莫新宇，祝善友，張 磊

（1.南京信息工程大學(xué) 遙感學(xué)院，江蘇 南京 210044）

近幾十年，我國城市化進(jìn)程不斷加快，土地利用規(guī)模迅速增長，土地利用方式發(fā)生劇烈改變，隨之日益顯著的城市熱島效應(yīng)對城市的氣候環(huán)境、公共健康、經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了許多負(fù)面影響，引起人們越來越廣泛的關(guān)注。開展熱島效應(yīng)的時空演變及其機(jī)理研究，可以為政府部門的規(guī)劃與決策提供一定的支持，促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展[1-10]。

蘇州城市的快速擴(kuò)張實現(xiàn)了現(xiàn)代與傳統(tǒng)的共存，是我國城市化進(jìn)程中的典型代表。本文以蘇州市為例，研究了城市快速擴(kuò)展過程中土地利用/覆蓋類型與城市熱島的時空變化，并著重分析了下墊面變化對熱島時空變化的影響。

1 研究區(qū)概況

本文選取蘇州部分區(qū)域作為研究區(qū)，包括金閶區(qū)、滄浪區(qū)、平江區(qū)、吳中區(qū)（部分）、相城區(qū)、蘇州工業(yè)園區(qū)、蘇州高新區(qū)和虎丘區(qū)。

蘇州位于長江三角洲地區(qū)太湖以東，地處溫帶，氣候溫和，雨量充沛。全市地勢低平，自西向東緩慢傾斜，平原占總面積的55%，西部有低山丘陵零星散布，境內(nèi)河港交錯，湖蕩密布。作為江蘇省第二大城市，蘇州是江蘇省重要的經(jīng)濟(jì)、對外貿(mào)易、工商業(yè)和物流中心城市，也是重要的文化、藝術(shù)、教育和交通中心。全市面積8 488 km2，2010年全市戶籍人口達(dá)637.77萬人，經(jīng)濟(jì)總量名列全國第五。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)及預(yù)處理

本文使用的數(shù)據(jù)是1986-07-25和2004-07-26的Landsat5 TM影像，2幅影像的成像季節(jié)及時間差異較小，具有較強(qiáng)可比性。利用已校正好的1995年同一區(qū)域TM影像作為基準(zhǔn)，選取地面控制點并采用多項式擬合方法分別對2幅影像進(jìn)行幾何校正，校正均方根誤差控制在0.5個像元內(nèi)。對經(jīng)過預(yù)處理的影像利用研究區(qū)行政區(qū)劃矢量圖進(jìn)行裁切，并使用多光譜影像薄云去除算法[11]對影像作去云處理。

2.2 土地利用類型分類

根據(jù)TM影像的實際可解譯能力及研究需求，參考《土地利用現(xiàn)狀分類》國家標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 21010-2007），將研究區(qū)域劃分為人工建筑、水體、裸地、農(nóng)地和林地5種類型。分類方法為基于單變量的決策樹（UDT）法，該方法充分利用各地物在多波段內(nèi)的差異，有效降低異物同譜、同物異譜對分類的干擾[12]。在分類過程中，選擇TM遙感影像的第1～5和7波段，并構(gòu)造一系列新變量，包括歸一化植被指數(shù)（NDVI）、纓帽變換后的亮度分量、綠度分量和濕度分量、主成分變換后的第一主分量，構(gòu)建11個波段特征參與分類。通過對不同波段彩色合成圖像的目視解譯，在影像上選取各類訓(xùn)練樣本，對2個時期影像分別進(jìn)行決策樹分類，得到土地利用分類圖（見圖1）。

2.3 地表溫度反演

覃志豪等根據(jù)地表熱輻射傳輸方程推導(dǎo)出了對參數(shù)需求較少的單窗算法[13]。本文基于該算法，利用TM圖像第6波段反演研究區(qū)的地表溫度。由于城市地表具有較強(qiáng)的空間異質(zhì)性，精確求算每個像元的比輻射率存在困難。在實際操作中，根據(jù)覃志豪等人的研究成果[14], 將水體、植被、裸土和人工建筑的比輻射率分別確定為 0.995、0.986、0. 972 15和0.97。研究區(qū)地表溫度分布如圖2所示。

