河谷地形下兰州市城市热岛效应的时空演变研究

基于1999年和2010年的Landsat ETM+和TM影像,以单窗算法反演了兰州市地表温度,研究兰州市最近10 a的城市热岛时空分布以及演变特征。研究结果表明:兰州市城市热岛的空间分布与延展与城市建城区的扩展相一致,热岛范围不断扩大,次中温和中温区大面积减少,相应的次高温和高温区大面积增加,热岛强度明显增强;除了城市下垫面覆盖类型,黄河低温带亦逐渐成为影响城市热岛分布的重要因子。各土地利用类型的平均温度均有所升高,建设用地和未利用地温度最高,对热岛效应贡献最大,是城市热岛的主要贡献因子,绿地和水体能够很好的缓解热岛效应。地表温度和信息指数NDVI、MNDWI、NDBI、NDBaI在兰州市河谷空间格局上显著相关,存在很好的对应关系。     

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。     

地表参数反演及城市热岛时空演变分析

采用TES算法实现了ASTER地表温度的反演,在对发射率估算方法改进基础上,利用单窗算法反演1989年TM地表温度。结合C地形校正,利用线性光谱模型提取植被覆盖度与城市不透水面密度,利用反射率提取NDVI。从多方面对城市热岛时空演变进行综合研究,研究表明,与等间距法相比,均值-标准差法可以较合理地刻画地表热场的分布,一定程度上可以避开不同时相的差异。最后时空对比及空间统计学分析显示,1989~2004年间福州市城市热岛面积、热岛强度都有所增加,城市热岛总体趋势为西北-东南走向,并逐渐向北-南方向偏移,而且城市热岛重心向东南方向偏移。     

珠江三角洲城市热岛空间分布及热岛强度研究

进入21世纪,我国珠江三角洲地区城市化规模越来越大,研究该地区的热岛效应具有重要的现实意义。研究区21世纪初自动气象站点运行趋于稳定,数据质量好,为城市气候研究提供了数据基础。利用2000—2003年的珠江三角洲城市群自动气象站温度数据进行空间分析,统计热岛和冷岛出现的频率,总结空间分布规律,并对照土地利用类型图分析热岛区域与地表覆被的对应关系。计算每月热岛强度值,通过热岛的月际变化曲线,总结热岛的年变化规律以及昼夜差异。研究结果表明,研究区城市热岛呈现"六区两带"的空间分布格局;全年中夏季白天的热岛强度最大,并且夏季的热岛强度出现昼强夜弱的现象。     

基于MODIS数据的吉林省中部地表温度反演及空间分布研究

利用MODIS数据,采用劈窗算法,定量反演吉林省中部陆地表面温度;利用TM数据,通过目视解译获得研究区的土地利用状况,并结合地势图,研究吉林省中部农业区的地表温度空间分布特征以及地表温度与土地利用类型之间的关系。结果表明,研究区陆地表面温度南高北低,西高东低,符合该区域气候特征;由于地表土地类型热力性质的不同,不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的裸岩要比最低的湖泊高出26.6K;地表温度与海拔呈负相关关系,即随着海拔的升高,地表温度呈下降趋势,下降率为23.6°C/km;在植被覆盖区,地表温度与NDVI之间存在负相关性,且城市地表温度对植被覆盖度的敏感性要高于农田和林地;对于整个研究区土地利用空间结构,地表温度与NDVI表现为LST-NDVI梯形关系。     

亮温与地表温度表征的城市热岛尺度效应对比研究

利用ASTER数据反演亮温和地表温度,并对二者差异进行对比;利用地统计学界定采样的最大尺度范围,并分别将亮温和地表温度影像以原分辨率为基础进行尺度下推分析,在多尺度分割基础上,构建热岛面积百分比、热岛强度两个指标,用于表征城市热岛尺度效应的差异性。结果表明:亮温和地表温度在数量结构、表征地物温度变异程度上存在很大差异;随着像元尺度增加,用亮温和地表温度表征的城市热岛面积百分比存在明显的尺度效应,且前者明显强于后者,但二者表征的城市热岛强度的尺度效应不明显,且后者稍强于前者;二者表征的城市热岛面积百分比和热岛强度均存在明显差异,表明亮温表征城市热岛的欠合理性。鉴于以上不同,在相关研究中应谨慎选取研究尺度和温度类型。     

