城市地表热环境研究进展

近50年来,以中国为代表的发展中国家快速城市化过程所引起的生态环境问题直接导致了城市地表热环境的剧烈变化。当前,采用定量化的研究方法开展城市地表热环境研究已成为国内外城市生态环境与气候领域的研究热点之一。因此,厘清城市地表热环境的研究进展对于今后更好地开展城市空间热环境定量评价研究以及进一步促进城市可持续发展具有重要的现实意义。在对城市空间热环境和城市热岛等相关概念、主要研究方法和数据获取方式进行简要叙述的基础上,着重从城市地表热环境的时空特征及其变化、驱动力和驱动机制、城市地表辐射与能量平衡、城市地表热岛与城市大气热岛的关系及其演变规律、城市绿地和水体对城市热岛效应的缓解、城市地表热岛的尺度转换等6个主要方面对当前国内外已开展的城市地表热环境研究进行了归纳总结,并就当前研究过程中存在的问题以及未来的研究重点进行了探讨,以期为今后更好地开展城市地表热环境定量化研究提供参考。     

基于空间自相关的兰州市热环境

基于Landsat-8 OLI/TIRS数据,计算得到亮度温度热场,采用空间自相关方法分析了河谷型城市兰州市热环境的空间分布与内部结构。结果表明:兰州城市热环境的高温中心主要集中在4个主城区的工商业集中和人口密集区域,黄河及两岸的绿化带形成了一条贯穿城区的相对低温通道;波段10的热场能更好地突出高温中心和低温区域,同一土地利用类型的亮度温度分布更为集中,有利于城市热环境的分析;城市亮度温度热场具有高度的空间自相关性;相比较而言,波段10的亮度温度热场空间依赖性更好;在同等分辨率尺度下,城市热环境研究的采样间隔尺度可以确定为1 km;局部空间自相关能很好描述城市热环境内部关联模式,同时有效监测城市热环境的空间异常值区域,为城市生态规划提供依据。     

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。     

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。     

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.     

基于多源遥感数据的城市热环境响应与归因分析——以深圳市为例

城市热环境是城市局部气候与环境的综合表现,它与土地利用格局密切相关,但是相应的机制研究还不充分。以深圳市为例,首先基于2018年LANDSAT 8遥感影像,采用支持向量机方法和线性光谱混合模型提取土地利用与覆盖度信息,分析了城市土地覆盖对地表温度以及热量收支状况的影响。基于2003-2018的MODIS地表温度数据,进一步研究了深圳市城市热岛现象的时空变化,从地表能量的角度分析城市热岛变化背后的形成机制。结果表明,深圳市地表温度从西北到东南逐渐降低,城市不透水面温度显著高于植被覆盖区域,城市热岛效应明显。不透水面和城市植被共同影响深圳市的地表温度与热量收支状况,不透水地表与感热具有较好的相关性,城市植被与潜热具有较好的相关性。长时间序列分析表明深圳的城市热岛现象在夏季较高而冬季较低,月均热岛强度为2.14℃;对于年际变化,深圳在2003-2018表现出显著的下降趋势。归因分析显示感热通量的影响在深圳起主导作用,这一模式在全年和季节上都较为明显。结果表明深圳市经过高速扩张阶段,目前发展方向是提高建成区的利用效率,该现象强调了热传输在加强城市热岛效应过程中对近地面湍流的干扰作用。本研究可以为缓解热岛效应与景观格局优化研究提供借鉴。     

基于地表温度-植被指数特征空间的区域土壤干湿状况

土壤干湿状况是监测土地状况的重要指标之一,在水文、气候和生态等多个领域有广泛应用.地表温度-植被指数特征空间(Ts/VI)综合了传感器从可见光到近红外波段的信息,能较好地反映区域土壤干湿状况.以华北平原作为研究区,选择了研究区的云量较少的16幅MODIS产品,包括每日500m地表反射率产品(MOD09GA),每日1km地表温度产品(MOD11A1),建立温度-植被指数特征空间.首先利用线性方程拟合了特征空间的上下边界,改进了计算特征空间的干湿边的方法,并分析了干湿边参数随时间变化的趋势,比较了归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)构建的地表温度-植被指数特征空间形状的差异.基于研究区107个土壤湿度站点的数据,讨论分别由Ts/NDVI和Ts/EVI特征空间计算得到的温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,简称TVDI,分别为TVDIN与TVDIE)和土壤湿度的相关性,以此验证TVDI反映区域土壤干湿状况的能力.利用Ts/EVI空间计算得到的TVDI分析了研究区4个时期土壤湿度的5空间分布规律.同时在气象站点尺度上,讨论了TVDI与降水变化的相关性.研究结果表明,TVDI能够反映土壤表层的干湿状况;Ts/EVI空间计算得到的TVDI与土壤湿度的相关性比Ts/NDVI空间计算得到的TVDI与土壤湿度的相关性要高.降水随时间变化的规律和TVDI也有明显的相关性,即:每次连续降水以后TVDI值下降,表明土壤湿度升高;经过一段无降水的时间之后,TVDI值上升,土壤湿度降低.研究区不同时期的TVDIE图表明,TVDIE能够有效的反映土壤湿度的时空差异,是一种有效的实时监测土壤干湿状况的手段.     

