北京地区陆表温度空间分布特征

测绘科学

ScienceofSurveyingandMapping

Vol󰀁34No󰀁6

Nov󰀁

北京地区陆表温度空间分布特征

王今殊

󰀁󰀂

,李贵才,刘玉洁,曹广真

󰀁󰀁󰀁

(󰀁徐州师范大学城市与环境学院,江苏徐州󰀁221116;

󰀁中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室国家卫星气象中心,北京󰀁100081)

󰀁摘󰀁要󰀁利用北京地区1999年的Landsat7/ETM+热红外波段数据反演陆表温度,用热岛比率指数表征陆表温度的空间分布差异。通过计算北京市城区及辖区共15个区、五环路内各环线间区域、以及以故宫为中心的8个方向剖线的缓冲区的热岛比率指数,定量分析其陆表温度空间分布特征。结果表明:北京地区陆表温度空间分布存在明显的差异。总体上城区整体处于次高温区,局部表现为高温区,并且在城区以外的辖区出现了多热岛中心分布的特征;对城区及辖区热岛比率指数分析发现,热岛比率指数最大的区域并不是城区,而是顺义区,为0󰀁6210,其平均地表温度在各区域中也最高,为38󰀁08󰀁。城区大部分处于次高温区中,热岛比率指数为0󰀁6118,平均陆表温度为37󰀁18󰀁;五环内区域的平均陆表温度为36󰀁97󰀁,五环以外区域的平均陆表温度35󰀁18󰀁;对于五环内各环线间的区域,四环至三环间的区域热岛比率指数最高,为0󰀁6327,其平均地表温度为37󰀁48󰀁;就8个方向剖线的缓冲区分析总体来看,东向和南向热岛比率指数较高,而西向和北向较低。󰀁关键词󰀁北京地区;陆表温度;空间分布󰀁中图分类号󰀁TP79;P95󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁文献标识码󰀁A󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁文章编号󰀁1009-2307(2009)06-0218-04

1󰀁引言

近年来,随城市化进程的加快,城市及周边地区地表覆盖日趋复杂,均一的自然地表被各种土地覆盖所取代。不同的下垫面,其热性质不同,热响应不同,导致陆表温度的空间分布差异。城市及其周边地区的温度空间分布差异性特征对城市局地气候、城市环境具有重要影响。作为下垫面性质、城市人为热、气候条件综合作用结果的城市热岛(urbanheatisland,UHI)[1]是这种温度空间分布差异的显著表现。

许多学者对北京城市热岛进行了研究[2-8]。但以往热岛空间分布特征研究多限于描述整个北京地区热岛分布的空间位置,并用热岛强度表征整个北京地区的热岛强弱,对北京及周边辖区,以及典型区域、典型样带作定量分析明显不足。随着城市摊大饼式的迅速扩张,北京地区温度空间分布日趋复杂,出现了多热岛中心的分布现象。要揭示其空间分布特征,必须对北京各辖区、典型区域以及典型样带作具体的定量分析。另外,热岛强度是指城区温度与郊区温度的差值,通常是采用几个典型观测站点或样区的温度分别用来代表城区及郊区温度。这种以点代面的方法对热岛发育程度的表征具有很大的局限性。

本文利用Landsat7/ETM+卫星遥感数据反演陆表温度,用热岛比率指数[9](Urbanheatislandratioindex,URI),即高于中温区的温度区域占全区面积比例的加权和来表征热岛发育的程度,对北京城区及辖区共15个区域,五环内各环线间的区域,以及北京地区以故宫为中心向N、S、E、W、NE、NW、SE、SW各方向剖线的缓冲区,分别计算其

热岛比率指数。对北京市陆表温度从总体到典型区域、典

型样带进行定量分析。研究的主要目的是:󰀁较为详细的揭示其空间分布特征;󰀁初步分析其热力差异的成因。

2󰀁研究区域和方法

2󰀁1󰀁研究区域

北京位于华北平原西北端(东经115󰀁23'17\北纬39󰀁54'27\")。地处太行山脉、燕山山脉和华北大平原交接的󰀁马蹄形󰀁山谷地带。地势总特征是西北高,东南低,西部、北部和东部三面环山,而南部和东南部为地势比较平坦的平原。目前北京地区东西宽约160km,南北长约176km,全市总面积达16,427󰀁2km2。其中山地约占61󰀁29﹪,平原约占38󰀁71﹪。全市包括城区和十四个市辖区县,其中城区包括东城、西城、崇文、宣武四个区。本文中的北京城区主要指城市化建设基本完备的上述四个区。近郊有丰台、朝阳、海淀三个区,远郊有大兴、通州、顺义、昌平、房山、延庆、怀柔、密云、平谷和门头沟十个区县。另外,还有石景山特区。北京的气候为典型的暖温带半湿润大陆性季风气候,夏季炎热多雨,冬季寒冷干燥,春、秋短促。年平均气温10~12󰀁,1月-7~4󰀁,7月25~26󰀁。极端最低-27󰀁4󰀁,极端最高42󰀁以上。本文的研究区域包括北京城区和郊区共15个区域(图1)。

