Атлас по географии 7 класс климатические пояса и области мира: Климатические пояса и области мира с названиями кратко

Климатические пояса и типы климата Земли — Учебник по Географии. 7 класс. Довгань

Учебник по Географии. 7 класс. Довгань — Новая программа

Вы узнаете:

• об основных и переходных климатических поясах

• о типах климата и климатических областях

Вспомните:

• основные типы воздушных масс и районы их формирования

• основные климатообразующие факторы

В разных районах Земли показатели климата отличаются. Количественные и качественные характеристики климата отображены на климатических картах. Обобщение похожих климатических показателей позволяет выделить на земной поверхности определенные зоны — климатические пояса.

1. Основные и переходные климатические пояса.

Климатические пояса — широтные полосы земной поверхности с относительно однородными климатическими условиями. Пояса отличаются между собой температурой воздуха и преобладающими воздушными массами, которые определяют основные особенности климата пояса. Закономерности распределения климатических поясов и типов климата отражает карта климатических поясов (рис. 1).

Рис. 1. Климатические пояса и области мира.

Выделяют семь основных климатических поясов: экваториальный, два тропических, два умеренных и два полярных (арктический и антарктический). В каждом из поясов на протяжении всего года господствуют воздушные массы определенного типа — экваториальные, тропические, умеренные или арктические (антарктические).

Между основными поясами в каждом полушарии образуются переходные климатические пояса: субэкваториальный, субтропический и субарктический (субантарктический). В переходных поясах воздушные массы сменяются в зависимости от сезона. Они поступают из соседних основных поясов: летом господствуют воздушные массы более близкого к экватору основного пояса, а зимой — дальнего. Например, в субэкваториальном поясе летом преобладает экваториальный воздух — приходит влажный сезон года, зимой поступает тропический воздух — приходит сухой сезон. Поэтому климат субэкваториального пояса летом схож с климатом экваториального пояса, а зимой — тропического.

Климатические пояса охватывают огромные территории, и даже в пределах одного климатического пояса климатические показатели могут заметно отличаться. Поэтому внутри климатических поясов выделяют климатические области с разными типами климата.

Под типом климата понимают совокупность климатических показателей, характерных для определенной территории. Основными климатическими показателями, характеризующими тип климата, являются количество солнечной радиации, средние температуры самого теплого и самого холодного месяцев, годовая амплитуда колебания температур, среднегодовое количество осадков, режим их выпадения и т. д.

Для графического отображения изменений климатических показателей в течение года на определенной территории используют климатические диаграммы (рис. 2). Составными элементами климатических диаграмм являются шкала температур (слева), шкала осадков (справа), горизонтальная шкала — номера (или первые буквы названий) месяцев, вертикальные столбики синего цвета — режим выпадания осадков по месяцам года, число посередине — суммарное годовое количество осадков; красная (синяя) линия отображает годовой ход температуры воздуха.

Рис. 2. Климатические диаграммы городов.

2. Климатические пояса и типы климата.

Экваториальный климатический пояс расположен по обе стороны от экватора, где преобладают экваториальные воздушные массы. Особенности климата связаны с высоким положением Солнца над горизонтом в течение всего года. Температуры воздуха высокие — от +24 °С до +28 °С, восходящее движение воздуха обуславливает большое количество осадков — 1000—3000 мм. Здесь господствуют вечное лето и характерен один тип климата — экваториальный жаркий и влажный.

Тропические пояса расположены примерно между 20° и 30° ш. в обоих полушариях. В теплое время года средние температуры достигают +30 °С и выше, зимой снижаются до +15 °С. Преобладают тропические воздушные массы и высокое давление, а нисходящее движение воздуха обуславливает незначительное количество осадков — до 250 мм в год. Это признаки тропического пустынного климата. На восточных побережьях материков, которые омывают воды теплых течений и где выпадает большое количество осадков (до 1000 мм), формируются области тропического влажного климата.

Субэкваториальные пояса обоих полушарий расположены между экваториальным и тропическими поясами. Летом над ними господствует теплый и влажный экваториальный воздух, а зимой сюда приходят сухие тропические воздушные массы. Поэтому главная особенность субэкваториального типа климата — чередование двух сезонов — влажного лета и сухой зимы.

Умеренные пояса расположены между 40° и 65° параллелями в Северном и Южном полушариях и занимают наибольшие площади. Как жителям умеренных широт, вам известна главная особенность умеренного климата — явно выраженные времена года. Температуры летом достаточно высокие — +25 °С и выше, а в холодное время года снижаются до -10 °С и ниже. Восходящее движение воздуха обуславливает значительное количество осадков, но распределены они неравномерно. При продвижении в глубь материков количество осадков уменьшается, а амплитуды годовых температур увеличиваются. В связи с этим в умеренном поясе выделяют несколько типов климата: морской, умеренно континентальный, континентальный и муссонный.

В субтропических поясах климат формируется за счет влияния смены воздушных масс по сезонам: летом дуют тропические ветры, а зимой — умеренные. Во внутренних частях материков формируется субтропический континентальный климат, на западных побережьях — средиземноморский тип климата с жарким сухим летом и влажной мягкой зимой, на восточных — муссонный или с равномерным увлажнением.

К северу от 70° с. ш. и к югу от 65° ю. ш. господствует полярный климат (арктический и антарктический) с постоянно отрицательными температурами. Настоящим царством холода является Антарктида, где зафиксированы самые низкие на Земле температуры воздуха. Осадков выпадает очень мало — менее 100 мм. Здесь сформировались суровые ледяные пустыни.

Субарктический и субантарктический пояса расположены между умеренными и полярными (арктическим и антарктическим) поясами. Как и в других переходных поясах, здесь наблюдаются смена воздушных масс по сезонам. Лето короткое, прохладное и влажное. Зима долгая, суровая и малоснежная.

Главное

• Климатические пояса сменяются зонально — от экватора к полюсам. Выделяют 13 климатических поясов — семь основных и шесть переходных. В зависимости от условий увлажнения и температурного режима в климатических поясах формируется один или несколько типов климата.

• Формирование типов климата во многом обусловлено неоднородностью поверхности Земли.

Вопросы и задания для самопроверки

1. По каким признакам различают климатические пояса? Какие основные и переходные климатические пояса вам известны? Чем они отличаются? 2. Почему в экваториальном климатическом поясе господствует один тип климата, а в умеренном — несколько? 3. По карте климатических поясов определите, в каком климатическом поясе вы живете. Какой тип климата сформировался в вашей местности?

Давайте подумаем

Почему границы климатических поясов отклоняются от широтного простирания?

Практическое задание

Подпишите в контурной карте границы основных и переходных климатических поясов. Обозначьте (заглавными буквами) названия типов воздушных масс, господствующих в разных климатических поясах (например: умеренные воздушные массы — УВМ).



конспект урока по географии в 7 классе «Климатические пояса Земли»

Разработка урока по теме

«Климатические пояса»   7
класс

Цель урока: сформировать
представление о климатических поясах Земли и факторах их образования.

Задачи урока:

– Повторить и закрепить знания учащихся о циркуляции
воздушных масс на Земле.
– Познакомить учащихся с понятием “климатический пояс” и картой климатических
поясов мира.
– Выявить особенности распределения на Земле климатических поясов и причины их
формирования.
– Рассмотреть влияние климатообразующих факторов на Земле.
– Создать условия для совершенствования навыков работы с картой климатических
поясов, систематизирующей таблицей.
– Способствовать развитию представления о взаимосвязи компонентов природы.

Тип урока: комбинированный,
проблемно-поисковый урок.

Оборудование: климатическая карта
мира, атласы
и учебники 7 класс.

Знания, умения, навыки и качества, которые
актуализируют /приобретут/ закрепят ученики в ходе урока:

Актуализируют:

Знания:
– о распределении на Земле температуры, атмосферного давления, осадков;
– о причинах образования системы постоянных ветров на Земле;
– о воздушных массах.

Умение:
– сравнивать свойства воздушных масс Земли.

Навыки:
– работы с тематической картой;
– работы с систематизирующей таблицей.

Приобретут:

Знания:
– о климатических поясах и особенностях их географии;
– о климатообразующих факторах и механизме их действия.

Умения:
– описывать и сравнивать климатические пояса;
– объяснять причины формирования климата посредством нахождения
климатообразующих факторов.
– определять климатический пояс по климатограмме.

Закрепят:

Знания:
– о климатических поясах и их особенностях;
– о влиянии климатообразующих факторов на климат на примере юга Африки.

Умения:
– описывать и сравнивать климатические пояса;
– описывать климат по климатической карте;
– объяснять причины формирования климата в данном месте Земли.

Навыки:
– работы с климатической картой, картой климатических поясов;
– поисковой деятельности.

Ход урока

1. Организационный момент

2. Проверка домашнего
задания. Повторение изученного

Задания на проверку
знания понятий и фактического материала

— Определите, какие из перечисленных
ветров относятся к постоянным:

муссон, пассат, северо-восточный
бриз, стоковые, западные ветры

-Что такое воздушные массы ?

-Расскажите об основных типах
воздушных масс и их свойствах.

-Определите,  какой воздушной массе
подходят следующие характеристики:

  а) жаркая и влажная;

  б) жаркая и сухая

  в) холодная и сухая

  г) свойства меняются по сезонам
года.

Задания на проверку
понимания причинно-следственных связей

-При каком условии исчезла бы сила
Кариолиса, какого бы направления были  постоянные ветры?

-Объясните причину преобладания ясной
погоды на полюсах

-От каких условий зависит свойство
воздушных масс?

Задания на проверку
знания закономерностей

-Назовите основные климатообразующие
факторы

Задания на проверку
умений

-Сравните пассаты и муссоны

Для учеников, испытывающих трудности
в изучении предмета, можно дать план ответа на вопрос в виде таблицы

3. Изучение нового
материала

Учитель задает вопрос:

-В какой сезон года все стремятся
отдохнуть?(Летом)

-А если у вас такая специфика работы,
что летом вам отпуск не дают? Например, геологи работают в основном летом, а
отпуск у них зимой. Как им поступить , где отдохнуть?(Поехать туда, где
погода теплая в зимние месяцы)

Далее учитель предлагает заполнить
схему на доске или составить рассказ по готовой схеме

Неравномерное нагревание земной поверхности

Различие климатов
земли

13 климатических поясов

-Попробуйте сформулировать
определение термина «климатический пояс» (Широтные полосы земной
поверхности, отличающиеся друг от друга интенсивностью нагревания лучами
Солнца, особенностями циркуляции атмосферы, сезонной сменой воздушных масс. )

Климатические пояса формируются под
действием определенных воздушных масс

Существует два вида климатических
поясов: постоянные и переходные

Постоянными климатическими поясами
называются климатические пояса, в которых преобладает один тип воздушных масс,
а переходными – те, в которых воздушные массы меняются по сезонам года. В
переходных климатических поясах летом воздушные массы двигаются на север, а
зимой -на юг.

-Выберите из климатических поясов
постоянные и переходные пояса обоснуйте свой ответ и составьте схему в тетрадях

Климатические пояса

Постоянные                                                               
Переходные

примеры:                                                                                 примеры:

…                                                                                                           
…

…                                                                                                 
           …

4. Проверка понимания
изученного

-Какие силы заставляют перемещаться
воздушные массы ?

-В каком направлении перемещаются
воздушные массы летом?

-Какие воздушные массы господствуют в
тропическом поясе?

-Какие воздушные массы господствуют в
субэкваториальном поясе?

5. Практическая работа

— Заполните таблицу:

Учитель:

-“Как работать с климатограммой?”.

 -Какому климатическому поясу относятся
климатограммы?” (рис. в учебнике; поисковая работа по группам).

6. Закрепление

-В каком климатическом поясе вы
живете?

-Каковы закономерности распределения
температур на земле?

-Определите тип климата: температура
января -10⁰…-15⁰С, температура июля +20⁰…+25⁰С.
Осадки выпадают в течение всего года, но с летним максимумом. Годовая сумма
осадков 250-300 мм. На каких материках представлен этот тип климата?

Создание проблемной ситуации: Вы являетесь
студентами историко-географического факультета университета в Лондоне. Вас
отправляют в командировку сроком на 1 год в города Латинской Америки с целью
изучения культуры народов. Вам необходимо собрать чемодан вещей. Купить вещи и
обувь на данной территории вы не сможете, так как ограничены в иностранной
валюте, и поэтому чемодан надо собрать дома”. В процессе беседы или дискуссии
формулируется проблемный вопрос: “Какие вещи взять с собой”? Посредством
мозгового штурма выдвигается гипотеза исследования. Планируются план действия:
– определить по карте, в каком климатическом поясе и какой климатической
области находится ваш город; – найти из предложенной информации характеристику
климатического пояса и климатической области, в которой находится город,
изучить погодные условия 4 –х времен года города; – из предложенных вариантов
одежды и обуви выбрать ту одежду и обувь, которая соответствует погодным
условиям города и сложить в “чемоданчик”.

6. Рефлексия (самоанализ знаний, действий
на уроке).

7. Домашнее задание.

1.Параграф 6.

2.Нанести на
контурную карту климатические пояса Земли.

3.Охарактеризовать
климатический пояс, в котором вы живете.

Урок географии в 7-м классе «Климат Южной Америки и факторы его формирования»

Цели и задачи:

Образовательные:

1. Сформировать у учащихся представление о главных чертах и особенностях климата Южной Америки через систему географических задач.
2. Рассмотреть причины, определяющие особенности климата.
3. Установить взаимосвязь между климатообразующими факторами и особенностями климата.
4. Продолжить формирование умения работать с климатическими диаграммами и географическими картами.
5. Расширить и углубить знания учащихся о климате Земли.

Развивающие:

1. Активизировать познавательную деятельность учащихся, любознательность.
2. Развивать логическое мышление.

Воспитательные:

1. Воспитывать самостоятельность, веру в свои силы, коммуникабельность.
2. Формировать представление о целостности природы и взаимосвязи её компонентов.
3. Поддерживать психологический комфорт урока.

Оборудование:

1. Карта Южной Америки (физическая).
2. Климатическая карта Южной Америки.
3. Набор климатических диаграмм.
4. Климатическая карта мира.
5. Плакат «Южная Америка — самый влажный материк»

Для учащихся:

1. Атлас по географии, 7класс.
2. Климатическая карта Южной Америки с климатическими диаграммами (из учебника О.В. Крыловой).
3. Географические задачи.
4. Контурная карта, набор климатических диаграмм, клей, конверт.

Сегодня мы продолжаем знакомство с Южной Америкой и на этом уроке мы изучим особенности климата данного материка.

В конце урока вы должны будете ответить на вопрос, почему Южная Америка – самый влажный материк? (На доске до начала урока вывешен плакат «Южная Америка – самый влажный материк).

Итак, тема урока «Климат Южной Америки и факторы его формирования».

Откройте тетради и запишите число, тему урока.

Начнем нашу работу с анализа карты «Климатические пояса и области мира». Откройте атлас.

Вопрос: Назовите, в каких климатических поясах находится материк Южная Америка?

