地理探测器方法下北京市人口空间格局变化与自然因素的关系研究

人口空间分布具有尺度特征,从乡镇街道尺度研究自然因素对城市人口空间格局的影响有利于得出更精细的结果,并为城市人口合理布局和规划提供科学依据。论文利用第五、六次人口普查乡镇街道数据,分析北京市人口空间格局特征,利用地理探测器研究自然因素对人口分布的影响。研究表明：1）自然因素对不同类型人口空间格局影响具有差异性。对常住人口作用强度由大到小的自然因素分别是适宜建设用地面积、地形起伏度、坡度、海拔高程和河网密度,对外来人口作用力由大到小的自然因素分别是地形起伏度、适宜建设用地面积、坡度、海拔高程和河网密度;2）自然因素对不同地区人口空间格局影响具有差异性。除适宜建设用地面积外,坡度和河网密度分别对六环内、外区域人口密度影响较大。高程和地形起伏度对六环外人口格局作用力高于六环内地区;3）两类自然因素叠加对人口密度作用的强化方式体现为因素相互协同或因素作用力非线性增加。5类自然因素对人口密度的影响力交互作用探测值为1,各类自然因素对城市人口空间格局的影响力协同增强。     

中国地表城市热岛驱动因素及其空间异质性

基于MODIS卫星遥感数据,计算了中国284个地级市2018年的年平均地表城市热岛强度,分析了中国地表城市热岛的空间分布规律和空间集聚模式.结合多元遥感数据、气象数据和社会经济统计数据,利用地理加权回归模型分析了日间和夜间地表城市热岛强度主要驱动因素的空间异质性结果表明,中国地表城市热岛强度的空间分布存在明显的空间自相...     

基于多源数据的大气细颗粒物对北京市城市热岛的影响研究

在土地利用方式改变、能源消耗持续增长、人口膨胀的共同作用下,城市热岛效应日趋显著。大气细颗粒物（PM_2.5）污染不断加剧,对城市热岛强度也产生了一定的影响。利用地面空气质量监测站点的逐小时PM_2.5污染监测数据、气象监测站点的日均数据和MODIS地表温度数据,结合土地利用类型,划分城郊气象站点和地表温度采样点,分别计算北京市日均PM_2.5浓度、冠层城市热岛强度和地表城市热岛强度,并计算地表城市热岛强度指数,得出热岛强度空间分布图。经过对PM_2.5与冠层城市热岛强度、地表城市热岛强度及其空间分布的相关性分析,得出以下结论：（1）北京市地表城市热岛强度的月、季间变化明显,主要受土地覆盖类型影响,夏季高于冬季,冠层城市热岛强度的月、季间变化较小;（2）PM_2.5质量浓度与冠层城市热岛强度、地表城市热岛强度均呈显著负相关,相关系数分别为?0.5199和?0.6115;（3）昼间地表城市热岛强度与PM_2.5质量浓度的相关性高于夜间;（4）PM_2.5质量浓度变化对地表城市热岛的空间分布有着显著的影响。随着PM_2.5质量浓度的增加,强热岛空间范围向城区缩减。     

道路干扰对澜沧江流域景观格局的影响

道路交通在促进人类社会经济发展的同时,也给生态环境带来了诸多影响。研究道路交通的干扰强度、空间格局及其影响,对保护自然环境、维持生态系统健康意义重大。研究基于道路等级、道路所处的环境特征等因素构建道路干扰指数,定量评价了澜沧江流域道路网络的干扰强度,系统分析了流域道路干扰的空间格局特征及其对流域景观的影响。结果表明,澜沧江流域道路网络干扰程度存在明显的区域分异,中游和下游地区明显大于上游地区。流域道路干扰域为边界复杂的不规则多边形,呈现出以离散的强干扰区域为中心,干扰强度向外围逐渐减弱的空间格局。对比不同等级道路干扰域内的景观格局及其变化特征发现,耕地和建设用地等代表人类活动的景观集中分布于道路强干扰区域内,并且强干扰区域内景观组分的变化幅度远大于低干扰区域。从上述分析结果可以看出,道路对其沿线景观格局的变化具有很强的驱动作用,流域道路发展应避开生态环境敏感区域。     

