王躍輝 楊為民 陳桂良 譚春陽(yáng) 王 棟

(1.西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，云南昆明650224;2.西南林業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，云南昆明650224)

近年來(lái)，北京市經(jīng)歷了較大發(fā)展，城市功能、綜合實(shí)力以及城市形態(tài)與環(huán)境面貌等均發(fā)生了巨大變化。北京市統(tǒng)計(jì)局2011年統(tǒng)計(jì)年鑒顯示［1］，北京市全社會(huì)房屋施工面積從1990年的2 864.9萬(wàn)km2增加到2010年的15 572.1萬(wàn)km2。房屋面積的飛速增加，人口增長(zhǎng)速度的大幅度提升，以及樓房群落化、高層化發(fā)展，城市道路增寬增多，使得自然植被減少，城市熱環(huán)境問(wèn)題突顯，已經(jīng)成為城市環(huán)境研究中一個(gè)需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題之一。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用熱紅外遙感技術(shù)在反演地表溫度、研究城市熱環(huán)境方面作了大量工作。Carnahan等［2］應(yīng)用TM數(shù)據(jù)研究了中尺度下美國(guó)印第安納波利斯城區(qū)與郊區(qū)的溫度差異;Nichol［3］利用TM熱紅外遙感數(shù)據(jù)對(duì)新加坡居民區(qū)的局地小氣候進(jìn)行了詳盡的探討;Balling 等［4］、Gallo 等［5］、Roth等［6］以及其他一些學(xué)者在利用 NOAA衛(wèi)星的AVHRR影像研究城市熱場(chǎng)方面作了大量工作;李加洪［7］利用遙感手段探討了土地覆蓋類型與溫度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系;陳云浩等［8］對(duì)不同時(shí)期上海城市熱環(huán)境的空間結(jié)構(gòu)與格局進(jìn)行了研究;王茂新等［9］、覃志豪等［10］對(duì)如何利用熱紅外資料反演地表溫度作了一定的探索。綜合來(lái)看，利用遙感技術(shù)反演地表溫度方法的研究較多，而探討城市景觀格局演變、植被歸一化指數(shù)等因子與城市地表溫度關(guān)系的研究較少。

城市景觀格局演變是城市熱環(huán)境形成的主要因素，從這個(gè)角度來(lái)看，城市熱環(huán)境是城市景觀格局的生態(tài)過(guò)程之一。因此，研究城市化進(jìn)程引起的景觀格局、城市熱島強(qiáng)度、植被覆蓋的變化，對(duì)分析城市生態(tài)環(huán)境變化以及城市規(guī)劃建設(shè)具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

北京市地處北緯39°28'～41°05'，東經(jīng) 115°05'～117°30'，東南距渤海約 150 km，面積 1.68 萬(wàn) km2，市轄14個(gè)區(qū)，2個(gè)縣。北京市西、北、東三面環(huán)山:西部山地統(tǒng)稱西山，屬太行山脈，是一系列褶皺山脈;北部山地統(tǒng)稱軍都山，屬燕山山脈，是由若干個(gè)盆地的斷塊山地組成;東南為古定河、潮白河等形成的沖擊扇平原。北京市屬典型的暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性氣候，四季分明，春季干燥多風(fēng)、夏季炎熱多雨、秋季晴爽，冬季較長(zhǎng)，1月平均氣溫－10～－5℃，7月平均氣溫22～26℃，最高氣溫超過(guò)40℃，年降水量500～700 mm［11］。北京市行政區(qū)劃見(jiàn)圖1。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

所用北京市1992、2000、2010年3期土地利用數(shù)據(jù)，來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心;TM影像數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(http://datamirror.csdb.cn)與美國(guó)的 USGS 網(wǎng)站(http://glovis.usgs.gov/)，其中 1992 年 6 月與2010年7月的數(shù)據(jù)來(lái)自Landsat 5衛(wèi)星，2000年5月的數(shù)據(jù)來(lái)自Landsat 7衛(wèi)星;氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)環(huán)境氣象中心(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)。

