基于陸地衛星TM／ETM＋改進的溫濕指數及其對不透水表面的響應

李仕峰，錢樂祥，王瑾

（廣州大學地理科學學院，廣東 廣州 510006）

0 引言

溫濕指數（THI）作為衡量濕熱環境影響人體舒適度的有效指標，得到了廣泛應用［1－7］，但傳統的溫濕指數計算多是基于點狀數據［1－6］，難以對大尺度區域的濕熱環境進行適時動態的評估。隨著遙感影像解譯技術的提高，地表溫度（LST）等參數可以直接從遙感影像上獲?。?］，為利用遙感開展城市熱環境研究提供了技術支撐。近些年來，許多學者［9－13］基于地表溫度開展城市熱環境研究，取得了不錯的效果，但這些研究偏重于對“熱”的分析，對“濕”的關注較少。錢樂祥等［14］在研究地表溫度和歸一化水汽指數（NDMI）關系時指出，NDMI可有效指示一個區域的全部水汽特征。而在氣象學上，水汽含量的多少與相對濕度的大小有很好的相關性和一致性，這為運用遙感數據對溫濕指數進行改進提供了可能性。

本文以珠江三角洲核心區域為例，利用遙感反演的LST和NDMI對傳統的THI計算公式進行改進，探討基于遙感的溫濕指數的可用性及不透水表面對溫濕指數的影響。開展基于遙感的溫濕指數及其環境響應研究，對于相關決策部門合理配置城市土地資源、改善生活環境具有一定參考價值。

1 研究數據與方法

研究區位于珠江三角洲核心區域，覆蓋了廣州市的大部分以及周邊的中山市和東莞市局部區域。這里屬于南亞熱帶季風氣候，水熱豐沛，地勢平坦，且毗鄰港澳，地理位置優越，易于吸引投資。改革開放以來，在快速的工業化和城市化進程中，地表參數發生了巨大變化，并產生了一系列不良的生態環境效應，如“城市熱島效應”，進而影響到了人類的生活環境和生存質量。

由于華南地區多云多雨，難以獲取1－8月份無云多光譜影像，因此選取了少云少雨的9月、10月、12月3景陸地衛星影像（分別為2000年9月14日ETM＋影像、1990年10月13日TM影像和2008年12月17日TM影像），可以代表晚夏、秋、初冬的氣候特征。為了有效減少數據畸變誤差，并使其具有共同的空間參考，分別對這3景影像進行輻射校正、幾何校正等操作，統一坐標系為 WGS－84基準面的UTM投影。

2 基于遙感的溫濕指數計算公式的改進

THI（溫濕指數）計算公式是由俄國學者提出的有效溫度計算公式演變而來，可有效表征溫度和濕度對人體熱感受的綜合影響，公式如下［1，2］：

式中：Ta為氣溫（℃），f為相對濕度。

本文擬用LST代替Ta，NDMI代替f，對上述公式進行改進，其中LST和NDMI的計算方法分別參見文獻［8］和文獻［14］。修正后的公式如下：

式中：THI′為修正后的溫濕指數，LST為地表溫度，NDMI′為NDMI的平均值。需要進一步指出的是，基于改進的溫濕指數所得結果為上午11時左右衛星過境時的溫濕指數，這時的溫濕指數高低基本上決定了一天舒適感的時間長短。

3 結果與分析

3.1 精度驗證及結果分級

利用兩個時段的氣象數據對傳統溫濕指數計算結果與改進溫濕指數計算結果進行對比，研究區內兩個站點的計算結果如表1所示。從兩個時段的結果可以看出，改進后計算的溫濕指數值比傳統的溫濕指數值平均高出2℃左右，差異產生的原因，一是用平均值代替衛星過境時的氣溫和相對濕度，二是地表溫度和水汽指數反演的精度不夠。雖然有所差異，但反映溫濕狀況總體的分布特征沒有受到影響，可以認為改進后的方法是基本可行的。

表1 傳統溫濕指數計算結果與改進溫濕指數計算結果的對比Table 1 Comparison between result from traditional THI formula and result from improved THI formula

依據對比情況，在傳統溫濕指數各分級的基礎上，依次增加2℃，作為改進后溫濕指數計算結果的分級標準（表2）。

表2 溫濕指數等級Table 2 Grade standard of THI′

3.2 溫濕指數的時空分布特征

圖1顯示了珠江三角洲核心區域溫濕指數的空間分布，可以看出，溫濕指數較高的區域包括廣州市、順德、南海等城區范圍，而溫濕指數較低的區域主要位于城市的外圍及農村；隨著季節從晚夏、秋季到初冬的變化，其溫濕指數的平均值分別從28℃、26℃減到21℃，但最大最小值之差卻是晚夏（15℃）大于初冬（14℃）、初冬大于秋季（10℃），這與地表溫度的季節分異一致，說明溫濕指數與溫度的相關性更大一些［15］。

圖1 三景影像的THI′空間分布Fig.1 Spatial distribution of THI′from images for three different dates

