Please wait a minute...
 
自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (3): 264-273    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022217
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
城市河道及周临用地对地表热环境的影响研究
冯晓刚1(), 赵毅2, 李萌1, 周在辉1, 李凤霞1, 王园1, 杨永佺3
1.西安建筑科技大学建筑学院,西安 710055
2.中交城乡建设规划设计研究院有限公司,武汉 430050
3.山东省冶金设计院股份有限公司,济南 250101
Influence of urban rivers and their surrounding land on the surface thermal environment
FENG Xiaogang1(), ZHAO Yi2, LI Meng1, ZHOU Zaihui1, LI Fengxia1, WANG Yuan1, YANG Yongquan3
1. College of Architecture, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055, China
2. CCC Urban and Rural Construction Planning and Design Institute, Wuhan 430050, China
3. Shandong Province Metallurgical Engineering Co., Ltd., Jinan 250101, China
全文: PDF(6284 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

水体作为城市生态系统的重要组成部分,对改善城市热岛效应和人居热环境具有重要的生态学意义。文章以多时相Landsat和SPOT为实验数据,提出了一种针对混合像元的支持向量机最优端元子集构建原理的地表比辐射率确定方法,采用单窗算法,以灞河及周临用地为研究对象,剖析了河道水体、周临用地与地表温度间的耦合关系。结果表明: ①支持向量机的混合像元最优端元子集构建方法提取地表比反射率结果与MODIS LSE产品误差小于0.005(R = 0.832),表明该方法精度较高,可用于地表比辐射率的提取; ②1992—2019年27 a间灞河两岸用地类型与局地地表温度格局变化显著,建设用地急剧增加,变热趋势明显; 不同时期河道周临用地类型对地表温度影响的幅度不同,建设用地、草地、水体及林地为影响灞河两岸热环境的主要用地类型,水体、林地、草地和耕地均表现为不同程度的降温效应,降温幅度依次为: 水体>林地>草地>耕地; ③同一时期灞河两岸用地类型对局地温度的影响存在空间差异。灞河以东水体、林地、草地和耕地降温效果显著,而灞河以西则为水体、林地及草地。该研究有助于正确认知城市河道对局地热环境的影响特征,能够为城市河道及其周临局地热环境改善提供科学参考。

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
冯晓刚
赵毅
李萌
周在辉
李凤霞
王园
杨永佺
关键词 地表比辐射率热环境城市热岛效应水体灞河    
Abstract

As an integral component of the urban ecosystem, water bodies hold considerable ecological significance for mitigating the urban heat island effect and the thermal environment of human habitat. With multi-temporal Landsat and SPOT data as experimental data, this study proposed a method for determining surface emissivity for mixed pixels based on the principle behind the construction of the support vector machine (SVM) optimal endmember subset. Then, this study employed the surface emissivity determination method to analyze the coupling relationship of the water bodies and surrounding land of the Bahe River with the surface temperature using a mono-window algorithm. The results are as follows: ① The SVM optimal endmember subset construction method for mixed pixels yielded an error of surface emissivity less than 0.005 (R = 0.832) relative to the MODIS LSE product. This result indicates that the method has high accuracy and thus can be used to extract surface emissivity. ② Over the past 27 years, the land types and local surface temperature patterns on both sides of the Bahe River have changed significantly, with a sharp increase in construction land and a significant warming trend. The effects of land use types surrounding the Bahe River on surface temperature varied in different periods, with construction land, grassland, water bodies, and forest land being the principal land use types affecting the thermal environment on both sides of the Bahe River. The cooling effects of water bodies, forest land, grassland, and cultivated land are in the order of water bodies > forest land > grassland > cultivated land. ③ The effects of land use types on both sides of the Bahe River on local temperatures exhibited spatial differences during the same period. To the east of the Bahe River, the water bodies, forest land, grassland, and cultivated land show significant cooling effects. In contrast, to the west of the river, only water bodies, forest land, and grassland showed significant cooling effects. This study contributes to the proper understanding of the influence of urban rivers on the local thermal environment, providing a scientific reference for mitigating the local thermal environment of urban rivers and their surrounding areas.

