引言

随着城市化程度的不断提高，城市发展引发了人口密度增加、下垫面属性改变、大气污染物显著、城市热异常等一系列问题。许多研究已发现城市温度与乡村具有不同的特点。英国人Lake Howard于1833年第一次对伦敦城市中心的温度比郊区高的现象进行文字记载^[1]，Manley于1958年首次提出城市热岛(Urban Heat Island，UHI)的概念^[2]。城市热岛效应是城市气候异常特征之一，主要是由于城市化过程导致城市下垫面热力学属性和粗糙度发生显著变化进而改变区域辐射平衡和气候环流，加之人工废热排放共同作用而形成的“高温孤岛”现象。

地面气象观测资料最早被应用于城市化对气温的影响和城市热岛效应的研究领域，通常是通过对比分析城市与郊区的长时间序列气温数据进行的。对国际主要城市热异常研究发现，德国柏林热岛强度13.0 ℃、加拿大温哥华11 ℃、中国北京9 ℃^[3-4]、中国上海6.9 ℃^[4]、美国亚特兰大12 ℃^[5]、中国广州7.2 ℃ ^[6]，城市化对城市温度的影响令人震惊。Hanson研究显示城市与郊区平均温度的年代际差异为0.015 ℃^[7]，而Gallo等则发现城区和郊区平均增温速率有0.026 ℃/10 a的差别^[8]。对美国50个大城市1951—2000年城区及郊区的气温变化趋势分析发现，1951—2000年期间大城市区域的热岛效应增强了60%，且大城市区域年代际的平均增温速率比其邻近的郊区高30%^[9]。对中国近50年的年平均气温研究发现，城市热岛效应对年平均温度的影响主要包括三个方面，即年平均温度值升高、年际间温度差异下降和气候趋势的改变，全国热岛的平均强度不到0.06 ℃，与全球0.05 ℃接近^[10]；从20世纪的70年代到90年代，热岛强度以0.1 ℃/10 a的速度上升^[11]，珠江三角洲都市群热岛强度由1983年前的0.1 ℃上升到1993年的0.5 ℃^[12]；还有研究估计城市化和土地利用性质的改变会使热岛以每个世纪0.27 ℃增加幅度上升^[13]。北京市气温特征研究表明，城市化带来的热岛效应是导致局地增暖的主要因子，且占总增暖比重的47.5%~61.2%^[14]，近40年热岛强度的增温率为0.13 ℃/10 a^[15]，而且城区与郊区温度是同位相升降，郊区温度一直低于城区^[16]，城区平均升温幅度为0.43 ℃/10 a，郊区升温幅度为0.21 ℃/10 a^[17]。

遥感的迅速发展和日趋成熟，基于遥感技术提取相关的下垫面类型、地表温度和植被覆盖等信息，可以更好地探讨城市化发展与城市热岛效应变化之间的关系^[18-19]。多数研究结果表明，在天气晴朗、无风或微风的情况下，城市热场空间分布及其发展主要取决于城市格局和下垫面性质，如土地利用类型^[18-19]、绿地^[21-22]、NDVI^{[19, 21, 24]}、植被覆盖度等^{[25-26, 28]}。国外早在20世纪70年代就开始利用遥感数据进行城市地表热量特征的研究^[30-32]，1981年，Landsberg在研究中得出了城市化导致的下垫面变化对区域天气和气候有着十分显著影响的结论^[33]。Voogt和Oke在对气候研究中利用红外遥感信息的不同方法进行总结分析后，建议在对城市热场的研究中需要尽可能地利用下垫面信息，以实现对气候影响的定量分析^[34]。一些工作者利用城市与郊区之间归一化植被指数NDVI的差值作为城市化所导致的下垫面属性的变化，探讨其对城市和郊区的温度的影响^[35-39]。

基于常规观测资料、遥感数据的方法各有优缺，常规观测资料只能获取点尺度的信息，但该资料时间序列较长；遥感数据虽然可以获取面尺度上的信息，但资料的累积时间有限。本文在分析1978—2006年北京市城市化和LST变化总体特征的基础上，结合城市化发展总体水平不同的三大板块，分别基于常规资料和多源遥感数据探讨城市化对LST时空变化特征的影响，为城市的合理发展和气候变暖背景下LST的监测、评价与缓解提供重要的参考信息。

1 1978—2006年北京市城市化和地表温度变化特征 1.1 1978—2006年北京市城市化发展特征

1978年改革开放以来，北京市得到迅速发展，城市化水平不断提高。2004年末，北京市人口、空间、经济和社会的城市化水平分别达到98.8%、82.3%、80%、75.3%，城市化总体水平达到了83.6%^[40]。人口由1978年的871.5万人增至2006年的1581万人，平均每年增加24.47万人^[41]；城市建成区面积由1978年的232.13 km²增至2006年的1254 km²，平均每年增加35.24 km^2[42-43]；人均GDP由1978年的1290万元增至2006年的49505万元^[43-44]，平均每年增加1662.59万元。

