【文章导读】城市建成环境对地表温度的影响及其空间关系

随着全球城市化进程不断加快，世界上已有超过一半的人口居住在城市。为了满足城市化发展需求，建设用地持续增长，土地利用/覆盖变化导致城市热岛效应日益严重。尤其中国作为全球城市化发展较快的国家之一，在气候持续增温的背景下正面临着极端高温频发的风险。高温热浪与城市热岛效应的复合影响对城市生态环境、社会经济和人体健康造成了巨大威胁。为此，如何构建更加舒适、安全、健康的人居环境是当前急需探讨的重要问题。

长期以来，城市气候受空间形态和下垫面属性的影响较大，如建筑结构、不透水面、绿地和水体等。随着城市化进程的加快，城市建成环境经历了土地利用强度增加，景观破碎化严重和内部连通性减弱，以及用地功能从单一化向复杂化的转变过程。在此过程中，城市建成环境日趋稳定，对城市内部地表温度的空间异质性产生影响。目前，已有研究多关注城市尺度，很少探究微观尺度下城市内部地表温度的空间异质性。同时，相对缺乏二维和三维建成环境对地表温度的综合影响研究，以及对二者空间作用关系的探讨。

西安市为陕西省省会，也是国家中心城市之一，由于关中盆地聚热和秦岭山地焚风效应影响，城市夏季极端高温天气和热岛效应显著，年极端最高气温达到42.3 ℃。碑林区位于西安市中心，95%以上区域处于西安市二环线以内（图1），是西安市面积最小、人口密度最大的城区，具有典型的中国大城市老城区建成环境特征。

▲ 图1 | 研究区

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 研究思路

为了揭示微观尺度下城市建成环境对地表温度的影响及其空间作用关系，梳理研究思路如图2所示：

▲ 图2 | 研究思路

（1）选取多期遥感影像，采用大气校正法进行地表温度反演，用多期地表温度均值刻画碑林区地表温度空间分布特征，如图3；（2）从建筑结构、土地利用、社会经济、地表覆盖4个维度表征城市建成环境，具体见表1；（3）采用标准差划分城市内部地表温度等级，运用多元Logistic回归模型探究不同等级地表温度的主导影响因素；（4）综合城市地表温度主导影响因素，使用空间误差和空间滞后模型等空间统计方法，探究城市建成环境与地表温度的空间作用关系。

▲ 图3 | 碑林区地表温度空间分布

▲ 表1 | 解释变量描述

注：Au代表单位地表面积；Ab代表建筑面积；Art、Ar、Aw、Ai、Abs、Aas、Ags分别代表单位地表内的道路与交通设施用地、居住用地、水体、工业用地、商业服务业设施用地、公共管理与公共服务用地、绿地与广场用地；Lr代表单位地表内路网总长度；Nprp代表单位地表内常住人口数量；ρNIR、ρRED、ρTIR、ρMIR、ρMNDWI分别代表近红外波段、红光、热红外波段、中红外波段、水体指数波段的反射率。

碑林区建成环境呈现明显的空间异质性，如图4中建筑面积、城市路网、NDISI和POI的高值区多集聚于碑林区北部的明城墙以内，属于典型的老城区，社会经济发展较好，商业服务业设施密集，是城市居民游憩购物的主要场所，但建筑高度普遍偏低。在碑林区东部，建筑面积、建筑高度等出现明显的空白区域，而NDVI较高，NDISI较低，表明植被覆盖度较好，不透水面较少。该区域主要为兴庆宫公园，总占地面积52 hm²，其中湖面10 hm²，绿地面积30.2 hm²，绿地覆盖率近90%，故建筑物较少，多以园林景观为主。

▲ 图4 | 碑林区建成环境

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 结果

2.1 地表温度空间特征

碑林区地表温度的空间集聚类型主要为“高-高”和“低-低”两种（图5），其中高温区集聚分布在北部的明城墙以内，而低温区则分布在东部的兴庆宫公园附近。

▲ 图5 | 地表温度局部空间自相关

2.2 地表温度等级格局

在30 m×30 m格网尺度下，地表温度最小值为30.05 ℃，最大值为47.47 ℃，平均值为37.80 ℃，标准差为1.79 ℃，以1标准差为分类间隔将城市内部地表温度划为7个等级，各等级阈值如图6所示。

▲ 图6 | 基于标准差的地表温度等级划分

2.3 地表温度影响因素分析

采用极大似然估计方法建立地表温度影响因素的多元Logistic回归模型，回归结果见表2。城市地表温度的主要影响因素为BD、BHS、PW、PGSL、RD、NDVI、NDISI。其中，以增温效应为主的因子有NDISI和BD，以降温效应为主的因子为RD、PW、PGSL和BHS。而NDVI在有水体的低温区降温效果不显著，随着水体减少和温度等级的增加，则呈现出较好的降温效应。

