基于Landsat影像的西宁市不透水面时空演变及其增温效应分析

【摘要】深入探讨城市不透水面时空演变及其对城市热环境的影响, 对于促进城市协调发展和优化城市生态系统意义重大。以西宁市2001、2009和2017年Landsat TM/OLI影像为数据源, 利用增强型归一化差值不透水面指数提取不透水面, 采用单窗算法反演地表温度, 分析了西宁市不透水面和地表温度的时空分布特征, 并对二者进行回归分析和对比分析, 研究了不透水面的增温效应。结果表明: (1)2001-2017年西宁市不透水面扩张显著, 总面积由41.58 km2增长到96.23 km2, 年增长率高达8.22%; (2)2001-2017年, 不透水面下垫面温度分布主要以中温区、次高温区和高温区为主, 且中温区、次高温区比例呈下降态势, 而高温区比例持续上升, 高温区面积由2001年5.36 km2增长到2017年的37.91 km2, 年增长率达12.8%; (3)城西区、城中区、城东区高温区的增长主要集中在前期, 而城北区高温区在整个研究期均呈显著增长; (4)不透水面覆盖比例与地表温度正相关, 不透水面比例每增加0.1, 地表温度增加0.7-1 ℃, 城市不透水面增加对地表温度的升高和城市热环境的恶化作用明显; (5)各城区不透水面增温效应存在差异性, 城北区不透水面增温效应最强, 城中区、城西区不透水面增温效应最弱。     

北京市主城区不透水面时空演变及其热环境效应研究

城市不透水面是表征城市化进程的重要指标,开展城市不透水面研究对生态环境监测及城市建设规划具有重要意义。以北京市主城区为研究区,基于Landsat影像采用支持向量机(SVM)和线性光谱混合分解模型(LSMM)相结合的方法提取研究区2002年、2009年和2017年三期不透水面;同时采用辐射传输方程法反演研究区地表温度,分析北京市主城区不透水面时空格局演变及其与城市热环境的相关性。研究结果表明:2002—2017年,北京市主城区近15年不透水面聚集度较高且呈持续增长趋势,东、西城区不透水面面积占比最高,朝阳区和海淀区不透水面增长速率和增长强度相对较大。北京市主城区不透水面呈放射状扩张趋势且增长集中在四环以外的区域,不透水面盖度高值区面积不断增加。研究区近15年地表温度持续升高,热岛效应加剧,地表温度高值区与城市建筑区空间分布存在一致性。不透水面空间格局与热环境高度相关,不透水面的斑块密度和破碎度与地表温度呈负相关,斑块所占景观比例及最大斑块指数与地表温度呈正相关,可通过合理控制相关景观指标、优化不透水面空间格局控制地表温度。在此基础上提出了缓解城市热岛效应的建议:增加树木、草地等用地类型;将不透水面分割成许多小斑块,减少大面积不透水面区域分布;使用透水性材料等。     

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.     

基于遥感技术的城市下垫面参数与热环境关系的研究——以北京市朝阳区为例

城市热岛（UHI）不仅直接关系到城市人居环境质量和居民健康状况,同时还对城市能源消耗、生态系统过程演变、生物物候以及城市经济可持续发展有着深远的影响。以北京市朝阳区2002—2017年夏季4期Landsat系列遥感影像为数据,采用大气反演法,对15年间朝阳区城市地表温度（LST）时空变化进行分析,发现15年间朝阳区城市热岛比例指数上升迅速,热岛效应逐年加剧。进一步研究表明,城市地表温度与归一化植被指数（NDVI）及归一化建筑指数（NDBI）密切相关：地表温度与NDBI正相关,NDBI指数每升高0.1,地表升温0.79~2.37°C;与NDVI指数负相关,NDVI指数每提高0.1,地表降温0.4~0.77°C。本研究可为城市规划建设与城市绿地营建提供科学具体的参考指导依据,并促进生态可持续发展与人居环境改善。     

基于MODIS数据的重庆市城市热岛效应时空分析

随着全球城市化的加速发展,城市热岛现象愈发突出。在重庆市城市化进程中遭遇特大高温灾害的背景下,基于MODIS数据和气象数据,得到重庆市热场强度和强度指数时间序列数据。采用定性和定量分析手段,分析重庆市城市热岛效应的时空变化特征,揭示地表温度与下垫面之间的关系。结果表明:重庆市1951—2016年的年平均气温呈显著上升趋势(P0.01);重庆市主城区2001—2016年城市热岛面积和强度呈显著增大趋势;城市热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,这说明植被对热场具有调节作用,地表温度与平均气温呈正相关,说明地表对大气具有加热的作用;城市用地、水体、裸地或无植被区域的平均地表温度高于其他下垫面。本研究结果可为重庆市城市规划和生态城市建设提供依据。     

