城市热岛效应的特征研究-----以长沙市为例。

i 建成区空间形态与地表热岛的关系研究 —以中国主要建成区为例

中文摘要 地表城市热岛（SUHI）是建成区地表温度高于郊区地表温度的现象，SUHI产生的根本原因是景观城镇化所引起的城郊地表性质的差异，在建成区空间形态方面主要表现为城市规模、建成区外部几何形状和内部建设用地结构的空间异质性。不同规模的城市，其边界和内部结构特征具有不同的特点和规律。SUHI强烈影响城市区域的气候、植被、水文、土壤及生物的空间分布和行为，改变城市复合生态系统的结构、过程和功能。长期以来，人类不得不在城市空间形态、能源消耗控制等方面采取一系列措施应对地表城市热岛效应。因此，探究全国主要建成区空间形态与SUHI之间的关系具有重要意义。 本文以城市环境学、景观生态学、空间信息科学、气候学等学科为理论基础研究空间形态与SUHI的关系。采用MODIS Aqua MYD11A2和Landsat 8 OLI数据，利用RS与GIS空间分析功能，将建成区划分为多边形、带状与放射状三种典型形态。借助ArcGIS、ENVI和Fragstats等工具进行数据处理，基于描述性统计、对比分析和方差分析等方法探讨全国2136个主要建成区空间形态与SUHI之间的关系。 本文主要从外部几何形状、边界特征、内部结构三个方面研究建成区空间形态与SUHI的关系。结果表明，三种建成区形态与SUHI的关系为：多边形>带状>放射状，且存在显著差异。中国不同规模建成区空间形态特征与地表热岛强度之间存在明显的规律性关系，从城镇、小城市、中等城市到大城市平均地表热岛和单位面积热岛升温依次增强，多边形和带状大中城市相应指标均高于特大城市，放射状大中城市相应指标则低于特大城市。因此，我国城市热岛研究不能只关注特大城市，大中城市也应得到足够重视。建成区空间形态规律性特征与城市区域的自然条件、人口、经济、服务功能、交通条件和政府调控作用等因素密不可分，中国城市自身空间形态特征是造成地表热岛差异的根本原因。SUHI与形 ii

高温热浪与城市热岛效应研究夏季的高温热浪是城市居民的一大困扰，尤其是在拥挤的都市中。

随着全球气候变暖的趋势加剧，高温热浪对城市居民的健康和生活质量产生了越来越大的影响。

不仅如此，城市热岛效应也加剧了这一困境。

因此，对高温热浪和城市热岛效应的研究变得至关重要。

一、高温热浪的成因及影响高温热浪是一种气象现象，通常在夏季更加频繁。

它是由大气压力系统、湿度、大气稳定层以及地形等多种因素共同作用下产生的。

在高温热浪期间，气温长时间持续高于正常水平，甚至超过了持续三天以上。

高温热浪对人们的健康和生活造成了广泛的负面影响。

首先，高温热浪会导致人体体温升高，出现中暑甚至死亡的风险。

其次，高温热浪还会影响人们的工作效率和生产力，从而对经济产生负面影响。

此外，高温的气候还会导致能源消耗增加，以应对空调需求的上升，从而对环境产生进一步的负担。

二、城市热岛效应及其原因城市热岛效应是指城市中心的气温相对于城市周边的乡村地区更高的现象。

这是由于城市发展所导致的多个因素的综合效应。

首先，城市的建筑物和道路通常采用了大量的混凝土、砖石等热导率较高的材料。

这些材料吸收了太阳辐射的热量，然后释放到周围的环境中，导致城市气温的升高。

其次，城市中的人群、车辆和工厂等释放的废热也会导致城市内部温度增加。

特别是车辆排放的废气会进一步加剧城市热岛效应。

另外，城市的绿化率较低也是城市热岛效应的原因之一。

相比之下，乡村地区通常有更多的树木和植被，可以通过蒸腾作用降低环境温度。

三、应对高温热浪和城市热岛效应的挑战面对高温热浪和城市热岛效应的挑战，需要采取有效的措施来应对。

首先，城市规划者应注重绿色城市的建设，增加城市的绿化率。

这包括在城市中增加公园、绿地和花园，以及在建筑物上安装绿色屋顶和垂直花园等。

其次，需要通过改善建筑物的设计和材料来减少热岛效应。

例如，使用高反射率的材料来减少太阳辐射的吸收，并增加通风和降温设施的安装。

另外，宜人的建筑设计也可以减轻高温热浪对人们造成的不适。

建102 宋泽泽109044322关于“城市热岛效应”的论文城市是人口、商业、工业、交通高度集中的区域，由于人类的活动和工业生产排放出大量的热量，使城市气温比周围郊区气温高，这一新现象就称为“城市热岛效应”。

在《传热学》这门课上，我们学习关于传热方面的一些知识，也在课堂上讨论了关于这个话题。

经过在课堂上的讨论和课下的查阅，我们对“城市热岛效应”有了一些了解。

其实，在我们的生活当中，“城市热岛”就在我们的生活当中，只不过我们不知道它。

那么，什么能引起“城市热岛效应”？由于城市化的速度加快，城市建筑群密集、柏油路和水泥路面比郊区的土壤、植被具有更大的热容量和吸热率，使得城市地区储存了较多的热量，并向四周和大气中大量辐射，造成了同一时间城区气温普遍高于周围的郊区气温，高温的城区处于低温的郊区包围之中，如同汪洋大海中的岛屿，人们把这种现象称之为城市热岛效应。

引起“城市热岛效应”有内因也有外因。

气候条件是造成城市热岛效应的外部因素，而城市化才是热岛形成的内因。

城市热岛主要是由以下几种因素综合形成：①人口高度密集、工业集中，大量人为热量喷发。

②高耸入云的建筑物是气流通行的障碍物，造成的地表风速小且通风不良。

③城市绿地的缺少。

④人类活动释放的废气排入大气，改变了城市上空的大气组成，使其吸收太阳辐射的能力及对地面长波辐射的吸收增强。

据统计，热岛的80%归咎于绿地的减少，20%才是城市热量的排放。

由此可见绿地对城市的重要性。

在了解了关于“城市热岛效应”的一些起因，我们也应该了解一些关于“城市热岛效应”的一些危害。

在生活当中，尤其在夏天，当我们在城市当中时，我们会感觉比在城市外更热。

由于热岛中心区域近地面气温高，大气做上升运动，与周围地区形成气压差异，周围地区近地面大气向中心区辐合，从而在城市中心区域形成一个低压旋涡,结果就势必造成人们生活，工业生产，交通工具运转中燃烧石化燃料而形成的硫氧化物，氮氧化物，碳氧化物，碳氢化合物等大气污染物质在热岛中心区域聚集，危害人们的身体健康甚至生命。

城市热岛效应成因的研究与分析共3篇城市热岛效应成因的研究与分析1城市热岛效应成因的研究与分析随着城市化进程的不断加速，越来越多的人涌入城市，也带来了更多的问题。

其中，城市热岛效应是一个受到广泛关注的问题。

城市热岛效应是指城市中心区域温度相对周围地区高出较多的一种现象，这种现象与城市特有的建筑、人口集聚、交通密集等原因有关。

本文将对城市热岛效应的成因进行探讨，并采用多种方法进行分析与研究。

城市热岛效应主要是指在城市中心区域与周围地区的温差较大，通常在夏季表现最为明显。

它的形成和城市发展、建设和管理等方面都密切相关。

首先，城市的高密度人口和繁忙的交通给城市带来了大量的热能，使得城市中的气温较周围环境高。

其次，城市的建筑物和硬质铺装面积较大，能够吸收和储存大量的热量。

此外，城市中的水体较少，草木覆盖率较低，导致城市温度的昼夜温差减少，气象条件的变化无法得到有效地调节。

最后，城市中的污染物与工业废气会进一步加重城市的热效应。

为研究城市热岛效应，我们采集了一段时间内的气温数据。

我们将数据分析与城市中建筑分布情况和地形等因素进行结合，以确定城市热岛效应及其影响区域的范围和强度。

结果显示，城市中心区域气温显著高于周围地区，其中高层建筑物周围的温度尤为明显。

城市中心区域的温度与地形密切相关，地势低洼的城市中心区域热岛效应更为明显。

此外，我们也发现，城市热岛效应在不同季节以及不同时间段内呈现出不同的特征。

夏季是城市热岛最为明显的季节，而在深夜温差较大的情况下，城市热岛效应也会减弱。

为了有效地控制城市热岛效应，我们提出了一些解决方案。

首先，增加城市中的水体和绿化覆盖率是降低城市热岛效应的有效措施。

其次，采用城市微气候调节设计和技术，对城市中的建筑物和硬质铺装面积进行调整，增加通风面积和透光面积，并对高层建筑进行热学设计，以提高城市的回避能力和散热性能。

最后，减少工业废气和污染物的排放也能有效地降低城市热岛效应的程度。

第30卷第9期2011年09月地理科学进展PROGRESS IN GEOGRAPHYV ol.30,No.9Sept.,2011收稿日期：2010-09；修订日期：2011-01.基金项目：科技部中德国际科技合作重点项目(2007DFA90500)；湖南省自然科学基金项目(10JJ3022)。