Вопрос: Вспомните особенности названных вами типов климата?

Обратите внимание, материк сужается к югу, поэтому в умеренных широтах нет условий для сильного нагрева летом.

Вопрос: Сравните набор климатических поясов Южной Америки с климатическими поясами Африки и Австралии.Объясните причины сходства и различия.

(В Африке отсутствует умеренный климатический пояс, в Австралии — экваториальный пояс; в Африке — все климатические пояса, кроме экваториального, парные. В Южной Америке — два субэкваториального пояса, наличие умеренного климатического пояса, который занимает достаточно большую площадь. Эти особенности связаны с размерами материков и их географическим положением).

Ребята, вы ещё раз повторили, что географическое положение и размеры материка являются климатообразующими факторами.

Вопрос: Какие еще климатообразующие факторы вы можете назвать?

Рельеф – расположение горных хребтов, морские течения, господствующие ветра, высота над уровнем моря, соседство с другими материками.

(Учитель по ходу ответа учащихся прикрепляет таблицы «климатообразующие факторы», затем таблицы «географическое положение», «размеры материка» и др.)

Давайте выявим влияние климатообразующих факторов на особенности климата Южной Америки, а для этого вам придется решить ряд географических задач. Для их решения вам опять понадобится карта.

Страница атласа «Климатическая карта Южной Америки»

Задачи:

1. Весь гигантский мир Амазонии – болота, леса, водотоки – обязан своим существованием величайшей реке. В мире нет больше подобного природного комплекса. Какие постоянные климатические факторы делают возможным существование этого удивительного мира?

(Господствующие в.м. – пассаты, географическое положение – наличие экваториального и субэкваториального климата; рельеф – Анды, Амазонская низменность, теплое течение – Гвианское).

2. Южное Чили и Западную Колумбию называют «мокрыми углами» Южной Америки. Объясните, почему их так называют, и какие причины приводят к образованию таких мест.

(Рельеф — Анды, господствующие в.м. — пассаты для Колумбии, западный перенос для Чили).

3. Южноамериканский континент тоже получил от природы свою долю пустынь.

В самом деле, одна из самых необыкновенных и парадоксальных сухих зон земного шара простирается вдоль Тихоокеанского побережья между 3 и 30 южной широты. Эта полоса, протянувшаяся примерно на 4520 км, включает и пустыни, которые кажутся лишенными малейших признаков жизни. Найдите на карте эту полосу. Объясните происхождение этих пустынь.

(Холодное перуанское течение, географическое положение — тропический климат).

Вопрос: На физической карте найдите, как называется самая известная и большая пустыня тихоокеанского побережья Южной Америки.

(Атакама).

Сообщение учащихся (с использованием демонстрационного материала).

Между 22-27 южной широты вдоль берега Тихого океана, занимает впадину Атакама, тянется примерно на 1000 км пустыня Атакама, которая относится к типу береговых пустынь. Холодное Перуанское течение, охлаждает воздух, препятствуя поднятию его вверх и выпадению осадков. Температура воздуха в пустыне в среднем достигает +16 С. Осадки выпадают не ежегодно, в среднем менее 50 мм в год. Полное отсутствие осадков или их малое количество компенсируется обильными росами и туманами, которые образуются вследствие высокой влажности воздуха (до 80 %)

Задачи:

4. Пустыня Патагонии — единственная в Южном полушарии, расположенная на восточном побережье материка. Какие климатообразующие факторы способствуют её существованию?

(Рельеф –– Анды задерживают западный перенос, холодное Фолклендское течение не дает формироваться осадкам).

5. Расскажите о значении Анд как главном климаторазделе Южной Америки.

(Работа с климатической картой из учебника О.В. Крыловой; на настенную климатическую карту Южной Америки, учитель прикрепляет климатические диаграммы, аналогичные карте из учебника).

Вывод: Анды задерживают воздушные массы, а, следовательно, и осадки, что приводит к формированию засушливых территорий, а, следовательно, климатических областей.

(Записать под диктовку в тетрадь, диктует один из учеников, или ученик записывает на доске, а остальные учащиеся переписывают в тетрадь).

Физминутка.

6. * Как бы изменился климат Южной Америки, если бы Анды находились на востоке материка? Если вы затрудняетесь с ответом, вспомните, как влияет на климат Австралии большой Водораздельный хребет.

(Анды бы задерживали пассаты, следовательно, восточное побережье было бы сильно увлажнено, в центре и на западном побережье формировались пустыни, примерно до 30 южной широты; в умеренных широтах было бы увлажнено западное побережье и центральная часть, а на восточном побережье – пустыня, так как здесь ещё проходит холодное течение).

7. Какие формы рельефа Африки выполняют роль климатораздела? Свои суждения аргументируйте.

(Атлас задерживает западный перенос, Драконовы горы – пассаты).

8. Какой материк будет особенно сильно влиять на климат Южной Америки?

(Антарктида оказывает охлаждающее влияние на южную часть материка из-за своей близости)

Выполняются, если класс сильный и позволяет время на уроке.

Сообщение учащихся (с использованием демонстрационного материала).

В связи с отсутствием горных хребтов широтного направления вся Южная территория открыта и холодным Южным (памперо), и Северным (нортес) ветром. Зимой обычно дует холодный Южный ветер, который вызывает сильное похолодание.

Памперо налетают с необыкновенной быстротой и приводят к резким понижениям температуры. Эти ветры приносят огромное количество пыли, а на крайнем юге ветер носит характер снежных бурь.

Осталось рассмотреть, как влияет на климат высота над уровнем моря.

Сообщение учащихся.

В Андах хорошо выражена высотная климатическая поясность. В нижнем поясе гор климат не отличается от климата окружающих равнин. При подъёме в горы изменяется температура и режим осадков, на вершинах лежат снега и ледники. Особенно суров климат Анд в тропическом поясе на высоких центральных плоскогорьях, где воздух исключительно чистый и сухой. Осадки даже летом выпадают в основном в виде снега и их очень мало. Здесь расположены самые сухие и бесплодные высокогорье в мире.

Молодцы! Вы провели грамотное, доказательное исследование особенностей климата Южной Америки и теперь сможете ответить на вопрос, который был поставлен в начале урока.

Климатическое своеобразие каждого из Южных материков можно выразить очень лаконичной характеристикой: Африка — самый жаркий материк, Австралия — самый сухой материк, а Южную Америку называют самым влажным материком.

Докажите правильность этого выражения.

1. Большую площадь занимает экваториальный и субэкваториальный климатические пояса.
2. Субтропический и тропический климатические пояса занимают небольшую площадь из-за того, что материк сужается к югу.
3. Наличие умеренного климатического пояса на самой узкой части материка.
4. На материк с океана приходят пассаты и западный перенос.
5. Теплые течения у берегов усиливают влажность воздуха.
6. Анды способствуют выделению влаги из воздушных масс, т.к. это климатораздел.

(По ходу ответа учащихся, учитель, под плакатом «Южная Америка — самый влажный материк», вывешивает заранее написанные на ватмане доказательства).

Запишите, пожалуйста, в тетрадь названные вами доказательства.

Итак, мы с вами успешно ответили на вопрос, поставленный в начале урока.

А в качестве закрепления, ребята, я предлагаю вам выполнить небольшую работу. (Можно дать это задание в качестве домашней работы).

У вас на столах лежат конверты с контурной картой климатических поясов Южной Америки и набором климатограмм. Вам необходимо разместить климатические диаграммы в соответствии с климатическими поясами и областями материка. Кто желает, может эту работу проделать у доски на настенной климатической карте Южной Америке. У вас есть небольшие подсказки – это лежащие на партах климатические карты.

(Проверяется правильность выполнения задания, даются пояснения с использованием аналогичных увеличенных климатограмм).

Вы все молодцы, оценки за урок получают…

Наш урок окончен, всем большое спасибо.

Список литературы.

1. В. Крылова. Дидактические материалы по географии материков и океанов: 7 кл.: Кн. для учителя. – М.: Просвещение, 1996.
2. В Крылова. Материки и океаны. Учебник для 7 класса средних общеобр. учреждений. – М.: Просвещение, 2006

8 (а не 10, 11, 12 или 13) климатических зон на Большом острове

Гавайи — одно из самых экологически разнообразных мест в мире, где вы можете найти климатические зоны, такие как тропический муссон, тундра и пустыня в пределах одного час езды. Это невероятный подвиг для такого «маленького» места (4028 квадратных миль) и делает Большой остров еще более интересным, чем он уже есть (по нашему слегка предвзятому мнению).

Содержание

Это также подчеркивает одну из часто повторяющихся ложных цитат о Гавайях:

Гавайи имеют (10, 11 или 12) из ​​13 климатических зон мира

Звучит забавно, но так ли это? ? Сколько климатических зон на самом деле существует в мире? И сколько из них вы можете найти на Большом острове? Читайте дальше, чтобы узнать ответы на эти вопросы.

Внимание, спойлер: приведенная выше цитата не соответствует действительности. Он основан на непонимании классификации климатов, а иногда и на ленивом чтении цифр.

На Большом острове 8 климатических зон

Количество климатических зон зависит от выбранной вами системы классификации климата. Их несколько, но наиболее популярной из них является схема классификации климата Кеппена (Википедия или объяснение в Гидрологии и науках о системе Земли).В этой системе есть пять основных климатических зон, которые разделены на 13 подзон, которые сами по себе могут быть разделены на более мелкие группы.

Согласно схеме климатической классификации Кеппена, Гавайи имеют 4 из 5 основных климатических зон мира и 8 из 13 подзон .

Мы отметили эти зоны на приведенной ниже карте, основанной на работе Дж. Юрвика в отчете, посвященном 20-летию обсерватории Мауна-Лоа [источник]. Вы можете увидеть список из 10 различных климатических зон. Однако только 8 из них являются отдельными, если классифицировать их по системе Кеппена . Умеренный «лето засушливое» и «летнее прохладное» относятся к умеренному сухому климату. Тропический «сухой зимой» и «сухой летом» относятся к сухому тропическому климату.

Климатическая карта острова Гавайи с указанием 10 различных климатических зон на Большом острове. Только 8 климатов являются «независимыми». Умеренный «лето засушливое» и «летнее прохладное» относятся к умеренному сухому климату. Тропический «сухой зимой» и «сухой летом» относятся к сухому тропическому климату

Какие климатические зоны *не* находятся на Большом острове?

На Большом острове Гавайи можно найти только пять климатических , а не зон.К ним относятся:

1. Зима сухая (умеренный климат)
2. Зима сухая (континентальный климат)
3. Лето сухое (континентальный климат)
4. Постоянно влажная (континентальный климат)
5. Полярные шапки (полярный климат)

You You узнайте больше об этих отсутствующих климатических зонах и 8 климатических зонах, которые можно найти на Гавайях, ниже:

13 климатических зон мира

Вы можете найти все пять основных климатических зон и 13 подзон, к которым они относятся. разделить на ниже.Мы также перечисляем, можно ли найти эту климатическую зону на Гавайях, а также цвет, который идентифицирует ее на нашей климатической карте.

Влажный тропический климат

В этом климате все месяцы имеют среднюю температуру выше 64° F (18° C) и годовое количество осадков превышает 1500 мм. В этом типе климата выделяют 3 подзоны и их назначение основано на сезонном распределении осадков:

• Непрерывно мы т. Сухого сезона нет, в самый засушливый месяц выпадает не менее 60 мм осадков. Цвет на карте
• Муссон. Короткий сухой сезон, но достаточная влажность, чтобы земля оставалась влажной в течение всего года. Цвет по карте
• Сухой . Выраженный сухой сезон. Один месяц с осадками менее 60 мм. Эту зону можно разделить на «летне-сухую» и «зимне-сухую». Цвет на карте для «зима-сухой», цвет на карте для «лето-сухой»

Пример этой климатической зоны на Большом острове: пышная тропическая растительность Побережье Хамакуа .

Сухой (засушливый и полузасушливый) климат

В этом климате годовое испарение превышает годовое количество осадков. Два основных подкласса относятся к доминирующим типам растительности: степи и пустыни.

• D ry засушливый (пустыня) – настоящий климат пустыни, где скорость испарения как минимум вдвое превышает количество осадков. Он покрывает 12% поверхности суши Земли. Цвет на карте
• D ry полузасушливый (степь) — пастбищный климат, покрывающий 14% земной поверхности.Здесь выпадает больше осадков, чем в пустынном климате. Цвет на карте

Пример этой климатической зоны на Большом острове: Бухта Куа , наш любимый пляж с белым песком на острове.

Умеренный климат

Средняя температура самого холодного месяца составляет от 64° F (18° C) до 27° F (-3° C), а средняя температура самого теплого месяца > 50° F (10° C). К основным подразделениям относятся:

• Зимнее сухое .По крайней мере, в 10 раз больше осадков в самый влажный месяц лета, чем в самый сухой месяц зимы ( не на Гавайях ).
• Летняя сушка . По крайней мере в три раза больше осадков в самый влажный месяц зимы, чем в самый сухой месяц лета. В самый засушливый месяц осадков должно быть менее 30 мм. На нашей карте он разделен на теплый и прохладный климат. Цвет на карте для прохладного климата . Цвет на карте для теплого климата
• Постоянно влажный .Не менее 30 мм осадков в самый засушливый месяц. Разница между самым влажным и самым засушливым месяцем меньше, чем для двух вышеуказанных климатов. Цвет на карте

Пример этой климатической зоны на Большом острове: Деревня вулканов , в которой есть тропические леса умеренного пояса, которые заставят вас почувствовать себя в парке Юрского периода!

Континентальный (холодный) климат (не на Гавайях)

В континентальном климате лето от теплого до прохладного, а зима холодная. Средняя температура самого теплого месяца выше 50° F (10° C), а самого холодного месяца ниже 27° F (-3° C).Основные подразделения те же, что и для умеренного климата:

• Зимний сухой . По крайней мере, в 10 раз больше осадков в самый влажный месяц лета, чем в самый сухой месяц зимы ( не на Гавайях ).
• Летняя сушка . По крайней мере в три раза больше осадков в самый влажный месяц зимы, чем в самый сухой месяц лета. В самый засушливый месяц осадков должно быть менее 30 мм ( не на Гавайях ).
• Постоянно влажный .Не менее 30 мм осадков в самый засушливый месяц. Разница между самым влажным и самым засушливым месяцем меньше, чем для двух вышеуказанных климатических условий ( не на Гавайях ).

Мы не очень любим холодные зимы и не сожалеем, что на Большом острове нет континентальной климатической зоны 😀

Полярный климат

Полярный климат характеризуется средней температурой ниже 50° F (10 ° C)  в течение каждого месяца года. Этот климат можно разделить на два субклимата:

• Полярная тундра .Вечномерзлая почва на глубину сотен метров со средней температурой от 32° F (0° C) до 50° F (10° C)  в самый теплый месяц. Цвет на карте
• Полярные шапки . Поверхность постоянно покрыта снегом и льдом. Средняя месячная температура ниже 32 ° F (0 ° C) в течение всего года ( не на Гавайях ).