深圳西部地区城市热岛景观格局季节演变特征分析

文章以深圳西部地区为研究对象,利用2004年4景Landsat5 TM影像数据对不同季节的地表温度进行定量反演和分级,在此基础上应用景观格局指数对城市热岛景观格局的季节演变规律进行分析。结果表明:深圳西部地区热岛景观斑块的强度等级、规模、形态随季节产生明显变化,从高等级(4、5、6级)热岛景观斑块规模来看,热岛强度冬季最大、春夏次之、秋季最弱;在冬季至秋季期间,高等级热岛斑块破碎化程度降低呈团聚分布趋势,从而使得整体景观层面上大型斑块增多、景观结构渐趋于简单、景观总体异质性下降;在景观类型转化方面,冬季至秋季期间各级热岛斑块均存在较大程度的转移,主要表现为高等级热岛景观向低等级(1、2、3级)热岛景观转化。上述研究成果可以为城市热污染源调查、制定有效的热岛效应缓解措施提供参考依据。     

2011~2017年中国PM2.5多尺度时空分异特征分析

PM_2.5时空分异特征认知对大气污染联防联控意义重大,本文从空间多尺度的视角出发,利用空间模式分析方法与地理探测器,对2011~2017年中国大陆地区PM_2.5年均浓度时空分布格局及成因进行探究,从而揭示PM_2.5多尺度时空分异特征.结果表明：①2011~2017年PM_2.5年均浓度相对稳定,无明显趋势,国家与区域尺度PM_2.5变化特征基本一致,呈现"W"型变化,整体上看,污染程度由高到低依次为：中部、东部、西部与东北.②由空间模式分析结果可知,高值聚集区主要位于中国的东部、中部以及新疆的西南地区,低值聚集区则集中在青藏、云贵高原以及大兴安岭地区.③地理探测器分析结果证实：城市化因素中人口密度是国家与区域尺度上PM_2.5时空分异的主导因素,同时,产业、能耗与交通因素对PM_2.5分布格局存在不同程度影响.在区域尺度上,除了人口密度因素之外,工业用电量与公车总量对中部地区PM_2.5年均浓度影响较大,东部地区是工业烟粉尘排放量与道路面积,东北地区则为第二产业产值占比与城市绿地率,社会经济因素对西部地区的PM_2.5年均浓度影响不显著.     

中国城市热岛时空特征及其影响因子的分析

全球气候变暖背景下,城市热岛效应会加重城市地区的热胁迫,对人类健康和生存发展提出严峻挑战.近年来我国雾-霾污染情况严重,但雾-霾对城市热岛影响的认识仍较匮乏.本研究基于MODIS遥感卫星地表温度数据,明确了我国2003~2013年白天、夜间以及四季城市热岛的空间变化,并从生物物理学和生物化学角度定量分析其控制机制.结果表明,影响我国白天城市热岛强度的主要因素为人口、农田灌溉和植被活动.纬度、降水量、反照率以及气溶胶浓度是夜间城市热岛强度的主控因子.从对比城乡粗糙度、反照率等生物物理学属性的角度,揭示了乡村背景环境对城市热岛分析的重要影响.结果表明,雾-霾治理可以缓解我国夜间城市热岛现象和热胁迫,有利于缓解区域甚至全球气候变化.     

上海市城市热岛景观格局演变特征研究

城市热岛空间格局特征及其内在驱动机制的研究可为缓解城市热岛效应、城市规划与产业布局提供科学依据,目前这方面研究还比较少,相关机制并没有得到完全的揭示。该研究以上海市为研究对象,采用1987、1996、2002和2010年4景Landsat TM/ETM+遥感影像,对城市地表温度进行了反演与分级。借助景观格局指数,分析了上海市城市热岛景观格局时空演变特征。结果表明:随着1987-2010年上海市不断城市化,各级热岛景观类型斑块数量持续增加,高等级的城市热岛景观类型面积也持续增加,整个城市热岛景观趋于破碎化。热岛景观总体聚集度下降,连通性下降,但是低等级热岛景观向高等级热岛景观转移的面积逐渐增加,景观类型之间面积差异逐渐减小,景观均匀度和多样性增加。城市化过程中,人口数量的增加和经济的快速发展对城市热岛景观格局的形成和演变具有重要的影响。研究结果揭示了城市热岛格局随城市化进程的时空演变特征,可以为制定有效的热岛效应缓解措施提供参考依据。     

