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兰州中心城区用地扩展及其热岛响应的遥感分析

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兰州中心城区用地扩展及其热岛响应的遥感分析*潘竟虎＊＊韩文超（西北师范大学地理与环境科学学院，兰州730070）

摘要以兰州中心城区为研究区，以1978、1993、2001和2010年的LandsatMSS/TM/ETM+影像为数据源，采用NDBI-SAVI指数相结合的方法，提取建设用地信息，利用热红外

波段的单窗算法反演城市地表温度。结合城市热岛比例指数和地表温度分级，定量研究城镇用地扩张对城市热环境的影响。结果表明：兰州中心城区建设用地在1978—2010年的30余年间面积由87．47km2增加到172．61km2，增幅近1倍。城市扩展与热岛扩展趋势具

有空间一致性，在城市扩张的同时，城区地表温度逐渐上升，城市热岛面积不断扩大。关键词城市扩张；热岛效应；遥感信息提取；兰州中图分类号P901文献标识码A文章编号1000－4890（2011）11－2597－07UrbanexpansionanditsheatislandresponseinLanzhouCitybasedonremotesensinganalysis．PANJing-hu＊＊，HANWen-chao（CollegeofGeographicandEnvironmentalScience，

NorthwestNormalUniversity，Lanzhou730070，China）．ChineseJournalofEcology，2011，30（11）：2597－2603．Abstract：Thispaperquantitativelyanalyzedtheeffectsofurbanexpansiononcitythermalenvi-ronment，takingtheurbanareaofLanzhouCityasacase，andbasedonthe1978，1993，2001and2010Landsat/TMandETM+images．Theinformationofurbanconstructionlandwasextrac-tedbyusingNDBI-NDVIindex，andthelandsurfacetemperaturewasretrievedviamono-windowalgorithm，withtheurbanheat-islandratioindexandthelandsurfacetemperaturegrademapsbuilt．In1978－2010，theconstructionlandinthecentralareaofLanzhouCityincreasedfrom87．47km2to172．61km2，andtheurbanexpansionhadaspatialconsistencywiththeurbanheat

islandexpansion．Atthesametimeofurbanexpansion，theurbansurfacetemperatureincreasedgradually，andtheheatislandareahadanincreasingexpansion．

Keywords：urbanexpansion；heatislandeffect；remotesensinginformationextraction；Lanzhou．

*国家自然科学基金项目（41061017）资助

＊＊通讯作者E-mail：panjh_nwnu@nwnu．edu．cn收稿日期：2011-05-09接受日期：2011-08-20

随着城市化进程的不断加快，由其引起的城市热岛效应已引起人们的广泛关注。城市化过程实质上就是地表覆盖转化的过程，由于城市的扩张，以蒸腾植被和透水表面为主的城郊自然景观被以不透水面层为主体的城市人为景观所取代，地表的辐射、热容量、湿度和糙度等属性也随之被改变，为城市热岛的形成创造了地面条件（Voogt，2000；樊辉，2008）。国外很早就发现了城市规模与城市热岛效应之间的相关性（Oke，1982），近年来，针对城市扩张的热岛效应（Vrishali，2000；邓玉娇等，2009）、城市土地利用类型与地表温度的关系（黄一凡等，2009；Rezaet

al．，2009）、城市热环境与绿地及植被指数的关系

（王文杰等，2006；周媛等，2011）、城市热岛的时空

分布及变化规律（周红妹等，2008；夏叡等，2009）、城市热岛产生的原因（Bohm，1998）等进行了多方面的研究。综合来看，研究内容集中在城市人口、人为热、地表参数对城市热环境的影响；研究方法有城郊温差分析法、数理分析方法和遥感分析法等。自Rao（1972）发现ITOS-1卫星SR热红外数据能识别城区及郊区热辐射差异以来，热红外遥感技术逐渐成为研究地表城市热岛效应的一种有效手段。理想的条件是选用不同年代时相的热红外波段来进行研究（孔达等，2009）。兰州市中心城区位于河谷盆地之中，可利用建设用地十分有限，空气流动性差且有大量工业废气排放，由于城市地理环境和

