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海口市城市热岛效应时空特征及其影响因素分析目录TOC\o"1-3"\h\u1引言 摘要:随着城市化的快速推进,城市热岛效应是城市化进程中的一个重要气候环境问题,城市热岛效应会影响城市的生态环境,因此其己成为城市发展中应正确面对、亟待解决的问题。本研究利用5期Landsat影像,采用单窗算法反演海口市地表温度,综合分析2000—2020年海口市热环境变化情况;基于土地覆盖类型数据,采用随机森林分类方法对海口市土地进行分类,研究不同土地覆盖类型、归一化植被指数以及不透水面对城市热岛的影响。本研究以期为海口市的城市健康发展提供理论依据和数据支撑,并为城市的绿化和生态规划提供思考。主要结论如下:2009—2015年热岛区扩张速度最快,由市中心向城市边缘扩散,热岛效应不断增强;2015年-2020年强热岛区域范围趋于稳定,热岛效应减弱。城市热岛效应受土地利用类型影响,相关性较高的土地利用类型为林地和耕地,城市热岛呈负相关性,相关系数分别为-0.955和-0.944;与热岛相关性呈正相关的用地类型为不透水面,相关系数为0.8;20年间不透水面的快速扩张加剧了城市热岛效应。海口市2000~2020年的NDVI指数取值范围在[0.5,1.0]的比例显著增加,表明海口市绿化率不断增加,植被愈加茂密,植被的生长态势较好,城市绿地覆盖增加能够在一定程度上降低城市热岛效应。关键词:热岛效应;单窗算法;相关性分析;随机森林分类;海口市AnalysisofspatiotemporalcharacteristicsandinfluencingfactorsofurbanheatislandeffectinHaikouCityAuthor:WangBingjieTutor:HanRuimei(CollegeofGeographyandEnvironmentalSciences,HainanNormalUniversity,Haikou,571158)Abstract:Withtherapidadvancementofurbanization,theurbanheatislandeffectisanimportantclimateandenvironmentalissueintheprocessofurbanization.Theurbanheatislandeffectcanaffecttheecologicalenvironmentofcities,causingpollutedairtoflowbackandstagnateoverthecity,resultinginadecreaseinurbanairqualityandcloudyclouds.Therefore,ithasbecomeaproblemthatshouldbefacedcorrectlyandurgentlysolvedinurbandevelopment.Thisstudyutilizes5LandsatimagesandusesasinglewindowalgorithmtoinvertthesurfacetemperatureofHaikouCity,comprehensivelyanalyzingthechangesinthethermalenvironmentofHaikouCityfrom2000to2020;Basedonlandcovertypedata,arandomforestclassificationmethodwasusedtoclassifythelandinHaikouCity,andtheeffectsofdifferentlandcovertypes,normalizedvegetationindices,andimpervioussurfacesonurbanheatislandswerestudied.ThisstudyaimstoprovidetheoreticalbasisanddatasupportforthehealthydevelopmentofHaikouCity,andtoprovidethinkingforurbangreeningandecologicalplanning.Themainconclusionsareasfollows:From2009to2015,theexpansionspeedofheatislandareaswasthefastest,spreadingfromthecitycentertotheoutskirtsofthecity,andtheheatislandeffectcontinuedtostrengthen;From2015to2020,therangeofstrongheatislandregionstendstostabilize,andtheheatislandeffectweakens.Theurbanheatislandeffectisinfluencedbylandusetypes.Thelandusetypeswithhighcorrelationareforestlandandcultivatedland,whiletheurbanheatislandisnegativelycorrelatedwithcorrelationcoefficientsof-0.955and-0.944,respectively;Thelandtypepositivelycorrelatedwiththeheatislandisimpermeablesurface,withacorrelationcoefficientof0.8;Therapidexpansionofimpermeablesurfacesoverthepast20yearshasexacerbatedtheurbanheatislandeffect.TheproportionofNDVIindexvaluesintherangeof[0.5,1.0]inHaikouCityfrom2000to2020hassignificantlyincreased,indicatingthatthegreeningrateinHaikouCitycontinuestoincrease,thevegetationbecomesmoredense,andthegrowthtrendofvegetationisgood.Theincreaseinurbangreenspacecoveragecantosomeextentreducetheurbanheatislandeffect.Keywords:heatislandeffect;Singlewindowalgorithm;Correlationanalysis;Randomforestclassification;HaikouCity1引言1.1研究背景与意义随着城市化的快速推进,城市热岛效应是城市化进程中的一个重要气候环境问题,全球气候变暖更加凸显了城市热岛效应的影响。城市热岛效应不仅影响了人们的正常学习工作和生活,还成为阻碍城市发展和人类生存质量提高的重要因素[1]。在第26届联合国气候变化大会(COP26)召开之际,联合国环境规划署(UNEP)及其他相关组织推出了《战胜高温:城市可持续降温手册》,为世界各地的城市降温提供实用建议,以应对气候变化所带来的高温挑战。《手册》指出,城市化进程加快和城市热岛效应,使得全球城市变暖的速度是全球整体平均速度的2倍,这对城市生态环境和居民生活产生了一定的影响。一方面,城市热岛效应会影响城市的生态环境。热岛效应可能导致污染的空气重新进入城市,停留在城市的上方,从而降低市区的空气质量并增加云雾;由于城市热岛效应使得城市气温升高,人们需要使用更多的空调和其他制冷设备来保持室内舒适,从而增加了能源的需求和消耗,这不仅对居民家庭造成经济负担,也对能源供应和环境产生压力;高温干燥的气候条件会影响植被的生长和生态系统的平衡,导致植物蒸腾作用减弱、土壤水分蒸发加剧,进而引发土地荒漠化和生物多样性的丧失[2],城市热岛效应加剧了城市与自然之间的矛盾,对生态环境保护提出了新的挑战。另一方面,城市热岛效应对居民的生活和工作带来了一系列不利影响,并对其健康构成风险。长期处于热岛环境中的居民可能出现情绪不稳定,如焦躁、抑郁和忧郁,这些心理状态的变化直接影响了他们在城市中的工作和生活品质。