城市不透水面与相关城市生态要素关系的定量分析

城市空间的快速扩展已使得原来以植被为主的自然景观逐渐被人工不透水建筑物所取代,并对区域乃至全球的生态系统造成了明显的影响.因此,准确了解城市不透水面及其与植被、水体、城市热环境的相关关系对于城市的科学规划和城市生态系统的修复具有重要的意义.以福州市为例,采用遥感空间信息技术,获得了城市不透水面、地表温度、植被和水体的信息,并对它们的关系进行了定量分析.发现了城市不透水面与地表温度之间的关系并不是一种简单的线性关系,而是一种很显著的指数函数关系,说明高不透水面比例地区的升温效应要明显高于低不透水面比例地区.多元统计分析表明不透水面是引发城市热岛的最重要因子.     

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。     

城市地表温度与关键景观要素的关系

利用Landsat ETM+遥感影像,提取上海市外环线范围内的地表温度、不透水面率、归一化差值植被指数、改进的归一化差异水体指数,定量研究地表温度与城市关键景观类型之间的关系.结果表明:地表温度与不透水面率呈显著的线性正相关( R2=0.837);地表温度与归一化差值植被指数和改进的归一化差异水体指数呈非线性关系,但地表温度与正的归一化差值植被指数和正的改进的归一化差值水体指数呈显著线性关系.鉴于归一化差值植被指数和改进的归一化差异水体指数大于0时才能真正代表植被和水体,因此,建议今后研究地表温度时使用正的归一化差值植被指数和改进的归一化差异水体指数;地表温度与不透水面率、归一化差值植被指数和改进的归一化差值水体指数的多元线性回归分析表明,不透水面起着增温作用,植被、水体起降温作用,植被较水体的降温作用大.     

雄安新区地表覆盖变化及其新区规划的生态响应预测

雄安新区是新近设立的国家级新区,如何在新区建设中坚持生态优先、绿色发展,是即将开展的新区规划必须考虑的问题。绿色生态规划离不开对规划区生态本底的清楚认识,离不开对规划结果的准确预判。因此基于2004、2015年的Landsat影像,采用遥感信息反演技术和RSEI遥感生态指数,评估了该区近11年来的地表不透水面、植被和水体三大覆盖类型的变化,并预测新区建设的生态效应及其对热环境的影响。结果表明,雄安新区近11年地表不透水面、植被和水体的面积虽互有增减,但变化强度都小于5%,总体开发强度不大,本底生态质量较好,稳中略升。定量分析表明,在该区的三大地表覆盖类型中,不透水面对区域生态和地表温度的影响最大。根据所获得的关系模型预测,新区的人口规划和面积方案将对区域生态质量和热环境产生影响,如果按新增不透水面面积占新区面积25%的比例来预测,它将使生态质量下降10%,地表温度上升1.1℃;但如果将不透水面比例控制在20%,则新区的生态质量反而上升3.6%,地表温度下降0.3℃。     

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。     

上海和纽约城市不透水面时空变化及其对生态质量影响的对比

城市空间的扩展使得大量的不透水面取代了以植被为主的自然地表景观,尤其是在规模较大的城市,其高比例的不透水面很大程度上影响了城市生态质量.本研究以中、美2个人口规模最大的城市——上海和纽约为研究区,基于上海1989、2002和2015年和纽约近同期的1991、2001和2015年的Landsat影像,利用归一化不透水面指数(NDISI)提取研究区各年份的不透水面信息,通过遥感生态指数(RSEI)评价城市不透水面大幅增长导致的城市生态质量变化,并借助景观指数分析上海和纽约两种不透水面空间分布格局对城市生态质量的影响.结果表明: 20世纪90年代初到2015年,上海和纽约的城市不透水面增长速率和空间变化模式存在显著差异.研究期间,上海不透水面的总增加面积是纽约的17.4倍,年均增长速率是纽约的62.2倍.上海的城市扩张方式主要表现为由城市中心向周边乡村扩展,而纽约的城市无明显扩张,不透水面以填充的方式在城市内部增加.2种不同的不透水面变化模式和空间分布格局对城市生态质量产生了不同影响.上海的RSEI均值从1989年的0.717下降到2015年的0.453,总体降幅达 36.8%;而1991和2015年纽约的RSEI分别为0.552和0.514,下降6.9%,其幅度远小于上海.在不透水面斑块面积大、斑块内部高度连通和聚集的区域,城市生态质量较差.     

