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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (4): 190-198    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.04.25
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山地城市裸地时空变化的热环境响应特征研究
曹琦1, 师满江1(), 周亮2, 王婷3, 彭黎君1, 郑仕雷1
1. 西南科技大学土木工程与建筑学院,绵阳 621010
2. 兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070
3. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
Study of the response characteristics of thermal environment with spatial and temporal changes of bare land in the mountain city
Qi CAO1, Manjiang SHI1(), Liang ZHOU2, Ting WANG3, Lijun PENG1, Shilei ZHENG1
1. College of Civil Engineering and Architecture, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, China
2. College of Surveying and Geographic Information, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China
3. Institute of Geographic Science and Resources, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
全文: PDF(5848 KB)   HTML  
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摘要 

裸地被认为是导致城市热岛效应的下垫面之一,然而以往研究对于裸地在热岛效应中的贡献度仍缺乏定量刻画。以2005年、2011年和2017年3期Landsat TM/OLI 遥感影像为数据源,以西南山地城市绵阳市为研究区,通过反演土地利用/土地覆被变化过程中地表温度响应特征,构建裸地热岛效应贡献度指数,分析了在城市化进程中裸地时空变化的地表热环境响应特征。主要结论有: ①2005—2017年间,裸地占整个研究区面积最低为4.73%(即2005年的53.98 km 2),最高为6.34%(即2011年的72.28 km 2),12 a间总面积减少了5.54 km 2,城市开发区、城乡过渡带以及沿新建道路是裸地集中分布区; ②2005—2017年间,随着裸地斑块的空间集聚,高密度区裸地地表温度显著高于低密度区,但地形(高程、坡度、坡向),斑块面积和形状等对裸地地表温度的影响不显著; ③2005—2017年间,裸地与农村地区地表温度的绝对差由1.73 ℃增加到2.12 ℃,低于同时期城市不渗水面与农村区域的地表温度差(3.07~3.23 ℃),裸地对区域热岛效应的贡献度由34%(2005年)增长到37%(2011年),最后又下降至20%(2017年)。研究结果可为评估城市裸地要素的热场时空变化特征、缓解城市热岛效应提供科学依据。

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曹琦
师满江
周亮
王婷
彭黎君
郑仕雷
关键词 裸地地表温度热岛效应Landsat TM/OLI山地城市绵阳市    
Abstract

Bare land is considered to be an important source causing urban heat island (UHI) in the urban underlying surface. However, quantitative description of the contribution of bare land to UHI in different periods of urbanization remains vague. Taking three phase Landsat TM/OLI remote sensing images from 2005 to 2017 of Mianyang, a mountain city in southwest China, as the research area and based on inverting the thermal environment response characteristics of land use/land cover change, the authors constructed the contribution index of bare land to UHI effect and analyzed the spatial and temporal changes of the surface thermal environment of bare land in the process of urbanization. The results are as follows: (1) In 2005—2017, bare land accounted for 4.73% (53.98 km 2 in 2005) to 6.34% (72.28 km 2 in 2011) in the study area, showing a trend of “increasing first and then decreasing” with total area (5.54 km 2) decreasing. Bare land was mainly distributed along new roads, urban development zones and urban-rural boundaries. (2) In 2005—2017, with the spatial agglomeration of bare land patches, the surface temperature of bare land in high-density area was significantly higher than that in low-density area, but the influence of bare land topography (elevation, slope, aspect), patch area and shape on the surface temperature of bare land was not significant. (3) In 2005—2017, the absolute difference of surface temperature between bare land and rural areas increased from 1.73 ℃ to 2.12 ℃, which was lower than the temperature of urban impermeable surface and rural area (3.07~3.23 ℃), and the contribution of bare land to urban heat island effect increased from 34% (2005) to 37% (2011) and finally decreased to 20% (2017). This study can provide a scientific basis for evaluating the spatial and temporal changes of urban bare land elements and mitigating the urban heat island effect.

