任鐘冬，黃 玥，譚惠芝，王培濤，任建成，盧曉寧

（1.山東省氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室，山東 濟南 250200；2.濱州市氣象局，山東 濱州 256612；3.兗州區(qū)氣象局，山東 濟寧 272100；4.成都信息工程大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，四川 成都 610225）

熱島效應(yīng)是指城市中地表溫度相比于城郊附近的地表溫度，明顯高于城郊地表溫度，其范圍就像海島，故稱為熱島[1]，是城市生態(tài)系統(tǒng)特有的現(xiàn)象[2]。自20世紀初，人口的迅速增長及城市規(guī)模的不斷擴大，使得全球城市化水平從15%飆升至50%，最終導(dǎo)致熱島效應(yīng)愈演愈烈[3-4]。熱島效應(yīng)的加強，不僅影響了人們正常的學(xué)習(xí)、工作及生活，還成為了阻礙城市發(fā)展和人類生存質(zhì)量提高的重要因素之一[5]。因此，有關(guān)熱島效應(yīng)的研究成為了當(dāng)前的熱點[6-7]。

濱州市自2008年開始實施以實現(xiàn)高效農(nóng)業(yè)及改善人民居住環(huán)境為主要目的的“林水會戰(zhàn)”決策，為探究這一決策是否能夠緩解由于城市快速發(fā)展而引起的熱島效應(yīng)增強的問題，故選取濱州市為研究區(qū)。在基于Landsat數(shù)據(jù)反演地表溫度的基礎(chǔ)上，依據(jù)改進后能夠消除不同時期的溫度背景影響的均值—標準差分級法進行熱島強度分級并分析濱州市熱島強度的時空分布特征，結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)分析熱島強度與下墊面的關(guān)系；通過不同時間地表溫度數(shù)據(jù)的疊加實現(xiàn)對熱島強度變化的分析，從而實現(xiàn)“林水會戰(zhàn)”決策實施對濱州市城市熱島強度變化影響的定量研究，為濱州市城市建設(shè)及熱島效應(yīng)緩解方案提供有力的數(shù)據(jù)支持。

1 研究區(qū)概況

濱州市位于山東省北部、黃河三角洲腹地，地處36°41′～38°16′N和117°15′～118°37′E（圖1）。濱州市既是環(huán)渤海經(jīng)濟圈和濟南省會都市群經(jīng)濟圈的主要城市之一，也是黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟區(qū)和山東半島藍色經(jīng)濟區(qū)開發(fā)建設(shè)的重點城市。濱州市屬于北溫帶半濕潤半干旱季風(fēng)性氣候[8]，四季分明，雨熱同期。年平均溫度為13.1℃，平均累積降水量為552.0 mm。適宜的溫度、充沛的降水為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了有利條件，因此濱州市種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)都處于比較發(fā)達的水平。

圖1 研究區(qū)范圍

2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用的3期Landsat數(shù)據(jù)來自美國地質(zhì)勘探局網(wǎng)站（http：//www.usgs.gov/），詳細信息見表1。為了減少大氣、地形等因素對衛(wèi)星數(shù)據(jù)的影響，盡可能地提高反演結(jié)果的準確性，對數(shù)據(jù)進行幾何校正、輻射定標、大氣校正等預(yù)處理。本文數(shù)據(jù)均采用UTM投影、WGS-84坐標系。

表1 數(shù)據(jù)相關(guān)信息

2.2 地表溫度反演

2.2.1 單窗算法反演地表溫度熱島效應(yīng)研究的基礎(chǔ)就是地表溫度的反演，常用的反演方法有單窗算法[9-10]、單通道算法[11-13]、劈窗算法[14-15]等，其中單窗算法簡單易行且精度較高[16]，故本文選擇單窗算法。公式如下：

