月际变化Fig.6 Diurnal and interlunar variations of SUHII in the Yangtze River Delta from 2000 to 2019

图7以冲积图的形式(图中变量分配给平行的轴，块的大小表示变量的多少)给出了我国长三角城市群15个代表城市的地表热岛强度昼夜季节分布特征.总体而言，显然可以看出长三角地表热岛强度无论是昼还是夜，基本都是以“热岛(SUHII>0 ℃)”现象为主(约占91.88%).对“冷岛(SUHII<0 ℃)”现象而言，集中出现在冬季，约占所有“冷岛”的67.86%；而夏季出现“冷岛”现象的频率最低，约占所有“冷岛”的7.18%；春季和秋季出现“冷岛”现象的频率较为接近，分别约占所有“冷岛”的13.5%和10.59%；值得注意的是，对于“冷岛”现象的昼夜频率进行分析，发现除了冬季“冷岛”频率的昼夜比为正数(昼∶夜=136∶100)，其他3个季节“冷岛”频率的昼夜比都是负数(春，昼∶夜=20∶100；夏，昼∶夜=11∶100；秋，昼∶夜=56∶100)，差异性显著，产生这种现象的原因可能是受温度的影响，这些将在以后的研究中进行.

图7 2000～2019年长三角城市热岛强度昼夜季节变化Fig.7 Diurnal seasonal variation of SUHII in the Yangtze River Delta from 2000 to 2019

4 结论

本文基于2000～2019年时间序列的MOD11A2地表温度产品数据，通过等积缓冲区法进行热岛强度的定量测算，并对长三角城市群15个代表城市的地表热岛强度及其时空变化规律展开分析.主要得出以下结论：

(1)在空间尺度上，对于城市个体而言，我国长三角城市群15个代表城市的地表热岛强度具有一定的空间分异特征，总体上看，相对更靠近内陆城市(如南京、镇江、扬州等)的地表热岛强度明显低于其他城市；而相对临海城市(如宁波、嘉兴、苏州、绍兴等)的地表热岛强度在夏季和冬季具有明显的昼夜差异，尤其以南通市为典型；对于城市群整体而言，地表热岛效应显著区域与城市核心区具有一致性，此外在变化趋势上，地表热岛效应与城市化进程有关，大部分城市都呈现出核心区地表热岛强度下降，而郊区地表热岛强度显著加强的趋势.

(2)在年际时间尺度上，长三角城市群15个代表城市的地表热岛强度表现出显著的昼夜差异.总体上，白天地表热岛强度更大，且分布范围更广，集中在1.4～3 ℃；而夜间地表热岛强度较小，且分布范围较窄，集中在0.4～1.2 ℃.此外，过去的20年间，长三角城市群15个代表城市的白天地表热岛强度逐年下降[0.18 ℃·(10a)-1]，且夏季热岛下降幅度高于冬季.

(3)在月际时间尺度上，长三角城市群15个代表城市的地表热岛强度呈现出明显的月际变化特征.从总体上看，4～9月，白天地表热岛强度远大于夜间地表热岛强度，3月和10月白天地表热岛强度大于夜间地表热岛强度，而其余月份白天热岛与夜间热岛差异不明显.此外，白天地表热岛强度与夜间地表热岛强度的相对强弱有显著的持续性时间变化趋势，从1～2月的相似分布，到3～10月的交替分布，再到11月的包含分布，最后12月回到相似分布.值得注意的是，“热岛”现象出现的频率为91.88%，而冬季与其他3个季节出现“冷岛”现象的昼夜比相反.