绿色屋顶在城市热岛效应缓解中的效果研究

该研究以缓解城市热岛效应为目标,对绿色屋顶效果进行探索。通过对实验组和传统屋顶温度数据进行比较,定量分析绿色屋顶降低屋顶表面温度、调节室内温度和减小热岛强度的作用。研究表明,采用绿色的屋顶设计可以显著降低建筑的表面温度,同时室内温度也能降低,并且还能减少热岛效应强度。尽管绿色屋顶的维护费用相对较高,但它在节约能源、减少排放和增加建筑价值上都展现出了明显的优势。结论认为,绿色屋顶对于改善城市微气候和提高居民生活质量有着重要的意义,推广使用的前景十分广阔。

1981—2020年北京城市热岛效应时空特征及其影响因素分析

在气候变暖和快速城市化背景下,北京一直面临着城市热岛效应带来的环境问题。基于北京市1981—2020年逐日气温观测资料,采用线性回归、克里金插值和相关性分析等方法,研究了北京市城郊气温变化趋势以及北京市城市热岛强度(Urban Heat Island, UHI)的时空变化特征,并评估了气象因素、人口密度和土地利用/覆盖类型对城市热岛效应的影响。结果表明:近40 a来北京市城郊区的平均气温均呈上升的变化趋势,且城区气温增幅大于郊区,表明北京市UHI上升趋势显著。就季节而言,北京市冬季UHI最强(1.22℃),秋季次之,春、夏最弱,其中秋季UHI增幅最大。同时,北京市城市热岛效应范围也在逐渐扩大,其中城六区为高值区,热岛区由西北向东南方向延伸至城市副中心通州区,朝阳区和通州区增温趋势明显。2000年以来,北京市冬季UHI出现了显著的增加趋势,高值区UHI增加至1.6℃。此外,主成分分析表明人口、建设用地和气压对城市热岛效应的形成起促进作用,而风速和耕地是缓解城市热岛效应的重要影响因素。

土地利用类型变化对城市热岛效应的影响分析

首先基于北京市2013—2020年Landsat-8卫星遥感影像,使用TIRS10_SC算法反演北京市地表温度;其次,对温度反演结果进行归一化处理,进行热岛等级划分,并计算热岛强度指数;最后,结合土地利用类型数据,分析土地利用类型覆盖面积变化对城市热岛强度的影响。结果表明:1)2013—2020年北京市的城市热岛效应呈现出先上升后下降的趋势,2015年城市热岛效应现象最明显;2)2013—2020年裸土地变化程度最大,其中有40.060%的裸土转变为植被,24.988%的裸土转变为建设用地;3)出现次热岛和强热岛现象的区域地表覆盖类型主要是建设用地和裸土,出现绿岛和冷岛的区域地表覆盖类型主要是植被和水体,并且在相同面积占比情况下,水体缓解热岛效应的效果更加明显。

昆明城市降雨特性变化及城市热岛效应的可能影响

利用1961—2020年昆明站和太华山站分钟降雨数据,通过对比昆明站不同最小降雨间隔的降雨场数、有效降雨量贡献率和自相关系数的变化,确定昆明地区合理的最小降雨间隔,划分降雨过程;在此基础上比较昆明城市和乡村降雨过程的不同变化,并分析导致城市降雨特性变化的可能原因,得到如下结论:(1)昆明以3 h为最小降雨间隔来划分自然降雨场次最为合理。(2)昆明地区有效降雨过程占40%,对总降雨量贡献率超95%;与乡村相比,城市年降雨场数在20世纪90年代后呈年代际变化特征,强降雨呈增加趋势。特别地,100.0 mm以上极强降雨增速远高于乡村。(3) 20世纪90年代后,昆明市区除微量降雨减少外,其余量级的降雨均有增加,城市降雨历时缩短,强降雨雨峰提前,降雨历时在1 h左右的强降雨由双峰雨型变为单峰雨型。(4)由气候变暖和城市面积扩展共同导致的城市热岛效应增强,致使下垫面温度升高,加速地表蒸发,改变了局地近地面对流活动与水汽条件,是导致昆明城市降雨特性变化的重要原因。

内蒙古通辽市城市热岛与城市绿地卫星遥感监测示范应用

一、前言通辽市作为内蒙古自治区政府定义的省域副中心城市,近10年来城市面貌发生了突破性的发展与变迁。科尔沁区作为市政府所在地,其主城区与经济技术开发区城镇道路、桥梁、绿化等基础设施建设快速发展,居民基本住房条件不断改善。对近10年城市热岛与城市绿地进行监测与分析,利用卫星遥感数据反演计算地表温度与植被覆盖度,发现城市热岛效应先降后增,城市绿地建设稳定提升,明显改善居住热环境。

