?？谑谐鞘袩釐u效應時空特征及其影響因素分析

海口市城市熱島效應時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，城市熱島效應是城市化進程中的一個重要氣候環(huán)境問題，城市熱島效應會影響城市的生態(tài)環(huán)境，因此其己成為城市發(fā)展中應正確面對、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?，綜合分析2000—2020年海口市熱環(huán)境變化情況；基于土地覆蓋類型數(shù)據(jù)，采用隨機森林分類方法對?？谑型恋剡M行分類，研究不同土地覆蓋類型、歸一化植被指數(shù)以及不透水面對城市熱島的影響。本研究以期為海口市的城市健康發(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。主要結論如下：2009—2015年熱島區(qū)擴張速度最快，由市中心向城市邊緣擴散，熱島效應不斷增強；2015年-2020年強熱島區(qū)域范圍趨于穩(wěn)定，熱島效應減弱。城市熱島效應受土地利用類型影響，相關性較高的土地利用類型為林地和耕地，城市熱島呈負相關性，相關系數(shù)分別為-0.955和-0.944；與熱島相關性呈正相關的用地類型為不透水面，相關系數(shù)為0.8；20年間不透水面的快速擴張加劇了城市熱島效應。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，表明?？谑芯G化率不斷增加，植被愈加茂密，植被的生長態(tài)勢較好，城市綠地覆蓋增加能夠在一定程度上降低城市熱島效應。關鍵詞：熱島效應；單窗算法；相關性分析；隨機森林分類；?？谑蠥nalysisofspatiotemporalcharacteristicsandinfluencingfactorsofurbanheatislandeffectinHaikouCityAuthor: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，城市熱島效應是城市化進程中的一個重要氣候環(huán)境問題，全球氣候變暖更加凸顯了城市熱島效應的影響。城市熱島效應不僅影響了人們的正常學習工作和生活，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（COP26）召開之際，聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署（UNEP）及其他相關組織推出了《戰(zhàn)勝高溫：城市可持續(xù)降溫手冊》，為世界各地的城市降溫提供實用建議，以應對氣候變化所帶來的高溫挑戰(zhàn)。《手冊》指出，城市化進程加快和城市熱島效應，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，城市熱島效應會影響城市的生態(tài)環(huán)境。熱島效應可能導致污染的空氣重新進入城市，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，這不僅對居民家庭造成經(jīng)濟負擔，也對能源供應和環(huán)境產(chǎn)生壓力；高溫干燥的氣候條件會影響植被的生長和生態(tài)系統(tǒng)的平衡，導致植物蒸騰作用減弱、土壤水分蒸發(fā)加劇，進而引發(fā)土地荒漠化和生物多樣性的喪失[2]，城市熱島效應加劇了城市與自然之間的矛盾，對生態(tài)環(huán)境保護提出了新的挑戰(zhàn)。另一方面，城市熱島效應對居民的生活和工作帶來了一系列不利影響，并對其健康構成風險。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在城市中的工作和生活品質(zhì)。夏季熱島效應使城市環(huán)境更加悶熱，導致中暑人數(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重威脅。城市熱島效應已經(jīng)變成了一個在城市發(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的各種影響要素以及相應的應對策略，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,研究城市熱島效應對城市規(guī)劃、綠化景觀、經(jīng)濟發(fā)展與市民健康有著極其重要的指導作用[3]。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在城市化進程加速的現(xiàn)狀下，熱島效應引起了人們更廣泛的關注。20世紀早期的研究主要集中在觀測和描述熱島效應的現(xiàn)象。20世紀中后期，研究重點逐漸向熱島效應的成因和影響因素轉(zhuǎn)移，學者們開始使用氣象觀測數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)模擬手段，研究城市熱島效應的原因、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)測和分析熱島效應的空間分布和演變。同時，研究范圍逐漸拓展到全球，研究不同城市類型和地理環(huán)境對熱島效應的影響差異。近年來，學者們不斷加強跨學科的熱島效應研究，涉及氣象學、地理學、城市規(guī)劃、環(huán)境科學等多個學科領域，以更好地理解熱島效應的復雜成因和影響，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城市熱環(huán)境展開研究[5]。Pengetal.(2012)在全球尺度上進行了對地表熱島效應影響因素的分析，結果表明夜間地表城市熱島效應與市區(qū)和郊區(qū)間地表反照率的差異呈正相關，而白天地表城市熱島效應與市區(qū)和郊區(qū)間植被覆蓋度差異呈負相關[6]。