题 目: Influence of urban functional zone change on land surface temperature using multi-source geospatial data: A case study in Nanjing City, China
期 刊: Sustainable Cities and Society
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图1. 论文首页
虽然目前许多研究揭示了城市化过程中土地覆盖变化对地表温度（LST）的影响，但大多数研究仅关注建成区，而没有考虑城市内部功能结构与地表温度（LST）之间的关系。为了阐明城市功能区（UFZ）变化对LST的影响，南京大学杜培军教授课题组近日提出了一种基于多源数据的分析框架，并以南京市中心城区为研究区进行了应用。成果以Influence of urban functional zone change on land surface temperature using multi-source geospatial data: A case study in Nanjing City, China为题发表在《Sustainable Cities and Society》，论文第一作者为方宏博士，通讯作者为杜培军教授。
城市热岛效应是城市普遍关注的问题，研究其影响因素对于减轻其负面影响、促进城市可持续发展至关重要。城市化进程中土地覆盖变化是导致城市热岛出现的重要原因，虽然大量学者研究了土地覆盖变化对地表温度的影响，但很少考虑城市内部功能结构变化与地表温度之间的关系。基于上述背景，本研究提出了一种城市功能区变化的热环境响应分析框架：利用多源数据与深度学习方法，绘制了多时相城市功能区空间分布图与地表温度，并在此基础上定性和定量分析了功能区变化对地表温度的影响。该方法应用于南京市中心城区（图2），揭示了2013-2022年研究区内不同类型城市功能区变化的热环境响应差异。研究结果和提出的框架可以为城市管理者优化城市空间布局、促进城市可持续发展提供参考。
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图2. 研究区域
提出方法（图3所示）包括四个步骤：1）POI数据重分类与栅格化；2）基于深度学习的多时相城市功能区分类；3）基于Landsat 8影像的地表温度反演；4）功能区分类与地表温度耦合分析。图3. 研究技术路线
图 4 为2013年、2018年和2022年生成的UFZ分类图。2013-2022年，南京市中心城区的场景变化主要集中在西部（江心洲）、西南部（河西南）和东南部（南部新城），以未利用地到交通运输用地和住宅用地，工业用地到未利用地的功能区变化为主。图4. 2013、2018和2022年研究区功能区分类结果图 5 为2013 年、2018 年和 2022 年 LST 等级的空间分布。可以看出，研究区 LST 水平主要集中在V级（亚高温区）、VI级（高温区）和VII级（极端高温区），且高温区和极端高温区逐渐从西南部转为东南部。图5. 2013、2018和2022年研究区地表温度分级结果以不变化场景的地表温度均值变化为基准参考，分析南京市中心城区地表温度对场景变化的响应，如图6所示。结果表明，2013年和2022年南京市中心城区不变化场景的地表温度均值分别为32.00℃和 36.81℃，差异为4.81℃，变化场景的地表温度均值分别为33.12℃和 38.64℃，差异为5.52℃。因此，2013-2022年研究区内功能区变化导致地表温度升高0.71℃。图6. 2013-2022年所有类型功能区变化对地表温度的影响为了进一步研究不同类型场景变化对地表温度的影响，计算了每一种场景变化前后的平均地表温度差异，如图7所示（其中每个子图表示由某一场景转为其它场景的平均地表温度差异，缺失值说明不存在该类型的场景变化轨迹，虚线是基准参考，为不变化场景的平均地表温度差异）。可以看出，南京市中心城区不同场景变化对地表温度的影响不同。绿地、水体、商业用地、交通运输用地和工业用地转为其它场景后，地表温度大多有所升高，而未利用地、住宅用地和公共服务用地转出时，地表温度大多出现降低。因此在南京市中心城区的城镇化过程中，应重点保护水体和绿地资源并且适当减少未利用地，有助于降低地表温度。图7. 2013-2022年不同类型功能区变化对地表温度的影响
为了研究UFZ变化对LST的影响，本研究以中国南京市中心区为研究区，提出了一种基于多源地理空间数据的分析框架。主要结论如下：1）2013年、2018年和2022年，研究区内住宅用地面积占比最大，未利用地和交通运输用地面积减少和增加最快。2）2013年、2018年和2022年亚低温区面积占比最小，高温区面积最大。2013年至2022年，亚高温区和高温区面积减少和增加最快。3）水体和绿地的LST较低，住宅用地和未利用地表现出较高的LST。4）2013年至2022年，研究区内UFZ变化导致LST增加了0.71℃。绿地、水体、商业用地、交通运输用地和工业用地的转出大多导致LST升高，而未利用地、住宅用地和公共服务用地的转出大多导致LST降低。
Fang H, Guo S, Yang C, et al. Influence of urban functional zone change on land surface temperature using multi-source geospatial data: A case study in Nanjing City, China[J]. Sustainable Cities and Society, 2024: 105874.全文链接：https://doi.org/10.1016/j.scs.2024.105874