城市扩张过程中不透水面空间格局演变及其对地表温度的影响——以乌鲁木齐市为例

伴随着城市热岛问题的日益显现,关于不透水面与地表温度的关系研究成为热点。在遥感技术的支持下,以乌鲁木齐市主城区为研究对象,从不透水面出发,分别对不透水面类型、变化强度进行研究,探讨不透水面的时空变化特征。引入景观生态学理论,分析不透水面景观类型的空间格局及规律。以反演的地表温度为基础,分析了不透水面相关变量与地表温度的关系。结论如下:(1)研究区不透水面指数主要集中在0.3—0.7之间,占总面积的90%以上;(2) 2000年以来,15.89%的区域不透水面指数连年下降,分布在主城区,20.07%的区域不透水面指数连年上升,分布在城市的郊区,增长区域的幅度主要集中在10%以下;(3)不透水面的景观类型多样性减弱,以中、高覆盖区为主,其中高覆盖区的聚集指数最高,高达87.71,不透水面类型斑块形状由复杂向规则化推移;(4)研究区地表温度,增温明显,2000年地表温度均值25.94℃,2016年地表温度的平均值高达35.51℃;(5)不透水面对地表温度影响,存在阶段性、正负相关的交替性特征,整体表现为"M"形状;(6)不透水面类型面积百分比、不透水面类型景观指数对地表温度的影响相对复杂、差异明显,不能从单一的不透水面覆盖分析对地表温度的影响。     

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。     

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.     

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。     

基于遥感影像的城市土地利用生态环境效应研究——以城市热环境和植被指数为例

城市化过程中,农村的土壤、水面以及植被等土地覆被类型逐渐减少,取而代之的是由沥青、水泥以及金属等组成的不透水表面,这个过程导致地表水分蒸腾减少、径流加速、显热的存储和传输增加以及水质降低等一系列生态环境效应,其中最明显的两个特征就是土地覆被的植被减少、城市热岛的出现.而城市土地利用类型及其空间结构的生态环境效应同时又是城市生态学中的关键问题,其研究对优化城市功能分区和城市规划管理以及城市可持续发展等都具有重要意义.以上海市为例,采用Landsat7的ETM＋为基本数据源,首先定量反演了每个像元内的陆地表面温度（LST）和植被指数（NDVI）,然后利用GIS中的空间分析功能,将由于城市土地覆被所形成的生态环境效应综合到土地利用的图斑中来,按照这个思路对城市土地利用的生态环境效应进行研究.分析LST、NDVI在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系,并引入多样性指数（SHDI）,讨论了不同土地利用的空间组合下,LST和NDVI的空间差异及相互关系.研究结果显示：LST和NDVI具有明显的相关性,LST大的区域对应NDVI一般都较小,反之亦然;中心城市LST表现出热岛效应,而NDVI则为低谷效应.通过Tamhance T2 post-hoc多重比较发现,LST以及NDVI在两两土地利用类型之间的差异不同.从土地利用斑块和类型两种尺度水平上建立了LST和NDVI的定量关系,二者具有明显负相关的线性关系,但在不同土地利用类型上二者关系并不同.其中工业仓储、交通用地与公园绿地、农业用地差异最为显著.它们和SHDI之间的关系揭示,LST与土地利用多样性具有正相关关系,而NDVI则与SHDI呈负相关关系,SHDI越大的地区,LST越大,而NDVI越小.由此,可以将LST、NDVI和SHDI作为三个基本指标,来定量评价城市土地利用类型、结构对生态环境的影响,以此作为城市功能分区中生态环境影响评价的参考.也为高性价比的中等分辨率遥感数据与GIS空间分析方法结合在城市规划中的应用提供了一种新的思路.     

