澳门城市热岛效应与景观格局关系初探.docx
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澳门城市热岛效应与景观格局关系初探
澳门城市热岛效应与景观格局关系初探
王志石周亮*米金套**
澳门大学科技学院澳门
*厦门大学嘉庚学院福建漳州
**国家环保总局北京
摘要
本研究涉及到遥感技术和地理信息系统在研究城市景观格局演变及其城市热岛效应方面的应用。
具体地说,是系统地分析了澳门城市扩展的时空变化及其景观格局演变,得出澳门近10年高速城市化过程的景观格局特征。
研究澳门景观格局与城市热岛的关系,并分析热岛的时空变化,为澳门城市热岛的控制提供科学的依据。
UrbanLandscapePatternvs.UrbanHeatIslandEffect
WangZhishiZhouLiang*MiJiantao**
FacultyofScienceandTechnology,UniversityofMacau,Macao
*XiaMenUniversity,Zhangzhou,Fujiang
**NationalEnvironmentalProtectionAgencyofChina,Beijing
Abstract
ThisresearchinvolvesapplicationofremotesensingtechniqueandGISsystemtoassessmentofurbanlandscapepatternevolutionandurbanheatislandeffect.Specifically,thespatialandtemporalchangesofurbanareasofMacaohasbeenstudiedwithLandsatMTremotesensingdata,focusingonrapidurbanizationofMacaoinrecentdecadeaswellasitsimpactonurbanmicroclimateofMacao.ThisresearchwilloffersomescientificbasisforcontrolofurbanheatislandeffectofMacao.
1.引言
近年来,遥感技术的快速发展,使得城市景观格局演变与热岛效应关系研究成为可能。
利用遥感技术进行城市景观变化探测一般需要以下三个步骤:
图像几何校正、辐射校正和变化检测。
针对不同地区和实际情况,辐射校正和变化检测是主要的难点和关键。
而景观分类是研究景观格局演变的基础,可现有的景观分类体系主要考虑到土地社会、经济作用,对土地的自然属性和生态功能关注较少,不便于开展城市景观生态环境影响的研究。
从城市地表的自然水热条件出发,建立城市景观分类体系将有助于城市生态环境问题的解决。
澳门特别行政区城市发展极为迅速,城市建成区面积自有记录的1912年的11.6平方公里逐步扩展到2004年的27.5平方公里,尤其是近年来因沿岸填海从1999年的23.8平方公里增长为2004年的27.5平方公里,从而出现了大规模的土地利用/覆盖格局变化。
人口与产业过于集中于市区,导致中心城市生态环境压力过大,城市热岛加剧,居民生活质量持续下降。
研究澳门城市景观格局演变以及与城市热岛的关系,不仅可以为澳门城市环境治理提供科学指导,同时也为类似城市生态系统研究提供了一个典型案例。
鉴于上述研究背景,本项目将在城市生态系统景观格局-生态过程-环境响应的相互动态机理的指导下,以GIS和遥感为技术手段,系统的研究澳门城市景观格局演变特征,以及城市热岛时空分布及其影响因素,探索了城市景观格局与城市热环境的相应关系。
2城市景观变化遥感分析方法
利用遥感技术进行城市景观变化探测一般需要以下三个步骤:
图像几何校正、辐射校正和变化检测。
2.1图像几何校正
