中国大城市的城市组成对城市热岛强度的影响研究

城市的快速扩张诱发并加剧了城市热岛效应,对人类健康和生存发展提出严峻挑战,因此,探索城市组成对城市热岛的影响具有重要意义。本研究在传统城市热岛影响因子的基础上,重点分析城市组成与城市热岛的关系。以13个中国大城市为研究区,利用2015年夏季（6-8月）白天和夜间的MODIS LST数据计算城市热岛强度,并结合土地覆盖数据、人口、区位和气象数据,分析热岛强度和城市地表组成、地表空间格局、人口和区位4类因子的关系。研究结果表明：中国的13个大城市均存在不同程度的热岛效应,城市白天的热岛效应比夜间显著。影响城市白天热岛强度的主要因子为城市建筑用地和林地面积比例、城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和人口密度。城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和林地斑块密度是夜间热岛强度的主要影响因子。城市建筑用地面积和乡村林地面积的增加会导致城市热岛情况的加剧,而通过调节城市地表空间格局（减少平均建筑用地斑块面积和降低建筑用地斑块聚集度）可以更好地降低城市地表温度,减缓城市热岛效应。     

成都市城市热岛效应分析

城市热岛效应是城市气候最显著的特征之一。基于地理信息系统和不同时次的遥感影像,探讨成都市地表温度、热岛强度、热岛等级的分布特征及其演变。结果表明:成都市热岛效应明显且夜间夏强冬弱,地表温度呈条状分布;日间城市多数区域属于弱热岛以上等级,中心城区偏向强热岛和极强热岛,夜间强热岛面积扩张,冬季热岛等级增加明显;2002~2012年,城市热岛等级增加,强热岛面积扩张,但存在昼夜和季节性差异。     

成都市城市热岛效应分析

城市热岛效应是城市气候最显著的特征之一.基于地理信息系统和不同时次的遥感影像,探讨成都市地表温度、热岛强度、热岛等级的分布特征及其演变.结果表明:成都市热岛效应明显且夜间夏强冬弱,地表温度呈条状分布;日间城市多数区域属于弱热岛以上等级,中心城区偏向强热岛和极强热岛,夜间强热岛面积扩张,冬季热岛等级增加明显;2002～2012年,城市热岛等级增加,强热岛面积扩张,但存在昼夜和季节性差异.     

北京市热岛效应时空变化的HJ-1B监测分析

 本文利用2008-2011年HJ-1B/CCD可见光-近红外数据,以及HJ-1B/IRS热红外数据,采用遥感算法反演北京市地表温度,并用MODIS地表温度产品对反演结果进行了初步验证。同时分析了北京市热岛效应的年际、年内变化趋势。另利用热场变异指数分析其空间分布特征,以及NDVI、NDBI与城市下垫面对热岛效应的影响。结果表明:(1)2008-2010年北京市热岛强度总体呈上升趋势,2011年有所缓解,4年热岛强度分别为:5.2℃、5.2℃、9.2℃、8.2℃;(2)北京市2010年四季存在明显热岛现象,夏季最强,春、秋次之,冬季最弱,四季热岛强度分别为8.2℃、9.4℃、9.2℃、4.3℃;(3)2008-2011年北京市热岛空间分布特征表明,房山区和大兴区的南部热岛效应逐年缓解,2011年昌平区热岛效应比前3年明显,植被和水体形成城市冷岛;(4)地表温度与NDVI呈明显负相关,与NDBI呈正相关,城市热岛效应与下垫面类型存在明显相关性。     

2005-2016年北京中心城区热岛时空格局及影响因子多元建模

城市热岛效应作为城市范围的一种典型气候特征,在近年来受到了广泛的关注。了解城市热岛时空演变及形成原因对缓解城市热环境和提高人居舒适性有着重要意义。以北京市中心城区为例,首先,基于Landsat卫星2005、2010、2016年的热红外影像数据反演得到地表温度,采用均值标准差方法对地表温度进行划分得到多等级的热岛强度,分析城市热岛的空间格局和随时间的演变规律;其次,提取不透水层、植被、裸土和水体4种典型地物类型,统计不同年份下各热岛强度之间的转移信息并计算相关的热力景观格局指数;接着,依据离市中心的距离将中心城区分为30级缓冲区,统计分析每一级缓冲区内各地物类型的面积比例与热岛强度信息。最后,以各地物类型的统计数据,结合离市中心的距离,建立各影响因子与热岛强度之间的多元关系模型,综合分析地物类型和市中心的距离变化对城市热岛的影响。结果表明：北京中心城区整体热岛强度呈逐年增长的趋势,高等级热岛强度的热力斑块面积逐步扩张,热力景观类型的多样性随时间推移呈下降态势。不透水层对热岛强度的影响较大,具体表现为不透水层盖度越高,热岛强度越大;热岛强度随离市中心距离的增大逐渐降低。     

