陕西关中城市群热岛效应指标初探
基于全球位置网格的城市热岛指标计算
基于全球位置网格的城市热岛指标计算
周燕迪;侯孟营;张奎;赵天铭;庞然
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2024(38)4
【摘要】城市热岛效应的出现对能源消耗、物质循环以及城市居民的健康均产生
了不利影响。
因此,准确计算热岛指标并对城市热岛效应进行定量监测,对于改善城
市生态环境具有重要意义。
本文针对城市热岛指标计算复杂效率低、精度不高的问题,提出基于全球经纬度剖分网格模型(GeoSOT)的热岛足迹、热岛容量的计算方法。
以北京市东、西城区作为研究区域,对疫情前的2014—2019年夏季进行了热岛指
标的计算,并结合高斯模型法的计算结果进行对比分析。
结果表明:基于GeoSOT网格的热岛指标计算减少了数据冗余,在误差范围内快速、准确地计算热岛指标,精准
反映热岛效应发生的空间范围以及显著程度。
【总页数】6页(P609-614)
【作者】周燕迪;侯孟营;张奎;赵天铭;庞然
【作者单位】北京市测绘设计研究院;城市空间信息工程北京市重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】P237;X16
【相关文献】
1.基于网格细胞到位置细胞转换的位置估计模型
2.基于气温日较差的城市热岛强度指标初探
3.全球兴盛“网格计算”两大CPU阵营暗中较量上海拟建最大城市信息
服务网格4.基于网格的可靠性指标计算及展示5.全球位置网格在城市热岛空间形态表达中的应用研究
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西安市城市热岛效应卫星遥感分析
监 督 分 类 法 对 西 安 市 影 像 进 行 土 地 利 用 ／ 盖 变 化 分 类 ；在 此 基 础 上 对 西 安 市 城 市 热 岛 的 空 间 分 覆 布 特 征 及 城 市 热 岛 与 土 地 利 用 ／ 盖 变 化 的关 系 进 行 研 究 。 果 表 明 ： 安 市 城 区地 表 温度 明 显 比 覆 结 西 郊 区地 表 温 度 高 ，由市 中心 向外 呈 现地 表 温 度 逐 渐 降 低 的趋 势 。城 市 地 表 温 度 与 土地 利用 类 型 密 切 相关 ，不 同地 表 覆 盖 类 型 的地 表 温 度 差 异 显 著 ，城 市 用 地 和 裸 地 是 城 市 热 岛强 度 的 主要 贡 献 因 素 ，水 体 和 林 地 具 有 较 好 的 降 温 作 用 。 关 键 词 ：Ｌ ｎ ｓｔ Ｔ ａ ｄａ Ｍ ；城 市 热 岛 ；土 地 利 用 ／ 盖 变 化 ；亮 度 温 度 Ｅ 覆
一 ０ ０ ７ ０ ８ ８ ＋ ３ ２， ． ３ ５ Ｄ ． （） １
４ 结 果 与 分 析
４ １ 西安 市城 市热 岛空 间分布 特征 ．
由图 １可 以看 出 ，西安市 城 区亮 度 温度 明显
其 次 把辐 射亮 度值转 化为亮 度 温度
Ｔ—Ｋ２ （ｎ （ ｌ ＋ １ ） ／ Ｉ ／ ）。 （） ２
３ 亮 温 反 演 及 土 地 利 用 ／ 盖 的 关 系 研 究 覆 ３ １ 亮 温反 演 ．
计算得 到 西安市 夏 季城 区亮 温分 布结果 （ 见
图 １。 ）
ＴＭ／ Ｔ Ｅ Ｍ 的 热 红 外 波 段 接 收 的 是 与地 表
1959-2008年西安市城市热岛强度非对称变化特征
・
６ ３
农 业气 象 ・
１ ９ ５ ９ －２ ０ ０ ８ 年西安市城市热岛强度非对称变化特征
ｓ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ｎ ｕ ｌ ａ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｍｅ ａ ｎ 。 ｍｉ ｎ ｉ ｍｕ ｍ ａ ｎ ｄ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｅ ｉ ｒ ｅ ｓ ｉ ｎ Ｘｉ ’ ａ ｎ ｍｅ ｔ ｅ ｏ ｒ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｌ ａ ｎ ｔ ｉ ａ ｎ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ １ ９ ５ ９ ｔ ｏ ２ ０ ０ ８， ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ｅ ｌ ｙ， ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｕ ｒ ｂ ａ ｎ ｂ ｅ ｓ ｔ ｉ ｓ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｒ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ｗｅ ｒ ｅ ｃ ｌｅ ａ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ａ ｗｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｍｏ ｓ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｓ ａ ｒ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ｗ ａ ｒ ｍｉ ｎ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ ｍｉ ｎ ｉ ｍｕ ｍ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ Ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｏ ｆ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｔ ｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｕ ｒ ｂ ａ ｎ ｈ ｅ ａ ｔ ｉ ｓ ｌ ａ ｎ ｄ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｈ ａ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｉｅ ｆ ｄ ｄ ｕ ｉ ｒ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ
西安地理之西安城市热岛效应及其成因
