李夢(mèng)秋石含寧楊樹(shù)文

(1.蘭州交通大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；2.地理國(guó)情監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心，甘肅 蘭州 730070；3.甘肅省地理國(guó)情監(jiān)測(cè)工程實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730070)

引言

城市熱島效應(yīng)(Urban Heat Island)，是在城市化的過(guò)程中產(chǎn)生的，是由人類(lèi)生產(chǎn)生活和城市生態(tài)系統(tǒng)共同作用而造成的[1]。隨著城市的擴(kuò)張和人口的增加，城市熱島效應(yīng)也會(huì)逐漸加劇，最明顯的表征就是城市區(qū)域的表層平均氣溫相對(duì)于周邊的溫度明顯升高，并且隨著時(shí)間的推進(jìn)，溫度呈現(xiàn)出逐漸升高的趨勢(shì)。中國(guó)自改革開(kāi)放以來(lái)，各個(gè)地區(qū)的城市建設(shè)進(jìn)入了高峰期，尤其是沿海地區(qū)，如珠江三角洲、長(zhǎng)江三角洲、環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈率先進(jìn)入了城市化的進(jìn)程當(dāng)中。

熱島效應(yīng)表現(xiàn)為城市上空的溫度比城郊的溫度要高，溫度曲線表現(xiàn)為城市高、兩端低的峰谷特征，溫度曲線此時(shí)就像是隆起的一座小島，因此被形象地稱(chēng)為熱島效應(yīng)。城市熱島效應(yīng)一年四季都會(huì)存在，但是在夏季尤為明顯[2]。夏季氣溫相對(duì)較高，太陽(yáng)輻射較高，由于城市的覆被類(lèi)型大多為不透水面而且植被的覆蓋相對(duì)于城郊較少，所以城市對(duì)于太陽(yáng)輻射的削弱作用就比較差。因此，在相同的太陽(yáng)輻射條件下，城郊的溫度要比城市建成區(qū)低。另外，由于夏季天然的高溫，加上人類(lèi)活動(dòng)消耗了大量的能源，產(chǎn)生大量的熱能，這些熱能匯聚到城市近地面上空，導(dǎo)致了城市溫度的升高。

在城市熱島研究方面，早期研究的方式主要是利用氣象站獲取的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算。由于氣象站分布數(shù)量較少且分布的不均勻，加上氣象數(shù)據(jù)的處理工作較為繁瑣，所以對(duì)于區(qū)域性的城市熱島研究較為困難。1972年，Rao等[3]發(fā)現(xiàn)，可以利用熱紅外遙感進(jìn)行城市熱島效應(yīng)的研究，從此，航空航天器搭載傳感器進(jìn)行城市溫度檢測(cè)稱(chēng)為主流方法。隨著遙感技術(shù)和GPS、GIS技術(shù)的發(fā)展和成熟，遙感監(jiān)測(cè)熱島效應(yīng)更具有科學(xué)性。由于遙感具有宏觀、連續(xù)、分辨率高的特點(diǎn)，相比較傳統(tǒng)的方法能夠更加快捷精確地獲取溫度信息，從多角度進(jìn)行城市熱島的分析。

早期遙感監(jiān)測(cè)城市熱島主要是利用NOAA和AVHRR數(shù)據(jù)，但是這2種數(shù)據(jù)的空間分辨率較低，不能精確區(qū)分析中小城市的城市熱島分布情況。而Landsat系列數(shù)據(jù)由于具有較高的空間分辨率，彌補(bǔ)了前2種數(shù)據(jù)低空間分辨率的缺陷，能檢測(cè)中小尺度的城市熱島。

