成都市晴天热岛效应的时空分布特征与成因

基于一种新的郊区温度自动提取方法——圈层温度跃变法、以及2005-2010年99幅Terra卫星遥感资料,分析了2005-2010年成都市热岛效应的时空变化特征,并初步分析了其变化成因.结果表明:研究期间,成都市面积最大、强度最强的热岛强中心区位于城区西南面的金花镇片区;热岛效应在空间上未发生明显改变,但范围在缩小、强度在变弱;年内的各环路热岛强度和面积均呈三峰型分布,峰值分别出现在4、7、10月,其中,7月的热岛强度峰值最大.成都市热岛强度的减弱是气温下降、降水增多和城区植被覆盖度提高共同作用的结果.     

基于源汇指数的沈阳热岛效应

基于2001和2010年Landsat 遥感影像,利用GIS技术识别沈阳城市热岛源区和汇区,利用地表温度(LST)、源区和汇区面积比率指数（CI）和热岛强度指数（LI）,评价分析了沈阳土地利用发展布局模式对热岛效应的影响.结果表明: 2001-2010年,沈阳三环内土地利用类型变化较大,导致热岛源、汇区面积变化明显,且主要发生在二环和三环.2001年,一环内热岛源、汇区面积比例分别为94.3%和5.7%,三环内分别为64.0%和36.0%;2010年,其比例在一环内分别为93.4%和6.6%,三环内分别为70.2%和29.8%,说明10年来“摊饼式”土地利用布局决定了沈阳热岛效应的“摊饼式”布局.研究期间,沈阳地表温度从一环至三环均呈递减趋势,热岛效应强度在2001年以单一中心为主,至2010年发展为多中心态势,热岛效应强度等级有所降低.从一环至三环,CI绝对值均呈增加趋势,LI值均小于1,说明期间研究区土地利用布局变化对改善区域热岛效应没有明显作用.     

基于多元遥感影像的三北地区片状防护林面积估算

三北防护林体系工程是我国重点林业生态工程,其数量与空间分布格局影响着整个三北地区的生态环境.为科学、客观、完整地评价三北防护林体系工程建设30年来(1978-2008)片状防护林的数量与空间分布格局,本文采用多元遥感影像对三北地区片状林面积估算方法进行了研究.首先,利用TM影像(分辨率30 m)监测2008年三北地区片状防护林面积;再基于随机取样原理,建立不同降水气候区的高分辨率影像(SPOT5,分辨率2.5m)与TM影像在片状防护林面积监测的校正关系;最后利用前两部分结果估算出2008年三北地区片状防护林面积.结果表明:截至2008年,三北地区片状防护林(乔木林郁闭度＞0.3,灌木林覆盖度＞40％,精确度约85％)总面积328360.03 km2.其中,东北区116244.55 km2,华北区42981.32 km2,黄土高原区76767.05 km2,蒙新区92367.11 km2.按照防护林树种统计,针叶林62614.74 km2,阔叶林121628.51 km2,针阔混交林22144.09 km2,灌丛121972.69 km2.     

区域地表水体、归一化植被指数与热环境多样性格局的关联分析

以河南省省会郑州市为研究区域,在2 km×2 km网格尺度下将多样性理论与方法应用于区域地表水体、归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)分布的离散性评价,将NDVI和LST各分为4个等级,计算了其空间分布多样性指数,并探索了它们之间的内在联系.结果表明:将多样性理论与研究方法应用于区域热环境的空间分布离散性评价具有可操作性和实际研究意义;地表水体分布与最低温区分布具有较高的区位重叠性,高的植被覆盖度往往伴随低的地表温度;1988-2009年,郑州市地表水体分布离散性呈明显降低趋势;地表水体分布离散性与区域内各温度区分布离散性存在紧密联系;NDVI分级分布离散性与各温度区分布离散性之间关系复杂,需引入其他环境影响因素参与评价.     

北京市植物物候对热岛效应的响应

都市的快速发展致使城市热岛效应日渐加剧.城市绿化对缓解热岛效应有一定的作用,但同时其物候也受到了影响.本文基于遥感影像数据,通过对照北京市热岛区与非热岛区、不同热岛强度等级的植物物候差别,研究热岛效应对植物物候的影响.采用Landsat 8影像对北京市地表温度进行反演,结合空间分析进行热岛效应分区分级识别;通过MOD1...     