上海地区高温过程中局地气候区尺度城市热岛特征分析

本文以超大城市上海为研究对象,选取2017年7月为夏季代表月,利用自动气象站网观测得到的逐小时气温和风速数据,基于局地气候分区方法分析了上海市各局地气候区(Local Climate Zone,LCZ)在不同天气条件下的气温和城市热岛强度(Urban Heat Island Intensity,UHII)时空特征及其成因。结果表明:由于城市几何形态、建筑材料、表面不透水面占比以及人类活动的不同,上海市夏季典型月各LCZ的气温和UHII表现出明显差异,在高温日,UHII日变化曲线可以分为"W"型、浅"U"型、"V"型、日间型和平稳型这五类。城市建筑形态对城市风、热环境具有较为复杂的影响,UHII与天空可视因子(Sky View Factor,SVF)的相关系数在00时(北京时,下同)为负,而在12、16时为正,这是由于建筑物对城市冠层内的辐射传输的影响和建筑物的热量储存导致的;城乡风速之比与SVF在00、12和16时都为正相关,说明了高大密集的建筑物对风速有衰减作用,同时风速通过影响大气的平流输送进一步影响UHII。

石家庄城市热岛效应:从冠层、表层到土壤深层

利用石家庄城市气象站和附近2个乡村站2009~2012年的逐日地面气温、0~320 cm土壤温度资料,对比分析了石家庄站从冠层、表层到土壤深层的城市热岛(Urban Heat Island,UHI)效应及其差异,结果表明:1)2009~2012年年平均气温UHI强度为0.9℃,0~320 cm土壤温度UHI强度在-0.5~0.2℃之间,气温UHI强度明显强于土壤温度UHI。表层(0 cm)和浅层(5~40 cm)土壤温度基本表现为“热岛效应”,但深层(80~320 cm)土壤温度表现为“冷岛效应”,40~80 cm是二者的转换层位;深层土壤温度可能受局地气候影响呈现出局地性特点。2)春季、夏季、秋季、冬季气温UHI强度分别为1.1℃、0.6℃、0.7℃和1.3℃,夏季最弱,冬季最强。春季和夏季表层和40 cm以上土壤温度表现为热岛,80 cm以下表现为冷岛;秋季不同深度土壤温度均表现为冷岛,320 cm深度冷岛强度最强;冬季表层和80 cm以上土壤温度主要表现为热岛,320 cm深度表现为冷岛;土壤表层热岛强度季节性变化,与气温的基本一致,其物理机制相似。3)各月气温UHI强度在0.5~1.6℃之间,1月最强,7月和10月最弱。表层和40 cm以上土壤温度一般在1~7月和12月表现为热岛,UHI强度多为6月最强,8~11月表现为冷岛;80 cm以下土壤温度多数月份表现为冷岛。4)年和四季平均气温UHI强度具有明显的日变化特征,年和四季表层土壤温度UHI强度也有较为明显的日变化特征,但随土壤深度加大,土壤温度UHI强度的日变化逐渐减弱,并最终转化为冷岛效应。

2001—2021年中国植被覆盖对夏季城市热岛效应的影响

研究城市热岛强度和城乡植被覆盖度的时空变化格局,探究城乡植被覆盖对城市热岛效应的影响,是制定基于自然途径缓解城市热岛效应的重要基础。利用MOD11A2地表温度(LST)产品和MOD13A2增强植被指数(EVI)产品,结合Mann-Kendall非参数检验、Theil-Sen斜率估计探究2001—2021年中国311个城市热岛强度和城乡植被覆盖度的时空变化格局,运用Spearman相关分析和线性回归分析探究城市热岛强度(SUHII)和城乡植被覆盖度差值(ΔEVI)的关系。结果表明:(1)夏季白天和夜间城市热岛强度分别以0.05℃/a和0.02℃/a的速率显著增长(slope>0,P<0.05);(2)城市建成区和乡村地区夏季EVI分别以0.0006/a和0.0027/a的速率显著增长(slope>0,P<0.05),城市建成区EVI增长速率小于乡村地区;(3)夏季白天城市热岛强度随着城乡植被覆盖度差值(ΔEVI)的降低而增强,速率为0.48℃/ΔEVI,在全国范围内,城乡植被覆盖度差值(ΔEVI)可解释城市热岛强度变化的34%。(4)中国城市热岛主要增强模式为城市建成区地表温度增长速率快于乡村地区,在这些城市中,56.16%的城市ΔEVI变化模式为EVIurban下降而E_(VIrural)上升,40.41%的城市ΔEVI变化模式为E_(VIurban)和E_(VIrural)均上升。2001—2021年,尽管中国城乡植被覆盖均呈显著增加趋势,但夏季城市昼夜热岛强度均显著增强。因此,在城市化不断演进与气候变化加剧叠加的背景下,加大城乡植被建设力度,特别是扩大城市建成区森林植被面积、增加城市绿量,缩小城乡植被的差异可以有效缓解城市热岛效应。

