湖南省婁底市城區(qū)熱島效應(yīng)研究
發(fā)布時間：2021-08-23 23:59
隨著我國城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展,城市熱島問題日益突出,本文利用遙感技術(shù)和實地觀測相結(jié)合的方法對婁底市城區(qū)熱島效應(yīng)進行了研究。研究得到:1)婁底市城區(qū)熱島區(qū)分布比較分散,強熱島區(qū)和熱島區(qū)呈多中心分布; 2)城區(qū)熱島強度為1.2～4℃,熱島強度最大值出現(xiàn)在夜晚22:00-24:00時,最小值出現(xiàn)在中午12:00-15:00時; 3)亮溫偏移值與綠化覆蓋率呈負相關(guān),相關(guān)系數(shù)為-0.33,植被覆蓋率減小是加劇城區(qū)熱島效應(yīng)的重要因素。本文的研究為緩解婁底市城區(qū)熱島效應(yīng)問題以及其他城市生態(tài)建設(shè)提供參考。
【文章來源】：建筑科學. 2020,36(10)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：6 頁
【部分圖文】：
研究區(qū)概況
每種土地利用類型的熱學特征、輻射特征、人為熱不同。為了研究土地覆蓋變化對地表溫度的影響，可以通過對研究區(qū)域土地利用類型進行分類�？紤]到本文主要研究綠化覆蓋率與城區(qū)熱島現(xiàn)象之間的關(guān)系，擬對土地分為4類，分別為林地、耕地與草地、不透水面和水體[8]。采用2000年Landsat 5的TM數(shù)據(jù)，2013年與2016年Landsat 8的OLI數(shù)據(jù)，通過對比數(shù)據(jù)研究土地覆蓋變化狀況。2016年婁底市城區(qū)假彩色波段組合見圖2，地物色彩分明，圖中紅色為植被覆蓋下墊面，紅色越深表明植被越密集;灰白色為城區(qū)不透水面，多為建筑物與水泥路面;水體為深藍色。2.3 實地觀測
將地表溫度按照等級分割為25個區(qū)間，得到圖3婁底市城區(qū)地表溫度分級圖。從圖3看出，婁底市城區(qū)地表亮度溫度的低溫區(qū)主要分布在城市周邊區(qū)域，高溫區(qū)主要集中在市區(qū)的建成區(qū)和工業(yè)集中區(qū)，符合城市熱島現(xiàn)象特點，婁底市城區(qū)存在明顯熱島現(xiàn)象。城區(qū)內(nèi)及邊緣溫度梯度較大，城區(qū)整體溫度明顯高于周邊區(qū)域。高溫區(qū)呈多中心分布，城區(qū)中心不是最強熱島中心區(qū)。在地表亮度溫度反演分析的基礎(chǔ)上，對熱紅外影像進行歸一化分析，將其值控制在0～1的區(qū)間內(nèi)，并按照等差級數(shù)將城市熱島效應(yīng)密度分割為五級:強綠島區(qū)(0～0.2)、綠島區(qū)(0.2～0.4)、正常區(qū)(0.4～0.6)、熱島區(qū)(0.6～0.8)、強熱島區(qū)(0.8～1.0)[9-10]。通過對城區(qū)地表亮度溫度進行歸一化分析，按照等差級數(shù)將城市熱島效應(yīng)密度分割為5級，得到婁底市城區(qū)熱島效應(yīng)分級圖，見圖4。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]長春市城區(qū)熱島效應(yīng)遙感分析[J]. 馬晶,王青妹,紀夢達,李曦彤. 測繪科學. 2019(08)
[2]基于遙感影像的近30年西寧市熱島效應(yīng)時空變化[J]. 劉雪梅,高小紅,賈偉. 地球環(huán)境學報. 2019(02)
[3]北京城市熱島效應(yīng)時空變化遙感分析[J]. 楊敏,楊貴軍,王艷杰,張勇峰,張智宏,孫晨紅. 國土資源遙感. 2018(03)
[4]基于LANDSAT 8城市地溫反演精度分析[J]. 林平,李小梅,楊賢棟,肖戀. 福建師范大學學報(自然科學版). 2018(04)
[5]基于Landsat8的重慶主城區(qū)城市熱島效應(yīng)研究[J]. 李軍,趙彤,朱維,羅玉嵐. 山地學報. 2018(03)
[6]上海城市熱島的變化特征[J]. 徐偉,楊涵洧,張仕鵬,茅懋,陳琛,梁萍,夏立. 熱帶氣象學報. 2018(02)
[7]緩解城市熱島效應(yīng)的策略及其研究進展[J]. 張宇軒,翟曉強. 建筑科學. 2017(12)
[8]基于Landsat 8衛(wèi)星影像和地表參數(shù)的宿州市城市熱島效應(yīng)分析[J]. 方剛. 土壤通報. 2014(05)
[9]基于TM影像的城市熱島效應(yīng)監(jiān)測與預測分析[J]. 盛輝,萬紅,崔建勇,郭鵬. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2010(01)
