映射在杭州城市高温酷热的脆弱性通过比较两种方法

文摘

高温热的主要原因是全世界死亡率。提取热量从城市复杂系统脆弱性信息城市卫生研究是至关重要的。使用热脆弱性指数(构建院系)是最常见的方法对城市规划者定位高脆弱性的干预和保护。先前的研究已经表明,构建院系可以发挥至关重要的作用在决定哪些领域与热有关的死亡的危险。同等重量的方法(EWA)和主成分分析(PCA)是传统方法聚合指标构建院系。然而,很少有研究比较了这两种方法在估计构建院系之间的区别。在本文中,我们评估了2013年在杭州构建院系,用人EWA和主成分分析,评估这两个构建院系使用的精度与热有关的死亡。我们的结果表明,地图显示,构建院系脆弱性高的地区都位于较低的中心区域,而漏洞位于郊区。构建院系之间的比较_EWA和构建院系_{主成分分析}显示了空间分布明显不同,它是由各种体重因素EWA和主成分分析。构建院系之间的关系_EWA和执行因高温引发的死亡人数比构建院系之间的关系_{主成分分析}和死亡,这意味着EWA可能是一个更好的方法来评估热比PCA的脆弱性。构建院系的_EWA可以提供一个空间分布的热量在市内的脆弱性直接热适应能力和应急计划。

1。介绍

极端高温的影响是一个公共卫生问题(1- - - - - -3]。极端高温事件会导致热应力,当人体不能有效地散热,和体温上升4]。在全球变暖的背景下,极端高温被认为是与天气有关的发病率和死亡率的主要原因(5- - - - - -7]。例如,在1995年的热浪在美国,超过700人死于酷热仅在芝加哥和伊利诺斯州(8,9]。热浪在2003年夏天70000多人丧生在欧洲(10]。超过15000人死于热浪在莫斯科和俄罗斯西部的部分地区在2010年7月(11]。极端高温的不利健康的影响远远超过过去发生的热浪。越来越多的证据表明,频率,持续时间和强度的热浪可能会增加在未来(2),特别是在城市地区(12]。同时,城市中心拥有超过50%的世界人口,2010年,大约60%的预计82亿年全球人口将居住在城市,203013,14]。增长的人口伴随着强烈的热环境意味着市内的地区可能会容易因高温引发的健康风险(7,15]。

到目前为止,对当前和未来的健康人群日益增长的担忧促使学者和政策制定者评估heat-health风险和制定相应的缓解和适应战略(16,17]。之前的研究在映射城市脆弱性建立了热研究框架(18,19),探讨了城市热岛(热岛)死亡率协会(7,15,20.),确定了脆弱的子组(9,21,22),和映射热脆弱性风险(23- - - - - -26]。不同的科学社区应用不同定义连接的不利影响的风险(27]。一个简单的工具是使用热脆弱性指数,它可以将许多热脆弱性指标聚合成一个单一的分数代表高温风险的地方。考虑到不同的方法聚合热的脆弱性,先前的研究可分为两组。在第一组中,指标的权重主观赋值(例如,指标的权重相等)(23,28,29日]。在第二组,指标客观权重的分配基于统计分析(30.- - - - - -32]。主成分分析(PCA)是最常见的方法在相关的研究中。有一项研究关注两种方法的比较33]。然而,缺乏相应的验证数据阻止我们知道哪个方法更合适。

此外,大多数研究主要集中于发达国家的主要城市,如芝加哥(7)、多伦多(25],伯明翰和[19雷恩],[18]。此外,heat-health风险评估也在区域范围内进行,如华盛顿市区(28),乔治亚州(16],魁北克和南部[26]。热风险的原因和发展在个别城市或地区相对好理解,仍存在许多重要的问题关于如何分配风险以及如何减轻在市内的27]。同时,heat-health风险的分布在发展中国家很少是著名的(29日]。一些相关的研究在中国几乎没有健康风险估计省或自治区规模无视城市与农村环境(29日,34,35]虽然风险研究的一部分在北京提到比较的边缘区域和城市区域35]。

