规划控制要素视角下城市热环境的测度与优化——以广州中心城区为例

传统的遥感与CFD方法在定量评价及优化城市热环境的影响时存在时间和空间上的局限，规划师缺少精细化管理城市热环境的定量方法。基于局地气候分区（Local Climate Zone, LCZ）体系，梳理规划控制要素与城市热环境的关联，定量分析广州中心城区热岛强度的时空分异特征，发现不同LCZ的热岛强度存在差异，调整规划控制要素可以对热岛强度产生不同程度的影响。通过对比广州中心城区的实测数据，对简化数值模拟方法 （Urban Weather Generator, UWG）预测热岛强度的适用性进行检验，结果表明：1）该方法的精度（R2=0.956,RMSE=1.10℃，MBE=-0.28℃）较好，计算速度快，适用于城市地块热岛强度精细化评估。2）研究选取与规划控制要素相关的11个参数进行全局敏感性分析，发现建筑密度、建筑高度、建筑功能及占比是影响广州中心城区热岛强度的关键性因素，对热岛强度的控制可在规划初期介入，UWG和LCZ相结合是快速准确评估热岛强度的定量化工具。3）通过合理规划土地使用、环境容量与建筑建造，引导城市设计，可有效缓解城市热岛，优化城市热环境。     

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。     

云南高原楚雄市SO2浓度变化与热岛效应的关系研究

选取2001～2006年楚雄市及其郊区的气象资料,采用对比分析法对楚雄市的热岛效应情况进行了分析,得出楚雄市冬季热岛强度的日变化幅度较大,夏季热岛强度的13变化幅度较小,总的变化趋势是：夜间02时达到最大,以后温差逐渐减小,到下午14时达到最小,之后热岛强度又逐渐增强。在月际变化中楚雄市的热岛强度以2、3、4月份最强,以6、7、8月份最弱,这与中国北京、上海等部分大城市的热岛效应强度变化有显著差异。采用相关分析法对楚雄市SO2浓度变化与热岛效应强度变化之间的关系进行分析,得出楚雄市SO2浓度变化与热岛效应强度变化之间存在着线性正相关关系,其相关系数达0．626。     

近20年来昆明市城市化进程对城市热岛效应的影响研究

近年来,城市化对城市气温影响是气候变暖研究中备受关注的问题之一。利用1987~2006年昆明及周围3个站点的气象数据分析城区和周围站点的气温变化差异,给出城市和郊区在不同年份、不同季节城市化影响下的气温变化趋势。研究发现:近20年来,城区年平均温度为15.7℃,郊区为14.9℃,受城市化的影响,昆明市城区热岛效应一直呈现增幅的趋势,其中在冬季热岛强度最大且增幅为0.399℃/10 a,而热岛强度最小的是夏季,UHI最高气温增幅为0.29℃/10 a,UHI最低气温增幅为0.56℃/10 a。在此基础上结合昆明城区的城市发展资料,运用熵值法、主成分分析方法探讨了城市发展对年热岛强度的影响,结果表明在不同时段影响因素不同,1987~1994年主要因素是建成区面积和人均GDP,而1995~2006年则是人均GDP和城镇人口。     

沙漠增温效应特征及绿洲农业热量资源分异规律的研究

为了进一步认识绿洲高效农业特殊的热量资源，通过研究沙漠增温效应特征表明：沙漠增温效应强弱随距离沙漠远近而不同，100km范围内沙漠对绿洲的平均增温为1．76℃；另外增温效应导致绿洲日、年温差大、干热风及冷害等气候特征；由于沙漠的面积、地貌特点等的差异，使增温效应产生原因及作用程度不尽相同，表现出绿洲农业资源分异规律，并将西北干旱区绿洲分为5个类型区。     

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。     

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。     

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。     

臭氧,云和气溶胶对纬带平均气候的影响

本文对Ｓｅｌｌｅｒｓ能量平衡模式中的参数化方法进行了修改，用修改后的模式模拟了臭氧、云和气溶胶对纬带平均气候的影响。模拟结果表明，臭氧浓度增加会使海平面年平均温度降低约０．５℃左右，降温值在浓度增大至一定值后随浓度增大而减小。云量增加５％后，温度也将下降，高、中和低云的降温幅度不同，高云最大，中云次之，低云最小。云的反射率效应比温室效应强。气溶胶浓度增加引起的降温值随气溶胶种类有所不同。平流层气溶胶降温值在０．５℃以内，大陆气溶胶的降温值可达０．８℃至２℃。无论是增温还是降温，都是两极大于赤道。降温时，极赤间的温差增大，经向风和向极的感热输送随之增大，但向极的潜热输送反而减小。增温时情况相反。     

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。     

蒲草蒸发量的测算

蒲草属多年生草本植物,适宜生长在水深0.3—0.9米,最深可达1.2—1.5米的湖塘。春季水(气)温大于10℃开始萌发,大于15℃加快生长,秋季水(气)温低于15℃时,叶梢开始枯黄,低于10℃地上部分枯黄。塔里木河上游水库(平原型),最高水位时库容1.8亿立米,淹没面积137平方公里,平均水深1.3米。实际蓄水的平均水深1.0米左右,季节变化不大。六十年代初期刚建库时,蒲草面积约占最大淹没面积1/2,割蒲草后遇涨水,伤口淹     

