气候植被对中国城市热岛效应昼夜和季节变化的影响外文翻译资料

 2022-11-26 07:11

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气候植被对中国城市热岛效应昼夜和季节变化的影响

Decheng Zhou1, Liangxia Zhang1, Dan Li2, Dian Huang3and Chao Zhu4

1江苏省南京信息工程大学应用气象学院农业气象重点实验室,南京210044,中华人民共和国

2波士顿大学地球与环境系,波士顿,马萨诸塞州02215,美国

3北京大学城市与环境科学学院,地表过程分析与模拟教育部重点实验室,北京100871,中华人民共和国

4中国环境保护部南京环境科学研究所,南京,江苏,210042 中华人民共和国

电子邮箱:: zhoudc@nuist.edu.cn

关键词:城市化,时间变化,地表温度,MODIS,城市热岛

摘要:近几十年来,由于卫星产品变得容易接入和墙对墙覆盖,遥感表面城市热岛(UHI)已经获得了相当大的进展。地面UHI的大小或强度已经在区域和全球尺度上得到很好的记录,但仍然缺乏对大面积时间变异性的系统评估。在这项研究中,昼夜和季节周期使用2008年至2012年的Aqua / Terra MODIS数据对中国的表面UHI强度(SUHII)进行了检验。结果表明,结果表明,昼夜平均年均SUHIIs差异很大,其特征是东南部地区的昼夜差异(DND),东北和西北地区相反。此外,通过当天的夏季冬季差异(SWD)和夜晚的负SWD显示,SUHII在季节性循环中有显着差异,伴随着季节和地理区域的高度多样性的DND。西北和东北地区分别达到最大的DND和SWD(gt; 3°C)。这些昼夜和季节变化主要取决于当地的气候 - 植被状况,如DND与降水(和空气温度)之间强烈的正相关,以及DND与城市和季节的植被活动之间的负相关关系。尤其是,SHUII与空间平均年降水量呈二次相关,表明在当地背景气候引起的影响方面可能会有一个临界值。我们的研究结果突出了考虑UHI的时间变异性以更准确地表征相关生态和社会经济后果的重要性。

引言

城市化被广泛界定为城市土地扩张和农村向城市转移的过程,是对地球系统最为明显和不可或缺的人为改变(Grimm et al 2008,Seto et al 2011,Wu 2014)。到2020年,世界人口约54%居住在城市地区,到2050年,这个数字预计将达到66%,超过60亿的城市居民(联合国,2015年)。全球城市地区以人口增长率的两倍(Angel et al 2011)扩大,如果趋势继续下去,2030年将达到2000年的三倍(Seto et al 2012)。虽然毫无疑问,城市地区在实现人类社会可持续发展的未来方面将发挥不可替代的作用(Wu 2014),但它们一直在引起许多环境问题(Grimm等2008)。城市热岛(UHI)效应是一个很好的例子,它是指城市地区比周边郊区的温度高(Howard 1833,Manley 1958,Oke 1973)。UHI可以改变生态环境(Imhoff et al 2004, Zhou et al 2014a, 2016), biodiversity (Reid 1998),如植被活动,生物多样性(Reid 1998),水和空气质量(Grimm et al 2008)和当地气候(Arnfield 2003,Shepherd 2005,IPCC 2014)。它们也可能严重影响人体健康和空气质量,从而导致发病率和死亡率的上升(Patz et al 2005,Gong et al 2012,Kolokotroni et al 2012)。更糟糕的是,这些影响在不断变化的气候下可能会更加严重(Patz et al 2005, Li and Bou-Zeid 2013, IPCC 2014, Zhao et al 2014, Li et al 2015)。因此,理解和减轻UHIs已经得到科学家和城市规划者的强烈兴趣,并且已经成为积极研究的主题(Kolokotroni et al 2012, Li and Bou-Zeid 2013, 2014, Li et al 2014, 2015, Zhao et al 2014)。

通常定义城市和郊区/农村之间的温差的UHI效应可以根据测量技术分为两大类。第一个是通过气象站点计算的大气UHI(Peterson 2003, Fast et al 2005, Chow and Roth 2006),第二个是通过热红外遥感数据估计的地面UHI (Voogt and Oke 2003)。这两个UHI密切相关,但在幅度和空间-时间模式方面可能会有显着差异(Arnfield 2003, Jin and Dickinson 2010)。由于有气象站数据的可用性,对大气UHI的研究更加广泛。然而,随着遥感技术成熟并广泛应用于地球科学,近几十年来,地面UHI越来越受到重视(Jin和Dickinson 2010,Zhang等2010,Peng等,2012)。