城市地表热力景观格局时空演变——以长春市为例

城市热环境问题是城市气候和区域气候研究中的热点,其对城市空气质量和公共健康等有着深远影响,严重威胁城市的可持续发展。以长春市为例,基于3期Landsat ETM+影像数据(2006、2010和2014),应用覃志豪单窗算法和线性光谱混合模型获取长春市区夏季地表温度、长春市不透水面盖度和植被覆盖率,构建热力景观动态度指数,分析了2006—2014年长春市热力景观格局的时空变化特征,并探讨地表温度与不透水面盖度和植被覆盖率的关系。结果表明:研究区城市热环境整体呈恶化趋势,地表平均温度年均增长0.15℃;热力景观整体变化更为剧烈,2006—2010年热力景观综合动态度为45.39%,2010—2014年热力景观综合动态度为52.64%;城市地表高温等级热力斑块面积和数量都增大,并向郊区扩张,热力景观整体呈现破碎化;低温等级为长春市变化最为剧烈的地表温度等级,城市地表热力性质复杂化。此外,统计分析表明:长春市的不透水面每增加1%,地表温度上升0.06—0.07℃;植被覆盖率每增加1%,地表温度下降0.07—0.08℃,植被对地表温度的影响力大于不透水面。     

城市热环境风险预测及时空格局分析

人类活动改变土地利用/覆被所诱发的城市热环境风险成为影响城市化进程和城市生态环境可持续发展的重大阻碍。但是,当前热环境风险识别、评估和预控技术和方法缺失使得城市热环境安全防范和调控措施相对滞后。构建城市热环境风险预测模型:(1)将不同时期的地表温度进行正规化分级;(2)构建基于MARKOV-CA的城市热环境时空过程预测模型并验证其精度;(3)建立城市热环境风险评判规则并分析城市热环境风险时空格局特征。通过2005—2015年夏季MODIS地表温度产品及1∶10万土地利用现状遥感监测数据预测2015—2020年北京市城市热环境风险时空格局并分析其特征。北京市城市热环境风险呈增加趋势,其中极高风险区面积比例从9.66%上升到12.08%,极高风险等级区域主要分布于东西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区东部、大兴区西北部,并逐渐向东西方向延伸,斑块数量增加,聚合程度也有所提高。城市热环境风险预测模型可对通过城市空间规划调控和防范城市热岛效应提供理论和技术支撑。     

我国三大城市群地区城市和农业用地地表热环境效应对比研究

以大中小城市协同发展为特征的城市群已成为我国城市化发展的主要形式，城市化和农业作为城市群地区最主要的土地利用活动，其气候效应是国际研究的热点。然而过去研究多关注大城市的热岛效应，对更为普遍的农业活动以及中小城市城市化的气候效应认识十分薄弱。基于MODIS地表温度数据，以自然林地为参照，提出了一种可逐像元估算土地利用地表热环境效应的新方法，进而对比分析了我国三大城市群地区（京津冀、长三角和珠三角）城市和农业用地地表热环境效应及其驱动因子差异。结果表明各城市群白天城市热岛效应明显，地级以上城市年平均热岛强度达3.2℃以上，但最强热岛均未发生在核心城市。夜晚热岛效应明显减弱，京津冀和长三角部分城市甚至出现冷岛效应。农业用地在白天亦表现出明显的增温效应，特别是在京津冀地区，而在夜晚除珠三角城市群外，降温效应明显，京津冀和长三角地区平均降温2.3℃和0.7℃。虽然城市用地平均增温强度大于农业用地，但农业用地因面积优势对区域温度变化起控制作用。白天城市和农业用地整体导致各城市群温度明显增加，京津冀增温最高（4.0℃），夜晚二者导致长三角和京津冀地区平均温度降低。研究还发现各城市群城市和农业用地地表热环境效应时空异质性极大，主要受植被、地表反照率、气候背景和人口密度控制。本文对制定缓解气候变化的土地利用策略具有重要的指导意义。     