基于MODIS数据的石羊河流域地表温度空间分布

地表温度是生态系统中极其重要的环境因子,中小尺度区域的热场空间分布对生态系统稳定性的研究以及干旱区流域的农业生产建设具有重要意义。利用MODIS数据,采用劈窗算法反演石羊河流域的陆地表面温度(LST),并计算植被指数(NDVI);利用TM影像,通过目视解译获得研究区的土地利用数据,结合DEM数据,采用GIS空间分析方法,分析LST的空间分布特征和LST与NDVI在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。结果表明:研究区陆地表面温度北高南低,东高西低,整体上表现为由东北向西南逐渐降低的趋势;地表温度与海拔呈负线性相关,相关系数为-0.928;不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的未利用土地要比最低的林地高出16.42 K;对于单一土地利用类型,耕地、林地、草地、建设用地的地表温度与NDVI具有明显负相关;对于整个研究区土地利用空间结构,地表温度与NDVI表现为LST-NDVI梯形关系,反映了流域地表温度和植被覆盖之间的关系,由此看出绿色植被对调节区域气候温度的重要性。     

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。     

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.     

中国与美国大都市区城市内部土地覆盖结构时空差异

城市内部土地覆盖结构对城市生态服务功能和人居环境质量产生重要影响。中国与美国不同发展阶段城市不透水地表和绿地时空分布格局存在显著差异。本文基于Landsat TM/MSS影像获取1978、1990、2000、2010 年城市内部土地覆盖和不透水地表分类信息,监测并比较中国和美国六个特大城市扩展时空动态、土地覆盖结构差异及城市不同功能区特征。研究表明,在过去30 多年以来,中国城市以相对紧凑形态发展,美国城市较为离散;美国三大城市植被所占的比例是中国的2.21 倍;中国城市内部结构土地利用功能类型更加复杂,不透水地表密度更高,而美国城市CBD和居住区功能相对独立,特别居住区以镶嵌式低不透水地表和高绿地比例结构为主。     

厦门市热岛强度与相关地表因素的空间关系研究

以厦门市为例,基于遥感影像与建筑普查数据,分析了各局部气候区中相关地表因素与热岛强度之间的空间响应规律,以及厦门市各局部气候区中热岛强度与相关地表因素的空间关系。结果表明：研究区热岛强度有显著的空间自相关性,高值区集中于东南部的建设用地及耕地和裸地,低值区聚集于湖泊、河流等水体、湿地以及北部、西北部的林地;普通回归模型不能有效解释空间中相关地表因素与热岛强度之间的关系;空间误差模型的拟合效果优于空间滞后模型,可以更准确分析地表因素与热岛强度之间的空间关系;各局部气候区中可以作为回归模型自变量的地表因素有所不同。作为回归模型的自变量时,植被指数、水体指数、天空视域因子与热岛强度呈负相关关系,建筑密度、不透水面比例与热岛强度呈正相关关系,而建筑体积密度、建筑平均高度、建筑高度差与热岛强度的相关性在各气候区中并不一致。根据研究结论建议保护“补偿区”、分隔“作用区”,综合考虑规划实施策略的可行性,以有效缓解热岛效应。     

南京市热岛效应变化时空特征及其与土地利用变化的关系

利用遥感数据和气象统计数据分析自1985年以来南京市热岛效应变化的时空特征及其与土地利用变化的关系。结果表明:自1985年以来,南京市热岛效应强度和范围在增长。南京市的年均温逐年上升,与郊区六合县的温差呈上升趋势;南京市建成区内4级热岛效应面积增加了107.88km²。热岛效应增长在空间上存在差异,大厂>雨花台>市辖区>栖霞>浦口>江宁。南京市土地利用变化的结果使得热岛效应空间分布更广泛,城镇居民点及工矿用地利用强度变化最大的地方即城市热岛效应增加最多的地方,两者在空间上具有很好的吻合;而和城镇居民点及工矿用地的扩展规模没有很好的空间相关性。     

