热环境论文：多源数据下的热环境浅析

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作者：杨云源史正涛何萍单位：楚雄师范学院云南师范大学

本文运用LandsatTM/ETM+、ModisMOD11A1、ModisMOD11A2、Quickbird四种遥感数据、卫星过境时气象资料等数据，主要研究昆明市主城区的建筑区、住宅小区、城中村等的热环境特征，以期为城市规划、人居环境的改善和城市可持续发展提供参考。

1研究区概况

昆明市受西南季风影响，市中心海拔1892m，年均气温15℃，降雨量约1000mm，属于亚热带低纬高原季风气候区，“春城”之名享誉海内外；昆明全年降水量在时间分布上明显地分为干、湿两季；热岛强度、干岛强度都有干季大于雨季的特征；市区在空间上环绕滇池北面和东面而分布，因其336个城中村的存在，昆明曾被戏称为“村城”[20]。至2008年底，昆明市总人口624万，流动人口近170万人[21]，城市人口的增长对城市热环境造成了一定的压力。本研究区域范围包括昆明市市区三环内及碧鸡路、南连接线、广福路、昆玉路、昆石路间部分（简称南三环线外区域）（图1）。

2数据准备与研究方法

使用轨道号为129-43的2000-04-24、2000-09-15、2000-11-02、2001-01-21、2008-04-06LandsatTM5/ETM+数据进行年际和多年间隔的热环境分析。使用2000-04-24、2008-04-06ModisMOD11A1逐日1km地表温度数据，2000年4月、2008年4月ModisMOD11A28日1km地表温度数据进行Landsat数据过境日有效性验证；使用上述Landsat过境日当月T12:00的气温和天气资料进行Landsat有效性验证；使用2004-04-15、2008-01-01Quickbird的Pan-Sharping全色融合数据进行Landsat分类精度验证和城中村提取；使用2008年楼盘图进行住宅小区提取；使用上述Landsat过境时气温、湿度等资料辅助地温反演，研究中使用的Landsat数据经过1﹕50000地形图进行几何校正后，统一到同一坐标系统之下。几何校正中，采用Erdas的多项式几何校正法，多项式次方数为5，从1﹕50000地形图上读取21个地面控制点，校正误差小于1个像元。校正出第一幅2008年的TM图像后，采用Erdas的AutoSync模块进行基于图像对图像的快速几何校正。最后采用ArcGIS的空间配准功能进行数据细微调整。数据的投影参数为：投影坐标、UTM投影、WGS84坐标系、48投影带。研究技术路线图见图2。

2.1建筑区提取采用综合阈值法[22]提取建筑区数据（Landsat上的建筑和道路），提取精度达93%；进一步对照Quickbird数据进行精度验证。图3为基于2008年LandsatTM数据的建筑区提取结果与同期Quickbird数据的叠加对比。图4为研究区1992、2000、2008年建筑区变化图。

2.2城中村和住宅小区提取面向对象的遥感图像分类方法是高分辨率遥感影像分类的高效方法，它利用地物的光谱信息、影像对象的几何特征、纹理特征、拓扑或邻接关系特征、地理位置信息及影像对象之间的关系来反映地理实体之间的关系[23]。因面向对象提取方法涉及的因素很多，目前没有统一的标准或规律可循，本研究采用ENVI的Pansharping进行Quickbird数据全色融合后，采用FeatureExtraction模块进行特征提取实验，经反复实验，得出合适的图像分类方案，最后用分类结果辅助手工提取甄别研究区内的城中村（图5）。第一步：尺度分割，参数为：Scalelevel：83.6；第二步：合并级别，参数为：Mergelevel：47.7；第三步：阈值设定，参数为：Threshold＞385.35；第四步：采用面积和第一波段灰度划分，参数为：200＞Area＞10和Band1＞171。住宅小区的提取步骤为：先将纸质2008年昆明市楼盘图分块扫描、拼接后，采用Erdas进行几何校正和监督分类，最后进行类型合并，得到住宅小区分布区。图6红线内部为昆明市主城区的主要城中村、住宅小区分布图。

2.3Landsat卫星过境日Band6数据有效性验证研究共收集35景Landsat影像，挑选出年限间隔相同、无云、数据质量较好的数据5景。重点对2000、2008年2景季相一致数据及2000―2001年4景数据进行分析。图7是卫星过境日当月T12:00的气温可用于代表当月平均状况。Terra卫星过境时间和Landsat过境的时间比较接近。下载2008-04-26ModisMOD11A1数据，使用Modisconversiontools从MOD11A1影像反演出地表温度；下载2008-03-31—2008-04-22ModisMOD11A2数据共5景，采用ModisConversionTools反演出地表温度并计算平均LST。表1是ModisMOD11A1反演的当日LST和ModisMOD11A2计算出的当月LST结果对比，通过2种温标之间的换算关系：T＝t＋273.15将绝对温度换算成我国常用的摄氏温度。LST的均值仅差0.5℃，中值仅差0.3℃，标准差仅差0.49。研究表明：2008-04-06的数据在2008年4月里较有代表性，接均状况，数据可用；同时表明图像上的城内城郊地表热环境差异很明显。

2.4LandsatBand6LST提取单窗算法（Mono-windowAlgorithm）是覃志豪等[24]根据地表热辐射传导方程，推导出的利用TM第六波段数据反演地表温度的算法。用该法对5种标准大气状态进行结果验证，发现地表温度演算精度较高，平均误差小于0.4℃[25]。黄妙芬等[26]利用实时探空数据来检验单窗算法反演的地表温度，两者差值平均为0.5℃。本研究在ERDAS的Modeler模块中建立单窗算法来进行地表温度反演。

