基于MODIS的贵阳城市热岛时空特征分析

为揭示贵阳市城市热岛效应时空变化规律,利用2003—2019年的MODIS地表温度产品(MYD11A2),获取贵阳市长时间序列地表温度,结合3S技术对地表温度进行局地热岛强度计算,划分城市热岛强度等级,并从年代际、年际、季节变化以及日时间尺度对贵阳市城市热岛变化的分布特征及其演变规律进行分析。结果表明:(1)2003—2019年贵阳市城市热岛效应总体呈增强趋势,且在2012年发生突变现象,此后热岛效应更加显著,出现强热岛区,中热岛以上区域面积扩大;(2)贵阳市2003、2004、2005、2008年为热岛强度偏弱年,2016—2019年为热岛强度偏强年,偏弱年和偏强年热岛强度空间分布与突变前后相似,热岛区面积比例整体变化不大,偏强年除弱热岛区面积比例变小外,其他各热岛等级面积均增加;(3)贵阳市城市热岛效应夏季最强,其次是春季和冬季,秋季最弱。就空间分布而言,贵阳市城市热岛区在秋、冬季分布较分散,而在春、夏季分布较为集中;(4)城市热岛区主要集中在主城区,夜晚相比于白天分布更为集中,且热岛效应夜晚强于白天。     

大庆市热岛特征及人工增雨需求的可行分析

利用大庆市2个国家站和5个区域气象站的气温、风速、云量资料对大庆市热岛特征进行了分析,结果表明:1991-2012年大庆市热岛强度的年平均值为0.3℃,城市热岛强度较弱,近几年呈显著增强趋势;大庆市热岛效应强度存在冬季强,春秋弱,夏季无热岛效应的特点,热岛效应最强出现在1月份,热岛效应最弱出现在6月份;1-6月热岛强度呈单调下降趋势;7-12月热岛强度呈单调上升趋势;大庆市热岛强度的日变化特征具有夜间强白天弱、快生快消、难以维持24 h的特点;城市热岛效应与云量、风速呈明显的负相关;晴天和较阴天容易出现城市热岛效应,热岛强度晴天强于阴天;城市热岛一般出现在风力1-3级的条件下,当风力3级时,城市热岛消失;在气象条件满足的情况下,充分利用"热岛效应"增加的低云开展人工增雨,可缓解热岛效应给城市带来的不利影响。     

基于MODIS的安徽省代表城市热岛效应时空特征

利用2001—2010年覆盖安徽省的MODIS数据,选取在气候、地理、城市化等方面具有代表性的合肥、芜湖、阜阳作为研究对象,并结合GIS技术,分析地表温度的日变化及季节变化特征,得到安徽省代表城市热岛效应的时空分布。结果表明:安徽省省会合肥的热岛效应最为显著,安徽省南部代表城市芜湖的热岛效应强于北部代表城市阜阳, 同时具有显著的日变化和季节变化特征。近10年来,安徽代表城市热岛面积和热岛强度均呈增加趋势,但合肥热岛强度大于3 ℃的极端热岛效应有一定缓解。白天大片水体对缓解城市的热岛效应作用明显,而夜晚则不明显,甚至成为地表温度的高值中心。夏季地表温度与归一化植被指数的负相关最显著,即提高城市植被覆盖度对降低地表温度和缓解城市热岛效应有重要影响。     

基于MODIS时间序列的内蒙古城市热(冷)岛效应研究

基于MODIS遥感卫星数据,反演地表温度,研究内蒙古各城市昼夜城市热岛空间分布和季节变化特征。结果显示:(1)白天内蒙古西部地区城市热岛效应弱;中部地区除集宁外,城市热岛出现概率呈对半趋势,没有东部地区城市热岛效应强;东部地区城市热岛效应出现概率最多,以赤峰和通辽尤为显著。夜间全区城市热岛出现的概率比白天大,有些城市达到了100%的现象。(2)内蒙古城市热岛并没有表现出统一季节变化规律,白天,冬季出现城市热岛的有锡林浩特、海拉尔、集宁和通辽;夏季为热岛的城市有呼和浩特、乌兰浩特。夜间,呼和浩特全年热岛,基本全年热岛(除个别月份)的有集宁、通辽、乌海、乌兰浩特和锡林浩特;春季为热岛的是临河;秋季为热岛的有赤峰和东胜;热岛有季节变化规律的是巴彦浩特、海拉尔、包头。(3)呼和浩特夏季6-8月呈现热岛效应;冬季12月依旧表现为热岛,且夜间城市热岛更严重。(4)集宁除5月、7月、12月为冷岛,其余月份为热岛; 7月白天为弱冷岛,夜间为热岛,城郊温差较小;冬季12月白天集宁市区为热岛效应,夜间集宁市区呈现弱冷岛效应。     

