城市居住区开发强度与微气候的关联性研究——以合肥市为例

探讨城市居住区开发强度与微气候的关联性,对优化居住区气候环境具有重要意义。选取合肥市6种不同类型的居住区作为研究对象,于2017年5—6月测定其空气温度、湿度、风速等指标,分别探讨居住区容积率、绿地率、建筑密度与微气候的关联性。结果表明:(1)居住区的温度日变化较明显,呈现白天高、早低、晚中的单峰双谷型特征,温度峰谷值出现时间不同,但谷值都出现在上午,峰值都出现在中、下午,在其他开发强度因素相近的情况下,容积率低、绿地率高、建筑密度低的居住区温度明显低于容积率高、绿地率低、建筑密度高的居住区;(2)居住区的湿度日变化明显,湿度呈现白天低、早高、晚中的单谷双峰型特征,在其他开发强度因素相近的情况下,容积率小、绿地率大、建筑密度小的居住区湿度大;(3)居住区的风速日变化明显,总体而言,风速呈现白天大、早晚小的特征,但是风速变化复杂,在其他开发强度因素相近的情况下,容积率大、建筑密度低的居住区风速大;(4)与两楼之间硬质地面相比,处于居住区中心景观绿带地区温度较低、湿度较高、风速较大;湿度不仅与绿地率有关,还受不同植被类型的较大影响;(5)在城市空间变化上,居住区温度与距离市中心(市府广场)的距离相关性不明显,湿度与风速在空间上总体表现为由市中心向周围增大的趋势;(6)城市开发强度指标中容积率对温度和风速影响最大,容积率越大,温度越高,风速越大;(7)绿地率对湿度影响最大,绿化植被能有效提高空气湿度。     

南京市热环境与地表覆被的时空尺度效应及驱动机制研究

近年来城市热环境与地表覆被之间的时空尺度效应研究备受人们关注。利用2017年四期Landsat8遥感影像提取南京市四季地表温度与主要地表特征参数,从30—16 000 m的14个网格尺度上研究了地表温度与地表特征参数的相关关系,并基于此,探讨了南京市热环境的时空尺度效应及驱动机制。结果表明,南京市地表温度与地表特征参数的相关性具有不同的时空尺度效应。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)在春、夏、秋三季与地表温度具有显著相关性的最大研究尺度分别为300、12 000、8 000 m;归一化建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)在春、夏、秋三季与地表温度具有显著相关性的最大研究尺度则分别为15 000、16 000、6 000 m;改进的归一化水体指数(Modified Normalized DifferenceWaterIndex,MNDWI)与地表温度具有显著相关性的最大研究尺度在春、夏、秋三季均为12 000m。南京市冬季NDVI、NDBI及MNDWI这3种地表特征参数在不同网格尺度上与地表温度的相关关系均较弱。季节因素较尺度因素对地表参数与地表温度关系的影响更为显著。春、夏、秋三季NDBI与地表温度呈显著正相关(P0.01),且增温效应表现为夏季春季秋季。夏季无论何种网格尺度,测定系数R~2均表现为NDBINDVIMNDWI,且NDBI线性回归的斜率均远大于NDVI和MNDWI,表明建筑等不透水面是南京市夏季城市热环境恶化的主要驱动因素。研究结果对南京市城市规划的合理布局,维持城市的可持续发展具有重要的参考价值。     

广州城市绿色空间与地表温度的格局关系研究

城市景观和生态组分的重要性已随着城市化进程加快而日益凸显,城市热环境则是城市化过程的重要环境问题之一,探讨绿色空间与热环境的关系是可持续发展的迫切需求。基于2014年10月Landsat8_OIL遥感影像,提取城市绿色空间信息并进行地表温度反演,分析广州市绿色空间的结构、热环境空间分异和二者之间的空间分布一致性关系。研究结果表明:绿色空间的景观呈以小面积型和特小面积型斑块为主导的破碎化分布格局,接近总绿色空间面积的95%,绿色空间破碎化严重;绿色空间面积及其斑块大小结构显示,从化、增城和黄埔等3个行政区内自然生态环境状况较好,较差的是南沙和番禺两区。地表温度反演结果显示,研究区域地表温度主要在18~33℃之间,占总面积的96.22%;地表温度空间上存在明显的高温和低温区域。绿地斑块面积越大,对应的地表温度越低;绿地斑块面积越少,对应地表高温区域的面积比例则越大,表明绿色空间减缓了太阳对地表的升温作用;不一致性指数结果表明,研究区大于60%的绿色空间都起到了这种减缓作用,其余的绿地斑块的减缓升温作用较小或不起作用;中心城区范围内绿色空间与地表温度也呈现出类似的规律。研究揭示广州未来智慧城市与可持续发展规划必须足够重视绿色空间斑块规模,以发挥绿色空间的最佳服务效果。     

