全 文 ：成都市晴天热岛效应的时空分布特征与成因*
张顺谦1,2**摇 周长艳1
( 1中国气象局成都高原气象研究所, 成都 610071; 2四川省气候中心, 成都 610071)
摘摇 要摇 基于一种新的郊区温度自动提取方法———圈层温度跃变法、以及 2005—2010 年 99
幅 Terra卫星遥感资料,分析了 2005—2010 年成都市热岛效应的时空变化特征,并初步分析
了其变化成因.结果表明:研究期间,成都市面积最大、强度最强的热岛强中心区位于城区西
南面的金花镇片区;热岛效应在空间上未发生明显改变,但范围在缩小、强度在变弱;年内的
各环路热岛强度和面积均呈三峰型分布,峰值分别出现在 4、7、10 月,其中,7 月的热岛强度峰
值最大.成都市热岛强度的减弱是气温下降、降水增多和城区植被覆盖度提高共同作用的
结果.
关键词摇 MODIS摇 热岛效应摇 温度跃变摇 成都市
文章编号摇 1001-9332(2013)07-1962-07摇 中图分类号摇 P461. 8摇 文献标识码摇 A
Spatiotemporal distribution characteristics and causes of sunny days爷 heat island effect in
Chengdu City of Southwest China. ZHANG Shun鄄qian1,2, ZHOU Chang鄄yan1 ( 1 Institute of Plat鄄
eau Meteorology, China Meteorological Administration, Chengdu 610071, China; 2Sichuan Provin鄄
cial Climate Center, Chengdu 610071, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2013,24(7): 1962-1968.
Abstract: Based on 99 clear sky Terra satellite images of Chengdu City in 2005 -2010, and by
using a novel automatic extraction method of suburb temperature, i. e. , each city鄄circle temperature
jump, this paper studied the spatiotemporal variation characteristics of the urban heat island (UHI)
effect in the City in 2005-2010, and analyzed the causes of the variation characteristics. In the
study period, the central area of the largest and strongest UHI was in the Jinhua Town located in the
southwest of Chengdu. The UHI effect had no significant spatial variation, but the range and inten鄄
sity of the UHI effect tented to be decreased. The intra鄄annual UHI intensity and area within the
ring roads showed a three鄄peak distribution pattern, with the peak values appeared in April, July,
and October, and the intensity reached the maximum in July. The UHI intensity in Chengdu was
attenuated by the decrease of air temperature and the increase of precipitation and urban vegetation
cover.
Key words: MODIS; heat island effect; temperature jump; Chengdu City.
*四川省气象局科研项目(2009鄄04鄄03)和川气课题 2012鄄青年鄄05 项
目资助.
**通讯作者. E鄄mail: z_sqian@ 126. com
2012鄄10鄄11 收稿,2013鄄05鄄02 接受.
摇 摇 城市热岛指城区气温明显高于郊区的现象,它
改变城市气候、影响市民生活、增加能源消耗. 研究
城市热岛的变化成因,可为城市热岛治理提供依据.
传统的城市热岛监测大多基于少数城郊气象台站定
点观测资料[1],难以反映热岛的空间分布特征. 卫
星遥感以其资料的同步性、密集性和均匀性克服了
常规方法的弱点,在城市热岛研究中得到了广泛应
用. 1972 年,Rao[2]首次利用热红外遥感数据研究城
市热岛现象.随着遥感卫星时空和光谱分辨率的提
高,人们更多地使用遥感资料来研究地表温度的分
布[3]、城市热岛的空间格局和昼夜差别[4-5]、城市热
岛与城市土地利用及植被覆盖度的关系等[6] . 在国
内,利用 TM、AVHRR、MODIS 等不同分辨率的卫星
遥感资料,对郑州[7]、上海[8]、南京[9]、北京[10]等城
市的热岛现象进行了广泛研究.近年来,有些学者利
用卫星遥感方法研究了成都市的热岛现象,对成都
市城市热岛的空间差异、昼夜差别和季节变化等取
得了一些有益的认识[11-12] .但目前关于城市热岛的
卫星遥感研究大多以个例分析为主,普遍存在所用
资料时段短、监测次数少的缺陷,所得结果具有较大
的偶然性.另外,目前的研究多侧重于揭示热岛强度
应 用 生 态 学 报摇 2013 年 7 月摇 第 24 卷摇 第 7 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Jul. 2013,24(7): 1962-1968
的时空特征,对热岛强度变化的成因研究较少. 为
此,本文基于长时间序列大批量 MODIS 遥感资料,
研究了具有统计意义的成都市城市热岛的空间分布
特征和年际、季节变化规律,并分析其变化的原因,
以期为城市的合理布局和科学规划提供支持.
