福建省平潭岛植被覆盖变化及其对地表温度影响的定量研究

以福建省平潭岛为例,利用1990-2013年3期Landsat卫星遥感影像,基于归一化植被指数提取植被覆盖度,利用Qin单窗算法定量反演地表温度.对不同年份的植被覆盖与地表温度的空间变化特征及两者相关性进行分析,以揭示热环境效应的内在机制.研究结果表明:植被覆盖度与地表温度呈较显著负相关,植被覆盖每增加10%,最大可使归一化地表温度降低0.049.2002-2013较1990-2002年时间段的植被覆盖与地表温度变化幅度大.同时,对1990-2013年的植被覆盖变化值与归一化地表温度变化值进行相关性分析,发现变化值之间也具有较显著的相关性,且其相关性为0.513.     

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.     

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.     

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.     

城市景观格局与地表温度的定量关系分析

热岛效应是典型的城市气候现象,它的形成及强度与土地利用类型、景观格局等诸多因素有关.本文基于深圳市2010年遥感影像,采用线性光谱混合模型提取土地利用/覆盖等信息,利用最小二乘法和地理加权回归方法分别分析城市景观格局对地表温度的影响.结果表明:深圳市地表温度介于22.28~41.34℃之间,从西北到东南逐渐降低,城市不透水面温度显著高于植被覆盖区域,城市热岛效应明显.地理加权回归模型可以有效处理回归分析中空间非平稳性现象,能更好地刻画景观格局与地表温度之间的定量关系.植被格局指数对地表温度的空间分布解释率较高,其中归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)对地表温度的解释率最高,分别达88%、90%.不透水面面积、破碎度、邻近度,植被优势种种类、密度、空间分布以及垂直水平生长情况等共同影响深圳市的地表温度.在城市建设实践中,避免不透水面连片集中,降低其邻近度,同时尽可能增加城市的绿地面积,提高NDVI和LAI数值,是缓解城市热岛效应的有效手段.     

基于植被指数的天津地区热环境危急状况分析

选取天津地区2009年和2013年Landsat遥感影像,反演地表温度和归一化植被指数,定量分析研究区地表温度和植被覆盖状况,并在此基础上计算、分类环境临界指数,以研究基于植被指数的热环境状况的时空分布特征.结果表明:地表温度与归一化植被指数NDVI整体分布趋势相反,从2009—2013年,地表温度显著上升,植被覆盖状况降低;研究区热环境危急区面积不断增加,中心城区热环境危急性处于紧急状态,近郊热环境危急状态变化明显;热环境危急区内,各危急状态类型的面积比例大小依次为紧急状态严重状态警戒状态.     

北京市土地覆盖变化对地表温度的影响

为研究北京市土地覆盖变化对地表温度的影响,选取1991年和2011年的Landsat-5专题制图仪影像,采用单窗算法和基于专家知识的决策树分类方法,提取期间地表温度和土地覆盖变化信息,分析了研究区20年来的土地覆盖变化对地表温度影响的空间分布格局和变化规律。研究结果表明:1991年到2011年间北京市土地覆盖类型的变化改变了地表温度的空间分布特征。在土地覆盖类型未发生变化的区域,6种土地利用类型的地表温度都升高,在土地覆盖类型发生变化的区域,地表温度有升有降,但总体上城市地表温度的空间分布与土地覆盖类型的空间变化格局存在明显的一致性。     

渭-库绿洲土地利用/覆被变化与蒸散量时空特征分析

以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为研究对象,利用支持向量机法(SVM)对1997和2015年Landsat TM/OLI遥感影像获取土地利用/覆被类型信息,基于SEBAL模型对研究区蒸散发(ET)进行估算并分析土地利用/覆被类型对ET的影响.研究结果表明:1997—2015年渭-库绿洲土地利用/覆被类型变化较显著,总体呈"一增四减"的变化趋势;不同土地类型的SEBAL模型参数和ET具有明显差异,而水体中ET与LAI、NDVI、SAVI之间呈反相对应;而研究区2期ET空间分布特征基本一致,整体表现为西高东低、北高南低的分布规律,植被覆盖越高,ET越高,而低植被覆盖区域地表温度越高,则ET越低,表明土地利用类型变化对ET的空间分布具有一定的影响..     

