裴志方， 文艳， 杨武年

(成都理工大学 地球科学学院，四川 成都 610059)

城市化是造成城市热岛效应的主要因素[1].随着城市各项规划的实施，我国城市化水平不断提高，城市生态环境也随之发生改变，很多城市不断出现热岛效应现象[2].城市热岛效应对人体危害极大，因为城市热岛中心气温上升，气压降低，与热岛周边形成气压差，从而形成向热岛中心流动的气流，气流流动过程中会携带大量的大气污染物如氮氧化物、碳氧化物、硫氧化物等向城市热岛中心聚集，严重污染城市环境并危害人体健康.此外，城市区域长时间的高温也会对居民的身体健康造成潜在威胁[3].因此，城市在规划建设中应特别注意热岛效应.

近年来，随着遥感技术的快速发展，学者们利用遥感技术对城市热岛效应进行了大量研究，对城市规划建设提供了一定的借鉴意义[4-5].当下，郑州市城市建设发展迅速，热岛效应也日趋严重，已有文献对此进行了研究.吴宝军等[6]利用遥感数据对郑州市热环境的空间动态变化进行了分析,并预测了未来九年的热环境发展趋势;段金龙等[7]采用1988年与2001年遥感数据对郑州市热岛效应时空变化进行了分析;从这些研究可以看出，学者们主要从时空变化角度对郑州市城市热环境进行分析，对城市的规划建设提供了一定的科学依据,但目前关于郑州市热环境的具体分布特征没有进行细致研究，郑州市热环境与下垫面的关系也没有进行过详细分析.本文基于Landsat 8数据，利用劈窗算法对郑州市地表温度进行反演，并采用均值-标准差法将郑州市热环境分为低温区、次中温区、中温区、次高温区、高温区五级，分析郑州市热环境具体分布特征，并对郑州市植被覆盖、不透水面与热环境关系进行定量分析，从而为郑州及类似城市的规划建设及热岛效应防治提供借鉴依据.

1 材料与研究方法

1.1 研究区概况

郑州市位于东经112°42′-114°14′、北纬34°16′-34°58′之间，地处华北平原南部、黄河下游，是国家重要的综合交通枢纽,属北温带大陆性季风气候，四季分明，年均气温16 ℃，八月最热，一月最冷，年均降雨量600 mm.郑州全市总面积7 446.2 km2，其中市区面积1 057.2 km2，到2014年底，中心城区城市建成面积为392.8 km2.2016年郑州市中心城区人口已达600万，经济发展迅速，已成为中原经济区的核心城市.

1.2 数据来源

研究数据为Landsat 8数据，数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)，获取时间为2015年9月14日，行列号为124/36，影像清晰，数据质量较好.Landsat 8数据有两个热红外通道，分别为第10和11波段，中心波长分别为10.9 μm和12.0 μm，常用来反演地表温度.对研究数据进行几何校正及大气校正等预处理，以郑州市中心城区即中原区、二七区、管城区、金水区和惠济区为研究范围进行裁剪.

1.3 研究方法

1.3.1 劈窗算法

劈窗算法是目前较为成熟的地表温度反演算法，适用于有两个热红外波段的数据[8-9].根据前人研究[10-11]，Landsat 8数据利用劈窗算法反演地表温度的精度比其他算法高，可进行地表温度反演，反演公式如下：

Ts=A0+A1T10-A2T11

式中：Ts为地表温度(K)，T10和T11分别为Landsat 8数据第10和11波段的亮度温度(K)，A0、A1和A2是劈窗算法的参数，它们由大气透过率和地表比辐射率所决定.由此，利用劈窗算法反演地表温度，只需确定Landsat 8数据第10和11波段的亮度温度、地表比辐射率及大气透过率.

(1)亮度温度

亮度温度采用Planck函数公式进行计算，公式如下：

Ti=Ki,2/ln1+Ki,1/Ii

式中：Ti为第i波段的亮度温度，Ii为第i波段处的辐射亮度.Ki,1和Ki,2是常量，可从影像文件说明中获得，其中K10,1=774.89 W·m-2·sr-1·μm-1，K10,2=1 321.08 K，K11,1=480.89 W·m-2·sr-1·μm-1，K11,2=1 201.14 K.

