中国城市热岛与空气质量的时空演变格局及影响因素研究

发布时间：2020-05-15 11:34

【摘要】：我国自改革开放以来经历了快速的城市化进程,城市热岛效应和大气污染成为当前城市地区普遍存在的环境问题,由于两者能够影响当地、区域以及国家尺度的气候和生态进程,并且严重危害人类的身体健康及社会的发展。因此近年来关于城市热岛与空气质量的问题,正成为科学家、政府决策者和普通民众关注的热点问题。研究基于2004-2016年土地利用/覆盖变化(LUCC)数据、地表温度(LST)数据、植被覆盖数据、地面空气质量监测数据及其他辅助数据(如地表高程数据、夜间灯光数据、气象数据和社会经济统计数据),采用区域统计、相关性分析、回归分析、全局和区域空间自相关Moran’s I分析、探索性空间数据分析(ESDA)、普通最小二乘(OLS)、空间滞后模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和地理加权回归(GWR)模型等方法。定量化研究中国全局、区域和城市尺度的四季昼夜地表城市热岛强度UHII(Urban Heat Island Intensity)、空气质量及大气污染物的时空分布特征,分析了城市热岛和空气质量的时空演变规律,影响因素及相互关系。主要研究结论有以下几个方面:(1)2016年中国昼夜UHII的时空分布格局显示,在白天,我国东南部地区(包括东北、华东及华南)的UHII高于北部地区(包括华北和西北地区),但是夜间却相反,北部地区高于南部地区,并且昼夜UHII存在明显的季节性特征。2016年全国以颗粒物污染为主要污染物,中国南方地区城市的空气质量好于北方城市,华北平原空气质量最差,大城市NO_2和O_3浓度较高。SO_2超标现象多以煤炭消耗高的省份(如山西,山东和辽宁等地)为主。(2)城市热岛和空气质量数据均具有显著的空间自相关性,利用不同空间回归模型分析了城市热岛和空气质量两者与影响因素之间的关系。结果显示,GWR模型的拟合度高于其他空间模型。城市形态与城市热岛和空气质量之间密切相关,城市地区平均斑块的面积越大,连接度越高,城市形状越复杂,城市地区的UHII越强,平均大气污染物浓度越低。城市化各指标与NO_2浓度之间的关系最密切,其中经济发达程度与NO_2浓度呈现显著的正相关关系,人口密度较大的城市颗粒物污染较严重。(3)2004-2016年间,我国31个主要城市的昼夜UHII均没有明显的变化,但地表温度呈现明显的上升趋势,大城市的植被覆盖度有所提高。城市地区白天地表温度以0.06℃/年的速度增长,夜间地表温度的上升速度快于白天,为0.09℃/年。总体上城市LST的上升与城市面积、人口规模及相应的能源消耗增加有关。(4)2004-2016年间,31个主要城市空气质量呈现“较好—恶化—转好”的趋势,得益于环境保护政策的实施与植被覆盖度的提高,大城市呈现明显的好转迹象,如北京、上海和广州的空气质量有明显的改善。本研究的创新之处在于,从国家尺度分析了我国城市热岛与空气质量的时空分布格局以及两者的影响因素及时空变化关系;利用多源数据集及GWR模型从地域的角度对影响因素的空间分布关系进行挖掘。目前该研究属于一种新的理念,为后续对两者之间关系的深入研究提供参考。综上所述,本研究利用环境遥感和地面观测等数据,使用空间回归模型的方法对我国城市化进程下城市热岛和空气质量的时空变化及影响因素进行综合分析。城市地区是城市形态和城市人口、物质和能量交汇的综合体,对城市热岛效应和空气质量有显著影响。随着经济的发展、能源结构的调整、植被覆盖度的提高和先进技术的实施,城市化能够为缓解城市热岛效应和大气污染提供技术和经济保障。本研究结果能够为城市规划、环境保护政策的制定及相关科研人员提供参考。
【图文】：

示意图,示意图

研究区示意图

分布图,质量监测,站点,分布图

华东师范大学博士学位论文19图 2. 2 地面空气质量监测站点分布图2.2.6 夜间灯光数据夜间稳定灯光数据像元的灯光亮度表示全年平均灯光强度，其 DN 值范围为0-63。来自美国军事气象卫星（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）搭载的传感器（OperationalLinescanSystem，OLS），夜间灯光数据用来作为城市发展强度指数 (Elvidge et al.，2010)，由于数据的饱和像元问题，需要对数据进行相应的处理，参照幂函数方程去除 DMSP-OLS 数据的过饱和像元方程，公式2-3 如下： × 公式 2-3式中
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X16;X51

【参考文献】