生境质量对城镇化的时空响应——以长春市为例

生境质量是评价区域生态安全的重要指标,掌握其对城镇化发展的时空响应,有利于新型城镇化的深入推行。本研究基于土地利用数据,在综合利用空间分析及生态模型分析基础上,从网格尺度对长春市景观格局、生境质量及其样带进行时空特征分析,并进一步探讨生境质量在城镇化发展过程中的响应状况。结果表明: 长春市景观斑块密度、边缘密度及Shannon多样性指数低值多分布在西部平原地带,聚合度指数高值区则在市域东部及南部呈现片状格局。2000—2015年,长春市生境质量呈退化趋势且空间异质性显著,大致呈现出“东高西低”分布态势,建设用地扩张及交通基础设施建设对区域生境质量退化起到主导作用;不同样带内生境质量变化存在显著差异性,水域整体变化相对较小,而山脉、城市扩张及交通的变化频度及幅度处于较高水平。坡度及高程等自然因素基本塑造了长春市生境质量整体分布格局,而人口密度、国内生产总值、夜间灯光指数等城镇化要素与生境质量总体呈负相关关系。为缓解城镇化带来的生态压力、促进生境质量的回升,本研究提出防止大黑山脉林区滥砍乱伐、以生态手段修复生境退化地区,提升城镇建成区土地利用效率、促进城镇“精明增长”,设定丘陵地带耕地红线、加强生态基础设施建设等差异化发展策略。     

遥感影像空间分辨率及粒度变化对城市景观格局分析的影响

尺度是景观生态学和遥感领域的重要问题,已有研究主要考虑景观的粒度效应,很少涉及遥感影像空间分辨率对景观格局,尤其是对城市景观格局的影响.基于2000年和2002年分别由ETM 和IRS-PAN影像解译得到的土地利用图,从景观和类型两个层次分析了不同粒度下上海市一城市化样带的景观格局.结果表明,城市景观有明显的尺度效应,空间分辨率和粒度变化都会影响城市景观格局,而道路等线性廊道对尺度变化的敏感则是造成这一影响的主要原因.斑块密度、边界密度、平均斑块分维度、景观聚集度和最大斑块指数的粒度效应比较明显,而景观比例、Shannon多样性指数对粒度变化并不敏感.高分辨率影像适用于城市景观格局,尤其是破碎度的分析,其用于分析的合适粒度是5～10m.     

城市景观破碎化格局与城市化及社会经济发展水平的关系——以北京城区为例

快速城市化引发的景观破碎化加剧对于城市生态系统的过程、功能及其所提供的生态服务功能具有显著的影响。以北京市五环内中心城区为例,采用移动窗口分析、梯度分析与景观指数相结合的方法研究了城市景观破碎化的空间分布格局和内部水平差异,并以此为基础,探究景观破碎化与城市化及社会经济发展水平的关系。结果表明:类型水平上,城市建筑用地景观比例达63%,斑块连通性好,破碎化程度低,而绿地景观占33%,斑块分布不均匀,破碎化程度较高。景观水平上,城市中心和郊区的景观破碎化程度要明显低于城市边缘的城乡过渡区,沿城市化梯度从中心向外围呈现出先上升后下降的趋势。回归分析结果表明,景观破碎化程度与城市化水平之间表现出一种倒"U"型关系,并在城市化水平达42%—45%之间,景观破碎化程度达到峰值。进一步研究表明,人口密度和家庭户数是导致景观破碎化加剧的直接驱动因素,而经济的快速增长对景观破碎化程度的提高具有间接的影响。该研究结果不仅能作为城市生态系统监测的重要指标,还能为城市景观的合理规划提供科学依据,而且对于促进城市的可持续发展具有重要的意义。     

北京边缘地区景观格局变化及对生态系统服务的影响评价——以牛栏山-马坡镇为例

北京边缘区正处于经济快速发展阶段,人类活动对景观格局产生了显著影响,造成生态服务功能发生巨大变化,因此,研究北京城市边缘区景观格局变化及其生态系统服务价值影响对未来城市边缘区的发展具有重要意义。基于Fragstats 4.2软件,以生态系统服务当量因子表为基础,探讨北京边缘地区牛栏山-马坡镇在1992—2015年间景观格局和生态系统服务价值变化;并进行景观指数与生态系统服务价值的相关性分析。结果表明:1992—2015年间,牛栏山-马坡镇景观格局发生了显著变化,破碎度增加,异质性增高,优势景观类型由农田变为建设用地;生态系统服务价值由11609.34万元增长到14992.07万元,其中,林地对生态系统服务价值增加的贡献率最大;提高最大斑块指数、斑块密度和多样性指数有利于生态系统服务价值的增加。综上所述,快速城镇化背景下人为干扰造成的景观格局变化不一定会使城市边缘地区生态系统服务价值降低,科学的生态环境规划和保护政策是牛栏山-马坡镇生态系统服务价值增加的主要原因。     