GLOBE students, teachers, and scientists demonstrate variable differences between urban and rural leaf phenology

The urban heat island effect, classically associated with high impervious surface area (ISA), low vegetation fractional cover (Fr), and high land surface temperature (LST), has been linked to changing patterns of vegetation phenology, especially spring growth. In this study, a collaboration with the Global Learning and Observations to Benefit the Environment (GLOBE) program, we investigated the effect of the urban environment on the timing of leaf budburst of native deciduous trees in seven cities: Asia (Tokyo, Japan; Bangkok and Korat, Thailand), Europe (Jyväskylä, Finland; Bishkek, Kyrgyzstan), Africa (Dakar, Senegal), and North America (Fairbanks, Alaska). The cities differed not only in population size but also in climate and vegetation type. Using Landsat satellite imagery from each city, we calculated LST, Fr, and ISA, and classified sites within each study area as rural or urban. The timing of leaf flushing, measured by students using GLOBE budburst protocols, was statistically different within all cities, with absolute differences ranging from 1 to 23 days. We assessed the classic urban phenology paradigm, which proposes higher LST, lower Fr, and earlier budburst in urban areas of temperate cities. Of the four temperate cities, Tokyo followed the classic paradigm, but no other city demonstrated consistent support. Urban budburst was advanced in three of the four temperate cities, but in only one of the three tropical cities. Results suggest that while vegetation phenology is consistently different between urban and rural areas, a uniform paradigm based on the explanatory variables in this study did not emerge. Although not testable here, it is likely that alterations to chilling requirements in temperate climates and humidity in tropical climates may also influence observed budburst differences.     

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。     

大尺度不透水面遥感估算方法比较——以京津唐为例

城市不透水面既是常用的城市化程度指标,也是衡量环境质量的重要指标。采用遥感技术准确提取城市不透水面并分析其空间扩张过程,对生态城市建设具有重要意义。基于Landsat 5 TM影像,采用NDVI二元法和线性光谱分解法,分别提取北京、天津和唐山3个城市不透水面信息,并将不透水面估算结果与近同期的ALOS影像提取结果对比验证。结果表明,线性光谱分解法获取的不透水面结果较好,RMSE为20.6%,能有效提取大范围的不透水面信息。     

京津冀城市群土地利用变化对地表径流的影响

城市化的显著特征之一是地表景观格局被人为改变,大量硬化地表覆盖、取代了原本自然或半自然的土地覆盖类型,极大地干扰了区域水文循环过程。其中,最直接的体现是对地表径流过程的影响。城市群作为当前我国城市化的重要模式,其聚集连片的扩张模式,对区域地表径流过程的干扰尤为严重。以京津冀特大城市群为研究区域,应用长期水文影响评价模型(L-THIA),以1980、1990、2000、2010、2015年5期土地利用数据、土壤数据以及1950—2015年逐日降雨数据为输入,模拟计算了不同土地利用/覆被格局对多年平均地表径流量的影响。结果表明,(1)经过率定的L-THIA模型能够较为准确地模拟京津冀城市群地区的地表径流分布特征,模型模拟误差在±10%内;(2)1980—2015年,京津冀城市群地区不透水地表面积急剧增加,其净增长值为12690.14 km~2。北京与天津等超大城市不透水地表面积增加最明显;(3)随着土地利用格局的变化,京津冀地区地表径流量呈逐年增长趋势。1980—2015年,京津冀城市群地区地表径流量的绝对增长值为17.84亿m~3,增幅11.83%。其中,1990—2000年及2010—2015年期间地表径流年均增长率较大,分别为0.36%与0.46%。对地表径流贡献较大的土地利用类型为耕地和不透水地表,其5期土地利用情景下的平均产流占比分别为35.38%、22.71%;(4)城市尺度上,不同城市的标准化年均径流深(NAARD)存在较大差异。天津、石家庄的产流能力较强,承德、衡水等城市的产流能力较弱,北京市的标准化年均径流深处于中等水平。另一方面,不同城市标准化年均径流深增长规律也存在较大差异。1980—2015年,天津市的NAARD增长最多,承德市增长最少,北京市的NAARD增长处于中等水平。本文对于京津冀城市群水文过程的时空演变研究以及国土空间优化指导具有参考意义。     

Evaluation of earth observation datasets for LST trends over India and its implication in global warming

