原名：Simultaneous investigation of surface and canopy urban heat islands over global cities
译名：全球城市地表和冠层城市热岛的同步研究
期刊：Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (IF=11.774)
发表时间：2021.11
DOI：10.1016/j.isprsjprs.2021.09.003
1.研究背景
近年来，快速城市化导致城市环境发生剧烈变化。了解和监测城市热岛效应UHI成为城市气候研究的重点。先前的研究分别根据基于卫星的地表温度Ts和基于站点的气温Ta研究了地表UHI(SUHI)和冠层UHI(CUHI)。Ts可以很容易地基于卫星热传感器定期直接获得, 但受云雾遮挡影响且对地表特性高度敏感。相比之下，Ta似乎更均匀，通常由观测频率高、精度高的地基台站获取，但受台站分布的影响。Ts和Ta的组合同时研究SUHI和CUHI可以更全面地了解 UHI 的时空特征。
研究表明，SUHI和CUHI的昼夜和季节变化规律存在差异，且气候不同的城市间差异不同。以往的研究中，这两类UHI的各种影响因素可分为三大类：地表性质（即反照率、植被覆盖率、不透水表面百分比）、总体城市化指标（即城市面积、城市人口、城市规模）和气候。
以往同时关注SUHI和CUHI的研究多针对特定的地区、气候或时间段。因此，仍有两个问题有待解决。首先，对于气候类型丰富的城市，或大范围内气候多种多样的城市，各种因素对这两类 UHI 的不同影响尚未得到一致的阐明。
2.研究内容
2.1研究区与数据
选取全球366个城市面积超过10km2的城市，分布在包括赤道（10 个城市）、干旱（43 个城市）、暖温带（203 个城市）和雪区（110 个城市）的四个气候带。这些城市也可以根据城市规模分为四组，其中小城市（城镇人口150万）37个。
图1 选定的全球366个城市分布
使用的数据包括气象测量、MODIS图像、再分析数据和辅助数据。气象数据用于计算 CUHII 和相关的敏感性分析。MODIS数据用于计算SUHII，研究植被指数和地表反照率对SUHII和CUHII的影响。再分析数据用于探索气候因素（即气温、降水）对SUHII和CUHII的影响，辅助数据主要用于确定城市边界和分析人口和不透水面百分比ISP对SUHII和CUHII的影响。
2.2研究方法
使用以下三个步骤研究了SUHII和CUHII在时空变化和各种因素方面的差异。(1)城乡划分及城乡站对选择：根据城市边界、土地利用类型、DEM数据划分城乡，并选择合适的城乡站对。通过与不透水面信息相关联来识别农村站对。(2) SUHII 和 CUHII 的计算和同步调查：估算所有城市的 SUHII 和 CUHII, 并分析在时间（季节和昼夜）和空间（不同气候带）变化方面的差异。(3) SUHII和CUHII影响因素调查：研究不同气候和季节的地表特性、总体城市化指标和气候因素对 SUHII 和 CUHII 的影响。
（1）城乡及站对定义
辅助数据提供的城市边界以内的像素标记为城市地区，农村地区定义为城市边缘以外1.5公里和10公里缓冲区之间的环形区域。删除标记为冰雪、水体和永久湿地的像素，以避免对 SUHII 的估计产生影响。忽略距离城市像素中位高程±50 m 的高程像素以消除高度的影响。
通过计算站点周围 200 米缓冲区的 ISP 来近似区分城市和农村站点，以检索城乡站点对。ISP大于20%且在城市边界内的站认定为城市站，ISP小于20%且在农村边界内的站被认定为农村站。移除靠近城乡边界的城市站和靠近市区的乡村站。具有最大 ISP的城市站和具有最小 ISP的农村站被组合为一个站对。经过上述筛选程序，全球共选取了366个城市，其中北半球355个城市，南半球11个城市。
（2）SUHII 和 CUHII 的计算和同步调查
SUHII定义为城市和农村的平均Ts之差，CUHII定义为城乡站对的Ta之差。同时从以下几个方面考察了SUHII和CUHII跨气候区的时空格局差异：昼夜SUHII和CUHII的调查，SUHII和CUHII 的昼夜差异，SUHII和CUHII 的季节性变化。
（3）SUHII 和 CUHII 的影响因素
本研究主要从全球和气候的角度考察地表特性（即城乡植被覆盖率差异ΔEVI、城乡不透水面百分比差异ΔISP、城乡反照率差异ΔWSA）、总体城市化指标（以城市人口的对数表示，即Log(P)）和气候（即最高气温T max、最低气温T min、降水量PREP）对 SUHII 和 CUHII 的影响，主要考虑它们在大范围内的可及性以及先前研究中对这些控制的广泛分析。
3.研究结果
3.1SUHII和CUHII的时空格局
（1）SUHII的时空格局
所有城市年平均 SUHII白天为1.7±1.5°C，夜间为1.1±0.8°C。65%的城市SUHII白天高于夜间。白天平均SUHII最高的依次是赤道地区、暖温带和寒带，在干旱气候下最低，甚至为负值。相比之下，夜间SUHII最高的依次是干旱地区、赤道、寒带和暖温带。大多数城市昼夜SUHII 均为正值；只有12%的城市在白天和7%的城市在夜间具有负 SUHII 特征，即地表城市冷岛 (SUCI)。SUHII 的详细时空模式与以往在全球范围内的研究基本一致。
