南京市冷/热岛格局的尺度效应研究

城市地表覆被类型变化影响城市热环境的空间格局,研究城市地表覆被类型与城市冷/热岛格局的相关关系,对调节城市微气候,改善人居环境,提高城市韧性具有重要的意义。基于landsat8影像数据,提取南京市4种主要地表覆被类型(水体、植被、不透水面、建筑)的参数;同时利用热红外波段反演地表温度,分别从像元(小)和市、区级行政区划(大)2个尺度,研究冷/热岛空间分布与主要地表覆被类型之间的关系并就其尺度效应进行了深入探讨。研究结果如下:基于像元尺度的空间分析表明,植被和水体的分布与冷岛空间格局具有相关性;不同地表覆被类型的降温效应顺序为:水体植被不透水面建筑;建筑和不透水面的分布与热岛空间格局具有相关性。基于市、区级行政区划尺度的空间分析表明,4种地表覆被类型与冷岛效应相关性较低;建筑与不透水面与热岛效应相关性较高,其中建筑与热岛效应相关性最高(R2=0.95)。总体而言,基于小尺度的研究能反映地表覆被类型与冷/热岛空间分布的相关关系,而基于大尺度的研究则从数据统计的角度反映城市热环境的综合特征。研究有助于城市规划者理解城市冷/热岛形成的尺度特征,为应对全球气候变化,合理规划城市布局,促进城市可持续发展提供参考。     

基于Landsat8影像的天津市城市热岛效应时空变化及驱动力分析

为研究天津城区热岛效应驱动力,采用Landsat8影像反演地表温度,利用植被指数、改进水体指数、不透水面指数和兴趣点(point of interest, POI)密度等参数研究下垫面和与地表温度的相关性和相对重要性。结果表明：研究区在2015—2020年间热岛效应加剧,热岛重心由西北向东南转移;植被和水体指数与地表温度呈负相关,植被覆盖对地表温度负影响更明显;POI密度与地表温度呈正相关,而餐饮服务类影响最大;不透水面因素对城市热岛影响最大,其相对重要性为45%。综合考虑多种因素研究天津市热岛效应,对分析城市热岛中不同要素的影响程度有重要的意义。     

基于遥感技术北方城市热岛效应变化定量识别

以城市人口迅速增长和城市用地迅速扩张为显著特征,随着城市化进程快速推进,城市热岛效应也愈 加显著。为快速提取城市地表温度信息,以探究城市热岛效应的时空分布,基于中等分辨率常规易得的 2000-2018时段内Landsat 影像热红外波段的辐射信息,定位于热岛效应显著的北方典型城市长春市,采用单 窗算法,分别对不同年份的影像进行地表温度计算,并生成长春市地表温度专题图。以此为基础,结合相应 时段内的地面观测温度数据识别长春市热岛效应时空变化,探究典型区内热岛效应强度变化规律和影响因 素。结果表明,研究时段内长春市热岛效应的时序变化特征表现为夜晚较白天强,秋冬较春夏强; 空间变化 表现出明显的空间差异性,但整体上为温度高值区增加; 土地类型的热岛效应强弱关系: 建筑用地＞ 绿地＞ 林地＞ 水体。     

基于TM影像的淮安市地表温度反演分析

以淮安市1995年与2006年的Landsat TM遥感影像为主要遥感数据源,采用单窗口算法反演得到研究区的地表温度.通过计算卫星亮温,地表比辐射率,大气投射率,大气平均作用温度来完成单窗体温度反演的计算.从两个时期地表温度反演结果可以看出,城市正不断的发展,该城市聚集度有所提高,热岛效应加剧,温度分布与地表环境有着密切的联系.     

城市热岛效应与地表特征参数的定量研究

本文以山东省济南市为研究区对比分析了归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化水汽指数(NDMI)三种主要地表特征参数在表达热岛效应方面的有效性。首先利用TM影像反演地表温度,对局部区域逐像元和对区域总体分析的方法,分析了三种指数与地表温度之间的关系,结果表明:NDMI与地表温度的相关性最高,是三者之中能较好评价城市热岛效应的地表特征参数。     

基于Landsat数据的昆明地区热岛效应分析

利用Landsat TM数据,对昆明地表温度进行反演,在此基础上分析了昆明地区热岛效应强度以及空间分布;定量研究了地表温度和植被指数的相关性。结果表明,地表温度与下垫面类型密切相关.初步探讨了降低热岛效应和改善热环境的途径;填补了昆明地区基于遥感城市热环境研究的空白。     

兰州市热岛效应特征及驱动机制研究

以兰州市城关区的TM遥感影像为基础,计算出植被覆盖度和建筑用地指数,完成土地利用分类,通过缨帽变换得到湿度指数.利用单窗算法来反演地表温度,得到热岛效应的分布特征,结合卫星遥感和地统计分析研究热岛效应的分布特征及驱动机制.结果表明,研究区黄土覆盖的丘陵地区和城区建设用地区域对热岛效应贡献较大,是热岛效应的主要驱动力之一.城区热岛效应与植被覆盖度及地表湿度均呈线性负相关,植被和水体对缓解热岛效应有一定作用.热岛效应与城市建筑用地指数呈线性正相关,城市建设所用的材料对热岛效应有较大贡献,密集的人口也是城关区热岛效应的主要驱动力.加强绿化和保留城区水域面积,减少人为排放热量有助于缓解兰州中心城区的热岛效应.     