圖1 研究區(qū)土地利用分類圖

圖2 研究區(qū)地表溫度分布圖

3 研究結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化分析

如圖1所示，1986年蘇州建成區(qū)基本呈塊狀集聚形態(tài)，主要集中在老城區(qū)及護(hù)城河外沿，建成區(qū)外為大面積農(nóng)田覆蓋，田間農(nóng)村零星分布，沿水網(wǎng)有中小型鄉(xiāng)鎮(zhèn)，且相互間獨立。經(jīng)過近20 a的城市化建設(shè)，蘇州市建成區(qū)面積成倍增長，主城區(qū)自古城向外擴(kuò)張，外部的鄉(xiāng)鎮(zhèn)規(guī)模擴(kuò)大，開發(fā)區(qū)建設(shè)迅速，蓬勃發(fā)展的道路交通系統(tǒng)縱橫交錯，將整個區(qū)域串聯(lián)。隨著城市人口的遷入和經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，生活用地與工業(yè)用地成為土地利用的主要驅(qū)動因子[15]。分別統(tǒng)計了2個年份研究區(qū)內(nèi)不同下墊面類型面積（見表1），從1986年至2004年，研究區(qū)內(nèi)人工建筑面積增長了77.46%，地表植被覆蓋則大幅減少，降幅達(dá)24.31%，同時伴隨著部分水網(wǎng)的淤積以及填湖造陸，水體面積減少了12.75%，城市密集的建筑工程也使得裸地面積增長了75.60%。

表1 不同土地利用類型面積統(tǒng)計/km2

3.2 城市熱島效應(yīng)時空分布與變化

受數(shù)據(jù)獲取時的環(huán)境條件影響，反演得到的不同時期地表溫度難以直接比較，但成像環(huán)境并不改變地表溫度相對強(qiáng)弱的空間分布特征，因此可以通過對城市地表熱場劃分等級來分析地表熱場的相對時空變化。以往研究大多基于反演得到的地表溫度或其變形形式，并在其取值范圍內(nèi)進(jìn)行等間距密度分割[6,16]，這種硬分級在最佳分割點及分級數(shù)的確定上主觀性較大，在熱島的空間分布和溫度變異的細(xì)節(jié)表現(xiàn)力等方面存在不足[17]。

均值-標(biāo)準(zhǔn)差法利用地表溫度均值和不同倍數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的組合來劃分地表熱場等級，從而有效地界定熱島區(qū)域[18]。標(biāo)準(zhǔn)差反映了溫度相對于平均溫度的偏離程度，而均值與標(biāo)準(zhǔn)差的組合能夠一定程度上體現(xiàn)同類地物間的相關(guān)性及不同地物溫度的變異性。均值-標(biāo)準(zhǔn)差法在一定程度上減小了背景差異影響，提高了不同時相溫度數(shù)據(jù)的可比性。

通過對不同分級數(shù)情況下的結(jié)果對比，最終將蘇州市轄區(qū)內(nèi)地表溫度以μ(均值 )、μ±0.5σ(σ為標(biāo)準(zhǔn)差 )、μ±σ為分界點分為6個等級：特高溫區(qū)、高溫區(qū)、次高溫區(qū)、中溫區(qū)、次低溫區(qū)和低溫區(qū)，并相應(yīng)賦予編號1～6。分級后的結(jié)果分布（如圖3所示）較符合實際情況，能夠表征地表溫度相對高低，且對熱場的細(xì)節(jié)表現(xiàn)較好。選擇特高溫區(qū)和高溫區(qū)作為熱島范圍，計算城市熱島所占面積百分比（R）和熱島強(qiáng)度（P），計算公式為：

式中，i為熱島區(qū)對應(yīng)的溫度級數(shù)；Ai為溫度級i的面積；S為研究區(qū)面積；TH為熱島區(qū)平均溫度值；Tv為熱島區(qū)外區(qū)域溫度級對應(yīng)的平均溫度值。