式中，Ts為地表溫度反演的結(jié)果，Tsensor為Landsat傳感器的輻射亮度溫度（Landsat 5數(shù)據(jù)為第6波段處的亮度溫度，Landsat 8數(shù)據(jù)為第10波段處的亮度溫度），Ta為大氣的平均作用溫度，上述3個物理量的單位均為K。a和b是常量，0～30℃時取a=-60.326 3，b=0.434 36；C和D是中間常量，分別用下式計算：

式中，ε、τ分別代表地表比輻射率、大氣透過率。其他參數(shù)物理意義及計算方法見參考文獻[17-18]。反演結(jié)果如圖2所示。

圖2 地表溫度反演結(jié)果

2.2.2 反演結(jié)果驗證

為驗證反演結(jié)果的準確性，選擇濱州市7個氣象站點對應(yīng)時間的氣溫和日平均地溫實測數(shù)據(jù)進行驗證。以7個站點為中心統(tǒng)計其周圍9個像元反演結(jié)果的平均值，其與氣溫和日均地溫數(shù)據(jù)的差值平均在5.55和5.10℃左右（表2），且反演結(jié)果與實測氣溫之間達到0.001水平的極顯著相關(guān)（R2為0.961 3，圖3），這與以往地、氣溫度關(guān)系的相關(guān)研究結(jié)果是一致的[19-20]，說明本文地表溫度反演結(jié)果的準確度較高。

圖3 地表溫度反演結(jié)果與實測氣溫數(shù)據(jù)相關(guān)性

表2 反演地表溫度與氣象站點實測溫度對比 ℃

2.3 熱島強度等級劃分

熱島強度（UHI）是指同一時間城市平均溫度高于郊區(qū)平均溫度的數(shù)值大小[21-22]。由于城郊邊界在劃分上的不嚴格性和不精確性，本文將熱島強度定義為每個像元的地表溫度值與整個研究區(qū)平均地表溫度值的差值，計算公式如下：

式中，i，j分別為像元的行、列號；UHIi，j為像元的熱島強度；LSTi，j為像元的地表溫度為平均地表溫度。

熱島效應(yīng)的研究核心就是揭示熱島強度及其變化，研究的準確性和科學(xué)性除了受溫度數(shù)據(jù)自身準確性的影響外，還受熱島強度等級劃分方法的影響。當(dāng)前常用的等級劃分方法為均值—標準差法，該方法以某一區(qū)域的平均溫度為基準，以標準差作為分級間隔，以不同倍數(shù)的標準差將熱島強度分為3級或5級，這一方法已被證明可以很好地體現(xiàn)出同一時間同一區(qū)域熱島強度的強弱[23]，適用于同一時相熱島強度的空間分異性分析。但在進行多時相城市熱島演變、對比研究時，需進行不同時相熱島強度等級數(shù)據(jù)的減法運算，不同期熱島強度等級數(shù)據(jù)都包含有平均溫度和標準差兩部分，結(jié)果包含平均溫度的差值和標準差的差值，而體現(xiàn)熱島強度變化的只應(yīng)是標準差的大小。因此，本文對傳統(tǒng)的均值—標準差分級法進行了改進（分級標準見表3），在進行熱島強度等級劃分時，以區(qū)域平均溫度為基準，計算每個像元相對于區(qū)域平均溫度的差值，依據(jù)這一溫度差值的結(jié)果與同期溫度標準差的大小、正負進行熱島強度等級的劃分，可以很好地消除不同時期的溫度背景的影響，使得不同時相的熱島強度亦可以進行對比分析（圖4）。這一改進的均值—標準差分級法不僅與熱島強度的定義吻合，還能通過差值的正負把區(qū)域內(nèi)的熱島、冷島清晰地識別出，擴展了熱島強度的含義及應(yīng)用。

圖4 濱州熱島強度分級圖

表3 基于均值—標準差分級法改進的熱島強度分級標準

2.4 熱島強度變化時空分異分析方法

以未分級的熱島強度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)（熱島強度值＞0的區(qū)域認為其為熱島，＜0的區(qū)域則認為是冷島），將其進行疊加分析得到熱島強度變化分區(qū)數(shù)據(jù)（圖5）。

