西安市城市热岛效应卫星遥感分析

基于Landsat卫星的ETM<'+>(增强型主题成像传感器)数据计算西安市亮度温度,采用监督分类法对西安市影像进行土地利用/覆盖变化分类;在此基础上对西安市城市热岛的空间分布特征及城市热岛与土地利用/覆盖变化的关系进行研究.结果表明:西安市城区地表温度明显比郊区地表温度高,由市中心向外呈现地表温度逐渐降低的趋势.城市地表温度与土地利用类型密切相关,不同地表覆盖类型的地表温度差异显著,城市用地和裸地是城市热岛强度的主要贡献因素,水体和林地具有较好的降温作用.     

基于Landsat卫星资料的苏州城市热岛效应遥感分析

为了对苏州市快速城市化进程中的热岛效应进行研究,采用三个时期的Landsat/TM遥感影像资料来反映地表热辐射信息。基于CART决策树分类得到每个时期的土地覆盖分类图,然后通过单通道算法反演得到地表温度,并对2个时期的地表温度进行标准化分级处理,计算得到采取本文定义,1986,1995及2004年的热岛面积指数分别为4.87%,11.10%和37.87%。研究了城市化过程中城市热岛强度和空间分布变化,分析了土地覆盖变化对热岛效应的影响。结果表明,苏州市存在比较明显的城市热岛效应,并且在20多年中随着城市化过程热岛范围进一步扩展。     

沈阳等6城市热岛效应卫星监测研究

利用美国极轨气象卫星NOAA/AVHRRCH 4,2,1通道资料 ,对沈阳等 6城市热岛现象进行连续监测 ,对所监测城市热岛最大强度及随季节变化进行对比分析 ,得出沈阳、鞍山、抚顺、本溪热岛最大强度较强 ,大连、丹东较弱 ,且出现季节不同。     

基于多年卫星遥感的江苏省夏季城市热岛特征分析

利用2003—2020年的MODIS土地覆盖类型和地表温度等数据,从地表温度、气温和城市化的角度分析了江苏省夏季城市热岛强度和面积的时空分布和变化趋势。结果表明：近20 a快速的城市化导致了江苏省夏季热岛强度(0.07℃·a^-1)和热岛面积(529 km²·a^-1)整体均呈增加趋势;其中热岛强度前期受城区升温影响,呈明显增强(0.18℃·a^-1),后期受郊区升温影响,呈明显减弱(-0.14℃·a^-1);热岛面积变化主要由弱热岛面积(297 km²·a^-1)和较强热岛面积(192 km²·a^-1)的增长趋势主导,强热岛面积呈前期增长(133 km²·a^-1)和后期减少(185 km²·a^-1)的变化趋势;高温对整个城区的热岛效应影响有限,但对城市核心区的热岛效应影响明显,对应的强热岛面积增加和热岛强度增强。     

城市热岛效应的卫星遥感分析

利用MODIS资料研究了2004年4月南京城市热岛特征及其影响因子,结合地表覆盖类型分析了植被归一化指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、地表温度(ts)、地表反照率(α)的城乡差异及其相互关系,探讨了城市热岛(Urban Heat Island,UHI)效应形成的机制.结果表明:南京城区存在着明显的城市热岛效应;城市平均ts比乡村高约10.83%;城市NDVI和α分别比乡村低约为62%和18.75%;NDVI与ts呈负相关,相关系数为-0.73,而NDVI与α之间关系与波段有关;城乡植被覆盖差异是造成UHI的主要原因,其次是地表反照率.     