2005—2020年逐年1Km中国夏季地表城市热岛空间数据集及空间扩张分析

在全球气候变暖和城市化进程加速的背景下,城市热岛效应日益加剧。本研究耦合地表温度、土地利用覆被、城市建成区边界和数字高程模型等数据,基于GEE(Google Earth Engine)平台对逐8天MODIS LST(Land Surface Temperature)产品进行时间线性插值并生产全国无缝LST数据,进一步利用动态简化城市边界算法,研发2005—2020年逐年1 km空间分辨率中国夏季地表城市热岛空间数据集。在此基础上,使用城市热岛空间扩张指数揭示2005—2020年夏季昼夜中国城市热岛空间扩张特征。研究结果表明,2005—2020年夏季昼夜中国地表城市热岛面积分别增长1.95和2.49倍。2020年夏季昼夜中国地表城市热岛强度分别为1.36℃和1.33℃,较2005年增长0.08℃和0.38℃。2005—2020年夏季昼夜中国地表城市热岛空间扩张均以边缘型为主,2015—2020年城市热岛空间扩张程度在各时期最高。填充型城市热岛空间扩张城市热岛强度最高。本研究所研发的时间线性插值算法和动态简化城市边界算法为长时间序列城市热岛效应空间识别和城市热岛强度表征提供技术范式,中国地表城市热岛空间数据集为主动适应和减缓城市热环境风险与促进城市可持续发展提供数据支持。

南昌市城市热岛效应时空变化特征及模拟预测研究

本文以南昌市为研究对象,利用Landsat系列遥感数据,结合大气校正法反演地表温度、构建气温预测GM模型等方法,获取南昌市城市热岛效应时空变化特征,并模拟预测未来的温度变化。结果表明:(1)2005-2021年,南昌市的最高地表温度值上升了25.36℃,最低温度值上升了11.59℃,高温地区呈高度中心聚集化分布。(2)南昌市热岛效应主要集中在人口聚集与高速发展的中心城区,且地表温度呈现以城市建成区为中心向周边扩散降低的趋势。(3)2021年后南昌市的年均温将持续攀升,城市热岛效应问题将愈发严峻。(4)通过分析下垫面类型与地表温度空间分布化之间的关系,得出水域和植被与城市地表温度呈负相关关系,可以在一定程度上改善热岛效应。本研究提出的南昌市城市热岛效应时空变化基础数据与理论依据,为减缓城市热岛效应提供了可行的方法。

缓解城市热岛效应::基于美国“绿色屋顶”政策的域外借鉴与启示

“城市热岛效应”是世界各国城市发展过程中面临的最大气候问题之一。通过建立“绿色屋顶”可降低局部气温、节约能源成本和减少城市雨水径流量,对于缓解城市热岛效应有着诸多好处。笔者通过分析美国4个典型城市开展绿色屋顶项目所采取的激励或强制措施发现:一方面,各项措施对绿色屋顶项目的开展起到了强有力的推动作用;另一方面,在政策落实过程中也出现了对当地生态评估不足,以及片面强调“分配正义”却忽略“环境正义”等问题。希望这一研究结果能够对我国城市绿色建筑的发展提供积极的借鉴意义。

湖陆风对滨湖夏季气温和岳阳市城市热岛强度的影响

利用逐日逐时气象资料对岳阳市主城区2019-2021年夏季城市热岛强度进行了评估,探讨了东洞庭湖湖陆风对滨湖夏季气温以及城市热岛强度的影响。结果表明:平均气温郊区较城区、滨湖低1.47、1.11℃,最低气温郊区较城区、滨湖低1.89、2.03℃,最高气温城区较郊区高0.61℃、郊区较滨湖高0.63℃。白天城区气温高于郊区,郊区气温高于滨湖;夜间城区气温与滨湖相当,且明显高于郊区。各区逐时气温变率郊区最大,城区次之,滨湖最小,三者在23时-次日06时相当且变化较小。城区平均、最高、最低气温分别比郊区高1.47、0.61和1.89℃,对应城市热岛强度分别为弱、弱、中等。08-19时城市热岛强度为弱,20时-次日07时为中等。滨湖09-18时湖风强,19时-次日08时陆风弱。湖陆风与各区气温以及城市热岛强度均极显著相关。夜间城市热岛效应强于白天湖泊冷效应,白天城市热岛效应和夜间湖泊热效应受站点与滨湖和郊区的距离远近影响的强度不同,离滨湖越近的城市站白天受城市热岛效应影响越小,夜间受城市热岛效应影响越大。

