?？谑谐鞘袩釐u效應(yīng)時(shí)空特征及其影響因素分析

海口市城市熱島效應(yīng)時(shí)空特征及其影響因素分析目錄TOC\o"1-3"\h\u1引言 摘要：隨著城市化的快速推進(jìn)，城市熱島效應(yīng)是城市化進(jìn)程中的一個(gè)重要?dú)夂颦h(huán)境問題，城市熱島效應(yīng)會(huì)影響城市的生態(tài)環(huán)境，因此其己成為城市發(fā)展中應(yīng)正確面對(duì)、亟待解決的問題。本研究利用5期Landsat影像,采用單窗算法反演?？谑械乇頊囟龋C合分析2000—2020年?？谑袩岘h(huán)境變化情況；基于土地覆蓋類型數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林分類方法對(duì)?？谑型恋剡M(jìn)行分類，研究不同土地覆蓋類型、歸一化植被指數(shù)以及不透水面對(duì)城市熱島的影響。本研究以期為?？谑械某鞘薪】蛋l(fā)展提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐，并為城市的綠化和生態(tài)規(guī)劃提供思考。主要結(jié)論如下：2009—2015年熱島區(qū)擴(kuò)張速度最快，由市中心向城市邊緣擴(kuò)散，熱島效應(yīng)不斷增強(qiáng)；2015年-2020年強(qiáng)熱島區(qū)域范圍趨于穩(wěn)定，熱島效應(yīng)減弱。城市熱島效應(yīng)受土地利用類型影響，相關(guān)性較高的土地利用類型為林地和耕地，城市熱島呈負(fù)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別為-0.955和-0.944；與熱島相關(guān)性呈正相關(guān)的用地類型為不透水面，相關(guān)系數(shù)為0.8；20年間不透水面的快速擴(kuò)張加劇了城市熱島效應(yīng)。?？谑?000～2020年的NDVI指數(shù)取值范圍在[0.5,1.0]的比例顯著增加，表明海口市綠化率不斷增加，植被愈加茂密，植被的生長態(tài)勢(shì)較好，城市綠地覆蓋增加能夠在一定程度上降低城市熱島效應(yīng)。關(guān)鍵詞：熱島效應(yīng)；單窗算法；相關(guān)性分析；隨機(jī)森林分類；海口市AnalysisofspatiotemporalcharacteristicsandinfluencingfactorsofurbanheatislandeffectinHaikouCityAuthor:WangBingjieTutor:HanRuimei（CollegeofGeographyandEnvironmentalSciences,HainanNormalUniversity,Haikou，571158）Abstract:Withtherapidadvancementofurbanization,theurbanheatislandeffectisanimportantclimateandenvironmentalissueintheprocessofurbanization.Theurbanheatislandeffectcanaffecttheecologicalenvironmentofcities,causingpollutedairtoflowbackandstagnateoverthecity,resultinginadecreaseinurbanairqualityandcloudyclouds.Therefore,ithasbecomeaproblemthatshouldbefacedcorrectlyandurgentlysolvedinurbandevelopment.Thisstudyutilizes5LandsatimagesandusesasinglewindowalgorithmtoinvertthesurfacetemperatureofHaikouCity,comprehensivelyanalyzingthechangesinthethermalenvironmentofHaikouCityfrom2000to2020;Basedonlandcovertypedata,arandomforestclassificationmethodwasusedtoclassifythelandinHaikouCity,andtheeffectsofdifferentlandcovertypes,normalizedvegetationindices,andimpervioussurfacesonurbanheatislandswerestudied.ThisstudyaimstoprovidetheoreticalbasisanddatasupportforthehealthydevelopmentofHaikouCity,andtoprovidethinkingforurbangreeningandecologicalplanning.Themainconclusionsareasfollows:From2009to2015,theexpansionspeedofheatislandareaswasthefastest,spreadingfromthecitycentertotheoutskirtsofthecity,andtheheatislandeffectcontinuedtostrengthen;From2015to2020,therangeofstrongheatislandregionstendstostabilize,andtheheatislandeffectweakens.Theurbanheatislandeffectisinfluencedbylandusetypes.Thelandusetypeswithhighcorrelationareforestlandandcultivatedland,whiletheurbanheatislandisnegativelycorrelatedwithcorrelationcoefficientsof-0.955and-0.944,respectively;Thelandtypepositivelycorrelatedwiththeheatislandisimpermeablesurface,withacorrelationcoefficientof0.8;Therapidexpansionofimpermeablesurfacesoverthepast20yearshasexacerbatedtheurbanheatislandeffect.TheproportionofNDVIindexvaluesintherangeof[0.5,1.0]inHaikouCityfrom2000to2020hassignificantlyincreased,indicatingthatthegreeningrateinHaikouCitycontinuestoincrease,thevegetationbecomesmoredense,andthegrowthtrendofvegetationisgood.Theincreaseinurbangreenspacecoveragecantosomeextentreducetheurbanheatislandeffect.Keywords:heatislandeffect;Singlewindowalgorithm;Correlationanalysis;Randomforestclassification;HaikouCity1引言1.1研究背景與意義隨著城市化的快速推進(jìn)，城市熱島效應(yīng)是城市化進(jìn)程中的一個(gè)重要?dú)夂颦h(huán)境問題，全球氣候變暖更加凸顯了城市熱島效應(yīng)的影響。城市熱島效應(yīng)不僅影響了人們的正常學(xué)習(xí)工作和生活，還成為阻礙城市發(fā)展和人類生存質(zhì)量提高的重要因素[1]。在第26屆聯(lián)合國氣候變化大會(huì)（COP26）召開之際，聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署（UNEP）及其他相關(guān)組織推出了《戰(zhàn)勝高溫：城市可持續(xù)降溫手冊(cè)》，為世界各地的城市降溫提供實(shí)用建議，以應(yīng)對(duì)氣候變化所帶來的高溫挑戰(zhàn)。《手冊(cè)》指出，城市化進(jìn)程加快和城市熱島效應(yīng)，使得全球城市變暖的速度是全球整體平均速度的2倍，這對(duì)城市生態(tài)環(huán)境和居民生活產(chǎn)生了一定的影響。一方面，城市熱島效應(yīng)會(huì)影響城市的生態(tài)環(huán)境。熱島效應(yīng)可能導(dǎo)致污染的空氣重新進(jìn)入城市，停留在城市的上方，從而降低市區(qū)的空氣質(zhì)量并增加云霧；由于城市熱島效應(yīng)使得城市氣溫升高，人們需要使用更多的空調(diào)和其他制冷設(shè)備來保持室內(nèi)舒適，從而增加了能源的需求和消耗，這不僅對(duì)居民家庭造成經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，也對(duì)能源供應(yīng)和環(huán)境產(chǎn)生壓力；高溫干燥的氣候條件會(huì)影響植被的生長和生態(tài)系統(tǒng)的平衡，導(dǎo)致植物蒸騰作用減弱、土壤水分蒸發(fā)加劇，進(jìn)而引發(fā)土地荒漠化和生物多樣性的喪失[2]，城市熱島效應(yīng)加劇了城市與自然之間的矛盾，對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)提出了新的挑戰(zhàn)。另一方面，城市熱島效應(yīng)對(duì)居民的生活和工作帶來了一系列不利影響，并對(duì)其健康構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)。長期處于熱島環(huán)境中的居民可能出現(xiàn)情緒不穩(wěn)定，如焦躁、抑郁和憂郁，這些心理狀態(tài)的變化直接影響了他們?cè)诔鞘兄械墓ぷ骱蜕钇焚|(zhì)。夏季熱島效應(yīng)使城市環(huán)境更加悶熱，導(dǎo)致中暑人數(shù)顯著增加，從而降低了人們的工作能力和生產(chǎn)效率。此外，熱島地區(qū)大量污染物的聚集使空氣質(zhì)量急劇下降，呼吸道黏膜受到刺激，給居民的健康帶來了嚴(yán)重威脅。城市熱島效應(yīng)已經(jīng)變成了一個(gè)在城市發(fā)展過程中必須正視并迫切需要解決的難題。