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基于PM2.5(Fine Particulate Matter)浓度、地表温度(Land Surface Temperature,LST)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、植被覆盖度(Vegetation Coverage,VC)、土地利用等数据,借助综合评价指数(Comprehensive Evaluation Index,CEI),本文对2000―2015年京津冀环境质量进行了评估.结果表明:京津冀整个地区,CEI呈逐步退化和退化的面积分别占34.88％和4.15％,主要位于东南部的天津,河北邢台、邯郸等地.京津冀城市建成区,CEI呈退化和逐步退化的比例分别达到54.80％和25.87％.46.76％和39.86％的城市扩张用地的环境质量分别呈现逐步退化和退化状态.京津冀?LST值呈现西北、东南低,中部高的分布态势,?PM2.5和?VC均呈现从东南向西北减小的趋势.相关分析表明?PM2.5、?VC和?LST的变化对城市建成区及其城市扩张用地的环境质量有显著影响,其中?PM2.5浓度变化是导致城市建成区及其扩张用地环境质量恶化的最主要因素. 相似文献
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蓝绿空间是城市生态安全的重要保障。本文通过谷歌地球引擎（GEE）提取2005、2010、2015与2020年的植被与水体指数数据,构建了包含272个地级城市建成区的蓝绿空间数据库。运用蓝绿空间覆盖率、300 m服务半径覆盖率、分维数与分离度4个指标分析其时空格局与演化模式,并进一步探讨其气候影响因素。结果表明：(1)地级城市建成区蓝绿空间整体呈现为“南高北低”的格局,且南方“西高东低”、北方“东高西低”,但环渤海地区为蓝绿空间覆盖率“洼地”;时间格局为“总体增长、局部降低”,华中地区呈下降趋势的城市最多;(2)就分区而言,西南地区城市建成区蓝绿空间覆盖率最高（平均高于65%）、分离度最低（平均低于0.60）,西北地区覆盖率分异较大,华北地区覆盖率最低（平均10%～30%）且分离度最高（平均约0.98）;(3)采用多尺度地理加权回归模型所得R2为0.85（校正R2为0.83）,其中,降水量对城市建成区蓝绿空间的影响最显著,降水量变化成正相关,气温则成负相关;整体上气候影响与比人为影响相当,但在某些时段间更大。 相似文献
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城市间相互作用对城市扩张时空演变及其植被碳循环效应具有重要影响。本文将城市相互作用因子引入到元胞自动机(CA)的城市扩张模拟中,使用极限学习机(ELM)来自动获取CA的转换规则,并提出了ELM-CA模型;结合Biome-BGC模型,以广东省为例,对未来城市扩张及其植被净第一性生产力(NPP)效应进行耦合研究。结果表明:ELM-CA模型无需人工确定各变量权重大小,在不同类型变量的参数获取方面具有优势。通过嵌入城市间相互作用,ELM-CA模型能较好地模拟广东省城市用地扩张过程和格局。另外,广东省城市用地扩张对植被NPP具有重要影响,主要表现为城市用地的增加显著地降低植被NPP。按2000-2005年间城市扩张趋势,到2020年,由城市用地扩张导致的植被NPP降低约占广东省植被NPP的1.79%。引导城市合理扩张,对于维持生态系统碳平衡、促进社会经济的可持续发展具有重要意义。 相似文献
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青藏高原脆弱的高寒植被对外界干扰十分敏感,使其成为研究植被对气候变化响应的理想区域之一。青藏高原气候变化剧烈,在较短的合成时间研究气候变化对植被的影响十分必要。因此,本文利用GIMMS NDVI时间序列数据集,研究了1982-2012年青藏高原生长季月尺度植被生长的时空动态变化,探讨了其与气温、降水量和日照时数等气候因子的响应关系。结果表明：在区域尺度上,除8月外,其他各月份植被均呈增加趋势,显著增加多发生在4-7月和9月;大部分月份的NDVI增加速率随着时段的延长显著减小,表明NDVI增加趋势放缓;在像元尺度上,月NDVI显著变化的区域多呈增加趋势,但显著减少范围的扩张多快于显著增加。4月和7月植被生长主要是受气温和日照时数共同作用,6月和9月受气温的控制,而8月则主要受降水量的影响。长时间序列NDVI数据集的出现为采用嵌套时段研究植被生长变化趋势奠定了前提,而植被活动变化趋势的持续性则有助于形象表征植被活动变化过程、深入理解植被对气候变化的响应和预测植被未来生长变化趋势。由此推测,青藏高原月NDVI未来增加趋势总体上趋于缓和,但在像元尺度显著变化的区域趋于增加。 相似文献
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本文提出一种基于网格的街区尺度城市绿度度量方法。其以900 m×900 m的网格单元作为以城市主干道划分所形成街区尺度的表征,根据网格单元内植被覆盖度与植被构成之间的关系构建绿度指标。通过与传统的基于植被面积占比的格网法所计算的绿度指数进行比较。发现本文方法建立的绿度指标能在街区尺度上提供更加丰富的城市绿度信息,有效地解决了传统方法难以反映的植被覆盖度近似区域因其内部植被构成不同所带来的绿度差异问题。为城市规划、设计以及管理提供了一种新视角。基于该绿度指标,利用Landsat TM/OLI 2009、2015和2019年不同季节的遥感数据分析北京市城市绿化的时空变化特征。结果表明：北京市主城区城市绿化的面积和质量在2009—2019年显著提升,且秋季最为明显。绿化的变化在四环内外呈现出不同的模式。四环内主要为绿化面积的增加,四环外则在绿化面积和绿化质量上都有明显的增长。 相似文献
