北京市区车辆热排放及其对小气候的影响

快速城市化导致城市热岛效应不断加剧,超大城市的车辆排热是影响城市热环境的重要因素之一。以北京五环区域为研究区,通过交通指数、交通密度、道路长度等指标计算了交通道路排热强度,辨识出北京市区街道尺度上车辆排热的时空动态规律;选择典型位点对小气候特征进行流动与连续监测,构建空间与时间序列上车辆排热与小气候特征的定量关系。结果表明,交通排热强度呈现辐射状空间分布,市区平均排热强度为8.6—10.8 W/m~2,三环内地区达32.2—53.9 W/m~2,白天平均排热强度约为夜间的2—10倍,且早晚高峰期排热强度最大,非工作日的排热空间特征同工作日并无明显差异;主要道路的温差同08:00时的交通排热相关性最显著,温差增幅为0.91℃/10 W/m~2;车辆排热与道路草地监测点的温差有显著正相关关系,温差增幅约为0.15℃/10 W/m~2,且排热对其温差有约10—20分钟的滞后效应。车辆排热的时空动态研究有助于科学规划城市道路和景观,改善城市热环境。     

人为热排放对城市热环境的影响研究展望

全球范围的城市扩张和能源消耗,导致人为热在不同时间和空间尺度上影响地表热环境,人为热排放与城市热岛的关系受到广泛关注。通过国内外文献总结源清单法、数值模拟法和能量平衡方程等3种人为热估算方法的优缺点,评价人为热研究在城市、区域和全球尺度的主要进展和区别,归纳出现有研究在城市尺度多关注人为热的时间动态变化,区域和全球尺度研究则更关注人为热的空间差异,以及人为热对于全球变暖的贡献和人类的适应对策。从中发现人为热研究中存在的问题和不足,包括研究尺度和研究方法匹配性、研究结果的验证和比较、人为热排放与景观功能的联系、人为热排放强度和周期对气温的影响机制等。根据现存问题提出多学科集成、人为热与景观功能耦合、时空尺度选择、数据获取等4个方面的建议,有助于在理论和方法方面深化和拓展城市人为热研究。     

城市热环境定量评价技术研究进展及发展趋势

自“城市热岛”概念提出以来,城市热环境定量评价一直是城市气候与环境研究领域的重要内容.随着空间信息技术与计算机模拟技术的不断发展,城市热环境定量评价的技术手段和方法也取得了长足进步.从最初单一利用气象站历史数据对城市宏观尺度热环境进行数理统计分析,逐步发展到综合利用地面气象观测、热红外遥感、数值模式模拟等多种技术对不同尺度热环境进行动态模拟与预测.本文系统回顾了地面气象观测、热红外遥感、数值模式模拟3类城市热环境定量评价技术的发展历程,并总结了各类技术的优缺点、适用性及发展趋势,以期为今后的城市热环境评价与优化研究提供参考.     

广州城市热岛空间分布及时域－频域多尺度变化特征

利用广州47个自动气象站小时数据计算2001年1、4、7和10月各站平均热岛强度,用克里格方法研究广州城市热岛的空间变化,发现其受下垫面、人为热、大气污染、天气系统等影响较大.利用2001年—2002年2月每小时气象数据,用Morlet小波变换方法分析广州热岛周期变化,发现其在频域上具有多尺度的周期振荡,尺度主要是24、168和1 490 h,即日、周、2个月,其次是3个月. 海陆风、下垫面长波辐射、人为热、近地层热量交换等影响其日变化周期,人类活动影响其周变化周期,太阳辐射及天气系统影响其2个月变化周期,季风影响其3个月变化周期.研究表明,广州城市热岛时空变化是天气系统、地表长波辐射、下垫面、大气污染、人为热、地表热量交换等共同作用的结果.     

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。     

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.     

