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。      

2012—2016年拉萨市热岛效应的时空分布及对土地利用/覆盖的响应

本文利用2012—2016年拉萨市8个自动气象观测站所采集的常规观测资料,结合2012和2016年Landsat8 TM影像数据对拉萨市土地利用类型分类,并且收集分析了拉萨市大量工、农业生产和居民生活等相关数据资料,评估了拉萨市热岛效应的时空分布特征及其与土地利用的关系。结果表明：拉萨市城市热岛的年、季节变化呈逐渐增强趋势;月变化呈现出“W”型的周期变化特征,城市热岛强度主要集中在冬季,其次是夏季,春秋季的热岛效应较弱;城市热岛的空间分布具有极不平衡性,总体表现为西南高,东北低,热岛区范围有所扩大,且热岛中心由经济开发区向南偏移至柳梧火车站,热岛低值范围一直位于税务林、拉鲁湿地附近。城市热岛强度与土地利用类型有较好的对应关系：市内开发区,建筑物密集、人为活动较多的地方有较高的热岛强度,林地、湿地对应的热岛强度较低。拉萨市热岛效应与人口密度、房屋建成面积和当年减少耕地面积成正相关性,与造林面积成负相关性,而与农业生产总值没有显著相关。     

基于MODIS的贵阳城市热岛时空特征分析

为揭示贵阳市城市热岛效应时空变化规律,利用2003—2019年的MODIS地表温度产品(MYD11A2),获取贵阳市长时间序列地表温度,结合3S技术对地表温度进行局地热岛强度计算,划分城市热岛强度等级,并从年代际、年际、季节变化以及日时间尺度对贵阳市城市热岛变化的分布特征及其演变规律进行分析。结果表明:(1)2003—2019年贵阳市城市热岛效应总体呈增强趋势,且在2012年发生突变现象,此后热岛效应更加显著,出现强热岛区,中热岛以上区域面积扩大;(2)贵阳市2003、2004、2005、2008年为热岛强度偏弱年,2016—2019年为热岛强度偏强年,偏弱年和偏强年热岛强度空间分布与突变前后相似,热岛区面积比例整体变化不大,偏强年除弱热岛区面积比例变小外,其他各热岛等级面积均增加;(3)贵阳市城市热岛效应夏季最强,其次是春季和冬季,秋季最弱。就空间分布而言,贵阳市城市热岛区在秋、冬季分布较分散,而在春、夏季分布较为集中;(4)城市热岛区主要集中在主城区,夜晚相比于白天分布更为集中,且热岛效应夜晚强于白天。     

滨海城市化地区热岛效应的遥感分析研究——以防城港为例

为研究防城港市热岛效应的时空变化特征及其驱动因素,设置热场强度、热岛比例指数及热岛强度3个评价指标,选用2001,2008,2015及2009年遥感数据分别进行热岛效应年际变化和季节变化分析;利用气象站数据对遥感结果进行验证;同时,从城市下垫面的组成、城市建成区面积变化以及社会经济数据等方面对热岛效应的驱动因素进行分析,研究结果表明:(1)防城港市热场强度呈逐年递增的趋势,港口区强热岛区增幅最快,年均增长率达到26.72%;(2)城市热岛比例指数逐年递增,东兴市最高,达到0.32;(3)防城港市热岛效应季节变化明显,冬春季最弱,秋季最强;(4)城市绿地和水体对城市热岛效应具有明显的降温作用。上述研究成果可为防城港市创建全国园林城市提供科学合理的建议。     

基于MODIS数据的近8年长三角城市群热岛特征及演变分析

利用MODIS hdf数据来反演地表温度,首先通过数据挑选少云覆盖图像,再经多波段综合法去云,用近8年的MODIS历史资料选择劈窗算法反演计算给出了长三角平均地表温度分布图,以长三角作为区域整体研究热岛效应,分析了城市群热岛分布特征,指出主要城市热岛分布呈"Z"字型分布格局。长三角地区热岛强度季节变化是夏季最强,春季次之,秋冬季除少数地区为较强热岛外,大部分地区都显示为弱热岛或无热岛。采用GIS地理统计方法比较16城市的强热岛面积分布,分析了2001—2008年夏季各城市热岛强度的年际变化趋势。     