現(xiàn)階段對(duì)于城市熱島效應(yīng)的研究主要集中在城市熱島的影響因素和熱島強(qiáng)度以及分布情況。Wen等[4]使用歸一化插值植被指數(shù)來(lái)研究城市熱島，發(fā)現(xiàn)熱島溫度與NDVI的大小呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，Chen等[5]通過(guò)歸一化處理裸露指數(shù)(NDBaI)和歸一化植被指數(shù)、歸一化水體指數(shù)、歸一化建筑指數(shù)研究了廣東地區(qū)的城市化和城市熱島的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)除了NDVI在負(fù)值范圍內(nèi)與溫度呈正相關(guān)，正值范圍內(nèi)呈負(fù)相關(guān)，其他指數(shù)與溫度之間存在一定的相關(guān)性。Daniela Arnds等[6]通過(guò)研究分析了漢堡市夜間平均熱島的時(shí)空變化，觀測(cè)了40個(gè)不同的氣象站點(diǎn)后發(fā)現(xiàn)一年中4—9月為溫度的最高時(shí)間，并且隨著氣候的變化，城市的高溫情況會(huì)加劇。I N Kuznetsova等[7]發(fā)現(xiàn)，莫斯科的熱狀況主要受到人類(lèi)活動(dòng)的影響，并且溫度比寒冷的郊區(qū)要高的原因是供暖系統(tǒng)熱量的釋放和損失。在沒(méi)有積雪覆蓋的情況下，城市表面的熱輻射增強(qiáng)了這些熱源的人為影響。

我國(guó)利用遙感技術(shù)進(jìn)行熱島效應(yīng)的監(jiān)測(cè)開(kāi)始于20世紀(jì)80年代，但是由于數(shù)據(jù)來(lái)源的問(wèn)題，發(fā)展速度較慢，最近十幾年才進(jìn)入了快速發(fā)展的階段。發(fā)展初期，大量學(xué)者對(duì)于成熟時(shí)熱島的研究主要集中在北京、上海、廣州、深圳這些城市化程度比較高的區(qū)域。隨著城市化的進(jìn)程不斷加快，一些二三線城市的城市熱島研究也逐漸增多。雷金睿等[8]利用1989年、1999年、2007年和2015年的4期Landat5 TM/8OLI-TIRS數(shù)據(jù)，通過(guò)景觀生態(tài)學(xué)和統(tǒng)計(jì)分析的方法研究了?？谑械某鞘袩釐u和景觀格局的時(shí)空變化關(guān)系。孫永等[9]利用基于多層城市冠層方案BEP的建筑物能量模式BEM方案的WRF模式進(jìn)行模擬研究重慶市的城市熱島的特征、形成原因和局部地區(qū)的熱力環(huán)流對(duì)于城市熱島形成的影響。樊志宇等[10]利用輻射傳輸方程對(duì)武漢市2001年、2007年和2016年的Landsat系列影像數(shù)據(jù)進(jìn)行LST反演，并利用MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)輻射傳輸方程目前依然適用于溫度反演，并且武漢市的城市熱島有從單中心向多中心的變化趨勢(shì)。魏冠軍等[11]同樣使用多期Landsat數(shù)據(jù)研究了蘭州市1994—2015年的城市熱島的空間分布，通過(guò)熱島強(qiáng)度分級(jí)發(fā)現(xiàn)熱島的擴(kuò)展方向和城鎮(zhèn)用地的延伸方向一致，且強(qiáng)熱島對(duì)于城市下墊面的變化敏感程度最高。尹柯柯等[12]通過(guò)研究蘭州市的城市熱島與土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(MSAVI)、增強(qiáng)型水體指數(shù)(EWI)、土壤亮度指數(shù)(NDSI)、土壤濕度指數(shù)(NDMI)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)熱島強(qiáng)度與這些指數(shù)呈現(xiàn)正向的線性關(guān)系，與修改后的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)呈負(fù)相關(guān)。

基于以上的研究?jī)?nèi)容，本文選取了南京市作為研究區(qū)，采用單窗算法對(duì)南京市的地表溫度進(jìn)行反演，并結(jié)合遙感影像計(jì)算出相關(guān)的指數(shù)，通過(guò)數(shù)學(xué)分析的方法來(lái)研究南京市的地表溫度與各種指數(shù)之間存在的數(shù)學(xué)關(guān)系。

1 研究方法

地表溫度的區(qū)域分布在研究城市氣候變化、植被的生長(zhǎng)于分布、環(huán)境監(jiān)測(cè)方面具有十分重要的作用。在城市應(yīng)用上，由于城市建成區(qū)的面積較大，通過(guò)地面實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)困難較大且工作強(qiáng)度高，因此利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地表溫度反演，將大大減少溫度監(jiān)測(cè)的工作量。遙感數(shù)據(jù)的多種尺度，可以適用于不同尺度的溫度研究[13]。