夏季热岛效应使城市环境更加闷热,导致中暑人数显著增加,从而降低了人们的工作能力和生产效率。此外,热岛地区大量污染物的聚集使空气质量急剧下降,呼吸道黏膜受到刺激,给居民的健康带来了严重威胁。城市热岛效应已经变成了一个在城市发展过程中必须正视并迫切需要解决的难题。因此深入探讨城市热岛效应的各种影响要素以及相应的应对策略,以便为城市的和谐发展和环境质量的提升提供有力的决策支持,显得尤为重要。同时,研究城市热岛效应对城市规划、绿化景观、经济发展与市民健康有着极其重要的指导作用[3]。1.2国内外研究现状在城市化进程加速的现状下,热岛效应引起了人们更广泛的关注。20世纪早期的研究主要集中在观测和描述热岛效应的现象。20世纪中后期,研究重点逐渐向热岛效应的成因和影响因素转移,学者们开始使用气象观测数据及数据模拟手段,研究城市热岛效应的原因、影响因素及空间分布等。随着遥感和地理信息系统的快速发展,研究者能够更加全面地监测和分析热岛效应的空间分布和演变。同时,研究范围逐渐拓展到全球,研究不同城市类型和地理环境对热岛效应的影响差异。近年来,学者们不断加强跨学科的热岛效应研究,涉及气象学、地理学、城市规划、环境科学等多个学科领域,以更好地理解热岛效应的复杂成因和影响,为城市发展和人类生活环境改善提供了科学支撑。Manley于1958年首次提出城市热岛(UrbanHeatIsland,UHI)的概念[4]。1972年,Rao(1972)首次利用遥感手段开始对城市热环境展开研究[5]。Pengetal.(2012)在全球尺度上进行了对地表热岛效应影响因素的分析,结果表明夜间地表城市热岛效应与市区和郊区间地表反照率的差异呈正相关,而白天地表城市热岛效应与市区和郊区间植被覆盖度差异呈负相关[6]。Zoran(2014)等利用MODIS和IKONOS长时间序列数据,分析了罗马尼亚布加勒斯特大都市区城市增长对城市热环境的影响,以及热特征与其他生物物理参数的关系[7]。Morini(2016)等利用WRF模式研究意大利城市热岛,发现影响热岛强度的主要原因是反照率[8]。Kaiser(2022)等利用Landsat5_TM和Landsat8OLI/TIRS数据计算研究区的归一化植被指数和地表温度,探讨LST和NDVI的变化趋势及相关性[9]。相较于西方学者,我国对热岛效应的研究开始较晚,却也取得了许多成果。进入21世纪,国内的研究逐渐深入。国内研究者将热岛效应与城市化、土地利用、建筑布局等因素进行关联分析,探索导致热岛效应形成和变化的各种因素。叶钰(2017)等人采用单窗算法反演了长沙市建成区的地表温度,对长沙市热岛效应时空变化特征进行了分析,结果表明,热岛的时空演变与建成区扩大的趋势基本一致,且土地利用类型的变化也会影响地表温度的空间分布[10]。王子安(2022)等人基于CA-Markov模型对海口市城市热岛进行模拟预测,他们指出2000—2016年间,海口市的热岛效应愈发明显[11]。宋春蕊(2023)结合土地利用数据、Landsat数据、气象站点等多源数据研究了深圳市城市空间结构对城市热岛的影响,她指出不同的土地类型与城市热岛的相关程度不同,相关性最强的用地类型为林地,且遥感指数对城市热岛也表现出较强的相关性[12]。张君枝(2023)等人结合北京市1981—2020年气温资料,采用线性回归和克里金插值等方法,研究了1981—2020年北京城市热岛效应时空特征及其影响因素,分析得出,人口、建设用地和气压对城市热岛效应的形成起促进作用,而风速和耕地是缓解城市热岛效应重要影响因子[13]。目前有部分学者对海口市的热岛效应的时空特征进行了相关的研究,并取得了一定的研究成果,但关于海口市热岛效应的影响因素研究目前较少。城市热岛现象是城市热环境恶化的表现之一,也是世界各国密切关注的重要环境问题。随着国内对热岛效应的认识不断深入,相关研究会继续发展。1.3研究目的与内容1.3.1研究目的海口市是海南省省会,位于低纬度热带边缘,属热带季风气候,是海南自由贸易港核心城市,北部湾城市群重要节点城市,是海南省政治、经济、科技和文化中心。近年来,海口市自贸港政策的加持以及旅游业的发展等,令海口城市化建设步伐加快。