评估城市化相关土地的影响使用/覆盖土地表面温度和表面的变化外文翻译资料

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评估城市化相关土地的影响使用/覆盖土地表面温度和表面的变化

Moisture：A Case Study in the Midwestern美国

摘要：城市化相关的土地利用/覆盖变化导致地表微气候和水文条件的变化，包括城市热岛的形成和表面径流模式的变化。本文的目标是研究美国印第安纳波利斯在2001至2006年间由城市化引起的LULC变化引起的生物物理变量的变化。分析的生物物理参数包括陆地表面温度（LST），分数植被覆盖，归一化差水指数（NDWI），不透性部分蒸发部分和土壤水分。2001年和2006年土地覆盖分类和变化，不可渗透的部分均从国家土地局数据库获得。温度 - 植被指数（TVX）空间是用来分析城市化衍生的生物物理参数如何变化的。结果显示，像素迁移的一般趋势表明在TVX空间的LULC变化来自低温，植被覆盖度高的高表面水分条件向高温，稀疏植被覆盖地区的低表面水分条件变化。分析 T土壤水分的和T-NDWI空间也显示类似的变化模式。 LST和植被覆盖的变化率随LULC类型和百分比而变化。相比从耕地到住宅土地的转变，从森林到商业土地的转变更明显。与耕地面积变化相比森林到商业的面积分数变化覆盖率增加48％，LST增加71％，土壤水分增加15％。土壤水分和NDWI都作为城市地区表面水分的测量。 NDWI被证明是植被液态水的有用测量，对土地覆盖与土壤水分相比的变化更敏感。随着森林到商业土地的变化，平均土壤水分变化17％，而平均NDWI变化90％。

关键词：地表温度; 城市化; 土壤湿度; 土地利用和土地覆盖更改; 温度 - 植被指数（TVX）法

1.介绍

美国城市自19世纪以来经历了各种类型，形状和尺寸的城市化。交通技术的引入，公共和私人运输革命以及新开发的生活文化价值重塑了城市的空间分布^[1]。城市和郊区之间的社会经济差异变得模糊。常见的城市化是商业土地和住宅用地替代了周边的农田，并沿着城市中心的主要高速公路扩张 ^[2]。城市化进程中的自然土地覆被，如植被，暴露土壤和积水被人为材料如混凝土，金属和沥青替代。随着土地利用和调整土地表面能和水平衡的变化覆盖（LULC），导致城市热岛屿（UHI）现象和城市径流的独特特征。

UHI效应和LULC变化之间的关系被用来检验以了解LULC变化对表面热性能的影响^[3]。Weng等人^[4]，对于土地表面温度（LST）和植被丰度的关系进行了各种尺度调查。结果显示LST和植被覆盖度之间的关系比NDVI在不同的空间和土地利用类型上更加强烈。表面温度和植被覆盖度之间的最大负相关发生在城市街区大致为120 m的分辨率水平。城市街区是城市地区的基本单元，景观的特点和能量交换的水平在其中相对类似。在空间模式的检验中，表面温度在横断面上的覆盖类型分布更均匀的不同土地的比例发生较高的频谱变异，当较少的土地覆盖类型时，在一个横断面或一个土地覆盖类型占据了大部分的表面发生较低的光谱变化。类似地Yuan和Bauer ^[5]研究了LST和不透水表面积百分比之间的关系，在所有季节中发现了强烈的线性关系。因此，不透水表面的百分比提供了与归一化差异植被指数（NDVI）的互补度量能够在所有季节分析LST。 Weng和Lu ^[6]证明子像素技术是一种有效的城市LULC分类方法，且能够描述LULC变化对LST的影响。子像素技术也解决了30m分辨率图像中混合像素问题。Weng和Lu^[7]进一步测试了子像素技术和植被不可渗透的表面土壤模型来表征城市景观，并证明两者的组合是量化城市的空间和时间景观组成变化的替代方法。 Carlson ^[8]通过绘制LST和植被分数形成了温度 - 植被指数（TVX）空间，且能够显示TVX空间中表面水分可用性的变化。TVX方法的优点是可以使得表面水分和蒸发蒸腾容易，并且不需要辅助大气和表面数据或地表模型。此外，像素分布本身用于设置条件，它对大气校正和表面参数不敏感。缺点是温度边界的确定具有主观性。Amiri 等，^[9]构造TVX空间以示由于LULC改变而导致的像素轨迹。结果表明，TVX方法可用于监测生物物理参数随LULC的变化而变化。 Carlson和Arthur ^[2]说明了在TVX空间由城市化引起的LST，表面水分利用率，分数不透水面，城市地表径流的变化。江和Islam ^[10]使用TVX空间和Priestley-Taylor方程的延伸来估计表面异质区域的蒸发。结果表明，这种方法使得地基数据不可用的蒸发估计更可靠和容易。 Owen等人^[11]和Carlson和Arthur ^[2]利用土壤 - 植被 - 大气转移（SVAT）模型计算土壤水分，将水分可用性与TVX空间相关联，以评估城市化对其小气候和水文学的影响。 Sun和Kafatos ^[12] 基于在南大平原的一项研究进一步提出TVX空间在寒冷的季节可能不成立是真实的。

