【《X市不同土地覆盖类型对地表温度变化的影响分析案例》6600字】

X市不同土地覆盖类型对地表温度变化的影响分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u1862X市不同土地覆盖类型对地表温度变化的影响分析案例 1293941.1不同土地覆盖类型对地表温度变化的影响 1227751.1.1不同土地覆盖类型对地表温度影响的识别方法 295001.1.2不同土地覆盖类型对地表温度变化的影响 366881.2具有降温作用的地类的降温效果分析 9284521.2.1降温效果分析方法 9211451.2.2具有降温作用的地类的降温效果 10175781.3实现理想降温效果的地类配置 1234181.3.1地类配置研究方法 12148681.3.2实现理想降温效果的地类配置 131.1不同土地覆盖类型对地表温度变化的影响基于之前的研究，可以得到各土地覆盖类型的温度特征及其变化规律，但并不清楚这些地类对地表温度变化的影响，因此选取数据质量相对最好且年份最新的2019年为研究时间点，进一步更细致的探究各地类的分布对地表温度变化的影响。已有研究表明树木的冠层和树荫可以有效降低温度ADDINNE.Ref.{FE1CF37F-63C8-4CCB-9363-2AF50C02665B}[23,32]，而草地、农田等无冠层植被的降温效果相对于树木、灌木等有冠层植物来说并不明显ADDINNE.Ref.{8C3BA1E0-0574-4620-A4E7-AE31FA0AFD1C}[110,111]。故在此将之前分类中的植被进一步细分为植被1和植被2，其中植被1为草地、农田等无冠层植被所覆盖的区域，植被2则为林地、灌木等有冠层植被所覆盖的区域，据此更加细致的探究不同地类分布对地表温度变化的影响，分类结果如图1.1。进一步计算植被1和植被2的平均地表温度分别为31.2℃和30.11℃，均低于2019年研究区的平均地表温度32.11℃。之后对细分地类后的2019年土地覆盖分类结果重新进行精度验证，选取500个随机样点与最接近所使用数据成像日期的Googleearth图像进行比对，可知土地覆盖类型分类总体精度达到84%。图1.12019年土地覆盖分类结果（细分植被后）1.1.1不同土地覆盖类型对地表温度影响的识别方法 在此对研究区域进行划分，利用ArcGIS的生成渔网功能，将研究区划分为若干个网格，然后利用空间分析方法计算每个网格内各个土地覆盖类型的面积占比，并计算每个网格中的平均温度，汇总每个网格的地类占比和平均地表温度，利用数理统计方式分别对各地类占比与其对应网格的平均地表温度进行相关性分析，据此识别不同地类的分布对地表温度变化的影响。目前，已有部分研究采用了划分格网的方式从小尺度上对地类分布与地温的相互耦合关系进行了探索，但不同研究者对网格尺寸的设定仍有不同意见，如SongADDINNE.Ref.{201038C9-8601-4159-BF22-70A9BACEA9BC}[112]等在分析北京景观组成和地表温度间的相关性时发现660m×660m和720m×720m的网格较为适宜；MyintADDINNE.Ref.{0B807216-4FD3-4E43-8703-4795E69F9F8C}[57]等在分析沙漠城市美国凤凰城的不透水面和植被覆盖对气温变化的影响时得出使用210m×210m和270m×270m的网格尺寸能得到较好的结果；EstoqueADDINNE.Ref.{97B6773C-8570-4D23-880B-F251A44BA6CA}[113]等在对东南亚三个城市的景观组成和格局对地温变化的影响进行了分析之后，建议使用210m×210m和240m×240m大小的网格进行研究。基于对尺寸的争议，HouADDINNE.Ref.{859D8DFE-5EDE-4842-9E3B-395A3B6611F2}[111]等则选择了210m×210m、450m×450m和690m×690m三种尺寸对杭州温度变化与土地类型的耦合关系进行了分析，得出了较为理想的研究结果。据此，本文结合已有的研究经验以及研究区实地情况，选取210m×210m、450m×450m和660m×660m三种尺寸的网格，从不同空间尺度探究地类分布与地表温度变化的关系。