基于HJ-1B数据的武汉市LST反演及热环境分析

以HJ-1BCCD/IRS4为主要数据源,采用单窗算法,反演了武汉市夏季高温代表日的地表温度,并用MODIS地表温度产品对反演结果进行了验证。在此基础上,提取热场变异复合指数来分析城市热岛空间分布特征,给出了城市热岛效应的定量化描述,并就不同下垫面对热岛效应的影响进行了研究。结果如下:(1)武汉城市热岛呈现整体上交错分布而局部小聚集的不规则特点,大热岛之中存在一些温度更高的小热岛;(2)武汉市2009~2012年夏季高温日平均LST为306.11K,多数城区温度达到309~317K;(3)主城区热场变异复合指数均超过了0.015,表现为较强-极强的热岛效应;6个等级的热岛效应强度的面积比例依次下降,而对应的LST平均值则逐渐升高;(4)不同地表覆盖类型LST相差较大,其在地表类型面积构成中的比例不同。研究成果可为城市热环境监测与生态评价提供科学依据。     

武汉城市群夏季热岛特征及演变

利用2000~2010年共11期MODIS地表温度资料和多源多时相的遥感影像分类结果揭示武汉城市群的夏季热岛效应,反演并计算出10 a间武汉城市群日间和夜间的热岛强度变化、土地覆盖类型和城镇用地面积。在对不同时相的地表温度数据进行热岛指数归一化处理的基础上,分析了武汉城市群热岛的分布特征及年代演变,定量分析了武汉城市群以及中心城市武汉市不同热状况区面积的变化和热场的变迁。结果表明,武汉城市群夏季热岛效应较为明显,其中武汉市是主要热源和热中心;自2000年起,武汉城市群城乡温度差异逐步减小,热中心分布向外扩散,城市热岛区域急速扩张,整体热环境趋于恶化;新兴城区的开发增加了武汉市的热源分布,人工表面的增加以及自然表面的减少导致城市热岛效应不断加剧。     

武汉城市热岛特征及其影响因素分析

正确理解城市热岛效应的形成机制及其影响因素是制定热岛效应缓解政策和研究城市生态问题的前提和基础。选用1987年9月26日的Landsat-5和2013年9月17日的Landsat-8遥感影像进行地表温度反演,分析武汉市城市热岛效应的时空演变特征;对热岛效应明显的武汉市主城区进行格网划分,提取格网内地表温度及所选影响因子指标值,运用主成分回归方法进行地表温度多因子综合分析,探讨城市热岛形成的主要影响因素。结果表明:(1)武汉市地表温度空间分布表现出典型的热岛特征,1987年和2013年分别有27.7%和39.1%的范围被"热岛"覆盖;(2)影响武汉城市热岛效应的主要因素有不透水面指数、水体面积比例、归一化建筑指数、归一化植被指数及绿地面积比例;(3)当其他影响因素稳定时,不透水面指数每增加1%,可使地表温度增温0.04℃~0.10℃;水体面积每增加1%,可降低地表温度0.03℃。     

夏季城市景观格局对热场空间分布的影响——以武汉为例

城市热岛效应是城市生态环境状况的综合体现,探讨城市景观格局对热场空间分布的影响机制对于优化城市空间布局、提升城市生态环境质量有着重要意义。选用2016年7月23日Landsat8遥感影像进行武汉主城区景观类型划分和地表温度反演,从斑块、斑块类型、景观水平3个级别选取所有常见景观指数表征城市景观格局特征;按3 km×3 km大小的网格将武汉市主城区进行格网划分,构建格网内各景观格局指数与地表温度的关系,并进行主成分综合回归分析,探讨城市景观格局影响夏季热场空间分布的主要特征。结果表明：（1）76%的景观指数与地表温度的线性关系在0.01的置信水平是显著的,但各景观指数之间相关性较强,信息交叉重叠严重。（2）在所有景观指数中,对地表温度影响最大的依次是水体斑块类型面积（CA_W）、建设用地斑块类型所占景观面积比例（PLAND_C）、绿地类型核心斑块占景观面积比（CPLAND_G）、绿地类型相似度均值（SIMI_MN_G）及绿地类型邻近指标均值（PROX_MN_G）。（3）当其他因素不变时,格网内建设用地每增加10%,地表温度上升1.0℃;水体面积每增加10 hm,地表温度下降0.2℃;绿地核心面积比例每增加10%,可降温1.0℃;相似度均值和邻近度均值每增加0.1,可降温0.09和0.08℃。 关键词： 景观格局;热场;格网化;多因子;热岛效应     

