基于TM影像的北京市热环境及其与不透水面的关系研究

城市化进程将自然景观转换为以不透水面为主体的人工景观,改变了地表与大气间的水分和能量交换过程,导致了城市热岛效应。城市热岛效应对区域气候、生态环境等产生了一系列影响,其空间分布特征以及影响因素分析已经成为城市气候与环境研究的重要内容。基于2011年7月26日的Landsat/TM卫星影像运用单通道算法反演了北京市的地表温度来表征城市热环境,运用线性光谱分解及VIS模型提取了北京市不透水面盖度来,在此基础上对北京城市热环境的空间分布特征及其与不透水面盖度之间的关系进行了分析讨论。研究表明:北京主城区的地表温度明显高于郊区,城市热岛效应非常显著,其空间分布呈现单核特征,且南部城区的热岛效应要强于北部城区。北京市高温热岛区域和不透水面盖度较高的区域基本重合,两者在空间分布上具有显著的一致性。地表温度随着不透水面盖度的增加而升高,并且其变化速率依赖于不透水面盖度。当不透水面盖度低于40%时,地表温度随着不透水面盖度增加呈指数关系迅速上升,而当不透水面盖度高于40%时,地表温度呈线性缓慢上升。研究结果揭示了不透水面与地表温度的关系,表明不透水面盖度可以作为城市热环境的一个重要指示因子,为城市规划建设及环境评价等提供了科学参考。     

昆明市主城区热环境及其影响因素的时空演化特征

为了明确城市化发展所导致的城市地表变化对城市热环境时空变化的影响,基于2002年、2008年和2014年的三期遥感影像,采用辐射传输方程法和ISODATA非监督分类法对城市地表进行了地表温度反演和土地利用分类,同时利用NDVI像元二分线性模型法计算了地表的植被覆盖度,最后,通过对研究区域的土地利用、植被覆盖和热环境进行时空变化的统计分析和对比分析,得到如下结果,(1)2002—2014年,城镇用地面积共增加了295.18 km~2,相比2002年,2014年城镇用地面积增加了1.62倍,所占比重增长了10.98%;(2)大量中低植被覆盖度区域转换为中高植被覆盖度区域,植被覆盖度大于0.6的区域面积共增加了220.26km~2;(3)较高温区面积持续增加,共增加841.78km~2,与之相反的是低温区和较低温区面积持续减少,共减少701.71 km~2;(4)城市热环境虽然受到植被覆盖度等地表特征因素的影响,但是城市热环境的持续增高并非完全由于城市化导致的城市地表特征变化所致,全球变暖大环境的影响也是其均温大幅增高的主要原因之一。研究结果可作为改善城市热环境和缓解其负面效应的空间优化与规划的重要科学依据,也可为将来昆明城市发展战略提供科学参考。     

南宁市主城区不透水面与热环境效应的空间关系研究

快速城市化过程中不透水面持续扩张是影响城市热环境变化的重要原因。科学测度城市不透水面变化及其与热环境之间的关系,可以为有效制定合理的城市蓝绿空间规划提供依据。基于南宁市主城区2003-2019年间Landsat遥感影像,利用面向对象分类方法获取城市土地利用数据,借助辐射传输方程反演地表温度,定量分析城市不透水面与热环境效应的时空格局演变特征,运用双变量空间自相关方法探索城市不透水面与热环境效应的空间关系和集聚规律。研究结果显示,近15年来南宁市主城区不透水面的面积显著增加,城市主要沿环路以内的老城区和主要交通要道不断向外扩展,主要扩张方向为向东和向南。城市热场由中温区占主导,低温区和次低温区的面积波动下降,高温区与次高温区的范围逐渐蔓延,城市热岛效应有所加剧。南宁市热岛分布格局由单中心转变为多中心,新开发区的热岛效应明显增强。南宁市主城区不透水面与热环境效应之间呈现明显正相关关系,从2003-2019年相关性逐渐增强。空间集聚类型以高-高聚集和低-低集聚为主,高-高聚集区主要分布于城市中心,低-低聚集区位于东部绿地比例较高及河流分布集中的地区。该研究通过探讨南宁市主城区不透水面与热环境...     