1摇 资料与方法
1郾 1摇 数据来源
本文所用 2005—2010 年的遥感数据来源于四
川省农业气象中心,由国家卫星气象中心 DVB鄄S 系
统广播下发或华云 MODIS 卫星遥感资料接收处理
系统接收.选取成都市区晴空日的 Terra 卫星 MO鄄
DIS数据进行城市热岛变化分析,共获得 99 次晴空
资料(表 1). 用于热岛强度变化成因分析的 2005—
2010 年逐年年均气温和年总降水量数据来源于四
川省气候中心.
1郾 2摇 热岛强度的计算
热岛强度通常用城区与郊区的气温差来表示,
而卫星遥感反演得到的是地表温度(Ts),虽然也可
通过建立地表温度与气温的统计关系来获得气温
值,但由于两者之间的相关系数极不稳定[13],不同
时次反演的气温误差差异较大,不便于不同时次之
间的比较.因此,本文用遥感反演的城区与郊区地表
温度差来表示城市热岛的强度,公式如下:
驻Ts =Ts-Tsmin (1)
式中:驻Ts为热岛强度(益);Ts为卫星遥感反演的城
区地表温度(益);Tsmin为卫星遥感反演的郊区地表
温度(益).
1郾 3摇 城区地表温度的反演
采用覃志豪等[14]提出的劈窗算法反演城区地
表温度(Ts),其计算公式如下:
Ts =A0 + A1T31- A2T32 (2)
式中:T31和 T32分别是 MODIS 31 通道和 32 通道的
亮温;A0、A1、A2分别定义如下:
A0 =66. 54067E2-62. 23928E1 (3)
A1 =1+ A + 0. 43059E1 (4)
A2 =A + 0. 46585E2 (5)
A=D31 / (D32C31- D31C32) (6)
E1 =D32(1-C31-D31) / (D32C31-D31C32) (7)
E2 =D31(1-C32-D32) / (D32C31-D31C32) (8)
C i =着i子i (9)
Di = (1-子i)[1 + (1-着i)子i] (10)
式中:i指 MODIS 的第 31 或 32 波段;子 为大气透过
率;着为比辐射率. 子和 着的计算方法参见文献[15-
16].
1郾 4摇 圈层温度跃变法计算郊区地表温度
城市热岛的强弱由城区与郊区的温差大小决
定,郊区地表温度(Tsmin)是一个基准温度,不同的
Tsmin值反映出的热岛强弱不同.因此,Tsmin的确定是
定量描述热岛强度的重要基础.
以往关于 Tsmin的确定大都带有主观人为性,基
本上是人为选取某个或某几个郊县的平均温度作为
Tsmin .事实上,由于热岛效应的存在,城市建成区与
郊区之间的温度在理论上存在一个跃变,特别是地
表温度的跃变更明显,如何识别和提取这一跃变是
获取 Tsmin的关键.为了提取到最明显的温度跃变信
息,以城市建成区为雏形,然后通过向外膨胀的方法
寻找到温差最大的圈层,并将这一圈层作为郊区.成
都市城区表现为一不规则的圆形,本文以一环以内
作为中心城区,然后逐圈层向外扩展(圈层宽度为 1
个像元),计算各圈层的平均温度及其与前一圈层
的温差,按下式标准确定郊区圈层.