基于RS的山地城市热岛效应及其与土地覆被变化关系研究——以重庆市主城区为例

随着城市化的迅速发展,城市热岛效应及其所带来的问题对我们日常的生产生活的影响变得日益严重.文章以重庆市主城区为研究对象,利用1988年、2001年、2006年三个时相的LandsatTM/ETM+影像进行地表温度反演和土地覆被解译,并且尝试使用定量的方法来研究温度与几种指数之间的关系,包括归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、归一化的城市用地指数(NDBI)等.结果表明:重庆市主城区热岛效应的空间分布呈现出一种混合状态,热岛与地表覆被类型关系密切,突出表现在城市建设用地区比其它类型的土地温度高;地表温度与NDVI、NDWI呈现一种显著的负相关.     

不同土地覆盖类型上地表温度与植被覆盖关系研究——以福州市为例

以ASTER为数据源,提取研究区的地表温度,并从不同土地覆盖类型上分析地表温度与NDVI、植被覆盖度之间的定量关系.结果表明在各土地覆盖类型上地表温度与NDVI、植被覆盖度的线性关系并不明显,而在1%的间隔上平均地表温度与植被覆盖度呈明显线性关系,在0.01间隔上地表温度和NDVI关系呈分段线性关系,利用1%间隔的植被覆盖度更有利于分析地表温度和植被的关系.     

浅谈项目用地与生态用地的协调发展

为了解决项目用地与生态用地在应用中对立统一的矛盾问题,本文通过把严格执行土地利用总体规划,增加生态用地面积,促进生态用地的连片发展及上项目要坚持节能减排的新观念应用到土地利用中去,让项目生产的废弃料变成生态用地的肥料,兼顾项目用地与生态用地的共同发展。解决项目用地与生态用地之间难以平衡的问题,使项目效益与生态效益的相互促进,相得益彰。最终达到土地利用可持续发展的作用。     

城镇国有土地储备补偿价格探讨

土地储备制度在我国是一项新型的土地管理经营制度，在其运作过程中涉及到对城镇国有土地补偿价格如何确定的实际问题．从土地储备的内涵入手，分析了目前补偿价格存在的主要问题、补偿价格的构成及其地位，同时明确了补偿对象．针对不同的土地使用类型，按相应的土地储备方式，探讨城镇国有土地储备的补偿价格标准．     

农地城市流转与土地一级市场均衡

通过农地城市流转与土地一级市场形态的关系分析,按四种情形揭示农地城市流转对我国土地一级市场土地供给、土地市场价格影响的动态特性。情形一是假设无农地城市流转,这时土地一级市场的供求变化由土地需求决定;情形二是有合法而无非法的农地城市流转,此时土地的供给专为一折拐的曲线,市场的供需均衡使土地上升幅度比情形一小;情形三是假定有非法而无合法的农地城市流转,这时土地一级市场与情形二类似,但均衡价格较高;情形     

城市土地区位与土地收益相关分析

从分析城市土地区位的特点入手，以区位论、地租与地价理论为指导，按照土地经济规律和市场经济发展的要求，以西安市为例，建立了城市土地收益测算模型．从而实现了城市土地区位与土地收益相关关系的定量化研究．     

