基于遙感數(shù)據(jù)的城市熱島效應(yīng)研究目錄1引言 52.材料與方法 72.1研究區(qū)概況 72.2技術(shù)路線(xiàn)圖 92.3數(shù)據(jù)來(lái)源及處理 92.3.1地表溫度數(shù)據(jù) 92.3.2下墊面因素 102.3.3土地利用數(shù)據(jù) 102.4熱島強(qiáng)度分級(jí) 112.5典型區(qū)域劃分 112.6統(tǒng)計(jì)分析 113.結(jié)果與分析 123.1熱島效應(yīng)的季節(jié)變化特征 123.2熱島效應(yīng)的區(qū)域變化 143.3下墊面對(duì)熱島效應(yīng)時(shí)空分布的影響 173.3.1NDVI對(duì)熱島效應(yīng)的影響 173.3.2NDWI對(duì)熱島效應(yīng)的影響 194.討論 205.結(jié)論 24參考文獻(xiàn)： 24致謝 25摘要：本研究以MODIS逐日數(shù)據(jù)反演的地表溫度產(chǎn)品為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，基于GEE平臺(tái)對(duì)地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行單位變換、逐月均值計(jì)算等處理，采用密度分割法對(duì)地表溫度進(jìn)行熱島強(qiáng)度劃分，在季節(jié)尺度上通過(guò)對(duì)地表溫度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析研究區(qū)熱島強(qiáng)度空間分布特征及其演變規(guī)律，結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)將海口市劃分為建成區(qū)-近郊區(qū)-遠(yuǎn)郊區(qū)三個(gè)典型區(qū)域，分析熱島強(qiáng)度的區(qū)域差異，采用相關(guān)分析方法，探討了下墊面因素對(duì)熱島效應(yīng)的影響。研究結(jié)果表明：（1）?？谑谐鞘袩釐u效應(yīng)2-8月逐步增強(qiáng)，9-1月逐步減弱，在8月達(dá)到最強(qiáng)，在1與12月達(dá)到最低，但在冬季城市熱島中心并不明顯；（2）?？谑袇^(qū)溫度比近郊和遠(yuǎn)郊地區(qū)溫度更高，但差異不大（建成區(qū)與近郊區(qū)月均溫度相差0.76℃，建成區(qū)與遠(yuǎn)郊區(qū)月均溫度相差0.22℃），熱島中心出現(xiàn)在市區(qū)；（3）?？谑兄脖桓采w度和水體指數(shù)均與熱島效應(yīng)呈正相關(guān)關(guān)系。關(guān)鍵詞：城市熱島；GEE平臺(tái)；地表溫度；土地覆蓋類(lèi)型1引言進(jìn)入21世紀(jì)，隨著人們城市化進(jìn)程的不斷發(fā)展，城市的一些弊端也逐漸顯現(xiàn)出來(lái)。由于城市快速發(fā)展吸引著人們向城市遷移，城市逐漸成為一個(gè)高能量、高密度的極核。城市擴(kuò)張導(dǎo)致的下墊面性質(zhì)發(fā)生變化，植被覆蓋面積減少和建筑用地面積的增加是導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)產(chǎn)生的主要原因。城市地區(qū)相較于郊區(qū)植被覆蓋率低，并且城市人工建筑物密集，各類(lèi)水泥建筑物和城市柏油道路比郊區(qū)的土壤、植被具有更大的吸熱率和更小的比熱容，使得城市地區(qū)升溫快，并向四周和大氣中大量輻散，造成了同一時(shí)間城區(qū)氣溫普遍高于周?chē)慕紖^(qū)氣溫，從而形成熱島效應(yīng)。與傳統(tǒng)觀測(cè)站監(jiān)測(cè)相比，遙感具有連續(xù)性、覆蓋范圍廣、速度快、成本低等特點(diǎn)。遙感數(shù)據(jù)是獲取地表溫度、植被覆蓋信息和土地利用信息等的基礎(chǔ)，遙感技術(shù)為城市熱島效應(yīng)研究提供了有力的技術(shù)支持。