遥感几何校正就是利用控制点改正原始图像的几何变形,产生一幅符合某种地图投影或图件表达要求的新图像(戴昌达等,2004),主要包括选取控制点、建立几何校正模型、图形重采样三个步骤。
对于最后校正精度,Jensen(1981)认为进行变化探测时图像匹配的误差应小于0.5个像元。
2.2图像辐射校正
地面站提供的产品虽然经过系统辐射校正,消除了传感器系统产生的辐射畸变,但仍存在着大气散射和吸收引起的辐射误差及太阳高度角和地形等光照条件差异引起的辐射误差(戴昌达等,2004)。
辐射校正的目的就是消除多时相遥感中地物辐射差异的影响,使影像间同一地物类型具有相同的辐射量,有利于样本点的选取和分类精度的提高(Seto等,2002)。
大气辐射校正可以分为:
绝对大气校正和相对大气校正两类。
前者是将遥感图像的DN(digitalnumber)值转换为地表反射率或地表反射幅亮度的方法,它需要对大气的辐射传输过程进行有效的模拟,确定太阳入射角和传感器的视角以及地形起伏之间的相互关系,一般需要卫星过境时测定大气的光学厚度,所以在应用中受到限制;相对辐射校正一般以一期时相的影像作为参考影像(即主影像),对其它时相的影像(即从影像)进行辐射校正(Hall等,1991)。
其校正后的得到的图像,相同的DN值表示相同的地物反射率,其结果不考虑地物的实际反射率。
相对辐射校正不需要大量的大气状况参数,操作简便易行,不仅能纠正大气状况变化带来的差异,而且能够消弱传感器等其它原因产生的噪音(Caselles等,1989)。
常用的相对辐射校正可以归纳为四类:
统计调整法(StatisticalAdjustment)直方图匹配法(HistogramMatching,HM)、线性回归法(LinearRegression)和大气阻抗植被指数法(Elvidge等,1995;Yang等,2000;丁丽霞等,2005),非常适应于历史多源遥感数据的处理,在景观格局演变遥感分析中得到广泛的应用。
2.3景观变化遥感检测
城市景观遥感动态检测方法主要可以分为2类:
光谱直接比较法(Image-toimageComparisonMethod)与分类后比较法(Map-to-mapComparisonMethod)(Yang等,2002)。
此外很多人对基于光谱变化和分类后比较的混合动态监测方法也进行了不少探索。
基本思路就是先光谱比较提取变化地区,再对变化区分类比较提取变化数量和类型信息。
如何春阳等(2001)将变化矢量分析和分类后比较法相结合进行混合动态监测,尽管对单景图像分类精度提高不明显,却可以大大降低常规分类后比较法中误差累积的程度,改善了常规分类后比较方法中误差累积,出现不合理变化类型的缺陷,从而得到较为准确的土地利用/覆盖变化定量信息。
根据地物在不同波段辐射值的差异,利用热红外传感器对城市地表温度进行大面积观测,通过计算得到地物热量空间分布。
热红外遥感的发展可以从1962年第一台红外测温仪诞生算起,1978年美国发射热惯量卫星(HCMM),首次用卫星来观测地球表面的温度差异,标志着热红外卫星遥感的发展(赵英时,2003)。
根据选用传感器平台的差异,分为卫星遥测法和航空遥测法。
不同的遥感器,其通道光谱信息和空间响应信息均不相同。
对于大区域尺度的研究一般选用NOAA/AVHRR,其空间分辨率为1.1km,过境周期短(Gallo等,1993)。
但为了获取详细的热岛空间分布,许多学者常常选用Landsat的热红外波段TM6或者ASTER来评价城市热岛强弱(Kawashima等,2000)。
航空遥测法就是将热传感器安置在飞机或其它飞行器上进行飞行测定,该方法可以根据试验设计进行,不用受到卫星过境时间的限制。
当前主要运用两种传感器:
TVR(Thermalvideoradiometer)和ATLAS(AdvancedThermalandLandApplicationsSensor)。