绿化覆盖率对城市绿地破碎度与地表温度的关系的影响

优化绿地空间配置（如破碎度）是改善城市热环境的有效途径。然而绿地破碎度对城市热环境的影响可能随绿化覆盖率的变化而变化,对改善城市热环境提出了巨大挑战,但相关研究十分缺乏。以长沙市为例,利用Landsat地表温度表征城市热环境,使用解译于高分2号遥感影像的城市绿地图在1 m像元尺度量化绿化覆盖率和绿地破碎度（用绿地边界密度表征）。以419个1 km格网为分析单元,应用分段线性回归揭示绿化覆盖率与绿地破碎度间的非线性关系,识别绿化覆盖率阈值并以此为标准将419个1 km格网划分为高绿化覆盖率区和低绿化覆盖率区。以1 km格网平均地表温度为因变量,绿化覆盖率、绿地破碎度、水体覆盖率和裸地覆盖率为自变量从研究区、高绿化覆盖率区和低覆盖率区3个方面建立多元线性回归模型阐明绿地破碎度对地表温度的影响。最后进行方差分解分析绿化覆盖率、绿地破碎度和其他土地覆盖率对地表温度的独立和联合影响。结果显示,1）绿地破碎度随绿化覆盖率的增加先增加后降低,阈值为44.9%。2）整个研究区,4个指标可解释69.1%的地表温度变异,地表温度随绿化覆盖率、水体覆盖率、裸地覆盖率和绿地破碎度的增加显著降低。3）低绿化覆盖...     

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).     

城市热环境季相变异及与非渗透地表的定量关系分析——以广州市中心区为例

基于遥感卫星影像的热环境时空格局及与地表特征相关性分析是目前城市热环境研究的主要内容,但此类研究针对季相变异特征的分析较为缺乏。以广州市中心区2005年下半年3期不同季相的Landsat TM影像为数据源,提出一种面向对象分割的方法提取城市热岛/冷岛分布,并利用重心模型定量其季相变化移动轨迹;采用回归树模型构建地表温度(Land surface temperature,LST)与非渗透地表的关系方程,旨在揭示城市热环境季相变异性规律。结果表明:(1)随夏季到深秋,热岛呈现从中心区退出的态势,南部冷岛大面积消失,7月18日至10月22日热岛重心向东移动2.5 km,冷岛重心向西北移动3.4 km。10月22日至11月23日冷岛重心向西北移动9 km,热岛重心向东南移动8 km;(2)随季相变化,地表温度与非渗透地表的正相关关系趋于复杂,二者相关性从7月18日的0.994 1降至11月23日的0.869 1,对于11月23日数据,使用二次多项式方程更能表达二者的关系;(3)与传统的线性回归模型相比,回归树模型能更好地模拟地表温度的空间异质性,非渗透地表的增温作用存在非线性趋势,并且二者的关系模型存在明显的空间异质性。     

桂林市典型园林绿地与水体的降温效应研究

随着城市化的快速发展,城市热岛现象也越来越突出。作为城市生态系统中两种重要的地物类型,园林绿地和水体对城市热岛均有明显的降温效应,因此对其进行定量研究具有重要意义。以桂林市建成区为研究对象,利用TM影像数据提取了区域的地表温度(LST)、植被覆盖度(FV)以及改进的归一化差异水体指数(MNDWI)等生物物理信息,同时借助空间统计和缓冲区分析方法,对区域典型园林绿地和水体地表温度的空间特征及其相关性进行了定量研究。结果表明:桂林市5城区的地表温度以低温区和中温区为主。高温区与极高温区也占有较大比例,两者占市区总面积27.8%,较全市平均地表温度高约2~4℃,整体上呈现显著的热岛效应。城市中园林绿地和水体的平均地表温度分别为26.76和24.86℃。相关性分析揭示,城市园林绿地和水体面积与其内部地表温度呈现极显著负相关关系(sig=0.001),园林绿地的FV、水体MNDWI则呈显著负相关关系(sig=0.015和sig=0.038),说明地表温度随着上述参数的增大而降低。除典型水体面积与地表温度的拟合曲线为对数函数之外,其他参数的最佳拟合效果均为线性。缓冲区分析说明,不论是城市园林绿地还是水体,都会对外围一定区域的热环境产生影响。伴随城市园林绿地与水体样区缓冲带距离的增大,外围区域的地表温度呈上升趋势,但这种趋势随距离变化在不断减弱,其有效影响范围在距样区边界120~240 m处。通过对比研究发现,城市中较大面积的公园绿地或水体其降温效应要比面积较小者显著,而水体对于周围热场的影响和敏感度要强于园林绿地。     

