山地城市坡向对地表温度的影响——以重庆市主城区为例

为揭示坡向对山地城市地表温度的影响,以重庆市主城区为例,由Landsat TM影像反演地表温度,提取各坡向上的地表温度,进行方差分析。结果发现,东南和南坡向的地表温度较高,而西北和北坡向的地表温度较低,8坡向分类时,各坡向的平均地表温度的差异具有显著性;用地类型没有坡向偏好,对于同一种用地类型,各坡向的平均地表温度没有显著差异。不同的用地类型上的城市建设强度和生产、生活活动差异是引起地表温度变化的主要因素,而坡向对城市地表温度的影响相比强烈的城市人为活动产生的环境效应而言是微弱的。     

山区夏季地表温度的影响因素——以泰山为例

以泰山为例,应用夏季的Landsat 5的TM6为基本数据源,基于单窗算法定量反演了泰山地表面温度(LST),在此基础上首先探讨了LST与地形因子的关系,然后比较了归一化水汽指数(NDMI)和归一化植被指数(NDVI)在表达山区LST上的效力,最后利用逐步回归分析法,构建出LST与地形因子、NDMI的回归方程,应用偏相关系数,得出各个因子对LST的影响程度。结果表明:1)在地形因子中,影响LST的主要因素是海拔,随海拔升高呈自然对数形式降低,相比而言,坡度、坡向以及太阳入射能量的影响则很小;2)在没有水体时,NDVI与NDMI都能有效地表达山区的LST,LST与NDVI间是二次项负相关关系,与NDMI间是线性负相关关系,在表达LST上NDMI比NDVI更有效;3)综合分析表明,地表水汽特征是其表面温度最主要的影响因素,其次是海拔。研究结果将为山区地表温度空间分异性特征及形成机制的研究提供科学的参考。     

基于地形梯度的南方丘陵山地带生态系统服务价值对城市化的空间响应——以粤北地区为例

南方丘陵山地带是我国华南和西南地区重要的生态安全屏障带,具有重大的生态保护意义,而在当今快速城市化的进程下,保障该地区的生态资源与生态稳定对于我国实现可持续发展具有十分重要的战略意义。以丘陵山地带的典型区域粤北为例,依据地形位指数将研究区划分为5个地形梯度,并基于1990—2015年6期的土地利用遥感数据和社会经济的统计数据,利用地理信息技术和空间统计的方法,评估了粤北地区不同时期随地形梯度变化的各区域生态系统服务价值（Ecosystem service value,ESV）与城市化水平（Urbanization level,UL）,之后探究了生态系统服务价值与城市化的空间相关性。研究结果表明：（1）1990—2015年期间,粤北地区城市化水平上升,且地形位指数为0.003—0.368的梯度1区域城市化水平最高。（2）研究期间粤北地区的生态系统服务价值呈轻微下降趋势,随着时间推移,ESV在低坡度、低海拔的地形梯度1区域下降率最高,而各个年份的ESV均随着地形梯度的升高而增加。（3）研究区自2000年后的土地利用类型转移的活跃程度加剧,其中主要是地形梯度1区域及周围的耕地、林地与建筑用地间发生转移。（4）空间相关性分析表明,粤北地区生态系统服务价值与城市化水平具有较强的负相关关系,且在研究期间负相关性明显增强;同时两者具有较显著的空间聚集效应,其中低ESV-高UL型集中分布于地形梯度1的韶关市与清远市区以及南雄市,高ESV-低UL型则分布在梯度相对较高、人口相对分散的少数民族自治县。研究探讨了粤北地区生态系统服务与城市化的时空关系并了解了各区域的发展模式,有助于进一步认识生态系统对于社会经济发展的支持作用,保持生态保护建设与经济发展的协调与平衡,从而保障和维护南方丘陵山地带的生态价值。     

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。     

干旱区绿洲城市群地表温度时空变化及其影响因素——以天山北坡城市群为例

基于2005—2019年的MYD11A2时间序列LST遥感数据,首先采用均值标准差法对LST进行分级,分析了天山北坡城市群的LST空间分布格局;其次利用Sen′s斜率分析法、Mann-Kendal趋势检验法和Hurst指数揭示了天山北坡城市群LST在2005—2019年和未来的变化趋势;最后借助地理探测器模型并综合考虑地表覆盖、气候、社会经济和地形因素分析了多空间尺度下LST的主要影响因素。结果表明：(1)天山北坡城市群的吐鲁番市是高温(HT)和极高温(EHT)的主要集聚地;白天和夜间的LST格局差异大,在绿洲区域表现为典型的“昼冷岛,夜热岛”特征。(2)LST在白天和夜间的变化率分别为0.04℃/a和0.03℃/a,白天的升温幅度强于夜间;在乌鲁木齐市、昌吉回族自治州、石河子市和五家渠市LST表现出显著的升高趋势,且在未来也具有相同的趋势。(3)在不同的空间尺度上,LST的主要影响因素不同;从整个天山北坡城市群来看气候因素和地形因素是LST的主要影响因素,而在在石河子市、五家渠市和奎屯市LST的主要影响因素是社会经济因素。     