基于Landsat卫星数据的山东临沂市热岛效应研究

利用Landsat卫星数据分别反演了2005年和2014年临沂市的地表温度和不透水层指数，分析了城市化进程对临沂市热岛效应的影响。结果表明，2005年临沂市表现为中等强度的热岛效应，2014年表现为强热岛效应。利用地面站点资料统计分析来看，2005～2014年，临沂市热岛强度总体呈波动增加的趋势,冬季最强，春秋季次之，夏季较弱。分析城市化因子发现，城市经济、人口、用电消耗、城市房屋面积增量等多个因素对城市热岛强度变化的影响，其相关系数分别为0.86、0.82、0.67、0.81，其中房屋面积增量与热岛强度增强密切相关。从不透水层指数分布图的动态变化来看，也说明了城市化进程中城镇建筑和硬化的路面的增多导致了热岛强度的增强。     

成都地区夏季城市热岛变化及其与城市发展的关系

利用2000-2010年MODIS地表温度产品影像,结合DMSP/OLS夜间灯光数据,分析了成都地区夏季城市温度场及其城市热岛变化的分布特征及其演变规律。结果表明：随着城市化加快,成都地区夏季热环境发生了较大变化,整个区域以中温区向次高温区转换为主。成都地区热岛效应昼夜变化较大：白天热岛面积不断增大,与周围卫星城热岛连成一体,2000年和2010年城市热岛对区域的增温贡献分别为0.13℃和0.29℃,变化量达0.16℃,夜间并不存在大面积强热岛区。旧城区内城市热岛面积有所增加,但不显著,城市扩展区内热岛的规模显著增大,2010年较2000年新增强热岛区域面积166.43 km²,变化幅度达54%。高城市化水平的成都市地区的日较差相对于周边低城市化水平地区明显减少。同时,城市热岛还与人口的平方根具有很好的正相关关系,成都地区非农业人口规模每增长100万人,热岛效应强度增加0.4℃。     

大庆市热岛特征及人工增雨需求的可行分析

利用大庆市2个国家站和5个区域气象站的气温、风速、云量资料对大庆市热岛特征进行了分析,结果表明:1991-2012年大庆市热岛强度的年平均值为0.3℃,城市热岛强度较弱,近几年呈显著增强趋势;大庆市热岛效应强度存在冬季强,春秋弱,夏季无热岛效应的特点,热岛效应最强出现在1月份,热岛效应最弱出现在6月份;1-6月热岛强度呈单调下降趋势;7-12月热岛强度呈单调上升趋势;大庆市热岛强度的日变化特征具有夜间强白天弱、快生快消、难以维持24 h的特点;城市热岛效应与云量、风速呈明显的负相关;晴天和较阴天容易出现城市热岛效应,热岛强度晴天强于阴天;城市热岛一般出现在风力1-3级的条件下,当风力3级时,城市热岛消失;在气象条件满足的情况下,充分利用"热岛效应"增加的低云开展人工增雨,可缓解热岛效应给城市带来的不利影响。     

昆山城市热岛效应特征及其关键影响因子研究北大核心

昆山地处长三角超大城市群中,在热岛效应上受到了上海、苏州等大、中城市的显著影响。利用2014—2017年昆山气象站网逐小时观测资料分析昆山城市热岛强度时空分布特征的基础上,结合归一化建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI),揭示了城市功能分区和城市扩张对该市热岛强度的影响,并通过一套用于城市气候研究的系统的场地分类方法—局地气候分区体系(Local Climate Zones,LCZ),探讨了不同城市用地的热岛强度特征。研究发现:昆山市热岛强度总体呈现夜间强、白天弱的特征。季节变化上表现为秋季最强,冬季次之,春季和夏季较弱;昆山市城市热岛强度处于逐年增长的过程,各镇中平均年际热岛强度增长率最高可达0.19℃·a^(-1)。高热岛强度范围由东南向西北延伸,湖陆风效应对昼夜热岛强度的分布及其变化有一定的影响,由于水体的作用,昆山市NDBI与夜间热岛强度的相关性较差,而与白天的热岛强度呈高度正相关。各镇不同的功能分区对热岛效应有显著影响,且当各镇的平均NDBI每增加0.1时,白天平均热岛强度会增加0.16℃;不同LCZ类型的热岛强度具有显著的差异,且地块城市化程度越高,热岛效应越强。密集低层建筑区(LCZ 3)和工业厂房(LCZ 10)的热岛强度与人类活动密切相关;开阔低层建筑区(LCZ 6)与茂密树木区(LCZ A)热岛强度表现出相似的变化特征;森林绿地(LCZ A、LCZ B)对热岛效应有缓解作用;水体(LCZ G)在白天有一定的降温效果,在夜间则会加剧热岛效应。     

