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Geospatial Techniques, a Superlative Method to Assess Urban Heat Island Intensity: The Case of Abuja Municipal, Nigeria
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作者 M. E. Awuh P. O. Japhets I. C. Enete 《Journal of Geographic Information System》 2021年第1期52-64,共13页
Most cities around the world, including Abuja Municipal are being faced with an undesirable increased in air temperature. This is indicated by an increase in non-porous, non-evaporating, highly thermal conductive surf... Most cities around the world, including Abuja Municipal are being faced with an undesirable increased in air temperature. This is indicated by an increase in non-porous, non-evaporating, highly thermal conductive surfaces such as concrete and asphalt, which has replaced the vegetation biomass resulting to the formation of urban heat island. There is an increasing need for studies on the changing trend of UHI intensity in cities. This research employed geospatial techniques to determine the urban heat island intensity in Abuja Municipal. Temperature characteristics over twenty selected rural and urban locations in Abuja, FCT were derived from the satellite image of 1986, 2001 and 2016 using the “Extract Multi Values to Point” tool in ArcGIS 10.4. These transects pass over various landscapes with different environmental settings, with the aim of understanding the factors shaping the city’s thermal landscape. The intervals of +15 years were deliberately chosen to ensure uniformity between the datasets. The results of this analysis indicate that UHII has been increasing, from 1986-2016, giving credence to the results of the spatial and temporal analysis of the land surface temperature, indicating the development phases had hit full stride. The different periods under study (1986, 2001 and 2016) were also tested using the student “t” test to determine the significant difference in the land surface temperature values to acknowledge the presence of a substantial urban heat island within the study area. The result reveals the calculated “t” values of 2.50, 3.34, 5.57 of 1986, 2001 and 2016 respectively, are higher than the critical value of “t” at 0.05 being 1.73, thus, revealing the temperature differences between the urban and rural stations to be highly significant, indicating the presence of a strong urban heat island. Also, a slide difference in the temperature was observed with the Rubuchi and Karmajiji rural areas having higher temperature readings than their counterparts in the urban areas, Asokoro and Garki, with readings of <span style="white-space:nowrap;">&minus;</span>0.4<span style="white-space:nowrap;">&#176;</span>C and <span style="white-space:nowrap;">&minus;</span>1.3<span style="white-space:nowrap;">&#176;</span>C. Since effectiveness of a surface in reducing daytime urban air temperatures depends strongly on the amount of heating avoided, the study recommends preserving and replicating greenery, light coloured facades as measures to reduce the effects of urban heat island. 展开更多
关键词 Geospatial Techniques Abuja Municipal uhii Superlative Method
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珠三角城市集群化发展对热岛强度的影响 被引量:7
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作者 王志春 徐海秋 汪宇 《气象》 CSCD 北大核心 2017年第12期1554-1561,共8页
