一种缓解城市热岛效应的绿地类型优化配置方法

1.本发明涉及绿地类型优化配置技术领域，特别是一种缓解城市热岛效应的绿地类型优化配置方法。


背景技术：

2.城市热岛效应是指快速城市化导致城市下垫面的热力性质发生改变，体现为城市温度高于周边乡村或郊区的一种温差现象，局地气候分区(local climate zones,lcz)可以针对城乡界限的模糊性和划分的不确定性问题，采用标准、客观和定量化的方案描述城市和农村地区形态与功能，为城市热岛强度计算提供统一框架与标准，现有的局地气候分区研究表明，城市不同的绿地类型在热岛强度方面具有差异性，表现在绿地植被的疏密程度，绿地植被密度越大、植被高度越高的区域热岛强度越低，反之植被密度越稀疏、高度越低的区域热岛强度越高，因此需要对城市绿地类型进行优化配置，可缓解城市热岛效应，现有技术中没有一个很好地对城市绿地类型进行优化配置的方案；
3.鉴于上述情况，有必要对现有的城市绿地类型加以改进，使其能够适应现在对缓解城市热岛效应的需要。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种缓解城市热岛效应的绿地类型优化配置方法。
5.实现上述目的本发明的技术方案为，一种缓解城市热岛效应的绿地类型优化配置方法，包括以下步骤：
6.步骤1：采用单窗算法，反演地表温度；
7.步骤2：采用wudapt工具，对城市进行局地气候分区；
8.步骤3：计算各分区面积以及平均温度；
9.步骤4：确定绿地类型配置范围；
10.步骤5：确定绿地种植植被类型与单位面积绿地配置成本；
11.步骤6：构建线性区间规划模型，以最低成本为目标，计算设定降温效果下绿地类型优化配置。
12.对本技术方案的进一步补充，所述步骤1包括以下工作步骤：
13.步骤(1)：进行遥感影像数据预处理，在earth explorer官网下载landsat遥感影像数据，使用热红外波段进行辐射定标，再进行大气纠正的处理，根据研究区域镶嵌与裁剪，得出预处理图像；
14.步骤(2)：计算辐射亮度温度和地表比辐射率，计算地表比辐射率需要通过多光谱辐射定标、计算植被归一化指数(ndvi)和植被覆盖度；
15.步骤(3)：进行地表温度反演操作，计算大气水分含量和大气透射率，查找大气平均作用温度数据，利用envi软件中band math功能进行地表温度反演，得出研究区域地表温
度。
16.对本技术方案的进一步补充，所述步骤2包括以下工作步骤：
17.步骤一：对遥感影像进行预处理与重采样；
18.步骤二：使用google earth软件勾画训练样本；使用google earth软件进行训练区矢量化，将每个局地气候分区类型的代表区域使用多边形表示为训练样本，每个局地气候分区类型包含20～30个训练样本。每个训练样本的选择要通过google earth软件、街景图及实地观测调研；
19.步骤三：将预处理的遥感影像和选定的训练区载入saga gis软件，根据训练样本与其余研究区域的相似性，使用随机森林分类法对研究区域进行局地气候区分类，初步生成局地气候分区地图；
20.步骤四：将生成的地图导出kml文件并载入google earth进行验证，对不一致的区域进行训练区域重新采样，重复上述操作，直至所构建地图与实际情况吻合。
21.对本技术方案的进一步补充，所述步骤二中对遥感影像进行预处理操作与步骤(1)相同。
22.对本技术方案的进一步补充，所述步骤一重采样是在saga gis软件中将图像从30m分辨率重新采样为100m，以获得局地尺度城市特征的光谱信号。
23.对本技术方案的进一步补充，所述步骤3包括以下工作步骤：
24.步骤(1)：在arcgis软件中，利用分区统计工具，计算各局地气候分区的面积，得到自然类型下茂密树林、稀疏树林、灌木、低矮植物以及沙地分区的面积；