耕地与林地的下降,建筑用地的快速增长[14],令人口密度及城市规模越来越大,环境污染问题日益严峻,其中城市热岛效应为最显著问题之一[15]。海口市作为中国南海沿岸重要的城市,其城市热岛效应的时空特征及影响因素引起了学者和政府部门的广泛关注。城市热岛研究方法通常依赖于传统的气象地面站实时数据采集,然而,由于监测站点数量有限,这种方法并不适用于大范围城市地区的全面监测,其准确性和覆盖范围也存在一定局限性。为了弥补传统气象监测方法的不足,人们开始采用基于卫星数据的方法,特别是利用热红外图像的遥感技术。地面监测站和遥感卫星数据的有效结合,使得城市地表温度监测的覆盖范围和准确性得到了显著提高。由于卫星定期绕地球轨道运行,为城市热岛的动态监测提供了有利条件。近年来,利用热红外遥感图像已成为城市热岛研究中的重要工具。1.3.2研究内容随着国际自由贸易港和国际旅游岛的建设,海口市发展加速。然而,在此期间,环境与生态等问题日益恶化,对城市的可持续发展产生了负面影响[16]。因此,探究海口市热岛效应时空特征及其影响因素具有现实意义。本文以海口市为研究区,基于2000—2020年时间序列的Landsat数据、土地利用数据和气象数据等,运用遥感技术和地理信息系统技术,探讨城市不同土地类型及归一化植被指数等对城市热岛的影响,本文技术路线图如图1-1,主要内容如下:地表温度反演:本文选用Landsat遥感影像反演地表温度,筛选少云或无云影像数据进行下载,然后进行辐射定标、大气校正等预处理,利用单窗算法实现地表温度反演,并结合气象数据对反演结果进行精度验证;城市热岛强度时空特征:基于预处理的地表温度数据,利用自然间断点划分法将城市热岛强度进行分级,以此分析海口市热岛强度时空特征;随机森林分类:本文采用随机森林算法对海口市Landsat遥感影像进行土地利用分类,以此得到海口市土地利用分布图。城市热岛影响因素分析:探索不同土地利用类型及NDVI对城市热岛效应的影响情况。图1-1技术路线图2研究区概况与数据源2.1研究区概况2.1.1地理位置海口市位于海南省东北部(如图2-1所示),是海南自由贸易港核心城市。西与澄迈县相邻,南与定安县接壤,东与文昌市毗邻,北临琼州海峡,与广东省雷州半岛相连。地处南渡江入海处的滨海平原,地势平缓。南渡江从西南流过,弯曲向北穿过市区。全市总面积2304.84平方公里,人口287.33万,全市下辖4个区,分别为秀英区、龙华区、琼山区及美兰区。图2-1研究区地理位置图2.1.2自然地理特征海口市属于热带海洋型气候,夏季炎热多雨,冬季相对较干燥,全年温暖湿润,日照充足,年平均气温约为23.8℃。海口市位于海南岛北部,呈长心形状,地势平缓。这里常年受东北风和东南风影响,年平均风速为3.4米/秒。海口市内有南渡江、海秀江等河流流经,其中南渡江是最长的河流,流域面积广阔。海口市主要地形包括海拔不足100米的梯田和平原,占据整个城区的大部分,而最高点则是海拔222.2米的马鞍林。市区地貌可划分为北部的滨海平原、中部的河流阶地、东部和南部的梯田,以及西部的熔岩台地。这些地理特征使得海口市拥有丰富的自然景观和资源,成为重要的港口城市和旅游胜地。2.1.3社会经济特征作为现代服务业的重要组成部分,海口市的第三产业发展势头强劲,已经成为经济增长的主要动力。其中,旅游业是海口市最具活力和竞争力的产业之一,得益于海南独特的自然风光和温暖的气候,海口市吸引了大量游客前来观光度假。同时,海口市也积极发展现代服务业,包括金融、物流、信息技术等领域,逐步成为海南省的金融和商贸中心。海口还是中国南部重要的商贸物流中心,拥有得天独厚的港口条件和交通优势,美兰国际机场是中国南方地区的重要航空枢纽,连接着国内外多个城市和地区,为海口的经济发展提供了便利条件。海口港作为中国最南端的深水良港之一,也是海南省对外贸易的重要窗口,为海口市的物流业发展提供了有力支持。此外,文化创意产业、教育、医疗等服务业也在不断壮大,为城市的综合实力提升和经济结构调整注入了新的活力。2.2数据源本文研究数据来源于地理空间数据云(/)的Landsat遥感影像。选取数据原则:云量低、气象状况良好、时间分布于每年5—9月。所选取数据为2000—2020年覆盖海口市的5期Landsat影像如图2-2,每期由两景影像拼接而成,且以行代号12446的一景为主,其具体参数如表2-1所示。