熱輻射在傳遞的過(guò)程中，需要穿過(guò)大氣層才能被傳感器接收，在穿過(guò)大氣層的過(guò)程中，部分會(huì)被大氣吸收而發(fā)生衰減；此外，大氣自身也會(huì)向外發(fā)射一定強(qiáng)度的輻射，這部分熱輻射會(huì)向上層移動(dòng)而被傳感器接收。向下的熱輻射在到達(dá)地表后會(huì)被地表反射回大氣層，經(jīng)過(guò)大氣層后衰減以后到達(dá)傳感器。此外，地表本身也不是一個(gè)完全黑體，會(huì)向外產(chǎn)生熱輻射，所以目前復(fù)雜的熱場(chǎng)是進(jìn)行熱遙感的困難之處。

根據(jù)地表熱輻射傳到方程，覃志豪等[14]推導(dǎo)出簡(jiǎn)單且精度高的溫度推演方法——單窗算法。該方法把大氣和地表對(duì)熱輻射的影響全部包括在了推演公式之中，所以不需要進(jìn)行大氣校正就能直接推算出地表的溫度。由于這種方法在計(jì)算時(shí)只需要利用遙感數(shù)據(jù)的熱紅外波段，所以這種方法被稱(chēng)為單窗算法。相比于之前的溫度反演方法，單窗算法僅僅需要地表比輻射率、大氣透過(guò)率和大氣等效溫度這3個(gè)參數(shù)。

地表溫度反演的技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 技術(shù)流程圖

圖2 研究區(qū)縮略圖

圖4 2013—2016年城市溫度分級(jí)圖

圖5 城市熱島面積散點(diǎn)及線性回歸圖

圖6 NDVI與地表溫度波譜對(duì)比圖

圖7 NDVI與溫度線性回歸圖

圖8 NDBI與溫度線性回歸圖

圖9 NDWI與溫度線性回歸圖

1.1 地表亮溫的計(jì)算

在進(jìn)行地表溫度反演之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正、圖像增強(qiáng)、影像的鑲嵌、裁剪等。而本文選取的是Googleearth的數(shù)據(jù)源，影像的空間分辨率為0.5m。

亮度溫度是傳感器在衛(wèi)星運(yùn)行的軌道高度上觀測(cè)到的熱輻射強(qiáng)度所對(duì)應(yīng)的溫度，這個(gè)溫度包括了大氣和地球表面對(duì)熱輻射傳導(dǎo)的影響。在推算影像的地表亮度溫度時(shí)，需要以下2步：將原始影像的DN值轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的熱輻射亮度值；根據(jù)熱輻射強(qiáng)度推算出對(duì)應(yīng)的亮度溫度。

求算熱輻射強(qiáng)度的公式：

L(λ)=Lmin(λ)+[Lmax(λ)-Lmin(λ)]Qdn/Qmax

(1)

式中，L(λ)為輻射強(qiáng)度，W·m-2·sr-1·μm-1；Qmax為最大DN值(255)；Qdn為像元灰度值；Lmax(λ)和Lmin(λ)為最大和最小輻射強(qiáng)度值。在計(jì)算出L(λ)以后，利用L(λ)可以計(jì)算出像元的亮度溫度：

T6=K2/Ln(1+K1/L(λ))-273

(2)

式中，T6為熱紅外影像的像元亮度溫度，℃；K1和K2均為常量。Landsat8 TIRS(band10)的K1為774.89，K2為1321.08，band11的K1為480.89，K2為1201.14。

1.2 植被覆蓋度的計(jì)算

在計(jì)算植被覆蓋度之前，需要計(jì)算出歸一化植被指數(shù)(NDVI)。使用經(jīng)過(guò)大氣校正后的Landsat8全色波段數(shù)據(jù)進(jìn)行NDVI的計(jì)算：

NDVI=(B5-B4)/(B5+B4)

(3)