天津城市热岛效应的时空变化特征

应用2008年天津市14个自动气象站逐小时资料和6h一次的地面常规资料,对天津城市热岛效应的时空特征进行了分析,结果表明：天津市热岛强度的日变化、月变化和年、季特征显著,且天津市热岛强度与城郊站的选择方法有密切关系。通过多元线性回归方法,分析了天津市热岛强度与云量、云高、风向、风速和相对湿度这5种气象要素的相关性,发现风速是影响天津城市热岛效应的显著气象因子,但总体而言气象要素对天津城市热岛效应的影响相对较小。     

基于MODIS数据的近10年宜昌城市热岛效应时空变化特征

利用2010-2019年宜昌研究区2、5、8月和11月晴空天气的MODIS地表温度产品,结合GIS技术,分析热岛效应昼夜、季节和年际变化特征.结果表明:(1)热岛空间分布受地形地貌影响较大,热岛区主要分布在主城区至东南部平原地带;(2)热岛区和冷岛区面积白天均多于夜间,热岛强度白天强于夜间;(3)夏季热岛区面积达到最大...     

基于多源卫星资料的重庆巴南区城市热岛效应时空变化特征分析

利用夜间灯光、DEM和Landsat NDVI等多源卫星资料提取巴南区郊区背景,结合MODIS地表温度产品,采用城乡二分法和Mann-Kenddall（M-K）检验定量评估2002—2021年巴南区城市热岛时空变化特征。结果表明：（1）巴南区近20 a来城市热岛效应年变化明显,热岛面积占比随时间呈波动上升的趋势,热岛面积在近20 a增加了317%;（2）热岛效应具有明显的季节变化,夏季最强,秋季次之,春季、冬季相对较弱;（3）热岛效应具有明显的空间分布特征,主要影响巴南区西部的龙洲湾、鱼洞、莲花、李家沱街道、界石镇等居民、商业和工业集中区;（4）热岛效应影响范围和强度变化整体相对平稳。该研究结果可为区域城市生态环境、热环境、局地气候等研究和城市气象灾害预报预警提供重要的科学依据。     

基于遥感的南宁城市热岛效应时空演变分析

利用MODIS、TIRS等遥感数据对南宁市2013年四季及昼夜的地表温度、热场强度和热岛强度分别进行计算,研究南宁城市热岛的水平空间分布、四季演变及昼夜变化特征。结果表明:南宁市的热岛中心主要集中在西乡塘区及江南区,有大面积植被覆盖的兴宁区、良庆区及青秀区热岛相对较弱;白天高温区域分散于城市的南北两侧,夜晚集中于市中心,白天热岛强度明显大于晚上;夏季热岛强度最强,冬季热岛强度最弱。     

基于Landsat影像的平潭综合实验区设区前后植被变化特征分析

平潭于2009年升级为福州(平潭)综合实验区,2012年再次升级为福建省平潭综合实验区。在新区建设中坚持生态优先、绿色发展,保护植被生态,是必须考虑的问题。为了探究平潭综合实验区设区前后植被生态变化情况,研究利用LandsatTM/OLI卫星影像资料开展平潭综合实验区植被遥感监测,分析平潭综合实验区设区前后植被变化特征。结果显示:实验区植被覆盖总体较好,植被覆盖以中高覆盖为主;平潭设区前后植被变化特征明显,中植被覆盖区面积减小,主要原因是实验区不断加快的开放开发建设,部分绿色植被地区转为建设用地。     

卫星遥感与咸阳“城市热岛”特征分析

利用卫星遥感对咸阳“城市热岛”进行分析,结果表明:利用气象卫星遥感监测城市热岛现象是可行和有效的,咸阳市具有明显的热岛效应,春季是一年中热岛发展最强的季节,效应有明显的日变化,市中心商业区热岛效应最强,效应明显受地理环境的影响,其影响范围是咸阳市城区面积的1.63~1.86倍。     

基于Landsat卫星数据的山东临沂市热岛效应研究

利用Landsat卫星数据分别反演了2005年和2014年临沂市的地表温度和不透水层指数,分析了城市化进程对临沂市热岛效应的影响。结果表明,2005年临沂市表现为中等强度的热岛效应,2014年表现为强热岛效应。利用地面站点资料统计分析来看,2005～2014年,临沂市热岛强度总体呈波动增加的趋势,冬季最强,春秋季次之,夏季较弱。分析城市化因子发现,城市经济、人口、用电消耗、城市房屋面积增量等多个因素对城市热岛强度变化的影响,其相关系数分别为0.86、0.82、0.67、0.81,其中房屋面积增量与热岛强度增强密切相关。从不透水层指数分布图的动态变化来看,也说明了城市化进程中城镇建筑和硬化的路面的增多导致了热岛强度的增强。     

