植被、不透水面、水体对喀斯特城市地表热场影响

针对桂林喀斯特城市快速扩展所引发的热环境和热岛问题,对1989年和2006年TM卫星图像利用模型反演地表温度、植被指数NDVI、不透水面率ISA 和水体指数MNDWI,分析植被、不透水面、水体等3个因素时间和空间变化对地表热场的影响机理。结果表明,地表温度与 NDVI、MNDWI呈明显的负相关关系,与ISA 呈明显的正相关关系;1989—2006年研究区 NDVI大于0.4的中高植被覆盖区由76.89%大幅度降低到32.65%,NDVI低于0.2的无植被覆盖区由4.01%大幅度升高至17.15%,水体面积由3.87%降低到1.95%;ISA 大于0.9的高不透水区域由12.1%大幅度升高至32.1%,导致地表温度高温区和次高温区由7.9%大幅度升高至15.9%,低温区和次低温区由61.8%大幅度降低到38.9%,热岛现象明显增强。连续大面积的不透水面是产生喀斯特城市热岛效应的直接原因,而喀斯特山峰植被、城市林地与行道树、城市中江湖等较大水体,对喀斯特城市热岛效应的缓解具有非常重要的作用。
     

植被、不透水面、水体对喀斯特城市地表热场影响

针对桂林喀斯特城市快速扩展所引发的热环境和热岛问题,对1989年和2006年TM卫星图像利用模型反演地表温度、植被指数NDVI、不透水面率ISA和水体指数MNDWI,分析植被、不透水面、水体等3个因素时间和空间变化对地表热场的影响机理。结果表明,地表温度与NDVI、MNDWI呈明显的负相关关系,与ISA呈明显的正相关关系;1989--2006年研究区NDVI大于0．4的中高植被覆盖区由76．89％大幅度降低到32．65％,NDVI低于0．2的无植被覆盖区由4．01％大幅度升高至17．15％,水体面积由3．87％降低到1．95％;ISA大于0．9的高不透水区域由12．1％大幅度升高至32．1％,导致地表温度高温区和次高温区由7．9％大幅度升高至15．9％,低温区和次低温区由61．8％大幅度降低到38．9％,热岛现象明显增强。连续大面积的不透水面是产生喀斯特城市热岛效应的直接原因,而喀斯特山峰植被、城市林地与行道树、城市中江湖等较大水体,对喀斯特城市热岛效应的缓解具有非常重要的作用。     

福州城市扩张对地表温度影响及其空间分异分析

基于福州城区两时相 Landsat 影像,根据城市发展程度差异将研究区划分为 Zone 1、 Zone 2、Zone 3三个环形区域,在反演地表温度和获取不透水面覆盖度信息的基础上,计算各区域 各级不透水面覆盖度的热分布指数和热效应贡献度指数,分析2004—2021年福州市不同发展程度 区不透水面覆盖度与地表温度之间的定量关系,并运用地理探测器分析植被覆盖度、不透水面覆 盖度和海拔高度对地表温度（Land Surface Temperature,LST）空间异质性的影响。结果表明：2004— 2021年,Zone 1不透水面扩张较少,Zone 2和Zone 3不透水面扩张明显,增加最明显的为Zone 3内 不透水面覆盖度大于60%的区域;不透水面覆盖度大于60%的区域对城市高温面积贡献最大,不 透水面覆盖度为80% ~ 100%时热效应贡献度最大;2004年影响地表温度的主导因子为植被覆盖 度,2021年Zone 1中不透水面覆盖度为影响地表温度的主导因子,其余区域中海拔高度为影响地 表温度的主导因子;福州市地表温度空间分异受多因子共同影响且两因子交互q值均高于单因子q 值。研究结果可为城市规划和缓解城市热岛效应提供参考。     

