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以南京市为研究区域,基于Landsat系列影像,采用单窗算法反演南京市2000—2017年的地表温度.通过地表温度均值标准差法划分城市热岛等级,分析南京市城市热岛时空演变特征,并基于归一化植被指数(NDVI)和归一化建筑指数(NDBI),分析南京市城市热岛和植被覆盖及不透水面的关系.研究结果表明,南京市2000—2017年城市热岛现象明显且有逐渐增长趋势;南京市城市热岛与植被覆盖、城市不透水面表现出较强的空间一致性;南京市城市热岛与植被覆盖和不透水面分别呈现负相关和正相关关系.研究为南京市城市环境管理与城市合理规划提供了一定的理论依据与参考. 相似文献
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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。 相似文献
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曾胜兰 《成都信息工程学院学报》2015,30(2)
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. 相似文献
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曾胜兰 《成都信息工程学院学报》2015,30(1):96-101
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。 相似文献
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城市地表覆被及空间结构不同,导致热岛效应不同,城市热环境存在空间差异。局地气候分区（LCZ）在城市热岛研究方面得到了广泛应用。合理划分LCZ、科学制定LCZ分类标准,是基于LCZ研究城市热岛的关键技术问题。本文基于济南市城市路网、DEM和建筑大数据划分LCZ,利用Landsat 8遥感影像反演地表温度,采用克里金法进行气温空间插值,以地表温度和气温综合表达城市热环境。在此基础上,采用方差分析方法研究了城市热环境的空间分异特征和LCZ类内热环境差异,采用相关分析方法研究了城市热环境的影响因素。结果表明：① 济南市地表温度和4:00、8:00、14:00的气温空间分布格局差异明显,存在较高温度异常值的LCZ数量分别占全市LCZ总数的0.25%、1.60%、4.05%和3.96%。建筑密集区域地表温度较高,同时包含分散的较高气温区,呈现热岛效应;② 不同类型LCZ的地表温度和不同时刻气温平均值存在明显差异。高层低密度、高层中密度、中层低密度等类型存在较高气温异常值的数量分别占较高异常值总数的47.37%和33.33%、9.65%,类内热岛效应明显;③ LCZ类型不同,类内热岛效应存在差异。低层低密度、中层低密度、高层低密度和高层中密度等类型所处位置高程不同,其方差分析的P值均小于0.05,热岛效应存在显著差异;④ LCZ所处位置高程不同,建筑空间分布指标对城市热环境的影响各异。总体而言,地表温度与建筑平均高度呈负相关,且达到了0.05以上的显著性水平,而气温与之呈正相关,且达到了0.001的显著性水平;城市热环境与建筑基底面积及建筑体积的平均值和标准差、建筑密度、容积率等指标的正相关性达到了0.001的显著性水平,这些指标对城市热环境的正向影响作用明显。 相似文献
6.
城市热岛强度是城市热岛研究和应用中的一个重要度量指标,但其科学计算一直是该研究的难点。目前常用的基于气象站的城乡温差计算法,由于在代表城区与郊区温度的选择上存在困难,较难准确客观地计算热岛强度。为此,本文在LCZ分类体系的基础上,结合卫星遥感影像数据,将其应用于福州市的城市热岛研究中,以科学地计算城市热岛强度。研究表明,采用分层分类和人工目视解译相结合的方法能较好地实现LCZ的遥感分类,并确定出分别代表城市和郊区的地表温度,据此计算得到2015年9月27日福州的城市热岛强度为6.73 ℃,热岛效应十分显著。进一步将分类结果与遥感地表温度影像叠加,可有效地区分各地类的热特性,全面反映城市热岛的分布状况。 相似文献
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现有基于Landsat 8的城市热岛研究课题对城市热岛格局变化研究较少,且驱动因素分析匮乏。本文针对上述问题以成都市为例开展研究。基于2013年和2018年两期Landsat 8影像采用RTE算法、JM_SC10算法和TIRS10_SC算法进行热场分布的空间特征分析,并结合植被、建筑及人口等数据探讨驱动城市热岛时空格局变化的因素。研究表明:①3种反演算法获取的城市热岛效应结果具有一致性;②2018年较2013年热场分布呈现扩大化、多极化、空心化的趋势,尤其在双流区、龙泉驿区等近年重点发展区域出现新的热岛极值区;③植被和水体指数与地表温度成负相关,建筑、人口指数与地表温度成正相关;④除自然地理因素外,城市热岛时空格局变化受人口分布、政策和政府行为因素及社会经济因素驱动性明显。 相似文献
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武汉市夏季城市热岛与不透水面增温强度时空分布 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化的不断发展使自然地表不断被不透水面所取代,城市地表温度高于乡村,形成了显著的热岛效应。城市热岛给城市生态发展与人类健康带来了严重的负面影响,对其空间模式与背后形成机制的研究意义重大。本文以武汉市为例,基于2001、2007和2016年夏季Landsat系列影像使用辐射传导方程法反演了城市地表温度,并采用MOD11A1数据进行了验证;同时,计算了不同时期的城市温度等级和热岛比例指数,分析了城市热岛的时空变化。此外,为了探究热岛效应形成的主要原因,即不透水面与热环境的关系,全局角度使用多元线性回归分析对比了其增温效果与植被水体降温效果的强弱,空间局部角度采用地理加权回归结合地形数据得到了其增温强度的时空变化。结果表明：① 辐射传导方程法适用于实验中研究区的反演;武汉市城市热岛比例指数先增后减,但温度等级高的地区仍在不断扩张;② 多元线性回归可以准确地反映不同地表覆盖对地表温度的影响,
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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长沙市热岛效应时空特征变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
12.
