基于FSDAF模型的干旱区典型绿洲城市夏季地表热岛效应时空演变研究

全球城市化进程加快引起的干旱区绿洲城市热岛效应变化及其生态环境问题已成为当前国内外城市气候、环境和生态等领域的研究热点之一。基于遥感热红外通道反演的地表温度(Land surface temperature,LST)是开展城市地表热岛(Surface urban heat island,SUHI)效应监测研究的关键参数。然而,受热红外遥感数据“时空矛盾”的制约,目前在单一星载卫星传感器下尚不存在同时具有高时间分辨率和高空间分辨率的热红外遥感数据源,因而制约了在干旱区绿洲城市范围内开展高精度地表热岛效应监测研究。针对上述问题,以干旱区典型绿洲城市--乌鲁木齐市为研究区域,以Landsat系列影像和MODIS地表温度产品为基础数据源,基于FSDAF(Flexible spatiotemporal data fusion method)时空融合模型分析了2001-2018年乌鲁木齐市在城市扩张背景下夏季地表热岛效应的时空变化特征以及夏季LST与城市地表参数之间的关系。研究结果表明:(1)乌鲁木齐市夏季热岛强度(SUHI intensity,SUHII)在不同的郊区范围内均呈现增加的趋势。在较小的郊区范围内,SUHII1从2001年的1.24℃增加到了2018年的2.83℃;在较大的郊区范围内,SUHII2从2001年的1.44℃增加到了2018年的2.88℃;(2)在研究区各土地利用类型中,裸地的夏季LST最高,水体最低;(3)研究区地表反照率和不透水面的增加与城市夏季LST升高呈正相关,而植被指数与植被覆盖度则与LST呈负相关关系;(4)在干旱区绿洲城市,城区内部植被面积的增加有助于缓解城市热岛效应,而仅郊区植被的增加则会导致SUHII的进一步增强。     

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。     

中国城市群热岛效应时空演变及其影响因素分析

基于长期不透水面和MODIS地表温度数据,分析2000—2015年中国城市群扩张及热岛效应时空演变,进而综合采用冗余分析(RDA)、线性回归分析和变异分配分析(VPA)等方法,揭示城市群城市热岛效应的驱动机制。结果表明：城市群内建成区面积快速扩张,不透水面比例从2000年2.08%增长到2015年5.33%,且主要集中于珠江三角洲等沿海城市群;2000—2015年,夏季热岛分布较广,且白天强度高于夜晚。东部以及大部分北部城市群如哈长城市群等,降温强度较大,但其夜晚热岛效应在不同程度增强。冬季夜晚比白天热岛分布广、强度高,北方、西北、东部等地区夜晚热岛效应也在增强;自然环境因素显著影响城市群热岛强度,降水对夏季夜晚热岛强度起显著负贡献(22%),纬度越高,冬季夜晚热岛强度也越高。人为因素显著影响夜晚热岛分布和城市群内热岛强度的平衡,城市植被覆盖显著减少夜晚城市群内热岛分布,灯光强度对夏季夜晚热岛强度起显著负贡献(24%),对热岛比例起显著正贡献(27%),人口密度对夏季夜晚热岛强度起显著负贡献(31%);自然环境因素对热岛强度的贡献占主导,而人为干扰因素对热岛比例的贡献占主导。     

“源-汇”景观格局的热岛效应研究——以武汉市为例

论文基于2017年Landsat 8遥感影像,通过GIS技术选取城市地表温度、源汇景观密度、源汇景观贡献度和景观效应指数,结合地理空间分析和数理统计方法,分析了武汉市局部源汇景观格局对城市地表温度的贡献及其效应。结果表明：① 武汉市城区热岛(urban heat island, UHI)季节变化明显,夏季热岛强度大、范围广,呈“大”字型分布,工业集聚区和经济开发区产生的UHI更显著;② 武汉市城区平均地表温度(land surface temperature, LST)在距市中心约8 km处达到峰值后沿城乡梯度逐渐下降,呈现“倒钩型”特征,这一现象与景观密度变化密切相关;③ LST与源(正向)、汇(负向)景观密度存在极强相关性,不透水表面是城区热岛的主要贡献因子;④ 相同密度的水体和绿地,水体更具有削弱城市热岛效应的功能;⑤ 一般当汇-源景观面积比>0.89(汇区密度>0.47)时,局部景观格局对城市热岛有缓解作用,且局部汇区越集中缓解效果越显著。     