高密度建成区湖泊水体的热缓释效应及其季相差异——以广州市中心城区为例

城市内部湖泊水体作为城市生态空间的重要组成部分,对城市热岛效应的缓解具有重大意义。基于多源遥感数据,提取广州市中心区内部湖泊水体并反演夏、秋、冬三期不同季相的地表温度,分别从降温强度(ICE)和影响范围(SCE)两个角度,定量刻画城市核心区内部湖泊的热缓释效应,分析湖泊水体的自身景观特征及其周边景观配置对湖泊热缓释效应的影响及其季相变异规律。结果表明,(1)广州市中心城区的地表温度的高温区主要与城市建成区相对应,夏、秋、冬三季湖泊水体分别比中心城区平均温度低4.97、2.78、0.71℃,形成城市中的"冷岛"。(2)夏、秋、冬三季,湖泊水体内部温度主要受水体面积(S)及边界形状(LSI)的影响,湖泊的面积越大或边界形状越复杂,一定程度上湖泊内部的冷岛效应越强,但随着水体面积、形状指数的增大,湖泊内部温度的下降趋势逐渐趋于平缓。(3)从夏季到冬季,湖泊的降温强度及降温范围共同受自身景观特性及湖泊周围景观配置的影响,但具有明显的季相变化特征;增加湖泊的面积、体积及湖泊周围植被面积,将有效提高湖泊的热缓释强度,且林地对湖泊热缓释作用的增强效果强于草地;从降温收益角度出发,湖泊水体的面积、体积分别控制在15 hm2及2 000 000 m3内较为合理,植被面积最好达到湖泊面积的50%,以发挥最大的降温效应。     

1951─2012年沈阳市气象条件变化及其与空气污染的关系分析

气象条件对城市空气质量有重要影响,对比各气象要素和空气质量的相关性、分析气象要素的长期变化趋势是研究城市大气环境的重要内容。为增进对东北重工业城市沈阳市大气环境变化的理解,分析了1951─2012年沈阳市气温、地表温度、风速、降水、气压等气象要素的变化特征和趋势,阐明了2008─2013年冬季沈阳市空气污染指数和气象要素的相关性。对沈阳市1951─2012年气温、0 cm地温、风速、降水、气压日平均资料分析结果表明：沈阳市1951─2012年的气温与地表温度呈上升趋势,而风速、降水、气压则呈下降趋势,各气象要素呈显著的季节变化特征,其中冬春季的气温与冬季的地表温度上升趋势最明显,冬春季的风速、夏秋季的降水量和春秋季的气压下降最为明显。20世纪90年代以来,沈阳市的气温、地表温度升高显著,风速、气压下降明显,年际变化幅度都有增大趋势。分析2008─2013年冬季沈阳市空气污染指数的逐日资料。沈阳市冬季的大气污染呈线性上升趋势,空气污染指数与风速、气压、降水呈负相关,而与气温、地表温度呈正相关,且与地表温度的相关性最高。沈阳市的地表温度变化与东亚范围200 hPa的风速、500 hPa高压、850 hPa的南风呈正相关,而与850 hPa的北风呈负相关。这表明,沈阳市气候暖化及风速降低是空气污染加重的重要原因。     