2.2 景觀格局動(dòng)態(tài)指數(shù)的計(jì)算

空間結(jié)構(gòu)景觀格局計(jì)算的基本單元是體現(xiàn)一定社會(huì)經(jīng)濟(jì)功能和人工作用痕跡的斑塊，而城鎮(zhèn)斑塊具有一定的生長(zhǎng)屬性和擴(kuò)散能力，斑塊動(dòng)態(tài)直接作用于城市的景觀格局，進(jìn)而影響城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)過(guò)程［12］。1992—2010年，北京城市化進(jìn)程的加快必然導(dǎo)致城市斑塊的變化，城市面積的增加必將對(duì)景觀生態(tài)環(huán)境造成一定的影響。通過(guò)計(jì)算分離度指數(shù)、空間聚合度、景觀形狀指數(shù)，定量分析1992—2010年北京景觀格局的空間結(jié)構(gòu)變化。

分離度指數(shù)(SPLIT):分離度是描述斑塊在空間分布上的分散程度，分離度越大表示斑塊間的距離越大，斑塊在空間分布上越離散［13］。計(jì)算公式為:

式中:Ni為景觀類型i的分離度指數(shù);Di為景觀類型i的距離指數(shù)，Di=0.5×(n/A)1/2，其中n為景觀類型i的斑塊數(shù)，A為研究區(qū)總面積;Si為景觀類型i的面積指數(shù)，Si=Ai/A，其中 Ai為景觀類型 i的面積。

聚集度(AI):聚集度指數(shù)通常度量同一類型斑塊的聚集程度，但其取值還受到類型總數(shù)及其均勻度的影響［14］。取值范圍(0，100］，計(jì)算公式為:

式中:m為斑塊類型總數(shù);Pij為隨機(jī)選擇的兩個(gè)相鄰柵格屬于類型i和j的概率。

景觀形狀指數(shù)(LSI):描述景觀格局規(guī)劃是否規(guī)則的景觀格局指數(shù)。當(dāng)景觀中只有一個(gè)正方形斑塊時(shí)，LSI=1;當(dāng)景觀中斑塊形狀不規(guī)則或偏離正方形時(shí)，LSI值增大［14］。取值范圍為［1，+∞)，計(jì)算公式為:

式中:E為景觀中所有斑塊邊界的總長(zhǎng)度(m);A為景觀總面積(m2);0.25為正方形校正常數(shù)。

2.3 陸地表面溫度反演方法

地表溫度(land surface temperature，LST)由局地尺度上的地表狀況和大尺度上的大氣狀況決定［15］，是提供地表能量平衡狀態(tài)時(shí)空變化信息的一個(gè)重要特征物理量，是研究城市熱環(huán)境的有效指標(biāo)。

輻射亮溫是假設(shè)地物為黑體的情況下求得的，并不反映地表真實(shí)的溫度。Artis［16］認(rèn)為，輻射亮溫僅僅是代表了黑體的溫度，然而大自然界中的大部分物體并非黑體，故應(yīng)該用比輻射率對(duì)其進(jìn)行矯正，使之成為地表溫度，公式如下:

式中:Ts為地表溫度(K);T為輻射亮溫(K);λ為有效波譜范圍內(nèi)的最大靈敏度值，λ=11.5 μm。ρ=hc/δ，其中 δ為玻爾茲曼常數(shù)，δ=1.38 ×10－23J/K;h為 Plank常數(shù)，h=6.626×10－34J/s;c為光速，c=2.998×108s。通常情況下，水面的比輻射率取0.995，植被的比輻射率取0.986，裸地土壤的比輻射率取 0.972，居民地的比輻射率取 0.970［17］。

(4)式中輻射亮溫(T)采用《NASA技術(shù)手冊(cè)》提供的公式［18］:

式中:L 為輻射強(qiáng)度，L=gain·DN+offset［18］;DN 是TM、ETM+數(shù)據(jù)的數(shù)字象元值，其值在0和255之間;gain為增益系數(shù);offset為偏移系數(shù);gain與offset值可以在影像頭文件中獲得。k1，k2為校訂系數(shù)，對(duì)于Landsat 5和Landsat 7取值不同，見(jiàn)表1。

表1 計(jì)算地表亮溫的校訂系數(shù)

精度驗(yàn)證方法:精度驗(yàn)證主要是通過(guò)具有更高分辨率精度的溫度數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證地表溫度反演的有效性［19］。本文通過(guò)相同時(shí)間點(diǎn)的地面實(shí)測(cè)氣溫資料的平均值作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)源。發(fā)現(xiàn)實(shí)際溫度與預(yù)測(cè)溫度相差范圍在［－2，2］之內(nèi)，反演數(shù)據(jù)可用。