基于遥感的青岛市城市热岛时空变化特征

随着城市化进程的加快,城市热岛现象日渐突出,给人类生产生活带来很大影响,成为当今社会的热点问题。本文根据2001年1月—2012年12月共416幅8天合成地表温度产品MOD11A2遥感影像,以UHIER指数为划分标准,采用密度分割法对地表温度进行等级分类,并运用相关分析、空间叠加分析和景观格局指数分析等方法,分析了青岛市城市热岛在日、季节及年际等时间尺度的变化规律和空间分布特征。结果表明:(1)在时间变化特征方面,城市热岛具有昼弱夜强的日变化特征;季节尺度上,表现为冬强夏弱,高温区所占面积比例分别为8.66%和5.07%;年际尺度上,热岛范围呈现出逐年增大的特点,高温区面积以每年15%的速率增加。(2)在空间特征方面,城市热岛主要集中在青岛市区、即墨市南部、胶州市中部以及黄岛区东部;对城市热岛的景观格局分析发现,青岛市地表温度向高温化、集中化趋势发展。     

基于MSPA和电路理论的京津冀城市群热环境空间网络

快速城市化加剧了城市热环境系统复杂性,严重影响城市生态环境和人居健康.综合地理信息系统、遥感、形态学空间格局分析和电路理论等理论与技术,应用MODIS地表温度遥感数据,定量识别京津冀城市群热岛斑块时空分布特征,划分城市热岛斑块景观类型并分析其时空转移路径.在此基础上,揭示城市群热环境空间网络和关键廊道时空演变过程.结果表明,2020年城市热岛斑块面积为16 610 km²,占研究区面积比例为7.68%. 2005～2020年京津冀城市群热岛面积和斑块数量显著增加.城市热岛斑块类型由2005年孤岛型为主导转变为2020年以核心型为主导.其中,2020年核心型城市热岛斑块主要来源于2005年的非城市热岛斑块、核心型和边缘型城市热岛斑块. 2020年京津冀城市群热环境源地数量和廊道长度、密度及电流密度均高于2005年.通过城市热环境廊道等级分析发现,2020年京津冀城市群热环境敏感型廊道为主要类型. 2005～2020年敏感型廊道增加数量最多.同时,城市热环境廊道系数增加,表征京津冀城市群热环境廊道趋向稳定型发展.最终提出城市热环境空间网络模式并讨论城市热环境主动适应和...     

快速城市化地区道路格局对土地利用的影响研究

道路作为重要的人为活动因素之一,对其两侧的土地利用具有重要影响.以深圳市为例,从道路等级和道路密度出发,采用缓冲区分析和城市化影响指数,研究了快速城市化地区道路格局对土地利用的影响.结果表明:道路格局对土地利用存在显著影响,主干道路和街巷道路的影响范围分别为1 200和800 m;在道路高、中、低密度区内,道路的影响范围分别为600,1 200和1 000 m;主干道路对土地利用的主要影响形式是园地,街巷道路是建设用地;在道路高、中、低密度区,道路影响范围内面积比例占主导地位的分别为建设用地、工业用地和林地.研究区内道路的影响范围已占深圳市总面积80%左右,目前道路影响范围外区域主要零散分布在山地丘陵地带.探讨了道路等级和道路密度在道路对土地利用影响中的关系.      

京津冀国家干线公路污染空间特征分析

以国家干线公路交通量信息和单车排放因子为基础,基于GIS的路网线性参考系统,采用动态分段技术和核密度分析方法,从路段、污染物和车型这3个层次对2014年京津冀国家干线公路交通污染排放强度的空间差异进行分析.结果表明,车流量、车型构成和路网布局是引起排放强度空间分布差异的主要因素,排放强度高的路段集中在路网密度大且公路使用率高的京津地区,中小客车和特大货车对污染物排放强度影响显著.因使用燃料和车型的不同,NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)排放强度分布大体一致,HC、CO空间分布更为相似.此外,经济发展水平、产业结构特征也是重要影响因素.北京除特大货车和集装箱以外的其他车型排放强度均很高,天津货车和客车排放强度均较高,河北货车排放强度高于客车.     