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城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用（LUC）数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数（NDVI）数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明：① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。 相似文献
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随着城市化进程的加快,如何及时、精确地对城市环境的变化做出评价,进而制定出合理的发展方案,对城市可持续发展至关重要。本文综合利用卫星遥感获取的PM2.5浓度数据、地表温度数据（Land Surface Temperature,LST）、植被指数数据（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）及城市用地辅助信息数据,基于综合评价指标,分析海上丝绸之路沿线12个超大城市地区2000-2013年环境质量的动态变化。研究结果表明,2000-2013年,海上丝绸之路沿线约75%的超大城市呈现出不同程度的环境恶化现象。12个超大城市用地环境恶化及逐步恶化面积占研究区域总面积的31.33%（4732.39 km2）。2000-2013年,城市扩张用地恶化和逐步恶化面积约占总扩张用地的29.48%（3765.83 km2）。平均地表温度的上升、植被覆盖度的急剧下降及PM2.5浓度的增加均对海上丝绸之路沿线超大城市环境质量变化产生影响。其中,空气中PM2.5浓度的大幅度增加是2000-2013年海上丝绸之路沿线超大城市扩张用地环境退化的主要原因。 相似文献
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基于2000-2013年三江源MODIS NDVI数据,本文系统地分析了三江源植被生长季累计NDVI的时空变化特征,并结合三江源生态保护与建设工程实施的相关统计数据,探讨了人类活动对三江源植被变化的影响,最后通过气候因子与生长季累计NDVI的相关性分析,揭示了影响三江源不同地区植被变化的主要气候限制因素。结果表明,2000-2013年三江源植被NDVI整体上呈增加趋势,NDVI明显增加的区域面积比例达17.84%,主要分布于研究区的西部和北部;明显减少的区域仅占0.78%,多零星分布于研究区中部;NDVI变化稳定或没有显著变化趋势的区域面积比例为59.64%,主要位于研究区东部和南部。三江源生态保护与建设工程的实施虽然促进了植被恢复,但对区域植被整体变化的影响有限,研究时段内区域植被整体好转主要受气候因素控制。西部长江源区的植被生长主要受气温影响,东北部黄河源区主要受降水制约,南部澜沧江源区降水和气温的限制性均不明显。 相似文献
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黄智利 《资源导刊(河南)》2019,(10)
<正>初秋时节,放眼周口大地,城市街道满目苍翠,乡间田野林木葱茏。近年来,周口市以全国绿化模范城市创建为契机,以不断提高群众"生态获得感"为目标,统筹推进森林城市、森林社区、森林通道、森林乡村、森林田园等五大森林工程,加快推进国土绿化提速行动,全力实施"以绿荫城"战略,并取得积极成效。"全市林地面积增加到240万亩,森林覆盖率达15.2%,城市建成区绿化覆盖 相似文献
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美国国防气象卫星搭载的业务性线性传感器（DMSP/OLS）所获取的夜间灯光影像数据,能够客观地反映人类对城市建成区的开发建设范围与强度,已广泛地应用于城市扩展的动态监测。本文利用不变目标区域法对长时间序列DMSP/OLS夜间灯光影像进行辐射校正,基于校正后的影像对2001-2013年中国东部沿海地区的城市建成区范围进行提取,结果表明：① 建成区面积从2001年的7550 km2,增加到2013年的21 650 km2,共扩展了14 100 km2,虽然建成区面积呈逐年增加的趋势,但其扩展速率则在逐步减缓,城市重心逐渐向南转移;② 在空间上形成了京津唐、长江三角洲和珠江三角洲3城市群,研究发现京津唐的中小城市面临难以获得发展资源的问题,导致了该地区发展的不平衡;③ 综合分析建成区扩展和经济统计数据,结果表明人口和经济是建成区扩展的主要驱动因子,但同时城市快速扩展也给东部沿海地区带来了一定程度的用地浪费问题;④ 由于DMSP/OLS夜间灯光影像受到自身空间分辨率的限制和灯光过饱和的影响,易造成城市建成区边缘细节部分的错提。新一代Suomi NPP/VIIRS夜间灯光影像在空间和光谱分辨率上均有较大提高,在后续的研究中应充分挖掘其数据优势,以期提供更加精准的城市扩展动态监测。 相似文献