探索城市熱島的強(qiáng)度和空間布局在時(shí)間尺度上的響應(yīng)關(guān)系，以揭示城市熱島與不同土地類(lèi)型、人口的內(nèi)在聯(lián)系，以期為緩解城市熱島效應(yīng)、改善城市熱環(huán)境提供科學(xué)依據(jù)，同時(shí)對(duì)相關(guān)部門(mén)進(jìn)行城市規(guī)劃和改善城市局地小氣候具有指導(dǎo)意義。國(guó)內(nèi)對(duì)城市熱島效應(yīng)研究略晚于國(guó)外，20世紀(jì)80年代我國(guó)才剛剛起步并重視熱島效應(yīng)的研究。早期的研究大多集中于城市熱島效應(yīng)明顯且經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的城市，如，北京、上海、廣州等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市?，F(xiàn)今隨著我國(guó)城市建設(shè)的不斷發(fā)展，城市熱島效應(yīng)的影響開(kāi)始由超一線(xiàn)城市向一二線(xiàn)城市輻散。通過(guò)對(duì)中文文獻(xiàn)的檢索結(jié)果分析表明，近兩年內(nèi)城市熱島效應(yīng)相關(guān)的論文數(shù)量已經(jīng)達(dá)到40篇，有關(guān)一線(xiàn)城市的論文就接近30篇，其中，近5年內(nèi)關(guān)于北京熱島效應(yīng)研究論文數(shù)量接近20篇，近3年內(nèi)有關(guān)南京城市熱島效應(yīng)論文接近10篇，因此可以看出，目前關(guān)于一二線(xiàn)城市的城市熱島效應(yīng)的研究的仍是熱點(diǎn)以往對(duì)城市熱島監(jiān)測(cè)方式主要采用氣象站觀測(cè)、人員實(shí)地考察等傳統(tǒng)方法，但現(xiàn)如今我國(guó)遙感技術(shù)快速發(fā)展，對(duì)城市熱島效應(yīng)研究也以遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)為主，通過(guò)遙感技術(shù)可以有效且快速對(duì)城市地表溫度的空間分布定期監(jiān)測(cè)。王靖嵐等人以城市地表溫度揭示熱島與土地覆被的變化，通過(guò)反演城市地表溫度研究城市熱島分布[1-3]。Lai等人通過(guò)將灌木草坪等地與建筑、不透水地面相比，得知具有不同的熱慣性與熱容量值，具有明顯的緩沖溫度、濕度變化的功效[4]。鄭培鑫等人利用遙感地表溫度資料，對(duì)太原城市群地表溫度和熱島強(qiáng)度進(jìn)行研究，并從多個(gè)時(shí)間尺度研究太原城市群熱島效應(yīng)的分布特征和演變規(guī)律[5]。李玉杰等人通過(guò)研究融合“源-匯”理論,引入城市熱島源匯指數(shù),通過(guò)城鄉(xiāng)梯度法分析源、匯景觀類(lèi)型對(duì)熱島效應(yīng)的貢獻(xiàn);識(shí)別局域尺度下景觀格局顯著影響城市熱島的閾值,為城市規(guī)劃的景觀組分提供量化控制范圍，進(jìn)而為減輕熱島的景觀規(guī)劃提供指導(dǎo)[6]。楊朝斌針對(duì)城市水體和植被組成的“藍(lán)綠空間”，定量化的分析了蘇州市的藍(lán)綠空間對(duì)城市綠道的降溫作用[7]。熊鷹基于多源遙感數(shù)據(jù)和興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)等，討論人居環(huán)境中的熱環(huán)境效應(yīng)及其影響因素，結(jié)果表明景觀格局、城市建設(shè)強(qiáng)度和地形地貌是影響城市熱環(huán)境格局的主要因素，而人文因素則在加劇熱島效應(yīng)的形成[8]。李璇瓊等利用Landsat8遙感影像計(jì)算研究區(qū)亮度溫度，再利用劈窗算法反演地表溫度，并計(jì)算凈輻射通量和土壤熱通量，然后分析熱島效應(yīng)與植被覆蓋度、凈輻射通量與環(huán)境空氣質(zhì)量的相關(guān)性，最后有針對(duì)性地提出公園城市建設(shè)的相關(guān)措施[9]。