Combined vegetation volume and “greenness” affect urban air temperature

Cities are often substantially warmer than their surrounding rural areas. This ‘urban heat island effect’ can negatively affect the health of urban residents, increase energy usage, and alter ecological processes. While the effect of land use and land cover on urban heat islands has been extensively studied, little is known about the role of vegetation volume or built-area volume about this phenomenon. We ask whether the 3-dimensional structure of urban landscapes influences variations in temperature across a city. Using heights-above-ground information derived from LiDAR data and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) calculated from multispectral (4 band: Blue, Green, Red, and Near Infrared) aerial images, we estimated vegetation volume and built-area volume (non-vegetated) in Chicago, Illinois (USA). Daily minimum temperature data were obtained from 36 weather stations for summer 2011. The differences in urban air temperature across the study area were as large as 3 °C. Maximum likelihood models indicated that a combination of NDVI and vegetation volume best predicted nighttime temperature in Chicago, and that vegetation growing within 250–500 m of the weather station was most influential. Our results indicate that vegetation in “the matrix”, i.e. the area outside parks and preserves, is important in temperature mitigation since the majority of the vegetation volume in the study area occurs within residential, commercial/industrial, and institutional land uses. However, open space, which covers only 15% of the study area, has nearly as much total vegetation volume as residential land, which covers 61% of the study area. Clearly, both large wooded parks within a city and large trees scattered across residential areas are needed to best mitigate the urban heat island effect.     

城市空间形态对城市热岛效应的多尺度影响研究进展

随着全球城市化的快速发展和气候变暖及极端高温事件的加剧,城市热岛效应已成为了21世纪影响人类生存发展的重要环境问题。因此,阐明城市热岛强度时空变化特征,揭示多空间尺度下的形成机制是人文地理学和气候学研究的热点和前沿交叉科学问题。从街道峡谷微观尺度、城市街区局部尺度和城市宏观尺度全面总结和系统梳理了城市空间形态对城市热岛效应的多尺度影响和耦合机制,提出了未来通过定量表征城市热岛强度、城市空间形态的空间格局、时间演化特征及规律,构建空间关系分析模型,进而揭示城市空间形态在不同时空尺度对城市热岛强度的作用机制,为城市规划、宜居城市建设以及气候变化的响应与适应研究提供理论指导。     

城市热岛效应的影响机理及其作用规律——以上海市为例

以上海市为例,从土地利用规模和强度的变化、类型和布局的变化、利用方式的变化三个方面揭示其对热岛效应的影响机理;实证分析结果表明：（1）土地城市化是上海城市热岛强度的主要影响因素;就建成区扩张对热岛强度的具体影响而言,累积效应大于其增量效应;（2）工业化、房地产开发、人口增长对上海城市热岛强度均具有较大的影响;就经济发展和能源消耗对城市热岛强度的具体影响而言,密度效应通常大于其规模效应;就全社会房屋竣工面积、20 层以上高层建筑数量对热岛强度的影响而言,累积效应小于增量效应;就人口增长对城市热岛强度的具体影响而言,密度效应与规模效应大体相近;（3）土地利用和城市发展模式的差异导致了城市热岛效应的空间差异。     

广佛同城化发展的热岛效应研究

在新常态区域协同发展的机制下,同城化发展的进程不断加快,由此导致的热岛效应影响不断凸显。城市热岛效应的时空变化,是土地利用类型的改变和人们活动等相互作用的结果。本文以广佛同城区域为例,采用2000年和2010年珠三角的土地利用类型数据,利用WRF(Weather & Research Forecasting Model)气象数值模式,分析广佛同城化加速发展带来的热岛效应强度变化。同时,应用连续变化的灯光数据提取2000-2010年间广佛的建成区变化,从个人口密度、户籍数及工业生产总值等角度出发,对广佛同城化区域热岛强度的湿度变化进行相关性和二元回归分析,研究同城化过程中对热岛效应产生的决定性影响。研究表明,广佛交界处的荔湾、南海、白云、三水、番禺、顺德等地区的气温明显高于其他地区,而月平均相对湿度明显低于其他地区,形成大范围的城市热岛和城市干岛。研究还发现,随着建成区面积的增加,热岛强度增强;人口增长及地区生产总值的变化,与广佛同城化区域热岛强度的相关系数超过0.68。总体而言,广佛同城化发展带来人类活动的加强与土地利用类型的改变,对热岛效应具有重要的影响。     

