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基于遥感的重庆市主城区城市热环境研究

作者：肖蓓蓓

来源：《绿色科技》2015年第04期

摘要：在遥感和地理信息系统技术支持下，以LANDSAT5为数据源，运用遥感热红外影像的地温反演技术和植被指数对重庆市主城区的热环境进行了研究，以揭示重庆市主城区城市热环境的空间格局及其与植被的关系。研究发现：重庆市主城区存在明显的热岛效应，热岛主要分布在车站、工业区、城市交通干道等区域，而城市交通网对于热岛的空间分布有很大影响，即城市热岛常常沿着交通干线分布;对地表温度与植被指数格局对比研究发现，城市地表温度与植被指数有着大致相反的空间分布规律，城市地表温度高的区域对应的植被指数一般都比较低，而地表温度低的区域对应的植被指数一般都比较高，二者在城市建筑、交通干道上表现得特别明显，对温度与植被指数的回归分析发现地表温度与植被指数之间呈现出显著的负相关关系，植被指数升高0.1，平均地表温度则降低大约1.3℃。 关键词：城市热环境;卫星遥感;植被指数;重庆 中图分类号：TP79

文献标识码：A文章编号：1674-9944（2015）04-0036-05 1引言

随着城市化进程不断加速，随之而带来的城市生态环境问题也引起了广泛的关注[1，2]，其中的“城市热岛”是受到人类关注较早且广泛的一种环境问题。传统的热岛研究方法包括单站气温变化趋势法、一个或几个城市站和一个或几个乡村站气温变化趋势比较法、一对或一组城市与乡村站温差比较法、城市和城郊固定站网的温度分布法等，这些方法对“城市热岛”效应的研究发挥着重要作用[3];随着地理信息系统和遥感技术尤其是热红外技术的发展，出现了对因城市下垫面性质的差异引起的地表温度差异的热岛研究，这种地表温度热岛与传统的气温热岛是互相联系的但又不相同的，与气温热岛相比，地表温度热岛的成因更简单一些，它主要决定于地表的温度，而气温热岛除上述因素外，还与平流的影响有关，尽管二者存在差别，但气温热岛与地表温度热岛的时空分布却是相似的，都可以用来研究揭示“城市热岛”现象[3]，因而也被广泛用来研究城市的热岛现象（本研究中所指的热岛便是指地表温度热岛，下同），这种方法通过热红外传感器探测城市地表温度，应用地理信息系统对所获取的遥感数据进行处理数据分析，能够全面地探测城市地表温度特征，还能周期性、动态地监测城市热环境的变化趋势[4]，为“城市热岛”效应的研究提供了新的技术手段[5]，极大地促进了“城市热岛”效应的研究。 重庆市是我国最年轻的直辖市，是长江上游的政治、经济、文化中心，近年来，随着城市化进程的不断加快，主城区大规模的城市基础设施建设强烈地改变着地表的结构，导致地表水分蒸腾减少、径流加速、显热的存储等一系列环境问题[1]，使得重庆主城区的热岛效应日

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益显著，对人们的日常生产生活产生了严重的影响，然而针对重庆主城区热岛的专门研究的报道却很少。因此，本文在地理信息系统和遥感技术的支持下，采用LANSAT5的热红外影像对重庆市主城区的地表温度进行定量反演，得到了重庆市主城区地表热场的格局，并在此基础上探讨了“城市热岛”与植被指数之间的关系，其研究结果对于城市生态环境建设，改善城市人居环境，促进城市的可持续发展具有重要的意义[10]。 2资料与方法 2.1研究区域

本研究以重庆市主城区为研究区域（主要包括内环高速以内的重庆市主城区和铜锣山、中梁山的部分区域），东西长约24km，南北长约20km，面积约480km2，地理位置介于东经106°22′53″～106°37′57″之间，北纬29°26′31″～29°37′37″之间;地形从南北向长江河谷倾斜，起伏较大，重庆主城区位于南北走向的铜锣山与中梁山之间，多为丘陵和低山，海拔约200～350m，是典型的山城，长江、嘉陵江穿行于研究区内并在朝天门汇合;气候属亚热带湿润季风性，雨量充沛，空气湿润。研究区的地理位置如图1。 2.2数据及其预处理

本文利用的温度反演数据为2004年8月LANDSAT5的第6波段数据，该影像图像清晰，成像条件较好，可用于温度反演计算;所用的几何校正参考数据为1∶50000的地形图，在遥感图像处理软件ERDAS中对遥感影像的几何变形进行较正，保证配准时的剩余误差在一个像元以内，以达到精度的要求;其它的辅助数据包括重庆市主城街道图、行政区划图等。 2.3城市地表温度反演

卫星传感器输出的数值只是电信号数值或模拟量，我们所得到的数据是以灰度值（DN，DigitalNumber）来表示的，不是实际的反射或辐射强度;在推算地表真实温度之前，必须从TM数据中求算地表辐射强度[11]。对于LANDSAT5而言，辐射定标常常采用定标系数（增益和偏移系数）把DN值转化为相应的热辐射强度值，其辐射校正公式为[12]： Lλ=gain×DN+offset（1）

式中：Lλ为传感器获取的热辐射值，gain为卫星的增益系数，offset为偏移系数，这两个系数可以在原始影像的头文件中获取。

再通过辐射亮度推算亮度温度，其计算公式为[12]： TB=K2ln（K1/Lλ+1）（2）

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式中：TB为亮度温度，其中K1和K2为标定常数，对于LANDSAT5的TM6波段而言K2=1260.56K，K1=60.776mw（cm）-2，（sr）-1（μm）-1。

最后通过辐射亮温求算地表温度，用比辐射率（ε）对辐射亮温进行校正，使之成为地表温度[13]，其校正公式为： TS=TB（λTB/βlnε+1）（3）

式中：TS为地表温度，TB为亮度温度;λ为发射辐射的波长，取热红外波段平均值λ=11.5μm，β=1.438×10-2mk，ε为比辐射率。 2.4比辐射率的计算

由于城市下垫面非常复杂，直接确定比辐射率是比较困难的，一般都采用下面的间接方法来计算ε[9，14～17]：

ε=1.0094+0.047ln（NDVI） （4）

此公式要求NDVI的值介于0.157～0.727之间，对于城市而言，有很多小于0.157的像元，主要由裸露地和水体组成，从这部分地表中提取出水体后，剩下的是裸露地表，主要由城市水泥、沥青路面或屋顶组成，据相关的研究，将其比辐射率定为0.923[18]，而水面，根据相关研究将其比辐射率定为0.9925[19]。根据公式得到地表比辐射率分布如图2。 2.5植被指数的计算

城市热环境与植被是紧密相关的，而NDVI是表征地表植被覆盖特征的一种常用的植被指数[26]，其计算公式如下： NDVI=B4-B3B4+B3（5）

式中：B4和B3分别为TM影像在第4波段（近红外波段）和第3波段（红色波段）的反射率，植被指数可以在遥感处理软件ERDASA中直接计算得到，图3b即为重庆市主城区的植被指数分布图。 3结果与分析

3.1城市热环境空间分布特征

根据上述的地表温度反演方法对2004年8月TM5的重庆主城区地表温度进行了处理。图3a提供了重庆市主城区地表温度的反演结果。图上显示城区的温度要高于城郊地区，具有明显的“城市热岛”效应，由于受到城市复杂下垫面性质的影响，在城区内部地表温度的差异也十