還有學(xué)者基于FY-3C/VIRR地表溫度數(shù)據(jù)開(kāi)展熱島效應(yīng)的時(shí)空分布特征研究[10-11]。目前通過(guò)遙感數(shù)據(jù)反演地表溫度來(lái)探究城市熱島效應(yīng)，取得了顯著的研究進(jìn)展。熱帶地區(qū)多云雨天氣，不利于遙感數(shù)據(jù)的獲取，因此，熱帶海島城市由于受云雨等氣象條件的限制，該區(qū)域高質(zhì)量遙感數(shù)據(jù)十分有限，這為熱帶海島城市相關(guān)研究造成一定困難。此外，熱島海島城市，相較于內(nèi)陸有其獨(dú)特的自然、氣候特點(diǎn)，例如海島城市的氣候顯著受到本地常年季風(fēng)的影響，常年有穿過(guò)城市冠層內(nèi)街道的季風(fēng)對(duì)緩解城市熱島強(qiáng)度起到了非常關(guān)鍵的作用，與此同時(shí)，晴朗天氣條件下強(qiáng)烈的太陽(yáng)輻射對(duì)城市熱島效應(yīng)具有較大的增強(qiáng)作用。臺(tái)風(fēng)多發(fā)季所帶來(lái)的大量降水相較于其他季節(jié)城市熱島效應(yīng)也會(huì)減弱。然而，目前針對(duì)熱帶海島城市的城市熱島效應(yīng)研究較少，熱帶海島城市熱島效應(yīng)強(qiáng)度、時(shí)空分布規(guī)律及其影響機(jī)制有待進(jìn)一步研究，因此，本研究以海南省典型城市為研究區(qū)，基于多源遙感數(shù)據(jù)，分析城市熱島強(qiáng)度及其空間分布規(guī)律和季節(jié)差異，分析下墊面因素與地表溫度的關(guān)系，探討緩解城市熱島效應(yīng)的因素，為改善城市熱環(huán)境提供科學(xué)依據(jù)。2.材料與方法2.1研究區(qū)概況?？谑校Ｄ鲜≥牭丶?jí)市、省會(huì)，北部灣城市群重要節(jié)點(diǎn)城市，二線(xiàn)城市，位于北緯19°31′—20°04′，東經(jīng)110°07′—110°42′之間，地處海南島北部，東鄰文昌，西接澄邁，南毗定安，北瀕瓊州海峽。全是地勢(shì)平緩，分布在海拔10米左右的平原上。?？谑休犘阌^(qū)、龍華區(qū)、瓊山區(qū)、美蘭區(qū)4個(gè)區(qū)。海口市屬于熱帶季風(fēng)海洋性氣候，全年日照時(shí)間長(zhǎng)，輻射能量大，年平均日照時(shí)數(shù)2000小時(shí)以上，太陽(yáng)輻射量可達(dá)到11到12萬(wàn)卡；年平均氣溫23.8℃，最高平均氣溫28℃左右，最低平均氣溫18℃左右，最熱月8月為，最冷月為1月。作為海南省的省會(huì)，近年來(lái)海口市城市建成區(qū)不斷向外擴(kuò)張，城市建筑高度與城市化發(fā)展水平也逐年上升，使得熱量在城市區(qū)域內(nèi)大量堆積，熱島效應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)。圖SEQ圖表\*ARABIC1研究區(qū)分布與2022年土地利用現(xiàn)狀圖2.2技術(shù)路線(xiàn)圖本研究采用的數(shù)據(jù)是基于GEE平臺(tái)和Sentinel-2衛(wèi)星獲取的影像進(jìn)行分析得到的數(shù)據(jù)。分析流程包括基于GEE平臺(tái)獲取的地表溫度數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行熱島強(qiáng)度分級(jí)、基于GEE平臺(tái)地表反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行反演得到下墊面因素在研究區(qū)的分布特征、對(duì)Sentinel-2衛(wèi)星獲取的衛(wèi)星影像進(jìn)行地類(lèi)分析獲取土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)圖并基于此進(jìn)行典型區(qū)域劃分。