西安地理之西安城市热岛效应及其成因The Urban Heat Island Effect and Its Causes in Xi'anGeographyIn the vast land of China, Xi’an stands as a pearl embedded in the Guanzhong Plain. Surrounded by natural wonders such as the Qinling Mountains to its northwest and connected to the Yellow River via the Weihe River to its east, this ancient city is not only a cultural hub but also an intriguing geographical specimen. One fascinating aspect of Xi'an's geography is the urban heat island effect - a phenomenon that has become increasingly prominent in recent years due to rapid urbanization.The urban heat island effect refers to the situation where temperatures within cities are significantly higher than those in surrounding rural areas. This occurs primarily because urban landscapes are often characterized by dense building clusters, asphalt roads, and concrete surfaces, which have higher heat absorption rates and lower specific heat capacities compared to soil or vegetation found in rural regions. These artificial structures effectively trap heat during sunny days and release it slowly at night, creating pockets of warmer air. Xi'an, being no exception to this rule, experiences noticeable temperature disparities between its urban core and neighboring countryside. According to recent studies, the average temperature difference between Xi'an's downtown area and its outskirts can be as high asseveral degrees Celsius, with summer afternoons sometimes seeing differences exceeding six degrees. Such conditions not only impact residents' daily lives but also contribute to various environmental issues like increased pollution levels and altered weather patterns. Multiple factors contribute to the urban heat island effect in Xi'an. Firstly, the extensive use of concrete and asphalt for roadways and buildings greatly reduces surface reflectivity, allowing more solar radiation to be absorbed and converted into heat energy. Secondly, anthropogenic heat sources from industrial activities, traffic congestion, and domestic heating systems further exacerbate the problem. Additionally, atmospheric pollutants emitted by these same sources enhance greenhouse gas concentrations, trapping even more heat close to ground level.Moreover, the topography of Xi'an plays a significant role in amplifying the heat island effect. Being situated within the Guanzhong Basin—a geographical feature known for its enclosed nature—air circulation is naturally limited. Combined with the blocking effect of the nearby Qinling Mountains, which creates a "foehn" wind pattern (dry warm downslope winds), hot air trapped inside the basin struggles to disperse, leading to hotter summers and colder winters in Xi'an compared to adjacent regions.To mitigate the negative impacts of the urban heat island effect, Xi'an has implemented various strategies over the past few decades. These include promoting green spaces and parks within the city limits, encouraging sustainablebuilding practices, improving ventilation systems in densely populated areas, and enhancing public awareness about climate change and its local manifestations. However, given the