式中，B5和B4分別代表了全色波段的近紅外和紅波段。

在求得了NDVI的結(jié)果以后，對(duì)NDVI進(jìn)行重分類(lèi)。當(dāng)NDVI≤0.05時(shí)，可以將這些像元視為完全裸土覆蓋表面；當(dāng)NDVI≥0.7時(shí)，可以將這些像元視為完全植被覆蓋表面；當(dāng)0.05≤NDVI≤0.7時(shí)，像元視為植被與裸土按一定比例存在，可利用植被覆蓋度公式來(lái)計(jì)算這些像元的植被覆蓋度：

Pv=(NDVI-NDVIS)/(NDVIV-NDVIS)2

(4)

式中，NDVIS和NDVIV分別為完全裸土和完全植被時(shí)像元的NDVI值；Pv為影像中植被占據(jù)像元的比例。在計(jì)算時(shí)，根據(jù)重分類(lèi)時(shí)的閾值，將NDVIS取值為0.05，NDVI取值為0.7。因此在使用ENVI計(jì)算Pv時(shí)，按照0.05和0.7對(duì)植被覆蓋度進(jìn)行計(jì)算：

(b1gt0.7)×1+(b1lt0.05)×0+(b1ge0.05andb1le0.7)×[(b1-0.05)/(0.7-0.05)2]

(5)

由于Landsat8的熱紅外波段空間分辨率為400m，所以需要對(duì)計(jì)算出來(lái)的NDVI結(jié)果進(jìn)行重采樣到400m。在得到NDVI計(jì)算結(jié)果以后，對(duì)其進(jìn)行重分類(lèi)。

1.3 地表比輻射率的計(jì)算

在計(jì)算地表比輻射率之前，需要對(duì)遙感影像進(jìn)行地表覆被類(lèi)型分類(lèi)。本文按照計(jì)算所需利用監(jiān)督分類(lèi)將地表類(lèi)型分成了3大類(lèi)5個(gè)小類(lèi)，分別是自然表面(林地、耕地、裸地)、水體和城鎮(zhèn)。

對(duì)于不同的地表覆被類(lèi)型，求算比輻射率的方式也不同。

自然表面：

ε=-0.0462Pv2+0.0613Pv+0.9626

(6)

城鎮(zhèn)：

ε=-0.06712Pv2+0.086Pv+0.9589

(7)

水體：

ε=0.995

(8)

1.4 大氣等效溫度估計(jì)

影響大氣等效溫度的因素主要有大氣剖面的氣溫分布和大氣的狀態(tài)，在不同的溫度或區(qū)域，由于氣候條件的不同，在估算時(shí)也采用不同的估算模型。

夏季平均大氣：

Ta=16.0110+0.92621T0(2.4a)

(9)

冬季平均大氣：

Ta=19.2704+0.91118T0(2.4b)

(10)

熱帶平均大氣：

Ta=17.9769+0.91715T0(2.4c)

(11)

式中，T0是衛(wèi)星過(guò)境時(shí)近地面附近的溫度，式中所有的參數(shù)的單位均為開(kāi)爾文(K)。

1.5 大氣透射率估計(jì)

地表熱輻射在大氣中傳輸?shù)倪^(guò)程中，大氣透射率會(huì)對(duì)其產(chǎn)生重要的影響，因此在地表溫度反演的過(guò)程中，大氣透射率是不可或缺的參數(shù)之一。研究發(fā)現(xiàn)，大氣透射率的大小收到了大氣中水分含量的影響，而其他大氣條件對(duì)大氣透射率的影響微乎其微。所以大氣水分含量是計(jì)算大氣透射率的關(guān)鍵參數(shù)。

τ=0.974290-0.08007w(2.5a)

(12)

τ=1.031412-0.11536w(2.5b)

(13)

τ=0.982007-0.09611w(2.5c)

(14)

τ=1.053710-0.14142w(2.5d)

(15)

其中，式(12)和式(13)式分別計(jì)算大氣水分含量在0.4～1.6時(shí)夏季和冬季的大氣透射率；式(14)和式(15)則是分別計(jì)算當(dāng)大氣水分含量在1.6～3時(shí)夏季和冬季的大氣透射率。式中，w值衛(wèi)星過(guò)境時(shí)近地面的大氣水分含量，g·cm-2。