驻Ts臆驻軈Ts+m啄驻Ts (11)
式中:驻Ts 为当前圈层与上一圈层的温差;驻軈Ts 为各
圈层温差平均值;啄驻Ts为各圈层温差的标准差;m 为
常数,通过对各期遥感资料的试验,当 m 取 3 时所
得结果比较合理.
以 2006 年 5 月 2 日和 8 月 16 日各圈层地表温
表 1摇 本研究选取的晴空日数
Table 1摇 Clear days selected in this study
年份
Year
1 月
Jan.
2 月
Feb.
3 月
Mar.
4 月
Apr.
5 月
May
6 月
Jun.
7 月
Jul.
8 月
Aug.
9 月
Sep.
10 月
Oct.
11 月
Nov.
12 月
Dec.
全年
Whole year
2005 2 2 3 3 1 0 0 1 1 1 1 1 16
2006 4 2 2 3 4 3 4 0 0 0 2 3 27
2007 2 2 2 3 2 2 0 1 2 0 1 0 17
2008 2 2 2 3 1 2 1 0 0 0 0 1 14
2009 1 1 3 1 1 2 0 0 0 2 2 1 14
2010 1 1 4 1 1 0 0 1 0 0 0 2 11
合计 Total 12 10 16 14 10 9 5 3 3 3 6 8 99
36917 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 张顺谦等: 成都市晴天热岛效应的时空分布特征与成因摇 摇 摇 摇 摇 摇
图 1摇 各圈地表温度(Ts)的平均值
Fig. 1摇 Average surface temperature of each ring.
度的变化情况为例,可以看出:5 月 2 日在第 15 圈、
8 月 16 日在第 11 圈的 Ts发生了由高到低的跃变,
各圈层温度以此为分界线,在此之前 Ts的变化比较
剧烈,由外向内 Ts迅速升高,表明越往城中心越热,
在分界线之后,Ts变化明显趋缓,表明郊外温度变化
不大(图 1).由于 5 月 2 日比 8 月 16 日温度高,因
此所选出的郊区圈层离中心城区更远.
摇 摇 找到郊区圈层后,用该圈层非建筑用地(自然
地表)的平均温度作为计算热岛强度的 Tsmin . 成都
地区四季常青,自然地表植被指数各个季节均较大,
而建筑用地植被指数四季都很小,两者较易区分,本
文取归一化植被指数(NDVI)>0. 2 的像元作为自然
地表.
植被指数、植被覆盖度的计算请参见文献[15-
16],地表反照率参见文献[8].
2摇 结果与分析
2郾 1摇 热岛效应的空间格局
2005—2010 年,成都市多数地方的热岛强度在
1. 5 ~ 3. 5 益,一环内(以下称一环)、一环与二环之
间(以下称二环)、二环与三环之间(以下称三环)、
三环与绕城之间(以下称外环)的平均热岛强度分
别为 1. 8、1. 9、2. 0 和 1. 7 益,全市平均热岛强度(外
环以内,下同)为 1. 8 益,呈现出一环<二环<三环以
及三环>外环的特点,三环的热岛强度最大. 一环、
二环、三环、外环和全市热岛强度在 2 益以上的面积
分别为 20、32、135、206 和 393 km2 .
摇 摇 热岛强中心并不在市中心,而是在城市北面和
东面的二环与三环之间,以及西南面和北面的三环
与外环之间,分别位于量力钢材城、富森美家居、火
车货运站、东区音乐公园、金花镇和龙泉驿(表 2).