1.1.2不同土地覆盖类型对地表温度变化的影响1）建设用地在三种不同大小的网格中，分别拟合了建设用地面积占比与平均地表温度的相互关系如图1.2。在210m尺寸的格网中，建设用地占比与平均地表温度显示出较强的相关性，R2为0.503（ρ<0.01），建设用地的分布能合理解释地表温度升高的现象。在450m尺寸的格网中，建设用地占比与地表温度的正相关性进一步增强，R2为0.650（ρ<0.01），而在660m大小的网格中两者的相关性进一步提升，R2达到了0.694（ρ<0.01）。由于建设用地主要为建筑、道路等人工不透水面，吸热能力强，因此与地表温度变化有强烈的正相关性，而且随着格网尺寸增加，相关性逐渐增强，说明建设用地是造成城市升温的主要因素之一，是一种具有热岛效应的土地覆盖类型。图1.2建设用地占比与平均地表温度拟合结果2）裸地分别对三种不同尺寸的网格中裸地的占比和平均地表温度进行了拟合分析如图1.3。结果表明，在210m尺寸的网格中，裸地占比与地温变化无明显的相关性，两者拟合结果的R2只有0.002（ρ<0.01），随着格网尺寸的增加，拟合效果也无明显变化，在450m大小的格网和660m大小的格网尺寸下，拟合结果的R2分别为0.001和0.004（ρ<0.01），说明裸地虽然是一种自身较热的土地覆盖类型，但它对地表温度的变化基本没有影响。图1.3裸地占比与平均地表温度拟合结果3）植被1对三种尺寸下植被1的占比与平均地表温度进行拟合如图1.4，可以看出，在210m、450m和660m的三种格网尺寸下，植被1的面积大小与地表温度变化均无相关性，R2分别为0.033、0.058、0.078，表明植被1作为被植被所覆盖的区域，虽然拥有比建设用地、裸地更低的温度，但是与地表温度的变化没有相关性，说明它不具有明显的降温效果。图1.4植被1占比与平均地表温度拟合结果4）植被2对植被2面积占比和平均地表温度的拟合结果如图1.5，可以看出，在210m大小的网格中，植被2的面积增加可以显著降低地表温度，与地表温度变化有显著的负相关性，R2达到0.473（ρ<0.01）。随着格网尺寸的增加，两者的相关性不断提升，在450m大小的网格中拟合结果的R2达到0.532（ρ<0.01），在660m大小的网格中这一数值进一步提升到0.564。可以看出，植被2除了自身拥有较低的温度之外，也可以显著影响地表温度变化，是一种具有降温效果的土地覆盖类型。图1.5植被2占比与平均地表温度拟合结果5）水体通过对水体面积比和平均地表温度进行拟合如图1.6，可以得出水体分布对地表温度变化的影响。在210m大小的格网中，水体面积比和平均地表温度呈显著的负相关性，R2为0.492（ρ<0.01），证明水体与植被2相同，是一种能有效降低地表温度的土地覆盖类型。而与建设用地和植被2不同的是，随着格网尺寸的增加，水体面积比和平均地表温度间的相关性明显下降，在450m大小的格网中，R2降低到0.395（ρ<0.01），而在660m大小的格网中，R2进一步降低至0.298，因此说明水体虽然可以显著改善城市热环境，但其影响范围相较于植被2可能更小。图1.6水体占比与平均地表温度拟合结果通过对不同土地覆盖类型的分布与平均地表温度进行相关性分析，可以得知建设用地、植被2和水体与地表温度变化有显著相关性，而裸露的自然表面和无冠层植物覆盖的地表无法对地表温度变化产生明显影响。其中，植被2这类拥有冠层的植物具有显著降温效果，而且随着格网尺寸的增加，植被2与地表温度变化的相关性会随之提升。相比之下，没有冠层的植被1无法像有冠层的植物阻隔太阳辐射而降低温度ADDINNE.Ref.{9AAB9B03-F5FC-4ACB-98A9-5990A2B3D886}[23,32]，对地表温度变化无法产生显著影响。因此，尽管植被1和植被2自身的平均地表温度均低于研究区整体的平均地表温度，但在研究他们对地表温度变化的影响时将两者统一划分为绿地进行分析可能是不够严谨的ADDINNE.Ref.{C60AE184-D98E-4C28-8436-5F7F5D898D87}[37,56]。水体的平均温度是所有地类中最低的，也具有降温作用，但随着格网尺寸的增加，水体的分布与地表温度的相关性逐渐降低，说明其降温效果可能不如植被2。这也可能与研究区大部分水体周围为高密度建成区有关，城市形态已被发现与水体降温效果有着潜在的联系ADDINNE.Ref.