城市化对蝴蝶多样性的影响:以重庆市为例

2005年5–10月,自重庆市沙坪坝区到北碚区沿城市生境梯度选取了5个断面(沙坪公园、南溪口、回头坡、鸡公山和缙云山),进行蝴蝶取样调查。共采获蝴蝶4,802只,隶属11科41属65种。统计分析表明,东方菜粉蝶(Pieriscanidia)、菜粉蝶(P.rapae)和酢浆灰蝶(Pseudozizeeriamaha)等3种为优势种,青凤蝶(Graphiumsarpedon)、宽边黄粉蝶(Euremahecabe)、连纹黛眼蝶(Lethesyrcis)、黄钩蛱蝶(Polygoniac-aureum)、点玄灰蝶(Tongeiafilicaudis)和直纹稻弄蝶(Parnaraguttata)等9种为常见种。多样性指数变化趋势为缙云山>回头坡>鸡公山>南溪口>沙坪公园。沿城市生境梯度,从人为干扰较大的沙坪公园(城市化水平较高的代表)到人为干扰较小的缙云山(城市化水平较低的代表),蝴蝶多样性指数基本呈递增趋势,且植被种类丰富度越高、覆盖率越高、日照量越高的生境,蝴蝶种类和数量越多,蝴蝶多样性指数也越高。蝴蝶的多样性特征可以作为城市生境质量和环境变化的指标。     

基于遥感的城市绿色空间演化过程的温度效应研究——以福州主城区为例

以福州主城区绿色空间为研究对象,基于遥感手段,研究绿色空间的复杂演化对地表温度扰动的影响。研究发现:(1)1993—2016年,福州主城区下垫面绿色空间损失和扩张面积分别为46.50km²和4.73km²,面积差达到41.77km²。(2)不同温度区的分布格局发生了较大变化,冷岛区面积大幅减少,热岛区面积显著增加。从各温度等级内的土地利用分布来看,低温区内分布较多湿地和水体,次低温区以林/草地为主。(3)城市热岛重心与城市重心的迁移方向有关;而城市冷岛重心与城市绿色空间的分布关系密切。(4)不同绿色空间演化过程引起的降温效应大小依次为:绿色空间扩张>绿色空间不变>绿色空间交换>绿色空间损失。绿色空间扩张带来的平均降温幅度约为5.0℃,而绿色空间损失引起的平均增温约为7.0℃。不同的演化过程下,通过增加等面积的绿色空间,并不能抵消先前绿色空间损失带来的升温。因此,科学合理的绿色空间规划对于有效缓解城市热岛至关重要。     

基于CA-Markov模型的城市生态分区构建研究——以晋中主城区为例

正确看待城市建设发展与生态安全的权衡与协同关系,合理划定城市生态空间的用途管控等级,是推进生态文明建设和生态环境保护的重要途径之一。以山西省晋中主城区为例,从生物多样性保护、自然灾害预警和人为活动干扰3方面出发,判定其城市环境的生态敏感度,采用CA-Markov模型分析和模拟土地类型的演变趋势,合理划分城市生态分区。在此基础上,综合现有城市总体规划,针对各分区提出相应管控措施与建议,以期为优化晋中主城区的生态空间布局和保障其生态安全提供参考。     

基于GWR模型的土地覆盖与地表温度的关系——以京津唐城市群为例

基于Landsat TM土地覆盖分类数据和MODIS地表温度数据,探讨京津唐城市群不同土地覆盖的地表温度(7日),并采用常用的普通线性回归(OLS)和地理加权回归(GWR)方法分别拟合土地覆盖比例与地表温度的关系.结果表明: 研究区不同土地覆盖类型的地表温度差异明显,人工表面(40.92±3.49 ℃)和耕地(39.74±3.74 ℃)的平均温度较高,林地(34.43±4.16 ℃)和湿地(35.42±4.33 ℃)的平均温度较低;土地覆盖比例与地表温度显著相关,且两者之间的定量关系存在空间非稳定性,地理位置以及周围环境影响的差异是空间非稳定性产生的主要原因;GWR模型的拟合结果优于OLS模型(R_GWR²>R_OLS²),并且GWR模型可以量化土地覆盖比例与地表温度两者关系的空间非稳定性特征.     

