东莞市城市热环境时空变化及其驱动机制

doi:10.11821/yj2011080009

地理研究 ›› 2011, Vol. 30 ›› Issue (8): 1431-1438.doi: 10.11821/yj2011080009

东莞市城市热环境时空变化及其驱动机制

陈明辉^1,2, 陈颖彪³, 郭冠华³, 冯志新³

1. 中山大学地理科学与规划学院,广州 510275;
2. 东莞市地理信息与规划编制研究中心,东莞 523129;
3. 广州大学地理科学学院,广州 510006

收稿日期:2011-05-25 修回日期:2011-07-06 出版日期:2011-08-20 发布日期:2011-08-20
通讯作者: 陈颖彪(1969-),吉林长春人,博士,教授,主要从事GIS与RS应用技术研究与教学。 E-mail: chenyingb@21cn.com
作者简介:陈明辉(1978-),男,湖南东安人,博士生,从事GIS与遥感模型研究与应用。 E-mail: cmhgis@126.com
基金资助:
国家自然科学基金重点项目(40830532);住房和城乡建设部科学计划项目(2009-K9-2)

Temporal and spatial changes of urban thermal environment and driving mechanism in Dongguan City

CHEN Ming-hui^1,2, CHEN Ying-biao³, GUO Guan-huan³, FENG Zhi-xin³

1. Geography and Planning School of Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China;
2. The Research Center of Geographic Information and Urban Planning of Dongguan City, Dongguan 523129, China;
3. School of Geographical Sciences, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China

Received:2011-05-25 Revised:2011-07-06 Online:2011-08-20 Published:2011-08-20

摘要/Abstract

摘要： 东莞市处于快速城市化进程中,基于1990~2005年Landsat TM/ETM+反演地表温度,对地表温度数据进行归一化处理,分析东莞市热环境格局的时空变化特征,并引入建筑密度和交通干道对区域热环境格局的形成机制进行分析。研究表明:东莞市在近15年间城市热环境格局发生重大变化,随着城市建设用地的扩张,热岛由起初的分散点状分布向条状和带状分布演变。东莞市热格局的形成与发展与建筑密度密切相关,非城市用地的热岛强度为0.18℃,比郊区温度高0.18℃;热岛效应随离交通干道距离的增加而逐渐较弱。

关键词: 热环境, 时空变化, 驱动力, 东莞市

Abstract: This paper takes Dongguan with rapid urbanization development as a typical example. It uses Landsat TM/ETM+ remote sensing images as data sources to calculate the land surface temperature in the study area. After having the land surface temperature normalized we analyzed the spatial pattern changes of heat environment. What's more, we introduced built-up density and main roads to explore the mechanism of heat environment spatial pattern and find the relationship between these factors and urban heat pattern. The results showed that the spatial pattern of urban thermal environment in Dongguan changed a lot in the past 15 years. With the expansion of urban areas, heat island changed from a diffuse heat spot to a strip or zonal shape. Relativity analysis showed that the urban heat spatial pattern in Donguang is closely related with built-up density. Urban heat effect became feeble as the distance far from the main roads.

Key words: urban thermal environment, changes of spatial pattern, mechanism, Dongguan

陈明辉, 陈颖彪, 郭冠华, 冯志新. 东莞市城市热环境时空变化及其驱动机制[J]. 地理研究, 2011, 30(8): 1431-1438.

CHEN Ming-hui, CHEN Ying-biao, GUO Guan-huan, FENG Zhi-xin. Temporal and spatial changes of urban thermal environment and driving mechanism in Dongguan City[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2011, 30(8): 1431-1438.

参考文献

[1] 陈云浩,史培军, 李晓兵. 基于遥感和GIS的上海城市空间热环境研究.测绘学报,2002,31(2):139~144.

[2] Voogt J A, Oke T R. Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 2003, 86 (5): 370 ~ 384.

[3] Lo C P, Quattrovhi D A, Luvall J C. Application of high resolution thermal infrared remote sensing and GIS to assess t he urban heat island effect. International Journal of Remote Sensing, 2000, 18 (2) :287 ~ 304.

[4] 王天星,陈松林,马娅,等.亮温与地表温度表征的城市热岛尺度效应对比研究.地理与地理信息科学,2007,23(6):73~77.

[5] 饶胜, 张惠远, 金陶陶,等.基于MODIS的珠江三角洲地区区域热岛的分布特征.地理研究,2010,29(1):127~136.