2 研究區(qū)概況

本文選擇以南京市主城區(qū)作為研究對(duì)象。南京位于中國(guó)東部，長(zhǎng)江下游地區(qū)，是江蘇省的省會(huì)，位于N31°14′～32°37′，E118°22′～119°14′。南京市總面積為6587km2，其中建成區(qū)面積為1398.69km2。截至2018年12月，南京市下轄11個(gè)區(qū)，其中南京主城區(qū)為鼓樓區(qū)、秦淮區(qū)、玄武區(qū)、建鄴區(qū)、雨花臺(tái)區(qū)、浦口區(qū)和棲霞區(qū)。目前，南京市常住人口為843.62萬(wàn)人，戶籍人口為696.94萬(wàn)人，城鎮(zhèn)常住人口為695.99萬(wàn)人，城鎮(zhèn)化率為82.5%，南京主城區(qū)已經(jīng)達(dá)到了完全城鎮(zhèn)化的水平。因此，選擇南京進(jìn)行城市熱島效應(yīng)的研究具有代表意義。

3 結(jié)果與分析

根據(jù)2013—2016年的地表覆被類(lèi)型圖，在南京主城區(qū)，建設(shè)用地占據(jù)了大部分區(qū)域，且呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢(shì)。水體以長(zhǎng)江、秦淮河、玄武湖等大型水體和其他中小型湖泊為主。裸地隨著城市的建設(shè)逐漸減少，根據(jù)裸地的變化顯示，2013年開(kāi)始，南京市江北地區(qū)開(kāi)始開(kāi)發(fā)建設(shè)，原先只在長(zhǎng)江大橋兩側(cè)的建筑開(kāi)始沿江向西南和東北地區(qū)延伸，并逐漸向北部發(fā)展。到2015年，江北地區(qū)的城市格局基本形成。而江南區(qū)域，由于南京青奧會(huì)的舉辦，奧體周?chē)罅康穆愕亻_(kāi)始出現(xiàn)，隨著建設(shè)進(jìn)程的推進(jìn)，奧體周邊的建筑開(kāi)始出現(xiàn)并逐漸加密，到2016年，基本形成以?shī)W體為中心的建筑群落。

主城轄區(qū)的林地比較固定，主要分為3塊，分別為浦口區(qū)的老山國(guó)家森林公園、棲霞區(qū)的鐘山風(fēng)景區(qū)和雨花臺(tái)的將軍山風(fēng)景區(qū)、牛首山文化旅游區(qū)。另外，轄區(qū)內(nèi)還有很多規(guī)模較小的林地，如仙林地區(qū)和長(zhǎng)江大橋北側(cè)的長(zhǎng)江觀音景區(qū)。總體來(lái)看，南京市的城市綠地覆蓋面積較大，分布均勻，建筑密度較高的區(qū)域均有綠地分布，是比較宜居的城市環(huán)境。

耕地主要分布在八卦洲、江心洲和棲霞區(qū)與鎮(zhèn)江相鄰的沿江地帶，這些地區(qū)的耕地面積相對(duì)固定沒(méi)有出現(xiàn)明顯的下降和升高。而江北地區(qū)由于城市的建設(shè)導(dǎo)致一些耕地被侵占破壞，耕地面積下降，并存在不斷減少的趨勢(shì)?？梢灶A(yù)見(jiàn)的是，隨著城市的不斷擴(kuò)張，位于城市邊緣的耕地將會(huì)進(jìn)一步縮減，被建設(shè)用地替代。

3.1 地表溫度分析

從南京市2013—2016年的溫度反演圖中看出，無(wú)論在哪一年，水體的反演溫度始終最低。在南京主城區(qū)的水體中，玄武湖的溫度最低，貫穿城區(qū)的長(zhǎng)江溫度與玄武湖相比，相近或者更高一些。由于成像時(shí)間均為冬季，農(nóng)田尚處于休耕時(shí)期，地表植被覆蓋情況不如耕種期理想，為裸地和耕地的混合覆被類(lèi)型，所以溫度會(huì)略高。而南京市建成區(qū)域，大多為不透水面，所以溫度最高。

