“源-汇”景观格局的热岛效应研究——以武汉市为例

论文基于2017年Landsat 8遥感影像,通过GIS技术选取城市地表温度、源汇景观密度、源汇景观贡献度和景观效应指数,结合地理空间分析和数理统计方法,分析了武汉市局部源汇景观格局对城市地表温度的贡献及其效应。结果表明：① 武汉市城区热岛(urban heat island, UHI)季节变化明显,夏季热岛强度大、范围广,呈“大”字型分布,工业集聚区和经济开发区产生的UHI更显著;② 武汉市城区平均地表温度(land surface temperature, LST)在距市中心约8 km处达到峰值后沿城乡梯度逐渐下降,呈现“倒钩型”特征,这一现象与景观密度变化密切相关;③ LST与源(正向)、汇(负向)景观密度存在极强相关性,不透水表面是城区热岛的主要贡献因子;④ 相同密度的水体和绿地,水体更具有削弱城市热岛效应的功能;⑤ 一般当汇-源景观面积比>0.89(汇区密度>0.47)时,局部景观格局对城市热岛有缓解作用,且局部汇区越集中缓解效果越显著。     

土地利用变化的多尺度空间自相关分析——以内蒙古翁牛特旗为例

用传统统计学方法模拟和解释土地利用变化的前提条件是研究分析的数据在统计上必须独立且均匀分布。但是空间数据相互之间通常具有依赖性 (即空间自相关),某一变量的值随着测定距离的缩小而变得更相似或更为不同。由于经典线性回归方法未能抓住数据的空间自相关特征,而空间自相关包含一些有用的信息,为了克服这一缺点,利用Moran的I系数自相关图来描述研究区土地利用变化的空间自相关,并且建立了不仅考虑回归而且又考虑空间自相关的混合回归-空间自相关回归模型 (即空间滞后模型)。研究得到：① 研究区土地利用变化模型中不但自变量之间而且因变量之间存在空间正自相关,这表明土地利用变化数据的空间自相关很强;② Moran的I系数随着尺度的变粗而减小,这是由于数据平均时的滤波特性和Moran的I系数对距离的非线性特征造成的;③ 经典线性回归模型的残差也表现出正相关,这表明标准的多元线性回归模型未能考虑土地利用数据所存在的空间依赖性;④ 混合回归-空间自相关回归模型 (即空间滞后模型) 的残差未存在空间自相关,并且有更好的拟合度;⑤ 相对于经典线性回归模型,混合回归-空间自相关回归模型 (即空间滞后模型) 对于存在空间自相关性的数据来说有着统计上的合理性,而经典线性回归模型未能考虑这些因素。     

珠三角地区地表温度与土地利用类型关系

随着城市化进程的加快,城市气候与环境问题日益显现,尤以城市热岛效应最为突出。通过监督分类方法对TM遥感影像进行了土地利用分类,并运用TM热红外波段线性拟合模型进行近地表气温反演,分析城市热岛的空间分布及地域性差异,以及与土地利用类型的关系。结果表明:珠三角地区近地表气温与土地利用类型紧密相关,城市建设区形成高温中心,是热岛的主要贡献因子,植被和水体则有明显的冷岛效应;研究区热岛具有区域性集中与分散分布的特点,且以区域性热岛为中心向周边扩展;分析热岛强度剖面线发现,由于地形、植被覆盖度等因素影响,研究区热岛强度的南北差异较大,而东西差异较小;热岛分布与土地利用类型分布格局较为一致,但也有分布不一致性的区域,表现为城市热岛向非城市建设用地扩展。     

珠江三角洲城市热岛空间分布及热岛强度研究

进入21世纪,我国珠江三角洲地区城市化规模越来越大,研究该地区的热岛效应具有重要的现实意义。研究区21世纪初自动气象站点运行趋于稳定,数据质量好,为城市气候研究提供了数据基础。利用2000—2003年的珠江三角洲城市群自动气象站温度数据进行空间分析,统计热岛和冷岛出现的频率,总结空间分布规律,并对照土地利用类型图分析热岛区域与地表覆被的对应关系。计算每月热岛强度值,通过热岛的月际变化曲线,总结热岛的年变化规律以及昼夜差异。研究结果表明,研究区城市热岛呈现"六区两带"的空间分布格局;全年中夏季白天的热岛强度最大,并且夏季的热岛强度出现昼强夜弱的现象。     

