李 彭，錢建平，陳 瀟，楊佳旺

(1.桂林理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，廣西 桂林 541006；2.江蘇師范大學(xué)文學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

前 言

城市熱島效應(yīng)是指當(dāng)城市發(fā)展到一定規(guī)模，由于城市下墊面性質(zhì)的改變、大氣污染以及人工廢熱的排放等使城市溫度高于郊區(qū)，形成的類似高溫孤島現(xiàn)象[1]。其造成的城市內(nèi)部高溫，嚴(yán)重威脅居民身心健康，同時會造成城鄉(xiāng)氣壓差，引起空氣環(huán)流，導(dǎo)致城市地區(qū)污染物不易擴(kuò)散，加重城市內(nèi)部污染，同時還會使城市耗能增多，總體而言對城市居民及生態(tài)的影響弊大于利。

柳州市是廣西壯族自治區(qū)重要的區(qū)域中心城市，作為廣西最大的工業(yè)城市，柳州市的工業(yè)總量占廣西的1/3。2009年12月，柳州開始加大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度，做優(yōu)做強汽車、機(jī)械、冶金、化工等產(chǎn)業(yè)，加快建設(shè)先進(jìn)制造基地。隨著工業(yè)化迅速發(fā)展，城市規(guī)模的擴(kuò)張、人口總數(shù)的增長，生活、交通、生產(chǎn)等能源的消耗亦急劇增長。城市下墊面結(jié)構(gòu)急劇變化，直接造成土地利用/覆蓋大規(guī)模的改變，建筑物和城區(qū)道路的高吸熱率，混凝土、鋼筋、水泥或磚塊等低反射率，間接導(dǎo)致熱島效應(yīng)日益突出[2]。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者對熱島效應(yīng)做了大量的研究[3～5]。遙感反演地表溫度的算法最基本的理論依據(jù)是維恩位移定律和普朗克定律，主要方法有輻射傳輸方程法[6]、單通道算法[7-8]、單窗算法[9-10]、劈窗算法[11-12]。其中孟憲紅等[13]基于Landsat 5TM數(shù)據(jù)，采用3種算法對金塔地區(qū)的地表溫度進(jìn)行反演，結(jié)果表明單窗算法和輻射傳輸方程法好于單通道算法。史新等[14]基于Landsat 8數(shù)據(jù)的3種地表溫度反演算法進(jìn)行對比分析，3種算法計算LST的像元值線性擬合程度類似，空間分布一致，其中輻射傳輸方程法與單通道算法精度接近一致差值在0～0.05K區(qū)間范圍內(nèi)，單窗算法的LST偏高于其他2種算法差值在0～1.27K區(qū)間范圍內(nèi)。所以本文使用輻射傳輸法反演柳州市Landsat 5與Landsat 8遙感影像的地表溫度，并通過計算繪制熱島效應(yīng)強度分布圖，再通過多源信息分析和嘗試探索地表溫度與影響其因子之間的關(guān)系。

1 研究區(qū)概況

以柳州市區(qū)為研究區(qū)圖1(a)，含5個市轄區(qū)，人口約86萬，全區(qū)總面積3 554.03km2。柳州市區(qū)地形平坦微有起伏，地貌以巖溶殘蝕型峰林平原和峰林叢洼地為主。低山丘陵穿插其中，約占陸地面積58.4%，具有典型的巖溶地貌特征。柳江自西北方繞城向東南方向流去。該市區(qū)屬亞熱帶季風(fēng)氣候，太陽輻射量年平均為95～110kcal/cm2，日照時數(shù)平均1 250～1 570h，一年中以7～8月最高，1～2月最低，無霜期長達(dá)300天以上。年平均氣溫近21℃，一年中氣溫以7～8月最高，平均氣溫在29℃左右；1～2月氣溫最低，平均氣溫在10℃左右。區(qū)內(nèi)降雨充沛，年降雨量有1 300～1 500mm。

圖1 研究區(qū)遙感影像(a)與功能分區(qū)(b)Fig.1 Research area remote sensing image (a) and functional division (b)

