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user: 3. 结果与分析 3.1. 谐波分析重构遥感影像 图2(a)为经过剪裁镶嵌和投影转换的MODIS原始数据，可以看到，原始影像中存在单独或大片空白的斑块，即较为严重的云层遮挡现象。图2(b)为经过时间序列谐波分析处理过的影像，经过对比可以发现原图中所有的云污染点和斑块被去除，Hants重新构成了平滑的时间序列遥感影像。 此外，从同一研究区域的光谱曲线对比图上看，对于原始光谱曲线(图3(a))上那些明显低于正常数值的点，Hants可以将它们的权重赋为零而剔除参与曲线拟合，最终形成一条新的光滑曲线(图3(b))。 3.2. 夜间灯光数据反演人口 根据2.4节中空间化人口反演方法，将各区县普查人口数与NPP/VIIRS像元灰度值进行回归分析。如图4所示，各区县人口数与像元灰度值相关性较为显著，决定系数R 2 达到了0.7516，因而NPP/VIIRS夜间灯光数据适用于人口空间化分析。 由此得到的人口数与夜间灯光数据NPP/VIIRS像元灰度值函数关系，如下所示： P i = 48.536 ∗ ( D N VIIRS ) 3 − 74.671 ∗ ( D N VIIRS ) 2 + 90.845 ∗ D N VIIRS − 6.0622 根据上面得到的函数关系，通过Arc GIS计算NPP/VIIRS每个栅格单元上的初始人口数，由此可统计出第i区县行政区划范围内的初始人口数 P i o 。 已有研究表明，由于拟合曲线存在一定的误差，每个区县初始人口数与实际普查人口数 P i c 并不完全符合 [ 39 ] ，因此，根据公式(2)和(3)分别构建了各个区县的人口栅格模型比例系数b i ，然后将各个区县的遥感反演初始人口栅格值PGrid i 乘以相应的比例系数，使各区县栅格模型人口总数量与普查人口数量相等，得到最终的空间化人口数据。 3.3. 基于MODIS遥感的夏季城市地表高温区划 经过行政区划掩膜提取和时间序列谐波分析之后，我们可以得到皖北代表城市蚌埠、皖南代表城市 图2. 原始影像(a)和谐波分析影像(b)对比图 图3. 原始光谱曲线(a)和谐波分析光谱曲线(b) 图4. 普查人口与NPP/VIIRS散点图 芜湖以及皖中代表城市合肥的遥感影像地表温度分布情况，之后再进行归一化处理和Nature Break地表温度分类，可以得到基于MODIS的安徽代表城市地表高温热环境区划(LT，SLT，MT，SHT and HT分别代表low，sub-low，medium，sub-high and high temperature zones，即低温区(LT)、亚低温区(SLT)、中温区(MT)、亚高温区(SHT)、高温区(HT)) 。 如图5所示，2014年夏季蚌埠、合肥和芜湖(图5(a)、图5(b)、图5(c))三个代表城市均出现了不同程度的热岛效应，高温区主要集中在城市中心区域，通过GIS软件的统计分析给出2014和2015年夏季MODIS监测到的不同热环境等级面积比例，具体见表2。高温区在三个城市所占的面积比重分别达到了7.37%、14.47%、11.99%；三个城市的热环境等级面积以中温区为最高，均在30%以上；亚高温和亚低温的面积比例在20%~30%之间；而低温区的面积比例都在10%以下。 对比来看，2015年夏季(图5(d)、图5(e)、图5(f))三个代表城市的中心区域同样出现了大块的高温区，但是将2015年的夏季高温区划与2014年夏季进行对比，可以发现两者高温区出现的区域和斑块形状变化较大，两个时次的高温分布特征之间并没有呈现出明显的规律。同样通过GIS软件的统计分析具体见表2。看出高温区在三个城市所占的比重也有所增加，分别为7.6%、16.22%、16.55%。但是三个城市的热环境等级面积不再以中温区为最高，蚌埠和芜湖以亚低温最高，面积比例分别为32.8%和31.59%，合肥以亚高温最高，面积比例分别为32.19%；而低温区的面积比例仍然都在10%以下。综合来看，2015年的夏季热环境分布与2014年夏季的空间分布和不同热环境等级的面积比例的最大值均发生了较为显著的变化。 图5. 