各中心区热岛强度在 3 益以上的面积中,金花
镇面积最大(接近 44 km2),超过其余几个强中心区
面积总和,其平均热岛强度(3. 6 益)也最强,该区多
数地方热岛强度在 4. 0 益以上,最高达 4. 9 益 .从图
2 可以看出,金花镇热岛强中心区呈斜十字星状,其
东北西南方向由外双楠,经武侯立交、金花镇到双流
机场,而西北东南方向由永康路,经武侯大道、成双
大道至机场立交.
张伟等[11]利用NOAA / AVHRR遥感资料研究
图 2摇 成都市热岛强度的空间分布
Fig. 2摇 Spatial distribution of heat island intensity in Chengdu.
强中心区 a ~ f 的名称请见表 2 The code of strong central area ( a-f)
were in table 2. 图例代表热岛强度 Legend represented UHI intensity
(益). 下同 The same below.
表 2摇 各强中心区热岛强度对比
Table 2摇 Urban heat island (UHI) intensity of each strong central area
强中心区代号
Code of strong
central area
强中心区名称
Name of strong
central area
热岛强度>3 益的面积
Area of UHI
intensity above 3 益
(km2)
最大热岛强度
Maximum UHI
intensity
(益)
平均热岛强度
Average UHI
intensity
(益)
a 量力钢材城 Liangli steel store 6. 07 3. 9 3. 4
b 富森美家居 Fusen furniture store 1. 63 3. 5 3. 2
c 火车货运站 Freight train station 7. 65 3. 8 3. 3
d 东区音乐公园 Eastern music park 4. 28 3. 3 3. 1
e 金花镇 Jinhua Town 43. 98 4. 9 3. 6
f 龙泉驿 Longquan Town 12. 80 4. 3 3. 5
4691 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
成都市的热岛现象时,也得出了与本文类似的热岛
空间分布特征. 肖国杰等[17]利用 12 个自动气象站
观测资料进行研究表明,成都市城市中心区并非是
热岛最强的地方,这与本研究结果一致,但该文认
为,北部和东部工业区热岛最强、南部文化区最弱,
与本文所得结果(西南部金花镇的热岛最强)不符.
其主要原因为:1)前者研究的是每个区域的平均状
况,而本文则给出了热岛强中心区的位置所在;2)
前者所用资料存在缺陷,在金花镇片区没有测站.
2郾 2摇 热岛强度的年际变化
由图 3 可以看出,2005—2010 年,研究区热岛
效应在空间上未发生明显改变,其强中心区一直位
于城市的西南部、北部和东北部,但各强中心的范围
在缩小、强度在变弱. 特别是金花镇强中心区,其最
大热岛强度从 2005 年的 6. 0 益 降到 2010 年的
4. 4 益左右,平均热岛强度从 4. 6 益降到 2. 9 益,
2005—2008 年该强中心区为连成一片的整体,但从
2009 年开始,表现出破碎化现象,2010 年的破碎化
更明显,这表明该区域的热岛效应不仅整体在降低,
而且一些地方的降幅尤其明显.
2005—2010 年,成都市以及各环路热岛强度呈
下降趋势(图 4),这与文献[18]所得结论一致;期
间,一环、二环、三环、外环和全市的降幅分别为
0郾 19、0. 27、0. 25、0. 19 和 0. 21 益·a-1,其中,二环
和三环的下降速率大于一环和外环. 2008 年的热岛
强度明显回升,是研究期间热岛强度最大的一年,是
否与汶川地震有关有待进一步研究.
各环路和全市的热岛面积(热岛强度在 2 益以
上的区域面积)都表现为明显减小趋势.其中,一环
和二环的热岛面积在 2005 年分别为 25 和 35 km2,
但到 2010 年二环以内均未出现 2 益以上的强热岛
区;三环和外环的热岛面积从 2005 年的 147 和
318 km2分别减小到 2010 年的 25 和 61 km2 .与热岛
强度一样,2008 年的热岛面积表现出异常增大现象
(图 4).