2.4 數(shù)據(jù)分析

運(yùn)用ArcGIS 10.0的統(tǒng)計(jì)分析模塊和Fragstats 4.1軟件運(yùn)算出景觀格局各指數(shù)值，通過(guò)建立2010年北京行政區(qū)內(nèi)各區(qū)縣土地利用類型的網(wǎng)狀多邊形數(shù)據(jù)，獲取每個(gè)土地利用類型網(wǎng)狀多邊形內(nèi)的景觀格局指數(shù)和地表溫度數(shù)值，在SPSS 19.0軟件平臺(tái)下分析各景觀格局指數(shù)與地表溫度數(shù)值之間的關(guān)系，并根據(jù)分析結(jié)果建立最優(yōu)擬合方程。

3 結(jié)果與分析

3.1 景觀格局變化

基于景觀生態(tài)學(xué)的城市時(shí)空變化研究，將3期土地利用數(shù)據(jù)歸類為6個(gè)一級(jí)分類:林地、草地、濕地、耕地、人工用地、其他。1992、2000、2010年3期土地利用類型分類結(jié)果見(jiàn)圖2。

圖2所示，林地主要以塊狀形式分布在房山區(qū)、門頭溝區(qū)、昌平區(qū)西部、延慶縣、懷柔區(qū)、密云縣和平谷區(qū)北部;草地則以條帶狀分散在這些區(qū)域;濕地分布在密云縣和延慶縣西南部;耕地集中分布在房山區(qū)東部－大興區(qū)－通州區(qū)－順義區(qū)－平谷區(qū)一帶;人工表面自1992年起從北京城區(qū)(東城區(qū)、西城區(qū))向近郊區(qū)(朝陽(yáng)區(qū)、海淀區(qū)、石景山區(qū)、豐臺(tái)區(qū))快速擴(kuò)展，是北京近30年來(lái)面積增加最多的一類區(qū)域。占地最小的區(qū)域?yàn)槠渌?，因以點(diǎn)狀零星散布在研究區(qū)域，面積極小，在圖中表示不明顯。為了詳細(xì)了解各類型土地的分布情況，計(jì)算北京市1992—2010年3個(gè)時(shí)期的土地利用數(shù)據(jù)，按地類進(jìn)行匯總，結(jié)果見(jiàn)表2。

圖2和表2數(shù)據(jù)顯示，從1992—2010年，人工表面的面積增加了8.19%，擴(kuò)張的區(qū)域主要為原耕地，這也是耕地減少最多的原因。草地和其他的面積有所增加，但增加幅度不大，分別為0.2%和0.2%;林地和濕地的面積在減少，相比1992年，分別減少了0.3%和0.1%。城市面積的增加主要是人工建筑面積的增加，從1992—2010年增加了8.2%，人為建筑的增加必然導(dǎo)致自然景觀的減少和景觀格局的變化。

表2 北京市土地利用格局分類

通過(guò)ArcGIS10.0和Fragstats4.1軟件計(jì)算分離度指數(shù)、聚集度、景觀形狀指數(shù)，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 北京市各土地類別景觀格局指數(shù)

由表3可知，人工表面和草地的分離度在減少，而耕地和其他則在增多，這說(shuō)明擴(kuò)建城市的區(qū)域較為集中，大多數(shù)擴(kuò)張的區(qū)域?yàn)榉植荚谠菂^(qū)周圍的耕地區(qū)域，導(dǎo)致耕地的分布變得分散。分離度指數(shù)的變化趨勢(shì)與聚集度相反，1992—2010年，耕地的分離度指數(shù)增大，但聚集度卻減少;人工表面的分離度指數(shù)減少，但聚集度卻增大。變化最為明顯的是其他地類，分離度指數(shù)在1992—2010年間呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，而聚集度指數(shù)卻呈明顯的遞減趨勢(shì)。這說(shuō)明，北京其他類型的地物分布較為零散且種類較多;人工表面的形狀指數(shù)變化程度從1992—2010年沒(méi)有因?yàn)槌鞘薪ㄔO(shè)的增多而增大，反而在下降，這說(shuō)明擴(kuò)張區(qū)域的規(guī)劃較為規(guī)則。但是耕地和其他類型區(qū)域的景觀形狀指數(shù)在增大，北京土地利用格局圖顯示，2010年人工表面(主要以城市建設(shè)為主)所擴(kuò)張區(qū)域的土地類型在1992年為耕地和其他，雖然城市建設(shè)的規(guī)劃較為規(guī)則，但是卻忽略了被擴(kuò)建區(qū)域的景觀生態(tài)格局規(guī)劃，這表明各類型土地規(guī)劃區(qū)域的規(guī)范化、均衡化發(fā)展是未來(lái)城市建設(shè)規(guī)劃需要注意的問(wèn)題。

