2007—2020年銀川市地表溫度反演及時(shí)空變化分析

薛永福　劉煒　鄭晨鍵　馮珂　黃蕊

摘? 要：文章基于ENVI與Arcgis平臺(tái)，以2007、2013、2020年三期銀川市區(qū)的Landsat5 TM、Landsat8 OLI/TIRS遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)大氣校正法反演地表溫度，采用緩沖區(qū)分析法、象限方位法，分別從時(shí)間與空間層面分析地表溫度變化情況。結(jié)果表明：在時(shí)間層面上，城區(qū)整體上以中溫區(qū)為主，低溫區(qū)和次低溫區(qū)呈下降趨勢(shì)；在空間層面上，銀川市地表溫度在高溫區(qū)和低溫區(qū)兩大區(qū)域存在較為明顯的方向性，其余區(qū)域無(wú)明顯變化?？傮w來(lái)說(shuō)，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展與城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化的同時(shí)，城市用地向外擴(kuò)張，城市中心低溫區(qū)面積增加，高溫區(qū)面積減少，有效降低了熱島效應(yīng)給城市帶來(lái)的影響。

關(guān)鍵詞：地表溫度；時(shí)空變化；遙感影像

中圖分類號(hào)：TP753? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）11-0111-05

Inversion and Spatial-temporal Variation Analysis of Surface Temperature in Yinchuan from 2007 to 2020

XUE Yongfu， LIU Wei， ZHENG Chenjian， FENG Ke， HUANG Rui

（Xizang Optical Information Processing and Visualization Technology Key Laboratory， Xizang Minzu University， Xianyang? 712082， China）

Abstract： This paper is based on ENVI and Arcgis platform， using Landsat5 TM and Landsat8 OLI / TIRS remote sensing images of Yinchuan city in 2007，2013 and 2020， the surface temperature was reversed by atmospheric correction method， and the buffer zone analysis method and quadrant orientation method were used to analyze the surface temperature changes from the time and space level respectively. The results show that on the time level， the urban area is dominated by medium temperature area， the low temperature area and the secondary low temperature area， the surface temperature in Yinchuan area has obvious direction， with no obvious change in the other regions. In general， with the rapid development of social economy and the continuous optimization of the urban internal structure， the urban land expands outward， the area of the low temperature area of the urban center increases， and the area of the high temperature area decreases， which effectively reduces the impact of the heat island effect on the city.

Keywords： surface temperature; spatial-temporal variation; remote sensing image

0? 引? 言

隨著社會(huì)的飛速發(fā)展，城市用地大幅度增加，城市中心作為城市優(yōu)先發(fā)展的區(qū)域，大量建筑物拔地而起，這就使得城市熱環(huán)境在多重因素的影響下快速變化，對(duì)大城市的影響尤為顯著，一旦出現(xiàn)城市中心地帶的氣溫遠(yuǎn)高于其周?chē)墙嫉貐^(qū)氣溫的情況，就會(huì)產(chǎn)生熱島效應(yīng)[1-3]，致使生態(tài)環(huán)境問(wèn)題越演越烈，對(duì)城市整體氣候造成一定影響，甚至打亂了人們的日常生活。

地表溫度是地表熱環(huán)境發(fā)生變化的直接體現(xiàn)，也是我們探究城市熱環(huán)境變化的重要突破口，地表溫度的變化也直接影響著城市熱環(huán)境的變化，對(duì)城市的生態(tài)環(huán)境具有顯著影響[4-7]。地表溫度的測(cè)量由人工測(cè)量逐漸發(fā)展為利用遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行反演，該技術(shù)主要是通過(guò)遙感影像的熱紅外波段構(gòu)建反演模型。不同遙感衛(wèi)星的熱紅外波段參數(shù)不一致，因此針對(duì)不同的遙感影像，多位學(xué)者提出了適用不同類型遙感影像的反演模型。現(xiàn)如今較為常用的地表溫度反演模型有大氣校正法[8]（輻射傳輸方程法）、單通道算法[9]、單窗算法[10]、劈窗算法[11]等。

