中国城市扩展对气温观测的影响及其高估程度(英文)

Since the implementation of the reform and opening up policy in China in the late 1970s, some meteorological stations ’entered’ cities passively due to urban expansion. Changes in the surface and built environment around the stations have influenced observations of air temperature. When the observational data from urban stations are applied in the interpolation of national or regional scale air temperature dataset, they could lead to overestimation of regional air temperature and inaccurate assessment of warming. In this study, the underlying surface surrounding 756 meteorological stations across China was identified based on remote sensing images over a number of time intervals to distinguish the rural stations that ’entered’ into cities. Then, after removing the observational data from these stations which have been influenced by urban expansion, a dataset of background air temperatures was generated by interpolating the observational data from the remaining rural stations. The mean urban heat island effect intensity since 1970 was estimated by comparing the original observational records from urban stations with the background air temperature interpolated. The result shows that urban heat island effect does occur due to urban expansion, with a higher intensity in winter than in other seasons. Then the overestimation of regional air temperature is evaluated by comparing the two kinds of grid datasets of air temperature which are respectively interpolated by all stations’ and rural stations’ observational data. Spatially, the overestimation is relatively higher in eastern China than in the central part of China; however, both areas exhibit a much higher effect than is observed in western China. We concluded that in the last 40 years the mean temperature in China increased by about 1.58℃, of which about 0.01℃ was attributed to urban expansion, with a contribution of up to 0.09℃ in the core areas from the overestimation of air temperature.     

不同时间尺度、季节的气温数据空间平稳特征及其对插值结果的影响

不同时间尺度、季节的气温数据表现出不同的空间平稳特征。为探讨分析空间平稳性对气温插值的影响规律,采用趋势线法对气温数据进行空间平稳性探索,并对比分析不同空间平稳性条件下,普通线性回归、普通克里格、回归克里格的气温插值精度及插值结果的空间分布特点。结果显示：冬季日均、月均气温与年均气温呈现空间非平稳,插值精度随时间序列的增长而提高,随着气温数据逐渐趋于稳定,精度提高的幅度逐渐下降;夏季日均、月均气温呈现空间平稳,随时间序列的增长,插值精度的提高并不显著;夏季日均气温各插值方法的插值精度普遍高于冬季日均气温。与普通克里格相比,回归克里格能有效提高空间非平稳数据的插值精度。时间序列的增长削弱了不同插值算法之间的插值精度差异和插值结果空间分布差异。     

西安城市化对气温变化趋势的影响

利用1951-2006年西安及周围3站点的气象数据分析了城市气温变化和周围台站温度变化的差异,给出了4个测站不同阶段、不同季节城市化影响气温变化的趋势系数及线性变化趋势。结果表明：城市化对气温的影响具有明显的阶段性和季节性。1980年以前,无论平均气温还是月最低气温和最高气温,西安与其周围站点的线性趋势系数及线性变化趋势相差不大;但在1980年以后,城市站的线性趋势系数明显大于周围站点的趋势系数,特别是在1993年以后,西安站的平均气温、最高和最低气温线性趋势系数远大于其周围站点的趋势系数,是周围站点的1.6~3.5倍,说明城市的热岛效应不但提高了城市的温度同时也改变城市的增温率,使得城市气温增温率加大。西安及其周围站的线性增暖趋势在春季最大,其中西安达到2.20 ^oC/10a,是其它季节的2~4倍;秋季的线性增暖幅度次之,夏季最小。热岛效应对最高气温的最大贡献在春季,对最低气温的最大贡献在冬季。     

基于站点观测数据的气温空间化方法评述

基于统计学的插值方法是地理学、生态学领域研究气温空间化的主要方法之一,对获取精细化气温数据进行生态模拟具有重要意义。结合国内外气温空间插值的主要研究成果,对常用气温空间化方法进行了归纳、对比,探讨各种方法的适用性和不足之处,从而为涉及气温空间化的具体研究提供一定的参考,并探讨了各类方法优化的方向。不同方法的对比分析结果表明:各种气温空间化方法各有所长,在具体的应用中都取得过较好的效果,但并不存在普适性的方法,在实际应用时必须针对研究区域具体的地理特征进行方法适用性验证或对各类方法中的具体参数进行改进,才能实现区域气温的空间最优化模拟。根据气温场的物理分布特征,结合GIS技术,考虑地形等更多的相关因子以提高气温分布微观细节的模拟精度是未来重要的发展趋势。     