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。     

基于LandsatTM影像的武汉市热岛效应研究

采用定量遥感与GIS相结合的方法,利用武汉市2006年TM遥感影像,定量分析武汉市植被指数和热岛效应的关系和空间分布。在空间剖面上,研究了植被指数（NDVI）与地表辐射温度的关系并对植被指数（NDVI）与地表辐射温度进行了回归拟合。在此基础上,研究了武汉市热岛空间分布,解释了武汉市热岛等级空间分布的特点。研究结果表明：植被指数（NDVll与地表辐射温度存在着明显的负相关性;随着植被覆盖的变化,城市建设用地的地表辐射温度明显比其他土地类型敏感;城市中工业区和人口活动密集的商业区热岛强度高;水体和绿地对于分割城市热岛和缓解热岛效应有显著作用。该研究可为城市生态规划、用地合理布局等提供参考。     

城市公园对夏季热环境的影响——以上海市中心城区为例

上海是我国城市化程度最高的城市之一,快速城市化导致了城市热岛效应显著增强,影响着城市生态环境。了解城市公园对热环境的影响,对指导本市绿地公园的规划与建设,缓解城市热岛效益具有实用价值和参考意义,对国内其他城市的相关研究也有一定参考价值。基于Landsat遥感影像和航空遥感影像,采用RS和GIS技术,定量分析了上海市建成区内的绿地公园对热环境的影响。结果表明:(1)研究区域内高温区域分布广泛,同时有低温区域分散分布,中环和内环的低温区域主要零星分布在河流及绿地公园等地,形成明显的热岛空洞,显示出绿地公园对城市热环境的降温效应;(2)绿地公园对周围区域降温作用明显,平均降温幅度为1.55 K,但降温作用存在明显差异,降温作用随距离增加而减弱,对周围200m区域范围内降温效果较为明显;(3)绿地公园对周围环境的降温作用与其本身结构特征等因素息息相关,降温幅度与公园内人工表面比重、水域比重、公园形状和面积存在较强的相关性,与景观聚集程度和植被分布的相关性相对较弱。     

江门市区冬季地表热环境与土地覆盖类型关系的研究

应用美国陆地资源卫星Landsat ETM＋影像资料,反演了江门市区的地表温度（LST）,并提取研究区的NDVI、NDBI和MNDWI指数。分析了江门市区冬季LST的空间分布特征及城市地表热环境与土地覆盖类型之间的关系。结果表明：江门市区LST分布具有空间差异性,不同土地覆盖类型有较大差异,存在城市热岛效应;LST与3种归一化指数存在相关性,其中LST与NDVI存在非线性相关、与NDBI存在线性正相关、与MNDWI存在线性负相关。     

城镇化与绿地退化对城市热环境影响研究

城市的发展和城市化进程的加速,导致建设用地的迅速膨胀和生态景观绿地的急剧减少,最终改变了城市热环境。以广州南部快速发展区为例,基于Landsat6遥感影像数据定量分析城市化及绿地系统的变化情况及其城市地表热场和热岛效应空间分布情况,探讨城市热场及热岛效应受城市化和绿地退化（以NDVI为表征）影响的定量关系。研究表明,广州南部地区的热环境状况与其地形特征之间有较密切的联系,城市热环境的分布变化与城镇建设用地和NDVI的分布变化有一定的相关性,特别是与NDVI呈现线性负相关,即地表温度随着归一化植被指数的增大而降低。结果表明,城镇化与绿地退化是导致城市热岛分布变化的影响因素之一。最后从生态角度出发,提出通过构建城市点状绿岛和带状生态廊道来改善城市热环境的可能性。     

