珠三角地区地表温度与土地利用类型关系

随着城市化进程的加快,城市气候与环境问题日益显现,尤以城市热岛效应最为突出。通过监督分类方法对TM遥感影像进行了土地利用分类,并运用TM热红外波段线性拟合模型进行近地表气温反演,分析城市热岛的空间分布及地域性差异,以及与土地利用类型的关系。结果表明:珠三角地区近地表气温与土地利用类型紧密相关,城市建设区形成高温中心,是热岛的主要贡献因子,植被和水体则有明显的冷岛效应;研究区热岛具有区域性集中与分散分布的特点,且以区域性热岛为中心向周边扩展;分析热岛强度剖面线发现,由于地形、植被覆盖度等因素影响,研究区热岛强度的南北差异较大,而东西差异较小;热岛分布与土地利用类型分布格局较为一致,但也有分布不一致性的区域,表现为城市热岛向非城市建设用地扩展。     

城市地表温度热岛影响因素研究进展

城市地表温度热岛是城市生态环境效应研究的热点之一,其影响因素研究为缓解城市热岛带来的负效应、促进城市可持续发展提供依据.本文系统回顾了国内外关于城市地表温度热岛影响因素的研究进展.首先结合热岛效应表征的地表能量过程,基于景观生态学格局-过程理论,从地表能量吸收释放、转换及传输3种过程中归纳热岛效应的影响机理,分别对应地...     

基于MODIS日地表温度产品的兰州市热岛效应特征

由于MODIS 8 d地表温度产品和Landsat热红外波段很难准确反映地表温度的日变化,这导致由此得到的热岛效应结果不够准确,因此利用MODIS日地表温度产品1天4次的数据来分析长时间段上的热岛效应变化和已有将日地表温度转换成月和年地表温度的算法得到月和年地表温度值,以兰州市为实验区分析了2002-2015年兰州市的热岛变化特征,结果表明：兰州市热岛效应总体上处于增长趋势,2002-2009年波动变化,2010-2015年平稳增加。空间上由中部逐年向北部永登县和皋兰县方向扩展;兰州市热岛的月变化特征分为两个部分,1～5月呈“人”字形变化;6～12月整体下降,空间上表现为东北和西南向条带中心紧缩;兰州市热岛季节变化表现为：夏季>春季>秋季>冬季,空间上在兰州的中心位置以及延伸至榆中县的东南角高温区面积增减。研究表明MODIS日地表温度产品能更加准确地评价区域尺度热岛效应的演变特征。     

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。     

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.     

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。     

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。     

干旱区地表温度和热岛效应演变研究——以宁夏沿黄城市带为例

宁夏沿黄城市带位于宁夏东北部,不仅是干旱地区地理研究的重点区域,也是宁夏经济发展的核心区域。基于2000—2018年的MODIS地表温度、土地覆盖类型以及植被覆盖率数据,通过计算热岛比例指数 (URI),利用Mann-Kendall非参数检验及Sen’s斜率估计法,对宁夏沿黄城市带近20 a白天和夜间的地表温度（LST）和热岛效应时间变化进行分析。结果表明：（1） 近20 a来,宁夏沿黄城市带大部分地区[WTBX]LST变化不显著,但在植被覆盖率增加区域,白天LST显著减小而夜间LST显著上升;植被覆盖率减小区域与之相反;夜间LST[WTBZ]变化幅度强于白天。（2） 宁夏沿黄城市带的热岛效应通常在白天较弱、在夜间较强;白天和夜间时刻的城市热岛效应在一年内呈现不同的季节变化特点,白天春冬较强,夜间夏季较强;过去近20 a,宁夏沿黄城市带白天热岛效应呈现稍微减弱趋势,夜间热岛效应呈现稍微增强趋势,但变化趋势均不显著。（3） 从植被覆盖率和地物类型两个影响因素的研究表明,植被覆盖率是影响地表温度变化的重要因素,城建区与郊区主要地物温差的改变是城市热岛强度变化的重要原因。从长时间序列变化的角度详细分析干旱区城市热岛的特征和变化原因,可为干旱区城市热岛带来的环境问题治理提供参考,也为研究干旱区热岛提供了借鉴。     

“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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

局地气候分区框架下城市热岛时空分异特征研究进展

局地气候分区（LCZ）框架自2012年提出以来,在城市热岛研究领域备受重视,但目前对LCZ框架下城市热岛（简称LCZ城市热岛）时空分异特征仍缺乏系统性总结。本文以统计和“荟萃分析”为手段,系统梳理了2012—2019年LCZ城市热岛研究在数据获取手段、时空格局和影响因素3个方面的进展,并对今后研究进行了初步展望。结果表明,迄今为止全球范围内已在超过130座城市开展了LCZ城市热岛研究,这些城市主要集中于中纬度（35°N~55°N）的亚洲和欧洲地区,且主要聚焦于以近地表气温表征的“冠层热岛”和以地表温度表征的“地表热岛”。具体而言：① 在温度数据获取方面,站点观测（文献数量占比42.5%）、模型模拟（38.3%）与移动测量（19.2%）是获取气温的主要方法,其中模型模拟方法占比逐年升高。而卫星热红外遥感是获取地表温度的主要手段（86.5%）。② 在时空格局方面,就全球而言,LCZ气温的类间极值差（均值为3.1 K）显著低于地表温度的类间极值差（9.8 K）,且该极值差通常在夏季或冬季较大;冠层热岛与地表热岛均存在显著的“LCZ类内热岛”现象。③ 在影响因素方面,多数研究局限于定性分析地表结构、覆盖、材质和人类活动的影响,而普遍忽略了建筑布局与邻近LCZ类型等潜在因素的作用。本文将有利于从整体上更好地把握LCZ城市热岛的研究进展与今后的发展趋势。     

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。     

基于Landsat8的重庆主城区城市热岛效应研究

重庆作为长江上游重要的经济发展中心城市,随着城市化的加剧,城市热岛效应已引起了广泛关注。本文利用了2014年夏季Landsat8影像和劈窗算法,根据研究区夏季大气含水量高的特点,订正了大气透过率参数,实现了重庆主城区地表温度的遥感反演,并与卫星过境时间接近的4个气象站点的实测0 cm土壤温度对反演结果进行比较。基于遥感反演的地表温度结果分析了主城区城市热岛效应的空间分布格局及其与不同土地利用类型之间的关系。结果表明:(1)基于Landsat8影像和劈窗算法的遥感反演地表温度在重庆主城区是可行的,平均误差为1.1℃;(2)受不同土地利用和"两江四山夹三槽"特殊地形等因素的影响,重庆主城区的城市热岛强度呈现出显著的空间分布差异,较强热岛以上区域约占总面积的11.55%,其中,建设用地区域明显高于其他土地利用类型,约占总面积的9.11%,无热岛和弱热岛区域分别占总面积的62.66%和19.98%,主要为耕地和林地。     

基于遥感数据的苏州市热岛效应时空变化特征分析

城市化对于城市环境的一个重要影响是热岛效应.为了研究苏州市20多年来城市化进程对热岛效应的影响,采用遥感与GIS相结合的方法来定量的分析城市热环境的时空变化.根据1986和2004年两个时相的Landsat TM影像提取了研究区的土地覆盖以及亮温信息,在此基础上通过统计分析和GIS的缓冲区分析对这18a来苏州地区的热岛时空变化及其与土地覆盖变化的关系进行了深入研究.分析结果表明,城市热岛与城区的空间分布之间存在明显的一致性.     

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。     

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。