鑒于城市熱島效應(yīng)主要與城市建筑物和道路等高蓄熱體、人工熱源、人口密度、工業(yè)能耗、空氣污染、植被類型及覆蓋度等多方面的因素相關(guān)，故對柳州市區(qū)依各單元功能分區(qū)圖1(b)，其中：

商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)，分布于市區(qū)中部，集商貿(mào)、交通、文教、工業(yè)多種功能中心區(qū)。其中工業(yè)以汽車和鋼鐵為主要特色產(chǎn)業(yè)，擁有柳州上汽汽車、柳鋼等生產(chǎn)基地。

工業(yè)區(qū)，分布于市區(qū)北東部。主要以汽車及汽車零部件產(chǎn)業(yè)為主，其中汽車產(chǎn)業(yè)有上汽通用五菱公司、東風(fēng)柳汽公司等企業(yè)，汽車零部件有廣西玲瓏輪胎有限公司、柳州玉柴動力有限公司等企業(yè)。據(jù)統(tǒng)計，2001年工業(yè)總產(chǎn)值294.83億元，2017年增加到4 670.00億元。

經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)，分布于市區(qū)西南方向，緊鄰商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)。擁有機(jī)械制造、制藥等為主體的多元化體系。在柳州市工業(yè)的帶動下,經(jīng)濟(jì)發(fā)展猛速，呈現(xiàn)出優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)和強優(yōu)企業(yè)不斷發(fā)展壯大的良好勢態(tài)。

農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)，主要分布在市區(qū)北部、北東部以及南部。是種植、養(yǎng)殖、采集、漁獵等生產(chǎn)經(jīng)營而取得產(chǎn)品的盈利性經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)。

城市綠化區(qū)(帶)，分布在商貿(mào)交通工業(yè)區(qū)與工業(yè)區(qū)之間。是蓮花山保護(hù)區(qū)所在區(qū)域，該地域范圍內(nèi)青山挺立，碧水環(huán)繞，森林覆蓋率達(dá)67%，是市區(qū)不可多得的大型生態(tài)功能區(qū)、城市“后花園”和“綠肺”。

農(nóng)業(yè)區(qū)，分布在市區(qū)西南方向。主要是以種植水稻等農(nóng)作物為主的區(qū)域，周邊地區(qū)以種植糖蔗、林果為主。

農(nóng)林區(qū)，主要分布于市區(qū)西部、中南部，地屬山區(qū)，境內(nèi)石山連綿，森林覆蓋率為47%。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)收集

按照月份相近(10～12月)、影像清晰、云量低(低于1%)的原則從地理空間數(shù)據(jù)云和美國國家航空航天局(NASA)網(wǎng)站獲取8期研究區(qū)遙感數(shù)據(jù)。除此之外文中使用數(shù)據(jù)包括：柳州市2000年至今月值氣象數(shù)據(jù)(中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng))；柳州市區(qū)2017年行政區(qū)邊界矢量數(shù)據(jù)(廣西自治區(qū)國土資源信息中心)；空間分辨率為30m的數(shù)字高程模型(地理空間數(shù)據(jù)云)；2001年與2017年柳州市區(qū)人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、柳州市工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)(柳州市統(tǒng)計局)。

2.2 反演結(jié)果

2.2.1 地表溫度的獲取

利用星載或機(jī)載傳感器收集、記錄地物的熱紅外信息來識別地物和反演地表參數(shù)如溫度、濕度和熱慣量等。輻射傳輸方程是描述熱輻射傳播通過介質(zhì)時與介質(zhì)產(chǎn)生相互作用而使熱輻射能按一定規(guī)律傳輸?shù)姆匠?。研究區(qū)遙感影像經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理后，利用輻射傳輸方程法獲得柳州市區(qū)的地表溫度(Land surface temperature，LST)。雖然地表溫度與氣象局監(jiān)測到的大氣溫度存在一定的差異，但數(shù)值相近。姜會飛等[15]統(tǒng)計了地表溫度與氣溫的關(guān)系后發(fā)現(xiàn)，冬夏兩季的大氣溫度與地表溫度存在較小溫差。將此次柳州市區(qū)地表溫度反演結(jié)果與實際月值氣象數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)，地表溫度值與實際氣溫值相差2℃以下，符合此次研究的需要。