Zoran（2014）等利用MODIS和IKONOS長時間序列數(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的變化趨勢及相關性[9]。相較于西方學者，我國對熱島效應的研究開始較晚，卻也取得了許多成果。進入21世紀，國內(nèi)的研究逐漸深入。國內(nèi)研究者將熱島效應與城市化、土地利用、建筑布局等因素進行關聯(lián)分析，探索導致熱島效應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，對長沙市熱島效應時空變化特征進行了分析，結果表明，熱島的時空演變與建成區(qū)擴大的趨勢基本一致，且土地利用類型的變化也會影響地表溫度的空間分布[10]。王子安（2022）等人基于CA-Markov模型對海口市城市熱島進行模擬預測，他們指出2000—2016年間，?？谑械臒釐u效應愈發(fā)明顯[11]。宋春蕊（2023）結合土地利用數(shù)據(jù)、Landsat數(shù)據(jù)、氣象站點等多源數(shù)據(jù)研究了深圳市城市空間結構對城市熱島的影響，她指出不同的土地類型與城市熱島的相關程度不同，相關性最強的用地類型為林地，且遙感指數(shù)對城市熱島也表現(xiàn)出較強的相關性[12]。張君枝（2023）等人結合北京市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時空特征及其影響因素，分析得出，人口、建設用地和氣壓對城市熱島效應的形成起促進作用，而風速和耕地是緩解城市熱島效應重要影響因子[13]。目前有部分學者對?？谑械臒釐u效應的時空特征進行了相關的研究，并取得了一定的研究成果，但關于海口市熱島效應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注的重要環(huán)境問題。隨著國內(nèi)對熱島效應的認識不斷深入，相關研究會繼續(xù)發(fā)展。1.3研究目的與內(nèi)容1.3.1研究目的海口市是海南省省會，位于低緯度熱帶邊緣，屬熱帶季風氣候，是海南自由貿(mào)易港核心城市，北部灣城市群重要節(jié)點城市，是海南省政治、經(jīng)濟、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?？诔鞘谢ㄔO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)境污染問題日益嚴峻，其中城市熱島效應為最顯著問題之一[15]。?？谑凶鳛橹袊虾Ｑ匕吨匾某鞘?，其城市熱島效應的時空特征及影響因素引起了學者和政府部門的廣泛關注。城市熱島研究方法通常依賴于傳統(tǒng)的氣象地面站實時數(shù)據(jù)采集，然而，由于監(jiān)測站點數(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，其準確性和覆蓋范圍也存在一定局限性。為了彌補傳統(tǒng)氣象監(jiān)測方法的不足，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。地面監(jiān)測站和遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的有效結合，使得城市地表溫度監(jiān)測的覆蓋范圍和準確性得到了顯著提高。由于衛(wèi)星定期繞地球軌道運行，為城市熱島的動態(tài)監(jiān)測提供了有利條件。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，?？谑邪l(fā)展加速。然而，在此期間，環(huán)境與生態(tài)等問題日益惡化，對城市的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生了負面影響[16]。因此，探究?？谑袩釐u效應時空特征及其影響因素具有現(xiàn)實意義。本文以?？谑袨檠芯繀^(qū)，基于2000—2020年時間序列的Landsat數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等，運用遙感技術和地理信息系統(tǒng)技術，探討城市不同土地類型及歸一化植被指數(shù)等對城市熱島的影響，本文技術路線圖如圖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)進行下載，然后進行輻射定標、大氣校正等預處理，利用單窗算法實現(xiàn)地表溫度反演，并結合氣象數(shù)據(jù)對反演結果進行精度驗證；城市熱島強度時空特征：基于預處理的地表溫度數(shù)據(jù)，利用自然間斷點劃分法將城市熱島強度進行分級，以此分析?？谑袩釐u強度時空特征；隨機森林分類：本文采用隨機森林算法對海口市Landsat遙感影像進行土地利用分類，以此得到?？谑型恋乩梅植紙D。城市熱島影響因素分析：探索不同土地利用類型及NDVI對城市熱島效應的影響情況。圖1-1技術路線圖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自然地理特征海口市屬于熱帶海洋型氣候，夏季炎熱多雨，冬季相對較干燥，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，地勢平緩。這里常年受東北風和東南風影響，年平均風速為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。?？