城市化影响杭州城市热环境的数值模拟研究

通过对城市区域的气候要素进行精细化数值模拟,可以研究城市化对城市热环境的重要影响.利用WRF/UCM模式,以杭州为例,通过采用不同的下垫面土地利用分类数据,分析量化历史城市化进程对月尺度城市热环境的影响,并进一步设计了敏感性模拟试验,研究杭州地区在理想化条件下城区面积增加约2倍时,城市热环境的变化情况.模拟结果表明,杭州地区在2010~2017年的城市化进程中,城区面积约增加了1倍,导致8月热岛强度等级高于”无”（Ht>0.5℃）的区域扩大了91%,且主城区的2m平均气温增加了0.4℃,但中心城区热岛强度等级没有明显提升.杭州城区面积在2017年基础上约增加2倍时,8月热岛强度等级高于”无”的区域扩大157%,1846.4km²的中心城区热岛强度等级由”弱”或”无”（Ht≤1.5℃）提升为”中等”（1.5相似文献   

基于Global-Malmquist-Luenberger指数的沿海地带陆海统筹发展水平测度及区域差异分析

沿海地区是陆海统筹发展的区域载体,基于沿海省市的陆海复合系统进行陆海统筹发展的区域评估对海洋强国建设的理论与实践具有重要意义。论文以陆海复合经济地域系统为前提,将沿海城市形成的区域作为沿海地带,基于各沿海城市的集合作为省级沿海地带进行比较分析,建立包括经济、社会、生态以及环境4个维度指标体系,在考虑“非期望”产出的情况下运用Global-Malmquist-Luenberger（GML）指数测算沿海地带陆海统筹发展水平并进行区域差异分析。结果表明：第一,总体上,沿海地带陆海统筹发展水平全要素生产增长率大多处于无效率状态,且不考虑非期望产出明显高估了全要素生产增长率的增长;时间上,陆域、海洋以及陆海综合GML指数的变动趋于一致,呈平稳的态势;效率分解,陆海统筹发展水平全要素生产率下降明显是由规模效率变动和技术规模变动的下降所影响。第二,沿海地带正经历从“重陆轻海”到逐步实现陆海统筹发展的过程;对沿海地带陆海统筹发展水平空间差异进行分类,浙江、福建及河北属于陆域效率驱动型,环渤海地区（除河北外）、江苏、广西和海南属于海洋效率驱动型,上海和广东属于陆海效率复合型;区域差异形成的原因主要有产业结构差异、海洋产业技术门槛、海洋资源承载力以及政府政策。     

Remote sensing of the urban heat island and its changes in Xiamen City of SE China

World-wide urbanization has significantly modified the landscape, which has important climatic implications across all scales due to the simultaneous removal of natural land cover and introduction of urban materials. This resulted in a phenomenon known as an urban heat island(UHI). A study on the UHI in Xiamen of China was carried out using remote sensing technology. Satellite thermal infrared images were used to determine surface radiant temperatures. Thermal remote sensing data were obtained from band 6 of two Landsat TM/ETM^ images of 1989 and 2000 to observe the UHI changes over l l-year period. The thermal infrared bands were processed through several image enhancement technologies. This generated two 3-dimension-perspective images of Xiamen‘s urban heat island in 1989 and 2000, respectively, and revealed heat characteristics and spatial distribution features of the UHI. To find out the change of the UHI between 1989 and 2000, the two thermal images were first normalized and scaled to seven grades to reduce seasonal difference and then overlaid to produce a difference image by subtracting corresponding pixels. The difference image showed an evident development of the urban heat island in the 11 years. This change was due largely to the urban expansion with a consequent alteration in the ratio of sensible heat flux to latent heat flux. To quantitatively compare UHI, an index called Urban-Heat-Island Ratio Index(URI) was created. It can reveal the intensity of the UHI within the urban area. The calculation of the index was based on the ratio of UHI area to urban area. The greater the index, the more intense the UHI was. The calculation of the index for the Xiamen City indicated that the ratio of UHI area to urban area in 2000 was less than that in 1989. High temperatures in several areas in 1989 were reduced or just disappeared, such as those in old downtown area and Gulangyu lsland. For the potential mitigation of the UHI in Xiamen, a long-term heat island reduction strategy of planting shade trees and using light-colored, highly reflective roof and paving materials should be included in the plans of the city planers, environmental managers and other decision-makers to improve the overall urban environment in the future.     

