Please wait a minute...
 
自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (4): 130-138    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022299
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于遥感的南京市城市扩张方向和类型的热效应
王月香1,2(), 陈婉婷1, 朱瑜馨1, 蔡安宁1,3()
1.淮阴师范学院城市与环境学院,淮安 223300
2.中国矿业大学公共管理学院(应急管理学院),徐州 221116
3.南京市晓庄学院旅游与社会管理学院,南京 211171
Urban heat island effects of Nanjing based on urban expansion directions and types derived from remote sensing data
WANG Yuexiang1,2(), CHEN Wanting1, ZHU Yuxin1, CAI Anning1,3()
1. School of Urban and Environmental Sciences, Huaiyin Normal University, Huai’an 223300, China
2. School of Public Policy and Management(School of Emergency Management), China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
3. Tourism and Social Administration College, Nanjing Xiaozhuang University, Nanjing 211171, China
全文: PDF(7833 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

深入分析城市扩张的热岛效应对解决城市热环境问题具有重要意义。以南京市为研究区,基于2000年、2010年和2020年Landsat遥感影像,应用辐射传输方程反演南京市地表温度、生物量组分指数(biophysical composition index,BCI)提取不透水面信息,运用标准差椭圆和景观指数法分析2000—2020年间南京市城市扩张的方向和类型,并基于统计学分析方法探究城市扩张类型对热环境的影响。结果表明: ①研究期内南京市地表温度从29 ℃增加至30 ℃,热岛面积由2 248 km2增加到3 051 km2,2000—2010年间城市热岛向南扩张,2010—2020年向四周扩张; ②南京市城市用地以向南为主从中心向外扩张,其中边缘式扩张类型占比最大,填充式次之,飞地式占比最小,2000—2010年间边缘式扩张模式略高于2010—2020年; ③城市扩张与城市热岛扩张方向一致,边缘式的热效应最强,其次为飞地式,填充式最小。本研究可为南京市从城市扩张类型和方向优化热环境研究提供科学依据。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
王月香
陈婉婷
朱瑜馨
蔡安宁
关键词 不透水面城市扩张类型热岛效应空间分析    
Abstract

Delving into the urban heat island effects caused by urban expansion holds crucial significance for addressing urban thermal environment challenges. Based on the Landsat remote sensing images of Nanjing in 2000, 2010, and 2020, this study obtained Nanjing’s surface temperatures through inversion using the radiative transfer equation and extracted the impervious surface information using the biophysical composition index (BCI). It analyzed the urban expansion directions and types of Nanjing from 2000 to 2020 by employing the standard deviation ellipse and the landscape expansion index. Moreover, it investigated the effects of urban expansion types on the thermal environment through statistical analysis. The results are as follows: ① From 2000 to 2020, Nanjing experienced an increase in surface temperatures from 29 ℃ to 30 ℃ and an expansion of the heat island area from 2 248 km2 to 3 051 km2. The urban heat island expanded towards the south between 2000 and 2010 and spread to the surrounding areas between 2010 and 2020; ② The urban land of Nanjing expanded outwards from its center, mainly towards the south. The expansion types were dominated by edge expansion, succeeded by infilling and exclave expansions. The proportion of edge expansion between 2000 and 2010 was slightly higher than that between 2010 and 2020; ③ The urban expansion exhibited the same direction as the urban heat island expansion, and edge expansion resulted in the most intense urban heat island effects, followed by exclave and infilling expansions. This study can provide a scientific basis for ameliorating Nanjing’s thermal environment based on the urban expansion types and directions.

Key wordsimpervious surface    urban expansion type    urban heat island effect    spatial analysis
收稿日期: 2022-07-27      出版日期: 2023-12-21
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金面上项目“城镇空间破碎化时空演变格局、过程、机理和治理研究: 以长三角地区为例”(52078237);淮安市地理信息技术与应用重点实验室开放课题“淮安市城市景观格局及热环境效应研究”(15AP003);教育部人文社会科学研究项目“碳达峰视域下淮河生态经济带土地利用转型机制与优化路径研究”(22YJAZH121)
通讯作者: 蔡安宁(1971-),男,博士,教授,主要从事城市规划与空间治理研究。Email: caianning@njxzc.edu.cn
作者简介: 王月香(1979-),女,博士研究生,讲师,主要从事城市生态环境研究。Email: wyx@hytc.edu.cn
引用本文:   
王月香, 陈婉婷, 朱瑜馨, 蔡安宁. 基于遥感的南京市城市扩张方向和类型的热效应[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 130-138.