喀斯特山地城市内山体绿地对城市热岛的减温效应——以安顺市西秀区为例

山体绿地是喀斯特山地城市内典型的城市绿地景观类型,其对于改善城市生态环境、提升喀斯特山地城市生态服务功能具有重要作用.以黔中典型喀斯特山地城市安顺市为研究对象,运用2011年和2016年两期热红外遥感影像和城市景观结构空间数据,在反演分析城市热岛效应及其强度时空分布特征的基础上,运用冷热点分析剖析了山体绿地与城市热岛效...     

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.     

快速城市化过程中土地覆盖格局研究——以深圳市为例

研究一个以城市化过程为主的土地利用/覆盖变化可以从不同的角度出发。选择景观生态学中的景观格局的研究方法,对快速城市化地区——深圳市的城市化过程中的土地利用/覆盖的动态变化进行研究。具体选择景观格局指数中的破碎度指数、Shannon-Weaver多样性指数和聚集度指数,来表征斑块水平、景观水平、区域水平3个不同层次的土地覆盖格局。首先在区域水平上,分析了深圳全市,以及经济特区和特区外的宝安区、龙岗区的土地覆盖格局变化。在此基础上,以研究区的镇级行政单元为景观单元,计算了镇级行政区域以及镇级行政区海拔0～30m的区域的景观格局指数,在景观水平上分析了区域经济发展水平和速度,以及地形因素对土地覆盖格局变化的影响。随后分析了研究区各土地覆盖类型以及不同时期的斑块水平上的土地覆盖格局。最后以城镇用地比例表征城市化水平,讨论了城市化水平与土地覆盖格局变化的关系。在城市化初期,景观类型多样性和斑块破碎化程度出现上升趋势,空间聚集性下降,生态安全问题开始突现。在城市化水平20%～40%之间,其景观类型多样性和斑块破碎化程度达到较高水平,而空间聚集度水平较低,生态安全水平明显下降;随着城市化过程的不断深入,城市化水平不断提高,景观类型多样性和斑块破碎化程度又出现了较为明     

人口城市化与土地城市化质量耦合协调性的时空特征——以甘肃省12个中心城市为例

根据系统科学理论,在科学界定人口城市化和土地城市化内涵的基础上,以甘肃省12个中心城市为例,分别构建了人口城市化和土地城市化质量的评价指标体系.使用耦合协调模型,从时间和空间两个维度对2005—2013年甘肃省人口城市化和土地城市化质量的综合发展指数以及耦合协调度进行测算.结果表明:人口城市化和土地城市化只能反映城市化进程的快慢,并不能衡量城市化发展的质量,单一的指标只能代表狭义的城市化发展水平.从时间序列来看,甘肃省土地和人口的城市化质量以及耦合协调水平呈现整体上升态势.总的来说,土地资源集约利用程度低仍是制约甘肃省城市化质量的关键因素.从空间格局来看,2013年,除兰州属于人口城市化质量滞后型,其他11个中心城市的土地城市化质量均不同程度地滞后于人口城市化质量.甘肃省12个中心城市的城市化质量整体上处于较低水平的协调阶段.     

快速城市化地区建设用地沿城市化梯度的扩张特征——以南昌地区为例

在利用遥感资料进行了多时段建设用地制图的基础上 ,对江西省南昌地区自 1988年以来 ,在城市化梯度上的建设用地增长过程和行为特征进行了研究。结果显示 ,研究时段内工作区内的建设用地在不同城市化指数区间的分布差异逐步增加 ,并形成了城市核心区和农村地区两个绝对量分布中心。建设用地斑块的扩张过程可以明显地分成外围增长、合并增长和独立增长 3种模式 ,其峰值分布区间分别位于城市化指数为 0 .6～ 0 .7、0 .3～ 0 .4和 <0 .2的区间 ,即上述 3种增长模式分别是城市核心区、城乡过渡带地区和农村地区的代表性建设用地增长过程。比较不同增长模式的贡献率和影响范围发现 ,外围增长模式和合并增长模式是工作区内两种主要的建设用地增长过程 ,并且对城市化指数较低的农村地区建设用地增长的贡献率亦高于该区域代表性的独立增长过程。     

快速城市化地区景观格局梯度动态及其城乡融合区特征——以广州市番禺区为例

以快速城市化的广州市番禺区为研究样区,通过解译1990-2008年4期Landsat TM影像得到研究区土地利用/覆被数据.选取景观类型水平和景观水平上的景观指数,采用景观格局与梯度分析相结合的方法,研究快速城市化地区景观格局的梯度变化及其城乡融合区特征.结果表明：研究区景观格局动态变化显著,在城市化缓冲带上具有典型的城乡融合区特征,城市景观逐年增加且向外围扩展,而农业景观破碎化严重.斑块密度、蔓延度、景观多样性等指数在城市化梯度上表现出明显的规律性,景观指数峰值出现在距离城市中心4～6 km的梯度带上.时间序列上的景观格局数据体现了不同梯度带上景观动态的差异,城乡融合区景观格局具有斑块形状复杂、景观多样性和破碎化程度高、景观动态变化剧烈的特点.景观指数的峰值逐年向外推移,城乡融合区有逐渐向外发展的趋势.探讨了城乡融合区景观格局时空演化的一般特征及其驱动因素,对区域土地利用政策和可持续发展规划具有指导意义.     

