城市和工业形态对地表热岛的非线性影响：来自中国162个地级市的证据
研究背景
城市热岛(UHI)是一种城市地区温度高于周边农村地区的现象。许多研究证实，随着城市人口和能源消耗的快速增长，世界范围内都会出现热岛。城市热岛产生多重不利影响，例如空气质量恶化、能源需求增加和人类健康风险,因此了解城市热岛效应及其驱动力对于城市可持续发展是必要的。热岛指数可以从不同的方面进行研究:利用当地气象观测或原位测量的气温测量的冠层热岛指数，以及利用地表温度计算的地表热岛指数。近年来随着遥感数据的广泛覆盖和空间信息的发展，城市热岛引起了越来越多的关注，将城市热岛研究的空间范围扩展到宏观尺度。以往的研究认为SUHI对城市适应气候变化有影响，因此有必要对其影响因素进行研究。
现有研究将城市和工业形态作为SUHI的重要解释变量,研究主要在微观、中观和宏观三个不同尺度上探索城市形态与SUHI之间的关系，微观尺度的研究侧重于建筑、街道和道路模式对SUHI的影响；中尺度研究关注不同局地气候带和通风区的SUHI特征。本文主要集中在宏观尺度上，强调城市空间结构对SUHI的影响，如城市的邻近性和紧凑性，现有的研究尚未就城市形态对SUHI的影响达成一致。
SPRIAL DAY
数据与研究方法
*不负美好春光
数据来源
地表温度数据：地表温度数据采用基于Google Earth Engine (GEE)平台(https://code.earthengine.google.com/)的分窗算法进行概化。
建成区数据：从Google Earth软件中的高分辨率历史地图中直观地收集样本点，并使用光谱、指数、傅立叶、地形和气象数据绘制2016年建成区图。
工业企业全样本数据：从在线数据库(https://www.qichacha.com/)中收集2016年工业企业全样本数据，该数据库提供了详细和更新的企业注册信息(如名称、地址、类型、注册资本等)，根据《国民经济活动行业分类》(GB/T 4754-2017)从数据库中提取化工、(非)黑色金属、非金属矿产、石油、电力等行业的工业企业。
研究方法
城市热岛强度计算：提取夏季的SUHI强度，将亮度温度转换为LST：
其中DN为MOD11A2的亮度温度，根据以下公式，通过计算城市和农村平均地表温度之差，推导出SUHI强度：
其中LSTu为每个城市提取的城市建成区的平均地表温度，LSTr为周边缓冲区内农村地区的平均地表温度。
变量计算：城市因素：密实比指数(CRI)、伸长率(ELONG)、连续度(CONTIG)和分形维数(FRAC)；产业因素：选择了三个指标来描述产业形态:核密度(KD)、最近邻指数(NNI)和香农多样性指数(SHDI)；控制变量：选择气候、地形和人口统计指标作为控制变量。
随机森林模型：采用射频模型量化变量的相对重要性以及与SUHI强度的非线性关系，使用流行的网格搜索方法为RF模型指定树的最大深度和树的数量(森林大小)参数。最大树深的范围定义为1 ~ 20，树的数量设置为10到100，间隔为10，估计可能的组合为200 (20 × 10)，以使用袋外误差评估模型性能；最大深度(day: 5)（night：7)的最佳模型和树木的数量(白天：10）在白天和夜间的SUHI模型中进行了研究。
重要图表
重要结论
研究结果表明：大型城市和工业导向型城市日间SUHI显著，与城市规模和企业数量密切相关；东北地区仍保持较高强度，南部夜间强度迅速减弱，工业因素对日间SUHI的贡献率为43.38%，而城市因素对夜间SUHI的贡献率为20.44%。工业多样性和城市邻近度是白天和夜间最关键的非自然变量。CRI、CONTIG、KD、NNI和SHDI对白夜SUHI均有正向影响，而ELONG对白夜SUHI均有负向影响。FRAC与白天SUHI呈负相关，而对夜间SUHI呈正相关。许多城市和工业形态具有明显的非线性效应。CRI、CONTIG和NNI的pdp曲线先稳定后急剧上升，KD和SHDI曲线先上升后保持水平。变量的非线性效应中存在有效范围和阈值。CRI和NNI在超过最小阈值时开始影响日间SUHI，而KD和SHDI在超过最大阈值时几乎不影响日间SUHI。
小编说
该文题目为“Nonlinear effects of urban and industrial forms on surface urban heat island: Evidence from 162 Chinese prefecture-level cities ”，于2022年发表在《Sustainable Cities and Society 》期刊(IF=10.5)。
本研究探讨了城市和工业形态对白天和夜间SUHI的相对重要性和非线性影响，研究结果有助于更深刻地理解城市和工业形态对SUHI的影响，并有助于理解SUHI的复杂原因。
文献声明
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本期文案：刘辰骁
本期编辑：刘辰骁