它们在热噪声标识、重现性、稳定性,热敏感性和空间分辨率等方面具有很高的质量(Ben-Dor等,1997)。
2.4城市热岛的时空分布特征
从大量的观测结果看,城市热岛强度具有明显的周期性和非周期性变化特征,而在相同时间相同气象条件下,热岛强度会因水平区域和垂直高度不同呈现出明显的差异,其变化情况十分复杂。
城市热岛强度呈周期性和非周期性交叉变化。
国内外众多城市观测的资料表明,城市热岛强度主要表现出2种周期性的变化,即日变化和年变化。
在晴稳天气条件下,热岛强度的日变化表现为夜晚强,白昼午间弱,一天中热岛效应最强烈发生在日落2-5h(邓莲堂等,2001)。
但福州热岛效应日变化在不同季节表现不同:
冬春08时出现最多,冬季14时最少,而春季20时最少;夏秋02时最多,夏季20时最少,而秋季14时最少(陈千盛,1997)。
由于城市热岛效应在不同时间强度不同,热岛强度通常采用城乡之间气温的最小值、最大值或平均值的差异来表示。
最小温度是热岛最为明显的象征;而最大温度则可以作为热岛对环境和人类健康的最大压力。
年变化特征一般表现为秋、冬季强,夏季弱。
但Gallo和Owen(1999)研究美国28个城市热岛,发现一年中热岛最强列发生在7-8月。
城市热岛强度不但有周期性变化,而且还有明显的非周期性变化。
引起热岛强度非周期性变化的原因主要是与当时的风速、云量、天气形势和低空气温直减率有关,主要表现为风速越大,云量越多,天气形势越不稳定,低空气温直减率越大,热岛强度就越小,甚至不存在热岛。
通常对城市热岛水平空间分布的理解是早期Oke(1987)概括的城市热岛气温剖面图:
从郊区到城郊结合部,气温陡升,被称为“陡崖”(Cliff);到了市区气温保持平缓一致,因下垫面不同有所起伏,该段称为“高原”(Plateau);在市中心人口密集人类活动最为集中的区域,气温达到最高点,称之为“高峰”(Peak)。
JánosUnger(2001)采用城市横穿断面方式,从市中心至郊区选择一条样带,分析其热岛分布,得出其季节空间轮廓遵从于Oke描述的气温空间分布。
在市区内部,根据热岛的水平分布形状,我们将其抽象为以下几种范式:
a、单中心式;b、多中心;c、条状;d、辐射状;e、格网状等。
城市热岛与城市空间形态结构是基本一致的。
早期许多城市大多是呈中心环状放射发展,它们热岛形式多是单中心的,如法国巴黎,周边平均温度为10.6-10.9℃,而市中心温度为12.3℃(Dettwiller,1970)。
大城市在初期具有很强的向心力,但到一定阶段后,会出现郊区化现象。
城市中心区功能逐渐减弱,郊区边缘城市、卫星城等随之形成,而热岛效应也相应呈现为多中心的空间格局。
条状的热岛多在交通量较大的街道发生,由于受到交通热量排放、下垫面的影响,公路通常如同高温带一样。
当多条公路相互交织在城市中,就呈现格网状。
在一个城市,以上热岛水平空间分布长期共同存在,在不同条件下可能相互转化。
如波兰的Łódź城中热岛出现2种空间分布格局,①在无风的天气下多中心热岛;②在微风(2-4m/s)下单一类型(Kazimierz,1999)。
城市热岛不仅影响近地面温度,还会影响城市边界层内能量交换,具有明显的立体空间分布特征。
根据热岛发生的位置和高度,我们确定了不同类型的城市热岛,包括空气热岛、地表热岛及地下热岛。
其中,城市地表温度与气温格局差异很大,不能用红外温度代替气温的测定(Ingegärd,1996)。
尽管二者在缘由和时间动态上各不相同,但许多研究又表明了它们之间具有很好的相关性(Roth等,1989;Ben-Dor等1997)。
Stoll.等人(1992)在Phoenix,Arizona的研究表明空气辐射温度(通过热辐射计距地面3m)与气温(距地面1.5m测定)之间有很好的相关性。