2郾 3摇 热岛强度的季节变化
研究区热岛强中心区空间分布存在明显季节差
异(图略). 1 月,只有金花镇 1 个强中心区,2—11
月存在多个强中心区,其中,金花镇强中心区一直存
在,12 月不存在明显的强中心区. 2—3 月,东北部和
北部的强中心区开始显现,6 月,热岛中心由东北向
市中心扩展,7 月,热岛中心已伸展到一环以内,7 月
是中心城区热岛最强的时期,从 8 月开始,城市中心
区的热岛强度逐渐减弱,到 11 月,强中心区全部退
到二环以外.
由图 5 可以看出,研究期间,成都市各环路热岛
图 3摇 2005—2010 年成都市热岛效应空间格局的年际变化
Fig. 3摇 Interannual variation of spatial pattern of UHI effect in Chengdu from 2005 to 2010.
56917 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 张顺谦等: 成都市晴天热岛效应的时空分布特征与成因摇 摇 摇 摇 摇 摇
强度表现出明显的三峰特征,其中,最大的峰值出现
在 6—8 月,另一个峰值在 4 月,最小的峰值在 10
月. 7 月,热岛强度最大,全市平均为 3. 1 益,其中,
一环、二环、三环和外环分别为 4. 7、4. 6、3. 6 和
2. 5 益,呈现出一环>二环>三环>外环的分布特征,
图 4摇 2005—2010 年成都市热岛强度和面积的年变化
Fig. 4 摇 Interannual variation of UHI intensity and area in
Chengdu from 2005 to 2010.
图 5摇 成都市热岛强度和面积的月变化
Fig. 5摇 Monthly variation of UHI intensity and area in Chengdu.
即越往城市中心,热岛强度越强.热岛强度最弱的月
份为 12 月至次年 2 月,热岛强度在 1 ~ 1. 4 益 .
研究期间,成都市各环路热岛面积(热岛强度
在 2 益以上的区域面积)在年内也表现为三峰型,
但各环路峰值出现的时间不完全一致:一环和二环
的热岛面积峰值出现在 4 月、6—8 月和 10 月;三
环、外环以及全市平均的峰值出现在 3—4 月、6—8
月和 1 月(图 5).
2郾 4摇 成因分析
2郾 4郾 1 气候变化的影响摇 气候条件是造成城市热岛
效应的外部因素,气温高低决定热岛的强弱,降水通
过蒸发吸收地表热量、影响地表温度,进而影响热岛
强度[19] . 2005—2010 年,成都市年均气温呈逐年下
降的趋势,下降速率为 0. 07 益·a-1,是热岛强度下
降速率(0. 21 益·a-1)的三分之一;年降水量呈增
加趋势,年增加率为 40. 4 mm·a-1(图 6).该区近年
来气温下降、降水增多是造成成都市热岛强度下降
的重要原因.
2郾 4郾 2 植被覆盖度的影响摇 植被通过蒸腾作用从环
境中吸收大量热量,具有比建筑物和水泥路面更大
的热容量,植被覆盖度高的区域比植被覆盖度低的
图 6摇 2005—2010年成都市气温、降水、热岛强度的年际变化
Fig. 6 摇 Interannual variation of air temperature, precipitation
and UHI intensity in Chengdu from 2005 to 2010.
玉:实际值 Measured value;域:变化趋势 Trend.
6691 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
区域的升温速率慢[19] . 2005—2010 年,成都市各环
路的植被覆盖度依次为:一环 ( 17. 0% ) >二环
(15郾 5% )>外环(13. 4% ) >三环(11. 9% ),即在三
环以内,植被覆盖度由内向外减小,这可能与城市扩
展过程中,城区周边大量耕地变为建筑用地,而中心
城区大搞绿化建设有关.研究期间,各环路植被覆盖
度均表现为增加趋势,一环、二环、三环和外环植被
覆盖度的年增加值分别为 0. 8% 、1. 3% 、2. 3% 、
1郾 8% ,以三环和外环的增加尤为明显;2009 年以
前,三环和外环的植被覆盖度明显低于一、二环,
2009 和 2010 年,与一、二环已非常接近;全市平均
植被覆盖度由 2005 年的 10. 5%提高到 2010 年的
15. 4% (图 7).