Сюрприз ! У нас действительно климат полярной тундры на Большом острове на вершинах Мауна-Кеа и Мауна-Лоа.

Вот еще одна забавная мелочь: за последние 300 000 лет на острове было как минимум 4 ледниковых периода, во время которых вершины были покрыты ледниками (источник). Последний из этих периодов закончился всего 9000 лет назад.

Погода на Большом острове

Итак, что все эти климатические условия означают для вашего визита на Большой остров? Ничего, кроме хороших новостей: вас ждет хорошая теплая погода круглый год. Может быть немного дождливо, если вы проводите время на восточном побережье, или прохладно ночью, если вы остановились на возвышенности, но это все.

Узнайте больше о местной погоде в нашем путеводителе: «Погода на Большом острове, объяснение!»

Отказ от ответственности и контекст

Вывод этой статьи о том, что на Большом острове существует 8 из 13 климатических зон, основан на наиболее распространенном использовании системы классификации климата Кеппена. Это наиболее широко используемая и понятная классификация, но далеко не единственная. Сама система Кеппена также со временем изменилась (Wilcock et al., 1968).

Система Кеппена представляет собой трехуровневую классификационную систему с 5 основными климатическими условиями на первом уровне (которые перечислены выше, иногда 6-й: также используется «горная местность»).Эти 5 основных климатических условий можно разделить на 13 климатических зон, и это количество климатических зон, которое мы используем, когда говорим, что Большой остров имеет 8/13 климатических зон мира. Наконец, эти 13 климатических зон можно разделить на 28 (или 30) «суб» климатических зон. В этой статье мы не использовали 3-й уровень.

Классификация климатов от Пифагора до Кёппена в JSTOR

Абстрактный

АННОТАЦИЯ В этой статье предпринимаются попытки проследить способы изображения климата на картах мира, начиная с греческого философа Пифагора и заканчивая Кеппеном.Большая часть информации была получена путем изучения оригинальных карт в библиотеке Клементса Мичиганского университета. Делается вывод, что наиболее используемая сегодня климатическая классификация климатов Кеппена происходит от пяти климатических зон древних греков и что мир готов к новой классификации.

Информация о журнале

Бюллетень Американского метеорологического общества (BAMS) является флагманским журналом AMS и публикует статьи, представляющие интерес и важные для сообщества, занимающегося погодой, водой и климатом, а также новости, редакционные статьи и обзоры для членов AMS.

Информация об издателе

Американское метеорологическое общество (AMS), основанное в 1919 году, является ведущей национальной научной и профессиональной организацией, продвигающей и распространяющей информацию об атмосфере, океане и гидрологии. В число наших более чем 13 000 членов входят ученые, исследователи, преподаватели, метеорологи, студенты, любители погоды и другие специалисты в области погоды, воды и климата.

AMS — это некоммерческая членская организация 501(c)3 со штаб-квартирой в историческом доме Харрисона Грея Отиса в бостонском районе Бикон-Хилл.У нас также есть офис в Вашингтоне, округ Колумбия, где мы проводим наши образовательные и политические программы.

AMS стремится укреплять невероятную работу, проводимую в государственном, частном и академическом секторах. Наше сообщество знает, что сотрудничество и обмен информацией имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы общество извлекало выгоду из лучших, самых современных научных знаний и доступных знаний.

Удивительно разнообразный климат и география штата Вашингтон

Западный Вашингтон

Каскадная горная цепь делит штат на две части — Западный Вашингтон и Восточный Вашингтон.Западный Вашингтон является самым густонаселенным; примерно 60% населения штата живет к западу от гор. Сиэтл, Такома, Олимпия, Ванкувер и Беллингем расположены в западной части штата.

Когда ледники отступили во время последнего ледникового периода, они оставили на земле свои воспоминания. Западный Вашингтон холмистый и даже гористый в местах с большим количеством рек и озер. Сюда входят три озера, которые определяют географию большого мегаполиса Сиэтла: Лейкс-Юнион, Вашингтон и Саммамиш.Эта же ледниковая деятельность также создала множество островов, которые усеивают пролив Хуан-де-Фука и Пьюджет-Саунд. В результате получается пейзаж, который постоянно меняется и часто захватывает дух.

Погода в Западном Вашингтоне относительно мягкая. Летние дни редко поднимаются выше 79 ° (26 ° C), а зимние дни редко бывают ниже 45 ° (8 ° C) в течение дня. Снег бывает редко, но зимние температуры ночью могут легко опускаться до 20-30 градусов (от -6° до -1°C). Годовое количество осадков в районе Большого Сиэтла составляет около 37 дюймов (94 см).

Тихий океан образует морской слой, где зимой, весной и осенью часты облака, но несколько дней непрекращающихся дождей являются скорее исключением, чем правилом. Июль и август — самые засушливые месяцы в Западном Вашингтоне; Январь и февраль самые влажные. Немногие дома имеют кондиционер.

С большинства точек обзора в окрестностях Сиэтла вы можете легко увидеть свидетельства геологических потрясений, которые на протяжении тысячелетий формировали великолепные черты Вашингтона.Регион со всех сторон окружен горами: Олимпийский хребет на западе, Каскадный хребет на востоке, гора Бейкер на севере и величественная гора Рейнир, одна из самых высоких вершин континентальной части Соединенных Штатов, открывает вид на юг.

Границы | Генератор LCZ: веб-приложение для создания карт местных климатических зон

1.

Введение

Урбанизация и изменение климата могут быть двумя наиболее важными тенденциями, определяющими глобальное развитие в предстоящие десятилетия.С одной стороны, города служат двигателями перемен, стимулируют экономический прогресс и вытягивают из бедности больше людей, чем когда-либо в истории. С другой стороны, изменение климата может подорвать все это, усугубляя нехватку ресурсов и подвергая (уязвимые) сообщества риску множества экологических проблем (например, аномальная жара, засухи, наводнения, качество воздуха и т. д.) (Бакланов и др.). ., 2018). Величина этого риска возрастет в ближайшие десятилетия, поскольку прогнозируется, что глобальные городские земли значительно увеличатся (Chen et al., 2020), а к 2050 году почти 70% населения мира будет городским населением (UN, 2019). Кроме того, поскольку климат Земли будет продолжать меняться в ближайшие десятилетия, прогнозируемое глобальное потепление и усугубление гидроклиматических экстремальных явлений особенно сильно ударят по городским центрам, представляя серьезную угрозу для здоровья и благополучия населения и городских экосистем (Костелло и др. , 2009).

Успешное смягчение последствий изменения климата и адаптация к нему будут в основном зависеть от того, что происходит в городах, поскольку в городских районах проживает большинство людей, активов и инфраструктуры, и на них приходится около 70% мировых выбросов CO ₂ , связанных с энергетикой (Lucon и другие., 2014). На международном уровне города вызывают все большую озабоченность: новые Повестка дня Организации Объединенных Наций и Цели в области устойчивого развития четко сосредоточены на городской устойчивости, климатической и экологической устойчивости умных городов. Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) провела свою первую конференцию «Города и изменение климата» в 2018 году и объявила о специальном отчете о городах, который станет частью седьмого цикла оценки группы (Bai et al., 2018). Наконец, из четырех проблем, определенных Всемирной программой исследований погоды Всемирной метеорологической организации (ВМО), две связаны с городами: погода со значительными последствиями, включая воздействия в городах, и урбанизация (Крейтциг и др. , 2016; Массон и др., 2020).

Несмотря на это новое внимание к городам как к критической шкале управления изменением климата, мы очень мало знаем о большинстве городов на планете, не зная об их размерах, о том, как они построены и как они заселены (Demuzere et al., 2020a). ). Прежде всего, актуальные для климата городские данные, согласованные по охвату, масштабу и содержанию, необходимы для поддержки оценки рисков и управления ими, а также для обеспечения эффективного обмена знаниями между городами.Правильные данные в правильном масштабе являются важной предпосылкой для разработки соответствующей политике городского планирования (Georgescu et al., 2015). В ряде проектов глобальная городская протяженность картировалась все более и более подробно (например, Pesaresi et al., 2013; Corbane et al., 2017; Esch et al., 2017; Gong et al., 2020), но эти усилия должны быть дополнены более широким набором информативных внутригородских классов, описывающих различные типы городского земельного покрова и землепользования: хорошим примером такой схемы классификации является типология местных климатических зон (LCZ) (Stewart and Oke, 2012). ; Демузере и др., 2020а; Реба и Сето, 2020 г.).

Местные климатические зоны относятся к системе классификации, которая состоит из 17 классов, 10 из которых можно охарактеризовать как городские (рис. 1). Первоначально система была разработана для обеспечения основы для исследований городских тепловых островов, позволяющих стандартизированный обмен данными наблюдений за городской температурой (Stewart and Oke, 2012). Классы LCZ формально определяются как «области с однородным поверхностным покрытием, структурой, материалом и деятельностью человека, которые простираются от сотен метров до нескольких километров в горизонтальном масштабе», исключая «названия классов и определения, которые относятся к культуре или региону», и являются характерен «характерный экрано-высотный температурный режим, наиболее выраженный над сухими поверхностями, в безветренные ясные ночи и на участках с простым рельефом» (Stewart, Oke, 2012).Его универсальность имеет важные преимущества, поскольку он позволяет систематически сравнивать глобальные исследования внутригородских и межгородских островов тепла (например, Bechtel et al. , 2019a), обеспечивает общую платформу для обмена знаниями и описания параметров городского полога в городских условиях. процессы экосистемы и поддерживает модельные приложения, особенно для городов с небольшой или недостаточной инфраструктурой данных (Stewart and Oke, 2012; Ching et al., 2018; Brousse et al., 2019, 2020b; Demuzere et al., 2020a; Varentsov et al. ., 2020).

В начале 2010-х годов Bechtel (2011) и Bechtel and Daneke (2012) впервые предложили нанести на карту целые города в местные климатические зоны. Эта процедура была формализована Bechtel et al. (2015), опираясь на «автономный» рабочий процесс, который объединяет области обучения (TA, набор полигонов, помеченных LCZ) и изображения Landsat 8 (L8) в программном пакете SAGA (Conrad et al., 2015) в течение ограниченного времени. пространственная область. В частности, каждый TA идентифицируется с использованием изображений Google Earth с помощью визуальной и числовой информации, предоставленной Stewart and Oke (2012). Затем набор данных TA используется для извлечения спектральной информации из изображений L8, которая, в свою очередь, используется в контролируемом классификаторе случайного леса для классификации всей интересующей области по типам LCZ. Впоследствии эта процедура была принята проектом сообщества World Urban Database and Access Portal Tools (WUDAPT) для создания согласованных карт LCZ глобальных городов (Ching et al., 2018).

Хотя эта структура является ценной (в настоящее время нанесено на карту около 150 городов), она не приведет к созданию базы данных, которая могла бы поддерживать глобальное принятие решений в городах в разумные сроки.Таким образом, Demuzere et al. (2019b,c, 2020a) разработали ряд стратегий для быстрого расширения охвата LCZ. Первый признает, что большая часть информации, содержащейся в данных ТА для одного города, может быть перенесена в другие города, для которых нет данных ТА. Второй использует Google Earth Engine (EE) — облачную платформу для анализа планетарного масштаба (Gorelick et al. , 2017) — для использования его вычислительной мощности и доступа к ряду наборов геопространственных данных (Landsat, Sentinel и др.) и большое количество предопределенных алгоритмов.Среди прочего, этот облачный подход привел к созданию карт локальных климатических зон высокого разрешения для городов мира, Европы и континентальной части Соединенных Штатов Америки (Bechtel et al., 2019a,b; Demuzere et al., 2019a,b,c, 2020a,b; Brousse et al., 2020a).

Описанное здесь веб-приложение LCZ Generator еще больше упрощает этот процесс, поскольку оно предоставляет онлайн-платформу, которая сопоставляет интересующий город с LCZ, ожидая только действительный файл TA и некоторые метаданные в качестве входных данных. Приложение объединяет все вышеупомянутые разработки и процедуры и одновременно обеспечивает автоматизированную оценку точности, производные данные TA и новый подход к выявлению подозрительных TA.Поскольку этот вклад подробно объясняет все внешние и внутренние процедуры, базы данных и базовые наборы данных, он служит основным «Руководством пользователя» для этого веб-приложения.

2. Конструкция генератора LCZ

Веб-приложение LCZ Generator состоит из трех основных этапов (рис. 2). На первом этапе через веб-приложение необходимо отправить личную информацию и информацию об обучении (раздел 2.1). После успешной отправки в серверной части запускается классификация LCZ и контроль качества для создания карты LCZ с контролем качества, статистики метаданных и меток для подозрительных полигонов (разделы 2.2 и 2.3). На третьем и последнем этапе сжатые результаты отправляются пользователю по электронной почте и одновременно добавляются в онлайн-таблицу отправки (раздел 2.4). Каждый из этих шагов обсуждается более подробно в следующих разделах.

Рисунок 2 . Блок-схема генератора LCZ.

2.1. Пользовательский ввод

При доступе к генератору LCZ пользователь перенаправляется на форму отправки, состоящую из двух разделов: личная информация и информация о ТА (таблица 1).Личная информация состоит из имени и фамилии автора и адреса электронной почты. Информация об имени относится к основному автору файла TA, что может быть подтверждено в случае, если он используется другими. Электронная почта необходима, так как результаты генератора LCZ отправляются по электронной почте. Если автор дает согласие, имя и фамилия автора отображаются в общедоступной таблице представленных материалов и информационном бюллетене (см. раздел 2.4).

Таблица 1 . Обзор полей ввода интерфейса.

Второй раздел формы отправки запрашивает файл TA. Пользователь может выбрать континент и страну в раскрывающемся меню и указать название интересующего города. Поле даты относится к дате, для которой обучающие полигоны являются репрезентативными. Это не обязательно дата создания файла TA, а скорее дата изображения (например, в Google Earth, см. Bechtel et al., 2015), на котором разработаны помеченные TA. Необязательные поля «Ссылка» и «Примечания» позволяют пользователю указать дополнительные метаданные о файле ТА.Первый может быть цифровым идентификатором объекта (DOI) в случае, если набор TA опубликован в (рецензируемой) статье, ссылкой на онлайн-ресурс или оставлен пустым, если ни один из предыдущих не доступен. Последний допускает произвольный текст и может, например, использоваться для перечисления дополнительных авторов, которые внесли свой вклад в создание файла ТА, или любой другой информации, имеющей отношение к пониманию содержимого файла ТА.