(2)地表比辐射率

地表比辐射率反映了不同物体的热辐射性质，研究区处于城市，地表主要由建筑物、植被及水体三种地物组成，因此，可以采用覃志豪等提出的混合像元分解法求得城市地表比辐射率[12]，计算公式如下：

εi=PvRvεi,v+1-PvRsεi,s+dε

式中：i为Landsat 8数据第10和11波段，εi为i波段处的地表比辐射率，Pv为植被覆盖度，dε为热辐射校正系数，εi,v和εi,s分别为混合像元中植被和裸土i波段的地表比辐射率，可根据Aster提供的常用地物比辐射率光谱库和 Landsat 8数据特点得出，其中ε10,v=0.986 72，ε10,s=0.967 67，ε11,v=0.989 90，ε11,s=0.977 90.Rv和Rs为典型地物的温度比率，根据覃志豪的研究得出，典型地物的温度比率会随植被覆盖度变化而变化的结论，并拟合出典型地物温度比率和植被覆盖率之间的公式，如下：

Rv=0.933 2+0.058 5Pv

Rs=0.990 2+0.106 8Pv

dε值可以根据sobrino[13]提出的经验公式进行计算：当Pv=0或1时，dε=0；当0

(3)大气透过率

大气水分含量是影响大气透过率的主要因素，一般通过大气校正模型估算大气透过率.根据前人研究成果[8]及研究区地理位置与数据获取时间确定大气水汽含量与大气透过率关系方程如下：

τ10=-0.113 4ω+1.033 5

τ11=-0.154 6ω+1.007 8

式中：τ10和τ11分别为Landsat 8第10和11波段大气透过率，ω为大气水汽含量(g·cm-2).τ10也可由NASA公布的网址(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov)获取的大气剖面参数中获得，再根据以上方程从而可以间接计算出τ11,最终确定τ10=0.87，τ11=0.784 9.

1.3.2 均值-标准差法

遥感影像中的薄雾及云层等可能对反演的地表温度结果产生影响[14]，因此，采用均值-标准差法对城市热环境进行等级划分，以避免其他因素影响[15-16].以μ-std、μ-0.5std、μ+0.5std、μ+std为分割点将研究区热环境划分5级，分别为低温区(≤17.5 ℃)、次中温区(17.5 ℃≤Ts<20.0 ℃)、中温区(20.0 ℃≤Ts<25.0 ℃)、次高温区(25.0 ℃≤Ts<27.5 ℃)和高温区(Ts≥30.0 ℃)，从而更加直观地分析城市热环境特征(图1).

图1 郑州市热环境分布图

2 结果与分析

2.1 城市热环境空间特征

对城市热环境进行空间分析，可以直观和定量地掌握热环境所处的位置及范围，为城市环境改善提供决策依据.由于城市规模因素，主要以三环和四环为界限进行分析.根据反演出的郑州市地表温度可以得出(图1)，郑州市城市热岛效应明显，高温区主要集中在四环以内，以工厂、商贸市场、车站和商业中心等建筑用地区域为主，低温区主要集中在四环外一些河流、水库、林地及农用地等区域.

经统计，低温区面积为162.40 km2，占城区面积的16.82%；次中温区面积为165.08 km2，占城区面积的16.53%；中温区面积为380.52 km2，占城区面积的36.81%；次高温区面积为153.74 km2，占城区面积的14.78%；高温区面积为153.26 km2，占城区面积的15.06%，郑州市城区主要以中温区面积最大.由城市中心向外扩展，对城市各环线内外温度等级面积进行分析(表1)，三环内次高温区、高温区面积占城区面积的55.30%，主要以高温为主；三环至四环间中温区面积最大，以中温为主；四环外次高温区与高温区面积占城区面积的22.94%，高温面积较少，相对以低温为主.因此，郑州市从城市中心到城市外围，呈现从高温→中温→低温过渡的明显的热岛效应.

