基于时空融合技术的合肥市热岛效应时空演变分析

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随着城市人口急速增加和城市规模不断扩大,以城市热岛效应(UrbanHeat Island,UHI)为代表的热环境变化,逐渐成为影响城市环境质量的重要因素。中国是城市化进程最快速的国家之一,安徽省属于中国中东部经济区,呈现多样性的地貌、气候和水文地质状况。作为安徽省省会,合肥从2000至2016年建成区面积扩大了近3倍。近年来,国家气象局根据长期的气象资料统计出的中国最热的十大城市,合肥市一直榜上有名。因此定量分析合肥市域及其周边地区热岛效应的长时序时空演变特征及其影响因素,对于合肥市城市规划,改善居住环境具有重要的科学指导意义。本文以合肥市行政区为研究对象,对2000—2016(2006、2008年数据缺失)夏季的Landsat系列卫星数据进行定量温度反演,Landsat TM/ETM+数据采用单窗口算法,Landsat8 OLI/TIRS数据采用大气校正法。利用时空融合技术获取缺失的2006和2008年的数据。对于现有MODIS地表温度产品存在空值的问题,将谱多流形聚类(SMMC)算法与梯度距离平方反比法相结合进行空值重建求解。结合城市不透水面覆盖度、城市植被覆盖度等遥感资料和城市土地利用类型、城市化发展指数等合肥市统计年鉴资料,全面系统的分析合肥市城市热岛时空演变特征的主要影响因素及其相互关系,并在一定程度上提出热岛效应的应对方案,具体结论如下:(1)长时序Landsat地表温度数据集获取,利用现有的比较成熟的地表温度反演方法,获取准确的合肥市2000—2016年(2006、2008年数据缺失)夏季的Landsat地表温度。融合2005年,2006年两期MODIS地表温度数据和2005年Landsat地表温度数据得到2006年Landsat地表温度数据;融合2007年,2008年两期MODIS地表温度数据和2007年Landsat地表温度数据得到2008年Landsat地表温度数据。在MODIS地表温度空值数据修复过程中,引入聚类算法的S-GIDS方法估算MODIS地表温度空值数据优于GIDS方法。单地表类型地表温度重建精度要明显高于混合地表类型,且稳定性较高,并表现出GIDS和S-GIDS两种方法对耕地、林地的估算效果较好,对城镇建设用地、裸土的估算效果相对较差。(2)合肥市热岛效应时空演变特征,从时间变化来看,2000—2006年的热岛分布较集中,热岛效应以老城市中心区域呈椭圆形状分布,2006年和2008年的热岛中心比较相似,但2008年的热岛区域比2006年扩张的更加明显。2010年,由于都市区人口密度逐年增加、建设用地递增、耕地和植被面积却在逐年减少,热岛分布由市中心向四周扩张。2012—2016年合肥市热岛效应分布比较类似,虽然这一时期建成区面积在扩大,人类活动加剧,使市区热岛效应的倾向更加严重;但是由于加大绿化建设,显著降低城市的热岛强度。因此,这一时期合肥市热岛强度整体变化不是很大。从空间分布来看,2000—2016年合肥市热岛的分布特征与城市建成区的布局基本保持一致,热岛效应空间分布状态为东北—西南高、东南—西北低,随着新兴工业区的扩展和老城区加大绿化建设,强热岛效应地区由老城区不断向东部和南部扩展。(3)合肥市热岛效应影响因素及其相互关系,利用指数函数模型可以更好的定量表示地表温度与城市不透水面的关系,两者呈正相关关系。利用指数模型可以较好地反映地表温度与植被覆盖率的定量关系,随着植被覆盖度的不断升高,地表温度呈明显下降趋势,二者存在负相关关系。不同土地利用类型下的地表温度大小略有差异,但总体来说,建设用地的平均温度最高,水体的平均温度最低,林地和农用地平均温度大致相同。建设用地的温度标准是所有用地类型中最大的,农用地的变化大于林地,水体的温度标准差最小。经济推动并决定着城市化的进程;市区总人口增长,房地产开发导致促进了建成区面积和城市规模的急速扩大,导致了城市地区的热岛效应的扩张。此外,由于城市内部绿化建设力度也在不断加大,园林绿地面积呈现明显加速的趋势,改变了城市下垫面结构,其增长的速率与城市建成区的增加速率相当,从而使得这一时期的城市热岛效应并未出现剧烈的扩张,园林绿地体现出对城市热岛发展有效的减弱作用。(4)合肥市热岛效应减缓方案,热岛效应不仅严重妨碍城市经济、生态环境的持续、稳定发展,而且严重威胁居民身心健康。因此,在创建生态文明城市时,应该把缓解热岛效应作为保持生态环境良性循环的基本原则,改进排水系统的透水性能、提高城市绿地覆盖率、控制城市规模和城区人口、合理规划、布局城市建筑、保留湿地和城区水域。采取一切必要措施保护人类生存环境,城市规划建设应注重环境优先原则,使自然变化与人类社会进入和谐发展的新局面。
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