卫星遥感在城市化和城市热岛监测中的应用

基于1992年以来重庆区域内的DMSP/OLS夜间灯光数据、30 m高分辨率土地利用资料和MODIS地表温度遥感数据,对重庆城市发展与热岛强度关系及其城市热岛的空间分布进行研究.结果表明:重庆市城市发展指数与热岛强度指数呈明显正相关;城市热岛的空间分布是重庆西部最强,渝东北次之,渝东南最弱;季节特征是夏半年热岛效应较强...     

重庆市城市热岛研究的现状需求和建议

分析了重庆市为创建国家生态园林城市而产生对城市热岛评估和研究的需求、城市热岛研究现状以及面临的一些问题,设计了面向创建国家生态园林城市的城市热岛研究方案,总结了城市热岛的基本规律。提出了以下研究城市热岛的建议以满足创建国家生态园林城市的需求和调控城市热岛:根据国家生态园林城市的评价标准研究得出权威的、准确的城市热岛现状评价结果;通过高分辨率数值模式开展模拟实验研究,明确山脉、江河等特殊地理环境在创建国家生态园林城市中的利、弊作用;保护利用河谷风和山谷风,加强城区自然通风,以调控城市热岛。      

晋江市海陆风对城市热岛的影响

利用2017年晋江市及其周边共27个自动气象站逐小时气象资料,分析了2017年晋江城市热岛强度的日变化及有无海陆风对城市热岛强度的影响,同时研究了不同季节海陆风风速对城市热岛强度的影响,最后通过典型个例海陆风日验证了晋江城市热岛的日变化特征。结果表明:晋江市全年平均热岛强度的日变化趋势呈“V”字型分布;海风能使城市降温,减弱城市热岛强度,而陆风能使夜间热岛显著增强,故与非海陆风日相比,海陆风日热岛强度的日变化幅度增大;热岛强度与海陆风风速呈负相关,海陆风风速越大对城市热岛有一定的缓解作用。     

北京城区热岛环流对山地－平原风的调节作用

利用2002年北京市自动气象站网的逐时资料,采用统计方法对北京城市水平风场的散度、“城市热岛”强度和风向频率的日变化特征进行了分析,并总结归纳出在弱天气系统形势下（地面风速〈3级）北京地区风场的基本形态。结果表明：1）北京“城市热岛”环流是存在的,但只是对区域性的山地-平原风起调节作用。2）在作用相当的因素（如山地-平原风、热岛强度和大气稳定度）控制下,夏季的“城市热岛”环流造成城区风场的辐合特征。3）其他季节的“城市热岛”环流,主要由山地-平原风控制,即刮山地风时,北京城郊的风场表现为向城区的辐合;刮平原风时,北京城区风场表现为辐散特征。     

规划建设对深圳夏季城市热岛影响的数值模拟研究

以区域边界层模式RBLM为工具,研究了城市规划建设对深圳夏季城市热岛的影响。分别模拟了当前的城市热岛、高密度建设和能耗增加后的城市热岛、以及布设通风走廊后的城市热岛,得到了以下结论:(1)深圳夏季存在城市热岛现象,且昼间热岛比夜间更为明显,高温中心集中在建设密度较高的南山、福田、罗湖和宝安西部等区;(2)建设密度加大及能源消费增加会导致深圳夏季近地面气温出现大面积的升高,并且夜间升温比昼间更为明显;(3)通风走廊的设置可以在一定程度上抵消高密度建设和能耗增加带来的负面效应。     

上海城市热岛的小波特征

为研究城市热岛的时间尺度结构及其变化特征,利用Morlet小波变换对上海1999年冬、夏两季的城市热岛记录进行分析和计算,结果表明:(1) 上海城市热岛明显呈多时间尺度结构,是由各种尺度的热岛叠加而成.冬季的热岛尺度结构比较单一,夏季的热岛尺度结构比较复杂.(2) 上海城市热岛的日变化(16～32h)和周变化(128～256h)冬季比夏季明显.(3) 上海城市热岛的周变化的振荡波峰出现在周五和周六,而波谷恰好落在周一和周二.这可能是因为128～256h尺度的热岛受人为热和大气污染物的驱动,其影响滞后1～2天.     

