基于Landsat8的城市热岛效应与地表因子关系研究——以长春市为例

城市化进程导致的城市热岛问题成为21世纪人类需要面对的重要问题之一。文中以长春市为例,使用2014年Landsat8 OLI和TIR数据分析了城市热岛效应与地表因子之间的关系。基于Landat8 TIR数据特点,选用分裂窗算法反演地表温度用于表征城市热环境并分析其空间格局特征。基于"植被-不透水面-土壤"模型,探讨了线性光谱混合模型得到的城市不透水面和植被盖度作为表征城市人为建筑和绿地信息的能力。结果表明:长春市大部分区域有明显的城市热岛效应,占比约45%,其中最显著的区域位于缺少植被覆盖的大片连续分布的不透水面区域;不同城市土地覆被类型的地表温度差异明显,平均地表温度从高到低的土地覆被类型依次为不透水面、裸土、耕地、绿地和水体,各类型平均温度和最高温度的最大温差分别达到8.2和16.1℃;与归一化建筑指数和植被指数相比,光谱解混得到的不透水面比例和植被盖度与地表温度之间的关系更为显著,是表征城市建筑和绿地信息更优的指示因子,其相关关系表明城市建筑能够增加城市热岛效应而城市绿地具有降温效应。     

干旱区内陆河流域人口统计数据的空间化—以黑河流域为例

人口数据对于全球、洲际、区域尺度的人与环境交互作用研究的重要性已经被广泛地认知。研究人口数据与环境的关系不仅要关心人口的数量,更要分析其空间分布。遥感和地理信息系统是人口统计数据实现空间化的有效工具。结合干旱区内陆河流域特征构建适合黑河流域农村和城市人口分布的模型:基于土地利用数据建立回归模型,模拟黑河流域农村人口的空间分布;利用城市边缘距离来表征城市多中心情形,将不规则的城市虚拟成同心圆分布的城市,并将Clark模型和加幂指数模型转换成基于城市边缘距离的形式来模拟研究区城市人口密度。基于以上方法最终获得黑河流域25m格网的人口空间分布结果和尺度上推后的1km格网数据。在乡镇级别对人口空间化结果进行精度验证,并与已有数据库(GPW1995、UNEP/GRID 1995、LandScan 2002和cn2000pop)估计的黑河流域人口数据进行比较,结果均表明本研究采用的方法和模型可以获得更高精度的流域人口空间分布数据。     

基于MODIS和随机森林的兰州市日最高气温和最低气温估算

近地表气温是衡量城市热环境的重要因素,城市气温被认为是各种城市问题的重要变量,然而小区域气象站严重不足限制了异质城市内气温的空间连续分布表示。为获得空间连续分布的近地表气温,利用遥感数据结合随机森林机器学习法来估算城市近地表空间连续分布的气温。本文以兰州市为研究区,利用MODIS传感器的前一天和当天8个不同时间点的地表温度数据,结合一系列影响因子,利用随机森林来估算城市的每日最高气温和最低气温(T_(max)/T_(min))。由于8个时序的地表温度数据与T_(max)/T_(min)存在不同的相关关系,根据这种关系设计了输入不同地表温度数据的8个模型方案,利用实测气温对不同模型方案的结果进行验证,获得最佳方案估算的日最高气温和最低气温。结果表明,用随机森林模型结合遥感数据来估算城市日近地表气温是可行的,并且前一天的地表温度对气温影响较大,是估算气温的关键参数。     

济南市地表参数变化及其热岛效应响应

基于Landsat遥感卫星影像反演济南市四个年份的地表温度,归一化处理后得到地表温度等级分布图,使用ENVI软件提取研究区各年份植被和不透水面等地表参数,分析相关地表参数的时空变化及其热岛效应特征响应和主要影响因素。结果表明:济南中心城区各地表参数在过去20余年间发生了较大变化,这些变化对城市热岛效应产生了重要影响并呈现关联形式,而植被覆盖面对地表温度变化的影响程度比不透水面更为明显。在此基础上提出一些城市规划管理措施以缓解热岛效应。     

城市景观格局变化对城市热岛效应的影响--以乌鲁木齐市为例

利用遥感软件对1987年,1997年2期遥感影像进行监督分类,得到乌鲁木齐市的景观分类和景观格局变化图,并运用Fragstats软件对2期的景观格局做出定量评价,计算斑块数、斑块密度、平均斑块面积等景观指数;同时利用单窗体法提取各期LST(陆地表面温度),对两者进行比较分析发现:①城区面积的扩大使城市热岛效应在强度和面积上有加强的趋势;②尽管绿地面积变化不大,但其破碎度增加,使城区与绿地相混合程度提高,导致特高温区域面积减少;③由于水体斑块数的增加,使更大范围的城区在水体影响下局部温度降低,但由于自然水体面积有限,且总体呈减少趋势,使得郊区、水库区域明显增温,与城市中心区域温差逐渐缩小.由此,针对研究区的具体情况,提出改善城市热岛效应的对策.     

