广州市城区热岛效应的遥感应用研究

利用Landsat TM/ETM + 热红外波段数据,根据辐射传输方程的地表温度反演方法,定量计算了广州市城区1988年、1995年和2002年的地表温度,讨论了广州市热岛扩展的时空演变格局和热岛效应形成的主要因素.结果表明,广州市城市热岛效应明显,热岛分布区域广且范围在不断扩大,在空间分布上呈现"三线四区"的特征.通过地表温度对比分析发现,老城区温度比高温区低3.7℃～4.2℃,比低温区温度高2.9℃～3.3℃,热岛强度为6.6℃～7.6℃;城市的功能布局、人类活动和经济发展与热岛效应的空间分布有十分密切的关系,也是影响城市热环境的重要因素.     

东莞市城市热环境时空变化及其驱动机制

东莞市处于快速城市化进程中,基于19902005年Landsat TM/ETM＋反演地表温度,对地表温度数据进行归一化处理,分析东莞市热环境格局的时空变化特征,并引入建筑密度和交通干道对区域热环境格局的形成机制进行分析。研究表明：东莞市在近15年间城市热环境格局发生重大变化,随着城市建设用地的扩张,热岛由起初的分散点状...     

上海市人类活动对热环境的影响

随着城市规模不断扩张, 由城市热岛现象而导致的热环境问题不断凸现。城市热环境 的时空变化, 是下垫面改变、人为热释放和环境污染等人类活动因素相互交织作用的结果。 由于城市热环境影响因子的复杂性, 传统观测手段和统计方法在获取数据和分析人类活动对 热环境响应机制方面存在着局限性。而卫星遥感和GIS 技术为人类活动对城市热环境的影响 分析提供了技术支撑。选用Landsat ETM+ 影像, 以上海市外环内区域为研究靶区, 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(MCE) 方法, 分析 了人类活动对城市热环境的影响特征。结果发现, 对于上海主城区而言, 城市建筑与人口密 度、工业区布局、下垫面类型以及城市景观多样性四个因子是影响城市热环境空间格局的主 导因子; 四个因子的线性模型, 较好地模拟了热环境的空间变化, 定量揭示了上海城市人类活动对热环境的影响机制。     

广州市冬夏季热岛的空间格局及其差异分析

利用2003年夏季和冬季两景Landsat ETM图像的热红外波段反演了广州市地表温度(LST)的空间变化,并对冬季和夏季热岛空间分布特征的差异及成因进行了分析。结果表明,广州市冬季和夏季热岛的空间分布具有明显的规律性,并且空间分布、强度差异很大;夏季热岛集中区主要是建筑物和道路等非渗透表面组成地域以及人口最密集区域,冬季热岛的分布主要与工业区和运输业的分布相伴。引起这种差异的原因主要是城市能耗布局、下垫面性质、冬夏季生物学和热学特征综合作用的结果。     

南京市热场分布特征及其与土地利用/覆被关系研究

文章采用Landsat ETM⁺热红外波段反演LST,分析南京市热场分布规律,构建了土地覆被指数LCI定量表示热场分布特征与土地利用/覆被的关系。结果表明:南京市存在三个连续分布且范围较广的热岛中心,主要分布在工业区;建成区平均温度比郊区高0.972℃;土地利用/类型的空间格局总体上决定了城市热场的空间分布,下垫面介质的热特征和生物学特征差异是地表温度不同的根本原因,工业热源是南京市热岛形成的重要因素;LCI可以和城市气候模型、水文模型结合起来运用,为城市热岛提供一种新分析方法。对某一特定区域而言,随着城市化水平的提高,单位面积内LCI值逐渐减小。     

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。     

地理单元划分对城市热环境响应规律的影响——以北京为例

尺度效应及空间异质性决定了同一种影响因子在不同地理单元中对生态过程的作用程度存在差异。论文选择城市热环境效应这一典型城市生态过程为研究对象,针对地理单元划分对热环境效应响应规律研究较少的现状,选择土地利用分类、网格、街区、局地气候区4种地理单元,选取常用景观组分指标——归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、不透水面比例(impervious surface area, ISA)和改进的归一化差值水体指数(modified normalized difference water index, MNDWI)为热环境影响因子,探究不同地理单元中城市热环境对景观组分响应规律的差异。以POI数据重新定义的北京市城区为研究区,结果表明：① 单因子与地表温度Pearson相关性分析得出街区和网格作为划分单元,各影响因子与地表温度相关性较高;② 利用多因子回归方法更适合于地表温度空间分异的解释,植被和不透水面比例因子的组合在4 km网格单元,植被、水体组合及植被、水体、不透水面比例的因子组合在局地气候区单元对地表温度空间分异的解释力度最强。论文为北方大城市热岛影响因素选择提供依据,充实了不同尺度热环境效应响应规律的案例研究,并为城市生态环境效应选择适当研究单元提供依据。     

