【摘要】：城市化加快的一個(gè)明顯特點(diǎn)是城市不透水面快速擴(kuò)張,城市建設(shè)中各類建筑物和構(gòu)筑物的面積和密度不斷增加,大量的自然表面轉(zhuǎn)化為不透水面,城市景觀發(fā)生了巨大的變化。城市不透水面的變化情況已成為表征城市化程度的一項(xiàng)重要指標(biāo)。同時(shí),城市不透水面也蘊(yùn)含著強(qiáng)蓄熱能力、差蓄水能力及阻礙氣流傳輸?shù)忍卣?也成為衡量城市環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo),可以很好的從其入手研究城市化的生態(tài)效應(yīng)。關(guān)于城市不透水面的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)的研究中,城市地表溫度的變化已經(jīng)受到眾多學(xué)者的關(guān)注。關(guān)于城市不透水面、地表溫度的研究,主要集中在時(shí)空演變描述,兩者之間的相關(guān)性也得到了眾多研究成果的驗(yàn)證。然而通過分形理論對(duì)不透水面、地表溫度及兩者之間的關(guān)系研究較少。目前,伴隨著生態(tài)修復(fù)、城市修補(bǔ)、城市更新、海綿城市等概念的提出,將不透水面景觀融入到城市大環(huán)境中,分析面狀的不透水面與地表溫度的定量關(guān)系更顯重要,單一的剖面線分析已難以滿足要求。因此在前人研究的基礎(chǔ),為了更加深入的探討不透水面、地表溫度的時(shí)空變化的特征,選取干旱區(qū)綠洲城市作為研究區(qū),通過遙感技術(shù)手段,以地理學(xué)、景觀生態(tài)學(xué)、分形理論及系統(tǒng)學(xué)等為理論支撐,分析了2000年以來不透水面類型變化強(qiáng)度、變化方向及景觀格局特征,及其對(duì)地表溫度影響的定量分析,探討兩者的變動(dòng)規(guī)律,分析不透水面、地表溫度對(duì)城市生態(tài)系統(tǒng)的影響,對(duì)優(yōu)化城市生態(tài)系統(tǒng)有一定的指導(dǎo)意義,為城市規(guī)劃相關(guān)部門在城市發(fā)展整體布局中提供參考。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:(1)通過歸一化差值不透水面指數(shù)法得到了2000-2016年研究區(qū)不透水面指數(shù)。研究發(fā)現(xiàn)城市不透水面指數(shù)均值表現(xiàn)為波動(dòng)的上升趨勢(shì)。2000年以來,研究區(qū)不透水面指數(shù)的內(nèi)部差異較少,空間分布的離散程度低。烏魯木齊市高覆蓋不透水面區(qū)域明顯增多,東外環(huán)東側(cè)、北外環(huán)北側(cè)增加顯著;克拉瑪依市不透水面也逐步由主城區(qū)向外延伸,其中在主城區(qū)由道路構(gòu)成的不透水面的條狀明顯增多;庫(kù)爾勒市不透水面的分布主要隨著孔雀河、庫(kù)塔干渠、哈拉蘇渠的相繼開通,向外蔓延;哈密市的不透水面分布上呈現(xiàn)點(diǎn)狀到線狀、網(wǎng)狀的轉(zhuǎn)化。在2000-2006、2006-2011、2011-2016三個(gè)時(shí)間段上,烏魯木齊市不透水面指數(shù)以降-升-降的變化軌跡為主,克拉瑪依市、庫(kù)爾勒市、哈密市不透水面均以降-升-升的變化軌跡為主。在不透水面重心轉(zhuǎn)移變化中,無覆蓋、低覆蓋、全覆蓋不透水面的重心偏移距離整體較大。烏魯木齊市、克拉瑪依市不透水面類型集聚明顯,全覆蓋景觀在區(qū)域中占主導(dǎo),庫(kù)爾勒市、哈密市不透水面景觀類型基本保持不變。烏魯木齊市、庫(kù)爾勒市各類斑塊的連接性趨好,克拉瑪依市、哈密市各類斑塊的連接性減弱。研究區(qū)不透水面景觀形狀復(fù)雜化明顯,其中全覆蓋類型尤為顯著。(2)通過盒維數(shù)的分形研究發(fā)現(xiàn),不透水面中不論是軸線上還是整個(gè)區(qū)域都存在標(biāo)度不變性。研究區(qū)不透水面指數(shù)主要集中在0.5-0.7之間,該區(qū)間的數(shù)量表現(xiàn)為明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì),不少低不透水面覆蓋區(qū)域逐年轉(zhuǎn)化為相對(duì)較高的不透水面,而且分布越來越集中,相對(duì)比較緊密。