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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (4): 190-198    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.04.24
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工业热异常环境效应分析
谷艳春1(), 孟庆岩2(), 胡蝶2, 周小成1
1.福州大学数字中国研究院(福建),福州 350002
2.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100094
Analysis of environmental effects of industrial thermal anomalies
GU Yanchun1(), MENG Qingyan2(), HU Die2, ZHOU Xiaocheng1
1. The Academy of Digital China, Fuzhou University, Fuzhou 350002, China
2. Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Science, Beijing 100094, China
全文: PDF(5448 KB)   HTML  
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摘要 

工业作为影响城市热环境的重要机制之一,准确检测出引起热异常的工厂,分析工业热异常对局域热环境的影响力度,对科学规划工业建设、改善城市热环境具有重要意义。基于不同季节的Landsat8数据,采用辐射传输方程法反演地表温度,对比在热场变异指数基础上以不同分级方式进行热异常检测的方法,并依据较高精度的检测结果进行局域热环境效应分析。结果表明: 四级法更适合工业热异常检测研究; 工厂生产规模与其对应热异常斑块面积呈正比关系,工厂生产规模面积每增加5.8 km2,热异常斑块面积平均增加0.18 km2; 工业热异常对局域建设用地和非建设用地均有热环境效应,对建设用地的增温作用随着距离越远作用越小,对1 km范围内的非建设用地增温作用明显。研究成果可为工业热异常检测、分析工业热异常对局域环境效应提供参考。

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谷艳春
孟庆岩
胡蝶
周小成
关键词 工业热异常热环境效应热场变异指数辐射传输方程遥感    
Abstract

As one of the important mechanisms affecting urban thermal environment, industry accurately detects factories that cause thermal anomalies, and analyzes the impact of industrial thermal anomalies on local thermal environment, which is of great significance for scientific planning of industrial construction and improvement of urban thermal environment. Based on the Landsat8 data of different seasons, this paper uses the radiation transmission method to invert the surface temperature, compares the thermal anomaly detection method based on the thermal field variation index, and performs the local thermal environment effect analysis based on the higher precision detection results. The results are as follows: ① The four-stage method is more suitable for industrial thermal anomaly detection research. ②The scale of the factory production is directly proportional to the area of the corresponding thermal anomaly plaque. For every 5.8 square kilometers of factory production scale, the average thermal plaque area increases by 0.18 square kilometers. ③Industrial thermal anomalies have thermal environmental effects on local building and nonbuilding, the effect of warming on building is smaller with distance, and the effect of temperature increase on nonbuilding in the 1 km range is obvious. The research results can provide reference for industrial thermal anomaly detection and analysis of the effects of industrial thermal anomalies on the local environment.

Key wordsindustrial thermal anomaly    thermal environment effect    thermal field variation index    radiative transfer equation    remote sensing
收稿日期: 2019-12-10      出版日期: 2020-12-23
:  TP79  
基金资助:国家高分辨率对地观测重大科技专项项目“高分环境监测综合验证和应用示范”(05-Y30B01-9001-19/20-1);三亚市科技成果转化项目“三亚市城市热污染遥感监测技术”(2017CZ07);海南省重点研发计划项目“基于高分辨率数据的农业陆表环境关键参量遥感提取技术”(ZDYF2018231)
通讯作者: 孟庆岩
作者简介: 谷艳春(1993-),女,硕士研究生,主要研究方向为城市热环境。Email:1023654239@qq.com
引用本文:   
谷艳春, 孟庆岩, 胡蝶, 周小成. 工业热异常环境效应分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 190-198.
GU Yanchun, MENG Qingyan, HU Die, ZHOU Xiaocheng. Analysis of environmental effects of industrial thermal anomalies. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(4): 190-198.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.04.24      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I4/190
Fig.1  研究区位置示意图
Fig.2  辐射传输方程法地表温度反演流程
Fig.3  茌平县建设用地和非建设用地空间分布
Fig.4  茌平县信源大铝厂热异常检测结果
季节 方法 检测总
个数
检测正
确个数
自身检测
比率/%
工厂个数
占比/%
春季 四级法 160 80 50.00 94.12
五级法 163 77 47.24 91.67
夏季 四级法 40 40 100 64.52
五级法 38 38 100 61.29
秋季 四级法 74 61 82.43 98.39
五级法 69 61 89.29 98.39
Tab.1  检测精度定性对比分析
Fig.5  茌平县温度反演结果
Fig.6  Landsat8与MODIS地表温度精度对比
Fig.7  茌平县秋季地表温度热力等级空间分布
指标 低温区 中温区 高温区 工业热异常区
面积/km2 745.47 323.26 48.81 8.35
比例/% 66.21 28.71 4.34 0.74
Tab.2  茌平县不同地表温度热力等级面积及比例
Fig.8  茌平县工厂面积与热异常面积
Fig.9  茌平县工业热异常5级缓冲区空间分布
Fig.10  茌平县5级缓冲区与建设用地和非建设用地叠加
Fig.11  茌平县工业热异常对局域建设用地增温结果
Fig.12  茌平县工业热异常对局域非建设用地增温结果
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