株洲市城市热岛与土地利用/覆盖时空演变研究

以株洲市为研究区,选取两期Landsat TM/ETM＋影像,利用IDL分别反演出地表亮度温度;选择训练区域,利用ENVI的最大似然算法对两期株洲市影像进行土地利用/覆盖分类,以此作为基础分析了株洲市城市热岛范围、强度变化,以及土地利用类型/覆盖（LUCC）变化。结果显示,1999-2006年间,随着株洲市城市不断的扩展,城市热岛范围和热岛强度都有加强趋势;城市土地利用/覆盖的变化,引起了地表亮温的时空演变。研究表明,水体和植被具有良好的降温作用,而城镇建设用地和裸地则是城市热岛效应的主导因素。     

近50年中国地表净辐射的时空变化特征分析

基于GIS空间分析技术与Mann-Kendall趋势分析方法,对中国陆地区域699个气象站点1961-2010年逐年、季平均地表净辐射进行时空变化特征分析,结果表明:(1)参数拟合后的FAO Penman修正式对模拟站点逐日地表净辐射的总体精度较高,均方根误差为27.9W.m-2,相关系数为0.85,平均相对误差为0.13;(2)全国近50年站点平均地表净辐射在年、季均呈现出较明显的下降过程,年均降幅为0.74W.m-2.10a-1,不同季节的下降幅度存在差异,夏季降幅最大;(3)逐站点分析显示全国大部分站点(59.8%)年均地表净辐射呈显著下降趋势(0.05),东部趋势变化比西部明显,夏季在地表净辐射年际变化中的贡献最大,华北、华中、华南地区的站点在春夏秋季均呈显著下降趋势。     

2005-2014年北京市主要城建区热岛强度时空格局分析

本文利用LANDSAT-8数据计算距离加权不透水面聚集密度,以城市聚类算法提取北京市主要城建区范围。并用2005-2014年MODIS 8天合成地表温度产品,以主要城建区面积150%的周边区域作为边缘区,计算城建区与边缘区平均温度差值为热岛强度;分析北京市主要城建区热岛强度年内时序变化;依据地表温度与当月平均热岛强度对热岛强度进行等级划分,统计不同热岛强度等级出现频率,分析其空间分布特征及与不透水面聚集密度的相关性。结果表明：（1）年内1-12月热岛强度随边缘区平均温度变化显示较好的规律性,白天为逆时针分布,夜间为顺时针分布;（2）白天热岛强度等级以2、3级为主,春、夏季中南部为三级热岛强度高发区;夜间呈现由外围向中心的“环状递增”特征,高等级热岛强度出现的频率由外围向中心不断递增;（3）不透水面聚集密度对白天不同等级热岛强度出现频率影响显著,1-4级热岛强度出现频率,随不透水面聚集密度增加而增加,不透水面聚集密度达到50%后的影响趋于减弱。     

北京城市建筑密度分布对热岛效应的影响研究

“热岛效应”是现代城市气候的主要特征之一,本文基于高分辨率遥感影像,通过人工目视解译获取了北京市五环内的不同建筑密度区,进而结合遥感反演获得的地表温度数据,分析了城市建筑密度分布与城市热岛效应及其变化之间的关系。结果表明,北京市五环内的建筑以中密度区为主,高密度区次之,各建筑密度区在不同环线之间的分布也有较大差异。高密度区主要分布在二环以内,中密度和低密度建筑区主要分布在二、三环之间,高层建筑区总体分布较少,主要分布在二、三环和三、四环之间。城市建筑区的地表温度与建筑密度呈现显著正相关关系,城市建筑密度越大,其地表平均温度就越高,北京市高密度区的平均温度达到30.5 ℃,而高层建筑对热岛强度具有一定的缓解作用,北京高层建筑区的平均温度为28.32 ℃,比高密度区低2.18 ℃。从热岛强度变化来看,总体上高密度区、中密度区和低密度区的热岛强度均为增强的趋势,其中高密度区热岛强度增加的幅度最大,热岛强度增加了0.56 ℃,只有高层建筑区的热岛强度表现为减弱趋势,热岛强度降低了0.07 ℃。     