不透水面时空变化及其对城市热环境影响的定量分析——以福州市建成区为例

城市空间的快速扩展使得大量的不透水面取代了以植被为主的自然地表景观,对城市生态系统造成了明显的负面影响.福州市经过近30年的城市扩展,城市建成区中的不透水面大幅增加,植被急剧减少,城市生态发生了明显变化,其中最显著的就是严重的城市热岛效应.为此,基于Landsat系列遥感影像获得福州1989和2014年2个时相影像的不透水面、水体、植被和地表温度信息,运用多元回归模型定量分析了1989～2014年间福州城市不透水面的时空变化对城市热环境产生的影响.结果表明:(1)1989～2014年间,研究区不透水面净增了87. 16km~2,增加了161%;(2)不透水面和地表温度呈指数函数关系,高不透水面比例地区升温明显快于低不透水面比例地区;(3)1989～2014年间增加的87. 16km~2不透水面及相应减少的70. 09km~2和14. 92km~2的植被和水体对研究区地表温度上升的综合贡献达16. 54℃.     

基于TM数据的合肥市城市热岛效应研究

城市热岛的空间分布与其下垫面环境极其相关。基于Landsat TM数据反演出合肥市市区地表温度;并分析合肥城市热岛分布、变化情况以及城市地表温度与其下垫面土地覆盖类型之间的关系。对合肥市市区2007年7月17日的地表温度分布图的分区统计显示出较大的温度差异:城镇用地具有高的平均温度(31.19℃),自然地表具有较低的平均温度(30.15℃),而水体的平均温度更低(26.88℃)。分别用%ISA(不透水面率)、NDVI值和MNDWI值来提取城市的不透水面、植被和水体信息;并对地表温度与%ISA、NDVI、MNDWI进行回归分析。结果表明,地表温度与%ISA和NDVI值有较好的相关性。     

土地利用、人口密度及海拔对城市热岛的影响

以广州市为研究区域,利用Landsat 8影像反演获取地表温度和土地利用数据,分析城市地表温度与土地利用及其景观格局、人口密度、海拔之间的定量关系,以期揭示影响城市热岛的关键因素.结果表明:城市地表温度与不同土地利用类型面积占比、人口密度和海拔均极显著相关;逐步回归分析发现,生态用地(包括森林和湿地)面积占比、城镇建设用地面积占比和海拔是影响研究区域的热岛效应的关键因素;除少数选取的景观格局指数外,不同土地利用景观格局指数与地表温度显著相关,而逐步回归分析发现城镇聚集度指数、城镇边界密度、城镇分割度和森林分割度是影响城市热岛效应空间格局的关键影响因素.因此,在城市规划过程中,应尽量保留连片的自然生态用地特别是森林用地,避免对其自然边界的线性切割,同时实施多中心城市开发战略,避免连片城市开发,将有利于缓解城市热岛效应.     

石家庄市主城区热岛特征及变化分析

城市热岛效应是城市化进程带来的突出问题。基于Landsat数据和辐射传导方程法反演出地表温度,分析2004-2020年石家庄市主城区热岛变化,结合土地利用和标准差椭圆得出热岛扩张情况,并研究地表温度与归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)和温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)的相关性,为国土空间优化布局提供理论依据。结果表明,2004-2020年平均地表温度、最低地表温度均有所升高;热岛主要集中在市中心、鹿泉区、藁城区和栾城区的城镇点,以及铜冶镇,建筑用地和热岛扩张趋势一致,并向着西北和东南方向扩张;地表温度与NDVI呈现负相关,与NDBI、TVDI呈现正相关,建筑用地是地表温度升高的主要因素之一,植被覆盖度和地表湿润度可以调控地表温度。     