相对以前的热岛研究在杭州可以分为三组根据他们的内容。在第一组,研究集中在评估的热岛强度和时空模式的热岛与高水平的细节,这表明城市核心热岛强度较高,而郊区地区热岛强度越低(36,37]。在第二组,横断面研究试图了解热岛和土地覆盖模式之间的关系(38),土地利用类型(39),和城市结构(40]。在第三组,仿真模型,如气象研究和预测(WRF)和ENVI-met,已经用于预测和减轻未来热岛强度(41,42]。然而,很少有研究对热岛对人体健康的影响在杭州,已经证明了热岛负责上海不利人类健康(43]。可以认为研究热岛分布类似于调查热脆弱性的研究。然而,缺乏社会经济成分在大多数热岛研究阻碍了进一步研究热脆弱性因为热岛只代表了热风险,和社会经济组件代表应对高温危害的能力(15,18]。人们认为合并热岛与社会经济组件可能产生一种更健壮的热量比社会经济脆弱性单独组件(44]。

因此,映射健康风险分布在市内的促进因素导致热脆弱性的理解,并提供洞察城市脆弱性缓解和管理。以杭州市内的区域为例,本研究旨在探讨(1)什么是空间格局的LST在杭州,中国吗?(2)的空间格局构建院系使用两种不同的方法?同时,(3)哪个方法更好的可以用来评估脆弱性的热量?本文的其余部分如下:在部分2我们说明了研究区域,数据来源和方法。这项研究的结果发表在部分3,其次是讨论(部分4)和结论(部分5)。

2。材料和方法

2.1。研究区域

杭州,浙江省的省会,位于中国东部的长江三角洲(图1)。杭州有一个面积3068公里²在2014年,人口889万。它经历了近年来城市扩张和人口的快速增长,城市人口比2005年的62.1%和2010年的70.0%45,46]。杭州的气候是典型的亚热带季风气候,夏季炎热和潮湿:平均每天在夏天温度范围从24.3°C到28.4°C之间的1971年和2000年(http://www.weather.com.cn/)。作为中国新兴的“四个烤箱,“杭州经历了极其炎热的夏天在2013年的热浪,包括共有47天,最高温度超过35°C。此外,极端高温事件的威胁可能会增加是由于全球变暖的影响和快速城市化的未来。

我们的目标的基础上,研究区集中在市内的组成的六个中心区域(图1)。我们选择街道作为分析单元,这是最小的领土单位定义为人口普查,最小的行政区划。因此,街道的水平是大多数当地的城市规划和管理决策是设计和实现。适当使用分区的空间单元的健康风险。总共有49个分区(图1)。选择分区的大小范围从1.11到74.66公里²的平均值和标准偏差13.39和17.75公里²。

2.2。数据预处理

2.2.1。数据源

(1)卫星数据。传统LST计算需要软件安装(例如,环境和ERDAS公司)和原始卫星数据下载,这可能非常耗时(47- - - - - -49]。谷歌地球引擎(GEE)提供了一个在线平台提供一个巨大的目录的卫星图像和世界范围的分析能力;现在可以获得卫星数据信息,不需要任何预处理或安装软件(49]。数据的主要来源在这项研究中关注地球资源观测卫星8收购,由美国地质调查局(USGS)和包含在哎呀数据目录,这是与先前的研究[50,51]。地球资源观测卫星8表面反射率产品(哎呀产品ID:陆地卫星/ LC8 / C01 / T1_SR)从2013年6月到8月,杭州被用于这项研究(表1)。虽然空间分辨率陆地卫星热红外波段的8是100,所有的产品是由美国地质调查局30 m重新取样用立方卷积重采样方法(49]。

(2)人口和社会经济数据。总人口、人口的老年人(65岁以上)在街道层面(总共49个单位),60岁以上老人,独自生活的人口,人口不到高中教育,不健康的60岁以上人口(不健康的老年人),和文盲人口超过15在街道层面收集来自中国的第六(2010)全国人口普查(http://www.stats.gov.cn/)。可支配收入数据来自杭州统计局(杭州统计年鉴》2014年)。

(3)冷却设施数据。公共访问冷却设施(如超市、购物广场、和库)可以提供紧急冷却住所周边居民没有负担得起空调(25]。这些设施的位置都来自杭州的基本地理要素在百度地图数据库(http://www.baidu.com/)。