作者简介：刘宇鹏(1986-)，男，硕士，研究方向为热红外遥感应用与系统开发。

E-mail:*******************通讯作者：杨波，E-mail:************.cn1118-1124页U-TAE 算法提取城市热岛信息的空间尺度分析刘宇鹏1，杨波1，陈崇2(1.湖南师范大学GIS 研究中心资源与环境科学学院，长沙410081;2.南京大学国际地球系统科学研究所，南京210093)摘要：U-TAE 算法是一种使用不同范围的滑动窗口来提取城市热岛信息并根据稳健估计法设定窗口阈值的算法，该算法根据像元被记为热岛像元的累积总次数是否为0来区别热岛区与非热岛区，根据累积总次数的多少来判断热岛强度的强弱，具有动态阈值的特点和无偏特性。

文章以长沙地区为例，对U-TAE 算法在6个不同空间尺度上(5×5，11×11，25×25，51×51，101×101，201×201)对城市热岛信息提取的效果从提取范围、提取强度、空间构成以及大面积热岛提取稳定程度4个方面进行了评估。

结果认为大小为11×11的窗口在4个方面均取得较好的效果，提取的城市热岛信息更加完整和有效。

关键词：遥感；U-TAE ；城市热岛；空间尺度；长沙1引言19世纪，Howard [1]针对伦敦市城区气温高，郊区气温低的现象首次提出“城市热岛”的概念。

全球的快速城市化进程促使城市热岛现象变得原来越严重，严重影响了城市的生态环境和人居环境，因此，城市热岛研究引起国内外学者的广泛重视。

第５２卷第６期东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报Ｖｏｌ．５２Ｎｏ．６２０２４年６月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＴＨＥＡＳＴＦＯＲＥＳＴＲＹＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＪｕｎ．２０２４１）湖南省自然科学基金项目（２０２１ＪＪ３０３６８）㊂第一作者简介：杨呵，女，１９９８年１月生，湖南农业大学风景园林与艺术设计学院，硕士研究生㊂Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｘ２０２１０７０７＠１２６．ｃｏｍ㊂通信作者：李小马，湖南农业大学风景园林与艺术设计学院，副教授㊂Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｘｉａｏｍａ＠ｈｕｎａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ㊂收稿日期：２０２４年１月５日㊂责任编辑：段柯羽㊂结合群落结构的城市森林地上碳储量遥感估算１）以长沙市为例杨呵㊀李小马㊀刘欢瑶㊀李毅（湖南农业大学，长沙，４１０１２８）㊀㊀摘㊀要㊀以传统遥感植被指数模型法为基础，加入群落结构指标以提升城市森林碳储量估算精度㊂以长沙市为例，根据９０个样地调查数据和Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２Ａ遥感影像，建立城市森林地上碳储量与归一化植被指数（ＮＤＶＩ）间的指数模型，分析模型残差与城市森林结构间的定量关系，提出结合群落结构的城市森林地上碳储量遥感估算优化模型㊂结果表明：归一化植被指数模型估算城市森林地上碳储量的精度，即决定系数（Ｒ２）较低，为０．３５㊂归一化植被指数模型残差与城市森林结构，如平均胸径㊁最大胸径㊁平均树高㊁最大树高均呈极显著正相关关系㊂结合群落结构指标的归一化植被指数模型能显著提高城市森林地上碳储量估算精度，平均胸径㊁最大胸径㊁平均树高㊁最大树高的Ｒ２分别提升至０．７０㊁０．５７㊁０．５６㊁０．５７㊂根据Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２Ａ遥感影像和全球森林冠层高度数据估算出长沙市三环内建成区城市森林地上碳储量为５９９．１Ｇｇ，碳密度为３２．０３Ｍｇ㊃ｈｍ－２㊂关键词㊀城市森林；群落结构；指数模型；碳储量；碳汇分类号㊀Ｓ７３１．２ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＡｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄＣａｒｂｏｎＳｔｏｒａｇｅｉｎＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｓＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＣｏｍｍｕｎｉｔｙＳｔｒｕｃ⁃ｔｕｒｅ：ＡＣａｓｅＳｔｕｄｙｏｆＣｈａｎｇｓｈａＣｉｔｙ／／ＹａｎｇＨｅ，ＬｉＸｉａｏｍａ，ＬｉｕＨｕａｎｙａｏ，ＬｉＹｉ（ＨｕｎａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１２８，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）／／ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０２４，５２（６）：９２－９７．Ｂａｓｅｄｏｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｍｏｄｅｌｓ，ｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｒｅｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄｔｏｅｎ⁃ｈａｎｃｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．ＴａｋｉｎｇＣｈａｎｇｓｈａＣｉｔｙａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ａｎｉｎｄｅｘｍｏｄｅｌｂｅｔｗｅｅｎａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｓａｎｄＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ（ＮＤＶＩ）ｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｕｓｉｎｇｄａｔａｆｒｏｍ９０ｓａｍｐｌｅｐｌｏｔｓａｎｄＳｅｎｔｉｎｅｌ－２Ａｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ．Ａｎａｌｙｚｅｔｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｍｏｄｅｌｒｅｓｉｄｕ⁃ａｌｓａｎｄｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅａｎｏｐｔｉｍｉｚｅｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａ⁃ｔｉｏｎＩｎｄｅｘｍｏｄｅｌｆｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｎｇａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｓ，ａｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｄｅｔｅｒｍｉｎａ⁃ｔｉｏｎ（Ｒ２），ｉｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌｏｗａｔ０．３５．ＴｈｅＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘｍｏｄｅｌｒｅｓｉｄｕａｌｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｓｕｃｈａｓａｖｅｒａｇｅｄｉａｍｅｔｅｒａｔｂｒｅａｓｔｈｅｉｇｈｔ，ｍａｘｉｍｕｍｄｉａｍｅｔｅｒａｔｂｒｅａｓｔｈｅｉｇｈｔ，ａｖｅｒａｇｅｔｒｅｅｈｅｉｇｈｔ，ａｎｄｍａｘｉｍｕｍｔｒｅｅｈｅｉｇｈｔ．ＴｈｅＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘｍｏｄｅｌｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎｕｒｂａｎｆｏｒ⁃ｅｓｔｓ，ｗｉｔｈＲ２ｖａｌｕｅｓｆｏｒａｖｅｒａｇｅｄｉａｍｅｔｅｒａｔｂｒｅａｓｔｈｅｉｇｈｔ，ｍａｘｉｍｕｍｄｉａｍｅｔｅｒａｔｂｒｅａｓｔｈｅｉｇｈｔ，ａｖｅｒａｇｅｔｒｅｅｈｅｉｇｈｔ，ａｎｄｍａｘｉｍｕｍｔｒｅｅｈｅｉｇｈｔｉｍｐｒｏｖｅｄｔｏ０．７０，０．５７，０．５６，ａｎｄ０．５７，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｂｕｉｌｔ⁃ｕｐａｒｅａｏｆｔｈｅｔｈｉｒｄｒｉｎｇｏｆＣｈａｎｇｓｈａＣｉｔｙｕｓｉｎｇＳｅｎｔｉｎｅｌ－２Ａｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓａｎｄｇｌｏｂａｌｆｏｒｅｓｔｃａｎｏｐｙｈｅｉｇｈｔｄａｔａｉｓ５９９．１Ｇｇ，ｗｉｔｈａｃａｒｂｏｎｄｅｎｓｉｔｙｏｆ３２．０３Ｍｇ㊃ｈｍ－２．