（2）CUHII的时空格局
所有城市年平均CUHII白天为0.6±1.3°C，夜间为0.8±1.4°C，65%的城市夜间 CUHII高于白天。
图2 不同季节白天CUHII时空格局，百分比表示CUHII为正的城市比例
图3 不同季节夜间CUHII时空格局
白天，年平均CUHII在暖温带最高，其次是寒带和干旱区，在赤道地区最低。很大比例 (67%) 的城市CUHII为正值；负的CUHII（即冠层城市冷岛，CUCI）在热带地区的城市中极少出现，但在其他地区约30%的城市中出现。
夜间，暖温带和寒带的年平均CUHII略高于干旱带和赤道地区。大多数城市CUHII为正，但所有气候区都出现过CUCI，且在暖温带、寒带和干旱区多于赤道地区，仅在热带的少数城市观察到 CUCI。
3.2SUHII和CUHII的时空变化
（1）SUHII和CUHII的季节变化
SUHII和CUHII差距白天比夜间大。白天，SUHII的季节模式在不同气候带之间相对相似，而CUHII的季节模式在很大程度上取决于气候带。在晚上，SUHII和CUHII的季节性模式都取决于气候带。
图4 SUHII（红）和 CUHII（蓝）在白天（a）和夜晚（b）在不同气候区的季节变化
白天，所选城市年平均SUHII比CUHII高。差异在赤道地区最大，暖温带和寒带次之，在干旱地区则是CUHII高于SUHII；所有城市两类UHII差异夏季最大，冬季最小。
夜晚两类UHII差异变小。且差异在干旱带最大，赤道地区次之，寒带和暖温带较小；夏季最大，冬季最小。
白天所有气候带SUHII都在夏季最强，而不同气候带CUHII的季节性变化不同，在赤道地区是春冬季强于夏秋季，干旱区分别在夏季和冬季达到最大和最小值，在暖温带和寒带的季节变化很小。
夜间两类UHII的季节模式取决于气候带。SUHII在暖温带和寒带夏季最强，冬季最弱；赤道地区分别在夏季和秋季达到最大和最小值；干旱地区春季最强。CUHII在暖温带和寒带分别在夏季和冬季达到最大和最小值，在干旱区分别在春季和秋季达到最大和最小值，热带地区夏季明显低于其他季节。
（2）SUHII和CUHII的日变化
图5 不同气候带的ΔSUHII（红）和ΔCUHII（蓝）的季节性变化
所有城市SUHII昼夜差异ΔSUHII和CUHII昼夜差异ΔCUHII的年平均值分别为0.6 ± 1.8 °C和−0.2±1.6°C。但在干旱气候城市，年平均ΔCUHII和ΔSUHII为负。从季节角度看，ΔSUHII的季节变化显着，几乎所有气候带的夏季ΔSUHII均较高，而不同气候带城市的ΔCUHII季节性变化不一致。
3.3SUHII和CUHII的影响因素
（1）各种因素对全球SUHII和CUHII的影响
图6 四季和昼夜各种因素与SUHII和 CUHII 之间的统计显着性
图7 SUHII和CUHII随人口规模的变化，*用于强调冬季白天 SUHII 与人口规模之间的负相关关系，其他则为正关系，条形表示95%置信区间的上限
两种UHII与ΔEVI呈负相关，与ΔISP呈正相关。SUHII与ΔWSA之间存在显着相关，白天呈正相关，夜间呈负相关；CUHII与ΔWSA在白天呈正相关，夜间呈负相关。两种UHII总体与log(P)呈正相关，夜间log(P)对两种UHII的影响大于白天。在气候方面，T max和T min对UHII的影响相似，白天T max与两类UHII呈负相关，而夜间T max对两类UHII的影响为都微不足道；白天年平均PREP和SUHII之间呈正相关，夜间呈负相关，PREP和CUHII之间的关系在白天和晚上都很弱。
（2）各种气候下各因素对 SUHII 和 CUHII 的影响
各种因素对两类UHII的影响均受背景气候影响。对于ΔEVI，在所有三种气候下，白天对SUHII的影响大于对CUHII的影响，在夜间，它对暖温带和寒带的CUHII的影响更大，在干旱气候下则SUHII的影响更大。对于ΔWSA，三个气候带的年平均ΔWSA和白天的SUHII之间的关系都是正的，在夜间的暖温带和寒带则相反；ΔWSA 和CUHII之间的关系仅在寒带夜间显着为负。对于PREP，其对SUHII的影响在暖温带和寒带气候下是白天为正，夜间为负，在干旱区则昼夜均为正；相比之下，其对昼夜CUHII的影响都不显着。
4.研究总结
本研究结合卫星和现场数据，通过在以多种背景气候为特征的全球范围内同时进行调查，调查了全球366个城市的SUHII和CUHII，克服了先前对这两种类型的UHI进行比较的不足。可以帮助加深对地表和冠层UHI的了解。
未来研究可以通过使用从密集分布的站点获得的每小时的Ta数据以及通过结合从极地和地球静止轨道传感器获得的LST得到的具有相对较高时空分辨率的Ts数据来进一步推进。
5.引用格式
DU H, ZHAN W, LIU Z, et al. Simultaneous investigation of surface and canopy urban heat islands over global cities [J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2021, 181: 67-83.
转自：“科研圈内人”微信公众号
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