(4)绿色空间数据。根据先前的研究,绿色空间可以提供一个缓解热环境的影响(24,52]。缺乏绿色空间可以用作高温暴露风险。落叶森林,常绿森林,混交林,灌木,草地,公园、收集和湿地绿地在2013年从杭州土地覆盖数据库。的倒数的比例在每个街道绿地被定义为缺乏绿色空间来满足更多意味着更高的脆弱性。

(5)因高温引发的死亡数据。流行病学研究显示,极端高温事件与增加的发病率或死亡率密切相关,如心血管和呼吸道死亡率(53]。主要热发病率或死亡率的数据被用来代表了健康风险(54]。在这项研究中,我们使用了死亡数据来验证我们的热风险评估,为杭州城市报道在2013年夏季(6),由浙江省疾病预防控制中心提供。在特定的,我们认为死亡死亡相结合,根据国际疾病分类(ICD),引起的心血管疾病(ICD - 10编码,I00-I99),呼吸系统疾病(ICD10 J00-J99),中暑(ICD10 X30),脱水(ICD10 E86)和体温过高(ICD10 R50.9)与热浪(34]。1064与热有关的死亡记录所有49分区在2013年夏天。

2.2.2。数据预处理和标准化

脆弱性是指热倾向不利影响,一般的人或团体所定义的特征和社会经济状态影响预测的能力,抵抗,和从极端高温事件中恢复过来28,29日]。越来越多的研究证明多维脆弱性评估指标,和最普遍的脆弱性指标包括年龄、社会隔离、和经济水平,冷却避难所(28,34,44)(表2)。基于这些先前的研究和我们的研究区域,我们认为该漏洞维度。

(1)年龄和健康状况。年龄是一个重要的因素为老年人脆弱性和不健康的老年人往往更容易接触到热,有更高的死亡率和住院率比一般人(55]。我们推导出老年人的数量(65 +)和不健康的老年人(60 +)从2010年的人口普查数据。

(2)社会隔离。老年人特别是有被确认为另一个重要因素在热浪一般和过热事件(55]。独自生活的人来说,可能导致更少的与家人和朋友联系,增加的脆弱性是一个重要的指标。我们用的60岁以上的人口数量从2010年的人口普查独自生活代表着社会隔离度。

(3)低素质的成员。第一手成员可能会更容易受到热应力比高学历的人(23),因为他们可能不完全理解他们生活环境的变化之间的关系,以及接收热量风险预警信息。以前的研究已经指出,个人的教育水平低于高中倾向于有更高的热死亡率在美国城市22,56]。我们使用的文盲人口数量(15 +)和低素质人口低于高中学历代表成员。

(4)经济因素。经济因素发挥着至关重要的作用在影响个体的脆弱性热危害23]。穷人最可能经验最高的风险,因为他们经常遭受不足空调(57]。由于没有空调数据在分区级别在杭州,经济因素在一定程度上可以取代空调数据。可支配收入是代表经济地位的选择指标。

(5)冷却设备。除了公民身体和经济地位,公众可以访问的地方空调冷,如超市、购物广场、图书馆和书店,还可以提供防护冷却庇护所在极端高温事件(25]。我们收集冷却设施的数量在每个街道代表外部阻力来自公共区域的能力。

(6)环境风险。LST是最常见的指标代表热接触。与此同时,缺乏绿色空间代表防止热暴露的可能性。

越来越多的时代,社会孤立和第一手成员代表越来越脆弱,而越来越多的可支配收入和冷却设施对脆弱性产生相反的方向。我们使用积极的和消极的标准化规范化这五个值0和1,1代表最高水平的脆弱性热危害。此外,我们假设所有这五个指标的重要性和重量他们同样都是相同的。所有指标都是聚合和归一化热脆弱性指数(构建院系),范围在0和1之间,1代表最高水平的热的脆弱性。

2.3。方法

2.3.1。LST检索

先前的研究通常使用地面空气温度从标准气象站(27,34]。然而,有电台位于市内的不足无法估计空气温度梯度(18]。因此,遥感卫星越来越多地用于评估风险LST(热7,19,25]。用啊,一个相对较新的平台大量可用卫星数据和强大的计算能力,我们选择了地球资源观测卫星8表面反射率一级数据集计算LST平均在2013年6月至8月间。这个数据集气压上纠正表面反射率从陆地卫星8奥利/热红外传感器。两个热红外(行动)乐队在处理orthorectified亮度温度、加工和其他乐队orthorectified表面反射率(58]。云,云的影子,积雪被发现和排除在图像通过使用像素质量乐队来自CFMASK算法(https://code.earthengine.google.com/)。基于卫星的LST亮度温度和发射率是由下列方程计算(58]: LST K的地表温度,乐队10 K,亮度温度λ在米发出辐射的波长,α10 = 1.438∗⁻²可,ε表面发射率。