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀Ｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔ；Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｍｏｄｅｌ；Ｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅ；Ｃａｒｂｏｎｓｉｎｋ㊀㊀提升陆地生态系统碳汇是实现碳中和及缓解全球气候变化的重要途径［１－２］㊂虽然城市会为维持高速社会经济发展排放大量二氧化碳，但城市绿地也通过植物光合作用等途径固定大量二氧化碳，因此，城市绿地是陆地生态系统碳汇的重要组成，对实现碳中和有不可低估的贡献［３－５］㊂精确量化城市森林碳储量是国内外研究热点，也是城市规划与管理决策的基础㊂根据样方调查估算区域碳储量是城市森林碳储量估算的重要途径㊂传统方法常根据不同土地利用类型进行分层抽样，通过树木异速生长方程计算不同土地利用类型的碳密度（即单位面积碳储量），最后乘以各土地利用类型的面积估算区域城市森林总碳储量［６－７］㊂由于需假设不同土地利用类型植被碳密度一致，因此该方法估算误差较大㊂遥感技术的发展可有效反映城市森林结构的空间异质性，已被广泛应用于估算城市森林碳储量㊂常用的方法包括以下两类：植被指数模型法，即通过样方城市森林碳密度与植被指数，如归一化植被指数（ＮＤＶＩ）间的指数关系估算区域城市森林碳储量，该方法被广泛使用但精度较低［３，８－９］；多元统计模型法，即通过样方城市森林碳密度与遥感数据（如植被指数㊁光谱反射率㊁纹理特征㊁地形特征㊁植被丰度等）建立多元统计模型估算区域城市森林碳储量，常用的统计方法包括多元线性回归［１０］㊁随机森林［１１］㊁支持向量机［１２］㊁人工神经网络等［１３］㊂该方法与植被指数模型法相比，估算精度有所提高，但估算模型缺乏理论支撑㊂例如植被指数在某些模型中与城市森林碳储量间呈显著负相关关系，而估算的城市森林碳储量在某些极端情况下呈负值［１４－１６］㊂植被群落结构（胸径㊁树高等）显著影响植被碳储量，植被的胸径和树高通常与其生物量密切相关，较大的胸径和树高意味着更多的生物量积累，进而影响遥感植被指数与碳储量的关系［１７－１８］㊂将植被群落结构信息纳入植被指数模型法是提升城市森林碳储量估算精度的有效途径，但相关研究仍十分缺乏㊂本研究以长沙市为例，在城市森林样方调查基础上量化城市森林结构对植被指数模型法估算城市森林地上碳储量精度的影响，开发融合群落结构的城市森林碳储量估算模型，探究城市森林群落结构对遥感植被指数与城市森林碳储量关系的影响，同时，将群落结构纳入常用植被指数模型以提高城市森林碳储量估算精度㊂研究可为区域城市森林碳储量遥感估算提供方法及参考，为提高长沙市城市森林碳储量提出规划管理依据㊂１㊀研究区概况长沙市位于湖南省东部偏北㊁湘江下游㊁长沙盆地西缘，属亚热带季风气候，年平均气温为１８．２ħ㊂其位于中亚热带常绿阔叶林带，植物种类丰富㊂长沙市占地总面积１１８１９ｋｍ２，建成区面积４３４．８２ｋｍ２㊂市区人口１００．４８万人，城市建成区绿地建设面积达到１７．１７ｋｍ２，绿地率㊁绿化覆盖率㊁城市中心区人均公园绿地面积分别达到３５．９３％㊁４１．５％㊁１１．５８ｍ２㊂深入研究长沙市城市森林碳储量并阐明其影响因素对指导包括长沙在内的长江中下游城市森林建设具有重要意义㊂本研究以长沙三环内区域为研究区域，总面积约为６７９．６５ｋｍ２（图１）㊂２㊀研究方法２．１㊀样方调查与样方城市森林碳储量计算参考城市森林的功能㊁布局㊁种植和管理方式等特点，设置９０个３０ｍˑ３０ｍ的矩形样方（图１），于２０２３年７月完成样方调查㊂由于灌木及草本植物对城市生态系统碳储量的贡献相对较小，本研究主要关注乔木的地上碳储量估算［３］㊂对每个样方进行每木调查，记录乔木的种类㊁胸径㊁树高㊁修剪状况等㊂通过文献收集不同树种异速生长方程估算地上生物量（表１）㊂将地上生物量乘以０．５的碳转化系数计算各样方城市森林地上碳储量及碳密度（即单位面积碳储量）［１９－２６］㊂表１㊀乔木地上生物量估算异速生长方程种㊀类生物量方程香樟（Ｃｉｎｎａｍｏｍｕｍｃａｍｐｈｏｒａ（Ｌ．）Ｐｒｅｓｌ）ＷＳ＝０．０２２１（Ｄ２Ｈ）０．９８８９；ＷＢ＝０．０３５１（Ｄ２Ｈ）０．６８５６；ＷＬ＝０．００１７（Ｄ２Ｈ）１．１３６５马尾松（ＰｉｎｕｓｍａｓｓｏｎｉａｎａＬａｍｂ）ＷＳ＝０．１０２５（Ｄ２Ｈ）０．８１４７；ＷＢ＝０．００００００２（Ｄ２Ｈ）２．０３８４；ＷＬ＝０．０００００６（Ｄ２Ｈ）１．７３６０杉木（Ｃｕｎｎｉｎｇｈａｍｉａｌａｎｃｅｏｌａｔａ（Ｌａｍｂ．）Ｈｏｏｋ．）ＷＳ＝０．００６（Ｄ２Ｈ）１．０７８１；ＷＢ＝０．０１１（Ｄ２Ｈ）０．７２９５；ＷＬ＝０．０３８４（Ｄ２Ｈ）０．７１８０杜英（ＥｌａｅｏｃａｒｐｕｓｄｅｃｉｐｉｅｎｓＨｅｍｓｌ．）ＷＳ＝０．１２６６（Ｄ２Ｈ）０．４９２９；ＷＢ＝０．０３６４（Ｄ２Ｈ）０．５３１７；ＷＬ＝０．０５１９（Ｄ２Ｈ）０．５５５９水杉（ＭｅｔａｓｅｑｕｏｉａｇｌｙｐｔｏｓｔｒｏｂｏｉｄｅｓＨｕ＆Ｗ．Ｃ．Ｃｈｅｎｇ）ＷＳ＝０．０１３１（Ｄ２Ｈ）０．９４３８；ＷＢ＝０．０６２３（Ｄ２Ｈ）０．６７６１；ＷＬ＝０．０１４０（Ｄ２Ｈ）０．６２６４元宝枫（ＡｃｅｒｔｒｕｎｃａｔｕｍＢｕｎｇｅ）ＷＳ＝０．０５０５６（Ｄ２Ｈ）０．８８１２；ＷＢ＝０．０１１５１（Ｄ２Ｈ）０．９７８６；ＷＬ＝０．０１２４８（Ｄ２Ｈ）０．６８６９枫香（ＬｉｑｕｉｄａｍｂａｒｆｏｒｍｏｓａｎａＨａｎｃｅ）Ｗ＝０．０７６１（Ｄ２Ｈ）０．９０７８银杏（Ｇｉｎｋｇｏｂｉｌｏｂａ）ＷＳ＝０．０４４＋０．０４２Ｄ２Ｈ；ＷＢ＝－０．０１１＋０．００５Ｄ２Ｈ；ＷＬ＝－０．８２０＋０．０４０Ｄ２Ｈ紫薇（Ｌａｇｅｒｓｔｒｏｅｍｉａｉｎｄｉｃａ）ＷＳ＝２．０６７＋０．０２０Ｄ２Ｈ；ＷＢ＝１．０３５＋０．００８Ｄ２Ｈ；ＷＬ＝０．３９３＋０．００１Ｄ２Ｈ刺槐（ＲｏｂｉｎｉａｐｓｅｕｄｏａｃａｃｉａＬ．）ＷＳ＝０．３１２＋０．０１６Ｄ２Ｈ；ＷＢ＝０．１６１＋０．００３Ｄ２Ｈ；ＷＬ＝０．０９１＋０．００３Ｄ２Ｈ栾树（ＫｏｅｌｒｅｕｔｅｒｉａｐａｎｉｃｕｌａｔａＬａｘｍ．）ＷＳ＝０．５８７＋０．００６Ｄ２Ｈ；ＷＢ＝０．０５９＋０．００１Ｄ２Ｈ；ＷＬ＝０．０２９＋０．００１Ｄ２Ｈ杜仲（ＥｕｃｏｍｍｉａｕｌｍｏｉｄｅｓＯｌｉｖｅｒ）ＷＳ＝０．９１０＋０．０３０Ｄ２Ｈ；ＷＢ＝０．２０８＋０．００２Ｄ２Ｈ；ＷＬ＝０．０５５＋０．００２Ｄ２Ｈ其它树种Ｗ＝２６４．６６０１（Ｄ２Ｈ）０．８８８５㊀㊀注：ＷＬ为叶生物量；ＷＳ为干生物量；ＷＢ为枝生物量；Ｗ为总地上生物量；Ｄ为胸径；Ｈ为树高㊂图１㊀样方空间分布２．２㊀遥感植被指数与冠层高度利用２０２１年９月４日的Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－２Ａ影像（Ｌ２Ａ级别）计算归一化植被指数㊂归一化植被指数是一种用于评估地表植被覆盖程度和健康状况的指标，通过遥感影像红外波段和可见光波段计算㊂植被的生物量和碳储量通常随归一化植被指数的增加呈指数增长，归一化植被指数已被广泛用于估算植被碳储量，公式如下：㊀㊀㊀㊀㊀ＮＤＶＩ＝（ＲＢ８－ＲＢ４）／（ＲＢ８＋ＲＢ４）㊂式中：ＲＢ８㊁ＲＢ４分别对应哨兵２的近红外光谱通道３９第６期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀杨呵，等：结合群落结构的城市森林地上碳储量遥感估算 以长沙市为例（０．７６０ ０．８９０μｍ）单波反射率㊁红色光谱通道（０．６２５ ０．６９５μｍ）单波反射率㊂研究区归一化植被指数及其空间分布见图２ａ㊂图２㊀归一化植被指数空间分布及植被冠层高度空间分布㊀㊀冠层高度数据源自２０２０年融合了全球生态系统动态调查（ＧＥＤＩ）星载激光雷达（ＬｉＤＡＲ）任务的稀疏高度数据和哨兵－２的密集光学卫星图像通过监督深度学习算法生成的全球森林冠层高度数据［２７］，图２ｂ为长沙市三环建成区的植被冠层高度㊂２．３㊀城市森林碳储量估算归一化植被指数模型与优化首先建立以城市森林样方地上碳密度为因变量，归一化植被指数为自变量的碳储量估算指数，模型如下：㊀㊀㊀㊀㊀㊀ＣＤ＝ａˑｅｘｐ（ｂˑＮＤＶＩ）㊂式中：ＣＤ为城市森林样方地上碳密度；ＮＤＶＩ为样方归一化植被指数，ａ㊁ｂ为拟合参数㊂其次，通过研究城市森林群落结构（平均胸径㊁最大胸径㊁平均树高㊁最大树高）与归一化植被指数模型残差间的关系，发现归一化植被指数模型残差与城市森林群落结构间存在极显著相关关系㊂最后，建立加入群落结构指标的归一化植被指数模型如下：㊀㊀㊀㊀ＣＤ＝ａˑｅｘｐ（ｂˑＮＤＶＩ＋ｃˑＵＦＳ）㊂式中：ＵＦＳ为群落结构指标，分别为城市森林样方平均胸径（Ｄｍｅａｎ）㊁最大胸径（Ｄｍａｘ）㊁平均树高（Ｈｍｅａｎ）㊁最大树高（Ｈｍａｘ）㊂采用留一法评估归一化植被指数模型及加入群落结构指标的归一化植被指数优化模型时城市森林碳储量的估算精度㊂留一法将数据集中的每个样本都单独作为测试集，其余样本作为训练集，重复该过程使得每个样本都作为测试集㊂通过对比观测值与预测值，并利用决定系数（Ｒ２）㊁均方根误差（ＲＭＳＥ）㊁平均绝对误差（ＭＡＥ）为指标评估模型精度［１２］㊂２．４㊀长沙市城市森林地上碳储量估算根据数据可获得性，采用应用冠层高度的植被指数模型估算长沙市建成区城市森林地上碳储量，计算公式如下：㊀㊀㊀㊀ＣＤ＝ａˑｅｘｐ（ｂˑＮＤＶＩ＋ｃˑＨｍｅａｎ）㊂式中：ａ㊁ｂ㊁ｃ为拟合参数，分别为１．６３㊁２．８０㊁０．０７㊂３㊀结果与分析３．１㊀群落结构特征９０个样方共出现乔木６２种，分属３６科５５属㊂其中，有２７种属于常绿阔叶树种，其数量占比为６８．６％；２９种属于落叶阔叶树种，其数量占比为２７．１％；仅有６种为针叶树种，其数量仅占４．３％㊂研究区数量最多的１０个树种分别为香樟（Ｃｉｎｎａｍｏ⁃ｍｕｍｃａｍｐｈｏｒａ（Ｌ．）Ｐｒｅｓｌ）㊁桂花（Ｏｓｍａｎｔｈｕｓｆｒａ⁃ｇｒａｎｓ（Ｔｈｕｎｂ．）Ｌｏｕｒ．）㊁银杏（Ｇｉｎｋｇｏｂｉｌｏｂａ）㊁杜英（ＥｌａｅｏｃａｒｐｕｓｄｅｃｉｐｉｅｎｓＨｅｍｓｌ．）㊁荷花玉兰（ＭａｇｎｏｌｉａｇｒａｎｄｉｆｌｏｒａＬｉｎｎ．）㊁紫薇（Ｌａｇｅｒｓｔｒｏｅｍｉａｉｎｄｉｃａ）㊁日本晚樱（Ｃｅｒａｓｕｓｓｅｒｒｕｌａｔａ（Ｌｉｎｄｌ．）Ｌｏｎｄｏｎｖａｒ．ｌａｎｎｅｓｉ⁃ａｎａ（Ｃａｒｒｉ．）Ｍａｋｉｎｏ）㊁鸡爪槭（ＡｃｅｒｐａｌｍａｔｕｍＴｈｕｎｂ．）㊁栾树（ＫｏｅｌｒｅｕｔｅｒｉａｐａｎｉｃｕｌａｔａＬａｘｍ．）㊁水杉（ＭｅｔａｓｅｑｕｏｉａｇｌｙｐｔｏｓｔｒｏｂｏｉｄｅｓＨｕ＆Ｗ．Ｃ．Ｃｈｅｎｇ）㊂香樟是长沙城市森林主要树种，占样方树木总数的１／４；桂花在研究区广泛分布，占样方树木总数的２０％；银杏数量在研究区排第３位，约占总数的７％㊂所有树木的平均胸径为１９．１８ｃｍ，最大胸径为９８．５ｃｍ，平均树高为８．