城市扩张对热环境时空演变的影响——以哈尔滨为例

城市发展过程中土地利用类型及其景观格局的变化是影响城市地表温度的主要原因,为定量揭示城市扩张过程中土地利用景观格局的变化对夏季地表温度的影响及作用机制,以哈尔滨为例,基于1984—2015年Landsat数据,通过分析城市建筑用地和地表温度的时空演变特征,以及地表温度与建筑用地、植被和水体之间的关系,揭示哈尔滨城市扩张过程中夏季城市热岛格局的演变特征及影响因素,为政府部门制定城市热岛效应的缓解措施提供参考。结果表明,1984—2015年哈尔滨市建筑用地面积由187 km~2扩大到571 km~2,平均扩张速度为13 km~2·a~(-1),建筑用地重心向东南方向移动了1.01 km。与1984年相比,2015年哈尔滨市有44.84%区域地表相对温度升高,有10.63%区域地表相对温度下降;从空间分布看,2015年中心城区出现热岛效应减弱、热岛斑块面积减小的趋势,周边区域出现热岛效应加强、热岛斑块面积增大的趋势。城市建筑用地与地表温度之间存在正相关关系,水体和植被与地表温度之间存在负相关关系,建筑用地的增温效应远远大于水体和植被的降温效应。在城市热岛效应分析中,应用Shannon熵的研究结果与景观指数的研究结果具有很好的一致性。在城市建设中,减小集中连片的建筑用地,增加城市绿地面积,是缓解城市热岛效应的有效手段。     

澜沧江下游景观破碎化时空动态及成因分析

景观破碎化深刻影响着景观格局和过程。以澜沧江下游城市——景洪市为研究区域,选取2000、2005和2010年的景观类型数据与对应的SPOT-NDVI遥感数据,对比了移动窗口法和空间自相关法在指示景观破碎化时的精确性和可应用性。采用300 m的移动窗口边长,选取蔓延度指数(CONTAG)、景观形状指数(LSI)、斑块密度(PD)、边缘密度(ED)、最大斑块指数(LPI)和香农多样性指数(SHDI),利用移动窗口法将景观指数空间可视化以指示景观破碎化特征。研究表明,不同景观类型的NDVI值均在0.6以上;2000年、2005年和2010年,Moran’s I值均在0.78以上;进一步分析了NDVI的局部空间自相关指数Moran’s I,结果表明NDVI呈"高—高"自相关的地区大多为常绿阔叶林地带,而NDVI呈"低—低"自相关的地区大多为建筑用地和耕地分布广泛的区域。统计各景观类型的景观指数和空间自相关指数后发现,对于常绿阔叶林和未利用地等景观类型,局部自相关指数高的区域,CONTAG值也高,而LSI值较低,这表明该类景观类型斑块较少且完整,破碎化不明显。通过比较不同景观类型的景观指数和空间自相关系数,发现两种方法在指示景观破碎化上具有良好的可比性。同时,提取了海拔、坡度、坡向、地形起伏度和地面粗糙度等地形因子,分析了NDVI和地形因子之间的局部空间自相关指数Moran’s I,结果表明研究区植被分布在一定的程度上由海拔、坡度、地形起伏度和地面粗糙度所决定。本研究为综合景观指数与空间统计分析揭示景观格局变化和空间异质性提供了参考,并通过景观格局与地形因子的相关性分析进一步解释了景观格局变化与环境变化的生态意义。     

基于最佳尺度的景观生态风险时空变化研究：以重庆市江津区为例

探究景观生态风险的时空变化规律,合理评估生态风险状况,有利于维护区域生态安全和经济社会可持续发展。以2000、2009和2018年3期遥感影像为基础,综合运用景观格局指数、空间自相关分析和地理探测器工具,探究最佳尺度下江津区景观生态风险时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1)景观指数随粒度和幅度的改变而呈现不同的变化规律,90 m栅格和3 km网格尺寸能更好地体现景观格局空间异质性特征;(2)2000—2018年研究区景观生态风险空间格局变化较大,景观生态风险威胁程度整体有所上升,中风险区逐渐成为区域主导类型;(3)研究区各时期景观生态风险空间集聚特征显著,景观生态风险指数空间分布以高-高集聚和低-低集聚为主;(4)人类活动对于区域景观格局和生态系统的影响愈发强烈,人口密度和GDP是影响景观生态风险时空分布的重要驱动因素。研究结果可为长江上游重要生态屏障建设提供决策参考。     