3建筑区热环境特征

3.1建筑区热环境总体特征从2000年4个时段LadsatETM+建筑区LST影像上可发现六大高温片区（图8），主要是：A区——云南冶炼厂―纺织厂片区（小普吉）；B区——昆明市轧钢厂片区（教场北路）；C区——刘家营―云山村片区（内燃机厂、云山机械厂、昆明市电工总厂）；D区——黄土坡―麻园片区（昆明搪瓷厂、氧气厂、面粉厂、冶金机械厂、无线电厂、玻璃制造厂、乙炔公司、源瑞制药、客运站、西站综合市场）；E区——凉亭―黑土凹―菊花村―五里多（昆明车辆段、冶金材料厂、电力电缆厂、灯泡总厂、云维糖业、石棉瓦厂、省烟草公司）；F区——昆明火车站片区。从图8可见，2000-04-24和2008-04-06的LST分布图中有5片相同的高温片区：A、B、C、E、F片区。但稍有不同的是，2008年的大普吉―小普吉的区高温岛比2000年更突出，这主要是因为冶炼厂等工厂集聚，热排放大；二环内的B、C片区高温区域面积逐年收缩，D片区已经不明显，这是由于这些区域的企业外迁或改制后，土地转让，工厂原址都被开发成了住宅小区。2008年新增G片区（明波立交桥）和机场片区。2008年建筑区中，地表温度差异最小的是昆明世纪城片区（H片区），此处绿化比较好，在TM图像上都可发现绿地与建筑区相间分布。表2是2000-04-24与2008-04-06建筑区LST分环路对比,通过2种温标之间的换算关系：T＝t＋273.15将绝对温度换算成我国常用的摄氏温度。结果表明：研究区内2000-04-24的LST均值在32.05~34.25℃变化，一、二环线之间与南三环外相差2.2℃；南三环外部分LST变化最大，标准差为2.85。2008-04-06的LST均值二、三环线之间，最大值与一环相比高0.9℃；南三环外部分LST变化最大，标准差为2.76。说明LST建筑区地表温度高温区逐渐从一、二环间向二、三环间移动。

3.2住宅小区、城中村的热环境特征从图9中可见，2000-04-24，住宅小区LST均值为33.25℃，城中村LST为32.75℃，相差0.5℃。2008-04-06，住宅小区LST均值为31.15℃，城中村LST均值为32.15℃，城中村LST均值比住宅小区高1℃。住宅小区相对于城中村的LST变化，说明随着城区绿化、小区绿化的改善，住宅小区的热环境状况得到有效缓解。相比较而言，2个时期住宅小区的LST标准差都比城中村高（表3），即住宅小区温度波动范围比城中村大。原因是住宅小区景观、周边绿地、内部绿地差异较大，而城中村的绿化、景观设计等处于较低水平。2个监测期的城中村和住宅小区均温对比，都分别有：一环内住宅小区＞一、二环线间住宅小区＞二、三环线间住宅小区＞南三环外区域住宅小区LST；一环内城中村＞一、二环线间城中村＞二、三环线间城中村＞南三环外区域城中村（表4）。这从另一个侧面证明了城市热岛的真实存在。

4结论与讨论

采用Landsat卫星过境日ModisMOD11A1数据、当月ModisMOD11A2数据、当月逐日T12:00点温度数据对LandsatTM数据进行验证，最后选取出的LandsatTM数据具有代表性。运用ENVI的FX模块建立了昆明市城中村提取模型。从2000―2001年4期ETM＋数据建筑区温度分布图上发现六大高温片区，主要是：A区——云南冶炼厂―纺织厂片区（小普吉）；B区——昆明市轧钢厂片区（教场北路）；C区——刘家营―云山村片区（内燃机厂、云山机械厂、昆明市电工总厂）；D区——黄土坡―麻园片区（昆明搪瓷厂、氧气厂、面粉厂、冶金机械厂、无线电厂、玻璃制造厂、乙炔公司、源瑞制药、客运站、西站综合市场）；E区——凉亭―黑土凹―菊花村―五里多（昆明车辆段、冶金材料厂、电力电缆厂、灯泡总厂、云维糖业、石棉瓦厂、省烟草公司）；F区——昆明火车站片区。低温片区包括：翠湖―圆通山片区和大观河―滇池片区。2008-04-06的LST分布图上和2000-04-24有相同的5块高温片区，但范围都有所收缩，同时新增机场片区和明波立交桥片区两大高温片区。城中村LST、住宅小区LST都存在：一环内＞一、二环线间＞二、三环线间＞南三环外区域的特征。研究中甄别出了LST较高和较低的城中村和住宅小区。2000-04-24，住宅小区LST均值比城中村LST高0.5℃。2008-04-06，城中村LST均值比住宅小区高1℃；2个时期住宅小区温度范围波动均比城中村大。本文采用了Modis数据和适时气象数据进行了数据有效性验证；采用了基于Quickbird的面向对象分类方法，建立模型来提取城中村；研究把基于LandsatTM的热环境研究推进到小区和城中村并分环路进行了对比。遥感应用于城市热环境研究，需考虑分辨率、时像、数据代表性、研究尺度、LST与真实气温差异等问题；基于多源数据的城市热环境研究，有待同仁进一步深入。