北京市近二十年景观破碎化格局的时空变化

基于1993—2013年3期时间序列的遥感影像获得的一、二级景观类型的土地覆盖数据,利用移动窗口法和空间主成分分析法研究景观破碎度空间分布格局和破碎化过程。结果表明:北京市正处于快速城市化阶段,20年间其建设用地面积增加了1000.8 km~2,增长47.14%,而耕地面积减少21.86%;全市破碎化程度增加,其中,景观斑块总数增加了15.26%,而景观斑块的平均面积缩小了15.35%,景观形状指数(LSI)从88.426增加到98.897;北京市景观破碎化格局的空间异质性较大,但没有方向性偏好,却表现了"两极化"发展趋势,其中,高破碎化区域和低破碎化区域的面积增加,中等破碎化的区域面积减少,核心大城区和山区的景观破碎度降低,而新兴城区和郊区的景观破碎度增大;北京市景观破碎化格局的距离效应显著,呈现倒"U"型二次函数关系,其中,2013年的破碎度距离函数为:Y_3=0.1767+0.02898X_3-0.0005167X_3~2,距城市中心20—35 km处的城郊交错区景观破碎化程度最高。景观破碎化格局的分析有助于了解大城市快速发展阶段的景观格局演变规律,为城市生物多样性保护、绿地廊道维护和生态文明城市建设提供理论依据。     

西安市景观格局与城市热岛效应的耦合关系

基于西安市2000、2006和2015年3期遥感数据,进行景观分类和温度反演,建立两者的回归模型,探讨景观格局对城市热岛效应的影响及预测作用.结果表明:不同尺度上的景观格局指数与温度具有不同的相关性,在景观尺度上,景观形状指数(LSI)、景观分割指数(DIVISION)和Shannon多样性指数(SHDI)与温度显著相关;在类型尺度上,CA₁、PD₁、LSI₁、AI₁、LPI₂、AI₂、CA₃、DIVISION₃、LPI₃、AI₄ (其中,1代表建设用地、2代表耕地、3代表林地、4代表草地;CA指斑块类型面积,PD指斑块密度,LSI指景观形状指数,AI指聚集指数,DIVISION指景观分割指数,LPI指最大斑块指数)与温度显著相关.景观格局是影响热岛效应的主要因子,对城市热岛效应响应明显.部分景观指数可以表征地表温度,合理的景观配置对缓解城市热岛效应具有长远意义.通过不同尺度上建立的多元线性回归模型预测,2030年的热岛效应同比2015年有所回落,但减幅不明显,依旧强于2006年的热岛状况.热岛效应先由主城区蔓延,以点向面扩展,随后主城区呈现减弱趋势,而周围区(县)热岛出现明显增幅.     

传统景观格局指数在城市热岛效应评价中的适用性

以北京部分城区为研究对象,以QuickBird影像制作景观类型图,基于同年4个季节的Landsat ETM+数据反演地表温度;将120 m×120 m作为固定窗口,计算其中的景观格局指数,探寻传统景观格局指数解释地表温度的适用性.结果表明：在景观水平计算的24个景观格局指数中,只有景观组成百分比(PLAND)、斑块密度（PD）、最大斑块指数(LPI)、欧氏距离变异系数（ENN_CV）和分离度(DIVISION)与3月、5月、11月的地表温度具有稳定的显著相关.在类型水平计算的24个景观格局指数中,PLAND、LPI、DIVISION、相似邻接百分比、分散与并列指数与4个时相(3月、5月、7月和12月)的温度显著相关,且与7月温度的相关性最强;斑块密度、边界密度、聚簇度、凝聚度、有效MESH大小、分裂度、聚合度、归一化景观形状指数依据不同景观类型而与地表温度呈现相关性.传统景观格局指数可能并不适合评估河流对地表温度的影响.一些景观格局指数可以用来表征城市地表温度,辅助分析城市地表热岛效应,但需要对其进行筛选和甄别.     