Ключом к отправке является сам файл TA, который можно загрузить с помощью кнопки и который может иметь любое имя.Тем не менее, после отправки выполняется проверка файла, чтобы убедиться, что он не был загружен ранее и совместим с остальной частью генератора LCZ. В первую очередь важно, чтобы расширение файла было . км или . kmz [Язык разметки Keyhole (. kml ) или его заархивированная версия (. kmz ) соответственно]. В случае . kmz , файл разархивирован в . км . Во-вторых, проверяется, может ли файл TA быть прочитан, и содержит ли он одну или несколько папок LCZ, как предусмотрено в WUDAPT LCZ по умолчанию. кмл шаблон. Эта стратегия выбрана, поскольку пользователи могут указать любую метку для класса LCZ (например, «LCZ 2a», «компактная средняя высота 1», «не уверен насчет этого» и т. д.), что затрудняет присвоение приложению соответствующей LCZ. ярлык, необходимый для классификации. Если папки доступны, имена папок используются для переименования лежащих в их основе полигонов. В-третьих, пустые полигоны, если они есть, удаляются (например, «заполнители стилей», которые не были удалены из шаблона . kml ). В-четвертых, каждому полигону присваивается уникальный идентификатор, необходимый для автоматизированного контроля качества ТА (см.3). Наконец, также проверяется размер области интереса (ROI). ROI определяется как внешняя протяженность полигонов TA, в настоящее время с дополнительным буфером со всех сторон по 10 км. Для поддержания вычислительной эффективности максимально допустимый размер ROI в настоящее время установлен на уровне 2,5° x 2,5°.

Если какая-либо из вышеперечисленных проверок не пройдена, после отправки пользователю возвращается сообщение в красной рамке с инструкциями о способах решения проблемы. Если все тесты пройдены, возвращается сообщение в зеленой рамке, и генератор LCZ запускается в серверной части.

2.2. Классификация LCZ и контроль качества

Прежде чем TA будут использованы в процедуре классификации, они проходят заключительный этап предварительной обработки: площадь поверхности больших полигонов (> 1,5 км ² ) уменьшается до радиуса примерно 350 м в соответствии с Demuzere et al. . (2019b,c, 2020a) и минимальная допустимая площадь поверхности, описанная в разделе 2.3. Эти большие полигоны обычно представляют собой однородные области, такие как водоемы и леса, характеристика, которая не является ни необходимой, ни нежелательной, поскольку приводит к более несбалансированным данным ТА и вычислительной неэффективности классификатора.

В дополнение к ТА необходимы данные наблюдения Земли и контролируемый классификатор (Bechtel et al., 2015). Рабочий процесс WUDAPT по умолчанию использует данные Landsat 8 в качестве входных данных для классификатора случайных лесов, встроенного в качестве «инструмента классификации LCZ» в ГИС SAGA (Breiman, 2001; Bechtel et al. , 2015; Conrad et al., 2015). Тем не менее, генератор LCZ основан на выводах Demuzere et al. (2019b,c, 2020a), Brousse et al. (2020a), в которых используются дополнительные наблюдения Земли в сочетании с TA в качестве входных данных для реализации EE классификатора случайного леса.

В настоящее время во всем мире доступны в общей сложности 33 входных объекта с разрешением 100 м, которые хранятся в онлайн-папке ресурсов EE WUDAPT (3 ТБ данных) (таблица 2). Они состоят из 16 характеристик, полученных от Landsat 8, 5 характеристик от Sentinel-1, 8 характеристик от Sentinel-2 и четырех дополнительных характеристик, отражающих рельеф местности и высоту полога леса. Обратите внимание, что список входных признаков, использованных в Demuzere et al. (2019b, 2020a) дополнен красными краевыми полосами Sentinel-2 для улучшения картирования водно-болотных угодий (Forkuor et al., 2018; Каплан и Авдан, 2018 г.; Brousse et al., 2020a), а также медианный составной комбинированный индекс тени (CSI) и индекс усиления тени (SEI) на основе Sentinel-2 (Sun et al. , 2019). Система спроектирована таким образом, что всякий раз, когда становятся доступными дополнительные, новые или улучшенные наборы данных глобального наблюдения Земли, их можно легко добавить в папку активов и активировать в процедуре классификации.

Таблица 2 . Функции ввода данных наблюдения Земли в настоящее время доступны для генератора LCZ.

Для обеспечения качества итоговой карты LCZ жизненно важным шагом является контроль качества (Verdonck et al., 2017). Следовательно, применяется автоматизированный подход к перекрестной проверке с использованием 25 бутстрапов (Bechtel et al., 2019a). В каждом бутстрапе 70% полигонов ТА используются для обучения и 30% для тестирования; полигоны выбираются путем стратифицированной (типа LCZ) случайной выборки с сохранением исходного частотного распределения класса LCZ. Эта процедура повторяется 25 раз, что позволяет нам установить доверительные интервалы для показателей точности.Кроме того, этот подход также позволяет создать карту вероятностей, которая показывает, как часто (в %) мода отображалась в итерационной процедуре.

Результирующая карта LCZ, предоставленная пользователю, основана на всех TA (100% полигонов TA) и входных объектах. Также предоставляется отфильтрованная версия с использованием морфологического фильтра Гаусса, более подробно описанного в Demuzere et al. (2020а). Это предпочтительнее традиционной пост-классификации большинства WUDAPT, поскольку учитывает расстояние от центра ядра и различия в типичных размерах патчей между классами.Например, линейные объекты, такие как реки, обычно удаляются мажоритарным фильтром. Карта LCZ, ее версия, отфильтрованная по Гауссу, и карта вероятностей предоставляются пользователю в виде единого файла . tif с тремя полосами: «lcz», «lczFilter» и «classProbability» соответственно.

Используемые показатели точности соответствуют предыдущей работе (см. Demuzere et al., 2020a и ссылки в нем): общая точность (OA), общая точность только для городских классов LCZ (OA _u ), общая точность построенного против.только естественные классы LCZ (OA _bu ), взвешенная точность (OA _w ) и классовая метрика F1. Общая точность обозначает процент правильно классифицированных пикселей. OA _u отражает процент классифицированных пикселей только из классов городских LCZ, а OA _bu — это общая точность только построенных и естественных классов LCZ, без учета их внутренней дифференциации. Взвешенная точность (OA _w ) получается путем применения весов к матрице путаницы и учитывает (нес) сходство между типами LCZ (Bechtel et al., 2017, 2020). Например, LCZ 4 наиболее похож на другие открытые городские типы (LCZ 5 и 6), в результате чего эти пары имеют более высокие веса по сравнению, например, с парой классов городского и естественного LCZ. Это приводит к тому, что путаница между разнородными типами наказывается больше, чем путаница между похожими классами. Наконец, классовая точность оценивается с использованием метрики F1, которая представляет собой гармоническое среднее точности пользователя и производителя (Verdonck et al., 2017). Результаты точности предоставляются пользователю двумя способами: средняя матрица путаницы по 25 бутстрапам ( _cm_average_formatted. csv ), включая общую точность, точность пользователя и производителя (в %) и фигуру ящичковой диаграммы ( _cm_oa_boxplot.jpg ), отображающую диапазон всех показателей точности по всем бутстрапам.

2.3. Автоматизированный контроль качества ТА

Разделы 2.1 и 2.2 лежат в основе приложения LCZ Generator и объясняют, как пользовательский набор данных TA в сочетании с большим количеством входных данных наблюдения Земли подается в классификатор случайного леса, в результате чего получается карта LCZ с контролируемым качеством. Тем не менее, добавлен дополнительный автоматизированный трехэтапный контроль качества ТА, который призван облегчить пересмотр исходного представления ТА и результирующей карты LCZ, поскольку предыдущая работа Bechtel et al.(2017, 2019a) и Verdonck et al. (2019) подчеркнули, что несколько итераций могут значительно повысить общую точность карты LCZ, и поэтому рекомендуются.

Stewart and Oke (2012) предположили, что типичный горизонтальный масштаб Местной климатической зоны, отражающий площадь однородного поверхностного покрова, структуры и материала, простирается от сотен метров до нескольких километров. Кроме того, количество выбранных ТА для каждой зоны может быть индикатором для зон, которые трудно классифицировать, а протокол WUDAPT предлагает оцифровывать компактные и простые наборы ТА, характеризующиеся коэффициентом формы, близким к единице (Bechtel et al., 2019а; Вердонк и др., 2019). Поэтому к выходным данным добавляется сводная таблица ( _TA_statistics.csv ), предоставляющая для каждого доступного класса LCZ количество полигонов (Count, C ), среднюю и общую площадь поверхности (Avg./Total area). , км ² ), периметр (км), форма (-) и количество вершин (-).

Затем для маркировки подозрительных полигонов ТА применяется трехступенчатый автоматический контроль качества (КК). На первом этапе ( qc _ шаг 1) полигоны с площадью поверхности меньше 0.04 км ² (слишком маленький) или отношение формы 3 (слишком сложная форма) помечены. На втором этапе ( qc _ шаг 2) используется непараметрическая пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности (DBSCAN) (Ester et al. , 1996; Schubert et al., 2017) для выявления считается ли среднее спектральное значение полигона класса LCZ i выбросом по сравнению со средним спектральным значением всех других полигонов этого класса i . Для этого метода требуются два параметра: ϵ, которое представляет собой максимальное расстояние между двумя выборками, при котором одна точка считается соседней с другой, и MinPoints , количество минимальных выборок в окрестности точки, которую следует рассматривать как основная точка.Здесь ϵ установлено равным 0,3 и MinPoints от до C _i /10 на основе ряда итераций и экспертной оценки. Поскольку этот метод эффективен для больших многомерных наборов данных, он применяется одновременно ко всем входным характеристикам наблюдения Земли, обсуждаемым в разделе 2.2.

На третьем и последнем шаге контроля качества ( qc _ шаг 3) рассматриваются все значения отдельных пикселей всех полигонов в каждом классе LCZ i по сравнению с подходом усреднения полигонов из qc _ шаг 2. Используются одни и те же значения параметров для ϵ и MinPoints , и процедура также применяется ко всем доступным входным функциям одновременно. Координаты широты и долготы пикселя здесь служат уникальным идентификатором для пометки подозрительных точек внутри полигонов.

Если полигоны идентифицируются как подозрительные, пользователь получает два шейп-файла, содержащих результаты автоматизированной процедуры контроля качества. Первый шейп-файл ( ID_auto_qc_polygon.shp ) содержит все полигоны, помеченные как подозрительные хотя бы на одном из шагов дерева.Поскольку qc _ шаг 3 возвращает точки, добавляется каждый многоугольник, который пересекается хотя бы с одной из этих отмеченных точек. Все фигуры в этом файле содержат дополнительные поля метаданных, характеризующие их геометрию (площадь, периметр, форму, вершины) и логическое значение для каждого из трех шагов контроля качества: True (1) / False (0) в случае TA прошел / не прошел один из трех тестов QC. Второй шейп-файл ( ID_auto_qc_point.shp ) содержит отдельные отмеченные точки, что может дать дополнительную информацию о том, почему определенные полигоны помечены как подозрительные.Если полигоны или точки не помечены как подозрительные, создаются те же файлы, но содержащие только точку с фиктивным идентификатором и геометрию, указывающую центральный пиксель области интереса.

2.4. Сгенерированный вывод

Если Генератор LCZ успешно завершает все процессы, пользователь получает уведомление по электронной почте, содержащее сжатый (. zip ) архив в качестве вложения. Этот архив (таблица 3) содержит различные выходные данные, описанные в разделах 2.2 и 2.3.

Таблица 3 .Файловая структура и содержимое сжатых (. zip ) результатов высылаются пользователю по электронной почте.

Выходные данные перечислены в онлайн-таблице отправки с возможностью сортировки и поиска, включая информацию о городе, стране, континенте, дате отправки, общей точности и кнопке ( Показать информационный бюллетень ), ссылающейся на информационный бюллетень, который предоставляет визуальную сводку всех результатов. В случае, если пользователь не согласился отображать свое имя (см. раздел 2.1), поле Author остается пустым как в таблице отправки, так и в информационном бюллетене.Отметив одну или несколько записей с помощью флажков с левой стороны таблицы отправки, можно также загрузить соответствующий файл . zip архивы.

Таблица отправки имеет следующую структуру. Если пользователь отправил несколько TA для одного города, отображается только та отправка, которая имеет наилучшую общую точность. В случае, если несколько пользователей отправляют TA для одного и того же города, отображается только лучший результат, но на этот раз для каждого отдельного пользователя. Кнопка ( Показать все материалы ) позволяет пользователю просматривать и загружать все материалы, включая те, в которых один автор представил несколько версий TA для одного и того же города.Эта структура гарантирует, что только результаты с наилучшим возможным качеством будут доступны для загрузки напрямую, а также то, что это веб-приложение можно использовать в целях обучения и улучшения техники создания TA без добавления в таблицу нескольких предыдущих представлений второстепенного качества.

В случае сбоя генератора LCZ после успешной отправки TA пользователь также уведомляется по электронной почте. В этом случае разработчики автоматически получают сообщение и могут использовать журнал, хранящийся в серверной части, для решения проблемы.

2.5. Техническая информация, условия обслуживания и рекомендации по атрибуции

2.5.1. База данных

Все данные, включая информацию об авторе и отправке, а также результаты обработки хранятся с уникальным идентификатором ID в базе данных PostgreSQL . TA хранятся в таблице PostGIS в виде отдельных полигонов.

2.5.2. Версия

Код LCZ-Generator будет иметь версии в соответствии с семантическим управлением версиями: критические изменения в интерфейсе прикладного программирования (API), включая изменения входных функций (таблица 2), будут обозначаться увеличенной основной версией.После выпуска версии 1.0.0 и для каждого следующего выпуска все изменения будут описаны в журнале изменений, доступном на странице выпуска (раздел 2. 5.3). Версия, используемая для создания каждой карты LCZ, сохраняется для каждой отправки и включается в соответствующий информационный бюллетень.

2.5.3. Поддержка

Руководство по использованию генератора LCZ предоставляется на страницах «Начало работы» и «Часто задаваемые вопросы (FAQ)», доступных через панель навигации веб-приложения.Если у пользователей возникают проблемы при использовании генератора LCZ, они могут открыть общедоступную проблему в средстве отслеживания проблем приложения Github. В случае обнаружения ошибок безопасности мы просим пользователя не создавать публичную проблему, а вместо этого связаться с нами напрямую по адресу [email protected].

2.5.4. Условия использования и рекомендации по атрибуции

Веб-приложение использует лицензию CC BY-SA 4.0 для всех отправленных материалов. Условия использования должны быть приняты при отправке. Кроме того, предоставляются рекомендации по атрибуции о том, как признавать материалы, созданные Генератором LCZ, авторов TA или любой из основных методов, используемых в процедурах классификации Генератора. Эта информация также размещена в конце информационного бюллетеня (см. также раздел 3.1).

2.6. Образцы для испытаний

В этой статье производительность веб-приложения LCZ Generator продемонстрирована с помощью трех новых образцов ТА, составленных тремя ассистентами-студентами в Рурском университете Бохума (Германия). Образцы взяты из разных городских экорегионов, которые стратифицируют городские районы на основе общих характеристик климата и растительности, региональных различий в городской топологии и уровне экономического развития (Schneider et al., 2010) и включают Санкт-Петербург (Россия, «Умеренный лес в Азии»), Бамако (Мали, «Тропическая, субтропическая саванна в Африке») и Гавану (Куба, «Тропический широколиственный лес в Южной Америке»). ТА представляют собой первую версию и не подвергались ручной проверке опытным оператором (Bechtel et al., 2019a).

