武汉城市扩张对热场时空演变的影响

被引：31

作者：

谢启姣 ^{[1
,2
]}

刘进华 ^{[3
]}

胡道华 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖北大学资源环境学院

[2] 区域开发与环境响应湖北省重点实验室

[3] 同济大学建筑与城市规划学院

来源：

地理研究 | 2016年 / 35卷 / 07期

关键词：

遥感; 城市扩张; 热场; 热岛效应; 时空演变; 驱动机制;

D O I：

暂无

中图分类号：

X16 [环境气象学]; P461 [气候的形成和影响气候的因素];

学科分类号：

0706 ; 070602 ; 070601 ;

摘要：

深入分析城市扩张对城市热场时空分布及演变的影响机制,对探求城市热岛效应缓解对策、改善城市生态环境质量意义重大。基于1987年、1996年、2007年和2013年的Landsat影像反演武汉主城区地表温度、提取不透水面值,定量研究两者的关系,探讨城市建设对城市热场空间分布的影响;采用不透水面和正规化地表温度差值影像动态定量1987-2013年武汉城市扩张对热场时空演变的影响机制。结果表明:1 1987-2013年,武汉不透水面不断增加,城市建设强度加强,城市扩张明显,但是不同时期表现出不同的扩张方向、范围和模式。2城市热岛效应主要发生在相应时期的建成区和武钢工业区,而城市大型水体则表现出明显的"冷廊效应"和"冷岛效应";1987-1996年、1996-2007年和2007-2013年热状况恶化面积分别为382.0 km2、305.1 km2和105.7 km2,热状况总体呈现恶化趋势。3不透水面指数能较好地解释热场空间的异质性,两者回归方程的系数为0.751～0.923,不透水面值每增加0.1,正规化地表温度值会增加0.01～0.02。4城市热状况变化从改良极显著、改良较显著、无变化、恶化较显著到恶化极显著,对应的不透水面差值由小到大,城市扩张和城市建设强度加大对恶化城市热环境和加剧城市热岛扩展作用明显。

引用

页码：1259 / 1272

页数：14

共 34 条

[1]

Impact of urbanization and land-use/land-cover change on diurnal temperature range: A case study of tropical urban airshed of India using remote sensing data.[J].Manju Mohan;Anurag Kandya.Science of the Total Environment.2015,

[2]

Spatial configuration of anthropogenic land cover impacts on urban warming.[J].Baojuan Zheng;Soe W. Myint;Chao Fan.Landscape and Urban Planning.2014,

[3] STUDY ON GREENHOUSE GAS EMISSIONS FROM WASTEWATER TREATMENT PLANTS [J].

Manea, Doru Lucian ;

Manea, Elena Elisabeta ;

Robescu, Dan Niculae .

ENVIRONMENTAL ENGINEERING AND MANAGEMENT JOURNAL, 2013, 12 (01) :59-63

[4] Flux Measurements in Cairo. Part 2: On the Determination of the Spatial Radiation and Energy Balance Using ASTER Satellite Data [J].

Frey, Corinne Myrtha ;

Parlow, Eberhard .

REMOTE SENSING, 2012, 4 (09) :2635-2660

[5] The Impacts of Rapid Urbanization on the Thermal Environment: A Remote Sensing Study of Guangzhou, South China [J].

Xiong, Yongzhu ;

Huang, Shaopeng ;

Chen, Feng ;

Ye, Hong ;

Wang, Cuiping ;

Zhu, Changbai .

REMOTE SENSING, 2012, 4 (07) :2033-2056

[6]

Downscaling of thermal images over urban areas using the land surface temperature–impervious percentage relationship.[J].W. Essa;J. van der Kwast;B. Verbeiren;O. Batelaan.International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation.2012,

[7] Spatial prediction of urban–rural temperatures using statistical methods [J].