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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (3): 213-223    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.03.29
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北京城市热岛效应时空变化遥感分析
杨敏1,2,3, 杨贵军2,3,4(), 王艳杰2,3,4, 张勇峰5, 张智宏6, 孙晨红7
1. 陕西省地震局,西安 710068
2. 国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097
3. 农业部农业信息技术重点实验室,北京 100097
4. 北京市农业物联网工程技术研究中心,北京 100097
5. 西安中天纬地测绘科技有限公司,西安 710054
6. 西安科技大学测绘科学与技术学院,西安 710054
7. 西安航天天绘数据技术有限公司,西安 710054
Remote sensing analysis of temporal-spatial variations of urban heat island effect over Beijing
Min YANG1,2,3, Guijun YANG2,3,4(), Yanjie WANG2,3,4, Yongfeng ZHANG5, Zhihong ZHANG6, Chenhong SUN7
1. Shaanxi Earthquake Agency, Xi’an 710068, China;
2. National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China
3. Key Laboratory of Agri-informatics, Ministry of Agriculture, Beijing 100097, China
4. Beijing Engineering Research Center of Agricultural Internet of Things, Beijing 100097, China
5. Xi’an Zhongtianweidi Surveying & Mapping Technology Co.,Ltd., Xi’an 710054, China;
6. College of Geomatics, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China;
7. Xi’an Aerospace Tian Painted Data Technology Co., Ltd., Xi’an 710054, China;
全文: PDF(11553 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

为了从城镇化进程角度研究自1985年以来北京市城市热岛效应的时空变化特点,利用7期夏季的Landsat TM/ETM+/TIRS遥感影像数据反演地表亮度温度以代替地表温度(land surface temperature,LST); 然后将其用于城市热岛效应的一系列定性和定量分析,揭示出北京市热分布以及城市热岛效应特征。研究结果表明: ①高温区域和亚高温区域不断地由郊区向城区集中,但东西城区(东城区和西城区)的高温区域表现出明显的下降趋势,大范围热岛被零星分布的小热岛取代; ②工业园区对北京市热岛效应的影响远高于住宅区对北京市热岛效应的影响; ③建筑物低矮密集且低植被覆盖区域的温度远远高于建筑物高大稀疏且高植被覆盖区域的温度。研究可为政府部门通过合理规划水体、绿地、工业园区、住宅区等的分布来减轻城市热岛效应的影响提供参考依据。

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杨敏
杨贵军
王艳杰
张勇峰
张智宏
孙晨红
关键词 地表亮度温度(地表亮温)地表温度(LST)城市热岛空间分布时空变化北京    
Abstract

In order to study the temporal-spatial variation of the urban heat island effect over Beijing since 1985, the authors utilized the 7 phases of Landsat TM/ETM+/TIRS images in summer to perform retrieval of the land surface brightness temperature so as to replace the true land surface temperature(LST). And the LST data were used for a series of qualitative and quantitative analysis of urban heat island effect to reveal Beijing heat distribution and the characteristics of urban heat island effect. Some conclusions have been reached: ① The high-temperature regions and sub-high temperature regions are continuously centralized to the urban area, but the high-temperature regions in Dongcheng District and Xicheng District show a significant downward trend, and the large scale of heat island is replaced by the small heat islands;② The influence of industrial estate on the urban heat island effect in Beijing is much higher than that of the residential district in Beijing;③ The temperature of the areas with low-rise and dense buildings and low vegetation coverage are much higher than the temperature of the areas with tall and sparse buildings and high vegetation coverage. The results of the study would play an important role in urban planning in that they provide the reference frame for the government departments to reduce the impact of urban heat island effect based on rational planning of the distribution of water, green land,industrial estate and residential areas.