植物物候对重庆主城区热岛效应的响应

为探究植物物候对山地城市内部热岛效应的响应特征,于2016年1月—2017年1月对重庆市主城区80种木本植物进行地面物候观测,同时利用Landsat 8热红外数据反演研究区地表温度,结合同时期地面实测气温,对研究区热岛强度等级进行划分,进而比较城市内部不同热岛强度等级下植物物候变化特征。结果表明,热岛过渡区与热岛区植物展叶期较凉岛区分别提前了5.1 d和8.1 d,初花期分别提前了4.0 d和20.8 d,终花期分别提前了4.8 d和11.6 d,而落叶期分别推迟了8.5 d和18.9 d,即城市内部热岛増温使植物春季物候提前,秋季物候推迟,生长季延长,且物候变化幅度随热岛强度等级增大而增大。不同功能型植物物候对热岛増温的响应存在差异,灌木、常绿植物和引种植物物候比乔木、落叶植物和本土植物更加敏感。本研究在一定程度上填补了我国西南山区物候研究的空缺,可为预测城市植物物候对未来山地城市小气候变化乃至全球气候变暖趋势的响应提供早期预警。     

成都市城市森林格局与热岛效应的关系

城市森林对城市热岛效应有显著的缓解作用,其景观格局对热岛的分布有巨大的影响.以成都市为研究对象,采用该地区2003年的spot、landsat-7卫星影像资料,在对成都市进行城市森林景观格局的定量分析和热量反演算的基础上,结合土地利用分类图、气象观测资料、绿地统计资料,建立动态监测和空间分析模式,对城市热岛的热力分布特征和城市森林格局对热岛效应的缓解作用进行综合分析.研究结果表明: (1)成都市热量分布呈现东南多西北少的格局,这与成都市城市森林西北多东南少的格局成负相关;(2) 城市绿化覆盖率越高,降温效应越明显;(3) 在绿化覆盖率相当的情况下,大面积集中的绿地的降温效应明显高于面积小的绿地.基于研究结果,建议成都市在合理规划城市森林布局的同时,适当增加大面积城市森林公园的建设.     

边缘的恢复——第十六届国际恢复生态学大会简介

由国际恢复生态学会、加拿大土地开垦联合会和大不列颠哥伦比亚生态恢复学会联合主办的第十六届国际恢复生态学大会于2004年8月24～26日在加拿大维多利亚大学召开,来自世界30多个国家和地区的800多名代表参加了会议。其中中国代表10人(含港台代表),为历届最多．大会的主题是“边缘的恢复”．本次会议交流的论文约350篇,分为大会报告、专题报告和特别研讨三大类,会议的热点问题是边缘的恢复、森林的恢复、恢复-发展-经济、废弃矿地的恢复以及城市恢复．      

城市绿地对热岛效应缓解作用研究——以保定市中心城区为例

随着中国城镇化建设的进行,城市热岛效应逐渐成为城市发展的显著问题之一,而城市绿地能有效地缓解城市热岛效应,在城市规划中,可以通过对城市绿地进行合理布局,从而减缓城市热岛效应的影响。本文采用遥感数据反演的方法,综合应用地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术,得到不同时期保定市中心城区地表温度和植被覆盖度的时空演变图,分析近10年的时空演变规律,并用网格法对植被覆盖度与地表温度之间的耦合关系进行研究,得出研究区内的植被覆盖度每增加10%,其地表的平均温度可减少0.9℃~1.3℃。选取研究区域内的8个城市绿地,利用缓冲区分析的方法,定量研究城市绿地面积与其降温范围之间的关系,结合保定市热岛效应集中区域及周边土地利用现状,提出增加城市绿地的可能位置,为城市绿地布局提供科学依据。     

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...     

兰州中心城区用地扩展及其热岛响应的遥感分析

以兰州中心城区为研究区,以1978、1993、2001和2010年的Landsat MSS/TM/ETM+影像为数据源,采用NDBI-SAVI指数相结合的方法,提取建设用地信息,利用热红外波段的单窗算法反演城市地表温度.结合城市热岛比例指数和地表温度分级,定量研究城镇用地扩张对城市热环境的影响.结果表明:兰州中心城区建设用地在1978-2010年的30余年间面积由87.47 km2增加到172.61 km2,增幅近l倍.城市扩展与热岛扩展趋势具有空间一致性,在城市扩张的同时,城区地表温度逐渐上升,城市热岛面积不断扩大.     

