陳炳杰，陳佩敏，黃澤鵬，吳希文，王 華

（廣東工業(yè)大學(xué) 土木與交通工程學(xué)院，廣東 廣州 510006）

城市熱島效應(yīng)是指城市中的溫度明顯高于周邊環(huán)境溫度的現(xiàn)象[1]，已成為現(xiàn)代城市氣候的主要特征之一。影響熱島效應(yīng)的因素一般有人為熱量的排放、下墊面性質(zhì)以及城市結(jié)構(gòu)等[2]。隨著城市化進(jìn)程的加快，大面積的自然地表被熱容量更小、吸熱更快的人造表面所替代，導(dǎo)致城市熱島現(xiàn)象的強(qiáng)度和影響范圍越來越大，對城市的生態(tài)環(huán)境和居民生活質(zhì)量造成了不良的影響。因此，研究熱島問題對城市的科學(xué)規(guī)劃、生態(tài)城市的建設(shè)有著重要的參考意義。常用的研究方法有地面氣象站觀測[3]、空間模擬[4]和熱紅外遙感技術(shù)。相對于前兩種依靠氣象數(shù)據(jù)的技術(shù)，衛(wèi)星熱紅外遙感有著能獲取大范圍的地表溫度信息的優(yōu)勢，因此成為分析城市熱島的空間分布的主要手段[5]。

改革開放以來，廣州經(jīng)歷了快速的城市擴(kuò)張[6]，城市熱島問題日益凸顯。已有學(xué)者利用Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)對廣州區(qū)域進(jìn)行熱島研究，但多數(shù)研究重點(diǎn)關(guān)注于廣州熱島效應(yīng)與土地利用類型之間的關(guān)聯(lián)性[7-8]、單一時(shí)相的熱島空間格局[9]，而多時(shí)相、長時(shí)間序列的遙感分析還比較少見。因此，本文基于1995年～2019年的Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)，利用溫度反演算法對廣州地區(qū)24年來的熱島空間分布變化及其原因進(jìn)行分析，為減緩熱島效應(yīng)，合理規(guī)劃城市發(fā)展和生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供參考。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源概況

1.1 研究區(qū)概況

廣州市是廣東省省會，由荔灣、越秀、海珠、天河、白云、黃埔、番禺、花都、南沙、從化、增城11個(gè)行政區(qū)組成，總面積為7 434.4 km2。該城市具有典型的亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫21.8 ℃～22.8 ℃，最高月平均氣溫發(fā)生在7、8月份，為28 ℃～30.3 ℃[10]。改革開放以來，由于經(jīng)濟(jì)的快速增長，人口及城市規(guī)模迅速擴(kuò)大。至2019年末，廣州市常住人口已達(dá)1530.59萬人，城鎮(zhèn)化率達(dá)86.46%。本文將研究區(qū)劃分成6個(gè)行政單元，研究區(qū)域如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域及行政區(qū)位置示意圖(廣州)Fig.1 Location map of study area and administrative region(Guangzhou)

1.2 數(shù)據(jù)來源

本次研究使用的衛(wèi)星影像為美國地質(zhì)調(diào)查局(United States Geological Survey, USGS)提供的6期Landsat-8 OLI/TIRS 及9期Landsat-5 TM影像，每期均包含行列號為122/044和122/043的兩景影像，其熱紅外波段空間分辨率均重采樣至30 m[11]。選擇的影像為L1TP級，經(jīng)過了地形校正，均為云量較少的影像，具體日期信息如表1所示。下載的影像再經(jīng)過輻射校正[12]、大氣校正[13]等預(yù)處理操作，消除大氣造成的輻射誤差。最后通過裁剪和鑲嵌操作生成研究區(qū)的圖像。

表1 Landsat數(shù)據(jù)日期Table 1 Date of Landsat images

另外，本次研究使用的氣象數(shù)據(jù)來自美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)提供的全球地面觀測數(shù)據(jù)以及歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)的全球陸地表面觀測反饋記錄報(bào)告，廣州國家基本氣象站編號為59287，觀測的時(shí)間間隔為3 h。

2 基本原理與方法

2.1 土地利用分類

本文采用支持向量機(jī)(Support vector machines,SVM)的監(jiān)督分類算法[14]來獲取土地利用分類圖，土地利用類型包括：耕地、草地、林地、建筑用地、水體、未利用地。采用分層隨機(jī)抽樣的方法，來抽取驗(yàn)證樣本進(jìn)行精度評定。最終所有分類圖的總體分類精度均在85%以上。