宁南黄土丘陵沟壑区土地类型与土地利用耦合分析

宁南山区是我国主要贫困片区之一,经过多年退耕还林(草)、生态移民和城镇化建设,需要进一步调整土地利用.通过高分遥感影像,解译宁南山区固原市土地类型和土地利用现状,分析了二者的耦合关系.结果表明:易于从事粮食作物生产的河川地、沟台地、塬地、壕掌地和梯田总面积3 696.31km~2,占全市国土面积的35.14%,该5种土地类型中,耕地2 984.88km~2,占这5种土地类型总面积的71.76%,占固原市总耕地面积的80.75%;需要坡改梯或采取其他水土保持措施后作为耕地的梁峁和土石丘陵缓坡地面积1 574.84km~2,占国土面积的14.96%,其中耕地面积485.73km~2.难以从事粮食作物生产的梁峁陡坡地、梁峁坬地、沟坡地、土石质丘陵陡坡地、土石丘陵坬地、石质山地总面积5 115.4km~2,占国土面积的48.61%,这6种土地类型中耕地总面积1 160.23km~2,占宁南山区固原市耕地面积的11.02%.在耦合分析的基础上,指出了土地利用调整潜在面积和需要进行生态保护的土地类型、面积及空间分布,为产业结构调整、精准扶贫和生态保护提供科学依据.     

西双版纳地区土地利用/覆盖变化对气温的影响

 应用标准化均方根误差和相关性,分析3种再分析资料在西双版纳地区的适用性.通过相减法(Observation minus Reanalysis,简称OMR)探讨西双版纳土地利用/覆盖变化对气温的影响,结果表明:NCEP-1、NECP-2和ERA-40数据及其距平值和实际观测气温的相关性均达到极显著水平(P＜0.01),均方根误差总体小于1,ERA-40的可信度最高.研究区4个气象站(勐海、景洪、勐仑和勐腊)月平均气温和再分析气温均呈上升趋势.剧烈的土地利用变化显著影响了平均气温变化,对景洪站、勐腊站、勐仑站和勐海站平均气温变化贡献值分别为0.08、0.07、0.01、0.05 ℃/10 a.景洪气象站气温变化受土地利用变化影响最明显.不同年代观测气温和再分析资料差值得到,20世纪80年代土地利用变化对气温影响最大,贡献值为 0.09 ℃.有林地、灌木林地、水田面积的减少,橡胶园和建设用地面积的增加影响了气温变化.     

不同级土地市场地价形成机制和地价水平研究

通过对我国城镇一、二、三级土地市场地价形成机制的理论分析，探讨了不同层次土地市场地价水平的分布规律、相互关系及其对基准地价评估的影响，并指出应该对我国城镇基准地价评估进行基准条件的界定，从根本上解决我国目前不同城镇基准地价不可比的问题。     

松嫩沙地土地利用变化的社会经济驱动机制分析-以吉林省前郭县为例

运用多元回归分析法和主成分分析法，讨论了前郭县土地利用变化的社会经济驱动机制。结果表明，农业人口数和粮食产量是该县土地利用变化的主要社会经济驱动力；对于不同土地利用类型，影响其变化的主要驱动力和基本驱动机制不同。研究结果为协调松嫩沙地土地资源和人类活动提供了依据。     

Recognition of climatic effects of land use/land cover change under global warming

Greenhouse gas emissions and land use/land cover change (LUCC) are two human activities notably affecting climate change. Will temperature and precipitation increase significantly during global warming resulting in more pronounced LUCC climatic effects? Considering the interannual forcing of these two factors, the NCAR Community Atmosphere Model (CAM4.0) was used in this study to investigate the importance of climatological background to LUCC impacts. Experiments based on the difference in the background climate, the greenhouse gas concentrations in 1850 and in the present age indicate contrary changes in climate sensitivity through estimations of the radiative forcing associated with LUCC, which are 0.54°C/(W/m²) and ?0.26°C/(W/m²), respectively. Therefore, the background climate appears to play an important role in the regional impact of LUCC, especially at higher latitudes. In addition, global warming predominantly influences snow-albedo feedback in the mid-latitudes, thus determining the impact of LUCC, whereas the regional difference in precipitation caused by global warming is responsible for the differing climate response to LUCC in the tropics and subtropics.