下载完全之后对数据进行影像辐射定标、FLASH模型大气校正等预处理。图2-2海口市Landsat影像图表2-1海口市遥感影像参数行代号传感器获取日期分辨率选用波段12446LANDSAT_5TM2000-7-2730mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B712446LANDSAT_5TM2005-5-1330mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B712446LANDSAT_5TM2009-8-2830mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B712446LANDSAT_8OLI_TIRS2015-6-2630mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B1012446LANDSAT_8OLI_TIRS2020-5-630mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B10另外选取中国气象数据网(/site/index.html)提供的月均气温作为辅助数据,对反演结果进行精度验证。3研究方法3.1城市热岛地表温度反演本次实验使用单窗算法[17]进行海口市地表温度反演,该算法使用地表辐射率、大气透射率和大气平均温度三个参数进行地表温度演算,数据使用Landsat5和Landsat8遥感影像。(1)(2)(3)式(1)中,Ts为实际地表温度;Ta辐射亮度值(K);C和D为中间变量参数;a和b则指的是拟合系数,a的取值通常为-67.355351,b的取值通常为0.458606;Tb是指大气平均作用温度(K),式(2)和(3)中,ε和τ分别指的是地表比辐射率和大气透射率[18]。在ENVI5.3软件中,对单张影像进行计算而后生成地表温度图,再将各期2幅地表温度图进行镶嵌,然后根据行政边界进行裁剪,生成LST栅格数据,再进行精度验证。鉴于影像中的云层和阴影可能会对后续的分析产生不利影响,因此对异常低温的区域进行裁剪去除。3.2相关性分析斯皮尔曼相关分析方法基本思想是分别对两个变量X、Y做等级变换(ranktransformation),用等级RX和RY表示,然后计算RX和RY的相关性,如果数据中没有重复值,并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或-1。该方法适用于非连续数据或变量总体分布未知的情况,考虑到热岛等级数据不符合正态分布,故本文选择SPSS中斯皮尔曼相关性分析对城市土地利用分布与城市热岛进行相关性检验。4城市热岛时空特征及其影响因素4.1城市热岛时空特征将地表温度反演结果排除水体影响后,计算出地表平均温度,进而与月均气温进行比对和精度检验,5年气温误差均在2.5℃以内,具有较强的可信度。根据李玉杰等[19]研究,采用自然断点法将热岛强度划分6个热岛强度等级,分别是强冷岛、较强冷岛、弱冷岛、弱热岛、较强热岛及强热岛,热岛分级结果如图4-1所示。根据热岛强度分级结果,提取各等级区域占比如表4-1。下文将强冷岛和较强冷岛称为冷岛,将较强热岛和强热岛成为热岛。图4-1热岛强度分级结果表4-1各等级区域占比(%)年份强冷岛较强冷岛弱冷岛弱热岛较强热岛强热岛2000年17.7641.3826.2712.202.090.302005年27.6437.0123.458.402.720.782009年25.7444.9918.767.742.340.432015年24.5648.3515.337.853.420.492020年27.0044.1118.357.312.730.50结合图4-1和表4-1可知,2000—2020年间海口市强热岛区域主要集中在海口市主城区,且20年间区域占比不断上升,2015—2020年强热岛区域范围趋于稳定;2000—2015年间,海口市热岛区域占比逐渐上升,且热岛范围向周边城区扩散,热岛效应不断增强;琼州海峡沿岸、美兰机场周围以及南渡江西岸是热岛强度增强变化明显的主要集中地带;各时期的冷岛区主要分布在植被覆盖率较高的南部区域,且20年间强冷岛区域占比增长近10%,而弱冷岛区域占比有明显的下降趋势,这表明弱冷岛的热岛效应正在减弱。