▲ 表2 | 不同等级地表温度的Logistic模型回归结果

注: *** p＜0.001; ** p＜0.01; * p＜0.05。

2.4 城市建成环境与

地表温度的空间作用关系

 2.4.1 空间回归模型选择 

通过对比拉格朗日乘数（LM-lag，LM-error）及其稳健性（Robust LM-lag，Robust LM-error）发现均通过了0.1%显著性检验（表3），根据Anselin模型选择判别标准, 在四者显著性相同的情况下，应选择LM检验值较大的模型，故选取SLM为空间回归模型。

▲ 表3 | OLS模型诊断

 2.4.2 空间回归模型估计结果 

通过对比相关参数发现，SLM模型的整体拟合效果要优于SEM模型（表4）。这表明碑林区地表温度存在实质的空间依赖性，而非干扰性的空间依赖性。在SLM模型中，城市地表温度的空间滞后项回归系数W_LST值为0.96，且通过0.1%显著性检验，说明格网内的地表温度除了受到建成环境的影响，还与邻近格网的地表温度存在显著正相关性。

▲ 表4 | OLS，SEM和SLM估计结果

注：*** p＜0.001; ** p＜0.01; * p＜0.05。

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结论

（1）碑林区地表温度的空间集聚特征主要为“高-高”和“低-低”两种类型，城市的热岛区主要集中在碑林区北部，冷岛区则分布在东部和西部。

（2）城市地表温度的主要增温因子为归一化不透水面指数（NDISI）和建筑密度（BD），降温因子为路网密度（RD）、水体比例（PW）、绿地与广场用地比例（PGSL）、归一化植被指数（NDVI）和建筑高度差（BHS）。其中，NDVI在有水体的低温区降温效应较差，在无水体的高温区较好，而PGSL在空间上的降温效应不显著。

（3）空间滞后模型拟合效果要优于空间误差模型，在SLM模型中，地表温度的空间回归系数为正且较为显著，这表明碑林区内部地表温度除了与建成环境有关，还受到邻近地表温度影响，存在显著的空间扩散效应。

（4）城市热岛区地表温度的空间扩散主要与不透水面有关，冷岛区则以水体和绿地为主。由于城市蓝绿空间规模有限，高温区绿地和水体较少降温效果较差，而路网密度和建筑高度差与各等级地表温度均呈负相关性，尤其在高温区更为显著。

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 延伸讨论与启示

城市地表温度的增温因子主要以不透水面和建筑密度为主，这种特征在中国的大城市老城区更为显著。在城市化进程中，城市下垫面由绿地和水体为主的自然本底转变为以水泥、沥青等不透水面为主的人工本底，导致地表水分蒸腾蒸发作用减少，显热储存和传输增加，地表温度不断升高。同时，建筑密度的增加，减少了区域之间空气流通和热量交换的可能性，使其成为城市的“热岛”区。在降温因子中，除了传统的绿地和水体外，城市路网密度和建筑高度差均与地表温度呈负相关性，尤其高温区更为显著。这可能与建筑高度差的增加有利于空气的横向和竖向流通，以及建筑物自身产生的遮蔽效应有关。在30 m×30 m的格网尺度下，道路自身的宽度和长度以及两旁的绿化带，使其以条带状的形式将城市景观分割为不同区域，在一定程度上阻断了热岛的扩散，相关学者也发现城市道路或绿廊可以阻隔邻近景观的热平流。同时，人类社会经济活动对地表温度的影响可能存在限定条件，但对于人为热排放的合理量化和表征仍是后续关注的重点。

此外，城市内部地表温度具有显著的空间扩散效应，除了受到建成环境的影响，还与周边地区的地表温度有关。尤其在城市的冷岛和热岛区，这种扩散效应更为显著，通常地表温度出现由中心向外围递减或增加的现象。因此，在城市社区热环境的治理中，既要关注本区域的热环境状况，同时也需要加强社区之间的协同治理，在“热岛”中心及其邻近的扩散区域减少不透水面、增加蓝绿空间、降低建筑密度、增加建筑高度差，以及依托现有城市路网，构建绿色轴带或通风廊道，将是降低城市地表温度，减缓热岛效应的主要方向。

本文撰稿：郑殿元  黄晓军  祁明月

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原文介绍

《城市建成环境对地表温度的影响及其空间关系》一文已在知网首发。

【doi】10.11819/cpr20231726a

郑殿元，浙江大学公共管理学院土地管理系，助理研究员，[e-mail]。 

黄晓军，西北大学城市与环境学院，陕西省地表系统与环境承载力重点实验室，陕西西安城市生态系统定位观测研究站，教授，本文通信作者，[e-mail]。

祁明月，商洛市城市展示馆。

【基金项目】国家自然科学基金面上项目“极端高温影响下的城市社会脆弱性机理与适应对策研究：以西安市为例”(41971178)。

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https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=_NV5_o307Byd92QVIn_poxNFNYschCrrINrnotUHA-wlvteJ4Bi5ritrbLKH5I8v-trq7o_PP-mfSlPU7Korr_hYPcVyofCPd8bbiYWGPrDohIWFaoH69zRvt-dCITzR12QBlAPFOtc=&uniplatform=NZKPT&language=CHS

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