北京地区热岛非均匀分布特征的卫星遥感-地面观测

针对北京城市热岛的空间变化特征及其发展趋势,重点探讨了北京城市热岛总体演变趋势及其多尺度非均匀分布特征与城市建筑群面积、中高层建筑群空间布局的相关关系。采用晴空过程北京城郊地面自动气象站AWS(Automatic weather station)气温观测真值对卫星遥感云顶黑体温度TBB(Temperature of black body on the top of cloud)高分辨率场实施变分订正,解决城市热岛研究中高分辨率卫星遥感的客观性订正问题。研究结果揭示了北京城市建筑群面积及中高层建筑群布局对城市热岛群总体演变趋势、多尺度热岛群非均匀分布特征的显著影响效应。结果表明,北京晴空过程城区及近郊区多尺度热岛效应可由强、弱程度不同的热岛群"合成",北京地区热岛分布呈多尺度非均匀特征,即城区东西两侧为强热岛区,城西北园林区与古城中轴线区域为相对弱热岛区;在北京城市高速发展背景下,城郊街区热岛群的非均匀分布特征与城市建筑群布局之间存在着相关关系;城市建筑群面积及中高层建筑密集程度的差异可产生区域性强弱不同的热岛效应,这间接反映出北京城郊中高层建筑群暖气或空调排放热源的局地影响效应。上述研究结果可为城市发展有关建筑群布局与园林绿地规划设计提供科学依据。     

武汉城市热岛效应及其影响要素分析

利用武汉市1961—2010年逐日气温观测资料和1981—2010年城市人口资料,采用城郊对比法、相关分析法、多元线性回归分析等方法,研究了武汉城市热岛效应及其影响要素。结果表明,武汉市自20世纪80年代后热岛效应显著,且随时间发展日益严重,2000年后有所减缓;冬季热岛效应较其他季节明显;最低气温对热岛增温贡献率达83.1%,最高气温和平均气温贡献率分别为33.3%和72.2%。总体而言,武汉为弱热岛强度等级。武汉市城市人口总数与热岛效应有较显著的正相关。气象要素中风速对热岛强度的影响较大。城市人口总数对城市热岛强度的影响更明显,武汉城市热岛受人为影响更严重。     

哈尔滨市城市发展与热岛效应的定量研究

 利用1986-2005年哈尔滨市区、郊区的年均气温资料以及哈尔滨市发展强度资料,分析了哈尔滨近20 a来城市发展与热岛效应的关系。结果表明：哈尔滨市发展强度指标与热岛效应之间具有显著的正相关关系,工业生产总值、建成区面积、全年用电量、公共交通实有车辆、年末实有道路面积、全年供水量是使哈尔滨市产生热岛效应的主要因子。综合城市发展指数与哈尔滨市年热岛强度指数的相关系数为0.72,二者拟合曲线初具环境库兹涅茨曲线特征。     

山西省阳泉市城市热岛效应特征分析

利用1972－2011年阳泉市3个国家级气象站资料、2011年36个乡镇区域自动站气温资料,分析了阳泉市城市热岛效应的年际变化、季节变化、月变化和日变化特征。结果表明：阳泉市存在弱的城市热岛效应,1972－2011年平均热岛强度0.554 ℃。阳泉市城市热岛强度整体呈显著上升趋势,热岛强度的增加主要是由于夏季热岛强度的增强;热岛强度冬、秋季强,春、夏季弱;12月最强,5月最弱;热岛强度日变化表现为12时最小,从傍晚开始随降温逐渐增大,到早晨气温降到最低时最大,日出之后迅速减小;2008－2011年最强热岛强度出现在2010年1月14日08时,达7.9 ℃。阳泉在升温天气热岛强度变幅增大,易在早晨形成较强城市热岛,下午形成城市冷岛;降温天气热岛强度变幅减小;温度变化较小时则易维持弱的城市热岛。阳泉市主要城市发展因子与霾日数、气温呈显著正相关,在目前的经济发展水平条件下,阳泉市城市化发展可能使城市温度增高,城市绿地面积的增加可能对热岛效应有缓解作用。     