3. Результаты

В этом разделе представлено и обсуждается все содержимое результирующего файла . zip архив подробнее. Обратите внимание, что все результаты LCZ в этой статье отображаются с метками 1–10 для городских классов и от A до G для естественных классов в соответствии со Stewart and Oke (2012) (рис. 1).Однако все базовые файлы, выдаваемые генератором LCZ, используют целые числа с метками от 11 до 17 для естественных классов.

3.1. Таблица представления

На рис. 3 представлен пример информационного бюллетеня по Санкт-Петербургу. В нем содержится сводная информация об авторе, представлении, карте TA и LCZ и информации о точности. В дополнение к вкладу автора, описанному в разделе 2.1, информация о подаче также содержит дату подачи, версию программного обеспечения и идентификатор ID . Тег версии программного обеспечения связан с версией программного обеспечения в GitHub, чтобы в любой момент времени было ясно, с каким кодом и параметрами создается каждая заявка (раздел 2.5.2). Раздел информации о TA содержит содержимое файла ID_TA_statistics. csv , который также связан. Кроме того, добавлена ​​цифра, отображающая количество ТА на доступный класс LCZ. Этот рисунок хранится как ta_freq.png . Наконец, раздел «Карта LCZ и точность» обеспечивает быстрый доступ ко всем четырем общим показателям точности вместе с изображением фактической отфильтрованной карты LCZ (хранится как lcz_map.jpg ). Также предоставляются гиперссылки на все базовые файлы данных, например.g., щелкнув ссылку «диаграмма блока с точностью», автор может напрямую увидеть полную оценку точности, включая информацию из всех бутстрапов и оценок F1 по классам.

Рисунок 3 . Пример информационного бюллетеня по Санкт-Петербургу. Обратите внимание, что на самом деле информационный бюллетень также содержит раздел «Условия предоставления услуг» и «Атрибуция» (см. раздел 2.5.4). Эти разделы опущены здесь для ясности.

3.2. Карта LCZ и точность

Заполнение случайного леса в режиме начальной загрузки отправленными TA (рисунок 4) и входными характеристиками наблюдения Земли (таблица 2) приводит к необработанной и отфильтрованной карте LCZ, карте вероятности пикселей (рисунок 5) и общим показателям точности (рисунок 6). В сочетании с информацией из информационного бюллетеня (рис. 3) и файла ID_TA_statistics.csv можно напрямую оценить количество и распределение полигонов TA. Для Санкт-Петербурга всего доступно 310 полигонов ТА, с максимальной/низкой частотой для ЛКЗ 6 (Открытые малоэтажные) и 14 (Малоэтажные заводы) / ЛКЗ 9 (Малозастроенные) и 10 (Тяжелая промышленность).

Рисунок 4 . Учебные площадки для (A) Бамако, (B) Санкт-Петербург и (C) Гавана.Цветовая схема как на рисунке 1.

Рисунок 5 . Информация, содержащаяся в выходном файле геотифа, для всех городов (столбцов): окончательная карта LCZ (верхний) , окончательная отфильтрованная карта LCZ (средний) и карта вероятностей (нижний) .

Рисунок 6 . Точность для (A) Бамако, (B) Санкт-Петербург и (C) Гавана. Фиолетовые цвета на диаграммах относятся к общим показателям точности, а цветные поля LCZ отражают метрику F1 по классам.Среднее значение и медиана показаны белой точкой и черной линией соответственно, прямоугольники указывают межквартильный диапазон, а усы — диапазон от 5 до 95-го квартиля.

Необработанные и отфильтрованные карты LCZ (рис. 5) различаются главным образом своей мелкомасштабной неоднородностью: поскольку отдельные пиксели не составляют класс LCZ, процедура фильтра Гаусса способна устранить эту гранулярность. Поскольку параметры Гаусса (стандартное отклонение и размер ядра) в настоящее время рассчитываются экспертами и, как ожидается, будут различаться между городами и континентами (Demuzere et al., 2020a), они заслуживают дальнейшего внимания и возможных корректировок в будущих версиях генератора LCZ. Карты вероятностей на рисунке 5 показывают, как часто (в %) класс режима LCZ отображался во время процедуры начальной загрузки. В целом области, охваченные TA, часто отображаются как один и тот же класс LCZ более чем в 80% случаев (> 20/25 итераций). Области на границах ROI, например, южный край области Гаваны или к востоку от Бамако, часто характеризуются более низкими показателями вероятности.Такая информация помогает авторам определить, где существует путаница в их ROI.

Наконец, точность карты lcz можно оценить с помощью показателей точности, описанных в разделе 2.2 и представленных на рис. 6. Для всех трех городов средние общие показатели точности достигают значений выше 0,5 — минимального уровня точности, предложенного Bechtel et al. . (2019a) для прохождения автоматизированного контроля качества. Самые низкие метрики F1 по классам наблюдаются для LCZ 9 и 10 в Санкт-Петербурге (соответствующих LCZ с наименьшими частотами полигонов TA) и LCZ 6 в Гаване.Обратите внимание, что метрика F1 недоступна для LCZ 7 в Бамако, хотя один полигон TA доступен в наборе TA (рис. 4A). Это связано с тем, что одного полигона недостаточно для оценки качества из-за стратифицированной случайной выборки TA в обучающих и тестовых данных. Это согласуется с результатами эксперимента HUMan INfluence EXperiment (HUMINEX, Bechtel et al. , 2017; Verdonck et al., 2019), указывающими на то, что, когда количество TA для конкретной зоны невелико, репрезентативность этого TA может быть низким, что приводит к снижению точности.Это часто вызвано тем, что (неопытные) авторы тратят много времени на поиск TA для всех семнадцати LCZ, даже если некоторые из зон недостаточно велики или встречаются в городе слишком редко, чтобы составлять LCZ.

3.3. Автоматизированный контроль качества ТА

Всего 36 (25%), 80 (25%) и 27 (16%) полигонов помечены как подозрительные хотя бы на одном из этапов контроля качества для Бамако, Санкт-Петербурга и Гаваны соответственно. Некоторые примеры из всех городов и для каждого этапа контроля качества более подробно описаны ниже.

На рис. 7 показаны все полигоны Санкт-Петербурга, отмеченные как подозрительные на первом этапе контроля качества. Два полигона отмечены флажком, потому что их площадь поверхности ниже порога 0,04 км ² (рис. 7C,H), остальные из-за их формы, превышающей максимально допустимое значение 3. Последние полигоны обычно соответствуют линейным (узким и очень длинные) формы, часто указывающие на реки (LCZ 17, рис. 7E, G, I) или сложные формы, не соответствующие правилам оцифровки простых форм блока (рис. 7A, B).Хотя это не обязательно неправильно, сложные формы могут привести к субоптимальной выборке входных спутниковых характеристик или могут привести к смешанному спектральному признаку в случае, если полигоны слишком узкие и/или расположены близко к другим растительным покровам/использованиям (Verdonck et al. ., 2019). Более подробная информация о передовых методах оцифровки TA доступна в Verdonck et al. (2019) и на веб-странице ВДАПТ.

Рисунок 7 . Все полигоны ТА, помеченные как подозрительные на первом этапе контроля качества, для Санкт-Петербурга.Цветовая схема как на рисунке 1.

Некоторые примеры для второго этапа контроля качества показаны на рисунке 8. Все они представляют собой естественные классы LCZ, состоящие из LCZ 11 (или A, густые деревья), 12 (или B, отдельные деревья), 16 (или F, голая почва). или песок) и 17 (или G, Вода). Спутниковая информация RGB с истинным цветом показывает, что многоугольник плотного дерева (рис. 8A) может быть ближе к LCZ B (разбросанные деревья). Это подтверждается спектральными профилями на рис. 9А, например, с более низкими значениями высоты полога леса (GFCH) и более высокими значениями для красного (L8_B4) и теплового инфракрасного (L8_B10/B11) диапазонов Landsat по сравнению с ожидаемым спектральным диапазоном. пространство значений для всех полигонов LCZ 11.Для полигонов LCZ 12 (рис. 8B,C) на спутниковых снимках в истинном цвете виден довольно неоднородный ландшафт, покрытый пятнами густых и разбросанных деревьев, сельскохозяйственными полями, голыми почвами, небольшими поселениями или редко застроенными территориями, а также небольшими (сезонными) участками. ) река. Последние два отражены более высоким, чем ожидалось, значением NDWI Landsat (L8_NDWI) и более низким, чем ожидалось, расширенным индексом застроенной и оголенной почвы (L8_EBBI), где более низкие значения EBBI относятся к застроенным районам (As-syakur et al. , 2012) (рис. 9Б). Многоугольник на рис. 8D помечен как голая почва или песок, несмотря на то, что схема антропогенного землепользования предполагает, что эта территория является сельскохозяйственной землей, поэтому ее следует обозначить как LCZ 14 (или D, Низкие растения). Это также видно из медианного, 10-го и 90-го процентилей нормированных значений индекса растительности Landsat (L8_NDVI(_P10/_P90) выше, чем ожидаемые значения LCZ 16 (рис. 9C). Наконец, полигоны LCZ 17 на рисунках 9E, F представляют два участки реки Нигер, характеризующиеся сильными колебаниями уровня воды в зависимости от сезона дождей и засухи.Используя Global Surface Water Explorer (Pekel et al., 2016) или инструмент временной съемки Google, можно сделать вывод, что эти многоугольники нанесены на карту в участках реки, которые являются сезонными и, следовательно, имеют воду только в определенное время года. Это подтверждается значениями NDVI и NDWI Landsat для полигонов LCZ 17 (рис. 9D, 10): в то время как все полигоны LCZ 17 взяты из реки Нигер (рис. 4A), значения NDWI для полигонов на рис. 8E, F равны значительно ниже, чем в других полигонах.То же самое, но противоположное наблюдение можно сделать для значений NDVI.

Рисунок 8 . Подборка полигонов TA, помеченных как подозрительные на втором этапе контроля качества для Бамако. Цветовая схема как на рисунке 1.

Рисунок 9 . Нормализованные усредненные по многоугольникам входные спектральные значения (серые точки) для всех классов LCZ, показанных на рисунке 8, для Бамако. Розовые кружки обозначают среднее значение по всем полигонам, другие маркеры соответствующих цветов LCZ относятся к полигонам, показанным на рисунке 8.

Рисунок 10 . Средние значения NDVI и NDWI Landsat для всех полигонов LCZ 17 для Бамако. Подозрительные полигоны из участков E и F на рис. 8 показаны красным цветом.

На третьем этапе контроля качества выполняется анализ, аналогичный второму этапу, но на этот раз на уровне пикселей. На рис. 11 показано выбранное количество полигонов над Гаваной вместе с пикселями, помеченными как подозрительные. Первый многоугольник (рис. 11А) помечен как LCZ 9 (редко застроенный), отражая небольшие или средние здания, широко разнесенные по ландшафту с обильной растительностью.Тем не менее, полигон также включает в себя водоем, достаточно большой, чтобы его можно было обнаружить с помощью 100-метровых пикселей входных объектов. Визуализация значений NDWI этих пикселей по сравнению, например, с комбинированным индексом теней, полученным из Sentinel-2 (S2_CSI), показывает положение этих пикселей с выбросами (рис. 12А). Аналогичный анализ можно провести и для других выбранных полигонов: полигон LCZ 14 на рисунке 11B в основном представляет собой сельскохозяйственные угодья, но также содержит ферму, помеченную как подозрительную. Компактный малоэтажный полигон LCZ 3 на рис. 11C содержит парк в центре, окруженный деревьями, помеченный как подозрительный.Рисунок 11D помечен как LCZ 13 (Кусты и кусты), хотя, вероятно, он должен быть LCZ D (Низкие растения). Помеченные точки в этом случае относятся к областям с сезонными водами, которые снова можно визуализировать с помощью инструмента исторических изображений Google Earth. Наконец, на рисунках 11E,F показаны два дополнительных примера компактных малоэтажных многоугольников. И даже несмотря на то, что некоторые из спектральных сигнатур, как правило, являются выбросами по сравнению со всеми другими значениями пикселей для этого класса LCZ (рис. 12E, F), не самоочевидно точно указывать точные причины, по которым полигоны должны быть помечены.На рисунке 11E пиксель отмечен обильной растительностью, однако в других местах полигона можно найти аналогичные области, которые не отмечены флажком. Многоугольник на рисунке 11F представляет собой однородный район с точки зрения городской формы, однако здесь пиксель с флажком находится на вершине крупномасштабного склада, потенциально достаточно большого, чтобы влиять на спектральные значения пикселя с его различными характеристиками излучения.

Рисунок 11 . Как на рис. 8, но для третьего этапа контроля качества, для Гаваны.Белые круги относятся к центроидам фактических пикселей, помеченных на этом этапе контроля качества.

Рисунок 12 . Спектральные значения для всех пикселей в одном классе LCZ, соответствующие участкам рисунка 11 (серые точки). Пиксели, помеченные DBSCAN как выбросы, показаны красным цветом. Остальные пиксели родительского полигона пикселя отображаются зеленым цветом.

4. Обсуждение и выводы

С момента своего появления в 2012 году (Stewart and Oke, 2012) локальные климатические зоны (LCZ) стали новым стандартом для характеристики городских ландшафтов, обеспечивающим целостный подход к классификации, учитывающий микромасштаб земного покрова и связанные с ним физические свойства ( Демузере и др., 2020а). Об этом свидетельствует растущее число научных публикаций, в которых в качестве ключевых слов указаны «ЛКЗ» или «Местные климатические зоны»: по данным Web of Science, по состоянию на 4 февраля 2021 г. всего было опубликовано 139 статей, из них 38 только в 2020 г. . Процедура картирования LCZ по умолчанию, принятая как уровень 0 (самый низкий уровень детализации) низовыми усилиями WUDAPT и основанная только на данных из открытых источников (Landsat 8) и программном обеспечении (SAGA GIS, Conrad et al., 2015), безусловно, сыграл важную роль в этом успехе (Bechtel et al., 2015; Чинг и др., 2018). Однако некоторые особенности этой процедуры по умолчанию препятствуют глобальному масштабированию в разумные сроки, например, необходимость загрузки и предварительной обработки данных Landsat 8 из Геологической службы США (USGS) Earth Explorer, обработка встроенного классификатора LCZ в ГИС SAGA на вашем локальном компьютере, отсутствие автоматической перекрестной проверки и ручная проверка опытным оператором перед тем, как данные станут общедоступными (Bechtel et al., 2015, 2019a).

