陈龙/张春晓: 关中平原城市群热环境景观驱动因素动态分析【JAG，2024】

2024-10-30     发布：信息工程学院    点击：0次

中国关中地区快速城镇化引起的气候变化等效应正成为日益成为一个突出问题，先前研究证实景观格局与热环境密不可分，但基于单一时间剖面图像数据的静态结果只能提供切片式理解。本研究基于天气研究与预报模型（WRF）和地理探测器构建一个动态温度模拟框架 (图1)，旨在研究2000年至2020年关中平原城市群（GPUA）近地表温度（NST）变化的景观因素及其相互作用机制。通过将基于过程理解的WRF数值模型与基于数理统计的地理探测器相结合，为深入理解动态视角下的景观格局与热环境的关系以及如何适应快速城镇化引起气候变化提供了重要的理论参考和实践指导，并为推动GPUA的可持续发展提供决策支持。

图1.  基于WRF和地理探测器的动态温度模拟框架流程图

图2. （a）和（b）为1月和7月气象站点时间序列与模拟数据的

对比；（c）和（d）为1月和7月站点位置与模拟数据的差异

数值模拟实验表明，2000年至2020年期间，GPUA平均NST在1月和7月分别上升了0.012℃和0.053℃ (图2)。在景观格局与NST的动态相关性方面，农田（CPL）为负值，城镇用地（UBL）为正值，其余景观在冬季和夏季有所不同 (图2)。随后，利用地理探测器分析景观指数与NST相互作用的类型和强度。景观因子间的相互作用表现出协同或非线性增强作用，强调了在景观规划中考虑累积效应的重要性 (图4)。此外，不同土地覆盖类型间的主要相互作用类型存在差异，表明规划中需要对不同土地覆盖类型进行具体的分析和考虑，UBL在夏季的影响比冬季更强，这一发现有助于解释为什么夏季的平均NST增幅高于冬季 (图3)。基于面积的景观指标的动态Q值通常大于其他空间配置指标，交互结果显示各种土地覆盖分类的景观指标均得到增强 (图4)，这表明在景观规划中除了面积因素外，还需要考虑景观指标之间的复合效应 (图5和图6)。

图3.（a）和（b）分别为2000–2010年1月和7月NST差异图，

（c）和（d）分别为2010–2020年1月和7月NST差异图

图4.  2000–2010年和2010–2020年景观格局指数与NST的动态相关系数

图5.  2000–2010 年和 2010–2020 年土地分类间的动态转换

图6.  2000—2010年和2010—2020年NST景观指数动态因子检测结果

本研究受到多项国家自然科学基金 (42371425, 42077438，42325107) 的联合资助。该项研究成果发表在国际地球科学领域顶级期刊《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》。

引用格式：Long Chen, Heng Li, Chunxiao Zhang*, Wenhao Chu, Jonathan Corcoran, Tianbao Wang, Dynamic analysis of landscape drivers in the thermal environment of Guanzhong plain urban agglomeration, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Volume 134, 2024, 104239.（JCR-Q1，中科院一区Top，IF：7.6）

全文链接： https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.104239