Spatial patterns of the Chaco vegetation of central Argentina: Integration of remote sensing and phytosociology

Abstract. In this study we report the first application of Landsat TM imagery to Chaco vegetation studies at a regional scale in Argentina. We produced a map showing 13 clearly differentiated land‐cover types, and described the composition and structure of the plant communities, in an area of almost 42002 km² in central Argentina. The land‐cover map obtained shows that the Chaco vegetation in central Argentina is highly disturbed. In the lowland part of the area the dominant land‐cover types are largely cultural landscapes and substitute shrublands, which have displaced the original Chaco forests, leaving only small isolated remnants generally confined to sites with some kind of constrain for agriculture. The use of TM images and the multivariate analysis of phytosociological data showed a qualified, high accuracy mapping capability for land‐cover types in the Chaco region (ca. 85% overall accuracy). Our results highlight the utility of TM and field data in a subtropical to warm‐temperate region, which is promising where other ancillary data are not available and a rapid acquisition of reliable vegetation data is required, so constituting a starting point for an imperative and more extensive classification and mapping of the endangered Chaco region.     

Satellite remote sensing of freshwater macrophytes and the influence of water clarity

In regions with thousands of lakes, large scale regional macrophyte surveys are rarely done due to logistical difficulties and high costs. We examined whether remote sensing can be used for regional monitoring of macrophytes in inland lakes using a field study of 13 lakes in Michigan, USA (nine model development lakes and four model testing lakes). Our objectives were: (1) to determine if different levels of macrophyte cover, different growth forms or specific species could be detected using the Landsat-5 TM sensor, and (2) to determine if we could improve predictions of macrophyte abundance and distribution in lakes by including sediment type or measures of water clarity (Secchi disk transparency, chlorophyll a, phytoplankton biovolume, or water color) in our models. Using binomial and multinomial logistic regression models, we found statistically significant relationships between most macrophyte measures and Landsat-5 TM values in the nine model development lakes (percent concordant values: 58–97%). Additionally, we found significant correlations between three lake characteristics and the TM values within lake pelagic zones, despite the inability of these variables to improve model predictions. However, model validation using four lakes was generally low, suggesting caution in applying these models to other lakes. Although the initial model development results suggest that remote sensing is a potentially promising tool for regionally assessing macrophytes, more research is necessary to refine the models in order for them to be applied to unsampled lakes.     

Linking vegetation heterogeneity and functional attributes of temperate grasslands through remote sensing

Question: How are plant communities of the Flooding Pampa grasslands spatially distributed? How do canopy dynamics of the different communities vary among seasons and years? Location: Buenos Aires province, Argentina. Methods: We characterized the distribution of communities through a supervised classification based on four Landsat 5TM images. We sampled species composition of 200 sites, with 130 of them corresponding to natural communities. Of the sampling areas 60% were used to classify, and the remaining areas to assess classification accuracy. We characterized the seasonal and interannual variability of canopy dynamics using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) data provided by MODIS /Terra images. Results: Overall accuracy of the classification was satisfactory. The resulting maps showed a landscape formed by a matrix of extended lowlands with small patches of mesophytic and humid mesophytic meadows. The October scene (near the peak of productivity) was particularly important in discriminating among communities. The seasonal pattern of NDVI differed among communities and years. Mesophytic meadows had the highest NDVI mean and the lowest interannual coefficient of variation, halophytic steppes had the lowest mean, and vegetated ponds were the most variable. Conclusions: These grasslands have a fine‐grained heterogeneity at the landscape scale. Each plant community has distinct seasonal and interannual canopy dynamics. These two features of grassland structure and functioning represent key information for rangeland management that may be obtained through a combination of minor field sampling and remote sensing.     

基于多源遥感数据的草地净初级生产力质量评价

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)的遥感估算与分析对全球生态系统具有重要指导意义,不同尺度的遥感影像上占主导地位的地物景观信息是不同的,现代生态研究多尺度分析至关重要。以青海省海北藏族自治州为研究区,使用Landsat 8 OLI遥感影像、天宫二号宽波段成像仪影像、融合影像(Landsat8 OLI影像和天宫二号宽波段成像仪影像融合)联同MODIS影像,作为CASA模型的输入参数,探究不同尺度下的研究区域NPP的空间分布情况,并对比分析不同数据源数据在估算NPP时的精度。结果表明:(1)Landsat 8 OLI数据的NPP值位于150—200 g C m^-2 a^-1所占比例最高;天宫二号宽波段成像仪影像数据和融合后影像的NPP值位于50—100 g C m^-2 a^-1所占比例最高;MODIS数据的NPP值位于小于50 g C m^-2 a^-1比例最高。(2)天宫二号宽波段成像仪影像数据的均方根误差(RMSE)、平均绝对误...     