云南高原楚雄市近年来城市气候特征研究

基于楚雄市城区中心气象站和周围9个加密气象站点及南华2010~2014年气象观测资料,利用Excel制作图表等对楚雄市近年来城市气候变化特征及成因进行了分析与研究,得到楚雄市城市气候变化规律,利用灰色关联分析方法对影响楚雄城市气候的自然和人文因子进行了分析。研究结果表明:近年来热岛强度呈先下降后上升波动趋势,热岛强度最大是在2010年,最小是在2013年,3月份热岛强度最强,8月份最弱。近5年间的降水量波动较大,降水量最多在2014年,最少在2012年,城市雨岛效应比较明显,降雨干湿季分明,城市雨岛强度雨季大于干季。城市相对湿度比郊区少,城市干岛效应明显,楚雄市城市干岛强度雨季大于干季。影响楚雄市城市气候的因子既有人文因子也有自然因子,且人文因子的影响大于自然因子。     

兰州市城市热岛效应评价与灰色预测

利用兰州市及其郊区（永登、榆中、皋兰3县）1958—2004年气象观测资料分析了兰州市热岛强度的年变化规律,结果表明,1975年以后,兰州市城市热岛效应呈上升趋势,但热岛强度整体保持在3.0 ℃以下;1981—1998年平均热岛强度为3.30 ℃,1990年以后城郊热岛强度增加到3.6 ℃以上;1996年达到最高为4.25 ℃;根据兰州市社会发展状况及前人的研究结果,分别分析了兰州市城市热岛强度在1971—1980年、1990—1995年和1997—2003年3个时段的季节变化规律,未来兰州夏季热岛效应将会排在第一位。运用灰色关联度分析法对影响兰州市城市热岛效应的因子群进行了贡献测度分析,结果表明,人为热释放是造成兰州市城市热岛效应的关键因素;风速、总云量是影响兰州市城市热岛效应的主要气象因子。最后通过改进GM(1,1)模型的拟合与预测,结果与实际情况具有良好一致性,表明兰州市城市热岛效应有进一步加重的趋势。     

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。     

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。     

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。     

广西百色大王岭原始森林风景区气候条件分析

采用广西百色大王岭原始森林景区1976～1991年平均资料及2005-2008年该地自动气象监测站资料对景区旅游气象条件进行统计分析,结果表明：风景区气温适中,年温差振幅小,夏、冬温差5℃,夏季少有35℃以上的高温,年舒适指数等级在-1～1的最佳舒适期长达9个月;影响景区旅游活动的主要气象灾害有强降雨、寒害等。     

基于Google Earth和MODIS陆地数据的农林地转换对地表温度的影响——以长江中下游及毗邻地区为例

揭示耕地与林地转换对地表温度的影响对于认识人类活动的气候与环境效应具有重要意义。基于卫星遥感数据的统计分析是揭示土地利用/覆盖变化对地表温度影响的重要手段。但是,在景观破碎度较高地区,混合像元问题成为使用这一技术手段的主要限制性因素,中国南方长江流域尤为典型。为突破这一限制,论文基于Google Earth高清影像,在1 km尺度上辨识了200对耕地与林地纯像元,进而利用MODIS陆地数据产品,对比分析了耕地与林地的地表温度(LST)、叶面积指数(LAI)、地表反照率(Albedo)之差。结果表明：耕地的LST高于林地,白天和夜间温度分别约偏高2.75 ℃和1.15 ℃,并且温差因季节而异,白昼温差呈双峰(分别是5月和10月,温差约3.18 ℃和3.33 ℃),夜间温差为单峰(7月,约2.46 ℃)。同时,温差因地而异,总体表现为西高东低,陕甘交界处的白昼温差最大,年平均约为3.83 ℃;安徽中南部温差最小,约为1.1 ℃。耕地与林地的LST之差主要由蒸散发的差异所致。林地的LAI较大,蒸散发较强,地表向大气的潜热通量较大,用于直接加热地表的感热相对偏少,因而LST相对偏低。上述结果表明近年来长江流域及毗邻地区的耕地转为林地通过增加蒸发产生了一定的致冷效应。     

基于遥感的银川市建成区城市扩展及其热环境变化分析

为研究银川市城市建成区扩展对热环境的影响,基于 1989、1999、2010 年和 2017 年 Landsat 系列遥感数据,采用建筑用地指数（IBI）提取 4 个年份的城市建成区信息,获取了城市形态演化指 标,利用热红外波段反演不同年份的地表温度;在此基础上,分析了城市扩展和热环境变化的时空 演变特征,探讨了城市扩展和热环境之间的响应关系。结果表明：（1）1989—2017 年银川市城市建 成区扩展面积达 506.13 km²,各时期的扩展速度和扩展强度差异明显,城市扩展具有“缓慢—快速 —稳步”的阶段性特征,城市空间形态趋于紧凑化,向着稳定状态发展,城市整体向东部和北部扩 展,重心整体向东北方向迁移约 5.54 km。（2）热岛范围随着城市扩展不断扩大,较高温区域所占热 岛比例呈先减小后增加的趋势,高温和特高温占比表现出先增加后减小的特征,热岛强度逐渐向 较高温区转移,城市热岛效应得到缓解;热岛空间分布显示,热岛逐渐由兴庆区老城区蔓延至贺兰 县和西夏区,且兴庆区热岛逐渐演化为相互独立的小次级热岛,强度有所降低;28 a 间银川市城市 热岛比例指数（URI）表现出先上升后下降的特征,整体呈上升趋势。（3）热岛区域在空间分布和扩 展方向上与城市扩展具有较高的一致性,城镇用地、公交建设用地和裸地能促进地表温度升高,而 草地和水体能够降低地表温度,公园绿地和水体能有效缓解银川市城市热岛效应且后者对降低城 市地表温度的效果要好于前者。