尽管取得了上述进展，对于城市LULC的变化引起的表面水分变化的了解仍然有限。城市径流高度依赖于区域气候，季节和先前的水分条件^[13]。因此，使用径流评估的表面水分条件适用性可能在干旱和半干旱地区受到限制。湿土的高导热性和高热惯性使土壤水分是LST变化的显著性成分^[14]。因为在城市化过程中，各种植被和土壤区域被不透水的表面替代，所以使用从表面能量平衡模型得出的土壤水分的有效性来评价城市化影响值得进一步探索。此外，Gao ^[15]提出了归一化差水指数（NDWI）用作植被液体水的测量。这一发现提供了一种评估城市地区的表面水分的替代方法。

在这项研究中，通过在美国印第安纳波利斯使用三个代表性区域2001年和2006年之间的生物物理参数，如植被分数，土壤水分，NDWI和LST来监测城市化对陆地表面特征的影响。土壤水分是指近地表土壤水分与0-5cm深度土壤良好相关水分场数据的估计。它是土壤水分体积分数，是水的体积与土壤，水和空气的体积的总量的比率。表面水分不等于土壤水分。这是湿度在所有类型表面的可用性。在本研究中，表面水分由土壤水分和NDW表示。在TVX空间中，当植被较少时，地表温度较高，反之亦然。在固定植被水平下，当土壤湿度较高时，地表温度较低。蒸发分数与土壤水分和表面温度有关：较高的水分和较高的温度导致更高的蒸发。

参数如土壤水分和LST具有表征由城市化相关的LULC变化引起的变化的能力。这种类型的影响评估是重要的，因为现有文献已经排除了城市化是否和如何有明确的对环境积极或负面的影响^[16]。基于国家土地覆盖数据库（NLCD）的土地覆盖数据，选择了中西部地区LULC变化的三种代表类型，包括：（1）从耕地到住宅用地; （2）从森林到商业用地;（3）从开放空间到商业用地。通过使用TVX方法对 LST，植被覆盖和水分利用率这些变化的响应进行研究。首先，在TVX空间中得到表面温度和土壤水分参数；然后，在TVX空间和LST-NDWI空间上检查表面温度和湿度的变化及其LST-土壤水分中不同土地覆盖类别之间的关系。通过执行这些任务，本研究试图解决以下研究问题：LCLU在城市地区内的变化将如何改变地表温度，植被覆盖和表面水分条件。

2.数据和方法

2.1 研究区域

研究区域是位于美国中西部地区（图1）马里恩县，印第安纳州。马里恩县的是印第安纳州的首都和印第安纳波利斯最大的城市。分布整个研究区的部分植被覆盖是中部城市的植被覆盖率较低，在农田和森林中的州际公路圈外植被覆盖高。城市位于平坦的平原上，这使得城市可以在各个方向扩展。根据2006年的NLCD，从2001年到2006年转变为发达土地主要发生在郊区，特别是在州际公路465和县界之间南部和东部边缘的变化最大。稀疏土地覆盖变化的密度地点在城市地区的465公路圈内。根据NLCD 2001-2006土地覆盖变化数据，2001年到2006年，印第安纳州印第安纳波利斯的土地覆盖总面积的3.65％发生了变化，其中51％从耕地改为开发用地，31％从较低水平改变的发达土地向更高水平的发达土地，3.6％从森林变为发达。三个小的研究区域代表三个典型的城市化相关的LULC变化选择。 2006年，这三个小地区的土地覆被定义为 “发达”强度。区域2和3土地覆盖类型发展为以高强度和中强度开发开放空间，低强度和中强度发展发生在1区。