长沙市热岛效应时空特征变化研究

本文基于1991-2015年长沙市9景Landsat TM/ETM影像,采用单窗算法反演了长沙市建成区的地表温度,提取了土地利用/覆盖类型,并结合相关资料对长沙市热岛效应时空变化特征以及城市热环境与城市土地利用/覆盖变化之间的关系进行了分析。结果表明长沙市热岛范围随着建成区范围的扩大不断增大,并且热岛的时空演变与建成区扩大的趋势一致：1991-1996年,长沙市热岛向东发展迅速,截至1996年东部热岛面积增加达53.54 km² ;1996-2003年,受城市建成区扩展影响,热岛向西部延伸,增加面积达39.88 km²;2003-2007年,建成区热岛向西部、南部加速发展,热岛增加总面积达33.55 km²;2007年后,长沙市建成区与热岛范围开始向东、西、南、北4个方向全面扩展。此外,建成区土地利用/覆盖情况发生了很大的变化,大量绿地转变为建设用地和耕地,极大地影响了地表温度的空间分布,各土地类型之间的温度差异显著缩小,水体良好的吸热性能明显地体现出来,建筑用地和裸地则对地表温度的贡献显著增大。     

Monitoring Intra-annual Spatiotemporal Changes in Urban Heat Islands in 1449 Cities in China Based on Remote Sensing

This study aimed to accurately study the intra-annual spatiotemporal variation in the surface urban heat island intensities(SUHIIs) in 1449 cities in China.First, China was divided into five environmental regions.Then, the SUHIIs were accurately calculated based on the modified definitions of the city extents and their corresponding nearby rural areas.Finally, we explored the spatiotemporal variation of the mean, maximum, and minimum values, and ranges of SUHIIs from several aspects.The results showed that larger annual mean daytime SUHIIs occurred in hot-humid South China and cold-humid northeastern China, and the smallest occurred in arid and semiarid west China.The seasonal order of the SUHIIs was summer spring autumn winter in all the temperate regions except west China.The SUHIIs were obviously larger during the rainy season than the dry season in the tropical region.Nevertheless, significant differences were not observed between the two seasons within the rainy or dry periods.During the daytime, the maximum SUHIIs mostly occurred in summer in each region, while the minimum occurred in winter.A few cold island phenomena existed during the nighttime.The maximum SUHIIs were generally significantly positively correlated with the minimum SUHIIs during the daytime, nighttime and all-day in all environmental regions throughout the year and the four seasons.Moreover, significant correlation scarcely existed between the daytime and nighttime ranges of the SUHIIs.In addition, the daytime SUHIIs were also insignificantly correlated with the nighttime SUHIIs in half of the cases.     

基于夜光遥感与POI数据空间耦合关系的南海港口城市空间结构研究

南海港口城市研究是南海资源环境监测的重要内容,目前对于南海港口城市空间结构特别是港口在城市空间结构中的地位缺乏研究。夜光遥感数据和POI数据均为城市空间结构研究的重要数据源,但对于2种数据的空间耦合关系与集成应用研究存在不足。针对上述问题,本文选取南海港口城市典型代表的三亚市为研究区,以研究区2016年NPP-VIIRS夜光遥感数据和POI数据为数据源,利用叠加分析将夜光遥感数据和POI核密度分析结果数据分别网格化。然后,利用双因素组合制图法对两种数据的空间耦合关系进行可视化,分析空间耦合关系相异区域和城市空间结构的关系,并在此基础上探讨港口在三亚城市结构中的地位。研究表明,三亚市夜光遥感和POI数据的空间分布总体趋势相一致,空间耦合关系相近的区域占比达85.6%;夜光遥感和POI数据空间耦合关系在三亚市内存在一定量的相异区域,如新城区、经济开发区、城市边缘区和乡镇中心等,结合2种数据的特点可以更显著地表征这些区域的城市空间结构特征;三亚市作为重要的南海港口城市,其城市的中心区域与港口密切关联。本研究为港口城市空间结构研究提供了新视角。     

