基于Landsat數(shù)據(jù)的重慶市熱環(huán)境時空格局變化研究

孟珂宇，徐麗華

(西南大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院，重慶400715)

0 引言

自二十世紀(jì)以來,城市化的快速發(fā)展導(dǎo)致人類活動的聚集和土地利用強度的加大,引起了城市熱環(huán)境的顯著變化,城市熱環(huán)境對社會經(jīng)濟和人類健康產(chǎn)生重要影響[1-3]。隨著空間信息技術(shù)的不斷成熟,遙感技術(shù)在城市熱環(huán)境研究方面取得了越來越廣泛的應(yīng)用。目前,關(guān)于城市熱環(huán)境的研究主要集中在城市熱環(huán)境時空格局分布及其驅(qū)動力因素方面。由于城市熱環(huán)境受到氣候特征、地理區(qū)位和土地利用情況等因素的作用較大,目前并不存在一套普適性、能夠反映大部分城市特征的規(guī)律。因此當(dāng)前對于城市熱環(huán)境的研究,各位學(xué)者主要是結(jié)合各自研究區(qū)的特點,研究不同區(qū)域的熱環(huán)境變化及其影響因素。對于城市熱環(huán)境時空格局分布研究主要分為三類:對熱環(huán)境分布格局年際變化[4-6]、季節(jié)變化和日變化的研究[7-10],其中熱環(huán)境的年際變化研究最為廣泛。城市熱環(huán)境也稱作城市熱島效應(yīng),是城市內(nèi)空氣、下墊面和各種外部因素組成的與熱有關(guān)的熱現(xiàn)象總和,而空氣溫度或下墊面表面溫度是城市熱環(huán)境的核心。熱環(huán)境的影響因素主要包括植被覆蓋度、水體覆蓋度、不透水地面比例、歸一化建筑指數(shù)(NDBI)、建筑密度等地表因素[11-16]以及綠地、水體、城市開放空間等特定的地表要素[17-19]。

2018年,重慶主城九區(qū)(渝中區(qū)、江北區(qū)、南岸區(qū)、九龍坡區(qū)、沙坪壩區(qū)、大渡口區(qū)、北碚區(qū)、渝北區(qū)和巴南區(qū))人口占重慶市總?cè)丝诘?0%,是市內(nèi)人口密度最大、經(jīng)濟水平發(fā)展最高的都市功能核心區(qū),也是政治、文化的中心。另一方面,重慶市是典型的山地城市,地處四川盆地,兩江交匯之處,夏季炎熱,極端高溫天氣頻繁出現(xiàn)。人口的高度密集和地形特征,導(dǎo)致重慶主城九區(qū)熱環(huán)境問題較突出。近年來,重慶市高溫現(xiàn)象頻繁出現(xiàn),如2016年8月連續(xù)12 d發(fā)布高溫紅色預(yù)警信號,刷新了極端高溫新歷史;2018、2019年夏季平均氣溫較常年顯著偏高1 ℃,對人體健康和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟都產(chǎn)生了損失。本文擬以2001、2019年2期Landsat數(shù)據(jù)源,研究其近20年的城市熱環(huán)境格局特征及其變化,并對NDVI、DEM和NDBI等因素對城市熱環(huán)境的影響程度進(jìn)行分析。以期為合理規(guī)劃城市空間布局、改善城市生態(tài)質(zhì)量提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)為重慶市九區(qū),位于重慶市西部,地處106°14′E～106°53′E,29°19′N～29°57′N,面積為547 3 km2。研究區(qū)面積僅占全市的6.6%,但人口非常密集,2018年重慶主城九區(qū)的人口總數(shù)為687.49萬,占重慶市總?cè)丝诘?0%。研究區(qū)主要位于長江和嘉陵江沿線,境內(nèi)為川東平行嶺谷區(qū),山地谷地縱列分布,海拔為34～140 1 m,起伏較大,區(qū)內(nèi)典型土壤為紫色土。重慶屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候,冬暖夏熱,無霜期長、雨量充沛,降雨多集中于5—9月。2019年,重慶平均氣溫17.9 ℃,全市平均降水量1 120.8 mm。

