在美洲大陆的生态区有关城市热岛效应的遥感结果外文翻译资料

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在美洲大陆的生态区有关城市热岛效应的遥感结果

文章信息：文章历史 2009年8月4日收到 2009年10月6号收到修订表格

2009年10月9日接受

关键字：城市热岛 遥感 MODIS 陆地表面温度 生物群系 近地卫星 防渗水表面

摘要

来自近地卫星TM-based NLCD的有关地表不透水面积的数据集和来自MODIS的近三年（2003-2005）平均周期的陆地表面温度被使用在了评估城市热岛效应的表面温度和这两者之间的发展关系以及大小和生态环境在美国的38个城市。开发强度的基于不透水面积的百分比被定义为每个城区从城市核心向外发出附近的农村地区，用于分层抽样的地表温度和归一化植被指数，抽样进一步受到生物群系和海拔高度的影响，以进一步确保目标区域之间的相互对比，城市不同生物群落之间允许的的等级制度的定义区以及在城市地区的不同生态环境和跨尺度。

我们发现，生态环境显著影响了夏季白天热岛效应的城乡温度差，平均温差达到8度，我们观察到的城市主要是处于温带阔叶林和混交林的生物群落。所有城市的不透水面积的增长的主要驱动是温度在LST总方差的70%。每年平均城市要比非城区的边缘要暖和2.9度。除了城市地区在半干旱和干旱气候的生物群落中，热岛的平均振幅非常不对称，在夏天有4.3的温差，在冬天只有1.3的温差。在沙漠环境中，LST的响应给ISA提供了一个不寻常的u型水平梯度下降的的城市核心地区，然后是再次上升的郊区农村地区。这些城市热岛的计算支出了一个可能的散热器效果。这些观测结果表明,城市热岛振幅随城市规模和季节性不对称为大量城市大多数生物群落。城市发展的影响, 这些生物群落在森林生态系统夏季热岛可以相当高相对于冬季热岛表明夏季冷却所需的住宅能源消耗与城市增长可能会增加。

介绍

2008年世界人口的一半以上是城市居民和城市人口到2030年预计将达到81%(联合国人口基金,2007)。随着全球城市化的进程加速，有越来越多的兴趣了解其影响广泛的环境因素。城市供热和城市热岛的形成(热岛)是城市土地转换的一种属性相关原理的研究兴趣在科学学科因为热岛信号反映了一套广泛的重要地表变化影响人类健康。生态系统功能，当地的天气和气候。热岛现象通常被视为由潜热通量的减少和增加显热在城市地区植被和土壤表面蒸发取而代之的是相对不透水低反照率铺平道路和建筑材料。这将创建一个城市和周围的非城市地区之间的温差，这种温差最初由Manley称为城市热岛,此后花费大量的努力一直致力于研究这一重要的城市现象通过空气温度和表面温度。许多观察研究估计热岛的大小通过气象站观察城市和农村的空气温度，一般的空气温度定义热岛有很强的昼夜循环，相比支采集晚上的数据更重要。热岛的潜在影响的长期气温趋势分析是众所周知的,相当大的努力已经取得了正确的空气温度偏差相比热岛效应在不同的地区。城市热现象也可以表面的特征温度来描绘。而表面温度和更多的变量可以由于表面的复杂性类型在城市环境和城市地形的变化

而高于并发气温。他们更容易与自身的表面条件有关。由于表面热冷转换比空气更迅速，最大表面温度通过观察中午和夜间气温。

遥感数据的地表温度、植被指数、和其他表面特征已经被广泛用于描述热岛现象，但比较在不同的城市地区受到阻碍的缺乏客观量化和普遍同意的定义，与城市和非城市地区相比，不透水面积(ISA)数据来自陆地卫星ETM 和30米IKONOS图像的变化的一个合理的解决方案提供一个享负不透水表面的地图。ISA数据估计的相对数量的令人费解的表面积、人行道等道路和停车场和屋面，材料在总有被认定为一个重要的环境城市土地利用和水质的指标。虽然这些详细的研究为理解精细尺度过程提供了良好的基础，然而生态环境的更广泛的后果往往被忽视。城市土地的力量作为一个驱动者往往取决于他的生态环境。以前的物理和生物物理系统被改变的程度和改变表面的程度和分布，一般来说城市热岛的幅度同城市密度呈正相关，这意味着生态环境对农村地区热力特征的影响，对强度和标志的影响。一个弱城市热岛或城市散热现象，例如，在半干旱和干旱的气候中观察到尽管城市密度很高，但依然有干旱气候的现象(Bounoua et al., 2009; Brazel et al.,2000; Lougeay et al., 1996; Pena, 2008; Shepherd, 2006)。