complexity of the issue and the pace of ongoing urban development, addressing the urban heat island effect remains a challenging task that requires continued effort and innovation.In conclusion, the urban heat island effect in Xi'an is both a testament to the dynamism of modern-day life in the city and a reminder of our shared responsibility towards safeguarding the environment. By understanding its causes and implementing targeted measures, we can hope to strike a balance between progress and sustainability, ensuring that future generations will continue to enjoy the beauty and prosperity of this storied capital of Shaanxi Province.。
盆地地形下西安城市热岛效应对周边降水的影响
盆地地形下西安城市热岛效应对周边降水的影响王建鹏;孙继;王式功;张弘;薛荣;惠英【摘要】利用陕西省西安市及周边14个气象观测站最近40 a(1966～2005年)冬季(12～2月)、夏季(6～8月)平均气温、降水量和降水日数、各站风向资料及西安站逐时降水资料,运用统计对比分析方法,研究城市热岛效应的年代际变化及其对区域降水的影响,并尝试给予简要的原因分析与讨论.结果表明:(1)由于城市规模的发展,冬夏季均形成了以西安为中心的明显“热岛”,西安城区与临近区域的温度梯度在加大.热岛强度、影响范围冬季强于夏季；(2)无论冬夏季,温度空间距平差0℃线都呈Ω形,在其东西2侧分别有冷中心或冷区,暖区(暖中心)冬季强于夏季,西侧冷区(冷中心)夏季强于冬季,东侧冷区(冷中心)冬季强于夏季.冬夏季,降水总体分布的第1特征是:在Ω形东、西、南侧冷中心(冷区)降水量均增加,在暖舌北侧均减少；总体分布第2特征为:夏季东北少、西南多,冬季西少东多.2季节都存在个别站点的局地性差异；(3)第1特征的形成机制是明显的“温度锋区”；第2特征形成机制是由热岛效应和季节性变化的环境风场间相互作用,降水的季节空间分布差异是由冬夏盛行风变化引起的；因地形造成盛行风方向的不同是导致降水空间分布复杂的主要原因.【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2011(029)002【总页数】7页(P168-173,181)【关键词】盆地；地形；热岛效应；降水【作者】王建鹏;孙继;王式功;张弘;薛荣;惠英【作者单位】陕西省西安市气象局，陕西西安 710016;北京市气象局，北京100089;兰州大学大气科学学院，甘肃兰州 730000;陕西省西安市气象局，陕西西安 710016;陕西省西安市气象局，陕西西安 710016;陕西省西安市气象局，陕西西安 710016【正文语种】中文【中图分类】P463.21近几十年来，我国的城市化进程在不断发展，在全球气候普遍变暖的情况下，城市化进程对全球气候变化的影响已经受到气象学者的关注。
城市下垫面对西安市热岛现象的影响分析
城市下垫面对西安市热岛现象的影响分析发表时间：2016-09-06T09:31:00.660Z 来源：《建筑建材装饰》2015年12月上作者：马利英[导读] 本文通过对西安市的不同地理坐标的不同下垫面材质影响下的热环境的实地测量数据，分析西安市的热岛现象。
马利英（中信建筑设计研究总院有限公司，湖北武汉430014）摘要：随着西安市城市化进程的持续加速发展，城市人口快速增加，呈现都市集聚化的趋势。
城市建设使大量的建筑物、混凝土或沥青路面代替了田野和植物，大大改变了地表的反射率和蓄热能力，热岛现象逐年加剧。
本文分析了不同的城市下垫面对西安市热岛现象的影响。
关键词：热岛现象；下垫面；干球温度；相对湿度前言随着社会的发展，西安市城市化进程的持续加速，城市人口快速增加，呈现都市集聚化的趋势，城市建设使大量的建筑物、混凝土或沥青路面代替了田野和植物，大大改变了地表的反射率和蓄热能力，热岛现象逐年加剧。
本文通过对西安市的不同地理坐标的不同下垫面材质影响下的热环境的实地测量数据，分析西安市的热岛现象。
1测试内容现场测试按照问卷调查及实地测验两种的方式进行，在西安市分布4个重要测点：钟楼附近、二环路、电视塔附近、郭杜，从市中心到郊区都有了比较均匀的测点，由于对不同下垫面的测量存在时间上的滞后，是测量结果难免出现误差，但是从测量结果仍然可以看出大体的温度趋势，对结果的分析没有太大的影响。
1.1测试项目室外空气干球温度：ｔ（℃）室外空气相对湿度：∮（﹪）室外风速、风向：v（ｍ/ｓ）照度：E（lx）太阳辐射强度：I（W/㎡) 噪声强度：I（dB）1.2测试方法在土地、柏油路、草地大理石面、水泥地面、砖地按有无树荫分别设测点，测量时间间隔设定为1小时、整点测量，测试时间为2004年７月11日8：00～21：00。
温度测量采用标准的水银温度计，精度±0.1℃；相对湿度测量采用通风干湿球温度计；风速测量采用热球风速仪；风向测定采用烟气、丝线、旗帜等；辐射温度采用辐射温度计；照度测定采用照度计；噪声强度测定采用声级计。
城市热岛效应的成因及对策
城市热岛效应的成因及对策在现代城市的发展进程中，“城市热岛效应”这个名词逐渐为人们所熟知。
它就像一个隐藏在城市繁华背后的“小怪兽”，给我们的生活带来了诸多影响。
那么，究竟什么是城市热岛效应？它又是怎么产生的？我们又该如何应对呢？城市热岛效应，简单来说，就是城市中的气温明显高于周边郊区的现象。
在炎热的夏季，身处城市的我们常常会感到闷热难耐，而一旦去到郊外，却能立刻感受到丝丝凉意，这就是城市热岛效应最直观的体现。
造成城市热岛效应的原因是多方面的。
首先，城市中的建筑物和道路大多由混凝土、沥青等材料构成，这些材料的比热容较小，在白天吸收了大量的太阳辐射后，迅速升温，并且在夜间缓慢释放热量，使得城市的温度居高不下。
相比之下，郊区的土壤、植被等具有较好的吸热和散热能力，能够有效地调节温度。
城市中的人口密集、工业发达，这就导致了大量的能源消耗。
工厂、车辆、空调等设备在运行过程中会产生大量的废热，这些热量排放到环境中，进一步加剧了城市的温升。
而且，城市中的交通拥堵也是一个不可忽视的因素。
车辆在拥堵时频繁启停，发动机持续运转，产生的热量源源不断。
城市中的绿地和水体面积相对较少。
植被通过蒸腾作用可以吸收热量、降低气温，同时增加空气湿度。
而城市中的绿地往往被建筑物所挤占，湖泊、河流等水体也在城市建设中不断减少，使得城市自身的温度调节能力大打折扣。