Key wordssurface emissivity    thermal environment    urban heat island effect    water body    Bahe River
收稿日期: 2022-05-26      出版日期: 2023-09-19
ZTFLH:  TP79  
  TP701  
基金资助:“十三五”国家重点研发计划子课题“建筑节能设计基础参数研究-海洋气候条件建筑节能基础气象参数”(2018YFC0704505);国家自然科学基金青年基金项目“黄土高原地区绿地景观格局时空变异特征及其对碳汇响应的机制研究”(51608419);陕西省自然科学基金面上基金项目“基于大数据融合的一带一路地域性城镇热生态环境安全格局规划研究”(2018JM5073);西安建筑科技大学自然科学专项基金项目“面向区域地表热环境改善的城市多元景观要素结构配置模式与优化策略研究”(ZR19001)
作者简介: 冯晓刚(1979-),男,博士,副教授,主要从事环境遥感及传统村落全息化保护方面的教学与科研工作。Email: fendao_ren@163.com
引用本文:   
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.
FENG Xiaogang, ZHAO Yi, LI Meng, ZHOU Zaihui, LI Fengxia, WANG Yuan, YANG Yongquan. Influence of urban rivers and their surrounding land on the surface thermal environment. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(3): 264-273.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022217      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I3/264
Fig.1  研究区位示意图
辐射常量 Landsat5
TM6波段
Landsat7
ETM+6
波段
Landsat8
TIRS10
波段
Landsat8
TIRS11
波段
K1/(W·m-2·sr-1·μm-1) 607.76 666.09 774.89 480.89
K2/K 1 284.30 1 282.71 1 321.08 1 201.14
Tab.1  Landsat5/7/8热红外波段辐射常量值
Fig.2  灞河区域1992年、2000年、2010年及2019年土地利用类型
年份 区位 建设用地 草地 耕地 林地 裸地 水体
1992年 灞河以东 15.549 8.046 7.873 2.240 0.601 0.774
灞河以西 21.219 8.159 4.001 1.986 0.747 0.621
2000年 灞河以东 15.899 7.257 6.849 3.412 0.914 0.752
灞河以西 21.221 7.455 4.179 2.423 0.811 0.644
2010年 灞河以东 17.849 5.221 4.511 5.412 1.393 0.699
灞河以西 21.014 5.143 4.275 5.145 0.655 0.541
2019年 灞河以东 18.124 4.548 6.486 4.672 0.583 0.675
灞河以西 21.375 4.597 5.851 5.105 0.226 0.592
Tab.2  灞河两岸土地利用面积统计
方法 平均值 标准差 平均
误差
均方根
误差
相关
系数
结合支持向量机的混合像元最优端元子集模型 0.980 64 0.004 1 0.002 1 0.004 6 0.832
MODIS LSE 0.986 41 0.003 2
Tab.3  地表比辐射率对比分析
Fig.3  灞河区域1992年、2000年、2010年及2019年地表温度
Fig.4  1992—2019年温度变化
Fig.5  灞河两岸用地类型与地表温度的相关性
Fig.6  不同时期各降温用地面积占比与地表温度的线性关系
Fig.7  不同年份灞河两岸各缓冲区内用地类型温度与缓冲区温度变化
Fig.8  不同时期灞河两岸各缓冲区用地类型的降温效果
[1] 姚远, 陈曦, 钱静. 城市地表热环境研究进展[J]. 生态学报, 2018, 38(3):1134-1147.
Yao Y, Chen X, Qian J. Research progress on the thermal environment of the urban surface[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(3):1134-1147.
[2] 冯晓刚, 周在辉, 李凤霞, 等. 西咸一体化驱动的咸阳市热力景观格局时空分异分析[J]. 西安建筑科技大学学报(自然科学版), 2021, 53(3):413-420.
Feng X G, Zhou Z H, Li F X, et al. Spatiotemporal differentiation of thermal landscape pattern in Xianyang City driven by the integration of Xi’an and Xianyang[J]. Journal Xi’an University of Architecture and Technology (Natural Science Edition), 2021, 53(3): 413-420.
[3] 岳文泽, 徐丽华. 城市典型水域景观的热环境效应[J]. 生态学报, 2013, 33(6):1852-1859.
Yue W Z, Xu L H. Thermal environment effect of urban water landscape[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(6): 1852-1859.
doi: 10.5846/stxb
[4] 冯悦怡, 胡潭高, 张力小. 城市公园景观空间结构对其热环境效应的影响[J]. 生态学报, 2014, 34(12):3179-3187.
Feng Y Y, Hu T G, Zhang L X. Impacts of structure characteristics on the thermal environment effect of city parks[J]. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(12):3179-3187.
[5] Lin Y, Wang Z F, Yang C, et al. Water as an urban heat sink: Blue infrastructure alleviates urban heat island effect in mega-city agglomeration[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 262:1-8.
[6] Tan X Y, Sun X, Huang C D, et al. Comparison of cooling effect between green space and water body[J]. Sustainable Cities and Society, 2021, 67:1-11.