1.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

研究所采用的數(shù)據(jù)是覆蓋2001年和2019年的2期Landsat數(shù)據(jù),每期4景,詳細(xì)信息如表1所示(數(shù)據(jù)來源https://www.gscloud.cn/)。Landsat是美國NASA發(fā)射的陸地衛(wèi)星,能夠提供長時間序列和穩(wěn)定的數(shù)據(jù),在探測地球資源、監(jiān)測環(huán)境方面已有廣泛應(yīng)用。研究采用的2期影像多光譜波段分辨率均為30 m,熱紅外波段分辨率分別為120、100 m。影像云量均小于5%,能見度高、成像質(zhì)量較好。對獲得的衛(wèi)星影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和影像裁剪等預(yù)處理,得到圖1。

圖1 研究區(qū)預(yù)處理后影像Fig.1 Preprocessed images of study area

表1 研究所用影像數(shù)據(jù)信息Tab.1 Information of research image data

1.3 研究方法

1.3.1 地表溫度反演方法

輻射傳輸方程法是地表溫度(Land Surface Temperature,LST)反演常用的方法,其公式為:

Lλ=[ε*B(TS)+(1-ε)L↓]*τ+L↑,

(1)

式中:Lλ為輻射強度,ε為地表比輻射率,TS為地表真實溫度,B(TS)為普朗克定律推導(dǎo)得到的黑體在TS溫度下的熱輻射強度,τ為熱紅外波段的大氣透過率,L↑和L↓分別為大氣向上和大氣向下輻射強度。由上式推得溫度為T的黑體在熱紅外波段的輻射強度B(TS),根據(jù)普朗克定律反函數(shù),得到LST:

(2)

(3)

式中:Lλ由影像的DN值計算得到,本研究中分別為TM影像第6波段、TIRS影像第10波段的像元值;L↑、L↓以及τ可以通過影像成像時間以及中心經(jīng)緯度在NASA官網(wǎng)(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)獲得,K1、K2可以通過影像的頭文件獲得,ε通過植被覆蓋度獲取。

本研究中將像元分為水域、城鎮(zhèn)以及自然表面三種,分別計算其地表比輻射率[20]:

(4)

式中:FV為植被覆蓋度。

FV=(NDVI-NDVIS)/(NDVIV-NDVIS),

(5)

式中:NDVIS和NDVIV分別為裸土和植被的NDVI值,取NDVI累計百分比的95%和5%為植被NDVI和裸土NDVI值對植被覆蓋度進(jìn)行近似估計[21]。

1.3.2 影響因子選取

城市熱環(huán)境是由自然環(huán)境與人類活動共同作用形成的。研究區(qū)是典型的低山丘陵地區(qū),區(qū)域內(nèi)高程差異較大,同時近年來經(jīng)濟發(fā)展迅速,城市下墊面變化迅速。因此本文選擇海拔、植被覆蓋和建筑密度作為影響因子,定量研究其與LST的響應(yīng)關(guān)系。DEM為數(shù)字高程模型,可以反應(yīng)研究內(nèi)海拔高度變化;NDVI是能夠表征植被覆蓋度和其健康狀態(tài)的重要指標(biāo);NDBI指代建設(shè)用地的密集程度[22-23]。其中高程數(shù)據(jù)為ASTER GDEM數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源https://www.gscloud.cn/),分辨率為30 m。NDVI和NDBI指標(biāo)計算如下:

(6)

(7)

式中:R為紅光波段,分別對應(yīng)Landsat5、Landsat8的第3、4波段;NIR為近紅外波段,分別對應(yīng)Landsat5、Landsat8的第4、5波段;SWIR為短波紅外波段,分別對應(yīng)Landsat5、Landsat8的第5、6波段。

2 結(jié)果與分析

2.1 LST空間格局

2.1.1 LST空間分布特征

將LST采用雙線性內(nèi)插法重采樣至1 000 m分辨率,與同日期的MOD11A1產(chǎn)品進(jìn)行作差比較,對反演得到的LST進(jìn)行精度驗證。MOD11A1數(shù)據(jù)來自NASA網(wǎng)站(https://ladsweb.nascom.nasa.gov/search),采用MRT工具對其進(jìn)行重投影并按研究區(qū)邊界進(jìn)行裁剪。結(jié)果顯示差值平均值為0.22、0.69 ℃,且最大差值均不超過1 ℃。

為了更直觀地量化LST,對LST進(jìn)行相應(yīng)的處理。首先進(jìn)行歸一化處理,公式如下:

(8)

