RS和GIS支持城市LULC和热岛变化模拟和评估

文摘

快速城市化已成为一个主要城市可持续性的关注由于环境影响,如城市热岛的发展(热岛)和减少城市安全状态。到目前为止,对城市可持续发展的研究主要集中在动态变化监测热岛特征状态,而几乎没有文献热岛变化分析。此外,几乎没有研究土地利用和土地覆盖变化的影响(LULCCs)热岛LULCCs尤其是模拟未来趋势,热岛变化和动态关系LULCCs和热岛。本研究的目的是设计一个远程sensing-based框架,研究和分析如何LULCCs城市化过程中的热环境的影响。为了评估和预测LULCCs对城市热环境的影响,遥感数据多瞬时从1986年到2016年被选为源数据,和地理信息系统(GIS)方法如CA-Markov模型被用来构造拟议的框架。结果表明,(1)有相当实力的城市扩张在40年的研究期间,(2)最远的距离城市重心从(NEE)的浅海区(西南偏西)东北偏北方向,(3)控制温度是中等水平,sub-high水平,和高水平的研究区域,(4)有一个更高的变化的频率和范围从东到西,和(5)之间有显著负相关地表温度和植被和温度和人类居住区之间显著正相关。

1。介绍

土地利用和土地覆盖变化(LULCCs),作为一个最重要的流程与地球生态环境问题和社会进步问题[1- - - - - -5),与全球和区域变化(6,7),在很大程度上影响了地球生物化学循环(8,9),可持续利用的资源(10,生物多样性11),和城市规划和决策12]。作为一个特定类型的LULCCs,城市扩张也起着重要的作用在城市智能增长和现代化是人类文明发展和进步的标志和城市化13]。通过预测,60%以上的人口到2030年将生活在城市(14)导致增加替代人造景观和自然景观的将导致城市温度高于周围郊区或农村地区(15),也被称为热岛。热岛现象不仅会加速城市环境温度和空气污染,还大幅增加能源消耗,增加城市的温度,降低生活质量。热岛实现导致全球变暖的一个重要因素,因高温引发的死亡率和nonforecast气候变化。全面的热岛效应的影响因素的研究是至关重要的制定合理的城市规划政策和缓解热岛的影响(16- - - - - -18]。

城市可持续性发展,可以综合考虑生态环境和人文环境自然、经济、和社会水平在城市发展的过程中,体现人居环境的完整性和生态系统作为一个整体的健康状况,被视为区域城市环境系统的基础管理和预防政策制定(19,20.]。城市扩张被发现在当地气温产生重大影响,查普曼等的评论文章中发现,在某些情况下5度(16]。热岛与城市结构密切相关,将进一步增加城市扩张(21]。在过去的几十年中,大多数研究者研究了LULCCs和热岛孤立,很少考虑他们的综合效应。

此外,现有的基于卫星的研究通常热岛的状态来评估在任何给定的时间,但限制研究的动态进展LULCCs和热岛。大多数研究集中在评估的现在或过去的地位LULCCs热岛虽然没有试图模拟或预测未来变化即使这个信息通知有效的可持续城市发展政策是至关重要的。改变模拟可以提供有价值的信息对未来的预测,表明人为影响和确定退化和森林砍伐是有用的对于城市发展规划。各种动态预测模型,包括empirical-statistical模型、优化模型、基于代理模型,和细胞Automata-Markov (CA-Markov)模型,用于模拟LULCC [22),而他们很少用于热岛变化趋势预测。

在这个研究中,我们提出了一个战略评估和分析LULCCs对热岛的影响,以及模拟、预测,探索之间的关系和交互LULCCs和热环境在未来趋势。为了这个目的,我们使用遥感数据多瞬时捕捉到1986年,1996年,2006年和2016年,GIS空间分析方法和仿真模型CA-Markov趋势。我们测试方法对郑州城市,发展最快的城市之一。输出将为城市规划、城市安全评估,在城市环境和可持续发展。

论文的其余部分组织如下:简要介绍研究领域,初步工作,给出数据集预处理的部分2。提出研究框架基于遥感(RS)和研究领域应用的部分3。结果部分所示4;分析和讨论部分5。最后,结论部分6。