Land surface temperature (LST) is crucial in surface energy balance, urban climatology, intensifying global change, ecological and environmental concerns. The present study examined the LST trends and spatio-temporal variation over India from 2002 to 2022. This includes comparison of LST for the summer and winter seasons over two decades. Secondly, the present study examined the LULC category wise LST variability during the day and night-time using MODIS (The Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) derived products. This study explored the feasibility of cloud computing for big data analysis for LST distribution in seven landuse categories over India, providing a conceptual response to global warming. Results showed the existence of spatial LST variation due to changes in land-use patterns and MODIS derived vegetation indices- NDVI. Daytime LST for the summer and winter seasons of 2002 was found to be 45.17 °C and 39.13 °C, respectively. Outcomes illustrate declining trends in range (LST_min-LST_max) for winter seasons, initially, it was observed as 56.29 °C for 2002 while later on it was observed to be 20.21 °C and 20.87 °C for 2021 and 2022 respectively. The LST_min (summer) has shown an increasing trend towards upper LST values, from −3.01 °C to 12.21 °C from 2002 TO 2022. LST_min__winter has shown a rising trend towards the upper LST values from −17.16 °C to 9.15 °C in 2022. The maximum LST for the DRs was observed to be 61.56 °C, followed by UR as 56.24 °C. The findings demonstrate that daytime LST_min and LST_max are found to be 19.50 °C to 56.24 °C for UR, 29.5 °C to 61.56 °C for DR, 19.24 °C to 54.08 °C for SAR, −21.1 °C to 0.05 °C for SCR and 15 °C to 32.18 °C for FHR. NDVI-LST (daytime, nighttime and diurnal temperature range) feature space generates an obtuse triangle and depicts a negative correlation of vegetation for a few LULC categories. The outcomes indicated that desert and snow regions have highest LST_max followed by urban and semiarid regions during daytime. During the nighttime, desert and urban regions have the highest temperature followed by semi-arid and forest regions. The outcomes support the efficacy of earth observation datasets and help to facilitate a better understanding of LULC and its impact on regional climate.     

Vegetation growth enhancement in urban environments of the Conterminous United States

Cities are natural laboratories for studying vegetation responses to global environmental changes because of their climate, atmospheric, and biogeochemical conditions. However, few holistic studies have been conducted on the impact of urbanization on vegetation growth. We decomposed the overall impacts of urbanization on vegetation growth into direct (replacement of original land surfaces by impervious built‐up) and indirect (urban environments) components, using a conceptual framework and remotely sensed data for 377 metropolitan statistical areas (MSAs) in the conterminous United States (CONUS) in 2001, 2006, and 2011. Results showed that urban pixels are often greener than expected given the amount of paved surface they contain. The vegetation growth enhancement due to indirect effects occurred in 88.4%, 90.8%, and 92.9% of urban bins in 2001, 2006, and 2011, respectively. By defining offset value as the ratio of the absolute indirect and direct impact, we obtained that growth enhancement due to indirect effects compensated for about 29.2%, 29.5%, and 31.0% of the reduced productivity due to loss of vegetated surface area on average in 2001, 2006, and 2011, respectively. Vegetation growth responses to urbanization showed little temporal variation but large regional differences with higher offset value in the western CONUS than in the eastern CONUS. Our study highlights the prevalence of vegetation growth enhancement in urban environments and the necessity of differentiating various impacts of urbanization on vegetation growth, and calls for tailored field experiments to understand the relative contributions of various driving forces to vegetation growth and predict vegetation responses to future global change using cities as harbingers.     

基于光纤测温技术的城市地表温度精细化分析

城市景观空间构型与热岛效应关联性较强,研究高时空分辨率的城市不同下垫面地表温度变化,可以更加精细地掌握城市热环境的时空特征。光纤温度传感系统具有实时在线、测温精度高和不受电磁干扰等优点,具备实时、在线、连续开展城市地表温度在线监测的能力。在北京市通州某园区内,选择有太阳辐射的4个时段,对多种类型下垫面的地表温度进行了时间间隔为1 min、空间间隔为1 m的连续4 h、总长度为100 m的实时在线监测。通过对监测时间段内不同类型下垫面地表温度的变化分析,发现这种分布式光纤测温系统能够有效辨识小尺度下地表温度的时间变化性和空间变化性,能有效区分透水和不透水地面,并监测和评估沥青马路地表温度的升温速率以及遮荫效果对地表温度的降温作用。同时,这种监测模式获取的数据能够对地表温度空间序列开展自相关分析,进一步验证了地表温度空间序列在较小尺度上仍然具有自相关性,且距离越近,相关性越大。研究同时表明,光纤测温技术能直接地获取城市热环境的现场真实数据,可以有效应用于小尺度城市热环境的观测与研究。