本文選取銀川市2007年、2013年、2020年三期Landsat 5 TM與Landsat 8 OLI/TIRS遙感影像數(shù)據(jù)，在ENVI與Arcgis平臺(tái)上，利用大氣校正法反演研究區(qū)域的地表溫度，并從時(shí)間與空間層面探究銀川市近十年來(lái)的地表溫度變化情況，如圖1、圖2所示。

1? 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

1.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文從地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)獲取了銀川市2007年一期landsat 5 TM影像與2013年、2020年兩期landsat 8 TIRS/OLI影像作為數(shù)據(jù)源。銀川市影像數(shù)據(jù)成像質(zhì)量較好，影像無(wú)云覆蓋，有利于進(jìn)行地表溫度反演。具體影像數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)、日期與時(shí)間如表1所示。表中數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)。

Landsat 5 TM與Landsat 8 TIRS/OLI衛(wèi)星分別于1984年、2013年發(fā)射升空，其中Landsat 5 TM衛(wèi)星于2011年停止運(yùn)行。Landsat 5 TM衛(wèi)星包括6個(gè)多光譜波段和1個(gè)熱紅外波段，Landsat 8 TIRS/OLI衛(wèi)星在此基礎(chǔ)上新增3個(gè)多光譜波段和1個(gè)熱紅外波段。Landsat 5 TM與Landsat 8 TIRS/OLI衛(wèi)星的基本參數(shù)如表2、表3所示。

1.2? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文從地理空間數(shù)據(jù)云下載的2007年一期Landsat 5 TM影像與2013年、2020年兩期Landsat 8 TIRS/OLI影像格式為L(zhǎng)evel 1T級(jí)別，僅需實(shí)施以下三個(gè)預(yù)處理步驟即可（以下預(yù)處理步驟均通過(guò)ENVI軟件實(shí)現(xiàn)）。衛(wèi)星圖像經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)，能夠更加準(zhǔn)確地提取遙感信息，有助于提高實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性；大氣校正是為了減少大氣層中多種化學(xué)成分對(duì)傳感器成像的干擾，使其更接近于真實(shí)數(shù)據(jù)，保證了溫度反演的準(zhǔn)確性；影像裁剪的目的是在減少計(jì)算量的同時(shí)避免對(duì)其他區(qū)域造成影響。對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將銀川市三環(huán)路設(shè)為裁剪范圍，得到最終研究區(qū)域。

2? 研究方法

2.1? 大氣校正法

本研究主要使用大氣校正法（輻射傳輸方程法），考慮到地表和大氣的影響，通過(guò)計(jì)算地表比輻射率、大氣透射率、大氣平均作用溫度三個(gè)參數(shù)來(lái)構(gòu)建大氣校正反演模型，該模型在一定的誤差下可以滿足大多數(shù)實(shí)驗(yàn)的要求。具體步驟如下：

1）計(jì)算地表比輻射率。由于研究區(qū)域主要是城市地表，因此利用Sobrino等基于Van Hove經(jīng)驗(yàn)公式提出的NDVI閾值法來(lái)計(jì)算ε值，該算法在城市使用時(shí)具有較好的準(zhǔn)確性。其計(jì)算公式為：

植被覆蓋度Pv是在混合像元分解法基礎(chǔ)上推導(dǎo)而來(lái)的，該方法將整景影像的地類大致分為水體、植被和建筑。NDVI表示歸一化植被指數(shù)，NIR表示近紅外波段，Red表示紅波段。NDVIs表示區(qū)域內(nèi)無(wú)植被或者為裸地，NDVIv表示區(qū)域內(nèi)被植被高度覆蓋。當(dāng)某區(qū)域完全被植被覆蓋時(shí)，NDVI的值大于NDVIv，Pv取值為1；當(dāng)某區(qū)域不存在植被時(shí)，NDVI的值小于NDVIs，Pv取值為0。

2）計(jì)算黑體輻射亮度值。黑體輻射計(jì)算公式為：

其中，b1表示地表比輻射率圖像，b2表示輻射亮度圖像，L↑表示大氣向上輻射亮度，L↓表示大氣向下輻射亮度，ζ表示大氣在熱紅外波段的透過(guò)率。在NASA官網(wǎng)中輸入成影時(shí)間以及中心經(jīng)緯度，則會(huì)得到上式中所需的參數(shù)。不同時(shí)期影像的L↑、L↓、ζ數(shù)值如表4所示。

