CN105224788A - 一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法。城市热效应问题，由于其本身起到有害物质的速效催化作用，从而加剧引发城市居民心脑血管、呼吸系统等疾病的发病率上升，形成很大的社会性危害，已成为营造宜居人居环境的重要障碍之一。本发明其特征在于是利用每个绿化项目的热消减值f的总和再进行综合评价，每个绿化项目的热消减值f是通过以下方法计算得到：首先利用航片资料或居住区绿化施工设计图获取待测小区内各个绿化项目的特征参数x，然后获取各个绿化项目的特征参数在所有小区内的最大值y，再计算出各个绿化项目对居住区降温的权重比系数k，则f＝10kx/y。本发明便于确定区域环境的热消减值，大大增强了对城市居住区建成前的热环境预评估能力。

Description

一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法

技术领域

本发明属于环境监测领域，尤其是一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法。

背景技术

自Manley于1958年首次提出城市热岛的概念以来，城市热效益逐已渐在居住区环境中不断形成，并成为中心热点。城市热效应问题，由于其本身起到有害物质的速效催化作用，从而加剧引发城市居民心脑血管、呼吸系统等疾病的发病率上升，形成很大的社会性危害，已成为营造宜居人居环境的重要障碍之一。

城市热岛或热效应的形成主要是原有绿化和水体被大量的工程水泥、柏油路面替代，致使城市下垫面快速硬质化造成。因此，评估城市热效应程度的最佳指标就是绿量特征值，包括绿化面积、绿化覆盖率、乔木占比、绿地斑块的破碎度等。但目前的研究大多集中在城市大区域范围，对居住区中小尺度的热效应评估和测算缺少关注，并受外围热源的影响，很难真实反映出绿化对热效应的改善作用。

发明内容

本发明针对上述问题，提供一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，能快速诊断和估算居住区热消减值，增强了对城市居住区建成前的热环境预评估能力。

为此，本发明采取如下技术方案，一种城市居住区绿化对热效应消减的评价方法，其特征在于是利用每个绿化项目的热消减值f的总和再进行综合评价，每个绿化项目的热消减值f是通过以下方法计算得到：首先利用航片资料或居住区绿化施工设计图获取待测小区内各个绿化项目的特征参数x，然后获取各个绿化项目的特征参数在所有小区内的最大值y，再计算出各个绿化项目对居住区降温的权重比系数k，则f＝10kx/y。

所述的绿化项目是指居住区绿化面积、绿化覆盖率、乔木比例、绿化块状平均面积，上述绿化项目的热消减值分别为f1、f2、f3、f4，总的热消减值f总＝f1+f2+f3+f4。

所述的热消减值是一个由0-10之间的分值，并分成3个等级，分别为1-4分、4-7分和、7-10分，分值越高代表绿化对居住区热消减的能力越强。

该评价方法适用于在夏季超过35摄氏度以上高温下的评价条件。

所获取的热消减值，仅仅表现为绿化对热值的消减作用，而不受外界热环境因素的影响。

所述的绿化面积是指居住区内绿化植物的垂直投影面积(m²)。

所述的绿化覆盖率指绿化植物的垂直投影面积占居住区总用地面积的比值。

所述的乔木比例是指5米以上的乔木垂直投影面积占居住区绿化面积的比例。

所述的绿化块状平均面积是指连续绿地斑块的平均面积(m²)。

本发明以城市中心区域同地段的独立小区为研究对象，利用遥感技术就居住区内影响热效应改善方面的几个主要绿化关键因子进行了分析模拟，结合现场温度同步测试，得出了较为准确的模拟结果，且不受外源热环境影响，并能根据居住区建造前的施工设计方案，确定区域环境的热消减值，大大增强了对城市居住区建成前的热环境预评估能力。

