不同氣候背景下局部氣候區(qū)熱環(huán)境特征研究
發(fā)布時(shí)間:2021-06-17 22:50
快速的城市化進(jìn)程導(dǎo)致城市地區(qū)的形態(tài)與表面性質(zhì)劇變,形成了獨(dú)特的氣候特征,導(dǎo)致了城市熱島效應(yīng)。全球氣候變暖、高溫?zé)崂耸录念l發(fā)進(jìn)一步加劇了城市熱島效應(yīng)的負(fù)面影響。局部氣候區(qū)(Local climate zone,LCZ)是研究城市熱環(huán)境的有效方法。本研究基于局部氣候區(qū)理論,以多元數(shù)據(jù)輔助制度獲取高精度LCZ分布圖,采用MODIS地表溫度產(chǎn)品分析城市熱環(huán)境特征同氣候背景之間的聯(lián)系及LCZ在不同氣候背景下熱環(huán)境特征、能耗水平特征的時(shí)空分異。得到結(jié)論如下:(1)不同氣候背景下的城市地表溫度的空間分布上均呈現(xiàn)出集聚狀態(tài),集聚程度受氣候背景與季節(jié)影響較大。夏季時(shí)I、II、VII類(lèi)氣候區(qū)的LST呈現(xiàn)強(qiáng)集聚趨勢(shì),III、IV、V類(lèi)氣候區(qū)雖呈現(xiàn)較弱的集聚趨勢(shì);冬季時(shí)VI類(lèi)氣候區(qū)的LST呈現(xiàn)強(qiáng)集聚趨勢(shì),其余氣候背景下LST呈現(xiàn)弱集聚趨勢(shì)。(2)不同氣候背景下城市熱環(huán)境受氣候背景影響顯著,但存在季節(jié)差異。夏季時(shí)熱島效應(yīng)同氣候背景之間展現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為0.697;冬季時(shí)熱島效應(yīng)同氣候背景之間相關(guān)性弱,相關(guān)系數(shù)為0.122。(3)LCZ的熱環(huán)境特征整體呈現(xiàn)出建筑覆被LCZ(LCZ1-10)高于自然覆...
【文章來(lái)源】:遼寧師范大學(xué)遼寧省
【文章頁(yè)數(shù)】:77 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
神經(jīng)元數(shù)量與模型表現(xiàn)Fig2.1Numberofneuronsandmodelperformance
不同氣候背景下局部氣候區(qū)熱環(huán)境特征研究-11-3研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理3.1研究區(qū)概況圖3.1研究區(qū)示意圖Fig3.1Locationofthestudyarea采用建筑氣候區(qū)劃作為氣候背景的劃分依據(jù),該分類(lèi)體系包含7個(gè)一級(jí)類(lèi)和二級(jí)類(lèi)[81]。考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性,本文選取7個(gè)主氣候區(qū)中的35個(gè)典型城市的主要城區(qū)作為研究區(qū),如表3.1所示。
不同氣候背景下局部氣候區(qū)熱環(huán)境特征研究-15-圖4.1長(zhǎng)春市LCZ空間分布Fig4.1SpatialdistributionofLCZinChangchun圖4.2哈爾濱市LCZ空間分布Fig4.2SpatialdistributionofLCZinHarbin
本文編號(hào):3236067
【文章來(lái)源】:遼寧師范大學(xué)遼寧省
【文章頁(yè)數(shù)】:77 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
神經(jīng)元數(shù)量與模型表現(xiàn)Fig2.1Numberofneuronsandmodelperformance
不同氣候背景下局部氣候區(qū)熱環(huán)境特征研究-11-3研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理3.1研究區(qū)概況圖3.1研究區(qū)示意圖Fig3.1Locationofthestudyarea采用建筑氣候區(qū)劃作為氣候背景的劃分依據(jù),該分類(lèi)體系包含7個(gè)一級(jí)類(lèi)和二級(jí)類(lèi)[81]。考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性,本文選取7個(gè)主氣候區(qū)中的35個(gè)典型城市的主要城區(qū)作為研究區(qū),如表3.1所示。
不同氣候背景下局部氣候區(qū)熱環(huán)境特征研究-15-圖4.1長(zhǎng)春市LCZ空間分布Fig4.1SpatialdistributionofLCZinChangchun圖4.2哈爾濱市LCZ空間分布Fig4.2SpatialdistributionofLCZinHarbin
本文編號(hào):3236067
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