上述热岛效应时空特征说明随着城市化的推进,海口市琼州海峡沿岸发展速度较快,且热岛的分布也在逐渐扩大。4.2土地利用类型对城市热岛的影响采用随机森林分类得出海口市土地覆盖类型主要为耕地、林地、水域和不透水面,其中掺杂有少量的草地和裸土,如图4-2所示。统计得到2000年、2005年、2009年、2015年和2020年海口市各土地覆盖类型面积,如表4-2所示。图4-2海口市土地覆盖类型分布图表4-2海口市土地覆盖类型面积(km2)年份耕地林地草地水域不透水面裸地其他合计2000755.021213.1718.86100.46140.944.4102232.872005737.771206.0817.77104.19162.734.4402232.972009738.991171.4117.01120.69187.581.430.432237.542015709.711144.8116.43117.14248.061.190.232237.562020704.991136.2529.11116.99248.741.170.252237.492000—2020年,海口市的用地类型都主要以林地和耕地为主,不透水面次之(如表4-2);2005—2015年是海口市变化最大的十年,随着城镇化的快速发展各类用地的变化也更为显著,主要体现为不透水面面积显著上升,这一时期的林地和耕地的面积都在减少;到2020年,各种类型的用地内部转变速率开始逐渐降低,面积变化趋于稳定。表4-3土地利用类型与城市热岛等级的相关性耕地林地不透水面相关系数(r)-0.944-0.9550.8由于研究区内水体、草地和裸地占地面积极少,本文仅讨论林地、耕地和不透水面与城市热岛的相关性,如表4-3所示。其中,相关性最高的土地利用类型为林地,林地与城市热岛呈负相关性,相关系数为-0.955;其次,耕地与热岛也呈现出很强的负相关,相关性为-0.944;而不透水面与热岛相关性则呈正相关,相关系数为0.8。由此表明,林地和耕地面积的增加会降低城市热岛效应,而不透水面的增加则会加重城市热岛效应。2000—2020年间海口市不透水面不断增加,林地和耕地都有不同程度的减少,而海口市强热岛区域同样不断增加,这也在一定程度上验证了不同土地类型对城市热岛效应的影响。4.3NDVI对城市热岛的影响图4-3是海口市2000—2020年间NDVI指数分布图,图中较高的正值(接近1)表示健康、密集的植被;较低的正值或负值表示较少的或无植被区域。图4-32000—2020年海口市NDVI指数如图4-3所示,海口市2000—2020年间NDVI指数取值范围在[0.5,1.0]的区域显著增加,这与表4-2中草地面积不断增加结果一致,说明2000年海口市植被覆盖率低,20年间海口市越发注重绿地保护,城市内生态景观的增多,使植被覆盖度大大增加;取值范围在[0.3,0.5]的区域明显减少,而取值范围在[0.0,0.3]的范围更加聚集,主要分布在琼州海峡沿岸、南渡江西岸以及美兰机场周围,这说明海口市建筑用地开发地区更加聚集,主要以主城区为中心,逐渐向外呈辐射式开发。20年间海口市增设了行道树、城市绿地公园、城市内水系等生态景观,逐渐注重可持续发展,这在一定程度上改善了城市热环境。由此,海口市植被覆盖度呈上升趋势,这与地表温度反演结果相符合。反演结果显示20年间强冷岛区域占比增加近10%,表明NDVI指数和强冷岛区域占比呈现正相关关系。植被指数的变化特征表明2000—2020年海口市绿化率不断增加,随着人类对于绿色可持续发展理念的深入以及环境保护政策的推广,海口市的绿化系统愈发完善。4.4不透水面对城市热岛的影响将20年间海口市不透水面扩张变化及其趋势可视化处理,对不同时期的不透水面提取结果进行分析,计算不透水面面积和扩张趋势,得到2000—2020年海口市不透水面扩张趋势图(图4-4)及2000—2020年海口市不透水面面积占比(表4-4)。