3.2 熱環(huán)境效應(yīng)變化

為了反映北京市區(qū)因城市化產(chǎn)生的熱島效應(yīng)變化，依據(jù)北京市民政局公布的行政區(qū)劃表，選擇北京首都功能核心區(qū)(東城區(qū)、西城區(qū))和城市功能擴(kuò)展區(qū)(朝陽(yáng)區(qū)、海淀區(qū)、石景山區(qū)、豐臺(tái)區(qū))為北京市區(qū)研究區(qū);選擇城市發(fā)展新區(qū)(房山區(qū)、通州區(qū)、順義區(qū)、昌平區(qū)、大興區(qū))和生態(tài)涵養(yǎng)發(fā)展區(qū)(門頭溝區(qū)、懷柔區(qū)、平谷區(qū)、密云縣、延慶縣)為北京郊區(qū)研究區(qū)。通過(guò)裁取1992年和2010年相同區(qū)域范圍北京市區(qū)的地表溫度圖，統(tǒng)計(jì)分析兩期數(shù)據(jù)市區(qū)和郊區(qū)的平均地表溫度。以郊區(qū)溫度為準(zhǔn)，對(duì)市區(qū)的溫度進(jìn)行分級(jí)，分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為［20］:非熱島區(qū)，Ts＜TJ;第1級(jí)弱熱島效應(yīng)區(qū)，TJ＜Ts＜TJ+3;第2級(jí)中等熱島效應(yīng)區(qū)，TJ+3＜Ts＜TJ+6;第3級(jí)強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)，TJ+6＜Ts＜TJ+9;第4級(jí)極強(qiáng)熱島效應(yīng)區(qū)，Ts＞TJ+9。其中，Ts為市區(qū)地表溫度，TJ為郊區(qū)地表平均溫度。1992、2010年北京市熱島效應(yīng)分類結(jié)果見(jiàn)圖3。

由圖3可知，非熱島區(qū)主要在城市區(qū)域的外圍，而北京中心城區(qū)則為較為集中的熱島地區(qū)。1992年該區(qū)域的熱島級(jí)別大多為3級(jí)熱島區(qū)，而2010年該區(qū)域?yàn)?級(jí)熱島區(qū)，結(jié)果表明，1992—2010年的地表溫度不僅有熱島效應(yīng)且溫度級(jí)別在升高。

3.3 地表溫度與植被指數(shù)的關(guān)系

由以上分析可知，1992—2010年景觀格局指數(shù)變化的同時(shí)，地表溫度也發(fā)生了變化。計(jì)算2010年研究區(qū)網(wǎng)狀多邊形內(nèi)的各景觀格局指數(shù)(SPLIT、AI、LSI)和地表溫度數(shù)值數(shù)據(jù)，建立二者的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)并通過(guò)SPSS 19.0軟件建立景觀格局各個(gè)指數(shù)的相關(guān)矩陣。結(jié)果表明:分離度指數(shù)與聚集度相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為－0.947，與景觀形狀指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為－0.147;而聚集度與景觀形狀指數(shù)為正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.149。因此，通過(guò)因子分析模塊分析分離度指數(shù)、聚集度、景觀形狀指數(shù)與地表溫度的關(guān)系，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 景觀格局指數(shù)主成分分析結(jié)果

由表4可知，僅景觀形狀指數(shù)與分離度指數(shù)就能很好地反映地表溫度。通過(guò)SPSS 19.0軟件建立分離度指數(shù)、景觀形狀指數(shù)與地表溫度的線性擬合方程，見(jiàn)圖4。

由圖4可知，分離度指數(shù)、景觀形狀指數(shù)與地表溫度均呈負(fù)相關(guān)性，其中分離度指數(shù)與地表溫度回歸分析的R2值較大，這說(shuō)明增加景觀分離度可以有效減少城市熱島現(xiàn)象的發(fā)生。從圖4還可知，景觀形狀指數(shù)與地表溫度的相關(guān)程度較低，可見(jiàn)較為規(guī)整的城市規(guī)劃和各地物類型均衡發(fā)展也能減少城市的熱島現(xiàn)象發(fā)生，但不是主要因素。