具體流程如圖2所示：圖2技術(shù)路線(xiàn)圖2.3數(shù)據(jù)來(lái)源及處理2.3.1地表溫度數(shù)據(jù)本研究使用MODIS地表溫度產(chǎn)品（MODIS/061/MOD11A2），MODIS/061/MOD11A2為L(zhǎng)1B級(jí)8天合成產(chǎn)品，空間分辨率為1KM。L1B級(jí)產(chǎn)品的最新算法在反射響應(yīng)速度、掃描角度與紅外波段的光學(xué)串?dāng)_等方面進(jìn)行了調(diào)整，產(chǎn)品精度進(jìn)一步提升，保證了數(shù)據(jù)的一致性與相對(duì)穩(wěn)定性。本研究基于谷歌地球引擎（GEE）平臺(tái)獲取覆蓋?？谑?021年12月至2022年11月的逐日地表溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)?；贕EE平臺(tái)，集成掩膜提取算法，使用海口市行政區(qū)劃圖提取海口區(qū)域范圍的MODIS數(shù)據(jù)。集成像元矯正算法，對(duì)MODIS地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行一點(diǎn)的矯正。另外，采用轉(zhuǎn)換公式（式1）將MODIS溫度產(chǎn)品的單位由開(kāi)爾文轉(zhuǎn)化為攝氏度C=0.02?K?273.15（1）式中，C為單位轉(zhuǎn)換后的地表溫度；K為MODIS11A1數(shù)據(jù)集的像元值。由于本研究是在季節(jié)尺度上進(jìn)行研究的，因此，基于GEE平臺(tái)，通過(guò)集成統(tǒng)計(jì)算法，進(jìn)一步計(jì)算獲得逐月地表溫度數(shù)據(jù)。2.3.2下墊面因素本研究通過(guò)植被覆蓋度來(lái)探究植被對(duì)?？谑袩釐u效應(yīng)的相關(guān)關(guān)系，本文采用NDVI數(shù)據(jù)來(lái)表征植被覆蓋度。本研究基于GEE平臺(tái)，利用MODIS地表反射率數(shù)據(jù)，反演獲取NDVI數(shù)據(jù)，NDVI的計(jì)算公式(2)為:NDVI=(NIR?R)/(NIR+R)(2)NIR為近紅外波段的反射值,R為紅光波段的反射值。本研究采用歸一化水指數(shù)來(lái)探究水域?qū)Τ鞘袩釐u效應(yīng)的影響，與NDVI相比，NDWI指數(shù)能及時(shí)地響應(yīng)，可以很好的反映區(qū)域溫度過(guò)高的熱島效應(yīng)。該指數(shù)也是基于GEE平臺(tái)，利用MODIS地表反射率數(shù)據(jù)反演獲取，NDWI是基于綠波段與近紅外波段的歸一化比值指數(shù)，表達(dá)式（式3）為：NDWI=(G?NIR)/(G+NIR)（3）式中，G為綠色波段；NIR為近紅外波段的反射值。接著，利用獲取到的反演數(shù)據(jù)，通過(guò)集成統(tǒng)計(jì)來(lái)計(jì)算研究區(qū)逐月下墊面指數(shù)數(shù)據(jù)，并與通過(guò)GEE平臺(tái)獲取到的逐月地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性相關(guān)分析。2.3.3土地利用數(shù)據(jù)本研究所使用的空間分辨率為10m的土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)，是基于Sentinel-2衛(wèi)星所獲取的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用分類(lèi)，通過(guò)目視判別法與分析Sentinel-2衛(wèi)星的各個(gè)波段的波長(zhǎng)的方法，結(jié)合研究區(qū)實(shí)地資料及照片，判斷遙感影像上實(shí)地地物類(lèi)別?；谂袛嗟牡匚镱?lèi)別，利用監(jiān)督分類(lèi)對(duì)研究區(qū)地物進(jìn)行地類(lèi)劃分，從而獲得土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)。