2.2.2 城市熱島效應(yīng)強度分級

由于選用了柳州市區(qū)遙感影像來反演地表溫度，為了提高研究結(jié)果的可比性，引入城市熱島效應(yīng)強度(Urban Heat Island Intensity，UHII)，它反映了高溫區(qū)域與周邊區(qū)域的溫度相對差異，計算公式如下：

UHII=(TKin-TMean)/TMean

式中，UHII為城市熱島效應(yīng)強度，TKin為地表溫度，TMean為地表平均溫度。計算得出熱島效應(yīng)強度值，并按其劃分5個區(qū)域(圖2)：強綠島區(qū)(-0.10以下)、綠島區(qū)(-0.10～-0.03)、正常區(qū)(-0.03～0.03)、熱島區(qū)(0.03～0.10)及強熱島區(qū)(0.10以上)。

圖2 柳州市區(qū)熱島效應(yīng)強度分級圖Fig.2 Classification map of UHII in Liuzhou urban area

由圖2可知：(1)強熱島區(qū)主要集中在商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)和工業(yè)區(qū)，熱島區(qū)主要集中在商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)和工業(yè)區(qū)邊緣以及經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)，正常區(qū)主要分布在農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)，綠島區(qū)集中在城市綠化區(qū)(帶)、農(nóng)業(yè)區(qū)，強綠島區(qū)集中在農(nóng)林區(qū)；(2)由農(nóng)林區(qū)到農(nóng)業(yè)區(qū)、城市綠化區(qū)(帶)、農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、工業(yè)區(qū)、商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)，伴隨其工業(yè)生產(chǎn)和居民生活能耗增大，熱島效應(yīng)逐漸增強；(3)熱島效應(yīng)的年度變化趨勢明顯，熱島區(qū)由2001～2018年呈向北東、南西雙向擴(kuò)展的特點。2010年自治區(qū)政府做出依托柳東新區(qū)建設(shè)廣西柳州汽車城的重大決策，使得工業(yè)區(qū)發(fā)展速度加快，強熱島區(qū)趨向北東擴(kuò)展，并逐年加強。2015年以來經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)出現(xiàn)熱島區(qū)，2017年柳江撤縣劃區(qū)，經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，熱島效應(yīng)又趨向南西向經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)蔓延并逐年加強。

3 結(jié)果分析

3.1 地表溫度與城市發(fā)展的關(guān)系

美國軍事氣象衛(wèi)星DMPS搭載的OLS傳感器夜間探測的夜間燈光值在城鎮(zhèn)信息提取、社會經(jīng)濟(jì)因子估計及光污染、火災(zāi)、漁火、天然氣燃燒檢測等方面的應(yīng)用趨于成熟[16]。

因為夜間燈光影像的光電放大能力很強及存儲量小，所以能夠更加直觀地反映出人類的活動，在城鎮(zhèn)化監(jiān)測[17～20]等方面應(yīng)用廣泛。對研究我國城市空間變化方面，夜間燈光值數(shù)據(jù)提供了一種新的方法[21]。聶艷等[22](2019)用DMSP/OLS數(shù)據(jù)提取我國東北地區(qū)城鎮(zhèn)信息，系統(tǒng)診斷東北地區(qū)城鎮(zhèn)發(fā)展格局、發(fā)展形態(tài)、發(fā)展強度、發(fā)展方向等；林中立等[23](2019) 也使用DMSP/OLS夜間燈光影像對我國東部沿海地區(qū)城市擴(kuò)展動態(tài)進(jìn)行監(jiān)測。此次研究由DMSP/OLS夜間燈光值數(shù)據(jù)截取柳州市區(qū)夜間燈光值(圖3)。