表1 郑州市各环线内外温度等级分布特征

为更进一步分析郑州市热环境的分布特征，对各区内不同温度等级面积进行提取并进行分析(图2)，中原区主要以中温区和次高温区为主，面积分别占21.95%和22.14%，中原区工业基础雄厚，一定程度上增加了城市的热环境，但辖区内有贾鲁河、金水河及须水河等河流，可有效缓解区内的热环境；二七区主要以低温区为主，面积占26.53%，二七区西南部以丘陵为主，城市建筑较少，以低温区为主，高温区主要集中在三环内；管城区主要以高温区为主，面积占38.05%，管城区为老城区，京广、陇海两大铁路交会地带，从而呈现高温；金水区主要以次高温区为主，面积占30.42%，金水区面积较大，经济最为发达，商贸区较多，因而以次高温区为主；惠济区主要以低温区为主，面积占43.74%，惠济区城市建筑面积较少，农业用地较多，因而以低温区为主.

图2 郑州市各区热环境分布特征

Fig.2 Distribution of thermal environment in each district of Zhengzhou

2.2 地表温度与下垫面关系

下垫面主要指与大气下层直接接触的地球表面，包括土壤、河流、植被等，对地表气候影响较大.城市发展建设中，植被覆盖度与不透水面对城市热环境影响最大，因此，本文主要对郑州市植被覆盖度、不透水面与城市热环境关系进行分析.

2.2.1 下垫面信息提取

首先，基于像元二分模型原理，利用归一化植被指数(NDVI)对研究区植被覆盖度进行提取[17].其次，由于研究区处于城区，主要由植被、不透水面和少量水体组成，通过对比分析可采用ISA(Impervious Surface Area)指数对不透水面进行提取[18-19].最后，为了更好分析植被覆盖度、不透水面与地表温度的相互关系，对提取的植被覆盖度与不透水面进行归一化处理，使其值处于0-1之间(图3).

图3 郑州市植被覆盖度与不透水面提取结果

2.2.2 相关性分析

对地表温度与植被覆盖、不透水面的关系进行定量分析，随机选取4 980个样点，分别对地表温度与植被覆盖、不透水面进行统计分析，建立回归方程(表2)，从而定量分析地表温度与植被覆盖、不透水面的相关关系，可以看出(图4)，地表温度与植被覆盖呈高度负相关，相关系数为0.592，即地表温度随着植被覆盖度增加而逐渐降低，植被覆盖度每增加0.1，地表温度就下降0.98 ℃；地表温度与不透水面呈高度正相关，相关系数为0.608，即随着不透水面指数的减少，地表温度也逐渐降低，不透水面指数每减少0.1，地表温度降低1.02 ℃.多元回归分析能够进一步反映植被覆盖与不透水面对城市热环境的影响，根据多元方程，植被覆盖度若增加0.1，不透水面指数减少0.1，地表温度则降低1.23 ℃，因此，在增加植被覆盖的同时减少不透水面的面积能够更加有效地降低城市热环境.

表2 植被覆盖度(Fv)、不透水面(ISA)与地表温度(Ts)的关系方程

图4 植被覆盖度、不透水面与地表温度相关分析

3 结论与讨论

本文基于Landsat 8数据，利用劈窗算法对郑州市地表温度进行反演，反演效果符合当日平均温度，精度较高.研究结果表明：郑州市呈现明显的热岛效应，中温区面积最大，高温主要集中在三环内，三环与四环间以中温为主，四环以外以低温为主；从各区热环境分布看，中原区以中温区和次高温区为主，二七区以低温区为主，管城区以高温区为主，金水区以次高温区为主，惠济区以低温区为主；地表温度与植被覆盖度高度负相关，与不透水面高度正相关，在增加植被覆盖的同时减少不透水面面积能够有效降低城市热环境.

目前，中国的城市化发展迅速，各项城市规划建设逐步实施，城市配套设施不断完善，在城市规划建设的同时考虑城市生态环境问题，可以更加科学合理的建设城市，提高城市环境质量.多项研究表明在城市化过程中以不透水面为主的人工地表扩张是城市热岛效应产生的关键因素之一，而高温区主要集中在大型商圈、大型工厂物流区及车站等建筑密集区.在今后的城市规划建设中应综合考虑植被的降温效应与不透水面的增温效应，积极应对及预防城市热岛效应，从而促进城市生态环境的良性发展.此外，在研究过程中，城市人口因素、经济发展状况与城市热环境也有一定的联系，在今后的工作中需进一步地探讨分析.