为ε,有必要正确使用归一化植被指数的光谱发射率值:

水(NDVI < 0)被分配一个值为0.9925,城市不透水区域和裸露的土壤(0≤归一化植被指数< 0.15)被分配一个值为0.923,植被(NDVI > 0.727)被分配一个值为0.986 (59]。否则,有一个通过log-transform方程建模与NDVI值的关系(60]。

为了获得表面发射率,我们使用以下公式计算归一化植被指数: 近红外光谱是近红外波段的反射率(乐队为陆地卫星5 8)和红色的反射率visible-red波段地球资源观测卫星8(四级)。

最后,带状ArcGIS的统计工具被用来为每个分区计算LST的平均值。

2.3.2。同等重量的方法(EWA)和主成分分析(PCA)

处理后的指标部分2.3。2,我们假设所有九个指标有同样的影响热量的脆弱性,我们添加了这些指标与平等权重得到最终的脆弱性(构建院系_EWA)。

PCA通常是采用热脆弱性研究减少指标数量(61年]。方差极大旋转PCA中它被用来确保减少指标之间的正交性,可以提高秘密的能力相关指标线性不相关的组件。我们所有的PCA方法在IBM SPSS 20.0进行。因为增加变量指示脆弱性增加热量,更高的组件分数也意味着更高的热量脆弱性(构建院系_{主成分分析})。

为了更好地比较这两种方法产生的构建院系,mean-standard偏差分类方法被用来分配构建院系学位(表3)。

2.3.3。验证方法

先前的研究的漏洞评估通常是由定性验证方法(33,62年),这可能不提供相同的可靠性定量验证。在这项研究中,回归分析被用于建立总热死亡和构建院系之间的关系_EWA和构建院系_{主成分分析},分别。

3所示。结果

3.1。低水位体系域分布

意味着LST值在像素级别显示,杭州正在经历高表面温度从2013年6月到8月(图2(一个))。在热浪的背景下,低水位体系域值范围从291.6到318.7 K。大分散变暖区存在于城市的中部和东北部;值得注意的是,这种高LST主要分布在高度城市化地区的杭州。我们将这些领域与谷歌地球,认识到高LST主要分布在三个典型地区:(1)高密度旧住宅,(2)在城市和郊区村庄,和(3)工业区缓解热能迫使空气温度(如人为热和工业热)。然而,低LST主要位于自然景观,如河流、湖泊、公园和森林。

区域统计和正常化后,HHI价值观分为五类从0到1使用自然分解法(图2 (b))。总的来说,LST模式显示一个梯度下降趋势从市中心到郊区。在街道层面,LST的重要空间异质性分布模式可以被识别。分区与LST最高(0.87 - -1.00)主要是观察到的城市中心,包括华中、长庆、Cuiyuan, Pengbu, Shiqiao,天水,望江,武林,西兴,肖颖,Zhanongkou,人口密度非常高,在所有49分区和植被覆盖范围很小。最低的LST值(0.00 - -0.40)中可以找到西湖西南地区。

3.2。空间分布的热使用EWA脆弱性

我们这九个指标可视化空间模式和构建院系使用相同的权重组合方法(图3)。老年人的数量等指标,独居老人的数量不健康的老年人,在城市中心和LST显示高值和较低的值在周围地区。这些结果表明,老人倾向于住在城市中心。相比之下,文盲的数量和人口不到高中教育显示梯度增加的趋势从城市中心到边缘的研究领域。变量如收入、冷却设备,缺乏绿色空间有强烈的空间异质性分布但不显示一个明确的空间分布规律。