式中:Tg為歸一化后的LST,TS為反演所得LST,Tmax和Tmin分別為每一景遙感影像反演所得到的LST最大值和最小值。

參考學(xué)者徐涵秋的文章發(fā)現(xiàn),均值-標(biāo)準(zhǔn)差法不僅能消除不同時期影像帶來的差異,還能充分表征城市內(nèi)部熱環(huán)境的變化細(xì)節(jié)[24],因此本文選擇均值-標(biāo)準(zhǔn)差法將LST分為6級。將研究區(qū)劃分為低溫區(qū)、次低溫區(qū)、中溫區(qū)、次高溫區(qū)、高溫區(qū)以及超高溫區(qū)6類[25],得到結(jié)果如圖2所示。

(a)2001年LST分布

(b)2019年LST分布

2001年,研究區(qū)6個溫度等級面積從大到小的順序是:次低溫區(qū)>中溫區(qū)>低溫區(qū)>次高溫區(qū)>高溫區(qū)>超高溫區(qū)。最高溫和最低溫分別為23.6、41.2 ℃。區(qū)域整體以低溫區(qū)、次低溫區(qū)以及中溫區(qū)為主,超高溫區(qū)面積極小。超高溫區(qū)主要集中于兩江交匯及長江沿岸區(qū)域,以江北區(qū)西南部大石壩、鯉魚池一帶、渝中半島—沙坪壩區(qū)東部一帶、九龍坡東北部陳家坪—石坪橋一帶、大渡口區(qū)重鋼片區(qū)、南岸區(qū)海峽路、銅元局一帶以及巴南區(qū)李家沱一帶、魚洞一帶為代表;除此之外,還有九龍坡區(qū)華龍一帶、江北機場—空港、南岸區(qū)茶園片區(qū)為次高溫區(qū)或是高溫區(qū)。由于2001年研究區(qū)發(fā)展水平較低,此時建筑多依水而建,人類活動都集中在渝中區(qū)、江北區(qū)、沙坪壩區(qū)、九龍坡區(qū)、南岸區(qū)以及大渡口區(qū)各老城區(qū),因此以上區(qū)域溫度略高于其他人跡活動稀少的區(qū)域。

到了2019年,研究區(qū)6個溫度等級面積從大到小的順序是:中溫區(qū)>次高溫區(qū)>次低溫區(qū)>高溫區(qū)>低溫區(qū)>超高溫區(qū)。最高溫和最低溫分別為27.4、50.6 ℃。研究區(qū)內(nèi)LST總體呈現(xiàn)“內(nèi)高外低”的空間格局。由于經(jīng)濟發(fā)展,城市建成區(qū)向外擴張,高溫區(qū)域成片密集出現(xiàn)。整體溫度最高最為突出的是兩江新區(qū),其次為渝北區(qū)空港—江北機場—回興、重慶北站—民心佳園和悅來—國博、江北區(qū)寸灘—海爾工業(yè)園這一片區(qū)高溫區(qū)域集聚。渝中半島—沙坪壩區(qū)雙碑—重慶西站—九龍坡區(qū)華巖以東—大渡口區(qū)建橋工業(yè)園以北區(qū)域都是熱島效應(yīng)較為顯著的區(qū)域。南岸區(qū)西部以及中部茶園工業(yè)園,巴南區(qū)李家沱—魚洞一帶、木洞區(qū)域以及東北部的麻柳嘴鎮(zhèn)也是溫度較高區(qū)域;此外北碚區(qū)復(fù)興—蔡家、沙坪壩區(qū)西部土主物流園—西永微電園、井口工業(yè)園、九龍坡區(qū)白市驛、九龍工業(yè)園—西彭工業(yè)園、大渡口工業(yè)產(chǎn)業(yè)園以及巴南區(qū)界石工業(yè)園—華南城一帶也是新增的高溫區(qū)域;而低溫區(qū)則位于巴南區(qū)南部,為海拔較高、植被覆蓋密集的區(qū)域;除此以外多為中溫區(qū)。

2.1.2 LST時空變化趨勢

從整體來看,2001—2019年,研究區(qū)內(nèi)LST明顯上升。目前重慶市主城九區(qū)高溫區(qū)域較多且由中心兩江沿岸向外擴張,整體呈現(xiàn)向北擴張的趨勢。