Key wordsbare land    surface temperature    urban heat island    Landsat TM/OLI    mountain city    Mianyang City
收稿日期: 2018-09-26      出版日期: 2019-12-03
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“山地丘陵城市建成区时空扩展与城市韧性协调发展研究”(41701172);四川省教育厅项目“基于城市双修的城市裸地景观生态格局及修复路径”(18ZB0610);西南科技大学人才引进专项项目“成渝城市群城镇化与生态环境耦合机理研究”共同资助(17zx7102)
通讯作者: 师满江
作者简介: 曹 琦(1984-),女,博士,讲师,主要从事区域规划与理论的研究。Email: 1098890240@qq.com。
引用本文:   
曹琦, 师满江, 周亮, 王婷, 彭黎君, 郑仕雷. 山地城市裸地时空变化的热环境响应特征研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 190-198.
Qi CAO, Manjiang SHI, Liang ZHOU, Ting WANG, Lijun PENG, Shilei ZHENG. Study of the response characteristics of thermal environment with spatial and temporal changes of bare land in the mountain city. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(4): 190-198.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.04.25      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I4/190
Fig.1  研究区2017年5月1日Landsat OLI彩色合成影像
数据类型 卫星过境时间 空间分辨率 云覆盖度/% 主要用途
遥感影像 Landsat TM 2005-04-14 多光谱波段为30 m 0 解译研究区LUCC信息;
反演研究区地表温度
Landsat TM 2011-06-02 热红外波段为120 m
Landsat OLI/TIRS 2017-05-01 多光谱波段为30 m 4
全色波段波段为15 m
热红外波段为100 m
辅助数据 数字高程模型(digital
elevation model ,DEM)
30 m 0 高程、坡度、坡向分析
Google Earth影像 2017-10-01
2010-11-15
0.5 m 0 训练样本选取和精度验证
Tab.1  本研究主要数据源
Fig.2  研究区2005—2017年间LUCC分布
Fig.3  2005—2017年间研究区LUCC年变化率和动态度
温度等级 2005年 2011年 2017年
研究区地表
温度面积
裸地地表
温度面积
研究区地表
温度面积
裸地地表
温度面积
研究区地表
温度面积
裸地地表
温度面积
高温区 4.05 33.38 4.14 29.52 4.12 26.09
次高温区 13.50 39.01 12.94 38.97 15.45 46.84
中温区 28.19 17.74 31.63 22.14 30.58 22.37
次低温区 20.97 8.92 18.56 8.27 17.19 4.02
低温区 33.29 0.95 32.73 1.10 32.66 0.68
Tab.2  2005—2017年间研究区及裸地不同等级地表温度对应的面积比例
Fig.4  2005—2017年间研究区裸地面积、形状指数与裸地地表温度散点图
Fig.5  2005—2017年间裸地密度分布与温度分布特征
年份 高密度
区-高温
高密度
区-次高温
高密度
区-中温
次高密度
区-高温
次高密度
区-次高温
次高密度
区-中温
中密度
区-高温
中密度
区-次高温
中密度
区-中温
合计
2005年 2.53 4.18 2.32 5.36 11.49 10.50 5.82 16.20 23.54 81.93
2011年 2.73 5.80 4.78 3.98 9.72 13.13 4.16 14.07 26.29 84.66
2017年 3.15 9.61 7.29 3.64 11.17 15.58 4.10 13.26 22.94 90.73
Tab.3  2005—2017年不同密度等级下裸地温度等级分布面积比例
Fig.6  2005—2017年间研究区地形因子与裸地地表温度散点图
年份 TUrban/℃ TRural/℃ TBear/℃ TUrban-TRural/℃ TBare-TRural/℃ CUHI/%
2005年 24.59 21.52 23.24 3.07 1.72 34
2011年 29.69 26.58 29.06 3.11 2.48 37
2017年 24.79 21.56 23.68 3.23 2.12 20
Tab.4  2005—2017年间研究区TUrban-TRural,TBare-TRuralCUHI
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