谑兄饕匦伟ê０尾蛔?00米的梯田和平原，占據(jù)整個城區(qū)的大部分，而最高點則是海拔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社會經(jīng)濟特征作為現(xiàn)代服務業(yè)的重要組成部分，海口市的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭強勁，已經(jīng)成為經(jīng)濟增長的主要動力。其中，旅游業(yè)是海口市最具活力和競爭力的產(chǎn)業(yè)之一，得益于海南獨特的自然風光和溫暖的氣候，?？谑形舜罅坑慰颓皝碛^光度假。同時，海口市也積極發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)，包括金融、物流、信息技術等領域，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，擁有得天獨厚的港口條件和交通優(yōu)勢，美蘭國際機場是中國南方地區(qū)的重要航空樞紐，連接著國內(nèi)外多個城市和地區(qū)，為?？诘慕?jīng)濟發(fā)展提供了便利條件。?？诟圩鳛橹袊钅隙说纳钏几壑?，也是海南省對外貿(mào)易的重要窗口，為海口市的物流業(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)療等服務業(yè)也在不斷壯大，為城市的綜合實力提升和經(jīng)濟結構調(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。下載完全之后對數(shù)據(jù)進行影像輻射定標、FLASH模型大氣校正等預處理。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)，對反演結果進行精度驗證。3研究方法3.1城市熱島地表溫度反演本次實驗使用單窗算法[17]進行?？谑械乇頊囟确囱?，該算法使用地表輻射率、大氣透射率和大氣平均溫度三個參數(shù)進行地表溫度演算，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，對單張影像進行計算而后生成地表溫度圖，再將各期2幅地表溫度圖進行鑲嵌，然后根據(jù)行政邊界進行裁剪，生成LST柵格數(shù)據(jù)，再進行精度驗證。鑒于影像中的云層和陰影可能會對后續(xù)的分析產(chǎn)生不利影響，因此對異常低溫的區(qū)域進行裁剪去除。3.2相關性分析斯皮爾曼相關分析方法基本思想是分別對兩個變量X、Y做等級變換(ranktransformation)，用等級RX和RY表示，然后計算RX和RY的相關性，如果數(shù)據(jù)中沒有重復值，并且當兩個變量完全單調(diào)相關時，斯皮爾曼相關系數(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中斯皮爾曼相關性分析對城市土地利用分布與城市熱島進行相關性檢驗。4城市熱島時空特征及其影響因素4.1城市熱島時空特征將地表溫度反演結果排除水體影響后，計算出地表平均溫度，進而與月均氣溫進行比對和精度檢驗，5年氣溫誤差均在2.5℃以內(nèi)，具有較強的可信度。根據(jù)李玉杰等[19]研究，采用自然斷點法將熱島強度劃分6個熱島強度等級，分別是強冷島、較強冷島、弱冷島、弱熱島、較強熱島及強熱島，熱島分級結果如圖4-1所示。根據(jù)熱島強度分級結果，提取各等級區(qū)域占比如表4-1。下文將強冷島和較強冷島稱為冷島，將較強熱島和強熱島成為熱島。圖4-1熱島強度分級結果表4-1各等級區(qū)域占比（%）年份強冷島較強冷島弱冷島弱熱島較強熱島強熱島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結合圖4-1和表4-1可知，2000—2020年間海口市強熱島區(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)擴散，熱島效應不斷增強；瓊州海峽沿岸、美蘭機場周圍以及南渡江西岸是熱島強度增強變化明顯的主要集中地帶；各時期的冷島區(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，這表明弱冷島的熱島效應正在減弱。上述熱島效應時空特征說明隨著城市化的推進，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大。4.2土地利用類型對城市熱島的影響采用隨機森林分類得出?？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?？谑型恋馗采w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，?？谑械挠玫仡愋投贾饕粤值睾透貫橹鳎煌杆娲沃ㄈ绫?-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的相關性耕地林地不透水面相關系數(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性，如表4-3所示。其中，相關性最高的土地利用類型為林地，林地與城市熱島呈負相關性，相關系數(shù)為-0.955；其次，耕地與熱島也呈現(xiàn)出很強的負相關，相關性為-0.944；而不透水面與熱島相關性則呈正相關，相關系數(shù)為0.8。由此表明，林地和耕地面積的增加會降低城市熱島效應，而不透水面的增加則會加重城市熱島效應。2000—2020年間?？谑胁煌杆娌粩嘣黾樱值睾透囟加胁煌潭鹊臏p少，而海口市強熱島區(qū)域同樣不斷增加，這也在一定程度上驗證了不同土地類型對城市熱島效應的影響。