济南市城市热岛效应的时空分布特征

论文应用区域自动气象站2007～2008年逐时气温观测资料,分析了济南城市热岛的时空分布特征,结果表明,无论春、夏、秋、冬,济南的城市热岛在空间分布上均以泉城广场、市政府为中心呈环状放射发展。热岛强度以冬季最强,秋、春季次之,夏季最弱。对城市热岛进行小波分析发现,济南冬季和夏季城市热岛的主要振荡周期是以准24h为代表的日变化和准270h所代表的旬变化为主。夏季日变化不如冬季明显,夏季旬变化略强于冬季。济南城市热岛以日为周期呈规律性变化,城市热岛强度表现为夜间强,白天弱。     

长江三角洲城市带扩展对区域温度变化的影响

利用DMSP/OLS 夜间灯光数据、土地利用统计数据和气象站常规观测资料, 结合NOAA/AVHRR、MODIS 反演的月地表温度数据, 定量考察了长江三角洲城市群热岛增温效应对区域温度气候趋势的贡献, 结果表明: ① 1992-2003 年长江三角洲城市化经历了一个快速的空间扩展过程, 宁镇扬、苏锡常、上海大城市区、杭州湾4 个城市群构成了一个“之” 字形城市带, 城市群之间出现城市化连片趋势, 城市带区域内1961-2005 年年平均气温增温 速率为0.28~0.44 ^oC/10a, 显著高于非城市带区域。② 城市热岛效应对区域平均温度的影响以夏秋季最强, 春季次之, 冬季最弱。③ 长江三角洲城市带热岛强度和城市总人口对数呈线性正相关关系。④ 城市带增温效应使得区域的年平均气温在1961-2005 年间增加了0.072 ^oC, 其中1991-2005 年间增温幅度为0.047 ^oC; 年最高气温升高了0.162 ^oC, 其中1991-2005 年间 增温幅度为0.083 ^oC, 表明1991-2005 年间长江三角洲城市带的空间扩展正在改变区域温度变化趋势, 且这种增温趋势显著。     

基于HJ-1B的城市热岛季节变化研究——以北京市为例

基于中国的HJ-1B卫星反演地表温度,通过建立一种2.5维高斯表面模型来对北京城市热岛建模,定量描述热岛的位置、形状和大小,并用这种模型来描述城市热环境及其季节变化。研究发现,北京市热岛效应季节变化明显,夏季市中心形成热岛且强度和范围最大,冬季城区中心变成冷岛。在2009年夏季,北京市热岛区域东西横跨33.92 km,南北横跨40.92 km,面积约为1 090.14 km2。相对的,在冬季,北京市区温度比郊区低,从而形成一个冷岛。研究表明HJ-1B卫星是城市热环境监测中的一个良好的数据源。     

秦巴山区MODISLST时序数据重建及特征分析

地表温度(LST)是大气—地表水热平衡的重要参数,但受云等大气状况影响,MODIS LST时间序列产品存在大量缺失数据,限制了LST数据使用。该文以陕南秦巴山区为研究区,从LST与高程、归一化植被指数(NDVI)、经度和纬度的相关性特征出发,首先,针对不同的相关性特征自适应确定重建因子;然后,设计了以时点重建模型为主算法、总重建模型为备用算法的LST时间序列重建流程;最后,对研究区的地温特征进行分析。结果表明,高程与LST呈较为稳定的负相关关系,NDVI随植被的物候期变化与LST的相关性呈周期性变化,纬度与LST白天时点以正相关为主,夜晚则呈负相关特征;白天重建数据的平均绝对误差(MAE)变化范围较大,夜晚的变化范围小且平均值较低;71.8%的白天重建数据和78.2%的夜晚重建数据的误差可控制在3℃以内;研究区内平均地温随着高程的升高而下降,海拔1~2km区域的年均地温比海拔低于1km区域低2.0℃,海拔大于2km区域的年均地温比海拔1~2km区域低2.6℃。     