快速城市化地区道路对两侧土地利用影响模式研究

基于多时段的卫星影像和土地利用变更调查数据,选取深圳市14条主要道路的代表性影响路段,用城市化影响指数(U)表征道路对土地利用的影响.以社会经济背景、地形条件、道路等级和道路运营年限为道路特征参数,基于相关性和非线性回归分析的方法研究道路对两侧土地利用影响的模式及其成因.研究发现,道路特征参数对两侧土地利用强度的影响表现出显著的差异性,其中,社会经济背景是道路对土地利用影响的主要影响因素,道路运营年限的影响主要表现在道路近距离区域,道路等级在中距离区域,而地形条件影响主要在远距离区域.道路对土地利用的影响模式分为3类,即山峰型、递减型和山谷型,而不同道路特征参数被认为是导致道路影响模式差别的主要原因.根据U值变化的曲线拟合分析得到各道路的影响范围,结果表明,快速路和主干路的影响范围较大,城市化进程起步较早、社会经济发展水平较好的西部地区道路影响范围大于东部.     

上海城市地表热环境多时期遥感研究

利用4个时期的上海地区Landsat TM/ETM+影像反演了地表温度.从时间尺度和空间分布两个方面,分析了上海陆域及各区近10年间的热场分布,并采用热岛效应比率进行定量化描述.研究表明,上海的高温区面积在近10年来呈现出逐渐减少的趋势,但在空间分布上具有明显的多中心特征.其中,中心城区、浦东新区、闵行区和宝山区是上海城市热岛的4个主中心,近郊地区则逐渐成为新的城市热中心.随着近10年来上海建成区的迅速拓展,研究区域城市热岛已呈现出明显的多中心化趋势,即多个热中心共同决定了上海的热场分布.因此,为了减缓上海城市热岛的发展,应大力开展这些区域前瞻性的生态建设规划.     

灾害风险视角下的城市安全评估及其驱动机制分析——以滁州市中心城区为例

全球自然灾害以及城市化进程中的人为灾害频发,严重制约着城市的生存和安全发展。以典型的灾害多发地区滁州市中心城区为例,基于压力—状态—响应（Pressure-State-Response,PSR）概念框架,构建了各单灾种风险评价指标体系,利用耦合激励模型复合单灾种风险评估结果,定量测度了研究区的城市安全风险分布特征,并运用地理探测器对城市安全风险进行了驱动机制分析。结果表明：（1）研究区的城市安全风险等级占比从低到高分别为2.49%、8.71%、41.08%、30.47%和17.25%,以中风险占主导。在空间上,城市安全风险表现为中部高于周围边缘区域,呈现出由核心区往外逐步减弱的格局特征。（2）6个驱动因子对城市安全风险的解释力强度为人口密度（0.404）>地均GDP（0.402）>建筑承灾能力（0.095）>植被覆盖度（0.078）>路网密度（0.013）>用地类型风险（0.012）,因子交互协同作用后对结果的解释力增强。研究结果为城市安全风险评估提供了新的理论视角与研究框架,能够服务于高风险区域的灾害风险管理。     

基于随机森林模型的我国县域碳排放强度格局与影响因素演进分析

为了研究县域碳排放强度空间格局及其关键影响因素的演进规律,在测算2009~2017年我国县域碳排放强度的基础上,通过ArcGIS空间统计模型分析了县域碳排放强度的空间格局,并利用随机森林模型识别了碳排放强度的关键影响因素及其时序演进特征.结果显示:2009~2017年我国县域平均碳排放强度减量波动下降,2017年县域平均碳排放强度为2.02t/万元,仍有较大的削减潜力;县域碳排放强度总体格局呈显著空间自相关,并呈现波动增强趋势;局部格局呈显著的南北和东西分异,热点区呈西进态势,冷点区呈南下北上态势.关键影响因素中省会距离、产业结构、路网密度和人口的重要性高于经济水平、财政收支、绿色专利和开通高铁;时序演进反映,绿色专利、人口总数和经济水平的重要性在提升,而产业结构和人口密度的重要性在下降;其中大部分关键影响因素同碳排放强度呈现非线性响应关系.     

基于TM数据的自贡市热岛时空变化研究

热岛效应是城市化对城市环境影响的一个重要特征.为了研究自贡市10年来城市化进程对热岛效应的影响,采用TM数据与GIS相结合的方法定量分析城市地表温度的时空变化.根据2000和2009年两个时相的LandsatTM影像本文提取了研究区的地表温度以及土地覆被信息,在此基础上对这10年来自贡地区的热岛时空变化及其与植被、建筑用地变化的关系进行研究.分析结果表明,研究区地表温度与植被、建筑用地之间存在明显的相关性.