因此深入探討城市熱島效應(yīng)的各種影響要素以及相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，以便為城市的和諧發(fā)展和環(huán)境質(zhì)量的提升提供有力的決策支持，顯得尤為重要。同時(shí),研究城市熱島效應(yīng)對(duì)城市規(guī)劃、綠化景觀、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與市民健康有著極其重要的指導(dǎo)作用[3]。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在城市化進(jìn)程加速的現(xiàn)狀下，熱島效應(yīng)引起了人們更廣泛的關(guān)注。20世紀(jì)早期的研究主要集中在觀測(cè)和描述熱島效應(yīng)的現(xiàn)象。20世紀(jì)中后期，研究重點(diǎn)逐漸向熱島效應(yīng)的成因和影響因素轉(zhuǎn)移，學(xué)者們開始使用氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)模擬手段，研究城市熱島效應(yīng)的原因、影響因素及空間分布等。隨著遙感和地理信息系統(tǒng)的快速發(fā)展，研究者能夠更加全面地監(jiān)測(cè)和分析熱島效應(yīng)的空間分布和演變。同時(shí)，研究范圍逐漸拓展到全球，研究不同城市類型和地理環(huán)境對(duì)熱島效應(yīng)的影響差異。近年來，學(xué)者們不斷加強(qiáng)跨學(xué)科的熱島效應(yīng)研究，涉及氣象學(xué)、地理學(xué)、城市規(guī)劃、環(huán)境科學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，以更好地理解熱島效應(yīng)的復(fù)雜成因和影響，為城市發(fā)展和人類生活環(huán)境改善提供了科學(xué)支撐。Manley于1958年首次提出城市熱島（UrbanHeatIsland，UHI）的概念[4]。1972年，Rao（1972）首次利用遙感手段開始對(duì)城市熱環(huán)境展開研究[5]。Pengetal.(2012)在全球尺度上進(jìn)行了對(duì)地表熱島效應(yīng)影響因素的分析，結(jié)果表明夜間地表城市熱島效應(yīng)與市區(qū)和郊區(qū)間地表反照率的差異呈正相關(guān)，而白天地表城市熱島效應(yīng)與市區(qū)和郊區(qū)間植被覆蓋度差異呈負(fù)相關(guān)[6]。Zoran（2014）等利用MODIS和IKONOS長時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析了羅馬尼亞布加勒斯特大都市區(qū)城市增長對(duì)城市熱環(huán)境的影響，以及熱特征與其他生物物理參數(shù)的關(guān)系[7]。Morini（2016）等利用WRF模式研究意大利城市熱島，發(fā)現(xiàn)影響熱島強(qiáng)度的主要原因是反照率[8]。Kaiser（2022）等利用Landsat5_TM和Landsat8OLI/TIRS數(shù)據(jù)計(jì)算研究區(qū)的歸一化植被指數(shù)和地表溫度，探討LST和NDVI的變化趨勢(shì)及相關(guān)性[9]。相較于西方學(xué)者，我國對(duì)熱島效應(yīng)的研究開始較晚，卻也取得了許多成果。進(jìn)入21世紀(jì)，國內(nèi)的研究逐漸深入。國內(nèi)研究者將熱島效應(yīng)與城市化、土地利用、建筑布局等因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，探索導(dǎo)致熱島效應(yīng)形成和變化的各種因素。葉鈺（2017）等人采用單窗算法反演了長沙市建成區(qū)的地表溫度，對(duì)長沙市熱島效應(yīng)時(shí)空變化特征進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，熱島的時(shí)空演變與建成區(qū)擴(kuò)大的趨勢(shì)基本一致，且土地利用類型的變化也會(huì)影響地表溫度的空間分布[10]。王子安（2022）等人基于CA-Markov模型對(duì)?？谑谐鞘袩釐u進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，他們指出2000—2016年間，?？谑械臒釐u效應(yīng)愈發(fā)明顯[11]。宋春蕊（2023）結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)、Landsat數(shù)據(jù)、氣象站點(diǎn)等多源數(shù)據(jù)研究了深圳市城市空間結(jié)構(gòu)對(duì)城市熱島的影響，她指出不同的土地類型與城市熱島的相關(guān)程度不同，相關(guān)性最強(qiáng)的用地類型為林地，且遙感指數(shù)對(duì)城市熱島也表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性[12]。