不同时间、不同层次热岛程度是不同的,但它们的空间分布是相似的(Hadas等,2000)。
Kawashima,S.等利用Landsat5遥感数据研究日本冬天夜晚地表温度与气温的关系,发现前者对后者的影响与大气边界层温度的平均直减率(meanlapserate)相关(Kawashima等,2000)。
3研究技术路线及数据来源
3.1本研究的技术路线
(1)城市热岛研究已经开展了100多年,但城市景观格局的时空变化对热岛影响的研究相对较少,特别是定量化和模型化方面;
(2)景观分类主要集中于土地利用,对城市景观的自然属性和生态功能关注较少。
本研究以澳门城区为对象,基于遥感和GIS技术,分析澳门城市扩展过程中景观演变特征及其对城市热岛的影响,为澳门城市规划和城市环境改善提供理论依据。
(1)明确澳门城市景观格局和热岛效应的演变特征;
(2)揭示城市景观格局演变对地表温度时空分布特征影响机制,为城市热岛效应的缓解提供科学依据。
基于上述研究目的,本研究在系统总结国内外城市景观格局演变以及城市热岛研究现状的基础上,利用遥感和GIS技术进行澳门地表温度反演,研究澳门回归后城市扩展景观格局特征以及城市热岛的时空分布,探索城市景观格局演变对城市热岛影响机制。
具体工作流程简要地表示如图1所示。
3.2数据来源
遥感数据主要用于澳门地表温度反演、土地利用/覆盖获得及景观格局分析,包含2种数据源(由表1给出)。
图3-1澳门景观格局及城市热岛研究技术路线
表3-1澳门遥感数据清单
图像日期
传感器类型
空间分辨率
图像编号
2005年1月6日
QucikBird
0.61m
-
1988年11月24日
LandsatTM
30m
热红外波段120m
122-45
1999年8月19日
LandsatTM
30m
热红外波段120m
122-45
2000年9月14日
LandsatETM+
30m
热红外波段60m
122-45
2001年9月17日
LandsatETM+
30m
热红外波段60m
122-45
2004年10月19日
LandsatTM
30m
热红外波段120m
122-45
Landsat卫星过境澳门时间多在城市热岛强度较低的上午10时35分至40分,对热岛效应分析可能产生一定影响。
3.3土地利用/覆盖图等矢量数据
如图3-2所示,在2003年版澳门地理信息系统和2005年1月6日QuickBird影像的基础上,参照地图绘制暨地籍局发行的澳门地图集(影像地图版,2005年12月),更新了各矢量图层,体现了2005年1月澳门的土地利用/覆盖状况。
此外,地图绘制暨地籍局提供了2006年的土地利用/覆盖图,作为验证、比较和进一步研究之用。
2005年1月和2006年的数据主要包括:
(1)澳门历年(1912-2006)城市演变边界图(1:
1000,SHP和DGN格式);
(2)澳门土地利用类型图(1:
1000),主要类型有:
城市用地、建筑物、道路、道路中轴线、桥梁、湖泊水体、绿地、山体、区界、等高线等。
其中,澳门绿地矢量图(图3-3a、b)是以树冠的垂直投影为准进行重新勾绘的,与官方统计绿地的方式(按占地面积算)略有不同,主要因为QuickBird、TM、ETM等传感器(包括反演热岛效应的热红外波段)均从太空中拍摄地面景物,其数据记录的是树冠的反射光谱,反映的是树木的冠幅大小,而不是树木基部的占地情况。
(3)澳门自然环境、城市现状、旅游资源等多种专题图,主要有:
地形地貌图、气候图、娱乐博彩场所分布图、巴士路线、巴士站分布图、教堂及庙宇分布图、公园分布图、主要景点及酒店分布图等。
图3-2澳门半岛2005年土地利用/覆盖状况
图3-3a官方绿地统计标准:
绿地占地面积
图3-3b本研究统计标准:
以树木冠幅的垂直投影面积为准
4.澳门城市热岛效应时空分布(1988~1999~2004年)
4.1研究概况