图4-42000—2020年海口市不透水面扩张趋势图表4-42000—2020年海口市不透水面面积占比(%)年份20002005200920152020不透水面占比6.317.298.3811.0911.122000—2020年海口市不透水面面积一直处于增长状态,占比逐年增加(见表4-4)。在2000—2015年期间,不透水面的扩张呈现出从市中心向四周快速辐射的趋势,不透水面增长了4.78%,这主要是由于地面交通、城市建筑群等基础设施的快速扩张。然而,2015年以来不透水面增长速度放缓,这说明城市建设注重生态环境,减慢城镇扩张速度。对20年间海口市不透水面占比和热岛区域占比进行斯皮尔曼相关性分析,得出相关系数为0.8,表明持续扩张的不透水面导致城市热岛效应加剧,对城市热环境造成影响。早期不透水面主要是由单一城镇建筑和道路组成,随着城市化进程的不断推进,城镇建筑出现了钢结构、玻璃结构等新型结构,这些结构的出现也会对地表热环境产生一定影响[20]。5结论与展望5.1结论本文以海口市为例,基于Landsat数据、土地利用数据、以及气象数据等多源数据,采用单窗算法、随机森林分类、相关性分析等方法,分析2000—2020年海口市城市热岛强度时空特征并运用相关性分析探讨城市土地利用类型、NDVI指数以及不透水面对城市热岛的影响。主要结论如下:2000—2020年,海口市热岛面积呈现上升趋势,2009—2015年热岛区扩张速度最快,由市中心向城市边缘扩散,热岛效应不断增强;2015—2020年强热岛区域范围趋于稳定,热岛效应不断减弱,热岛区主要集中于西海岸、中心城区和江东新区等区域。城市热岛效应受土地利用类型影响,相关性较高的土地利用类型为林地和耕地,与城市热岛呈负相关性,相关系数分别为-0.955和-0.944;与热岛相关性呈正相关的用地类型为不透水面,相关系数为0.8;2000—2020年林地和耕地在近20年内覆盖面积持续降低,不透水面由市中心向四周快速辐射、持续扩张,而城市强热岛区域则不断增加,进一步验证了,林地和耕地对城市热岛的正向作用,而不透水面对城市热岛则具有负向作用,会加剧城市热岛效应。海口市2000—2020年的NDVI指数取值范围在[0.5,1.0]的比例显著增加,这与地表温度反演结果相符合,植被指数的变化特征反映了2000—2020年海口市绿化率不断增加,植被愈加茂密,植被的生长态势较好,城市绿地覆盖增加能够在一定程度上降低城市热岛效应。5.2展望本文在对海口市的热岛效应研究过程中,根据前人经验选择了海口市夏季5—9月的数据作为研究数据,并未对各个季节之间热岛强度的变化情况进行探讨。不同季节间的热岛效应及其影响因素可能会存在差异。在热岛区域范围上,仅计算出热岛区域占比,只能从整个区域上判断热岛区域扩张程度,并未计算海口市四个区热岛区域面积,并未对各个区之间热岛面积进行分析。在不透水面扩张影响因素方面,没有进一步深入探讨对热岛效应有显著影响的因子与地表温度之间的作用机理,例如不透水面占比对温度影响具体体现在哪些方面,后续仍可做进一步分析,有助于在城市建设过程中更加有针对性的制定抑制热岛效应措施。参考文献陈云.基于Landsat8的城市热岛效应研究初探——以厦门市为例[J].测绘与空间地理信息,2014,37(02):123-128.何远政,黄文达,赵昕等.气候变化对植物多样性的影响研究综述[J].中国沙漠,2021,41(01):59-66.王雪,白降丽.城市热岛效应研究进展及未来发展趋势[J].佛山科学技术学院学报(自然科学版),2008(01):53-56+80.MNALEYG.OnthefrequencyofsnowfallinmetropolitanEngland:QuarterlyJournaloftheRoyalMeteorologicalSociety,1958.RaoPK.Remotesensingofurban"heatislands"fromanenvironmentalsatellite[J].BulletinoftheAmericanmeteorologicalSociety,1972,53(7):647–648.PengS,PiaoS,CiaisP,et

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