張君枝（2023）等人結(jié)合北京市1981—2020年氣溫資料，采用線性回歸和克里金插值等方法，研究了1981—2020年北京城市熱島效應(yīng)時(shí)空特征及其影響因素，分析得出，人口、建設(shè)用地和氣壓對(duì)城市熱島效應(yīng)的形成起促進(jìn)作用，而風(fēng)速和耕地是緩解城市熱島效應(yīng)重要影響因子[13]。目前有部分學(xué)者對(duì)?？谑械臒釐u效應(yīng)的時(shí)空特征進(jìn)行了相關(guān)的研究，并取得了一定的研究成果，但關(guān)于?？谑袩釐u效應(yīng)的影響因素研究目前較少。城市熱島現(xiàn)象是城市熱環(huán)境惡化的表現(xiàn)之一，也是世界各國密切關(guān)注的重要環(huán)境問題。隨著國內(nèi)對(duì)熱島效應(yīng)的認(rèn)識(shí)不斷深入，相關(guān)研究會(huì)繼續(xù)發(fā)展。1.3研究目的與內(nèi)容1.3.1研究目的?？谑惺呛Ｄ鲜∈?huì)，位于低緯度熱帶邊緣，屬熱帶季風(fēng)氣候，是海南自由貿(mào)易港核心城市，北部灣城市群重要節(jié)點(diǎn)城市，是海南省政治、經(jīng)濟(jì)、科技和文化中心。近年來，?？谑凶再Q(mào)港政策的加持以及旅游業(yè)的發(fā)展等，令海口城市化建設(shè)步伐加快。耕地與林地的下降，建筑用地的快速增長[14]，令人口密度及城市規(guī)模越來越大，環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻，其中城市熱島效應(yīng)為最顯著問題之一[15]。?？谑凶鳛橹袊虾Ｑ匕吨匾某鞘?，其城市熱島效應(yīng)的時(shí)空特征及影響因素引起了學(xué)者和政府部門的廣泛關(guān)注。城市熱島研究方法通常依賴于傳統(tǒng)的氣象地面站實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，然而，由于監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)量有限，這種方法并不適用于大范圍城市地區(qū)的全面監(jiān)測(cè)，其準(zhǔn)確性和覆蓋范圍也存在一定局限性。為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)氣象監(jiān)測(cè)方法的不足，人們開始采用基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的方法，特別是利用熱紅外圖像的遙感技術(shù)。地面監(jiān)測(cè)站和遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的有效結(jié)合，使得城市地表溫度監(jiān)測(cè)的覆蓋范圍和準(zhǔn)確性得到了顯著提高。由于衛(wèi)星定期繞地球軌道運(yùn)行，為城市熱島的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了有利條件。近年來，利用熱紅外遙感圖像已成為城市熱島研究中的重要工具。1.3.2研究內(nèi)容隨著國際自由貿(mào)易港和國際旅游島的建設(shè)，海口市發(fā)展加速。然而，在此期間，環(huán)境與生態(tài)等問題日益惡化，對(duì)城市的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生了負(fù)面影響[16]。因此，探究?？谑袩釐u效應(yīng)時(shí)空特征及其影響因素具有現(xiàn)實(shí)意義。本文以海口市為研究區(qū)，基于2000—2020年時(shí)間序列的Landsat數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等，運(yùn)用遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，探討城市不同土地類型及歸一化植被指數(shù)等對(duì)城市熱島的影響，本文技術(shù)路線圖如圖1-1，主要內(nèi)容如下：地表溫度反演：本文選用Landsat遙感影像反演地表溫度，篩選少云或無云影像數(shù)據(jù)進(jìn)行下載，然后進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理，利用單窗算法實(shí)現(xiàn)地表溫度反演，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證；城市熱島強(qiáng)度時(shí)空特征：基于預(yù)處理的地表溫度數(shù)據(jù)，利用自然間斷點(diǎn)劃分法將城市熱島強(qiáng)度進(jìn)行分級(jí)，以此分析?？谑袩釐u強(qiáng)度時(shí)空特征；隨機(jī)森林分類：本文采用隨機(jī)森林算法對(duì)?？谑蠰andsat遙感影像進(jìn)行土地利用分類，以此得到海口市土地利用分布圖。城市熱島影響因素分析：探索不同土地利用類型及NDVI對(duì)城市熱島效應(yīng)的影響情況。圖1-1技術(shù)路線圖2研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源2.1研究區(qū)概況2.1.1地理位置?？谑形挥诤Ｄ鲜|北部（如圖2-1所示），是海南自由貿(mào)易港核心城市。