城市绿地对周边热环境影响遥感研究——以北京为例

城市绿地是缓解城市热环境效应问题的主要因素之一,它不仅在宏观上影响城市区域尺度气候条件,而且在小区尺度直接影响到周边的热环境条件。本文从绿地景观格局的角度出发,利用遥感技术和地理信息技术,以北京市主城区的城市绿地作为研究对象,以绿地周边建筑物作为热环境影响承载体中介,分析了影响建筑热环境的绿地的主要景观因子,开展了城市绿地对周边热环境的影响范围、降温幅度以及绿地景观参数与降温幅度的相关关系研究。首先,从TM遥感影像上人工数字化选取了26个城市绿地斑块,同时提取了其周边建筑物像元;然后,基于定量遥感理论反演了绿地和建筑物的温度,并利用GIS工具统计了绿地和建筑的景观格局信息;最后,基于空间统计分析方法和等温线周长-温度曲线变点方法确定了城市绿地对周围建筑物热环境的影响范围,通过相关性分析探讨了城市绿地景观参数与其降温幅度之间的相关性。研究结果显示:(1)在100 m空间分辨率的尺度下,北京大部分城市绿地斑块对周边100 m范围内的建筑具有降温效应;面积在0.5 km2以上的绿地斑块,对周边100 m范围内建筑物具有明显降温效应,降温幅度在0.46~0.83℃之间,平均降温幅度为0.72℃;面积在0.5 km2以下的,具有较高植被覆盖度的绿地斑块有一定的降温效应,不具有较高植被覆盖度的绿地斑块降温效应不明显;(2)绿地斑块的周长、面积、形状指数和植被覆盖度与其周边建筑物的降温幅度没有显著的相关性。该结果表明,绿地的面积无论多大,其对周边环境的降温效应都限制在一定空间范围内;在布设城市绿地时分散型绿地比集中式大绿地对周边环境的总体降温效应更好。研究结果揭示了城市绿地对周边热环境影响的空间范围、降温幅度以及绿地景观参数与降温幅度的相关关系,可为城市规划建设及环境评价等提供科学参考。     

城市绿地对热岛效应的缓解作用研究——以台州市为例

为了明确城市绿地及其组合对城市热环境的影响,采用实地调查与遥感相结合的方法获取了绿地类型和地表温度等相关数据,并应用统计分析方法对不同绿地类型及其组合的降温效应进行了研究。结果显示:(1)树林和混合绿地的降温效果明显好于草坪和裸地,但更易受到其周围一定范围内绿地分布的影响;(2)不同城市功能区内各绿地类型的降温效应存在明显差异;(3)降低光照强度和增加空气湿度可能是降温的主要机制之一。研究结果对于深入了解绿地类型的降温特征、指导城市绿地规划建设以及定量评价城市绿地建设均可提供技术支撑和科学参考。     

土地利用差异与变化对区域热环境贡献研究——以京津冀城市群为例

人类活动改变土地利用、土地覆被,造成下垫面属性变化,直接引发区域热环境变化。采用2004—2006年、2014—2016年京津冀城市群MODIS地表温度产品,结合2005年和2015年土地利用数据,分别从行政区划和土地利用角度定量计算地级市和土地利用类型在不同季节、昼夜条件下对城市群热环境的贡献度指数(CI),归纳不同城市和土地利用类型对城市群热环境贡献的角色特征,度量不同土地利用类型对城市群和地级市热环境贡献度强度差异及变化。结果表明:(1)不同城市在白天和夜晚作为城市群热环境源汇角色不同,根据贡献度指数的昼夜差异可分为昼夜热源型城市(CI0)、昼汇夜源型城市(白天CI0,夜间CI0)和昼夜热汇型城市(CI0);(2)2005—2015年各土地利用类型对城市群热环境的贡献度指数绝对值增大,对城市群热环境的源汇作用强度增加;(3)耕地和林地分别为京津冀城市群热环境最主要的源汇景观。在春、秋、冬季夜间,耕地对城市群热环境贡献由源转为汇。(4)城市受内部土地利用空间配置和自身发展条件影响,不同土地利用类型对城市热环境贡献度存在显著的时空差异,如林地在春、夏、秋季夜间对不同城市热环境分别表现为源汇景观。区别源汇景观的依据在于判定其是否能够降低区域热环境,因此源汇景观在空间尺度或时间尺度上可能会发生角色转变。研究结果对于基于植被分区的城市设计所进行的热环境调控具有理论意义。     

纳帕海流域典型植被类型的土壤水分状况及其影响因素

以纳帕海流域荒草地、松树林地、裸地、3 a修复区和1 a修复区5种典型植被类型为研究对象,测定其土壤水分、产流产沙、容重和有机碳含量等,研究不同植被类型土壤含水量差异及其影响因素,对当地脆弱生态水文环境的保护和区域可持续发展的实现具有积极意义。结果表明,不同植被类型土壤含水量φ差异明显,荒草地最高,为50.7%,3 a修复区和松树林地分别为34.5%和28.7%,而裸地和1 a修复区仅有20%左右;不同植被类型土壤理化特性无明显规律性;地表径流系数差异明显,荒草地最低,仅1.21%,而松树林地为5.73%;荒草地和松树林地泥沙产量低于裸地和1 a修复区。除容重外,土壤含水量与其他理化性质和产流产沙相关性均不显著。先种草迅速增加地表覆盖度的植被恢复方式可快速改善表层土壤性质,增强土壤保水能力。     