基于MODIS资料分析近15年广州城市热岛特征及演变规律

利用MODIS地表温度数据,计算城市热岛强度指数,分析近15年广州市城市热岛的时空分布特征及演变规律,并结合气象观测数据、社会统计数据定性分析其主要影响因素。结果表明:广州市城市热岛的空间分布受地形地貌影响明显,负热岛区主要分布于森林密集的北部山区,无热岛区主要分布于中部低山丘陵区域,热岛区主要分布于高度城市化的中南部平原区。关于城市热岛的日变化规律,白天热岛区、负热岛区面积均小于夜间,但白天热岛区强度、负热岛区强度大于夜间。关于城市热岛的季节变化规律,冬季热岛区面积最大,热岛强度最小,夏季热岛区面积最小,热岛强度最大;冬季负热岛区面积最小,负热岛强度最小,夏季负热岛区面积最大,负热岛强度最大。对于城市热岛的年际变化规律,近15年来广州市的热岛区、负热岛区占全市总面积的百分比呈上升趋势,无热岛区所占百分比呈下降趋势,人为热排放在城市中心区域的持续增长,加上区内建筑物密度大、植被覆盖度低,导致了热岛区的增加,而北部山区至中部丘陵山区的植被的持续好转,加上地理特征限制了该区域的城市化发展,导致了负热岛区的增加。      

基于Landsat TM/ETM＋数据的北京城市热岛季节特征研究

利用1988—2006年20景LandsatTM和ETM＋数据分析了北京市城市热岛的季节变化特征。通过反演地表温度,建立统一的城市和农村区域,计算了城市热岛强度,并采用多项式拟合获取了城市热岛强度的季节变化曲线;同时,分析了热岛强度季节特征与气候因子的关系。另外利用4景2005—2006年不同季节Landsat TM影像,分析了不同季节城市热岛的空间变化特征,并选择穿越北京城区的两条不同方向剖线（SE-NW和SW-NE）,分析了沿剖线方向城市热岛与地表类型的关系。结果显示,北京城市热岛具有明显的季节变化特征,与总云量的季节变化关系显著。最大热岛强度出现在夏季,呈现片状发散和零星热岛并存的空间分布特征。冬季为冷岛特征,其空间分布与夏季热岛一致。春秋两季热岛强度最小,但春季热岛空间差异较大。在相同季节,城市热岛强度和空间尺度在不同剖线方向具有明显的差异,这与不同地类的空间分布有关。     

基于ＬａｎｄｓａｔＴＭ／ＥＴＭ ＋数据的北京城市热岛季节特征研究

利用１９８８—２００６年２０景ＬａｎｄｓａｔＴＭ和ＥＴＭ＋数据分析了北京市城市热岛的季节变化特征。通过反演地表温度,建立统一的城市和农村区域,计算了城市热岛强度,并采用多项式拟合获取了城市热岛强度的季节变化曲线;同时,分析了热岛强度季节特征与气候因子的关系。另外利用４景２００５—２００６年不同季节ＬａｎｄｓａｔＴＭ影像,分析了不同季节城市热岛的空间变化特征,并选择穿越北京城区的两条不同方向剖线（ＳＥ ＮＷ 和ＳＷ ＮＥ）,分析了沿剖线方向城市热岛与地表类型的关系。结果显示,北京城市热岛具有明显的季节变化特征,与总云量的季节变化关系显著。最大热岛强度出现在夏季,呈现片状发散和零星热岛并存的空间分布特征。冬季为冷岛特征,其空间分布与夏季热岛一致。春秋两季热岛强度最小,但春季热岛空间差异较大。在相同季节,城市热岛强度和空间尺度在不同剖线方向具有明显的差异,这与不同地类的空间分布有关。     