小兴安岭阔叶红松林地表甲虫Metacommunity格局

Metacommunity理论框架为理解生物群落的时空格局及其构建机制提供了一个强有力的方法。然而,少有研究揭示土壤动物metacommunity的格局及其构建机制,小尺度空间的研究更是少见。于2015年分别在凉水和丰林小兴安岭典型阔叶红松林长期动态监测样地内,通过空间直观定位调查监测的方法获得地表甲虫群落,揭示小尺度空间(300 m)地表甲虫metacommunity的格局,并进一步分析地形、土壤因子与这种metacommunity格局的相关性。结果表明:镶嵌型(nestedness)和随机型(random)是小尺度空间地表甲虫metacommunity的常见格局。地表甲虫的metacommunity格局具有类群依赖性,步行虫科和葬甲科多形成镶嵌型格局,而隐翅虫科则仅形成随机型格局。地表甲虫metacommunity格局具有季节波动性,在相对温暖的季节易形成显著的镶嵌型格局,而在相对寒冷的季节多为随机型格局。凉水和丰林地表甲虫的metacommunity格局没有明显差异。地形和土壤因子对地表甲虫metacommunity格局有重要的影响,该影响过程相对复杂,依类群和时间而异。本实验表明镶嵌型和随机型是小尺度空间小兴安岭典型阔叶红松林地表甲虫的常见格局,地形、土壤因子对这些格局的形成有重要的影响。     

基于分形网络演化算法和混合光谱分解的兰州市中心城区热岛的时空格局

利用1993年、2001年和2011年的Landsat TM/ETM+热红外遥感影像反演兰州市中心城区地表真实温度,采用面向对象的分形网络演化算法对地温图进行分割,获取热场基元,通过G*指数的空间聚集分析提取热岛范围,在景观级别上选取景观指数,从数量、形状和结构3个方面表征城市热岛空间格局变化,借助混合像元分解技术提取不透水面和植被盖度,探讨城市不透水面和绿地格局与城市热岛的相关性.结果表明:近20年来,兰州中心城区热岛效应大大增强,热岛比例指数提高了1.4倍,城市扩展和热岛增强具有时空一致性;热岛景观斑块数量和密度增加,形状指数和分离度增大,景观趋于破碎化,空间连接性降低;热岛景观等级以低温度等级斑块类型向高温度等级斑块类型转换为主;地表温度与植被盖度呈较显著线性负相关,与不透水面比例呈显著对数正相关.     

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。     

基于地表温度-植被指数关系的地表温度降尺度方法研究

地表温度(Land Surface Temperature, LST)在空间上和时间上均存在很大的差异性。而通过卫星遥感技术来监测地表温度存在着空间分辨率和时间分辨率上的矛盾:空间分辨率高的卫星时间分辨率低,反之亦然。为了解决这个矛盾,首先利用TsHARP (An algorithm for sharpening thermal imagery)温度降尺度方法将LST_MODIS,1km(1km MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)地表温度)图像(2004年9月9日上午)降尺度为LST_MODIS,500m(500m MODIS地表温度)图像。为了对降尺度LST_MODIS,500m图像进行验证,对研究区内同一天(2004年9月9日上午)的ETM图像的第6波段的辐亮度值升尺度到500m后,再利用Sobrino ETM(Enhanced Thematic Mapper)温度反演方法反演得到LST_ETM,500m(500m ETM地表温度)图像,将LST_ETM,500m图像作为当日地表温度的实测值,对降尺度LST_MODIS,500m图像的降尺度效果进行验证。对比结果表明降尺度LST_MODIS,500m图像更加精细刻画LST_MODIS,1km图像在空间上的分布格局;定量对比3种降尺度LST_MODIS,500m和LST_ETM,500m的RMSE分别为0.786、1.002,0.754℃,降尺度结果达到预期效果。     