海口城市化对热岛效应的影响

随着全球城市化快速发展、城市化水平逐渐提高,城市气候问题日益突出,城市热岛效应的形成机理也成为当前研究的热点。基于海口市2010—2015年社会经济、气象和Landsat卫星遥感数据资料,分析了海口市城市热岛强度变化和城市化发展对城市热岛效应的影响。结果表明,海口市的热岛强度逐渐增强,范围逐渐扩大。城市热岛强度具有明显的季节变化,春季最高,夏季和秋季逐次之,冬季最低。城市热岛强度与归一化建筑指数、人口密度和国内生产总值呈显著正相关,和归一化植被指数呈显著负相关,都通过了信度0.01的显著性检验。城市扩大植被面积在一定程度上有助于缓解城市热岛效应。     

西安城市热岛效应变化特征分析

根据气象站资料累积时间、连续性、站点位置、城郊站间距离等情况,对西安市及其周边气象站进行筛选;利用选出的城郊气象参证站1961—2016年逐时气温、风速、降水等常规地面气象观测资料,采用城、郊气温对比法分析西安城区热岛强度的变化;利用2014—2016年气象站资料,分析不同气象条件对城市热岛强度的影响。结果表明:(1)西安城市热岛强度从20世纪70年代以来呈逐年增大趋势,特别是90年代后大幅升高,2010年后高位窄幅波动;(2)热岛强度存在明显的季节变化,春季最大,冬季次之,夏季最小;(3)年内6—10月热岛强度较小,12月至次年5月相对较大,其中4月最大,7月和10月最小;(4)热岛强度以18时前后为最小,随后快速增大,至次日07时达到最大,10时后迅速减小,表现为夜间和早间较强,午间至傍晚小的分布特征;(5)降水和风速对热岛强度均有明显的减弱影响,降雨量越大热岛强度越弱,风速越大热岛强度越弱。     

西宁城市热岛效应分析

西宁作为青藏高原最大的城市,近年来随着城市化的发展,城市热岛效应及其所带来的影响日益明显。本文利用西宁市城市和郊区气象观测站逐小时气温观测资料,分析了西宁市平均气温、最高气温和最低气温日内、候平均热岛强度变化特征,结果显示:(1)相对于郊区,西宁城区平均气温日内变化幅度较小,16—17时(北京时,下同)表现为弱的冷岛效应,冷岛强度为0.034℃,日出前的06—07时热岛强度表现最强,热岛强度最高可达3.01℃;(2)春季和夏季一天中均为热岛效应,且热岛效应日内变化幅度较小,分别为2.76℃和2.12℃。秋季和冬季在日出前的07—08时热岛强度最强,分别为2.89℃和4.14℃,秋季16—17时和冬季15—17时表现为冷岛效应,最大冷岛强度分别为0.34℃和0.53℃;(3)西宁城区1月第3候热岛强度最强为3.40℃,7月第2候热岛强度最弱为1.07℃。其中白天在1月第3候热岛强度最强为0.88℃,9月第1候最弱为0.13℃,热岛强度年内变幅较小仅为0.75℃,而夜晚在1月第3候最强为5.93℃,7月第2候最弱为1.62℃,热岛强度年内变化幅度达4.30℃;(4)西宁城区候平均最高气温在春季和夏季表现为热岛效应,热岛强度平均为0.58℃,而在秋冬季表现为冷岛效应,冷岛强度分别为1.84℃。候平均最低气温全年均表现为热岛效应,其中夏季相对较弱为3.22℃,冬季表现最强达到5.11℃。     