在使用同等重量的方法,结合这些九个变量值构建院系表3被分配到构建院系_EWA(图4)。一般来说,热脆弱性的空间分布表明,更高的热量脆弱的地区集中在城市中心,而低热量脆弱的地区位于周围的郊区。数据之间的差异4(一)和4 (b)是由不同的分类方法。图4(一)显示了构建院系的空间格局_EWA使用自然断点的方法为五个层次,而图4 (b)展品的空间格局构建院系_EWA使用mean-standard偏差方法(表3)。使用mean-standard偏差的方法,我们发现总共有五个分区,包括肖颖,紫阳,望江,Dongxin,和华中科技,显示3的值构建院系,这表明这些分区相对脆弱性最高热接触。分区构建院系最低的价值主要是位于东部和北部,例如,林荫州长一行,Liuxia,长年,西湖,北山,Dingqiao。

3.3。空间分布的热使用PCA的脆弱性

PCA方法分组九脆弱性指标分成三个独立的组件(表4)。累计三个组件的贡献是81.784%,这意味着81.784%的原始脆弱性指标的方差可以解释这三个独立的组件。第一部分解释了总方差的42.005%,紧随其后的是第二个和第三个组件的21.886%和17.893%,分别。

第一个组件包括教育不到高中,收入、不健康的老年人,老年人独自生活,和文盲。第二个组件可以以老年人口和冷却设备。组件3可以表现为缺乏绿色空间和LST(表5)。

每个组件的空间格局图所示5。价值最高的分区构建院系在城市中心和西北和东北研究区域的一部分,这意味着组件1的主要指标有一个相对更高的价值在这些地区(图5(一个))。构建院系值较低的分区主要围绕西湖环绕市中心和郊区北部的地区。组件2是老年人的主要指标和冷却设备。可以看出,分区构建院系价值最高的组件2主要是位于城市中心,这表明这些地区相对较高的老年人或冷却设施的数量相对较低(图5 (b))。缺乏绿色空间和LST组件的主要指标是3。可以看出,没有构建院系最高价值的空间分布组件3(图5 (c))。与其他两个组件,组件3显示了明显的聚合的空间格局特征具有更高价值构建院系位于东北部和最低的价值构建院系集中在西南。

后聚合三个组件到最终构建院系通过不同的重量因素,构建院系的空间分布_{主成分分析}可以发现在图吗5 (d)。一般来说,构建院系的模式_{主成分分析}显示分区与高值构建院系位于城市中心,而较低的值构建院系位于郊区。分区可以找到最高的脆弱性在肖颖,紫阳,望江,Pengbu,苗族,Puyan, Dongxin。分区最低的值可以在Liuxia,构建院系Dingqiao,林荫州长一行,长年,西湖,北山。

3.4。构建院系之间的比较_EWA和构建院系_{主成分分析}

我们比较了不同层次构建院系之间的度_EWA和构建院系_{主成分分析}(构建院系_EWA-构建院系_{主成分分析})(图6)。构建院系层面的白色区域代表两种方法是相同的。可以看出,构建院系的26个分区级别保持常数,它们中的大多数主要位于城市中心和研究西南地区。比较了构建院系_EWA,PCA方法的构建院系倾向于低估了热脆弱的城市中心,而倾向于高估郊区的热脆弱性研究的东北和西北地区。

比较这两个结果构建院系的准确性,我们建立了总热死亡和构建院系之间的关系_EWA和构建院系_{主成分分析}分别(图7)。在目前的研究中,我们收集了在分区级别(因高温引发的死亡人数n= 49)构建院系的可靠性进行评估_EWA和构建院系_{主成分分析}。线性回归是用来预测使用构建院系与热有关的死亡_EWA和构建院系_{主成分分析}作为独立变量。结果表明,构建院系_EWA显示了一个更大的相关性与热有关的死亡的R²0.58比构建院系_{主成分分析}与一个R²0.32。

4所示。讨论

4.1。空间分布的LST在杭州

之前的研究表明,高温区域通常位于不透水表面如居民区和工业区,这主要是由于潜在的表面特征和人为热排放从人体新陈代谢和工业生产和居民生活52,63年,64年]。人工土地的不透水表面通常有一个低反照率,会吸收更多的热量,导致更高的表面温度(65年,66年]。同时,人为热量来源于人类活动,包括建筑能耗、交通、工业散热,人体新陈代谢,是另一个热源的人口和产业集群区(67年,68年]。不透水表面的特征和人类活动导致高LST分布在上述区域。低的低水位体系域分布,潜热通量中扮演着关键角色在保持温度冷却水平(63年]。一方面,水和植被较低热量吸收由于其较高的热惯性(64年]。另一方面,蒸发的水和植被蒸散将热量,这将导致更低的表面温度(66年]。LST的空间模式在我们的研究与之前的研究一致在杭州,这表现出高地表温度存在于中部和东北部城市,而低温区域观察到西南部[36,69年,70年]。这种类似的情况发生在其他相关研究,而不仅仅是杭州。研究使用LST或空气温度也表现出更高的值位于中心区域(18,19,34]。