作者简介:王今殊(1974-),女,硕士,主要研究方向:城市遥感。E-mai:ljinshuw7410@163󰀁com收稿日期:2008-11-17

基金项目:风云三号卫星地面应用示范系统项目(FIDAF-1-02);徐州师范大学校重点基金(08XLA11);江苏省高校自然科学研究计划一般项目(06KJB170112)

图1󰀁研究区示意图󰀁󰀁󰀁󰀁图2󰀁研究区陆表温度分布2󰀁2󰀁研究方法

选用北京市1999年7月1日上午10󰀁35过境的Land-+

sat7/ETM的1G处理级遥感影像,该影像已经过辐射校正和几何校正,可直接利用热红外波段(第6波段)反演陆表温度(LandSurfaceTemperature,LST)。对北京城区及郊区

󰀁第6期󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁王今殊等󰀁北京地区陆表温度空间分布特征共15个区县,五环内各环线间的区域,以及北京地区以故宫为中心向N、S、E、W、NE、NW、SE、SW各方向剖线的缓冲区,缓冲区半径为500m,分别计算其热岛比率指数。并对城区及郊区的15个区县进一步比较了其平均陆表温度的分布。

219

为5。将北京地区高温区和次高温区的发育范围作为热岛发育的范围,因此n取2。同时用这两个温度区所占总面积比率的加权作为热岛比率指数,以此作为衡量北京地区不同空间区域热岛发育程度的指标。

3󰀁结果与讨论

3󰀁1󰀁北京地区陆表温度的总体分布特征

北京地区五环以内区域的平均陆表温度为36󰀁97󰀁,五环以外区域的平均陆表温度为35󰀁18󰀁,两个区域的陆表温差为1󰀁79󰀁。从整体来看陆表温度存在着空间分布差异,高温区主要分布在中、东部,低温区主要分布在西部和北部山区。顺义、城区、通州、大兴、丰台地区的平均陆表温度都高于整个北京地区的平均陆表温度,基木上己经连成一片高值区(图2)。这与近年来北京热岛台站的研究结果一致[6]。这种陆表温度空间分布模式与北京地区地形、盛行风向和下垫面性质有关。另外,城区以外辖区出现了多热岛中心的特征。通州东南部,怀柔东南部与密云西南部存在明显高温区。密云水库及西部山区存在明显低温区。城区整体处于次高温区,局部表现为高温区(图2)。这与郑祚芳等应用5年自动气象站观测资料的分析结果一致[7]。3󰀁2󰀁城市热岛比率指数分析

3󰀁2󰀁1󰀁北京城区及所辖区县热岛比率指数分布特征

城区及近郊15个区县的统计结果显示,高温区占本区面积比例最大的区域并不是城区,而是顺义区,高温区占全区面积的34󰀁6574%,其次是通州,占33󰀁6689%。城区大部分处于次高温区中,为70󰀁9663%,高温区占本区的4󰀁4108%。综合高温区及次高温区占本区面积比例,热岛比率指数URI最高的是顺义,为0󰀁6210,其次是城区及通州、大兴,分别为0󰀁6118和0󰀁6068,0󰀁5468。其平均陆表温度最高的仍然是顺义,为38󰀁08󰀁,其次为通州、大兴及城区,分别为37󰀁9󰀁、37󰀁01󰀁、37󰀁18󰀁,均高于北京地区总体的平均陆表温度35󰀁24󰀁。热岛比率指数最低的是门头沟区,为0󰀁1427,其次是怀柔,为0󰀁1619。低温区占本区面积比例最大的是门头沟,占16󰀁6911%。

图3󰀁北京地区土地覆盖分类󰀁图4󰀁北京城区及各辖区县

󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁热岛比率指数2󰀁2󰀁1陆表温度反演方法

TM/ETM+band6数据的现有应用很多是直接利用亮温或DN值进行分析,没有计算陆表温度[10]。由于地表热辐射在其传导过程中受到大气和辐射面的多重影响,直接获得的亮温与真正的陆表温度有很大的差异,常达2~6󰀁[11]。因此有必要对其陆表温度进行定量反演。