圖5 熱島強度變化分區(qū)圖

2.5 土地利用類型分類

土地利用類型對熱島效應(yīng)存在一定的影響，為了探究何種土地利用類型更容易產(chǎn)生熱島效應(yīng)，通過NDVI將土地利用類型簡單分為水體、植被（指覆蓋有綠植的耕地和天然林草地、建筑用地、未利用地四大類。

3 結(jié)果與分析

3.1 濱州市熱島效應(yīng)的時空分異分析

由圖6可知，2001年濱州市強熱島區(qū)面積占比為16.66%，平均溫度為35.53℃，主要分布于無棣縣海岸線附近與蝦蟹田相鄰的地區(qū)、陽信縣西部以及博興縣南部，這是由于影像數(shù)據(jù)獲取時濱州市主要經(jīng)濟作物（小麥）剛剛收割，大片農(nóng)田裸露（NDVI平均值僅為0.14），未起到降溫效果。弱熱島區(qū)平均溫度為33.7℃，面積占比為13.77%，分布于強熱島區(qū)周圍，在無棣縣南部和陽信縣西部分布較為集中。分布最廣的是常溫區(qū)，占總面積的39.51%，僅在博興縣、陽信縣分布較少，常溫區(qū)平均溫度為31.9℃。弱冷島區(qū)集中分布在惠民縣東部、鄒平市東北部以及濱城區(qū)和博興縣的交界處，平均溫度為30.3℃，占濱州市總面積的15.83%，該區(qū)域植被茂密，NDVI平均值為0.35。強冷島區(qū)集中在無棣縣和沾化區(qū)境內(nèi)蝦蟹田、鹵水池分布密集的區(qū)域，濱州市內(nèi)的水庫及河流沿岸地區(qū)亦為強冷島區(qū)，該區(qū)平均溫度為28.3℃，面積占比為14.22%。

圖6 各熱島強度區(qū)面積比

2009年濱州市強熱島區(qū)面積明顯減少，占比從16.66%降為12.38%，該區(qū)域平均溫度為28.2℃，強熱島區(qū)和弱熱島區(qū)多分布于市、縣政府駐地附近，在鄒平市和濱城區(qū)這種分布特征尤為明顯。弱熱島區(qū)面積亦明顯減少，面積占比為9.84%，平均溫度為26.1℃，無明顯集中分布區(qū)。強冷島區(qū)和弱冷島區(qū)面積占比亦下降，分別為13.41%和8.90%，北部海岸線附近蝦蟹田和鹵水池分布密集的地區(qū)、水庫及河流沿岸依舊是主要的強冷島區(qū)，平均溫度為21.8℃；弱冷島區(qū)在鄒平市西南以及博興縣東部分布較為集中，平均溫度為23.8℃。在熱島區(qū)和冷島區(qū)面積都明顯減少的情況下，濱州市常溫區(qū)分布異常廣泛，其面積比重達55.47%，平均溫度為24.8℃，導(dǎo)致這種分布特征的主要原因是：濱州市大部分區(qū)域為經(jīng)濟作物種植區(qū)，且8月底（8月30日）正是作物生長最為繁盛的時期，在這種區(qū)域環(huán)境背景下，此時濱州市植被覆蓋狀況是均質(zhì)的，使得溫度差異不大，出現(xiàn)極端溫度的區(qū)域較少。

