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文章分析了2009年～2018年绿地生态对西宁城区热岛的影响,分析表明：（1）西宁城市热岛呈现从城市中心向外辐射的分布格局,热岛主轴与人类活动聚集区对应。（2）与2009年相比,2018年西宁城区高温区向城郊扩展,城市热岛范围和强度更强,2018年西宁城区热岛面积增加32.02 km2。（3）表征人文因素的归一化差指裸地与建筑指数NDBBI、归一化差值不透水面指数NDISI与LST呈正相关,表征自然因素的归一化植被指数NDVI、植被覆盖度FVC和数字高程DEM与LST呈负相关,其中NDVI的负相关系数超过0.5,表明植被覆盖区可以抑制城市热岛。（4）2009年和2018年西宁的耕地、林地和水体的贡献度CI为负值,其中,有林地的CI 2018年最低,为-0.4;城镇用地和建设用地的贡献度CI为正值,说明这两种地类是西宁城区LST升高的主要贡献源。分析表明林地、耕地、草地等绿地对城市LST的升高有抑制作用,可以减缓城市热岛效应,而城市建设等人类活动会导致LST升高,加剧城市热岛。 相似文献
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粤港澳大湾区城市热岛空间格局及影响因子多元建模 总被引：4，自引：0，他引：4
探究影响城市热岛空间格局的因子,及科学分析各因子的作用机制,对揭示城市热岛效应的机理有着重要意义。本文以粤港澳大湾区为研究区,综合利用数据空间化表达、空间叠置、地理探测器等方法,对影响城市热岛空间格局的因子开展研究,并构建地表温度与影响因子间的多元关系模型。结果表明,粤港澳大湾区的城市热岛强度等级呈现中间高四周低的空间分布格局,并在珠江入海口两岸形成半环状城市热岛带。本文选取的5种影响因子对城市热岛的空间格局皆具有较高的解释力,平均解释力排序为：单元人口密度（0.668）>建设用地面积占比（0.577）>单元路网密度（0.573）>植被面积占比（0.538）>水体面积占比（0.428）。所构建的多元关系模型,能较准确地反映城市热岛区域地表温度的分布状况,所拟合的地表温度结果与实际地表温度平均值的误差为0.34℃。 相似文献
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针对WRF模式自带土地利用数据更新不及时及精度不高的现象,本文将国内外主要土地利用数据（MODIS2012、GLC2009、GLC2000）与WRF模式耦合进行土地利用数据的优选,并将优选数据初步应用于枣庄城市热岛模拟中.结果表明：①MODIS2012数据能够较好地反映研究区域土地利用类型的空间分布特征,有较好的模拟结果;②研究区10月份热岛强度最大为0.671℃,其次是1月份和7月份分别为0.570℃和0.550%,而4月份热岛强度较小为0.467℃;城市热岛强度日最大值出现在22～23点,最小值出现在13～14点;③由于盛行风向的影响,滕州市与枣庄市中区城市热岛中心均存在春夏季北进、秋冬季南移的现象;④枣庄地区城市热岛主要受枣庄市中区的影响,各土地利用类型对城市热岛的贡献率大小排序为：城镇建设用地＞农田＞林地＞未利用地＞草地＞水体. 相似文献
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针对WRF模式自带土地利用数据更新不及时及精度不高的现象,本文将国内外主要土地利用数据（MODIS2012、GLC2009、GLC2000）与WRF模式耦合进行土地利用数据的优选,并将优选数据初步应用于枣庄城市热岛模拟中。结果表明：①MODIS2012数据能够较好地反映研究区域土地利用类型的空间分布特征,有较好的模拟结果;②研究区10月份热岛强度最大为0.671℃,其次是1月份和7月份分别为0.570℃和0.550℃,而4月份热岛强度较小为0.467℃;城市热岛强度日最大值出现在22~23点,最小值出现在13~14点;③由于盛行风向的影响,滕州市与枣庄市中区城市热岛中心均存在春夏季北进、秋冬季南移的现象;④枣庄地区城市热岛主要受枣庄市中区的影响,各土地利用类型对城市热岛的贡献率大小排序为：城镇建设用地>农田>林地>未利用地>草地>水体。 相似文献
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北京冬季城市热岛特征及强弱热岛影响因子研究 总被引：1，自引：0，他引：1
应用北京地区地面气象观测站1990-2004年1月的气温资料，分析了近15年北京冬季城市热岛的特征和变化趋势，也分析了城市热岛强度与地面气温的关系。结果表明：夜间城市热岛要强于白天，近15年夜间城市热岛具有增强趋势，而白天这样的趋势不明显。夜间月平均城市热岛强度与月平均气温正相关，气温高的年份，热岛强度相对也大，白天这种相关不明显。此外，对比分析了冬季强热岛和弱热岛的特征及其气象影响因子。结果表明：强热岛出现于夜间，白天热岛不明显；夜间强热岛出现和维持是多种因子综合作用的结果。白天日照充足的晴夜北京城郊地面风场很弱（≤2.0m/s），多个测站甚至出现静风，同时城区垂直方向近地大气层持续存在很弱（≤2.0m/s）的风场，甚至静风，城区320m高度以下持续存在大气逆温，有利于冬季强热岛的形成和维持。晴朗白天即使近地层大气风速维持在2.5m/s以下，城市热岛也会减弱消失，太阳辐射的加热作用所引起的郊区地面大气升温速率和幅度大于城区地面大气、大气稳定度的变弱以及城区大气逆温的消失是城市强热岛减弱并最终消失的重要原因。 相似文献