基于卫星遥感的合肥城市绿色空间对热环境的影响评估

城市绿地及其格局在减轻城市热岛效应方面有重要作用。作者基于卫星遥感开展城市绿色空间改善城市热环境的定量研究,以合肥市3个典型城市功能区(Urban Functional Zone,UFZ)为研究对象,基于Landsat 8 TIRS遥感影像、资源三号高分辨率影像,综合运用RS、GIS等空间分析技术,结合地理统计分析,表征了城市用地特征及其热环境效应,定量分析了小尺度下绿色空间降温特征,探讨了基于绿色空间构建调控城市热环境效应的策略手段,为规避不合理的土地利用与开发模式对城市热岛的影响,合理规划城市绿色空间单元,实现城市的可持续发展提供科学的理论基础和重要技术参考。研究结果表明,(1)在城市功能区尺度上,水体和植被呈现出相对较低的表观辐射通量密度(Apparent Radiant Flux Density,ARFD),分别为25.92 W?m~(-2)和27.95 W?m~(-2),而移动板房、在建用地、道路、低层建筑、高层建筑和人工复合材质的ARFD相对较高,分别为35.32、33.29、31.73、31.91、31.16和31.02 W?m-2。(2)在单元地块水平上,采用单位面积净表观辐射通量进行分析以消除不同大小地块的"尺度效应"。公园和以植被为主的地块对单位面积净表观辐射通量的贡献相对较小,为4.87 k W?hm~(-2)。(3)在景观格局水平上,地块内绿色空间的景观面积比例、最大斑块指数和景观聚集度指数与单位面积净表观辐射通量呈负相关关系,综合分析表明,地块内绿色空间面积越大,分布越集中,对城市热环境的控制作用越强。     

基于Landsat时间序列数据的重庆市热力景观格局演变分析

城市热岛效应是伴随城市化而产生的生态环境问题,研究城市热力景观格局的演变有助于掌握城市热岛效应变化的机制与规律,为城市产业合理布局、城市生态环境改善提供科学的决策支持。以重庆市主城九区为研究对象,基于2001年Landsat7 ETM+、2007年Landsat5 TM以及2014年Landsat8 OLI_TIRS三期遥感影像数据,利用辐射传输方程法和Jiménez-Mu?oz et al.(2014)的分裂窗算法反演地表温度,并在此基础上,计算热力景观格局指数,研究重庆市热力景观格局的演变过程。结果表明,(1)2001—2014年,重庆市主城九区热岛和强热岛景观类型范围不断扩大,热岛效应明显增强,渝中区热岛和强热岛所占百分比最高,江北区、南岸区、九龙坡区和大渡口区的增长速度较快。(2)热力景观类型中热岛面积的增加主要由正常区斑块转化而来,而强热岛面积的增加主要由正常区和热岛斑块转化而来,跨越正常区的斑块转化较难。(3)在斑块类型水平上,热岛与强热岛斑块优势度增大。2001—2014年热岛斑块密度减小3.33,平均斑块面积增大6倍;强热岛斑块密度减少0.65,平均斑块面积增大5倍。热岛和强热岛斑块变得大而集中,破碎度减小。热岛间的连通性与强热岛斑块间的连通性越来越高,连通性指数分别增大了3.51和8.41,强热岛斑块形状的复杂程度逐期变大。在景观水平上,2001—2014年重庆市的斑块数量和斑块密度减小,平均斑块面积增大,热力景观破碎化程度逐渐降低,斑块连通性指数高,均大于99.5。聚合度和均匀度指数分别增大14.85和0.09,像素间聚合成斑块的程度变大且斑块类型面积越来越均匀。由此可见,随着城市的发展,重庆市的热环境问题越来越严重,利用热力景观格局指数分析城市热环境,可了解城市热力景观格局的演变趋势,为热岛的缓解提供理论依据。     

