[发明专利]一种基于热点分析的城市群高温空间分异性度量方法

说明书

本发明提出一种基于热点分析的城市群高温空间分异性度量方法。该方法包括如下步骤：步骤1)基于遥感数据得到城市群地表温度；步骤2)计算城市群地表温度的Gi*指数，为每个像元生成一个z分数,提取z≥2.58的像元，得到城市群的“热点区域”；步骤3)利用分位数方法将“热点区域”像元按地表温度从低到高的次序分为：1，2，3，4，5，共5个等级；步骤4)计算城市群中各子城市内部各等级“热点区域”面积与该城市行政区域面积比值，再乘以对应等级数；步骤5)将步骤4)各子城市的等级加权结果求和，得到热点加权比指数；步骤6)计算各子城市的热点加权比指数的标准差，标准差越大，说明城市群高温空间在城市间的分异程度越大。

技术领域

本发明涉及一种基于热点分析的城市群高温空间分异性度量方法，基于热点分析得到城市群地区的高温空间采用分级加权的计算方式，为定量分析城市尺度下城市群高温空间的分异性特征提供一种新的思路和方法。

背景技术

随着我国城市化进程的不断推进，城市群已经成为我国经济发展和城市建设的重要空间单元形式。面向城市群开展热环境遥感监测是实现城市群地区可持续发展的重要前提，但是目前仍缺乏有效指标用以定量化分析城市群地区热环境的空间分异特征。因此，本发明提出一种基于热点分析的城市群高温空间分异性度量方法。

地表温度(Land surface temperature,LST)是度量地表热环境的有效指标。城区LST高于周围LST的现象被称为“城市热岛”现象。通过LST的空间分布特征进而确定高温空间分布可为区域热环境治理提供宏观层面的区域指向。热点分析是一种经典的空间数据分析思想。Getis-Ord Gi*(Gi*)指数是一种常用的热点分析指数，其基于空间数据本身的空间分布特征进而确定数据高值的聚集区域，即“热点区域”。基于“热点区域”进一步开展高温空间的空间分异性度量，可以得到更为客观的度量结果。相比较于其他三种常用的高温空间识别方法，即：阈值划分，高斯曲面拟合，半径法。Gi*指数具有以下几个优势：(1)“热点区域”结果仅依赖于LST数据本身的空分布特征，不会受其他人为因素的干扰；(2)“热点区域”结果具有显著的统计学意义；(3)应用于城市群大范围地区时，不会受到热岛足迹效应的影响。

热岛比率指数(Urban-heat island Ratio Index,URI)可以衡量一个地区在不同时期的热岛强度。首先，将整个研究区的LST进行等级划分，计算位于城市区域内部且温度等级高于郊区的不同等级区域的加权比例，即URI指数。URI指数的计算需要城区边界和郊区边界数据作为重要输入数据。但是目前尚未有关于城区边界和郊区边界的明确、统一的定义。基于不同方法得到的不同城区边界识别结果，将直接影响到最终URI指数的计算结果。因此，本发明采用热点分析得到的“热带区域”代替由边界数据为依据得到的高温空间，提出一种基于热点分析的城市群高温空间分异性度量方法。

发明内容

本发明提出的一种基于热点分析的城市群高温空间分异性度量方法，主要基于以下步骤实现：

步骤1)基于遥感热红外数据反演得到城市群地区的地表温度；

步骤2)基于城市群地区地表温度，计算热点分析中的Gi*指数，为每个像元生成一个z分数。根据z分数对应的显著性特征，提取z大于2.58(对应显著性水平0.01)的所有像元，得到城市群地区的“热点区域”识别结果；

步骤3)利用分位数划分方法，将‘热点区域’的像元按照地表温度从低到高的次序分为：等级1，等级2，等级3，等级4，等级5，共5个等级，分别对应权重1，2，3，4，5；

步骤4)针对城市群中的各个子城市，分别计算子城市内部每个等级“热点区”面积与该城市行政区域面积的比值，再分别乘以权重；

步骤5)针对城市群中的各个城市，将步骤4)中每个等级的计算结果求和，得到各个城市的热点加权比指数(Hotspot Ratio Index,HRI)；