25.步骤(2)：利用arcgis软件的栅格转面与裁剪工具，提取出每个分区的地表温度，再利用栅格计算器与分区统计工具，计算每个分区的平均地表温度。
26.对本技术方案的进一步补充，本专利目的是将稀疏树林、灌木、低矮植物以及沙地分区的转换为茂密树林，以此来减缓热岛效应，所以绿地类型配置范围在以上各分区上划分，其中需要注意的是灌木分区和低矮植物分区有承担生态功能以及社会功能，沙地部分需要识别农田，需要参考土地利用数据进行范围识别。
27.对本技术方案的进一步补充，确定绿地种植植被类型需要先确定研究区域气候，根据气候以及当地自然地理条件进行种植树种的选择，必要时要参考当地已有的种植植被类型进行种植树种选择；
28.参考相关资料以及专家咨询，确定种植树种的单位面积成本，包括苗木成本、机耕成本、养护成本以及人工成本等。
29.对本技术方案的进一步补充，所述步骤6包括以下步骤：
30.步骤(1)：为达到缓解热岛效应的效果，设置降温目标；
31.步骤(2)：以最低成本为目标设置目标函数：
[0032][0033]
约束条件：
[0034]
t
0-t
l
≥t
±
#(2)
[0035][0036][0037]
式中：
[0038]ai
为第i类自然分区转为茂密树林分区单位面积成本；
[0039]
xi为第i类自然分区转为茂密树林分区单位面积；
[0040]bj
为第j类未转换为茂密树林分区的分区平均地表温度；
[0041]ci
为第i类自然分区的平均地表温度；
[0042]
si为第i类自然分区的面积；
[0043]
xj为第j类未转换为茂密树林分区的分区面积；
[0044]
t0为研究区域未转换绿地时的平均地表温度；
[0045]
t
l
为研究区域转换绿地后的平均地表温度；
[0046]
为第i类自然分区转为茂密树林最小配置面积；
[0047]
为第i类自然分区转为茂密树林最大配置面积。
[0048]
步骤(3)：最后，进行模型求解，在lingo软件中将公式与数据输入，进行模型求解，求出在最低成本下绿地类型的最优配置。
[0049]
其有益效果在于，本发明能够对城市绿地类型优化配置，达到设定降温效果下最低成本目标，为城市绿地类型配置提供一种方法，为规划者提供参考。
附图说明
[0050]
图1为缓解城市热岛效应的绿地类型优化配置的技术路线图；
[0051]
图2为本发明实施例的地表温度反演图；
[0052]
图3为本发明实施例的局地气候分区图。
具体实施方式
[0053]
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0054]
为了便于本领域技术人员对本技术方案更加清楚，下面将结合附图1-3详细阐述本发明的技术方案：
[0055]
请见图1，本发明所采用的技术方案是：一种为缓解城市热岛效应的绿地类型优化配置方法，包括以下步骤：
[0056]
步骤1：以深圳市福田区为实施例，采用单窗算法反演地表温度，具体操作为：
[0057]
进行遥感影像数据预处理，在earth explorer官网下载landsat8oli/tirs遥感影像，选取遥感影像需要清晰可见且研究区域不受云遮挡，云量小于5％，据此，选取了2022年10月21日的遥感影像，行列号为122/44，对选择的遥感影像在envi软件中进行辐射定标、大气纠正，再根据深圳市福田区矢量边界数据进行裁剪；
[0058]
进行地表比辐射率的计算，计算地表比辐射率需要通过多光谱辐射定标、植被归一化指数(ndvi)计算、植被覆盖度计算以及地表比辐射率计算。对于ndvi的计算，直接在envi软件中选择ndvi工具即可计算，计算后进入统计-空间统计检查数值是否在(-1，1)之间；对于植被覆盖度计算，将之前计算的ndvi数据带入，利用band math工具计算即可，计算后的值要根据上面的步骤检查，在(0，1)之间正常；最后再计算地表比辐射率。
[0059]