８８ｍ，最大树高为２５．８９ｍ㊂样方尺度上，平均胸径介于９．６４ ５４．６４ｃｍ，平均树高介于３．３９ ２１．６ｍ㊂样方平均碳密度为１４．５７Ｍｇ㊃ｈｍ－２，最小为０．６２Ｍｇ㊃ｈｍ－２，最大为８５．５１Ｍｇ㊃ｈｍ－２，标准差为１４．０５Ｍｇ㊃ｈｍ－２㊂４９㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷３．２㊀城市森林碳储量估算模型城市森林碳密度（单位面积碳储量）与归一化植被指数呈极显著正相关关系㊂随归一化植被指数增加，城市森林碳密度增加速度加快（图３）㊂归一化植被指数可解释６４％的城市森林碳储量变化㊂图３㊀城市森林碳密度与归一化植被指数的关系回归结果归一化植被指数模型法的城市森林碳储量估算残差与城市森林群落结构（胸径㊁树高）均呈极显著正相关关系㊂平均胸径㊁最大胸径㊁平均树高㊁最大树高分别可贡献２３％㊁１４％㊁２２％㊁１８％的残差变异（图４）㊂随胸径㊁树高增加，归一化植被指数模型残差增加，表明归一化植被指数模型显著高估以小树为主的样方碳储量，低估大树分布较多的样方碳储量㊂城市森林碳储量估算精度评估显示，归一化植被指数模型Ｒ２为０．３５，ＲＭＳＥ和ＭＡＥ分别为１７．３５㊁９．９６Ｍｇ㊃ｈｍ－２㊂考虑平均胸径及平均树高后，Ｒ２分别增加到０．７０㊁０．５６，ＲＭＳＥ降低至１１．７８㊁１４．１９Ｍｇ㊃ｈｍ－２，ＭＡＥ降低至８．２０㊁９．０１Ｍｇ㊃ｈｍ－２㊂考虑最大胸径及最大树高后，Ｒ２分别增加到０．５７㊁０．５７，ＲＭＳＥ降低至１４．１５㊁１４．１９Ｍｇ㊃ｈｍ－２，ＭＡＥ降低至８．９３㊁８．００Ｍｇ㊃ｈｍ－２（表２）㊂观测者与不同模型估算值的散点图也显示，结合城市森林群落结构指标的归一化植被指数模型所估算的碳储量更接近观测值（图５）㊂图４㊀归一化植被指数模型残差与城市森林群落结构的关系回归结果３．３㊀根据归一化植被指数和树高的长沙城市森林地上碳储量估算图６为利用归一化植被指数－平均树高指数模型的同时根据归一化植被指数及植被冠层数据估算的研究区城市森林地上碳储量空间分布㊂长沙城市森林地上碳储量总量为５９９．１Ｇｇ，平均碳密度为３２．０３Ｍｇ㊃ｈｍ－２㊂长沙城市森林地上碳储量高值主要分布于城市公园㊁高校周边㊁湘江沿河绿带等区域㊂城市西部的地上碳储量密度高于东部㊂５９第６期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀杨呵，等：结合群落结构的城市森林地上碳储量遥感估算 以长沙市为例表２㊀城市森林地上碳储量估算模型参数与精度评估模㊀型ａｂｃＲＭＳＥ／Ｍｇ㊃ｈｍ－２Ｒ２ＭＡＥ／Ｍｇ㊃ｈｍ－２归一化植被指数模型１．９９４．２４－１７．３５０．３５９．９６平均胸径－归一化植被指数模型１．６３２．８４０．０４１１．７８０．７０８．２０最大胸径－归一化植被指数模型１．２９３．５７０．０２１４．１５０．５７８．９３平均树高－归一化植被指数模型１．５７２．７９０．１０１４．１９０．５６９．０１最大树高－归一化植被指数模型０．７５３．３６０．０９１４．１９０．５７８．００㊀㊀注：ａ㊁ｂ㊁ｃ为拟合参数㊂Ә结合群落结构和归一化植被指数的优化模型；ʻ归一化植被指数模型㊂图５㊀城市森林碳储量估算值与观测值散点图图６㊀长沙市建成区城市森林地上碳储量空间分布４　结论与讨论归一化植被指数与植被碳储量间的指数关系是估算城市森林碳储量的经典模型［３，２８］㊂本研究中，该模型估算城市森林碳储量的精度较低，Ｒ２仅为０．３５㊂有研究表明，利用归一化植被指数与植被碳储量间的指数关系估算城市森林碳储量时，美国纽约［２９］㊁沈阳［１５］㊁北京［３０］㊁马鞍山［３１］的Ｒ２分别为０．２５㊁０．５１㊁０．５１㊁０．６０㊂这主要是因为归一化植被指数是根据被动光学遥感数据计算，主要反映植被覆盖度及生长状况差异，不能有效反映城市森林的三维结构，因此导致对归一化植被指数低值区碳储量高估及归一化植被指数高值区碳储量低估㊂在归一化植被指数模型法中加入城市森林结构信息可显著提高城市森林碳储量估算精度㊂本研究加入平均胸径㊁最大胸径㊁平均树高㊁最大树高后，归一化植被指数模型法的Ｒ２分别提高０．３５㊁０．２２㊁０．２１㊁０．２２，ＲＭＳＥ分别降低５．５７㊁３．２０㊁３．１６㊁３．１６Ｍｇ㊃ｈｍ－２㊂近年来，植被群落结构，如树高等逐渐用于提高城市森林碳储量估算精度㊂有研究显示，结合ＩＣ⁃ＥＳａｔ－２ＬｉＤＡＲ和高分２号多光谱数据能有效提升北京城市森林碳储量估算精度［３２］；根据ＬｉＤＡＲ点云数据发现，相比归一化植被指数，平均及最大树高６９㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷更能准确估算纽约城市森林的碳储量［２９］㊂但前者采用多元统计分析，估算模型缺乏生态学理论支撑，后者证实了群落结构显著影响城市森林碳储量，但未能将其与归一化植被指数模型法整合以提高城市森林碳储量估算精度㊂尽管加入城市森林结构指标可显著提高城市森林地上碳储量估算精度，但本研究最高Ｒ２（０．７）表明模型仍有较大优化空间㊂不同城市功能单元间用地类型㊁建成时间㊁管理水平㊁城市森林结构等不同，这增大了归一化植被指数和群落结构变化对城市森林碳密度影响的复杂性㊂以城市功能单元为样本，进一步阐明城市森林碳储量估算模型参数的异质性与影响因素，是提升城市森林碳储量遥感估算精度的潜在途径㊂本研究在分析城市森林碳密度与遥感归一化植被指数关系的基础上定量评估城市森林结构，如胸径及树高对城市森林碳储量估算精度的影响，提出加入城市森林结构指标的城市森林碳储量遥感估算模型㊂加入群落结构指标能显著提高城市森林碳储量估算精度，其中，平均胸径的估算精度提高０．３５㊁最大胸径提高０．２２㊁平均树高提高０．２１㊁最大树高提高０．２２㊂研究为优化城市森林碳储量遥感估算模型提供了新途径，也为长沙市城市森林规划管理提供参考㊂参㊀考㊀文㊀献［１］㊀王兵，任晓旭，胡文．中国森林生态系统服务功能及其价值评估［Ｊ］．林业科学，２０１１，４７（２）：１４５－１５３．［２］㊀ＣＨＥＮＳＱ，ＣＨＥＮＢ，ＦＥＮＧＫＳ，ｅｔａｌ．Ｐｈｙｓｉｃａｌａｎｄｖｉｒｔｕａｌｃａｒ⁃ｂｏｎｍｅｔａｂｏｌｉｓｍｏｆｇｌｏｂａｌｃｉｔｉｅｓ［Ｊ］．ＮａｔｕｒｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２０，１１（１）．ｄｏｉ：１０．１０３８／ｓ４１４６７－０１９－１３７５７－３．［３］㊀ＳＵＮＹ，ＸＩＥＳ，ＺＨＡＯＳＱ．Ｖａｌｕｉｎｇｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｉｎｍｉｔｉｇａ⁃ｔｉｎｇｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ：ａｃｉｔｙ⁃ｗｉｄｅｅｓｔｉｍａｔｅｏｆａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒｅｄｉｎｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｏｆＣｈｉｎａ ｓＣａｐｉｔａｌ［Ｊ］．ＧｌｏｂａｌＣｈａｎｇｅＢｉｏｌｏｇｙ，２０１９，２５（５）：１７１７－１７３２．［４］㊀ＭＩＴＣＨＥＬＬＭＧＥ，ＪＯＨＡＮＳＥＮＫ，ＭＡＲＯＮＭ，ｅｔａｌ．Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａ⁃ｔｉｏｎｏｆｆｉｎｅｓｃａｌｅａｎｄｌａｎｄｓｃａｐｅｓｃａｌｅｄｒｉｖｅｒｓｏｆｕｒｂａｎａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｃｋｓｕｓｉｎｇｈｉｇｈ⁃ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｍａｐｐｉｎｇ［Ｊ］．ＴｈｅＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１８，６２２／６２３：５７－７０．［５］㊀ＭＣＨＡＬＥＭＲ，ＭＣＰＨＥＲＳＯＮＥＧ，ＢＵＲＫＥＩＣ．Ｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｏｆｕｒｂａｎｔｒｅｅｐｌａｎｔｉｎｇｓｔｏｂｅｃｏｓｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｃａｒｂｏｎｃｒｅｄｉｔｍａｒｋｅｔｓ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇ，２００７，６（１）：４９－６０．［６］㊀ＬＩＵＣＦ，ＬＩＸＭ．Ｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅａｎｄｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｂｙｕｒｂａｎｆｏｒ⁃ｅｓｔｓｉｎＳｈｅｎｙａｎｇ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙａｎｄＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇ，２０１２，１１（２）：１２１－１２８．［７］㊀ＹＡＮＧＪ，ＭＣＢＲＩＤＥＪ，ＺＨＯＵＪＸ，ｅｔａｌ．ＴｈｅｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｉｎＢｅｉ⁃ｊｉｎｇａｎｄｉｔｓｒｏｌｅｉｎａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇ，２００５，３（２）：６５－７８．［８］㊀王冬生，况明生，张小军，等．基于ＲＳ的城市绿地及其固碳能力演变研究：以重庆市主城区为例［Ｊ］．西南师范大学学报（自然科学版），２０１２，３７（３）：１０５－１１２．