3.2 覆被類(lèi)型溫度

通過(guò)溫度與用地類(lèi)型的疊加分析，按照耕地、林地、裸地、水體、建設(shè)用地這5種類(lèi)型對(duì)4期的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，檢核用地的溫度是5種類(lèi)型中最高的，裸地次之，林地和耕地的溫度相近，水體最低。

3.3 熱島面積分析

根據(jù)統(tǒng)計(jì)出的各覆被類(lèi)型的溫度，提出相交的溫度區(qū)域，通過(guò)設(shè)置閾值提取出建設(shè)用地中溫度較高的區(qū)域，將這些區(qū)域定義為城市高溫?zé)釐u區(qū)域。利用Arcgis空間分析計(jì)算異常值的面積，從而獲取不同年份的城市熱島面積大小。根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息發(fā)現(xiàn)，城市高溫?zé)釐u面積呈現(xiàn)出逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，通過(guò)線性擬合發(fā)現(xiàn)，時(shí)間與熱島面積存在正相關(guān)的關(guān)系。

表1 5種用地類(lèi)型溫度表

表2 2013—2016年覆被類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣

綜合幾年的土地利用動(dòng)態(tài)變化影像和轉(zhuǎn)移矩陣分析可以得出，2013—2016年，由于老舊城區(qū)的拆遷和重建，使得裸地的面積沒(méi)有發(fā)生太大變化，耕地從230.9508km2減少到97.0407km2，林地從107.2692km2增長(zhǎng)到297.8667km2，建設(shè)用地從517.6808km2減少到了464.7726km2，水體面積基本保持不變。結(jié)合2013年和2016年的土地利用分類(lèi)影像，發(fā)現(xiàn)城市建設(shè)用地減少，可能的因素是2013年待開(kāi)發(fā)的區(qū)域較多，且有許多地區(qū)已經(jīng)開(kāi)始了城市的基礎(chǔ)建設(shè)，而到了2016年，這些區(qū)域大多已經(jīng)建設(shè)完成，且城市綠地規(guī)劃也已完成，所以從分類(lèi)結(jié)果中可以看到，城市的面積相比2013年明顯減少，城市中的綠地面積明顯增加。

3.4 溫度與相關(guān)指數(shù)關(guān)系分析

3.4.1 溫度與NDVI關(guān)系

通過(guò)地表溫度與NDVI的結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)，NDVI值高的地方，地表溫度低，而NDVI值低的地方，地表溫度較高。同時(shí)，從空間分布來(lái)看，NDVI值高的區(qū)域主要集中在鐘山風(fēng)景區(qū)和城市建成區(qū)以外的地方，城市區(qū)域內(nèi)的NDVI值相對(duì)較低。閾值相反的是，對(duì)于地表反演溫度而言，城市建成區(qū)的值要高，而城市邊緣區(qū)域的值較低。此外比較特殊的是水體，無(wú)論是NDVI值還是地表溫度值，都較低。

為了更加直觀的展示這一特點(diǎn)，將地表溫度和NDVI的波譜曲線進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，兩者之間的特性跟圖上反映規(guī)律一致。為了進(jìn)一步研究各個(gè)像元的NDVI值和地表溫度之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，以2013年的NDVI和溫度反演結(jié)果為例，在研究區(qū)內(nèi)選擇了較小的一塊區(qū)域，區(qū)域內(nèi)包括了自然水體、建設(shè)用地、利林地、裸地、耕地等地表類(lèi)型，將區(qū)域內(nèi)的像元對(duì)應(yīng)的NDVI和溫度值進(jìn)行提取，進(jìn)行進(jìn)一步的回歸分析。

經(jīng)過(guò)線性回歸分析發(fā)現(xiàn)，地表溫度與NDVI值之間存在明顯的線性關(guān)系，且R2為0.410，即當(dāng)NDVI值越大時(shí)，地表溫度越低。這與先前的影像和波譜曲線的對(duì)比結(jié)果一致。但由于進(jìn)行擬合的值中沒(méi)有提出水體這部分的異常結(jié)果，導(dǎo)致R2的值并不理想。于是將提取到的NDVI值與地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行二次篩選，提出其中的水體對(duì)應(yīng)值，再次進(jìn)行回歸分析。