热岛强度与植被覆盖度之间呈负相关关系,相
关系数为-0. 4122(P<0. 05,n=24),由此可见,通过
提高城区植被覆盖度可显著降低热岛强度. 回归分
析结果表明,植被覆盖度每增加 1% ,热岛强度可降
低 0. 06 益 . 成都市植被覆盖度每年增加 1. 6% ,由
此引起的热岛强度降低率为 0. 10 益·a-1,占全部
热岛强度下降速率(0. 21 益·a-1)的一半左右,说
明近年来成都市热岛强度的减弱主要归功于城市绿
化程度的提高.
2郾 4郾 3 地表反照率的影响摇 地表反照率的变化影响
地表能量的收支,进而引起地表温度发生变化.地表
反照率的大小与地表性质密切相关,一般情况下,植
被的反照率(琢)为 0. 1 ~ 0. 18,裸地 琢 在 0. 25 ~
0郾 35[20],沥青路面 琢在 0. 05 ~ 0. 12[21] .在低植被覆
盖区,地表反照率与植被指数呈负相关,而在高植被
覆盖区两者为正相关[22] . 2005—2010 年,成都市各
环路地表反照率与植被覆盖度呈显著负相关关系,
相关系数为-0. 4542(P<0. 05) .近年来,成都市各
图 7摇 2005—2010 年成都市植被覆盖度的年际变化
Fig. 7摇 Interannual variation of vegetation coverage in Chengdu
from 2005 to 2010.
环路地表反照率均有所减小(图略),其主要原因在
于城市发展导致建筑物以及水泥、沥青路面增加,植
被覆盖度的增加也是重要原因.
由建筑物和沥青路面增加引起的地表反照率减
小,将导致地面吸收更多的热量,从而使城区增温和
热岛效应更显著;由植被增加引起的地表反照率减
小,导致到达地表的太阳辐射更多地被地表植被截
获用于植被的蒸发和蒸腾作用[19],从而使地表温度
和热岛强度降低,近年来成都市热岛强度有所减弱,
说明植被增加带来的降温效果比城市建筑物增加造
成的升温作用更明显.
2郾 4郾 4 人工热源的影响 摇 与北京[10]、济南[23]、长三
角地区[24]一样,成都市热岛强度也表现为夏季强、
冬季弱,这与但尚铭等[18]利用 NOAA / AVHRR 监测
到的成都市热岛强度季节特征一致. 造成热岛强度
夏强冬弱的主要原因:1)夏季晴天太阳辐射对城市
下垫面的增温作用远大于冬季;2)人类活动产生的
人工热源对热岛强度的季节变化也有重要影响,其
中,空调的大量使用使夏季城区的热源增加.
3摇 结摇 摇 论
郊区温度计算方法———圈层温度跃变法克服了
以往人为选取郊区温度的缺陷,由计算机自动选取
计算,它基于热岛效应理论,选取结果符合热岛实
际.成都市热岛强中心区主要位于城区北面、东面和
西南面的二环以外,其中,西南面的金花镇强中心区
面积最大、强度最强. 研究期间,成都市各环路之间
的热岛面积在缩小、强度在减弱,金花镇强中心区也
表现出强度减弱和区域破碎化的变化特征. 成都市
各环路的热岛强度和面积在年内呈三峰型分布,其
中,7 月的热岛强度峰值最大,此时距城市中心区越
近,热岛强度越强,次峰值出现在 4 月,第三个峰值
在 10 月.成都市热岛效应的减弱是由温度降低、降
水增多和植被覆盖度提高共同作用的结果. 本研究
结果是基于 Terra 卫星上午(11:30)过境遥感资料
分析而得,下午和夜间的热岛分布、强度及变化趋势
有待今后进一步研究.
