基于遥感的区域热环境分析

为研究城市及其周边区域大范围热环境变化,以秦岭山脉南坡和北坡为例,采用遥感数据反演地表温度、植被指数和地表通量,不仅从传统地表温度参数理解区域热环境问题,还着重分析了秦岭两侧地表通量空间分布格局.研究表明,秦岭山脉南坡与北坡气候、地形和地表覆被状况的差异导致地表温度和热通量等热环境均存在显著差异.北坡的西安和咸阳市平均地表温度比其他行政区显著偏高,而在南坡植被覆盖较好的周至县境内,地表温度平均值则显著下降;裸地和居民地的地表温度平均值较高,而潜热通量和蒸散发平均值则较低.遥感估算区域热通量和蒸散发信息与地表温度同样是区域热环境研究中不可忽视的重要表征变量之一,而大范围区域热环境变化对于研究城市热岛效应的形成机制具有重要推动作用.     

基于空间PCA的兰州市热环境人文驱动因素分析

在城市化过程中,人类社会、经济活动的加剧使城市地表热力景观呈现出高度的空间异质性。目前对城市热环境形成、演变的驱动机制、热岛效应与地表覆被变化的定量关系研究大多还是从对某些影响因子的测定入手,缺乏对区域热环境系统全面、综合的评价与分析。利用多源空间数据,以干旱区河谷型城市兰州为研究对象,在探讨热环境的空间格局基础上,运用空间主成分分析方法替代传统的多准则判断方法,分析了人类活动对城市热环境的影响特征。结果表明:兰州市人类活动对热环境的影响因子可以归纳为4种相对独立的基本要素,即景观格局、工业布局、城市建筑以及地表覆盖。影响兰州市中心城区热环境的最核心要素是景观格局,四个因子的线性模型较好地模拟了热环境的空间变化,定量揭示了兰州中心城区人类活动对热环境的影响机制。     

不同土地利用类型对城市地表温度的影响——以广东东莞为例

利用Landsat TM6热红外遥感数据、土地利用专题图件、气象观测资料反演了快速城市化的典型地区东莞市的城市地表温度。构建了三个热效应评价指数:热效应贡献度指数、热像元权重指数和区域热像元权重指数,来定量分析不同土地利用类型对城市地表温度的贡献度,发现城乡工矿居民用地、林地和耕地的热效应贡献度较大,水域和草地的热效应贡献度较小,未利用地对区域热环境的贡献最小。此外,研究表明,随着平均温度的升高,东莞市水面和陆面1988~1998年的温度反差明显增大。     

土地利用规模−结构−形态演变对城市热环境的影响——以西安市主城区为例

土地利用变化与城市热环境关系紧密。以西安市为例,采用遥感影像数据,从规模?结构?形态对土地利用变化进行了分析,同时,对西安市热环境变化特征进行了阐释,在此基础上,对土地利用规模、结构和形态变化与热环境变化关系进行了系统分析,揭示土地利用变化对城市热环境的影响。结果如下：① 2000—2016年,随着建设用地的增长,西安市平均地表温度呈上升趋势,耕地与建设用地面积占比变化与地表温度变化呈正相关性,林草地与水域面积占比变化与地表温度变化呈负相关性;② 林草地、水域的斑块优势度越大,形状越复杂,集聚度越高,越有利于改善热环境,而耕地和建设用地的斑块景观优势度大、集聚度高,则会导致地表温度升高和热环境恶化;③ 集聚度和连通度高的大斑块林草地和水域具有更突出的降温效果,相反,高度集聚的建设用地形成的不透水面具有更强的升温效果。可为从土地利用视角改善城市热环境提供参考依据。     