上海市景观格局的人工神经网络(ANN)模型

定量分析城市景观的空间格局,深入研究景观格局的形成机制,将有助于理解城市景观的格局与过程,分析城市化的社会、经济和生态学后果以及制定更有效的景观管理策略。研究以城市景观生态学途径,应用基于GIS的景观格局分析与人工神经网络(ANN)相结合的方法定量分析上海市城市景观格局(1994年)及其变化规律,建立了能够较好地模拟上海市景观格局对居住区用地、道路密度、人口密度、城市发展历史与黄浦江等自然、社会、经济因素响应的人工神经网络。结果表明,人工神经网络方法适于研究城市化驱动因素与城市景观格局的非线性对应关系,为景观格局形成机制和景观空间结构与生态学过程相互关系的深入研究提供了一条有效、实用的研究途径。     

京津冀城市群城市化强度与生态韧性的耦合协调分析

探索市域尺度与格网尺度下城市化强度与生态韧性之间的作用机制，对提高生态韧性水平、提升城市发展质量、促进城市群可持续发展具有重要意义。以京津冀城市群为研究区，基于2000—2020年土地利用数据、人口密度数据和社会经济数据，尝试构建一套完整的城市化强度与生态韧性指标体系。利用景观安全度模型修正了“规模-密度-形态”生态韧性方法，以市域尺度与格网尺度对比分析为手段，结合耦合协调度模型与Tapio解耦模型，探究二者的时空分异格局及协同演化特征。结果表明：(1)不同尺度下，城市化强度和生态韧性在全局上变化趋势相反且错位关系明显，北京、天津城市化强度高而生态韧性较低；格网尺度下，城市化强度与生态韧性的分布形状存在差异：城市化强度多呈现中心-外围空间分布，生态韧性呈多样化、零散化特征。(2)不同尺度下，城市化强度与生态韧性的耦合协调度逐年增强，北京、天津最高，廊坊、石家庄、衡水、沧州次之，邯郸、邢台相对较低；格网尺度下，局部区域出现特殊现象：北京、天津中部出现初级协调、轻度失调；邯郸、邢台小部分区域达到良好协调。(3)城市化强度与生态韧性的脱钩关系处于良性发展状态，弱脱钩、扩张负脱钩呈上升变化，而...     

An artificial neural network model of the landscape pattern in Shanghai metropolitan region,China

To characterize the urbanization pattern quantitatively,a study on the mechanisms of the landscape pattern formation could facilitate the understanding on urban landscape patterns and processes,the ecological and socioeconomic consequences of urbanization,as well as the establishment of more effective strategies for landscape management.In this study,we integrated a Geographic Information System (GIS)-based analysis on landscape pattern with an artificial neural network (ANN) to quantitatively characterize the urbanization pattern of the metropolitan area of Shanghai,China,and to establish an ANN model that could preferably simulate the responses of urban landscape pattern to the natural and socioeconomic factors such as residence area,road density,population density,urban development history and the Huangpu River as an element of economic change.Our results showed that the ANN model seems appropriate for studying the nonlinear relationship among the forcing factors of urbanization and the urban landscape patterns,which provided an effective and practical approach for further understanding the mechanisms of the landscape formation pattern and the reciprocal relationship between landscape spatial pattern and ecological process.     

Effects of Urban Landscape Pattern on PM2.5 Pollution—A Beijing Case Study

PM_2.5 refers to particulate matter (PM) in air that is less than 2.5μm in aerodynamic diameter, which has negative effects on air quality and human health. PM_2.5 is the main pollutant source in haze occurring in Beijing, and it also has caused many problems in other cities. Previous studies have focused mostly on the relationship between land use and air quality, but less research has specifically explored the effects of urban landscape patterns on PM_2.5. This study considered the rapidly growing and heavily polluted Beijing, China. To better understand the impact of urban landscape pattern on PM_2.5 pollution, five landscape metrics including PLAND, PD, ED, SHEI, and CONTAG were applied in the study. Further, other data, such as street networks, population density, and elevation considered as factors influencing PM_2.5, were obtained through RS and GIS. By means of correlation analysis and stepwise multiple regression, the effects of landscape pattern on PM_2.5 concentration was explored. The results showed that (1) at class-level, vegetation and water were significant landscape components in reducing PM_2.5 concentration, while cropland played a special role in PM_2.5 concentration; (2) landscape configuration (ED and PD) features at class-level had obvious effects on particulate matter; and (3) at the landscape-level, the evenness (SHEI) and fragmentation (CONTAG) of the whole landscape related closely with PM_2.5 concentration. Results of this study could expand our understanding of the role of urban landscape pattern on PM_2.5 and provide useful information for urban planning.     