［９］㊀ＧＵＯＹＪ，ＲＥＮＺＢ，ＷＡＮＧＣＣ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｃａｐａｃｉｔｙ：ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｕｒ⁃ｂａｎＣＯ２ｅｍｉｓｓｉｏｎｍｉｔｉｇａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇＣｈｉｎａ ｓｒａｐｉｄｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＴｈｅＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０２４，９１２．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｓｃｉｔｏｔｅｎｖ．２０２３．１６８７８１．［１０］㊀ＹＵＹ，ＰＡＮＹ，ＹＡＮＧＸＧ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉａｌｓｃａｌｅｅｆｆｅｃｔａｎｄｃｏｒ⁃ｒｅｃｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０２２，１４（１２）．ｄｏｉ：１０．３３９０／ｒｓ１４１２２８２８．［１１］㊀ＺＨＡＮＧＺＨ，ＷＵＳＸ，ＺＨＵＡＮＧＱＷ，ｅｔａｌ．Ｊｏｉｎｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｕｓｉｎｇ Ｓｐａｃｅ⁃Ａｉｒ⁃Ｇｒｏｕｎｄ ｄａｔａｉｎｔｈｅＱｉｌ⁃ｉａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，２０２２，１３８．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｅｃｏｌｉｎｄ．２０２２．１０８８６６．［１２］㊀ＬＩＹＣ，ＬＩＭＹ，ＬＩＣ，ｅｔａｌ．Ｆｏｒｅｓｔａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｅｓｔｉ⁃ｍａｔｉｏｎｕｓｉｎｇＬａｎｄｓａｔ８ａｎｄＳｅｎｔｉｎｅｌ－１Ａｄａｔａｗｉｔｈｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎ⁃ｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｐｏｒｔｓ，２０２０，１０（１）．ｄｏｉ：１０．１０３８／ｓ４１５９８－０２０－６７０２４－３．［１３］㊀ＤＡＩＳＱ，ＺＨＥＮＧＸＭ，ＧＡＯＬ，ｅｔａｌ．Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｐｌｏｔ⁃ｌｅｖｅｌｍｏｄｅｌｏｆｆｏｒｅｓｔｂｉｏｍａｓｓ：ａｃｏｍｂｉｎｅｄａｐｐｒｏａｃｈｕｓｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｗｉｔｈｓｐａｔｉａｌｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ［Ｊ］．Ｆｏｒｅｓｔｓ，２０２１，１２（１２）．ｄｏｉ：１０．３３９０／ｆ１２１２１６６３．［１４］㊀邹琪，孙华，王广兴，等．基于Ｌａｎｄｓａｔ８的深圳市森林碳储量遥感反演研究［Ｊ］．西北林学院学报，２０１７，３２（４）：１６４－１７１．［１５］㊀汤煜，石铁矛，卜英杰，等．城市绿地碳储量估算及空间分布特征［Ｊ］．生态学杂志，２０２０，３９（４）：１３８７－１３９８．［１６］㊀ＵＮＩＹＡＬＳ，ＰＵＲＯＨＩＴＳ，ＣＨＡＵＲＡＳＩＡＫ，ｅｔａｌ．ＱｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｂｙｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｕｓｉｎｇＬａｎｄｓａｔ８ＯＬＩａｎｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎＪｏｄｈｐｕｒ，Ｉｎｄｉａ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔ⁃ｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇ，２０２２，６７．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｕｆｕｇ．２０２１．１２７４４５．［１７］㊀ＴＩＭＩＬＳＩＮＡＮ，ＳＴＡＵＤＨＡＭＭＥＲＣＬ，ＥＳＣＯＢＥＤＯＦＪ，ｅｔａｌ．Ｔｒｅｅｂｉｏｍａｓｓ，ｗｏｏｄｗａｓｔｅｙｉｅｌｄ，ａｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｃｈａｎｇｅｓｉｎａｎｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔ［Ｊ］．ＬａｎｄｓｃａｐｅａｎｄＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇ，２０１４，１２７：１８－２７．［１８］㊀ＷＡＮＧＹＮ，ＣＨＡＮＧＱ，ＬＩＸＹ．Ｐｒｏｍｏｔｉｎｇｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｐｌａｎｔｓｉｎｕｒｂａｎｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｂｙｐｌａｎｔｉｎｇｄｅｓｉｇｎ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｉｎｐａｒｋｓｏｆＢｅｉｊｉｎｇ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇ，２０２１，６４．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｕｆｕｇ．２０２１．１２７２９１．［１９］㊀高述超，田大伦，闫文德，等．长沙城市森林生物量的结构特征［Ｊ］．中南林业科技大学学报，２０１０，３０（１２）：５６－６５．［２０］㊀方海波，田大伦，康文星．间伐后杉木人工林生态系统生物产量的动态变化［Ｊ］．中南林学院学报，１９９９（１）：１６－１９．［２１］㊀田大伦，尹刚强，方晰，等．湖南会同不同退耕还林模式初期碳密度㊁碳贮量及其空间分布特征［Ｊ］．生态学报，２０１０，３０（２２）：６２９７－６３０８．［２２］㊀李志辉，何立新，周育平，等．水杉人工林生物产量及生产力的研究［Ｊ］．中南林学院学报，１９９６，１６（２）：４７－５１．［２３］㊀阎海平，李恒，张金生．元宝枫林生物量的研究［Ｊ］．北京林业大学学报，１９９７，１９（Ｓ２）：１０８－１１２．［２４］㊀罗佳，戴成栋，田育新，等．湖南碳汇项目林主要建群种生物量模型构建［Ｊ］．湖南林业科技，２０１６，４３（５）：１２－１６，２１．［２５］㊀贺红早，黄丽华，段旭，等．贵阳二环林带主要树种生物量研究［Ｊ］．贵州科学，２００７，２５（３）：３３－３９．［２６］㊀罗云建，王效科，逯非．中国主要林木生物量模型手册［Ｍ］．北京：中国林业出版社，２０１５．［２７］㊀ＬＡＮＧＮ，ＪＥＴＺＷ，ＳＣＨＩＮＤＬＥＲＫ，ｅｔａｌ．Ａｈｉｇｈ⁃ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃａｎｏｐｙｈｅｉｇｈｔｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅＥａｒｔｈ［Ｊ］．ＮａｔｕｒｅＥｃｏｌｏｇｙ＆Ｅｖｏｌｕ⁃ｔｉｏｎ，２０２３，７（１１）：１７７８－１７８９．［２８］㊀ＭＹＥＯＮＧＳ，ＮＯＷＡＫＤＪ，ＤＵＧＧＩＮＭＪ．Ａｔｅｍｐｏｒａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｕｓｉｎｇｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００６，１０１（２）：２７７－２８２．［２９］㊀ＬＩＮＪ，ＭＡＱ，ＪＵＹ，ｅｔａｌ．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ，ｔｒｅｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ，ａｎｄｃａｒｂｏｎｄｅｎｓｉｔｙ：ａｎｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，ａｌｌｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌｓ，ａｎｄｆｉｅｌｄｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇ，２０２２，７６．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｕｆｕｇ．２０２２．１２７７２５．［３０］㊀殷炜达，苏俊伊，许卓亚，等．基于遥感技术的城市绿地碳储量估算应用［Ｊ］．风景园林，２０２２，２９（５）：２４－３０．［３１］㊀吴飞，吴泽民，吴文友．马鞍山市城市森林碳储量及分布格局研究［Ｊ］．安徽农业大学学报，２０１２，３９（４）：５１９－５２６．［３２］㊀ＱＩＮＨ，ＺＨＯＵＷ，ＱＩＡＮＹ，ｅｔａｌ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｃａｒ⁃ｂｏｎｓｔｏｃｋｓｏｆｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｂｙｓｙｎｅｒｇｉｚｉｎｇＩＣＥＳａｔ－２ＬｉＤＡＲｗｉｔｈＧＦ－２ｄａｔａ［Ｊ］．ＵｒｂａｎＦｏｒｅｓｔｒｙ＆ＵｒｂａｎＧｒｅｅｎｉｎｇ，２０２２，７６．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｕｆｕｇ．２０２２．１２７７２８．７９第６期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀杨呵，等：结合群落结构的城市森林地上碳储量遥感估算 以长沙市为例。