3）進(jìn)行地表溫度反演。最后根據(jù)普朗克公式的反函數(shù)得到地表溫度模型計(jì)算結(jié)果，計(jì)算公式為：

其中，T表示黑體輻射亮度，K1與K2表示常數(shù)，不同衛(wèi)星的K1與K2數(shù)值不同，具體數(shù)值如表5所示。

不同時(shí)期因受當(dāng)天氣溫、環(huán)境等因素的影響而導(dǎo)致地表溫度數(shù)值不同，僅靠單一的數(shù)值變化無(wú)法準(zhǔn)確地描述地表溫度的時(shí)空變化特征，且不同時(shí)期的數(shù)值也不具備可比較性。因此，為了更好地描述銀川市地表溫度時(shí)空變化情況，本文采用均值標(biāo)準(zhǔn)差法對(duì)地表溫度反演結(jié)果進(jìn)行規(guī)范化處理，分別對(duì)五個(gè)溫度等級(jí)進(jìn)行分析，具體的劃分標(biāo)準(zhǔn)如表6所示。

2.3? 空間分析方法

空間分析法[12]是地表溫度分析中較為常用的分析方法，本文主要基于緩沖區(qū)和象限方位法在空間層面進(jìn)行分析，具體分析結(jié)果如圖3、圖4所示。基于緩沖區(qū)的分析是指以某個(gè)點(diǎn)為圓心在其周?chē)⒁欢ù笮〉膱A環(huán)區(qū)域，以分析不同層次區(qū)域上的變化情況。象限方位法是指以某個(gè)點(diǎn)為圓心在其周?chē)⒁欢ò霃酱笮〉膱A，將圓等距離分割后作為傳統(tǒng)的八個(gè)方位，主要用于分析方向性。

3? 研究結(jié)果

3.1? 地表溫度反演結(jié)果

由于受實(shí)驗(yàn)條件所限，無(wú)法通過(guò)儀器實(shí)地測(cè)量得到地表溫度結(jié)果以對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，但已有大量文獻(xiàn)[13]證實(shí)可以通過(guò)當(dāng)天氣象站的氣溫資料進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)查詢銀川市氣象站資料可知，2020年6月26日當(dāng)天銀川市氣溫為19～30 ℃，本文的反演結(jié)果經(jīng)統(tǒng)計(jì)有80%研究區(qū)域的溫度集中在28.3～47.5 ℃之間，整體平均溫度為39.9 ℃。由于氣象站的溫度為大氣溫度，而地表溫度一般情況下是遠(yuǎn)高于大氣溫度的，且銀川市海拔較高，紫外線比低海拔城市更強(qiáng)，地表吸收熱量能力更強(qiáng)。因此，反演結(jié)果具有一定的參考價(jià)值。最終通過(guò)均值標(biāo)準(zhǔn)差法對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行規(guī)范化處理，得到如圖5所示的地表溫度反演結(jié)果。

3.2? 地表溫度時(shí)間變化

如表7所示，通過(guò)每個(gè)時(shí)期五個(gè)溫度級(jí)別所占面積比例可知，銀川市整體上以中溫區(qū)為主，占比達(dá)到30%，其余四個(gè)地表溫度級(jí)別分布較為均勻。隨著時(shí)間的推移，低溫區(qū)和次低溫區(qū)兩個(gè)區(qū)域均呈下降趨勢(shì)，原因在于隨著社會(huì)進(jìn)程的加快，城市呈現(xiàn)擴(kuò)張趨勢(shì)，這就導(dǎo)致城市用地增多，低溫區(qū)域逐漸轉(zhuǎn)化為中高溫區(qū)域；政府在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，也不斷地對(duì)城市結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，通過(guò)合理的城市規(guī)劃和加大綠化等措施使高溫區(qū)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)?？偟膩?lái)說(shuō)，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，城市低溫區(qū)和次低溫區(qū)的面積因城市用地的增加而呈下降趨勢(shì)。隨著城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，極端高溫區(qū)區(qū)域面積呈下降趨勢(shì)。在未來(lái)的十幾年內(nèi)，銀川市整體仍將表現(xiàn)為以中溫區(qū)為主，其余溫度區(qū)域均勻分布的格局。