城市建成区土地利用的环境影响评价——以南昌市主城区为例

基于土地利用环境影响的相关研究和城市土地利用特点,构建了城市建成区土地利用环境影响评价的概念模型,将建成区土地利用环境影响评价总结为细化、抽象、对应和评价4个基本过程,并以南昌市主城区为研究对象,分析了该区噪声、气味、粉尘和危险4个因素对环境的影响.结果表明：研究区噪声的影响范围占研究区总面积的59%;气味和粉尘的影响主要集中在主城区的东部和南部地区;危险的影响范围主要集中在主城区的东南方向,是南昌市工业较集中的区域,影响面积达19.6 km².该模型将城市建成区环境影响评价分为4个基本过程是可行的,可为研究区土地管理、城市规划等相关政策的制定提供依据.     

闽南三市绿地景观格局与地表温度的空间关系

深入探索绿地景观格局对热环境的影响机制,对于改善城市生态环境具有重要意义。基于厦门、漳州、泉州三市的Landsat遥感数据,应用景观生态学与空间自相关理论,探讨了绿地景观与地表温度的空间分布特征,并用双变量空间自相关与空间自回归模型分析两者之间的空间关系。结果表明:闽南三市绿地与地表温度均具有显著的空间自相关性;内陆的高海拔地区,绿地分布密集,地表温度较低,而城区、乡镇及大片的耕地,绿地分布较少,地表温度较高;漳州、泉州绿地景观格局对地表温度的影响更显著,厦门最弱;绿地的景观类型比例、最大斑块指数、聚集度指数、平均斑块面积与地表温度呈负相关,斑块密度与地表温度呈正相关;边缘密度、平均形状指数与地表温度的关系存在不确定性;空间滞后模型与空间误差模型能更好地解释绿地景观格局与地表温度的空间关系。     

西北旱寒区地理、地形因素与降雨量及平均温度的相关性——以甘肃省为例

地理、地形因素是影响西北旱寒区农业种植结构和生态保育的重要因素之一。以甘肃为例,在遥感和GIS技术支持下,选取该地区122个气象站点的1980、1990、2000年3个年份各月降雨量和平均气温作为数据源,分析了各月降雨量和平均气温与经纬度、海拔、坡向、坡度之间的相关关系。结果表明,降雨量与经度、纬度和海拔3个地理、地形因子相关性较大,与坡度和坡向无显著性相关;降雨量和纬度之间存在普遍的显著性负相关,平均偏相关系数在0.5以上。另外,月平均气温与经度、海拔具有很高的显著性负相关,其中平均气温与海拔之间的偏相关系数达到0.9以上,但与坡度和坡向的相关性不显著。更进一步,分析了3个年度各月的月平均气温与纬度之间的关系,虽然气温和纬度之间存在一定的相关性,但随着年份的变化,温度与纬度具有显著性相关的月份数在减少,并且在存在相关性的月份中,气温同纬度之间的偏相关系数也在逐年减小,纬度对温度的空间分布的影响正逐渐变弱。研究结果支持了中国西北干旱区范围正向东南扩展的结论,并为全球变化下旱区农业生态系统管理提供理论潜力。     

城市湖泊湿地温湿效应——以武汉市为例

选择武汉城市三环内主城区14块湖泊湿地为研究对象,采用小尺度定量测定的方法,研究城市湖泊湿地与温湿效应间的关系。结果表明:(1)城市湿地温度值与面积指数、距离指数呈显著负相关,与景观形状指数呈显著正相关(P0.05);湿度值与面积指数、距离指数、环境类型指数呈显著正相关,与景观形状指数呈显著负相关(P0.05)。其中面积指数的贡献值最大。(2)14块湖泊湿地的降温增湿效应排序为湖泊11—14湖泊6—10湖泊1—5。当湖泊湿地面积为9.2—12.2 hm2时,其降温增湿效应明显;当湖泊湿地面积为308.4hm2左右时,降温效应显著且趋于稳定,湖泊湿地面积为67.6hm2左右时,增湿效应显著且趋于稳定(P0.05)。当湖泊湿地面积达到临界值之后,多斑块离散型(Dispersive)湖泊湿地布局对整个城市环境的降温增湿效应更为显著。