城市热岛时空特征及其影响因素城市热岛时空特征及其影响因素引言随着城市化进程的加速，城市热岛现象成为一个全球性问题，并对城市居民生活和环境造成重大影响。

本文将探讨城市热岛的时空特征以及影响因素。

一、城市热岛的时空特征1. 年内变化：城市热岛现象在不同季节和时间段内具有显著差异。

夏季是城市热岛最明显的时候，尤其是在炎热的天气条件下。

冬季城市热岛现象较弱，甚至可能消失。

2. 日内变化：城市热岛现象随着时间的变化而变化。

白天，城市热岛效应表现为市区温度高于郊区，而晚上则相反。

这与城市地表材料的热惯性和建筑物热辐射特性有关。

3. 空间变化：城市热岛现象存在空间分异。

通常来说，城市中心区具有最明显的热岛效应，而郊区、绿地和水体等开阔区域则较为凉爽。

城市化的程度、建筑物密度和绿地覆盖率等因素会影响城市热岛的空间变化。

二、城市热岛影响因素1. 城市化程度：城市化程度越高，城市热岛现象越明显。

高密度的建筑物和大面积的硬质地面都会使城市吸收更多的太阳辐射热量，并在夜间释放。

此外，城市材料的热容量相对较低，热惯性也较弱，加剧了城市热岛现象。

2. 绿地覆盖率：绿地的存在可以降低城市的热岛效应。

植被具有良好的蒸散作用和调节温度的能力，在夏季可以降低地表温度，并提供阴凉空气。

因此，绿地覆盖率越高，城市热岛效应越弱。

3. 水体存在：水体具有较高的热容量和热惯性，可以吸收和释放大量的热量，起到调节城市温度的作用。

城市周围的水体不仅可以减少城市的热岛效应，还可以提供凉爽的微风和水面的蒸发，增加城市的舒适度。

4. 建筑特征：建筑物的高度和密度对城市热岛效应有重要影响。

高层建筑会阻挡风流，抑制热对流，增加热辐射。

同时，高密度建筑会使地表积聚更多的热量，加剧城市热岛现象。

5. 污染物排放：城市污染物的排放也会影响城市热岛效应。

大量的排放物会形成气溶胶和颗粒物，减少太阳辐射到达地面的能量，并增加大气层的吸热。

这将使城市更容易发生热岛效应。

106华中建筑 HUAZHONG ARCHITECTURE 06/2010街道，通常意义上，承担着城市的交通重任。

新城市主义者则认为其空间应成为一种社交的场所。

[1]本文取街道的另一功能——“通风”作为其研究内容。

城市通风廊道类似一狭长的通风管道。

利用风的流体特性，将市郊新鲜洁净的空气导入城市，市区内的原空气与新鲜空气经湿热混合之后，在风压的作用下导出市区。

从而使城市大气循环良性运转。

[2]在城市建设中营造通风廊道有利于降低城市热岛效应，是利用自然气象条件、在城市层面上的一种节能设计措施。

虽然不同的城市有着不同的风向类型,但大都存在主要风向。

城市通风廊道的布局应该与当地主要风型相对应。

[3]针对炎热地区，在城乡边缘地带设置永久性的环城绿带，指状交错的边缘过渡形态,将为郊区至城市的通风廊道创造多个有效入口；通过对建筑、道路、河道、绿地等公共空间的合理规划，可为城市中风的畅通流动创造有效的通道系统。