[7] 梁保平, 马艺芳, 李晖. 桂林市典型园林绿地与水体的降温效应研究[J]. 生态环境学报, 2015, 24(2):278-285.
doi: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2015.02.015
Liang B P, Ma Y F, Li H. Research on colling effect of landscape green space and urban water in Guilin City[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2015, 24(2):278-285.
[8] Du H Y, Song X J, Jiang H, et al. Research on the cooling island effects of water body: A case study of Shanghai,China[J]. Ecological Indicators, 2016, 67:31-38.
doi: 10.1016/j.ecolind.2016.02.040
[9] Wu J S, Li C M, Zhang X, et al. Seasonal variations and main influencing factors of the water cooling islands effect in Shenzhen[J]. Ecological Indicators, 2020, 17:1470.
[10] 曾素平, 时琢, 赵梅芳, 等. 城市水体对热岛的缓冲性能沿河岸距离的变化规律[J]. 生态学报, 2020, 40(15):5190-5202.
Zeng S P, Shi Z, Zhao M F, et al. The variation of buffer performance of water bodies on urban heat island along riverbank distance[J]. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40(15): 5190-5202.
[11] 张伟, 王凯丽, 梁胜, 等. 基于计算力流体力学的城市近郊湖泊“冷岛效应”及其情景模拟研究——以长沙市同升湖为例[J]. 生态环境学报, 2021, 30(10):2054-2066.
doi: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2021.10.012
Zhang W, Wang K L, Liang S, et al. Research on the “Cold Island Effect” and scenario simulation of lakes in urban suburbs based on computational force fluid dynamics: Taking Tongsheng Lake in Changsha City as an example[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2021, 30(10):2054-2066.
[12] Zheng Y, Li Y, Hou H, et al. Quantifying the cooling effect and scale of large inner-city lakes based on landscape patterns: A case study of Hangzhou and Nanjing[J]. Remote Sensing, 2021, 13(8): 1526.
doi: 10.3390/rs13081526
[13] 张晓东, 赵银鑫, 马风华, 等. 基于遥感数据的银川市城市公园对城市热环境降温效应分析[J]. 水土保持通报, 2021, 41(5):338-347.
Zhang X D, Zhao Y X, Ma F H, et al. Analysis on cooling effect of urban parks on urban thermal environment in Yinchuan City based on remote sensing[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2021, 41(5):338-347.
[14] 王耀斌, 赵永华, 韩磊, 等. 西安市景观格局与城市热岛效应的耦合关系[J]. 应用生态学报, 2017, 28(8):2621-2628.
Wang Y B, Zhao Y H, Han L, et al. Coupling relationship of landscape pattern and urban heat island effect in Xi’an,China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(8):2621-2628.
[15] 胡李发, 谢元礼, 崔思颖, 等. 关中平原城市群夏季城市热岛特征及驱动力[J]. 中国环境科学, 2021, 41(8): 3842-3852.
Hu L F, Xie Y L, Cui S Y, et al. The characteristics and driving forces of summer urban island in Guanzhong Plain urban agglomeration[J]. China Environmental Science, 2021, 41(8):3842-3852.
[16] 黄路, 邵浩, 张彩云, 等. 用辐射传输方程改进算法反演Landsat8海表温度的效果检验和适用条件分析[J]. 应用海洋学学报, 2021, 40(4):714-720.
Huang L, Shao H, Zhang C Y, et al. Radiative transfer equation algorithm to retrieve Landsat8 sea surface temperature[J]. Journal of Applied Oceanography, 2021, 40(4):714-720.
[17] 段四波, 茹晨, 李召良, 等. Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展[J]. 遥感学报, 2021, 25(8):1591-1617.
Duan S B, Ru C, Li Z L, et al. Reviews of methods for land surface temperature retrieval from Landsat thermal infrared data[J]. National Remote Sensing Bulletin, 2021, 25(8):1591-1617.
doi: 10.11834/jrs.20211296
[18] 覃志豪, Zhang M H, Arnon K, 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(4):456-466.
doi: 10.11821/xb200104009
Qin Z H, Zhang M H, Arnon K, et al. Mono-window algorithm for retrieving land surface land temperature from Landsat TM6 data[J]. Acta Geo-Graphica Sinica, 2001(4):456-466.
[19] 覃志豪, 李文娟, 徐斌, 等. 利用Landsat TM6反演地表温度所需地表辐射率参数的估计方法[J]. 海洋科学进展, 2004(22):129-137.