基于遥感的银川市建成区城市扩展及其热环境变化分析

为研究银川市城市建成区扩展对热环境的影响,基于 1989、1999、2010 年和 2017 年 Landsat 系列遥感数据,采用建筑用地指数（IBI）提取 4 个年份的城市建成区信息,获取了城市形态演化指 标,利用热红外波段反演不同年份的地表温度;在此基础上,分析了城市扩展和热环境变化的时空 演变特征,探讨了城市扩展和热环境之间的响应关系。结果表明：（1）1989—2017 年银川市城市建 成区扩展面积达 506.13 km²,各时期的扩展速度和扩展强度差异明显,城市扩展具有“缓慢—快速 —稳步”的阶段性特征,城市空间形态趋于紧凑化,向着稳定状态发展,城市整体向东部和北部扩 展,重心整体向东北方向迁移约 5.54 km。（2）热岛范围随着城市扩展不断扩大,较高温区域所占热 岛比例呈先减小后增加的趋势,高温和特高温占比表现出先增加后减小的特征,热岛强度逐渐向 较高温区转移,城市热岛效应得到缓解;热岛空间分布显示,热岛逐渐由兴庆区老城区蔓延至贺兰 县和西夏区,且兴庆区热岛逐渐演化为相互独立的小次级热岛,强度有所降低;28 a 间银川市城市 热岛比例指数（URI）表现出先上升后下降的特征,整体呈上升趋势。（3）热岛区域在空间分布和扩 展方向上与城市扩展具有较高的一致性,城镇用地、公交建设用地和裸地能促进地表温度升高,而 草地和水体能够降低地表温度,公园绿地和水体能有效缓解银川市城市热岛效应且后者对降低城 市地表温度的效果要好于前者。     

河谷地形下兰州市城市热岛效应的时空演变研究

基于1999年和2010年的Landsat ETM+和TM影像,以单窗算法反演了兰州市地表温度,研究兰州市最近10 a的城市热岛时空分布以及演变特征。研究结果表明:兰州市城市热岛的空间分布与延展与城市建城区的扩展相一致,热岛范围不断扩大,次中温和中温区大面积减少,相应的次高温和高温区大面积增加,热岛强度明显增强;除了城市下垫面覆盖类型,黄河低温带亦逐渐成为影响城市热岛分布的重要因子。各土地利用类型的平均温度均有所升高,建设用地和未利用地温度最高,对热岛效应贡献最大,是城市热岛的主要贡献因子,绿地和水体能够很好的缓解热岛效应。地表温度和信息指数NDVI、MNDWI、NDBI、NDBaI在兰州市河谷空间格局上显著相关,存在很好的对应关系。     

厦门市建设用地功能区的热环境分异研究

基于厦门2019年的兴趣面(Area of Interest)数据、Landsat遥感影像等多源数据,应用Logistic回归模型、空间自回归模型、衰减模型,分析各类建设用地功能区热力特征和对城市热岛影响程度及升温效应的分异规律。结果表明：各类功能区均具有高温现象。交通运输区高温现象显著,仓储区、工业区次之,居住区、公共设施区则较弱;各功能区比例均对形成城市热岛效应有正向影响,影响大小依次为：工业区>仓储区>公共管理与服务区>居住区>商业服务业区>交通运输区>公共设施区;各功能区比例均与热岛强度呈正相关关系,且空间溢出效应显著。交通运输区、商业服务业区比例对热岛强度的正向影响较强,仓储区、工业区次之,公共管理与服务区、居住区、公共设施区比例的正向影响较弱;工业区、商业服务业区、仓储区、交通运输区的升温效应比较显著。功能区面积越大,则其升温效应越显著,但大面积功能区的升温效应可能出现“饱和现象”。     

