顾及不透水面的典型城市群发展及其对植被变化影响研究

汤 云

淮南师范学院计算机学院,安徽 淮南 232038

城市扩张和人类活动对生态环境的影响是监测城市化进程的重要指标。研究城市扩张的时空变化特征和人类活动与生态环境的交互关系,有助于探索城市化进程对植被演化、水循环、空气质量、地表热平衡和生物多样性等的作用过程。融合多源遥感数据对城市群的城市扩张及与生态环境的交互关系进行监测,对于加深人们对城市化进程的全面理解具有重要的现实意义。论文通过对已有研究的总结和分析,针对当前在监测城市群城市化进程研究中存在的问题和不足,首先,提出了夜光影像互校正模型和融合多源数据的高精度不透水面提取方法,以监测3大城市群(京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区)连续20年的城市范围扩张;然后,论文提出了3大城市群高空间分辨率的气候因子和人类活动与植被变化的耦合模型,获取了多空间尺度的耦合协调度分布特征;最后,顾及不同时间尺度的影响,论文提出了气候因子和人类活动对植被变化影响的多时间尺度效应模型,量化3大城市群在不同时间尺度下的气候因子和人类活动对植被变化的相对重要性。具体的研究工作如下。

(1) 高精度的不透水面是反映城市化进程的重要数据产品,针对当前在获取长时序不透水面时精度不高的问题,论文提出一种融合多源数据的长时序城市群不透水面提取方法,实现3大城市群长时序高精度的城市扩张动态监测。首先,论文提出了基于地理加权回归模型的夜光数据互校正模型,克服当前夜光数据在获取高精度不透水面时,面临的过饱和、溢出效应、不连续和不一致问题;然后,提出融合夜光影像、地表温度、建筑指数和人口数据的不透水面提取方法,实现了京津冀城市群、长三角城市群和粤港澳大湾区2000—2019年的高精度不透水面提取;最后,分析不透水面时空变化特征及发展规律。论文为大范围、多时序的不透水面提取提供了有效方法,为城市时空变化模式分析提供数据支撑。

(2) 针对当前快速城市化进程中缺乏精细空间尺度的城市化水平和生态环境耦合特征分布的现状,论文提出了气候因子和人类活动与植被变化的多尺度耦合模型,获取了高空间分辨率的耦合协调度分布特征,解决了当前在城市化水平与生态环境交互关系研究中,仅依赖统计数据所获取的研究结果空间分辨率粗糙的问题。论文分别以城市群、像元和多级网格为分析单元探索气候因子和人类活动与植被变化的耦合协调度分布特征。结果表明,长三角城市群的耦合协调度高于京津冀城市群和粤港澳大湾区;京津冀城市群的耦合协调度先降后增,整体呈现出上升趋势;长三角城市群呈现出上升趋势;粤港澳大湾区在城市核心区域呈现出轻微下降趋势;3大城市群在不同空间尺度下的耦合关系均未达到高度协调耦合阶段和高质量的协调性。

(3) 城市化进程中气候因子和人类活动对生态环境的影响取决于时间尺度,针对当前缺乏气候因子和人类活动在不同时间尺度上对植被变化影响研究的现状,论文提出了气候因子和人类活动对植被变化影响的多时间尺度效应模型,量化3大城市群在不同时间尺度下的气候因子和人类活动对植被变化的相对重要性。结果表明,京津冀城市群的人类活动对植被变化产生长时间的影响;在长三角城市群和粤港澳大湾区,植被变化在短期内主要受人类活动的影响,而长期趋势上的植被变化,主要受气候因子的影响。