祁连山MODIS LST时空变化特征及影响因素分析

地表温度(Land Surface Temperature，LST)是研究区域尺度和全球尺度上地表能量和水平衡物理过程中不可缺少的参数。祁连山LST的时空变化规律及其影响因素模式未知。通过采用趋势分析法和相关性分析法，探讨2000—2017年间祁连山LST〖WTBZ〗的时空变化特征及与植被的相互关系，分析各植被类型下地表温度的时空分异特征。结果表明：（1） MODIS LST产品的精度能够满足祁连山地表温度时空变化分析的要求。（2） 祁连山LST时间序列呈 “上升—下降—上升—下降”的波动变化，整体呈小幅上升趋势，以0.17 ℃·（10 a）^-1的速率波动上升，冬季LST上升趋势最显著（63.37%），变化率为0.22℃·（10 a）^-1；空间上呈西北降低东南升高的变化趋势，显著上升面积（14.89%）远大于下降面积（0.90%）。（3） 祁连山年均LST与NDVI呈负相关，显著相关区域占22.56%，夏季NDVI对LST的调控作用较显著（25.45%）；荒漠NDVI对LST的影响大于其他植被类型。（4） 海拔对各植被类型LST有强烈的影响，相关性依次为荒漠>林地>草甸>耕地；然而，夏季LST与海拔的相关性因植被覆盖增加而显著降低。（5）祁连山LST上升是NDVI、海拔以及植被类型综合影响的结果。     

基于MODIS的新疆地表温度时空变化特征分析

地表温度（LST）作为陆地环境相互作用过程研究中的重要地学参量,其时空分异与下垫面属性、地形地貌格局等息息相关。本文基于2000—2020年MOD11C3数据,采用GIS空间分析、空间重心模型及改进的半径法等手段,对新疆地区月、季、年及昼夜等序列时空尺度LST的分布特征及变化趋势进行研究,并借助LUCC、DEM等多源遥感数据进一步探讨各类下垫面、不同地貌单元及部分典型区域的LST垂直递减率、增减温及热（冷）岛效应等地理特征。结果表明：① 研究期间新疆年均LST为9.45 ℃,呈减温和增温趋势的区域分别占研究区面积的13.3%和86.7%,增温区域占绝大部分,故近20年研究区整体呈升温趋势（0.024 ℃·a^-1）,较全国高出约0.01 ℃·a^-1,其中春季增幅最大,冬季次之;夜间LST变化明显强于白天,春、夏两季昼夜温差均大于23.7 ℃,而冬季最小（约15 ℃）;研究区年际高、低温重心迁移轨迹大多分布于LST变幅较大区域,各月LST空间分布及高低温重心转移轨迹均表现出以7月为中点的年内强对称性规律。② 不同下垫面地表冷热环境空间分布差异较显著。其中以荒漠和裸土为主的未利用地年均LST最高（13.42 ℃）且昼夜温差最大（23.6 ℃）,高寒区冰川年均LST最低（-7 ℃）且昼夜温差（14.3 ℃）最小,其他下垫面年均LST在2.6~11 ℃之间,昼夜温差较小且较一致（平均16.75 ℃）。③ 东西走向的“三山夹两盆”地貌结构,使新疆LST的纬度地带规律被大幅削弱。研究区各山区（群）LST垂直递减率不尽相同,地处较高纬的阿尔泰山递变（0.63 ℃/100 m）最明显,山体高大的帕喀昆阿山群递变（0.57 ℃/100 m）次之,天山山脉递变（0.54 ℃/100 m）最小。另外各山区（群）山麓处均出现了不同程度的逆温现象,而山腰处LST垂直递减率线性拟合效果最佳。④ 本研究所选取的部分典型城市大都表现出不同程度的热岛效应。其中乌鲁木齐市热岛效应最为强烈,伊宁市其次,哈密市最微弱,而阿克苏市则表现出绿洲城市冷岛效应,但各城市热（冷）岛效应均存在一定环数（8环）范围的冷、热岛足迹。     