Генератор LCZ устраняет эти недостатки, принимая хорошо проверенные и задокументированные облачные стратегии картографирования LCZ с использованием движка Google Earth (Gorelick et al. , 2017; Brousse et al., 2019, 2020a,b; Demuzere et al., 2019b,c, 2020a,c; Варенцов и др., 2020). Результатом этого стала онлайн-платформа, которая сопоставляет интересующий город с LCZ, ожидая только действительный файл TA и некоторые метаданные в качестве входных данных. Веб-приложение одновременно обеспечивает автоматическую оценку точности в соответствии с процедурой перекрестной проверки, подробно описанной в Bechtel et al.(2019а). На сегодняшний день эта оценка точности на основе начальной загрузки не была доступна в контексте ГИС SAGA, что часто приводило к недостаточно надежной оценке точности при создании карт LCZ (Verdonck et al., 2017). Кроме того, новый трехэтапный контроль качества ТА облегчает пересмотр исходных ТА, позволяя пользователю пересматривать первоначальную заявку и повторно отправлять ее в Генератор LCZ, поскольку в предыдущей работе подчеркивалась важность дополнительных итераций (Bechtel et al. ., 2017, 2019а; Verdonck et al., 2019). Результаты этого исследования показывают, например, что пользователи должны быть более осторожными при оцифровке TA (например, компактных форм, масштабов и границ) и должны учитывать сезонные свойства лежащего в их основе земельного покрова/использования. Обратите внимание, однако, что эта реализация контроля качества ТА все еще является экспериментальной и была успешно протестирована только на ограниченном количестве образцов ТА. В этом отношении генератор LCZ может помочь собрать больше выборок TA, чтобы заполнить спектральную библиотеку LCZ в городских (эко)регионах (Jackson et al., 2010; Шнайдер и др., 2010; Demuzere et al., 2019c), что позволяет лучше оценивать спектральные выбросы.

Генератор LCZ следует рассматривать как динамическое приложение, которое будет обновляться всякий раз, когда становятся доступными новые масштабируемые методы отображения и глобально доступные функции ввода. Если обновления появятся в будущем, они будут отслеживаться по номеру версии программного обеспечения и описываться в журнале изменений, доступном на странице проблем Github. Например, некоторые успешно протестировали использование объектного анализа изображений (Collins and Dronova, 2019; Simanjuntak et al., 2019), другие получили многообещающие результаты с использованием (остаточных) сверточных нейронных сетей (Qiu et al. , 2019, 2020; Yoo et al., 2019; Liu and Shi, 2020; Rosentreter et al., 2020; Zhu et al., 2020). Однако на сегодняшний день осуществимость таких процедур для крупномасштабного картирования LCZ еще не продемонстрирована (Demuzere et al., 2020a). Многие другие разработали подходы на основе ГИС с использованием наборов данных, например, городских администраций или полученных из картографических сервисов, таких как OpenStreetMap (Lelovics et al., 2014; Куан и др., 2017 г.; Самсонов, Тригуб, 2017; Ван и др., 2018 г.; Идальго и др., 2019; Цюань, 2019; Оливейра и др., 2020 г.; Чжоу и др., 2020). Последнее исследование также предлагает расширение оценки точности WUDAPT по умолчанию за счет интеграции данных ГИС (например, площади и высоты здания, а также доли водопроницаемой поверхности). Хотя все эти усилия считаются ценными, у них есть одна общая черта, ограничивающая их реализацию в генераторе LCZ: базовые наборы данных на сегодняшний день недоступны глобально.

Мы ожидаем, что генератор LCZ облегчит производство, оценку качества и распространение карт LCZ и сопутствующих продуктов. Таким образом, эта простая в использовании и доступная онлайн-платформа должна продолжать поддерживать исследователей и практиков в использовании структуры LCZ для различных приложений, таких как исследования по оценке городской жары (риска) (Demuzere et al., 2020a, и ссылки в нем). , проектирование с учетом климата и городское планирование (политика) (Perera and Emmanuel, 2016; Vandamme et al., 2019; Maharoof et al., 2020), антропогенное тепло и выбросы углерода в зданиях (Wu et al., 2018; Santos et al., 2020), качество жизни (Sapena et al., 2021), многовременные изменения городских земель (Vandamme et al., 2019; Wang et al., 2019), и вопросы здравоохранения в городах (Brousse et al., 2019, 2020a). Эта разработка, кроме того, ускорит достижение ключевой цели WUDAPT, которая заключается в «собирании согласованной информации о городской форме и функционировании городов по всему миру, которая может поддерживать моделирование городской погоды, климата, гидрологии и качества воздуха» (Ching et al. , 2018, 2019). Примерами систем моделирования, в настоящее время использующих информацию LCZ, являются схема поверхностного городского энергетического и водного баланса (SUEWS, Alexander et al., 2016), ENVI-met (Bande et al., 2020), городской многомасштабный экологический предиктор (UMEP, Lindberg et al., 2018), MUKLIMO_3 (Bokwa et al., 2019; Gál et al., 2021), COSMO-CLM и инструмент WUDAPT-TO-COSMO (Wouters et al., 2016; Brousse et al., 2019). , 2020b; Varentsov et al., 2020) и модели Weather Research and Forecasting (WRF, Brousse et al., 2016; Хаммерберг и др., 2018 г.; Вонг и др., 2019 г.; Патель и др., 2020 г.; Зонато и др., 2020). Хотя в настоящее время WRF использует инструмент WUDAPT-to-WRF для получения информации LCZ (Brousse et al., 2016), его следующий выпуск, ожидаемый весной 2021 года, должен обеспечивать эту совместимость по умолчанию (A. Zonato, личное сообщение).

В заключение и в соответствии с оценкой Creutzig et al. (2019), мы твердо верим, что этот генератор LCZ может стать ключевой частью актуализации и гармонизации сбора городских данных, высококлассных решений для городского климата и изменения в глобальном масштабе.

Заявление о доступности данных

В этом исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти по адресу: https://lcz-generator.rub.de.

Вклад авторов

Авторы совместно разработали концепцию генератора LCZ. MD разработал коды, связанные с LCZ. JK разработал базу данных, а также интерфейс и серверную часть. MD разработал все визуализации. МД руководил написанием при участии JK и BB.

Финансирование

Работа выполнена в рамках проекта ENLIGHT, финансируемого Немецким исследовательским фондом (DFG) по гранту No.437467569.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим Геологическую службу США и НАСА за бесплатные данные Landsat, а также программу Copernicus ЕКА за данные Sentinel, все полученные и обработанные с помощью Google Earth Engine. Мы признательны за поддержку Фонда публикаций открытого доступа Рурского университета Бохума (RUB, Германия).Кроме того, мы благодарим ассистентов RUB Кристиана Моэде, Лару ван дер Линден и Терезу Мансхейм за учебные области, использованные в этом исследовании.

Сноски

Каталожные номера

Александр П., Бехтель Б., Чоу В., Фили Р. и Миллс Г. (2016). Связь классификации городского климата с моделью городского энергетического и водного баланса: оценка на нескольких участках и во многих сезонах. Городской климат. 17, 196–215. doi: 10.1016/j.uclim.2016.08.003

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ас-сякур А.Р., Адняна, И.В.С., Артана, И.В., и Нуарса, И.В. (2012). Усовершенствованный индекс застройки и пустыни (EBBI) для картографирования застроенных и голых земель в городской местности. Дистанционный датчик 4, 2957–2970. дои: 10.3390/rs4102957

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Bai, X. , Dawson, R.J., Ürge-Vorsatz, D., Delgado, G.C., Barau, A.S., Dhakal, S., et al. (2018). Шесть исследовательских приоритетов для городов. Природа 555, 23–25. дои: 10.1038/d41586-018-02409-z

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бакланов А., Grimmond, C., Carlson, D., Terblanche, D., Tang, X., Bouchet, V., et al. (2018). От городской метеорологии, исследований климата и окружающей среды до интегрированных городских служб. Городской климат. 23, 330–341. doi: 10.1016/j.uclim.2017.05.004

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Банде, Л., Манандхар, П., Газал, Р., и Марпу, П. (2020). Характеристика местных климатических зон с использованием данных ENVI-met и сайта в городе Аль-Айн, ОАЭ. Междунар. Дж. Сустейн. Дев. План. 15, 751–760.doi: 10.18280/ijsdp.150517

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бехтель, Б. (2011). «Многовременные данные Landsat для оценки городских островов тепла и классификации местных климатических зон», в , 2011 г. , совместное мероприятие по дистанционному зондированию городов (Мюнхен: IEEE), 129–132.

Академия Google

Bechtel, B., Alexander, P., Böhner, J., Ching, J., Conrad, O., Feddema, J., et al. (2015). Картирование местных климатических зон для всемирной базы данных о форме и функциях городов. ISPRS Междунар. Дж. Гео Информ. 4, 199–219. дои: 10.3390/ijgi4010199

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Bechtel, B., Alexander, P.J., Beck, C., Böhner, J., Brousse, O., Ching, J., et al. (2019а). Генерация данных уровня 0 WUDAPT — текущий статус производства и оценки. Городской климат. 27, 24–45. doi: 10.1016/j.uclim.2018.10.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бехтель, Б., и Данеке, К. (2012). Классификация локальных климатических зон по данным многократных наблюдений за Землей. IEEE J. Сел. Вверх. заявл. Наблюдение за Землей. Дистанционный датчик 5, 1191–1202. doi: 10.1109/JSTARS. 2012.2189873

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бектель Б., Демузере М., Миллс Г., Жан В., Сисманидис П., Смолл К. и соавт. (2019б). Анализ SUHI с использованием местных климатических зон — сравнение 50 городов. Городской климат. 28:100451. doi: 10.1016/j.uclim.2019.01.005

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бехтель Б., Демузере М., Сисманидис П., Fenner, D., Brousse, O., Beck, C., et al. (2017). Качество краудсорсинговых данных о городской морфологии — Эксперимент по влиянию человека (HUMINEX). Городские науки. 1:15. doi: 10.3390/urbansci1020015

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бехтель, Б., Демузер, М., и Стюарт, И. Д. (2020). Взвешенная мера точности картографирования земного покрова: комментарий Johnson et al. При оценке точности карт локальной климатической зоны (LCZ) следует учитывать физические характеристики земного покрова, влияющие на местную тепловую среду. Дистанционный датчик 2019, 11, 2420. Дистанционный датчик 12:1769. дои: 10.3390/rs12111769

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Боква, А., Гелетич, Й., Ленерт, М., Жувела-Алоизе, М., Холлоси, Б., Гал, Т., и др. (2019). Оценка тепловой нагрузки в городах Центральной Европы с использованием модели городского климата и данных наблюдения. Энергетическая сборка. 201, 53–69. doi: 10.1016/j.enbuild.2019.07.023

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Брусс, О., Georganos, S., Demuzere, M., Dujardin, S., Lennert, M., Linard, C., et al. (2020а). Можем ли мы использовать локальные климатические зоны для прогнозирования распространенности малярии в городах Африки к югу от Сахары? Окружающая среда. Рез. лат. 15:124051. дои: 10.1088/1748-9326/abc996

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Brousse, O., Georganos, S., Demuzere, M., Vanhuysse, S., Wouters, H., Wolff, E. , et al. (2019). Городской климат Использование местных климатических зон в странах Африки к югу от Сахары для решения проблем со здоровьем в городах. Городской климат. 27, 227–242. doi: 10.1016/j.uclim.2018.12.004

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Брусс, О., Мартилли, А., Фоули, М., Миллс, Г., и Бехтель, Б. (2016). WUDAPT, эффективный инструмент для получения данных о землепользовании для мезомасштабных моделей? Интеграция городской LCZ в WRF над Мадридом. Городской климат. 17, 116–134. doi: 10.1016/j.uclim.2016.04.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Брусс, О., Воутерс, Х., Демузере, М., Thiery, W., Van de Walle, J., and Lipzig, NPM (2020b). Влияние африканского города на местный климат в условиях ясного неба — последствия недавней урбанизации в Кампале (Уганда). Междунар. Дж. Климатол. 40, 4586–4608. doi: 10.1002/joc.6477

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Chen, G. , Li, X., Liu, X., Chen, Y., Liang, X., Leng, J., et al. (2020). Глобальные прогнозы будущего расширения городских земель в соответствии с общими социально-экономическими путями. Нац.коммун. 11, 1–12. doi: 10.1038/s41467-020-14386-x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ching, J., Aliaga, D., Mills, G., Masson, V., See, L., Neophytou, M., et al. (2019). Путь использования инструмента Digital Synthetic City от WUDAPT к созданию параметров городского навеса для многомасштабного моделирования городской атмосферы. Городской климат. 28:100459. doi: 10.1016/j.uclim.2019.100459

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Чинг, Дж., Mills, G., Bechtel, B., See, L., Feddema, J., Wang, X., et al. (2018). WUDAPT: инфраструктура моделирования городской погоды, климата и окружающей среды для антропоцена. Бык. Являюсь. метеорол. соц. 99, 1907–1924 гг. doi: 10.1175/BAMS-D-16-0236.1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Коллинз, Дж. , и Дронова, И. (2019). Анализ изменения городского ландшафта с использованием местных климатических зон и объектной классификации в районе метро Солт-Лейк-Сити, штат Юта, США. Дистанционный датчик 11:1615. дои: 10.3390/rs11131615

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Конрад О., Бехтел Б., Бок М., Дитрих Х., Фишер Э., Герлиц Л. и др. (2015). Система автоматизированного геолого-научного анализа (САГА) v. 2.1.4. Геофизика. Модель Дев . 8, 1991–2007 гг. doi: 10.5194/gmdd-8-2271-2015

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Corbane, C., Pesaresi, M., Politis, P., Syrris, V., Florczyk, A.J., Soille, P., et al. (2017). Аналитика больших данных о Земле на снимках Sentinel-1 и Landsat в поддержку глобального картографирования населенных пунктов. Большие данные о Земле 1, 118–144. дои: 10.1080/20964471.2017.1397899

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Костелло А., Аббас М. , Аллен А., Болл С., Белл С., Беллами Р. и др. (2009). Управление последствиями изменения климата для здоровья. Ланцет 373, 1693–1733. doi: 10.1016/S0140-6736(09)60935-1

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кройциг, Ф., Агостон, П., Минкс, Дж. К., Канаделл, Дж. Г., Эндрю, Р. М., Quéré, C.L., et al. (2016). Варианты городской инфраструктуры определяют климатические решения. Нац. Клим. Изменить 6:1054. doi: 10.1038/nclimate3169

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Крейциг Ф., Лори С., Бай Х., Бакланов А., Доусон Р., Дхакал С. и др. (2019). Масштабирование науки о городских данных для глобальных климатических решений. Глобальная поддержка. 2:e2. doi: 10.1017/sus.2018.16

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Демузере, М., Бехтель Б., Миддел А. и Миллс Г. (2019a). Европейская карта LCZ. Фиг. .

Академия Google

Демузере, М. , Бехтель, Б., и Миллс, Г. (2019c). Глобальная переносимость моделей локальных климатических зон. Городской климат. 27, 46–63. doi: 10.1016/j.uclim.2018.11.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Демузер М., Хэнки С., Миллс Г., Чжан В., Лу Т. и Бехтель Б. (2020a). Объединение экспертных и краудсорсинговых обучающих данных для картографирования городских форм и функций континентальной части США. науч. Данные 7:264. doi: 10.1038/s41597-020-00605-z

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Демузер М., Хэнки С., Миллс Г., Чжан В., Лу Т. и Бехтель Б. (2020b). Карта CONUS-WIDE LCZ и тренировочные зоны. Фиг. .