基于遥感数据的伊宁市城市扩展及其驱动力分析

以新疆伊犁哈萨克自治州直属市-伊宁市为例,以1990-2015年的 Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像为数据来源,采用最大似然法提取土地利用信息,通过城市用地扩展的变化分析、城市土地利用的动态度分析、城市用地的转移特征分析、转移矩阵特征分析、土地利用变化率分析、单一土地利用动态度分析等方法,对伊宁市城市信息和城市扩展及其驱动力进行回归分析和相关性分析。结果表明：（1）1990-2015年间建设用地扩展速率和扩展强度的变化趋势基本一致,最大值分别为7.85%、18.64%,出现在2000-2005年间。（2）研究期间建设用地重心总体上向西北方向转移2 087.79 m。（3）建设用地扩展空间主要来自于耕地、未利用地、林地。（4）经济发展、人口增长是伊宁市建设用地扩展的主要驱动因子,两个因素的相关性达到0.988和0.996。本项研究成果为更准确、更快捷地掌握伊宁市城市扩展变化的规律、合理布局城市改造及其未来发展方向提供客观的科学依据。     

中国不同地区城市化对室内外气温影响的比较研究

以温带城市北京、低纬高原城市昆明和热带城市景洪为研究对象,利用由于城市扩大而受影响的气象站室内外气温资料和未受城市化影响的郊外气象站气温资料,得出3个地区受全球气候变暖影响,年平均气温均升高,增温幅度在(15.6~20.7)×10^-3℃/a间,以温带城市北京增温最显著;受城市化影响,年平均气温变率为(40.5~45.9)×10^-3℃/a间,以昆明最大;年平均室内气温变率在(20.6~133.1)×10^-3℃/a,北京最大。各气温变率在11~4月以温带城市北京最大,5~10月则以低纬高原城市昆明最大,显示了气温较低时气温变率有增大的趋势;由于城市面积扩大导致了受城市化影响气象站的室内外气温均升高,11~4月增温幅度大于5~10月;其中温带的北京朝阳气象站和低纬高原的昆明气象站的室内气温升高幅度大于室外气温,呈现显著的城市效应,而热带的景洪气象站室内平均气温增温幅度小于室外平均气温。     

基于遥感和GIS的城市热场分布规律研究

以气象卫星资料为主要信息源，以陆地卫星TM资料，土地利用专题图件，气象观测资料为辅助信息源，利用GIS空间分析技术，对城市热力分布特征和变化规律进行动态监测和综合分析，同时还对地面亮温和气温的相关模式进行研究和建立，取得了较好的应用效果。     

郑州城市空间扩展及其对城郊经济的影响

城市的形成和发展是一个时空过程,具有继承性,城市的空间扩展是该过程中的必经阶段。文章以郑州市为例,在分析了城市空间扩展的历史过程和动力机制的基础上,论述了城市空间扩展对郊区经济的影响,对人们正确认识城市空间演化规律、合理处理城市与郊区的关系具有重要意义。     

基于土地利用程度的北京城市扩展特征

准确判别城市扩展规律,剖析演化过程,对于预测城市未来演化趋势,制定合理的调控政策具有重要的意义。遥感对地观测技术可以提供丰富的城市扩展变化数据,成为城市扩展监测的主要手段。本文以1988、1996、2004年TM遥感影像为依据,应用遥感、地理信息系统技术,并首次采用土地利用程度综合指数模型提取了北京市城市实体边界,分析了北京市1988-2004年间城市扩展的面积、方向、扩展类型以及城市扩展的导向规律。研究结果表明,北京市近20年一直处于城市扩展的快速发展阶段,并受地形、环境、卫星城、交通干线及政府等方面导向影响。     