2。研究区和数据集

研究地点位于郑州市(图1首都),河南在中国公关的核心部分,面积共7507公里²以及人口9 878 000居民。郑州是中国国家中心城市之一,是政治、经济、科技、教育中心,也是中国重要的交通枢纽(http://en.wikipedia.org/wiki/Zhengzhou)。城市的年平均气温是14.5°C,和普通地形趋势倾斜从西南到东北。研究区正在加速集聚,经济发展、城市扩张。

主数据集在这项研究是多瞬时陆地卫星遥感数据,与数据涵盖了从1986年到2016年时期,这是获得来自美国地质调查局(https://earthexplorer.usgs.gov/)。作为一个关键的仪器上陆地卫星收集图像,TM / ETM +的空间分辨率是30 m VIR-NIR乐队和60 m / 120 m TIR乐队。陆地卫星数据已被广泛用于LULCCs热岛监控,虽然一些研究试图跟踪和结合的长期动态LULCCs和热岛环境安全评估。第二个主要数据集使用GlobelLand30,我们利用作为参考源(http://www.globallandcover.com)。人口数据,矢量数据和模拟数据在未来也为未来的数据收集分析。更多关于数据集的详细描述,包括捕获日期、传感器类型、分辨率,可以在表中找到1。数据可用性声明:本文中使用的所有数据集包括遥感数据主要边界矢量数据和处理结果可以获得超链接:https://pan.baidu.com/s/1d9GwkEpwryWYgHU_78qV5g,密码:c8rp。研究人员感兴趣的是这个话题可以从上面的链接下载数据或联系相应的作者获取源数据进行二次分析。

选择的遥感数据预处理克服几何和大气条件下,变形,并通过大气和辐射修正错误。减少几何失真和辐射不同,选择的遥感数据预处理通过几何和辐射校正。具体来说,在[以前作品后23),辐射校准过程完成后使用商业软件(的环境)。此外,FLAASH模块的软件是用来完成的环境大气校正。

3所示。方法

从事这一研究的方法包括三个主要阶段:(1)LULC和科大地图描绘与支持向量机的帮助下,从1986年到2026年MWA算法,和CA-Markov模型;(2)分析和讨论的空间分布和时间变化LULC和沾污对扩张强度、缓冲区分析、人居转让、等;(3)定量和定性评价LULC和科大的关系,更多的细节可以在图中找到2。

3.1。土地利用和土地覆盖分类

土地利用和土地覆盖(LULC)地图从四次节点获取遥感数据集在郑州的大都市。在这个图像分类处理,其中一个最先进的机器学习算法,支持向量机(SVM),选择分类研究领域为五个不同的类别(农业土地、植被、严禁,裸露的土地,和建设用地)根据土地利用分类标准状态/ gb - t21010 - 2015和GlobeLand30标准产品(24]。LULC分类使用支持向量机分类器的过程包括训练样本选择、支持向量机内核的决心,特征向量输入,支持向量机分类器应用程序。大约100个训练样本选择每个类的RS的领域的专家;最健壮的径向基函数(RBF)被选为SVM分类器: 在哪里是偏差项为多项式核函数和乙状结肠内核,和陆地卫星除了热红外光谱波段选择作为输入。

分类精度会影响随后的变化分析;在这个研究中,总体精度(OA)和kappa系数(KC)被选为评价标准。OA和KC是一个非参数检验可以反映标签值和预测值的一致性12]。OA的数学模型,可以表示为KC

在哪里类的数量,表示考虑像素的总数,混淆矩阵的对角元素,代表了边际和混淆矩阵的行,和代表了边际混淆矩阵中的列的总和。

3.2。检索城市地表温度

通过文献综述,有三个算法,包括单通道算法,monowindow算法,和辐射传递方程算法,广泛用于城市地表温度检索从单波段陆地卫星热乐队(25]。在这个研究中,秦等人的monowindow算法(MWA)选择检索城市地表温度从陆地卫星TM / ETM +图像。MWA的数学模型可以表示为

城市热岛是表面温度;亮度温度,在正常情况下,常数 和持续 ; 是地表发射率;是大气透射率;是有效的平均大气温度;和是近地表空气温度。虽然像其他许多城市热岛的分析研究[15,26),我们选择一个方法来获取TOA光谱辐射和重点城市地表温度的动态演化的时空。本研究中使用的标准化方法如下:

在哪里是归一化温度的值th像素位置;意味着城市热温度的值th像素位置;热岛_马克斯和热岛_最小值代表正常化之前热岛的最大和最小值。

考虑到研究区域的实际情况,选择统计mean-standard偏差方法将温度场划分为不同的级别。根据温度的统计,热岛的平均和标准偏差作为划分区间的分界点。平均值和标准偏差的平均值热岛地图获得1986年,1996年,2006年和2016年 , 被热间隔的分界点。划分区间的结果如表所示2。

3.3。CA-Markov模型

CA模型(27)有一个时空变化模拟能力,可以被定义为 在哪里是当地的过渡细胞,是一组细胞状态,是手机领域, 和表示开始和结束时间。马尔可夫模型(28),已被广泛用于趋势模拟在不同的场景可以表示为 在哪里和在时间状态 和 ,分别 , ; 在状态转移概率矩阵。CA-Markov模型结合CA模型和马尔可夫模型,这两种动态模型与离散状态(29日]。当结合CA模型,CA-Markov模型可以克服的限制,马尔可夫模型未能抓住未来的空间分布,可用于模拟时空变化。在这个研究中,LULC和科大地图在2006年和2016年被选为研究计算矩阵使用马尔可夫模型的过渡区域。和一个标准的5 5邻近过滤器被选为CA模型这意味着未来的像素的状况不仅决定了信息从之前的状态也相应被周围的像素。

3.4。城市扩张强度

城市扩张的速度(街)和城市扩张的强度(拜访)是最常见的方法来描述城市扩张。街描述了年平均面积变化组合的研究期间,同时拜访的比例是指城市土地利用扩张的空间单元在整个城市区域研究期间。街,只拜访研究城市建筑密集区的量变一段的开始和结束,而忽略了城市发展的动态过程。本文基于城市发展强度、城市扩张强度指数的概念(UEII)提出了30.),它描述了城市扩张的分化程度不同的方向和表示增长的城市空间单位土地总面积的百分比单位在研究期间31日),可用于研究城市增长过程更加合理、准确。UEII的数学模型 其中UEII是城市扩张强度指数的空间单元之间的时期和 ; 和城市区域空间单元的时间吗和 ,分别;总土地面积;是研究时期。UEII可以分为不同的级别根据相关文献[31日)和表所示3。

3.5。城市重心运动

重心模型反映了运动的方向和距离重心随时间(32,33]。城市的重心反映了城市空间的几何平衡在某种程度上,在空间位置将不断地在增长的城市人口密集的地方。的运动方向的重力中心反映了城市发展的方向。进一步分析城市空间的扩张,城市的引力中心介绍了这项研究。的数学模型可以描述为重心 在哪里和的水平和垂直坐标的重心一年,意味着的面积多边形的年,和意思是水平和垂直的重心坐标多边形。重力中心距的数学方程可以表示如下:

在哪里是城市重心转移的距离从一开始到结束时间点;和代表了水平和垂直城市中心重力坐标,分别在初始时刻的研究,和代表相应坐标结束的时刻。

4所示。结果

4.1。LULC地图和城市扩张强度

总共有15538、13829、15991、和13937像素选择培训遥感数据捕获的1986年8月12日,1996年4月15日,2006年4月9日,2016年4月23日,分别。选择测试像素的数量(地面实况点)是5643分。分类地图从1986年到2016年在图所示3;总体精度和kappa系数评价结果如表所示4。分类的基础上,2006年和2016年的地图,2026年LULC地图预测与CA-Markov模型如图4。

根据上述城市扩张强度模型,建筑面积分类的统计结果和仿真是在1986年,1996年,2006年、2016年和2026年(如图3和4),城市增长强度分级标准,城市发展水平的强度(表获得5)。