城市热环境风险预测及时空格局分析

人类活动改变土地利用/覆被所诱发的城市热环境风险成为影响城市化进程和城市生态环境可持续发展的重大阻碍。但是,当前热环境风险识别、评估和预控技术和方法缺失使得城市热环境安全防范和调控措施相对滞后。构建城市热环境风险预测模型:(1)将不同时期的地表温度进行正规化分级;(2)构建基于MARKOV-CA的城市热环境时空过程预测模型并验证其精度;(3)建立城市热环境风险评判规则并分析城市热环境风险时空格局特征。通过2005—2015年夏季MODIS地表温度产品及1:10万土地利用现状遥感监测数据预测2015—2020年北京市城市热环境风险时空格局并分析其特征。北京市城市热环境风险呈增加趋势,其中极高风险区面积比例从9.66%上升到12.08%,极高风险等级区域主要分布于东西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区东部、大兴区西北部,并逐渐向东西方向延伸,斑块数量增加,聚合程度也有所提高。城市热环境风险预测模型可对通过城市空间规划调控和防范城市热岛效应提供理论和技术支撑。     

城市化过程中北京市人口时空演变对生态系统质量的影响

应用第五、第六次人口普查和MODIS-NDVI遥感数据,从城市、区/县和街道/乡镇3个尺度,分析了2000—2010年北京市人口时空演变特征及其对区域生态系统质量的影响.结果表明: 研究期间,北京市总人口增长了43.9%,人口空间分布形成了明显的圈层特征,呈现向近郊转移聚集的趋势;北京市的年最大归一化植被指数(NDVI)呈增加趋势,在5～6环之间却显著降低.城区和远郊区的NDVI变化趋势与人口密度变化率呈显著负相关.城市化带来的人口数量增加不仅没有导致北京整体生态系统质量下降,反而通过城市功能调整和农民进城务工人口转移等方式,提高了城区和远郊区的生态系统质量.不同的功能定位和发展机制是影响北京市人口时空格局变化及其生态影响的主要原因.     

珠三角城市群地表热环境与生态系统服务价值解耦的时空特征

珠三角城市群是我国城市化高度发展的区域,城市化气候效应尤其是热岛效应对城市生态系统及其生境产生重大影响。本研究基于2000、2005、2010、2015和2019年MODIS地表温度(LST)数据和土地覆被数据,定量测度地表热环境和生态系统服务价值(ESV),并借助解耦分析模型,分析珠三角城市群2000—2019年LST与ESV之间的解耦状态,揭示两者之间的权衡关系,进而对城市群内部LST与ESV之间协同状态的时空分异进行分析。结果表明: 2000—2019年,珠三角城市群地表热环境空间格局时序变化相对稳定,但呈现出核心区高位波动、外围区低位波动的空间分异;珠三角城市群ESV呈现空间分布稳定而时间序列下降的趋势,城市群区域内9座城市ESV降幅均超过9%;珠三角城市群地表热环境与总体ESV,以及与供给、调节、支持服务价值之间呈现的解耦状态以弱负解耦和强负解耦为主,显示出较为明显的权衡关系,表明珠三角城市群生态系统仍然受到城市化环境特征的显著影响,解耦状态的时空分异与城市化水平在城市群内部的空间分异有关。珠三角城市群未来生态政策的制定须考虑城市群内部城市化水平差异以及城市化环境特征与生态系统之间的权衡状态的分异,精准制定生态管控和修复方案,提高生态规划效率和实施效果。     

Effect of urban function and landscape structure on the urban heat island phenomenon in Beijing,China

Rapid urbanization has aggravated the urban thermal risk and highlighted the urban heat island (UHI) effect. To improve understanding on the effect of urbanization on the UHI effect, it is essential to determine the relationship between the UHI effect and the complexities of urban function and landscape structure. For this purpose, 5116 urban function zones (UFZs), representing the basic function units of urban planning, were identified in Beijing. Land cover and land surface temperature (LST) values were extracted based on remote sensing data. UFZ, land cover, and LST were used to represent the urban function, landscape, and UHI characteristics, respectively. Then, the effects of urban function and landscape structure on the UHI effect were examined. The results indicated that the urban thermal environment exhibited obvious spatiotemporal heterogeneity due to the variation of urban function and landscape complexity: (1) UFZs showed significantly different LST characteristics for different functions and seasons, and the mean LST gap among different types of UFZ can reach 1.72–3.85 °C. (2) During warm seasons, the UHI region is mainly composed of residential, industrial, and commercial zones, while recreational zones contribute as an important UHI source region during cold seasons. (3) Urban developed land and forest are the most important landscape factors contributing to the UFZ effect in the urban thermal environment. These findings have useful implications for urban landscape zoning to mitigate the UHI effect.