3.2.1? 基于緩沖區(qū)分析

如表8所示，由2007年各地表溫度級(jí)別面積比例統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，城市整體以中溫區(qū)為主，中溫區(qū)面積比例變化不大。隨著與城市中心距離的拉遠(yuǎn)，次低溫區(qū)和低溫區(qū)面積比例呈上升趨勢(shì)，地表溫度隨之降低；隨著與城市中心距離的拉近，次高溫區(qū)和高溫區(qū)面積比例呈下滑趨勢(shì)，地表溫度隨之升高。

如表9所示，通過(guò)統(tǒng)計(jì)2020年地表溫度各級(jí)別面積比例可知，城市整體以中溫區(qū)為主，且所占比例相對(duì)于2007年有所增加，中溫區(qū)面積比例隨著距離的增加變化不大。與2007年不同的是，在城市中心區(qū)域，高溫區(qū)面積比例逐漸減小，而城市中心區(qū)域低溫區(qū)則明顯擴(kuò)張，由2007年的1.61%上升至2020年的11.45%。

在2007—2020年間，地表溫度分布發(fā)生巨大變化。2007年，高溫區(qū)主要集中在城市中心9 km以內(nèi)且占比達(dá)到80%，而到了2020年，在遠(yuǎn)離城市中心的區(qū)域依然存在高溫區(qū)并呈現(xiàn)均勻分布。這是由于隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市用地增加，城市向外快速擴(kuò)張，使得高溫區(qū)不僅僅局限在城市中心；而低溫區(qū)最大的變化是，隨著城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)的合理優(yōu)化，在城市中心區(qū)域低溫區(qū)大量增加，能有效緩解城市中心的熱島效應(yīng)。總的來(lái)說(shuō)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市用地向外擴(kuò)張，導(dǎo)致遠(yuǎn)離城市中心區(qū)域的地表溫度上升；隨著城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，城市中心高溫區(qū)區(qū)域減少，低溫區(qū)區(qū)域增多，這就能有效減緩熱島效應(yīng)給環(huán)境帶來(lái)的影響，同時(shí)也能保證經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。

利用象限方位法對(duì)2007年和2020年的五個(gè)溫度級(jí)別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果分別如圖6、圖7、圖8、圖9、圖10所示。

對(duì)于高溫區(qū)，在方向性上由東-西走向逐漸改變?yōu)闁|北-西南方向，高溫區(qū)范圍逐漸向南北方向擴(kuò)張，在東西方向上則存在收縮現(xiàn)象；對(duì)于次高溫區(qū)，整體范圍有所減小，但其在方向性上無(wú)明顯變化；對(duì)于中溫區(qū)，整體方向略微向東移動(dòng)，在范圍上變化不明顯；對(duì)于次低溫區(qū)，整體方向略微向東南方向移動(dòng)，在范圍上無(wú)明顯變化；對(duì)于低溫區(qū)，范圍無(wú)明顯變化，在方向上由東北方向往西北方向移動(dòng)，變化較為明顯?？傮w來(lái)說(shuō)，銀川市地表溫度主要在高溫區(qū)和低溫區(qū)兩大區(qū)域存在較為明顯的方向性，這也是銀川市主要發(fā)生變化的區(qū)域。

4? 結(jié)? 論

本研究運(yùn)用大氣校正反演模型，利用Landsat系列影像數(shù)據(jù)得到了銀川市的地表溫度，并將實(shí)際反演結(jié)果與氣象站的溫度資料進(jìn)行對(duì)比，利用均值標(biāo)準(zhǔn)差法對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行規(guī)范化處理，并從時(shí)間與空間層面對(duì)地表溫度進(jìn)行分析。研究表明，由于銀川市地處高海拔地區(qū)，吸收熱量能力較強(qiáng)，導(dǎo)致反演結(jié)果略高于氣象站資料，反演結(jié)果可信；在時(shí)間層面上，銀川市整體上以中溫區(qū)為主，其余四個(gè)溫度級(jí)別分布較為均勻，在低溫區(qū)和次低溫區(qū)兩個(gè)區(qū)域均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；在空間層面上，銀川市地表溫度主要在高溫區(qū)和低溫區(qū)兩大區(qū)域存在較為明顯的方向性，其余區(qū)域無(wú)明顯變化。