基于多源数据的长沙市人居热环境效应及其影响因素分析

针对城市人居热环境效应研究缺乏从自然—人文多维因子组合综合评价分析的现状,本文基于多源空间数据（Landsat 5、Landsat 8卫星影像数据、POI空间大数据、数字高程模型等）反演长沙市2000年、2009年和2016年城市地表温度格局,并快速获取与城市热环境密切相关的自然和人文因素共12个影响因子。应用标准差椭圆、空间主成分分析（PCA）等方法多角度分析了城市人居热环境效应及影响因素的联动关系。结果表明：① 2000—2016年共16年间热岛面积共增加547 km²、地表最高温度差达到10.1 ℃。城市热岛区的空间分布主要集中在城市建成区,如工商业集中和人口密集的城市中心地区,并呈现出地表温度从城市中心向郊区逐渐降低的热岛的空间分布格局,出现多个高温中心点,如五一广场商圈、长沙县星沙经济技术开发区、望城工业区、岳麓工业集中区、天心工业区等;② 2000—2016年热岛空间发展主轴保持在东北—西南方向,2000—2009年热岛重心向西南偏移了2.7 km,偏转角度为54.9°,2009—2016年热岛重心向东北偏移了4.8 km,偏转角度为60.9°。整体上,长沙市热环境空间格局的变化和城市的建设强度的变化存在一定的关联;③ 通过主成分分析得出影响长沙城市热环境格局的因子为景观格局、城市建设强度、地形地貌3个主因子;④ 人文因素对于当前加剧热岛效应形成产生的促进作用明显大于自然因素的抑制作用,综合作用下地区将升温0.293 ℃。影响城市人居热环境的因素众多,多源数据有助于揭示城市热环境空间格局及演变规律,深化对城市热岛效应成因分析认知,明确人文和自然影响因素间相关关系和相关程度,以此为改善城市人居环境质量提供科学依据。     

广州市城区热岛效应的遥感应用研究

利用Landsat TM/ETM + 热红外波段数据,根据辐射传输方程的地表温度反演方法,定量计算了广州市城区1988年、1995年和2002年的地表温度,讨论了广州市热岛扩展的时空演变格局和热岛效应形成的主要因素.结果表明,广州市城市热岛效应明显,热岛分布区域广且范围在不断扩大,在空间分布上呈现"三线四区"的特征.通过地表温度对比分析发现,老城区温度比高温区低3.7℃～4.2℃,比低温区温度高2.9℃～3.3℃,热岛强度为6.6℃～7.6℃;城市的功能布局、人类活动和经济发展与热岛效应的空间分布有十分密切的关系,也是影响城市热环境的重要因素.     

山地城市空间形态的地表热环境效应——基于LCZ的视角

全球气候变暖背景下,城市高温的强度、发生频率、持续时间和覆盖范围屡创新高,热舒适性已成为影响大城市人居环境质量的一个重要因素。以典型山地城市并有"火炉"之称的重庆市渝中区为例,分析城市空间形态指数与地表温度之间的相关性关系及其作用机理,参考Local Climate Zone(LCZ)方案对城市空间形态进行分类,旨在引导改善城市热环境的规划设计与优化调控途径。研究结果表明,容积率、建筑密度、下垫面不透水面率、平均高度4个形态指数与地表温度之间呈显著正相关,天空开阔度与地表温度之间呈显著负相关,迎风面积指数与地表温度之间没有显著的相关性关系。在城市空间形态类型方面,建设用地比自然地表温度更高。紧凑类型比开放类型地表温度更高,并且表现出低层中层高层的趋势。因此,在城市规划建设过程中,通过合理的用地布局,将低层空间让位于绿地、水体等自然要素,建筑向竖向高层发展;在相同建设强度的情况下,高层低密度城市形态更有利于缓解城市热岛效应,提高热舒适性。     

东莞市城市热环境时空变化及其驱动机制

东莞市处于快速城市化进程中,基于19902005年Landsat TM/ETM＋反演地表温度,对地表温度数据进行归一化处理,分析东莞市热环境格局的时空变化特征,并引入建筑密度和交通干道对区域热环境格局的形成机制进行分析。研究表明：东莞市在近15年间城市热环境格局发生重大变化,随着城市建设用地的扩张,热岛由起初的分散点状...     