觀察圖2可以發(fā)現(xiàn),研究區(qū)內(nèi)四山南北縱貫、兩江環(huán)抱,獨特的山水自然格局將研究區(qū)分割為幾大部分,城市的總體布局規(guī)劃也基于自然特色,呈現(xiàn)“多中心組團(tuán)式”空間格局。高溫區(qū)、超高溫區(qū)也與各組團(tuán)中心大致重合。下墊面的改變被認(rèn)為是LST變化最根本的原因。近年來隨著城市化的逐步推進(jìn),水體、植被轉(zhuǎn)化為了建筑、硬質(zhì)路面,硬質(zhì)路面吸收大量入射的太陽輻射導(dǎo)致LST升高。城市化還加強了人口的聚集與人類活動的強度。人類的生產(chǎn)、交通活動必不可少地會帶來能源消耗、廢氣排放等一系列被認(rèn)為是導(dǎo)致LST變化的因素。研究區(qū)高溫區(qū)域主要集中在工業(yè)園區(qū)和商業(yè)區(qū)。工業(yè)是研究區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè),2001—2019年間研究區(qū)內(nèi)設(shè)置成立了大量的工業(yè)園區(qū),如港城工業(yè)園區(qū)、建橋工業(yè)園區(qū)和西永微電園等,工業(yè)用地加速蔓延,并產(chǎn)生集聚效應(yīng)。研究區(qū)處于低山丘陵地區(qū),東南部、北部地形較高,難開發(fā)且城市發(fā)展受地形限制,2001年高溫區(qū)域集中在中梁山以東、銅鑼山以西和兩江四岸附近。近年來隨著基礎(chǔ)設(shè)施的完善,橋梁、隧道的修建提高了城市擴張的速度。在政策的指引下,如2010年國市擴張突破了自然因素的限制,國務(wù)院設(shè)立了兩江新區(qū),2017年國務(wù)院建立了中國(重慶)自由貿(mào)易試驗區(qū),“渝新歐”班列的開通,給重慶帶來了更多機遇和發(fā)展,而產(chǎn)業(yè)聚集帶來的副作用之一就是局部區(qū)域的LST升高,熱環(huán)境問題突出。

利用反演得到的2期LST,計算得到2001—2019年的溫度等級轉(zhuǎn)移矩陣,如表2所示?？梢钥闯?2001—2019年,重慶市主城區(qū)內(nèi)各溫度等級面積變化較大,主要原因是隨著研究區(qū)快速城市化發(fā)展,導(dǎo)致了LST整體升高,低溫區(qū)和次低溫區(qū)的面積大幅度減少。面積變化最劇烈的是次低溫區(qū),減少了2 840.04 km2,其面積大部分轉(zhuǎn)移到了中溫區(qū),導(dǎo)致中溫區(qū)面積增加最多(2 337.33 km2),成為2019年研究區(qū)內(nèi)面積最具優(yōu)勢的溫度等級。分析發(fā)現(xiàn),溫度等級的轉(zhuǎn)移變化最大的是低溫區(qū)—次高溫區(qū)之間各等級的轉(zhuǎn)換,且多發(fā)生在相鄰2個等級內(nèi),這說明研究區(qū)內(nèi)溫度激增或驟降的區(qū)域很少。超高溫區(qū)面積變化雖然最為平緩,但其對人類活動和生態(tài)環(huán)境造成的影響最大,需要引起強烈重視。

表2 2001—2019年溫度等級轉(zhuǎn)移矩陣Tab.2 Transfer matrix of temperature grade from 2001 to 2019 單位:km2

2.2 熱力景觀格局演變分析

本研究在斑塊類型水平上,對各溫度等級的格局演變從數(shù)量(斑塊數(shù)量)、形態(tài)(景觀形狀指數(shù)、凝聚度指數(shù))以及結(jié)構(gòu)(斑塊密度、最大斑塊指數(shù))三方面進(jìn)行了分析;在景觀水平上,選取了蔓延度指數(shù)、連通性指數(shù)、多樣性指數(shù)和均勻度指數(shù)來表征熱力景觀格局的特征和變化[25],使用的軟件為Fragstats。2001、2019年斑塊類型水平的各景觀指數(shù)如表3所示。

