太原市地表热环境时空格局分析

针对鲜有资源型城市的地表热环境研究这一情况,该文基于Landsat8遥感数据,反演了太原市在2013—2015年间共3期的地表温度。提出一个考虑空间格局结构的城市热岛效应指数,在3期数据中,太原市区整体热岛效应指数分别为9.1%、9.8%和8.9%;同时,根据城市功能和路网结构将太原市区划分为6个分区,从分区级层面量化分析了地表热环境的时空分异特征规律,结果表明,太原市区地表温度整体呈现空间分散化特征,不同分区也呈现出不同的时空格局演变过程;最后,选取40个地表温度实测样本点验证反演精度,最大误差绝对值为1.1℃,最小误差绝对值为0.2℃,均方根误差为0.7℃。     

热环境视角下的西安城市发展策略

利用遥感数据定量反演的地表温度,结合西安市三版总体规划内容进行对比,对西安市热环境进行了研究,并基于研究结果提出针对性策略.结果表明不同时期西安市总体规划内容对人居热生态环境的响应幅度不同,且在规划方案中落实热环境改善策略,有利于营建舒适宜居的人居热生态环境.     

基于城市地表温度与归一化植被指数对北京市建成区热环境分析

针对研究城市热环境的过程中,利用归一化植被指数(NDVI)进行地表温度(LST)反演,再将LST和NDVI结合说明地物变迁与城市热环境的影响的现状,利用Landsat-8多时相遥感影像、高分辨率影像、公开GIS等多源数据,通过人工交互判读和量化统计分析,实现了2013—2017年北京建成区NDVI变化及其对地表热环境影响分析,再对分析结果进行差值拟合评价。对NDVI阈值分割按照大小为LC1、LC2、LC3、LC4,对LST分为高温区(TH)、常温区(TR)和低温区(TL)。结果表明,2013年至2017年:1)建成区的平均NDVI增加0.03,其中LC1增加1.0%,LC2减少11.6%,LC3区域减少1.7%,LC4区域增加12.3%。2)建成区平均LST增加2.55 K,TH百分比增加0.6%;TR百分比减少1.1%,TL百分比增加0.5%。3)NDVI相对增加,地表温度相对下降以及NDVI相对减少,地表温度相对上升占60%,NDVI相对下降,地表温度相对下降以及NDVI相对增加,地表温度相对上升的占40%。     

地表发射率不同的估算方法对地表温度的影响

随着遥感技术的日益成熟,用热红外波段反演地表温度的方法也日趋完善,其中一个关键参数--地表发射率的估算,直接影响着地表温度的反演结果。基于TM6的热红外波段,分别采用最常用的Van的地表发射率估算方法和综合了覃志豪与Sobrino的估算方法,对北京地区的地表温度进行了反演,并在此基础上对这2种估算方法所得结果进行了比较,从而为找出更为有效的地表发射率估算公式提供依据。结果表明,对于农林地2种估算方法都比较适合,但是对于水体和城市等人口密集地区,则需要和当地的实测数据进行比对,从而确定更为合适有效的估算方法,以得到更为精确的地表温度结果。     

喀斯特山区地表反照率时空变化及其驱动因子

为了解全球气候变暖背景下湿润喀斯特山区地表反照率的气候效应,本文以贵州省为例,利用MODIS地表反照率产品,结合植被、土地利用、地质岩性等数据,基于Theil-Sen Median斜率计算及Mann-Kendall统计检验等方法,分析贵州省近20年地表反照率的时空变化特征;利用地理探测器分析影响贵州地表反照率的主导驱动因子。结果表明：(1)贵州省2001—2020年的地表反照率均值为0.111 0,并以每年平均0.16×10^-3的速率在缓慢波动下降,下降区域面积占总面积的58.17%。(2)多年季节平均反照率为夏(0.118 6)>秋(0.113 7)>春(0.105 0)>冬(0.103 0),年平均增长速率为夏(0.48×10^-3)>秋(-0.13×10^-3)>春(-0.31×10^-3)>冬(-0.51×10^-3)。(3)地表反照率年内变化呈“倒U”形,表现出显著的季节性特征。(4)植被、土地利用、岩组是贵州地表反照率时空异质的主导驱动因...     

长三角地区地表覆盖与城市热岛时空演变分析

为研究长三角城市群城市热环境与地表覆盖响应,基于长时间序列(2003-2018年)MODIS地表温度和土地利用数据,利用均值标准差法和城郊温差法揭示了研究区地表覆盖与城市热岛时空演变规律.结果表明,长三角城市群城市扩张明显,建成区范围逐年增大;长三角城市群城市热岛在空间上表现为由西向东的M形扩张以及由北向南的Z形扩张;城市热岛强度均在3℃以上,城市热岛增长主要体现在2003-2011年;研究区各地表覆盖类型变化趋势相同,均为水体温度最低,其次是林地和湿地,建成区地表温度最高.     