本发明的有益效果为：采用了航片和卫星遥感资料提供的城市居住区绿化基本特征值和反演温度，通过相关性和多因素方差分析，构建了热效应消减参值模型，实现绿化对居住区内人群活动空间下的热消减能值，并通过采用人工流动性同步监测法，获取居住区人活动空间的温度进行有效验证，其准确率达到88.0％。本发明具有针对性强、操作简易、准确度高，估算时不受外源热环境影响，通过航片资料解译或根据居住区建造前的施工设计方案，便于确定区域环境的热消减值，大大增强了对城市居住区建成前的热环境预评估能力。

附图说明

图1为本发明一实例居住区航片解译结果

图2为本发明一实例居住区空间位置选择。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。

本发明的原理是

1.利用航片资料解译，获取居住区绿化面积、绿化覆盖率、乔木比例、绿化斑块平均面积的特征参数x。(本实例用0.25m航片资料矢量解译获取，以ArcGIS软件为平台进行数字化)。然后获取各个绿化项目的特征参数在所有小区内的最大值y，再计算出各个绿化项目对居住区降温的权重比系数k，根据公式f＝10kx/y，得出各个绿化项目的各自的热消减值，分别为f1、f2、f3、f4。

2.热消减总值f总＝f1+f2+f3+f4，f总是一个由0-10之间的分值，并分成3个等级，分别为1-4分(差)、4-7分(中)和、7-10分(优)，f总分值越高代表绿化对居住区热消减的能力越强，评价的环境条件为居住区大环境的温度超过35摄氏度以上高温时，所获取的热消减值，仅仅表现为绿化对热值的消减作用，而不受外界热环境因素的影响。

本发明的具体评测实施例如下：

1、在城市同一个区域内，选取超过200个居住区，利用0.25m航片资料矢量解译获取，以ArcGIS软件为平台进行数字化，获取绿化面积、绿化覆盖率、乔木占比、绿化块状平均面积。

2、采用陆地卫星LANDSAT-5过境影像为数据源，利用ENVI软件进行几何校正获取亮温值，根据个气象站的温度拟合，将亮温反演成地面空间温度。

几何精度保持在1个像元以内。根据原始数据头文件所带的辐射增益和偏移信息对数据进行辐射定标，采用下述公式将数据灰度计数值转换为辐射率。

$L_{\mathrm{\λ}}={\mathrm{LMIN}}_{\mathrm{\λ}}+\left(\frac{{\mathrm{LMAX}}_{\mathrm{\λ}}-{\mathrm{LMIN}}_{\mathrm{\λ}}}{QCALMAX}\right)QCAL$

进一步，采用的是如下公式将可见光-短波红外通道的辐射率转换为大气层顶反射率，该公式考虑了日地距离、太阳天顶角以及平均太阳辐射度。

${\mathrm{\ρ}}_P=\frac{\mathrm{\π}\·L_{\mathrm{\λ}}\·d^2}{{\mathrm{ESUN}}_{\mathrm{\λ}}\·{\mathrm{cos\θ}}_s}$

而LANDSAT-5热红外通道则根据普朗克定律转换为亮度温度TB，其中K1和K2为标定常数，LANDSAT-5取为K1＝60.776mW·cm^-2sr^-1μm^-1,K2＝1260.56K。

$T_B=\frac{K_2}{ln(1+K_1/L_{\mathrm{\λ}})}$

当日上海全境天气晴好无云，因此采用全市均匀分布的56个自动气象站点实时监测记录的气温数据和对应时刻影像位置上的亮度温度建立相关关系，用多项式拟合实现由亮温到气温的反演:

AT＝0.4006*TB+21.757(R＝0.715，P<0.05)

其中TB为卫星亮度温度，AT为气温。

3、将居住区的绿化面积、绿化覆盖率、平均斑块面积、乔木所占比例与平均温度进行相关性分析发现，与居住区温度最相关且有显著水平差异的因子依次是乔木比例(R＝-0.934,P<0.01)、绿化覆盖率(R＝-0.813,P＝<0.01)、平均斑块面积(R＝-0.674,P<0.05)和绿化面积(R＝-0.646,P<0.05)，乔木比例、绿化覆盖率、平均斑块面积和居住面积与温度均存在显著负相关，该四个指标越高，居住区环境温度就相对越低。