对于城市热环境遥感分析研究,TM6波段是当前主要的数据源,但其地面温度的反演却一直是个难题。
很多人直接用影像的灰度值(DN值)代替地表温度变化,一部分人直接用TM6的卫星高度的亮度温度(由DN值直接转换成温度值)。
但卫星热红外遥感器探测大气顶层的辐射,它包括地表发射辐射、大气上行辐射和天空下行辐射三部分。
由于大气的影响,而使得卫星上的亮度温度与实际地表温度差距较大,在天气晴朗干燥的情况下,这一差距约为5~10℃,而在空气湿度较大情况下,这一差距可达15℃以上(Sugita等,1993)。
因此,在计算地表亮度温度之前,大气影响必须得到校正。
同时,还要对地表亮度温度进行比辐射率纠正,以反映地表热学性质、粗糙度、植被覆盖种类和数量以及土壤含水量的差异。
地面温度反演的算法可以分为分裂窗算法(SplitWindowsAlgorithm)、热惯量方法(ThermalInertialMethod)和温度、比辐射率分离算法(SeparateTemperatureandEmissivityMethod)等(江东等,2001)。
然而由于TM只有一个热通道,要得到地表真实温度一般需要利用辐射传输方程的方法,实时资料的缺乏限制了该方法的应用。
近年来许多研究致力于解决这个问题,其中普适性单通道算法(Jiménez-Muñoz等,2003)和单窗算法(Qin等,2001)报道较多。
尤其是Qin的单窗算法,备受关注,在许多地区得到验证(覃志豪等,2001;2003;2004)。
覃志豪等根据地表热辐射传导在TM6波段区间内的特征,改进了针对只有一个热通道传感器的普适性单通道算法,为从TM6较高精度地反演地表真实温度提供了可能。
本研究选用覃志豪的方法对澳门城市地表温度进行反演,进而对城市热岛变化进行研究。
具体算法如下:
图4-1Qin’s单窗算法反演真实地表温度流程图
4.2亮温计算
首先需要求算TM6的亮度温度。
所谓亮度温度是指辐射出与观测物体相等的辐射能量的黑体的温度,亮度温度(T)与真实温度(t)的关系是:
(
为发射率),亮度温度略小于真实温度。
(1)由下式将TM6的DN值转换成绝对辐射亮度:
(1-1)
其中Rmax=1.896(mW﹒cm-2﹒Sr-1),Rmin=0.1534(mW﹒cm-2﹒Sr-1),DN为TM6图像灰度值,
为绝对辐射亮度值(mW﹒cm-2﹒Sr-1)。
(2)单位光谱范围的辐射亮度值计算如下:
(1-2)
其中Rb为单位光谱辐射亮度值(mW﹒cm-2﹒Sr-1﹒μm-1),b为有效光谱范围(μm),有效光谱范围以使传感器反应大于50%的部分计,取b=1.239﹙μm﹚。
(3)单位辐射亮度值Rb与绝对亮温T6的关系可由下式给出:
(1-3)
其中,对于Landsat5号星来说,K1=1260.56(k);K2=60.766(mW﹒cm-2﹒Sr-1﹒μm-1);T6为绝对亮温(K)。
(4)上述三个公式整理如下,可直接利用TM6的DN值算出绝对亮温:
T6=0.12378+0.0054923DN(1-4)
T6为绝对亮温(K),DN为TM6图像灰度值。
4.3单窗算法
真实地表温度的反演需要3个基本参数:
地表比辐射率、大气透射率和大气平均作用温度。
Qin’s算法的基本公式如下:
Ts=[a6(1-C6-D6)+[b6(1-C6-D6)+C6+D6]T6-D6Ta]/C6
=[a6(1-C6-D6)+[(b6-1)(1-C6-D6)+1]T6-D6Ta]/C6(1-5)
式中,Ts、Ta单位为K,Ta为大气平均温度;a6和b6为常量,一般情况下(地表温度在0~70度范围内),取值a6=-67.35351,b6=0.458606;C6和D6是中间变量,分别为:
(1-6)
(1-7)
其中ε6为地表比辐射率,6为大气透射率。
地表比辐射率主要取决于地表的物质结构和遥感器的波段区间。
TM6波段区间为10.45~12.6μm。