西與澄邁縣相鄰，南與定安縣接壤，東與文昌市毗鄰，北臨瓊州海峽，與廣東省雷州半島相連。地處南渡江入海處的濱海平原，地勢(shì)平緩。南渡江從西南流過，彎曲向北穿過市區(qū)。全市總面積2304.84平方公里，人口287.33萬，全市下轄4個(gè)區(qū)，分別為秀英區(qū)、龍華區(qū)、瓊山區(qū)及美蘭區(qū)。圖2-1研究區(qū)地理位置圖2.1.2自然地理特征?？谑袑儆跓釒ШＱ笮蜌夂?，夏季炎熱多雨，冬季相對(duì)較干燥，全年溫暖濕潤，日照充足，年平均氣溫約為23.8℃。?？谑形挥诤Ｄ蠉u北部，呈長心形狀，地勢(shì)平緩。這里常年受東北風(fēng)和東南風(fēng)影響，年平均風(fēng)速為3.4米/秒。?？谑袃?nèi)有南渡江、海秀江等河流流經(jīng)，其中南渡江是最長的河流，流域面積廣闊。海口市主要地形包括海拔不足100米的梯田和平原，占據(jù)整個(gè)城區(qū)的大部分，而最高點(diǎn)則是海拔222.2米的馬鞍林。市區(qū)地貌可劃分為北部的濱海平原、中部的河流階地、東部和南部的梯田，以及西部的熔巖臺(tái)地。這些地理特征使得?？谑袚碛胸S富的自然景觀和資源，成為重要的港口城市和旅游勝地。2.1.3社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，?？谑械牡谌a(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿?。其中，旅游業(yè)是?？谑凶罹呋盍透偁幜Φ漠a(chǎn)業(yè)之一，得益于海南獨(dú)特的自然風(fēng)光和溫暖的氣候，?？谑形舜罅坑慰颓皝碛^光度假。同時(shí)，海口市也積極發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，包括金融、物流、信息技術(shù)等領(lǐng)域，逐步成為海南省的金融和商貿(mào)中心。?？谶€是中國南部重要的商貿(mào)物流中心，擁有得天獨(dú)厚的港口條件和交通優(yōu)勢(shì)，美蘭國際機(jī)場(chǎng)是中國南方地區(qū)的重要航空樞紐，連接著國內(nèi)外多個(gè)城市和地區(qū)，為海口的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了便利條件。海口港作為中國最南端的深水良港之一，也是海南省對(duì)外貿(mào)易的重要窗口，為?？谑械奈锪鳂I(yè)發(fā)展提供了有力支持。此外，文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、教育、醫(yī)療等服務(wù)業(yè)也在不斷壯大，為城市的綜合實(shí)力提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整注入了新的活力。2.2數(shù)據(jù)源本文研究數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（/）的Landsat遙感影像。選取數(shù)據(jù)原則：云量低、氣象狀況良好、時(shí)間分布于每年5—9月。所選取數(shù)據(jù)為2000—2020年覆蓋?？谑械?期Landsat影像如圖2-2，每期由兩景影像拼接而成，且以行代號(hào)12446的一景為主，其具體參數(shù)如表2-1所示。下載完全之后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行影像輻射定標(biāo)、FLASH模型大氣校正等預(yù)處理。圖2-2?？谑蠰andsat影像圖表2-1?？谑羞b感影像參數(shù)行代號(hào)傳感器獲取日期分辨率選用波段12446LANDSAT_5TM2000-7-2730mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B712446LANDSAT_5TM2005-5-1330mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B712446LANDSAT_5TM2009-8-2830mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B712446LANDSAT_8OLI_TIRS2015-6-2630mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B1012446LANDSAT_8OLI_TIRS2020-5-630mB1、B2、B3、B4、B5、B6、B10另外選取中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（/site/index.html）提供的月均氣溫作為輔助數(shù)據(jù)，對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。3研究方法3.1城市熱島地表溫度反演本次實(shí)驗(yàn)使用單窗算法[17]進(jìn)行海口市地表溫度反演，該算法使用地表輻射率、大氣透射率和大氣平均溫度三個(gè)參數(shù)進(jìn)行地表溫度演算，數(shù)據(jù)使用Landsat5和Landsat8遙感影像。