依據(jù)1995 年統(tǒng)計(jì)年鑒［1］，約 66.6% 的流動(dòng)人口分布在朝陽(yáng)區(qū)、海淀區(qū)和豐臺(tái)區(qū)3個(gè)近郊區(qū)，這是2010年熱島區(qū)域向外圍擴(kuò)張的主要原因。研究區(qū)內(nèi)，人工面積的增加必然導(dǎo)致植被面積的減少，那么分析植被分布情況和城市熱環(huán)境的關(guān)系，對(duì)研究城市土地利用變化引起的地表溫度變化和植被覆蓋度變化有重大意義。計(jì)算2010年的歸一化植被指數(shù)，對(duì)比地表溫度與植被指數(shù)(NDVI)的空間格局分布圖，發(fā)現(xiàn)地表溫度與植被指數(shù)在空間變化上具有相反的趨勢(shì)。對(duì)于地表溫度，城市邊緣區(qū)的值較低，而植被指數(shù)則相反。圖3所示，地表溫度與植被指數(shù)的負(fù)相關(guān)性在海淀區(qū)最為顯著。通過(guò)計(jì)算北京市區(qū)每個(gè)土地利用多邊形數(shù)據(jù)的地表溫度和植被指數(shù)均值建立二維散點(diǎn)圖以及線性回歸方程，見(jiàn)圖5。

一般來(lái)講，植被覆蓋度越高，蒸騰率越高，同時(shí)加速陸地表面和大氣層之間潛熱與顯熱的交換，從而具有較低的地表溫度。圖5結(jié)果也表明，對(duì)于土地利用景觀斑塊來(lái)說(shuō)，地表溫度和植被指數(shù)具有負(fù)相關(guān)關(guān)系，植被覆蓋程度高的區(qū)域地表溫度低，植被覆蓋低的區(qū)域地表溫度高，但是相關(guān)性比較低。

4 結(jié)論

北京的城市化進(jìn)程改變了景觀格局的分布狀況，其集群式、規(guī)則式的景觀格局大量增加使得人工表面的聚集度指數(shù)增高、景觀形狀指數(shù)減低;同時(shí)也使得耕地和被擴(kuò)張的區(qū)域分離度增高、聚集度降低。土地利用、覆被類型空間格局的變化與人口的增多決定了城市熱島的分布格局。城市下墊面介質(zhì)比郊區(qū)能夠吸收更多的太陽(yáng)輻射，為熱島的形成奠定了能量基礎(chǔ)，植被覆蓋度低，不透水面積大，用于蒸發(fā)消耗的熱量少，粗糙度大，這些因素促使了熱島現(xiàn)象的產(chǎn)生。通過(guò)對(duì)比兩期北京市區(qū)熱島圖發(fā)現(xiàn)，1992年城市熱島地區(qū)主要集中在北京首都功能核心區(qū)——北京二環(huán)內(nèi)，熱島級(jí)別主要以3級(jí)為主;2010年城市熱島地區(qū)除在北京首都功能核心區(qū)分布外，更多的向城市功能擴(kuò)展區(qū)分布，這些地方也是1992—2010年城市區(qū)域擴(kuò)展的地方，流動(dòng)人口密度增加的地方，自然景觀面積減少的區(qū)域。上述研究表明，2010年北京市區(qū)分離度指數(shù)、景觀形狀指數(shù)、植被指數(shù)與地表溫度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，隨著人工用地面積的擴(kuò)張和人口密度的增多，城市熱島區(qū)域面積增多，熱島等級(jí)上升，但是土地利用的規(guī)范化、分離化建設(shè)又能減少城市熱島現(xiàn)象的發(fā)生。植被歸一化指數(shù)高的地方地表溫度較低，這也是城市熱島現(xiàn)象凸顯的重要原因，從植被歸一化指數(shù)與熱環(huán)境地表溫度的負(fù)相關(guān)性即可證明?？梢?jiàn)，綜合規(guī)劃各類區(qū)域，平衡建設(shè)和規(guī)劃各類型區(qū)域是未來(lái)城市規(guī)劃的重點(diǎn)。因此，依據(jù)北京景觀格局與熱環(huán)境效應(yīng)變化的研究結(jié)果，提出幾點(diǎn)改善城市生態(tài)環(huán)境的建議:1)優(yōu)化城市建筑密度，控制城市多、高層建筑的數(shù)量;2)降低城市區(qū)域人口密度，城鄉(xiāng)建設(shè)結(jié)合發(fā)展，選擇在郊區(qū)和人口密度低的地方進(jìn)行人工建設(shè);3)加強(qiáng)城市自然環(huán)境建設(shè)，增加綠地和水域的比例;4)加強(qiáng)城市生態(tài)景觀格局區(qū)域規(guī)劃建設(shè)，堅(jiān)持均衡可持續(xù)發(fā)展。