圖3 柳州市區(qū)夜間燈光值圖(2001與2013)Fig.3 Night light values map of Liuzhou urban area (2001 and 2013)

總體上，柳州市商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)夜間燈光值高，工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)次之，農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)、城市綠化區(qū)(帶)、農(nóng)業(yè)區(qū)較低，農(nóng)林區(qū)更低。與城市規(guī)模的變化一致，柳州市區(qū)夜間燈光值年度變化趨勢明顯，2001年局限在商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)，到2013年夜間燈光值向周邊的工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)擴(kuò)張，面積擴(kuò)大，充分反映出熱島效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)活動密切相關(guān)(圖3)。

進(jìn)一步統(tǒng)計2001年和2013年夜間燈光值，編制地表溫度與夜間燈光值散點圖(圖4)，發(fā)現(xiàn)地表溫度與夜間燈光值呈正比關(guān)系，地表溫度隨著夜間燈光值的增加而上升，即隨著城市規(guī)模的擴(kuò)張，地表溫度上升。

圖4 地表溫度與夜間燈光值散點圖Fig.4 Scatter diagram of LST and night light values

3.2 地表溫度與高程的關(guān)系

不同的地貌類型對城市的熱島效應(yīng)影響不同，因此將地表溫度與從數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)提取的柳州市區(qū)高程對比，采用相同的拉伸色彩，更加直觀的表現(xiàn)出高低溫區(qū)域及分布規(guī)律(圖5)。

圖5 柳州市區(qū)高程(a)與地表溫度(b)Fig.5 Liuzhou urban area DEM(a) and LST(b)

在圖5(a)中，可以看出柳州市區(qū)地勢具有西高東低的特點，西部為高山區(qū)，高程最高值為526m(紅色)；東部條帶狀“川”字型低山丘陵，高程最低值48m(藍(lán)色)；中部為平原分布。而在圖5(b)中，以2018年為例，地表溫度西部、中南部低，最低值21.69℃(藍(lán)色)，中部、北東部高，最高值35.38℃(紅色)。結(jié)合功能區(qū)分布可知，農(nóng)林區(qū)多分布于地勢高、地表溫度低的區(qū)域，農(nóng)業(yè)區(qū)、城市綠化區(qū)(帶)、農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)次之，商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)、工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)分布在地勢較低、地表溫度高的區(qū)域。

進(jìn)一步統(tǒng)計地表溫度與高程，編制兩者二維散點圖(圖6)可知：(1)地表溫度與高程呈反比關(guān)系，即隨著高程逐漸增加，地表溫度逐漸下降；(2)散點圖擬合方程的斜率k=-0.0056，說明高程與地表溫度呈反比關(guān)系，相關(guān)系數(shù)R2=0.2569。由擬合方程可知地表溫度隨著高程的增加而下降，即高程每增長1 000m，氣溫隨之下降5.6℃；(3)地表溫度的點陣較寬，地表溫度高低波動較大，說明商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)與工業(yè)區(qū)地表溫度存在一定的差異。

圖6 地表溫度與高程散點圖Fig.6 Scatter diagram of LST and DEM

3.3 地表溫度與下墊面的關(guān)系

城市熱島效應(yīng)與下墊面性質(zhì)存在一定的關(guān)系，為了定量分析地表溫度與下墊面的關(guān)系，按下墊面組成分為植被、水體、不透水面，提取柳州市區(qū)2018年10月優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(OSAVI)、改進(jìn)歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)以及不透水面指數(shù)(NDISI)來觀測對應(yīng)指數(shù)圖像上的時空序列變化及其與地表溫度的量化關(guān)系。

3.3.1 地表溫度與植被的關(guān)系

地表溫度與植被的疏密程度相關(guān)，為了減少土壤噪聲對植被指數(shù)提取的影響，Rachel R. Fern等[24]指出優(yōu)化土壤調(diào)整植被指數(shù)是一種新的方法，可以適應(yīng)更大的變異性，利用該方法提取柳州市區(qū)植被分布(圖7)。