{09963580-F3A7-4EF9-9007-1B7A484FA106}[114]。人工不透水面长久以来已被证实是城市热岛效应产生的最主要原因之一ADDINNE.Ref.{7A44F947-E401-4695-8AF4-038CCD96E934}[60,115]，这印证了研究中建设用地与地表温度间有极强正相关性的分析结果。总体来看，在干旱地区树木、灌木可能是实现降温的首选，减少草地而增加林地覆盖范围能有效缓解城市热岛效应。水体具有带来降温效果的能力，但在干旱地区分布较少，且影响范围相较于林地、灌木等有冠层植被可能更小。1.2具有降温作用的地类的降温效果分析1.2.1降温效果分析方法基于地类占比与地表温度之间相关性的分析，可以识别出具有降温作用的土地覆盖类型。针对具有降温效应的地类进行距离分析，提取周围一定范围内的像元，这些像元包含与这些地类之间的距离。将生成的距离结果与地表温度和土地覆盖分类结果进行重叠，每个像元就共包含距离、地表温度和土地覆盖类型三个信息。基于这些像元所拥有的信息，统计不同距离下其它地类的平均温度。可以确定的是，随着与具有降温效应的地类间的距离增加，相应的地温也会升高。这里以温度上升趋势消失的第一个拐点处与降温地类的距离作为降温距离。基于上述方法可以确定具有降温作用的地类对周围环境地表温度的影响范围，并分析这个范围内其它地类对降温作用的响应情况。同时，定义具有降温作用的地类的平均温度和最大降温距离处的平均温度之间的差值为降温强度，确定具有降温作用的地类对地表温度的影响程度。1.2.2具有降温作用的地类的降温效果之前的结果表明植被2和水体有明显的降温作用，但尚不清楚它们的具体降温效果，因此需要从降温距离和降温强度上对他们的降温效果进行分析。1）植被2的降温效果对降温距离分析的结果如图1.7a，植被2周围一定范围内的建设用地、植被1和裸地的平均地表温度随着与植被2间的距离增加有明显的递增过程，建设用地在距离植被2达到330m时温度趋势线上升到拐点，裸地则在距离植被2达到180m时温度上升到拐点，植被1的温度上升拐点则在距离植被2达到210m时出现，据此可以得出植被2针对建设用地、裸地和植被1的降温距离分别为330m、180m和210m。分别对三种地类在降温距离内的温度上升曲线进行拟合如图1.7b，拟合结果的R2均大于0.97，说明该结果可以客观的解释植被2针对这三种地类的降温距离。在植被2降温范围内，建设用地的平均地表温度升高了3.84℃，即植被2针对建设用地的降温强度为3.84℃，同理可以看出植被2针对裸地的降温强度为2.19℃，而针对植被1的降温强度则为1.66℃。图1.7植被2降温效果2）水体的降温效果水体降温距离的分析结果如图1.8a，与植被2降温效果的分析结果相同，水体周围一定范围内的建设用地、裸地和植被1的平均地表温度也随着与水体间的距离增加而升高。建设用地在距离水体达到180m时升温趋势线达到拐点，裸地的温度趋势线上升拐点在距离水体150m处出现，植被1的温度趋势线上升拐点则在距离水体210m时出现。对三种地类在降温距离内的温度上升曲线进行拟合如图1.8b，可以看到该结果能客观的解释水体针对这三种地类的降温距离。同时通过对比可知，植被2相对于水体有更大的降温距离，尤其是对建设用地的降温距离比水体多150m。在水体的降温范围内，水体针对建设用地的降温强度为4.32℃，针对裸地的降温强度为3.94℃，针对植被1的降温强度则为2.93℃。因此，从平均地表温度的上升幅度来看，水体相对植被2具有更高的降温强度。图1.8水体降温效果降温效果的分析结果表明，植被2针对建设用地的降温范围比水体大150m，可以达到330m，是缓解热岛效应的首选。由于裸地与建设用地类似，具有吸热作用，植被2针对这一地类也有比水体更好的降温距离，但是相对建设用地降温距离更小。这是由于夏季为该区域部分农作物成熟的季节，一些农用地处于换季阶段，地表覆盖的植被稀疏，与裸地非常相似，这类区域属于农业用地，定期的灌溉会降低温度，也可能会对降温距离的分析产生影响ADDINNE.Ref.{33266174-1003-4BA2-B98A-9FED7795F2AC}[116]。但是，裸地在研究区内，尤其是热岛效应严重的城区中样本分布很少，并且和植被1一样与地表温度变化无明显相关性，并非本研究的重点分析对象。热岛效应主要发生在建筑密度大的城市当中，应该首要考虑如何对建设用地进行降温。