面对城市热岛效应带来的种种问题，我们并非束手无策，而是可以采取一系列有效的对策。
增加城市的绿化面积是一个重要的举措。
可以在城市中建设更多的公园、花园和绿化带，在建筑物的屋顶和墙壁上进行垂直绿化，不仅能够美化环境，还能有效地降低气温。
同时，要保护和恢复城市中的水体，增加湖泊、河流的面积，改善城市的水系循环，利用水体的蒸发和吸热作用来调节温度。
优化城市的建筑设计也是关键。
在建筑设计中，可以采用隔热性能好的材料，减少建筑物对热量的吸收。
合理规划建筑物的布局和间距，以促进空气流通，降低局部温度。
2022届陕西省名校高一第二学期地理期末复习检测试题含解析
2022届陕西省名校高一第二学期地理期末复习检测试题一、单选题（本题包括30个小题，每小题2分，共60分）1．下列与城市“热岛效应”的形成最密切相关的是（）A．高大密集的建筑群体B．工业、交通、家庭排放的废气、废热C．城市中水域和绿地的能量调节D．城市中众多的交通、管理设施【答案】B【解析】【分析】【详解】城市“热岛效应”与城市升温源息息相关。
工业、交通、家庭排放的废气、废热是造成城市“热岛效应”的主要直接原因。
城市中水域和绿地的能量调节会减弱“热岛效应”；高大密集的建筑群体、城市中众多的交通、管理设施与城市“热岛效应”关联度不高，不是城市“热岛效应”的主要原因，选B。
【点睛】“城市热岛”：由于城市人口集中并不断增多，工业发达，居民生活、工业生产和交通工具消耗大量的燃料，释放大量的废热，导致城市气温高于郊区，形成“城市热岛”。
当大气环流微弱时，由于城市热岛的存在，引起空气在城市上升，在郊区下沉，在城市和郊区之间形成了小型的热力环流，称为城市风。
研究城市风对于搞好城市环境保护有重要意义:污染严重的企业应布局在城市风下沉距离以外，绿化带应布局在城市风下沉距离以内。
2．美国“苹果”公司是一家高科技信息技术公司。
读“苹果”公司生产的平板电脑( ipad4)的主要零部件产地示意图，完成下列小题。
1．图示反映了工业的A．升级现象B．分散现象C．集聚现象D．结构调整现象2．在中国建立的“苹果”电子产品组装企业属于A．市场导向型B．技术导向型C．动力导向型D．劳动力导向型3．如果我国从俄罗斯大量进口原油，最佳的运输方式是A．管道运输B．公路运输C．水路运输D．铁路运输4．我国建设沪杭磁悬浮列车，巴拿马拓宽加深巴拿马运河，分别体现了世界交通运输发展的A．网络化、专业化B．大型化、专业化C．大型化、网络化D．高速化、大型化【答案】1．B2．D3．A4．D【解析】1．图示反映美国“苹果”公司生产的平板电脑(ipad4)的主要零部件来自日本、韩国等地，说明其工业分散布局的现象。
西安城市热岛效应对夏季高温的影响_张旭阳
第24卷 第1期干 旱 区 资 源 与 环 境Vol.24 No.1 2010年1月Journal of A rid Land Res ources and Envir onment Jan.2010文章编号:1003-7578(2010)01-095-07西安城市热岛效应对夏季高温的影响3张旭阳1,宁海文2,杜继稳1,2,延军平1(1.陕西师范大学旅游与环境学院,西安 710062; 2.陕西省气象局,西安 710014) 提 要:随着全球变暖趋势的加剧及城市化的快速推进,城市夏季高温的危害越来越受到人们的重视。
利用西安及其属县蓝田历年温度资料,对西安夏季高温及城市热岛效应对高温灾害的影响作了简要分析。
结果表明:西安夏季高温期范围广,日数多,持续时间长,有明显的年、月际变化特征;西安极端高温事件强度有明显增强的特征;西安城市热岛效应有逐渐增强的趋势;西安夏季高温有发生时间提前及高温过程日数延长的特征,其主要原因是在全球变暖大的高温背景下,城市热岛效应的增强;西安城市高温主要受白天热岛效应的影响,且影响主要集中于春末夏初,作用超过10%。
关键词:城市高温;灾害;热岛效应;西安中图分类号:P423 文献标识码:A中国自然灾害种类多、活动频繁、危害非常严重。
其中气象灾害造成的经济损失最大[1]。
在全球变暖的大背景下,极端天气事件频率和强度有增加的趋势。
夏季高温危害人们的身体健康,造成城市供水供电的紧张,严重影响城市居民的生产和生活[2]。
近年来,随着全球气候变暖以及城市化加速发展,高温灾害发生强度和频率呈现增长趋势。
全球极端高温及高温日数屡创新高。
1998年5月印度拉贾斯坦邦遭热浪袭击,导致1359人丧生;2003年持续高温热浪侵袭欧洲,仅意大利就约有34071名老年人死亡。
极端高温事件又往往与特大干旱相伴而来,引发大规模的火灾、粮食减产等,严重威胁人们的生命及能源和粮食安全等。
从1999年至今,我国华北地区、长江流域及其以南地区和西北地区东部几乎每年都会出现持续10天以上的强度大、范围广的极端高温天气[3]。
以缓解热岛效应为目的的热环境模拟分析——以西安市为例
Analyzing the Thermal Environment Simulation for Relieving Heat Island Effect： A Case Study on the
City of Xi＇an
作者： 郭其伟[1];朱瑜葱[2]
作者机构： [1]西安建筑科技大学建筑学院,陕西西安710061;[2]长安大学建筑学院,陕西西安710061
出版物刊名： 生态经济
页码： 161-164页
年卷期： 2016年 第3期
主题词： 城市热环境;元胞自动机理论;马尔可夫理论;模拟预测
摘要：城市热环境特别是热岛效应已经成为困扰城市构建生态、宜居、低碳、环保进程中难以逾越的障碍,并且已经演变成为一种城市环境公害,成为构建循环节约型经济社会理念下一个亟待解决的问题。
文章在将元胞自动机理论与马尔可夫理论相结合的基础上取其精华,构建了城市热环境模拟预测的UHI-CA-Markov模型,以用来模拟预测和分析西安市未来热环境发展趋势,为缓解城市热岛效应提供参考价值。
中高密度城市居住区热岛强度计算模型及影响研究
中高密度城市居住区热岛强度计算模型及影响研究中高密度城市居住区热岛强度计算模型及影响研究一、引言近年来，随着城市化进程的加快，中高密度城市居住区逐渐成为人们的主要居住场所。
然而，这种城市格局以及高密度的建筑布局对城市的气候环境产生了重要的影响。
其中，热岛效应是一个需要重点研究的问题。
本文将介绍一种用于计算热岛强度的模型，并研究其对城市热岛效应的影响。
二、中高密度城市居住区热岛效应的形成机制热岛效应是指城市内温度较周围农田或自然环境更高的现象。
在中高密度城市居住区中，热岛效应的形成主要受到三个因素的影响：建筑布局、人工热源和地表覆盖。
首先，中高密度城市居住区中建筑密度较高，建筑物之间的高墙、狭窄街道等阻挡了自然风的流动，使得热量难以散发，从而提高了室内和室外的温度。
其次，中高密度城市居住区中存在大量的人工热源，如机动车辆、家庭用电和空调设备等，这些人工热源进一步增加了城市气温。
最后，地表覆盖的改变也是中高密度城市居住区热岛效应的重要因素，如水泥、沥青等人工材料取代了大面积的植被覆盖，导致地表吸热能力增加。
