——以成都地区为例成都理工大学 郑程
摘要：传统研究城市热岛的方法主要是利用地面气象观测资料或数值模拟,成本较高,时间同步性也难以保证,只能以点带面,不能全面地反映城市热岛的状况。在分析利用遥感技术研究城市热岛效应的理论与技术方法基础上，利用成都地区2018年遥感数据，通过图像数字处理和地物热红外波段辐射值反演，得到成都地区地面热场分布图，取得较好的模拟结果。关键词：城市热岛；成都市；遥感中图分类号：TP7
一、绪论
（一）热岛效应
热岛效应是城市化过程的产物，城市化是城市地区温度高于郊区温度的一种气候现象，并且是城市地区的重要特征之一。气候大量观察和发现表明，城市温度明显高于周围郊区。这是城市气候总体温度分布的特征。
（二）成都城市热岛效应成因
成都的地形决定了热岛分布格局的特征。在西北岷山位于山的尽头。它是成都平原和盆地丘陵之间的一个盆地，但海拔较低。北部和南部没有大山，但整个城市都靠近岷山，从北到山的距离比向西的距离要近得多。夏季，冷空气下沉，热空气强烈上升，热量分布模式从西北向东南增加。
二、成都调查区概况（一）调查区地理位置
调查区域是四川省成都市。位于四川中部和四川盆地西部，介于E102°54'至104°53'和N30°05'至31°26'之间，面积283.86km2。
（二）调查区地形地貌
成都是典型的内陆平原城市，地形类型多种多样，包括山脉，丘陵和水坝，其中大部分为平原。
（三）调查区气候特征
成都东西部的高度相差很大，并且随着海拔高度的升高，热量急剧下降，因此存在两种气候共存的格局：东部温暖和西部凉爽。
（四）调查区植被特征
植被类型垂直地带性突出：农田与林地交错带、人工与次生常绿、落叶混交林带与叶阔叶混交林、人工与次生常绿、落叶阔叶混交林混合带、原始亚高山灌丛草甸草地。
三、对调查区研究方法（一）数据源和预处理
主要使用“人工视觉解释方法”技术获取地面信息。人工视觉解释使用图像的特征色调或颜色，即形状、大小、阴影、纹理、图表、位置以及具有各种非远程感测源的流行和空间特征的组合。它使用生物地理相关
文献标识码：A
文章编号：2096-4595（2020）40-0214-0001
做出温度梯度图，根据图示，我们得出以下结论：根据成都市用地布局，温度随着市中心向外逐渐降低，温度低于中心点可能由于植被覆盖度高，建筑密度低造成。
（三）城市地表热环境空间分析1.计算成都市以内平均地表温度
利用Toolbox中的数据管理工具,得出平均温度为29.570。
2.地表温度分级
根据成都市公路为界线的裁剪图。利用平均温度和温度标准差，对地表温度进行强度分级。分级方式为：T≤Mean-Std Mean-Std＜T≤Mean-0.5Std Mean-0.5Std＜T≤Mean Mean＜T≤Mean+0.5Std Mean+0.5Std＜T≤Mean+Std。
计算Mean数值为29.570，Std数值为2.011。计算取小数点后三位有效小数得出5类的分类27.559,、28.5645、29.570、30.5755、31.581。
四、结论与讨论
（一）成都市热力分布方式
成都热岛效应的分布特征主要由点和团簇少的块状和线状构成。除了成都无缝钢管厂和四川绵阳第一厂的五个热源区域外，还有极高的价值。大多数地区发热量高，并且分布均匀。总体而言，成都的热量分布在东南地区较多，而在西北地区较少。
（二）成都市绿化覆盖率越高,降温效应效果好
通过对城市森林景观格局和成都市热岛效应分布特征的分析，可以看出，城市森林对成都市热岛效应具有显著的缓解作用。绿化覆盖率高的区域比绿化覆盖率低的区域明显凉爽。
参考文献
[1]李国松.基于遥感技术的哈尔滨城市热岛效应缓解规划策略研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2012.
[2]杨晓峰.基于遥感技术下广州市城市热岛效应研究[D].南京:南京信息工程大学,2008.
性，全面的分析和逻辑推理思维过程。
1.调查区辐射定标
当用户需要计算物体在地面上的光谱反射率或辐射率，或者需要比较不同传感器在不同时间拍摄的图像时，辐射度校准是图像的亮度灰色，这意味着该值必须为转换为绝对辐射度。
2.调查区地表比辐射率
地表比辐射率又称发射率，是指在同一温度下地表发射的辐射量与黑体发射的辐射量的比值，与地表组成成分、地表粗糙度、波长等因素有关。
3.调查区大气参数
在该网址中输入日期、经纬度等相关参数，得出当时北京市大气透射率的数值，透过率为0.86，上行折射率为1.18，下行折射率为1.98。
4.同温黑体辐射亮度
运用Toolbox中的Band Algebra，BandMath运算同温黑体辐射亮度。其中需要添加大气参数数据和一个数学计算公式，如下：(b2-上行辐射率-透过率*(1-b1)*下行辐射率)/(透过率*b1) Band average atmospheric transmission:0.86Effective bandpass upwelling radiance:1.18W/m^2/um Effective bandpass downwelling radiance:1.98W/m^2/um(b2-1.18-0.86*(1-b1)*1.98)/(0.86*b1)
运算时B1选择地表比辐射率，B2选择热红外辐射定标结果。
5.LST反演
运用Toolbox中的Band Algebra，Band Math运算地表温度反演。其中需要添加一个数学计算公式，如下：(1321.08)/alog(774.89/b1+1)-273.15。
（二）空间统计分析GIS运用1.建立中心点
将ENVI的以上操作存储。导出LST反演图以及地表温度图。打开并运用GIS操作，选取成都市原点位置为实验中心点。
2.温度梯度图
利用缓冲半径为500M的文件用Excel
作者简介：郑 程，生于1996年，硕士，研究方向为规划与设计。
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