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西安市地表温度反演及城市热岛强度定量化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于单窗算法,选取1992年、2000年、2006年、2013年四期LandsatTM/ETM影像及西安市、西安市周边各气象站点的观测资料作为研究数据,对西安市地表温度反演及城市热岛强度进行定量化研究,结果表明:1西安市二环与三环之间区域的地表温度升高较快,城市中心地表温度的变化程度低于二环与三环之间的区域,这与西安市城市规划布局和实际情况相一致,热岛区的面积年平均增加速率为0.83%;21992-2013年西安城区气温平均升高约1.3℃左右,西安郊区气温平均升高约0.1℃左右,说明热岛效应对西安市的整体气温的升高贡献率比较大。就热岛强度总体而言,西安市热岛强度仍呈现上升趋势,期间1996-2001年西安市城市热岛强度呈下降趋势,2008-2011年西安市城市热岛强度呈持续上升趋势,2002-2007年西安市城市热岛强度有增有减,变化规律不明显;3城市热岛比较高的区域逐渐向周围城市扩展,城市中心温度的变化速率比周围略低;4中温、高温、次高温的热岛面积百分比是先增大后减少,次低温及低温的热岛面积百分比是先减少后增大。 相似文献
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本文运用单窗算法反演研究区域的地表温度,在影像土地利用/覆盖分类的基础上,探讨了该地区城市热岛的空间分布特征、发展和演化的基本规律,结果表明城市热岛的分布与城区扩展方向具有较好的一致性。 相似文献
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基于ASTER数据源的地表参数关系分析 总被引：1，自引：1，他引：0
以ASTER为数据源,反演了研究区的地表温度(LST),并提取了NDVI、植被覆盖度、不透水面密度3个参数,从不同土地利用类型上、不同层次上分析了地表温度与其他3个参数的定量关系,以寻求其内在作用规律,并分析其对城市热岛的表征性,研究结果表明：在各土地利用类型或整个研究区上地表温度与其他3个参数的关系异常复杂,很难用线性表达;而在1%的间隔尺度上平均温度与植被覆盖度、不透水面密度分别呈明显线性负相关和正相关关系,在0.01间隔尺度上地表温度和NDVI关系仍较复杂,呈分段性变化;另外,植被覆盖度、不透水面密度对城市热岛的表征性和代表性要强于NDVI,利用二者研究城市热岛更为有效,更有利于城市热岛与下垫面参数内在作用机制的分析。 相似文献
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基于ASTER数据源的地表参数关系分析——以福州市为例 总被引：2，自引：0，他引：2
以ASTER为数据源,反演了研究区的地表温度（LST）,并提取了NDVI、植被覆盖度、不透水面密度3个参数,从不同土地利用类型上、不同层次上分析了地表温度与其他3个参数的定量关系,以寻求其内在作用规律,并分析其对城市热岛的表征性,研究结果表明：在各土地利用类型或整个研究区上地表温度与其他3个参数的关系异常复杂,很难用线性表达;而在1％的间隔尺度上平均温度与植被覆盖度、不透水面密度分别呈明显线性负相关和正相关关系,在0．01间隔尺度上地表温度和NDVI关系仍较复杂,呈分段性变化;另外,植被覆盖度、不透水面密度对城市热岛的表征性和代表性要强于NDVI,利用二者研究城市热岛更为有效,更有利于城市热岛与下垫面参数内在作用机制的分析。 相似文献
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随着城市化、工业化进程的加快、城市人口膨胀、经济发展、城市盲目向外蔓延、工业企业"三废"的逐年污染、加之外部环境的变化,到二十世纪末期,哈市内外部生态环境已经失衡,与城市热岛现象,逆温现象相伴的是大量自然资源如沼泽、林地等消失. 相似文献
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随着城市化、工业化进程的加快、城市人口膨胀、经济发展、城市盲目向外蔓延、工业企业”三废”的逐年污染、加之外部环境的变化，到二十世纪末期，哈市内外部生态环境已经失衡，与城市热岛现象，逆温观象相伴的是大量自然资源如沼泽、林地等消失。 相似文献
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植被指数与杭州市热岛效应的关系研究 总被引：4，自引：0，他引：4