基于CNKI的城市热岛效应研究的统计分析

基于CNKI数据库,利用文献计量软件CiteSpace对1992—2022年关于城市热岛效应的相关论文的发文量、作者、机构和关键词进行可视化分析。通过CiteSpace软件的可视化研究成果,对我国城市热岛效应的研究现状、发文趋势和研究热点进行了系统梳理,为后续该领域的深入研究提供参考。研究结果表明:①由文献计量分析可知,城市热岛效应的研究发展呈现出明显的阶段性特征,1992—2003年缓慢增长,2003—2011年增长迅速,2009—2022年出现较大波动;发文量变化与作者机构合作网络变化之间存在较强关联性;研究主要集中在城市化发展迅速的大城市,多学科交叉的综合性研究较少,且研究主体较为分散。②由关键词的聚类分析和突现词的探测与分析可知,作为城市气候变化的指征,在城市气候研究中城市热岛对城市气候的影响是重要研究内容,而城市热岛效应与景观格局之间的关系是城市热岛效应的重要研究方向之一;城市热岛的时空分布、形成与演化机制以及缓解和应对的措施研究是当前和未来城市热岛效应的研究方向与发展趋势。

天津市土地利用/覆被变化对城市热岛的影响

利用1992—2020年6期Landsat LST数据计算的城市热岛比指数和中国年度土地覆盖数据,分析了天津市中心城区和环城4区的城市热岛和土地利用/覆被时空变化特征,并利用地理探测器对其影响因子进行探索。结果表明,研究期间建设用地面积增加了31.9%,耕地面积减少了26%,大部分耕地转化为建设用地,其他地类转出量变化较小;平均LST先升后降,城市热岛比指数先升后降再上升;归一化建筑指数(NDBI)和归一化植被指数(NDVI)分别与LST呈正相关和负相关。地理探测器分析结果显示:各因子对LST的影响程度为NDBI>NDVI>PD>DEM。研究结果可为缓解天津城市热岛提供依据。

北京地区不同城市热岛指标和城市效应研究方法的对比分析

城市热岛效应是城市气候的突出现象之一,由于观测手段差异和数据代表性的不同,对城市热岛存在多种定义,其中冠层城市热岛和地表城市热岛的应用最广泛,但是目前两者之间的比较工作开展相对较少.“城市效应”是指由于城市的出现对一个地区气候的影响,城市热岛本质上属于城市效应的表征之一.分离“城市效应”常用的方法有“城乡差异”和“城市化前后对比”两种,二者分别从观测资料的空间和时间差异着手计算,目前对两种方法结论的一致性分析尤为欠缺.以北京地区为研究对象,利用地面气象站和卫星遥感观测数据,对比分析了该地区气温和地表温度、冠层热岛和地表热岛的数值与变化情况,并进一步分析了分离“城市增温效应”两种方法的可比性,结果表明:(1)2009-2017年北京地区五种热岛指标均值比较为:由卫星遥感反演得到的日间地表热岛最大,其次为地面观测得到的最低气温冠层热岛和卫星遥感反演得到的夜间地表热岛,二者数值相近,地面观测得到的平均气温冠层热岛再次,而地面观测得到的最高气温冠层热岛远小于其他四类;(2)以通州站为例,1980-2017年用以分离“城市增温效应”的城市化前后差异和城乡对比两种方法的结果分别为0.65℃/(10a)和0.61℃/(10a),结论基本一致,虽然由于乡村站平均气温受到城市化影响,城乡对比法存在低估现象,但误差在可接受范围内,两种方法仍具有相互替代性.

