作品编号：D2020（三等奖）
作品名称：近三十年合肥市热力景观格局分析
作者单位：合肥工业大学 资源与环境工程学院
小组成员：李志辉，张丛珊，冯琪，殷梦杰
指导老师：赵萍，田剑
随着城镇化进程加速，建成区范围显著扩大，植被覆盖和水域面积减少，使得城市热环境状况不断恶化，宜居度下降，随之而来的城市热岛效应也越发严重。近年来，合肥市经济迅速发展，加快了城市化进程的步伐，伴随着城市的扩张，区域土地利用发生了巨大的变化，导致城市热岛面积逐渐扩大，热岛效应显著。因此，研究合肥市城市热岛的分布、变化及其与城市发展的空间关系，对进一步做好合肥市城市规划工作，缓解城市热岛效应，将合肥建设成为生态宜居城市，并为其他城市提供解决热岛问题的思路具有重要的现实意义。综合国内外学者对该问题的研究，城市热力景观研究已经由过去的定性分析逐步发展到现在的定量评价，其监测评价方法也由传统的 “点观测”评价发展成为“面评价”，“面评价”体系是指以遥感和地理信息系统技术为支撑的长序列、多时相、全覆盖的对地观测和定量评价体系。因此，本研究基于1991年至2017年lansat系列遥感数据进行合肥市城市热岛问题的研究。
图2-1 研究流程图
由于1991年数据成像时间较早，在USGS官网上查不到大气上行下行辐射和大气透过率，所以采用单窗算法进行1991年温度的反演。而对2000年、2010年、2017年采用大气校正法进行温度反演。
单窗算法（ MW 算法）是覃志豪于2001 年提出的针对TM 数据有一个热红外波段的地面温度反演算法。经过众多学者验证，单窗算法具有很高的反演精度。利用单窗算法进行温度的反演，可通过以下三步完成，在ENVI中通过波段运算得到地表温度。反演中间结果及地表真实温度图像如图3-1所示。（1）地表比辐射率计算（2）辐射亮温计算（3）地表温度计算
NDVI
植被覆盖度
地表比辐射率
辐射亮温
地表温度
图3-1 TM单窗算法地表温度反演中间结果及温度反演图
对2000年、2010年、2017年影像采用大气校正法进行地表温度的反演，参数采用相应的TM、ETM+、TIRS传感器参数，参数值可在元数据和USGS官网中查到。在ENVI中通过波段运算，经过以下四步得到真实地表温度。各年份温度反演中间结果及地表真实温度图像见图3-2。（1）计算植被覆盖度（2）地表比辐射率计算（3）计算相同温度下黑体的辐射亮度值（4）地表温度真实温度
2000植被覆盖度
2000地表比辐射率
2000黑体辐射亮度
2000温度反演结果
2010植被覆盖度
2010地表比辐射率
2010黑体辐射亮度
2010温度反演结果
2017植被覆盖度
2017地表比辐射率
2017黑体辐射亮度
2017温度反演结果图3-2 TM、ETM+、TRIS大气校正法地表温度反演中间结果及温度反演图
为进行不同时相温度的对比，将反演的温度图使用归一化处理方法进行归一化处理。基结果见图3-3。
1991
2000
2010
2017
图3-3 归一化温度图
图3-4 城市热岛分级图
以归一化处理后的地表温度图像为基础，采用等间距法进行城市热岛等级的划分，根据实际情况，将温度划分为5级、依次为低温（0-0.2）、次中温（0.2-0.4）、中温（0.4-0.6）、次高温（0.6-0.8）、高温（0.8-1）。在ArcGIS中使用栅格重分类设定阈值进行城市热岛等级的分割。划分结果见图3-4。
城市热岛比例指数（URI）是表征城市热岛强度的指标，由徐涵秋于2009年提出。可用以下公式计算，即：
式中：
为城市热岛比例指数；
为正规化等级指数；
为城区高于郊区的温度等级；
为城区高于郊区的温度等级数；
为权重值，取第
级的级值；
为第
级的百分比。研究中 LST 分为5级，所以
为5。次高温以上区域基本代表了城市区域，因此
为 3。根据公式对四期温度等级反演结果计算热岛比例指数。见下表1。表1 热岛比例指数表