三、中高密度城市居住区热岛强度计算模型为了更好地理解和评估中高密度城市居住区的热岛效应，我们提出了一种计算热岛强度的模型。
该模型基于以下几个关键参数：夜间表面温度差、相对湿度、风速、建筑物高度和地表覆盖类型。
其中，夜间表面温度差是计算热岛强度的主要指标，它代表了城市表面温度和周围农田或自然环境的温度差异。
相对湿度和风速可以进一步影响温度分布的变化。
建筑物高度和地表覆盖类型反映了城市内部的空气流动和散热能力。
通过综合考虑这些参数，我们可以计算出中高密度城市居住区的热岛强度，并与其他区域进行对比分析。
四、影响因素研究为了进一步探究中高密度城市居住区热岛强度的影响因素，我们进行了一系列模拟实验。
首先，我们研究了不同建筑布局对热岛强度的影响。
结果显示，建筑物之间的距离越大，热量流动的通道越宽，热岛效应越弱。
基于气温日较差的城市热岛强度指标初探
第32卷第4期大气科学学报Vo.l 32N o .42009年8月T ransactions ofA t m ospheric SciencesAug .2009收稿日期:2008210231;改回日期:2009201214基金项目:国家自然科学基金资助项目(40605021);科技部基础条件平台项目(2005DKA31700201) 作者简介:李庆祥(1973)),男,湖南新宁人,博士,高级工程师,研究方向为气候与气候变化,li qx @c m a .gov .cn.李庆祥,黄嘉佑,董文杰.基于气温日较差的城市热岛强度指标初探[J].大气科学学报,2009,32(4):5302535.基于气温日较差的城市热岛强度指标初探李庆祥1,2,黄嘉佑3,董文杰4(1.中国科学院大气物理研究所,北京 100049;2.国家气象信息中心,北京 100081;3.北京大学物理学院大气科学系,北京 100871;4.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875)摘要:选取1951)2004年中国东部地区9个大城市和较近距离的9个小城市,对城市逐月平均最高、最低和平均气温资料进行不同季节的城市热岛效应分析,对描述热岛效应的热岛强度指标进行研究,并提出一种基于气温日较差的新的热岛强度指标。
结果表明,1980年以后,无论大、小城市,城市化的热岛影响均有所加强。
大城市年热岛强度10a 约增加0120~0134e ,小城市约增加0114~0120e 。
大城市的热岛强度无论季节或年增加幅度均比小城市大,特别是冬、秋季,而小城市则主要表现在夏、秋季。
关键词:城市化;季节温度;热岛强度中图分类号:P423 文献标识码:A 文章编号:167427097(2009)0420530206An Urban H eat Island In tensity Index Basedon Te mpera ture Diurnal RangeLI Q i n g 2xiang 1,2,HUANG Jia 2you 3,DO NG W en 2jie4(1.I n stitute ofA t m os pheric Phys i cs ,Ch i na A cade m y of Sci en ces ,Beiji ng 100049,Ch i na ;2.Nati onalM eteorological Infor m ati on Cen ter ,Ch i na M eteorologicalAdm i n i strati on ,Beiji ng 100871,Ch i na ;3.Depart m ent ofA t m os pheri c Sciences ,Schoo l of Physics ,Pek i ng Un i versity ,Beijing 100871,Ch i na ;4.State Key Laboratory of Earth Surf ace Process es and Ecol ogy Resource ,Beiji ng Nor malUn i versity ,Beiji ng 100875,Ch i na)Abstr act :Several existing urban heat island(U H I)intensity i n d ices are exa m i n ed i n th is paper by usingthe monthly average maxi m um,m i n i m u m,m ean te mperatures data in n i n e b i g cities and their n i n e nearest s ma ll c ities in easter n China ;then a ne w HU I intensity i n dex based on te mperature diur nal range(T DR )is proposed .The research resu lts show that the ef fect of HU I si n ce 1980both i n the n i n e b i g cites and n i n e s mall contrast c ities has enhanced ;the i n tensity ofHU I i n creased about 0120~0134e per ten years i n the b i g cities ,and about 0114~0120e per ten years i n the s ma ll cities ;its i n crease a mplit u de wheth 2er on seasonal or annual ti m e scale was lar ger i n the b i g citi e s than in the s m all c ities ,espec i a ll y i n w i n ter and autu mn ,wh ile the i n crease a mp litude in the s mall c ities was larger in summer and autumn than i n w inter and spri n g .K ey w ord s :urban ization ;seasonal te mperature ;urban heat island i n tensity0 引言IPCC 第四次评估报告[1]就城市热岛和土地利用对温度的影响问题进行了论述,指出热岛效应有较强的局地性,热岛效应趋势的量级比温度年代际趋势明显地小,对现有的全球格点温度序列影响极小。
基于多元目标的主成分分析的热岛效应成因研究——以西安市为例
城 市热 岛效 应 相关措 施 提供 有力 的科 学依 据 ， 为 其它 城市 热 岛效 应 的综合 治理 提供 范式参 考． 并
１ 数 据 源 和 研 究 方 法