Академия Google

Демузере М., Михара Т., Редиво С.П., Феддема Дж. и Сеттон Э. (2020c). Мультивременные карты LCZ для функциональных городских районов Канады.

Академия Google

Эш, Т., Heldens, W., Hirne, A., Keil, M., Marconcini, M., Roth, A. , et al. (2017). Открывая новые горизонты в картографировании населенных пунктов из космоса — Глобальный городской след -. ISPRS J. Фотограмметр. Дистанционный датчик 134, 30–42. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2017.10.012

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Эстер, М., Кригель, Х. П., Сандер, Дж., и Сюй, X. (1996). «Алгоритм на основе плотности для обнаружения кластеров в больших пространственных базах данных с шумом», в материалах Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (Портленд, Орегон), 226–231.

Академия Google

Форкуор, Г., Димобе, К., Серме, И., и Тондох, Дж. Э. (2018). Landsat-8 по сравнению с Sentinel-2: изучение дополнительной ценности красных краевых полос Sentinel-2 для картирования землепользования и земного покрова в Буркина-Фасо. GIScience Remote Sens. 55, 331–354. дои: 10.1080/15481603.2017.1370169

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Галь, Т. , Махо, С.И., Скарбит, Н., и Унгер, Дж. (2021). Численное моделирование для анализа влияния различных городских зеленых насаждений на структуру городской тепловой нагрузки в настоящем и будущем. Вычисл. Окружающая среда. Городская система 87:101600. doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101600

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Джорджеску, М., Чоу, В.Т.Л., Ван, З.Х., Бразел, А., Трапидо-Лурье, Б., Рот, М., и др. (2015). Приоритизация решений в области устойчивого развития городов: скоординированные подходы должны учитывать влияние застроенной среды в зависимости от масштаба. Окружающая среда. Рез. лат. 10:061001. дои: 10.1088/1748-9326/10/6/061001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гонг, П., Li, X., Wang, J., Bai, Y., Chen, B., Hu, T., et al. (2020). Ежегодные карты глобальной искусственной непроницаемой зоны (GAIA) за период с 1985 по 2018 год. Remote Sens. Environment. 236:111510. doi: 10. 1016/j.rse.2019.111510

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Горелик Н., Ханчер М., Диксон М., Ильющенко С., Тау Д. и Мур Р. (2017). Google Earth Engine: геопространственный анализ планетарного масштаба для всех. Дистанционный датчик окружающей среды. 202, 18–27. дои: 10.1016/j.rse.2017.06.031

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хаммерберг, К., Брусс, О., Мартилли, А., и Махдави, А. (2018). Последствия использования подробных параметров городского полога для моделирования мезомасштабного климата: сравнение между базами данных WUDAPT и ГИС над Веной, Австрия. Междунар. Дж. Климатол. 38, е1241–е1257. doi: 10.1002/joc.5447

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Идальго Дж., Дюма Г., Массон В., Пети Г., Бехтель Б., Bocher, E., et al. (2019). Сравнение карт местных климатических зон, полученных на основе административных наборов данных и спутниковых наблюдений. Городской климат. 27, 64–89. doi: 10.1016/j.uclim.2018.10.004

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Джексон, Т.Л., Феддема, Дж.Дж., Олесон, К.В., Бонан, Г.Б., и Бауэр, Дж.Т. (2010). Параметризация городских характеристик для моделирования глобального климата. Энн. доц. Являюсь. геогр. 100, 848–865. дои: 10.1080/00045608.2010.497328

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Каплан Г. и Авдан У. (2018). Объединение данных Sentinel-1 и Sentinel-2 для картирования водно-болотных угодий: Баликдами, Турция. Междунар. Арка Фотограммметр. Дистанционный датчик Пространственная информация. науч. Арх. 42, 729–734. doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-3-729-2018

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Леловикс, Э., Унгер, Дж., Гал, Т., и Гал, К.В. (2014). Разработка городской сети мониторинга на основе картирования местных климатических зон и моделирования температурных режимов. Клим. Рез. 60, 51–62. дои: 10.3354/cr01220

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Li, X., Zhou, Y., Gong, P., Seto, K.C., and Clinton, N. (2020). Разработка метода оценки высоты здания по данным Sentinel-1. Дистанционный датчик окружающей среды. 240:111705. doi: 10.1016/j.rse.2020.111705

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Линдберг, Ф., Гриммонд, К., Габи, А., Хуанг, Б., Кент, К.В., Сан, Т., и другие. (2018). Городской многомасштабный экологический предиктор (UMEP): интегрированный инструмент для климатического обслуживания в городах. Окружающая среда. Модель. ПО 99, 70–87. doi: 10.1016/j.envsoft.2017.09.020

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Лю, С., и Ши, К. (2020). Картирование местных климатических зон как классификация сцен дистанционного зондирования с использованием глубокого обучения: тематическое исследование столичного Китая. ISPRS J. Фотограмметр. Дистанционный датчик 164, 229–242. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2020.04.008

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Люкон, О., Юрге-Форзац, Д., Ахмед, А.Z., Akbari, H., Bertoldi, P., Cabeza, L.F., et al. (2014). «Глава 9 — Здания», в Изменение климата, 2014 г.: смягчение последствий изменения климата. Вклад рабочей группы III МГЭИК в AR5 (Кембридж: издательство Кембриджского университета).

Академия Google

Махаруф, Н., Эммануэль, Р., и Томсон, К. (2020). Совместимость параметров местной климатической зоны для проектирования улиц с учетом климата: влияние открытости и свойств поверхности на местный климат. Городской климат. 33:100642. doi: 10.1016/j.uclim.2020.100642

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Masson, V., Heldens, W., Bocher, E., Bonhomme, M., Bucher, B., Burmeister, C., et al. (2020). Описательные городские входные данные для моделей городского климата: требования к моделям, источники данных и проблемы. Городской климат. 31:100536. doi: 10.1016/j.uclim.2019.100536

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Оливейра, А., Лопес, А., и Низа, С. (2020). Местные климатические зоны в пяти городах Южной Европы: усовершенствованный метод классификации на основе ГИС на основе бесплатных данных Службы мониторинга земель Copernicus. Городской климат. 33:100631. doi: 10.1016/j.uclim.2020.100631

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Патель П., Кармакар С., Гош С. и Нийоги Д. (2020). Улучшено моделирование очень сильных ливней за счет включения WUDAPT городского землепользования/почвенного покрова в WRF. Городской климат. 32:100616. doi: 10.1016/j.uclim.2020.100616

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Пекель, Дж.-Ф., Коттам, А., Горелик, Н., и Белворд, А.С. (2016).Картографирование с высоким разрешением глобальных поверхностных вод и их долгосрочных изменений. Природа 540, 418–422. doi: 10.1038/nature20584

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Перера, Н., и Эммануэль, Р. (2016). Подход к городскому планированию в Коломбо, Шри-Ланка, основанный на «местной климатической зоне». Городской климат. 23, 188–203. doi: 10.1016/j.uclim.2016.11.006

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Песареси, М., Хуадун, Г., Blaes, X., Ehrlich, D., Ferri, S., Gueguen, L., et al. (2013). Слой глобального населенного пункта по оптическим данным HR/VHR RS: концепция и первые результаты. IEEE J. Сел. Вверх. заявл. Наблюдение за Землей. Дистанционный датчик 6, 2102–2131. doi: 10.1109/JSTARS.2013.2271445

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Цю, К., Моу, Л., Шмитт, М., и Чжу, X. X. (2019). Классификация городского земельного покрова на основе местных климатических зон по многосезонным изображениям Sentinel-2 с повторяющейся остаточной сетью. ISPRS J. Фотограмметр. Дистанционный датчик 154, 151–162. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2019.05.004

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Цю, К., Тонг, X., Шмитт, М., Бехтель, Б., и Чжу, X. X. (2020). CNN на основе многоуровневого слияния признаков для классификации местных климатических зон по изображениям Sentinel-2: результаты тестов на наборе данных So2Sat LCZ42. IEEE J. Сел. Вверх. заявл. Наблюдение за Землей. Дистанционный датчик 13, 2793–2806. дои: 10.1109/JSTARS.2020.2995711

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Куан, Дж. (2019). Картографирование местных климатических зон в Пекине, Китай, на основе расширенной географической информационной системы. науч. Китайская технология. науч. 62, 2243–2260. doi: 10.1007/s11431-018-9417-6

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Куан С.Дж., Датт Ф., Вудворт Э., Ямагата Ю. и Ян П.П.Дж. (2017). Картирование местных климатических зон для обеспечения энергетической устойчивости: детальный и трехмерный подход. Энергетическая проц. 105, 3777–3783. doi: 10.1016/j.egypro.2017.03.883

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Реба, М., и Сето, К. К. (2020). Систематический обзор и оценка алгоритмов для обнаружения, характеристики и мониторинга изменений городских земель. Дистанционный датчик окружающей среды. 242:111739. doi: 10.1016/j.rse.2020.111739

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Розентретер, Дж., Хагензикер, Р., и Васке, Б. (2020). На пути к крупномасштабному картографированию локальных климатических зон с использованием мультивременных данных Sentinel 2 и сверточных нейронных сетей. Дистанционный датчик окружающей среды. 237:111472. doi: 10.1016/j.rse.2019.111472

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Самсонов Т. и Тригуб К. (2017). «К вычислению городских зон локального климата (LCZ) на основе данных openstreetmap», в материалах Proceedings of the 14th International Conference on GeoComputation (Leeds), 1–9.

Академия Google

Сантос, Л.Г.Р., Сингх, В.К., Могол, М.О., Неват, И., Норфорд, Л.К., и Фонсека, Дж.А.(2020). «Оценка антропогенного тепла здания: совместный метод классификации местных климатических зон и землепользования», в eSIM 2021 Conference (Ванкувер, Британская Колумбия), 12–19.

Академия Google

Сапена М., Вурм М., Таубенбёк Х., Туйя Д. и Руис Л. А. (2021). Оценка параметров качества жизни по показателям городской пространственной структуры. Вычисл. Окружающая среда. Городская система 85:101549. doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2020.101549

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Шнайдер, А., Фридл, Массачусетс, и Потере, Д. (2010). Картирование глобальных городских районов с использованием данных MODIS 500 м: новые методы и наборы данных, основанные на «городских экорегионах». Дистанционный датчик окружающей среды. 114, 1733–1746 гг. doi: 10.1016/j.rse.2010.03.003

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Шуберт, Э. , Сандер, Дж., Эстер, М., Кригель, Х. П., и Сюй, X. (2017). Еще раз о DBSCAN, еще раз: почему и как вы должны (все еще) использовать DBSCAN. ACM Trans. База данных сист. 42:19. дои: 10.1145/3068335

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Симанджунтак, Р.М., Куффер М. и Реккин Д. (2019). Объектный анализ изображений для картирования местных климатических зон: пример Бандунга, Индонезия. Заяв. геогр. 106, 108–121. doi: 10.1016/j.apgeog.2019.04.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Стюарт, И. Д., и Оке, Т. Р. (2012). Местные климатические зоны для изучения температуры в городах. Бык. Являюсь. метеорол. соц. 93, 1879–1900 гг. doi: 10.1175/BAMS-D-11-00019.1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Вс, Г., Huang, H., Weng, Q., Zhang, A., Jia, X., Ren, J., et al. (2019). Комбинированный индекс теней для извлечения теней в городских районах из снимков Sentinel-2A MSI. Междунар. Дж. Заявл. Наблюдение за Землей. Геоинформ. 78, 53–65. doi: 10.1016/j.jag.2019.01.012

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

ООН (2019). Перспективы мировой урбанизации: редакция 2018 г. . Отдел народонаселения Департамента Организации Объединенных Наций по экономическим и социальным вопросам.

Академия Google

Вандамм, С., Демузере М., Вердонк М.-Л., Чжан З. и Коилли Ф.В. (2019). Раскрытие исторической политики городского планирования Куньмина (Китай) через местные климатические зоны. Дистанционный датчик 11:1731. дои: 10.3390/rs11141731

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Варенцов М., Самсонов Т. и Демузере М. (2020). Влияние параметров городского полога на моделируемую тепловую среду мегаполиса. Атмосфера 11:1349. doi: 10.3390/atmos11121349

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Вердонк, М.-L., Demuzere, M., Bechtel, B. , Beck, C., Brousse, O., Droste, A., et al. (2019). Эксперимент по влиянию человека (часть 2): рекомендации по улучшению картирования местных климатических зон с использованием контролируемой классификации. Городские науки. 3:27. doi: 10.3390/urbansci3010027

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Вердонк, М.-Л., Окужени, А., ван дер Линден, С., Демузере, М., Де Вульф, Р., и Ван Койли, Ф. (2017). Влияние информации о районе на картографирование «Местной климатической зоны» в разнородных городах. Междунар. Дж. Заявл. Наблюдение за Землей. Геоинформ. 62, 102–113. doi: 10.1016/j.jag.2017.05.017

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ван, Р., Цай, М., Рен, К., Бехтел, Б., Сюй, Ю. и Нг, Э. (2019). Обнаружение разновременных изменений земного покрова и температуры поверхности земли в дельте Жемчужной реки с учетом местной климатической зоны. Городской климат. 28:100455. doi: 10.1016/j.uclim.2019.100455

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ван Р. , Рен, К., Сюй, Ю., Лау, К.К.-Л., и Ши, Ю. (2018). Картирование местных климатических зон городских районов с помощью методов на основе ГИС и WUDAPT: тематическое исследование Гонконга. Городской климат. 24, 567–576. doi: 10.1016/j.uclim.2017.10.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Wong, M.M.F., Fung, J.C.H., Ching, J., Yeung, P.P.S., Tse, J.W.P., Ren, C., et al. (2019). Оценка производительности uWRF и рекомендации по моделированию на основе наборов данных WUDAPT и NUDAPT UCP для Гонконга. Городской климат. 28:100460. doi: 10.1016/j.uclim.2019.100460

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Wouters, H., Demuzere, M., Blahak, U., Fortuniak, K., Maiheu, B., Camps, J., et al. (2016). Эффективная параметризация городского навеса для моделирования атмосферы: описание и применение с моделью COSMO-CLM (версия 5.0_clm6) для бельгийского лета. Геофизика. Модель Дев. 9, 3027–3054. doi: 10.5194/gmd-2016-58-дополнение

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ву, Ю. , Шарифи А., Ян П., Борджигин Х., Мураками Д. и Ямагата Ю. (2018). Картирование выбросов углерода в зданиях в пределах местных климатических зон в Шанхае. Энергетическая проц. 152, 815–822. doi: 10.1016/j.egypro.2018.09.195

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ю, К., Хан, Д., Им, Дж., и Бехтель, Б. (2019). Сравнение сверточных нейронных сетей и случайного леса для классификации локальных климатических зон в мегаполисах с использованием изображений {Landsat}. МСФО Дж.Фотограммметр. Дистанционный датчик 157, 155–170. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2019.09.009

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Чжоу, X., Окадзе, Т., Рен, К., Цай, М., Исида, Ю. и Мочида, А. (2020). Картирование местных климатических зон для крупного японского города с помощью расширенного рабочего процесса метода WUDAPT уровня 0. Городской климат. 33:100660. doi: 10.1016/j.uclim.2020.100660

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Чжу, Х. Х., Ху, Дж., Цю, К., Ши, Ю., Канг Дж., Моу Л. и соавт. (2020). So2Sat LCZ42: эталонный набор данных для классификации глобальных локальных климатических зон [программное обеспечение и наборы данных]. IEEE Geosci. Магазин дистанционных датчиков 8, 76–89. doi: 10.1109/MGRS.2020.2964708

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Зонато А., Мартилли А., Ди Сабатино С., Зарди Д. и Джованнини Л. (2020). Оценка эффективности нового метода усреднения WUDAPT для определения городской морфологии с помощью мезомасштабных моделей. Городской климат. 31:100584. doi: 10.1016/j.uclim.2020.100584

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Раскрась карту климатических зон

Это исследование предназначено для младших и средних классов, как показывают цветные смайлики. Вы можете узнать о климатических зонах вместе с детьми с 1 по 8 класс.