近10 a武汉市城市热岛效应演变及其#br# 与土地利用变化的关系

城市化进程的加快,农村人口大量涌入城市,城市布局及局部气候改变等因素使得城市热岛效应问题日益突出,已成为当前城市环境研究热点之一。以武汉市为例,应用遥感技术与地理信息系统技术,选取2004~2015年5个时相Landsat系列影像数据,利用单窗算法反演地表温度,并以此为基础进行热岛强度分级,获取了近10 a武汉市城市热岛效应变化结果,并分析了武汉市11个辖区城市热岛效应动态变化特征及热岛效应与土地利用变化的关系。研究结果表明：（1）自2007年后,武汉市老城区热岛面积持续减少,而新城区热岛面积则持续增加,呈现出以老城区为中心向新城区扩张的趋势,至2015年,新老城区热岛面积仅相差20.74 km2;（2）东西湖区、蔡甸区、江夏区与洪山区是近些年城市热岛面积增长较为显著的辖区,其中江夏区的热岛面积年际变化最大,最高值达95.42 km2;（3）城市热岛效应与土地利用类型的面积年际平均值拟合关系显示,2004~2015年,城市热岛效应与建筑用地的R2值最大,为0.681 2,建筑用地面积的增加是城市热岛强度面积扩张的重要影响因素。     

基于RS和GIS的武汉城市热岛效应年代演变及其机理分析

为了更客观地揭示“火炉”武汉的城市热岛效应,利用1987、1994、2005年共3期TM影像数据,在地理信息系统（GIS）的支持下,反演并计算出武汉市城区不同年代的热岛强度、植被覆盖率、土地利用类型及城区面积。在对存在较大差异3期的热岛强度数据进行标准化处理的基础上,分析了武汉城市热岛效应的现状及年代演变,定量分析了城区热岛强度分布与土地利用类型、植被覆盖率的相关关系。结果表明：武汉城区热岛效应十分明显,特别是在工业区和商业区;20世纪80年代以来,武汉热岛面积不断变大;热岛强度与植被覆盖率呈负相关关系,植被覆盖率每提高10%,热岛强度约下降11℃;不同土地利用类型对热岛贡献不同,水体和植被区域可以缓解城市热岛效应,而工商业用地、道路等则加剧热岛效应;武汉市城区面积扩大、植被覆盖率降低、水域面积减少,是导致热岛效应不断加剧的原因。     

城市热环境的规划改善策略研究——以武汉市为例

随着城市热环境的恶化,城市中极热现象频率逐步增高。对于在城市尺度下提出的概念性的规划策略,因其缺乏可操作性并不能及时有效的缓解城市热岛现象。然而,在局部尺度下的策略一直难以提出,其中的一个原因便是对现有的关于城市微气候的研究缺少标准。在OKE教授团队提出的局部气候区（LCZ）概念的基础上,以武汉市为例提出一个通过量化的措施在局部尺度改善城市热环境的流程。方法上,利用ArcGIS和envi软件从Landsat-7的ETM+影像数据和武汉市的建筑矢量数据中提取出9个最常用的影响地表温度（LST）的地表指标,进而利用这9个指标通过K均值聚类的方法对武汉市研究区域进行LCZ划分。接着,利用普通最小二乘法（OLS）分析地表指标与LST的关系。以LCZ为框架,结合各地表指标与LST的相关性关系,从改善局部LST过高的角度出发,以分层结构和优先级的思路提出规划缓解策略。研究结果表明,案例中的武汉市研究区域被划分为7个LCZ,同时也定位出各LCZ中温度最高的热点,发现地表指标在不同的LCZ与地表温度有独特的相关性关系,因而针对不同LCZ中的热点提出了具体的地表指标参数值调整建议来改善热点的热环境状况。这可以在一定程度上有目标性的降低局部热岛的温度,同时至少在2个方面有助于城市微气候和规划的研究：(1）减小了城市热环境的研究尺度;(2）从规划角度提出了优化城市热环境的工作流程。     