     

北京城区道路系统路网空间特征及其与LST和NDVI的相关性

城市道路系统是人类活动最为频繁的场所之一,研究路网空间特征与相关环境指标的关系,可为定量分析城市建设过程对城市生态环境的影响以及为城市基础设施规划管理提供方法。对北京市五环内各级道路抽样调查及面向对象的高分辨率遥感影像识别,建立道路空间信息数据库,运用TM影像反演获得地表温度(LST)及归一化植被指数(NDVI),研究4种不同分析网格下城市路网特征与两者的空间相关性。结果表明,在较大分析网格下(4×4),路网空间指标与LST mean及NDVI mean相关性显著;中等网格下,除LST与NDVI的平均值外,路网空间指标还可与两者最小值建立相关性;在较小窗口下(32×32),除平均值与最小值,还可建立特定道路指标与LST max及NDVI max的联系;各路网指标中,单位面积道路总长与LST及NDVI相关性最强;加权道路结点数在8×8和32×32网格分析中,与NDVI的相关性高于该指标未加权值,而结点指标均不适合与LST max建立联系;在各分析网格下,4项道路指标均与NDVI mean呈极显著负相关,表明道路绿地建设规模还不足以对NDVI的强度及分布产生较大影响。     

北京平原造林后景观格局与热场环境的耦合分析

在人类积极的土地利用调控下(植树造林),研究景观格局变化对城乡热场环境的影响,可为今后的城市造林工程建设与优化提供参考,并为未来景观格局与热场环境的相关研究提供新视角.本研究以北京平原区百万亩造林项目为背景,运用遥感技术和地理信息系统,利用矩阵转移及耦合分析,评估平原造林对城市热场环境的实际作用,探究因城市造林工程引起的景观格局变化与城市地表温度变化的相关关系.结果表明: 北京平原造林工程后,森林和公园的面积比例分别增加了7.6%和0.5%;平原区有19.2%区域热场强度降低,其中,城郊有23.3%区域的热场强度减弱,但仍有23.5%的城市区域存在热场增强的情况;在城乡尺度上,森林和公园面积比例、森林和湿地的平均斑块面积(MPS)与地表亮温(LST)变化呈显著负相关;在城市市区,森林的面积加权平均形状指数(AWMSI)与LST变化呈显著正相关;在城郊区域,森林的MPS和AWMST与LST变化均呈显著负相关,而公园则相反.北京实施平原造林工程后,增加的城市森林和公园对城市热场的缓解有一定作用,但范围有限,主要集中在城郊区的造林点周围,且森林与湿地越集中,越有利于热场的缓解;受研究粒度、时相、地形、人类活动等因素影响,土地利用结构调控引起的景观格局变化与地表温度变化之间存在非线性相关.     

基于夜间灯光数据的环杭州湾城市扩张及植被变化

综合运用遥感与GIS技术,基于2000、2007和2013年的DMSP/OLS夜间灯光数据和MODIS NDVI数据,利用灯光阈值提取法、植被指数分析等方法,研究环杭州湾地区城市扩张和建成区植被变化特征.结果表明: 采用最佳阈值方法,能够实现对城市地区用地信息的有效提取;环杭州湾地区城市用地整体围绕杭州湾呈“V”型模式扩展,并表现出面状、线状和点状3种扩张模式;从城市扩张速度、动态度和形态紧凑度来看,各地级市表现出较大的时空差异,但整个研究区的城市扩张速度和动态度普遍呈现降低趋势,平均城市形态紧凑度则经历了先下降后上升的过程.各城市建成区的植被状况也存在显著差异,2000—2007年,除嘉兴市建成区植被状况变差外,其余各地级市建成区植被状况均变好;2007—2013年,所有城市建成区植被状况变差;2000—2013年,城市扩张对建成区植被均产生了不利影响.     