圖7 柳州市區(qū)植被分布Fig.7 OSAVI distribution in Liuzhou urban area

從整體上看，農(nóng)業(yè)區(qū)、農(nóng)林區(qū)OSAVI最高，農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)、城市綠化區(qū)(帶)較高，經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)較低，工業(yè)區(qū)、商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)最低。從2001～2018年，一方面城市綠化區(qū)(帶)、農(nóng)業(yè)區(qū)、農(nóng)林區(qū)重視綠化建設(shè)，OSAVI增加，植被覆蓋度上升；另一方面與城市建筑面積擴(kuò)大、入駐企業(yè)增加、工業(yè)迅速發(fā)展等相適應(yīng)，商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)向工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)OSAVI減少，植被覆蓋度下降(圖7)。

進(jìn)一步統(tǒng)計柳州市區(qū)2018年10月植被指數(shù)，結(jié)果表明地表溫度與植被指數(shù)呈負(fù)相關(guān)，結(jié)果與李曉婷等[25](2018)在研究寧德市植被與熱島關(guān)系發(fā)現(xiàn)兩者關(guān)系基本一致。從中得到擬合方程的斜率為k=-5.9186，表明植被與地表溫度呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)R2=0.3758。由擬合方程可知地表溫度隨著植被指數(shù)增加而遞減，即植被指數(shù)每增加0.1，地表溫度隨之下降約0.59℃。反之植被指數(shù)的減少導(dǎo)致地表溫度的上升，所以植被覆蓋度少的區(qū)域更容易出現(xiàn)熱島效應(yīng)。

3.3.2 地表溫度與水體的關(guān)系

地表不同介質(zhì)的吸熱率、熱容量有一定的差別，水體相較于植被、不透水面的吸熱率高、熱容量大，水體的減少會導(dǎo)致局部地表溫度的上升。在對Mcfeeters提出的歸一化差值水體指數(shù) (NDWI) 分析的基礎(chǔ)上[26]，徐涵秋等[27]對構(gòu)成該指數(shù)的波長組合進(jìn)行了調(diào)整，提出了改進(jìn)的歸一化差值水體指數(shù)，該指數(shù)對大部分不同類型水體的提取效果優(yōu)于歸一化水指數(shù)(NDWI)，特別是城鎮(zhèn)范圍內(nèi)的水體，使用此方法提取柳州市區(qū)水體分布(圖8)。

圖8 柳州市區(qū)水體分布Fig.8 MNDWI distribution of Liuzhou urban area

從水體分布看，區(qū)內(nèi)最主要水系——柳江，2001年以來變化不明顯。但從整體上看，區(qū)內(nèi)水體分布有減少趨勢。相對2001年，2009年、2018年地表零星水體明顯減少，這表明城市發(fā)展用地增大使得許多自然湖泊消失(圖8)。

進(jìn)一步統(tǒng)計2018年10月柳州市區(qū)水體指數(shù)，其中擬合方程式得斜率k=-3.6089，表明水體與地表溫度呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)R2=0.0219。并推知地表溫度隨著水體指數(shù)的增加而下降，即水體指數(shù)每增加0.1，地表溫度下降約0.36℃。反之水體指數(shù)的減少而上升，所以水體覆蓋面積的減少，促使地表溫度的上升，導(dǎo)致熱島效應(yīng)的出現(xiàn)。

3.3.3 地表溫度與不透水面的關(guān)系

地表溫度受城市建筑、城區(qū)道路等不透水面的影響。周正龍等[28](2019)發(fā)現(xiàn)福州主城區(qū)熱島效應(yīng)與不透水面呈正相關(guān)，柳州市區(qū)地表溫度與不透水面指數(shù)關(guān)系也有類似情況。