(1)(2)(3)式(1)中，Ts為實(shí)際地表溫度；Ta輻射亮度值（K）；C和D為中間變量參數(shù)；a和b則指的是擬合系數(shù)，a的取值通常為-67.355351，b的取值通常為0.458606；Tb是指大氣平均作用溫度（K），式（2）和（3）中，ε和τ分別指的是地表比輻射率和大氣透射率[18]。在ENVI5.3軟件中，對(duì)單張影像進(jìn)行計(jì)算而后生成地表溫度圖，再將各期2幅地表溫度圖進(jìn)行鑲嵌，然后根據(jù)行政邊界進(jìn)行裁剪，生成LST柵格數(shù)據(jù)，再進(jìn)行精度驗(yàn)證。鑒于影像中的云層和陰影可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生不利影響，因此對(duì)異常低溫的區(qū)域進(jìn)行裁剪去除。3.2相關(guān)性分析斯皮爾曼相關(guān)分析方法基本思想是分別對(duì)兩個(gè)變量X、Y做等級(jí)變換(ranktransformation)，用等級(jí)RX和RY表示，然后計(jì)算RX和RY的相關(guān)性，如果數(shù)據(jù)中沒有重復(fù)值，并且當(dāng)兩個(gè)變量完全單調(diào)相關(guān)時(shí)，斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)則為+1或-1。該方法適用于非連續(xù)數(shù)據(jù)或變量總體分布未知的情況，考慮到熱島等級(jí)數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，故本文選擇SPSS中斯皮爾曼相關(guān)性分析對(duì)城市土地利用分布與城市熱島進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。4城市熱島時(shí)空特征及其影響因素4.1城市熱島時(shí)空特征將地表溫度反演結(jié)果排除水體影響后，計(jì)算出地表平均溫度，進(jìn)而與月均氣溫進(jìn)行比對(duì)和精度檢驗(yàn)，5年氣溫誤差均在2.5℃以內(nèi)，具有較強(qiáng)的可信度。根據(jù)李玉杰等[19]研究，采用自然斷點(diǎn)法將熱島強(qiáng)度劃分6個(gè)熱島強(qiáng)度等級(jí)，分別是強(qiáng)冷島、較強(qiáng)冷島、弱冷島、弱熱島、較強(qiáng)熱島及強(qiáng)熱島，熱島分級(jí)結(jié)果如圖4-1所示。根據(jù)熱島強(qiáng)度分級(jí)結(jié)果，提取各等級(jí)區(qū)域占比如表4-1。下文將強(qiáng)冷島和較強(qiáng)冷島稱為冷島，將較強(qiáng)熱島和強(qiáng)熱島成為熱島。圖4-1熱島強(qiáng)度分級(jí)結(jié)果表4-1各等級(jí)區(qū)域占比（%）年份強(qiáng)冷島較強(qiáng)冷島弱冷島弱熱島較強(qiáng)熱島強(qiáng)熱島2000年17.7641.3826.2712.202.090.302005年27.6437.0123.458.402.720.782009年25.7444.9918.767.742.340.432015年24.5648.3515.337.853.420.492020年27.0044.1118.357.312.730.50結(jié)合圖4-1和表4-1可知，2000—2020年間?？谑袕?qiáng)熱島區(qū)域主要集中在?？谑兄鞒菂^(qū)，且20年間區(qū)域占比不斷上升，2015—2020年強(qiáng)熱島區(qū)域范圍趨于穩(wěn)定；2000—2015年間，?？谑袩釐u區(qū)域占比逐漸上升，且熱島范圍向周邊城區(qū)擴(kuò)散，熱島效應(yīng)不斷增強(qiáng)；瓊州海峽沿岸、美蘭機(jī)場(chǎng)周圍以及南渡江西岸是熱島強(qiáng)度增強(qiáng)變化明顯的主要集中地帶；各時(shí)期的冷島區(qū)主要分布在植被覆蓋率較高的南部區(qū)域，且20年間強(qiáng)冷島區(qū)域占比增長近10%，而弱冷島區(qū)域占比有明顯的下降趨勢(shì)，這表明弱冷島的熱島效應(yīng)正在減弱。上述熱島效應(yīng)時(shí)空特征說明隨著城市化的推進(jìn)，海口市瓊州海峽沿岸發(fā)展速度較快，且熱島的分布也在逐漸擴(kuò)大。4.2土地利用類型對(duì)城市熱島的影響采用隨機(jī)森林分類得出?？谑型恋馗采w類型主要為耕地、林地、水域和不透水面，其中摻雜有少量的草地和裸土，如圖4-2所示。統(tǒng)計(jì)得到2000年、2005年、2009年、2015年和2020年海口市各土地覆蓋類型面積，如表4-2所示。圖4-2?？谑型恋馗采w類型分布圖表4-2海口市土地覆蓋類型面積（km2）年份耕地林地草地水域不透水面裸地其他合計(jì)2000755.021213.1718.86100.46140.944.4102232.872005737.771206.0817.77104.19162.734.4402232.972009738.991171.4117.01120.69187.581.430.432237.542015709.711144.8116.43117.14248.061.190.232237.562020704.991136.2529.11116.99248.741.170.252237.492000—2020年，海口市的用地類型都主要以林地和耕地為主，不透水面次之（如表4-2）；2005—2015年是海口市變化最大的十年，隨著城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展各類用地的變化也更為顯著，主要體現(xiàn)為不透水面面積顯著上升，這一時(shí)期的林地和耕地的面積都在減少；到2020年，各種類型的用地內(nèi)部轉(zhuǎn)變速率開始逐漸降低，面積變化趨于穩(wěn)定。