1.2 1978—2006年北京市地表温度变化特征

图 1显示了北京市20个常规气象站点观测资料所得的年平均LST距平时间序列。可以看出29年来，北京市平均LST呈明显的升高趋势，年平均距平的变化幅度为-1.10~0.79 ℃。1985年为历史最冷年，年平均地温为11.77 ℃，2006年为历史最暖年，年平均温度为13.67 ℃。随着气候变暖和城市化的加速，北京市LST的年际变化非常显著。从地温的线性趋势可以看出，29年来LST升高约1 ℃，地温变率约为0.34 ℃/10 a。5年滑动平均变化表现为：1978—1996年为冷期，1997—2006年为持续暖期。20世纪80年代平均LST为12.65 ℃，而90年代LST为13.03 ℃，年代际LST逐渐升高。可见，近29年来北京市LST是不断升高的^[45]。

2 基于常规气象资料的城市化对地表温度的影响 2.1 数据源及分析方法

根据城市化总体水平(综合考虑了人口城市化水平、空间城市化水平、经济城市化水平和社会城市化水平)的差异，北京市18个区县被划分为三大板块，分别代表高、中、低不同的城市化程度^[14]。第一板块包括东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区8个区县，实现程度为70%~85%；第二板块包括门头沟区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区5个区县，实现程度为65%~69%；第三板块包括房山区、通州区、平谷区、密云县、延庆县5个区县，实现程度为59%~64%。

为分析北京市不同城市化水平对LST时间变化的影响，充分利用常规气象站点资料时间积累长的特点，分别选用各板块内部常规气象站4时次(02时、08时、14时、20时)的LST观测资料，对其1978—2006年年、季、白天、夜间、最大和最小LST的年平均值特征进行了计算与对比。各板块所包含的区县以及其中的气象站点分布如图 2所示，其中，不同颜色的面状区域代表不同的板块，而小圆圈代表气象站点。

利用各板块内气象站LST的观测资料，计算各台站4时次观测值的均值作为该台站观测的日均值，4时次观测值的最小值作为日最小值，最大值作为日最大值，02时和20时观测值的均值作为日夜间均值，08时和14时观测值的均值作为日白天均值，并将各台站计算结果的均值作为该板块对应参数的结果，然后在日均值结果的基础上，计算各参数年、季、白天、夜间、最大和最小LST的年均值，其中春、夏、秋、冬分别以4月、7月、10月和1月表示。

2.2 不同城市化水平板块的地表温度对比分析

图 3~图 6分别显示了三大板块年、白天、夜间、春季、夏季、秋季、冬季、最大和最小LST的均值，可以看出，不论采用哪种标准统计，LST均值总体上均呈上升趋势。大多数情况下，第一板块LST的均值＞第二板块，第二板块的＞第三板块的，三个板块的升降趋势在同一统计标准下相差不大，该特征在1981—2002年期间表现的尤其明显。

从图 1可以看出，第一二板块之间LST年均值差别较小，与第三板块LST年均值之间的差别较大。从1997年开始，由于城市化水平差距逐渐变小，三个板块之间的LST差别明显减小。图 4中LST的昼夜统计看出，随着城市化进程的加剧，扩大了长短波辐射在昼夜的影响差异，三个板块的LST差异在夜间表现得更为明显，特别是第一、二板块。图 5的LST季相统计看出，第一、二与第三板块之间的差异在春季、冬季表现得较为明显；第一、二板块之间的差异冬季表现更加明显。图 5中LST的最值统计看出，最小值能够较好地表现三个板块之间的差异。

3 基于遥感资料的城市化下垫面变化及其对地表温度的影响 3.1 数据源及分析方法

为了分析城市化过程中下垫面变化及其对LST空间分布特征的影响，利用遥感面上观测的优势，选用不同时相的遥感资料进行。并以NDVI代表下垫面的基本属性特征，地表温度分别考虑对应年份白天、夜间的变化特征。

实验中采用了北京市2001年和2006年全年的EOS MODIS的MOD13植被指数产品以及MOD11白天、夜间地表温度产品。其中，MOD13为16天合成，空间分辨率为250 m；MOD11为8天合成，空间分辨率为1 km。首先利用各参数每年的合成产品得到其年均值；然后为了实现NDVI与LST数据之间的空间匹配，以LST产品为参考，对NDVI产品进行了重采样，使两者的空间分辨率均为1 km；随后计算了各参数2006年和2001年之间的差值。

3.2 城市化过程中NDVI及LST的变化特征

图 7显示了2006年与2001年北京市年均NDVI的差值图像，其中，ΔNDVI>0的像素数占48.7%，ΔNDVI＜0的占51.3%，ΔNDVI的最小值为-0.28，最大值为0.41，平均值为-0.0026，标准差为0.04。因此，总体上看，北京市2006年与2001年NDVI有较大差别，而且存在一定的空间差异。从表 1中三板块2006年与2001年ΔNDVI均值可以看出，第一和第二板块2006年植被指数较2001年均减少0.006，而第三板块增加0.0004；三板块2006年与2001年ΔNDVI的标准差比较接近，显示出第一板块的略大于第二和第三板块的特征。