Key wordsland surface brightness temperature    land surface temperature(LST)    urban heat island    spatial distribution    temporal and spatial variation    Beijing
收稿日期: 2016-12-09      出版日期: 2018-09-10
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“基于同化策略的地表温度多模式降尺度方法及其不确定性研究”(41271345)
通讯作者: 杨贵军
作者简介: 杨 敏(1991-),女,硕士研究生,主要研究方向为热红外遥感。Email: yangmin_91@163.com。
引用本文:   
杨敏, 杨贵军, 王艳杰, 张勇峰, 张智宏, 孙晨红. 北京城市热岛效应时空变化遥感分析[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 213-223.
Min YANG, Guijun YANG, Yanjie WANG, Yongfeng ZHANG, Zhihong ZHANG, Chenhong SUN. Remote sensing analysis of temporal-spatial variations of urban heat island effect over Beijing. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(3): 213-223.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.03.29      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I3/213
Fig.1  研究区位置
Fig.2  Landsat数据获取的理想时间
传感器类型 获取日期 空间分辨率/m 时间分
辨率/d
可将光和近
红外波段
热红外
波段
Landsat5 TM 19850718 30 120 16
19910617
19950916
20050725
20110726
Landsat7 ETM+ 20010924 30 60
Landsat8 TIRS 20150824 30 100
Tab.1  所获取Landsat数据的部分参数
覆盖类别 LST 1985年 1991年 1995年 2001年 2005年 2011年 2015年 7期平均
水体 最低/K 287.87 290.99 284.80 283.63 293.55 296.20 296.86 290.56
最高/K 302.09 305.36 298.92 300.11 304.34 312.18 307.72 304.39
平均/K 295.19 295.95 292.02 292.07 297.91 299.34 299.75 296.03
面积比例/% 0.57 0.74 0.62 0.73 0.75 0.75 0.68 0.69
高大植被 最低/K 286.45 290.61 284.62 282.90 292.94 293.76 293.74 289.29
最高/K 303.09 308.85 303.76 301.84 308.67 310.90 310.81 306.85
平均/K 295.70 297.69 293.60 293.86 298.73 300.58 301.55 297.39
面积比例/% 22.91 23.79 33.16 27.57 24.45 24.87 6.38 23.30
低矮植被 最低/K 286.50 290.25 287.60 282.38 291.35 294.75 293.10 289.42
最高/K 303.14 308.46 299.34 302.55 305.80 310.59 312.73 306.09
平均/K 295.62 297.08 292.91 293.11 298.29 300.23 302.04 297.04
面积比例/% 30.72 8.06 31.09 18.62 30.88 27.50 35.22 26.01
裸土 最低/K 281.98 291.87 289.32 282.37 293.25 294.69 295.34 289.83
最高/K 305.98 310.11 301.18 306.51 310.28 314.42 315.11 309.08
平均/K 296.84 299.07 294.23 294.68 300.25 302.40 304.25 298.82
面积比例/% 34.67 46.59 14.90 24.13 14.91 11.01 16.09 23.19
不透水面 最低/K 277.24 290.72 283.12 275.15 289.90 292.51 293.86 286.07
最高/K 308.72 315.46 311.19 309.09 313.24 317.51 316.18 313.05
平均/K 298.16 300.65 294.93 295.02 301.22 304.06 305.47 299.93
面积比例/% 11.13 20.82 20.23 28.95 29.02 35.87 41.64 26.81
分类精度 OA/% 96.04 95.98 95.26 92.25 94.07 92.02 93.46 94.16
Kappa 0.95 0.95 0.94 0.90 0.92 0.90 0.92 0.93
Tab.2  7期Landsat影像中各覆盖类别最小/最大/平均LST及面积比例
温度分区 所占比例/% 分区范围/%
低温区 24.0 [0,24)
亚低温区 26.0 [24,50)
中温区 23.2 [50,73.2)
亚高温区 25.5 [73.2,98.7)
高温区 1.3 [98.7,100]
Tab.3  RPGS方法温度等级划分
Fig.3  LST分级分布图
Fig.4-1  各时段Landsat影像平均LST演变图
Fig.4-2  各时段Landsat影像平均LST演变图
Fig.5  大型购物中心分布变化情况
Fig.6  热分布与工厂区和住宅区之间的关系(搜索自腾讯地图: 圆形(或椭圆形)内是工厂密集区,方框内是住宅区)
Fig.7  2014年能源消耗合计
Fig.8  建筑物低矮密集且低植被覆盖区域(A)和建筑物高大稀疏且高植被覆盖区域(B)温度分级
Fig.9  用于定量研究地表城市热岛效应的区域(1985年)(从内到外分别是: 东西城区、四环路、五环路)
Fig.10  1985—2015年北京市HAI
[1] 马晓河, 胡拥军 . 中国城镇化进程、面临问题及其总体布局[J].改革, 2010(10):30-45.
