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。     

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。     

遥感与GIS支持下的城市绿地信息提取方法研究--以深圳市为例

城市绿地作为城市结构中的自然生产力主体，在城市系统中起着重要作用。传统的城市绿地调查多采用人工普查并结合统计学方法进行城市绿地调查，需要投入大量的人力和资金，但得到的数据精度和现时性都较差，而采用高分辨率遥感卫星数据与地理信息系统相结合的方法，可以达到对城市绿地遥感数据的快速特征提取和准确的空间统计分析。文章采用基于遥感和GIS相结合的方法，并以深圳市为例，进行了城市绿地特征提取方法的研究和应用分析。     

城市绿地景观卫星遥感信息解译——以上海市为例

根据卫星遥感数据的特点,探讨了利用TM数据和SPOT数据对城市绿地景观进行分类的理论和方法,并据此,以上海市为例,把上海市外环线内650km^2范围的绿地景观分为公共绿地、居住区绿地、附属绿地、农林植被和自然植被5大类型,并将每一类型的绿地信息提取出来。     

城市绿地系统建设的生态对策——以长春市为例

绿色空间是所有城市实现可持续发展的物质载体和市民接触自然的主要场所。几乎所有城市不同程度地存在着绿地被挤占、破坏、污染严重等各种问题。以长春市为例,提出了大城市进行绿地系统建设的总量控制、构建经色空间网络体系等生态对策,并针对大城市内部用地紧张的矛盾,探讨了市区内部的绿化用地潜力。     

边境贸易发展的环境影响预测及其调控研究——以满洲里市为例

边镜贸易作为我国作为开放的重要组成部分，进展显著。本文在概述我国边境贸易发展所产生的环境问题的基础上，以我国最大的陆边口岸－－满州里市为例，运用灰色预测，动态规划等方法探讨边境贸易与环境保护协调发展的途径。     

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。     

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。     

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。     

城市绿地系统动态及与土地利用关系研究—以上海西南地区为例

以上海西南地区为例,对城市边缘区包括公共绿地,大田,菜地,水体等在内地城市绿地系统特征及其演变进行分析,同时将其动态与其他土地利用类型进行比较研究,并在此基础上提出城市绿地系统建设的对策,要使城市绿化不滞后于城市建设,避免今后用昂贵的代价来发展绿化,关键是城市绿化应该扩大其概念的内涵,着重从城市绿地系统的角度来发展城市绿化,同时规划在前,确保土地资源,加强绿地系统研究,以提高城市生态质量。     

模糊综合法在城市绿地系统景观生态综合评价中的应用——以上海市为例

绿地是城市人工景观中最重要的自然要素,以往对绿地景观生态的研究主要集中在能量流动和空间结构等方面,很少涉及城市绿地景观生态的综合评价。本文利用融模糊综合评判和模糊聚类分析于一体的模糊综合法对城市绿地系统景观生态进行了综合评价。     

城市生态气象监测评估初步研究与实践——以北京为例

气象条件作为影响生态系统最活跃、最直接的驱动因子,影响着生态系统的质量和人类生存的环境,关系着生态保护和建设的成果,而城市生态系统具有与其他系统不一样的气候特征,目前还未形成一套有关城市的生态气象监测评估方法。基于生态气象学理论,分别从城市气候环境、与气候相关的陆表环境、大气环境、人居环境以及城市高影响天气气候事件等5个方面选择不同的要素和指标开展了城市生态气象监测评估初步研究,并以北京为例,利用2018年国家和区域自动气象站资料、大气成分观测资料、2002—2018年MODIS卫星资料、Landsat及环境一号卫星资料,开展了2018年北京城市生态气象监测评估。监测评估显示,(1)2018年北京城市“热岛”和“干岛”气候特征明显,并在北京二环与五环之间存在一个“冂”形风速低值区。(2)2018年北京陆表生态环境、大气环境、人居环境进一步好转:其中植被覆盖度达61.6%,创2002年以来新高,气象条件贡献率达50%,生态涵养区植被生态质量处于正常偏好的面积比例达93.2%;中心城区陆表温度为2011年以来最低值;重要水源地密云水库、官厅水库水体面积均为2000年以来最大值;气溶胶光学厚度、霾日数、大气静稳指数分别较过去4年平均值下降14%、31%和8%,大气扩散条件偏好,对霾日减少贡献率达21%,外地污染传输对PM2.5贡献达到53%;城市生态冷源较2013年明显增加,城市“热岛”得到缓解。(3)历史罕见的夏季高温闷热、冬季阶段低温、极端强降水以及持续无降水等高影响天气气候事件给城市安全运行和生态环境带来不利影响。综合评估表明2018年北京气象条件总体利于陆表生态环境改善,有利的气候条件提高了生态环境的质量,但城市生态质量仍面临着极端天气气候事件、城市热岛、低风速以及外来大气污染输送等风险。     