MODIS热红外数据在乌鲁木齐市热岛研究中的应用

利用MODIS热红外数据,在完成几何校正、辐射定标、大气校正、云检测等数据预处理后,利用分裂窗算法反演得到乌鲁木齐2000-2005年1,4,7,10月的地表温度空间数据.在分析典型热温场的基础上,进行了热岛的季节和昼夜变化特征研究.结果表明:时间上,乌鲁木齐在夏季的白天和全年四季的夜晚均存在明显的城市热岛现象;空间上,乌鲁木齐城市和附近的戈壁、荒漠温度较高,近处的中山区和远郊的高山区温度较低,区域内温差较大、热岛强度高.乌鲁木齐城市热岛虽与其他大城市热岛特征在时空分布规律上有较多相似之处,但也有其自身的特性:干旱区城市郊区下垫面较多为戈壁荒漠,因此城市热岛效应在日间并不明显,相反有时会出现"城市冷岛"现象.     

生活圈视角下天津市中心城区公共服务设施配置的空间差异

城市公共服务设施配置直接影响到居民生活幸福感。文中基于高德地图数据,运用核密度、Ripley′s K、Z-Score等分析方法,从生活圈视角对天津市中心城区公共服务设施的空间差异进行分析。结果表明:(1)天津市中心城区公共服务设施分布整体表现出典型的"单中心"结构特征,不同类别公共服务设施存在显著差异。(2)居民可达设施数量及类别在空间上呈现圈层分布,由中心向四周迅速降低,并且海河两侧可达设施数量及类别差异明显。(3)街道之间及街道内部居住小区之间的可达性差异明显,表现出低水平-低差异、低水平-高差异、高水平-低差异及高水平-高差异四种类型。(4)街道尺度上公共服务设施可达性综合分值与人口密度空间匹配情况分为低水平-低密度、低水平-高密度、高水平-低密度及高水平-高密度四种类型。研究结果可为生活圈视角下天津市中心城区公共服务设施优化配置提供依据。     

济南市主城区空间形态对地表温度影响的交互关系及空间效应

基于济南市主城区的三维建筑数据、Landsat遥感影像等多源数据,运用地理探测器、空间杜宾模型等方法,分析空间形态对地表温度影响的作用关系及空间效应。结果表明：1)研究区域地表温度呈显著的空间正相关性,高值区主要位于城市中心区域,低值区多位于南、北边缘地带。2)局部区域地表温度同时受到该区域形态因子的交互作用及邻近区域空间形态的影响。绿地比例、水域比例、农田比例对地表温度呈负向影响,不透水面比例、建筑均匀指数普遍呈正向影响。局部地区至道路、工业区、蓝绿空间的距离对本地区地表温度的影响显著,而对邻近区域的影响较弱。3)各形态因子对地表温度的影响在不同空间形态分区中存在空间分异。在空间开敞的建成区,地表温度易受周边道路、工业区、蓝绿空间及建筑格局的影响。在建筑密集区域,不透水面比例与建筑形态因子的交互作用较强,建筑密度、建筑高度的负向作用凸显。在自然地表密集区域,绿地比例、水域比例、农田比例、至工业区距离对地表温度的影响显著。根据研究结论,建议采取多维形态因子协同优化及空间联动的策略,并因地制宜、分类施策,以减缓热岛效应。     

诺敏河流域植被覆盖时空演变及其与径流的关系研究

基于GIMMS/NDVI数据对诺敏河流域1982-2006年间植被覆盖的时空演变特征进行了研究,并结合SCS模型模拟地表径流,在流域和像元尺度分析植被NDVI变化与径流的关系。研究表明:诺敏河流域植被NDVI值较高,但25a间整体呈下降趋势,NDVI减少的区域占总面积的82.5%,植被覆盖有所降低;NDVI空间差异明显,NDVI的高值区主要分布在中上游林区,而耕地分布较多的下游地区NDVI值相对较低。流域尺度上植被NDVI与径流不具有明显的相关性。但从像元尺度来看,植被NDVI和径流的正相关和负相关共存,流域不同空间位置的植被变化与径流的关系并不一致。     

基于GIS的乌鲁木齐市人口空间分布模拟与变化规律研究

本文利用GIS软件,以城市土地利用和人口统计数据为主要辅助数据,提出了模拟城市人口空间分布的新思路和方法。同时,用上述方法模拟了乌鲁木齐市的人口空间分布,并用得到的栅格人口表面分析了全市人口分布的变化规律。结果显示:用该方法生成的栅格化人口表面,较传统的地区人口密度分布图更加准确和自然。在研究乌鲁木齐市的人口空间分布规律后发现全市人口密度的空间变化是由南向北渐减,人口分布大体呈"T"型,人口分布呈现多中心的集聚特点,市属辖区人口分布各异,CBD周围不同范围内,所选六个方向的人口密度变化显著。最后得出,辖区开发历史的长短、地形和道路是影响乌鲁木齐城市人口分布的关键因素。     