2.2 地表溫度反演

根據(jù)不同的數(shù)據(jù)源，目前地表溫度的反演算法主要包括大氣校正法、單窗算法[15]、劈窗算法[16]、單通道法[17]等。本研究中Landsat-8地表溫度反演采用大氣校正法[18]，由于2000年前缺少大氣參數(shù)，Landsat-5采用廣泛應(yīng)用的單窗算法。

2.2.1 大氣校正法

大氣校正法又稱輻射傳導(dǎo)方程法，該方法主要使用大氣模型來模擬大氣對地表熱輻射的影響，然后把這部分大氣的影響從衛(wèi)星傳感器觀測到的熱輻射總量中減去來求解地表溫度。該方法表達(dá)式為[19]

式中，為衛(wèi)星高度上傳感器測得的熱輻射強(qiáng)度(W·m?2·sr?1·μm?1)；ε 為地表比輻射率；B(Ts)是由Plank定律推導(dǎo)得到的黑體熱輻射強(qiáng)度，其中 Ts為地表溫度 (K)； τ為大氣透射率， I↑、 I↓分別為大氣的上行和下行熱輻射強(qiáng)度(W·m?2·sr?1·μm?1) 。τ 、 I↑、 I↓可以通過NASA的大氣校正參數(shù)計(jì)算器(https://atmcorr.gsfc.nasa.gov)獲取。

在求得地表比輻射率(見式(7)～式(10))后，便能得到B(Ts)，再通過式(2)求解地表溫度[20]

式中，對于Landsat-8波段10，K1=774.89(W·m?2·sr?1·μm?1)，K2=1 321.08 K。

2.2.2 單窗算法

根據(jù)覃志豪提出的單窗算法，地表真實(shí)溫度反演公式為[21]

式中，a6=?60.326 3，b6=0.434 36， Ts為地表溫度(K)，T6為衛(wèi)星高度傳感器探測的像元亮度溫度(K)；Ta為大氣平均作用溫度， τ6為大氣透射率，ε6為地表比輻射率。Ta的估算，根據(jù)熱帶平均大氣經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算

式(6)中， T0為氣象站的實(shí)測氣溫?cái)?shù)據(jù)(K)。當(dāng)大氣水分含量在0.4～3.0 g/cm2變動(dòng)區(qū)間時(shí)，τ6的估計(jì)方程如表2所示[21]。

表2 大氣透射率估計(jì)方程Table 2 Atmospheric transmittance estimation equation

根據(jù)已有的研究表明，大氣水分含量同地面露點(diǎn)溫度存在相關(guān)性。地面露點(diǎn)溫度可由氣象站實(shí)測數(shù)據(jù)獲得，再根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式估計(jì)出大氣水分含量[22]。根據(jù)土地分類圖可分成自然表面、水域和城鎮(zhèn)表面，用以下公式計(jì)算地表比輻射率[23]

式中，εwater、εnature、εbuilt?up分別代表水域、自然表面、城鎮(zhèn)表面的比輻射率。通過公式(10)求植被覆蓋度Pv

式中，NDVIv、NDVIs分別為植被和裸土的歸一化植被指數(shù)值，取經(jīng)驗(yàn)值NDVIv=0.7和NDVIs=0.05。當(dāng)某個(gè)像元的NDVI大于0.7時(shí)， Pv取值為1；某個(gè)像元的NDVI小于0.05時(shí)， Pv取值為0。

2.3 熱島等級劃分

不同時(shí)相影像的天氣條件都存在差異，反演的溫度值不能直接進(jìn)行比較，但溫度的空間分布是相對穩(wěn)定的狀態(tài)。采用劃分強(qiáng)度等級的方法，既能將不同時(shí)相的結(jié)果統(tǒng)一到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，也能更直觀描述研究區(qū)地表溫度差異情況。本文采用均值?標(biāo)準(zhǔn)差的方法將地表溫度劃分成5個(gè)等級，如表3所示。其中，低溫區(qū)和較低溫區(qū)統(tǒng)稱冷島區(qū)，較高溫區(qū)和高溫區(qū)統(tǒng)稱熱島區(qū)。