城市热岛斑块遥感识别及空间扩张路径研究——以北京市为例

研究利用MODIS地表温度数据产品,引入概率阈值算法提升城市热岛斑块空间识别精度。在此基础上,构建城市热岛扩张指数将城市热岛斑块时空变化过程分解为飞地型、边缘型、填充型扩张模式和缩减型模式。基于土地利用变化过程,开展城市热岛斑块空间扩张模式的路径分析,准确识别城市热岛斑块空间扩张路径的来源和归趋。研究表明：2020年北京市夏季昼夜城市热岛斑块总面积分别为3932 km²和2 266 km²,占北京市总面积比例23.96%和13.81%。2005―2020年夏季昼夜城市热岛斑块面积比例分别增加43.40%和24.44%。增长型城市热岛斑块面积大于缩减型城市热岛斑块面积。边缘型扩张模式是增长型城市热岛斑块最主要的模式。耕地、城市建设用地、农村居民点是增长型城市热岛斑块主要的空间扩张路径。研究结果为揭示城市热环境形成过程和精细化管理提供理论依据和数据支撑。     

Effect of human settlements on urban thermal environment and factor analysis based on multi-source data: A case study of Changsha city

In view of the lack of comprehensive evaluation and analysis from the combination of natural and human multi-dimensional factors, the urban surface temperature patterns of Changsha in 2000, 2009 and 2016 are retrieved based on multi-source spatial data(Landsat 5 and Landsat 8 satellite image data, POI spatial big data, digital elevation model, etc.), and 12 natural and human factors closely related to urban thermal environment are quickly obtained. The standard deviation ellipse and spatial principal component analysis(PCA) methods are used to analyze the effect of urban human residential thermal environment and its influencing factors. The results showed that the heat island area increased by 547 km~2 and the maximum surface temperature difference reached 10.1℃ during the period 2000–2016. The spatial distribution of urban heat island was mainly concentrated in urban built-up areas, such as industrial and commercial agglomerations and densely populated urban centers. The spatial distribution pattern of heat island is gradually decreasing from the urban center to the suburbs. There were multiple high-temperature centers, such as Wuyi square business circle, Xingsha economic and technological development zone in Changsha County, Wangcheng industrial zone, Yuelu industrial agglomeration, and Tianxin industrial zone. From 2000 to 2016, the main axis of spatial development of heat island remained in the northeast-southwest direction. The center of gravity of heat island shifted 2.7 km to the southwest with the deflection angle of 54.9° in 2000–2009. The center of gravity of heat island shifted to the northeast by 4.8 km with the deflection angle of 60.9° in 2009–2016. On the whole, the change of spatial pattern of thermal environment in Changsha was related to the change of urban construction intensity. Through the PCA method, it was concluded that landscape pattern, urban construction intensity and topographic landforms were the main factors affecting the spatial pattern of urban thermal environment of Changsha. The promotion effect of human factors on the formation of heat island effect was obviously greater than that of natural factors.The temperature would rise by 0.293℃ under the synthetic effect of human and natural factors. Due to the complexity of factors influencing the urban thermal environment of human settlements, the utilization of multi-source data could help to reveal the spatial pattern and evolution law of urban thermal environment, deepen the understanding of the causes of urban heat island effect, and clarify the correlation between human and natural factors, so as to provide scientific supports for the improvement of the quality of urban human settlements.     