表4-3土地利用類型與城市熱島等級(jí)的相關(guān)性耕地林地不透水面相關(guān)系數(shù)（r）-0.944-0.9550.8由于研究區(qū)內(nèi)水體、草地和裸地占地面積極少，本文僅討論林地、耕地和不透水面與城市熱島的相關(guān)性，如表4-3所示。其中，相關(guān)性最高的土地利用類型為林地，林地與城市熱島呈負(fù)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為-0.955；其次，耕地與熱島也呈現(xiàn)出很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，相關(guān)性為-0.944；而不透水面與熱島相關(guān)性則呈正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.8。由此表明，林地和耕地面積的增加會(huì)降低城市熱島效應(yīng)，而不透水面的增加則會(huì)加重城市熱島效應(yīng)。2000—2020年間?？谑胁煌杆娌粩嘣黾?，林地和耕地都有不同程度的減少，而?？谑袕?qiáng)熱島區(qū)域同樣不斷增加，這也在一定程度上驗(yàn)證了不同土地類型對(duì)城市熱島效應(yīng)的影響。4.3NDVI對(duì)城市熱島的影響圖4-3是?？谑?000—2020年間NDVI指數(shù)分布圖，圖中較高的正值（接近1）表示健康、密集的植被；較低的正值或負(fù)值表示較少的或無植被區(qū)域。圖4-32000—2020年海口市NDVI指數(shù)如圖4-3所示，?？谑?000—2020年間NDVI指數(shù)取值范圍在[0.5，1.0]的區(qū)域顯著增加，這與表4-2中草地面積不斷增加結(jié)果一致，說明2000年?？谑兄脖桓采w率低，20年間?？谑性桨l(fā)注重綠地保護(hù)，城市內(nèi)生態(tài)景觀的增多，使植被覆蓋度大大增加；取值范圍在[0.3，0.5]的區(qū)域明顯減少，而取值范圍在[0.0，0.3]的范圍更加聚集，主要分布在瓊州海峽沿岸、南渡江西岸以及美蘭機(jī)場(chǎng)周圍，這說明?？谑薪ㄖ玫亻_發(fā)地區(qū)更加聚集，主要以主城區(qū)為中心，逐漸向外呈輻射式開發(fā)。20年間?？谑性鲈O(shè)了行道樹、城市綠地公園、城市內(nèi)水系等生態(tài)景觀，逐漸注重可持續(xù)發(fā)展，這在一定程度上改善了城市熱環(huán)境。由此，?？谑兄脖桓采w度呈上升趨勢(shì)，這與地表溫度反演結(jié)果相符合。反演結(jié)果顯示20年間強(qiáng)冷島區(qū)域占比增加近10%，表明NDVI指數(shù)和強(qiáng)冷島區(qū)域占比呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。植被指數(shù)的變化特征表明2000—2020年?？谑芯G化率不斷增加，隨著人類對(duì)于綠色可持續(xù)發(fā)展理念的深入以及環(huán)境保護(hù)政策的推廣，?？谑械木G化系統(tǒng)愈發(fā)完善。4.4不透水面對(duì)城市熱島的影響將20年間?？谑胁煌杆鏀U(kuò)張變化及其趨勢(shì)可視化處理，對(duì)不同時(shí)期的不透水面提取結(jié)果進(jìn)行分析，計(jì)算不透水面面積和擴(kuò)張趨勢(shì)，得到2000—2020年海口市不透水面擴(kuò)張趨勢(shì)圖（圖4-4）及2000—2020年?？谑胁煌杆婷娣e占比（表4-4）。圖4-42000—2020年?？谑胁煌杆鏀U(kuò)張趨勢(shì)圖表4-42000—2020年?？谑胁煌杆婷娣e占比(%)年份20002005200920152020不透水面占比6.317.298.3811.0911.122000—2020年?？谑胁煌杆婷娣e一直處于增長狀態(tài)，占比逐年增加(見表4-4)。在2000—2015年期間，不透水面的擴(kuò)張呈現(xiàn)出從市中心向四周快速輻射的趨勢(shì)，不透水面增長了4.78%，這主要是由于地面交通、城市建筑群等基礎(chǔ)設(shè)施的快速擴(kuò)張。然而，2015年以來不透水面增長速度放緩，這說明城市建設(shè)注重生態(tài)環(huán)境，減慢城鎮(zhèn)擴(kuò)張速度。對(duì)20年間?？谑胁煌杆嬲急群蜔釐u區(qū)域占比進(jìn)行斯皮爾曼相關(guān)性分析，得出相關(guān)系數(shù)為0.8，表明持續(xù)擴(kuò)張的不透水面導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)加劇，對(duì)城市熱環(huán)境造成影響。