苏州夏季城市热岛现状及影响因子分析研究

利用2007年夏季常规和自动站气象观测资料,分析研究苏州城市热岛及其与影响因子关系.气温分布表明,市中心干将桥气温相对较高,而靠近太湖的新区镇湖镇、东山等郊区气温相对较低.苏州城市热岛强度日变化呈现双峰分布,两个峰值分别出现在10时和20时左右,最低值出现在16时左右.热岛强度与气象条件关系分析表明:(1)热岛强度受云量的影响较大;(2)与城区气温分布关系密切,相关系数为0.62;(3)与风向有关,城区风向为西风时的热岛强度大于东风时热岛强度;而城区热岛强度与风速关系不明显.另外相关站点的合理选取对城市热岛研究也十分重要.     

城市景观格局与热岛效应研究进展

概述了城市景观格局和城市热岛效应及城市景观格局对城市热岛效应影响等领域的研究现状,探讨了城市景观格局对城市热岛效应的影响作用,并结合城市景观格局研究中的新领域——景观格局优化,提出了解决城市热岛问题的新思路,即通过优化景观格局来达到缓解甚至消除热岛效应。展望了城市景观格局和城市热岛效应研究领域存在的问题和面临的任务。     

2008年南京市热岛效应演变特征及其对城市居民生活影响

利用2008年南京市23个自动气象观测站观测的气温资料,分析南京市城市热岛效应的空间分布及其变化特征。结果表明：南京市的热岛中心主要分布在人口和建筑物密集的鼓楼,白下和建邺区,下关、江宁和浦口等城区气温较低;2008年南京市平均城市热岛强度为1.6℃,四季热岛强度呈秋季、春季、冬季、夏季依次减弱;南京市城市热岛效应对城市居民生活影响较大。南京市热岛效应的逐渐增强,将导致夏季空调使用量的增加,增加能耗对创建低碳城市、建设和谐城市生活产生消极影响。     

2008年南京市热岛效应演变特征及其对城市居民生活影响

利用2008年南京市23个自动气象观测站气温资料,分析南京市城市热岛效应的空间分布及其变化特征。结果表明：南京市的热岛中心主要分布在人口和建筑物密集的鼓楼、白下区和建邺区,下关、江宁和浦口等城区气温较低;2008年南京市平均城市热岛强度为1.6℃,四季热岛强度呈秋季、春季、冬季和夏季依次减弱;南京市城市热岛效应对城市居民生活影响较大。南京市热岛效应的逐渐增强,将导致夏季空调使用量的增加,增加能耗对创建低碳城市、建设和谐城市生活产生消极影响。     

城市热岛效应研究进展

随着城市规模的高速发展和城市人口的急剧膨胀,因城市下垫面结构的急剧变化和城市人为热排放的迅速增加所引起的城市热岛效应已逐渐成为严重影响城市人居环境和居民健康的重要因素。城市热岛效应研究已成为城市气候和区域气候研究中的热点问题。为更好地研究城市热岛效应,及时追踪国内外最新进展,综述了城市热岛的概念和形成机制,重点介绍了地面气象资料观测法、遥感监测法和边界层数值模式模拟法等3种城市热岛效应研究方法,总结了城市热岛效应国内外最新研究进展。最后基于现有城市热岛效应研究不够完善和深入,研究过于简单化和表面化,尺度局限于宏观大尺度以及各种方法自身的局限性等不足,指出在未来的城市热岛效应研究中,应突破现有的大中尺度,注意结合高分辨率卫星遥感影像进行多尺度多平台监测以及综合考虑气溶胶粒子对辐射强迫的影响等。     

城市热岛成因及其对污染物扩散影响的数值模拟

采用大涡模拟方法,通过数值求解可压缩流体的动力学方程和欧拉型的浓度扩散方程,建立了不同的地表模型,将城市地表差异等因素作为地面热通量的边界条件引入,得到了简单区域上的温度场和流场的三维结构,证实了城乡地表差异是引起热岛现象的根本原因之一,成功再现了城市热岛现象,并研究了城市热岛效应的存在对污染物扩散的影响。     