因此，从规划的角度上看，在建筑周边330m之内提高林地、灌木的覆盖面积，可以有效降低地表温度。而将湖泊等水体景观设置在建筑周围180m内也可以有效改善热环境，并且根据结果来看水体会在降温距离内带来比植被2更大的降温幅度，但在干旱地区水体分布较少，这样的降温方式可能会带来更大的成本，且无法保证其实际效果。1.3实现理想降温效果的地类配置1.3.1地类配置研究方法 现有研究表明，绿地、水体等景观的面积、形状和空间分布也会影响地表温度变化，因此景观格局分析已经成为热环境研究中的主要分析手段之一。景观指数是一种对事物空间结构和空间配置等特征进行定量描述的指标，也是热环境相关研究中常用的分析指标ADDINNE.Ref.{81AE7667-FE51-44D4-9013-F1E6A5C23CFA}[24,25,31,38]。由于已经识别出对地表温度变化有显著影响的地类，因此可以直接对这些地类从景观角度分析它们的结构和分布与地表温度变化的关系。本次研究从类型水平上选取了聚集度指数、最大斑块指数、平均斑块面积指数、平均斑块形状指数来讨论景观配置，因为它们可以在特定区域对不同地类的空间特征进行整体性描述。平均斑块面积指数和形状指数分别描述同类型斑块的面积大小和形状复杂程度的平均水平。最大斑块指数表示同类型斑块中最大斑块的面积在所有斑块面积总和中的占比。聚集度指数表示同类型斑块的聚集程度。通过在每个网格中计算这些指数，可以从配置的角度清晰的描述每种地类斑块的空间特征。针对景观类型尺度的研究，更多考虑不同地类的组合和配置，因此仍然采用格网的形式将研究区划分为若干个网格，以每个网格为基本研究单元，计算每个网格中建设用地、植被2和水体的各景观指数。之前分析地类占比和地表温度变化相互关系的网格由于尺度较小，并不适用于整体配置的研究，同时也要考虑在建筑密度大、人口稠密的城区中，强烈的热排放可能会影响降温效果，故对研究区以1km×1km大小的网格进行划分。之后，计算每个网格的平均地表温度，进一步分别分析各地类的每个景观指数与平均地表温度的相关性，以此探究各地类的空间结构和分布对地表温度变化的影响。1.3.2实现理想降温效果的地类配置基于上述结果，可以明确建设用地、植被2和水体与地表温度变化之间有显著相关性，故进一步计算这3种土地覆盖类型在每个网格中的聚集度指数、最大斑块指数、平均斑块面积指数和平均斑块形状指数，将结果与相对应网格的平均地表温度进行拟合，分析各地类的空间结构和分布对地表温度变化的影响。1）建设用地对网格中建设用地各景观指数的计算结果和平均地表温度进行拟合如图1.9，建设用地的最大斑块指数与地表温度具有极强的正相关性，R2达到0.710（ρ<0.01），表明建设用地的单个斑块越大，越在某区域占主导地位，越能显著提高地表温度。建设用地的平均斑块面积指数与平均地表温度也呈显著正相关，拟合结果的R2达到0.549（ρ<0.01），表明建设用地分布的越多就越能提高地表温度。建设用地的聚集度指数与平均地温也呈正相关，拟合结果的R2达到0.416（ρ<0.01），说明建设用地的聚集程度增加也能提升地表温度。建设用地的平均斑块形状指数则与地表温度无明显相关性，拟合结果的R2仅有0.049，说明该地区建设用地的形状与地表温度变化无明显关系。图1.9建设用地各景观指数与平均地表温度拟合结果2）植被2对植被2各景观指数的计算结果和平均地表温度进行拟合分析如图1.10，植被2的最大斑块指数与地表温度变化呈现显著的负相关性，拟合结果的R2达到0.519（ρ<0.01），说明林地单个斑块越大，越能在一个区域占面积主导地位，就能最大限度的实现降温效果。植被2的聚集度指数也与平均地表温度变化呈负相关，拟合结果的R2为0.257（ρ<0.01），说明林地、灌木斑块在空间分布上的聚集性也与其降温效果有着一定联系。植被2的平均斑块面积指数与地温变化也有负相关关系，拟合结果的R2为0.241（ρ<0.01），表明增加林地面积能显著提高其改善热环境的能力。植被2的平均斑块形状指数也与平均地表温度呈负相关，其拟合结果的R2为0.229（ρ<0.01），因此提高林地斑块的形状复杂程度，也可以有效的提高其降温效果。图1.10植被2各景观指数与平均地表温度拟合结果3）水体通过对水体的各景观指数计算结果和平均地表温度进行拟合分析如图1.11，水体的最大斑块指