Ma X H, Hu Y J . The process,problems and general layout of urbanization in China[J].Reform, 2010(10):30-45.
[2] 王骏飞 . 西(安)咸(阳)新区城市地表温度遥感反演及其变化研究[D]. 重庆:西南大学, 2015.
Wang J F . Research of Xixian New Area Land Surface Temperature Retrieval and Its Changes Based on Remote Sensing Images[D]. Chongqing:Southwest University, 2015.
[3] Li X M, Zhou W Q, Ouyang Z Y . Relationship between land surface temperature and spatial pattern of greenspace:What are the effects of spatial resolution?[J]. Landscape and Urban Planning, 2013,114:1-8.
doi: 10.1016/j.landurbplan.2013.02.005
[4] 刘宇峰, 原志华, 孔伟 , 等. 1993—2012年西安城区城市热岛效应强度变化趋势及影响因素分析[J]. 自然资源学报, 2015,30(6):974-985.
Liu Y F, Yuan Z H, Kong W , et al. The changing trend of heat island intensity and main influencing factors during 1993─2012 in Xi’an City[J]. Journal of Natural Resources, 2015,30(6):974-985.
[5] Yuan F, Bauer M E . Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2007,106(3):375-386.
doi: 10.1016/j.rse.2006.09.003
[6] 宋艳玲, 董文杰, 张尚印 , 等. 北京市城、郊气候要素对比研究[J]. 干旱气象, 2003,21(3):63-68.
Song Y L, Dong W J, Zhang S Y , et al. Study on characteristics of climate elements in Beijing[J] Arid Meteorology, 2003,21(3):63-68.
[7] 董妍, 李星敏, 杨艳超 , 等. 西安城市热岛的时空分布特征[J]. 干旱区资源与环境, 2011,25(8):107-112.
Dong Y, Li X M, Yang Y C , et al. Distributive characters of urban heat island effect in Xi’an City[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2011,25(8):107-112.
[8] Giannaros T M, Melas D, Daglis I A , et al. Numerical study of the urban heat island over Athens (Greece) with the WRF model[J]. Atmospheric Environment, 2013,73:103-111.
doi: 10.1016/j.atmosenv.2013.02.055
[9] Nichol J E, Hang T P . Temporal characteristics of thermal satellite images for urban heat stress and heat island mapping[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2012,74:153-162.
doi: 10.1016/j.isprsjprs.2012.09.007
[10] 王艳慧, 肖瑶 . 北京市1989—2010年地表温度时空分异特征分析[J]. 国土资源遥感, 2014,26(3):146-152.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.03.24.
doi: 10.6046/gtzyyg.2014.03.24
Wang Y H, Xiao Y . A temporal-spatial variation analysis of land surface temperature in Beijing[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2014,26(3):146-152.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.03.24.
[11] 纪瑞鹏, 张喜民, 李刚 . 沈阳等6城市热岛效应卫星监测研究[J].辽宁气象, 2000(4):22-23.
Ji R P, Zhang X M, Li G . Study on satellite monitoring of urban heat island effect in 6 cities[J].Liaoning Meteorology, 2000(4):22-23.