我们的研究之间的一个显著差异LST和先前的研究,以往的研究通常选择一个遥感图像代表热量分布(18,19,44]。然而,我们的研究计算的平均热像夏天使用啊。强大的云计算功能和巨大的陆地卫星图像哎呀平台为我们提供一个绝佳的机会来提取LST平均空间模式。哎呀,相比传统的方法来检索LST需要高性能的计算机硬件和卫星图片下载49,70年]。此外,基于单一场景的LST数据将局限于特定的一天,不能代表一般的时空热危害环境(36]。最近的一项研究表明,使用哎呀获取LST在杭州可以避免图像质量和现在更好的城市热岛的一般特性与常规方法相比(36,49]。随着越来越多的功能和卫星数据集成到哇平台,通过哎呀遥感信息的提取变得越来越受欢迎,这是有利于热危害评估。

4.2。杭州空间分布的热的脆弱性

之前的研究使用荟萃分析的方法探索,城市脆弱性与许多因素有关,如温度水平,人口、年龄、性别、教育、收入、房屋设施,或公共冷却设施(14,25]。通过考虑当地的特点,我们选择了9个变量使用同等重量的方法来构建构建院系(EWA)和主成分分析(PCA)。虽然两个漏洞结果表现出一定程度的差异,他们都证明中央区域可能更容易受到压迫的热量比边远地区。相比之下,有趣的但相互矛盾的结果存在于先前的研究对谁最脆弱的酷热。一些研究表明,比偏远地区(市区更脆弱24,28,71年,72年),而其他人则表示,农村居民更容易(73年]。对我们的结果可能存在有多个可能的解释。高数量的老年人和老年人独自生活是集中在市区。同时,观察在边远地区冷却设施的数量大于中心区域。此外,我们的结果与之前的研究一致,这表明脆弱性增加温暖的社区一般是位于市中心(24]。

4.3。构建院系之间的差异的原因_EWA和构建院系_{主成分分析}

我们的结果显示热漏洞利用EWA和PCA的实质性差异。构建院系的_{主成分分析}减少了成功的解释总与热有关的死亡,与低相关性模型。此外,构建院系_EWA执行一个更好的相关性死亡伴随更高的数量R²。这种差异主要是由于不同的重量因素被使用在我们的研究中。在PCA方法的过程中,一些指标的线性组合来解释变化的变量将降低数据的维数。这通常涉及到不同的目标指标的权重线性组合(33]。此外,如果增加几个指标代表类似的方面,这方面的指标将不可避免地放大33]。在我们的例子中,老年人(60 +)独自生活和不健康的老年人都属于组件1,这将增加老年人口的重量。在同等重量的方法中,所选指标被认为指示的不同方面的脆弱性,以及每一个指标的权重是相同的。因此,PCA方法可能混淆几个重要热脆弱性信息通知计划反应,这意味着多个指标减少到更少的维度可能导致对脆弱性的结果产生影响。

4.4。潜在的策略来减轻高温漏洞

尽管构建院系的结果_EWA和构建院系_{主成分分析}是不同的,有4个地区的共性,包括肖颖,紫阳,望江,Dongxin,构建院系得分最高(3)构建院系价值在这两种情况。然而,这四个分区的主要弱点组件是不同的。例如,肖颖最多的65多岁的老人独自生活,高LST、降温设施,没有绿色保险。紫阳大量的老人独自生活,大量的不健康的老年人,和大量的老人独自生活。望江独居老人的数量最多,最多的不健康的老年人,和LST最高。Dongxin有大量的独居老人,LST高。