為了將不透水面和其它背景信息有效的區(qū)分開，采用徐涵秋提出的歸一化差異水體指數(shù)，提取柳州市區(qū)不透水面分布如圖9。

圖9 柳州市區(qū)不透水面分布Fig.9 NDISI distribution of Liuzhou urban area

從不透水面的分布特征看，一方面農(nóng)林區(qū)、農(nóng)業(yè)區(qū)、城市綠化區(qū)(帶)不透水面無明顯變化。對應(yīng)地，這些區(qū)域城市經(jīng)濟(jì)活動微弱、植被覆蓋度高；另一方面商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)、工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)不透水面面積明顯增加，這與城市擴(kuò)張、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)建設(shè)、工業(yè)建設(shè)迅速發(fā)展一致。從年度變化上看，2001年不透水面中高值(紅、黃色)網(wǎng)狀分布在柳州市區(qū)中部，不透水面中高值由2009年到2018年呈向北東擴(kuò)展，并集中于商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)，2009年以來商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)不透水面向工業(yè)區(qū)與經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)蔓延。2018年不透水面輪廓與強熱島區(qū)、熱島區(qū)輪廓基本吻合(圖9)。

進(jìn)一步統(tǒng)計柳州市區(qū)2018年10月不透水面指數(shù)，得到擬合方程式，其斜率k=22.26，說明不透水面與地表溫度呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)R2=0.468。

可見地表溫度隨著不透水面指數(shù)的增加而上升，即不透水面每增加0.1，地表溫度上升約2.23℃。說明城市建筑、公路等用地面積的增加，導(dǎo)致地表溫度上升帶來熱島效應(yīng)。

3.3.4 地表溫度與植被、水體、不透水面的關(guān)系

馮華梅等[29](2017)在昆明城市熱島效應(yīng)的研究中發(fā)現(xiàn)植被指數(shù)和水體指數(shù)與城區(qū)熱島效應(yīng)均呈線性負(fù)相關(guān)，即植被和水體可以緩解熱島效應(yīng)；建筑用地指數(shù)與熱島效應(yīng)呈線性正相關(guān)，城市建設(shè)用地對熱島效應(yīng)有較大的貢獻(xiàn)。

本文為更好反映柳州市地表溫度與下墊面的關(guān)系，分析影響地表溫度下墊面中的主要影響因子。提取柳州市區(qū)2018年10月影像的優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(OSAVI)、改進(jìn)歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)以及不透水面指數(shù)(NDISI)三個指數(shù)導(dǎo)入至Origin，并繪制三維散點圖(圖10)。

圖10 地表溫度與 OSAVI、MNDWI、NDISI三維散點圖(2018)Fig.10 3D scatter diagram of LST and OSAVI, MNDWI and NDISI (2018)

由圖10可以看出三者之間的兩兩關(guān)系：(1)在NDISI-OSAVI面上, NDISI與OSAVI具有強的反相關(guān)關(guān)系，NDISI隨著OSAVI的增加而減少，即植被覆蓋度低的區(qū)域，不透水面的覆蓋度高。(2)在NDISI-MNDWI面上, NDISI與MNDWI具有弱的正相關(guān)關(guān)系，NDISI隨著MNDWI的增大而增大，這反映出了建筑用地的親水性，城市建設(shè)依山傍水，柳江作為柳州市的主要河流，影響著建筑群的帶狀分布。(3)在OSAVI-MNDWI面上, MNDWI與OSAVI具有弱的反相關(guān)關(guān)系，MNDWI隨著OSAVI的增加而減少，表現(xiàn)了植被與水體的相離性。

3.4 地表溫度與地物光譜特征值分布的關(guān)系

羥基鐵染信息是在可見光區(qū)范圍內(nèi),它們的光譜信息是由為數(shù)不多的陽離子的電子躍遷所引起的。作為遙感地質(zhì)找礦的主要手段已經(jīng)應(yīng)用多年，但在熱島效應(yīng)的研究中尚未涉及，本文采用主成分分析法分別提取2018年柳州遙感影像的羥基和鐵染特征值，并探索其與地表溫度的關(guān)系。

地物光譜提取結(jié)果顯示，研究區(qū)羥基離子在-0.03～0.05，鐵染離子在-0.80～1.00產(chǎn)生特征譜帶，具有代表性。提取羥基鐵染特征值制作散點圖，探索地表溫度與二者之間的關(guān)系。