蒙古国植被物候特征及其对地理要素的响应

蒙古高原是中国重要的北方生态屏障。在全球气候变化的背景下,研究蒙古国植被物候变化特征对于认识蒙古国草地生态系统对气候变化的响应和促进区域畜牧业可持续发展具有重要意义。本研究利用非对称高斯拟合法对蒙古国2001—2019年MOD13Q1产品中的归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index,NDVI）数据拟合,得到较为平滑的NDVI时间序列数据;基于TIMESAT平台,采用动态阈值法分析获得蒙古国连续19a植被物候数据。研究分析了蒙古国植被物候的空间分布及年际变化趋势,发现蒙古国植被返青期（Start of growing season,SOS）主要集中在110~150d,总体呈微弱推迟趋势,植被枯黄期（End of growing season,EOS）主要集中在270~310d,总体呈提前趋势,从而导致蒙古国生长季长度（Length of growing season,LOS）呈缩短趋势,且缩短时间最长可达2d以上。采用偏相关分析方法分析了植被物候对地形、降水、地表温度等地理要素的响应,表明蒙古国植被物候具有明显的空间异质性和海拔依赖性,不同植被物候对降水、地表温度（Land Surface Temperature,LST）的响应不同,SOS与日间LST呈显著正相关,EOS与夜间LST呈显著正相关,而LOS与年均降水呈显著负相关关系。     

气候变化和人类活动对干旱区植被生产力的影响

在全球变化的背景下，植被生产力发生了一系列的变化，如何定量的评估中国西北干旱区气候变化和人类活动对植被生产力的影响，对于应对气候变化，促进“一带一路”生态建设以及美丽中国建设具有重要的意义。以新疆为研究区，以植被净第一性生产力（NPP）作为评价指标，分析了2001—2016年气候变化和人类活动对植被恢复和退化的影响。结果表明：（1） 从2001—2016年，植被NPP有明显变化趋势的面积占植被覆盖区总面积的34.02%，其中30.58%的面积呈现恢复趋势，3.44%的面积呈现退化趋势，NPP平均每年增加634 Gg C·a^-1(Gg=10⁹ g)。（2） 由人类活动和气候变化引起植被恢复的面积占植被NPP变化总面积的42.03%和30.58%；在上述两个区域，NPP平均每年增加量分别为319 Gg C·a^-1和59 Gg C·a^-1。由人类活动和气候变化引起植被退化的面积占NPP变化总面积的57.63%和19.45%；其中，在上述两个退化区域，NPP平均每年分别减少68 Gg C·a^-1和7 Gg C·a^-1。（3） 不同植被类型中，人类活动对农作物、荒漠、草地、高山植被的恢复作用大于退化作用，对森林、灌丛、沼泽的退化作用大于恢复作用；气候变化对沼泽的退化作用大于恢复作用，对其他6种植被类型的恢复作用大于退化作用。总体上，人类活动是影响新疆植被恢复和退化的主要原因。     

利用多源数据估算黑河流域总初级生产力

总初级生产力（GPP）决定了进入陆地生态系统的初始物质与能量，但由MODIS GPP产品获取的GPP在地表覆盖复杂的黑河流域却不足以准确的反映生态系统物质与能量的分布。因此，利用MODIS影像数据、ASTER GDEM数据、30 m分辨率土地利用覆被数据和中国区域地面气象要素驱动数据，驱动VPM模型模拟黑河流域2015年5～10月的总初级生产力，并据此揭示黑河流域GPP在生长季的时空格局，时间分辨率为8 d，空间分辨率为500 m。研究结果表明：VPM模型估算结果的精度高于MODIS GPP产品，判定系数增长了45.5%，总均方根误差降低了57.0%；黑河流域生长季累积[WTBX]GPP[WTBZ]总体呈现出中游最高、上游其次、下游最低的显著空间分布梯度格局；全境与局部有植被覆盖区域的日GPP均呈先增加后减少倒U型变化规律，且前者在7月下旬达到最高值；植被覆盖率极低的地表区域生长季内的日GPP在基本稳定中上下波动，稳定值处于1 gC·m^-2·d^-1附近。     