山西省阳泉市城市热岛效应特征分析

利用1972－2011年阳泉市3个国家级气象站资料、2011年36个乡镇区域自动站气温资料,分析了阳泉市城市热岛效应的年际变化、季节变化、月变化和日变化特征。结果表明：阳泉市存在弱的城市热岛效应,1972－2011年平均热岛强度0.554 ℃。阳泉市城市热岛强度整体呈显著上升趋势,热岛强度的增加主要是由于夏季热岛强度的增强;热岛强度冬、秋季强,春、夏季弱;12月最强,5月最弱;热岛强度日变化表现为12时最小,从傍晚开始随降温逐渐增大,到早晨气温降到最低时最大,日出之后迅速减小;2008－2011年最强热岛强度出现在2010年1月14日08时,达7.9 ℃。阳泉在升温天气热岛强度变幅增大,易在早晨形成较强城市热岛,下午形成城市冷岛;降温天气热岛强度变幅减小;温度变化较小时则易维持弱的城市热岛。阳泉市主要城市发展因子与霾日数、气温呈显著正相关,在目前的经济发展水平条件下,阳泉市城市化发展可能使城市温度增高,城市绿地面积的增加可能对热岛效应有缓解作用。     

基于卫星遥感的福州市近10年城市热岛效应时空特征分析

为了探究近10年福州发展对城市热环境产生的影响,利用Landsat TM/OLI/TIRS卫星影像资料开展福州市城市热岛效应卫星遥感监测,分析福州市城市热环境变化特征.结果显示,2010-2020年福州市城市热岛面积有所扩大,特别是长乐区、福清市、闽侯县上街镇等区域扩大明显.城市热岛强度统计显示,强热岛和较强热岛面积均...     

基于MODIS数据的近8年长三角城市群热岛特征及演变分析

利用MODIS hdf数据来反演地表温度,首先通过数据挑选少云覆盖图像,再经多波段综合法去云,用近8年的MODIS历史资料选择劈窗算法反演计算给出了长三角平均地表温度分布图,以长三角作为区域整体研究热岛效应,分析了城市群热岛分布特征,指出主要城市热岛分布呈"Z"字型分布格局。长三角地区热岛强度季节变化是夏季最强,春季次之,秋冬季除少数地区为较强热岛外,大部分地区都显示为弱热岛或无热岛。采用GIS地理统计方法比较16城市的强热岛面积分布,分析了2001—2008年夏季各城市热岛强度的年际变化趋势。     

武汉城市热岛效应及其影响要素分析

利用武汉市1961—2010年逐日气温观测资料和1981—2010年城市人口资料,采用城郊对比法、相关分析法、多元线性回归分析等方法,研究了武汉城市热岛效应及其影响要素。结果表明,武汉市自20世纪80年代后热岛效应显著,且随时间发展日益严重,2000年后有所减缓;冬季热岛效应较其他季节明显;最低气温对热岛增温贡献率达83.1%,最高气温和平均气温贡献率分别为33.3%和72.2%。总体而言,武汉为弱热岛强度等级。武汉市城市人口总数与热岛效应有较显著的正相关。气象要素中风速对热岛强度的影响较大。城市人口总数对城市热岛强度的影响更明显,武汉城市热岛受人为影响更严重。     

基于多源卫星资料的重庆巴南区城市热岛效应时空变化特征分析

利用夜间灯光、DEM和Landsat NDVI等多源卫星资料提取巴南区郊区背景,结合MODIS地表温度产品,采用城乡二分法和Mann-Kenddall（M-K）检验定量评估2002—2021年巴南区城市热岛时空变化特征。结果表明：（1）巴南区近20 a来城市热岛效应年变化明显,热岛面积占比随时间呈波动上升的趋势,热岛面积在近20 a增加了317%;（2）热岛效应具有明显的季节变化,夏季最强,秋季次之,春季、冬季相对较弱;（3）热岛效应具有明显的空间分布特征,主要影响巴南区西部的龙洲湾、鱼洞、莲花、李家沱街道、界石镇等居民、商业和工业集中区;（4）热岛效应影响范围和强度变化整体相对平稳。该研究结果可为区域城市生态环境、热环境、局地气候等研究和城市气象灾害预报预警提供重要的科学依据。     