近10 a武汉市城市热岛效应演变及其与土地利用变化的关系

城市化进程的加快,农村人口大量涌入城市,城市布局及局部气候改变等因素使得城市热岛效应问题日益突出,已成为当前城市环境研究热点之一。以武汉市为例,应用遥感技术与地理信息系统技术,选取2004~2015年5个时相Landsat系列影像数据,利用单窗算法反演地表温度,并以此为基础进行热岛强度分级,获取了近10 a武汉市城市热岛效应变化结果,并分析了武汉市11个辖区城市热岛效应动态变化特征及热岛效应与土地利用变化的关系。研究结果表明:(1)自2007年后,武汉市老城区热岛面积持续减少,而新城区热岛面积则持续增加,呈现出以老城区为中心向新城区扩张的趋势,至2015年,新老城区热岛面积仅相差20.74 km~2;(2)东西湖区、蔡甸区、江夏区与洪山区是近些年城市热岛面积增长较为显著的辖区,其中江夏区的热岛面积年际变化最大,最高值达95.42 km~2;(3)城市热岛效应与土地利用类型的面积年际平均值拟合关系显示,2004~2015年,城市热岛效应与建筑用地的R2值最大,为0.681 2,建筑用地面积的增加是城市热岛强度面积扩张的重要影响因素。     

基于地理探测器的城市热岛驱动因素分析——以武汉市为例

城市热岛是由地表特征、社会经济和气象等因素综合引起的环境问题，具有显著的季节差异。大量的研究分析了土地覆盖类型、地表覆盖指数、景观指数等和城市热岛之间的相互关系，忽略了气象因素以及气象因素、地表特征与社会经济之间的交互作用对城市热岛的影响。在分析武汉市不同季节热岛强度及空间自相关分析的基础上，采用地理探测器研究了不同季节城市热岛强度的驱动因素及其交互作用和热岛风险区探测。结果表明：武汉市各季节热岛强度在空间上呈现强烈的集聚特征。按春夏秋冬顺序，武汉市4个季节热岛强度的主要驱动因素分别为地表特征、社会经济、社会经济和气象因素，四季对应的主要驱动因子分别是土地覆盖类型、夜间灯光、夜间灯光和气压。在11个驱动因子的交互影响中，四季热岛强度交互影响作用最大的分别为土地覆盖类型与夜间灯光、土地覆盖类型与NDVI、土地覆盖类型与夜间灯光、气压与土地覆盖类型或与NDVI。风险探测结果显示春夏秋冬平均热岛强度最高的分别为城市建成区、城市建成区、城市建成区、裸地和低植被覆盖区，最低的分别是水体、水体、水体、植被；四季的平均城市热岛强度随着夜间灯光的增加而增加；NDVI子区域平均热岛强度呈现先上升后下降的趋势；气压子区域平均热岛强度总体呈现逐步上升的趋势。这些结果揭示了热岛强度的季节变异特征，可为缓解城市热岛效应措施的制订提供依据。     

环形热岛格局演变过程的遥感分析

城市热岛效应的空间格局在一定程度上可以反映城市规划和管理的成败得失,也是城市大气污染的驱动因素之一。〖JP2〗使用2000、2003、2004、2006、2008和2010年2～3月下午成都的6次NOAA/AVHRR（National Oceanic and Atmospheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer）卫星遥感数据反演亮温,采用均值 标准差法将热岛强度分为7个等级,用面积加权平均法将研究区强度分为高温、中温和低温3类。结果表明：（1）热岛空间格局呈现巨大变异,由前期的中心型演变为中期的环型,后期是热岛环的形态和高温中心的调整阶段;（2）研究区的强度为前期强,2004年迅速减弱,高温类的强度2004年比2003年减弱259℃,2004年之后的平均减弱率仅为024℃/a;（3）城市东北部和西南部高温区的温度梯度出现逆向升降趋势。由于地表温度对城市气温有重要影响,热岛形态的变化是人们从更复杂角度分析大气污染机制、设计热岛数值模型和进行城市规划的客观依据     