早期不透水面主要是由單一城鎮(zhèn)建筑和道路組成，隨著城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，城鎮(zhèn)建筑出現(xiàn)了鋼結(jié)構(gòu)、玻璃結(jié)構(gòu)等新型結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)也會(huì)對(duì)地表熱環(huán)境產(chǎn)生一定影響[20]。5結(jié)論與展望5.1結(jié)論本文以?？谑袨槔贚andsat數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、以及氣象數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，采用單窗算法、隨機(jī)森林分類、相關(guān)性分析等方法，分析2000—2020年?？谑谐鞘袩釐u強(qiáng)度時(shí)空特征并運(yùn)用相關(guān)性分析探討城市土地利用類型、NDVI指數(shù)以及不透水面對(duì)城市熱島的影響。主要結(jié)論如下：2000—2020年，?？谑袩釐u面積呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2009—2015年熱島區(qū)擴(kuò)張速度最快，由市中心向城市邊緣擴(kuò)散，熱島效應(yīng)不斷增強(qiáng)；2015—2020年強(qiáng)熱島區(qū)域范圍趨于穩(wěn)定，熱島效應(yīng)不斷減弱，熱島區(qū)主要集中于西海岸、中心城區(qū)和江東新區(qū)等區(qū)域。城市熱島效應(yīng)受土地利用類型影響，相關(guān)性較高的土地利用類型為林地和耕地，與城市熱島呈負(fù)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別為-0.955和-0.944；與熱島相關(guān)性呈正相關(guān)的用地類型為不透水面，相關(guān)系數(shù)為0.8；2000—2020年林地和耕地在近20年內(nèi)覆蓋面積持續(xù)降低，不透水面由市中心向四周快速輻射、持續(xù)擴(kuò)張，而城市強(qiáng)熱島區(qū)域則不斷增加，進(jìn)一步驗(yàn)證了，林地和耕地對(duì)城市熱島的正向作用，而不透水面對(duì)城市熱島則具有負(fù)向作用，會(huì)加劇城市熱島效應(yīng)。海口市2000—2020年的NDVI指數(shù)取值范圍在[0.5，1.0]的比例顯著增加，這與地表溫度反演結(jié)果相符合，植被指數(shù)的變化特征反映了2000—2020年?？谑芯G化率不斷增加，植被愈加茂密，植被的生長態(tài)勢(shì)較好，城市綠地覆蓋增加能夠在一定程度上降低城市熱島效應(yīng)。5.2展望本文在對(duì)?？谑械臒釐u效應(yīng)研究過程中，根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)選擇了海口市夏季5—9月的數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)，并未對(duì)各個(gè)季節(jié)之間熱島強(qiáng)度的變化情況進(jìn)行探討。不同季節(jié)間的熱島效應(yīng)及其影響因素可能會(huì)存在差異。在熱島區(qū)域范圍上，僅計(jì)算出熱島區(qū)域占比，只能從整個(gè)區(qū)域上判斷熱島區(qū)域擴(kuò)張程度，并未計(jì)算?？谑兴膫€(gè)區(qū)熱島區(qū)域面積，并未對(duì)各個(gè)區(qū)之間熱島面積進(jìn)行分析。在不透水面擴(kuò)張影響因素方面，沒有進(jìn)一步深入探討對(duì)熱島效應(yīng)有顯著影響的因子與地表溫度之間的作用機(jī)理，例如不透水面占比對(duì)溫度影響具體體現(xiàn)在哪些方面，后續(xù)仍可做進(jìn)一步分析，有助于在城市建設(shè)過程中更加有針對(duì)性的制定抑制熱島效應(yīng)措施。參考文獻(xiàn)陳云.基于Landsat8的城市熱島效應(yīng)研究初探——以廈門市為例[J].測(cè)繪與空間地理信息,2014,37(02):123-128.何遠(yuǎn)政，黃文達(dá)，趙昕等.氣候變化對(duì)植物多樣性的影響研究綜述[J].中國沙漠,2021,41(01):59-66.王雪，白降麗.城市熱島效應(yīng)研究進(jìn)展及未來發(fā)展趨勢(shì)[J].佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008(01):53-56+80.MNALEYG.OnthefrequencyofsnowfallinmetropolitanEngland：QuarterlyJournaloftheRoyalMeteorologicalSociety,1958.RaoPK.Remotesensingofurban"heatislands"fromanenvironmentalsatellite[J].BulletinoftheAmericanmeteorologicalSociety,1972,53(7):647–648.PengS,PiaoS,CiaisP,et