重庆市城市热岛效应变化特征及减缓措施

利用1961～2016年重庆市逐日气温资料,分析讨论了重庆市主城区56年城市热岛效应的变化趋势和年变化特征,并利用2009～2016年的逐时气温资料分析讨论了城市热岛效应的日变化特征。结果表明:56年来重庆市城市热岛效应总体呈上升趋势,各季节中盛夏上升最明显;重庆市城市热岛效应存在明显的年变化特征,盛夏的热岛效应最强,初春次之,仲春至初夏的热岛效应最弱;重庆市城市热岛效应具有较明显的日变化特征,各季节热岛效应均表现为白天弱,夜间强。重庆市城市热岛效应的形成及其变化,既受到地理位置、气象条件等自然因素的影响,更由城市下垫面变化(绿地和水体的面积及分布)、大气污染、人为热排放等城市化进程因素所决定。结合重庆城市特点综合运用多种措施可以减缓重庆城市热岛效应。      

基于Landsat卫星数据的山东临沂市热岛效应研究

利用Landsat卫星数据分别反演了2005年和2014年临沂市的地表温度和不透水层指数，分析了城市化进程对临沂市热岛效应的影响。结果表明，2005年临沂市表现为中等强度的热岛效应，2014年表现为强热岛效应。利用地面站点资料统计分析来看，2005～2014年，临沂市热岛强度总体呈波动增加的趋势,冬季最强，春秋季次之，夏季较弱。分析城市化因子发现，城市经济、人口、用电消耗、城市房屋面积增量等多个因素对城市热岛强度变化的影响，其相关系数分别为0.86、0.82、0.67、0.81，其中房屋面积增量与热岛强度增强密切相关。从不透水层指数分布图的动态变化来看，也说明了城市化进程中城镇建筑和硬化的路面的增多导致了热岛强度的增强。     

阳泉市城市热岛效应特征分析

利用阳泉市3个国家级气象站资料分析了阳泉市城市热岛效应的年际变化、季节变化、月变化和日变化特征,结果表明：阳泉市存在弱的城市热岛效应,1972年-2011年平均热岛强度0．554℃。阳泉市热岛强度冬、秋季强,春、夏季弱;12月最强,5月最弱;阳泉市热岛强度整体呈显著上升趋势,热岛强度的增加主要是由于夏季热岛强度的增强。热岛强度日变化表现为12时最小,从傍晚开始随降温逐渐增大,到早晨气温降到最低时最大,日出之后迅速减小;2008年-2011年最强热岛强度出现在2010年1月14日08时达7．9℃。阳泉市主要城市发展因子与霾日数、气温呈显著正相关,在目前的经济发展水平条件下,城市化发展可能使阳泉城市温度增高,城市绿地面积的增加可能对热岛效应有缓解。     

成都地区夏季城市热岛变化及其与城市发展的关系

利用2000-2010年MODIS地表温度产品影像,结合DMSP/OLS夜间灯光数据,分析了成都地区夏季城市温度场及其城市热岛变化的分布特征及其演变规律。结果表明：随着城市化加快,成都地区夏季热环境发生了较大变化,整个区域以中温区向次高温区转换为主。成都地区热岛效应昼夜变化较大：白天热岛面积不断增大,与周围卫星城热岛连成一体,2000年和2010年城市热岛对区域的增温贡献分别为0.13℃和0.29℃,变化量达0.16℃,夜间并不存在大面积强热岛区。旧城区内城市热岛面积有所增加,但不显著,城市扩展区内热岛的规模显著增大,2010年较2000年新增强热岛区域面积166.43 km²,变化幅度达54%。高城市化水平的成都市地区的日较差相对于周边低城市化水平地区明显减少。同时,城市热岛还与人口的平方根具有很好的正相关关系,成都地区非农业人口规模每增长100万人,热岛效应强度增加0.4℃。     

地表利用城市化在一次极端高温过程数值模拟中的影响

地表种类的城市化对城市区域的热力结构和局地环流都会产生巨大的影响。利用地面、高空观测资料和MODIS地表覆盖资料,使用耦合城市冠层模式(UCM)的区域中尺度数值模式(WRF),对2013年8月8日福州地区的一次极端高温天气过程进行数值模拟,研究地表利用变化对福州城市热岛效应及其对福州城市区域局地环流的影响。结果表明:地表利用的城市化使得午后城市热岛现象更加明显而夜间热岛效应呈现出减小的趋势;地表利用城市化后,中心城区的近地面风速减小,但城区与山区以及城区与海洋之间的局地热力环流明显加强,促进了山谷风和海陆风环流的发展;同时地表加热效应增强,促进了垂直运动的发展。      