邯郸采暖期环境污染特征及空气质量预报方法研究

利用河北邯郸气象和环境监测资料,分析了邯郸采暖期空气质量和环境气象条件特征;同时利用线性回归和BP神经网络统计方法对采暖期空气质量进行了预报研究。结果表明,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO(95)(CO日均值的第95百分位数)的空气质量指数(AQI)在冬季最高,夏季最低,O_3-8(90)(O_3日最大8 h值的第90百分位数)的AQI则相反。邯郸采暖期首要污染物以PM_(2.5)和PM_(10)为主,除O_3-8(90)外,其他5种污染物采暖期AQI均高于其年均值;同时采暖期降水少,温度低,小风出现频率明显高于非采暖期,而且局地逆温强,静稳天气指数高,是全年环境气象条件最差的时期。邯郸采暖期的环境气象条件1月最差,且夜晚差于白天,尤其是局地5—7时。邯郸采暖期首要污染物浓度与前一日污染物浓度、静稳指数、逆温、相对湿度和露点温度等呈正相关,与气温、风速、能见度和混合层高度等呈负相关。BP神经网络模型对污染物浓度的预报效果优于线性回归模型,可尝试应用于邯郸空气质量预报工作。     

滇池流域土地利用景观空间格局对水质的影响

选用综合水质评价方法,对滇池流域进行水质评价。选取斑块数量（NP）、斑块密度（PD）、最大斑块指数（LPI）、最大形状指数（LSI）,作为表征景观空间格局的参数,来分析流域优势斑块对水质的影响。对水质评价结果与景观指数进行相关性分析得出：居民点及工矿用地斑块数量越多、形状越不规则,有利于延缓水质状况的恶化;耕地斑块越大,越集中,本身产生的面源污染浓度就越高,而流经耕地的径流中的污染物浓度则会因大斑块的吸附过滤作用而降低;林地斑块密度越大,对污染物的截留纳污作用就越大,而斑块越大,可能产生局限性,导致未流经林地的污染物直接进入河流而影响水质。     

城市生态系统的格局和过程

城市生态系统是人类活动影响下的复合生态系统。人为的开发利用活动和局地的生物物理条件形成了城市特有的景观格局。城市发展改变了自然的生物栖息环境,从根本上改变了生态系统的结构、过程、功能,以及所提供的各种服务。这种改变最终又会影响人类自身的健康生存。文章综述了国内外有关城市景观格局和和重要生态过程之间相互作用机制的研究进展。通过研究发现,在大尺度上,净初级生产力是衡量城市发展对区域物流、能流影响的有效指标;在小尺度上,城市物流、能流过程和城市内部的景观结构、格局有很强的相关性。城市发展显著的改变了自然的栖息地及生物生长过程,本地植被种类减少,外来种增加,外来种的数量和人口数量有显著的相关性;而城市动物群落主要由一些小型哺乳动物、无脊椎动物、鸟类、两栖爬行类动物组成,其中,鸟类是研究城市化过程的有效指示物种。城市生态系统特有的景观格局及生态等过程显著的改了局部区域的微气候和水文过程,城市气温增加,风速降低,云、雾量增加,地表径流增加,流速加大,污染负荷增强等。因此,控制人类活动,优化土地利用的结构和空间格局,是改善城市生态系统结构和过程,保证可持续发展的基本出发点。但是,目前有关城市-格局-过程之间的影响机制还不十分清楚,尤其是定量研究较少。因此,结合传统的城市生态学,景观生态学的理论和其他相关学科领域的发展,为深入分析城市格局-过程之间的关系提供了重要的研究前景。     

河谷型城市城乡结合部景观格局空间尺度效应分析——以兰州市西固区土地利用格局为例

以兰州市西固区土地利用格局为例,利用2005年SPOT5遥感影像和正射航空影像数据,选取14个常用的景观指数,从景观水平和类型水平2个方面分析景观指数随尺度变化的基本规律,采用200m×200m正方形将研究区土地利用数据切分成规则格网,计算每个格网的多样性指数,通过半方差分析研究西固区多样性空间结构特征。结果表明:10m是西固区土地利用景观的本征观测尺度;研究区景观类型和景观格局特征随尺度增大变化显著,体现出一定的尺度依赖性;各乡(镇、街道)的景观指数呈现出城市中心—城乡交错带—乡村的分异特征,梯度变化明显;西固区多样性空间分布属于中等强度空间相关,高值区主要分布于黄河沿岸。     