圖3 研究區(qū)熱場等級分布圖

根據(jù)圖3可知，1986年熱島所占面積百分比為22.07%，熱島強(qiáng)度為3.12°，2004年的熱島所占面積百分比為31.64%，熱島強(qiáng)度為4.76°。在1986年，蘇州地表熱島區(qū)域表現(xiàn)為以主城區(qū)為主體的獨立團(tuán)狀斑塊以及主城區(qū)外鄉(xiāng)村為代表的零散小型熱點。到了2004年，轄區(qū)內(nèi)熱島地區(qū)廣泛分布，原有小型熱點聚合成大面積連續(xù)斑塊，呈現(xiàn)較規(guī)則的多邊形輪廓，有典型的城市街區(qū)特征，道路形成了明顯的高溫“廊道”將地表分割，并貫穿各個熱島斑塊。結(jié)果表明，研究區(qū)內(nèi)熱島現(xiàn)象在范圍與程度上皆明顯加重。

3.3 土地利用/覆蓋類型變化與城市熱島效應(yīng)變化的關(guān)系

對比圖1～圖3可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)地表熱場分布與下墊面類型分布存在一定的對應(yīng)關(guān)系。為了分析轄區(qū)下墊面變化與地表熱場等級變化的關(guān)系，將1986年的熱場分級圖減去2004年的熱場分級圖，得到地表熱場等級變化圖（見圖4）。令取值5、4、3的區(qū)域為等級大幅增加區(qū)，取值2、1的區(qū)域為等級稍有增加區(qū)，取值0的區(qū)域為等級不變區(qū)，取值-1、-2的區(qū)域為等級稍有降低區(qū)，取值-3、-4、-5的區(qū)域為等級大幅降低區(qū)。結(jié)合地表熱狀況變化圖和地表分類圖，統(tǒng)計各變化程度內(nèi)不同地物類型在1986年和2004年的面積百分比，結(jié)果如表2所示。

圖4 1986年～2004年研究區(qū)地表熱場等級變化圖

由表2可知，地表熱狀況變化方向及變化程度受土地利用/覆蓋類型間轉(zhuǎn)化的影響明顯，熱等級增強(qiáng)伴隨著植被覆蓋、水體向人工建筑的高強(qiáng)度轉(zhuǎn)化；相反，大面積植被、水體的恢復(fù)可以有效緩減地表熱效應(yīng)；而等級不變則意味著該區(qū)域下墊面類型構(gòu)成基本未改變。在空間上，原有建成區(qū)熱等級幾乎不變，熱等級增強(qiáng)區(qū)與新建成區(qū)相吻合，主要表現(xiàn)為3類：位于獨墅湖、澄湖及太湖西岸的填湖造陸區(qū)；位于蘇州工業(yè)園區(qū)、高新區(qū)以及吳中區(qū)吳縣經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的工廠、倉儲用地；隨農(nóng)村地區(qū)城鎮(zhèn)化而擴(kuò)大的新建商業(yè)、生活用地。下墊面介質(zhì)的熱傳導(dǎo)率、熱容量等特征決定了不同土地利用類型具有各自的熱學(xué)特征和輻射特征，人工建筑主要表現(xiàn)為水泥、瀝青、磚瓦等材料構(gòu)成的不透水下墊面，儲熱能力及熱輻射能力都高于其他類型下墊面，而城鎮(zhèn)街區(qū)特有的空間結(jié)構(gòu)不利于地表湍流的熱傳輸，更加劇了熱島效應(yīng)。

表2 不同熱場等級變化程度內(nèi)1986、2004年各地物面積百分比/%

4 結(jié) 語

本文利用1986年、2004年2期Landsat5 TM數(shù)據(jù)，分類得到蘇州地區(qū)土地利用類型圖，并基于反演出的地表溫度進(jìn)行地表熱場分級，對地表類型和城市熱島效應(yīng)的時空變化進(jìn)行了分析，其主要結(jié)論如下：

1）農(nóng)村城鎮(zhèn)化和開發(fā)區(qū)建設(shè)是研究區(qū)城市擴(kuò)張的主要方式，城市化過程中下墊面結(jié)構(gòu)變化顯著，人工建筑面積增長了77.46%，相應(yīng)的是地表植被覆蓋降幅達(dá)24.31%，水體面積減少了12.75%。