综合典型地表组成的城市地表温度估算

针对单一的地表物质组成并不能充分反映城市地表热环境特点这一问题,该文基于热混合影像,利用线性光谱分解方法获取地表组成信息,然后利用光谱分解热混合、线性回归、决策树方法估算地表温度。结果表明:只研究单一地表组成对地表温度的影响,有可能扩大其环境效应;决策树模型在不同规则下能更好地模拟地表温度的空间异质性;光谱分解热混合模型只需要两组数据即可估算出不同地表覆盖下的地表温度,且估算精度较其他模型高;光谱分解热混合模型和多元回归模型结合4种地表组成监测其对地表温度的影响,决策树方法通过不透水面、水体、植被预测地表温度,前两者估算精度比后者高,因此综合考虑城市典型地表组成能更好反映其对地表温度的作用。     

长三角地区地表覆盖与城市热岛时空演变分析

为研究长三角城市群城市热环境与地表覆盖响应,基于长时间序列(2003-2018年)MODIS地表温度和土地利用数据,利用均值标准差法和城郊温差法揭示了研究区地表覆盖与城市热岛时空演变规律.结果表明,长三角城市群城市扩张明显,建成区范围逐年增大;长三角城市群城市热岛在空间上表现为由西向东的M形扩张以及由北向南的Z形扩张;城市热岛强度均在3℃以上,城市热岛增长主要体现在2003-2011年;研究区各地表覆盖类型变化趋势相同,均为水体温度最低,其次是林地和湿地,建成区地表温度最高.     

基于TM/ETM~+影像的绵阳春秋两季城市热环境特征对比分析

选取中等城市——四川省绵阳市为研究对象,以2000年(代表秋季)、2001年(代表春季)TM/ETM+遥感影像为数据源。在基于影像算法反演地表温度的基础上,对研究区春、秋两季热场剖面、建成区范围内热力景观斑块和城市热岛效应进行研究。结果表明:(1)无论春季还是秋季,地表温度高低与下垫面性质具有较大相关性,水体和植被覆盖较好的区域呈现低温,而水泥、沥青等不透水面温度较高;(2)秋季相对春季而言,温度相对较高的热力景观类型面积减少,而温度较低的热力景观类型面积增加。分析热力景观异质性指数发现,优势度指数值春季大于秋季,说明春季存在较明显的优势斑块;(3)运用城乡平均温度对比法和热岛面积指数法,计算春季热岛强度值为1.77℃,秋季热岛强度值为0.78℃,由此说明,在该时段内春季的城市热岛效应强于秋季。     

基于城市建筑物的战场环境可视分析

从城市作战实际出发,主要以建筑物为考虑因素,提出了利用DEM叠加建筑物高度信息进行城市战场环境可视分析,研究了在城市战场环境中进行可视分析时应选择的数据类型,以及DEM与建筑物高度信息的快速获取途径与各方法的特点。利用这种方法对有关城市市区进行了实验分析,验证了方法的可行性与准确性。     

多尺度城市地表温度降尺度方法

针对目前星载热红外传感器的空间分辨率低,无法满足城市尺度的生态环境研究需求的现状,该文选择地表覆盖类型复杂的区域,根据研究区土地覆盖类型,选取归一化植被指数(NDVI)、城市不透水面指数(ISA)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)等因子加入DisTrad模型,采用移动窗口逐步回归统计地表温度和因子的线性关系,利用半方差曲线函数和均方根误差综合确定最优移动窗口的大小,以提高地表温度降尺度精度。研究结果表明:改进的DisTrad模型在地表覆盖类型复杂区域,具有良好的降尺度目视效果,且具有较高的降尺度精度,尤其在低植被覆盖的建筑区、水体区域具有更高的精度。     

Analysis of urban built-up areas and surface urban heat island using downscaled MODIS derived land surface temperature data

Regional scale urban built-up areas and surface urban heat islands (SUHI) are important for urban planning and policy formation. Owing to coarse spatial resolution (1000 m), it is difficult to use Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Land surface temperature (LST) products for mapping urban areas and visualization, and SUHI-related studies. To overcome this problem, the present study downscaled MODIS (1000 m resolution)-derived LST to 250 m resolution to map and visualize the urban areas and identify the basic components of SUHI over 12 districts of Punjab, India. The results are compared through visual interpretation and statistical procedure based on similarity analysis. The increased entropy value in the downscaled LST signifies higher information content. The temperature variation within the built-up and its environs is due to difference in land use and is depicted better in the downscaled LST. The SUHI intensity analysis of four cities (Ludhiana, Patiala, Moga and Vatinda) indicates that mean temperature in urban built-up core is higher (38.87 °C) as compared to suburban (35.85 °C) and rural (32.41 °C) areas. The downscaling techniques demonstrated in this paper enhance the usage of open-source wide swath MODIS LST for continuous monitoring of SUHI and urban area mapping, visualisation and analysis at regional scale. Such initiatives are useful for the scientific community and the decision-makers.     