WANG Yuexiang, CHEN Wanting, ZHU Yuxin, CAI Anning. Urban heat island effects of Nanjing based on urban expansion directions and types derived from remote sensing data. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(4): 130-138.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022299      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I4/130
Fig.1  研究区位置示意图
获取时间 传感器 轨道号
2000-05-03 Landsat5 TM 120/37和120/38
2010-04-05 Landsat5 TM 120/37和120/38
2020-04-24 Landsat8 OLI 120/37和120/38
Tab.1  Landsat数据相关信息
Fig.2  2000年、2010年和2020年南京市地表温度分布
时间 最高温度/
最低温度/
平均温度/
NLST
2000-05-03 50 19 29 0.33
2010-04-05 45 13 23 0.31
2020-04-24 52 19 30 0.34
Tab.2  2000年、2010年和2020年地表温度统计
Fig.3  2000年、2010年和2020年南京市热力分级空间分布
热力
等级
2000年 2010年 2020年
面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/%
冷区 822 12.5 394 6.0 393 6.0
中冷区 3 509 53.3 2 332 35.4 3 137 47.7
中热区 1 819 27.7 2 746 41.7 2 583 39.3
热区 429 6.5 1 112 16.9 468 7.1
热岛区 2 248 34.2 3 858 58.6 3 051 46.4
Tab.3  2000年、2010年和2020年热力等级分区面积占比
Fig.4  南京市2000年、2010年及2020年不透水面空间分布
Fig.5  2000年、2010年及2020年不透水面标准差椭圆分布
时间 周长/m 面积/m2 长轴长
度/m
短轴长
度/m
方向角
度/(°)
2000年 241 348.4 3 534 173 450.4 52 030.7 21 623.9 170.6
2010年 242 733.5 3 557 406 958.0 52 421.1 21 604.0 170.7
2020年 263 085.1 4 048 199 171.8 57 426.5 22 442.0 169.6
Tab.4  2000年、2010年和2020年标准差椭圆相关数据
时间 中心点移动
速度/(m·a-1)
中心点移动
角度/(°)
变化面积
占比/%
2000—2010年 66 303 66.0
2010—2020年 260 275 34.0
Tab.5  2000—2020年新增不透水面变化数据
Fig.6  2000—2020年南京市不透水面扩张类型分布
类型 2000—2010年 2010—2020年
面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/%
飞地式 3.75 0.7 5.24 2.2
边缘式 554.69 95.6 214.67 90.5
填充式 21.57 3.7 17.41 7.3
Tab.6  2000—2020年扩张类型占比
热力
等级
2000—2010年 2010—2020年
飞地式 边缘式 填充式 飞地式 边缘式 填充式
冷区 7.4 2.4 7.4 2.0 0.4 5.8
中冷 25.9 29.6 33.2 20.4 14.6 33.7
中热 24.1 17.8 17.5 42.9 53.7 45.9
热区 42.6 50.2 41.9 34.7 31.3 14.6
Tab.7  2000—2020年不同城市扩张类型的热力等级占比
[1] Zhang Y, Liu J, Wen Z. Predicting surface urban heat island in Meihekou City,China:A combination method of Monte Carlo and random forest[J]. Chinese Geographical Science, 2021, 31(4):659-670.
doi: 10.1007/s11769-021-1215-7
[2] Estoque R C, Murayama Y, Myint S W. Effects of landscape composition and pattern on land surface temperature:An urban heat island study in the megacities of southeast Asia[J]. Science of the Total Environment, 2017, 577:349-359.
doi: 10.1016/j.scitotenv.2016.10.195
[3] 刘新, 刘寿东, 赵小艳, 等. 南京城市化进程与热岛效应的初步研究[J]. 长江流域资源与环境, 2013, 22(12):1543-1549.
Liu X, Liu S D, Zhao X Y, et al. A preliminary research of urbanization process and heat island effect in Nanjing[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2013, 22(12):1543-1549.
[4] 朱俊峰, 马苗苗, 耿丽艳. 基于遥感指数的南京市城市热岛时空演变分析[J]. 地理信息世界, 2021, 28(5):52-57.
Zhu J F, Ma M M, Geng L Y. Spatiotemporal evolution analysis of urban heat island in Nanjing City based on remote sensing index[J]. Geomatics World, 2021, 28(5):52-57.