从ETM+band6数据中求算陆表温度主要包括两个过程,即求算亮度温度的过程以及由亮度温度转换为陆表温度的过程。亮温求算包括辐射定标,用定标系数(增益和偏移系数)把DN值转化为相应的热辐射强度值,然后根据热辐射强度推算所对应的亮度温度。以上过程使用了Landsat用户手册中提供的如下公式:

L󰀁=gain󰀁DN+offset(1)

其中:L󰀁为热辐射强度值;gain和offset为Landsat7定标系数,均可查[12]。

K2

TB=

K(2)ln1+1L󰀁

其中:TB为辐射亮温(单位:K),K1,K2为修订系数,对于ETM+热红外波段(第6波段),K1=666󰀁09mWcm-2sr-1um-1,K2=1282󰀁71K。

考虑到不同地表比辐射率的影响,将亮温转化为陆表温度[13]。

TB

St=(3)1+(󰀁󰀁TB/󰀁)ln󰀁其中:St为陆表温度,󰀁=11󰀁15um[14],󰀁=h󰀁c/󰀁

=1󰀁438󰀁102mK。h=6󰀁626󰀁1034Js,为普朗克常量,󰀁

23-1

=1󰀁38󰀁10JK,为玻-兹常数,c=2󰀁998󰀁108ms-1,为光速。󰀁为比辐射率,参考Sn󰀁er等给出的比辐射率表,为每一类土地覆盖类型赋值[15]。

󰀁本文采用监督分类中的最大似然法,将研究区域的土地覆盖类型分为:林地、稀疏灌丛、其他绿地、建筑用地、农田、裸地、水体、湿地,共8类。2󰀁2󰀁2󰀁城市热岛比率指数的计算

城市热岛比率指数(URI)用以下公式计算[9]:1

WP

100mi=1ii(4)

其中:URI为城市热岛比率指数,m为陆表温度等级数,i为城区高于郊区的陆表温度等级,n为城区高于郊区的陆表温度等级数,w为权重值(取第i级的级值),P为第i级的百分比。采用自然断点的分级方法将北京地区的陆表温度分为5级,即:低温区(11󰀁48~30󰀁24󰀁)、次低温区(30󰀁24~33󰀁26󰀁)、中温区(33󰀁26~36󰀁21󰀁)、次高温区(36󰀁21~39󰀁61󰀁)、高温区(39󰀁61~49󰀁81󰀁),因此m

URI=

图5󰀁研究区各向剖线缓󰀁󰀁图6󰀁北京城区及各辖区县

冲区热岛比率指数󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁平均陆表温度王郁等利用1993~2003年7、8月的气象观测数据对北京夏季热岛的研究表明7月份最大热岛强度基本都出现在通州[16],与本文结果基本一致。顺义及通州热岛比率指数以及平均陆表温度均高于其他各区,这与下垫面性质有很大关系。首先这两个区建筑面积所占比例较大,首都机场处于顺义区,另外顺义区的高速路、铁路、公交站点较密,干涸的潮白河河床等也位于本区。通州区高速路较多,京津塘、京沈、京哈高速均经过本区,国道及其他高等级公路的路网也比较密。其次,通州区的大片农田在7月1日多为收割完小麦的麦茬地种植玉米,此时玉米处于刚出苗期,地表空旷、干燥,日出后增温较快,在上午10󰀁35卫星过境时,其陆表温度很可能高于城区。通过地表覆盖类型在各陆表温度区内的面积比例表明(表1),建筑用地(包括道路、机场、车站等)中59󰀁01%处于次高温区,23󰀁58%处于高温区;农田中28󰀁22%处于次高温区,64󰀁31%处于高温区;裸地也多处于高温及次高温区内。

󰀁

n

220

表1󰀁各土地覆盖类型在不同温度区内所占面积百分比

地类林地稀疏灌丛其他绿地建筑用地农田裸地水体湿地

低温区(%)

21󰀁772󰀁200󰀁600󰀁070󰀁030󰀁1979󰀁8913󰀁02

次低温区(%)57󰀁3319󰀁8919󰀁382󰀁540󰀁590󰀁6512󰀁6938󰀁95

中温区(%)18󰀁9441󰀁0549󰀁2614󰀁806󰀁867󰀁944󰀁7628󰀁52

次高温区(%)1󰀁9331󰀁0427󰀁4659󰀁0128󰀁2245󰀁081󰀁9316󰀁21

测绘科学󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁第34卷

高温区(%)0󰀁035󰀁823󰀁3023󰀁5864󰀁3146󰀁140󰀁733󰀁29

受北京地区地形和下垫面性质有关。

2)对城市及辖区热岛比率指数分析发现,热岛比率指数最高的是顺义,其次是城区、大兴及通州。高温区占本区面积比例最大的区域并不是城区,而是顺义区,其次是通州。城区大部分处于次高温区及中温区。热岛比率的区域差异可以反映城市热岛的发育程度的空间差异性。