表3 地表溫度劃分標(biāo)準(zhǔn)1)Table 3 Classification standard of surface temperature

3 結(jié)果

3.1 溫度反演結(jié)果驗(yàn)證

本文所用Landsat影像獲取時(shí)間均在GMT(Greenwich Mean Time)1:50 ～3:00之間，而氣象數(shù)據(jù)觀測時(shí)間為GMT3：00。由于時(shí)間相近，可近似將氣象站所在位置的地表溫度反演值與氣象站觀測值比較，用以檢驗(yàn)溫度反演結(jié)果,如圖2所示。結(jié)果表明，溫度反演值均比氣象觀測值大，這是由于廣州在衛(wèi)星過境時(shí)間處于地表升溫階段，且氣溫值是在距地1.5 m高處觀測所得，地表溫度比氣溫升溫更快，溫度更高。檢驗(yàn)差值最大有3.8 ℃，大部分差值小于2 ℃，均方根誤差為1.88，地氣溫差屬于正常范圍，溫度反演結(jié)果可靠。

3.2 熱島動(dòng)態(tài)變化分析

圖2 溫度反演結(jié)果檢驗(yàn)Fig.2 Verification of temperature inversion results

圖3 廣州市熱島、冷島面積變化圖Fig.3 Area variation of heat island and cold island in Guangzhou

圖3顯示了1995年～2019年間共15期溫度反演圖的熱島和冷島面積的變化，結(jié)果表明，廣州熱島區(qū)域的面積在1995年～2001年間變化不大，呈相對穩(wěn)定的狀態(tài)；2001年～2014年進(jìn)入快速增長階段，整體呈增長趨勢，由2001年的722 km2擴(kuò)大至2014年的1 176 km2，年均增長率為3.82%；自2014年起，熱島面積呈緩慢減少的趨勢。而冷島區(qū)域面積在2008年前處于波動(dòng)狀態(tài)，2008年后整體呈增長趨勢，由2008年的733 km2增長到2019年的1 139 km2。

圖4 廣州市不同年份的溫度等級分布圖Fig.4 Temperature class distribution of Guangzhou in different years

圖4顯示了其中6年的地表溫度等級分布圖，可看出多年以來溫度區(qū)的空間分布變化。1995年，城市主要熱島區(qū)域集中在珠江沿岸的港口區(qū)域以及海珠區(qū)西部、新塘鎮(zhèn)；北部的從化、花都的熱島出現(xiàn)在裸地和因季節(jié)性變化而裸露的耕地(見圖4(a))。1997年，沿珠江形成了荔灣?海珠?天河?黃埔的強(qiáng)熱島帶。除此以外，各個(gè)市轄區(qū)的中心鎮(zhèn)也開始形成較高溫區(qū)為主的熱島中心：花都的新華街道、從化的街口街道、增城的荔城街道、番禺的市橋街道(見圖4(b))。1997年到2004年間，主城區(qū)中心區(qū)域熱島效應(yīng)加劇，南邊番禺、南沙熱島面積增加，北邊的花都新華鎮(zhèn)和白云機(jī)場形成兩大熱島中心(見圖4(c))。2004年到2014年間，熱島區(qū)以沿珠江強(qiáng)熱島帶為基礎(chǔ)，往北沿主要交通道路呈輻射狀蔓延至花都，往東向新塘鎮(zhèn)、永和經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)擴(kuò)張，往南向番禺和南沙擴(kuò)散(見圖4(d)和圖(e))。2014年～2019年間，熱島區(qū)域無明顯的大范圍擴(kuò)張(見圖4(f))。圖5為廣州市各區(qū)熱島占比統(tǒng)計(jì)圖?？梢钥闯?，番禺、花都、主城區(qū)等區(qū)熱島面積都先呈上升的趨勢，并于2014年后有所下降；從化和增城由于其地形和高植被覆蓋率的生態(tài)環(huán)境，熱島占比維持在較低的水平；南沙則是持續(xù)增加的趨勢。各區(qū)之間比較，主城區(qū)熱島面積最大，熱島占比最高可達(dá)37.9%，是熱島效應(yīng)最嚴(yán)重的區(qū)域；番禺區(qū)僅次于主城區(qū)，在2014年可達(dá)31.2%；1997年～2014年間，主城區(qū)熱島面積增長速度最快，為12.7 km2/a，其次是花都區(qū)的10.3 km2/a。

圖5 廣州市分區(qū)熱島占比統(tǒng)計(jì)圖Fig.5 Statistical chart of heat island proportion in sub-district of Guangzhou