利用Landsat资料的南宁近年来城市热岛效应研究

城市热岛效应是一种由于城市建筑及人们活动导致的热量在城区空间范围内聚集的现象,是城市气候最明显的特征之一。遥感作为监测城市热岛效应的重要手段,具有大面积的同步观测、覆盖范围广且成本低的优势。本文收集南宁市2003年～2016年期间的6期秋季(9月和10月)Landsat5和Landsat8遥感数据,反演得到地表温度。在此基础上计算出地表热岛强度指数和热岛比例指数,得到不同时期南宁市区热岛强度和范围,并对城市热岛状况进行了评估。结果表明:①从西北—东南方向剖面线可以看出,地表温度和NDVI呈相反趋势,市区温度高,城郊温度低;NDVI则相反;②2010年以后的城市热岛效应越来越严重,表现在热岛效应的强度和范围呈现大幅度增加趋势;③2006年前,热岛效应集中在快速环道以内区域,2010年前热岛效应集中在快速环道以内及周边区域,之后城市热岛范围在整个研究区内急剧扩张,并且程度加强;④城市热岛效应的产生和发展与城市化进展密切相关,由于未开发的植被覆盖区转变为建筑物、道路等不透水面,导致NDVI植被退化,这与城市热岛现象在空间上具有很好的对应关系。⑤2016年城市热岛效应评价中"急需缓解"的面积占整个研究区域的0.6%,"需要缓解"占18.6%,"警惕状态"占16.3%,"安全状态"占64.4%。     

基于TM的重庆市主城区热岛效应及其影响因子分析

利用2008年TM影像,提取重庆市主城区土地利用信息;提取NDVI(植被归一化指数),结合野外调查,获取反映地表植被覆盖状况的植被覆盖度数据;根据第6波段(热波段)获取地表亮温数据,分析重庆市主城区热岛效应.利用GIS空间分析及数理统计方法,对土地利用类型、城市绿地和城市水体3种影响因子进行分析.结果表明重庆市主城区热岛效应明显,在空间上呈大片、连续分布状态,土地利用类型数据显示这种现象与城市快速扩张密不可分.不同地表覆被类型对地表温度的响应不一致,建设用地最容易产生热岛效应,植被和水体则有着明显的减缓效应.热岛效应与植被覆盖度成呈明显负相关,随着植被覆盖度的提高而降低,试验结果显示它在植被覆盖度高于50%后消失;城市绿地面积越大,内外温差也越大,从而形成热岛中的"冷岛".水体均温比绿地低2℃,表明对于热岛效应的缓解,它比植被更有效,是最直接、有效的影响因子.     

成都市不透水面扩张与生态环境质量变化的关系

以成都市为研究对象,围绕不透水面与生态环境质量的时空变化规律展开研究,并探讨两者间的关系。以2000年、2009年和2018年的遥感卫星影像为基础数据,利用归一化不透水面指数提取不透水面信息,通过主成分分析构建遥感生态指数(RSEI)评估成都市近20年间的生态环境质量,最后运用回归模型定量分析不透水面覆盖度与生态环境的关系。结果表明:2000-2018年成都市不透水面增加了1 072 km~2,RSEI均值由0. 603下降到0. 504,降幅为16%,RSEI空间变化格局与不透水面扩张格局基本一致;回归模型发现不透水面覆盖度与地表温度为指数函数关系,与植被指数呈线性负相关;多元逐步回归分析证明植被、地表温度和不透水面均是影响城市生态环境质量的重要因素,而不透水面信息起到了决定性作用。     

基于GWR模型的中国NDVI与气候因子的相关分析

在ArcGIS支撑下, 基于1982-2010年8 km分辨率的AVHRR NDVI及气温和降水数据, 应用最小二乘法和地理加权回归方法, 构建中国NDVI与气候因子的地理加权回归模型, 定量分析中国NDVI与气温和降水的相互关系, 获取各个回归参数的空间格局, 并将模拟结果与全局性回归结果进行对比。结果表明, 与线性回归模型相比, 地理加权回归模型的拟合效果显著提高, 拟合优度从0.3提高到0.6。气候因子对NDVI的影响具有空间异质性: 从北到南, 气候因子对NDVI的影响逐渐减小; 西北内陆等干旱荒漠地带, 气候因子对NDVI的影响较大。对中国大部分地区而言, 气温对NDVI的影响超过降水。各区NDVI与主导气候因子发生作用的特征尺度不同。     

