Effects of green space spatial pattern on land surface temperature: Implications for sustainable urban planning and climate change adaptation

The urban heat island (UHI) refers to the phenomenon of higher atmospheric and surface temperatures occurring in urban areas than in the surrounding rural areas. Mitigation of the UHI effects via the configuration of green spaces and sustainable design of urban environments has become an issue of increasing concern under changing climate. In this paper, the effects of the composition and configuration of green space on land surface temperatures (LST) were explored using landscape metrics including percentage of landscape (PLAND), edge density (ED) and patch density (PD). An oasis city of Aksu in Northwestern China was used as a case study. The metrics were calculated by moving window method based on a green space map derived from Landsat Thematic Mapper (TM) imagery, and LST data were retrieved from Landsat TM thermal band. A normalized mutual information measure was employed to investigate the relationship between LST and the spatial pattern of green space. The results showed that while the PLAND is the most important variable that elicits LST dynamics, spatial configuration of green space also has significant effect on LST. Though, the highest normalized mutual information measure was with the PLAND (0.71), it was found that the ED and PD combination is the most deterministic factors of LST than the unique effects of a single variable or the joint effects of PLAND and PD or PLAND and ED. Normalized mutual information measure estimations between LST and PLAND and ED, PLAND and PD and ED and PD were 0.7679, 0.7650 and 0.7832, respectively. A combination of the three factors PLAND, PD and ED explained much of the variance of LST with a normalized mutual information measure of 0.8694. Results from this study can expand our understanding of the relationship between LST and street trees and vegetation, and provide insights for sustainable urban planning and management under changing climate.     

3S技术在辽宁省海岛地名普查中的应用

3S技术因具有快速、准确、实时的导航定位、对地实测和强大的空间信息加工、处理和分析能力,在国防、气象、灾害监测与环境保护、能源、交通、土地资源勘察等领域得以广泛应用。辽宁省海岛地名普查首次采用了3S技术,实现了海岛地名信息和海岛地理基础数据调查与管理的一体化,达到了海岛地理实体、数据信息、外业调查照片的一致性,建立了海岛地名信息系统。详细介绍了辽宁省海岛地名调查中,3S技术在数字化、导航定位和信息识别、提取、勘测、分析、处理以及数据集成等环节中的应用。     

藏北龙木错—双湖—澜沧江板块缝合带发现晚石炭世—早二叠世洋岛型岩石组合

天泉群岛出露于龙木错—双湖—澜沧江板块缝合带的中西段,也是目前该缝合带上所发现的第一套洋岛型岩石组合。通过野外踏勘、剖面测制等对天泉群岛进行了较为详细的研究,结果显示,天泉群岛由9个孤立、岩石组合不同的洋岛组成,其中独泉沟洋岛、屏风岭洋岛的洋岛组分齐全,见玄武岩、灰岩、砾岩、硅质岩等,其他洋岛的洋岛组分不全。天泉群岛与展金组复理石沉积为整合接触,表明其形成时代为晚石炭世—早二叠世。天泉群岛的厘定,说明龙木错—双湖—澜沧江大洋在晚石炭世—早二叠世仍具有成熟的洋壳。该项研究进一步丰富了龙木错—双湖—澜沧江板块缝合带的演化内容,为反演区域地质演化历史提供了依据。     

义敦岛弧带夏塞早白垩世A型花岗岩成因:锆石U-Pb年代学、地球化学及Hf同位素制约

义敦岛弧带晚中生代侵入岩体目前仍缺乏高精度的年代学数据制约,其成因也存在争论。作者首次在岛弧带中段夏塞银铅锌多金属矿区发现与成矿关系密切的黑云母二长花岗岩。本文对其开展了年代学、地球化学和Hf同位素分析,探讨成因及构造背景。LA-ICP-MS锆石U-Pb定年结果为103±1 Ma(MSWD=0.5),为早白垩世晚期岩浆活动产物。花岗岩属高钾钙碱性岩系,具有高硅、富碱和铁、贫钙和镁特征,Si O2含量为72.94%~74.98%,K2O+Na2O=7.56%~8.08%,铝饱和指数A/CNK=1.06~1.10,属弱过铝质岩石。岩石富集Zr、Hf等高场强元素和U、Th等大离子亲石元素,明显亏损Ba和Sr。REE具有明显的Eu负异常(δEu=0.13~0.25),总体呈较陡右倾的LREE富集和HREE相对亏损特征。岩相学和地球化学显示其为铝质A型花岗岩。Hf同位素组成εHf(t)=–2.7~0.6,二阶段模式年龄TDM2=925~1095 Ma。地球化学及Hf同位素揭示夏塞岩体为软流圈地幔与壳源长英质岩浆混合成因,并经历了斜长石、正长石和褐帘石等矿物的分离结晶。夏塞花岗岩体具有后碰撞花岗岩特征,形成于早白垩世晚期弧-陆碰撞造山后伸展构造背景。     