經(jīng)過(guò)二次回歸分析，R2有了明顯的提升，表明拋開(kāi)水體的特殊情況后，NDVI值與地表溫度之間的確存在明顯的線性負(fù)相關(guān)關(guān)系。進(jìn)一步驗(yàn)證了對(duì)比結(jié)果。

3.4.2 地表溫度與歸一化建筑指數(shù)的關(guān)系

從上文的NDVI與溫度之間的波譜關(guān)系，粗略的發(fā)現(xiàn)建設(shè)用地與溫度之間存在正相關(guān)的關(guān)系，為了進(jìn)一步證明兩者之間存在的具體相關(guān)性，在此引入了歸一化建筑指數(shù)(NDBI)進(jìn)行建筑物的指數(shù)計(jì)算。

歸一化建筑指數(shù)的原理與NDVI相似，但使用的波段是中紅外波波段和近紅外波段，具體的求算公式：

NDBI=(MIR-NIR)/(MIR+NIR)

(16)

在獲取了NDBI的結(jié)果之后，同樣選取相同的區(qū)域，對(duì)溫度和NDBI結(jié)果進(jìn)行分析。

分析發(fā)現(xiàn)，NDBI與溫度之間的確存在正相關(guān)的線性關(guān)系，擬合出的線性表達(dá)式：

y=2.92+19.18×x

(17)

式中，y表示地表溫度；x表示NDBI。由此表明，當(dāng)建筑物的面積不斷增加時(shí)，城市的溫度將會(huì)出現(xiàn)明顯的上升，城市熱島效應(yīng)的影響也會(huì)增大。

3.4.3 地表溫度與歸一化水體指數(shù)的關(guān)系

上文水體與反演處的溫度之間沒(méi)有明顯的正相關(guān)的關(guān)系，也沒(méi)有明顯的負(fù)相關(guān)的關(guān)系，為了從理論方面揭示水體與溫度之間的關(guān)系，引入改進(jìn)型的歸一化水體指數(shù)：

NDWI=(b2-b4)/(b2+b4)

(18)

式中，b2為綠波段；b4為紅波段。

通過(guò)對(duì)相同區(qū)域的NDWI和溫度之間進(jìn)行散點(diǎn)的擬合，發(fā)現(xiàn)兩者之間的確不存在明確的線性關(guān)系。

4 緩解熱島效應(yīng)的措施

在城市熱島效應(yīng)越發(fā)嚴(yán)重的今天，如何有效的預(yù)防和治理是必須認(rèn)真考慮的問(wèn)題。結(jié)合研究成果和分析，本文認(rèn)為可以從以下方面入手。

城市的擴(kuò)張和人口的增長(zhǎng)是導(dǎo)致熱島效應(yīng)加劇的重要因素之一，在城市的建設(shè)過(guò)程中，前期應(yīng)當(dāng)進(jìn)行合理的規(guī)劃，可以將城市進(jìn)行功能區(qū)的劃定。如，在規(guī)劃住宅區(qū)與附屬的功能區(qū)時(shí)，應(yīng)將人口密度與功能區(qū)的完備情況、便捷程度進(jìn)行綜合考慮。

在城市建設(shè)的進(jìn)程中，自然表面的破壞是不可避免的，但是自然表面對(duì)于還曾會(huì)熱島效應(yīng)又具有抑制作用，所以在城市建設(shè)中，應(yīng)當(dāng)有所取舍，有些會(huì)不可避免的破壞原有的自然表面，而有些區(qū)域可以避免對(duì)這些地表覆蓋的破壞。在人口密集度比較高的區(qū)域，應(yīng)當(dāng)建設(shè)城市人工綠地，綠地的光合作用將有效改善城市的空氣質(zhì)量，也能一定程度降低城市近地面的溫度，對(duì)改善城市熱島效應(yīng)效果明顯。