3)对于五环内各环线间的区域,四环至三环间的区域热岛比率指数最高,其次是二环内区域。高温区面积比率最大的是五环至四环间区域,就8个方向剖线的缓冲区分析总体来看,东及南方向热岛比率指数较高,而向西和北方向较低。

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(下转第83页)

就整个研究区域而言,热岛比率指数表现为西北部低、东南部高的区域差异,这反映了城市热岛发育程度的空间差异性。对比热岛比率指数空间分布特征和土地利用图,热岛比率指数空间分布总体上表现出与土地覆盖类型较好的相关性(图3)。各种土地覆盖类型在各陆表温度区中所占面积比例数据显示(表1),水体及林地大部分处于低温及次低温区内;建筑用地、农田、裸地多处于高温及次高温区内。近年来台站数据研究结果也表明,北京东南部存在增温最为明显的󰀁暖脊󰀁现象[6]。另外于淑秋、卞林根等用北京地区1960~2000年20个气象观测站的气温资料研究北京城市热岛时发现,东南部地区气温比西、北部都要高。这是因为北京地形成马蹄型分布,西部和北部为山区,而东南部为平原,与之连接的河北廊坊市、三河市和天津市属京津唐开发区,都具有一定程度的城市化[17]。

3󰀁2󰀁2󰀁北京地区沿剖线缓冲区热岛比率指数分布特征

就8个方向剖线的缓冲区分析总体来看,东及南方向热岛比率指数较高,而向西和北方向较低。热岛比率指数最高的是南(S)方向,为0󰀁5856,其次是东南(SE)及西南(SW),分别为0󰀁5848,0󰀁5780。平均陆表温度的高低顺序基本与URI一致。综合分析陆表温度(图2)和剖线缓冲区热岛比率分布特征可知(图4),北京地形和地表覆盖类型对整个北京陆表温度场的分布具有重要影响,郑祚芳等研究表明北京的夏季平均最高气温与地形高度分布关系密切,等温线基本上沿山脉走向分布,具有明显的阶梯状特征[18]。

3󰀁2󰀁3󰀁北京地区各环线间的区域热岛比率指数分布特征

对于五环内各环线间的区域,四环至三环间的区域热岛比率指数最高,为0󰀁6327,其次是二环内区域,为0󰀁6168。各环线间区域平均陆表温度均远高于整个研究区域的平均陆表温度35󰀁24󰀁,平均陆表温度最高的仍然是四环至三环间区域,为37󰀁48󰀁,最低的是五环至四环间区域,为36󰀁66󰀁。各环线间区域的平均陆表温度及热岛比率指数的差值并不明显。高温区占本区面积比例较大的是五环至四环间以及四环至三环间的区域。这一结果与郑祚芳等(2006)应用5年自动气象站观测资料分析结果也是一致的[7]。上述结果表明,北京城区和近郊区城市发展对陆表温度影响更明显。研究表明,过去40余年北京城区及其近郊地区记录的显著增温主要是城市化影响的结果[6],在快速的城市化过程中,四环和三环间出现了高密度的建筑群,然而绿化程度不及原城区。反映了城市化过程对城市下垫面性质和陆表温度影响的区域差异有所增大。

[3]

[4][5][6][7][8]

[9]

[10][11]

[12]

[13]

[14][15]

4󰀁结束语

本文利用Landsat7/ETM+卫星遥感数据分析了北京地区夏季城市冠层热岛的空间分布特征,初步探讨了城市热岛形成的成因。结果表明:

1)从北京市整体来看,高温区主要分布在中、东部,低温区主要分布在西部和北部山区。在城区以外的辖区出现了多热岛中心的特征。在通州的东南部,怀柔的东南角与密云的西南角存在明显的高温区。密云水库以及西部的山区存在明显的低温区。城区整体处于次高温区及中温区内,局部点表现为高温区。这种陆表温度分布空间模式与

[16][17]

[18]

󰀁第6期󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁󰀁侯妙乐等󰀁基于菱形块的全球离散格网欧拉数计算通数都为1,空洞数分别为1和2;用本文提到的算法四连通和八连通欧拉数分别为0和-1。这和欧拉数整体公式计算所得的结果一致。

因此可见本文得到的算法对基于菱形块的全球离散格网的球面栅格区域的欧拉数的计算是适用,并完全正确的。

83

[5]

