昆明城市热岛效应时空规律及调控方法研究

发布时间：2020-08-18 17:05

【摘要】：近30年以来是昆明市经济高速发展时期。城市规模迅速扩张,城市人口增加的同时,也产生了城市生态环境问题——城市热岛效应。研究昆明市城市热岛效应的时空规律及调控方法对今后昆明市的城市可持续发展规划和生态文明建设都有一定的参考价值与指导作用。本文基于对昆明市1988年至2018年30年间12景Landsat系列数据进行地表温度反演,结合空间叠加分析、转移矩阵、主成分分析等方法,研究了昆明市年际、月份间地表温度时空变化特征,并针对地表指数与城市热岛强度的关系、土地利用类型变化、地表温度与土地利用类型关系等做了分析研究。主要得到以下结论:(1)昆明市城市热岛时空规律,1988年至2018年间,昆明市城市热岛显著增强,且城市扩张明显,逐步形成以“西北-东南”和“西南-东北”方向分布的城市热岛区。对于所选的四个月份,其中2月的城市热岛效应最强,高温区面积比例为7.59%,8月最弱,高温区比例为4.40%。(2)地表温度与地表指数的相关性,土壤调节植被指数、土壤湿度指数与地表温度呈现负相关;裸土指数、归一化建筑指数与地表温度呈现正相关。(3)地表温度与土地利用类型的关系,在四种土地利用类型中,裸地的平均地温最高,其次是建设用地与绿地,水体的平均地温最低。在土地利用类型变化对地表温度产生的影响中,城市建设用地、裸地会加剧地表温度升高,而植被和水体会抑制地表温度升高。(4)城市热岛的成因分析,通过对人文与自然两大类六个指标进行主成分分析,发现人口密度、建筑规模及裸土指数对城市热岛具有贡献作用,其中人口密度的贡献较低;地面高程、地表植被及水体环境对城市热岛具有抑制作用,其中水体环境的作用较弱。最后,本文结合上述结论,针对昆明市城市绿地、城市水体和城市建设用地的现状问题,提出了相应的调控方法,期望能对以后昆明市的发展规划有所帮助。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：X16
【图文】：

昆明理工大学硕士学位论文8第二章研究区概况及数据资料2.1研究区概况2.1.1研究区地理位置昆明市地处我国西南地区的云贵高原中部，坐落在云南省中部位置，位于102°10′N～103°40′N、24°23′E～26°22′E。昆明市主城区主要位于滇池北部，下辖7个市辖区、3个县、3个自治县，代管1个县级市，分别为五华区、盘龙区、官渡区、西山区、呈贡区、东川区、晋宁区7个市辖区，富民县、宜良县、嵩明县3个县，石林彝族自治县、禄劝彝族自治县、寻甸回族彝族自治县3个自治县以及1个县级市安宁市。其总面积约为21012km2，其中主城区面积约为2749km2。由于昆明市位于云贵高原之上，海拔较高，整体海拔在1500m～2800m之间，整体地势北高南低，呈现阶梯状下降趋势。主要地貌为湖景岩溶高原地貌和红色山原地貌。本文选取了昆明市五华区、盘龙区、西山区、官渡区和呈贡区五个区作为研究区域。研究区范围如图2.1所示：图2.1研究区范围Fig2.1Studyarea2.1.2研究区自然概况昆明市地处北纬低纬度亚热带地区，气候以亚热带季风气候为主，日照时间长，年均日照可达2200小时，年降水量1035mm，市区年平均气温15℃左右，且受印度洋孟加拉湾暖湿气流影响，全年无霜期长，可达240天以上。年温差全国最小，全球罕见，气候宜人，四季如春，鲜花全年盛开，树木四季常青，因此

昆明理工大学硕士学位论文22（a）辐射传导方程法（b）单窗算法（c）单通道算法图3.12008年Landsat5TM影像地表温度反演结果Fig3.1LandsurfacetemperatureinversionresultsofLandsat5TMimagein2008表3.42008年Landsat5TM影像三种反演算法结果统计Tab3.4ResultsofthreeinversionalgorithmsofLandsat5TMimagein2008最小值/℃最大值/℃平均值/℃标准差/℃辐射传导方程法15.334848.845632.29994.2238单窗算法14.921648.099331.60794.1871单通道算法15.682749.111532.58754.2142本文此处通过两个最值和平均值这三个统计指标，对反演结果进行对比分析。从表3.4可知，对于2008年Landsat5TM影像，三种算法的反演结果存在差异，但差异较校其中，单通道算法与单窗算法的平均地表温度差值最大，为0.9796℃，地表温度最大值差值为1.0122℃；辐射传导方程法与单通道算法的平均地表温度差值最小，为0.2876℃，地表温度最小值、最大值同样较为接近，差值分别为0.3479℃、0.2659℃。三种算法的地表温度平均值高低排序为：单通道算法＞辐射传导方程法＞单窗算法。为了更深入地研究三种反演算法的差异性，基于原始影像，本文分别选取四类样本点，即水体、裸土、植被和建筑物，且在同一影像、同一土地类型下，不同反演算法对应的样本点1、2、3所指的是同一像元（下文同样如此）。之后加以分析，结果如下表3.5。

昆明理工大学硕士学位论文24（a）辐射传导方程法（b）单窗算法（c）单通道算法图3.22008年Landsat7ETM+影像地表温度反演结果Fig3.2LandsurfacetemperatureinversionresultsofLandsat7ETM+imagein2008表3.62008年Landsat7ETM+影像三种反演算法结果统计Tab3.6ResultsofthreeinversionalgorithmsofLandsat7ETM+imagein2008最小值/℃最大值/℃平均值/℃标准差/℃辐射传导方程法5.509649.996728.57524.0953单窗算法4.706249.627427.79444.1329单通道算法5.813551.311629.33074.1868本文此处通过两个最值和平均值这三个统计指标，对反演结果进行对比分析。从表3.6可知，对于2008年Landsat7ETM+影像，三种算法的反演结果存在明显差异。其中，单通道算法与单窗算法的平均地表温度差值最大，为1.5463℃，地表温度最大值差值为1.6842℃；辐射传导方程法与单通道算法的平均地表温度差值最小，为0.7555℃，地表温度最小值差值较小，为0.3039℃，而最大值差值较大，为1.3149℃。三种算法的地表温度平均值高低排序为：单通道算法＞辐射传导方程法＞单窗算法。与Landsat5TM影像规律一致。同样选取四类样本点加以分析，结果如下表3.7，由于与表3.5所用影像不同，此处各地类的样本点并不是同一地点，下文中表3.9同理。

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本文编号：2796496