山地高密度城市热岛效应的多约束因子格局分析与定量探测——重庆都市区案例研究

城市热岛受城市地表多因素影响,山地城市的情况则更为复杂。本文以典型山地城市重庆为例,基于Landsat8 OLI/TIRS影像、高精度矢量建筑等多源空间数据,采用城市地温反演、归一化植被指数、天空开阔度建模等方法,重点针对城市建成区,通过地理探测器分析各因子对城市热岛效应的约束力。研究表明：① 在都市区全域,城市热场空间异质性显著,植被覆盖、城市表面高程和天空开阔度因子具有全局性约束力表现,建筑密度、容积率和路网距离具有局部约束力表现。② 在城市建成区内部,对城市热岛效应约束性排前三位因子分别为：植被覆盖（q=0.782）、城市表面高程（q=0.499）、建筑密度（q=0.496）;局部约束因子建筑密度、容积率和道路距离的约束力均较强,但三者差异小;天空开阔度对城市热岛的全局性影响相对较小（q<0.1）。③ 在城市建成区内部,各约束因子对城市热岛具有叠加约束效应,叠加解释度q（X_i∩X_j）均强于独立解释度,叠加q值介于0.50~0.82之间。     

城市热岛效应的影响机理及其作用规律——以上海市为例

以上海市为例,从土地利用规模和强度的变化、类型和布局的变化、利用方式的变化三个方面揭示其对热岛效应的影响机理;实证分析结果表明：（1）土地城市化是上海城市热岛强度的主要影响因素;就建成区扩张对热岛强度的具体影响而言,累积效应大于其增量效应;（2）工业化、房地产开发、人口增长对上海城市热岛强度均具有较大的影响;就经济发展和能源消耗对城市热岛强度的具体影响而言,密度效应通常大于其规模效应;就全社会房屋竣工面积、20 层以上高层建筑数量对热岛强度的影响而言,累积效应小于增量效应;就人口增长对城市热岛强度的具体影响而言,密度效应与规模效应大体相近;（3）土地利用和城市发展模式的差异导致了城市热岛效应的空间差异。     

城市空间形态对城市热岛效应的多尺度影响研究进展

随着全球城市化的快速发展和气候变暖及极端高温事件的加剧,城市热岛效应已成为了21世纪影响人类生存发展的重要环境问题。因此,阐明城市热岛强度时空变化特征,揭示多空间尺度下的形成机制是人文地理学和气候学研究的热点和前沿交叉科学问题。从街道峡谷微观尺度、城市街区局部尺度和城市宏观尺度全面总结和系统梳理了城市空间形态对城市热岛效应的多尺度影响和耦合机制,提出了未来通过定量表征城市热岛强度、城市空间形态的空间格局、时间演化特征及规律,构建空间关系分析模型,进而揭示城市空间形态在不同时空尺度对城市热岛强度的作用机制,为城市规划、宜居城市建设以及气候变化的响应与适应研究提供理论指导。     

北京市居住用地出让价格的空间格局及影响因素

以2004-2015年北京市六环内居住用地的交易样本为基本数据,借助ArcGIS、GS+、Surfer和Geoda软件,采用空间趋势面分析、最近邻指数（NNI）、探索性空间分析（ESDA）探讨居住用地出让和居住地价的空间格局特征,并对比OLS和空间回归模型（SLM和SEM）进一步探讨居住地价的影响因素。结果表明：① 北京市居住用地出让数量和出让面积不均衡,五六环间出让的居住用地最多。② 出让地块沿主要道路（如京石高速、京开高速、京沪高速及京藏高速）、地铁线（如地铁1号线、5号线、6号线、15号线、房山线、大兴线及亦庄线）呈轴线扩散,其中远郊区域这一特征更加明显。③ 居住地价从中心向外围总体表现“倒U型”趋势,且呈多中心圈层递减结构。④ 呈集聚分布模式,存在空间自相关,低值集聚区和高值集聚区明显。⑤ 模型对比方面,SLM>SEM>OLS,说明北京市居住地价存在实质性的空间依赖,而非干扰性的空间依赖。周边居住地块的价格、公交站、地铁站、重点小学、占地面积、容积率和出让方式对居住地价有显著影响。