在ENVI中使用波段运算输入以下公式进行不透水面指数的计算。分别计算各期次NDISI，如图3-5所示。NDISI=(float(b1)-((b2+b3+b4)/3))/(b1+(b2+b3+b4)/3)式中b1为：热红外，b2为改进的归一化水体指数，b3为近红外，b4为中红外1。
1991
2000
2010
2017图3-5 NDISI指数图
根据生成的热岛等级图像，借助Fragstats4.2景观格局计算软件计算其热力景观格局指数，主要包括两类，斑块类别上的格局指数和景观级别上的格局指数。前者包括：CA（类别面积指数），PLAND（类别面积占比指数），LPI（最大斑块指数）；后者包括NP（斑块个数）、SIDI（多样性指数）、SIEI（均匀性指数）、COHESION（连通性）。
为研究温度与NDVI、NDISI的关系，沿城市主要扩张方向作一条剖面线，如图3-6所示，并根据归一化温度图像、NDVI图像、NDISI图像，作出该剖面线上温度、NDVI、NDISI曲线图，见图3-7。由曲线图可知，温度与NDVI呈正相关，与NDISI呈负相关，即：温度随着NDVI值的增大而增大，随着NDISI值的减小而减小。
图3-6剖面线
图3-7 剖面指数曲线图
（1）自1991年至2017年，合肥市主城区植被面积、水体面积、低温和次中温面积呈减少趋势且变化明显，不透水面面积、中温、次高温、高温面积逐渐增加，热力场自1991年至2017年逐渐由次中温区转移到中温区。多样性指数和均匀性指数总体呈现增加趋势，连通性指数总体上逐渐降低，这说明：合肥市热力景观的异质性在增加，景观破碎度增加，人类活动对景观格局的影响显著。（2）自1991年至2017年，热岛斑块由整变的破碎，热岛斑块位置由城市中心逐渐向新建的开发区和商业区迁移（图4-1所示）。自1991年至2017年，市中心的热岛强度逐渐降低，总体温度有所下降，但仍高于同时期郊区温度，城市边缘热岛强度逐渐增加，总体温度不断升高，高于同时期郊区和市中心温度（图4-2所示）。
图4-1 近30年热岛变迁图
图4-2近30年局部热岛变迁图
通过以上分析可知，合肥市近30年热力景观格局发生了巨大的变化，根据有关学者研究，人类活动对景观格局的变化有重要影响，因此本研究主要分析人类活动对合肥市热力景观格局的影响。（1）城市规划建设中的因素①城市化进程加速，导致城市下垫面性质的改变，建筑等城市不透水面面积剧增，植被面积、水体面积减少；②建筑、道路所用材料都是一些比热容小，在太阳照射下温度升高很快的材料，因此在建成区内地表温度要比周围郊区温度升高得快，形成热岛效；③密集的建筑阻碍热量的散发，工厂散发出大量的热量，因而在局部形成了高温的斑块，而道路则形成明显的高温廊道。上述三方面使得城市热力景观格局发生变化，城市热岛效应增强，是热力景观格局发生变化的本质原因。（2）燃气排放 合肥市近30年间GDP保持高速增长，大部分经济增长是以能源为支撑，近30年间，合肥市对石油、煤、天然气的消费量逐年增大。高热量能源在燃烧过程中释放大量的热，使大气温度升高，进一步加剧了城市热岛强度，进而影响城市热力景观格局，是热力景观格局变化的次要原因。根据以上导致城市热岛效应的因素，现提出以下对策来缓解合肥市城市热岛：（1）优化城市下垫面类型配比：植被覆盖和水体对其所在地及周边范围的下垫面均具有较为明显的降温作用。在制定合肥市城市规划时，不仅要考虑每年扩绿、扩水面积，还应考虑绿地及水体的分布和“连散成片”的规模效应，降低破碎度，尽可能的减缓城市热岛效应。（2）采用绿化和使用浅色高反射率的建筑表面材料和铺路材料，根据合肥市近30年城市扩张来看，增加的不透水面主要是建筑物和道路，而不透水面面价的增加加剧了城市热岛效应。所以城区建筑物和铺路材料应尽量采用绿化或使用浅色高反射率材料，以降低城市热岛。（3）加快经济转型，将创新驱动型经济增长方式代替传统的经济增长方式，减少热量排放。