利用珠三角城市发展资料及珠三角地区近28年的气温资料,研究了珠三角城市集群化发展指标与城市热岛效应之间的关系。认为:(1)珠三角城市集群化发展指标在2000年前发展缓慢,2000年后,珠三角城市集群化发展指标增长率比2000年前增长了5~9... 利用珠三角城市发展资料及珠三角地区近28年的气温资料,研究了珠三角城市集群化发展指标与城市热岛效应之间的关系。认为:(1)珠三角城市集群化发展指标在2000年前发展缓慢,2000年后,珠三角城市集群化发展指标增长率比2000年前增长了5~9倍;(2)热岛强度增温率2000年前为0.34℃·(10a)^(-1),而2000年后热岛强度增温率为0.69℃·(10a)^(-1),热岛强度增温率增加了1倍。(3)珠三角地区城市热岛强度逐年增强,年内热岛强度雨季和干季变化明显,雨季热岛强度弱而干季热岛强度强,最弱热岛出现在降水充沛的7月,最强热岛出现在天气干燥的12月。(4)采用灰色关联度分析结果显示:城市建成区面积、工业总产值、全年总用电量和常住人口等指标对气温和热岛强度影响明显;根据城市发展指标对气温和热岛强度的关联度,采用灰色模型拟合了城市集群化发展指标对气温和热岛强度的平均拟合相对误差分别为2.7%和7.0%,说明该模型可以较好地拟合城市集群化发展指标对气温和热岛强度的影响。 展开更多
关键词 珠三角 城镇化 城市热岛强度 气候变化
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常德市近15年热岛效应变化及分析 被引量:1
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作者 左青 陶前辉 +1 位作者 李博 杨波 《安徽农学通报》 2020年第5期136-139,156,共5页
以常德市规划区为研究区,利用2003年、2008年、2013年、2017年及2018年5景遥感影像数据,提取植被覆盖度及建筑指数,反演其地表温度,并评价热岛强度。结果表明,城市地表温度与建筑指数、植被覆盖度具有相关性,分别呈正相关和负相关;常德... 以常德市规划区为研究区,利用2003年、2008年、2013年、2017年及2018年5景遥感影像数据,提取植被覆盖度及建筑指数,反演其地表温度,并评价热岛强度。结果表明,城市地表温度与建筑指数、植被覆盖度具有相关性,分别呈正相关和负相关;常德市热岛效应显著,2003-2013年热岛强度比例指数由0.222升高为0.245,热岛面积增加14.035km^2;2013-2018年热岛比例指数下降为0.221,热岛面积减少19.466km^2;在2013-2018年期间,海绵城市的试点建设区域热岛格局有破碎状趋势,说明建设海绵城市对热岛效应具有一定的缓解作用。 展开更多
关键词 植被覆盖度 归一化建筑指数 城市热岛强度 海绵城市 常德市
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基于3D建筑物数据的天空开阔度估算及其城市热岛应用研究——以Adelaide为例 被引量:27
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作者 张海龙 祝善友 +2 位作者 王明江 章钊颖 张桂欣 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期899-907,共9页
城市热岛效应(Urban Heat Island,UHI)越来越受关注,城市冠层之间的辐射传输和交换受到周围建筑物阻挡,是城市热岛现象产生的重要原因之一。天空开阔度是描述天空被建筑物阻挡程度的形态学参数,经常被用于城市热岛现象研究中。以澳大利... 城市热岛效应(Urban Heat Island,UHI)越来越受关注,城市冠层之间的辐射传输和交换受到周围建筑物阻挡,是城市热岛现象产生的重要原因之一。天空开阔度是描述天空被建筑物阻挡程度的形态学参数,经常被用于城市热岛现象研究中。以澳大利亚Adelaide中心城区为研究区,基于高分辨率的3D建筑物数据计算天空开阔度(SVFs),并与鱼眼技术方法计算的SVFfish-eye值进行对比,在此基础上分析了不同季节、不同时刻的SVFs与城市热岛强度之间的相关关系。结果表明:SVFs与SVFfish-eye非常吻合,二者之间的相关系数为0.97;SVF和UHII(城市热岛效应强度)在无雨天气下的夜间都呈显著线性负相关,在夏季、秋季和冬季的中午附近,两者呈明显的线性正相关,而在春季的中午附近,两者的线性正相关不明显;对于晴天、阴天和雨天3种天气来说,SVF和UHII在夜晚的负相关性差别不大;在白天,晴天的正相关性大于阴天和雨天。 展开更多
关键词 Adelaide 天空开阔度 3D建筑物数据 城市热岛 相关性
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基于通风廊道的高密度历史街区热岛缓解策略 被引量:6
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作者 张弘驰 唐建 +1 位作者 郭飞 路晓东 《建筑学报》 CSSCI 北大核心 2020年第S01期17-21,共5页
大连历史街区高密度特征愈发明显,景观轴线和绿地逐年消失,热环境面临着严峻的挑战。基于遥感及地理信息系统技术计算出其热岛强度(UHII)为5.257℃,为了制定城市设计的热岛缓解策略,计算了迎风面积指数(FAI)、可视天空系数(SVF)、植被... 大连历史街区高密度特征愈发明显,景观轴线和绿地逐年消失,热环境面临着严峻的挑战。基于遥感及地理信息系统技术计算出其热岛强度(UHII)为5.257℃,为了制定城市设计的热岛缓解策略,计算了迎风面积指数(FAI)、可视天空系数(SVF)、植被覆盖度(NDVI)、不透水盖度(NDISI)等城市与建筑形态指标;分析了它们与UHII之间的定量关联。据此提出恢复历史景观轴线兼做通风廊道、建设透水地面和立体绿化,从而改善历史街区景观及宜居性的热岛缓解策略。对定量研究建筑形态、改善高密度城市热环境、提升历史街区空间品质和活力提供了一种思路和方法。 展开更多
关键词 历史街区 城市热岛强度 迎风面积指数 通风廊道
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中国大城市的城市组成对城市热岛强度的影响研究 被引量:18
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作者 王美雅 徐涵秋 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第12期1787-1798,共12页
城市的快速扩张诱发并加剧了城市热岛效应,对人类健康和生存发展提出严峻挑战,因此,探索城市组成对城市热岛的影响具有重要意义。本研究在传统城市热岛影响因子的基础上,重点分析城市组成与城市热岛的关系。以13个中国大城市为研究区,利... 城市的快速扩张诱发并加剧了城市热岛效应,对人类健康和生存发展提出严峻挑战,因此,探索城市组成对城市热岛的影响具有重要意义。本研究在传统城市热岛影响因子的基础上,重点分析城市组成与城市热岛的关系。以13个中国大城市为研究区,利用2015年夏季(6-8月)白天和夜间的MODIS LST数据计算城市热岛强度,并结合土地覆盖数据、人口、区位和气象数据,分析热岛强度和城市地表组成、地表空间格局、人口和区位4类因子的关系。研究结果表明:中国的13个大城市均存在不同程度的热岛效应,城市白天的热岛效应比夜间显著。影响城市白天热岛强度的主要因子为城市建筑用地和林地面积比例、城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和人口密度。城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和林地斑块密度是夜间热岛强度的主要影响因子。城市建筑用地面积和乡村林地面积的增加会导致城市热岛情况的加剧,而通过调节城市地表空间格局(减少平均建筑用地斑块面积和降低建筑用地斑块聚集度)可以更好地降低城市地表温度,减缓城市热岛效应。 展开更多
关键词 大城市 热岛强度 城市组成 地表温度 土地覆盖
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