基于Landsat数据的自贡市城市热环境空间格局变化及其影响因子研究

发布时间：2017-11-02 02:33

  本文关键词：基于Landsat数据的自贡市城市热环境空间格局变化及其影响因子研究

  更多相关文章： 城市热环境 地表温度 热力景观格局 空间降尺度 自贡市

【摘要】：随着我国经济快速发展,各城市也进入高速发展阶段。地表覆盖类型和地表景观格局发生巨大改变,城市环境也随之发生变化,并导致一系列环境和生态问题出现。城市热岛效应在19世纪初被首次发现,近年来城市热环境问题的研究逐渐受到关注。目前,城市热环境研究不仅是科学界关注的重点和热点,也关乎城市的建设及规划。自贡市地处我国西南区,位于四川省中南部地区。在国家大力发展西部战略的推动下,自贡城市范围不断向外扩张,城市热环境问题已经引起关注。本文研究利用2001年6月14日、2004年5月21日、2007年5月6日、2010年8月10日和2013年6月7日的Landsat卫星数据,通过辐射传输方程和分裂窗算法反演得到自贡地表温度,并对不同时相的自贡市地表温度进行空间降尺度和时间归一化处理,得到同时相、高空间分辨率的地表温度图像,再对地表温度分级得到热岛分级图,分析、评价城市热岛范围和强度;结合景观生态理论,利用景观格局指数对自贡市的热力景观格局演变进行研究和分析;提取研究区归一化差值植被指数(NDVI),结合地物分类结果探讨建筑区、植被、水体和裸地与地表温度的量化关系。主要得出的结论如下:(1)2001年至2013年间,自贡城市地表温度呈现逐年升高的趋势。随着自贡城市发展进程的加快,城市面积逐渐增大,原城市周边的地表覆盖类型逐渐从自然表面转变为人工地面,整个城市地表温度随之升高。(2)空间降尺度的地表温度更有利于研究城市热环境,时间归一化有助于增强不同年份地表温度的可比性。由于自贡城市范围较小,Landsat热红外波段空间分辨率较低,导致热红外波段像元中所包含的信息较为复杂,像元异质性较强。通过DisTrad模型进行空间降尺度并对其时间归一化后地表温度与原始地表温度相比更加接近于真实地表温度。(3)热岛效应呈现增强趋势。根据差值等级法对地表温度进行热岛强度划分,结果表明:2001年至2013年,极强热岛区域在城市中所占面积百分比从1.2%增加到7.8%;较强热岛区面积从12.6%增长至18.4%,弱热岛区面积从62.4%减少到55%,中温区的面积百分比从20.8%减少至16.3%,冷岛区面积的百分比从3%降低至2.5%。其中,不同等级热岛区占城市的面积比均有不同程度的增加,热岛范围也由城市中心向外围延伸发展;冷岛区面积递减,范围不断缩小。热岛效应呈现出逐渐增强的趋势。(4)热力景观格局随时空变化不断发生变化。就斑块个数和斑块密度而言,2001年无热岛区和弱热岛区在景观格局中占据主导地位,到2013年景观格局中占主导地位的是弱热岛区和强热岛区;就聚集度而言,从2001年到2013年,景观要素不断地趋于分散;就景观水平而言,景观要素破碎度有所提高,斑块之间的异质性增强。(5)地表温度与各种参数的关系。地表温度与归一化差值植被指数存在显著的负相关关系;地表温度与地表覆盖类型变化有较大的关系。经过监督分类得到的地表覆盖类型图像与地表温度图像叠加之后可以看出:无论哪个年份,地表覆盖类型的平均温度由高到低的排列顺序都是建筑最高、其次是裸地、再次是植被、最后是水体。结果表明,建筑和裸地对地表温度升高有着直接的影响,对城市热岛效应具有加剧作用,因此合理规划城市建筑、有效控制裸地面积是控制城市热岛的方法之一;植被和水体则明显可以降低城市地表温度,适当增加植被和水体在城市中范围是有效缓解城市热岛效应的方法之一。
【关键词】：城市热环境 地表温度 热力景观格局 空间降尺度 自贡市
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X16
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13
• 1.2 国内外研究现状与分析13-16
• 1.2.1 地表温度反演研究现状13-14
• 1.2.2 城市热环境研究现状14-15
• 1.2.3 影响因子的研究15-16
• 1.3 研究内容与技术路线16-18
• 1.3.1 研究内容16
• 1.3.2 技术路线16-18
• 第二章 研究数据与预处理18-32
• 2.1 研究区域介绍18-19
• 2.1.1 自然状况介绍18
• 2.1.2 社会经济状况介绍18-19
• 2.2 MODIS数据与预处理19-22
• 2.2.1 MODIS数据19-20
• 2.2.2 MODIS数据预处理20-22
• 2.3 Landsat数据与预处理22-32
• 2.3.1 Landsat数据22-24
• 2.3.2 Landsat数据预处理24-28
• 2.3.3 基于Landsat数据地表覆盖分类28-32
• 第三章 地表温度反演32-41
• 3.1 大气参数模拟32
• 3.2 地表温度反演32-36
• 3.3 地表比辐射率计算36-38
• 3.3.1 植被指数36-37
• 3.3.2 植被覆盖度计算37-38
• 3.3.3 地表比辐射率计算38
• 3.4 地表温度反演结果评价38-41
• 第四章 地表温度空间降尺度与时间归一化41-56
• 4.1 DisTrad模型41-44
• 4.1.1 地表温度与NDVI关系41-42
• 4.1.2 基于DisTrad模型的地表温度降尺度42-44
• 4.2 改进的DisTrad模型44-50
• 4.2.1 地表反照率44-46
• 4.2.2 基于改进DisTrad模型的地表温度降尺度46-50
• 4.3 地表温度时间归一化50-56
• 第五章 热环境格局变化及影响因子分析56-67
• 5.1 城市热环境等级划分56-57
• 5.1.1 热环境等级划分方法56-57
• 5.1.2 城市热岛分级57
• 5.2 城市热环境空间格局变化57-60
• 5.3 城市热环境景观格局60-63
• 5.3.1 景观格局要素介绍61
• 5.3.2 景观格局指数选取61-62
• 5.3.3 景观格局指数变化与城市热环境之间关系62-63
• 5.4 地表覆盖与地表温度的定量分析63-65
• 5.5 植被覆盖情况对城市热环境的影响65-67
• 第六章 总结与展望67-69
• 6.1 主要结论67
• 6.2 创新点67-68
• 6.3 研究不足与展望68-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-75
• 攻读学位期间取得的研究成果75-76

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本文编号：1129647