3.4.1 地表溫度與羥基特征值之間的關(guān)系

羥基反映了巖石中的含水礦物，也反映了水體、濕地等信息。提取柳州市2018年10月遙感影像的羥基特征值(圖11)。從羥基特征值分布看出，羥基特征值多分布于含水量相對豐富的農(nóng)林區(qū)及其周邊、柳江流域附近。進(jìn)一步統(tǒng)計地表溫度與羥基特征值繪制散點圖，羥基特征值主要分布在柳州市區(qū)西部即柳江流域周圍。通過散點圖以遙感資料得知的地表溫度和以羥基特征值為坐標(biāo)的散點圖符合二階線性關(guān)系，左端羥基特征值在-0.0300～-0.0018，隨著羥基特征值的增加，地表溫度下降，符合水體、濕地等地表對熱島效應(yīng)的抑制作用；右端羥基特征值在-0.0018～0.0500，隨著羥基特征值的增加，地表溫度上升，說明商貿(mào)、建筑、交通、工業(yè)等建設(shè)的親水性，所以羥基特征值高的區(qū)域存在一定的高溫現(xiàn)象。

圖11 柳州市區(qū)羥基特征值分布及特征(2018)Fig.11 Distribution of hydroxyl characteristic values in Liuzhou urban area (2018)

3.4.2 地表溫度與鐵染特征值之間的關(guān)系

鐵染信息反映了巖石中鐵質(zhì)礦物的存在，除此之外，也反映了城市鋼鐵構(gòu)筑物、建筑設(shè)施和交通工具(如橋梁、鐵軌、車輛等)的分布。從鐵染特征值分布看出，鐵染特征值多分布于商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)、工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)及農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)(圖12)。進(jìn)一步統(tǒng)計地表溫度與鐵染特征值繪制散點圖。鐵染特征值多分布在北中部及北東部。通過散點圖可知鐵染特征值與地表溫度擬合方程斜率k=2.6094，說明二者呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)R2=0.3538。隨著鐵染特征值的增加，地表溫度上升，反映出城市鋼鐵器件和建筑設(shè)施的高吸熱率、低反射率，促使這部分區(qū)域地表溫度上升，從而出現(xiàn)熱島效應(yīng)。

圖12 柳州市區(qū)鐵染特征值分布及特征(2018)Fig.12 Distribution of characteristic values of iron dyeing in Liuzhou urban area (2018)

4 討 論

4.1 柳州市熱島效應(yīng)的影響因素

上述研究表明，熱島效應(yīng)主要受制于植被、水體和不透水面影響。其與水體、植被呈負(fù)相關(guān)，與不透水面呈正相關(guān)，且與水體、植被相關(guān)性較弱，與不透水面的相關(guān)性最強。此結(jié)果與西安、南京、杭州、福州和廣州[30-31]頗為類似。由于不透水面多屬工業(yè)、建筑密集區(qū)，熱量會更多的表現(xiàn)為顯熱交換形式，從而導(dǎo)致了地表溫度上升和城市熱島的產(chǎn)生；而植被與水體覆蓋的區(qū)域因具有較高的蒸騰(發(fā))作用，熱量更多地表現(xiàn)為潛熱交換而表現(xiàn)出對城市熱島的抑制作用[32]。即不透水面的增溫效果強于植被的降溫效果，植被的降溫效果又強于水體的降溫效果[33-34]。

4.2 柳州市熱島效應(yīng)的時空分布規(guī)律

2001年以來，柳州市熱島效應(yīng)總體上呈逐漸增強的趨勢。從熱島強度時間序列圖(圖2)看出，2001年熱島效應(yīng)弱，呈零星熱點分布；2009年熱島效應(yīng)增強，顯現(xiàn)出商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)的成片熱島區(qū)，面積為93.57km2；2015年除商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)熱島強度增加，工業(yè)區(qū)出現(xiàn)成片熱島區(qū)，面積增至196.70km2；2018年熱島效應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大、增強，向北東工業(yè)區(qū)與南西經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)迅速擴(kuò)張，熱島面積達(dá)352.12km2。