4.2。城市重心的变化

基于重心模型,郑州的重心和变化的足迹从1986年到2026年城市人口密集的地方。重力中心和重心发展的趋势如表所示6。

结果表明,城市的方向和距离的重心运动有很大的不同在不同的时期。每个时期的重心运动在研究期间具有以下特点:(1)郑州的城市中心9.65公里,西北地区从1986年到1996年。占主导地位的驱动力在Xingyang城市建设的快速发展,国家层面的城市现在成为郑州市都市地区,从1986年到1996年。郑州市金水区发展早,速度比其他城市地区,导致重心运动金水和Xingyang区。(2)城市中心东南15.69公里转移到从1996年到2006年,这主要是因为随着城市化的加速,郑州火车站是扩大;新郑国际机场,高速公路,和一些大型建设项目逐渐投入服务,扩大了人造土地类型的表面积在东南方向,造成重力变化明显。(3)市中心7.87公里搬到北从2006年到2016年,主要是由于大规模建设郑州高新技术工业园区和郑州东高速铁路站的操作运营2012年,导致快速增加人造表面在北方。与此同时,旧区二七郑州市的发展已经饱和。因此,二七区的发展速度是金水区低于在2006年到2016年,使重心转移到朝鲜在过去的10年。(4)根据LULC使用CA-Markov模型的预测结果,重心将向西1.14公里从2016年到2026年。 With the continuous urbanization process, the urbanization of Zhengzhou has basically become saturated and the expansion speed has slowed down.

4.3。城市扩张的空间定位

人类解决的矢量数据相邻时期从1986年到1996年,1996年和2006年,2006年和2016年,和2016年和2026年被重叠和向城市强度增长进行分析,娘家姓的,看到的,上交所,量SWW NWW,和北北西方向(图5和表7)。

根据上述结果,一般来说,最强的城市增长强度NEE和SWW方向从1986年到2026年,这是研究区域城市发展的主导方向。结合研究区域的行政区域的地理位置,强度最强的城市增长主要集中在金水区,二七区,Xinmi,主要是因为城市化进程正在加快郑州城市的快速发展。郑州城市的核心区域,金水区和二七区已成为城市化的中心,不断向外扩张。Xinmi位于中部的郑州二七区附近,这是二七区受到城市化的影响。利用其优越的发展环境和条件下,城市增长Xinmi强度显著增加。

时间维度的研究表明,北区城市增长在娘家姓的强度和近取向相对强劲的从1986年到1996年,这主要是由于二七区的快速发展和Xingyang区。城市发展的方向主要是娘家姓的,SWW,和量从1996年到2006年,在这一时期,城市发展模式是一致的,和其他城市的增长相对缓慢,这使得这个城市的重心转向东南。从2006年到2016年,城市增长强度在娘家姓的NWW, SWW方向是相对强劲。在此期间,积极构建活动在郑州市交通设施和高科技产业,进一步加强土地开发工作和城市增长的强度增加。同时,地市级城市的土地利用发展现状如巩义和Xinmi快速增长,因为不饱和的状态。根据LULC结果的预测,将有一个类似的趋势之间的城市增长时期,2016年到2026年和2006年到2016年的时期。郑州城市的城市化建设已经达到了一个新的阶段,和城市增长将相对稳定和成熟。

4.4。热岛的结果和统计功能

热岛的结果从1986年到2016年使用的WMA,检索和热岛2026度使用CA-Markov模拟模型。热岛分布地图和热岛度从1986年到2026年在图所示6和表8。

热岛的空间分布地图(图6区)的研究表明,低温和sub-low温度区主要位于黄河流域在研究东北地区。和高温区域主要位于城市组合区,北部的中央部分。基于图的统计结果7和表8,不同温度区域的等级特征比例,占主导地位的地区的介质温度和sub-high温度水平,其次是高温,sub-low温度和低温地区。

4.5。城市热环境的时空变化

根据热岛学位的统计结果,热岛水平将获得的动态曲线(图8)。热岛的比例变化,研究区在1986年到1996年之间,1996年到2006年,和2006年到2016年计算(见表9- - - - - -12)。方法用于LULCC分析采用分析城市热环境的时空变化(如图7- - - - - -9)。

热岛的动态曲线趋势结果(图8)表明,低温区域和sub-low温度区域的面积从1986年到2026年期间萎缩。主导热岛区在这段时间中,sub-high,高温区域。低温区域的面积有一个下降的趋势,和sub-low温度区域的面积经历略有增加,然后连续下降。sub-high温度区域的变化趋势相反的sub-low温度区。中温区和高温区域都是波动上升的趋势,而介质温度区域的趋势相反的高温区域。