黄土丘陵沟壑区蒸散的遥感反演——以静宁县水土保持世行贷款项目区为例

蒸散量是热量平衡和水量平衡的重要分量.利用TM遥感影像和地表热量平衡模型估算静宁县水土保持世行贷款项目区的蒸散量,并结合地面实测资料进行检验,分析蒸散的分布规律,研究蒸散量与土地利用、地表参数、地形参数的关系.结果表明:研究区日蒸散量介于0.70～9.05 mm之间,平均5.31 mm,分布上呈现由西北向东南递增的趋势;不同下垫面的蒸散能力有一定差别,其中水域和林地的日蒸散量最大;日蒸散量与归一化植被指数(INDV)呈线性正相关,而与地表温度呈线性负相关.     

城市绿地对周边热环境影响遥感研究--以北京为例

城市绿地是缓解城市热环境效应问题的主要因素之一,它不仅在宏观上影响城市区域尺度气候条件,而且在小区尺度直接影响到周边的热环境条件。本文从绿地景观格局的角度出发,利用遥感技术和地理信息技术,以北京市主城区的城市绿地作为研究对象,以绿地周边建筑物作为热环境影响承载体中介,分析了影响建筑热环境的绿地的主要景观因子,开展了城市绿地对周边热环境的影响范围、降温幅度以及绿地景观参数与降温幅度的相关关系研究。首先,从TM遥感影像上人工数字化选取了26个城市绿地斑块,同时提取了其周边建筑物像元;然后,基于定量遥感理论反演了绿地和建筑物的温度,并利用GIS工具统计了绿地和建筑的景观格局信息;最后,基于空间统计分析方法和等温线周长-温度曲线变点方法确定了城市绿地对周围建筑物热环境的影响范围,通过相关性分析探讨了城市绿地景观参数与其降温幅度之间的相关性。研究结果显示：（1）在100 m空间分辨率的尺度下,北京大部分城市绿地斑块对周边100 m范围内的建筑具有降温效应;面积在0.5 km2以上的绿地斑块,对周边100 m范围内建筑物具有明显降温效应,降温幅度在0.46~0.83℃之间,平均降温幅度为0.72℃;面积在0.5 km2以下的,具有较高植被覆盖度的绿地斑块有一定的降温效应,不具有较高植被覆盖度的绿地斑块降温效应不明显;（2）绿地斑块的周长、面积、形状指数和植被覆盖度与其周边建筑物的降温幅度没有显著的相关性。该结果表明,绿地的面积无论多大,其对周边环境的降温效应都限制在一定空间范围内;在布设城市绿地时分散型绿地比集中式大绿地对周边环境的总体降温效应更好。研究结果揭示了城市绿地对周边热环境影响的空间范围、降温幅度以及绿地景观参数与降温幅度的相关关系,可为城市规划建设及环境评价等提供科学参考。     

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。     

微观尺度城市热环境影响因素分析研究——以深圳市罗湖区为例

城市热环境状况是衡量城市生态环境状况的重要指标之一,直接关系到城市人居环境质量、居民健康状况,以及城市的可持续发展。以人口、经济、产业、建筑等为代表的的社会因素是影响城市热环境的主要驱动力因素之一,然而目前相关研究仍主要集中在宏观尺度。以Landsat-8 TIRS为数据源,以深圳市罗湖区为研究区,研究微观尺度多种社会因素对城市热环境的影响机制,揭示城市内部空间热环境的成因。首先,通过计算热岛强度与热岛比例指数分析罗湖区热环境空间分布;然后,应用Pearson相关系数分析微观街区尺度建设用地比率、绿地比率、毛容积率、人口密度等自然、社会因素与城市热环境的相关性;最后,基于统计直方图分析具有不同人文功能属性建设用地对城市地表热环境的影响机制。研究结果表明:由于罗湖全区的生态用地比例较高,热环境状况总体较好,然而由于生态用地分布极不均匀,建成区内的部分区域热岛比例指数较高,城市热岛效应较严重;在微观街区尺度,4种指标与热岛比例指数的相关性由大到小依次为:绿地覆盖率(-0.91)、毛容积率(0.76)、人口密度(0.67)、建设用地比率(0.64);对7种具有人文功能属性的土地利用类型,其对地表热环境的影响由大到小依次为:物流仓储用地、交通设施、工业用地、商业服务业用地、公共管理与服务、居住用地、市政公用设施。研究成果不仅能为快速发展城市土地利用规划提供参考,也对城市热环境管理和城市热岛效应减缓措施的提出与施行具有实践意义。