夜光遥感大数据视角下的中国城市化时空特征

社会经济的高速发展直接驱动了中国过去几十年的持续快速城市化进程。城市化是一个典型的复杂地理现象,伴随着高密度人口聚集、土地利用改变、基础设施建设和生态环境变化等系列人和自然交互过程的发生。深入理解城市发展的时空演化规律对研究、规划、管理和相关政策制定在内的诸多领域都有十分重要的意义。近些年来,由于快速发展的夜光遥感大数据具有空间清晰的与城市化有关的社会经济活动强度的感知信息,其为探索城市和城市化问题提供了新的研究途径。虽然有许多成果对利用夜光遥感数据进行城市化的研究进行了探讨,但大部分集中在城市化面积、人口规模和其他社会经济变量的定量相关和数值统计分析上,仍然缺乏对中国过去几十年来的城市化时空特征的综合多角度分析和理解。本研究利用1992-2013年的夜光遥感时间序列大数据,从夜光照亮面积、亮度变化时间转折点、不同亮度区的空间结构转换和亮度信号的空间扩散速度4个方面进行了定量化的信息提取与分析。研究结果从夜光辐射遥感大数据的视角综合揭示了中国在过去研究期间包括城市空间扩展、城市化发展的时间分布、城市空间结构演化和城市化活动空间扩散速度在内的定量时空特征。本研究的结果可以为深入理解中国城市化的时空模式与演化特征提供新的参考。     

基于CMONOC的GNSS水汽短时频域特征研究

利用2016年中国大陆构造环境监测网络的GNSS数据开展水汽短时频域特征研究,按气候类型将中国大陆地区划分为5个区域,并在每个区域中随机抽取若干个站点采用快速傅里叶变换方法进行分析,提取不同季节的GNSS水汽周期特征。结果表明,各类站点的水汽频域特征存在明显的区域性变化和季节性差异;高原山地气候、热带季风气候和亚热带季风气候类型的GNSS站点的周期性变化显著;热带季风地区、亚热带季风地区及沿海地区水汽振幅较大,高原山地和温带大陆地区水汽振幅较小。     

河谷型城市热岛空间分布格局演变及对策——以西宁市区为例

城市热岛效应直接反映着城市的气候特征,这对于研究由城市化发展与环境改变引起的城市气温的变化及保护城市的生态环境具有重要的现实意义。本文利用LandsatTM影像、气象台站资料,基于GIS的空间分析技术及单窗算法,对河谷型城市西宁市的地表温度进行反演,分析了地表温度与NDVI、NDBI的空间对应关系。结果表明:西宁市存在明显的城市热岛效应,热场分布及延伸与西宁市空间扩展布局相一致,热岛范围呈逐年增长的趋势;低、中温区的热岛面积大幅度减少,高温区的热岛范围显著增加;热岛效应冬季最强,夏季次之,秋季有明显减弱的趋势。在河谷型城市的空间格局上,地表温度与NDVI呈负相关关系、与NDBI呈正相关关系。最后,依据热岛时空演化、成因分析和策略研究的思路,从不同角度提出了缓解城市热岛效应的措施和对策,为未来西宁市热环境的改善提供科学参考和决策支持。     

1978-2011年间中国区域消费水平的时空演变

区域消费水平是经济发展的重要动力。本文以1978-2011年间我国各省区的人均消费品零售额表征区域消费水平,在我国区域消费水平差异测度的基础上,对区域消费水平差异的时间序列值进行突变点检测,进而将我国区域消费水平变化划分为1978-1986年和1986-2011年2个阶段。通过利用传统马尔科夫链及空间马尔科夫链方法,分别构建人均消费水平的非空间和空间马尔科夫转移概率矩阵,对1978-1986年与1986-2011年2个阶段的区域消费水平的时空格局演变特征进行分析。研究结果表明：（1）区域消费水平在2个研究时段内的变化均存在着“俱乐部趋同”现象,无论是低消费水平与高消费水平区域均沿着最初类型稳步演进。（2）区域消费水平变化受到来自邻域消费水平背景的影响,使得其趋同的过程在空间上不独立。（3）区域间消费水平相互作用呈现出显著的东西分异特征,东部地区多为区域自身消费水平与邻域消费水平同时向上转移的状态,西部地区多为向下转移的状态,而中部地区多为平稳分布,邻域消费水平的状态变化较大。