[5] 裴欢, 房世峰. 南京市夏季热岛特征及其与土地利用覆盖关系研究[J]. 干旱气象, 2008, 26(1):23-27.
Pei H, Fang S F. Characteristics of heat island in Nanjing and relationship between heat island and land use/cover[J]. Arid Meteoro-logy, 2008, 26(1):23-27.
[6] 周正龙, 沙晋明, 季建万. 福州主城区热岛效应与不透水面的关系及时空变化分析[J]. 福建师范大学学报(自然科学版), 2019, 35(1):19-27.
Zhou Z L, Sha J M, Ji J W. The study of the relationship between urban heat island effect and impervious surface and spatio-temporal change in urban areas of Fuzhou[J]. Journal of Fujian Normal University (Natural Science Edition), 2019, 35(1):19-27.
[7] 徐涵秋, 王美雅. 地表不透水面信息遥感的主要方法分析[J]. 遥感学报, 2016, 20(5):1270-1289.
Xu H Q, Wang M Y. Remote sensing-based retrieval of ground impervious surfaces[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20(5):1270-1289.
[8] Deng C, Wu C. BCI:A biophysical composition index for remote sensing of urban environments[J]. Remote Sensing of Environment, 2012, 127:247-259.
doi: 10.1016/j.rse.2012.09.009
[9] Xu H Q. Analysis of impervious surface and its impact on urban heat environment using the normalized difference impervious surface index (NDISI)[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2010, 76(5):557-565.
doi: 10.14358/PERS.76.5.557
[10] 查勇, 倪绍祥, 杨山. 一种利用TM图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]. 遥感学报, 2003, 7(1):37-40,82.
Zha Y, Ni S X, Yang S. An effective approach to automatically extract urban land-use from TM lmagery[J]. Journal of Remote Sensing, 2003, 7(1):37-40,82.
[11] 侯宇初, 张冬有. 基于Landsat8遥感影像的地表温度反演方法对比研究[J]. 中国农学通报, 2019, 35(10):142-147.
doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb18120100
Hou Y C, Zhang D Y. Comparison study on land surface temperature retrieval algorithms based on Landsat8 remote sensing image[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2019, 35(10):142-147.
[12] Xian G. Satellite remotely-sensed land surface parameters and their climatic effects for three metropolitan regions[J]. Advances in Space Research, 2008, 41(11):1861-1869.
doi: 10.1016/j.asr.2007.11.004
[13] 李海峰. 基于TM影像的地表温度反演算法研究[J]. 电脑知识与技术, 2017, 13(2):223-225.
Li H F. Research on inversion algorithm of surface temperature based on TM image[J]. Computer Knowledge and Technology, 2017, 13(2):223-225.
[14] 覃志豪, 张明华, Karnieli A, 等. 用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法[J]. 地理学报, 2001, 56(4):456-466.
doi: 10.11821/xb200104009
Qin Z H, Zhang M H, Karnieli A, et al. Mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM6 data[J]. Acta Geographica Sinica, 2001, 56(4):456-466.
doi: 10.11821/xb200104009
[15] Sobrino J A, Jiménez-Muñoz J C, Paolini L. Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM5[J]. Remote Sensing of Environment, 2004, 90(4):434-440.
doi: 10.1016/j.rse.2004.02.003
[16] Yue W, Qiu S, Xu H, et al. Polycentric urban development and urban thermal environment:A case of Hangzhou,China[J]. Landscape and Urban Planning, 2019, 189:58-70.
doi: 10.1016/j.landurbplan.2019.04.008
[17] Peng J, Xie P, Liu Y, 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
[18] 徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J]. 遥感学报, 2005, 9(5):589-595.
Xu H Q. A study on information extraction of water body with the modified normalized difference water index (MNDWI)[J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(5):589-595.
[19] Gong J. Clarifying the standard deviational ellipse[J]. Geographical Analysis, 2002, 34(2):155-167.
doi: 10.1111/gean.2002.34.issue-2
[20] Wong D W S. Several fundamentals in implementing spatial statistics in GIS:Using centrographic measures as examples[J]. Annals of GIS, 1999, 5(2):163-174.
doi: 10.1080/10824009909480525
[21] 刘小平, 黎夏, 陈逸敏, 等. 景观扩张指数及其在城市扩展分析中的应用[J]. 地理学报, 2009, 64(12):1430-1438.
doi: 10.11821/xb200912003
Liu X P, Li X, Chen Y M, et al. Landscape expansion index and its applications to quantitative analysis of urban expansion[J]. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(12):1430-1438.