北京市热岛效应时空变化的HJ-1B监测分析 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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长江三角洲城市化地区植被初级生产力的时空变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化过程对植被初级生产具有重要影响。以往研究主要集中于城市用地扩张对植被初级生产力的直接影响分析,而较少关注其间接效果。本文以长江三角洲地区为例,分别从地区尺度和城市尺度分别分析了2000-2013年植被初级生产力的时空变化,探讨了其与气温、降水量及城市建成区绿化覆盖率的关系。研究表明：地区尺度上,2000-2013年长江三角洲植被初级生产力呈现不断增加,其中城市建成区植被初级生产力呈现显著增加的趋势（P<0.05）;城市尺度上,城市建成区内植被初级生产力主要呈现增加的趋势,而其外围缓冲区内则与此相反。在当前气候变化背景下,这可能与城市建成区绿化覆盖率不断增加,及快速的城市扩张有关。 相似文献
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等间距法和均值标准差法界定城市热岛的对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用ASTER数据反演地表温度,采用等间距法和均值-标准差法,将研究区温度场分别划分为4级、5级、6级,并根据热岛区的界定进一步将4级、6级细分为4级(a)、4级(b)、6级(a)和6级(b)。在此基础上,对两种方法从城市热岛数量结构差异、热岛空间分布及细节表达等方面进行了系统对比分析。结果表明:两种方法所界定热岛的面积百分比随着分级数不同均出现跳跃现象,趋势基本一致。但就热岛强度而言,均值-标准差法对分级数的敏感性较等间距法小,在热岛的空间分布和温度变异的细节表现力等方面,均值-标准差法也优于等间距分级法。因此,综合来看,均值-标准差法是城市热岛界定的较适合方法。均值-标准差法以地表温度相对于平均温度的变异程度为依据进行热场划分,在多时相城市热岛演变、对比等研究中,一定程度上可以避开时相的差异。 相似文献
15.
福州市城市不透水面景观指数与城市热环境关系分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化致使城市环境问题的产生,城市热环境问题就是其中之一。本文从不透水面方面研究对城市热环境的影响。根据福州市1989年和2001年LandsatTM/ETM+遥感影像数据,利用线性光谱分解法提取两时相不透水面信息,并离散化分级为中低、中、中高、高密度区4个区域,分别计算这4个区域的地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI),并进行相关性分析;根据阈值法和范围法分别计算不透水面的PD、AI、LPI等景观指数,结果表明:两时段内不透水面的面积有所增加,在高密度区增加明显;不透水面与地表温度的呈正相关,相关系数分别为0.66和0.71;不透水面景观指数对FISA敏感,景观指数整体的变化趋势与地表温度的变化趋势相一致,FISA值越大,温度越高,且各斑块的形状越来越复杂,空间的连续性越强;聚集度越高,人类活动也越强。 相似文献
16.
《中国地理科学(英文版)》2021,(4)
Given the rapid urbanization worldwide, Urban Heat Island(UHI) effect has been a severe issue limiting urban sustainability in both large and small cities. In order to study the spatial pattern of Surface urban heat island(SUHI) in China's Meihekou City, a combination method of Monte Carlo and Random Forest Regression(MC-RFR) is developed to construct the relationship between landscape pattern indices and Land Surface Temperature(LST). In this method, Monte Carlo acceptance-rejection sampling was added to the bootstrap layer of RFR to ensure the sensitivity of RFR to outliners of SUHI effect. The SHUI in 2030 was predicted by using this MC-RFR and the modeled future landscape pattern by Cellular Automata and Markov combination model(CA-Markov). Results reveal that forestland can greatly alleviate the impact of SUHI effect, while reasonable construction of urban land can also slow down the rising trend of SUHI. MC-RFR performs better for characterizing the relationship between landscape pattern and LST than single RFR or Linear Regression model. By 2030, the overall SUHI effect of Meihekou will be greatly enhanced, and the center of urban development will gradually shift to the central and western regions of the city. We suggest that urban designer and managers should concentrate vegetation and disperse built-up land to weaken the SUHI in the construction of new urban areas for its sustainability. 相似文献
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Examining the Relationship Between Spatial Configurations of Urban Impervious Surfaces and Land Surface Temperature 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国地理科学(英文版)》2019,(4)
The urban heat island(UHI) effect has significant effects on the quality of life and public health. Numerous studies have addressed the relationship between UHI and the increase in urban impervious surface area(ISA), but few of them have considered the impact of the spatial configuration of ISA on UHI. Land surface temperature(LST) may be affected not only by urban land cover, but also by neighboring land cover. The aim of this research was to investigate the effects of the abundance and spatial association of ISAs on LST. Taking Harbin City, China as an example, the impact of ISA spatial association on LST measurements was examined. The abundance of ISAs and the LST measurements were derived from Landsat Thematic Mapper(TM) imagery of 2000 and 2010, and the spatial association patterns of ISAs were calculated using the local Moran's I index. The impacts of ISA abundance and spatial association on LST were examined using correlation analysis. The results suggested that LST has significant positive associations with both ISA abundance and the Moran's I index of ISAs, indicating that both the abundance and spatial clustering of ISAs contribute to elevated values of LST. It was also found that LST is positively associated with clustering of high-ISA-percentage areas(i.e.,50%) and negatively associated with clustering of low-ISA-percentage areas(i.e.,25%). The results suggest that, in addition to the abundance of ISAs,their spatial association has a significant effect on UHIs. 相似文献