高原地区城市不透水面与地表温度时空分布研究

拉萨市作为高原地区的重要城市之一,其城市不透水面的变化及由此而产生的地表温度变化对脆弱地区的生态影响非常显著,因此,选取该市城区及周边郊区作为实验区,利用线性光谱解混和大气校正算法获得该地区2009—2018年城市不透水面盖度(Impervious Surface Coverage,ISC)和地表温度数据,同时结合温度贡献指数(Contribution Index,CI)讨论了高原地区城市不透水面与地表温度时空分布的关系,拟为长期监控高原地区的基础生态变化提供帮助.研究结果表明:(1)由于季节因素的影响,城市热环境对ISC的响应存在2种不同的模式:①冬季,ISC<0.1的区域对城市热环境的贡献为正;ISC≥0.1的区域的贡献为负.②夏季,ISC<0.1的区域对城市热环境的贡献为负;ISC≥0.1的区域的贡献为正.(2)冬季,CI与ISC呈现负相关关系.夏季,当ISC<0.5时,CI呈现下降的趋势;当ISC≥0.5时,CI呈现上升的趋势.(3)冬季,地表温度随着ISC的增加而缓慢下降;夏季,ISC对地表温度的影响表现为“V”形状.

西藏地表温度时空演变特征及影响因子

地表温度(land surface temperature,LST)是反映生态环境状况的重要指标。西藏作为气候变化的敏感地区,掌握其LST的时空变化有利于深入了解西藏热环境演化过程,为长期监测高原基础生态变化提供帮助。研究基于谷歌地球引擎获取西藏2000—2020年的MODIS LST数据,采用归一化分级方法对LST进行5个等级的划分,利用趋势分析、热力空间分析以及重心迁移等方法分析了研究区近20年来的LST时空演变特征。同时,选取归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、裸土指数(bare soil index,BI)、垂直不透水面指数(perpendicular impervious surface index,PISI)、湿度(WET)以及高程(digital elevation model,DEM)等5个影响LST的地表参数,结合多尺度地理加权回归,探讨了LST影响因子的作用尺度与作用效力。结果表明:2000—2020年,西藏LST均值由18.72℃上升至20.28℃,年均增长0.09℃,LST呈现微弱上升态势。20年来,LST在所有年份皆具有西北高、东南低的空间分布格局,LST增温趋势亦表现为西北高、东南低的分布特征。低温区和高温区空间分布聚集,形状简单、规则;次低温区、中温区以及次高温区空间分布破碎,形状复杂。2000—2020年各温区重心分布具有明显的方向性,且各温区重心迁移轨迹具有显著差异。特别是,低温区重心与高温区重心迁移轨迹呈现出由相向而行到背向而行的转变,反映出研究区东西部区域LST差距经历了由缩小到扩大的过程。DEM和WET对LST具有负向影响,BI、PISI和NDVI具有正向影响,常数项在不同生态区具有不同的影响性质。DEM具有较小的作用尺度以及最强的作用效力,常数项具有最小的作用尺度以及仅次于DEM的作用效力。

广州市中心城区人为热排放景观格局的时空变化

为了探究人为热排放对城市生态环境的影响,以广州市中心城区为研究区,利用Landsat数据和地表能量平衡方程,研究了2004—2020年城市人为热排放时空演变状况,结合转移矩阵和景观格局指数分析了人为热排放的时空变化特征及景观格局变化规律.结果表明:(1)从时间上来看,2004—2014、2014—2020年的人为热排放变化分别以区域快速扩张、强度明显增强为主要特点;从空间上来看,广州市中心城区南部的人为热排放强度比北部的高.(2)人为热排放转移矩阵显示2004—2020年广州市中心城区人为热排放变化显著,低排放区面积占比的变化幅度最大(减少15.72%),其次是中排放区(增加14.51%),高排放区面积占比的变化幅度最小(增加0.28%).由低排放区转为其他类型的比例高达97.36%,由其他类型转为中排放区的比例高达98.43%,构成了人为热排放变化的主要形式.(3)景观水平上,景观聚集度指数(CONTAG)上升,香农多样性指数(SHDI)和修正Simpon均匀度指数(MSIEI)下降,中心城区的人为热排放景观异质性增强,破碎程度提高;不同等级区人为热排放的景观格局演变具有明显差异,其中,低强度排放景观格局(低排放区、低中排放区)趋于稳定性、规则化,高强度排放景观格局(中排放区、中高排放区、高排放区)趋于破碎化、不规则化.