虽然每个街道高构建院系的主要组件是不同的,他们大致可以分为三种类型:表面温度高,很多老年人,和缺乏冷却的地方。可以看出,三个四个分区有很高的LST的问题。理论上,分裂和复杂形状的组合区域可以提供一个更减少热岛强度如果总组合区域保持不变(52]。然而,它必须明显难以改变组合区域的空间结构在现实中,更不用说这三个分区位于中心区域。同时,种植植被在城市化地区似乎是一个很好的选择,因为它既能提高组合区域的划分和提供一个extracooling效应(52,64年,74年]。除此之外,更多的植被还将提供临时户外绿色庇护的人。

和许多老年人的分区,社区工作者应该首先采取措施,减少社会孤立和孤独。老年人是有限的问题,如有限的机动性,缓慢知识接待,与亲人的死亡,这将导致社会孤立和孤独,许多老年人死于极端高温事件(1,10]。因此,必要的服务,如住房适应、电话、和警报,应提供当地社区当局老人。此外,药物和食物对预防中暑应该送到有需要的人,尤其是患有潜在疾病。最后,社区工作者应宣布热的危险提高老年人的自我保护意识。

分区缺乏冷却设施,当地政府应该呼吁更多的冷却设施为弱势群体开放。与此同时,它可以为老年人提供一定补贴购买制冷设备减少热量的脆弱性。减轻热漏洞不是一件简单的事,需要自顶向下multiparticipation并为特定区域特定的缓解策略。

4.5。本研究的局限性

有几个局限性与我们的研究相关。首先,一些潜在的相关数据,如空调和建筑特征的数量,不包括在这项研究中,这可能会导致一些构建院系预测结果的不确定性。因高温引发的死亡和评估构建院系之间的相关性不是很高,这也证明了现有的数据不能完全反映构建院系的实际分布。在未来,多源数据的有效收集和应用将进一步提高构建院系评估的准确性。

其次,尽管这项研究已经表明,构建院系使用EWA方法有更高的相关性比构建院系使用PCA与热死亡,这并不表明EWA是最合适的方法来评估构建院系。承认在这项研究中,组件的老年人(65岁以上)与热死,有高度的相关性和缺乏绿色空间的程度可以作为预测LST。因此,这个EWA方法会影响构建院系评估的准确性。在未来,多准则方法应该用于改善分析构建院系。

第三,本研究只关注构建院系的一年。分析在不同的年和预测时间趋势构建院系将允许构建院系评估更可靠。

5。结论

本研究评估了热量的脆弱性在杭州市区的街道级别使用同等重量的方法(EWA)和主成分分析(PCA)。首先,我们采用一种新颖的方法来检索的平均地表温度(LST)(2013年6月)从谷歌地球引擎(GEE)平台作为一个指示器的热量容易避免cloud-contaminated数据问题。其次,我们收集人口数据,基本的地理数据和社会经济数据。第三,我们建立了两种不同的基于EWA和PCA构建院系,分别。最后,我们应用热死亡数据比较构建院系的准确性_EWA和构建院系_{主成分分析}。

特别是,我们得出以下结论:(1)构建院系_EWA和构建院系_{主成分分析}显示的高脆弱性在杭州市内的位于城市核心区域,减少趋势从杭州市区中心的边缘。(2)构建院系之间的比较_EWA和构建院系_{主成分分析}显示了构建院系_{主成分分析}低估了热脆弱的城市中心,而倾向于高估热郊区的脆弱性。(3)构建院系之间的显著相关性_EWA和执行因高温引发的死亡人数比构建院系之间的相关性_{主成分分析}和热死亡,这意味着EWA脆弱性评估可能是一种更好的方法。(4)减少热量的弱点,例如,与高温脆弱性分区的方法可以专注于为经济弱势群体,提供冷却设施或者管理可以提供特殊照顾老年人,尤其是对老年人与社会隔离。

比较两种简单的方法在中国最小的行政单位提供有价值的决策支持指导热漏洞缓解。在街道层面,映射热漏洞可以准确,和热漏洞减灾预案,应急管理目标努力更有效。需要进一步的研究来确定热在多个年,风险评估的变化趋势,可以提供更可靠的热脆弱性地图热脆弱性预警系统和热脆弱性降低。

数据可用性

这项工作可从数据通讯作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

第一作者要感谢中国奖学金委员会。这项工作得到了国家自然科学基金(41671533和41671533号),基础研究基金为中央大学,教育部在中国(没有文科和社会科学的基础。20 xjczh009),和高级人才中国海南省自然科学基金项目(没有。2019 rc122)。

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