不透水面存在正的長(zhǎng)程自相關(guān)特征,不透水面的分布不是隨機(jī)的,是在一定的規(guī)律下布局,在空間上表現(xiàn)為高-高和低-低的聚集分布。研究區(qū)某個(gè)像元內(nèi)不透水面的增加,會(huì)影響周圍像元不透水面指數(shù)的增長(zhǎng),反之,某個(gè)像元不透水面的減少,也帶來周圍像元不透水面指數(shù)的減少,相鄰像元不透水面相關(guān)性明顯。(3)根據(jù)單通道算法反演地表溫度,得到了研究區(qū)4個(gè)時(shí)相的地表溫度的空間分布。烏魯木齊市的地表溫度增溫明顯,其他區(qū)域的地表溫度總體變化不大、相對(duì)平穩(wěn)。烏魯木齊的高溫區(qū)主要集中在主城區(qū),有向郊區(qū)蔓延的趨勢(shì);克拉瑪依市主城區(qū)地表溫度相對(duì)較低,該區(qū)域面積在逐漸擴(kuò)大,向周邊延伸明顯;庫(kù)爾勒市的地表溫度整體表現(xiàn)為西低東高的特征;哈密市地表溫度的空間分布上整體表現(xiàn)為溫度較低的區(qū)域在減少,東北的高溫在弱化的態(tài)勢(shì)。通過盒維數(shù)分析發(fā)現(xiàn),地表溫度空間分布的自相似特征明顯。2000年以來,烏魯木齊市、克拉瑪依市、庫(kù)爾勒市高于地表溫度均值的像元在空間分布趨于分散化、均勻化,哈密市高于地表溫度均值的數(shù)據(jù)點(diǎn)在空間分布上趨于集中化。在不同類型地表溫度的重心轉(zhuǎn)移中,低溫區(qū)、亞低溫區(qū)、高溫區(qū)的整體偏移距離較大。研究區(qū)地表溫度的空間分布存在長(zhǎng)程相關(guān)性特征,即每個(gè)像元內(nèi)的地表溫度并不是隨機(jī)分布的,而體現(xiàn)著像元值之間的聯(lián)系性,表現(xiàn)為相同的變化趨勢(shì)。(4)選取研究區(qū)中的烏魯木齊市作為研究對(duì)象,深入分析不透水面與地表溫度的關(guān)系,通過密度分割,發(fā)現(xiàn)兩者之間非線性關(guān)系特征明顯,表現(xiàn)一定的階段性特征。從無覆蓋到高覆蓋,其對(duì)應(yīng)的地表溫度表現(xiàn)為上升的趨勢(shì)。不同類型的地表溫度空間差異明顯,其中全覆蓋下地表溫度的差異性較為顯著。不透水面類型變化軌跡中,主要以轉(zhuǎn)化為高覆蓋類型為主。轉(zhuǎn)化為高覆蓋的軌跡地表溫度的偏離度較低、貢獻(xiàn)度最高。除低覆蓋以外,其他不透水面覆蓋類型面積構(gòu)成與地表溫度相關(guān)性顯著。不透水面景觀格局指數(shù)與地表溫度的相關(guān)性相對(duì)復(fù)雜,不同類型的不透水面差異明顯。在軸線分析上,不透水面指數(shù)與地表溫度存在正的互相關(guān)關(guān)系,南北軸線的冪律變化的正的互相關(guān)明顯,東西軸線的去趨勢(shì)互相關(guān)關(guān)系相對(duì)復(fù)雜。在多重分形譜分析中,2000年、2011年、2016年?yáng)|西軸線上不透水面與地表溫度長(zhǎng)程相關(guān)性較強(qiáng)。(5)以烏魯木齊市為典型案例,通過綠度、濕度、熱度、干度四個(gè)分量構(gòu)建城市遙感生態(tài)指數(shù),進(jìn)一步分析地表溫度、不透水面等因素對(duì)城市生態(tài)系統(tǒng)的影響。2000-2016年烏魯木齊市遙感生態(tài)指數(shù)表現(xiàn)為微弱的上升,然而烏魯木齊市的生態(tài)指數(shù)依然以低水平為主,生態(tài)指數(shù)達(dá)到良、優(yōu)的水平區(qū)相對(duì)較少,整體的生態(tài)環(huán)境水平不高。烏魯木齊市遙感生態(tài)指數(shù)主要集中在一個(gè)級(jí)差的范圍內(nèi)變化。烏魯木齊市北部區(qū)域的生態(tài)整體好于南部,生態(tài)指數(shù)高值區(qū)域的斑塊向南偏移,南部區(qū)域的生態(tài)也在進(jìn)一步的改觀。不同等級(jí)類型的遙感生態(tài)指數(shù)形狀復(fù)雜性明顯,聚集性增強(qiáng)。很多因素共同作用于生態(tài)系統(tǒng),其中植被對(duì)該系統(tǒng)的貢獻(xiàn)度較大,地表溫度、不透水面對(duì)生態(tài)環(huán)境的抑制性明顯。
【圖文】：