参考文献
[1]摇 Li L鄄G (李丽光), Liu X鄄M (刘晓梅), Zhao X鄄L (赵
先丽), et al. Characteristics of heat island effect in in鄄
ner and outer suburbs of Shenyang and the relationships
with urbanization. Chinese Journal of Applied Ecology
(应用生态学报), 2010, 21(6): 1609-1613 (in Chi鄄
nese)
76917 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 张顺谦等: 成都市晴天热岛效应的时空分布特征与成因摇 摇 摇 摇 摇 摇
[2]摇 Rao PK. Remote sensing of urban heat islands from en鄄
vironmental satellite. Bulletin of the American Meteoro鄄
logical Society, 1972, 53: 647-648
[3]摇 Balling RC, Brazel SW. High鄄resolution surface temper鄄
ature patterns in a complex urban terrain. Photogram鄄
metric Engineering and Remote Sensing, 1988, 54:
1289-1293
[4]摇 Roth M, Oke TR, Emery WJ . Satellite鄄derived urban
heat islands from three coastal cities and the utilization
of such data in urban climatology. International Journal
of Remote Sensing, 1989, 10: 1699-1720
[5]摇 Stathopoulou M, Cartalis C. Downscaling AVHRR land
surface temperatures for improved surface urban heat is鄄
land intensity estimation. Remote Sensing of Environ鄄
ment, 2009, 113: 2592-2605
[6]摇 Weng QH. Estimation of land surface鄄vegetation abun鄄
dance relationship for urban heat island studies. Remote
Sensing of Environment, 2004, 89: 467-483
[7]摇 Duan J鄄L (段金龙), Song X (宋 摇 轩), Zhang X鄄L
(张学雷). Spatiotemporal variation of urban heat island
in Zhengzhou City based on RS. Chinese Journal of Ap鄄
plied Ecology (应用生态学报), 2011, 22(1): 165-
170 (in Chinese)
[8]摇 Yan H (延 摇 昊), Deng L鄄T (邓莲堂). Character
analysis of heat island in Shanghai City using remote
sensing parameters. Journal of Tropical Meteorology (热
带气象学报), 2004, 20(3): 579-585 (in Chinese)
[9]摇 Jiang Z鄄H (江志红), Ye L鄄M (叶丽梅). A study of
the urban heat island changes of Nanjing in the past dec鄄
ade based on remote sensing. Journal of Nanjing Univer鄄
sity of Information Science and Technology (Natural Sci鄄
ence) (南京信息工程大学学报·自然科学版),
2010, 2(2): 148-154 (in Chinese)
[10]摇 Zhang JH, Hou YY, Li GC, et al. Satellite remote
sensing and influence factor analysis of diurnal and sea鄄
sonal characteristics of urban heat island in Beijing and
the surrounding. Science in China Series D, 2005, 35:
187-194
[11]摇 Zhang W (张摇 伟), Dan S鄄M (但尚铭), Han L (韩
力), et al. Evolution tendency analysis of urban heat
island effect on Chengdu Plain based on AVHRR. Si鄄
chuan Environment (四川环境), 2007, 26(2): 26-29
(in Chinese)
[12]摇 Dan S鄄M (但尚铭), Dan B (但摇 玻), Yang X鄄R (杨
秀蓉), et al. Dynamic characteristics of urban heat鄄
island in Chengdu Plain by satellite remote sensing.