表3 斑塊類型水平上熱力景觀指數(shù)Tab.3 Thermal landscape index on patch type level

2.2.1 斑塊類型水平上熱力景觀格局演變

①破碎化程度降低,優(yōu)勢斑塊改變

從斑塊密度來看,研究區(qū)內(nèi)低溫區(qū)、次低溫區(qū)以及中溫區(qū)區(qū)域的斑塊密度都下降了0.78～0.98,說明各溫度等級區(qū)域的破碎化程度顯著降低;而隨著熱環(huán)境的加劇,高溫區(qū)域持續(xù)擴張,導(dǎo)致次高溫區(qū)、高溫區(qū)以及超高溫區(qū)的斑塊密度上升。從最大斑塊指數(shù)來看,中溫區(qū)最大斑塊指數(shù)增長了12倍,在2019年代替次低溫區(qū)為研究區(qū)的優(yōu)勢斑塊類型,這也說明了研究區(qū)內(nèi)整體呈溫度上升的趨勢;

②聚合程度增大、連通性較強

從景觀形狀指數(shù)來看,溫度較低區(qū)域(低溫區(qū)、次低溫區(qū)以及中溫區(qū))的景觀形狀指數(shù)均呈下降趨勢,說明其區(qū)域邊界由復(fù)雜向簡單變化,斑塊向聚集化發(fā)展;而高溫區(qū)域因為由研究區(qū)中心向外擴散,斑塊大量增加,導(dǎo)致景觀形狀指數(shù)上升。因為2019年高溫區(qū)和超高溫區(qū)多為工業(yè)用地,連結(jié)成片,所以斑塊的團(tuán)聚性較2001年增強較多。2019年所有等級的凝聚度指數(shù)均大于95,說明研究區(qū)實際景觀格局對城市規(guī)劃有較好的響應(yīng),所有斑塊的聚合程度都較好,連通性較強。因此在未來發(fā)展中,要注意繼續(xù)保持低溫斑塊的團(tuán)聚性,對于高溫區(qū)域則要適當(dāng)采取阻隔措施,如修建綠化帶,增加植被面積等防止高溫斑塊大量團(tuán)聚,造成熱環(huán)境。

2.2.2 景觀水平上熱力景觀格局演變

2001、2019年景觀水平上熱力景觀指數(shù)如表4所示。對研究區(qū)從景觀水平上分析,2001—2019年,斑塊數(shù)量和斑塊密度大幅度減少,均降低了62%,這體現(xiàn)了重慶市主城區(qū)的熱力景觀總體上呈聚集化,也說明隨著經(jīng)濟發(fā)展和城市規(guī)劃,研究區(qū)對土地的集約利用有了顯著的效果。蔓延度指數(shù)有所上升,說明研究區(qū)內(nèi)斑塊總體向著密集、團(tuán)聚的方向發(fā)展,連通性增強。連通性指數(shù)變化不大,均高于99.8,說明研究區(qū)內(nèi)斑塊整體連通性一直較高。從均勻度指數(shù)和多樣性指數(shù)來看,二者分別減少了0.06和0.03,說明研究區(qū)近年來的發(fā)展導(dǎo)致景觀的多樣性和均衡性稍微有所下降。同時,均勻度指數(shù)在0.5左右,說明研究區(qū)景觀均衡性較低,這也為研究區(qū)日后在發(fā)展建設(shè)的同時,要注重生態(tài)環(huán)境的維護(hù)提供了思路。

2.3 城市熱環(huán)境成因分析

將2019年反演LST與來源于中科院地理科學(xué)與資源研究所的同期土地利用數(shù)據(jù)疊加,如圖3所示?？梢园l(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)的高溫區(qū)域是建設(shè)用地,目前重慶的經(jīng)濟支柱以第二產(chǎn)業(yè)為主,因而研究區(qū)內(nèi)工業(yè)園區(qū)較多,工業(yè)園通常占地面積較大且多為硬化地面,植被覆蓋率低,加之日常生產(chǎn)工作導(dǎo)致其局部LST過高。由于研究區(qū)地處山地,礙于地形的制約,各工業(yè)園區(qū)區(qū)位與人類活動區(qū)域臨近,導(dǎo)致其散熱效果不好,也易使熱量聚集。此外,重慶市主城區(qū)在空間格局上呈現(xiàn)多中心組團(tuán)式發(fā)展,各大商圈的建筑密度和人口密度較大,其LST也較高。近年來重慶的旅游業(yè)有長足發(fā)展,機場及各大火車站吞吐量極大,LST也升高。已知水體對地表面有降溫作用,但在2019年,研究區(qū)兩江流域及其周圍的溫度并未顯現(xiàn)出明顯的降低,這是因為重慶位于丘陵地區(qū),為了加強各區(qū)之間的交流連通,修建眾多橋梁,導(dǎo)致硬化地面掩蓋了水面,從而水體的降溫效應(yīng)不明顯。而研究區(qū)內(nèi)海拔較高的山地由于地形原因,開發(fā)痕跡更小,因此其植被覆蓋更高,區(qū)域溫度較低,如中梁山山脈、縉云山山脈以及巴南區(qū)南部區(qū)域。

