文章详情

摘要

为探究城市热环境空间异质性及其与驱动因素的响应规律，以2022年广州热浪期地表温度（LST）为研究对象，运用普通最小二乘法（OLS）和地理加权回归模型（GWR），分析空间形态、土地利用和社会发展因素对热环境的影响。结果显示，GWR模型R2为0.6，OLS模型R2仅0.3，GWR拟合驱动因素与热环境关系方面表现更优。建筑密度、不透水表面占比、道路长度与LST正相关；数字高程模型（DEM）平均值、植被覆盖度与LST负相关。建筑高度均值与标准差、DEM标准差、夜间灯光指数和LST的相关性，在不同温度分区有差异。该成果可为优化城市布局、缓解热岛效应提供科学依据。

关键词

城市热环境；空间格局；驱动因素；地理加权回归模型

参考文献

1. [1] GRIMM N B，FAETH S H，GOLUBIEWSKI N E，et al. Global Change and the Ecology of Cities [J].science，2008，319（5864）：756-760.
2. [2] LU L L，FU P，DEWAN A，et al. Contrasting Determinants of Land Surface Temperature in Three Megacities: Implications to Cool Tropical Metropolitan Regions [J/OL].Sustainable Cities and Society，2023，92：104505[2024-10-13].https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104505.
3. [3] 刘诗喆，谢苗苗，武蓉蓉，等.地理单元划分对城市热环境响应规律的影响：以北京为例 [J].地理科学进展，2021，40（6）：1037-1047.
4. [4] 李雨露，孟丹，郭晓彤，等.北京市地表温度的季节变化及其驱动因素空间异质性分析 [J].首都师范大学学报：自然科学版，2023，44（5）：69-79.
5. [5] GAO Y J，ZHAO J Y，YU K H. Effects of Block Morphology on the Surface Thermal Environment and the Corresponding Planning Strategy Using the Geographically Weighted Regression Model [J/OL].Building and Environment，2022，216：109037[2024-10-15].https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109037.
6. [6] 陈光，李楠，蔡云楠，等.基于LCZ的广州夏季热岛强度特征分析 [J].建筑科学，2021，37（6）：96-104.
7. [7] LIU Y F，ZHANG W J，LIU W K，et al.Exploring the Seasonal Effects of Urban Morphology on Land Surface Temperature in Urban Functional Zones [J/OL].Sustainable Cities and Society，2024：105268[2024-10-20].https://doi.org/10.1016/j.scs.2024.105268.
8. [8] 许亘昱，石玉蓉，张宇峰.规划控制要素视角下城市热环境的测度与优化——以广州中心城区为例 [J].热带地理，2023，43（6）：1070-1082.
9. [9] 石玉蓉.基于遥感和地表能量平衡的湿热地区城市局地气候研究 [D].广州：华南理工大学，2020.
10. [10] 沈轶婕.基于多源数据的广州市城市绿地空间格局与城市热环境的关联性研究 [D].广州：华南理工大学，2022.
11. [11] 郭城.城市热环境昼夜变化的多尺度分析 [D].广州：广州大学，2024.
12. [12] GHOSH S，KUMAR D，KUMARI R.Assessing Spatiotemporal Variations in land Surface Temperature and SUHI Intensity with a Cloud Based Computational System over Five Major Cities of India [J/OL].Sustainable Cities and Society，2022，85：104060[2024-10-20].https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.104060.
13. [13] 李胜林，刘波，赵犇，等.Landsat 8地表温度产品验证与分析 [J].中国空间科学技术，2023，43（2）：174-182.
14. [14] GUTMAN G，IGNATOV A.The Derivation of the Green Vegetation Fraction from NOAA/AVHRR Data for Use in Numerical Weather Prediction Models [J].International Journal of remote sensing，1998，19（8）：1533-1543.
15. [15] 国家青藏高原数据中心.中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集（2020） [DS/OL].[2024-10-26].https://cstr.cn/18406.11.Geogra.tpdc.271702.
16. [16] WU W B.CNBH-10 m: A First Chinese Building Height at 10 m Resolution [DS/OL].[2024-10-15].https://zenodo.org/records/7923866.
17. [17] YANG J，HUANG X. The 30 m Annual Land Cover Dataset and its Dynamics in China from 1990 to 2019 [J].Earth System Science Data，2021，13：3907-3925.
18. [18] CHEN Z Q，YU B L，YANG C S，et al. An Extended Time-Series (2000-2018) of Global NPP-VIIRS-Like Nighttime Light Data from a Cross-Sensor Calibration [J].Earth System Science Data，2021，13（13）：889-906.
19. [19] LIANG H Y，MENG Q L，QI Q L，et al. Spatiotemporal Interaction Between Urban Heat Island and Urban-Construction Indicators on the Block Scale in Autumn in a Humid and Hot Climate [J/OL].Sustainable Cities and Society，2022，78：103638[2024-10-20].https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103638.
20. [20] 张船红，郭豫宾.Landsat影像的地表温度反演及其强度变化分析 [J].测绘科学，2020，45（3）：6166+94.
21. [21] GUO A D，YANG J，SUN W，et al. Impact of Urban Morphology and Landscape Characteristics on Spatiotemporal Heterogeneity of Land Surface Temperature [J/OL].Sustainable Cities and Society，2020，63：102443[2024-10-20].https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102443.
22. [22] YU H T，PENG Z R. Exploring the Spatial Variation of Ridesourcing Demand and its Relationship to Built Environment and Socioeconomic Factors with the Geographically Weighted Poisson Regression [J].Journal of Transport Geography，2019，75：147-163.

基金项目

广东省自然科学基金面上项目（2024A1515011415）

作者简介

王丽慧(1999—)，女，汉族，山东青岛人，硕士研究生在读，研究方向：建筑节能与室外热环境。