2.2 方法

工作流程如图2所示。首先，Landsat TM数据被采集并被预处理以纠正大气效应。 第二，计算NDVI和NDWI。 第三，利用辐射传递方程检索LST，并通过线性频谱混合物计算分数植被覆盖分析（LSMA）。 第四，TVX空间由LST和通过空气温度计算形成植被覆盖，土壤水分百分比的散点图。 LST，部分植被覆盖，土壤水分，NDWI和不透性百分比之间的比较2001年和2006年，分析了城市化对LULC变化的影响。

图1.评估城市化对城市化影响的三个示例区域印第安纳波利斯，美国。 植被分数由Landsat TM图像产生（a）整个研究区，（b）第1区的特点是从耕地转为耕地，（c）第2区和第3区代表变化从森林到商业，从开放区域到商业。

2.2.1 数据收集和预处理

于2001年6月17日和2006年7月1日分别获得了两幅Landsat TM图像。2001年和2006年土地覆盖与发展不透明度百分比，土地覆盖变化数据来自NLCD。土地覆盖变化数据仅包含被识别为在NLCD2001土地覆盖版本2.0和NLCD2006之间改变的像素。天气情况两个星期前图像采集日比较：两个星期的总降水量分别为84.1毫米和83.5 mm，日最高气温的平均值分别为24.16℃，28.02℃，平均日最高气温最低温度分别为13.01ordm;C和17.39ordm;C。因此，假定前提两个图像采集时的土壤水分条件相似。这个假设不仅基于天气条件，还考虑了城市表面蒸发的特点。由于我们的研究区域是在城市环境中，不透水表面的蒸发不遵循在土壤和植被区域中的蒸发特性。Ramamurthy和Bou-Zeid ^[17]提出不透水表面对城市蒸发的实质贡献通常发生在沉淀后的前48小时。因为降水量低于1mm在两个图像获取日期之前的48小时内，就假定两个日期的城市蒸发条件是相似的。此外，由于不透水表面增加城市表面径流，大多数城市地区的降水将成为径流，而不是蒸发。因此，城市蒸发对降水的影响不如天然表面的那么明显。

图2.研究的流程图。 带有白色文本的蓝色多边形是结果在2001年和2006年之间进行比较 的生物物理参数。

在图像处理之前应用大气校正。 传感器辐射率被转换从校准的数字数字（DN），根据Chander等人的参考值。 ^[18]：

Latminus;sensor=Grescaletimes;Qcal Brescale (1)

其中L_{atminus;sensor}是传感器辐射率，Grescale是频带特定的重新调整增益因子，Brescale是频带特定的重新调整偏置因子，并且Qcal是量化的校准像素值（DN）。

Song等人采用了频带1-5和7的大气校正方法。 ^[19] 这种简化的暗物体减法方法假定没有大气透射率损失和在表面处没有向下辐射的漫射。 辐射传递方程可以写成：

Latminus;sensor= Lp (2)

其中L_p是路径辐射率，F_d是在表面处接收的辐照度，T_v是从目标朝向传感器的大气透射率，s是由大气向地表反向散射的向上辐射的分数，rho;是 表面反射率。 根据Song等人的观点，变量s被忽略。 ^[19] 计算rho;的方程可以表示为：

(3)

其中，E_down是下降流漫辐射（W / 2 /mu;m）时，E₀是大气层外太阳常数（W /平方米/微米），T_z的在照明方向大气透射率，以及theta;_z太阳天顶角。假设暗物体的表面反射率为1％，路径辐射估计为：

Lp=

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