不同土地利用类型的地表特征参量的遥感反演研究——以猫跳河流域为例

利用2007年5月Lansat5 TM数据,运用单通道算法,基于全国遥感监测土地利用/覆盖分类体系,对贵州省猫跳河流域的地表特征参量进行了反演,得到不同土地利用类型下的典型地表特征参数值。在3种主要的土地利用类型中,林地的植被指数最高、地表温度最低,农田的植被指数最低而地表温度最高,草地介乎林地和农田之间。城镇建设用地主要表现为热岛效应,而水域则主要表现为地表温度（LST）和归一化植被指数（NDVI）的双低特征。进一步对二级土地利用类型的分析表明,由于结构、功能的不同,土地利用二级类在地表特征参量方面也表现出了有规律地变化。有助于深入认识不同土地利用类型的物理特征,可以丰富主要土地利用类型的影像分类的先验知识,有望将不同土地利用方式的生态环境效应研究推进一步     

基于POI数据的武汉市夏季热场主导因素多尺度分析

分析不同尺度下土地覆被、人类活动等因素对地表温度影响作用大小,可为城市生态空间布局调整优化提供参考。以兴趣点(Point of Interest, POI)数据表征人类活动强度,利用大气校正法反演2016年夏季武汉市外环线区域地表温度,借助最小二乘法在500、1 000和2 000 m 3个尺度下定量研究地表温度与POI密度、归一化植被指数和归一化水体指数的相关性及作用大小,并分析各变量对地表温度的相对重要性。研究表明:(1)3种尺度下,POI密度均与地表温度呈显著正相关关系且相关系数随尺度增大而增大;归一化植被指数和水体指数与地表温度呈显著负相关关系,归一化植被指数与地表温度相关系数随尺度增大而减小,归一化水体指数与地表温度相关系数随尺度增大而增大;(2)武汉市热场空间是自然生态环境和人类活动共同作用的结果;(3)POI对地表温度的解释作用占较大权重,是热场空间形成的重要因素。POI对于地表温度解释的相对贡献度最大,在研究城市热场影响因素中,POI可用来反映人类活动强度,对遥感信息有较好的补充作用。     

城市人为热排放分类研究及其对气温的影响

随着城市化进程日益加速,城市热岛现象愈发严重。利用上海市近50 a各区县月均温数据,统计分析了各区与崇明夏季每5 a均温差,发现热岛效应由市区中心向郊区延伸,范围越来越大,特别是20世纪80年代开始温差呈较大幅增加,城市热岛现象显著;在前人工作的基础上,分析热岛产生机制中的主要原因之一：城市中人为热排。绘制人为热排放流程图,并将城市人为热源进行分类,分析所有可能成为人为热排放源的设施以便定性及控制研究;对供给,消费和排出3种阶段的计算方法进行对比归纳,根据目的不同分别使用;分别计算燃油排热和燃煤排热以估算上海市人为热排放总量,统计上海市区和郊区的年均温及年均温差随时间变化及其与人为热排放之间的关系,发现两者之间有很好的相关性;最后就上海市夏季空调使用排热对上海市温度影响进行了定性研究,数字化上海市航片得到上海市建筑物分布图,假设楼层和空调密度之间存在相关性,发现空调排热与地面温度反演有着非常良好的一致性,同时也是造成上海城市高温的主要因素之一     