2）蘇州城市熱島效應(yīng)在近20 a內(nèi)顯著增強(qiáng)。2004年研究區(qū)城市熱島范圍在1986年老城區(qū)的基礎(chǔ)上大幅擴(kuò)張，熱島強(qiáng)度由3.12°增至4.76°。熱島分布由獨立斑塊聚合成大面積連通斑塊，呈現(xiàn)較規(guī)則的多邊形輪廓，有明顯的城市街區(qū)特征，道路形成的“廊道”貫穿整個區(qū)域。

3）不同下墊面類型對城市熱島效應(yīng)的影響不同，下墊面類型的變化程度決定了熱島強(qiáng)度的變化方向。水體及大面積植被如耕地、森林的溫度較低，可以有效緩減地表熱效應(yīng)，而人工建筑區(qū)特別是工業(yè)用地、高人口密度的商業(yè)、生活用地溫度較高，是城市的主要熱源。

[1]胡嘉驄,朱啟疆.城市熱島研究進(jìn)展[J].北京師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2010, 46(2):186-193

[2]陳云浩,李京,李曉兵. 城市空間熱環(huán)境[M].北京：科學(xué)出版社,2003

[3]周明煜. 北京地區(qū)熱島效應(yīng)和熱島效應(yīng)環(huán)流特征[J]. 環(huán)境科學(xué),1980,1 (5) : 12-18

[4]周淑貞,張超. 上海城市熱島效應(yīng)[J]. 地理學(xué)報,1991 ,46 (2):207-212

[5]周紅妹,周成虎,葛偉強(qiáng),等. 基于遙感和GIS的城市熱場分布規(guī)律研究[J]. 地理學(xué)報,2001,56(2): 189-197

[6]肖勝,廖福霖,倪志榮,等. 應(yīng)用遙感技術(shù)研究廈門市熱島效應(yīng)與植被覆蓋關(guān)系[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報,2002 ,30 (3) :141-143

[7]陳云浩,王浩,李曉兵,等. 夏季城市熱場的衛(wèi)星遙感分析[J].國土資源遙感,2002 ,4 : 55-59

[8]周榕,徐涵秋,林云彬. 城市建成區(qū)地表熱通量的遙感研究——以泉州市區(qū)為例[J]. 遙感信息,2006,6: 50-54

[9]蘇偉忠,楊英寶,楊桂山. 南京市熱場分布特征及其與土地利用/覆被關(guān)系研究[J].地理科學(xué),2006 ,25 (6)：697-703

[10]Stathopoulos M, Cartalis C. Daytime Urban Heat Islands from Landsat ETM+ and Corine Land Cover Data: An Application to Major Cities in Greece [J]. Solar Energy, 2007, 81 (3): 358-368

[11]Xing Yuanhe, Jian Bohu, Wei Chen, et al. Haze Removal Based on Advanced Haze Optimized Transformation (AHOT)for Multispectral Imagery[J]. International Journal of Remote Sensing, 2010, 31(20)：5 331-5 348

[12]李爽,丁圣彥,錢樂祥. 決策樹分類法及其在土地覆蓋分類中的應(yīng)用[J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用,2002,17(1): 6-11

[13]覃志豪,Zhang M, Karnieli A, 等. 用陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法[J]. 地理學(xué)報, 2001 , 56 (4) : 456-466

[14]覃志豪,李文娟,徐斌. 陸地衛(wèi)星 TM6波段范圍內(nèi)地表比輻射率的估計[J].國土資源遙感, 2004,3: 29-32

[15]馬曉冬,朱傳耿,馬榮華,等.蘇州地區(qū)城鎮(zhèn)擴(kuò)展的空間格局及其演化分析[J].地理學(xué)報, 2008,63(4):405-416

[16]張兆明,何國金, 肖榮波,等. 北京市熱島演變遙感研究[J].遙感信息, 2005(6) : 46-48

[17]陳松林,王天星. 等間距法和均值-標(biāo)準(zhǔn)差法界定城市熱島的對比研究[J].地球信息科學(xué)學(xué)報, 2009, 11 (4) :145-150

[18]徐涵秋,陳本清.不同時相的遙感熱紅外圖像在研究城市熱島變化中的處理方法[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2003, 18 (3) :129-131