城市热岛效应对建筑形态的响应及其昼夜变化研究北大核心CSCD

城市建筑三维形态通过改变空气流动和地表能量过程影响城市地表热环境的时空格局。然而,当前多数研究集中于探讨城市建筑二维形态对地表热环境的影响,导致城市建筑二维及三维形态对地表热环境的联合影响机制及其昼夜差异尚不明确。该文以南京市主城区为例,基于多源遥感融合数据量化城市建筑二维和三维形态,并采用梯度提升回归树模型探究昼夜地表温度对建筑二维和三维形态的响应机制。结果表明:建筑二维和三维形态对地表温度的影响具有空间尺度依赖性,对南京市建筑形态与昼夜地表温度之间关系进行研究的最佳空间尺度为450 m;白天地表温度空间变异主要受建筑二维形态影响,而夜间地表温度空间变异的主导因素为建筑三维形态;从城市建筑二维和三维形态关键指标对地表温度的边际效应发现,不同建筑形态指标对地表温度的影响模式不同,且具有昼夜差异性。研究结果有助于从三维视角深化城市建筑对热岛效应的作用机理,从而为城市可持续发展提供理论指导。     

城市地表温度对土地利用/覆被变化响应的遥感研究——以乌鲁木齐为例

 快速的城市化对城市环境产生显著的影响,基于遥感定量研究地表温度对土地利用/覆被变化（LUCC）的响应,来评估快速城市化对环境的影响,是一种快速、有效的途径。以干旱区典型绿洲型城市——乌鲁木齐为例,将遥感与地理信息系统相结合,利用1990年和2009年两期陆地卫星影像为基础数据进行土地利用/覆被分类,并基于单窗算法定量反演同期的地表温度,从而对快速城市化进程中的土地利用/覆被类型动态变化的空间特征及地表温度对快速城市化的响应情况进行了定量研究。结果显示,在近20 a间,乌鲁木齐城市迅速扩张,土地利用/覆被类型变化显著,城市建设用地增长率高达44.73%;同时城市的快速发展使地表温度提高了近6 ℃。研究表明,温度变化格局,尤其是增温区的空间分布与城市扩张的空间格局基本一致,说明地表温度对城市的土地利用/覆被变化产生了显著的响应。     

基于多源数据的长沙市人居热环境效应及其影响因素分析

针对城市人居热环境效应研究缺乏从自然—人文多维因子组合综合评价分析的现状,本文基于多源空间数据（Landsat 5、Landsat 8卫星影像数据、POI空间大数据、数字高程模型等）反演长沙市2000年、2009年和2016年城市地表温度格局,并快速获取与城市热环境密切相关的自然和人文因素共12个影响因子。应用标准差椭圆、空间主成分分析（PCA）等方法多角度分析了城市人居热环境效应及影响因素的联动关系。结果表明：① 2000—2016年共16年间热岛面积共增加547 km²、地表最高温度差达到10.1 ℃。城市热岛区的空间分布主要集中在城市建成区,如工商业集中和人口密集的城市中心地区,并呈现出地表温度从城市中心向郊区逐渐降低的热岛的空间分布格局,出现多个高温中心点,如五一广场商圈、长沙县星沙经济技术开发区、望城工业区、岳麓工业集中区、天心工业区等;② 2000—2016年热岛空间发展主轴保持在东北—西南方向,2000—2009年热岛重心向西南偏移了2.7 km,偏转角度为54.9°,2009—2016年热岛重心向东北偏移了4.8 km,偏转角度为60.9°。整体上,长沙市热环境空间格局的变化和城市的建设强度的变化存在一定的关联;③ 通过主成分分析得出影响长沙城市热环境格局的因子为景观格局、城市建设强度、地形地貌3个主因子;④ 人文因素对于当前加剧热岛效应形成产生的促进作用明显大于自然因素的抑制作用,综合作用下地区将升温0.293 ℃。影响城市人居热环境的因素众多,多源数据有助于揭示城市热环境空间格局及演变规律,深化对城市热岛效应成因分析认知,明确人文和自然影响因素间相关关系和相关程度,以此为改善城市人居环境质量提供科学依据。     