圖3 2019年重慶市主城九區(qū)LST Fig.3 LST of Chongqing urban district in 2019

可以看出,地形、建筑以及植被覆蓋度是影響研究區(qū)LST的重要影響因素。因此本研究選擇NDVI、DEM以及NDBI三個指標(biāo)表征,對其與LST做Pearson相關(guān)分析,如表5所示。

表5 各影響因子與LST相關(guān)系數(shù)Tab.5 Correlation coefficient between influence factors andLST

①NDVI與LST相關(guān)性分析

比較2期NDVI值,發(fā)現(xiàn)NDVI與LST呈負(fù)相關(guān),而2019年NDVI相關(guān)系數(shù)達(dá)到了-0.68,比2001(-0.48)呈現(xiàn)更大的相關(guān)性,這表明2019年NDVI與LST聯(lián)系較2001年相比更為緊密,說明城市熱環(huán)境的惡化,導(dǎo)致對植被的依賴性增強。在日后規(guī)劃布局中,注意合理規(guī)劃綠地格局,充分發(fā)揮其對于城市熱環(huán)境的緩解作用。同時2019年綠地的降溫作用比2001年更為顯著。2019年NDVI每增加0.1,LST就降低2 ℃;

②DEM與LST相關(guān)性分析

DEM與2期LST的相關(guān)性分別為-0.4和-0.48,說明研究區(qū)內(nèi)高程與LST呈負(fù)相關(guān),且2019年二者相關(guān)性更大,對研究區(qū)而言,海拔每升高100 m,LST可降低0.8 ℃。重慶市位于山地丘陵地區(qū),地形起伏較大,其地面溫度與高程的相關(guān)性較顯著。同時近年來由于發(fā)展規(guī)劃的要求,研究區(qū)內(nèi)在海拔較低的平坦地區(qū)修建了多座大型工業(yè)園區(qū),導(dǎo)致海拔低的地方與相對高海拔地區(qū)溫差更大。

③NDBI與LST相關(guān)性分析

2期NDBI與LST呈正相關(guān)。隨著城鎮(zhèn)化導(dǎo)致的人口密集,使得城市范圍向外擴張,地表建筑覆蓋度增大,而硬化后的土地通常具有散熱性差的特征,破壞地表熱平衡,使得LST上升,因此LST與NDBI的關(guān)系也更為緊密。

綜合來看,3個指標(biāo)與LST均有較強相關(guān)性,且到2019年,研究區(qū)對3個影響因子的響應(yīng)均強于2001年,LST與3種地表因素的相關(guān)性為:NDBI>NDVI>DEM,說明在城鎮(zhèn)化較完善的主城九區(qū),比起高程和植被覆蓋度等自然因素,建筑覆蓋度對LST的影響更大。

3 結(jié)論

本文基于2期Landsat影像,使用輻射傳輸方程算法反演得到LST,并采用景觀格局分析法、相關(guān)性分析法對重慶市主城區(qū)近20年熱環(huán)境格局的特征和變化進(jìn)行了研究,結(jié)果表明:

①2001—2019年間,隨著城市發(fā)展建設(shè),重慶市主城九區(qū)城市熱環(huán)境顯著加劇,整體上呈現(xiàn)向北延伸的趨勢,高溫區(qū)域面積擴張,同時分布上由零散向聚集成片化發(fā)展,且多為建設(shè)用地。到2019年主城九區(qū)LST呈現(xiàn)“內(nèi)高外低”的空間格局。

②研究區(qū)低溫區(qū)域邊界由復(fù)雜向簡單變化,斑塊向聚集化發(fā)展,熱力景觀總體上連通性高,斑塊趨于聚集化,同時多樣性和均衡性還有待加強。

③LST與3種地表因素的相關(guān)性為:NDBI>NDVI>DEM,且3種地表因素2019年相關(guān)性均高于2001年。NDVI和DEM與LST呈負(fù)相關(guān),NDBI與LST呈正相關(guān)。

重慶市作為典型的山地城市,對其熱環(huán)境的研究對于其他具有相似地形特征的地區(qū)有一定的借鑒意義和參考價值。