近10年北京极端高温天气条件下的地表温度变化及其对城市化的响应

以北京市为研究区,利用2000年和2010年极端高温发生时MODIS卫星的地表温度（LST）产品数据,结合DMSP/OLS夜间灯光数据,应用差值、等温线、剖面分析等方法,分析了北京市近十年来极端高温发生时地表温度的时空变化特征及其对城市化的响应。研究结果表明：（1）近十年来,极端高温时的地表温度升高,高温区范围增加,城市功能拓展区与发展新区的高温区增加面积大于首都功能核心区与生态涵养区;（2）北京市城市化发展迅速,城市扩张对极端高温条件下的地表温度时空分布与变化趋势起着主导作用。     

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。     

南京城市街区湿球温度时空变化特征及其影响因子

全球气候变化和局地城市热岛加剧了城市热胁迫问题,但针对城市街区的研究仍不多见。湿球温度指示气温和湿度的综合效应,能更准确地反映人体热舒适度。本研究以南京市江北新区为对象,在不同时段、季节和天空状况下,基于移动观测方法获取气温、相对湿度和地理信息等数据,分析了街区尺度湿球温度的时空分布特征;结合天空状况、地表覆盖和城市形态指标(天穹可见度),探究了城市街区湿球温度的影响机制。结果表明: 1)南京城市街区湿球温度的时空特征与气温较为一致;与水汽压相比,气温对湿球温度的变化起主导作用;该地区湿球温度的极端高值主要是由于气温和水汽压协同增长所致。2)天穹可见度在白天与湿球温度呈显著正相关,夜间为负相关关系。植被覆盖比率的增加能够降低湿球温度,不透水面则呈现相反的作用。阴天条件下,湿球温度明显降低并且空间分布更均匀。3)植被和不透水面对湿球温度的水平尺度效应存在昼夜和季节差异,并且在夜间这一效应对天空状况更敏感;与植被相比,冬季夜间不透水面的影响范围比夏、秋季更大;两者对湿球温度的水平尺度效应与气温一致。研究结果可为改善和优化城市街区热环境、缓解城市热胁迫提供有效的科学支持和理论依据。     

基于城市控制性详细规划的热岛效应评价

随着城市规划法律地位的提升,控制性详细规划在指导土地出让、规范城市建设空间结构方面发挥着越来越重要的作用.在控规单元尺度上理解各项控制指标的热岛效应,在控规地块尺度上进一步揭示控制指标组合的“热环境绩效”,对于定量评价控规的热环境效应、提出缓减热岛的控制措施具有重要意义.本文利用遥感Landsat8 TIRS热红外遥感数据反演的地表温度来表征热岛效应,结合统计分析与GIS空间分析技术,定量评价城市控制性详细规划主要技术经济指标及其配置结构的热岛效应.结果表明: 绿地率、地块面积、建筑密度、建筑高度在控规单元尺度上对地表温度具有显著影响.通过构建三维模型发现,控规地块对热环境影响最小的组合为绿地率30%,容积率2.5～3.5.研究结果为城市控制性详细规划的优化提供了新的视角.     

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.     

基于用户兴趣点数据与Landsat遥感影像的城市热场空间格局研究

地图用户兴趣点(POI)数据能够反映微观尺度上城市系统中的人类活动。利用2015年夏季Landsat 8遥感影像提取了南京市地表温度和主要土地覆盖类型,利用空间与非空间多元回归模型在2、5、10 km 3个尺度上研究了地表温度与同期POI密度及植被和水体盖度的相关性,并利用方差分解技术定量区分人类活动因子(POI密度)及生态基础设施(植被和水体盖度)对城市热场的相对重要性。结果表明,在3个观测尺度上,POI密度与地表温度均存在极显著的正相关(P0.001),且相关性随观测尺度的增大而升高。植被和水体均具有显著的降温效应,水体盖度与地表温度的相关性仅在2 km尺度上显著,在5 km和10km尺度上其降温效应不再显著。方差分解结果表明,人类活动因子和生态基础设施对地表温度的独立解释率为1.6%—15%,而二者共同解释率达到了40%—70%。研究表明POI作为城市功能节点可以综合反映城市中人类活动的热源强度,在城市热场空间格局研究中是一种可与遥感数据互补的有用数据源。     

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.     

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。