非渗透表面对广州主城区地表热特征的影响

运用Landsat 5号和7号获得的遥感数据,评估广州地表热特征。为了量化城市土地利用程度和开发密度,对研究区基于子像元的非渗透表面丰度进行了分类。通过选择一定的非渗透表面丰度域值定义城乡边界和城市开发密度,应用陆地卫星热波段研究城市热格局。分析认为:可以基于量化的城市土地利用程度和开发密度确定地表热特征和格局。广州城区在日间具有热效应(热源),这种热效应与城市开发密度高度相关,即高丰度的非渗透表面通常与高地表温度相关联。基于植被冠层覆盖信息,证明城市非渗透表面丰度的时空分布及与其关联的热特征是量化城市土地利用、开发密度和城市热格局的有效资料。     

顾及三维空间信息的城市地表热环境研究——以南京市主城区为例

正城市热岛效应对城市微气候、人居环境和公共健康等产生显著影响,但以往的城市地表热环境时空变化研究中,对局部地区热岛强度和地表覆盖要素三维空间信息重视不足,城市区域不透水面包含的建筑用地、道路等对城市地表温度的个体效应没有表现出来,且极少考虑城市三维空间形态等对地表温度的影响及其尺度依赖性。鉴于此,本文以南京市主     

苏州下垫面格局演变及其局地热环境效应

以苏州为研究区域,选择1986年Landsat TM、2006年Landsat ETM+遥感图像为主要数据源,分别提取下垫面类型和地表温度,研究景观格局指数的粒度效应,并在适宜粒度下分析景观格局的演变特征,进而研究其与热环境变化之间的关系。结果表明,研究区20多年来景观破碎化程度、斑块形状复杂程度与景观多样性变大,而聚集程度变低,热场变异指数增大区域的景观格局指数变化更为明显,这说明下垫面格局演变对热环境变化具有一定的影响作用。     

长春市公共服务设施用地演变格局与机制

公共服务设施用地是城市功能用地的主要组成部分,公共服务设施用地的集聚与扩散可以更直接地揭示城市空间结构与城市中心地的演变特征。本文以长春市中心城区为研究范围,利用城市用地现状图、地形图等数据资源,借助GIS软件,采用核密度、斑块聚合度指数等方法,分析了长春市2003-2013年公共服务设施用地演变特征与机制。研究发现：公共服务设施用地规模增速低于城市建成区的增速;公共服务设施用地演变特征的圈层差异明显;公共服务设施用地空间结构从“单一化核心+多次级中心”到“多样化核心+多次级中心”,空间格局从“大分散、小集中”到“大集中、小分散”;城市不同公共服务设施用地类型表现出不同的演变特征;城市公共服务设施用地演变机制为城市功能空间的整体提升、城市功能空间的互动耦合、土地利用的市场竞争、交通设施与网络的完善、城市规划的引导与调控、城市大事件的快速推动。     

山地高密度城市热岛效应的多约束因子格局分析与定量探测——重庆都市区案例研究

城市热岛受城市地表多因素影响,山地城市的情况则更为复杂。本文以典型山地城市重庆为例,基于Landsat8 OLI/TIRS影像、高精度矢量建筑等多源空间数据,采用城市地温反演、归一化植被指数、天空开阔度建模等方法,重点针对城市建成区,通过地理探测器分析各因子对城市热岛效应的约束力。研究表明：① 在都市区全域,城市热场空间异质性显著,植被覆盖、城市表面高程和天空开阔度因子具有全局性约束力表现,建筑密度、容积率和路网距离具有局部约束力表现。② 在城市建成区内部,对城市热岛效应约束性排前三位因子分别为：植被覆盖（q=0.782）、城市表面高程（q=0.499）、建筑密度（q=0.496）;局部约束因子建筑密度、容积率和道路距离的约束力均较强,但三者差异小;天空开阔度对城市热岛的全局性影响相对较小（q<0.1）。③ 在城市建成区内部,各约束因子对城市热岛具有叠加约束效应,叠加解释度q（X_i∩X_j）均强于独立解释度,叠加q值介于0.50~0.82之间。     

Effect of human settlements on urban thermal environment and factor analysis based on multi-source data: A case study of Changsha city