Quantitative exploration of the mechanisms behind the urban thermal environment in Beijing

The driving mechanism behind the formation of urban thermal environments is the result of a combination of factors.Beijing was chosen as the study area,and the technique of principal component analysis (PCA) was used.A spatial regression method was also applied for quantitative explanation of the thermal mechanism.Multiple Landsat thematic mapper images were used to quantify potential causing factors.Considering the eigenvalues of each factor and its relationship with land surface temperature,the first three principal components (PCs) are regarded as the main causative factors explaining the mechanism as independent variables.The first three PCs mainly reflect urban construction,road density and the normalized difference vegetation index (NDVI),respectively.Ordinary least squares,spatial lag and spatial error regression models were established separately for the relationships between the first three PCs and land surface temperature (LST).In the two spatial regression models,z-statistics for both the spatial lag parameter (ρ) and spatial residual parameter (λ) are significant,indicating the necessity of using spatial regression to replace the OLS regression model,as well as indicating that the spatial error regression model is superior to the spatial lag regression model.Overall,the normalized difference builtup index (NDBI) and road density are the most significant positive contributions to LST.     

城市热岛研究中地表温度与植被丰度的耦合关系

城市热岛遥感研究传统上应用归一化植被指数(Norm alized D ifference Vegetation Index,NDVI)作为植被丰度(vegetation abundance)的指示,并用于耦合地表温度与植被之间的关系.文章探讨了运用光谱混合模型获得的植被比例(vegetation fraction)作为植被丰度指标的一种选择,以2000年9月14日获得的122/44景ETM 截取的广州市海珠区作为验证影像,运用最小二乘法将变换的影像分解成三个分维影像,即绿色植被、非渗透性表面和水体.结合最大似然分类和决策树算法的混合分类处理,将比例影像进行土地覆盖分类.结果表明,地表温度与分解的植被比例的负相关关系比地表温度与NDVI的负相关关系要高出几分.由此说明,地表温度结构的空间变异无疑与归一化植被指数和植被比例相关,不同土地覆盖类型的热辐射与植被动态的相互影响导致地表温度在光谱辐射率和结构上的变化,这些变化在别的影像中也有表现,这是城市热岛空间格局形成的原因.     

城市地域地表温度与土地覆盖定量关系分析

利用Landsat TM影像,以合肥市区为研究区,采用最大似然法对合肥市影像进行土地覆盖分类,同时反演合肥市地表温度,然后计算NDVI(归一化差异植被指数)、MNDWI(改进的归一化差异水体指数)、NDBI(归一化差异建筑指数)和NDBaI(归一化差异裸土指数)4种指数.在此基础上,对合肥市城市热岛的空间分布特征、地表温度与土地覆盖类型以及各种影响因子之间的关系进行定量研究分析.结果表明,不同土地覆盖类型的地表温度存在较大差异,建筑用地和裸地是城市热岛强度的主要贡献因素,植被和水体具有较好的降温作用.地表温度与4种归一化指数的回归分析表明,它们之间存在明显的相关性.     

Seasonal Variation and Land-Use/Land-Cover Type Impacts on the Correlation of Urban Heat Island Intensity and Difference Vegetation Index with Satellite Data in Xi’an,China