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长江三角洲城市群热环境安全格局及土地利用变化影响研究 总被引：2，自引：0，他引：2
城市化进程的加快对区域热环境具有重要影响,热环境的改变会引发一系列生态环境问题,科学地评价城市群热环境安全对于城市发展的规划布局和建设舒适的人居环境具有重要意义。本文利用多期MODIS地表温度数据产品,在构建热环境安全等级分级标准的基础上,对长江三角洲城市群热环境安全格局时空变化特征和土地利用变化的影响进行了探讨。结果表明：① 2015年长江三角洲城市群热环境不安全区域多分布于城市建成区及建成区周围,以南京、上海、杭州和宁波等城市形成的“Z”型区域最明显,临界安全区域多分布于郊区,较安全区域集中分布于长江以北平原区域,安全区域则主要分布于杭州及杭州以南山地、丘陵区,太湖大部分区域以及长江三角洲城市群北部区域;② 2005-2015年长江三角洲城市群热环境不安全区域、临界安全区域、较安全区域和安全区域分别呈现扩张、小幅增长、缩减和先缩减后扩张趋势;③ 土地利用结构中建设用地比例过高和林地比例过低是导致热环境安全等级下降的主要原因,其次,建设用地侵占大量耕地也是导致热环境不安全区域扩张的主要原因。 相似文献
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基于DMSP-OLS与NPP-VIIRS整合数据的中国三大城市群城市空间扩展时空格局 总被引：1，自引：0，他引：1
通过拟合最优幂函数模型,将NPP-VIIRS影像模拟为DMSP-OLS影像,构建了京津冀、长江三角洲（简称长三角）和珠江三角洲（简称珠三角）三大城市群1992—2017年长时间序列夜间灯光影像集。参考城市建成区统计数据确定夜间灯光最佳阈值提取城市范围,有效剥离统计数据中包含的经济活力不足的城市空间,识别出不属于统计范围的低等级、高活力城镇区,创新了数据应用视角。研究表明：① 县级城镇和市级以上城市对三大城市群城市范围的贡献度不同。京津冀腹地广阔,县级城镇是区域经济活力的重要组成部分,整体上贡献度最大;1990s初期长三角部分县级城镇经济活力较强,大量撤县设市后县级城镇数量减少,逐渐在2005年后低于京津冀;珠三角受到社会经济发展条件和行政单元划分的影响,县级城镇对城市范围的贡献在3个城市群中始终最小。② 三大城市群城市扩展非均衡性特征存在差异。京津冀城市扩展为京、津主导下的“双核”模式,非均衡性显著,尚未形成完善的城市规模体系;长三角和珠三角城市集聚特征明显,均衡性更强。重心迁移的路径、方向和距离反映各城市群不同的扩展强度和作用模式。③ 城市空间扩展格局整体均呈现热点区不断扩大、冷点区不断缩小的特征。其中京津冀热点和冷点区相对稳定,热点区向心集聚作用较强;长三角和珠三角空间格局变化较大,区域核心城市带动作用较强。 相似文献
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黄河三角洲是我国重要的土地后备资源集中分布区,对黄河河口滩地的开垦成为了保持山东省乃至全国耕地动态平衡的关键。本文以东营市、垦利县、河口区和利津县作为研究区,利用6期(1984、1995、2000、2004、2008和2010年)TM影像,对黄河三角洲地区的耕地资源动态变化和耕地年龄进行了遥感监测和推定,并利用熵权法以植被指数(EVI和MSAVI)、植被覆盖度(Fv)和温度植被干燥指数(TVDI)为指标因子的耕地生产能力指数构建了评价模型。研究结果表明:在1984-2010年的26年时间里,研究区的耕地动态变化显著,新垦耕地面积达到77 362.33hm2,大部分来源于草地的开垦。其中,耕地年龄在8-12年期间的新垦耕地面积最多,占了新垦耕地面积的34.47%;研究区新垦耕地的生产能力指数呈现随着耕作时间的增加而增加的趋势,耕作时间在2-4年之内的新垦耕地平均生产能力指数,仅有传统耕地平均指数的67.66%;研究区传统耕地的生产能力指数大体上也在随着耕作时间的增加而提高,传统耕地在2010年的平均生产能力指数比1984年提高了76.51%。 相似文献
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Lifeng Shi Zengxiang Zhang Fang Liu Xiaoli Zhao Xiao Wang Bin Liu Shunguang Hu Qingke Wen Lijun Zuo Ling Yi Jinyong Xu 《中国地理科学(英文版)》2016,26(6):703-714
Based on the National Land Use/Cover Database of China(NLUD-C) in the end of the 1980s(the 1980s,hereafter), 1995, 2000, 2005, and 2010, 665 cities were selected to study the size distribution and its changes of urban lands in China. In this study, the spatiotemporal evolutions of urban land size distribution as well as the influence of administrative-level on these cities were explored by combining urban spatial positions and administrative-levels. Results indicate that: 1) City size distribution using urban lands was more practical and reasonable than using non-agricultural population. 