川西米亚罗自然保护区森林地上碳储量遥感估算

研究米亚罗自然保护区的森林地上碳储量,有利于掌握高山峡谷区森林植被碳储量的分布特点,对区域森林资源的有效科学管理和维护森林生态环境具有重要意义。通过对保护区内的7个主要树种分别构建模型来初步估测森林地上碳储量,利用实地调查的样地数据与同期Landsat 8遥感卫星影像,得到波段信息、植被指数、主成分分析、纹理特征、地形因子、植被生长六大类共80个因子,用以构建乔木层不同树种地上碳储量的多元线性逐步回归模型,而灌木层的碳储量则由生物量密度法估算得出。研究结果表明:①模型预测值与实测值相关系数在0.675—0.775之间,精度较高,预测结果可靠;②米亚罗自然保护区森林地上碳储量为5.861 Tg,其中乔木层5.632 Tg,灌木层0.229 Tg。云冷杉林是研究区分布最广的林分类型,其碳储量为5.098 Tg,占森林地上碳储量总量的86.98%,在维持区域碳平衡方面发挥着重要作用。③研究区森林平均碳密度为53.138 t/hm~2,其中冷杉的碳密度最高,达到74.467 t/hm~2。④区域内森林地上碳储量以杂谷脑河流域及支流为中心,以一定缓冲距离呈树枝状发散分布,海拔3000—4000 m区域的森林植被碳储量最大,且阴坡的碳储量明显高于阳坡。     

Integration of remote sensing techniques for monitoring desertification in Mexico

Desertification is considered one of the most serious threats to arid, semiarid, and sub-humid environments. In this study, several remote sensing techniques were integrated for monitoring desertification in a semiarid region of the central Mexican plateau (state of Querétaro). Landsat TM images were used to compute the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Bare-Soil Index (BSI), and albedo (α). A change vector analysis (CVA) examined changes in the direction and magnitude of indicators during the 1993–2011 period in order to detect degradations or improvements in land conditions over a period of time. In addition, a desertification degree index (DDI) was applied based on the NDVI–α relationship. The results indicated that in the semiarid zone of the state of Querétaro, 48.3% of land use corresponds with agricultural areas; 2.7% of the area does not present any degree of desertification, while 49% presents the following degrees of desertification: 5.5% extreme, 10.9% severe, 18.9% moderate, and 13.7% low. The DDI applied in this approach for evaluating this phenomenon at the regional and municipal level is an effective tool for identifying areas at risk of desertification, in addition to monitoring changes in the degree or direction of desertification.     

遥感技术在大亚湾区域土地利用类型监测中的应用

文章综合利用了Landsat系列卫星不同传感器(MSS、TM、ETM )的遥感资料对1979至2004年20多年间的大亚湾周边的植被陆地、非植被陆地以及水域等土地利用类型的相关变化进行了定量监测与评估。遥感监测结果表明,在过去的二十多年间,大亚湾周边植被覆盖总体保持相对稳定,但非植被陆地由1991年的5.1%左右上升到2004年的10.5%左右,水体面积也相应降低了5%左右,表现出“人进水退”的总体变化格局,该变化特征与该区域过去的环境政策、经济活动发展历程有关。通过将人类对区域环境影响的方式、力度和土地利用类型的变化建立一种对应关系,可以预测以后的开发建设活动对土地利用类型的影响,并应用到区域环境影响评价中去。     

利用GIS对吉林针阔混交林TM遥感图像分类方法的初探

为提高林区TM遥感图像自动分类识别精度,在GIS技术辅助下,以吉林省汪清林业局针阔混交林TM遥感图像为例,对研究区DEM、坡向等地理因子和土壤类型等环境因子与森林植被分布之间的内在规律进行了定量分析,并结合对遥感图像预分类的定性分析,形成分类知识库,建立了适用于针阔混交林的自动分类识别专家系统.分类试验证明,该系统能比较明显地削弱混合像元和地形阴影的影响,分类精度较无监督分类法提高了14.22%,Kappa指数为0.7556,达到区别森林类型的分类目的.将GIS数据引入专家系统,应用先验知识建立推理机制,可以解决遥感图像中云区和云阴影区由于不能接收到正确的光谱值而无法进行分类的问题.