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.     

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。     

基于MODIS的珠江三角洲地区区域热岛的分布特征

通过MODIS地温数据,研究了珠三角地区由于快速的城市化过程造成的区域性大范围温度升高现象,即"区域"热岛现象。分析结果表明,MODIS数据能够较好地反映出区域城市化进程中区域地表热环境的变化。不同下垫面的温度差异是形成区域热岛的基础。在大规模连片的城市化过程中,城镇用地的周边区域受到温度升高的影响,地表温度也相应升高,从而造成了区域大面积的温度升高,形成了区域热岛。从空间形态看,区域热岛的空间格局与城镇用地的空间布局具有较高的相关性,大城市或城市连绵区往往是区域热岛的中心。城市连绵区及其周边区域的热岛现象十分明显,而位于研究区的西南和东北方位的城镇分布比较分散,对应的区域热岛现象并不显著。     

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。     

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。     

锡林郭勒草原地表反照率对气候变化的响应

在对锡林郭勒草原地区MODIS的地表反照率产品(MCD43C3)的可靠性进行评估的基础上,利用该产品分析了2002～2009年锡林郭勒草原地表反照率的变化及其与温度和降水的关系。结果表明:(1)MODIS的反演结果能够很好地反映地表反照率的季节变化和年际变化特征;(2)锡林郭勒草原可见光波段反照率的季节变化呈V字形,低谷出现在8月上旬,近红外波段的则呈U字形,低值时段为6～9月;(3)可见光和近红外波段反照率的年际变化特征基本一致,其与温度和降水的年际波动有显著相关关系,其中,温度与地表反照率仅在生长季初期和末期显著相关,分别是负相关(相关系数为-0.67)和正相关(0.63),降水量与地表反照率在整个生长季都显著负相关(-0.54～-0.76),并且其影响效果有2～3个月的滞后期。     

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。     

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。     

兰州市城区夏季热场分布与热岛效应研究

对兰州市城区进行了早、午、晚3个时段各气候要素的流动观测,模拟了兰州市城区夏季3个时段的地面热场。结果显示,兰州市夏季地面热场分布存在明显的规律性和动态演变特征。2006~2007年,在城区和郊区利用两套自动气象站连续进行了气候定点对比观测,结合兰州城区台站近70年和郊区台站近40年的常规气象观测资料,分析兰州市气温、热岛效应及热岛强度的变化特征。热场的时空分布与兰州市城市化过程中土地利用类型、人口密度、城市能耗、建筑容积率和下垫面热力性质等因素的变化有着密切的联系。     

北京地区气温多尺度分析和热岛效应

以北京地区20个气象观测站47年(1960-2006年)逐日的平均气温记录为基础,利用线性倾向估计、突变分析、小波分析等分析方法对北京地区气温的时空分布特征及其热岛状况进行了分析.研究表明:近47年来北京地区年平均气温变化呈上升趋势,7年滑动平均曲线表明这种上升趋势近年来稍有减弱.城市热岛效应明显,四季热岛效应的时间和空间均有差异.冬季热岛效应比夏季强,但夏季热岛效应呈现出多中心的现象.小波分析表明热岛强度存在3个周期变化.在25a左右的尺度上,进入21世纪春季和冬季相对较弱,夏季和秋季较强.     

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。     

伊犁河谷2001-2014年地表温度时空分异特征

地表温度是地表能量平衡、区域和全球尺度地表物理过程的一个重要因子。为了辨析中国西北干旱区“天山湿岛”——伊犁河谷的地表温度时空分异,采用趋势分析法和空间数据统计法,探讨了2001-2014年不同土地利用/覆盖类型下地表温度时空变化规律,分析地表温度的时空分异特征及原因。结果表明：（1） MODIS LST产品的精度（平均R²=0.90）能够满足伊犁河谷地表温度时空变化分析的要求;（2）空间上,地表温度呈现出中部高四周低的变化趋势,高温区面积约占总面积的41%,低温区面积约占总面积的23%;时间上,伊犁河谷平均地表温度的年际波动较大,以2013年、2006年、2007年和2008年尤为突出;地表温度的年内变化呈现出单峰型分布,地表温度高值集中在3-8月,最高值出现在7月;（3）不同土地利用/覆盖类型下年均地表温度分布的总体特征为建设用地最高,稀疏草地、旱地等次之,冰川/积雪最低;（4）伊犁河谷地表温度变化趋势呈严重减少、基本不变和轻微增加区域面积分别占5%、37%和26%,以基本不变和轻微增加为主。伊犁河谷地表温度时空变化不仅受大尺度气候变化影响,还受土地类型差异影响,两者共同构成了不同地理区域及景观的温场格局,绿色植被对地表温度时空分布具有重要的调节作用。     