高温热浪对大连市城市热岛变化特征影响分析

高温热浪(heat wave, HW)事件频发加剧城市热岛(urban heat island, UHI)的负面影响,因此探究HW时期不同生长季UHI变化特征的差异对居民应对城市热胁迫具有重要意义。本文基于大连市主城区2018年和2019年生长季前中后期Landsat 8数据,对比分析热浪与非热浪(non-heat wave, NHW)期间UHI的差异,结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)进一步定量探讨地表覆被类型与城市热岛效应的关系。结果表明:(1)相比非热浪年,热浪年在生长季内均表现出明显的增温趋势,生长季中期地表温度(land surface temperature,LST)标准差降低了0.3℃,说明2019年LST离散程度减小,LST变化趋于稳定。(2)HW对UHI的影响总体呈现出较为明显的促进作用。时间上,HW对应生长季中期热岛强度较NHW显著增强,较强热岛和弱热岛面积占比从非热浪年的12.8%和17.7%增长至热浪年的27.3%和21.2%;空间上,中心城区热岛强度最强,呈现由中心城区向周围扩散的趋势。(3)HW和NHW生长季内UHI与NDVI、NDBI存在明显相关关系(P<0.05)。UHI与NDVI呈负相关关系,与NDBI呈正相关关系。生长季前期和后期,UHI主要受到NDVI和NDBI的共同影响,而在生长季中期,2018年UHI不仅受到NDVI和NDBI的影响,还受到高温热浪的影响。研究结果可为城市居民缓解城市热胁迫提供有效的科学支持和理论依据。

基于机器学习量化对城市热岛的形态学影响

文章以广州珠江新城为例,利用XGBoost结合Shapley值(SHAP)和部分依赖图(PDP)评估城市形态对城市热岛的影响。结果强调了城市形态属性对热岛的差异性影响,优化建筑配置可降低热岛风险。城市布局因素对热岛表现出阈值影响,要在有限时间内控制建筑表面分数和建筑高度,以减少负面影响。该研究模型关注适应空间规划,抵御城市热岛极端风暴,通过可解释的机器学习,为城市形态与热岛风险的关系提供建议。

江西省城市热岛强度时空变化特征

根据人口、气候和站点距离及海拔等条件,从江西省93个国家自动气象站筛选出21个城市站和31个郊区站,利用相关资料,对江西省城市热岛强度时空分布特征进行了研究。结果表明:1)江西省中部地区城市热岛强度最强,赣西北和赣东东部呈现冷岛特征。2014—2023年全省年平均热岛强度为0.26℃,南昌城市热岛强度全省最强,年均强度达0.87℃。2)江西省城市热岛强度呈逐年增强的特征,2014—2023年城市热岛强度变化范围为-0.5—1.1℃,瑞金年均热岛强度变化范围最大,萍乡年均热岛强度变化范围最小。热岛强度增幅前3的城市分别为瑞金(0.09℃/a)、南昌(0.07℃/a)和吉安(0.06℃/a),城市热岛强度与城镇化率增长率等因素有较强的相关性。3)月际变化特征上,赣北呈现上半年低后半年高的特征,夏季和秋季较强,冬季和春季稍弱;赣中总体较平稳,下半年振幅加大,秋季稍强;赣南呈现倒“U”型分布,夏季较强,冬季热岛效应不明显。4)江西省城市热岛强度日变化呈“下降—平稳—上升—平稳”的变化特征,且自北向南逐步减弱,赣南凌晨城市热岛效应消失。

不同时相的遥感热红外图像在研究城市热岛变化中的处理方法

卫星图像的热红外波段已被广泛地用来研究城市热岛效应。由于客观条件的限制,在城市热岛变化的比较研究中,很难获得不同年代的同时相图像,特别是在南方多云雨的地区。所以,这给城市热岛的变化研究带来了很大的困难。为此,采用了将不同时相的热红外图像进行正规化、分级,并制成差值影像图的方法,较好地减少了季相差异的影响,使得不同时相的热红外图像得以对比。为了定量地研究城市热岛(UHI)的变化,还创建了城市热岛比例指数(URI)。该指数通过热岛面积和城市建成区面积的比例关系并赋于不同的权重值来定量地评估热岛现象的变化情况。

基于Landsat TM/ETM^+的西安市城市热岛效应时空演变

为了对西安市城市热岛时空演变特征进行研究,以1990,2002,2007年三景Landsat TM/ETM+遥感影像为数据基础,分别反演出1990,2002,2007年西安市亮度温度,并对其进行极值归一化处理。将处理结果分为6个等级,对比分析西安市3个时期的城市热岛比例指数(URI)。通过分析归一化植被指数(NDVI)与城市热岛效应的关系进一步研究了植被覆盖对城市热岛效应的影响。结果表明:(1)1990—2007年,西安市城市热岛比例指数不断上升,西安市城市热岛效应逐年增强;(2)1990—2007年,西安市城市热岛效应呈现出散点状—片状—连片状的空间形态变化特征,并由莲湖区、新城区、雁塔区、碑林区向未央区、灞桥区扩散;(3)NDVI与城市热岛效应呈负相关性,适当增加城市绿地对于缓解城市热岛效应具有积极作用。