2) In the 1980s, cities with ascending urban land rank were centralized in Eastern China, specially the Changjiang(Yangtze) River Delta, the Zhujiang(Pearl) River Delta, and Beijing-Tianjin-Hebei region. Cities in Central, Western, and Northeast China mainly indicated descending urban land rank. 3) The transfer of national development focus resulted in cities with ascending urban land rank becoming evenly distributed nationwide; however, this trend was slightly centralized around Chengdu, Chongqing, and Wuhan in different periods. 4) During the 1980s to 2010, the proportion of cities with ascending urban land rank in provincial capitals, municipalities, and special administrative regions(high-level cities, hereafter) was consistently higher than those in prefecture- and county-level cities except for 2005–2010. The ranks of the majority of the prefecture- and county-level cities were mainly descending, supported by ascending; the proportion of cities with unchanged rank is small. This study breaks through the bottleneck of traditional research in the area of city size distribution by examining urban land replacing the non-agricultural population. The current study also provides scientific explanation for the healthy and reasonable development of urban land as well as the coordinated development of population urbanization and land urbanization. 相似文献
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Since the reform and opening-up program started in 1978,the level of urbanization has increased rapidly in China.Rapid urban expansion and restructuring have had significant impacts on the ecological environment especially within built-up areas.In this study,ArcGIS 10,ENVI 4.5,and Visual FoxPro 6.0 were used to analyze the human impacts on vegetation in the built-up areas of 656Chinese cities from 1992 to 2010.Firstly,an existing algorithm was refined to extract the boundaries of the built-up areas based on the Defense Meteorological Satellite Program Operational Linescan System(DMSP_OLS)nighttime light data.This improved algorithm has the advantages of high accuracy and speed.Secondly,a