中国城市空间扩展研究进展

对国内城市空间扩展特征与模式、城市空间扩展效益、城市空间扩展机理及城市空间扩展对策与模拟4个层面的相关文献梳理和分析表明,城市空间扩展实质是一个以"人"的需求为主体、自然性和社会性耦合依存的地域表达过程,决定了其扩展进程的地域性、阶段性和区域性等个性与共性并存的特征属性,也就决定了其研究内容的复杂综合性和个性与共性共表的必然性与必要性。然而,现有研究不仅存在样本单元不全面、类型比较分析欠缺、个案分析较多、共性规律总结不够的不足,而且在研究内容、研究方法及数据来源上存在较大的缺陷,有待今后进一步研究。因此,中国城市空间扩展的后续研究应该强化样本单元的多元化、类比化;加强研究内容的综合化,尤其强调城市空间扩展合理性评价及其指标体系构建以及城市空间扩展对策的中国化、本土化;加强研究方法与数据来源的丰富性和科学性(强调定量分析),彰显其扩展的个性特征和共性规律性,为对应的城市和区域(乃至国家)层面的规划与管理调控提供依据与参考。     

基于MODIS数据和气象观测数据的气温空间插值方法比较

本文以福建省福州市为研究区域,利用MODIS影像数据反演福州市地表温度;同时利用相同时间的福州市及其周边的32个气象站日平均气温数据,结合数字高程模型（DEM）中提取出的地形因子,研究温度与经度、纬度、海拔高度等的相关关系,提出了福州市地形因子与气温相关模型,利用该模型插值得到福州市的地表温度;再利用气温垂直递减规律进行插值得到地表温度。对比3种结果可知,对于气象数据容易获得,气象站点较多且均匀分布在研究区时,利用气象数据插值地表温度较快,但计算结果比实际值略高;对于气象数据不易获得或站点较少时,可以用影像数据来反演地表温度,其精度受提取参数的精度的制约,在参数使用正确情况下比插值方法反演精度高。     

基于RS/GIS的珠海市城市空间扩展

以珠海市为研究区域,基于RS/GIS数据源,将多个时段TM遥感影像解译成土地利用现状图,研究1973-2008年珠海市城市空间扩展。结果表明：（1）1973-1988年是珠海市城市发展的初期,飞地式扩展占新增城市用地面积的84.51%,边缘式扩展的比例为12.76%,而填充式扩展为2.71%;（2）1988-1998、1998-2008年分别是城市发展的“扩散”阶段和“边缘扩张”阶段,飞地式扩展开始沿着交通线在金湾和斗门两区范围内大幅扩散,全市以飞地式扩展为主,边缘式和填充式扩展比例较低;（3）从政策和经济两方面分析影响珠海市城市空间扩展的驱动力因素,其中政策因素对珠海市的城市发展有着重要影响,从特区设立开始,到后来的特区扩容,珠海的发展深深地刻上了特区政策的烙印;经济驱动是珠海市城市发展的重要因素,其与人口增长因素是导致珠海市城市空间扩展的最直接驱动力。     

POI数据在中国城市研究中的应用

兴趣点(Point of Interest,POI)数据的兴起带动了城市研究的革新.为梳理中国POI数据在城市研究的应用进展,阶段性总结其应用方向、数据分析方法及尚存不足,并为未来POI数据在中国城市发展中的应用提供思路和借鉴.应用CiteSpace工具对中国知网2010-2019年625篇相关文献进行知识图谱分析,结...     

东北地区城市群组的格局、过程及城市流强度

根据城市群、城市组群及城市群组的内涵指出中国东北地区目前存在辽中南、吉林中部、哈大齐三个城市群组。按照其形成发展过程和现状特征,辽中南已经发育成为成熟的城市群,而吉林中部和哈大齐尚处于城市群发育的中间阶段,即城市组群阶段,从而在东北地区形成了"一群二组"的空间结构框架。通过对东北地区城市群组外向功能量和城市流强度的计算发现,群组内部尚未出现主要外向服务部门区位熵均大于1的城市,与国内发达城市群的发展水平相距较远。未来发展应该围绕城市群组的组织结构、网络化发展模式、职能分工与功能互补、发展关系协调等方面进一步调控和优化。     