2018年濱州市強熱島區(qū)面積占比為17.01%，平均溫度為28.5℃，除市（縣）政府駐地附近人口密集的區(qū)域外，無棣縣東南和沾化區(qū)西南的大片區(qū)域亦為強熱島區(qū)。弱熱島區(qū)平均溫度為26.1℃，面積占比為13.56%，在無棣縣和沾化區(qū)南部分布較為集中。常溫區(qū)平均溫度為23.8℃，雖然面積占比降至37.00%，但仍是分布最廣泛的，惠民縣、陽信縣以及濱城區(qū)的常溫區(qū)面積占比相對較大，分別占該縣（區(qū)）總面積的43.79%、45.33%和45.99%。弱冷島區(qū)面積占比為21.62%，平均溫度為21.8℃，在惠民縣、陽信縣、鄒平市分布最廣，占該縣（市）總面積比分別為34.91%、34.29%、26.87%，這3個縣（市）的植被茂密，NDVI平均值為0.38。強冷島區(qū)平均溫度為19.0℃，占總面積的10.81%，主要分布在無棣縣北部和沾化區(qū)北部的沿海區(qū)域以及水庫、河流沿岸。

濱州市受熱島效應(yīng)影響的區(qū)域隨時間變化非常明顯，2001年受影響的區(qū)域面積占濱州市總面積的30.44%，主要受熱島效應(yīng)影響的區(qū)域為無棣縣西南和陽信縣西部；2009年受熱島效應(yīng)影響的區(qū)域主要為鄒平市和濱城區(qū)政府駐地附近，面積占比為22.23%，僅為2001年的73.03%。2018年受熱島效應(yīng)影響區(qū)域的面積比是3 a中最高的，達30.57%。

3.2 濱州市熱島效應(yīng)變化的時空分異分析

2001、2009年2 a均為熱島的區(qū)域面積為2 335.30 km2（圖7a），平均溫差變化值為-0.3℃，表明在這2 a均為熱島的區(qū)域內(nèi)2009年的平均熱島強度較2001年有輕微減弱，該區(qū)域主要分布在無棣縣和沾化區(qū)，此外市（縣）政府駐地附近在這2 a也均為熱島，這些區(qū)域主要為覆蓋度相對較低的植被以及建設(shè)用地。2001年為熱島而2009年變?yōu)槔鋶u的區(qū)域分布于無棣縣西南、惠民縣西北、博興縣南部以及陽信縣，總面積為1 999.23 km2，平均溫差變化值為-2.5℃，溫差變化的最值為-11.2℃，造成這種變化的主要原因是：2001年數(shù)據(jù)獲取時濱州市小麥剛收割完，植被覆蓋度低，未能起到降溫作用，而2009年數(shù)據(jù)獲取時間為8月底，正是作物生長最繁盛的時期，大片茂密的作物對地表溫度起到了顯著地降溫效果。再加上濱州市自2008年開始實施“林水會戰(zhàn)”，2009年水體面積相比于2001年增加了96.97 km2，這也是熱島變?yōu)槔鋶u的主要原因之一。由冷島變?yōu)闊釐u的區(qū)域面積最小，僅為1 450.71 km2，主要分布于沾化區(qū)東南、鄒平市以及濱城區(qū)，平均溫差變化值為2.3℃，在由冷島變?yōu)闊釐u的區(qū)域內(nèi)溫差升高的最大值為16.8℃，導(dǎo)致這種變化最主要的原因是城市擴張，2001—2009年該區(qū)域建筑用地面積共增長112.49 km2。2001、2009年均為冷島的區(qū)域面積為3 012.16 km2，這部分區(qū)域面積占比最大（占總面積的34.24%），主要分布于濱州市海岸線附近（無棣縣北部及沾化區(qū)北部）、鄒平市北部以及惠民縣絕大部分地區(qū)，這些區(qū)域最主要的土地利用類型是水體和林地，平均溫差變化值為0.8℃，表明這些區(qū)域雖然在2001、2009年均為冷島，可是在2009年冷島強度減弱了。