南昌市城市热岛效应遥感分析

以南昌市为研究对象,使用Landsat 8影像数据反演南昌市地表温度,从而分析南昌市的热岛效应。采用单窗算法反演地表温度,用同期的MODIS温度数据验证温度反演的精度,得到的相关系数为0. 802 0,说明反演的结果较为准确。将地表温度分为低、次低、中等、次高和高5个等级,并统计了各级别温度面积所占的比例,从而得到南昌市不同行政区热岛效应的强度。最后,将不同温度的面积比例与人口密度和人均GDP拟合,分析人类活动强度对热岛效应的影响。发现次低温区域面积比例与人均GDP拟合曲线呈M型,中温区域面积比例与人口密度呈负相关,次高温和高温区域面积比例与人口密度呈正相关。     

基于Landsat8影像的安庆市城市热岛效应分析

从美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)下载Landsat8卫星影像(2014/05/01和2018/04/10)作为数据源,安庆市市区为研究区,采用单窗算法反演出安庆市辖区的地表温度,并对反演结果进行归一化处理和分级,对安庆市市辖区的热岛效应进行时空变化分析。在此基础上,分析研究区内的NDBBI(归一化差值裸地与建筑用地指数),NDVI(归一化植被指数),MNDWI(改进的归一化水体指数),BSI(裸土指数)等与地表温度之间的关系。研究表明:(1)安庆市城市热岛效应显著,城区温度明显高于周边郊区;(2)安庆市热岛效应与NDVI,MNDWI呈负相关,与BSI,NDBBI呈正相关;(3)2014—2018年,安庆市城市热岛效应不断增强,热岛效应面积不断增加。     

典型植被指数与地表温度空间特征分析——以桂林市为例

以桂林市为研究区,利用TM卫星影像数据提取3种典型植被指数(NDVI、RVI、TNDVI),并反演研究区的地表温度(LST);从不同土地利用类型和城市空间上分析各个参数的统计学特征,同时定量分析植被指数与地表温度之间的线性关系。研究结果表明:在整个区域上,以林地和农田地物为主体的城市郊区具有较高的植被指数值,不透水层比例大的城市建成区则具有较高的地表温度。另外,典型植被指数与地表温度相关性分析揭示,各植被指数与地表温度都呈较显著的线性负相关。相对于城市郊区,下垫面性质改变与植被覆盖密度偏低是导致城市建成区"热岛效应"形成的重要原因。     

高密度城区公园降温效应与模拟预测研究——以天津中心城区为例

在当前快速城镇化背景下,大量城镇人口导致各大城市人口密度不断增加,高密度的城区热岛现象开始加剧。公园绿地作为城市生态系统的重要组成部分,在缓解热岛方面具有重要作用。本研究以天津中心城区8处较大的公园绿地为实证对象,基于2013年Landsat8 ETM＋影像,通过单窗算法分析其降温效应。研究表明：公园面积及植被覆盖度是热岛效应最重要的影响因子,水体比例也在很大程度上影响着地表温度;各公园的最大降温强度和降温距离差异较大,降温强度温差约2．72℃,降温距离相差195 m;城区面积较大的公园降温效应更明显,水体比例高于30％或植被覆盖度高于10的公园降温效应较理想;并在研究结论的基础上构建了公园的降温效应模型。研究成果为天津中心城区及类似高密度城区的公园绿地规划提供了有效技术支撑。     

宝鸡市区地表温度反演与城市热岛分布格局时空演变研究*

目的反演宝鸡市市区的地表温度,定量分析研究近20年来研究区热岛效应的时空演变和分布特征,以缓解城市环境问题和合理规划未来城市的发展。方法利用1995-2015年Landsat 5TM和Landsat 8TIRS影像数据和气象台站资料,采用GIS和RS技术,实现对渭河阶地型城市——宝鸡市地表温度(LST)的反演,并在此基础上进行热岛分布格局的时空演变研究,分析LST与NDVI,NDBI的空间对应关系。结果与结论宝鸡市存在明显的城市热岛效应,热场分布及延伸与宝鸡市空间扩展布局相一致,热岛范围呈逐年增长的趋势,低温区和次中温区面积减小,相应的次高温和高温区面积增加,热岛强度明显增强。在渭河阶地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。     