另外，人類(lèi)活動(dòng)是影響城市熱島效應(yīng)的最為重要的因素。以本文研究區(qū)南京為例，在南京城區(qū)，尤其在長(zhǎng)江沿岸和棲霞山地區(qū)，分布著許多造船廠和工礦碼頭，這些地區(qū)大多是24h滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，這些企業(yè)在給城市帶來(lái)了GDP的同時(shí)，也在消耗著大量的熱能。由于這些企業(yè)大多是老舊企業(yè)，生產(chǎn)方式相對(duì)比較落后，大多位高耗能產(chǎn)業(yè)，在消耗了大量的能源的同時(shí)，卻不能提高資源利用率，所以在生產(chǎn)的過(guò)程中向外排出了大量的未利用熱能，導(dǎo)致區(qū)域性的地表航空的溫度激增。目前，改善這一問(wèn)題的方法可以是進(jìn)行產(chǎn)能升級(jí)，關(guān)停高耗能企業(yè)，改善生產(chǎn)工藝，有效提高資源利用率，在生產(chǎn)的過(guò)程中嚴(yán)格落實(shí)環(huán)保措施，杜絕廢氣廢水的直接排放。

5 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)南京市進(jìn)行覆被類(lèi)型提取和地表溫度反演，得到了南京市2013—2016年的覆被類(lèi)型圖和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和地表溫度分級(jí)圖，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的研究得出以下結(jié)論。

南京主城區(qū)的地表覆被類(lèi)型從2013—2016年變化明顯，其中建設(shè)用地的面積出現(xiàn)先增后減的情況，究其原因是老城區(qū)的拆遷改造。水體面積基本保持不變，以長(zhǎng)江、秦淮河、玄武湖等水系為主。耕地主要集中于江心洲和棲霞區(qū)東北部，并且隨著時(shí)間的推進(jìn)逐漸縮減。綠地由于城市建設(shè)的完善，面積不斷增加。

在提取的5種覆被類(lèi)型中，建設(shè)用地和裸地的溫度始終較高。對(duì)于林地和耕地，由于兩者具有相似的波譜信息，所以反演出的溫度相近，而水體的溫度始終最低。異常高溫的面積隨著時(shí)間的推進(jìn)而不斷增加，通過(guò)時(shí)間和面積的線性回歸分析發(fā)現(xiàn)，兩者之間存在顯著的正向線性關(guān)系。

通過(guò)溫度與NDVI、NDWI、NDBI的線性回歸分析，得出地表溫度與NDVI值呈現(xiàn)較為顯著的線性負(fù)相關(guān)關(guān)系，與NDBI值呈現(xiàn)顯著的線性正相關(guān)關(guān)系。而地表溫度和NDWI之間則沒(méi)有明顯的線性關(guān)系，存在隨機(jī)性。

經(jīng)過(guò)地表溫度和各種指數(shù)之間的回歸分析，可以明確在城市的擴(kuò)張過(guò)程中，城市熱島效應(yīng)是不斷加劇的。建筑物的不斷增加，導(dǎo)致城市不透水面積的增加，無(wú)法削弱太陽(yáng)輻射，進(jìn)而導(dǎo)致了城市近地表溫度的上升。緩解城市熱島問(wèn)題，從抑制城市的建設(shè)來(lái)說(shuō)是不科學(xué)的，如何做到城市的擴(kuò)張和熱島效應(yīng)的不加劇是一個(gè)比較矛盾的問(wèn)題。在有限的空間里盡可能充分利用去進(jìn)行綠化建設(shè)，是比較切實(shí)可行的方法。

目前的城市熱島研究已經(jīng)到了比較成熟的地步，結(jié)合地表溫度進(jìn)行各種指數(shù)的計(jì)算也有很多學(xué)者進(jìn)行研究。本文選取了較小的樣區(qū)進(jìn)行溫度和各類(lèi)指數(shù)的線性回歸分析，相較于權(quán)研究區(qū)的指數(shù)回歸分析，其說(shuō)服力還不夠強(qiáng)。此外，通過(guò)反演出地表溫度，與景觀生態(tài)學(xué)的各種指標(biāo)結(jié)合進(jìn)行研究，給城市的發(fā)展建設(shè)作出指導(dǎo)性的意見(jiàn)也是后面需要進(jìn)行研究的方向。