Qin认为,地球表面不同区域的地表结构从卫星像元的尺度来看,可以大体视作由3种类型构成:
水面、城镇和自然表面。
水面结构简单;城镇包括城市和村庄,主要由道路、各种建筑和房屋组成;自然表面主要是指各种天然陆地表面、林地和农田等。
对于地表温度反演来说,自然表面通常占图像比例最大,澳门则是水面和城镇占比重较大。
自然表面比辐射率的估计方法用到下面的公式。
(1-8)
该地表热辐射强度式中,Pv是植被占混合像元的比例;εv和εs分别是植物和裸土在TM6波段区间内的辐射率;T是像元的平均温度;Tv和Tbs分别是植被和裸土的温度(K);Δ为植被和裸土之间的热辐射相互作用量,但如果地表相对平坦,这一相互作用就很小。
对于面积较大的100%植被或裸土表面,可直接用这2种类型的地表比辐射率来表示其像元的比辐射率,因此,当Pv=1时,ε=εv;当Pv=0时,ε=εs。
但是,通常很难有100%的植被覆盖或裸土表面,因此,一般是通过下式来估计混合像元的地表比辐射率:
(1-9)
Pv是植被占混合像元的比例;εv和εs分别是植物和裸土在TM6波段区间内的辐射率;Rv和Rs分别是植被和裸土的温度比率,定义为Ri=(Ti/T)4,其中i代表植被或裸土。
在地表相对较平整情况下,一般可取dε=0;在地表高低相差较大情况下,dε可以根据植被的构成比例简单估计,经验公式如下:
当Pv<0.5时,dε=0.0038Pv(1-10a)
当Pv>0.5时,dε=0.0038(1-Pv)(1-10b)
当Pv=0.5时,dε最大,dε=0.0019(1-10c)
如果公式(1-9)计算出来的ε大于εv,则取ε=εv。
城镇像元的地表比辐射率也可应用上述方法来确定。
由于城镇主要是由各种建筑物表面和分布其中的绿化植被所组成,所以:
(1-11)
式中,Rm是建筑表面的温度比率;εm是建筑表面的比辐射率。
根据各地表类型温度比率随植被覆盖度变化状况,Qin提出用如下经验公式估计植被、裸土和建筑表面的温度比率:
Rv=0.9332+0.0585Pv(1-12a)
Rs=0.9902+0.1068Pv(1-12b)
Rm=0.9886+0.1287Pv(1-12c)
典型地物的比辐射率可按下面的假设进行评估。
水体εw=0.995;植被εv=0.986;土壤εs=0.97215;城镇εm=0.97。
地表构成的确定可采用一种比较简便的混合像元构成比例估计方法,就是利用TM图像的可见光和近红外波段来估计植被覆盖度及确定水面比例。
水体在可见光波段的吸收率很强,尤其是在红光和近红外波段,水体的反射率一般低于5%。
所以,可以识别水体像元,并取Pw=1。
也可以用监督分类法判别。
对于由植被和裸土组成的混合像元,如农田和森林,可以用如下公式确定各像元的植被覆盖度,即植被构成比例Pv:
Pv=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)(1-13)
如果图像范围内有明显的茂密植被区,则取该植被区的平均NDVI值作为NDVIv值;同样,如果有明显的裸土区,则取该裸土区的平均NDVI值作为NDVIs进行估计。
当NDVI>NDVIv时,取Pv=1;当NDVI 在大多数情况下,叶冠茂密健康植被的NDVI值都在0.7以上,有时达0.8;裸土的NDVI值一般只有0.03~0.08。 大气平均作用温度主要取决于大气剖面气温分布和大气状态。 由于卫星飞过研究区上空的时间很短,一般情况下很难实施实时大气剖面数据和大气状态的直接观测(如天空气球探测)。 通常大气平均作用温度的估计过程如下: (1)根据研究区现有大气剖面数据,如空测资料,首先推算大气水分含量和大气温度在大气剖面各层的比率分布Rw(z)
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