Environmental Science and Technology (环境科学与技
术), 2009, 32(7): 10-13 (in Chinese)
[13]摇 Min W鄄B (闵文彬), Li Y鄄Q (李跃清). Experiment of
correlations between synchronized air temperature, soil
temperature and land surface temperature retrieved from
MODIS. Meteorological Monthly (气象), 2010, 36
(6): 101-104 (in Chinese)
[14] 摇 Qin Z鄄H (覃志豪), Gao M鄄F (高懋芳), Qin X鄄M
(秦晓敏), et al. Methodology to retrieve land surface
temperature from MODIS data for agricultural drought
monitoring in China. Journal of Natural Disasters (自然
灾害学报), 2005, 14(4): 64-71 (in Chinese)
[15]摇 Gao M鄄F (高懋芳), Qin Z鄄H (覃志豪), Xu B (徐摇
斌). Estimation of the basic parameters for deriving sur鄄
face temperature from MODIS data. Arid Zone Research
(干旱区研究), 2007, 24(1): 113-119 (in Chinese)
[16]摇 Ye K (叶摇 柯), Qin Z鄄H (覃志豪). A study of urban
heat island in summer of Nanjing based on MODIS data.
Remote Sensing Technology and Application (遥感技术
与应用), 2006, 21(5): 426-431 (in Chinese)
[17]摇 Xiao G鄄J (肖国杰), Xiao T鄄G (肖天贵), Zhao Q鄄Y
(赵清越). Spatial鄄temporal variation of microclimate in
Chengdu District. Journal of Chengdu University of In鄄
formation Technology (成都信息工程学院学报),
2009, 24(4): 379-382 (in Chinese)
[18]摇 Dan S鄄M (但尚铭), Dan B (但摇 玻), Xu H鄄X (许
辉熙), et al. Analysis about evolution of annular urban
heat island based on remote sensing. Resources and En鄄
vironment in the Yangtze Basin (长江流域资源与环
境), 2011, 20(9): 1126-1130 (in Chinese)
[19]摇 Wang Y鄄J (王艳姣), Yan F (闫 摇 峰), Zhang P鄄Q
(张培群), et al. Study on urban heat island changes in
Beijing using normalized difference vegetation index and
albedo data. Research of Environmental Sciences (环境
科学研究), 2009, 22(2): 215-220 (in Chinese)
[20]摇 Wang J鄄M (王介民), Gao F (高摇 峰). Discussion on
the problems on land surface albedo retrieval by remote
sensing data. Remote Sensing Technology and Applica鄄
tion (遥感技术与应用), 2004, 19(5): 295-300 ( in
Chinese)
[21]摇 Yang W鄄J (杨文娟), Gu H鄄R (顾海荣), Shan Y鄄T
(单永体). Influence of pavement temperature on urban
heat island. Journal of Highway and Transportation Re鄄
search and Development (公路交通科技), 2008, 25
(3): 147-152 (in Chinese)
[22]摇 Liu S鄄J (刘少军), Zhang J鄄H (张京红), Cai D鄄X
(蔡大鑫), et al. Study on relationship between vegeta鄄
tion index change and surface albedo. Journal of Anhui
Agricultural Sciences (安徽农业科学 ), 2009, 37
(30): 14852-14853 (in Chinese)
[23]摇 Fan H (樊 摇 辉). Intra鄄annual characteristics of the
SUHI intensity from NOAA / AVHRR HRPT data using
ENVI in batch mode. Remote Sensing Technology and
Application (遥感技术与应用), 2008, 23(4): 414-
418 (in Chinese)
[24]摇 Ge W鄄Q (葛伟强), Zhou H鄄M (周红妹), Yang H鄄Q
(杨何群). Characteristics analysis on heat island effect
in Yangtze Delta urban agglomerations in recent 8 years
by MODIS data. Meteorological Monthly (气 象 ),
2010, 36(11): 77-81 (in Chinese)
作者简介摇 张顺谦,男,1964 年生,正研级高工.主要从事气
象灾害监测评估研究,发表论文近 30 篇. E鄄mail: z_sqian@
126. com
责任编辑摇 杨摇 弘
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