图 8显示了2006年与2001年北京市年均白天LST的差值图像，其中，ΔLST>0的像素数占73.74%，ΔLST＜0的占26.26%，ΔLST的最小值为-4.1 ℃，最大值为10.5 ℃，平均值为1.22 ℃，标准差为1.68。因此，北京市2006年白天平均LST比2001年总体上是升高了(升高的比例比降低的多达47.48%)，且存在一定的空间差异。从表 1中三板块2006年与2001年白天ΔLST均值可以看出，第一板块的＞第二板块的＞第三板块的，而标准差则呈第二板块的＞第三板块的＞第一板块的。

图 8b显示了2006年与2001年北京市年均夜间LST的差值图像，其中，ΔLST>0的像素数占90.92%，ΔLST=0的占0.78%，ΔLST＜0的占8.3%，ΔLST的最小值为-2.68 ℃，最大值为4.7 ℃，平均值为0.87 ℃，标准差为0.62。因此，北京市大部分地区2006年夜间平均LST比2001年升高了(升高的比降低的多达82.62%)，且存在一定的空间差异。从图 8b可以看出，除密云县的中部和顺义区的北部存在面积较大的降温区外，其他区域大多表现出不同程度的增温特征。从表 1中三板块2006年与2001年夜间ΔLST均值可以看出，第一板块的＞第三板块的＞第二板块的，而标准差则呈第一板块的＞第三板块的＞第二板块的。

3.3 ΔNDVI与ΔLST联合分类

根据2006年与2001年NDVI的差值以及白天、夜间LST的差值对北京市进行分类，直观表示出城市化对LST空间分布的影响。分类结果如图 9所示，分类依据及不同板块中各类所占的百分比如表 2所示，其中所占百分比通过对应区域内的目标类别像元数除以总像元数计算。

从图 9a和表 2可以看出，第一和第二板块均表现出2006年较2001年NDVI减少、白天LST增加的类别所占的百分比最大，分别占54.29%和40.95%，而且均大于其在第三板块中所占的比例34%，说明城市化引起的下垫面植被的变化导致白天LST的增加比较明显；其次是NDVI增加、白天LST也增加的类别，在三个板块中分别占40.47%、33.6"1%和占35.49%，可能是虽然植被覆盖增加了，但增加的幅度尚未达到抑制白天LST增加的程度。

从图 9b和表 2可以看出，第一板块中2006年较2001年NDVI减少、夜间LST增加的类别所占百分比最大，高达51.67%，其次是NDVI增加、夜间LST也增加的类别，占40.61%。第二和第三板块均表现出2006年较2001年NDVI增加、夜间LST增加的类别所占的百分比最大，分别占47.3%和47.51%，而且均大于其在第一板块中所占的比例，其次是NDVI减少、夜间LST增加的类别，在两板块中分别占44.2%和42.46%；而NDVI增加、夜间LST减少的类别在三个板块中分别占2.91%、2.92%和4.66%，说明城市化过程中下垫面变化对夜间LST的影响。

4 结论

在分析北京市城市化和LST变化总体特征的基础上，本文分别采用常规数据和遥感资料，并结合代表不同城市化程度的三大板块，分析北京市城市化对LST时空变化特征的影响，得出如下主要结论：

(1) 1978—2006年，北京市城市化水平不断提高，LST总体呈上升趋势。1978—2006年，北京市城市化发展总体水平不同的三大板块的年、白天、夜间、春季、夏季、秋季、冬季、最大和最小LST均值均表现出总体上升的趋势。且大多数情况下，第一板块LST的均值＞第二板块的＞第三板块的。

(2) 总体上，北京市2006年较2001年NDVI减少的比例为51.3%，而白天LST升高的比例为73.74%，夜间LST升高的比例高达90.92%。第一和第二板块均表现出2006年较2001年NDVI减少、白天LST增加的类别所占的百分比最大，分别占54.29%和40.95%，而且均大于其在第三板块中所占的比例34%，其次是NDVI增加、白天LST也增加的类别，在三个板块中分别占40.47%、33.61%和占35.49%，而三个板块中NDVI增加、白天LST减少的百分比与NDVI减少、白天LST增加的百分比之和均超过了50%。

第一板块中2006年较2001年NDVI减少、夜间LST增加的类别所占百分比最大，高达51.67%，其次是NDVI增加、夜间LST也增加的类别，占40.61%。第二和第三板块均表现出2006年较2001年NDVI增加、夜间LST增加的类别所占的百分比最大，分别占47.3%和47.51%，而且均大于其在第一板块中所占的比例，其次是NDVI减少、夜间LST增加的类别，在两板块中分别占44.2%和42.46%，这些数据定量地说明了北京市城市化过程中下垫面变化对白天、夜间LST的影响。