Urbanization impact on landscape patterns in Beijing City,China: A spatial heterogeneity perspective

The temporal and spatial characteristics of landscape pattern change can reflect the spatial impact of urbanization on the ecological environment. Studying the relationship between urbanization and landscape patterns can provide supports for urban ecological management. Previous studies have examined the quantitative relationship between the social economy and landscape patterns of an entire region, but have not considered the spatial non-stability of this relationship. In this study, we characterized the landscape patterns in Beijing City, China during 2000 and 2010 using four landscape metrics, i.e. patch density (PD), edge density (ED), Shannon’s diversity index (SHDI) and the aggregation index (AI). Geographically weighted regression (GWR) was employed to identify the spatial heterogeneity and evolution characteristics of the relationship between the urbanization of population density (POP), gross domestic production (GDP) and nighttime lighting (NTL), and landscape patterns. The evolution of urban landscape patterns indicated a decentralized, aggregated, and fragmented change from the downtown to the suburb and outer suburb. During the 10-year period, the average PD in the downtown increased by 100.6%, and the increase of AI in the suburb was the largest. The PD, ED and SHDI increased by different degrees in the outer suburb. The influences of different urbanization modes on landscape patterns were also different. Infilling mode made the landscape patterns more regular and integrated. The landscape was more broken and complicated under the edge-expanding mode, and the leapfrog mode made PD and SHDI increase slightly. In the relationship interpretation, GWR effectively identified the spatial heterogeneity, and improved the explanatory ability compared to ordinary least squares (OLS). The most intense response to urbanization was the forest landscape and the forest-cultivated land ecotone in the northwest of Beijing City, indicating that this region was ecologically fragile. The population density in the urbanization index had a direct effect on landscape patterns, while the PD affected by urbanization was greater than the shape, aggregation and diversity index. Affected by development policy, urban planning and other factors, the explanation degree of social economy to landscape patterns decreased in 2010. GWR is an effective method for quantifying the spatial differentiation characteristics of urbanization impacts on landscape patterns, which can provide more spatial information and decision criteria for the green development of a compact city.     

上海城市热岛效应形成机制及空间格局

城市热岛效应的产生及演变与城市地表覆被变化、人类社会经济活动密切相关,是城市生态环境状况的综合概括与体现,目前对城市热岛形成、演变的驱动机制、热岛效应与地表覆被变化的定量关系研究大多还是从对某些影响因子的测定入手,缺乏对区域热环境系统全面、综合的评价与分析.近年来,在城市化过程中,人类社会、经济活动的加剧使城市地表热力景观呈现出高度的空间异质性,在利用Landsat 7 ETM+热波段数据反演上海地区地表温度的基础上,应用地统计学方法揭示了不同尺度下上海城市地表温度场空间变异特征及其不同的驱动因子.进而,采用决策树方法构造城市热环境系统的分类和预测模型,建立中心城区地表温度场空间分布及其驱动因素之间的定量关系,挖掘上海城市热岛效应的形成机制,揭示出多种影响因素综合作用下中心城区热环境空间格局差异.研究结果表明,城市热环境形成的驱动因子在空间上呈现出明显的分异性特征,各种影响因素在空间上不同的组合方式将决定城市热岛效应的时空演变趋势.运用决策树方法可以有效地确定在城市内部不同区域影响热环境形成的主导因素,揭示城市热岛形成与演变的成因机制及其空间差异,并可以进一步用来预测分析未来城市地表温度场动态变化的空间分布格局.     

北京地区热力景观格局及典型城市景观的热环境效应

城市热环境是城市生态环境中的一个重要指标,将景观生态学理论融入到热环境研究中,尝试探讨北京地区热力景观格局及城市公园、道路景观的热环境效应。地表温度反演是分析热力景观格局及典型城市景观热环境效应的前提,论文以北京地区为例,首先利用两景ASTER影像数据采用TES算法定量反演地表温度。通过半变异函数分析地表温度空间异质性,确定最大采样尺度,然后在景观统计软件Fragstats中,计算不同粒度下的景观格局指数,分析热力景观格局及其尺度效应。通过景观斑块特征分析和缓冲区分析,探讨公园景观斑块、道路景观廊道特征的热环境效应。总体上公园景观对应的平均温度随着公园面积、边界长度的增加而减小,随着公园周长面积比增大而增大;随着距离公园渐远,地表温度升高,且升温趋势变缓。随着道路密度增加,道路平均温度显著升高,标准差显著降低,道路密度等级与道路平均温度的相关系数达到0.8021;随着距离道路中心线距离增加,缓冲区内的平均温度略有下降,但变化微弱。因此,应充分重视公园景观在缓解城市热环境方面的作用,合理布局城市道路。