生态学杂志ChineseJournalofEcology2011，30（11）：2597－2603人为因素的影响，城市热岛效应明显。伴随着城市的扩展，城市热岛逐渐扩大，热环境问题日趋突出，同时也使得抵御这种城市病态气候环境所投入的人工能源增多。研究该区域的城市扩张和热岛响应，对城市规划和生态环境的建设有着重要的意义。目前的研究多利用城市和郊区多年的气温资料进行统计分析（李国栋等，2008；韦海东等，2009），鲜见遥感手段的引入，而且多将城市用地扩展和热岛效应割裂研究。因此，本文利用四期LandsatMSS/TM/ETM+影像提取兰州市中心城区用地信息，反演地表温度，进而分析了城市扩张与热岛的响应关系，旨在为兰州宜居城市和生态城市建设提供科学参考。1研究地区与研究方法1.1研究区自然概况兰州（35°35'N—37°7'N，102°36'E—104°34'E）位于陇西黄土高原西部，青藏高原的东北缘。辖5区3县，红古城区距离其余4城区较远而保持了相对的独立性。故本文中兰州中心城区特指主城区，即城关、七里河、安宁及西固4个城区（图1）。主体位于南北两山之间的黄河谷地，并沿河东西带状延伸，是一个典型的河谷型城市。属于大陆性干旱气候，雨量少而集中，年均降雨量324mm，年蒸发量1486mm，年均气温9.3℃。2009年建成区面积183.85km2，人口188万（甘肃发展年鉴编辑部，2009）。随着兰州城市规模的扩大，城市下垫面性质和格局发生巨大变化，大量人为热进入大气，城市的能量平衡和水分平衡发生改变，深刻影响城市热环境分布格局。近年来，随着全球变暖及城市热岛效应的增强，兰州市夏季发布高温橙色警报、红色警报的日数较以往都有所增加。1.2数据来源考虑到遥感卫星数据源的一致性，本次研究统图1兰州中心城区位置示意图Fig．1LocationofurbancentralareaofLanzhou一采用Landsat系列遥感数据。由于兰州市的城市热岛在2010年达到了前所未有的强烈程度，本文研究的重点时段集中在2011年以前，遥感影像为Landsat4MSS影像，轨道号140/35，成像时间1978-9-27；Landsat5TM影像，轨道号130/35，成像时间

1993-8-26和2010-9-10；Landsat7ETM+影像，轨道

号130/35，成像时间2001-7-14。在Erdas9.3软件支持下，采用多项式法对2010年影像进行几何校正，在1∶5万地形图上选择地面控制点，二元二次多项式作为校正模型，采用双线性内插法进行像元重采样，输出30m×30m大小的像元，RMS误差在1个像元之内。然后用校正后的2010年影像对其

余年份影像进行配准。将原始图像的DN值转换为大气层顶辐亮度，以减少不同时相影像在地形、光照和大气等方面的差异。计算表观大气反射率，利用“6S”模型进行大气校正，得到各波段经过校正后的

反射率图像。中心城区边界与城市规划确定的范围一致。1.3城市用地信息提取

城市建成区的提取是研究城市扩展的重要方面，城市建设用地的遥感信息提取通常采用人机交互的手工方式，自动化程度不高，许多方法如果不做后续处理，精度无法满足要求。近年来，基于指数的建筑用地提取技术相继提出，常用的遥感指数有差值建筑覆盖指数DBI（杨存建等，2008）、归一化的差值建筑覆盖指数NDBI（Zhaetal．，2003）、基于指数的建筑用地指数IBI（Xu，2007）等。本文使用的TM/ETM影像利用上述指数提取建设用地效果不明