[12] Flores R J L, Filho A J P, Karam H A . Estimation of long term low resolution surface urban heat island intensities for tropical cities using MODIS remote sensing data[J]. Urban Climate, 2016,17:32-66.
doi: 10.1016/j.uclim.2016.04.002
[13] 王亚维, 宋小宁, 唐伯惠 , 等. 基于FY-2C数据的地表温度反演验证——以黄河源区玛曲为例[J]. 国土资源遥感, 2015,27(4):68-72.doi: 10.6046/gtzyyg.2015.04.11.
doi: 10.6046/gtzyyg.2015.04.11
Wang Y W, Song X N, Tang B H , et al. Validation of FY-2C derived land surface temperature over the source region of the Yellow River:A case study of Maqu County[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2015,27(4):68-72.doi: 10.6046/gtzyyg.2015.04.11.
[14] Bokaie M, Zarkesh M K, Arasteh P D , et al. Assessment of urban heat island based on the relationship between land surface temperature and land use/ land cover in Tehran[J]. Sustainable Cities and Society, 2016,23:94-104.
doi: 10.1016/j.scs.2016.03.009
[15] 宋彩英, 覃志豪, 王斐 . 基于Landsat TM的地表温度分解算法对比[J]. 国土资源遥感, 2015,27(1):172-177.doi: 10.6046/gtzyyg.2015.01.27.
doi: 10.6046/gtzyyg.2015.01.27
Song C Y, Qin Z H, Wang F . Comparison of two models for decomposition of land surface temperature image using Landsat TM data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2015,27(1):172-177.doi: 10.6046/gtzyyg.2015.01.27.
[16] 李昕瑜, 杜培军, 阿里木·赛买提 .南京市地表参数变化与热岛效应时空分析[J]. 国土资源遥感, 2014,26(2):177-183.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.02.28.
doi: 10.6046/gtzyyg.2014.02.28
Li X Y, Du P J, Alim S . Spatial-temporal analysis of urban heat island effect and surface parameters variation in Nanjing City[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2014,26(2):177-183.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.02.28.
[17] Gallo K P, Mcnab A L, Karl T R , et al. The use of NOAA AVHRR data for assessment of the urban heat island effect[J]. Journal of Applied Meteorology, 1993,32(5):899-908.
doi: 10.1175/1520-0450(1993)032<0899:TUONAD>2.0.CO;2
[18] Chen W, Zhang Y, Gao W J , et al. The investigation of urbanization and urban heat island in Beijing based on remote sensing[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2016,216:141-150.
doi: 10.1016/j.sbspro.2015.12.019
[19] Mathew A, Khandelwal S, Kaul N . Spatial and temporal variations of urban heat island effect and the effect of percentage impervious surface area and elevation on land surface temperature:Study of Chandigarh City,India[J]. Sustainable Cities and Society, 2016,26:264-277.
doi: 10.1016/j.scs.2016.06.018
[20] Shen H F, Huang L W, Zhang L P , et al. Long-term and fine-scale satellite monitoring of the urban heat island effect by the fusion of multi-temporal and multi-sensor remote sensed data:A 26-year case study of the city of Wuhan in China[J]. Remote Sensing of Environment, 2016,172:109-125.
doi: 10.1016/j.rse.2015.11.005
[21] 许飞, 张雪红, 李栋 , 等. “白屋顶计划”对缓解城市热岛效应的有效性评价[J]. 国土资源遥感, 2014,26(1):90-96.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.01.16.
doi: 10.6046/gtzyyg.2014.01.16
Xu F, Zhang X H, Li D , et al. Evaluation of the “white roof plan” for alleviating heat island effect[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2014,26(1):90-96.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.01.16.