表面UHI的大小或强度已经在北美进行了研究(Zhao et al 2014. Imhoff et al 2010),欧洲(Zhou et al 2013),亚洲(Tran et al 2006,Zhou et al 2014b,2015)和世界(Jin等,2005,Zhang等,2010,Peng等,2012,Clinton和Gong 2013)。但是,时间的变化在大范围内仍然不甚了解。一方面,以前的研究多集中在SUHII的整体日夜差异上(Tran et al 2006,Imhoff et al 2010,Peng et al 2012,Clinton and Gong,2013,Zhou et al 2014b) 不详细探讨空间异质性。 这可能会导致他们所报告的大面积SUHII时间趋势存在偏差。 例如,Peng等人(2012)认为,SHUII在白天明显比夜晚大,而Clinton和Gong(2013)则强调,在全球范围内,SHUII的大小在白天和黑夜是相似的。 另一方面,诸如潜热通量减少和地热蓄热量增加以及人为热释放等因素也是造成城市热岛效应的原因之一(Oke,1982,Arnfield 2003),但SUHIIs之间的关系 特别是他们的时间模式)和背景气候植被条件仍然没有很好的记录。最近的一项研究表明,当地的背景气候对UHIs有很大的贡献(Zhao et al 2014),仅关注年平均UHIs而忽略了植被的作用。 因此,我们的研究旨在提高我们对地表热岛效应的时间变异性以及与背景气候和植被的关系的理解。中国位于东亚季风区,有从热带到亚北极/高山,从雨林到沙漠的复杂的纬向气候变化(Wu et al 2005)。与此同时,近几十年来,世界上最迅速的城市化(濑户等,2011,联合国,2015)也与其他发达国家和发展中国家(Zhao等,2015a,2015b)有所不同。因此,中国对地区层面的城市热岛效应的调查是理想的。在本研究中,我们使用无云中分辨率成像光谱仪(MODIS),结合Landsat专题制图仪(TM)和增强专题制图仪(ETM )数据,分析了分布在不同气候区的中国32个主要城市的SUHII我们的主要目标是(1)系统地评估SUHII的日变化和季节变化周期,(2)考察它们与背景气候和植被活动的关系。这里没有研究SUHII的年际变化。

图1 中国32个主要城市的地理位置(背景指示年平均降水量)以及昼夜温差和三个气候区(即东北,西北,和东北)的表面城市热岛强度(SUHII)的季节变化。

数据

本研究分析的所有32个城市均为深圳市以外的城市和省会城市,因为这是中国1978年建成的第一个经济特区,现在被认为是发展最快的城市之一(图1)。大部分城市主要被耕地所包围,少数几个地区(如杭州和福州)或草原(拉萨)。每个城市的行政边界内的土地覆盖图来自于2010年的免费Landsat TM(免费从www.usgs.gov/下载),分辨率为30米。空隙填补的Landsat ETM 扫描对于没有TM数据的几个城市,使用了线路修正(SLC)-off产品(免费获取http://www.gscloud.cn/)。使用局部线性直方图匹配技术填充ETM 图像的扫描间隙(Storey等,2005)。本研究采用了2009-2011年间85个场景的图像来提取城市土地的范围(支持信息表S1)。采用最大似然分类法(Zhao等,2015a),土地覆被分为四类(即农田,建成地,水体等)。建成地由城市,城镇(道路,停车场,建筑物等)不透水面组成,包括住宅,商业,工业,交通等场所。使用高分辨率图像和图片评估分类产品的准确性。以Kappa系数衡量的准确度在这里考虑的所有城市通常大于0.80。有关土地覆盖数据的更多细节可以在(Zhao et al 2015a)中找到。