北京城市边界层热岛的日变化周期模拟

用非静力平衡的中尺度模式MM5来模拟北京冬季的热岛。模式采用三重嵌套网格，最高水平分辨率为3 km。在模式中加入分辨率为200 m×200 m的实测北京建筑物高度和地表利用资料，并将下垫面的城市人为热源分为常数部分和日周期变化部分。数值模拟结果显示:MM5模式对这次北京的热岛及热岛环流具有较好的模拟能力。考虑了日周期变化的人为热源作用的数值试验模拟出的热岛的日变化比将热源单纯考虑为常数与实况更接近，这表明加入与实际情况相符的人为热对模拟有改善。     

低纬高原城市昆明的气候特征

以低纬高原城市昆明为研究对象，利用城市内的实测资料与城郊昆明气象站的资料进行了比较研究，分析了城市内外的气候特征、变化规律及其差异，得到了一些有益的结果，可为探讨低纬高原城市气候特征和形成机制、城市环境污染防治及城市建筑的规划、设计提供依据。     

1951—2017年鞍山市气温变化特征及城市热岛变化

利用建站以来鞍山站和海城乡村站的一日四次观测数据和逐日平均、最低和最高气温资料,对1951-2017年鞍山市年、四季和各月平均气温和极端气温变化特征及其变率进行了分析,并对鞍山城市热岛变化进行探讨。结果表明：1951-2017年鞍山市年平均最低气温的递增趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱,且均通过显著性检验。1951-2017年鞍山市年极端最高气温变化呈弱递减趋势,1951-1987年（突变前）呈递减趋势、1988-2017年（突变后）为递增趋势。1951-2017年鞍山市年极端最低气温呈显著递增趋势,1951-1987年（突变前）较整个阶段递增趋势更强,1988-2017年（突变后）呈递减趋势;突变前后极端最高和极端最低气温呈反相变化特征。1958-2017年鞍山市年最低气温的城市热岛强度最大、平均气温次之,最高气温最小、递增趋势最弱;秋、冬季鞍山城市热岛强度较其他季节更强,热岛指数递增显著;在每日4次定时气温观测中,14时鞍山市热岛强度最小,热岛指数呈递减趋势,其余时次均呈显著递增趋势,其中,02时鞍山热岛强度最强;鞍山市平均气温变化呈显著增暖趋势,城市热岛强度和热岛指数均呈显著递增,夜间递增尤为突出,说明鞍山城市热岛的显著增强是鞍山市气候变暖的一个主要原因。     

An investigation of urban heat island intensity (UHII) as an indicator of urban heating

The objective of this paper is to evaluate the reliability of urban heat island intensity (UHII) as an indicator of urban heating. The diurnal patterns of air and surface-temperature based UHII and variations in urban and rural area heating were analyzed and discussed. The detailed air-temperature based UHII patterns were determined in one urban and four suburban areas of Hong Kong. UHII was determined as spatially-averaged air-temperature difference between an urban/suburban area and its surrounding rural area. Additionally, reported air and surface-temperature based UHII patterns were integrated in the discussion to carry out a comprehensive analysis. The urban and rural area heating variations (i.e., the diurnal variations in net radiation, sensible heat flux, latent heat flux, and heat stored by an area) were examined in the light of UHII patterns to validate UHII as an indicator for urban heating. It is noted that the air-temperature based UHIIs were higher and positive in the night-time but lower and negative during the daytime. On the other hand, most of the surface-temperature based UHIIs, investigated through satellite data were positive during both the daytime and night-time. It is revealed that UHII can well reflect urban heating during night-time and early morning. However, the lower and negative UHII during solar peak time (daytime when solar radiation is the dominant source of heating) has seemingly not been representing urban heating.