Qin Z H, Li W J, Xu B, et al. Estimation method of land surface emissivity for retrieving land surface temperature from Landsat TM6 data[J]. Advances in Marine Science, 2004(22):129-137.
[20] 宋彩英, 覃志豪, 王斐. 基于线性光谱混合模型的地表温度像元分解方法[J]. 红外与毫米波学报, 2015, 34(4):497-504.
Song C Y, Qin Z H, Wang F. An effective method for LST decomposition based on the linear spectral mixing model[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2015, 34(4):497-504.
[21] 徐涵秋. Landsat8热红外数据定标参数的变化及其对地表温度反演的影响[J]. 遥感学报, 2016, 20(2): 229-235.
Xu H Q. Change of Landsat8 TIRS calibration parameters and its effect on land surface temperature retrieval[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20(2): 229-235.
[22] 周佳, 赵亚鹏, 岳天祥, 等. 结合HASM和GWR方法的省级尺度近地表气温估算[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(10):2098-2107.
doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190423
Zhou J, Zhao Y P, Yue T X, et al. Near surface air temperature estimation by combining HASM with GWR model on a provincial scale[J]. Journal of Geo-Information Science, 2020, 22(10):2098-2107.
[23] 韩晟, 韩坚舟, 赵璇, 等. 距离权重改进的Pearson相关系数及应用[J]. 石油地球物理勘探, 2019, 54(6):1363-1370.
Han S, Han J Z, Zhao X, et al. A Pearson correlation coefficient improved by spatial weight[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2019, 54(6): 1363-1370.
[24] 凌德泉, 毕硕本, 左颖, 等. 缓冲区分析综合模型构建研究[J]. 测绘科学, 2019, 44(9):47-53.
Ling D Q, Bi S B, Zuo Y, et al. Study on the comprehensive model construction of buffer analysis[J]. Science of Surveying and Mapping, 2019, 44(9):47-53.
[25] 王丽霞, 孙津花, 刘招, 等. 基于Landsat8数据反演地表发射率的几种不同算法对比分析[J]. 西安科技大学学报, 2019, 39(2):327-333.
Wang L X, Sun J H, Liu C, et al. Comparison of several different algorithms to retrieve land surface emissivity using Landsat8 data[J]. Journal of Xi’an University of Science and Technology, 2019, 39(2):327-333.
[1] 王春霞, 张俊, 李屹旭, Phoumilay. 复杂环境下GF-2影像水体指数的构建及验证[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3): 50-58.
[2] 王仁军, 李东颖, 刘宝康. 基于高分六号WFV数据的可可西里湖泊水体识别模型[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(2): 80-87.
[3] 王美雅, 徐涵秋. 中外超大城市热岛效应变化对比研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 200-208.
[4] 臧传凯, 沈芳, 杨正东. 基于无人机高光谱遥感的河湖水环境探测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 45-53.
[5] 陈帅, 赵文玉, 廖中平. 黑臭水体遥感识别研究进展[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 20-29.
[6] 胡国庆, 陈冬花, 刘聪芳, 谢以梅, 刘赛赛, 李虎. 基于高分二号的城市黑臭水体动态监测[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 30-37.
[7] 苏龙飞, 李振轩, 高飞, 余敏. 遥感影像水体提取研究综述[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 9-11.
[8] 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.
[9] 王琳, 谢洪波, 文广超, 杨运航. 基于Landsat8的含蓝藻湖泊水体信息提取方法研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 130-136.
[10] 盖颖颖, 王章军, 杨雷, 周燕, 龚金龙. 金沙滩近岸水体叶绿素a和悬浮物遥感反演研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 129-135.
[11] 董家集, 任华忠, 郑逸童, 聂婧, 孟晋杰, 秦其明. 基于多源遥感数据的城市环境宜居性研究——以北京市为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 165-172.
[12] 程筱茜, 洪友堂, 陈劲松, 叶宝莹. 基于ESTARFM的内陆湖泊遥感动态变化监测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 183-190.
[13] 王宁, 程家骅, 张寒野, 曹红杰, 刘军. U-net模型在高分辨率遥感影像水体提取中的应用[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 35-42.
[14] 李奇, 王建超, 韩亚超, 高子弘, 张永军, 金鼎坚. 基于CZMIL Nova的中国海岸带机载激光雷达测深潜力分析[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 184-190.
[15] 刘警鉴, 李洪忠, 华璀, 孙毓蔓, 陈劲松, 韩宇. 基于Sentinel-1A数据的临高县早稻面积提取[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 191-199.
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