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标题 基于Landsat卫星的宁波城市热岛效应研究
范文

    王晓霏 施冬

    摘要:为了对宁波地区城市化进程中的热岛效应进行研究,利用Landsat数据对宁波市的地表温度进行计算,然后分析宁波地区地表温度变化及其与土地利用类型的关系。分析结果表明:1995-2015年宁波地区老城区等城市中心有着明显的城市热岛效应现象。且随着宁波市中心到城市边缘距离的增加,地表温度明显减少。对NDBI、NDVI与LST进行相关性分析可知,NDVI与LST间存在显著负相关关系,NDBI与LST间存在显著正相关关系。

    关键词:LST;热岛效应;均值标准差;宁波;土地利用

    中图分类号:X16 文献标识码:A

    文章编号:1009-3044(2019)11-0270-02

    城市热岛是城市气候变化最显著的特征之一,它不仅增加城市生态环境的污染,还对人体的健康以及人类的生存构成巨大的威胁[1]。本文以1995-2015年宁波地区Landsat遥感影像为原始数据,确定城市热岛分布范围及其时空变化特征。再利用土地利用数据及地表指数因子数据分析其与地表温度的相关性,分析宁波热环境变化的成因,为城市热环境监测提供科学依据[2]。

    1研究区及数据源

    研究区经纬度介于28°51′~30°33′N,120°55′~122°16′E之间。其行政区划包括六区、两县以及三个县级市,总面积达约9365km2。宁波地区纬度适中,平原地区多年平均气温16.2C°,最热月为7月份[3]。宁波市城镇化水平达到56%,随着城市空间扩展、下垫面变化,城市热岛问题日益突出。研究选用1995、2007年的Landsat5 TM遥感数据和2015年Landsat8 OLI遥感数据。由于一景Landsat产品不能完全覆盖整个宁波地区,分别下载条带号为118/39,118/40共6景影像。其影像选取原则,云量基本少于5%。

    2研究方法

    目前提出反演温度的各种算法,归纳起来大致分为单通道算法,多通道算法和劈窗算法三类[4]。1995、2007、2015年Landsat数据分别采用覃志豪单通道算法、胡德勇等改进后的TIRS10_SC算法实现地表温度的反演。

    3结果与分析

    3.1地表温度反演结果

    基于上述反演地表温度算法得出宁波市建成区1995、2007、2015年地表温度。1995年高温区和次高温区占总宁波面积的一小部分[6]。低温区和次中温区的热岛由水体和林地组成,次高和高等级的地区主要是位于市中心及其附近的工业和住宅用地。与1995年相比,2007年的高温区大幅增加且具有更多零散的分布。从市中心到城市边缘,最高等级的城市热岛效应也在径向扩展[7]。城市地区向外扩张的同时,内部结构也发生了较大的变化,趋向于同心圆模式。与2007年相比,2015年的城市热岛效应更加分散,从市中心到西部地区的热岛区面积略有减少,而东部沿海地区的热岛区面积略有增加。城市热岛范围总体在逐渐扩大,市区热岛范围以老城区为中心向外辐射持续生长。另外,宁波市作为我国重要的通商口岸,热岛现象向镇海区和北仑区沿海地区扩展。象山、宁海、余姚等县级地区,热岛强度呈逐渐增强趋势。宁波地区人口、建筑物密集的市区温度明显高于周边郊区,县级市的中心温度也高于外围地区,说明宁波热岛效应的确存在。

    3.2城市热岛和土地利用的关系

    本文根据研究区土地类型的特点,利用监督分类法,将土地利用类型分为林地、城市用地、水体、裸地和耕地5大类。将反演得到的LST与土地利用类型叠加分析,可以得出近20年,城市地表温度始终处于最高,这是由于城市地区下垫面主要由柏油、琉璃瓦等非渗透性表面组成,其热容量较小,地表蒸发能力也相对较低,导致城市地区地表温度较高。水体地表温度始终最低,由于水体的热惯量及热容量相对较大,其热传导和热扩散率小,从而导致水面温度总是最低。裸地的地表平均温度相对高于耕地,耕地的地表平均温度相对高于林地。其中,裸地的热传导率大,在接受辐射能量时容易升温。耕地的地表平均温度较低,主要原因是农作物可以通过光合及蒸腾作用减少周围大气的热量。林地的地表平均温度比耕地低,说明林地中植被对大气热量吸收的热量的作用比耕地明显。由此可知,水体、林地对城市的降温作用起着相当重要的作用,大面积的水体覆盖以及大范围的植树造林能够有效地缓解城市热岛效应。

    为了定量地分析各种归一化指数与地表温度之间的关系,本文统计样点对应的地表温度、NDBI、NDVI值,建立二維散点图进行统计回归分析。从图1看出,1995、2007和2015年LST与NDBI均表现出明显正相关关系,其相关系数在0.05置信水平下是显著的。说明城镇建设用地的增多对地表温度的促进升温作用明显;1995、2007和2015年NDVI与LST呈现负相关,其相关系数在0.05置信水平下也是比较显著的。它表明这种植被覆盖率越高的土地利用类型,就越能抑制城市地表变暖。

    4结论

    从时间序列角度来看,1995-2015年城市中心的热岛效应逐年显现,且随着从宁波市中心到城市边缘的距离增加,地表温度明显减少,其中2007年地表温度下降较快,其余两年则比较缓慢。宁波市地表温度与土地利用类型有较为显著的关系,地表土地利用类型为城市是地表温度始终最高。而林地和水体是城市的降温区。NDVI与LST之间存在显着的负相关,NDBI与LST之间存在显着的正相关。这说明城市建筑物占地及下垫面覆盖类型是形成城市热岛的主要因素。相反植被具有显著的降温效果,对于缓解城市热岛效应具有重要的作用。

    参考文献:

    [1] 上海市土地利用空间格局与地表温度关系研究[J]. 生态环境学报, 2013(2): 343-350.

    [2] 杨英宝,苏伟忠,江南.基于遥感的城市热岛效应研究[J].地理与地理信息科学,2006(5).

    [3] 覃志豪. 陆地卫星 TM6波段范围内地表比辐射率的估计[J]. 国土资源遥感, 2004, 16(3): 28-32.

    [4] 胡德勇. 利用单窗算法反演Landsat 8 TIRS数据地表温度[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2017, 42(7): 869-876.

    [5] 孙芹芹, 吴志峰, 谭建军. 不同土地利用类型的城市热环境效应研究——以广州市为例[J]. 国土资源遥感, 2010(4): 67-70.

    [6] 徐心馨, 李小娟, 孟丹. 北京市不同下垫面类型对热岛效应及人体舒适度的影响[J]. 首都师范大学学报(自然科学版), 2013,34(3): 47-52.

    [7] 叶钰,秦建新,胡顺石.长沙市热岛效应时空特征变化研究[J]. 地球信息科学学报, 2017,19(4):518-527.

    【通联编辑:光文玲】

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更新时间:2024/12/22 11:13:32