乌鲁木齐城市地表温度时空变化与贡献度研究

伴随着新疆首府乌鲁木齐市经济快速发展,人口持续增加、城市化进程不断加快,地表温度也发生极其显著的变化。以乌鲁木齐市中心城区为研究对象,利用1990—2018年的4期Landsat卫星影像和中国科学院土地利用/覆被分类数据,采用地表温度反演、重心转移模型、空间聚类分析以及计算贡献度指数等方法,定量研究乌鲁木齐市城市化进程中地表温度的时空格局变化及土地利用/覆盖对热环境的贡献程度。结果表明,(1)1990—2018年间,研究区相对地表温度等级在<0、0—2、>8等级上面积增加,2—4、4—6、6—8等级上面积减少。面积增长最大的是<0的相对地表温度等级,面积减少最多的是6—8等级,从空间分布上看,温度区分布有从中间向外围递增的现象。(2)1990—2018年间,研究区内相对地表温度等级在0—2、2—4、4—6区域的重心均表现为先向东南,再向西,再向东北转移的趋势,相对地表温度等级>8区域的重心先向西南,再向东北转移,相对地表温度等级<0的区域温度重心一直北移,空间上呈现等级越高越靠东的现象,相对地表温度等级<0分布在中间,相对地表温度等级>8区域的重心转移距离最长,相对地表温度等级在0—2区域的重心转移距离最短。(3)研究区内的LST在空间上呈现出很强的集聚效应,从整体上均表现为等级越高集聚性越强的现象;1990—2018年间,区域热岛的集聚程度在不断降低,空间尺度临界值逐年下降。(4)1990—2018年间,研究区建设用地与水域面积增加,其余类型均在减少,面积增长最大的为建设用地,面积减少最大的耕地面积。各土地利用/覆盖类型的贡献度指数从大到小表现为草地、建设用地、未利用地、林地、水域、耕地,其中草地、建设用地、未利用地为正贡献,林地、水域、耕地为负贡献。贡献度值指数大小与面积密切相关。     

景观格局演变及其生态效应研究进展

区域景观格局演变及生态效应研究一直是景观生态学研究的重点,对人类、自然的可持续发展具有重要的意义.文章从景观格局-过程-生态效应的相互驱动机制及当前的研究进展进行了系统的分析,综述了国内外景观格局及其生态效应研究相关进展,集中分析了当前研究中的热点和难点.景观分类是景观格局研究的基础,空间统计分析、转移矩阵分析和景观指数分析是研究景观格局演变的主要手段,新兴的元胞自动机理论和方法在景观格局演变研究中有很大的发展空间.景观格局演变驱动力研究需对自然驱动力、社会驱动力进行综合考虑.不同时空尺度下,景观格局与生态过程的内在机制也不一样.在此基础上,提出了今后研究的一些方向,重点是:(1)景观格局演变的内在驱动机制研究;(2)多尺度下景观格局和生态过程(如土壤侵蚀、养分流失等)的耦合研究;(3)"3S"技术、野外调查监测与格局-过程演变模拟模型结合的应用推广潜力.     