进行地表温度反演操作：在nasa官网中输入遥感影像成影时间以及中心经纬度，查找大气透射率，查询当日天气，将其作为近地面温度计算得到大气平均作用温度，利用envi软件中band math功能进行地表温度反演，得出实施例地表温度，实施例的地表温度反演如图2。
[0060]
步骤2：采用wudapt工具进行局地气候分区，具体操作路径为：
[0061]
在earth explorer官网下载landsat8 oli/tirs遥感影像，选取遥感影像需要清晰可见且研究区域不受云遮挡，云量小于5％，据此，选取了2022年10月14日与21日的遥感影像，行列号分别为121/44、122/44，预处理操作与步骤1相同；在sagagis软件中将图像从30m分辨率重新采样为100m；
[0062]
参考采用世界城市数据库和访问门户工具(world urban database and access portal tools,wudapt,https://www.wudapt.org/)分区步骤，使用google earth软件进行训练区矢量化，将每个局地气候分区类型的代表区域使用多边形表示为训练样本，每个局地气候分区类型包含20～30个训练样本。每个训练样本的选择要通过google earth软件、街景图及实地观测调研；
[0063]
将预处理的遥感影像和选定的训练区载入saga gis软件，根据训练样本与其余研究区域的相似性，使用随机森林分类法对实施例区域进行局地气候区分类，初步生成局地气候分区地图；
[0064]
将生成的地图导出kml文件并载入google earth进行验证，对不一致的区域进行训练区重新采样，重复上述操作，直至所构建地图与实际情况吻合，实施例的局地气候分区如图3。
[0065]
步骤3：确定各分区面积以及平均地表温度，具体操作路径为：
[0066]
在arcgis软件中，利用分区统计工具，计算实施例各局地气候分区的面积，得到自然类型下茂密树林、稀疏树林、灌木、低矮植物以及沙地分区的面积；
[0067]
利用arcgis中的栅格转面与裁剪功能，提取出每个分区的地表温度，再利用栅格计算器与分区统计工具，计算每个分区的平均地表温度。
[0068]
表1实施例各分区面积以及平均地表温度表
[0069][0070]
步骤4，确定绿地类型配置范围，具体操作路径为：
[0071]
本专利目的是将稀疏树林、灌木、低矮植物以及沙地分区的转换为茂密树林，以此来减缓热岛效应，所以绿地类型配置范围在以上各分区上划分，其中需要注意的是灌木分
区和低矮植物分区有承担生态功能以及社会功能，沙地部分需要识别农田，需要参考土地利用数据进行范围识别，根据实施例土地利用类型数据，实施例区域没有农田，所以在此实施例当中按照各分区面积作为绿地类型配置范围。
[0072]
步骤5，确定绿地种植植被类型与单位面积绿地配置成本，具体操作路径为：
[0073]
实施例区域为亚热带季风气候，茂密树林分区主要种植植被类型为南亚热带常绿阔叶林，参考相关文献以及实地考察，实施例区域多种植桉群系植被，所以选择速生桉来进行种植；
[0074]
参考相关资料以及专家咨询，确定种植速生桉的种植成本。
[0075]
表2种植1亩速生桉第一年成本明细表(单位：元)
[0076][0077]
步骤6，构建区间规划模型，以最低成本为目标，计算设定降温效果下绿地类型优化配置区间。具体操作路径为：
[0078]
情景1，以实施例总体降温效果在0.2℃为约束，在lingo软件中进行求解：
[0079]
表3实施例总体降温0.2℃下绿地类型优化配置表
[0080][0081]
情景2，以实施例总体降温效果在0.35℃为约束，在lingo软件中进行求解：
[0082]
表4实施例总体降温0.35℃下绿地类型优化配置表
[0083][0084]
上述技术方案仅体现了本发明技术方案的优选技术方案，本技术领域的技术人员对其中某些部分所可能做出的一些变动均体现了本发明的原理，属于本发明的保护范围之内。