土地利用回归模型模拟京津冀PM2.5浓度空间分布

PM2.5污染暴露评估需要浓度空间分布数据,而稀疏的地面监测点无法满足要求.土地利用回归(LUR)模型是模拟大气污染物浓度的有效方法,本研究拟探讨LUR模型在中国区域尺度的适用性及精度.选取土地利用、道路交通、人口密度、工业污染源、高程、气象共6类变量建立区域LUR模型模拟京津冀地区2013年PM2.5浓度空间分布.以研究区80个监测点为中心建立0.1km～10km共22个系列缓冲区,表征不同尺度下各变量对PM2.5浓度的影响.双变量相关分析得出161个影响因子与PM2.5浓度的相关性水平,筛选出13个影响因子与PM2.5浓度进行逐步多元线性回归,得到区域LUR模型.交叉验证显示模型拟合精度(R2)达到78.7％,模拟结果显示京津冀PM2.5污染南北差异明显.     

干旱区地下水埋深空间分布对天然植被覆盖度影响研究—以塔里木河下游为例

以塔里木河下游输水河畔的植被覆盖度和地下水埋深为研究对象,建立遥感反演模型获取研究区植被覆盖度的空间分布,建立地下水数值模型模拟与覆盖度同时段的埋深空间分布,采用空间分析方法对覆盖度和埋深的空间分布数据进行分析,获取不同埋深区间所对应的植被覆盖度,并得出以下结论：研究区植被覆盖度在地下水0～20m的埋深区间上呈阶梯状分...     

沈阳市植被覆盖变化及其降温效应研究

植被作为影响热环境效应的重要因子,能够起到调节气温和除尘的效果。文中以沈阳市为例,利用RS和GIS技术,通过反演沈阳市中心城区的地表温度和计算植被覆盖度指数,探讨了沈阳中心城区在1995-2013年间的植被覆盖演化及所产生的城市降温效应特征,并深入分析了两者间的内在关联。结果表明:植被覆盖度的变化直接影响着其地表温度的上升与下降,二者存在明显的负相关。研究区内植被覆盖度每提升10%,则平均可降温约0.71℃。植被覆盖度所产生的降温效应因地而异,但总体上差异并不大。     

乌鲁木齐市生态环境遥感评价及驱动因子分析

生态环境质量评估对于区域社会经济的可持续发展至关重要。以新疆乌鲁木齐市为研究区,通过对2000年、2010年和2019年3期Landsat系列数据进行预处理,利用主成分分析法构建遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI),使用地理探测器中单因子分析和多因子交互作用分析法对RSEI的8个影响因子(人口密度、土地利用类型、海拔高度、经济密度、绿度、湿度、热度和干度)进行影响程度的定量探测,进而揭示出影响研究区生态环境质量的主导因素。结果表明:(1)2000年、2010年和2019年乌鲁木齐市RSEI均值分别为0.21、0.21、0.23呈增加趋势,研究期内乌鲁木齐市生态变好的面积大于变差的面积,说明乌鲁木齐市的生态环境质量处于转好的状态;(2)近20 a研究区8个影响因子中单因子热度指标对RSEI的空间分异特征解释力最强;(3)研究区生态环境的空间分布特征是多种影响因子共同交互作用的结果,在考虑多因子交互作用情景下人口密度,绿度指标和干度指标是区域生态环境质量状况的主要影响因素和关键驱动力。评价区域生态环境质量,了解生态环境状况及掌握其变化规律,不仅有利于促进区域经济可持续发展,而且对于城市生态文明建设具有重要的现实意义和参考价值。     

黄土高原南部地区农业用地驱动力分析与动态模拟

利用黄土高原南部地区TM和ETM+遥感影像,在获取区域农业土地利用变化及其驱动因子数据的基础上,采用Binary Logistic回归模型,定量分析区域内农业用地的动态演化特征与空间分布格局,并运用ArcGIS软件进行不同类型农业用地变化模拟与输出。结果表明:1)黄土高原南部地区耕地的分布主要受距县城中心的距离、高程、坡度、坡向、人口密度、地均GDP的影响,其中受坡度影响最大,发生比expβ是0.83130204,高于其他因子;其次是高程和人口密度,发生比expβ分别为0.99932988和1.00011472。2)林地的分布主要受坡度和坡向的影响,坡度影响最大,坡向次之,发生比expβ分别为1.09136459和0.99209087。3)草地的分布受坡度和人口密度的影响较大,发生比expβ分别为1.02784089和0.99843133。影响黄土高原南部地区农业土地利用的自然和人文因素相对集中,主要包括坡地形度和人口密度,这说明该区域农业土地利用的人为干扰较强烈,人类活动是研究区农业土地资源和土地生态系统变化速率不断加快的重要因素。     