此外，作为景观层面的驾驶过程，城市基础设施的布置也有影响。改变相对较小但自然资源丰富的地区对某些过程可能产生较大的影响，而不是在功能上较不重要的变化，其中大部分当然取决于过程。Imhoff et al. (2000), Imhoff et al. (1997) 和 Nizeyaimana etal. (2001)

例如表明，因为美国的城市化，已经发生在最自然的生产性土壤上，对大陆规模潜在的净初级生产产生了非常大的影响。城市化程度不足3％的土地面积足以抵消由于城市地面转换而造成的29％的土地面积增加，这些发生在最好土壤上的土地转化。同样的情况也是为了评估城市化对生物多样性的风险。

在本文中，我们使用卫星和生态地图数据的组合来表征和相互比较美国大陆各个生物群落的UHI响应。我们穿越了许多城市来获取ISA和地表温度的关系，并计算类似生态环境下城市的季节性UHI，并比较主要生物群落的UHI幅度。

2.方法和数据

2.1陆地生态区

我们的主要目标之一是研究不同城市密度对生态环境对UHI振幅的影响。由于城市化改变生态系统功能或状态的程度与之前相比，过程发生的生态环境确定了量化变化的基准条件。允许我们使用的设置之间和之间的城市地点进行比较Olson等人开发的陆生生态区图根据其生物群落来分析并限制每个城市地区的抽样。生态区图将美国大陆分为10个生物群落，每个生物群体代表着一个定义了独特地理区域的生物物理，气候，植物和动物栖息地特征的组合。我们选择分层抽样美国城市来验证这一观点，因为气候因素包含在他们以及其他需要了解的生物地理信息以及生态过程中的动态变化，还有人为影响，如城市化最强烈的相互作用。

在这项研究中，我们分析了跨越六个最大生物群落的美国大陆中人口最多的38个城市地区的数据。我们进一步细分了两个最大的生物群落来区分北部以及南部和中西部草原。在这项研究中，为个别城市收集的所有温度和NDVI数据仅在保留在主要生物群中时才被纳入分析。这消除了不同生物气候环境的交叉，作为城市地区观察到的温度差异的潜在污染物，并允许生物群落的UHI效应进行分组和比较。

2.2城市密度分类

我们使用Landsatderived的不透水表面积（ISA）数据，和大陆地图覆盖地图（NLCD）

并基于信息系统的空间分析来识别个人城市并根据ISA密度对内部进行分层评估他们的大小。使用Landsat 7 ETM 和IKONOS从天然或植被表面区分人造表面得出分数区域不透水面数据。虽然此参数不包含有关反照率或3-D结构，但它可以捕获作为像素内的人造表面的集合的范围和空间分布的函数的发展强度。基于ISA的转换强度可以与变化有关地表的生物物理学包括显热和潜热通量通过比较在城市地面和边界层内其他空间共同登记的数据。最近，袁和鲍尔（2007）和西安与起重机（2005）展示了ISA数据的开发ETM 和NLCD可用于进行严格的比较城市密度和地表温度同时使用适当的温度数据可以进行应用。我们使用25％的ISA阈值来定义Landsat的多边形专题数据。25％的阈值确定一个合理的边界城市与低强度住宅用地之间并提供合理空间一致的城市群。因此，我们在这里定义的多边形与命名的城市重叠，但不一定匹配结合或地籍（行政）边界。最重要的是由25％ISA阈值定义的区域与分类城市建成土地的MODIS地面图之间的紧密匹配。MODIS LST检索算法依靠这张地图估计表面发射率与SOA的紧密匹配，确保温度比较城市多边形基于使用相同参数集的检索。一旦定义了城市多边形城市，我们就会根据ISA和距离进一步分类其周围景观。

这个乡村选择距离最远的距离足够从城市核心来代表一个偏远的农村，但也不是远远侵犯相邻城市或其他地区25％的轮廓。重叠生物群落的像素，其他城市地区或城市核心地形海拔高度为plusmn;50m被排除在分析之外。

2.3 地表温度（LST）和NDVI

为了表征ISA区域的表面温度和植被的存在，我们使用MODIS-Aqua版本5,8天复合材料（MOD11A2）LST，具有高质量控制（Wan et al，2004）和16天复合NDVI（ Huete等人，1994年，1997年），分辨率为1kmtimes;1km（均在2003年至2005年）。来自MOD11A2的LST来自于清澈的天空（99％准确度），在1:30 PM和1:30 AM使用广义分裂算法(Wan amp; Dozier, 1996)。在分割窗口算法中使用的系数通过内插通过在宽范围的表面和大气条件下的辐射传递计算的MODIS模拟数据的线性回归而导出的一组多维查找表（LUT）来给出。这些查找表已经不断升级（Wan et al，2004），并且通过广泛的测试点进行MODIS LST和原位测量之间的比较，表明精度优于1 K，RMS（差异）小于 大多数情况下为0.5 K（Wan，2008; Wang et al.，2008）。