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     

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。     

长沙都市区热力景观空间格局分析

热环境是城市生态系统的重要组成部分,将分形几何学的基本理论引入地表热力景观格局研究,可以量化评价城市热环境状况.以长沙都市区为例,利用TM热波段反演得到地表温度,并将其分为强热岛、弱热岛、常温区、弱冷岛和强冷岛5种热力景观类型,分别采用standard法和moving window法分析了都市区热力景观空间格局,然后用边界维数D和稳定指数SK定量化地描述了热力景观格局的复杂度与稳定性.结果显示:常温区是热力景观基质,而热岛景观已是春季城市热场重要特征;景观梯度变化在南北和东西两条样带上均呈现由市区向乡村骤变的特征,并伴有不同幅度的波动;热力景观边界维数D复杂度排序为:常温区＞弱热岛＞弱冷岛＞强热岛＞强冷岛,稳定性指数SK排序与之相反.     

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.     

基于自然区块的城市热环境空间分异性研究

通过有效解决建设用地子类划分,实现定量评价城市热环境的空间分异性,对改善城市生态环境、实现城市化的健康发展具有重要的意义和科学价值。论文以广州市为例,参考自然城市的概念,基于5类兴趣点(Point Of Interest,POI)开放数据,结合城市建设用地分类标准,构建5类自然区块;在Landsat 8遥感影像地表温度反演的基础上,计算分析自然区块下地表热场等级分布格局、热场平均值及热环境足迹范围,以对城市热环境空间分异性进行评价。研究表明：① 自然区块的构建,能准确地反映各类POI数据空间分布情况,能够实现对建设用地子类型的划分;② 5类自然区块内部地表热场等级均以高温像元为主,但等级分布具有显著差异。同时,自然区块的热场平均值由高到低的排序为：工业区块>商业服务业区块>交通与道路区块>居住区块>公共管理与服务区块;③ 自然区块形成的高温集聚区,存在热量扩散现象,实际影响范围大于其物理边界,5类自然区块的热环境足迹范围具有分异性。热环境足迹影响范围由大到小排序为：工业区块>商业服务业区块>居住区块>道路与交通区块>公共管理与服务区块。研究结果可为微观尺度上分析城市热环境、改善城市生态环境、实现城市化的健康发展提供科学依据。     

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。     

江南丘陵区农村居民点地域分异特征及类型划分——以长沙市为例

以长沙市2013年Landsat TM遥感影像图和长沙市的行政区划矢量图为基础,借助于ERDAS、MapGIS、ArcGIS、Fragtats、SPSS软件,运用探索性空间数据分析、景观形状指数模型及聚类分析法,从空间、规模与形态等方面探讨长沙市农村居民点地域分异特征、地域类型及调控路径。研究表明：长沙市农村居民点地域分异特征明显,在空间分布上呈现出由长沙市中部向东西两侧呈阶梯状稀疏化分布;而规模普遍偏小,规模分布自西向东呈现“波浪状”结构;在形态格局上,则表现为布局分散且形态复杂、不规则。通过采用聚类分析方法,将长沙市农村居民点划分为低密度散点型、低密度团簇型、中密度团簇型、高密度团簇型、中密度团块型、中密度条带型、高密度条带型7种,并从人口集聚、产业发展、基础设施与公共服务设施提升等方面提出了各地域类型优化调控的路径。     

珠三角地区地表温度与土地利用类型关系

随着城市化进程的加快,城市气候与环境问题日益显现,尤以城市热岛效应最为突出。通过监督分类方法对TM遥感影像进行了土地利用分类,并运用TM热红外波段线性拟合模型进行近地表气温反演,分析城市热岛的空间分布及地域性差异,以及与土地利用类型的关系。结果表明:珠三角地区近地表气温与土地利用类型紧密相关,城市建设区形成高温中心,是热岛的主要贡献因子,植被和水体则有明显的冷岛效应;研究区热岛具有区域性集中与分散分布的特点,且以区域性热岛为中心向周边扩展;分析热岛强度剖面线发现,由于地形、植被覆盖度等因素影响,研究区热岛强度的南北差异较大,而东西差异较小;热岛分布与土地利用类型分布格局较为一致,但也有分布不一致性的区域,表现为城市热岛向非城市建设用地扩展。     

基于遥感数据的苏州市热岛效应时空变化特征分析

城市化对于城市环境的一个重要影响是热岛效应.为了研究苏州市20多年来城市化进程对热岛效应的影响,采用遥感与GIS相结合的方法来定量的分析城市热环境的时空变化.根据1986和2004年两个时相的Landsat TM影像提取了研究区的土地覆盖以及亮温信息,在此基础上通过统计分析和GIS的缓冲区分析对这18a来苏州地区的热岛时空变化及其与土地覆盖变化的关系进行了深入研究.分析结果表明,城市热岛与城区的空间分布之间存在明显的一致性.