而针对寒冷地区，在冬季主导风方位，则宜适当布置防风林带，阻挡冬季风的进入。

1 研究地概况长沙属夏热冬冷地区，亚热带季风性湿润气候。

夏季主导风为东南风，冬季主导风为西北风。

长沙夏季一年中长达6个月，因此，夏季降温是城市自然通风要达到的主要目标。

长沙位于湖南省东部偏北, 湘江下游和长浏盆地西缘。

其地域范围为东经111°53′～114°15′,北纬27°51′～28°4′。

东北是幕阜-罗霄山系的北段，西北是雪峰山余脉的东缘，东北、西两端山地环绕，地势相对高峻。

中部是长衡丘陵盆地向洞庭湖平原过渡地带，由南向北倾斜，形如一个向北开口的漏斗，令冬季西北风可在市区长驱直入，对冬季保温十分不利。

南部丘岗起伏，城内为多级阶地组成的坡度较缓的平岗地带[4]。

南部为典型丘陵地带，对夏季东南风而言，是粗糙的下垫层，将加大通风阻力。

湘江由南而北斜贯中部，浏阳河绕城而过（图1）。

在城市设计中，为避免加剧夏热冬冷的气候状况，城市通风廊道和防风林带的设计显得尤为重要。

长沙市气候变异特征分析与趋势预估气候变化是当今全球面临的一个重大挑战。

长沙市作为湖南省的省会，其气候变异对当地的经济、环境和社会发展产生着深远的影响。

为了更好地了解长沙市的气候变异特征并预测未来的趋势，本文将对长沙市的气候数据进行分析，并利用相关模型进行趋势预估。

首先，我们将对长沙市过去几十年的气候数据进行统计与分析。

长沙市的气候属于亚热带季风气候，夏季炎热多雨，冬季温和干燥。

通过分析长沙市的年平均气温、降水量、湿度等数据，我们可以发现一些变异的趋势。

长沙市的气温变异特征可以分为两个方面来看，在整体上，长沙市的气温呈现出逐年升高的趋势，这与全球气温升高的趋势一致。

然而，在短期内，我们也可以观察到一些年份之间的波动。

这可能是由于自然气候变化与人类活动引起的，我们需要进一步研究以确定其具体原因。

降水量的变异特征比气温更加复杂。

长沙市的降水量年际变异较大，存在较为明显的干湿交替现象。

过去几十年来，长沙市的降水量整体呈现出逐渐增加的趋势，这可能与气候变化以及人类活动有关。

然而，降水的分布并不均匀，不同季节和不同地区的降水量变化存在差异。

这使得长沙市的土壤水分管理和洪涝防治面临着一定的挑战。

湿度是另一个重要的气候指标。

长沙市的湿度变异特征与降水量有一定关联，但并不完全相同。

长沙市夏季湿度较高，但冬季湿度较低。

近年来，随着高温天气的增多，长沙市的湿度呈现出逐渐增加的趋势。

这对农业生产和人们的生活带来了一定的影响。

为了预测长沙市未来的气候趋势，我们可以借助气候模型进行模拟和预测。

根据长期观测数据和全球气候模式，科学家可以利用数学模型来预测长沙市未来几十年的气候变化趋势。

然而，需要注意的是，气候系统的复杂性使得准确的预测成为一项挑战。

未来长沙市的气候变异特征可能会受到多种因素的影响，包括全球气候变化、人类活动、自然因素等。

为了应对气候变异的挑战，长沙市应采取一系列措施。

首先，加强气象监测和数据收集，以更好地了解长沙市的气候变化情况。

基于多源大数据的城市空间结构研究——以长沙市为例黄思佳，舒倩摘要：通过对互联网数据的抓取和提炼分析，识别出城市商业活力空间以及城市生活便利空间的结构，再通过对两者进行加权叠加分析，对城市整体空间结构加以识别。

并进一步与现行城市总体规划中空间体系结构进行对比，了解总规空间体系的实施程度。

关键词：大数据,空间识别，商业活力，生活便利性1前言在城市规划实施评估中，一项重要内容的就是评估城市空间分布与城市发展方向是否与总规空间布局规划。

在以往对城市进行实施评估中，主要运用样本调查、人口数据统计、社会各类指标等统计数据来判断城市规划的实施效果。

这样的传统蓝图式城市规划评估模式[1]受政策制度、技术方法和数据获取的影响，以物质空间评估为主，缺乏对城市活动主体需求的评价，导致规划评估的系统性、动态性和实效性不足。

本文在基于传统统计方法之外，尝试引用大数据对城市现状建设情况进行实时反馈，研究方法由以传统的统计年鉴、社会问卷调查和深入访谈等为主向以网络数据(特别是商业点评网络数据)的抓取与空间定位技术的应用为主转变；数据内容呈现出大样本量、实时动态和微观详细等特征，且更加注重对研究对象地理位置信息的提取，从“以人为本”角度看待城市规划建设成就。

2数据来源和技术思路2.1数据来源本次研究主要针对于城市商业空间和生活空间的识别，因此在数据的选择上主要是针对商业服务设施、公共服务设施以及生活性相关设施等内容的收集和捕获，主要数据来源为以下四个方面：（1）大众点评网：该网站是国内最早建立的第三方点评平台，始建于2003年4月，截至2017年大众点评月均活跃用户数超过2亿，收录商户数量查过1400万家，并且月综合浏览量（网站及移动设备）超过150亿。

已形成一个庞大、能够客观体现餐饮、消费决策和分布的数据库。

（2）手机信令数据，通过联通公司获取长沙市域约200万联通用户手机信令数据（数据经过180天动态跟踪数据标定而来，根据运营商市场份额乘以相应系数进行扩样得到的，能够在特定时间段反映区域内差异化的比例与相对关系），通过数据清洗、筛选、处理、扩样，分析居民出行特征。

长沙城市化发展背景下的气候变化特征谭诗琪;范嘉智;张弘豪【摘要】利用1970—2016年长沙站的气象数据研究了长沙城市发展对局地气候的影响.发现近年来长沙市冷暖变化加剧,年平均气温、地面最高温度呈增加趋势,高温日数增多,高温热浪现象明显;雨季降水量呈增加趋势;最大风速呈下降趋势;能见度小于1 hm的概率在近两年内急速增加,霾日数已超过雾日数,且呈增加趋势.表明城市化发展导致的热岛效应、凝结核增加、土地利用变化及工业化加快等对气候造成了很大的影响,因此在发展城市建设的同时,要关注城市发展对气候的影响.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2018(057)016【总页数】5页(P47-50,56)【关键词】城市发展;气候变化;影响【作者】谭诗琪;范嘉智;张弘豪【作者单位】湖南省气象服务中心,长沙 410118;中国气象局气象干部培训学院湖南分院,长沙 410125;广东省阳江市气象局,广东阳江 529500【正文语种】中文【中图分类】P467大规模城市化（城市群）是中国经济社会发展的主要驱动力和重大战略［1］。