城市热岛效应一直备受城市规划者关注,植被对城市热岛的影响是绿地规划的基本依据。本文利用杭州市1994年和2004年两个时相的TM影像,生成热岛分布图、归一化差值植被指数（NDVI）图。同时利用GIS的变化分析,直观地显示了十年来杭州市城市热岛效应和城市绿地的分布变化。研究表明,城市热岛的范围随城市扩张而增大,2004年高温区、较高温区的面积比1994年分别增加了29.6%和31.3%。1994年杭州市热岛集中在城中心,到了2004年,热岛范围已由城中心向杭州市西北部、北部和东部扩张;发现NDVI变化与热岛分布变化有很大的关联,并且NDVI值与热岛效应（亮温）呈极显著负相关。上述结果对城市绿地规划和缓解城市热岛效应具有较好的指导意义。 相似文献
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北京市夏季城市热岛特征及其近地层气象场分析 总被引：11，自引：1，他引：11
应用1998-2003年7、8月份的北京市10个气象台站和一个自动台站观测资料以及大气所325米气象塔的观测资料，对北京市的夏季城市热岛特征及其气象场进行了分析。结果表明：北京市夏季城市热岛现象明显，1998-2003年期间平均热岛强度达到1.64℃；强热岛主要发生在夜间，02时的平均热岛强度为2.62℃。而白天城市热岛减弱较快，14时的平均强度为0.6℃，有时甚至会出现冷岛现象；随着北京市城市化进程的不断深入，其城市热岛强度>2℃的天数也在逐年增加，最强时可达9℃；当热岛强度很强时，北京市近地层的风场会出现较明显的热岛环流（辐合），且风速较小（<2m/s）。结合大气所325米气象塔的观测资料可以发现：城市强热岛出现时，北京市的大气边界层逆温不仅强，而且逆温层顶较高。 相似文献
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典型重工业城市热岛效应特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文选取唐山这座典型重工业城市,以地震后的气象资料（1977年-2006年）和2006年7月1日-2007年6月30日对比观测资料,采用统计分析方法对热岛效应特征进行研究与对比分析,结果发现：①1977年-2006年间热岛强度平均为0.51℃,最近10年热岛强度平均为0.82℃;②热岛效应的日变化明显,“夜热岛”强于“日热岛”,变化幅度为-0.1～1.5℃。一年中夏秋季节热岛强度比冬春季节热岛强度明显,其中夏季最为明显。春、夏、秋、冬四季分别为-0.16～1.16℃、0.12～2.44℃、-0.09～1.49℃、-0.27～0.95℃;③唐山市上半年（1月-6月）的热岛强度高于下半年（6月-12月）,气温跃变后唐山站与周围各站之间的热岛强度均大于全系列热岛强度;④人口总量、人口密度、建成区面积是城市热岛强度的主要影响因素,产业结构（重工业比例）也可能是影响热岛效应的主要因素之一。 相似文献
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典型重工业城市热岛效应特征分析——以唐山市为例 总被引：2，自引：2，他引：0
本文选取唐山这座典型重工业城市,以地震后的气象资料(1977年-2006年)和2006年7月1日-2007年6月30日对比观测资料,采用统计分析方法对热岛效应特征进行研究与对比分析,结果发现:①1977年-2006年间热岛强度平均为0.51℃,最近10年热岛强度平均为0.82℃;②热岛效应的日变化明显,"夜热岛"强于"日热岛",变化幅度为-0.1～1.5℃。一年中夏秋季节热岛强度比冬春季节热岛强度明显,其中夏季最为明显。春、夏、秋、冬四季分别为-0.16～1.16℃、0.12～2.44℃、-0.09～1.49℃、-0.27～0.95℃;③唐山市上半年(1月-6月)的热岛强度高于下半年(6月-12月),气温跃变后唐山站与周围各站之间的热岛强度均大于全系列热岛强度;④人口总量、人口密度、建成区面积是城市热岛强度的主要影响因素,产业结构(重工业比例)也可能是影响热岛效应的主要因素之一。 相似文献
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[研究目的]识别医疗健康大数据资产化的关键影响因素，对国家医疗健康大数据战略落地和产业发展、挖掘医疗健康大数据的潜在价值具有重要意义。[研究方法]采用文献分析法与专家访谈法联合识别出医疗健康大数据资产化的影响因素，并运用模糊决策实验室分析法(Fuzzy-DEMATEL)和解释结构模型法(ISM)分析影响因素的层次结构和内在联系。[研究结论]研究发现，医疗健康大数据资产化受数据采集、数据存储、数据处理、数据管理、数据应用及相关环境共6个维度23个因素的影响，其中数据共享、数据交易等4个因素是最直接的影响因素，标准管理、隐私保护等11个因素是连接底层与顶层的关键因素，技术支持、数据集成等8个因素是根源性影响因素。 相似文献