LST数据用于表征城市的水平温度梯度，NDVI用于描述每个城市地区的植被密度时间变化。如前所述，仅当城市中的每个区域的温度和NDVI数据保留在该城市的主要生物群中时才被收集。这消除了不同生物气候环境的交叉，作为城市地区观察到的温度差异的潜在污染物，并允许通过生物群落对UHI效应进行分组和比较。

2.4地形和人口数据

使用地形数据作为过滤器，以排除由于高程和阴影引起的分析温度差异。我们使用〜925 m SRTM30（Farr＆Kobrick，2000）数据集来确定城市的平均高程，并从分析中排除所有高于平均海拔高度在 /- 50m窗口之外的像素。

我们还使用由国际地球科学信息网络中心制作的30弧秒（〜925米）的美国人口普查网（Deichmann et al。，2001）来描述人口。

3.结果与讨论

3.1 城市热岛和生态环境

根据现代数据，我们把在美国大陆38个人口最多的城市地区我们确定了美国大陆人口最多的城市中有38个分布在八个不同的生物群落上(Table 1, Fig. 2c)。空间分层限定的五个ISA区被应用到每一个城市地区。采用0.1NDVI阀值，从每个城区农村的时空平均水平，排除水，裸土等非植被像素。

对于生物群落中的所有城市来说，不透水表面积从城市核心减少，平均ISA平均为80％，农村地区所有像素均小于5％。此外，每个城市中确定的五个区域内的平均不透水表面分数非常相似，这表明ISA区域分类对于相互比较是足够一致的(Fig. 3a)。所有城市和区域的平均夏季白天MODIS地表温度（6月，7月和8月当地时间下午1点30分）显示，除了沙漠和干旱灌木丛生态区域的城市以外，所有情况下，ISA的温度均有升高(DE) (Fig. 3b)。尽管空间分辨率有所差异，MODIS NDVI跟踪1公里ISA数据显着地显示除DE以外的所有生物群落的城市核心向外增加，其中显示出凸起的模式如表(Fig. 3c)。沙漠和干旱灌木林城市的NDVI和LST模式异常可能是由于这些地区的资源（水）增加，较不密集的50-25％城市和郊区边缘地区植被和潜热通量增加的结果。以前曾使用AVHRR(Imhoff et al., 2004)和Landsat(Xian amp; Crane; 2005).的美国沙漠城市注意到了这种模式。

在UHI方面，我们计算了夏季（6月/7月/8月）和冬季（12月/1月/2月）白天（1：30PM）和夜间（1：30AM）每个生物群落中所有城市的平均气温差（城市核心LST-农村LST）。对八种不同生物群落的UHI反应都有显着差异（p=0.01），并且清楚地显示了生态环境对季节和昼夜UHI幅度的影响(Fig. 4)。表面温度在白天标记为最大的温差(Roth et al., 1989)。平均来说，我们发现夏季UHI明显大于冬季UHI。大都市地区的能源需求由与需求性质，高需求中心空间分布以及众多其他因素有关的复杂因素决定。然而，我们的研究结果表明，住宅区夏季制冷需求潜在增长将抵消冬季取暖带来的收益。夏季白天UHI的幅度似乎

与周围生物群落从森林向草原逐渐减少并向沙漠城市散热的地方的生物量相关。例如，平均夏季白天UHI（7到9°C）的最大平均值代表温带阔叶，混合和温带针叶林生物群落（FE, FA, 和 FW）的城市。在高生物量森林生物群落中，城市地区被高密度和高植被所环绕，在光合作用过程中，以潜在的速率拦截和再蒸发降水，并将深水土壤向大气扩散，从而保持周边地区比少植被的城市中心更加凉爽。相比之下，由草原，灌木林和热带草原等较短生物量植被所主导的城市地区产生的振幅不等于4〜6℃。在这些地区，城市核心区周围稀少植被，

恢复吸收的太阳能的重要部分作为显热；从而降低了城市核心与农村之间的横向温度梯度。在由沙漠和干草灌木（DE）包围的城市地区，这种温度对比看来有所减弱甚至逆转。DE的夏日白天UHI数据实际上是微不足道（-1°C）的，孤立地采取这种做法会倾向于证实许多沙漠城市的散热效应。然而，夏季夜间和冬季白天和夜间的UHI的DE仍然是积极的，足够大的使城市整体比外围地区暖和。DE生物群落中的城市地区也是唯一一个能够持续显示夜间UHI效果的城市。为了进一步研究生态环境的影响，我们比较了位于东北温带阔叶混交林（FE组）和内华达州拉斯维加斯

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