结合分布地图的城市热环境研究领域在过去的40年里,一个长期热岛进行比较(图9)。从1986年到1996年,郑州城市的热环境变化过程是复杂的,有一个很大的变化范围,快速变化的动态。sub-low温度和介质温度区的面积增加;低温的面积,sub-high温度和高温区域减少。介质温度的动态区域变化最多,超过10%。从1996年到2006年,郑州倾向于变化的热环境高温区域。中、低温的面积下降,sub-high温度增加的面积,和改变最高温区域,也就是说,超过85%。而其他降解的变化范围相对较小,尤其是低温区域的面积几乎是不变的。从2006年到2016年,这一趋势的热环境类似于1986年和1996年之间。该地区被极端温度水平下降; the area occupied by intermediate temperature level increased. And the urban thermal environment had a tendency to concentrate to medium and high-temperature levels. According to the prediction result, between 2016 and 2026, the overall thermal environment of the city has a small change and is in a state of dynamic equilibrium. It is predicted that by 2026, urban surface temperature will further evolve into high-temperature areas, and the problem of the UHI effect will become more prominent.

4.6。热岛的空间特征

在这项研究中,空间特征分析了热岛分布和缓冲区方法使用概要文件。概要分析可以直观地描述空间分布模式和整体进化规则的城市热环境。二七纪念塔,位于郑州市的核心区域被选中为中心的形象,以东西向构造剖面线和南北方向。东西剖面线建设公路和基于经过等重要建筑物Hongsen建筑,防空学院,郑州西汽车站,建设西路,郑州职业技术学院,郑州孔庙,郑州96号中学。南北方向剖面线大致是沿着二七路,传递重要的郑州人民公园等地,河南省级商务部,郑州人民医院、郑州大学、河南农业大学、和道德化街。LST在不同时期的资料计算(图10)。

LST在不同时期的档案表明,(1)有明显的锯齿状跳跃LST EW和NS配置文件的每个时期。城市中心区和郊区的特点是“向上凸性”和“抑郁。“这主要是由于城市的底层表面的复杂结构表面,和下垫面特征的变化在一个小区域的表面温度突然;(2)在这项研究中,LST在城市的中心区域通常较高,有明显的“疙瘩”,不均匀的“峰”和“低谷”形态特征。1号、在郊区很低,而一大跳的“跳”现象和快速变化的频率比的城市中心。的原因,相关的底层表面中心区域主要由钢铁、水泥、砖石、和结构相对简单,而郊区的基础主要包括绿地、水域、土壤、水泥、砖石、和结构相对复杂;(3)各种电子战特点的比较和NS LST配置文件表明,EW方向变化迅速,比这复杂的NS方向。这一现象表明,底层表面电子战的郑州比NS方向,更多元化的结构类型和变化更复杂;(4)长期变化的角度LST的分布格局,电子战,和NS概要文件显示,随着城市化建设的不断发展,城市的整体平均温度逐渐增加,而城市表面温度剖面的频率和跳转范围有一个下降的趋势。这主要是因为郑州市城市化建设的逐渐改善,城市下垫面特征结构趋于稳定,和城市热环境的温度场结构趋于简化。

缓冲区分析是一个重要的空间分析方法用于确定GIS研究元素的距离。在本研究中,采用缓冲区分析方法研究城市热环境。这种方法的支持,LST和城市中心的位置之间的关系探讨了从1986年到2026年,低水位体系域分布的空间特征在一定距离,和郑州城市热环境的空间模式进行了分析。四个循环缓冲区距离5公里的二七纪念塔作为圆心画(图11)。LST年级矢量数据的1986、1996、2006、2016和2026和缓冲矢量数据叠加和分析获得LST分布结果的五个不同距离的中心圈(图12)。

不同等级的面积比例不同的缓冲区(图12)表明,在40年的城市化在郑州,低温区域的面积逐渐减少,中间等级的面积温度区经历了一个先增加,然后降低的过程;温度较高区域的面积不断增加。因此,郑州市城市热环境的模式呈现聚集到一个中级趋势首先然后改变极高的温度。