本文定量分析了分離度指數(shù)、景觀形狀指數(shù)、植被指數(shù)與地表溫度的相關(guān)關(guān)系，但部分相關(guān)性程度都不高，因此，今后的研究還需在以下方面進(jìn)行改進(jìn):1)景觀格局指數(shù)的選取不夠全面，應(yīng)繼續(xù)增多;2)應(yīng)采用高性能處理器處理研究區(qū)數(shù)據(jù)，進(jìn)行粒度下退，更好的將空間觀測(cè)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及遙感影像數(shù)據(jù)匹配，減少誤差，提高計(jì)算的精度;3)應(yīng)該綜合考慮城市熱環(huán)境以及城市景觀系統(tǒng)內(nèi)的各種影響因素，建立影響城市熱環(huán)境的各項(xiàng)指標(biāo)體系，更全面地揭示城市熱環(huán)境的成因機(jī)制。

［1］國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2010［M］.北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2010.

［2］Carnahan W H，Larson R C.An analysis of an urban heat sink［J］.Remote Sensing of Environment，1990，33(1):65－71.

［3］Nichol J E.A GIS-based approach to microclimate monitoring in Singapore's high-rise housing estates［J］.Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，1994，60(10):1225－1232.

［4］Boardman J W，Kruse F A，Green R O.Mapping target signatures via partial unmixing of AVIRIS data［J］.JPL Publication，1995，1(1):23 －26

［5］Gallo K P，McNab A L，Karl T R，et al.The use of NOAA AVHRR data for assessment of the urban heat island effect［J］.Center for Advanced Land Management Information Technologies-Publications， 1993，32(5):899－908.

［6］Roth M，Oke T R，Emery W J.Satellite-derived urban heat islands from three coastal cities and the utilization of such data in urban climatology［J］.International Journal of Remote Sensing，1989，10(11):1699 －1720.

［7］Jiahong L.Study of relation between land-cover conditions and temperature based on Landsat/TM data［J］.Remote Sensing Technology and Application，1998，13(1):18－28.

［8］陳云浩，李曉兵，史培軍，等.上海城市熱環(huán)境的空間格局分析［J］.地理科學(xué)，2004，22(3):317 －323.

［9］王茂新，張秀琴.使用Landsat TM熱紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行熱狀況插值研究［J］.國(guó)土資源環(huán)境遙感，1991(2):38 －46.

［10］覃志豪.用陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法［J］.地理學(xué)報(bào)，2001，56(4):456 －466.

［11］晉淑蘭，邱香平.中國(guó)地圖冊(cè)［M］.北京:中國(guó)地圖出版社，2012.

［12］Forman R T T.Some general principles of landscape and regional ecology［J］.Landscape Ecology，1995，10(3):133－142.

［13］Sui D Z，Zeng H.Modeling the dynamics of landscape structure in Asia's emerging desakota regions:a case study in Shenzhen［J］.Landscape and Urban Planning，2001，53(1):37－52.

［14］鄔建國(guó).景觀生態(tài)學(xué):格局、過(guò)程、尺度與等級(jí)［M］.北京:高等教育出版社，2009.

［15］梁順林，李小文，王錦地，等.定量遙感理念與算法［M］.北京:科學(xué)出版社，2013.

［16］Artis D A，Carahan W H.Survey of emissive variability in thermography of urban areas［J］.Remote Sensing of Environment，1982(12):313 －329.

［17］彭靜，劉偉東，龍步菊，等.北京城市熱島的時(shí)空變化分析 ［J］.地 球 物 理 學(xué) 進(jìn) 展，2007，22(6):1942－1947.

［18］岳文澤.基于遙感影像的城市景觀格局及其熱環(huán)境效應(yīng)研究［M］.北京:科學(xué)出版社，2008

［19］宋園園.基于TM/ETM數(shù)據(jù)的城市熱島效應(yīng)及其與LUCC關(guān)系的研究:以長(zhǎng)春為例［D］.吉林:東北師范大學(xué)，2010.

［20］蘇偉忠.楊英寶.基于景觀生態(tài)學(xué)的城市空間結(jié)構(gòu)研究［M］.北京:科學(xué)出版社，2007.