4、利用多因素方差法进行权重值构建，绿化面积、平均斑块面积、绿化覆盖率、乔木所占比例对居住区降温的权重比分别为15.5％、17.4％、26.6％和40.5％。居住区绿化建设中在努力关注绿化覆盖率的同时，应更加重视绿化质量和空间布局即乔木比例配置和斑块破碎度的问题，通过方差分析显示乔木占比对居住区温度的影响要大于普遍关注的绿化覆盖率因子。

5、对200个居住区的四个因子进行标准化处理时，根据对居住区绿化调查和上海城市发展信息研究中心分析提供的遥感绿化数据，设定乔木比例、绿化覆盖率、平均斑块面积和绿化面积的最小最大值分别为0～60％、0～60％，0～500m²和0～10公顷，其后再分别附上权重系数，所得值变为居住区热消减系数。

6、由此获得评价公式为：f总＝4.1A/0.6+2.7B/0.6+1.7C/500+1.6D/10，式中，f总为热消减总值，A为乔木占比，B为绿化覆盖率，C为绿化块状面积，D为绿化面积。其中热消减总值为1-4分(差)、4-7分(中)和、7-10分(优)。

7、在200个居住区内随机选取温度差异较大的12个小区进行评价模型公式的验证，12个居住区的绿化参数指标依然应用航片资料解译数据，居住区温度监测通过人工手持温湿度计，实施同步流动性连续记录，并求得平均值，并根据空白温度对照求的居住区降温值。结果如表所示，实测所得的居住区降温值与公式所得的热消减系数进行精度分析，其准确率为88.0％(α＝0.05)。

表1居住区随机样本对热消减系数模型的实测验证

把热消减总值同降温做线性回归方程，f总＝4.513x+0.168(R2＝0.88，p<0.01)，x为降温值。按照建设部人居环境降温1.5℃标准计算，热消减总值需要大于7(优)标准，其乔木占比、绿化覆盖率、平均斑块面积和绿化面积分别需要达到50％、45％、200m²和5公顷以上。

应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

Claims (9)

1.一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于是利用每个绿化项目的热消减值f的总和再进行综合评价，每个绿化项目的热消减值f是通过以下方法计算得到：首先利用航片资料或居住区绿化施工设计图获取待测小区内各个绿化项目的特征参数x，然后获取各个绿化项目的特征参数在所有小区内的最大值y，再计算出各个绿化项目对居住区降温的权重比系数k，则f＝10kx/y。

2.根据权利要求1所述的一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于所述的绿化项目是指居住区绿化面积、绿化覆盖率、乔木比例、绿化块状平均面积,上述绿化项目的热消减值分别为f₁、f₂、f₃、f₄，总的热消减值f_总＝f₁+f₂+f₃+f₄。

3.根据权利要求2所述的一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于所述的热消减值是一个由0-10之间的分值，并分成3个等级，分别为1-4分、4-7分和、7-10分，分值越高代表绿化对居住区热消减的能力越强。

4.根据权利要求3所述的一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于该评价方法适用于在夏季超过35摄氏度以上高温下的评价条件。

5.根据权利要求4所述的一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于：所获取的热消减值，仅仅表现为绿化对热值的消减作用，而不受外界热环境因素的影响。

6.根据权利要求1所述的一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于所述的绿化面积是指居住区内绿化植物的垂直投影面积。

7.根据权利要求1所述的一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于所述的绿化覆盖率指绿化植物的垂直投影面积占居住区总用地面积的比值。

8.根据权利要求1所述的一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于所述的乔木比例是指5米以上的乔木垂直投影面积占居住区绿化面积的比例。

9.根据权利要求1所述的一种快速诊断居住区热消减值的遥感监测方法，其特征在于所述的绿化块状平均面积是指连续绿地斑块的平均面积。