中国大陆272个城市地面和冠层城市热岛强度的长期趋势

关键词：热岛，城市化，遥感，大气温度，地表温度

概要

城市冠层热岛（CLUHI）和地表城市热岛（SUHI）分别指城市地区冠层温度和地表温度高于农村地区。在区域范围内，对城市冠层热岛的长期趋势知之甚少。本研究利用卫星资料和台站气温资料，绘制了2001-2018年中国大陆1 km分辨率的气温（Ta）数据。随后，对中国大陆272个城市的CLUHI和SUHI强度（分别为CLUHII和SUHII）的时间趋势进行了研究。气温的估计精度很高，均方根误差在0.370 ℃到0.592 ℃之间。春夏季一半以上的城市CLUHII和SUHII显著增加，秋季超过三分之一，冬季超过五分之一。

夜间SUHII的变化趋势与用平均值和最小气温计算的CLUHII有较强的相关性（相关系数在0.613-0.770之间），而白天SUHII和CLUHII的变化趋势之间的关系相对较弱。人类活动是CLUHII和SUHII增加的主要驱动力。城市和农村地区不透水表面的差异与大约一半城市的CLUHII和SUHII显著相关。少数城市的CLUHII和SUHII与气象因子显著相关。这项研究突出了中国大陆CLUHII和SUHII显著增加的趋势，这可能对人类和环境产生负面影响。

亮点

• 调查了中国大陆272个城市CLUHII和SUHII的时间趋势。
• 春季和夏季，超过一半的城市CLUHII和SUHII显著增加。
• 人类活动是CLUHII和SUHII增加的主要驱动力。

1.引言

在过去的几十年里，快速的城市化强烈地改变了地球表面。这可能会导致城市地区的地下、地表和气温（Ta）比周围农村地区更高。这种现象被称为城市热岛效应，它可以影响人类的舒适和健康（Patz等人，2005），增加能源消耗（Santamouris等人，2001；Akbari等人，2015），并改变水和空气质量（Lai和Cheng，2009；Grimm等人，2008）。为了支持适应策略的设计，需要对城市热岛效应有一个全面的理解。

城市热岛一般可以分为三种类型，即地下城市热岛（SubUHI）（Zhan等人，2014）、地表城市热岛（SUHI）（Zhou等人，2019）和冠层城市热岛（CLUHI）（Pichierri等人，2012）。SUUHI、SUHI和CLUHI分别指与附近农村地区相比，城市地区的次表层温度、表层温度和冠层温度较高。SubUHI可以由观测站监测，并通过卫星遥感进行模拟。对SubUHI效应的分析是具有挑战性的，而且只在少数研究中进行（Zhan等人，2014）。SUHI效应通常由卫星遥感监测，卫星遥感提供空间上连续的陆地表面温度（Ts）数据。SUHI效应的时空变化已被广泛研究（Du等人，2016；Peng等人，2018；Peng等人，2012；Yao等人，2019；Zhou等人，2014）。例如，Yao等人（Yao等人，2019）调查了2001年至2017年全球397个城市的SUHII强度（SUHII）趋势。42.1%和30.5%的城市白天SUHII和夜间SUHII有显著增加的趋势。乡村植被覆盖率的增加是白天SUHII增加的重要驱动因素（Yao等人，2019）。CLUHI效应通常是利用来自距地面两米的气象站的气温据来研究的（Hu等人，2019；Voogt和Oke，2003）。气象站的气温数据具有较高的时间分辨率和精度，但在空间上具有不连续性。一些先进的方法也被用来分析CLUHI效应。一些研究使用了数值模型（Li等人，2019；McCarthy等人，2010；Oleson等人，2010）。例如，Li等人（Li等人，2019）首先使用天气研究和预报模型创建了1公里分辨率的气温图，然后在德国柏林分析了CLUHI强度(CLUHII）。结果表明，夜间CLUHII显著(1.62 ℃），白天CLUHII不明显(-0.04 ℃）。一些研究首先利用卫星变量映射气温数据和观测气温数据，然后分析CLUHI效应(Li和Cha，2019b；Liu等，2020）。例如，Li和Cha首先开发了一个1公里分辨率的Ta数据集，然后分析了中国32个城市的CLUHII。结果表明，白昼CLUHII为0.2 ℃-2.2 ℃，夜间CLUHII为0.3 ℃-2.4 ℃，白天和夜间CLUHII的变化范围分别为0.2 ℃-2.2 ℃和0.3 ℃-2.4 ℃。这些方法既保留了气象站监测的优点（如高时间分辨率），又弥补了气象站监测的缺点（如空间不连续性），因而具有广阔的应用前景。

