地表城市热岛(SUHIs)在所有城市存在，这是由城市热岛的热性质决定的。而对于地表温度的时空变化，对其变化模式的认识还存在一定的差距。本文利用2003-2019年1 km MODIS数据，分析了大陆(北京)、温带(墨西哥城和圣地亚哥)和干旱(开罗、海德拉巴和利雅得)城市的年平均LST日变化和夜间变化趋势和各年份的地表温度变化趋势。每个时间序列都用时空立方体的结构进行评估。
1. 研究背景
热岛效应是城市化对局地气候的负面影响，其主要后果是炎热气候地区空调能耗的增加、更高水平的水和空气污染以及热应激对人类健康产生负面影响。受气候，纬度位置等因素影响，使得日间和夜间的SUHI强度存在很大差异；由于在计算SUHI强度时需要参考点，但目前还没有定义外部参考的通用标准；此外在多时相评估时忽略了城市土地利用变化速度这一因素的影响，使得计算UHI时存在多暂态偏差。虽然已提出的LCZ理论极大的提高了人们对城市内部空间温度异质性的理解，但LCZ没有考虑城市地区存在的永久小气候相互影响和土地覆盖混合的情况。所以，本文利用2003-2019年期间的日间和夜间数据，描绘了一个大陆城市、两个温带城市和三个干旱城市的地表温度时空变化趋势，以期对对城市地表温度和SUHI的理解有所贡献。
2.研究方法
图1 方法流程图
（1）城市选择
选择2000年大于200 km2的城市，以适应本研究中使用的MODIS数据集的1 km空间分辨率。考虑到距离海岸线至少70公里，以避免其直接的气候影响。对位于不同背景气候的城市进行分析，以探索和比较其城市内LST模式和时间趋势。
图2 所选城市的一般特征
（2）数据集及预处理
①30m分辨率的土地覆盖数据集；
②1000m分辨率的白天和夜间8天LST MODIS Aqua MYD11A2复合产品；
③约250m的全球多分辨率地形高程数据（GMTED）;
预处理包括投影变换、LST修正、削除噪声等。
（3）时空LST趋势分析
利用LSTR工具包的“时空趋势”功能，使用时空数据立方体的结构分析昼夜时间序列。该结构对应于时间序列中包含的多维信息，其中x和y坐标表示空间，z维度表示时间，在本例中为2003年至2019年，每像素年平均LST值是评估中的动态指标。
每年应用基于Getis Ord Gi*统计数据的热点和冷点分析，使用queen’s case contiguration方法，局部邻里搜索距离为6 km。
Mann-Kendall统计量用于检验17年LST时间序列的单调趋势。还计算了时间序列中的年份比例，其中每个像素对应于热点和冷点。当一个像素在超过90%的年份内持续存在于同一类别中时，在整个研究期间，它被视为该类别的一部分。>90%是一个严格的定量阈值，用于定义一个类中像素随时间的持久性，以避免由于异常值（非常温暖或寒冷的年份）而产生的噪声。当像素仅在最后一个时间步骤（2019）中为热点或冷点时，它们被定义为独立于其Mann-Kendall趋势的新热点或新冷点，作为新热点或新冷点的开始。
图3 对时空LST趋势进行分类处理步骤
（4）SUHI分析
为计算每个城市的SUHI强度，对SUHI指标进行了调整，以考虑LST的时空变化。SUHI计算为每个时空LST趋势内整个时期（2003-2019年）的城市平均LST与2015年城市多边形边界10 km缓冲区内周围非趋势像素之间的差值。（使用非趋势像素，参考值代表了一个跨空间和时间的稳定测量值，与城市内部LST变暖趋势分离）对于检测为新热点或新冷点的城市像素（即仅2019年的热点或冷点），仅使用2019年城市和缓冲区的年平均LST来计算SUHI，且遮蔽了相应城市内海拔±50 m的参考像素。
3.实验结果
（1）时空昼夜LST趋势
在白天和夜间测量中，时空LST趋势的城市内变异表现出较高的空间聚集模式。然而，在大陆和温带与干旱城市之间以及白天和夜间数据之间，发现了对比的空间分布和LST趋势比例。
图4 地表温度时空日夜变化趋势的空间分布。
①白天，北京、墨西哥城和圣地亚哥（位于大陆性和温带气候）被相当高比例的稳定热点和变暖热点覆盖，而开罗、海得拉巴和利雅得（干旱城市）则主要被稳定冷、变暖冷和降温冷点覆盖。
②夜间，时空LST趋势的空间分布与城市的物理扩张有明显的关系。对于除圣地亚哥以外的所有城市，一个大的热点集群从城市中心向各个方向延伸，其空间分布与研究期间城市扩张的区域一致。城市内冷点的比例较高，显示出变暖趋势。与日变化趋势相反，所有城市在其城市区域的夜间LST中，热点的比例都高于冷点。
图5 地表温度随时空日间和夜间的变化趋势。
时空LST趋势的斜率在白天和夜间数据之间形成对比。对于日数据，大多数城市的热点升温速度更快，平均LST斜率高于冷点升温速度。夜间数据的时空LST趋势中存在平均LST斜率的反向关系。
（2）时空LST趋势的SUHI
北京、墨西哥城、圣地亚哥和海得拉巴的年平均地表温度在白天表现出较高的标准差。相反，开罗和利雅得的夜间变化最大。
SUHI强度值也显示了不同类型的时空LST趋势之间的高度可变性，这取决于当地气候（即大陆性、温带或干旱）和一天中的时间。圣地亚哥、开罗和海得拉巴的SUHI在白天表现出较高的标准偏差，而北京、墨西哥城和利雅得的SUHI在夜间表现出较高的变异性。所有类型的热点区域白天和夜间的平均SUHI强度均高于冷点。对于我们样本中的大多数城市，最强的正SUHI强度对应于稳定的热点，其次是夜间和白天的变暖和新热点（2019年检测到）。与白天的测量结果相反，在夜间，干旱城市并没有出现稳定的冷点或冷点。
图6 基于时空LST趋势的2003-2019年SUHI平均强度。
4.研究结论
在本研究中，我们描绘了不同的城市内LST趋势，并采用了时空立方体的结构进行评估。城市地表温度的时空变异性较高，主要表现为变暖趋势。云团的空间分布、比例和类型与地表温度扫描时间(白天或夜间)和局地气候有关。就昼夜温度而言，干旱城市以寒冷地区为主，大陆性和温带气候城市则以热点地区为主。夜间，各城市以热点为主。
5.文章引用格式
Lemoine-Rodríguez, R., et al. (2022). "Intraurban heterogeneity of space-time land surface temperature trends in six climate-diverse cities." Science of The Total Environment 804: 150037. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150037
转自：“科研圈内人”微信公众号
如有侵权，请联系本站删除！