2009、2018年均為熱島的區(qū)域主要有市（縣）政府駐地附近以及無棣縣中部和沾化區(qū)中部，面積為2 794.79 km2（圖7a），平均溫差變化1.2℃，表明2018年熱島強度較2009年有所增加，區(qū)域建筑用地占比分別為30.44%、34.77%。由熱島變?yōu)槔鋶u的區(qū)域面積減少，僅為991.21 km2，是2001—2009年相同轉(zhuǎn)換類型區(qū)域面積的49.58%，在惠民縣和濱城區(qū)交界處分布較為集中，區(qū)域水體占比從10.22%增至15.94%，由此可見水體能夠在一定程度上緩解熱島效應(yīng)。由冷島變?yōu)闊釐u的區(qū)域面積為1 318.54 km2，主要分布在無棣縣南部、鄒平市西南以及濱城區(qū)，這部分區(qū)域變?yōu)闊釐u的主要原因是城市擴張（建筑用地面積增加98.76 km2）。始終為冷島的區(qū)域面積為3 692.85 km2，分布于陽信縣、惠民縣、鄒平市北部以及海岸線附近，這部分區(qū)域在所有分區(qū)中水體占比最高，2009、2018年2 a平均值為21.96%。

3 a均為熱島的區(qū)域面積為1 940.50 km2（圖7b），占總面積的22.06%，主要分布于濱州市各個市（縣）政府駐地附近，建筑用地平均占比為35.90%。2000年為熱島而2009、2018年為冷島的區(qū)域主要分布在無棣、陽信以及惠民3個縣的西部，該區(qū)域面積為1 418.89 km2，面積占比為16.13%，該區(qū)域水體面積占比逐年增加，從1.42%增至7.37%。3 a均為冷島的區(qū)域面積占比為25.85%，2001—2018年此區(qū)域水體面積共增加286.00 km2，水體面積占比從19.51%增至32.04%，該區(qū)域主要分布于無棣縣北部、沾化區(qū)北部、鄒平市北部以及惠民縣。其他變化分區(qū)面積占比均≤10%。

圖7 熱島強度變化分區(qū)面積

3.3 濱州市熱島效應(yīng)與土地利用關(guān)系

由圖8可知，強熱島區(qū)中建設(shè)用地和未利用地的占比明顯高于其他熱島強度區(qū)中兩者的占比（強熱島區(qū)建設(shè)用地占比為47.10%、未利用地占比為3.70%），這與其他學(xué)者[24-26]研究相吻合。隨著濱州市城鎮(zhèn)化進程加快，建筑用地不斷整合，點逐漸連成面狀，且向市、縣政府駐地處的城鎮(zhèn)中心匯集（聚類指數(shù)從0.896 6增至0.903 9），城鎮(zhèn)熱島核心的熱島效應(yīng)將會越來越突出。從強熱島區(qū)到強冷島區(qū)建筑用地和未利用地的面積占比逐漸下降（建筑用地由47.10%降至0.19%，未利用地由3.70%降到3.22%），植被面積占比先升后降（從46.81%增至91.63%，又降到26.69%），水體的面積占比逐漸增加（由2.39%增至70.89%）。強冷島區(qū)則以水體為主，該區(qū)域水體的面積占比均＞53%，尤其是2009年，強冷島區(qū)水體面積占比高達77.30%。在研究期內(nèi)，水體周圍始終為強冷島區(qū)，由此可見水體對地表溫度具有顯著的降溫效果，因此能夠成為緩解城市熱島效應(yīng)的重要影響因素。

圖8 各熱島強度區(qū)內(nèi)各土地利用類型面積比

由于濃密植被和水體能夠明顯緩解城市熱島效應(yīng)，2008年濱州市實施“林水會戰(zhàn)”決策。截至2018年，濱州新增造林面積1 041.30 km2，森林覆蓋率增長9.2%，水庫面積增加160.60 km2，使得濱州市在城市快速發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平迅速提高的情況下，城市熱島效應(yīng)并未隨之明顯增強，甚至冷島的影響范圍（強冷島區(qū)和弱冷島區(qū)）較2009年更為廣泛。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

基于山東省濱州市3期Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，利用單窗算法反演得到精度較高的地表溫度數(shù)據(jù)，根據(jù)改進后的均值—標準差法對熱島強度等級進行劃分，并對濱州市熱島效應(yīng)及其變化的時空分布特征進行了分析。在此基礎(chǔ)上，進一步對熱島效應(yīng)分布特征與土地利用類型之間的關(guān)系進行了定量研究，得到的結(jié)論如下：