總的來(lái)說(shuō)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，城市用地向外擴(kuò)張，導(dǎo)致遠(yuǎn)離城市中心區(qū)域地表溫度上升，城市低溫區(qū)和次低溫區(qū)覆蓋面積由于城市用地增加而呈下降趨勢(shì)。隨著城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，城市中心高溫區(qū)區(qū)域面積呈下降趨勢(shì)，低溫區(qū)域增多，這就能降低熱島效應(yīng)給城市中心帶來(lái)的影響，同時(shí)也保證了經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展。希望在未來(lái)的研究中，從城市地表景觀出發(fā)，探究城市分布對(duì)地表溫度的影響，進(jìn)一步研究地表溫度的變化情況。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王林申，付佳，賈琦，等.濟(jì)南市地表參數(shù)變化及其熱島效應(yīng)響應(yīng) [J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2019，33（1）：148-152.

[2] 王琳，徐涵秋.快速城市化下福州市的熱環(huán)境變遷 [J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2017，45（9）：1336-1344.

[3] 馬玉翎.粵港澳大灣區(qū)城市群不透水面空間結(jié)構(gòu)時(shí)空變化對(duì)地表熱環(huán)境影響的研究 [D].昆明：云南師范大學(xué)，2020.

[4] 余紅嬌.干旱區(qū)城市不透水面的遙感估算及其氣候效應(yīng)分析 [D].烏魯木齊：新疆大學(xué)，2018.

[5] 盧惠敏，李飛，張美亮，等.景觀格局對(duì)杭州城市熱環(huán)境年內(nèi)變化的影響分析 [J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2018，33（3）：398-407.

[6] 王瑩.沈陽(yáng)市城市熱環(huán)境時(shí)空變化遙感研究 [D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2013.

[7] 陳云生.鄭州市主城區(qū)不透水面時(shí)空變化及其與熱環(huán)境的關(guān)系研究 [D].鄭州：河南大學(xué)，2017.

[8] 劉小平，余前，蔡槿.一種實(shí)用大氣校正法及其在TM影像中的應(yīng)用 [J].中山大學(xué)學(xué)報(bào)論叢，2004（3）：297-300.

[9] 覃志豪，李文娟，徐斌，等.陸地衛(wèi)星TM6波段范圍內(nèi)地表比輻射率的估計(jì) [J].國(guó)土資源遙感，2004（3）：28-32+36-41+74.

[10] 趙陽(yáng)，亓進(jìn)磊，黎慧.基于Landsat 8和MODIS Terra衛(wèi)星數(shù)據(jù)的多種單通道反演算法對(duì)比 [J].宿州學(xué)院學(xué)報(bào)，2021，36（9）：6-12+17.

[11] 孫洋，隋淞蔓.Landsat 8劈窗算法精度評(píng)價(jià)及適用性分析 [J].北京測(cè)繪，2021，35（6）：746-749.

[12] 王天星，陳松林，閻廣建.地表參數(shù)反演及城市熱島時(shí)空演變分析 [J].地理科學(xué)，2009，29（5）：697-702.

[13] 周玄德，郭華東，孜比布拉·司馬義.城市擴(kuò)張過(guò)程中不透水面空間格局演變及其對(duì)地表溫度的影響——以烏魯木齊市為例 [J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2018，38（20）：7336-7347.

作者簡(jiǎn)介：薛永福（1998—），男，漢族，重慶潼南人，碩士研究生在讀，研究方向：土地遙感與GIS應(yīng)用；通訊作者：劉煒（1974—），男，漢族，陜西咸陽(yáng)人，副教授，博士，研究方向：土地遙感與GIS應(yīng)用。

收稿日期：2023-03-05

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（62062061，61762082）；西藏自然科學(xué)基金項(xiàng)目（XZ2019ZRG-43）；西藏自治區(qū)科技廳項(xiàng)目（XZ202001ZY0055G）；西藏民族大學(xué)2022年研究生科研創(chuàng)新與實(shí)踐項(xiàng)目（Y2022095）