两种植被指数与地表温度定量关系的比较研究——以南京市为例

加强绿化可有效缓解城市热岛（UHI）效应,但植被降温规律如何,如何科学绿化一直模糊不清。以南京市ETM+影像为数据源,经ATCOR2模块大气校正后,提取了南京城区地表温度（LST）、归一化植被指数（NDVI）和减化比值植被指数（RSR）,基于实测值和同时相ASTER数据反演结果的双重验证,拟合了两种植被指数与地表温度的定量关系,并进行了对比研究。结果表明：南京市存在明显的UHI,城区水体和绿地为显著的低温区,除水体外,植被覆盖度高的区域地表温度明显低于植被稀少或无植被区;地表温度与NDVI呈显著线性负相关,与RSR呈显著幂函数负相关,后者的相关性高于前者;以〖WTBX〗RSR〖WTBZ〗=32为界,此值之前,地表温度随着植被覆盖增加而锐减,此值之后,植被覆盖继续增加,地表温度却趋于恒定,呈现植被降温效应“饱和”现象;RSR能直接说明对于不同下垫面,增加相同的植被覆盖度其降温效果存在差异,而不进行土地利用分类,NDVI无法揭示此现象     

2015年冬季苏州城市热岛特征研究

基于Landsat土地利用类型分类资料、夜间灯光影像资料、自动气象站资料以及大气边界层探测资料,划分出城市、郊区以及湖区代表站,分析了苏州2015年1月城市热岛日变化、昼夜差异特征以及城、湖温度差日变化特征,并对苏州城市热岛分布特征以及城、湖大气边界层结构差异进行分析。结果显示：(1)白天热岛强度小,09~17时热岛强度均小于1℃,最小值仅为02℃;夜间热岛强度大,19~05时热岛强度维持在12℃以上,最大值为17℃。(2)城、湖温差白天为正,夜间为负,市区变温速率比湖区快约02℃/h。(3) 苏州白天热中心形状不规则,范围大,城郊温差小,夜间形成单一封闭稳定热中心,热中心形状与市区有较好对应,城、郊温差维持在15℃左右。冬季地面盛行西北风,太湖湖陆风现象显著,湖陆风和盛行风向共同影响城市热羽向西南方向发展。（4）城、湖虚位温廓线在白天差异小,均有不稳定边界层形成,夜间市区仍维持不稳定边界层,而湖区有稳定边界层发展,近地层内干岛效应显著。(5)城市热岛影响范围有明显日变化特征,白天城市热岛影响范围小于40 m,夜间大于200 m。     

南京城市化进程与热岛效应的初步研究

城市化过程对气候变化有着重要影响,全面而准确的分析城市化进程是十分重要的。以南京市为例,利用南京地区1985~2007年年平均气温和1985~2010年源于统计年鉴的4类城市化指标数据,使用人工神经网络方法以及综合指标法,分析了南京市城市化综合发展水平变化及其热岛效应的关系。结果表明：南京城市化进程分为稳步发展阶段（1985~2000年）和快速发展阶段（2001~2010年）,城市化综合评价指数增长速率分别为01/10a和06/10a;南京市1985~2007年年平均气温呈波动式上升,平均城郊温差03℃,温度差异明显,总体上热岛强度呈波动增加趋势,尤其 2000年之后,以019℃/10a的速率迅速增加;热岛强度与城市化综合评价指数之间相关系数为075,呈显著地线性相关关系     

武汉市都市发展区地表温度季节性空间分布与驱动力分析

基于2015年武汉市都市发展区30 m空间分辨率的Landsat 8遥感影像反演近地表温度(LST),运用地统计学、地理加权回归(GWR)等方法,分析都市发展区、生态绿楔以及主城区四季LST时空分布规律和各驱动因子的作用机制,以期为更全面、科学地规划城市发展空间布局和缓解热岛效应提供借鉴.结果 表明:(1)与单一的普通最小二乘回归(OLS)相比,线性逐步回归(LSR)可以寻找最优的多驱动因子组合模型,与LSR拟合的结果相比,GWR模型R2值提高了0.04～0.09,且AIC值均明显减小;(2) LST存在空间聚集关系,“高-高”聚集主要发生在主城区、新型城镇发展区、主要交通干线沿线等更容易造成高温聚集的人工表面,其中夏季“高-高”聚集网格数最多且占比最大,而“低-低”聚集四季均主要发生在各大湖泊水系;(3)绿楔生态用地降温幅度各异,春季降温幅度不明显,夏季降温幅度最显著,各绿楔生态用地降温均超过2℃,且在一定范围内,LST随着与绿楔距离增大而升高,达到一定距离时,会随着与绿楔距离增加而趋于平缓或呈下降趋势;(4)与前人研究相比,景观格局对LST变化的解释程度整体较低,其原因可能是快速城市化导致人工表面积增加,相应的人工绿地也将增加,使得城市景观格局更加零散,导致LST受多种相互作用因素的影响;(5)影响四季LST的驱动因子空间差异较大,夏季土地覆盖和景观格局与冬季土地覆盖、景观格局和人为活动的回归系数均为正值,说明高温或低温条件下这些驱动因子对全域升温作用明显.     