黄土丘陵区生物结皮空间分布的代表性景观指数

景观指数可量化表征生物结皮的分布特征,但景观指数存在数量众多、冗余度较高的问题。本研究以位于典型黄土丘陵区的陕西省吴起县合沟小流域不同分布格局的58个样方的生物结皮为对象,计算其15个常用景观格局指数,基于相关分析、因子分析和敏感性分析,筛选出可描述生物结皮景观格局、具有特定生态学意义的代表性景观指数,并以陕西省定边县杨井镇鹰窝山涧小流域退耕地不同盖度的生物结皮为例,检验所选景观格局指数的可靠性和合理性。结果表明: 15个景观指数中,10个指数之间具有显著相关关系,而边缘长度(TE)和边缘密度(ED)分别与斑块数量(NP)、斑块密度(PD)、丛生度(CLUMPY)和散布与并列指数(IJI)无显著相关性。斑块占景观比例(PLAND)、ED、斑块连结度(COHESION)和分离度(SPLIT),分别从盖度、长度、连通度和破碎度方面描述了生物结皮空间分布特征,其代表的3个公因子在刻画生物结皮空间分布格局时累计贡献率达91.6%。本研究确定了可量化生物结皮空间分布复杂性的代表性景观指数,为研究生物结皮格局变化及其与生态过程的关系提供了理论依据。     

东江流域景观格局对氮、磷输出的影响

基于实地采样水质数据与遥感解译所得土地利用数据,采用相关分析和冗余分析,从时间和空间两个尺度,探讨东江流域景观格局与氮、磷输出的关系。结果表明：（1）城镇和水域面积占比与河流氮磷含量正相关,林地和草地面积占比与河流氮磷含量负相关。（2）景观分裂指数（DIVISION）、香浓多样性指数（SHDI）、散布与并列指数（IJI）、边缘密度（ED）和斑块密度（PD）等景观指数与河流氮磷含量呈正相关关系,最大斑块指数（LPI）、蔓延度指数（CONTAG）和相似邻近比例（PLADJ）与河流总氮总磷含量负相关。（3）平水期河流水质与景观格局的相关性强于丰水期;从空间尺度来看,集水区尺度与河流水质的相关性好于缓冲区尺度;此外,总氮对于景观格局的响应比总磷更敏感。     

庙岛群岛北五岛景观格局特征及其生态效应

海岛由于自然特征的空间差异、人类活动的日益增强以及生态系统的脆弱性,其景观格局空间分异性明显且生态效应趋于复杂。以庙岛群岛北五岛为研究区,基于现场调查和3S技术,从景观尺度、海岛尺度和区块尺度分析海岛景观格局空间特征,进而探讨景观格局与净初级生产力(NPP)、植物多样性和土壤性质的关系。结果显示:(1)不同尺度景观格局均表现出了空间差异。景观尺度上,针叶林、阔叶林和草地3类植被景观面积最大,斑块密度、边缘密度和平均形状指数总体较高,建筑用地也具有较大规模,其斑块密度较高,平均形状指数处于最低值,裸地也具有一定规模,其各项景观指标处于中间位置;海岛尺度上,随着海岛面积、人口和GDP的增加,斑块密度和人为干扰指数均明显增大;区块尺度上,斑块密度、边缘密度和平均形状指数与海拔呈显著正相关,人为干扰指数与海拔和坡度均呈显著负相关。海岛面积、地形和人类活动分别是北五岛景观格局的基本因子、重要限制因子和直接驱动因子。(2)海岛景观格局的生态效应与尺度密切相关。景观尺度上,各项生态效应指标在不同景观类型上均具有显著差异,海岛尺度上的生态效应指标对景观格局的响应不甚灵敏;区块尺度上,生态效应指标与景观格局指数表现出了显著的简单相关性和偏相关性,但二者结果具有差异。NPP和土壤水分主要受到景观类型和植被生长状况的影响,多样性和土壤养分同时受到景观类型和景观格局破碎度、边缘效应的影响,人为活动强度的增大地带来了各项生态效应指标的降低。控制建设规模、优化景观布局与改进开发利用方式是维系海岛生态系统稳定性的重要措施。     