In view of the lack of comprehensive evaluation and analysis from the combination of natural and human multi-dimensional factors, the urban surface temperature patterns of Changsha in 2000, 2009 and 2016 are retrieved based on multi-source spatial data(Landsat 5 and Landsat 8 satellite image data, POI spatial big data, digital elevation model, etc.), and 12 natural and human factors closely related to urban thermal environment are quickly obtained. The standard deviation ellipse and spatial principal component analysis(PCA) methods are used to analyze the effect of urban human residential thermal environment and its influencing factors. The results showed that the heat island area increased by 547 km~2 and the maximum surface temperature difference reached 10.1℃ during the period 2000–2016. The spatial distribution of urban heat island was mainly concentrated in urban built-up areas, such as industrial and commercial agglomerations and densely populated urban centers. The spatial distribution pattern of heat island is gradually decreasing from the urban center to the suburbs. There were multiple high-temperature centers, such as Wuyi square business circle, Xingsha economic and technological development zone in Changsha County, Wangcheng industrial zone, Yuelu industrial agglomeration, and Tianxin industrial zone. From 2000 to 2016, the main axis of spatial development of heat island remained in the northeast-southwest direction. The center of gravity of heat island shifted 2.7 km to the southwest with the deflection angle of 54.9° in 2000–2009. The center of gravity of heat island shifted to the northeast by 4.8 km with the deflection angle of 60.9° in 2009–2016. On the whole, the change of spatial pattern of thermal environment in Changsha was related to the change of urban construction intensity. Through the PCA method, it was concluded that landscape pattern, urban construction intensity and topographic landforms were the main factors affecting the spatial pattern of urban thermal environment of Changsha. The promotion effect of human factors on the formation of heat island effect was obviously greater than that of natural factors.The temperature would rise by 0.293℃ under the synthetic effect of human and natural factors. Due to the complexity of factors influencing the urban thermal environment of human settlements, the utilization of multi-source data could help to reveal the spatial pattern and evolution law of urban thermal environment, deepen the understanding of the causes of urban heat island effect, and clarify the correlation between human and natural factors, so as to provide scientific supports for the improvement of the quality of urban human settlements.     

基于遥感的银川市建成区城市扩展及其热环境变化分析

为研究银川市城市建成区扩展对热环境的影响，基于 1989、1999、2010 年和 2017 年 Landsat 系列遥感数据，采用建筑用地指数（IBI）提取 4 个年份的城市建成区信息，获取了城市形态演化指 标，利用热红外波段反演不同年份的地表温度；在此基础上，分析了城市扩展和热环境变化的时空 演变特征，探讨了城市扩展和热环境之间的响应关系。结果表明：（1）1989—2017 年银川市城市建 成区扩展面积达 506.13 km²，各时期的扩展速度和扩展强度差异明显，城市扩展具有“缓慢—快速 —稳步”的阶段性特征，城市空间形态趋于紧凑化，向着稳定状态发展，城市整体向东部和北部扩 展，重心整体向东北方向迁移约 5.54 km。（2）热岛范围随着城市扩展不断扩大，较高温区域所占热 岛比例呈先减小后增加的趋势，高温和特高温占比表现出先增加后减小的特征，热岛强度逐渐向 较高温区转移，城市热岛效应得到缓解；热岛空间分布显示，热岛逐渐由兴庆区老城区蔓延至贺兰 县和西夏区，且兴庆区热岛逐渐演化为相互独立的小次级热岛，强度有所降低；28 a 间银川市城市 热岛比例指数（URI）表现出先上升后下降的特征，整体呈上升趋势。（3）热岛区域在空间分布和扩 展方向上与城市扩展具有较高的一致性，城镇用地、公交建设用地和裸地能促进地表温度升高，而 草地和水体能够降低地表温度，公园绿地和水体能有效缓解银川市城市热岛效应且后者对降低城 市地表温度的效果要好于前者。     