通过纵向比较缓冲区的温度水平,结果表明,在缓冲区0公里10公里,每个年级的温度变化很大,低温区域的面积逐渐减少,高温区域的面积继续迅速增加。高温超过80%的面积比2016年,这个数字将在2026年接近90%的预测。缓冲区的10公里20公里,低温区域的面积通常是下降,介质温度区域的面积是稳定,高温区域的面积是改变从最小到最大。据预测,到2026年,低温度带的面积将接近10公里²。在20公里到30公里的缓冲区,低温的面积和sub-low温度持续下降,介质温度区域的面积和sub-high温度区处于波动状态,和高温区域的面积略有增加。30公里40公里的缓冲区,媒介和sub-high温度区是主要的温度等级。在开始时高温区域的比例增加,然后稳定在20%;低温区域的比例很小,处于下降状态。上面的现象主要是由于连续的郑州市城市化进程的加速,人造周边地区不断扩大的二七塔,和人工土地面积的增加,导致连续温度上升高缓冲区,和低温区逐渐减少。

横向比较(10公里,20公里,30公里,40公里缓冲区)的温度水平的变化趋势表明,低温区增加然后减少,显示为一个“n”形变化趋势。sub-low温度区域的面积逐渐增加在2006年到2026年期间。介质温度的总体变化范围区从1986年到1996年期间很小,虽然逐渐增加,2006年到2026年期间。sub-high温度区占据更大的比例在10公里缓冲区比其他缓冲区从1986年到1996年。从1996年到2006年期间,sub-high温度区域的比例几乎是相同的在每一个缓冲地带,从2006年到2016年期间,sub-high温度的空间分布有一个相反的模式的一个时期从1986年到1996年。LST的分布特征主要是由于高度城市化地区接近二七塔的城市下垫面特性是由钢铁、水泥、砖石增加热岛效应的影响。

4.7。LULC和热岛之间的关系

在本节中,LULC和热岛之间的关系进行了分析使用三个量化指标如归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)和归一化严禁指数(NDWI)标明相对重要LULC类型植被、建筑物密集的地区,并严禁。

归一化植被指数是一种标准化的方式来衡量植被,量化植物通过测量之间的区别红(R)和近红外(NIR)光谱反射值从遥感数据。归一化植被指数的公式可以计算出 。NDBI容易计算组合的地区是另一个解决方案,因为它是简单,快速,准确的在城市区域的映射。NDBI可以使用公式计算 ,短波红外成像和近红外光谱代表短波红外和近红外波段的光谱反射率值。NDWI,可以使用绿色和NIR光谱反射值计算使用公式 ,最适合于严禁映射。在这项研究中,有30集的归一化植被指数,NDBI, MNDWI指数和相应的科大数据被随机选择从1986年的数据,1996年,2006年,2016年和2026年线性回归,结果如所示

回归方程(15),(16)和(17)表明,归一化植被指数之间有显著负相关,NDWI,和LST;的相关系数分别为0.835和0.868。严禁有更明显的影响减轻LST比植被。NDBI和LST之间有显著的正相关,相关系数为0.821。

5。分析和讨论

城市扩张强度级别(表5从1986年到2026年)表明,城市增长强度保持在此期间增加。有一个中速增长阶段从1986年到1996年,从1996年到2006年迅速增长。根据的预测结果LULC地图,将会有一个轻微放缓在一定程度上在接下来的10年,而城市发展仍处于一个中等的速度。

LULC类型和热岛之间的关系是什么?为了发现这种关系和有效、合理地分析不同表面覆盖的影响和贡献城市热环境,人工表面,植被、水、农田,和裸土地矢量数据的1986年,1996年,2006年,2016年和2026年是低温的矢量数据上执行的顺序,sub-low温度、介质温度、sub-high温度和高温区域。和不同LULC类型占据的比例在不同温度等级也计算(表13- - - - - -17)。

热环境的时空变化从1986年到2026年的比例显示,LULC类型在一个温度梯度显著改变。例如,建筑面积在高温区域已迅速从1986年的不到10%增长到2016年的超过45%。在低温区,水已经接近65%的比例从一开始的研究期间,在2016年继续下降到低于30%,这是比例预测,到2026年将进一步明显减少。Priyankara等的研究(34)展示了类似的发现意味着LST具有很强的与不透水表面的一小部分重要的积极关系和持续的不透水表面,而强烈的负面关系森林表面和新添加不透水表面的一小部分。Priyankara等人建议,植被地区建议在水平和垂直方向减少热岛效应。