Multi-Scale Identification of Urban Landscape Structure Based on Two-Dimensional Wavelet Analysis: The Case of Metropolitan Beijing,China

Scale dependence is one of the major characteristics of landscape. Urban landscape is highly affected by human activities with a multi-scale structure, which makes the multi-scale identification of urban structure an obligation for urban spatial studies. Although there have been many previous studies on urban landscape structure, most of them have been conducted on a single scale, and the multi-scale effects of landscape patterns were rarely involved. Two-dimensional wavelet transforms can link spatial structures to scale and spatial locations, and maybe an effective method for the multi-scale analysis of landscape. In this paper, we applied two-dimensional discrete wavelet transform and wavelet variance to analyze the multi-scale spatial structure characteristics and the nested hierarchical structure of the metropolitan Beijing area. The results indicated that the spatial distribution and configuration of the patches were highly scattered at small scales, and the urban landscape exhibited a relatively complicated structure. At medium scales, a combination of the polycentric and sectorial structure was identified due to the prominence of dominant patches within each administrative district. At larger scales, the urban landscape pattern exhibits typical concentric ring characteristics. Two characteristic scales were detected by the wavelet variance in the south-north direction of the main urban zones, scale 4 (112m) and 8 (1792m) in Dongcheng District, scale 3 (56m) and 6 (448m) in Xicheng District, which were corresponding to the extent of middle-small blocks and large blocks respectively. One characteristic scale was detected in each of the suburb areas (Chaoyang, Haidian, and Fengtai District). The spatial structure of the main urban zones is more complex than that of the suburb areas, and it presents a typical hierarchical structure in the south-north direction. In general, the spatial structure of Beijing metropolitan area appears polycentric and concentric ring structure at large scales, the main urban area has nested hierarchies at different characteristic scales, and the wavelet method can effectively identify multi-scale characteristics of urban spatial structure.     

哈尔滨东部城乡土地梯度带的划分及景观结构

以哈尔滨市及东部郊区为对象,重点研究城乡土地梯度带的划分以及造成这种景观分异的内在机制,特别是对镶嵌在城市到乡村之间土地类型的数量变化,研究土地景观结构的特点.研究区范围东西35km,南北16km,在GIS平台上使用TM与SPOT卫星图像划分出东西2.5km,南北16km大小的14条等面积的连续梯度带,根据等面积梯度带的建筑密度和道路密度将研究区域划分为市区、近郊区、远郊区3个梯度区.应用计算机目视判读方法对研究区内进行了土地类型的识别及区划,利用GIS空间分析,计算了各种梯度带的内的不同土地类型的长度、面积.通过这些计算与分析研究了哈尔滨市及东部城乡之间不同梯度带的绿地景观空间结构特点,以绿地建设为核心,辅以城市景观结构及空间格局的特点,分析讨论不同城乡梯度带景观分异的成因.研究表明,区域道路密度和建筑物密度可以在一定程度上反应出城市化进程,据此将哈尔滨及东部城乡划分为市区、近郊区和远郊区;不同梯度区域有其各自的人文景观结构特点和绿地景观结构特点,讨论了造成这种梯度特征的内在机制,并对研究区域未来的城乡绿地及景观建设和可持续发展提出了建议.     

人类足迹对东北虎豹国家公园景观破碎化的影响

探讨人类活动对东北虎豹国家公园景观破碎化的影响,对于掌握东北虎豹保护与人类发展之间的矛盾,优化虎豹栖息环境具有重要意义。基于人类足迹理论构建适地化的人类足迹指标体系,结合景观格局分析、回归分析、GIS空间分析等方法,从全局和局部两个角度探讨了各人类足迹指标对东北虎豹国家公园及核心保护区、一般控制区(虎豹潜在栖息地)、一般控制区(人口聚集区)三大管控分区景观破碎化的影响范围及其空间分异特征。结果表明：(1)虎豹公园内较高、高度景观破碎化区域占公园全域面积的8.96%,且主要分布在一般控制区(人口聚集区)中,占比高达60.54%;(2)从公园全域来看,对景观破碎化的影响从高到低的人类足迹指标依次为土地利用状况,交通可达性、人口密度、工矿活动,夜间灯光强度与景观破碎化的相关性不显著;(3)从各管控分区来看,核心保护区、一般控制区(虎豹潜在栖息地)与公园全域具有相似的规律,而在一般控制区(人口聚集区)中,工矿活动的影响程度上升到第二位;(4)从区域上占主导的人类足迹指标来看,以土地利用状况影响为主的区域最为广泛;以交通可达性影响为主的区域分布在春化镇、大肚川镇、春阳镇周边地区;以人口密度影响为...     