Green coverage has pronounced influences on urban heat island (UHI) effect, while the impacts of seasonal variation and Land-Use/Land-Cover (LULC) types on this effect has not been implemented. This paper investigated the spatio-seasonal characteristics of urban thermal environment and the vegetation-soil mixed area, and then explored the effects of vegetation status on UHI intensity from the perspectives of seasons and regions in Xi’an using four Landsat 8 images. UHI intensity index was implemented to extract UHI intensity based on thermal infrared imagery, and difference vegetation index (DVI) was used to represent vegetation-soil mixed area. Results indicated that DVI has impacts on UHI intensity, and their relations vary with season and region. In the whole Xi’an, if UHI intensity is smaller than -0.1, DVI increases with the increase of UHI intensity; whereas for UHI intensity is greater than -0.1, DVI decreases with increases of the UHI intensity from early spring to autumn. The highest correlation level was discovered in the autumn map (R²=0.713). Results of correlation analysis further displayed that DVI positively correlated with UHI intensity at impervious surface, and that the main urban area possessed the best correlation with R²=0.564 5.     

黄河源永曲河流域地表温度与土地覆盖的时空变化特征分析

为明确黄河源地区地表温度变化特征及其影响因素,以永曲河流域为例,利用2008年、2020年landsat数据,通过辐射传输法反演地表温度,分析地表温度的时空变化特征及其与土地覆盖类型、地形因子和归一化植被指数之间的相互关系。研究结果表明：(1)2008~2020年,永曲河流域地表平均温度由24.330℃上升至24.592 ;(2)地表温度具有显著的地形分异特征,与海拔高度呈现负相关关系,高海拔地区尤为显著。地表温度随坡度增加而降低,按平缓坡、阳坡、半阳坡,半阴坡、阴坡的顺序,地表温度逐渐降低;(3)不同土地覆盖类型的地表温度差异较明显,草地的地表温度较高,小灌木丛较低,平均地表温度相差4.688 ;(4)地表温度与NDVI呈正相关关系,且自西向东相关性逐渐增强。     

绿地格局对城市地表热环境调节作用的多尺度分析

城市绿化是协助城市应对气候变化、缓解城市热岛效应的有效途径,而分析影响绿地降温效应的因素及机制是合理改善城市绿化措施的理论基础。     

基于Landsat影像的杭州市主城区地表温度和热岛效应研究

城市热岛效应是研究全球变暖的重要问题。为了探究杭州市市区的城市热岛效应问题,基于Landsat数据和辐射传输方程法反演出了杭州市主城区的地表温度,以及通过均值-标准差法进行热岛强度分级,分析了2008、2013和2019三年间的地表温度和热岛效应的时空变化,并研究了地表温度与归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）的相关性。结果表明：地表温度具有一定的空间分布规律,在靠近钱塘江的区域,地表温度都要明显更高一些;热岛分布也存在一定的时空规律性,钱塘江两侧热岛区域分布相对较广,并有增加的趋势;杭州市主城区的地表温度与NDVI指数呈现出负相关关系,并存在明显的空间异质性。     

山地新城土地利用/植被覆盖的时空演变规律——以重庆渝北区为例

为探求山地新开发区城市化进程中的土地利用/植被覆盖时空演变规律,以重庆市渝北区为研究对象,利用遥感手段对渝北区1995—2020年历史影像进行解译,结合土地利用转移矩阵,城市空间扩张分异变化分析了渝北区6期的土地利用(land use and climate change, LUCC)时空演变特征;利用高光谱遥感影像分析归一化植被指数(normalized digital vegetation index, NDVI)的时空演变规律,定量评估了LUCC变化对NDVI的影响。结果表明：1995—2020年间渝北区城市建设用地不断扩张以占用农田为主;城市重心略向西南部移动,建设用地偏离紧凑,形状扩张往复杂化发展。渝北区NDVI在1995—2020年间以1%/a的趋势下降,所有土地类型的NDVI均减小;空间上整体呈先增大再减小趋势,2010年后西南部和中东部区域减小明显;夏季NDVI波动最大,冬季最小,夏季植被覆盖主要受气温的影响,秋季主要受降水的影响;四季的NDVI在空间均呈中部向南、北部递增的趋势,与城市空间扩张规律类似。气候波动对渝北区植被覆盖总变化的贡献率为14.22%,其中温度是气...