mathematical model(Human impacts(HI))was constructed to measure the impacts of human factors on vegetation during rapid urbanization based on Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR)Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)NDVI.HI values greater than zero indicate relatively beneficial effects while values less than zero indicate proportionally adverse effects.The results were analyzed from four aspects:the size of cities(metropolises,large cities,medium-sized cities,and small cities),large regions(the eastern,central,western,and northeastern China),administrative divisions of China(provinces,autonomous regions,and municipalities)and vegetation zones(humid and semi-humid forest zone,semi-arid steppe zone,and arid desert zone).Finally,we discussed how human factors impacted on vegetation changes in the built-up areas.We found that urban planning policies and developmental stages impacted on vegetation changes in the built-up areas.The negative human impacts followed an inverted′U′shape,first rising and then falling with increase of urban scales.China′s national policies,social and economic development affected vegetation changes in the built-up areas.The findings can provide a scientific basis for municipal planning departments,a decision-making reference for government,and scientific guidance for sustainable development in China. 相似文献
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成都市热岛效应与城市空间发展关系分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用Landsat卫星影像反演成都市中心城区1992、2001和2009年的地表温度,建筑用地和植被等信息,计算其城市热岛比例指数(URI),对成都市中心城区热岛效应与城市空间发展关系进行了分析。结果表明,在1992-2009年期间成都市主城区范围从91.24km2扩展到403.8km2。成都市建成区的大面积扩展导致了城市热岛空间分布发生迁移,从单中心聚集分布转变为多中心环状分布。回归分析说明,建筑用地和植被都是影响地表温度的重要因素,其中建筑用地与地表温度呈指数型正相关关系,而植被与地表温度呈负相关关系。总的看来,成都市中心城区在这17年间的热岛效应有了明显的缓解,城市热岛比例指数从0.72下降到0.33。城市植被覆盖率的增加和合理的规划对缓解城市热岛效应起到了积极的作用。 相似文献
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近十几年来,随着城市化进程加剧,准确获取城市植被的分布信息,是城市气候和地表能量平衡研究的重要内容。高空间分辨率遥感影像数据,为精确获取和动态监测城市植被提供了重要资料。本研究利用资源三号数据对长江三角洲地区城市植被进行光谱特征分析与提取,提出一种城市植被的自动化信息提取算法—分离面法（Hyperplanes for Plant Extraction Methodology,HPEM）。结果表明：在假彩色反射率空间,植被与NDVI值低的背景有很好的分离性,而在真彩色反射率空间,植被与NDVI值高的背景有很好的分离性;HPEM能很好地避免NDVI最佳阈值法中将建筑物误分为植被的问题,其精度明显优于NDVI最佳阈值法,Kappa系数从0.85提高到0.90,总的错分与漏分误差从21.15%降低到14.18%。可见,本文的HPEM方法能有效提高城市植被信息自动提取的精度。 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