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。     

Characteristics of urban heat island effect in Lhasa City

This paper analyzes the Urban Heat Island (UHI) effect in Lhasa City of Tibet using meteorological observations, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Land Surface Temperature (LST) data obtained from Earth Observing System/Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (EOS/MODIS) information, and correlation and composite analyses. The results show: (1) Areas with high temperature are primarily located in the center of the city or nearby counties, while low temperature areas are in the suburbs of counties. The area with high temperature has expanded in recent years and some high-temperature centers have even migrated to certain other regions. (2) The UHI intensity tends to be stronger both in annual and seasonal variations, especially in winter. Also, LST is somewhat positively related to mean air temperature. (3) A negative correlation exists between the changes of LST and NDVI with the increase of vegetation from urban to rural areas in different seasons. (4) The UHI intensity is negatively correlated with precipitation while positively correlated with wind speed, and the relation between the UHI intensity and evaporation varies with the seasons, namely, the intensity is positively correlated with summer evaporation but negatively correlated with winter evaporation. (5) UHI intensity might be enhanced by intensified urbanization, wherein built-up areas expand, there is increased heat from human activity, and there is more artificial heat input to the atmosphere.     

武汉城市扩张对热场时空演变的影响

深入分析城市扩张对城市热场时空分布及演变的影响机制,对探求城市热岛效应缓解对策、改善城市生态环境质量意义重大。基于1987年、1996年、2007年和2013年的Landsat影像反演武汉主城区地表温度、提取不透水面值,定量研究两者的关系,探讨城市建设对城市热场空间分布的影响;采用不透水面和正规化地表温度差值影像动态定量1987-2013年武汉城市扩张对热场时空演变的影响机制。结果表明：① 1987-2013年,武汉不透水面不断增加,城市建设强度加强,城市扩张明显,但是不同时期表现出不同的扩张方向、范围和模式。② 城市热岛效应主要发生在相应时期的建成区和武钢工业区,而城市大型水体则表现出明显的“冷廊效应”和“冷岛效应”;1987-1996年、1996-2007年和2007-2013年热状况恶化面积分别为382.0 km²、305.1 km²和105.7 km²,热状况总体呈现恶化趋势。③ 不透水面指数能较好地解释热场空间的异质性,两者回归方程的系数为0.751~0.923,不透水面值每增加0.1,正规化地表温度值会增加0.01~0.02。④ 城市热状况变化从改良极显著、改良较显著、无变化、恶化较显著到恶化极显著,对应的不透水面差值由小到大,城市扩张和城市建设强度加大对恶化城市热环境和加剧城市热岛扩展作用明显。     

“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。     

北京城市热岛环境时空变化规律研究

借助北京地区1997年、2004年的Landsat TM热红外图像,在RS和GIS技术的支持下,利用大 气探空数据对图像进行大气校正,采用单窗算法反演得到北京市区和周围地区的地表温度分 布图,地面验证表明单窗算法反演地表温度具有较高的精度.研究发现,北京市存在明显的 城市热岛效应;不同下垫面所对应的地表温度有明显差异,总体上城区地面温度明显高于郊 区,水体温度最低;随着城市规模的扩张,北京市的城市热岛效应有逐年增强的趋势,且人为因素对城市热岛的贡献逐渐加大.     

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...     

基于MODIS数据的长株潭地区NDBI和NDVI与地表温度的关系研究

基于4个季节的MODIS影像,计算长株潭地区的地表温度、NDBI和NDVI,比较NDBI和NDVI与地表温度之间关系,对地表城市热岛效应研究的指标NDBI和NDVI进行对比分析.结果表明,NDBI与4个季节的地表温度间都存在明显的线性关系,而NDVI与地表温度间关系并不明显且随季节发生变化,说明NDBI是地表城市热岛效应研究的有效指标,在地表城市热岛效应的季节变化研究中NDBI可作为NDVI的一个附加指标.     

北京城区城市热岛的多时空尺度变化

利用气象台站数据分析北京城郊气温和城市热岛（UHI）强度的年变化及风速对北京UHI的影响;同时分析北京5个城市站点UHI在不同季节的日变化特征。结果表明,近44 a来北京市区与郊区的多年平均气温和UHI强度均呈增加的趋势。风速的降低促进北京城区的UHI出现增加趋势。风速对UHI的季节变化影响也很显著。2005年北京UH...