半干旱区典型工业城市热岛时空分布及演变特征——以包头市为例

基于2000 年、2008 年和2015 年landsat5 TM影像和Landsat8 OLI影像,以单窗算法反演地表温度,研究包头市区近15 a 的城市热岛时空分布及演变特征,并对下垫面土地利用/覆盖类型、 NDVI 与城市热岛的关系进行了定量分析。研究结论表明：包头城市热岛15 a 来呈逐步扩展趋势,且主要集中于裸地区、工矿区、商业和人口密集区三类区域,空间演变趋势与城市扩张格局呈现出高度的一致性;城市热岛效应强度增强,但2008-2015 年以来,市中心区高温区面积比重大大降低;下垫面土地利用/覆盖类型是影响城市热岛空间分布的重要因子,地表温度呈现出裸地>工矿用地>建设用地>城市绿地>农用地>水体的规律;地表温度与 NDVI 呈现显著的负相关关系,即植被指数越高,城市的地表温度越低。     

长三角地区城市土地与能源消费CO2排放的时空耦合分析

探究城市土地与碳排放的时空耦合关系,是协调城市土地与生态环境亟待解决的重要问题。基于重心模型、总体耦合态势模型和空间耦合协调模型,使用建成区面积、能源消费和DMSP/OLS夜间灯光等数据,分析了1995—2013年长三角地区城市土地与能源消费碳排放的时空耦合特征,并考虑空间因素的影响,构建空间滞后面板Tobit模型分析其驱动因素。结果表明：① 1995—2013年,建成区面积与碳排放量总体上均呈增加趋势。建成区面积由1251 km ²,增加至4394 km ²,碳排放量由30389.49万t,增加至90405.22万t。城市土地与碳排放间呈显著的正相关;② 城市土地与碳排放空间差异明显,上海、南京、杭州、苏州和无锡的城市建成区面积相对较大,碳排放相对较高;③ 长三角地区城市土地与碳排放耦合关系总体上呈减弱-增强-波动的态势。协调关系处于不断演化过程中,低协调阶段的城市数量明显减小,高协调阶段的城市数量明显增加,且呈集聚分布特点。南京、无锡、苏州、杭州和宁波处于高协调阶段;④ 空间滞后面板Tobit模型结果表明：城镇化对城市土地与碳排放耦合协调度具有驱动和制动的双重作用。同时,人口密度、经济水平、产业结构和空间因素对其也具有重要影响。     

北京周围建设用地空间分布格局及解释

城市对其周围土地利用格局的影响历来是地理学研究的重点领域, 大城市周围建设用地比例高, 分析和解释大城市周围的建设用地格局可进一步拓展我们对此领域的认识。本文 以2005 年北京中心区周围50 km 范围内的建设用地数字化图件为基础, 由内而外, 建立5 个宽度为10 km 的缓冲带, 分析了北京2005 年建设用地空间格局的变化, 并从自然、历史和经济学的角度对此格局作出诠释。主要结论如下: 北京市周围建设用地格局呈现出四条非常清晰的放射带, 这几条放射带和2200 多年前的秦朝驰道吻合; 北京市周围建设用地图斑的空间分布的连续性并没有受到行政区域划分的影响; 缓冲带30-40 km 可能是北京城市中心区在平面上的影响界线; 在缓冲带10-20 km 和缓冲带30-40 km 内, 城市用地比例呈现出两个峰值。     

深圳市不透水表面的遥感监测与时空格局

定量监测城市不透水表面扩展过程,是分析城市景观格局动态,深入剖析城市地区空间镶嵌体内部异质性景观相互转化的重要基础。以深圳市为例,通过定量划分城市不透水表面等级体系,计算不透水表面的转移矩阵与景观格局指数,分析不透水表面的时空动态,结果表明:1990～2005年间,高盖度及极高盖度的不透水表面持续增加,中盖度及低盖度不透水表面先增加后减少,而自然地表及极低盖度的不透水表面则为先减少后恢复,反映了城市化进程对城市地表覆被的结构性影响。景观格局变化显示景观多样性程度较高,且经历了低-高-低-高的变化;斑块在1990年以自然地表为主,1995年以后以中盖度等级为主,高盖度等级显著增加。自然地表和中等盖度的不透水表面变化分别主导着前期和中后期的变化过程。城市建设的迅速扩张,将林地、农田、水体及滩涂等自然地表快速地转变为不同功能的建设用地,主导着不透水表面等级分布的梯度性变化。