5󰀁结束语

本文实现了菱形块的全球离散格网进行剖分的同时对其行列号进行剖分,并利用基于菱形块的球面栅格和二维平面的正方形栅格的相似性,给出了计算基于菱形块的全球离散格网的球面栅格区域欧拉数的方法。然后,在利用利用线性四叉树按行列号进行邻近搜索算法的基础上,给出了基于菱形块的全球离散格网的球面栅格区域欧拉数的算法。最后,并通过direct3d和C++编程实现了该算法,验证了其结果是完全正确的,并且该方法的算法结构简单,易于理解和实现。

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周启明󰀁数字地球的参考模型[A]//李德仁󰀁从数字影像到数字地球[M]󰀁武汉:武汉测绘科技大学出版社,2001:88-95󰀁

龚健雅󰀁整体SIS的数据组织与处理方法[M]󰀁武汉:武汉测绘科技大学出版社,1993:189󰀁

ComputingEulernumberofglobaldiscretegridsbasedondiamond

Abstract:GlobalDiscreteGridsBasedonDiamondhasbecomearesearchtopicrecentlywhichisoneofimportantGlobalDiscreteGrids.TheEulernumberisoneoftheimportantparameterstodealwiththedigitalimage.AndthecomputationofEulernumberofSphericalGridsisalsotheproblemthatshouldbesolvedfirstlywhendescribingandreferringthesphericalsurfacegridstopologicalre-lation.Inthispaper,diamond-shapedblockistakenasabasicunitofglobaldiscretegridstocomputetheSphericalsurfaceGridsEulernumber.Therowsandcolumnssubdivisionalgorithmofsphericalsurfacegridsisgivenfirstlywhensubdividingglobaldiscretegridsbasedondiamond,thentherowsandcolumnsareusedtocomputethebinarycodeofdiamond-shapedblockandconverttheb-inarycodetothepositioncodeoflinearquadtree,finallythepositioncodeoflinearquadtreeisusedaskeywordfordiamond-shapedblockadjacentsearchinglobalscale.Finally,thealgorithmhasbeenrealizedbasedonDirect3DandC++.

Keywords:globaldiscretegrids;diamond;Eulernumber;sphericalsurfacerasterHOUMiao-le,ZHUGuang,WANGQian-wei,DUMing-yi(SurveyingandMappingEngineering,BeijingUniversityofCivilEngineeringandArchitecture,Beijing100044,China)(上接第220页)

SpatialcharacteristicsoflandsurfacetemperatureinBeijingarea

Abstract:Thepaperquantificationallyanalyzedthespatialcharacteristicsoflandsurfacetemperature(LST)bycalculatingtheurbanheatislandratioindex(URI)ofBeijingarea,includingeachzonebetweenringroadandeachtransectbuffer󰀁TheresultsshowthatdifferenceofLSTissignificantinBejing󰀁LSTofurbanarea(includingEastdistrict,Westdistrict,ChongwendistrictandXuanwudistrict)ishigherthanotherregions󰀁UHIshowmult-icenterdistributionpattern󰀁Therma-linfraredimagesofLandsatEnhancedThe-+

maticMapperPlus(ETM)in1999wasusedtoretrievetheLSTofurbanandsurroundingareaofBeijing,URIwasselectedastheindicatortoestimatespatialcharacteristicofLST󰀁Amongalladministrativedistricts,theURIofShunyidistrictanditsmeanLSTisthehighest,andthevalueis0󰀁6210,themeanLSTis38󰀁08󰀁󰀁TheURIofurbanareais0󰀁6118,itsmeanLSTis37󰀁18󰀁󰀁ThemeanLSTis36󰀁97󰀁inthefifthringroadzone,themeanLSTis35󰀁18󰀁beyondofthefifthringroadzone󰀁Amongallzonesbetweenringroads,thehighestURIisinthezonebetweenthefifthringroadandthefourthringroad,thevalueis0󰀁6327,andthemeanLSTis37󰀁48󰀁󰀁Amongeighttransectbuffers,theURIofeasttransectandsouthtransectbufferarehigherthanothers,andtheURIofwesttransectandnorthtransectbufferarelower󰀁

Keywords:Beijing;LST;spatialdistribution

󰀁󰀂

WANGJin-shu,LIGui-cai󰀁,LIUYu-jie󰀁,CAOGuang-zhen󰀁(󰀁CollegeofCityandEnvironmentalScience,XuzhouNormalUniversity,Xuzhou221116,China;󰀁LaboratoryofRadiometricCalibrationandValidationforEnvironmentalSatellites/CMA,Na-tionalSatelliteMeteorologicalCenter(NSMC),Beijing100081,China)