城市热岛斑块遥感识别及空间扩张路径研究——以北京市为例

研究利用MODIS地表温度数据产品,引入概率阈值算法提升城市热岛斑块空间识别精度。在此基础上,构建城市热岛扩张指数将城市热岛斑块时空变化过程分解为飞地型、边缘型、填充型扩张模式和缩减型模式。基于土地利用变化过程,开展城市热岛斑块空间扩张模式的路径分析,准确识别城市热岛斑块空间扩张路径的来源和归趋。研究表明：2020年北京市夏季昼夜城市热岛斑块总面积分别为3932 km²和2 266 km²,占北京市总面积比例23.96%和13.81%。2005―2020年夏季昼夜城市热岛斑块面积比例分别增加43.40%和24.44%。增长型城市热岛斑块面积大于缩减型城市热岛斑块面积。边缘型扩张模式是增长型城市热岛斑块最主要的模式。耕地、城市建设用地、农村居民点是增长型城市热岛斑块主要的空间扩张路径。研究结果为揭示城市热环境形成过程和精细化管理提供理论依据和数据支撑。     

地表城市热岛效应的概念内涵与定量刻画

明晰城市热岛（UHI）效应相关概念内涵、厘清其定量刻画方法是有效开展UHI效应研究的重要基础。全球城市化进程使UHI效应越发普遍,相关研究数量迅速增长并出现了UHI效应的多样认知,尤其对具有空间异质性表征优势的地表城市热岛（SUHI）效应开发了多样的定量刻画方法,但目前尚缺乏对其定量刻画方法的系统梳理。因此,本文对城市热岛、城市热岛效应、地表温度和城市热环境等易混淆概念进行了辨析,总结了各类UHI典型空间位置和尺度范围。在SUHI效应定量刻画中,将SUHI范围识别方法归结为城乡温度阈值、温度等级阈值、高斯拟合参数、温度衰减突变四大类,指出当前SUHI范围识别研究侧重于对SUHI影响规模的认知。研究同时对各类范围识别方法所对应的SUHI强度表征指标进行了梳理,认为理解指标本质内涵是掌握指标间潜在差异的前提。未来研究应整合多维度数据以突破单一SUHI监测途径,发展大尺度SUHI定量刻画方法以拓展定量研究的广度,认知连通化SUHI空间形态以挖掘范围识别研究的深度。     

上海城市热岛与热浪协同作用及其影响因子

在全球变暖的背景下,热浪变得更加频繁。城市地区由于城市热岛效应在热浪事件中承受更大的风险。然而城市热岛与热浪之间的相互作用还少有研究。利用2016-2017年两个夏季（6-8月）上海城、郊气象站逐时气温、风速、相对湿度资料、城区徐家汇和郊区奉贤涡动相关通量观测资料对比分析了热浪和非热浪期间城市热岛强度的差异,并利用一个平流扩散解析模型揭示了城市热岛与热浪相互作用的物理机制。结果表明,热浪期间的城市热岛强度相比非热浪期间明显增强,且白天增强大于夜间,显示出城市热岛与热浪之间的协同效应。热浪期间城、郊相对湿度比值相对非热浪期间明显减小,表明热浪期间城区地表相对郊区变得更干,从而抑制了蒸发作用,加剧了城市热岛强度;平均风速也明显减小,平流降温效应减弱,对城市热岛强度起正反馈效应。热浪期间城区净辐射通量的增加大于郊区,使城区获得更大地表辐射输入;由于城区更少的植被覆盖和更多的不透水下垫面,热浪期间城区潜热通量略有降低,而郊区明显增加;城区感热通量增幅则大于郊区,这种感热和潜热通量分配的改变也加剧了城市热岛强度。本研究对城市如何应对加剧的热风险具有重要的科学指示意义。