An artificial neural network model of the landscape pattern in Shanghai metropolitan region, China

To characterize the urbanization pattern quantitatively, a study on the mechanisms of the landscape pattern formation could facilitate the understanding on urban landscape patterns and processes, the ecological and socioeconomic consequences of urbanization, as well as the establishment of more effective strategies for landscape management. In this study, we integrated a Geographic Information System (GIS)-based analysis on landscape pattern with an artificial neural network (ANN) to quantitatively characterize the urbanization pattern of the metropolitan area of Shanghai, China, and to establish an ANN model that could preferably simulate the responses of urban landscape pattern to the natural and socioeconomic factors such as residence area, road density, population density, urban development history and the Huangpu River as an element of economic change. Our results showed that the ANN model seems appropriate for studying the nonlinear relationship among the forcing factors of urbanization and the urban landscape patterns, which provided an effective and practical approach for further understanding the mechanisms of the landscape formation pattern and the reciprocal relationship between landscape spatial pattern and ecological process. __________ Translated from Acta Ecologica Sinica, 2005, 25(5): 958–964 [译自: 生态学报, 2005, 25(5): 958–964]     

北京昌平区城镇化过程与空间特征研究

城市化作为一种巨大而又毫无计划的蔓延过程,强烈地影响着全球的大面积土地,而且产生了深刻的社会和生态效应,因此全面了解城市化的生态学效应的研究已成为国际城市生态学研究的前沿领域.基于昌平区1989、1996和2001年3期土地利用景观数据提取城镇用地信息,采用城镇扩展强度指数和景观格局指数对昌平平原区城镇化过程与空间特征进行了深入研究.结果表明,昌平平原区有3种主要的城镇化模式,即都市边缘带状城镇扩展模式、交通主轴线状城镇扩展模式和卫星城面状城镇扩展模式.昌平区城镇化过程主要集中在研究时段的前期(1989～1996年).都市边缘带状城镇扩展区内,前期以城镇斑块面积独立扩展和新的城镇斑块不断产生2种方式为主,而后期以城镇斑块面积的合并扩展为主;交通主轴线状城镇扩展区则为城镇斑块面积独立扩展、合并扩展,以及新城镇斑块的产生3种方式同步进行;最后,在卫星城面状城镇扩展区,前期以城镇用地的合并扩张为主,后期则表现为卫星城周边新的城镇用地不断涌现.城镇扩展强度指数和城镇景观格局指数结合使用,能较好地揭示昌平城镇化过程与空间特征.     

京沪穗三地近十年夜间热力景观格局演变对比研究

城市热环境是城市生态环境的重要方面,它与城市气候、城市生态、城市灾害有着重要的联系.以北京、上海、广州三地为研究区,选取近10年MODIS的夜晚地表温度(LST)产品MOD11A2,分别采用质心迁移、景观格局指数、空间自相关方法研究京沪穗三地近10年的不同等级热力景观质心迁移演变、格局变迁和空间集聚特征.主要结论为:三地热力景观随郊区向市中心趋近,体现了由低温区、次中温区向中温区、次高温区、高温区过渡的趋势;三地的中温区所占比例最大,城市热力景观破碎度三地中上海市最高,5种热力景观比较,次中温区和高温区的破碎度最高;城市热力景观离散度三地中北京市最高,低温区和高温区的离散度较高.热环境空间自相关分析表明三地均以高温-高温区,低温-低温区集聚为主,北京、广州高温-高温区分布于南部,且集中成片分布,而上海市高温-高温区分布比较离散,相对较为复杂.从分布面积来说,10a中北京、上海表现为先减少后增加,而广州则持续减少.总体而言北京热环境恶化,而广州、上海热环境有所好转.