2002-2018年北京市通州区城市热岛(冷岛)效应时空分异规律及其影响因素

北京市通州区于2015年正式成为首都市副中心。截止至2018年,已有大量的人口、工业、商业迁入通州区,使得人为活动大大增加。人为活动以及下垫面的变化会影响通州区地表温度的时空分布。为了给通州区今后的发展进行指导,本文通过MODIS数据和气象数据,得到北京市通州区城市热岛（冷岛）效应的时空分异规律,分析了地表温度和归一化植被指数（NDVI）及气象要素之间的关系。结果表明：北京市通州区1951~2018年的四季气温呈显著上升趋势;城市热岛（冷岛）与环境要素关系密切,归一化植被指数与地表温度呈显著负相关,这表明通州区的植被分布对热场具有调节作用;城市热岛比例指数与平均气温、平均相对湿度呈负相关（相关系数分别为0.012和0.119）;城市冷岛比例指数与平均气温、最大风速呈正相关（相关系数分别为0.186和0.089）。说明随着通州区平均气温的升高,通州区热岛现象减弱,城市冷岛现象增强。通州区最大风速的增加对城市冷岛现象有增强作用。通州区平均相对湿度的增加对城市热岛现象有削弱作用。可见该研究结果可以为北京市通州区城市规划和生态城市建设提供依据。     

城市绿化灌溉对气象环境影响的模拟分析

城市绿地灌溉作为城市重要的水文过程,研究其对城市气象条件的影响有利于提高城市精细化预报并理解城市水循环过程。基于WRFV3. 7. 1模式,选取Noah/SLUCM陆面及城市冠层模型,以2010年夏季一次强烈的高温热浪天气过程作为天气背景,模拟分析了城市绿化灌溉对于中国东部重要城市南京的气象环境的影响。结果显示,绿地灌溉对城市地表能量平衡存在较大的影响。城市地区潜热最大增加45 W/m~2,地表温度最大减小0. 25℃。绿地灌溉对于城市地区边界层内的气温的有降低的作用,在边界层附近下降得最为明显,而边界层以上的温度则略有上升。对于日趋严重的热岛效应,城市绿地灌溉有减弱其强度的作用,在09:00时,可以将热岛强度最大减小0. 25℃。     

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。     

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年、2013年、2019年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。     

基于多源卫星资料的太原市城市热岛效应分析

“十五”以来,太原市建成区面积不断扩大,人口数量不断增加,人为活动以及下垫面的变化会影响太原市地表温度的时空分布,城市热岛现象也随之发生变化。为了对太原市今后城市发展及生态文明建设提供科学依据,利用Aqua/MODIS、数字高程、土地利用分类、城市灯光等多源卫星资料计算太原市2003～2019年城市热岛强度和城市热岛比例指数,分析太原市城市热岛效应时空变化特征,并结合高空间分辨率的Landsat8数据分析太原市热岛区和冷岛区下垫面特征。结果表明：2003～2019年,太原市辖区各县（市、区）城市热岛效应较强的月份主要发生在7月～9月,且多在8月城市热岛效应最强,辖区各县（市、区）中小店区城市热岛效应最强;近20年来,太原市辖区各县（市、区）城市热岛强度变化趋势不同,南部的小店区、晋源区和清徐县城市热岛强度整体增加趋势明显且逐渐相连成片,在今后城市发展中应重点关注,北部、东北部和西南部郊区的强冷岛区域的面积增加显著,有效缓解了所在县（市、区）的热岛强度;在城市发展建设中,注意金属、混凝土或塑胶等建筑吸热材料对局部热岛效应的加强作用,可通过大面积水体、植被等缓解局部地区热岛效应。     

城市水体对热岛的消减效应——以南京市为例

以南京市为研究对象,利用2013年8月11日的Landsat8TIRS热红外数据,基于大气校正法反演地表温度;结合土地利用现状数据,定性分析南京市热岛的空间分布;利用缓冲区分析、剖面分析,定量分析河流、湖泊等城市水体在周边不同范围内对城市热岛的消减作用.结果表明:利用大气校正法可准确反演出南京市地表温度空间分布;南京市热岛主要出现在人口密集、工业发达地区;城市水体在300m范围内可以显著消减城市热岛现象,地表温度由水体向周围递增;城市河流比湖泊对城市热岛的消减效果更显著.     

基于遥感数据的常州市热岛效应分析

【目的】对常州市近30年热岛变化特征进行分析,并且分析城市热岛强度与植被、水体以及其他土地覆盖类型之间的关系。【方法】以整个常州市为研究对象,利用Artis&Camahan 的辐射校正温度反演法进行了地表温度反演,分析了常州市1988—2014年的城市热岛效应及空间变化。【结果】常州市在近30年来城市热岛范围,城区主要热岛区域与建成区保持一致,大量的人工下垫面、高密度建筑等扩张,造成高温区逐渐增多,热岛效应也越来越明显。【结论】常州市的热岛分布特征与常州市的土地利用类型有较好的一致性。低温区主要集中在植被和水体的区域,植被能够有效地起到降温的作用。