基于局地气候区的武汉市地表热环境研究

对城市热环境与城市形态特征间关系的定量分析，能为城市国土空间规划、城市生态环境的改善提供依据。局地气候区(Local Climate Zones, LCZ)可以很好反映城市局部气候的差异，因此可以基于LCZ构建局部气候与城市形态之间的定量关系来研究城市热环境。利用Landsat-8遥感数据反演地表温度，基于Sentinel-2数据利用深度学习方法进行局地气候区分类，分析各类别LCZ的地表温度与城市地表形态的关系，以此分析武汉市地表热环境特征。结果表明，不同LCZ类别间的地表温度存在较大差异，城市形态对地表温度有较大影响。其中：(1)LCZ10(重工业)温度最高，LCZG(水体)温度最低，且夏季各类别的温差大于冬季；(2)密集型建筑(LCZ1-3)的地表温度比开阔型建筑(LCZ4-6)高，低层建筑比高层建筑的地表温度高；(3)城市形态中对地表温度影响较大的为水域比例(WSF)、建筑高度(BH)和建筑比例(BSF),其中水域比例(WSF)和建筑高度(BH)与地表温度呈明显的负相关，建筑比例(BSF)与地表温度呈正相关。     

城市化对长江下游沿江城市气温影响的对比研究

利用线性趋势法与滑动平均法对比分析了安庆、芜湖及南京的年平均气温、年平均最高气温及年平均最低气温所表征的热岛效应强度变化趋势,基于主成分分析建立起热岛强度与城市发展指数的关系模型。结果表明：（1）城市规模的大小与年平均气温及年平均最低气温所表征的热岛强度变率的大小成反比关系,而中等城市的年平均最高气温所表征的热岛强度变率最大,小城市次之,大城市最小。（2）热岛强度与城市发展指数之间均以三次回归模型的拟合效果最好,中等城市的热岛强度与城市发展指数的拟合曲线符合库兹涅茨曲线特征,而小城市和大城市则并不完全符合。（3）经济水平、城市人口密度及能源消耗是安庆市热岛效应的主要影响因子;城镇人口比重、经济水平及城市生态条件是芜湖市热岛效应的主要影响因子;城市人口、经济水平、土地利用状况、能源消耗及城市的生态条件均是南京热岛效应的主要影响因子     

漓江上游植被覆盖度时空变化对地表热场影响

自20世纪80年代以来,桂林漓江由于上游森林遭受破坏出现水生态环境快速恶化的趋势。地表热场的时空变化直接影响森林蒸散及水文效应。因此,对漓江上游1989~2006年5景TM/ETM+卫星图像,利用归一化植被指数反演植被覆盖度,利用单窗算法反演地表温度,提出归一化温度使不同时相地表热场具有可比性,分析植被覆盖度时空变化对地表热场的影响。结果表明,在空间上,地表温度随植被覆盖度的增加而降低,在植被覆盖度很高或很低时,这种影响相对变弱;在时间上,漓江上游1989~2000年植被中、高度覆盖面积从96.1%逐年下降到65.9%,导致归一化地表温度数值较高的像元比例相应增加;2000~2006年植被中、高度覆盖面积逐渐恢复上升到90.8%,但仍略低于1989年,使得归一化地表温度数值较高的像元比例相应减少。植被覆盖可以有效地降低漓江上游地表温度