[22] Xu L Y, Xie X D, Li S . Correlation analysis of the urban heat island effect and the spatial and temporal distribution of atmospheric particulates using TM images in Beijing[J]. Environmental Pollution, 2013,178:102-114.
doi: 10.1016/j.envpol.2013.03.006
[23] Peng J, Xie P, Liu Y X , et al. Urban thermal environment dynamics and associated landscape pattern factors:A case study in the Beijing metropolitan region[J]. Remote Sensing of Environment, 2016,173:145-155.
doi: 10.1016/j.rse.2015.11.027
[24] Wang J, Huang B, Fu D J , et al. Response of urban heat island to future urban expansion over the Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan area[J]. Applied Geography, 2016,70:26-36.
doi: 10.1016/j.apgeog.2016.02.010
[25] 杨可明, 周玉洁, 齐建伟 , 等. 城市不透水面及地表温度的遥感估算[J]. 国土资源遥感, 2014,26(2):134-139.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.02.22.
doi: 10.6046/gtzyyg.2014.02.22
Yang K M, Zhou Y J, Qi J W , et al. Remote sensing estimating of urban impervious surface area and land surface temperature[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2014,26(2):134-139.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.02.22.
[26] 北京市统计局.人口[EB/OL].( 2015- 11- 09)[2016-12-09]. .
[27] NASA.Landsat 7 Science Data Users Handbook[EB/OL].( 2016 -08)[2016-12-09].
[28] 北京市第三次全国经济普查数据可视化系统:主题研究[EB/OL].[ 2016- 12- 09]. .
[29] 鞠鹏艳 . 转型期的石景山区规划[J].北京规划建设, 2007(2):133-138.
doi: 10.3969/j.issn.1003-627X.2007.02.036
Ju P Y . Planning of Shijingshan District in transitional[J].Beijing Planning Review, 2007(2):133-138.
[1] 胡盈盈, 戴声佩, 罗红霞, 李海亮, 李茂芬, 郑倩, 禹萱, 李宁. 2001—2015年海南岛橡胶林物候时空变化特征分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 210-217.
[2] 范田亿, 张翔, 黄兵, 钱湛, 姜恒. 湘江流域TRMM卫星降水产品降尺度研究与应用[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 209-218.
[3] 晋成名, 杨兴旺, 景海涛. 基于RS的陕北地区植被覆盖度变化及驱动力研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 258-264.
[4] 王爽, 张磊, 张俊勇, 王一乐. GIS在全民健身中的应用特征研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 265-271.
[5] 杨蕴雪, 张艳芳. 基于空间距离指数的延河流域生态敏感性时空演变特征[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 229-237.
[6] 陈虹, 郭兆成, 贺鹏. 1988—2018年间洱海流域植被覆盖度时空变换特征探究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 116-123.
[7] 叶婉桐, 陈一鸿, 陆胤昊, 吴鹏海. 基于GEE的2000—2019年间升金湖湿地不同季节地表温度时空变化及地表类型响应[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 228-236.
[8] 潘梦, 曹云刚. 高亚洲地区冰湖遥感研究进展与展望[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 1-8.
[9] 王平, 毛克彪, 孟飞, 袁紫晋. 中国东海海表温度时空演化分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 227-235.
[10] 杨立娟. 基于两层随机森林模型估算中国东部沿海地区的PM2.5浓度[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 137-144.
[11] 张鹏, 林聪, 杜培军, 王欣, 唐鹏飞. 南京市生态红线区高分辨率遥感精准监测方法与应用[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 157-164.
[12] 赵冰, 毛克彪, 蔡玉林, 孟祥金. 中国地表温度时空演变规律研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 233-240.
[13] 王伟, 阿里木·赛买提, 吉力力·阿不都外力. 基于地理探测器模型的中亚NDVI时空变化特征及其驱动因子分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 32-40.
[14] 赵卫东, 郑勇, 章浩南, 姜琼, 卫佳佳. 基于多源数据的郯庐断裂带安徽段遥感解译及其空间分布特征[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 79-87.
[15] 熊俊楠, 李伟, 程维明, 范春捆, 李进, 赵云亮. 高原地区LST空间分异特征及影响因素研究——以桑珠孜区为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 164-171.
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