碩士論文
[1]青海湖流域植被葉綠素含量遙感定量反演研究[D]. 張朋濤.青海師范大學 2015
[2]應(yīng)對熱島效應(yīng)的深圳低碳城綠色基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃策略研究[D]. 許霖峰.哈爾濱工業(yè)大學 2013
本文編號：3358856
【文章來源】：建筑科學. 2020,36(10)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：6 頁
【部分圖文】：
研究區(qū)概況
每種土地利用類型的熱學特征、輻射特征、人為熱不同。為了研究土地覆蓋變化對地表溫度的影響，可以通過對研究區(qū)域土地利用類型進行分類�？紤]到本文主要研究綠化覆蓋率與城區(qū)熱島現(xiàn)象之間的關(guān)系，擬對土地分為4類，分別為林地、耕地與草地、不透水面和水體[8]。采用2000年Landsat 5的TM數(shù)據(jù)，2013年與2016年Landsat 8的OLI數(shù)據(jù)，通過對比數(shù)據(jù)研究土地覆蓋變化狀況。2016年婁底市城區(qū)假彩色波段組合見圖2，地物色彩分明，圖中紅色為植被覆蓋下墊面，紅色越深表明植被越密集;灰白色為城區(qū)不透水面，多為建筑物與水泥路面;水體為深藍色。2.3 實地觀測
將地表溫度按照等級分割為25個區(qū)間，得到圖3婁底市城區(qū)地表溫度分級圖。從圖3看出，婁底市城區(qū)地表亮度溫度的低溫區(qū)主要分布在城市周邊區(qū)域，高溫區(qū)主要集中在市區(qū)的建成區(qū)和工業(yè)集中區(qū)，符合城市熱島現(xiàn)象特點，婁底市城區(qū)存在明顯熱島現(xiàn)象。城區(qū)內(nèi)及邊緣溫度梯度較大，城區(qū)整體溫度明顯高于周邊區(qū)域。高溫區(qū)呈多中心分布，城區(qū)中心不是最強熱島中心區(qū)。在地表亮度溫度反演分析的基礎(chǔ)上，對熱紅外影像進行歸一化分析，將其值控制在0～1的區(qū)間內(nèi)，并按照等差級數(shù)將城市熱島效應(yīng)密度分割為五級:強綠島區(qū)(0～0.2)、綠島區(qū)(0.2～0.4)、正常區(qū)(0.4～0.6)、熱島區(qū)(0.6～0.8)、強熱島區(qū)(0.8～1.0)[9-10]。通過對城區(qū)地表亮度溫度進行歸一化分析，按照等差級數(shù)將城市熱島效應(yīng)密度分割為5級，得到婁底市城區(qū)熱島效應(yīng)分級圖，見圖4。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]長春市城區(qū)熱島效應(yīng)遙感分析[J]. 馬晶,王青妹,紀夢達,李曦彤. 測繪科學. 2019(08)
[2]基于遙感影像的近30年西寧市熱島效應(yīng)時空變化[J]. 劉雪梅,高小紅,賈偉. 地球環(huán)境學報. 2019(02)
[3]北京城市熱島效應(yīng)時空變化遙感分析[J]. 楊敏,楊貴軍,王艷杰,張勇峰,張智宏,孫晨紅. 國土資源遙感. 2018(03)
[4]基于LANDSAT 8城市地溫反演精度分析[J]. 林平,李小梅,楊賢棟,肖戀. 福建師范大學學報(自然科學版). 2018(04)
[5]基于Landsat8的重慶主城區(qū)城市熱島效應(yīng)研究[J]. 李軍,趙彤,朱維,羅玉嵐. 山地學報. 2018(03)
[6]上海城市熱島的變化特征[J]. 徐偉,楊涵洧,張仕鵬,茅懋,陳琛,梁萍,夏立. 熱帶氣象學報. 2018(02)
[7]緩解城市熱島效應(yīng)的策略及其研究進展[J]. 張宇軒,翟曉強. 建筑科學. 2017(12)
[8]基于Landsat 8衛(wèi)星影像和地表參數(shù)的宿州市城市熱島效應(yīng)分析[J]. 方剛. 土壤通報. 2014(05)
[9]基于TM影像的城市熱島效應(yīng)監(jiān)測與預測分析[J]. 盛輝,萬紅,崔建勇,郭鵬. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2010(01)
碩士論文
[1]青海湖流域植被葉綠素含量遙感定量反演研究[D]. 張朋濤.青海師范大學 2015
[2]應(yīng)對熱島效應(yīng)的深圳低碳城綠色基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃策略研究[D]. 許霖峰.哈爾濱工業(yè)大學 2013
本文編號：3358856
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