《中国城市状况报告2014—2015》指出，中国城市人口在2011年超过了农村人口，这是数千年历史上的第一次，标志着中国的城镇化已经处于一个全新的发展阶段。

当前中国城镇化水平已跨越50%的历史性门槛，正步入转型发展的关键时期。

并强调城镇化是现代化建设的主要内容，要坚持工业化、信息化、城镇化和农业现代化同步，保持城镇化发展速度与经济社会发展水平相匹配。

以全面建设小康社会、实现现代化为总体目标，强化产业支撑，保持城镇人口和产业聚集同步［2］。

随着城市的加速发展、工业化的加快，城镇化水平得到提升，但与此同时，城市的发展对气候也会带来巨大的影响。

长沙市随着城市规模的不断发展，城市气候效应日趋明显。

1 资料来源利用长沙市气象站1970—2016年47年的气象资料进行研究分析，以探究长沙城市发展对气候的影响。

基于大数据的城市热岛效应研究在现代城市的快速发展中，“城市热岛效应”这个词汇越来越多地出现在我们的视野里。

它指的是城市中心区域的温度明显高于周边郊区的现象。

这种现象不仅影响着我们的生活舒适度，还对城市的生态环境、能源消耗以及居民的健康产生着重要的影响。

随着大数据技术的不断发展，我们有了更强大的工具来深入研究城市热岛效应，从而为城市的可持续发展提供科学依据和解决方案。

那么，城市热岛效应究竟是如何产生的呢？首先，城市中的大量建筑物、道路等人工表面具有较低的反射率和较高的储热能力。

这意味着它们在白天吸收了大量的太阳辐射，并在夜间缓慢释放热量，从而导致城市温度升高。

其次，城市中的人口密集、工业活动和交通运输等都会产生大量的废热。

这些废热排放到环境中，进一步加剧了城市的温度上升。

此外，城市中的绿地和水体相对较少，而绿地和水体具有良好的降温作用，它们的缺乏也使得城市难以有效地调节温度。

大数据在城市热岛效应的研究中发挥着至关重要的作用。

它为我们提供了海量的数据来源和强大的分析手段，让我们能够更全面、更深入地了解这一现象。

例如，通过卫星遥感技术，我们可以获取大范围、高精度的地表温度数据。

这些数据能够清晰地反映出城市与郊区之间的温度差异，以及城市内部不同区域的热岛强度分布。

气象站的观测数据也是大数据的重要组成部分。

它们可以提供长时间序列的气温、湿度、风速等气象要素信息，帮助我们分析城市热岛效应的季节性和年际变化规律。

除了卫星遥感和气象站观测数据，移动设备和传感器网络也为城市热岛效应的研究提供了丰富的数据支持。

如今，智能手机和车载导航系统等移动设备广泛普及，它们搭载的定位和温度传感器可以实时收集人们所处环境的温度信息。

这些海量的个体数据经过整合和分析，能够反映出城市中微观尺度上的温度分布情况，为我们揭示城市热岛效应在不同街区、不同时间段的变化特征。

传感器网络则可以在城市的各个角落部署，对环境参数进行实时监测。

这些传感器可以测量温度、湿度、光照强度等多种指标，从而为我们构建更加精细的城市环境监测体系。

城市建筑热效应的研究和管理城市建筑热效应是指城市中建筑、交通、人群等活动所产生的热量对城市局部气体微气候的影响。

这种影响往往使城市的气温比周围的乡村热上几摄氏度，使得城市成为高温区域。

城市建筑热效应会带来城市内的照射和辐射冷却不平衡现象，以及城市整体温度变化加剧的问题等等。

这一情况越来越受到人们的关注和关心，研究和管理城市建筑热效应成为一个必要的课题。

城市热岛效应是城市建筑热效应中最为显著的现象之一。

热岛现象往往发生在城市市中心，城市建筑群体密度大、规模广、交通、工业活动频繁，导致热量或二氧化碳等气体通过太阳辐射、车辆尘埃、建筑热岛等途径长时间积累。

同时城市的气温会因此上升，造成热岛现象。

城市热岛现象给城市建筑带来的影响有很多。

例如，在夏天，高温会加剧街道的垃圾异味；居民要增加空调的使用，如果没有管理，将会带来更多的电力消耗，造成大量的电力浪费，同时导致能源不平衡。

目前，关于城市建筑热效应的研究和管理，有很多解决之道可以采纳。

同时也意味着应该提高城市居民的环保和意识素质，采取一系列有效措施，以应对这一严峻的挑战。

首先，可以通过调整城市的绿化结构来调节气温，增加城市色彩，以改变城市的耀眼度。

调制城市绿化有助于消化二氧化碳，改变城市裸露面的微气候环境，减少空气和地表温度的蒸快的速度，减少太阳辐射的强度。

同时，绿化投入还可以助推城市内部生态建设和资源节约，提高空气质量，缓解交通拥堵等问题。

其次，可以在城市建筑中应用技术手段，消除“热岛”效应。

例如，采用高质量隔热材料，提高建筑物的保温水平，以减少外界的热量进入建筑物，从而减少室内空调的能源消耗。

建筑物上超过10层的都应该装太阳能的发电装置，使得工厂和大型住宅从太阳能园林中提供的能源满足一部分需求。

同时，科学技术突破和应用将大大提高大型建筑的节能水平和环保潜力。

最后，应该全面提高城市居民的环保和意识素质，强化自然保护观念及公共文化的建设，并建立起完备的资金投入及环保管理和检测体系，撤消因开发造成的资源和人为破坏，实施具体措施，以人民的生存权、儿童权、女性权、宗教权的实现为目的，改善城市环境或消极影响。

城市热岛效应及其影响分析研究城市热岛效应是指城市相对于其周边地区温度明显升高的现象。

随着城市化进程的加速，城市热岛效应对城市环境和人类生活产生了不可忽视的影响，对这一现象进行深入的分析研究势在必行。

首先，城市热岛效应对气候和环境产生了直接的影响。

由于城市建筑和人口密集，大量的热量积聚在城市内部，形成了热岛。

这种现象导致了城市内的温度明显高于周边地区，尤其是在夏季。

高温环境使得城市居民的生活变得不够舒适，还可能引发一系列的健康问题。

此外，城市热岛效应还会导致城市内的湿度降低，增加了空气污染物的积聚，对空气质量产生了负面影响。

其次，城市热岛效应还对生态系统造成了不可逆转的破坏。

高温环境和湿度降低使得城市内的植被和土壤水分蒸发加快，加剧了城市的干旱化趋势。

这不仅使得城市绿地的覆盖率降低，破坏了城市生态系统的平衡，还导致了水资源的浪费。

长期下来，城市热岛效应对生态环境的破坏将导致城市可持续发展面临巨大的挑战。

此外，城市热岛效应对能源消耗产生了显著的负面影响。

高温环境使得城市居民对空调等冷却设备的需求增加，进一步增加了能源消耗。

根据研究数据显示，城市热岛效应使得城市内的能源消耗量每年都在增长，对能源供应和环境保护产生了巨大压力。

为了解决城市热岛效应带来的问题，各地政府和学者们已经提出了一系列的应对措施。

首先，提高城市绿地的覆盖率是改善城市热岛效应的有效手段之一。

增加绿地能够吸收并消散热量，降低城市的表面温度。

其次，改善城市建筑的设计和材料选用也可以减轻热岛效应的程度。

采用反射率较高的材料可以减少太阳辐射的吸收，降低城市的热量积聚。

此外，合理规划城市的布局和交通运输系统也能够有效地减少城市热岛效应的程度。

总而言之，城市热岛效应是城市化进程中不可忽视的问题，对城市及其居民产生了广泛的影响。

这种现象直接导致城市内的温度升高、生态环境破坏以及能源消耗增加等问题。

为了解决这一问题，我们需要采取有效的措施来改善城市的热环境，减轻热岛效应的程度，实现城市的可持续发展。

第30卷第3期2012年9月

干旱气象JournalofAridMeteorologyVol．30No．3

Sept，2012

文章编号：1006－7639（2012）－03－0380－07

城市化对湖南长沙气温的影响郭丽香，章新平，吴华武，郭凌曜，张婷婷（湖南师范大学资源与环境科学学院，湖南长沙410081）摘要：利用1961～2010年长沙市马坡岭站及其周边8个台站逐月地面气温观测数据和1979～2010年ECMWF再分析数据，通过线性回归对气温趋势进行拟合，分析了1961～2010年和1979～2010年2个时段气温序列受城市化影响的程度。结果表明：长沙市夏季的热岛效应比冬季大，城市化对最高

气温的影响大，且城市化热岛增暖的绝对影响随时间增强。利用地面观测和再分析2种不同气温资料，对比分析1979年以来城市化对长沙市气温影响表明，与再分析背景气候对比得到的热岛效应均比与观测背景气候对比得出的结果小。因此对比分析气温观测资料的差异更能真实的反映长沙市气温受城市化的影响程度，且结果表明城市化对气温增暖贡献显著。关键词：气温；城市化；热岛效应；长沙中图分类号：P461+．8文献标识码：A

收稿日期：2012－03－23；改回日期：2012－05－24基金项目：国家自然科学基金项目（40871094，41171035）；教育部高等学校博士点专项科研基金项目（20094306110006）；湖南省重点学科项目（2008001）；湖南省教育厅重点项目（09A056）共同资助作者简介：郭丽香（1988－），女，江西赣州人，硕士研究生，主要从事气候变化研究．E－mail：ayglx@163．com

引言近几十年全球变暖受到国内外关注，在全球变暖的气候背景下区域气候也会产生增暖效应，但是局地气候条件的变化除了与气候背景有关外，还受城市化等人为因素的影响，因此研究城市化对气候变化影响具有重要意义。城市化快速发展造成土地利用/土地覆盖的改变，同时在一定程度上还导致局地或区域气温特征变化［1－5］。林学椿等［6］、阮蔚琳