基于FY-3B/VIRR数据的济南市城市热岛效应与影响因素分析

热岛效应是城市发展过程中的热点社会问题之一。研究以济南为例,基于 FY－3B/VIRR数 据,应用改进型 Becker和 Li “分裂窗” 算法获得遥感地表温度数据;采用热岛强度指数与热岛比例指数,定量分析济南市2013—2020年城市热岛效应的时空变化特征;从自然与社会经济角度,采用灰色关联度分析法,定量评价城市热环境的影响因素对城市热岛效应变化的贡献度。结果表明：1）改进型 Becker和 Li “分裂窗” 算法在济南市有较好应用,与国家级地面气象观测站 “0 cm地表温度” 实测数据线性拟合决定系数 R2 为 0.89。2）热岛区域面积年际变化呈现先增加后减小逐渐平稳的变化趋势,冷岛区域变化特征与热岛区域明显相反。3）夏季热岛区域面积（35.3%）最大,秋季（22.5%）次之,春（11.5%）、冬（10.6%）两季基本持平。4）热岛空间格局以城镇聚合轴为主导驱动,呈现 “点－线” 式空间结构特点。5）热岛比例指数总体呈现下降趋势,2013 年（0.22）与 2014 年（0.24）属较轻热岛年份。6）总人口数与归一化植被指数是影响济南城市热岛效应的主要因素。研究对于加强济南市地表热环境的监测与评价,指导城市规划与生态城市建设具有一定意义。     

Investigation of temporal-spatial parameters of an urban heat island on the basis of passive microwave remote sensing

Summary Quantitative measurements of the impact of an urban environment on the thermal state of the atmospheric boundary layer are presented. Temperature profiles up to the height of 600 m were obtained in a continuous series of measurements by three microwave profilers MTP-5 located in different areas of Moscow. The influence of this large city on urban heat island (UHI) parameters was estimated on occasions with stationary atmospheric processes and during cases with frontal passage. Two types of UHI were identified: one with a dome of urban warmth at all levels, and another with a low warm dome in combination with a lens of cold air above.     

城市热岛效应研究进展

随着城市规模的高速发展和城市人口的急剧膨胀,因城市下垫面结构的急剧变化和城市人为热排放的迅速增加所引起的城市热岛效应已逐渐成为严重影响城市人居环境和居民健康的重要因素。城市热岛效应研究已成为城市气候和区域气候研究中的热点问题。为更好地研究城市热岛效应,及时追踪国内外最新进展,综述了城市热岛的概念和形成机制,重点介绍了地面气象资料观测法、遥感监测法和边界层数值模式模拟法等3种城市热岛效应研究方法,总结了城市热岛效应国内外最新研究进展。最后基于现有城市热岛效应研究不够完善和深入,研究过于简单化和表面化,尺度局限于宏观大尺度以及各种方法自身的局限性等不足,指出在未来的城市热岛效应研究中,应突破现有的大中尺度,注意结合高分辨率卫星遥感影像进行多尺度多平台监测以及综合考虑气溶胶粒子对辐射强迫的影响等。     

应用卫星资料分析苏州夏季城市热岛效应

利用苏州2004-2007年自动气象站资料以及购自中国科学院对地观测与数字地球科学中心的Landsat 5卫星(25 m分辨率)资料,分析研究苏州地区城市热岛总体特点以及分布规律,并对可能变化做一些探讨.分析认为,由于城市热岛效应,苏州地区气温呈中间高两侧低的分布特征,气温高值中心呈西北-东南走向,沿太湖及沿江地区气温相对较低;苏州城市地表温度呈明显的放射型分布,以市区中心向四周呈放射状分布.     

武汉城市热岛效应及其影响要素分析

利用武汉市1961—2010年逐日气温观测资料和1981—2010年城市人口资料,采用城郊对比法、相关分析法、多元线性回归分析等方法,研究了武汉城市热岛效应及其影响要素。结果表明,武汉市自20世纪80年代后热岛效应显著,且随时间发展日益严重,2000年后有所减缓;冬季热岛效应较其他季节明显;最低气温对热岛增温贡献率达83.1%,最高气温和平均气温贡献率分别为33.3%和72.2%。总体而言,武汉为弱热岛强度等级。武汉市城市人口总数与热岛效应有较显著的正相关。气象要素中风速对热岛强度的影响较大。城市人口总数对城市热岛强度的影响更明显,武汉城市热岛受人为影响更严重。