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局地气候分区视角下城市气候与人居环境研究进展
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作者 杨俊 任嘉义 于文博 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4489-4506,共18页
城市气候与人居环境交互影响。局地气候分区(Local Climate Zone, LCZ)推动了城市形态刻画与气候演变规律探索,为城市气候与人居环境研究提供了统一框架。学术界对其研究大多聚焦在城市热环境和气候风险方面,正在向多要素气候模拟和考... 城市气候与人居环境交互影响。局地气候分区(Local Climate Zone, LCZ)推动了城市形态刻画与气候演变规律探索,为城市气候与人居环境研究提供了统一框架。学术界对其研究大多聚焦在城市热环境和气候风险方面,正在向多要素气候模拟和考虑社会经济因素方向发展。审查了主题、方法和主要结论,发现“局地气候分区”、“城市热岛”、“地表温度”、“管理”和“社区”出现频率最高。采用文献计量和专题分析方法,梳理并总结了2012—2023年6月LCZ城市气候与人居环境研究在LCZ制图、相互作用和适应性策略三方面的进展,并展望了未来的研究重点。结果表明,(1)全球已在超过280座城市开展了LCZ研究,LCZ全球数据集的推广扩大了研究尺度且丰富了研究内容;(2)大多研究分析了风热环境为主的气候要素在局地尺度上的时空特征,探讨产生异质性的原因及其对人居环境的作用机理,揭示了城市蓝绿空间对于优化冷却效果、防范和治理热源等缓解性策略的重要性。其中自2018年起LCZ热环境研究向多元化发展,研究区域开始出现大都市圈或城市群;(3) LCZ能够辅助识别人居环境中高度暴露和脆弱的地区,近年来的研究趋向于在气候/生态风险评估中寻找适应性策略,且更加关注易感人群和低收入者。综述将有利于LCZ框架下城市气候与人居环境研究现状和发展趋势的宏观把握,为后续研究提供思路。 展开更多
关键词 局地气候分区 城市气候 人居环境 热风险 适应性策略
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局地气候区视角下的城市热环境研究 被引量:10
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作者 耿树丰 任嘉义 +2 位作者 杨俊 国安东 席建超 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期2221-2227,共7页
城市化发展带来热岛效应,影响区域气候变化,地表温度可以反映地表增温程度,更能直接影响人类居住舒适度。运用Landsat8 TIRS热红外遥感数据和气象数据反演地表温度,以建筑数据、遥感影像为基础,通过GIS空间分析、决策树分类等方法划分... 城市化发展带来热岛效应,影响区域气候变化,地表温度可以反映地表增温程度,更能直接影响人类居住舒适度。运用Landsat8 TIRS热红外遥感数据和气象数据反演地表温度,以建筑数据、遥感影像为基础,通过GIS空间分析、决策树分类等方法划分局地气候区,从区域角度定量分析不同类型气候区地表温度分异规律。结果表明:(1)北京、天津、石家庄密集型建筑分别占比27.54%、21.95%、25.09%,且以中低层为主,城市公园包含了主要的绿地和水体。(2)在空间分布上,市中心地表温度高于郊区,热岛效应显著,森林、河流是主要低温区。(3)不同气候区的地表温度存在差异,建成区总体高于自然地表;其中建筑区域内表现为紧密型低层(LCZ3)平均地表温度最高,稀疏型高层(LCZ4)地表温度最低,北京、天津、石家庄分别相差1.53℃、2.30℃、2.22℃;植被和水体能够降低地表温度,裸土和铺设路面的地表温度始终较高。因此应充分考虑建筑布局,合理利用植被和水域分布,减少热量聚集,以改善城市生态环境。 展开更多
关键词 城市气候 局地气候区 地表温度 建筑环境 京津冀
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地表城市热岛时空演变——对夏季热浪时期的关注
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作者 任嘉义 杨俊 +4 位作者 于文博 丛楠 肖向明 夏建红 李雪铭 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2024年第6期1065-1082,共18页
Many cities face heat wave(HW) events, combined with the existent surface urban heat island(SUHI) effects. This places pressure on human settlements and sustainable development. However, few studies have investigated ... Many cities face heat wave(HW) events, combined with the existent surface urban heat island(SUHI) effects. This places pressure on human settlements and sustainable development. However, few studies have investigated the SUHI effects from the perspective of HWs. In this study, the summer HWs in Beijing from 2001 to 2021 were calculated, and the evolution of HWs and SUHIs was quantitatively analyzed based on the dynamic nature of the urban-rural boundary. Beijing experienced 27 HWs in the 21 years, including 10 instances in June, four in July, and 13 in August. The SUHI varied during HWs, between 2–3℃ in most years. The highest SUHI occurred in 2019, reaching 3.99℃ and covering the largest area(10,887 km^(2)). The fluctuation in HWs and SUHIs generally displayed the same spatiotemporal pattern, and HWs amplified the SUHIs to a certain extent, with the highest correlation coefficient being 0.44. Additionally, impervious surfaces and cropland contributed most to SUHIs,and night light enhanced SUHIs. Observing the co-evolution of HWs and SUHIs will be helpful for ecological maintenance and urban infrastructure optimization and provide theoretical support for reducing heat risk and improving the human settlement environment. 展开更多
关键词 heat wave surface urban heat island interactive Self-organization algorithm centroid migration BEIJING
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