基于MODIS 监测的2014年(a.b，c)和2015年(d，e，f) 安徽代表城市(蚌埠(a，d)、合肥(b，e)、芜湖(c，f))夏季地表高温区划 3.4. 基于人口加权的MODIS遥感夏季城市地表高温区划 根据公式(4)，得到人口加权的MODIS遥感热环境指标的空间分布，2014年夏季(图6(a)、图6(b)、图6(c))三个代表城市的中心区域也出现了高温区域，而2015年夏季(图6(d)、图6(e)、图6(f))的高温区面积有所增加，并且是在2014年夏季原有的高温区域上进行拓展，两者在高温区出现的区域和斑块形状上具有较强的连续性和相似性，且低温区面积的空间形态十分稳定，通过人口加权之后的低温区面积比例为最高而且最为稳定，符合城市周边的实际情况。 具体来看，从空间分布上来看，城市的高温区主要集中在城市中心区域，通过GIS软件的统计分析给出2014和2015年夏季人口加权后的不同热环境等级面积比例，具体见表3。2014年高温区在三个城市所占的面积比重分别达到了4.69%、9.05%、6.85%。2015年夏季三个代表城市的中心区域同样出现了大块的高温区，高温区在三个城市所占的比重也有所增加，分别为4.67%、13.96%、8.61%。三个城市的热环境等级面积以低温区为最高，芜湖和蚌埠均在30%以上，合肥在25%以上；蚌埠和芜湖亚低温的面积比例在20%~30%之间，而合肥的在15%左右；而高温核心区域的面积比例基本都在10%以下，除了合肥2015年在10%，这与合肥市的快速城市化和人口发展也有密切相关。 综上说明，本文构建的人口加权热环境指标是一个形态分布相对稳定、应用性较强的城市地表高温区划指标，从城市规划和管理、生态环境监测的角度出发，能够在这些区域采用城市规划管理或者节能减排技术，发展绿色生态环保技术，缓解城市热环境格局不均衡造成和加剧的夏季高温热浪。同时，由于引入了最新的NPP/VIIRS夜间灯光强度数据(500米 × 500米)，使得人口加权城市地表高温区划指标 Table 2 Based on the proportion of area of different thermal environment grades in MODIS 2014 and 2015 summe 时间 城市 不同热环境等级面积比例(%) 低温区 亚低温区 中温区 亚高温区 高温区 2014年夏季 蚌埠 6.24 28.07 36.39 21.93 7.37 合肥 9.14 25.38 30.20 20.81 14.47 芜湖 6.25 27.87 33.28 20.61 11.99 2015年夏季 蚌埠 5.29 32.80 25.71 28.54 7.66 合肥 4.82 25.60 21.17 32.19 16.22 芜湖 4.73 31.59 23.82 23.31 16.55 表2. 基于MODIS 2014和2015年夏季的不同热环境等级面积比例 Table 3 Based on the population weighted thermal environment index， the proportion of different thermal environment grades in summer of 2014 and 2015 was studie 时间 城市 不同热环境等级面积比例(%) 低温区 亚低温区 中温区 亚高温区 高温区 2014年夏季 蚌埠 37.22 28.38 16.07 13.63 4.69 合肥 27.38 16.19 25.98 21.40 9.05 芜湖 41.74 24.31 14.02 13.09 6.85 2015年夏季 蚌埠 37.36 28.48 17.94 11.55 4.67 合肥 26.22 12.20 21.86 25.77 13.96 芜湖 30.60 29.85 13.66 17.28 8.61 表3. 基于人口加权热环境指标的2014和2015年夏季不同热环境等级面积比例 图6. 基于人口加权的MODIS监测2014年(a.b，c)和2015年(d，e，f) 安徽代表城市(蚌埠(a，d)、合肥(b，e)、芜湖(c，f))夏季地表高温区划 的空间分辨率相对于传统的地表热环境数据有了较大的提升。