3.3 土地利用類型與溫度區(qū)分布的關(guān)系

通過計(jì)算不同溫度水平下不同土地利用類型的面積比，可分析出不同土地利用類型對廣州熱島效應(yīng)的影響。表4計(jì)算了所有年份的土地利用類型的3種溫度區(qū)的平均值，可以看出，熱島區(qū)占比最高的土地類型是建筑用地，有79.2%，其次是未利用地的8.29%。隨著溫度水平的降低，建筑用地所占的比例有所下降，林地的比例則開始增加。冷島區(qū)占比最高是林地，高達(dá)94.18%，在比例上有著絕對的優(yōu)勢，其次是水域的4.69%。

結(jié)合谷歌地球和OpenStreetMap地圖進(jìn)行疊加分析，可以發(fā)現(xiàn)熱島區(qū)域在建筑用地中的分布特征：容易依附于主要的交通網(wǎng)絡(luò)分布，如許廣高速和廣園快速路；較高溫區(qū)廣泛分布于人群密集的住宅區(qū)和商業(yè)圈，如員村和石牌等地；高溫區(qū)基本以斑塊狀分布在工業(yè)區(qū)、產(chǎn)業(yè)聚集地和經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)，代表性區(qū)域?yàn)閺V州經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、獅嶺鎮(zhèn)等。而冷島區(qū)域則大面積聚集在森林茂密的廣州北部，特別是擁有大量水庫、湖泊和森林的從化。

表4 廣州市不同土地利用類型的溫度區(qū)比例Table 4 The proportion of temperature zone in different land use types in Guangzhou%

4 討論

從20世紀(jì)90年代初開始，廣州進(jìn)入了快速的城市化建設(shè)時(shí)期，圍繞著中心城區(qū)進(jìn)行向心聚集型的城市發(fā)展。2000年后，《廣州市城市總體規(guī)劃(2001～2010)》中提出城市空間發(fā)展的基本策略為：南拓、北優(yōu)、東進(jìn)、西聯(lián)，確定南部、東部為城市發(fā)展的主要方向。城市發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘀行氖?、組團(tuán)式，并將舊城區(qū)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向黃埔至新塘一線集中遷移，形成密集的產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶。從圖6顯示的廣州城市的擴(kuò)張可知，除了中心城區(qū)的建筑密度增大外，南北方向和東方向的建筑密度均有明顯的增加；外圍離散的建筑均開始往中心城鎮(zhèn)聚集，并沿交通網(wǎng)絡(luò)向外延伸。這樣的城市擴(kuò)張的模式與政策建設(shè)的方向是一致的。與之對應(yīng)的，圖4顯示的熱島空間分布格局呈現(xiàn)著相似的擴(kuò)散模式。1995～2001年間，廣州雖然處于快速的城市化建設(shè)進(jìn)程中，但除了珠江沿岸的中心城區(qū)和番禺，其他地區(qū)的人口、建筑密度以及工業(yè)發(fā)展規(guī)模依然相對較小，因而還沒有大范圍的熱島面積增長，在圖3中表現(xiàn)為變化不大的熱島曲線。

2001年以后，結(jié)合圖5可以看出，花都、番禺熱島擴(kuò)散速度最快，主城區(qū)也隨著白云區(qū)的發(fā)展，熱島面積也有很大的增長。沿珠江強(qiáng)熱島帶工業(yè)區(qū)形成的高溫區(qū)有所減少，永和鎮(zhèn)和新塘鎮(zhèn)的熱島效應(yīng)愈發(fā)強(qiáng)烈，各區(qū)中心城鎮(zhèn)也因人口和產(chǎn)業(yè)的聚集形成局部熱島并通過交通網(wǎng)絡(luò)向外擴(kuò)散。

為分析熱島效應(yīng)減弱原因，將1995年的城市建筑用地(舊城區(qū))與2010年后新建城區(qū)的熱島面積做比較，如表5所示?？梢钥闯?014年后，在建筑用地面積持續(xù)增長的情況下，新建城區(qū)的熱島面積僅有微弱的增長，而舊城區(qū)的熱島面積卻大幅下降。這表明，城市建成區(qū)的熱島整體有得到減緩，且舊城區(qū)減少幅度明顯。