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。     

基于MODIS时间序列的内蒙古城市热(冷)岛效应研究

基于MODIS遥感卫星数据,反演地表温度,研究内蒙古各城市昼夜城市热岛空间分布和季节变化特征。结果显示:(1)白天内蒙古西部地区城市热岛效应弱;中部地区除集宁外,城市热岛出现概率呈对半趋势,没有东部地区城市热岛效应强;东部地区城市热岛效应出现概率最多,以赤峰和通辽尤为显著。夜间全区城市热岛出现的概率比白天大,有些城市达到了100%的现象。(2)内蒙古城市热岛并没有表现出统一季节变化规律,白天,冬季出现城市热岛的有锡林浩特、海拉尔、集宁和通辽;夏季为热岛的城市有呼和浩特、乌兰浩特。夜间,呼和浩特全年热岛,基本全年热岛(除个别月份)的有集宁、通辽、乌海、乌兰浩特和锡林浩特;春季为热岛的是临河;秋季为热岛的有赤峰和东胜;热岛有季节变化规律的是巴彦浩特、海拉尔、包头。(3)呼和浩特夏季6-8月呈现热岛效应;冬季12月依旧表现为热岛,且夜间城市热岛更严重。(4)集宁除5月、7月、12月为冷岛,其余月份为热岛; 7月白天为弱冷岛,夜间为热岛,城郊温差较小;冬季12月白天集宁市区为热岛效应,夜间集宁市区呈现弱冷岛效应。     

哈尔滨市城市发展与热岛效应的定量研究

利用1986-2005年哈尔滨市区、郊区的年均气温资料以及哈尔滨市发展强度资料,分析了哈尔滨近20 a来城市发展与热岛效应的关系。结果表明：哈尔滨市发展强度指标与热岛效应之间具有显著的正相关关系,工业生产总值、建成区面积、全年用电量、公共交通实有车辆、年末实有道路面积、全年供水量是使哈尔滨市产生热岛效应的主要因子。综合城市发展指数与哈尔滨市年热岛强度指数的相关系数为0.72,二者拟合曲线初具环境库兹涅茨曲线特征。     

遂宁市海绵城市建设对其热岛效应影响的评估

利用2011～2017年遂宁市主城区气温观测资料、MODIS卫星遥感资料,Landsat TM影像资料,结合遂宁市海绵城市建设,对遂宁市主城区城市热岛效应进行评估,得到以下结论:气象观测资料显示遂宁市主城区存在城市热岛效应,且从2011～2016年,其热岛效应总体呈下降趋势;遂宁主城区夏季热岛强度最强,春季次之。基于MODIS卫星资料分析得到:2011～2014年,遂宁主城区的城市热岛范围逐渐扩大;强热岛和极强热岛主要集中市中心,2016年到2017年,城市热岛出现了一定的缓解,强热岛和极强热岛被消除。2017年极端高温下的遂宁市主城区城市热岛效应比2006年的弱。海绵城市建设增加了遂宁市主城区绿地面积、水域面积、改变了城市路面、合理规划了城市建设,使遂宁市主城区热岛效应得到了一定的缓解。      

基于MODIS的安徽省代表城市热岛效应时空特征

利用2001—2010年覆盖安徽省的MODIS数据,选取在气候、地理、城市化等方面具有代表性的合肥、芜湖、阜阳作为研究对象,并结合GIS技术,分析地表温度的日变化及季节变化特征,得到安徽省代表城市热岛效应的时空分布。结果表明:安徽省省会合肥的热岛效应最为显著,安徽省南部代表城市芜湖的热岛效应强于北部代表城市阜阳, 同时具有显著的日变化和季节变化特征。近10年来,安徽代表城市热岛面积和热岛强度均呈增加趋势,但合肥热岛强度大于3 ℃的极端热岛效应有一定缓解。白天大片水体对缓解城市的热岛效应作用明显,而夜晚则不明显,甚至成为地表温度的高值中心。夏季地表温度与归一化植被指数的负相关最显著,即提高城市植被覆盖度对降低地表温度和缓解城市热岛效应有重要影响。     

基于多年卫星遥感的江苏省夏季城市热岛特征分析

利用2003—2020年的MODIS土地覆盖类型和地表温度等数据,从地表温度、气温和城市化的角度分析了江苏省夏季城市热岛强度和面积的时空分布和变化趋势。结果表明：近20 a快速的城市化导致了江苏省夏季热岛强度(0.07℃·a^-1)和热岛面积(529 km²·a^-1)整体均呈增加趋势;其中热岛强度前期受城区升温影响,呈明显增强(0.18℃·a^-1),后期受郊区升温影响,呈明显减弱(-0.14℃·a^-1);热岛面积变化主要由弱热岛面积(297 km²·a^-1)和较强热岛面积(192 km²·a^-1)的增长趋势主导,强热岛面积呈前期增长(133 km²·a^-1)和后期减少(185 km²·a^-1)的变化趋势;高温对整个城区的热岛效应影响有限,但对城市核心区的热岛效应影响明显,对应的强热岛面积增加和热岛强度增强。