土壤水分时空变异及其与环境因子的关系

土壤水分的时空变异是指在一定的景观内,不同时间、地点和土层的土壤水分特征存在明显的差异性和多样性。土壤水分时空变异是由多重尺度上的土地利用（植被）、气象（降雨）、地形、土壤、人为活动等诸因子综合作用的结果,但就其某一具体地区而言存在着重点尺度和主控因子,土壤水分时空变异的重点尺度与主控因子的时空关系因时间、空间和尺度而异。本文综述了土壤水分（尤其是黄土高原地区）的时空变异与其环境因子时空关系的研究进展,并提出了广眨开展多重时空尺度上土壤水分的时空变异与其诸因素的时空关系,研究土壤水分时空变异性的尺度转换规律,确定重点尺度及其相应的主控因子。     

年内水热条件变化对冬候鸟数量时空分布特征的影响机制

环鄱阳湖湿地是东亚重要的冬候鸟栖息地,由于湿地内部分区接纳水源的不同,人为活动及地表类型的差异,使得该区冬候鸟数量的时空分布特征相对复杂。综合利用遥感数据、冬候鸟航空调查数据及气象观测数据,借助分区相关性统计分析方法,研究不同尺度环鄱阳湖湿地年内水热要素对冬候鸟数量时空分布特征的影响;通过水文要素之间的相关性分析以及地表温度的时空分布格局研究,探索水热要素之间的耦合关系,进而揭示鄱阳湖区年内水热条件变化对冬候鸟数量时空分布特征的影响机制。研究发现:12月份气温是影响鄱阳湖湿地冬候鸟数量时空分布特征的驱动因素;受分区农业及生态特征的影响,水文条件的年内变异成为影响鄱阳湖冬候鸟数量时空分布特征的决定因素。研究结果为环鄱阳湖湿地冬候鸟栖息地的保护提供决策依据。     

Remote sensing evaluation of urban heat island and its spatial pattern of the Shanghai metropolitan area,China

With the aid of an integrated GIS/RS-based approach, methods including spatial autocorrelation, semivariance, and fractal analysis were used to quantitatively characterize the patterns of recent urban heat island (UHI) in the Shanghai metropolitan area during 1997 and 2004. Results show that newly emerging bare lands along the coastal areas and on the remote islands were well vegetated or developed for fishery, and therefore had the significant cooling effect. However, with the rapid expansion of the urbanized and urbaning landscapes, the heating effect of impervious surfaces increased in proportion. Spatial scales showed that the average size of homogeneous patches dominated with the urbanized and urbanizing areas increased remarkably, so did the extent and magnitude of hot spots. Given the growing extent and magnitude of UHI on two dates, dramatic land use and cover change in urban fringes and the major satellite towns significantly exacerbated the UHI effect on regional scale. As a whole, both the extent and magnitude of UHI in Shanghai have undergone a significant increase. Further, the patterns of UHI (as indicated by LSTs) implied the existence of spatial correlation on the small and meso scales. A directional analysis of the Hausdorff–Besicovitch dimension showed that in E–S profile of the city, the spatial dependency of UHI was mainly associated with structural variance. Relatively weak spatial dependency associated with structural variance also existed in the direction of NE–SW. As computed, the structural variation accounted for approximately 50% of the total variation. Therefore, random factors also played the significant role in causing the complexity in patterns of UHI.     

基于景观格局的城市热岛研究进展

首先对城市热岛效应的研究历史、大气城市热岛(AUHI)和地表城市热岛(SUHI)等概念、以及数据获取方式等方面进行简要地概述;随之着重综述从景观格局角度对城市热岛效应进行的研究。统计描述、传统景观格局指数分析和模型模拟法是目前该方向研究的主要方法,统计和景观格局指数分析的研究方法相似,主要统计地表参数或地表景观格局指数与地表温度的相关关系,在SUHI的研究中用得较多;AUHI和SUHI的数据源和机理不尽相同,其研究方法也不同;AUHI一般使用固定气象站点的数据和精细的局部移动气象站数据,较难和景观格局指数结合;模型模拟法则既可以使用地表温度也可以使用大气温度,其结果具体可靠,但目前模型模拟中涉及的景观格局参数,尤其是二维或多维的格局参数并不多;最后从数据源和景观格局参数的参与两个角度讨论了该方向研究存在的问题并提出今后研究的重点,包括(1)针对研究目标,选取或生产最合适的高质量数据;(2)深入从景观格局角度模拟城市热岛效应的研究,尤其是二维和三维景观格局的模拟,并发展多维度的景观格局指数;(3)中尺度上充分利用多光谱遥和热红外遥感数据,结合小尺度的测量和模拟,建立基于机理的景观模型或格局指数以评价中尺度的城市热岛效应;(4)多领域数据的融合和多学科方法的交叉研究和应用。     

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.     