圖6 廣州市不同年份建筑用地圖Fig.6 Built-up maps of Guangzhou in different years

表5 廣州市新、舊城區(qū)熱島及建筑用地的面積變化Table 5 Area change of heat island in new and old urban areas and built-up areas of Guangzhoukm2

在工業(yè)污染整治方面，此階段廣州市政府依舊重視“中調(diào)”的戰(zhàn)略規(guī)劃，繼續(xù)推行“退二進(jìn)三”的策略，將工業(yè)區(qū)外遷或?qū)⑴f廠房改造[24]。據(jù)《廣州統(tǒng)計(jì)年鑒》顯示，規(guī)模以上工業(yè)煤炭消費(fèi)量從2007年的2.4千萬噸減至2018年的1.3千萬噸。廣州多年以來不斷壓縮煤炭的使用量和進(jìn)行清潔能源改造，使得越秀、海珠、荔灣、天河在2014年實(shí)現(xiàn)“無燃煤區(qū)”，減少了二氧化碳等溫室氣體的排放。建筑面積接近飽和的老城區(qū)，在減少工業(yè)區(qū)熱源和溫室氣體減排的情況下，熱島效應(yīng)能得到減緩。同時(shí)，工業(yè)的集聚化將城區(qū)分散的熱源得到集中的控制，提高工業(yè)熱源和能源的利用率，減少熱量散失和釋放，這是近年來新建城區(qū)熱島面積沒有大幅度增長的原因之一。

另外，2010年頒布的《廣州市城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃(2001～2020年)》和2012年頒布的《廣州市城市總體規(guī)劃(2011～2010)》中均強(qiáng)調(diào)了要改善城市生態(tài)系統(tǒng)空間結(jié)構(gòu)，保護(hù)森林和建立綠道等。根據(jù)廣州統(tǒng)計(jì)年鑒所示，建成區(qū)綠化覆蓋率由2010年的40%增加到2018年的45%。而城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善也能有效減弱城市熱島效應(yīng)，這也可能是造成2014年后熱島面積下降和冷島面積持續(xù)擴(kuò)大的原因。

5 結(jié)論

綜上所述，根據(jù)廣州市1995年～2019年的遙感影像反演出的溫度分布圖進(jìn)行時(shí)空分析可以得出以下結(jié)論：

(1) 溫度區(qū)的分布與土地利用類型相關(guān)，熱島區(qū)域主要分布在建筑用地，容易依附于主要交通線分布。其中較高溫區(qū)多分布在人口和建筑密度大的住宅區(qū)和商業(yè)圈，而高溫區(qū)主要出現(xiàn)在工業(yè)區(qū)、產(chǎn)業(yè)聚集地和經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)。冷島多出現(xiàn)在水庫、湖泊和森林區(qū)域。

(2) 廣州20世紀(jì)90年代的向心聚集發(fā)展模式導(dǎo)致荔灣?海珠?天河?黃埔的沿珠江強(qiáng)熱島帶的形成；2000年以后熱島向南北方向和東方向擴(kuò)張，并隨著市轄區(qū)的中心城鎮(zhèn)的發(fā)展，形成以荔灣?海珠?天河?黃埔?新塘熱島帶、白云向北的輻射狀熱島帶為主導(dǎo)，多個(gè)城鎮(zhèn)熱島中心圍繞的空間分布格局(見圖4(f))。熱島變化的趨勢與城市發(fā)展模式基本一致。

(3) 熱島面積在2000年后整體呈增長趨勢。在2014年到達(dá)頂峰，之后以緩慢速度減少，熱島效應(yīng)開始減弱。熱島減緩現(xiàn)象出現(xiàn)在舊城區(qū)，其變化原因可能與工業(yè)區(qū)外遷、燃煤消耗減少、綠化改善等原因有關(guān)；冷島區(qū)域在2008年前無明顯規(guī)律，之后呈增長趨勢。

(4) 主城區(qū)、花都和番禺的熱島效應(yīng)最嚴(yán)重，從化區(qū)最弱；1997年～2014年間，主城區(qū)熱島面積增長速度最快，其次是花都；南沙雖然熱島面積小，但依舊處于持續(xù)增長階段。

致謝：感謝美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS) 免費(fèi)提供Landsat-5/8衛(wèi)星數(shù)據(jù)的使用。感謝美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)提供的全球地面觀測數(shù)據(jù)以及歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的全球陸地表面觀測反饋記錄報(bào)告。