城市化对云南高原楚雄市近年来城市热岛效应影响研究

气象学界对北京、上海、兰州、乌鲁木齐、昆明等大城市的城市热岛效应进行了大量研究,但用于城市和郊区对比的气象站比较少,对云南高原中小城市的城市热岛效应研究较少。近年来随着我国经济的发展,一些位于生态脆弱区的边远地区城市化发展对区域气候和环境带来的影响备受关注。楚雄市地处云南高原中部,主要位于南亚季风气候区,近年来气象灾害频繁,是世界上生态和气候脆弱区之一,该地区城市化发展对区域气候的影响引起人们的广泛关注。2010年以来在云南高原楚雄市城郊建立了多个加密气象站,很大程度上提高了研究数据的可靠性,基于楚雄市气象局近5 a来城市和郊区10个气象观测站的实测数据和社会统计数据,将气象站点资料分成城市气象站与郊区气象站资料并进行对比分析,利用Excel和surfer软件制作图表对楚雄市热岛强度的时空分布特征及影响机理进行了研究,并提出了减轻热岛效应的对策。结果表明:时间分布上,近年来城市热岛强度呈先下降后上升趋势,热岛强度最大是在2010年(1.8℃),最小是在2013年(1.2℃);3月份热岛强度最强(2.6℃),8月份最弱(0.9℃);春季热岛强度最强(2.0℃),冬季次强(1.9℃),夏季热岛强度最弱(1.0℃),秋季次弱(1.5℃);日变化热岛强度最大是在夜间02时(2.0℃),最弱是在在白天14时(-0.3℃)。在空间分布上,城市热岛中心位于城市中心,城市热岛强度分布呈城区中心向外递减的趋势,这与楚雄市地形及土地利用现状有很强的对应关系。影响楚雄市热岛强度最大的自然因素是风速,其次为蒸发量、云量和降水量;影响楚雄市热岛强度最大的人为因素是能源消耗量,其次为建成区面积和烟粉尘排放量。研究结论将对认识云南高原城市发展的区域气候效应机理,及其城市防灾减灾和可持续发展具有重要的科学意义。     

基于TM图像的塔盆周边地区主要地物亮度值分析

居民点、水体、植被、早地是组成干旱区的主要地物，在遥感图像上反射差异比较大，易于判读；研究这些地物在遥感影像上的亮度值变化规律，对于干旱区遥感监测分析，信息提取过程具有重要意义。利用5景南疆地区5市1县陆地卫星TM影像图，选择出能代表该地区水体、植被、居民地和早地等主要地物的720个样点，分析干旱区4种主要地物在TM影像不同波段上的变化规律以及产生辐射绝对亮度值（R）变化的地物光学性质和状态；揭示干旱区主要地物在TM影像中的亮度值变化的光学特征。研究表明，这种光学特征对水体来说遵循TM1〉TM2〉TM3〉TM4〉TM5〉TM7的规律，对植被来说，遵循TM4〉TM5〉TM1〉TM2〉TM7〉TM3的规律，对居民地来说，遵循TM5〉TM3〉TM1〉TM4〉TM2〉TM7的规律，对早地来说，遵循TM5〉TM3〉TM7〉TM1〉TM4〉TM2的变化规律。     