北緯 42°48′3.6″-42°55′26.4″，見圖2-1。圖 2-1 研究區(qū)位圖Fig. 2-1 Location of the research area2.3 研究?jī)?nèi)容與方法本文以烏魯木齊市、克拉瑪依市、庫(kù)爾勒市、哈密市的主城區(qū)作為研究區(qū)域，，考慮到是對(duì)不透水面的提出，因此在研究區(qū)域的選擇上，主要選取了城市中心區(qū)域，具體范圍見研究區(qū)概況。本文的整體思路，是依靠影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，通過遙感技術(shù)手段獲取城市不透水面和城市地表溫度，然后以分形理論為基礎(chǔ)，通過一維盒維數(shù)、二維盒維數(shù)、去趨勢(shì)波動(dòng)模型等對(duì)城市不透水面覆蓋及城市地表溫度予以定量分析，然后應(yīng)用去趨勢(shì)長(zhǎng)程互相關(guān)分析、多重分形去趨勢(shì)長(zhǎng)程互相關(guān)分析研究?jī)烧咧g的關(guān)系。同時(shí)以烏魯木齊市作為典型區(qū)域，通過構(gòu)建城市遙感生態(tài)指數(shù)，分析城市遙感生態(tài)系統(tǒng)的

圖 3-1 不透水面指數(shù)平均值及標(biāo)準(zhǔn)差Fig. 3-1 Average and standard deviation of Impervious surface index研究發(fā)現(xiàn)，研究區(qū) NDISI 的均值整體表現(xiàn)為比較明顯的上升趨勢(shì)，2016 年的NDISI相對(duì)較大，然而在2006年下降顯著。其中，烏魯木齊市2000年為0.489，到2011年達(dá)到最大值 0.565，增長(zhǎng)了0.0751，其中最小值出現(xiàn)在2006年為0.484；
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：X16;TU984;P423.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 牛安逸;馬姣嬌;陳志云;;基于遙感技術(shù)及綜合指數(shù)法的廣州市自然生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)[J];中國(guó)城市林業(yè);2015年06期

2 買買提江·買提尼亞孜;阿里木江·卡斯木;;干旱區(qū)典型城市下墊面特征及其與地表熱環(huán)境的關(guān)系研究[J];生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào);2015年11期

3 王靚;孟慶巖;吳俊;張佳暉;張琳琳;;2005-2014年北京市主要城建區(qū)熱島強(qiáng)度時(shí)空格局分析[J];地球信息科學(xué)學(xué)報(bào);2015年09期

4 劉智才;徐涵秋;李樂;唐菲;林中立;;基于遙感生態(tài)指數(shù)的杭州市城市生態(tài)變化[J];應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào);2015年04期

