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基于衛星遙感的長江三角洲地表熱環境人口暴露空間特征
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國家重點研發計劃(2018YFC1506502)、國家自然科學基金(41601550, 41675009, 41505004,41205126)和南京信息工程大學人才引進科研啟動基金聯合資助


Population Exposure Risk to Land Surface Thermal Environment over Yangtze River Delta Based on Multi-Satellite Data
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    摘要:

    研究城市地表熱環境變化的時空演變規律對防災減災具有重要意義。本研究以衛星遙感的夜間燈光,植被指數,高程和坡度為自變量構建了適用于人口空間分布估算的隨機森林模型,結合衛星遙感反演的地表溫度數據,以2016年夏季為例,研究了1 km分辨率的長江三角洲地區夏季地表熱環境人口暴露分布特征。研究表明:①利用隨機模型對長江三角洲2016年人口進行1000 m格網空間化分布模擬,變量解釋度達到80%,人口空間化結果接近實際。②人口密度高值區和夏季大部分月份內的地表熱環境高溫區和人口暴露高和極高風險區總體有較好的對應。6月皖北地區高溫區面積增大導致地表熱環境的人口暴露風險較高等級的面積比例高于其他月份。③在月和季節平均尺度上,地表高溫熱環境暴露極高和高風險區域面積極少, 處于沿海地區、長江下游沿線以及各縣區的中心城市;中等暴露風險區域主要分布在東部及中心城市周邊地區;低暴露風險區分布在東北部內陸地區和東北部人口數量相對較少地區。

    Abstract:

    Under the background of global warming and rapid urbanization, the urban heat island effect is the most obvious feature of urban thermal environment, so it is of great significance to study the temporal and spatial evolution of urban thermal environment change for disaster prevention and mitigation. In this study, we use the random forest model to estimate the spatial distribution of population in the Yangtze River Delta by taking the latest generation of night light satellite NPP/VIIRS data, the normalized vegetation index, the digital elevation model and topographic slope data as independent variables. Then we combine the surface temperature data retrieved by MODIS satellite remote sensing, taking the summer of 2016 as an example, to study the risk of surface thermal environment exposure and its special distribution in the Yangtze River Delta at 1 km resolution. The results show: (1) The explanatory degree of 1000 m grid spatialization variables for the population of the Yangtze River Delta in 2016 is 81.61% by using the random forest model. The simulated population can truly reflect the regional difference of population distribution in the Yangtze River Delta, closer to those of actual population. (2) The highvalue area of population density has a good correspondence with the hightemperature areas in the surface, the high populaton exposure areas and the highrisk areas exposed in most months of the summer, while in June, the area of hightemperature zone in the northwestern part of the Yangtze River Delta increased, which is asymmetrical to the area of highdensity population, and thus the exposure risks of surface temperature from low to high levels are higher than those in other months. (3) On monthly and seasonal scales, the high risks for population exposure to the land surface thermal environment are mainly located in the coastal areas, along the lower reaches of the Yangtze River and in the central urban areas of the counties. The middle risks for population exposure to LST is mainly distributed in the surrounding areas of the eastern and central cities; the lowexposure risk areas are distributed in the inland areas of the northeast and the relatively small population areas of the northeast Yangtze River Delta.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李佳雯,楊彬云,張曼玉,王泓,楊元建,高志球.基于衛星遙感的長江三角洲地表熱環境人口暴露空間特征[J].氣象科技,2020,48(4):590~599

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  • 收稿日期:2019-07-14
  • 最后修改日期:2019-12-25
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  • 在線發布日期: 2020-08-21
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