基于MODIS的河南省春旱遥感监测

以河南省冬小麦旱情遥感监测为例,利用MODIS/Terra卫星产品的归一化差异植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)数据,构建双抛物线型NDVI-Ts特征空间。基于双抛物线型NDVI-Ts特征空间的温度植被干旱指数(TVDI)数据与气象站点实测土壤湿度进行相关性分析,揭示双抛物线型NDVI-Ts特征空间能较好地反映地表10cm土壤水分状况。以双抛物线型NDVI-Ts特征空间反演得到的TVDI作为旱情遥感监测指标,评估了2000年、2005年、2010年和2015年2月26日～6月1日的河南省春旱情况,并与当地气象站降雨数据对比,揭示了河南省旱情发展的时空特点,结果表明:利用MODIS NDVI和Ts数据构建NDVI-Ts特征空间呈双抛物线型,干边可决系数R~2在0.9以上;TVDI与实测土壤湿度呈现负相关关系,两者之间的线性拟合方程通过了P≤0.05的显著性检验;进一步将TVDI监测结果与降水量数据对比分析,表明TVDI监测旱情空间分布基本与降雨量空间分布一致。因而,基于双抛物线型NDVI-Ts特征空间的TVDI可以用于研究区旱情监测;从2000年、2005年、2010年和2015年的冬小麦旱情时空分布来看,河南省中南部冬小麦主产区土壤比较湿润,基本满足冬小麦需水量要求。     

祁连山区植被生长与水热组合关系研究

气候条件,主要是热量和水分以及二者的配合状况,是决定许多植被类型呈带状分布的根本因素。本文以位于我国三大气候分区过渡带中的河西走廊南部的祁连山为研究对象,借助遥感数据中的植被指数方法定量地描述该地区植被的生长状况和空间分布,结合相应的降水与气温的空间化栅格数据,通过GIS空间叠加与多因子复合分析,合理地揭示了水热组合对于植被分布的影响。     

基于街道尺度的西安市零售业空间分布特征及其影响因素

基于核密度估计法、探索性空间数据分析法(ESDA)和地理加权回归(GWR)模型等空间分析方法,以POI设施点数据为研究对象,对西安市零售业空间分布特征及其影响因素进行了分析。结果表明:西安市零售业在空间布局上呈现"内密外疏、西密东疏、南密北疏"的特征,形成了块状集聚、多中心发展的格局;H-H集聚区主要集中在电子城、长延堡、丈八沟以及西关街道,L-L集聚区主要集中在城市的边缘区以及中心城区的特殊区域;街道路网密度和学校数量是影响零售业空间分布的主要因素,人口数量、财政收入和住宅数量为辅助因素。     

2000-2013年海河流域植被覆盖的时空变化

基于2000-2013年SPOT VGT/NDVI数据,结合土地覆盖类型数据,采用Slope趋势分析法和Hurst指数对海河流域近14年植被覆盖的空间分布状况、时间变化特点、空间变化趋势和可持续性特征进行了分析。结果表明:1)空间分布上,流域内NDVI值总体较高,低值区只分布在环渤海湾地区及一些城市中心;2)时间变化上,近14年NDVI值在0.64-0.76之间波动,总体呈显著上升趋势;3)空间变化上,植被改善区域远大于退化区域,且以明显改善为主;4)可持续性上,植被变化正向持续性较强,且以持续改善为主,占流域面积的89.11%。结合不同土地覆盖类型来看,持续改善以林地、草地最为明显;持续严重退化的土地覆盖类型中,湿地和建设用地所占比重最高。     

一种基于误差分级的土壤水分数据同化方法

将多源观测数据同化到生态模型中,可以更好地估计土壤水分,然而如何准确估计土壤水分遥感观测值的误差空间分布一直是数据同化中的难点。文中研究通过SPSI(Shortwave Infrared Perpendicular WaterStress Index)反演的土壤湿度作为观测值,分析SPSI反演土壤水分的原理,提出了基于地表植被覆盖程度,分级反演土壤水分的方法,给予观测值不同的误差方差估计。文中选择中国的宁夏作为研究区,将分级反演的观测值与生态过程模型模拟的土壤水分进行数据同化。结果表明:这种方法能够有效地避免SPSI指数本身对植被覆盖度低或植被生物量小的地区的土壤水分估计误差较大而导致的同化结果的偏差,提高区域土壤水分同化结果的精度。