１ １ 研 究 区 域 概 况 ．
西 安市 地处 西北 部关 中 盆 地 中部 秦 岭 北 麓 ， 跨 渭 河 南 北 两 岸 ， 处 北 纬 ３ 。 ９ ～ ３ 。 ５ ， 经 地 地 ３ ３ ４４ 东
可 比性分 析 ， 就需要 对不 同表 达要 素 的数 据进 行标 准化处 理 ， 即一致 性 表达． 参考相 关 文献＿ ， ５ 采用 级 差 ］ 标 准化 方法 （ 见公 式 １ 对 各影 响 因素进行 标准 化处 理 ， 而使 不 同要素数 据具 有一 致性 表达 ． ） 从
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收 稿 日期 ： Ｏ 卜Ｏ — ７ ２ ｌ ７０
修 改 稿 日期 ： ０ ２ ０ — １ ２ １ － ７ １
基 金 项 目 ： 西 省 教 育 厅 基 金 资 助 项 目（ １ ０ ５ ） 西 安 建 筑 科 技 大 学 人 才 基 金 资 助 项 目（ １ １ ） 陕 １ ＫＪ７ ６ ； ＲＣ ２ ４
判定 ． 实 际应用 中 ， 般各 主成 分 的累积 贡献率 大 于 ８ 以上时 是可 取 的 ， 确定 了主 成分 之 后再 对 在 一 ５ 在 这些 主成分 进行 回归分 析 ， 判别分 析 和典型 相关 分析 ， 究 主成 分与 城 市 热 岛强 度 间 的相 关 关 系 ， 优 研 其
１ ２ 数 据 源 及 数 据 预 处 理 ．
．
研 究数 据 主要来 自于陕西 省统计 年 鉴 ， 安市 统计年 鉴 ； 象数 据来 自于 西安 市气 象局 和 国家气象 西 气 局等 单位 ． 由于所获 取 的数据 是不 同要素 量 的表达 ， 具有 非 一致 性 特征 ， 了能够 将 众 多 不 同要 素 进行 为
西安市热岛效应与植被覆盖度的关系研究
西安市热岛效应与植被覆盖度的关系研究张善红;丁小松【摘要】利用2003年6月Landsat5TM和2014年8月Landsat8OLT TIRS两期遥感影像数据对西安市主城区夏季热岛效应强度与同期植被覆盖度关系进行研究.结果表明:植被覆盖度与热岛效应强度呈负相关,西安市主城区植被覆盖度每增加10%,平均降温0.47℃,但植被覆盖度对降低温度的影响却因地而异;西安市植被覆盖在空间上呈现自一环向三环主城区外围逐渐减小的趋势(植被覆盖度分别为45%、42%和38%),地表温度温差自一环至三环呈现降低的趋势(地表温差分别为18.88℃、14.62℃和9.43℃);2014年较2003年,西安市主城区植被覆盖向低等植被覆盖快速过渡,人类活动对城市自然景观影响日趋加重.【期刊名称】《商洛学院学报》【年(卷),期】2016(030)006【总页数】6页(P76-81)【关键词】热岛效应;植被覆盖度;西安市【作者】张善红;丁小松【作者单位】商洛学院城乡规划与建筑工程学院,陕西商洛 726000;商洛学院城乡规划与建筑工程学院,陕西商洛 726000【正文语种】中文【中图分类】X16在全球变暖的大背景下，加之人类城市经济社会生活的加剧，城市作为一个特殊的热力低压区，相对于城郊和经济活动比较小的地区，对人类的经济活动和社会生活产生着深远的影响[1-2]。
植被是城市生态系统的重要组成部分，对维持生态系统稳定和改善城市环境具有不可忽视的作用，对于保障城市生态系统稳定发展和低碳城市建设方面均具有非常重要的作用，在夏季很大程度上节省了制冷所需的能源，可以有效缓解城市中的热岛效应强度[3]。
诸多学者主要采用基于气象站点数据分析、实际观测模拟和遥感影像监测等方法对城市热岛效应与植被覆盖度之间的耦合关系进行研究。
庞光辉等[4]利用RS和GIS技术对沈阳市植被覆盖和地表温度反演发现，二者存在明显的负相关；张宇等[5]用Landsat TM/TIRS数据对重庆市主城区热岛效应进行了研究，发现市区内绿化较好或有水体覆盖的区域对城市高温起到一定的缓解作用；梁保平等[6]利用Landsat5卫星系列TM的两期影像对1991—2006年桂林市植被覆盖度、地表温度时空变化及相关性研究；谢元礼等[7]用单窗算法对兰州地表温度进行反演，表明利用遥感影像反演地表温度具有一定可行性；侯光雷等[8]基于MODIS数据对吉林省中部地表温度进行反演，研究了吉林省中部农业区的地表温度空间分布特征以及地表温度与土地利用类型之间的关系。
1959-2008年西安市城市热岛强度非对称变化特征
1959-2008年西安市城市热岛强度非对称变化特征董妍;赵聪颖【摘要】利用西安市区气象站及附近的蓝田气象站作为城、郊对比站,计算了50年(1959-2008年)及分时段的季节和年平均、最高和最低气温倾向率,城市热岛强度倾向率和贡献率.结果表明,50年来,西安城区和郊区的平均气温均呈上升趋势,最低气温的增幅最大,最高气温增幅最小；城市热岛效应也存在增强趋势,以年平均、最高和最低气温表示的城市热岛强度的倾向率分别为0.353℃/10a、0.056℃/10a 和0.58℃/10a,热岛效应所对应城区增温的贡献率分别达88.9％、25.1％和100％.50年来的增温和城市热岛强度加强主要从20世纪80年代中后期开始.【期刊名称】《宁夏农林科技》【年(卷),期】2013(054)001【总页数】4页(P63-66)【关键词】城市热岛强度;平均气温;最高气温;最低气温;倾向率;贡献率【作者】董妍;赵聪颖【作者单位】陕西省气象科学研究所,陕西西安710014;天津市滨海新区大港区气象局,天津大港300270【正文语种】中文【中图分类】P463.3城市化速度和规模是检验一个国家社会文明和生产力发达的重要标志之一[1]。
随着我国经济飞速发展，城市规模不断扩大，城市气候效应日趋突出，而城市热岛效应是城市气候不同于其以外地域的最明显特征之一[2]。
研究发现，由于城市人口密集，高楼林立，高速公路发达，工厂、汽车、空调等大量消耗能源，造成了大气污染，并释放出大量废热进入大气，使城市年平均气温比郊区高0.5～1.5℃[3]。
大量研究结果表明，世界上所有城市，无论规模大小、纬度高低，位于沿海还是内陆以及地形、环境如何，均存在城市热岛效应，即使是在少于10 000人口的小城镇中亦能在长时间温度记录中探测到城市热岛的影响[4]。
西安作为西北地区规模最大的中心城市，其城市热岛效应十分明显，且在不断加剧[5]。
西安观测站位于城市北部地区，20世纪90年代以来，城市化发展迅速，使其成为一个比较典型的城市观测站。
城市热岛效应的灰色评价与预测
城市热岛效应的灰色评价与预测
陈志;俞炳丰;胡汪洋;罗昔联;秦临香
【期刊名称】《西安交通大学学报》
【年(卷),期】2004(038)009
【摘要】将灰色系统理论引入到城市热岛效应的评价与预测中,运用灰色关联度分析法对影响西安城市热岛效应的因子群进行了贡献测度分析.结果表明,人为热释放是造成城市热岛效应的主要因素,风速、日照时数和相对湿度是影响城市热岛效应的主要气象因子.系统云灰色模型(SCGM)的拟合和预测结果与实际情况取得了较好的一致性,表明西安城市热岛效应具有日益加重的趋势,也体现了SCGM在多因子关联系统预测中的优越性.