应用遥感、GIS对稻田生态系统健康程度的监测评价研究——以长江下游平原为例

稻田生态系统是在一定时间和地区内由作物、动物、微生物和环境因素共同构成的农业生产体系,具有时空动态性,受人工调控性和环境影响很大.由于稻谷是我国最主要的粮食作物,因此稻田生态系统健康程度直接关系着稻谷产出水平和国家粮食安全.开展我国稻田生态系统健康程度的动态监测,具有十分重要的现实意义.该研究利用遥感、GIS技术快速获取和分析区域尺度范围内的地表时空信息数据的优势,建立一套能够客观全面地监测评价稻田生态系统运行状态的指标体系和评价方法.该方法主要是根据稻田生态系统的构成要素,分别建立作物长势指数(CGI)、稻田环境指数(EI)、病虫害指数(PIDI)三个指数表征这些要素.最后,确定各个指数的权重,建立生态系统健康程度综合指数(EHDCI),客观、全面地反映稻田生态系统的健康状况.这里,作物长势指数指示作物长势,通过EVI归一化计算得到.稻田环境指数分为温度指数(TI)和降水指数(PI)分别指代水、热条件对生态系统的胁迫.病虫害指数主要通过官方农业网站发布的病虫害信息确定得到.本文以长江下游平原稻田为例,对孕穗期、抽穗期、黄熟期等水稻生长     

基于形态学空间格局分析的城市绿地对热环境的影响研究

城市绿地是改善热环境的重要方式之一,当前研究主要集中于以景观指数衡量的绿地空间形态与热环境之间的关系,较少关注以城市公园为主的绿地内部空间结构对热环境的影响及其规划设计实施的可操作性。基于另一种视角——形态学空间格局分析的7个指标量化绿地空间格局,以武汉主城区的其中25个绿地为研究对象,通过2018年9月15日Landsat 8遥感数据反演地表温度,从绿地的点面、边界、廊道三方面分析绿地空间格局对绿地内部平均温度(T)、降温幅度(ΔT)的影响。结果表明:25个绿地可分为内外降温显著型、内部降温显著型、降温效果一般型、降温能力较弱型4类绿地,它们具有显著差异的空间格局主要集中在核心、孤岛与分支。绿地空间格局对自身温度的影响上,T与核心、孔隙指标显著负相关,与孤岛、分支指标显著正相关,可通过提高绿地核心斑块的集中性、核心斑块内部边界营造、减少破碎化小斑块数量、避免仅一端连接核心斑块的廊道等措施,提高绿地自身的降温效果。环线、桥接以非线性方式影响T,可将二者的比例分别控制在5%、17%以内。绿地空间格局对周围温度的影响上,ΔT与核心指标显著正相关,与孤岛、边缘指标显著负相关。ΔT随边缘、分支指标的增加先快速下降后逐渐趋于平稳,需尽可能避免绿地核心斑块被割裂与出现分支。环线仍以非线性方式影响ΔT,适宜控制其比例在6%。     

遥感云平台系统设计——以西安航投一号卫星平台为例

遥感云平台基于云计算技术,整合各种信息和技术资源,将遥感数据、信息产品、应用软件、计算及存储资源作为公共服务设施,通过网络为用户提供一站式的空间信息云服务。西安航投一号遥感云平台基于卫星数据产品,采用“GIS+遥感+大数据”等技术深度融合的方式,为省市、区县各级政府职能部门,大型省市属企业及相关行业用户提供针对环保、林业、农业、水利、应急救灾、地质、矿产、国土、交通、城市管理、金融等多领域基于遥感监测的数字化综合解决方案;助力陕西省在环境保护、秦岭生态保护、水利工程、自然灾害等领域以数字化手段进行风险预判和应急决策,进一步强化了相关领域的现代化管理能力。本文以西安航投一号卫星遥感云平台为例,介绍系统建设的目标、原则和内容,以期推动遥感云服务的产业化,满足公众用户实际业务的需求。     

氮沉降对城市绿地植物及土壤养分的影响初探——以果岭草(Cynodon dactylon)为例

大气氮沉降是近年来全球变化研究的焦点问题之一,大量而持续的氮沉降对陆地生态系统造成了广泛的影响,但关于氮沉降对城市绿地生态系统的影响及其机制仍然缺少足够的研究。通过模拟氮沉降控制试验,以NH_4NO_3作为外加氮源,设置了N0、N1、N2和N3(分别相当于氮沉降0、5、10、15 g·m~(-2)·a~(-1))4个不同处理,历时12个月,探讨不同程度氮沉降增加对典型城市绿化物种果岭草(Cynodon dactylon)生长状况及土壤化学性质的影响。研究结果表明:(1)氮沉降量为5 g·m~(-2)·a~(-1)时,果岭草地上、地下生物量以及植株密度最大;氮沉降量为10 g·m~(-2)·a~(-1)时,株高最高;根冠比随着施氮量的增加呈减小趋势;适量氮沉降处理有利于植株的生长以及生物量的积累;同时,降水的季节变化可能影响植物对氮的吸收利用;(2)城市绿地土壤pH值随施氮量的增加呈减少趋势,低度适量的氮沉降作用于城市碱性土壤可以中和土壤酸碱度,调节土壤pH值;(3)施氮处理使得城市绿地土壤中的有效氮含量和城市绿地生产力得到一定程度提高。本研究结果证明氮沉降将对城市绿地植物及土壤理化性质产生持续的影响,同时一定程度的氮沉降对城市绿地植物生产力的提高具有促进作用。     

干旱区土壤小麦根系界面Cd行为的环境影响研究——以甘肃省白银市区耕作灰钙土为例

通过大田环境-土壤-作物系统Cd行为的环境影响研究,初步发现,共存元素Cd、Cu、Ni、Pb、Zn对Cd元素在土壤-作物根系界面行为的影响表现为正效应,其影响顺序为Cd>Pb>Cu>Zn>Ni;pH值、粘粒、粗粉粒含量与根系Cd含量呈负相关;磷和砂粒含量与根系Cd含量呈正相关;细粉粒、粗粘粒、有机质和CEC     

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.