干扰对牦牛坪景观格局及草地生态系统服务的影响

玉龙雪山高山草甸位于横断山区生物多样性保护关键地区,也是滇西北重要的生态旅游资源,提供了多种重要的生态系统服务,然而当下面临着放牧旅游复合干扰等多重压力。为明晰放牧和旅游干扰对玉龙雪山高山草甸景观格局及草地生态系统服务的影响,通过野外调查和遥感影像解译数据,区分出旅游、放牧和干扰交互区3个干扰类型区,并将草甸划分出重度、中度、轻度和未退化等4个级别。分别从调节、供给、文化服务等3个方面6个指标评估研究区生态系统服务,从景观数量组成(PLAND和PD指数)与景观空间结构(SHAPE和CONNECT指数)角度评估研究区的景观格局,运用冗余分析(RDA)探讨干扰影响下的景观格局对草地生态系统服务的影响。结果表明:(1)旅游干扰集中区域的未退化和轻度退化草甸斑块面积占比(PLAND)比其他干扰区低15%,中度和重度退化草甸面积占比则明显增加;放牧干扰集中区轻度退化草甸的斑块密度指数(PD)比其他干扰区域高2-7倍,斑块破碎化明显;(2)在干扰交互区和放牧干扰集中区,都出现了斑块形状指数(SHAPE)和斑块连接度指数(CONNECT)随着草甸退化程度增加而增加的现象,中度退化草甸斑块更破碎且连接度增加,进一步扩大分布范围的趋势明显;(3)景观组成特征对研究区生态系统服务作用明显,PD指数是研究区最重要的景观指标,PD越高景观越破碎,生态系统服务供给越差。旅游干扰集中区的生态系统服务更多受景观空间结构特征的影响,放牧干扰集中区的生态系统服务则主要受景观组成特征的影响。不同干扰区域景观组成与结构的差异对草地生态系统服务的供给的影响,可作为景区草地资源保护与景观规划管理的参考。     

基于遥感的北京市体感温度指数反演研究

体感温度指数综合考虑了温度和湿度对人体的影响,可有效表征人体舒适度,对于研究城市热岛效应对人体健康的影响具有重要意义。基于2017年7月10日的Landsat 8卫星影像运用单通道算法反演北京市的地表温度,结合NDVI、MNDWI、海拔及水汽含量等环境因子,构建随机森林模型估算近地表气温;基于同一天的MODIS水汽产品提取大气可降水量,运用逐步回归方法建立近地表水汽含量与大气可降水量、地表温度及海拔之间的关系来估算近地表露点温度,在此基础上计算Humidex指数来表征北京市体感温度的空间分布。结果表明,模型估算的体感温度平均绝对误差(MAE)为1.40℃,均方根误差(RMSE)为1.71℃。北京市7月10日的体感温度范围为24~42℃,具有东南高西北低的分布特征。主城区和近郊区的体感温度显著高于远郊区,并向四周呈递减趋势;受空气湿度的影响,平谷南部、密云河谷一带、延怀盆地以及房山东南部等部分远郊地区的体感温度也比较高。就城市内部的体感温度而言,不同功能区的分布使得体感温度在相邻区域上存在空间差异性,东城区和西城区体感温度最高,平均值达到了39.79℃,丰台区、海淀区、石景山区和朝阳区的平均体感温度也达到了34.29℃。体感温度与气温在空间分布上具有一致性,但整体上高于气温,在主城区和各区中心区域,体感温度比气温高5℃以上。该研究尝试通过遥感手段反演北京地区体感温度指数,获取了北京市体感温度的详细空间分布信息,为城市人居环境和城市热岛效应研究提供了科学参考。     

珠江三角洲典型区景观生态聚类分析

珠海是珠江三角洲地区一个海陆交互作用与人类干扰活动频繁的典型区域。文章以2000年TM数据为基础数据源，编制珠海地区景观类型图，并以镇(区)为基本空间单元将珠海划分为20个景观生态子区，在GIS与景观斑块分析软件Patch Analyst 2．0支持下计算各子区的景观特征指数。通过各子区的景观指数对比分析，探讨研究区范围内景观格局的空间差异，揭示人类活动、自然干扰等各种景观生态机制对区域景观生态的影响。根据各指数反映的景观特征信息，选择平均斑块大小(MPS)、斑块大小变异系数(PSCOV)、边缘密度(ED)、面积加权分维数(AWMPFD)、破碎度指数(F)、多样性指数(SDI)及人为干扰指数(DT)进行珠海景观生态聚类分析，根据聚类分析结果可多层次客观地对珠海地区进行景观生态类型区划分。     

基于Landsat TM的澳门城市热场影响因素分析

利用2004年10月19日Landsat TM数据提取澳门城区城市用地类型信息,反演城市地表温度,在此基础上通过主成分回归方法分析澳门城市热场的影响因素.结果表明,澳门城市热场受到硬化地表指数的影响较大,其次为植被比例.地表温度与硬化地表指数、道路密度呈显著正相关(P＜0.05),与归一化植被指数、植被比例及水体比例呈显著负相关(P＜0.05).