4.3NDVI對城市熱島的影響圖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，海口市2000—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，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場周圍，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年間海口市增設了行道樹、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，這與地表溫度反演結果相符合。反演結果顯示20年間強冷島區(qū)域占比增加近10%，表明NDVI指數(shù)和強冷島區(qū)域占比呈現(xiàn)正相關關系。植被指數(shù)的變化特征表明2000—2020年?？谑芯G化率不斷增加，隨著人類對于綠色可持續(xù)發(fā)展理念的深入以及環(huán)境保護政策的推廣，?？谑械木G化系統(tǒng)愈發(fā)完善。4.4不透水面對城市熱島的影響將20年間?？谑胁煌杆鏀U張變化及其趨勢可視化處理，對不同時期的不透水面提取結果進行分析，計算不透水面面積和擴張趨勢，得到2000—2020年?？谑胁煌杆鏀U張趨勢圖（圖4-4）及2000—2020年?？谑胁煌杆婷娣e占比（表4-4）。圖4-42000—2020年海口市不透水面擴張趨勢圖表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年海口市不透水面面積一直處于增長狀態(tài)，占比逐年增加(見表4-4)。在2000—2015年期間，不透水面的擴張呈現(xiàn)出從市中心向四周快速輻射的趨勢，不透水面增長了4.78%，這主要是由于地面交通、城市建筑群等基礎設施的快速擴張。然而，2015年以來不透水面增長速度放緩，這說明城市建設注重生態(tài)環(huán)境，減慢城鎮(zhèn)擴張速度。對20年間?？谑胁煌杆嬲急群蜔釐u區(qū)域占比進行斯皮爾曼相關性分析，得出相關系數(shù)為0.8，表明持續(xù)擴張的不透水面導致城市熱島效應加劇，對城市熱環(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，隨著城市化進程的不斷推進，城鎮(zhèn)建筑出現(xiàn)了鋼結構、玻璃結構等新型結構，這些結構的出現(xiàn)也會對地表熱環(huán)境產(chǎn)生一定影響[20]。5結論與展望5.1結論本文以?？谑袨槔?，基于Landsat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、隨機森林分類、相關性分析等方法，分析2000—2020年海口市城市熱島強度時空特征并運用相關性分析探討城市土地利用類型、NDVI指數(shù)以及不透水面對城市熱島的影響。主要結論如下：2000—2020年，?？谑袩釐u面積呈現(xiàn)上升趨勢，2009—2015年熱島區(qū)擴張速度最快，由市中心向城市邊緣擴散，熱島效應不斷增強；2015—2020年強熱島區(qū)域范圍趨于穩(wěn)定，熱島效應不斷減弱，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。城市熱島效應受土地利用類型影響，相關性較高的土地利用類型為林地和耕地，與城市熱島呈負相關性，相關系數(shù)分別為-0.955和-0.944；與熱島相關性呈正相關的用地類型為不透水面，相關系數(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)擴張，而城市強熱島區(qū)域則不斷增加，進一步驗證了，林地和耕地對城市熱島的正向作用，而不透水面對城市熱島則具有負向作用，會加劇城市熱島效應。?？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，這與地表溫度反演結果相符合，植被指數(shù)的變化特征反映了2000—2020年海口市綠化率不斷增加，植被愈加茂密，植被的生長態(tài)勢較好，城市綠地覆蓋增加能夠在一定程度上降低城市熱島效應。5.2展望本文在對?？谑械臒釐u效應研究過程中，根據(jù)前人經(jīng)驗選擇了海口市夏季5—9月的數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)，并未對各個季節(jié)之間熱島強度的變化情況進行探討。不同季節(jié)間的熱島效應及其影響因素可能會存在差異。在熱島區(qū)域范圍上，僅計算出熱島區(qū)域占比，只能從整個區(qū)域上判斷熱島區(qū)域擴張程度，并未計算?？谑兴膫€區(qū)熱島區(qū)域面積，并未對各個區(qū)之間熱島面積進行分析。在不透水面擴張影響因素方面，沒有進一步深入探討對熱島效應有顯著影響的因子與地表溫度之間的作用機理，例如不透水面占比對溫度影響具體體現(xiàn)在哪些方面，后續(xù)仍可做進一步分析，有助于在城市建設過程中更加有針對性的制定抑制熱島效應措施。參考文獻陳云.基于Landsat8的城市熱島效應研究初探——以廈門市為例[J].測繪與空間地理信息,2014,37(02):123-128.何遠政，黃文達，趙昕等.氣候變化對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.城市熱島效應研究進展及未來發(fā)展趨勢[J].佛山科學技術學院學報(自然科學版),2008(01):53-56+80.MNALEYG.OnthefrequencyofsnowfallinmetropolitanEngland：QuarterlyJournaloftheRoyalMeteorologicalSociety,1958.RaoPK.Remotesensingofurban"heatislands"fromanenvironmentalsatellite[J].BulletinoftheAmericanmeteorologicalSociety,1972,53(7):647–648.PengS,PiaoS,CiaisP,et