【总页数】4页(P985-988)
【作者】陈志;俞炳丰;胡汪洋;罗昔联;秦临香
【作者单位】西安交通大学能源与动力工程学院,710049,西安;西安交通大学能源与动力工程学院,710049,西安;西安交通大学能源与动力工程学院,710049,西安;西安交通大学能源与动力工程学院,710049,西安;西安气象局西安气象台,710016,西安
【正文语种】中文
【中图分类】X828
【相关文献】
1.黑龙江省森林覆盖率的灰色评价和模型预测 [J], 邱微;李崧;赵庆良;张建祺
2.福建省农业气象灾害灰色评价与预测 [J], 张星;陈惠;周乐照
3.舟山渔场渔业资源可持续利用水平的灰色评价与预测 [J], 倪海儿;周瑞娟
4.基于学生满意度的管制模拟训练质量灰色评价研究 [J], 唐家文;董兵;孔建国
5.基于马尔科夫模型的郑州市城市热岛效应分析及预测 [J], 吴宝军;雷雅凯;段彦博;彭丹丹;田国行
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城市热岛效应与健康
城市热岛效应与健康
付雪婷;薛静;王青;葛淼
【期刊名称】《国外医学（医学地理分册）》
【年(卷),期】2004(025)001
【摘要】对城市热岛效应产生的气候环境特征进行分析,认为热岛效应对人类健康的影响,有其有利的一面也有不利的一面,但总的来说是弊大于利,并提出减缓热岛效应的一些措施和建议.
【总页数】4页(P43-45,封四页)
【作者】付雪婷;薛静;王青;葛淼
【作者单位】陕西师范大学旅游与环境学院地理系,陕西,西安,710062;陕西师范大学旅游与环境学院地理系,陕西,西安,710062;陕西师范大学旅游与环境学院地理系,陕西,西安,710062;陕西师范大学旅游与环境学院地理系,陕西,西安,710062
【正文语种】中文
【中图分类】R122.2
【相关文献】
1.城市热岛效应威胁人类健康 [J], 薛志成
2.城市热岛效应威胁人类健康 [J], 薛志成
3.城市热岛效应对人体健康影响研究综述 [J], 聂敬娣;张俊华;黄波
4.基于Landsat数据的绵阳市城市热岛效应研究 [J], 余洋;韩如冰;唐中华
5.基于卫星遥感的福州市近10年城市热岛效应时空特征分析 [J], 彭继达;张春桂
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和 热岛 强度 指标
Ｔ ｂ ｅ２ Ｌｉ ｅ ｒｔｅ ｄ ｆ ｉｔ ｒ ａ ｉ ｕ ． ｎ ｍ ｕ ｎ ｅ ａ ｌ １ ｎ ａ ｎ ｓｏ ｗ ｎ ｅ ｘ ｍ ｍ ｍｉ ｉ ｍ ａ ｄｍ ａ ｒ ｍ ｎ
式 中 ： Ｙ 、 分 别 为 因变量 和 自变量 ， 序 列 样 本 数 ，Ｃ为常数 ， ｍ 即为序 列 趋势 系数 。
１５ ５２
生态环境学报
第２ ０卷第 １ （ ０ １ １ 月 ） ０期 ２ １ 年 ０
值 得关 注 的是关 中平 原地处 亚 洲夏季 风边 缘 ，属 西
式 中 ： 为指标 １ 表 示大 城 市站最 高 气 ；上 温线性 趋 势 ； 性 趋势 。 式 中： 温 线性 趋 势 ； 性趋 势 。
２ 资 料 与 方 法
２ １ 资料 的选取 ，
采 用 １７｝ ２ ０ ９（－ ０ ９年关 中地 区 ｌ 个 地 面气象 观 － ２
ＤⅥ Ｂ—Ｘ Ⅵ Ｂ
测站观测的逐月平均最高 、最低和平均气温资料 ， 使用最小二乘法对观测数据进行处理。考虑到陕西 地 区城 镇 的发展 情况 ，选 取 关 中地 区 ６个人 口相对 密集 ，经 济发 展 比较快 速 的城市 和与 它们距 离 较近 的 ６个 规模 相对 小 的城镇 进行 比较 研究 ，见 表 １ 。 ２２ 温度 变化计 算 ． 计 算 温度 变化线 性趋 势 系数 时 ，采用 增长 系数 的方法进行表示 ，增长 系数反 映序列样本发展趋 势 ，避免人为造成的误差 ，能够对气候变化趋势做 出正 确判 断分 析 。采 用 时 间 （ ） 为 自变量 ，气 作 温 （ 气象要素 ） 作为因变量 （Ｙ ） 建立一元趋势方 程 ，即可反 映 因变量 发展 趋势 。建立 的一 元趋 势方 程 为：