相同比例的LULC类型的变化在不同温度等级显示从1986年到2026年的变化组合区域和光秃秃的土地面积是相似的,也就是说,在研究的早期阶段,这两种土地覆盖类型主要集中在中温区。随着城市的扩张,高温区域的比例增加。当结合组合的空间分布和裸地在研究区,它充分体现了重要的积极的影响和贡献这两个LULC类型对城市热环境。植被的分布主要是在一个中等水平的热岛成绩,这表明植被在平衡表面温度起着重要的作用。严禁在低温区,分布和比例逐渐减少低收入,中期,高温区域。随着城市化进程的加速,严禁在低温区域的比例将在2026年不到8%的预测,但它仍然有一个明显的优势超过其他土地覆盖类型显示,严禁是必不可少的减少热岛效应和维护城市热环境的平衡与稳定。LULC类型的分布在这里所讨论的所有温度等级,而其他因素的贡献可能会分化。Ranagalage等的研究(35)透露,意味着LST呈正相关,部分建筑面积的比例的增加和森林面积的减少农业和森林面积的比例分数。建筑密度是一个至关重要的元素在增加LST。

6。结论

LULCCs的在这个研究,综合研究城市热环境评估都使用了RS和GIS空间技术。郑州市城市化的时空变化分析了从1986年到2026年,可以得出,结论如下。

土地利用和土地覆盖变化研究了郑州城市的40年和分析。在过去的四十年,土地覆盖类型是重要的变换组合区域。LULC转换关系的研究区域是极其复杂的。最强的城市增长强度发生在1996年到2006年。研究区通常在娘家姓的扩大和SWW取向尤其是从1986年到2026年。

综合分析自然和热环境已经产生了。从1986年到2026年期间,LST在研究区主要分布在中、sub-high,高温区域。在郑州热环境变化过程相对复杂,和时空动态变化是剧烈的。在研究的早期阶段期间,温度等级趋势介质区域,中间趋势高温区域,后期有变化的趋势中。东西方向的温度变化速度比,南北方向。之间存在着显著相关植被、水和城市地表温度和LST,组合区和低水位体系域之间的正相关关系。

论文的明显缺点是,我们的研究仅限于白天热岛由于陆地卫星数据集的极限。因此,未来的工作倾向于集成陆地卫星的优点和夜间灯光数据集,然后将我们的研究扩展到夜间。

缩写

LULCCs:	土地利用和土地覆盖变化
热岛:	城市热岛
东东:	北北
西南偏西。	浅海区
CA-Markov:	细胞自动机马尔可夫
拉尔夫-舒马赫:	遥感
LULC:	土地利用和土地覆盖
科大:	城市地表温度。

数据可用性

数据可用性声明:本文中使用的所有数据集包括遥感数据主要边界矢量数据和处理结果可以获得超链接:https://pan.baidu.com/s/1d9GwkEpwryWYgHU_78qV5g,密码:c8rp。研究人员感兴趣的是这个话题可以从上面的链接下载数据或联系相应的作者获取源数据进行二次分析。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

P.L.进行概念化;P.L.和RM。h的方法;P.L.正式执行分析;P.L.帮助在写作和准备初稿;P.L.和RM。h .导致了写作、回顾、手稿和编辑;P.L.执行项目管理;SJ。j . XF。 L. conducted the experiment; Pei Liu proposed the idea, wrote the original manuscript and the following revisions, and provided the funding. P.L. and SJ. J. executed all the experiments; YP. L., RM. H., and HW. Z. contributed to the revisions and provided valuable comments. Pei Liu, Shoujun Jia, Ruimei Han, Yuanping Liu, Xiaofeng Lu, and Hanwei Zhang contributed equally to this work.

确认

我们要感谢程全新课题,博士研究生Weijia赵,Changhu王岐山援助的准备的数据集和一些字段用于这项研究工作。作者还表达他们的感谢美国地质调查局使得陆地卫星数据集可用。本研究由国家自然科学基金资助(41601450),国家自然科学基金之间的合作交流项目的中国和英国皇家学会(42011530174号),河南省的关键技术研发项目(182102310860),和中国学术委员会授予(排名201808410212)。

引用

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