显，经多次试验，最后采用NDBI-SAVI的方法提取兰州市的建设用地信息（图2），可有效区分植被、土壤和建设用地。其中：

NDBI=ρ7－ρ4

ρ7+ρ4

（1）

SAVI=ρ4－ρ3

ρ4+ρ3+L

（1+L）（2）

式中：NDBI为归一化差值植被指数；SAVI为土壤调节植被指数；L为土壤调节因子，本文取0.5；ρn为第n波段的反射率。由于NDBI指数需要用到短波红

外波段，而1978年的MSS影像没有该波段，所以只能用监督分类来获得MSS影像的建设用地信息。将所获得的建设用地信息分别与同期或准同期的SPOT-Pan10m分辨率影像进行精度验证。对于

1978年的影像，由于当时没有更高分辨率的影像，

8952生态学杂志第30卷第11期

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【国家自然科学基金】_城市建成区_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

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推荐指数 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 遥感 城市化 安徽省 城市扩展 北京 高度 高层建筑 驱动力分析 驱动力 预测 集约度增长指数 重金属 遥感影像 聚落 经济驱动因素 经济集聚规律 空间过程 空间分析 硫 石家庄市 用地扩张 生态连接度 生态因子 环境效应 特征空间 滞尘能力 滁州市 深圳市 泰安 武汉市 模拟 植被覆盖度 样方 最小耗费距离模型 时空特征 建筑密度 建成区 广州 安全格局 城市规模 城市空间扩张 城市用地结构 城市用地开发 城市植被 城市建成区 城市土地利用增长 城市发育机制 城乡结合部 均衡度 地表温度 土壤湿度 变化
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62
县城扩张 厦门 南京市 兰州市 信息熵 上海地区 三维城市模型 l-thia gis bp神经网络
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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拉萨市主城区地表温度动态变化分析

拉萨市主城区地表温度动态变化分析

84Journal of Agricultural Catastrophology 2022, Vol.12 No.12Analysis of DynamicChanges of Land Surface Temperature in the Main Urban Area of LhasaFENG Chengyu et al (Tibet University, Lhasa, Xizang 850000)Key words Under the background of the rapid expansion of urban areas and obvious changes in urban thermal environment in Lhasa, this paper uses atmospheric correction method to invert the surface temperature of Landsat images in the main urban area from 2006 to 2020, and then analyzes the dynamic change of surface temperature and urban heat island effect in the main urban area of Lhasa from 2006 to 2020, and the results show that from 2006 to 2020, the surface temperature increases significantly, the area of the sub-high temperature area and the high temperature area increases, and the spatial scope expands. Over time, the heat island effect has increased significantly. To analyze the reasons for urban surface temperature rise and the formation of heat island effect, Lhasa’s surface temperature increase was mainly affected by urban area expansion, urban underlying surface change and population increase factors, and on this basis, the mitigation measures of urban heat island effect are explored, and suggestions are made for the sustainable development of urban ecological environment.Key words Main urban area of Lhasa; Surface temperature; Dynamic change; Heat island effect拉萨市主城区地表温度动态变化分析冯成玉，孟令斌，刘 瑞，陈 扬西藏大学，西藏拉萨 850000摘要 在拉萨市的城市化进程加快，城市区域快速扩张，城市热环境变化明显的背景下，采用大气校正法对主城区2006—2020年的Landsat 影像进行地表温度反演，分析拉萨市主城区2006—2020年地表温度动态变化和城市热岛效应。