关于对人类健康的影响，CLUHI效应可能比SUHI效应更重要，因为人类皮肤直接接触大气而不是陆地表面（Anniballe等人，2014；周等人，2016）。CLUHI效应及其相关决定因素的时空变化已被广泛研究（Arnfield，2003；Li等人，2019；Li和Cha，2019b；Liu等人，2020；Oke，1981；Pichierri等人，2012）。然而，目前对CLUHI效应的研究还存在一些空白。例如，在区域范围内，对CLUHI效应及其相关驱动因素的长期趋势仍然知之甚少。通过使用气象站观测到的气温数据，一些研究发现，在过去几十年中，CLUHI效应显著增强（Liao等人，2007b；Ren和Zhou，2014；Ren等人，2008；Yang等人，2011；Varquez和Kanda，2018；Park等人，2017；Founda等人，2015）。然而，这些研究大多只分析了区域平均CLUHI效应，而没有揭示CLUHI效应趋势的驱动因素。此外，由于气象站分布稀疏，这些研究具有一定的不确定性。气候模式也被用来分析CLUHI的变化。例如，McCarthy等人利用全球气候模型中的城市方案，到2050年预测了CLUHI随着未来气候变化的变化。结果表明，未来气候变暖可使全球CLUHII减少6%。然而，气候模型可能具有不确定性，结果可能在很大程度上受到模型参数的影响（Hourdin等人，2017；McCarthy等人，2010）。Liu等人（Liu等人，2020）利用卫星模拟的空间连续的气温数据分析了中国南方的CLUHI效应。结果表明，平均CLUHII为1.490 ℃，平均趋势为0.011 ℃/年。然而，Liu等人只对中国3个省的33个城市进行了CLUHI效应分析。此外，Liu等人使用的时间序列只有13年（2003-2015年）。因此，本研究旨在对CLUHI效应的时间趋势及其驱动因素进行综合分析，并对SUHI效应进行了分析，并与CLUHI效应进行了比较。这项研究中使用的气温数据是使用卫星变量和匹配学习算法绘制的。剩下的手稿组织如下。第二节介绍了研究区域和数据。第三节介绍了本研究使用的方法，包括气温的估计和验证，CLUHI效应和SUHI效应趋势的分析方法，CLURHI效应和SUHI效应趋势的驱动因素。第四节给出了主要结果，包括估算气温的准确性，CLUHI效应和SUHI效应的时间趋势，以及它们的驱动因素。第五节讨论了本研究的方法和结果。第6节给出了一个总结。

2.研究区和数据

2.1.研究区

中国是世界上人口最多的发展中国家。此外，改革开放以来，中国大陆经历了前所未有的快速城市化。城市人口从1980年的1.92亿增加到2015年的7.75亿（联合国，2018）。这就使得揭示中国大陆城市热岛效应的时间趋势变得至关重要。在这项工作中，共有272个中国大陆城市面积大于50平方公里的城市被选为研究区域（图1）。这些城市主要分布在中国东部。这272个城市的海拔在3米（扬州）到2285米（西宁）之间，不同城市的气候差异很大，年平均气温在2.5 ℃（宜春）到24.6 ℃（海口）之间，年总降水量在65 mm（库尔勒）到2874 mm（阳江）之间。

2.2.数据和预处理

本研究使用的数据及其相关信息如表1所示。首先，从中国气象数据服务中心获得2001-2018年697个气象站的气温（包括平均值、最大值和最小值）、降水量、风速和日照时数数据。气象站的空间分布如图1B所示。其次，MODIS MOD11A2 地表温度（包括白天地表温度、夜间地表温度、晴空白天和晴空夜晚）、MOD13A3增强型植被指数（EVI）和MCD12Q1土地覆盖类型数据来自NASA Level-1和大气存档与分配系统。第三，利用ArcGIS软件计算晴空太阳辐射、坡度、坡向、纬度和经度数据。第四，使用了海拔（Danielson和Gesch，2011）、地形指数（Marthews等人，2015）、夜间光照（NL）（Li等人，2020）和不透水面（IS）（Gong等人，2020）数据。

将500m分辨率的土地覆盖数据重新采样到1 km。从原始的30 m分辨率数据计算出1 km分辨率的IS（PIS）数据所占的比例。气温、降水、风速、日照时数、地表温度和EVI数据平均为一个季节（春季：3-5月；夏季：6-8月；秋季：9-11月；冬季：12-2月）。在求平均值的过程中，只使用了有效值（Yao等人，2007b；Li等人，2017）。假设全年的土地覆盖类型、NL和PIS数据是相同的。假设2001-2018年期间的地形指数、海拔、坡度、坡向、纬度和经度数据相同。

根据MODIS土地覆盖数据，697个气象站中有6个、157个、129个、12个和293个的土地覆盖类型分别为水体、自然植被、农田、近海和城市。在697个气象站中，302个、157个、132个、74个和32个2 km缓冲区的PI分别在0-20%、20%-40%、40%-60%、60%-80%和80%-100%的范围内。

图1 （a）272个选定城市的空间分布。背景图为MODIS MCD12Q1 2018年土地覆盖数据。（b）697个气象站的空间分布。背景地图是高程数据。

表1 本研究中使用的数据及其相关信息。Ta：气温。Ts：地表温度。EVI：增强植被指数。NL：夜间灯光。IS：不透水面。

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