不透水面聚集密度与城市热环境响应规律研究

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针对以往城市热岛效应研究多基于行政边界、不透水面聚集密度与城市热环境响应规律研究不足的问题,本文以济南市为例,基于Landsat 8和NPP-VIIRS夜间灯光数据,结合生态景观格局指数,研究城市热环境的时空分布格局,探讨不透水面聚集密度与城市热环境(城市地表温度、热岛等级)响应规律,为合理防治城市热岛效应提供科学依据。本文主要研究内容包括:(1)采用不透水面聚集密度法、监督分类法和阈值法三种方法提取济南市主要建城区和郊区范围。(2)利用城郊温差法计算热岛强度(urban heat island,UHI),研究热岛强度等级的空间分布特征。选取斑块密度(patch density,PD)、各类斑块面积所占百分比(percentage of landscape,PLAND)、最大斑块指数(largest patch index,LPI)、聚集度指数(clumpy index,CLUMPY)4个景观指数,研究城市主要建城区热岛强度等级多时空尺度的演变规律。(3)研究不透水面聚集密与城市热环境的响应规律,探索其响应的临界点,为济南合理防治热岛效应提供科学依据。研究表明:(1)采用不透水面聚集密度法、监督分类法和阈值法分别提取济南市主要城建区范围,监督分类提取精度为89.82%,不透水面聚集密度与夜间灯光数据提取的济南市主要建城区边界轮廓大体相似,不透水面聚集密度提取精度高达92.05%,而夜间灯光数据提取的精度为86.50%。相对而言,不透水面聚集密度提取建城区边界精度高。但NPP-VIIRS夜间灯光数据提取方法更加方便快捷,尤其适用于大区域的建城区范围提取。(2)在时间尺度上,多时相热岛强度计算结果显示:2013年、2017年热岛强度分别为1.17℃、2.75℃,增长1.58℃。PD、PLAND、LPI、CLUMPY景观指数计算结果表明:城市热岛强度呈增长的趋势,研究区呈现出“面积大、分布集中”的多中心城市热岛格局。(3)在空间尺度上,通过转移矩阵模型,分析热岛等级景观指数在不同空间尺度之间的信息转移情况可知:不同热岛等级景观指数受空间尺度的变化影响显著。根据景观指数在不同空间尺度上的变化规律,可将其分为3类:增加型、减少型和波动型。PD、CLUMPY存在明显“尺度效应”,而PLAND和LPI在各热岛等级间存在交替变化规律。(4)地表温度随不透水面聚集密度的增加而增加,有非常显著的相关性。槐荫区、历下区、市中区、天桥区两者之间的相关系数分别为:0.80、0.75、0.73、0.81。地表温度随不透水面聚集密度的增长变化有着明显的“临界点”,可大致分为剧烈型、缓慢型和稳定型三种类型。在0到10%之间地表温度随不透水面聚集密度的变化比较剧烈;10%~40%之间地表温度随不透水面聚集密度的变化比较缓慢;在40%之后地表温度随不透水面聚集密度的变化比较平稳。(5)依据地表温度随不透水面聚集密度增长变化的过程中出现临界点的情况,将济南市不透水面聚集密度分为三个等级:低聚集密度区、中聚集密度区、高聚集密度区。不透水面聚集密度和地表温度等级都表现为以高密度聚集区和高温区为中心,呈现逐步向外扩散的趋势,两者间存在较好一致性。
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