北京地区热岛非均匀分布特征的卫星遥感-地面观测

针对北京城市热岛的空间变化特征及其发展趋势,重点探讨了北京城市热岛总体演变趋势及其多尺度非均匀分布特征与城市建筑群面积、中高层建筑群空间布局的相关关系。采用晴空过程北京城郊地面自动气象站AWS(Automatic weather station)气温观测真值对卫星遥感云顶黑体温度TBB(Temperature of black body on the top of cloud)高分辨率场实施变分订正,解决城市热岛研究中高分辨率卫星遥感的客观性订正问题。研究结果揭示了北京城市建筑群面积及中高层建筑群布局对城市热岛群总体演变趋势、多尺度热岛群非均匀分布特征的显著影响效应。结果表明,北京晴空过程城区及近郊区多尺度热岛效应可由强、弱程度不同的热岛群"合成",北京地区热岛分布呈多尺度非均匀特征,即城区东西两侧为强热岛区,城西北园林区与古城中轴线区域为相对弱热岛区;在北京城市高速发展背景下,城郊街区热岛群的非均匀分布特征与城市建筑群布局之间存在着相关关系;城市建筑群面积及中高层建筑密集程度的差异可产生区域性强弱不同的热岛效应,这间接反映出北京城郊中高层建筑群暖气或空调排放热源的局地影响效应。上述研究结果可为城市发展有关建筑群布局与园林绿地规划设计提供科学依据。     

2014-2017年西安市城市热岛、冷岛精细化时空特征分析

选取1971—2017年7个国家级气象站的气温资料,分析年代际气温变化特征及城郊温差、城县温差;选取2014—2017年103个国家考核区域气象站及7个国家级气象站逐时气温资料,利用标准化相对气温法,研究西安市城市热岛、冷岛的年、季平均空间分布特征,以及逐日热岛、冷岛变化规律。结果显示:1971—2017年城区、郊区和郊县气温均呈上升趋势,城区增温速率最大,郊县增温速率最小,进入21世纪后,城市热岛效应较为显著。西安市城市热岛、冷岛现象明显,且均呈"多中心"特征,热岛中心多为老城区及旅游中心,建筑物面积和人口密度占绝对优势;冷岛中心多为地势较高、水域绿被覆盖较大、非人口密集区的秦岭坡脚线附近。城区代表站的年、春季、夏季、秋季基本处于平稳状态,年、春季、夏季06—07时热岛强度最大,秋季、冬季23时热岛强度最大;郊区代表站和郊县代表站的年及四季热岛、冷岛强度均有明显的日变化特征,且变化趋势相反;郊区代表站10时热岛转为冷岛,春、夏季16—17时转为热岛,年及秋、冬两季19—20时转为热岛;郊县代表站年、春季、夏季06—07时冷岛强度最大,秋季、冬季2时冷岛强度最大,08时后冷岛开始减弱,12—13时为最弱后开始增强。     

基于均值—标准差改进的滨州市多时相热岛强度变化分析

为探究山东省滨州市热岛强度的时空分布及其变化特征,通过2001、2009和2018年夏季的3期Landsat数据实现地表温度反演,并基于热岛强度定义对传统的均值—标准差分级法进行改进,能够较好地消除因背景数据不一致而导致不同时期热岛强度数据难于对比的问题.在此基础之上,分析热岛效应及其变化的时空分布特征,并结合土地利用...     

哈尔滨市城市发展与热岛效应的定量研究

 利用1986-2005年哈尔滨市区、郊区的年均气温资料以及哈尔滨市发展强度资料,分析了哈尔滨近20 a来城市发展与热岛效应的关系。结果表明：哈尔滨市发展强度指标与热岛效应之间具有显著的正相关关系,工业生产总值、建成区面积、全年用电量、公共交通实有车辆、年末实有道路面积、全年供水量是使哈尔滨市产生热岛效应的主要因子。综合城市发展指数与哈尔滨市年热岛强度指数的相关系数为0.72,二者拟合曲线初具环境库兹涅茨曲线特征。     

哈尔滨市城市发展与热岛效应的定量研究

利用1986-2005年哈尔滨市区、郊区的年均气温资料以及哈尔滨市发展强度资料,分析了哈尔滨近20 a来城市发展与热岛效应的关系。结果表明：哈尔滨市发展强度指标与热岛效应之间具有显著的正相关关系,工业生产总值、建成区面积、全年用电量、公共交通实有车辆、年末实有道路面积、全年供水量是使哈尔滨市产生热岛效应的主要因子。综合城市发展指数与哈尔滨市年热岛强度指数的相关系数为0.72,二者拟合曲线初具环境库兹涅茨曲线特征。