[22] 何青松, 王铭君, 才仁卓玛. 基于多维景观扩张指数的城市紧凑度分析研究[J]. 地理信息世界, 2021, 28(5):58-65.
He Q S, Wang M J, Cai R. Analysis of urban compactness based on multi-dimensional landscape expansion index[J]. Geomatics World, 2021, 28(5):58-65.
[23] 王宪凯, 孟庆岩, 李娟, 等. 北京市主城区不透水面时空演变及其热环境效应研究[J]. 生态科学, 2021, 40(1):169-181.
Wang X K, Meng Q Y, Li J, et al. Spatiotemporal evolution and thermal environmental effects of impervious surfaces in the main urban area of Beijing[J]. Ecological Science, 2021, 40(1):169-181.
[24] 马玉翎. 粤港澳大湾区城市群不透水面空间结构时空变化对地表热环境影响的研究[D]. 昆明: 云南师范大学, 2020.
Ma Y L. Impact of spatio-temporal changes of impervious surfaces spatial structure on land surface thermal environment in urban agglomeration of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area[D]. Kunming: Yunnan Normal University, 2020.
[25] 樊智宇, 詹庆明, 刘慧民, 等. 武汉市夏季城市热岛与不透水面增温强度时空分布[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(2):226-235.
doi: 10.12082/dqxxkx.2018.180495
Fan Z Y, Zhan Q M, Liu H M, et al. Spatial-temporal distribution of urban heat island and the heating effect of impervious surface in summer in Wuhan[J]. Journal of Geo-Information Science, 2019, 21(2):226-235.
[26] 王美雅, 徐涵秋, 李霞, 等. 不透水面时空变化及其对城市热环境影响的定量分析——以福州市建成区为例[J]. 应用基础与工程科学学报, 2018, 26(6):1316-1326.
Wang M Y, Xu H Q, Li X, et al. Analysis on spatiotemporal variation of urban impervious surface and its influence on urban thermal environment:Fuzhou City,China[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 2018, 26(6):1316-1326.
[1] 冯晓刚, 赵毅, 李萌, 周在辉, 李凤霞, 王园, 杨永佺. 城市河道及周临用地对地表热环境的影响研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 264-273.
[2] 史姝姝, 窦银银, 陈永强, 匡文慧. 中国海岸带区域城市扩展遥感监测与内部地表覆盖时空分异特征分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 76-86.
[3] 李益敏, 杨舒婷, 吴博闻, 梁雨西, 孟月玥. 昆明市呈贡区不透水面时空变化及驱动力分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(2): 136-143.
[4] 李东, 唐诚, 邹涛, 侯西勇. 近海人工鱼礁水下物理状态探测与评估[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 27-33.
[5] 赵怡, 许剑辉, 钟凯文, 王云鹏, 胡泓达, 吴萍昊. 基于Sentinel-2A和Landsat8的城市不透水面的提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 40-47.
[6] 曹勇, 陶于祥, 邓陆, 罗小波. 一种抑制裸地的不透水面指数构建[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 71-79.
[7] 杨玉婷, 陈海兰, 左家旗. 1990—2017年间杭州市不透水面比例遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 241-250.
[8] 宋仁波, 朱瑜馨, 丁上珊, 贺巧宁, 王细元, 王月香. 基于GIS空间分析的任意多边形骨架线自动提取方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 51-59.
[9] 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.
[10] 左家旗, 王泽根, 边金虎, 李爱农, 雷光斌, 张正健. 地表不透水面比例遥感反演研究综述[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 20-28.
[11] 刘畅, 杨康, 程亮, 李满春, 郭紫燕. Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 148-156.
[12] 张珂, 刘建忠, 程维明. 月球哥白尼纪次级坑的形态特征及其空间分布[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 255-263.
[13] 易佳思, 胡翔云. 基于Grabcut融合多源数据提取不透水面[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 174-180.
[14] 曾远文, 丁忆, 胡艳, 陈静, 段松江. 农村居民点空间布局及优化分析——以重庆市合川区狮滩镇聂家村为例[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 113-119.
[15] 潘竟虎, 董磊磊, 王娜云, 杨紫金. 兰西城市群热环境格局多尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 138-146.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发