用遥感LST来表征热岛效应。 2008年至2012年每个城市在四个当地太阳能时间(即01:30,10:30,13:30和22:30)的LST数据来自Aqua / Terra MODIS 8天复合产品,空间分辨率 1公里(MYD11A2和MOD11A2)。 使用广义分裂窗算法(Wan和Dozier 1996),从晴空(99%置信度)观测中获取LST。 它已被广泛验证,偏差小于1 K(Wan 2008),城市地区平均绝对差异(相对于实地测量)低于5%(Rigo et al 2006)。利用航天飞机雷达和地形图任务(SRTM)的空间分辨率为3弧秒(约90米)的数字高程模型(DEM)来排除高度效应。 5版本的Aqua MODIS增强型植被指数(EVI)由2008年至2012年(MYD13A2,16天复合,1公里空间分辨率)被用来代表每个城市的植被状况。此外,还利用2008年和2012年中国气象观测资料(http://cdc.cma.gov.cn/下载)的降水和气温的月度气候数据来表示每个城市的背景气候。 一个气象站位于在每个城市市区或附近郊区使用。 由于可能的城市化和地形效应,这可能会带来一些偏差,但不改变城市间背景气候的空间格局(Arnfield,2003)。

分析

在这项研究中,我们将地表热岛强度(即SUHII)定义为城市与城市之间的LST差异。图1中国32个主要城市(背景指示年平均降水量)的位置,中国东北,西北,东南三个气候区的地表城市热岛强度(SUHII)。 Spr,Sum,Aut和Win分别表示春季,夏季,秋季和冬季。BJ:北京;CC:长春;CS:长沙;CD:成都;CQ:重庆;FZ:福州;GJ:广州;GY:贵阳;HK:海口;HZ:杭州;HB:哈尔滨;HF:合肥;HT:呼和浩特;JN:济南;KM:昆明;LZ:兰州;LS:拉萨;NC:南昌;NJ:南京;NN:南宁;SH:上海;SY:沈阳;SZ:深圳;SJZ:石家庄;TY:太原;TJ:天津;UQ:乌鲁木齐;WH:武汉;XA:西安;XN:西宁;YC:银川;ZZ:郑州。地图是使用ArcGIS 9.3(www.esri.com/software/arcgis)生成的。根据公约(Schneider et al 2009),以高密度建筑用地(gt; 50%)为主的地区被定义为城市地区。具体来说,城市地区由三个步骤来定义。首先,利用1kmtimes;1km的移动窗口,从每个城市覆盖地图生成一个建立强度(BI)的地图,该窗口与MODIS LST数据的像素大小相匹配。其次,商业智能的50%阈值被用作将商业智能地图分为高强度和低强度建成用地的标准。最后,将高强度建成的多边形聚合起来,划定城市边界,聚集距离为2 km,这足以将分散的和最邻近的高强度建成区块纳入城市级别。 2010年通过这种方法获得的城市地区从拉萨47.6平方公里到天津2350.6平方公里。那么农村就被定义为缓冲区距城市周边40-45公里(Imhoff et al 2010)和UHI足迹之外(Zhou et al 2015)。

我们在2010年绘制了每个城市的城市和农村地区,并假设它们可以用来代表2008 - 2012年的状况。从这个分析中排除水体像素或高于市区最高点50米以上的像元。然后分别计算每个城市在2008 - 2012年期间的当日(当地时间下午1时30分,10时30分,13时30分和22时30分)以及季节性SUHII。春季,夏季,秋季和冬季分别定义为3月至5月,6月至8月,9月至11月和12月至2月。昼夜差(DND)和季节变化(SWD),定义为SUHII天差即当地白天观测的平均值和夜间观测值的平均值之差,夏季和冬季分别使用。由于气候变率,城市发展和数据质量的不同,SUHII可能在年际间有所不同,2008 - 2012年期间的SUHII估算平均为每个城市提供一个总体情况。

为了证明气候系统中的SUHII变化,根据当地的气候条件,这32个主要城市被分为三个区域(从http://www.worldclim.org/下载的全球气候数据库)(图1)(Wu et al 北京,长春,哈尔滨,济南,沉阳,石家庄,太原,天津,西安,郑州),西北地区(呼和浩特,兰州,拉萨,乌鲁木齐,西宁,银川),东南 (长沙,成都,重庆,福州,广州,贵阳,海口,杭州,合肥,昆明,南昌,南京,南宁,上海,深圳,武汉)。 东北地区属典型的半湿润温带气候,年平均降水量小于800毫米,大于400毫米。 西北和东南地区分别具有典型的干旱温带(MAPge;400mm)和湿热(MAPgt; 800mm)气候。 三个地区的分析是分开进行的。使用城市和农村之间的EVI差异(Delta;EVI)和两个气候变量(降水和气温)来检查SUHII模式可能的气候和植被影响。

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