本文關鍵詞：基于CA-Markov模型的西安市熱環(huán)境模擬研究　出處：《西安建筑科技大學學報(自然科學版)》2016年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 元胞自動機 馬爾可夫模型 熱環(huán)境 模擬 西安市

【摘要】：將元胞自動機理論和馬爾可夫模型相結合,構造了可用于城市熱環(huán)境模擬與預測分析的CA-Markov模型.以西安市為例,基于單窗算法反演了西安市2000年和2006年兩個不同時相城市熱環(huán)境數(shù)據(jù),并利用構建的CA-Markov耦合模型,模擬分析了西安市2018年城市熱環(huán)境格局分布特征.結果表明:(1)CA-Markov模型具有較高的模擬精度,可用于城市熱環(huán)境的模擬研究;(2)2018年西安市不同熱島類型面積由高到低依次為:常溫區(qū)綠島區(qū)熱島區(qū)強熱島區(qū)強綠島區(qū),所占面積比例分別為:70.20%、13.06%、12.01%、3.67%、1.06%;2006~2018年12a間強熱島區(qū)、熱島區(qū)、常溫區(qū)、綠島區(qū)和強綠島區(qū)的面積變化分別為:0.31%、-0.60%、1.2%、-0.84%、-0.08%;(3)2018年西安市熱環(huán)境狀況整體趨于良好,常溫區(qū)占絕對優(yōu)勢,但局部地區(qū)熱環(huán)境表現(xiàn)為小幅加劇的趨勢.因此,建議西安城市規(guī)劃建設中熱環(huán)境規(guī)劃作為一項重要內容予以考慮.
[Abstract]:The combination of cellular automaton theory and Markov model is constructed for the prediction of the CA-Markov model and simulation analysis of thermal environment in the city. Taking Xi'an city as an example, based on the inversion of single window algorithm in 2000 and Xi'an in 2006 two the data of thermal environment in Xiangcheng City, and by using CA-Markov coupling model, simulation analysis 2018 Xi'an city thermal environment distribution characteristics. The results showed that: (1) the CA-Markov model has high simulation accuracy and can be used to simulate the thermal environment of the city; (2) the area of different types of heat island in Xi'an city in 2018 from high to low: the strong heat island area heat island area green zone of strong green area at room temperature, the the proportion was 70.20%, 13.06%, 12.01%, 3.67%, 1.06%; 2006~2018 12a between the area change of the strong heat island area, island area, island area, normal temperature area and strong green area are as follows: 0.31%, -0.60 %, 1.2%, -0.84%, -0.08%; (3) the thermal environment of Xi'an city in 2018 as a whole is good, normal temperature area accounted for an absolute advantage, but the performance of local thermal environment is slightly increasing trend. Therefore, Xi'an city planning and construction of thermal environment planning is an important content to consider.
【作者單位】： 西安建筑科技大學建筑學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51608419) 陜西省自然科學基金資助項目(2013JQ5011) 陜西省教育廳專項基金資助項目(16JK1437)
【分類號】：X16
【正文快照】： 城市熱環(huán)境是城市生態(tài)環(huán)境及生態(tài)安全的重要組成部分,隨著城市化步伐的不斷加快,原有地表覆被中的土壤、植被、水體等景觀類型逐步減少,并被瀝青、水泥等不透水面代替,從而導致城市下墊面熱輻射性質發(fā)生變化,不斷加劇城市熱島效應[1],因此,模擬并預測分析城市熱環(huán)境演化,對促

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 柯銳鵬;任健;李丹;;基于緩和城市熱環(huán)境的生態(tài)結構區(qū)劃——以番禺地區(qū)為例[J];《規(guī)劃師》論叢;2011年00期

2 柯銳鵬;梅志雄;;城鎮(zhèn)化與綠地退化對城市熱環(huán)境影響研究[J];生態(tài)環(huán)境學報;2010年09期

3 陳明輝;陳穎彪;郭冠華;馮志新;;東莞市城市熱環(huán)境時空變化及其驅動機制[J];地理研究;2011年08期

4 管菁菁;查良松;;合肥市城市熱環(huán)境的空間變化及其驅動力分析[J];安徽師范大學學報(自然科學版);2012年01期

5 陳濤;張旭陽;李鵬宇;陳彥龍;王毅;;武漢地區(qū)綠地對熱環(huán)境的影響[J];地理空間信息;2014年02期

6 王頻;孟慶林;;城市人為熱及其影響城市熱環(huán)境的研究綜述[J];建筑科學;2013年08期

7 張道衛(wèi);郭華東;孫中昶;;超大城市地表特征參數(shù)估算及其對城市熱環(huán)境的影響研究[J];遙感技術與應用;2012年01期

8 謝苗苗;周偉;王仰麟;常青;;城市土地利用的熱環(huán)境效應研究——以寧波城區(qū)為例[J];北京大學學報(自然科學版);2008年05期

9 張新樂;張樹文;李穎;謝云峰;匡文慧;;城市熱環(huán)境與土地利用類型格局的相關性分析——以長春市為例[J];資源科學;2008年10期

10 李翔澤;李宏勇;張清濤;邱國玉;;不同地被類型對城市熱環(huán)境的影響研究[J];生態(tài)環(huán)境學報;2014年01期

相關會議論文 前3條

1 劉建益;;對城市熱環(huán)境效應治理的思考[A];節(jié)能環(huán)保 和諧發(fā)展——2007中國科協(xié)年會論文集（三）[C];2007年

2 但尚銘;趙希錦;但玻;葉強;;成都城市熱環(huán)境的現(xiàn)狀、危害及對策[A];成都市科技年會分會場——世界現(xiàn)代田園城市空氣環(huán)境污染防治學術交流會論文集[C];2010年

3 王偉;申雙和;趙小艷;楊沈斌;;減化比值植被指數(shù)在城市熱環(huán)境研究中的應用[A];第27屆中國氣象學會年會城市氣象，，讓生活更美好分會場論文集[C];2010年

相關博士學位論文 前2條

1 趙小艷;基于多源數(shù)據(jù)的南京城市熱環(huán)境演變與成因研究[D];南京信息工程大學;2015年

2 馮曉剛;城市熱島效應演變與成因遙感研究[D];陜西師范大學;2011年

相關碩士學位論文 前10條

1 張海龍;基于遙感和城市空間形態(tài)學方法的城市熱環(huán)境研究[D];南京信息工程大學;2015年

2 翁清鵬;近30年南京市城市熱環(huán)境空間格局變化與下墊面關系研究[D];南京信息工程大學;2015年

3 宋楚楓;基于溫度及Landsat-TM影像的大連城市熱環(huán)境遙感研究[D];遼寧師范大學;2015年

4 孫翼;城市擴展對城市熱環(huán)境影響研究[D];湖北工業(yè)大學;2016年

5 孫敏;空間規(guī)劃視角下的城市熱環(huán)境研究[D];華東師范大學;2016年

6 王瑩;沈陽市城市熱環(huán)境時空變化遙感研究[D];吉林大學;2013年

7 張輝;氣候環(huán)境影響下的城市熱環(huán)境模擬研究[D];華中科技大學;2006年

8 劉鑫;遙感探測技術在山區(qū)城市熱環(huán)境中的應用研究[D];昆明理工大學;2011年

9 姜洋;浙江省不透水面時空演變及與城市熱環(huán)境的相關分析[D];南京大學;2014年

10 聶琳琳;濟南市的城市熱環(huán)境與土地覆蓋研究[D];上海師范大學;2013年

本文編號：1344312