（1）2001、2009、2018年3 a中受熱島效應(yīng)影響區(qū)域面積最大的是2018年，面積占比為30.57%，集中于各市（縣）政府駐地附近以及無棣縣和沾化區(qū)南部；受影響面積最小的是2009年，面積占比為22.23%，僅在各市（縣）政府駐地附近分布密集。

（2）在研究期內(nèi)均為熱島的區(qū)域面積比為22.06%，主要分布于濱州市各個市（縣）政府駐地附近，該區(qū)域中建筑用地平均占比為35.90%；均為冷島的區(qū)域面積占比為25.85%，主要分布于無棣縣北部、沾化區(qū)北部、鄒平市北部以及惠民縣，該區(qū)域水體面積占比遠高于其他區(qū)域。

（3）強熱島區(qū)中建設(shè)用地占比為47.10%、未利用地占比為3.70%，兩者的占比均高于其他分區(qū)，且隨著城市化進程的加快，以建筑用地為主的城鎮(zhèn)熱島效應(yīng)將會日益增強。從強熱島區(qū)到強冷島區(qū)建筑用地和未利用地的面積比下降，水體的面積比增加，強冷島區(qū)水體的面積占比均＞53%，尤其是2009年，強冷島區(qū)水體面積占比高達77.30%。由此可見，林水會戰(zhàn)決策的實施，能夠在一定程度上緩解城市熱島效應(yīng)的影響。

4.2 討論

（1）利用3期Landsat數(shù)據(jù)對濱州市地表溫度進行反演，且通過氣象站點實測數(shù)據(jù)進行驗證，得到了精度較高的反演結(jié)果。但由于不同年份同一時期的數(shù)據(jù)難于獲取，因此本文選擇的3期數(shù)據(jù)時間跨度較大。即便不同年份的數(shù)據(jù)是同一時期的，也不能保證其地表溫度背景值是一樣的，尤其是隨時間發(fā)展，地表溫度背景值的變化還是非常明顯的，更何況基于遙感數(shù)據(jù)反演得到的地表溫度會受天氣狀況的影響，其本身就存在一定的誤差。本文改進的均值—標準差分級法可以較好地消除因為背景數(shù)據(jù)的不一致而導(dǎo)致的誤差，從而解決不同時期數(shù)據(jù)之間難以對比的問題。

（2）采用2001—2018年的3期Landsat數(shù)據(jù)，時間跨度較長，在一定程度上能夠反映出濱州市熱島強度的變化。但是，由于Landsat7數(shù)據(jù)存在條帶，本文選取的數(shù)據(jù)為Landsat5和Landsat8且只有3期合適的數(shù)據(jù)，無法建立同一傳感器的長時間序列的濱州市地表溫度數(shù)據(jù)庫，使得無法對該市熱島效應(yīng)的時空變化趨勢進行研究。因此，在以后的研究中，可以嘗試通過國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)（環(huán)境、風(fēng)云系列衛(wèi)星等）來構(gòu)建高空間、高時間分辨率的地表溫度數(shù)據(jù)庫，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對熱島效應(yīng)時空變化趨勢的研究，還可以對熱島效應(yīng)進行實時監(jiān)測。

（3）結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)分析了不同熱島強度等級和土地利用之間的關(guān)系，由于數(shù)據(jù)及篇幅的限制沒有進一步分析不同土地利用類型的升溫或降溫功效。然而，隨著城市的快速發(fā)展，城鎮(zhèn)熱島核心的熱島效應(yīng)將會日益顯著，因此降低熱島核心區(qū)的熱島功效是當(dāng)前最為緊要的任務(wù)，而如何有效降低核心區(qū)的熱島功效可以通過研究不同土地利用類型及其空間構(gòu)型的降溫功效來進行定量分析，這也將成為解決城市熱島效應(yīng)問題的一個重要突破點。