城市边缘区农用地转换特征遥感监测及其驱动因素分析——以南宁市西乡塘片区为例

城市边缘区农用地转换特征遥感监测及其驱动因素分析——以南宁市西乡塘片区为例

盾 十分 突 出 ，已引起 了地 理学 、环 境 学、生 态学 等
缘 区农用地 急剧 转换 ，农 用 地空 间分 布格 局变 化 明 显 。本文基于 １８ 、２０ 两期大 比例 尺航 空遥感 ９６ Ｏ６年 影像 ，以南 宁市 西 乡塘 片 区为研 究对 象 ，结 合 地 面 调研与农户访 问 ，借 助 ＧＳ技术 剖 析城 市边 缘 区农 Ｉ 用地变 化 特征 及其 驱 动机理 ，为科学 、合理 、高效 利用 区域农用 地 资 源 ，促进 城 乡生 态环 境 、社 会 经 济协调发展服务 ，为相似 区域研究 积累案 例。
的实施 。因此 ，选择本 区作 为案 例研究 快 速城 市化 进程 中城市边缘 区农 用地转换 特 征及 其驱 动 因素具 有代表 性和典型性 。
各类型 区的非 农土地 扩展 或农 地非 农化 扩 展变化 规
１ 研 究 区与 研究 方法
１ １ 研 究 区 ．
律 的微 观与深入 探讨 。农用 地是 直接 用 于农业 生 Ｊ 产 的土地 ，具有 的农业 生 产 的经 济价 值 、净 化环 境 生态价值 和向农 民提供 社会 保 障功 能 、稳定 社会 等 研究 区位于南 宁市西 北部 西乡 塘 区 ，包 括 心圩 街 道办 、上尧街道 办 ，高 峰林 场 和 罗文 园艺场 各一 部 分 ，介 于 北 纬 ２。Ｏ ２ 。２、东 经 １８ １ ２５ 一 ２ ５ ０。Ｉ 一 １８１ ０ 。５。研究 区总土地 面积 ３１５９ ｍ ６ ．６ｈ ，东西直
养殖地 ，农用地 中水 田、旱地 、有林地 、灌木林地 、草地面积下 降；菜地 、园地、养殖水面 、畜禽养殖地增加 ，
园地 、菜地 、养殖水面是研究期 内增幅较 大的地类 ；农用地 转换 率平均 每年为 １ １％ ，农 用地转移 主要 方向是 ．３
新教材高考地理一轮复习第二单元从地球圈层看地表环境第5讲大气圈与大气运动训练含解析鲁教版

新教材高考地理一轮复习第二单元从地球圈层看地表环境第5讲大气圈与大气运动训练含解析鲁教版

第5讲大气圈与大气运动一、选择题下图为北半球某地不同高度气温的日变化。

据此回答1～3题。

1．据图判断( )A．地面是近地面大气的直接热源B．大气对太阳辐射具有削弱作用C．气温随着海拔上升而逐渐升高D．大气辐射吸收太阳辐射而增温2．假如该地处于荒漠当中，则该地可能位于( )A．西西伯利亚B．柴达木盆地C．撒哈拉沙漠D．北美五大湖3．该地区9 m和34 m高度的气温白天相差不大，这说明( )A．对流是热量传递的重要方式B．夜间空气运动趋于活跃C．地面热容量大致使气温接近D．空气湿度大，热量散失慢解析：第1题，通过图示观察，地面气温在白天时间段比9 m气温高得多，而9 m气温在白天时间段又比34 m气温高，说明距离地面越近气温越高，地面是近地面大气的直接热源。

第2题，由图可知，该地地面的气温较高，达60 ℃，且昼夜温差大，选项中符合这一特点要求的只有撒哈拉沙漠。

第3题，白天地面气温很高，导致地面附近空气的对流加强，因此近地面附近不同高度的热量得以交换，从而使温度趋于接近；夜间由于逆温层的出现，空气运动较为稳定；地面热容量小，所以近地面气温的变幅大；根据图示气温的变化无法判断空气湿度的大小。

答案：1.A 2.C 3.A(2021·泰安模拟)下图是我国汉江流域某地大气温度与相邻河水温度1月、7月日变化统计图。

读图回答4～5题。

4．人们利用气温与水温的差异为生活服务，就理论上而言，利用效果最好的是( ) A．冬季利用河水供暖B．冬季利用河水制冷C．夏季利用河水供暖D．夏季利用河水降暑5．该地区大雾天气多，不考虑人类活动的影响，大雾最常出现在( )A．夏季的白天B．冬季的夜晚C．夏季的夜晚D．冬季的白天解析：第4题，据图可知，1月河水温度最高为7 ℃左右，比同时期大气温度高，但相差不大，仍属于较低温度，无法用来供暖，更不能用于制冷，A、B错误；7月河水温度相对较低，可以用来降暑，D正确；7月该区域气温在25 ℃以上，不需要供暖，且河水温度较气温低，C错误。