5 黃奇瑞;;基于模糊C均值和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像自動(dòng)分類算法[J];南陽(yáng)理工學(xué)院學(xué)報(bào);2015年04期

6 高歆;吳國(guó)璽;杜根遠(yuǎn);李長(zhǎng)坡;申懷飛;;面向城市熱環(huán)境格局時(shí)空演變的多重分形模式——以鄭州市為例[J];生態(tài)學(xué)報(bào);2015年20期

7 劉冰;包國(guó)濤;彭凱;石孟;何環(huán)蕾;;基于Landsat TM影像不同地表溫度反演算法的比較[J];地理信息世界;2015年03期

8 宋挺;段崢;劉軍志;石浚哲;嚴(yán)飛;盛世杰;黃君;吳蔚;;Landsat 8數(shù)據(jù)地表溫度反演算法對(duì)比[J];遙感學(xué)報(bào);2015年03期

9 葛壯;李苗;;基于NDISI的七臺(tái)河市不透水面信息提取[J];哈爾濱師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2015年03期

10 陳婉佳;高孝杰;劉蓉蓉;何政偉;;基于Landsat 8數(shù)據(jù)的城市不透水面及其與熱環(huán)境的關(guān)系研究[J];測(cè)繪與空間地理信息;2015年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 劉凱;生態(tài)脆弱型人地系統(tǒng)演變與可持續(xù)發(fā)展模式選擇研究[D];山東師范大學(xué);2017年

2 于新菊;圖譜耦合的高分辨率城市精細(xì)不透水面提取方法研究[D];中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所);2016年

3 陳光;廣州地區(qū)氣候變化與城市擴(kuò)張背景下城市熱環(huán)境模擬方法研究與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2016年

4 王炯;城市地表熱環(huán)境動(dòng)態(tài)分析及優(yōu)化策略建議[D];武漢大學(xué);2016年

5 王薇;城市高度異質(zhì)下墊面監(jiān)測(cè)及熱環(huán)境分析[D];華東師范大學(xué);2016年

6 檀姊靜;城市街谷風(fēng)熱環(huán)境及污染物分布的數(shù)值模擬研究[D];重慶大學(xué);2016年

7 張風(fēng)麗;資源環(huán)境約束下新疆產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型路徑研究[D];石河子大學(xué);2016年

8 蔣明卓;基于遙感的沈陽(yáng)中心區(qū)熱環(huán)境綜合分析及規(guī)劃應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2016年

9 郭偉;夜間燈光數(shù)椐和MODIS數(shù)據(jù)用于大尺度不透水面制圖研究[D];武漢大學(xué);2015年

10 郭毓東;能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)—生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 姜增琛;中高空間分辨率遙感影像結(jié)合的城市不透水面覆蓋度估算研究[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2017年

2 易佳思;基于多源遙感數(shù)據(jù)的不透水面提取[D];武漢大學(xué);2017年

3 韓冬銳;長(zhǎng)三角城市群熱環(huán)境時(shí)空格局及其對(duì)生態(tài)安全的影響[D];山東師范大學(xué);2017年

4 袁琦;城市熱島對(duì)城市綠地生態(tài)耗水量的影響特征研究[D];西南科技大學(xué);2017年

5 魏云蘭;基于多重分形時(shí)間加權(quán)去趨勢(shì)互相關(guān)分析及在股市互相關(guān)性分析中的應(yīng)用[D];湘潭大學(xué);2017年

6 畢娟;喀斯特城市水體、不透水面、植被與地表溫度關(guān)系研究[D];廣西師范大學(xué);2017年

7 索飛;長(zhǎng)三角城市群生態(tài)環(huán)境質(zhì)量水平及影響因素研究[D];安徽大學(xué);2017年

8 鄭自海;基于熱環(huán)境改善的城市人行街道規(guī)劃策略研究[D];湖北工業(yè)大學(xué);2017年

9 李琳;成都市城市地表景觀格局變化的熱環(huán)境效應(yīng)研究[D];四川師范大學(xué);2016年

10 李文菁;基于去趨勢(shì)波動(dòng)分析的中國(guó)氣溫變化趨勢(shì)研究[D];湘潭大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2625761