с 1 по 4 классы

с 5 по 8 классы

Блок 2-1: Византийцы, Турция, климат и времена года, византийское искусство

Это исследование представляет собой урок наук о Земле из Layers of Learning Unit 2-1 о климате и временах года. Карта климатических зон также используется с географической точки зрения (а не с научной) в Блоке 1-6. Layers of Learning предлагает практические исследования в каждом разделе этой семейной учебной программы. Узнайте больше о слоях обучения.

Климат относится ко всем факторам, определяющим погоду в определенном месте на Земле. Он включает осадки, температуру, ветер, штормы и сезонные изменения. На Земле существует четыре основных типа климатических поясов: холодный, умеренный, теплый и тропический.Есть также много различных подмножеств этих основных типов.

Шаг 1: Исследование библиотеки

Прежде чем приступить к исследованиям, прочитайте пару книг о климатических зонах. Вот несколько предложений, но если вы не можете их найти, поищите в своей библиотеке книги о климатических зонах. Цветные смайлики над каждой книгой сообщают вам, для какого возраста они рекомендованы.

Поскольку мы являемся аффилированными лицами Amazon, рекомендуемые ниже книги и продукты возвращают нам небольшой процент от вашей покупки. Это не влияет на ваши расходы и помогает нам в работе нашего веб-сайта. Мы благодарим Вас!

Шаг 2: Исследование карты климатических зон

Для этого исследования вам понадобится карта климатических зон и цветные карандаши, ручки или краски.

Вот карта климатических зон завершена. Этот был выполнен акварелью.

На карте климатических зон раскрасьте основные климатические полосы и подпишите их.

• Обсудите климат там, где вы живете.
• Сколько в среднем выпадает осадков? и сколько вы получили в прошлом году? Было ли оно выше, ниже или точно в среднем?
• Какие высокие температуры зимой и летом там, где вы живете? Низкие температуры зимой и летом?
• У вас четырехсезонный климат или нет? Как люди называют времена года там, где вы находитесь?

Микроклимат

Обсудите также микроклимат.В пределах большой умеренной полосы Северной Америки есть места, сильно отличающиеся друг от друга. В Национальном парке Глейшер в Монтане зимы намного холоднее и раньше, чем на суше в нескольких сотнях миль к западу, в центре Вашингтона. Национальный парк Глейшер находится очень высоко в Скалистых горах и имеет альпийский климат.

Места вблизи океана сильно подвержены влиянию Гольфстримов, протекающих вблизи берега. Климат в западной части штата Вашингтон намного теплее и влажнее, чем в восточной части штата Вашингтон, из-за теплоты и влажности океана.Англия, расположенная гораздо выше по широте, имеет более мягкий климат, чем Центральные равнины Северной Америки.

• Что еще влияет на климат?
• Какие факторы определяют температуру и погодные условия Земли?

Шаг 3: Покажите, что вы знаете

Поместите рисунок, который вы нарисовали, в свою тетрадь по науке. Затем на другом листе объясните словами, что означает ваша карта и почему климатические зоны именно там, где они есть.

Дополнительные слои

Дополнительные слои — это дополнительные действия, которые вы можете выполнять, или тангенсы, с которых вы можете начать. Вы найдете их на боковых панелях каждого блока Layers of Learning. Они необязательны, поэтому просто выберите то, что вас интересует.

Дополнительный слой

С течением времени климат всей земли проходит через циклы потепления и похолодания. У нас была более теплая и влажная земля во времена динозавров. У нас была более холодная земля в ледниковый период. Исследуйте и посмотрите, сможете ли вы выяснить, что, по мнению ученых, вызывает эти естественные циклы в климате Земли.

Дополнительный слой

Климат определяет то, как мы живем.Подумайте о различных типах или конструкциях домов, в которых люди живут из-за климата?

Дополнительный слой

Найдите информацию о своем родном городе и составьте график, показывающий температуру или количество осадков за прошедший период времени, например, самые высокие температуры за последние десять лет или количество осадков в течение каждого месяца прошлого года.

Начните домашнее обучение в семейном стиле прямо сейчас с бесплатным модулем Layers of Learning при подписке. Держите устройство навсегда, без вопросов.

Мы очень рады, что вы присоединились к семье Layers of Learning.

Проверьте свою электронную почту, чтобы получить инструкции по загрузке бесплатного устройства. Письмо должно прийти в течение 15 минут.

Что-то пошло не так. Пожалуйста, проверьте свои записи и повторите попытку.

Общие климатические зоны — meteoblue

Климатические зоны – это районы с ярко выраженным климатом, расположенные в направлении восток-запад вокруг
Земли и могут быть классифицированы по различным климатическим параметрам.Как правило, климатические зоны имеют форму пояса и окружности вокруг полюсов (см. рисунок справа). В некоторых областях,
климатические зоны могут прерываться горами или океанами.

Солнечная радиация достигает земли на
разных частях Земли под разными углами. На экваторе солнечный свет достигает земли почти
перпендикулярно, в то время как на полюсах угол Солнца ниже или даже ниже горизонта во время полярной ночи.

Длина дня
Автор: Томас Штайнер

В зависимости от времени года положение Солнца
к Земле и, таким образом, угол падения солнечного света также меняется.Угол наклона Солнца в полдень изменяется от
перпендикулярно (90 °) в тропиках до горизонтали (0 ° = солнце не появляется или только частично появляется на горизонте)
внутри полярного круга. Таким образом, солнечный свет прогревает Землю в районе экватора гораздо сильнее, чем на экваторе.
столбы. Из-за разницы температур, вызванной различиями в
излучения, развиваются повторяющиеся климатические условия, такие как зима и лето. Эти состояния характеризуются
определенное количество осадков летом или определенная средняя температура воздуха.
Различные климатические условия,
которые регулярно возникают в определенных областях, обобщены и описаны в приведенной ниже классификации.

Классификация

Существует 4 основные климатические зоны:

• Тропическая зона от 0° до 23,5° (между
  тропики)
  • В регионах между экватором и тропиками (экваториальная область) солнечная радиация достигает
    землю почти вертикально в полдень в течение почти всего года. Поэтому в них очень тепло
    регионы.Из-за высоких температур испаряется больше воды, и воздух часто становится влажным. Результирующий
    частая и плотная облачность снижает влияние солнечной
    излучения на температуру земли.
• Субтропики от 23,5° до 40°
  • Субтропики получают наибольшее количество радиации летом, так как угол наклона Солнца в полдень почти вертикальный
    до Земли, в то время как облачный покров относительно тонкий. Эти регионы получают меньше влаги (см. пассаты), что усиливает эффект
    излучение.Поэтому большинство пустынь в мире
    находятся в этой зоне. Зимой радиация в этих регионах значительно снижается, и это может
    временно быть очень прохладным и влажным.
• Умеренный пояс от 40° до 60°
  • В умеренном поясе солнечная радиация падает под меньшим углом, а средние температуры
    здесь намного прохладнее, чем в субтропиках. Времена года и продолжительность светового дня значительно отличаются друг от друга.
    течение года.Климат характеризуется менее частыми экстремальными явлениями, более регулярным распределением
    количество осадков в течение года и более длительный вегетационный период — отсюда и название «умеренный».
• Холодная зона от 60° до 90°
  • Полярные районы между 60° широты и полюсами получают меньше тепла через солнечное излучение, так как
    Солнце имеет очень плоский угол по отношению к земле. Из-за изменения угла оси Земли к Солнцу,
    длина дня в этой зоне наиболее изменчива.Летом бывают полярные дни. Возможна только растительность
    в течение нескольких месяцев в году, да и то редко. Условия жизни в этих регионах
    очень тяжело.

Характеристики климатических зон меняются при больших перепадах высот в пределах небольшой
области, как и в горных районах, так как температуры
быстро уменьшаются с высотой, изменяя климат по сравнению с долинами.

Урок 7: Климат Африки

Урок 7: Климат Африки — Формирование пустыни Сахара

Осадки и зона межтропической конвергенции (ITCZ)

Важнейшей составляющей климата являются осадки , так как осадки обеспечивают водой
выживание.Экваториальные районы имеют чрезвычайно регулярные годовые и межгодовые (краткосрочные и
долгосрочные) режимы выпадения осадков. Эти регионы включают районы тропических лесов Кот-д’Ивуара,
Гана, Того, Камерун, Центральноафриканская Республика и части Конго и
Демократическая Республика Конго. В этих регионах от 90 120 8 до 12 месяцев, где выпадает 90 121 осадков.
составляет >50 мм/месяц и ежегодно выпадает до 200 дней осадков, что делает экваториальную
зона самая влажная на планете.Экваториальная область не имеет настоящего сухого сезона и постоянно
горячий и влажный. Эта идея должна показаться вам знакомой, потому что Белый Нил начинается в
экваториальной области, и здесь нет сезона больших паводков.

По мере увеличения расстояния от экватора продолжительность, количество и достоверность осадков
снижаться. В результате сельскохозяйственные предприятия любого типа становятся все более рискованным бизнесом по мере продвижения.
вдали от экватора. Крайним, конечно, является пустыня Сахара на севере Африки.

Так что же заставляет дождь идти на экваторе, а не в более высоких широтах? Чтобы ответить на это
Вопрос нам нужно посмотреть на движение воздуха вокруг Земли. В больших масштабах,
Есть несколько воздушных масс, которые определяют характеристики осадков в тропической Африке. к югу от Сахары
Африка (за исключением побережья Восточной Африки) получает осадки из тропических влажных океанических вод.
воздух, который движется из Атлантического и Индийского океанов в направлении экваториальной зоны низкого давления.Этот
область внутритропическая зона конвергенции (ITCZ) . ITCZ также называют «климатическим
экватору» — он находится недалеко от географического экватора и разделяет глобальные схемы циркуляции воздуха.
на два зеркальных отражения на север и юг. ITCZ — это область низкого атмосферного давления.
который формируется там, где северо-восточные пассаты встречаются с юго-восточными пассатами (на самом деле просто
к северу от) земного экватора.

Когда эти ветры сходятся, влажный воздух выталкивается вверх, образуя одну часть ячейки Хэдли.То
воздух охлаждается и поднимается вверх (см. изображение ниже), в результате чего водяной пар «выдавливается» в виде дождя, в результате чего образуется полоса тяжелых
осадков по всему земному шару. Воздух, поднимающийся по ВКЗ, удаляется от экватора и опускается.
в субтропиках на Лошадиных широтах, завершая циркуляцию Хэдли. Это надежный
циркуляция питает густые тропические леса Центральной Африки, а также определяет пределы Сахары
пустыня. ITCZ был назван моряками депрессивным состоянием , потому что в нем практически нет горизонтального
движение воздуха, то есть отсутствие ветра (воздух просто поднимается вверх). В США нас интересует ITCZ
прежде всего потому, что при определенных условиях тропические депрессии, движущиеся по ВТКЗ, усиливаются
к ураганам.

Положение ITCZ ​​предсказуемо меняется в течение года. Хотя он остается рядом с
экватору, ITCZ ​​перемещается дальше на север или юг по суше, чем по океанам, потому что она рисуется
к областям с самой высокой температурой поверхности. Расположение ITCZ ​​может варьироваться настолько, насколько
От 40° до 45° широты к северу или югу от экватора на суше.Он движется к югу
полушарие с сентября по февраль и меняет направление при подготовке к Северному
Полушарие Лето. МТКЗ менее подвижна над океаном, хотя есть одно исключение: во время
случае Эль-Ниньо ITCZ ​​отклоняется в сторону необычно высоких температур поверхности моря в
тропический Тихий океан. Таким образом, положение и миграция ITCZ ​​важны для определения
Климат Земли в глобальном масштабе.

Так как это работает в Африке? ITCZ мигрирует по широте на сезонной основе. В июле, когда
солнце находится над Тропиком Рака, ITCZ ​​достигает своего крайнего северного положения примерно на 15° северной широты; в
В январе она достигает ~5° южной широты, когда солнце находится над тропиком Козерога. Самое главное последствие
Причиной этого смещения является ежегодная смена влажных и засушливых сезонов в тропической Африке.

Районы вблизи экватора в западной и южной Африке имеют один интенсивный сезон дождей, начинающийся с июля.
до сентября. Однако в восточной Африке (от Южной Эфиопии до центральной Танзании) есть два дождливых
сезоны.ITCZ перемещается на север над этим регионом в период с февраля по май и снова на юг.
между октябрем и декабрем. Поскольку расстояние, пройденное ITCZ, в этой части довольно велико.
континента сезоны дождей менее интенсивны, чем в Западной Африке. Это
ITCZ сбрасывает такое же количество дождя на востоке, как и на западе, но этот дождь распределяется
над большей территорией на востоке из-за большего движения погодной системы.

Засушливые и полузасушливые районы Африки (Сахара и Сахель) лежат к северу примерно от 10° северной широты, недалеко от северной
предел ITCZ, и получить один сезон дождей с очень небольшим количеством осадков. Дальше на север,
вдоль побережья Средиземного моря климат не подвергается прямому влиянию ITCZ, и дожди выпадают в
зима.

Внутритропическая зона конвергенции (ITCZ) и местонахождение дождя. Источник: ADDS, Африканская служба распространения данных

Примечание. Нажмите на изображение, чтобы увидеть его в большем размере.

Что
ты думаешь? ИТЧЗ и ураганы

Основываясь на том, что вы только что узнали о ITCZ, как это связано с сезоном ураганов в США? Публикуйте свои мысли и мнения на форуме обсуждения урока 07 (доступ к этому форуму можно получить в любое время, щелкнув вкладку «Общение» в ANGEL, а затем заглянув в поле «Дискуссионные форумы».)

.