為了進一步說明城鄉溫濕指數的空間分異，選取同一位置橫跨城市的南北向空間剖面（圖2）。圖2顯示了THI′沿剖面的分布情況，統計結果表明，位于城區范圍內像元的溫濕指數值較高，而位于城區外圍像元的溫濕指數值相對較低。表3顯示了THI′沿剖面分布的基本參數，其中12月份影像空間剖面的溫濕指數值分布較為集中，眾數、平均數、中位數差異很小，分別為20.79、20.93、20.86；9月、10月份影像空間剖面的溫濕指數值分布波動比12月份的要大，9月份的眾數（27.42）和中位數（26.24）相差1.18，10月份的眾數（25.37）和中位數（26.33）相差0.96。從三景影像空間剖面溫濕指數值分布的集中趨勢來看，晚夏（2000年9月14日）和秋季（1990年10月13日）城鄉間的溫濕指數波動較大，而初冬（2008年12月17日）城鄉間的溫濕指數波動要比晚夏和秋季的小。

圖2 三時段THI′的空間剖面Fig.2 Spatial profile of THI′for three different dates

表3 三時段THI′空間剖面的基本統計參數Table 3 The basic statistic parameters of THI′spatial profile for three different dates℃

三時段溫濕指數各等級范圍的像元數分布情況表明：10月份影像，“舒適”的像元百分比最高，為69.35%，其次為“暖”，占28.84%，“熱”為15.38%，此外，依然有小部分“炎熱”存在，為0.02%；9月份影像，“舒適”的像元百分比較前者下降很多，為11.6%，而“暖”、“熱”和“炎熱”所占比例明顯升高，分別為58.65%、26.05%和3.9%；12月份影像，“舒適”像元百分比為98.93%，“涼”為1.04%，可見，12月份的廣州舒適度最高。

但上述分析并不能說明溫濕指數等級隨時間變化了，因為3景影像的獲取時段不同。為了消除季節差異，探討溫濕指數等級的變化，采用歸一化方法實現3景影像不同時段之間的對比。溫濕指數的歸一化公式如下：

式中：THI′s為歸一化之后的溫濕指數，THI′i為像元i的溫濕指數值，THI′high和THI′low分別為研究區內最高和最低的溫濕指數值。

表4顯示了溫濕指數的歸一化結果。在歸一化溫濕指數級別中，1990年，0.3～0.4和0.4～0.5所占比重較大，分別為39.17%和30.97%；2000年，0.3～0.4和0.4～0.5所占比重仍較大，分別為41.75%和34.42%，較前者有明顯上升；2008年，＞0.5所占的比重最大，其次為0.3～0.4和0.4～0.5，分別為29.12%、23.04%。如果將歸一化溫濕指數＜0.2劃為低幅度增長區，0.2～0.3、0.3～0.4、0.4～0.5劃為中幅度增長區，＞0.5劃為高幅度增長區，則后者較前者的溫濕指數有明顯的升高。

表4 歸一化溫濕指數分級及其占研究區總面積比例Table 4 Classifications of normalized THI′and its area percentage in the study area%

進一步分析發現，隨著城市的不斷擴展，原來“暖”的地方演變成了“熱”，而“熱”的地方進一步演變成了“炎熱”；但卻改善了冬季人們對熱的舒適感，使原來“涼”的地方演變成了“舒適”。

3.3 溫濕指數與歸一化裸露指數的關系

為了探討研究區溫濕指數時空演變機理，進一步分析了THI′與歸一化裸露指數（Normalized Difference Bare Index，NDBI）［16］的關系。分別從溫濕指數影像和NDBI影像上相同位置隨機選取了1 000個像元做相關分析（圖3），3景影像的THI′與NDBI值都有較好的正相關性。由此說明溫濕指數時空演變的原因可能是：不透水表面的增加使地表溫度升高，而近地表的相對濕度通過地表溫度加劇了地表熱效應，進而影響人們對熱的生理反應；而植被、水域覆蓋較好的區域，雖然相對濕度較大，但其表面溫度較為適中，故相對濕度不能通過地表溫度改變人們對熱的生理反應［17］。

圖3 溫濕指數與歸一化裸露指數的關系Fig.3 The relationship between THI′and NDBI

4 結論

基于Landsat數據，利用地表溫度和歸一化水汽指數對傳統的溫濕指數（THI）計算公式進行改進，計算了珠江三角洲核心區域的溫濕指數，并探究了溫濕指數對不透水表面的響應。研究發現：修正后的溫濕指數與歸一化裸露指數呈正相關，城區范圍內的溫濕指數要比郊區的高，且隨著不透水面的增加而升高。居住在城區范圍內的人們對熱的生理反應比郊區的強，尤其是在夏秋季；不透水表面的增加加劇了夏秋季對熱的不舒適感，而提高了冬季的人居舒適度。但由于遙感影像獲取時間的限制，修正后的溫濕指數和地表溫度一樣，只是一個瞬時值，在今后的研究中有待不同研究區的驗證和氣象數據的檢驗。

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