1973—2015年努尔苏丹气温变化与城市热岛效应

基于1973—2015年努尔苏丹市和阿科尔镇逐日气温数据,以及努尔苏丹2000—2015年城市发展数据,采用回归分析、七点二次平滑、Mann-Kendall突变检验、滑动T检验等分析方法研究了该区域气温和城市热岛强度的变化特征及成因。结果表明:(1)在同期北半球和中亚地区气温显著增长的大背景下,努尔苏丹年平均气温并无显著变化,气温受全球变化的影响主要表现在气温的两极化加剧上;(2)受冬季热岛强度减弱的影响,努尔苏丹年平均热岛强度呈现显著减弱趋势,而冬季热岛强度的减弱主要受对比站冬季气温变化影响,其次与努尔苏丹城市发展也有一定的关联。     

基于ECOSTRESS地表温度和手机信令数据的城市人口热环境暴露风险评价——以西安市为例

全球气候变暖和城市热岛效应的双重影响使人类社会面临的极端高温风险日益加剧,给城市人口健康和社会经济可持续发展带来严峻挑战,科学评估城市热环境下人口暴露风险已成为当前学术界关注的热点领域。论文基于ECOSTRESS地表温度数据和手机信令数据,以西安市为例,在城市地表温度和人口时空变化分析基础上,构建城市人口暴露风险评价模型,揭示精细化时空尺度上的人口暴露风险时空格局及其动态演变特征。结果表明：① 西安市夏季一天内的地表温度呈现出明显的波动特征,昼夜地表温度差异较大,白天平均温度为35.5 ℃,夜间平均温度为21.5 ℃,白天地表温度空间分布相比夜间具有更明显的空间异质性,且日内所有时刻均存在不同强度的城市热岛效应,热岛分布的变化表现出从聚集状态向离散状态再过渡至聚集状态的特征。② 西安市人口分布呈单中心结构,73.6%的人口都分布在三环以内,且沿中轴线集中的现象显著,昼夜人口形成了“白天向心、夜间离心”的分布特征。③ 人口暴露的中、高与极高风险区主要呈散点式分布在城市中心区域,且86.6%的极高风险区位于三环以内,而无风险和低风险区主要集中连片分布在城市外围。④ 导致昼夜人口暴露风险差异的不同主导类型面积占比依次为温度主导型(37.9%)>共同主导型(31.5%)>人口主导型(30.6%)。研究可为城市人口暴露风险区域的识别及制定针对性的适应性策略提供参考。     

2001—2020年中国地表温度时空分异及归因分析

地表温度（LST）变化对陆面过程的能量收支平衡与生态系统稳定有着至关重要的影响。本文基于MOD11C3数据,使用回归分析、GIS空间分析、相关性分析及质心模型等方法,分析了中国2001—2020年LST变化及其时空分异格局;运用地理探测器识别中国38个生态地理分区下LST变化的主导因子,进而探寻其形成原因。结果表明：① 中国2001—2020年LST气候平均值为9.6 ℃,整体呈东南及西北干旱区高、东北及青藏高原低,平原高、山区低的基本格局;LST与海拔呈显著负相关,相关系数达-0.66;第一阶梯负相关性最为显著,相关系数达 -0.76,LST递减率为0.57 ℃/100 m;② 中国2001—2020年LST倾向率为0.21 ℃/10 a,升温区占国土面积的78%,整体呈现“多核式升温,轴线式降温”的空间特征;③ 中国LST及变化具有显著的季节性特征,冬、夏两季均温空间分布较其他季节的差异较大且波动更为明显;季节性升/降温区的质心轨迹呈环状,且运动呈现出对应的季节性反向轨迹,降温区质心移动幅度更大,说明降温区的区域差异性和季节变异性较大;④ 中国LST变化由自然影响与人类活动共同驱动,其中自然因素贡献更大,日照时数和海拔是关键因子;两大主导类型在空间分布上与“胡焕庸线”高度吻合,其以东区域多以人类活动强度为主导并与地形因子共同作用,而以西区域则多以自然因素为主,通过与气候、地形、植被等因子的相互耦合从而增强/削弱LST变化幅度。本文可为应对气候变化、解析地表环境模式、保护生态环境等方面提供科学参考。     

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。     

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。