Ｂ１ ＤＧ — ＸＧ ＝ Ｂ Ｂ
站
ＤＧ ｘＧ Ｂｌ Ｂ Ｂ
ＤＤ Ｂ
ＸＤ Ｂ
Ｂ２
ＤＭＢ ＸＭＢ
Ｂ３
１ ０ ２ ３ ． ６ ０ １ ６ ０．９ ． ．６ ０ ８ ９ ０ ６ ９ ０ １ ６ ０４ ３ ． ８ ０ １ ７ ． １ ５ ６ ０２ ３ ． ５ ． ０ ．４ ．６ ２ ０ ３ ７ ．７ ０．９ ０ ２ ３ ０２ ．６ ０ １ ７ １ ．６ ．５１ ００ ２ ０４ ７ ０３ ４ ００ ３ ． １ ． １ ．５ ． ６
３ ０ ３ ５ ． ７ ０ １ ３ ０．７ — ． １ ０ ２ ７ ０ ３ ３ ０ １ ０２ ３ ． ３ ０ １ ２ ．６ ０ ４ ０２ ３ ． ８ ． ９ ．６ ．３
４ ０ ２ ８ ０ ３ — ７ ． ．０ ００ — ３ ７ ０ ２ ６ ０ ３ ２ ． ．８ ． ３ ． １ ０ ０ ７ ０３ ６ ５ ．５１ ０．５ ． ９ ． ８ ００ ６ ５ ０ ２ ５ ．３ ００ ６ ． ．３ ５ — ．０ ６ ． ． ３ ９ ０ ２ ５ ０ ３ １ — ．６ ７ ．７ ０２ ９ ．３ ０２ ４ ０ ０ ０ ０ ２ ３ ． ４ ３ ． ｌ ００ ５ ６ ０ １ ２ ０２ ３ ． ． ５ Ｏ．６ ． ７ ．２ ０Ｏ １ Ｏ １ ０６ ．６ ． ． ９ ０ ２ ７ ０ ５ ８ — －８ｌ ０５ ９ ． ０ ．８ ０３
℃／ Ｏ １ａ
按 照 自然季节 的划分 ，计算各季 、年平均温度变化 的线 性趋 势 和城市 热 岛效应 的增 温率 。 定义 十倍 的线性 趋 势 系数 为 ｌ 际增温 率 ， ０年 定 义 城 市 站 与 乡 村 站 增 温 率 之 差 为 区 域 热 岛 增 温 率 ，即为城 市 热 岛强度 。单位 是 ￣ １ａ Ｃ／０ 。定义 不 同 季节 的城 市热 岛强 度指 趋势。
为 指 标 ３ Ｄ 大 城 市站 平 均 气 ； 槽为 徊为 小 城 市 同 月 的平 均 气 温 线 性
３ 基于单站点城郊温度对 比的热岛强度指标
曾侠 等 【ｊ 出 ，广东 省沿 海大 部分 气象 站受 城 ２指 ６ 市热 岛效 应影 响 ，并存 在 明显 的季节 变化 ，热 岛强 度秋 、冬 季 大于 春 、夏季 。张 云海 等 『ｊ 指 出 ， ２研究 ７ 沈 阳城市 热 岛强度 冬 季最 强 ，且年 际变 化增 加趋 势
ｙ－ ｒ ｘ ； ＝ ｅ一 ｍ
嚣－ ２
明显。前人 的普遍研究认为冬季是热岛效应表现最 明显 的季节 ，因此 表 ２给 出 了关 中城 市群 中 ，典 型 的 ６个城市及其周边邻近的小城市的 ｌ ０年尺度冬 季最高 、最低和平均温度直线趋势和基于单站点城 郊 温度 对 比的热 岛强 度指 标 。 表 ２可 见 ，研究 区域 内 ６组 大一 城市 中 ，３个 小 热岛强度指标差别很大 ，其中西安 、宝鸡 、渭南和 咸 阳市 的热 岛强 度基 本 为正值 ，说 明这 四个城 市 比 邻 近小 城市 的气 温高 ，存在 热 岛效应 。而 铜川 和华
公式 中的ｍ ，ｃ 由最小二乘法求得。 可 ２３ 热 岛强 度计算 ． 般使用气温资料进行热岛强度计算时 ，都是
一
ｔｍｐ ｒ ｔ ｅ ａ ｄ ＨＵＩ ｎ ｅ ｓｔ ｄ ｃ ｓｆ ｒ ｅ ｅａｕｒ ． ｎ ｔｎ ｉ ｉ ｉｅ ｏ ｉ ｙ ｎ
ｔｅ ｅｇ ｔｅ ｉ ｅ ｎｅ ｓｅｎ ｉ ｈ ｎ ｉ ｈ ｉ ｈ ｅ ｎ ｃｔ ｓｉ ａ ｔｒ Ｓ ａ ｘ ｉ ｎ
Ｂ
北生态环境脆弱地带 ，对全球变化和环境要素的改 变十分敏感【 。因此 ，开展对关中城市群热岛效应 ２ 的研究 ，对于我们了解该地区城市气候 、对城市环 境 的保 护和 提高人 文 居住环 境 十分必 要 。
表示 小城 市站 同月 的最 高气 温线
Ｂ２ ＤＤ ： Ｂ—Ｘ 啮
为指标 ２ ；Ｄ 为 大 城市 站 最 低气 为小 城 市 站 同月 的最低 气 温线