区域气候背景对城市热岛效应的影响规律

城市热岛效应受到区域气候背景的影响而具有显著的时空差异性,尚缺少大尺度对比研究。利用1991-2019年的月均气象数据,量化了我国69个典型城市的大气城市热岛效应强度,从热带、干带、暖温带、冷温带和极地带五个气候带,分析城市热岛效应的时空特征规律。结果表明：（1）区域差异：干带热岛效应明显高于其他气候带,极地带最弱,且表现为较强的冷岛效应,热带、暖温带、冷温带热岛效应较弱,而冷温带的京津冀地区由于城市化程度较高,表现出较强的热岛效应,温暖带中西南地区较为明显;（2）季节性差异：不同季节城市热岛效应的强弱关系在不同气候带有所不同,秋季热岛效应较为稳定,热岛和冷岛效应均主要处于弱强度范围,春、冬热岛效应较为波动,易出现强热岛、强冷岛效应的极端现象,夏季热岛效应发生率最高;（3）时间演变规律：城市热岛效应的多年演变规律在相同气候带较为一致,2010年前后是各气候带各季节城市热岛效应的变化拐点,2010年后,干带、冷温带、暖温带热岛效应均有所下降,热带、极地带有所上升。     

城市热岛效应与景观格局的关联:从城市规模、景观组分到空间构型

景观格局的改变被视为城市热岛形成的直接原因,但景观格局指标与热岛效应的关联机理仍未厘清。城市规模、景观组分、空间构型作为景观格局的重要表征指标,对热岛效应的影响体现了从整体到局部、从数量到空间的递进关系。其中,城市规模与热岛效应的关联存在地带性规律;景观组分与热岛效应的相关性受昼夜、季节控制;显著驱动热岛效应的关键空间构型指标仍有待遴选。景观格局与热岛效应的非线性关联可能存在拐点,拐点前后对应不一致的因子驱动强度。科学界定城市规模、景观组分、空间构型等景观格局要素显著影响热岛效应的阈值区间,有助于明晰缓解城市热岛效应的关键景观生态途径。     

粒度变化对城市热岛空间格局分析的影响

尺度是景观格局和生态过程研究中的关键问题。综合目前城市热岛效应研究来看,景观格局指数的引入极大推进了热岛格局的定量研究,然而其尺度效应仍未得到重视。由于热岛空间格局与形成过程的复杂性和人类认识的局限性,对其尺度问题有待深入讨论。基于Landsat TM影像反演地表温度,采用均值-标准差分类方法划分热力等级,对珠三角城市热岛格局特征的粒度效应进行了研究。结果显示:随粒度增加,弱势热力斑块类型下降,向相邻斑块转移;景观指数在类型水平和景观水平均受空间粒度影响明显,"临界粒度"现象明显;总体而言,粒度150 m是城市热岛格局特征的临界粒度,对热岛格局进行景观指数计算的适宜粒度范围为30—150 m;不同景观指数粒度效应曲线有所差异,其中斑块密度和平均分维数在两个水平指数上都有较强的规律性;根据各景观指数变化特征,研究区尺度域主要在(30 m,150 m),表明在该尺度范围内构建的热岛效应预测模型可经简单推绎后使用。分析热岛格局随空间粒度变化特征对了解热岛格局的形成机制及进行尺度推绎具有重要意义。     

城市绿地与城市热岛效应关系探讨

本文对城市化过程中城市热岛的变化及城市绿地对城市热岛效应的影响进行了分析,并对缓解城市热岛效应的途径和措施进行了讨论。