基于DEMATEL-AHP模型的海岛绿色发展指数影响因子识别与评价

海岛绿色发展是保护海洋生态环境、建设海洋强国的重要途径和必然要求。本文提出海岛绿色发展指数（IGDI）概念,从能源消耗与资源利用、环境管理与治理、环境质量与安全、经济增长质量、绿色生活水平、公众满意度等6个方面选取22个指标构建海岛绿色发展指数评价指标体系,运用DEMATEL与AHP相结合的方法,对海岛绿色发展关键影响因子进行识别,并以12个海岛县（市、区）（以下简称“海岛县”）为例进行评价与分析。结果显示：（1）经济聚集程度（2.15）、单位GDP能耗（2.01）指标影响度大于2,环境污染治理投资占GDP比重、碳排放强度、生态损害和环境污染情况、岛陆开发程度、第三产业增加值比重、生活垃圾处理率等指标影响度均大于1,反映出环境管理与治理、能源消耗与资源利用、经济增长质量是决定海岛绿色发展成效的关键。（2）12个海岛县的海岛绿色发展指数评价值均值为74.37,其中嵊泗县的评价值最高（88.24）,崇明区的评价值最低（65.57）,反映出我国海岛绿色发展程度整体不高,海岛之间的绿色发展程度差异较大。（3）推动海岛绿色发展需坚持以人民为中心的发展思想,强化基于绿色发展理念的海岛综合管理,推动海岛产业绿色转型升级,实施海岛生态整治修复,提升海岛生态系统碳汇能力。     

地表城市热岛效应的概念内涵与定量刻画

明晰城市热岛（UHI）效应相关概念内涵、厘清其定量刻画方法是有效开展UHI效应研究的重要基础。全球城市化进程使UHI效应越发普遍,相关研究数量迅速增长并出现了UHI效应的多样认知,尤其对具有空间异质性表征优势的地表城市热岛（SUHI）效应开发了多样的定量刻画方法,但目前尚缺乏对其定量刻画方法的系统梳理。因此,本文对城市热岛、城市热岛效应、地表温度和城市热环境等易混淆概念进行了辨析,总结了各类UHI典型空间位置和尺度范围。在SUHI效应定量刻画中,将SUHI范围识别方法归结为城乡温度阈值、温度等级阈值、高斯拟合参数、温度衰减突变四大类,指出当前SUHI范围识别研究侧重于对SUHI影响规模的认知。研究同时对各类范围识别方法所对应的SUHI强度表征指标进行了梳理,认为理解指标本质内涵是掌握指标间潜在差异的前提。未来研究应整合多维度数据以突破单一SUHI监测途径,发展大尺度SUHI定量刻画方法以拓展定量研究的广度,认知连通化SUHI空间形态以挖掘范围识别研究的深度。     

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。     

昌吉站迁站对气象要素影响及热岛强度指标分析

选取昌吉站旧址1981—2013年（其中1981—2008年为迁站前昌吉站资料,2009—2013年为旧址作为区域站Y5522所采集资料）、新址2009—2013年资料进行对比分析,并对新旧站址资料进行T检验,结果表明：迁站前后,新址与旧址气温、相对湿度、风速变化趋势基本一致,但变化幅度新址较旧址略大。两站气温差冬季变化最为明显,夏季变化最小;平均相对湿度新址较旧址偏高,各季差值在冬季最小;平均风速较旧址偏大0.9 m/s,最多风向新址为西风及西南风,旧址为西风;从年平均值的连续性看,年平均气温、年平均最低气温、年平均相对湿度连续性较差,年平均最高气温与年平均风速连续性相对较好。     

基于 Landsat 8的城市热岛效应研究初探--以厦门市为例

以厦门市为研究区域,以2013年的Landsat 8为研究数据,研究亮度温度反演和地表温度反演算法,通过ENVI/IDL软件编程实现,并且利用厦门市气象局实测温度验证地表反演结果的有效性。同时,还分析了当前厦门市热岛效应空间分布情况,以期为厦门市城市规划和建设旅行城市等工作提供重要参考意义。     

上海市无居民海岛普查方法与资源分析

通过利用高分辨率遥感影像辅助确定海岛岸线,补充说明了海岛的界定方法,介绍了开展上海市无居民海岛地名普查的工作流程,并分析了上海市无居民海岛的分布及开发利用现状。