Spatial-temporal impacts of urban land use land cover on land surface temperature: Case studies of two Canadian urban areas

The surface fabric of urbanized areas, (i.e. its constituent land covers and land uses) plays an essential role in the generation of the urban/rural temperature differences, i.e. the Urban Heat Island (UHI) effect. Land surface information, derived from satellite imagery, and complementary information such as demographics can be used as the basis for an understanding of the atmospheric and surface thermal variations within cities. The results of comprehensive land surface characterizations of two major Canadian urban areas, the Greater Toronto Area and Ottawa-Gatineau, are described. Spatial information, including land cover fraction maps, land use and its historic changes, population density maps are compared with intra-urban surface temperature variations derived from satellite thermal imagery. Three aspects of the impacts of land cover and land use on urban land thermal characteristics are addressed, namely, (a) the relationships between surface temperature and subpixel land cover and population density (b) intra-city seasonal temperature variations and (c) the intensification of the urban heat island effect due to urban built-up land growth.     

城市空间结构对城市热环境时空异质性分布影响研究EI北大核心CSCD

城市热岛效应,即城区温度高于周边农村的现象,对社会、经济、环境和人类健康等产生诸多负面影响,全面探究影响城市热环境的驱动机制对于城市可持续发展有着重要意义。论文以吉林省长春市为例,综合利用多源遥感、气象站点、无人机测温、统计资料等数据,构建长春市城市精细化三维空间结构数据集和三维热环境数据库;使用定性与定量结合的方法,通过空间分析、三维模拟、统计分析等手段系统探讨了城市空间三维结构对于城市热环境时空异质性分布的影响;主要内容如下。     

中国区域植树造林对地表温度的影响

近些年随着中国植树造林计划的持续进行,植被覆盖不断增长,进而影响中国地表环境.地表温度是表征地表物理过程的重要参数,是地表—大气能量交换中的驱动因子,广泛应用于气候、水文、生态及气象等研究中,是众多基础学科研究的关键参数之一.为了分析植树造林战略对局地和区域尺度的影响,以指导相应政策的制定,本文采用IBM(Intrin...     

北京市热环境时空分异与区划

城市热环境空间区划是采用分区管理的思路来缓解城市社会经济发展与热环境之间矛盾的技术基础。本文构建城市热环境区划模型的思路为:(1)将不同时相的MODIS地表温度数据产品进行正规化、分级,分析2008年北京城市热环境时空分布特征。(2)构建城市热环境影响因素评价体系,并通过空间主成分分析计算得到热环境影响主成分因子。(3)通过自组织映射神经网络,利用热环境影响主因子,进一步对热环境进行空间区划。结果表明,北京夜间较白天城市热岛分布层次感明显,夏季白天较其他季节高温区聚合程度高。区域下垫面组成要素直接影响热环境,北京城市热环境的主成分因子依次为植被覆盖、地形地貌、城市下垫面建设规模和人为热排放,并依此将北京划为7个热环境区域,根据各个分区热环境成因机制差异分别提出热环境改善和调控措施。     

Web GIS在城市地价监测体系建设中的应用

Web GIS通常被认为是运行在Internet／Intranet之上的地理传息系统，是GIS在Web环境下的扩展争延伸。Web GIS可以实现在Web环境下用浏览器浏览、查询和分析服务器管理的地理空间数据并将结果可视化。基于GeoMediaWebMap地图发布软件平台，结合成都市地价监测体系建设过程中地价信息发布工作的需要，通过设置“成都市地价信息网”网站，实现了Web GIS在企业内部网(Intranet)上的应用。     

城市不透水面覆盖度与地面温度遥感估算与分析

全球气候变暖和城市化的快速发展,导致了城市不透水面急剧增加和热岛效应日趋严重.本文综合利用多源遥感数据进行城市不透水面覆盖度(ISP)和地面温度(LST)的估算,实验结果较好地反映了城市ISP和LST的空间分布和变化状况;同时对二者之间的相关关系进行了简要分析,发现ISP与地面温度之间具有正相关关系,为通过绿化建设改善...     

莒南县路网中心性对建设用地时空格局的影响

针对道路网络复杂性如何影响城市建设用地时空演变这一问题,该文以莒南县为例,计算道路网络中心性指标,并应用地理探测器定量分析其对建设用地时空格局的影响.结果表明:①莒南县道路网络中,全局临近中心性单中心特征强烈,全局介数中心性、直达中心性则表现出多中心的空间态势.②道路网络中心性特征与建设用地空间分布显著相关,全局路网通达效率、通达度对建设用地空间布局影响强烈.③道路网络中心性指标对建设用地扩张均有显著影响,其中又以全局直达中心性对建设用地扩张的影响力最强.