[6] Chen X L, Zhao H M, Li P X, et al. Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use changes. Remote Sensing of Environment, 2006, 104(2) :133~146.

[7] 钱乐祥, 丁圣彦. 珠江三角洲土地覆盖变化对地表温度的影响.地理学报,2005,60(5):761~770.

[8] 陈云浩, 李晓兵, 史培军,等.上海城市热环境的空间格局分析.地理科学,2002,22(3):317~323.

[9] Yuan F, BauerM E. Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 2007, 106: 375~386.

[10] Tran H, Daisuke U, Shiro O, et al. Assessment with satellite data of the urban heat island effects in Asian mega cities. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2006, 8: 34~48.

[11] Weng Q H. A remote sensing-GIS evaluation of urban expansion and its impact on surface temperature in the Zhujiang Delta, China. International Journal of Remote Sensing, 2001, 22(10): 1999~2014.

[12] Markham B L, Barker J K. Spectral characterization of the LANDSAT Thematic Mapper sensors. International Journal of Remote Sensing, 1985, 6(5): 697~716.

[13] 徐涵秋,陈本清. 不同时相的遥感热红外图像在研究城市热岛变化中的处理方法.遥感技术与应用,2003,18(3):129~133.

[14] 岳文泽, 徐建华.上海市人类活动对热环境的影响.地理学报,2008,63(3):247~256.

[15] 武鹏飞,王茂军,张学霞.基于归一化建筑指数的北京市城市热岛效应分布特征. 生态环境学报,2009, 18(4): 1325~1331.

东莞市城市热环境时空变化及其驱动机制

Temporal and spatial changes of urban thermal environment and driving mechanism in Dongguan City

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[2]	王佳月, 辛良杰, 戴尔阜. 中国典型山区农业水土资源匹配格局变化——以太行山区、横断山区、黔桂喀斯特山区为例[J]. 地理研究, 2020, 39(8): 1879-1891.
[3]	李琼, 赵阳, 李松林, 李湘玲. 中国社会保障与经济发展耦合的时空特征及驱动力分析[J]. 地理研究, 2020, 39(6): 1401-1417.
[4]	刘晓曼, 付卓, 闻瑞红, 靳川平, 王雪峰, 王超, 肖如林, 侯鹏. 中国国家级自然保护区人类活动及变化特征[J]. 地理研究, 2020, 39(10): 2391-2402.
[5]	郑德凤, 郝帅, 吕乐婷, 徐文瑾, 王燕燕, 王辉. 三江源国家公园生态系统服务时空变化及权衡-协同关系[J]. 地理研究, 2020, 39(1): 64-78.
[6]	叶强, 莫正玺, 许乙青. 1979—2014年长沙市城市功能用地扩展与驱动力研究[J]. 地理研究, 2019, 38(5): 1063-1079.
[7]	邓楚雄, 钟小龙, 谢炳庚, 万义良, 宋雄伟. 洞庭湖区土地生态系统的服务价值时空变化[J]. 地理研究, 2019, 38(4): 844-855.
[8]	王晓利, 侯西勇. 1982—2014年中国沿海地区归一化植被指数（NDVI）变化及其对极端气候的响应[J]. 地理研究, 2019, 38(4): 807-821.
[9]	郝薇, 王鹏飞. 京津冀农业劳动力及其老龄化研究[J]. 地理研究, 2019, 38(11): 2766-2777.
[10]	樊杰, 郭锐. 新型城镇化前置条件与驱动机制的重新认知[J]. 地理研究, 2019, 38(1): 3-12.
[11]	赵雪雁, 陈欢欢, 马艳艳, 高志玉, 薛冰. 2000-2015年中国农村能源贫困的时空变化与影响因素[J]. 地理研究, 2018, 37(6): 1115-1126.
[12]	杨钊, 程豪. 中国自然观光地旅游企业主移民微观驱动力研究——以黄山汤口为例[J]. 地理研究, 2018, 37(5): 954-966.
[13]	王宁, 臧淑英, 张丽娟. 近50年来黑龙江省冻土厚度的时空变化特征[J]. 地理研究, 2018, 37(3): 622-634.
[14]	赵明松, 李德成, 张甘霖, 王世航. 1980-2010年安徽省土壤有机碳密度及储量时空变化分析[J]. 地理研究, 2018, 37(11): 2206-2217.
[15]	张志赟, 刘辉, 杨义炜. 资源枯竭型城市空间扩展进程研究——以淮北市为例[J]. 地理研究, 2018, 37(1): 183-198.