熱島效應(yīng)的持續(xù)增強，與城市規(guī)模擴(kuò)大、經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速密切相關(guān)，由商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)(2001)——工業(yè)區(qū)的發(fā)展、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)成立(2009)——農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)的出現(xiàn)(2018)。與此同時，柳州市區(qū)常駐人口呈逐年遞增的趨勢，由92.58萬人增長到179.68萬人。工業(yè)總產(chǎn)值也逐年上升，由294.83億元增加到4 670.00億元。相應(yīng)地，夜間燈光值由2001年到2013年自商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)向工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)擴(kuò)張；不透水面由零星斑點狀(2001)到明顯的片狀(2009)，最后呈帶狀分布(2018)。上述事實表明，城市規(guī)模擴(kuò)張導(dǎo)致了人口總數(shù)的增加，城市生活、工業(yè)生產(chǎn)能耗增長，建筑、交通用地面積的增大等，進(jìn)而影響地表溫度，間接引起熱島效應(yīng)[35-36]。

4.3 羥基、鐵染特征值對熱島效應(yīng)的關(guān)系

羥基、鐵染等礦物成分信息提取在遙感地質(zhì)學(xué)中的找礦研究應(yīng)用多年[37～39]，本次嘗試作為熱島效應(yīng)研究新指標(biāo)，鐵染特征值(-0.80～1.00)與地表溫度呈正相關(guān)，與強熱島區(qū)、熱島區(qū)分布一致。鐵染特征值多分布在商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)、工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)及農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)，與夜間燈光值、不透水面中高值區(qū)域近似一致。鐵染特征值本質(zhì)上反映了工業(yè)城市鐵制設(shè)施多且吸熱率高、熱容量小的性質(zhì)，以及易使地表溫度上升的特點，提取鐵染特征值相比下墊面更適用于工業(yè)城市熱島效應(yīng)的趨勢預(yù)測。羥基特征值(-0.03～0.05)多分布于農(nóng)林區(qū)，以及柳江流域附近。一般而言，地表溫度與羥基特征值呈反相關(guān)，但在此研究區(qū)偏向二階線性關(guān)系，其原因可能受城市建筑常伴水而建的影響。

5 結(jié)論與建議

5.1 柳州市熱島效應(yīng)主要集中在商貿(mào)工業(yè)中心區(qū)、工業(yè)區(qū)、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)。熱島效應(yīng)與城市規(guī)模擴(kuò)大、經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速密切相關(guān)?？傮w上，由商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)(2001)——工業(yè)區(qū)的發(fā)展、經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)成立(2009)——農(nóng)業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)區(qū)的出現(xiàn)(2018)。其熱島效應(yīng)呈“點狀→面狀→帶狀”趨勢發(fā)展。

5.2 地表溫度與夜間燈光值、不透水面指數(shù)呈顯著正相關(guān)，不透水面對熱島效應(yīng)的促進(jìn)最強；地表溫度與高程、植被指數(shù)、水體指數(shù)呈負(fù)相關(guān)，而植被對熱島效應(yīng)的抑制最有效。

5.3 對重工業(yè)城市熱島效應(yīng)的研究而言，相較于羥基特征值，鐵染特征值可以作為更好的指標(biāo)。

有鑒于此，結(jié)合工業(yè)城市能耗大的特點，健全監(jiān)測機(jī)制，加快淘汰柳州市區(qū)落后產(chǎn)能十分必要。同時可以通過加強如商貿(mào)交通工業(yè)中心區(qū)、工業(yè)區(qū)等熱島效應(yīng)明顯區(qū)域的綠化、人工湖建設(shè)等方式有效預(yù)熱島效應(yīng)的加劇，實現(xiàn)生態(tài)與經(jīng)濟(jì)持續(xù)更好更快的新發(fā)展。