基于LCZ与源汇理论的
郑州市热环境演变
及调控机制研究

Thermal Environment Evolution and Regulation in Zhengzhou Based on LCZ & Source-Sink Theory

研究背景与挑战

城市热岛威胁

  • 全球气候变暖、极端天气事件频发
  • 快速城市化加剧城市热岛(UHI)效应
  • 郑州市城乡温差可达2~6℃,极端天气超40℃
  • 威胁生态环境与人类健康

传统方法局限

  • "城乡二分法"忽视热岛效应区域性表现
  • 未能全面反映土地利用变化对UHI时空分异影响
  • 权重分配主观性强,依赖专家打分
  • 忽略冷热岛空间分布与连通性复杂交互

局地气候区(LCZ)理论

Local Climate Zone(LCZ)理论由Stewart等提出,依据城市地表特征与UHI效应的内在联系,将城市地表划分为10种建筑类型(LCZ 1-10)和7种土地覆盖类型(LCZ A-G),为重新定义和量化UHI提供了重要方法,并为研究城市地区土地利用变化与热岛效应的时空演变关系奠定了基础。

建筑类型(10种)

LCZ 1: 紧凑高层
LCZ 2: 紧凑中层
LCZ 3: 紧凑低层
LCZ 4: 开放高层
LCZ 5: 开放中层
LCZ 6: 开放低层
LCZ 7: 轻量低层
LCZ 8: 大跨度低层
LCZ 9: 稀疏建筑
LCZ 10: 重工业

土地覆盖类型(7种)

LCZ A: 稠密树木
LCZ B: 稀疏树木
LCZ C: 灌木丛
LCZ D: 低矮植被
LCZ E: 裸地或铺装
LCZ F: 裸土或沙地
LCZ G: 水体

创新研究框架

Innovative Research Framework

本研究结合LCZ理论、源汇理论与形态空间格局分析,构建城市热环境多维评估框架。利用Stacking集成学习模型解决权重分配主观性问题,并结合电路理论识别关键廊道与障碍点。

1

LCZ分类

基于Landsat 8-9影像进行局地气候区分类

2

源汇划分

通过分布指数划分热源热汇区域

3

MSPA分析

形态空间格局分析识别核心区域

4

电路理论

识别关键廊道与障碍点

Stacking集成学习模型

为解决人为因素对权重分配的主观性影响,本研究创新性地利用Stacking集成学习模型进行阻力因子权重分配,构建累计热阻力面。该方法克服了传统层次分析法依赖专家打分的局限,以及主成分分析法易忽略次要因子的不足。

阻力因子体系

建设阻力因子

建筑密度、道路密度、不透水面

自然阻力因子

高程、坡度、植被覆盖度、水体

模型优势

  • 消除专家打分主观性
  • 综合考虑多个次要因子
  • 提高权重分配准确性
  • 增强模型客观性与可靠性

源汇理论应用

热源区域

  • • 地表温度高于区域平均水平
  • • 主要为建筑密集区、不透水面
  • • 向周边环境释放热量
  • • 加剧城市热岛效应

热汇区域

  • • 地表温度低于区域平均水平
  • • 主要为植被覆盖区、水体
  • • 吸收周边环境热量
  • • 缓解城市热岛效应

形态空间格局分析(MSPA)

MSPA基于数学形态学原理,对二值栅格影像进行空间格局的量化、识别和分割,精确区分景观类型及其结构。结合连通性分析(IIC和PC指数),量化不同景观要素之间的连接性,识别具有显著生态价值的热岛与冷岛斑块。

核心区

热岛效应的主要驱动因素

桥接区

连接不同核心区的关键通道

边缘区

核心区与外部环境的过渡带

研究主要发现

Key Research Findings (2016-2024)

发现① 热源扩张

热源面积占比

29.82% 34.95%

核心热源区域

460.81 km² 666.75 km²

向主城区聚集趋势明显

发现② 热汇缩减

核心热汇区域

3025.04 km² 2672.38 km²

一级廊道总长度

5.27 km 3.10 km

破碎化加剧,连通性下降

发现③ 廊道变化

热源一级廊道

3.30 km 7.68 km

热源障碍点

集中于稠密树木(LCZA)区域

热汇障碍点呈全域扩散

核心优势与创新

多理论融合

LCZ+源汇+MSPA

智能赋权

Stacking集成学习

电路理论

廊道与障碍点识别

时空演变

2016-2024动态监测