中国城市空间扩展的非协调性研究

针对中国人多地少, 且处于城镇化快速发展阶段的客观现实, 以及城市空间扩展研究中存在的一系列问题, 比如相对缺乏合理性评价, 存在重实证轻理论, 重个案缺规律, 重特大、发达城市轻一般城市的不足, 本文从城市空间扩展非协调性的基础理论问题着手, 构建非协调性评价体系, 并以2009 年中国246 个地级市为研究单元, 对其扩展规律进行总结;然后从微观层面的行为主体博弈、要素流集聚扩散及制度安排反馈视角讨论了其内在机理;最后从可持续发展视角提出对策建议。结果表明:中国城市空间扩展效率低下, 表现在区际功能匹配性差, 城市化质量整体水平不高:内在“人口-经济-空间”城市化耦合协调度低, 用地增长弹性系数全国平均值为1.192, 其中大于1 的城市占26.42%, 土地资源浪费严重;空间分布呈现出由东往西依次递减的地理格局;城市的功能地位与铁路干线对其影响大, 呈现出地级市以上城市>地级市, 铁路干线城市>非铁路干线城市;通过机理分析揭示出, “产权区域”视角下的地方政府, 出于实现自身行为目标函数(政府绩效和地方财政可支配收入)最大化的考虑, 而在制度安排的框架下, 通过对要素流的做功而传导出来的制度反馈效应:现有制度安排强化了地方政府的“扩散冲动”;在政策建议部分, 基于地方政府的行为目标函数提出修改完善现有制度的建议。     

中国地级以上城市创新能力的时空格局演变及影响因素分析

基于中国287个地级以上城市的专利、论文数据测度中国城市创新能力,揭示2001~2014年中国创新格局的时空演变特征,并分析城市创新能力的影响因素。研究表明：① 中国创新格局刻有明显的经济地带性差异的烙印,呈“东–中–西”逐渐衰减的态势,且随着时间推移,东部的压倒性地位进一步强化。② 基尼系数呈现先增后降的倒U型变化趋势,反映了整体由极化增长向优化均衡发展的空间过程。东部地区基尼系数维持相对稳定;创新能力较弱的中西部地区,城市间的创新能力差异却在不断缩小。③ 高水平和较高水平的创新城市分布具有很强的经济依赖性,广泛分布于发达城市,而中等水平以上的城市呈集聚分布态势,表现出明显的“集群化”特征,与中国主要城市群的分布高度吻合。④ Moran’s I值均为正,并呈不断上升之势,反映了城市间显著的空间相关性。高高集聚区主要分布于京津冀、长三角和珠三角地区,而中部和西部省会城市作为区域性的创新极,对周围城市的创新带动效应并不明显,辐射作用有限。⑤ 经济基础、人力资本、教育水平、FDI规模、制度因素、基础设施6方面因素不同程度地影响城市创新能力的形成。其中经济基础和人力资本因素影响较大,教育水平和制度因素次之,而FDI规模和基础设施水平对区域的创新能力影响相对较小,但仍表现为正向影响。     

一种融合时空特性的气温缺失记录重建方法

针对气象记录缺失的普遍现象以及现实中对完整记录的迫切需求,提出一种新的融合时空特性的气温缺失记录重建方法,并与线性插值、基于DEM的普通克里金以及标准比率法等进行对比。实验结果表明：线性插值法和基于DEM的普通克里金法仅考虑气温的时间或空间特性,重建精度较差;标准比率法部分地考虑气温的时空分布特性,因此在部分月份具有较高的重建精度;然该方法稳健性较差,致使其整体重建精度较低。     

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。     

景观扩张指数及其在城市扩展分析中的应用

景观指数是定量分析景观格局的一种常用手段,但目前大部分景观指数,往往只侧重于对景观斑块或格局的几何特征进行简单分析和描述.忽略了景观格局动态变化过程的信息.缺乏将景观空间分布格局与其变化过程相结合的深入研究.作者提出了一种新的景观指数一景观扩张指数(Landscape Expansion Index,LEI),与传统的景观指数相比,LEI包涵了景观格局的过程信息,可用来分析两个或多个时相景观格局的动态变化.而传统景观指数则只能反映某一时相景观格局的信息.将景观扩张指数应用于东莞市1988-2006年期间的城市景观扩张过程中,研究结果表明.LEI能够很好的识别城市扩张的三种类型一填充式、边缘式以及飞地式.此外,通过对东莞市城市扩张过程LEI的变化分析,发现东莞市城市扩张规律与城市增长相位理论是相符合的.