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一种基于MARKOV-CA模型预测城市热环境风险的方法技术

技术编号:39930942 阅读:13 留言:0更新日期:2024-01-08 21:48
本发明专利技术提出了一种基于MARKOV‑CA模型预测城市热环境风险的方法,包括以下步骤:步骤1:地表温度等级划分。(1)基于遥感影像数据,对数据进行重投影、数据掩膜、格式转换、质量控制等预处理过程,将像元灰度值DN转化为地表温度T,采用平均值‑标准差法对地表温度进行归一化,进而划分地表温度等级。分为5个热力景观等级,分别为低温、次低温、中温、次高温和高温。步骤2:城市热环境空间格局预测。不同热环境等级的像元数量基于MARKOV过程模型定量计算。同时,根据两期热环境等级变化及其与土地利用类型的空间关系建立CA空间过程规则,从而预测目标年份热环境等级空间分布。步骤3:热环境风险等级划分标准。基于前后两期热环境等级建立城市热环境风险等级标准。风险等级划分为极高风险、高风险、临界风险、较安全和理想安全5级,不同风险等级具有不同的指示意义。本发明专利技术本文构建了基于MARKOV‑CA的城市热环境风险预测模型,可用于预测某年份城市热环境风险时空格局及其变化特征,大大降低了热环境模拟的复杂过程,该模型在一定程度可替代复杂的解析模拟模型,实现城市热环境快速精准预测,具有更强的实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于环境遥感,涉及一种基于markov-ca模型预测城市热环境风险的方法。


技术介绍

1、城市发展不断改变下垫面形态特征和土地利用/覆被,造成潜热通量减小和显热通量增加,城市热岛效应日益严重。同时,为消除城市热岛效应产生负面效应所付出的经济代价也是极为巨大的。现阶段,热环境安全作为城市生态安全的重要组成部分,成为影响城市生态环境和可持续发展的重大风险问题。保障城市热环境安全的前提是通过热环境时空格局和过程模拟与预测实现热环境风险的识别、评估和预控。但是,当前城市热环境风险研究没有引起足够重视,热环境风险分级标准的缺失也使得城市热环境安全防范和调控措施相对滞后。学者先后通过数理统计模型、能量平衡模型、数值模型、解析模型和物理模型等理论和技术方法模拟与预测城市热环境时空格局和过程。数理统计模型通常利用统计规律建立城市热环境时间序列趋势方程,但并未真正揭示热环境空间格局变化过程;能量平衡模型更加关注城市与周围地区进行的热量传递、交换关系,对于城市热环境在微观尺度上的形成机理研究较为深入,但因所需参数过多导致宏观尺度热环境时空变化过程分析难度较大数值模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.通过构建基于MARKOV-CA(Cellular Automata)的城市热环境风险预测模型,根据土地利用和城市热环境等级的空间匹配性,计算热环境等级与土地利用及其空间变化的概率关系,根据两期热环境等级变化及其与土地利用类型的空间关系建立CA空间过程规则,从而预测目标年份热环境等级空间分布。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的城市热环境风险预测方法是通过MARKOV-CA(Cellular Automata)模型及CA空间过程规则实现。

【技术特征摘要】

1.通过构建基于markov-ca(cellular automata)的城市热环境风险预测模型,根据土地利用和城市热环境等级的空间匹配性,计算热环境等级与土地利用及其空间变化的概率关系,根据两期热环境等级变化及其与土地利用类型的空间关...

【专利技术属性】
技术研发人员:乔治王楠陈嘉悦
申请(专利权)人:天津大学
类型:发明
国别省市:

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