基于各類(lèi)判別方法所獲取到的地物類(lèi)別包括，水域、林地、淹沒(méi)植被、耕地、建筑區(qū)、裸地、云與牧場(chǎng)。如圖1。2.4熱島強(qiáng)度分級(jí)基于得到的以季節(jié)為尺度的月均地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行熱島等級(jí)劃分，本研究采用密度分割法劃分研究區(qū)熱島等級(jí)。將得到地表溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得到年均溫度，即為均值，利用月均地表溫度數(shù)據(jù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，得到均值為28℃，標(biāo)準(zhǔn)差為3。以6攝氏度為區(qū)間，將熱島強(qiáng)度劃分為4個(gè)等級(jí)。具體劃分如表1所示：表SEQ表格\*ARABIC1熱島強(qiáng)度等級(jí)劃分序號(hào)熱島強(qiáng)度等級(jí)范圍1低溫T<22中溫23中高溫24高溫T≥（注：T為地表溫度）2.5典型區(qū)域劃分通過(guò)查詢(xún)土地利用類(lèi)型分類(lèi)表，來(lái)提取土地利用類(lèi)型圖中各土地利用類(lèi)型，通過(guò)得到的信息將被建筑用地覆蓋率超過(guò)80%的區(qū)域劃分為建成區(qū)，郊區(qū)根據(jù)主要土地利用類(lèi)型的種類(lèi)來(lái)劃分成近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)。依據(jù)杜能農(nóng)業(yè)區(qū)位論原理，建成區(qū)向外依次為自由式農(nóng)業(yè)、林業(yè)、輪作式農(nóng)業(yè)、谷草式農(nóng)業(yè)、三圃式農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)這樣的同心圓結(jié)構(gòu)。基于研究區(qū)土地利用類(lèi)型分類(lèi)圖將大部分被林地覆蓋的區(qū)域劃為近郊區(qū)，以耕地和牧場(chǎng)為主的區(qū)域劃分為遠(yuǎn)郊區(qū)。對(duì)已劃分的3個(gè)區(qū)域，由于每個(gè)區(qū)域都存在高溫區(qū)和相對(duì)低溫區(qū)，因此為了使各區(qū)域的地表溫度進(jìn)行對(duì)比，所以分別計(jì)算在其范圍內(nèi)的已獲得的地表溫度數(shù)據(jù)各月份的平均值，以此來(lái)減少各區(qū)域極端高溫和相對(duì)極端低溫對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)比的影響。2.6統(tǒng)計(jì)分析基于GEE平臺(tái)獲取的地表溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行以季節(jié)為尺度的均值計(jì)算，統(tǒng)計(jì)計(jì)算各個(gè)月的地表溫度均值與極大值極小值像元，對(duì)基于Sentinel-2衛(wèi)星獲得的土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)所劃分的各個(gè)典型區(qū)域以及對(duì)利用密度分割法劃分的各個(gè)熱島強(qiáng)度等級(jí)也進(jìn)行均值與極值的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，計(jì)算各個(gè)區(qū)域的地表溫度均值與極大極小值。基于GEE平臺(tái)MODIS地表反射率數(shù)據(jù)反演獲得的NDVI與NDWI下墊面因素，統(tǒng)計(jì)計(jì)算均值，與地表溫度均值進(jìn)行相關(guān)回歸分析，探究下墊面因素與城市熱島效應(yīng)的關(guān)系。3.結(jié)果與分析3.1熱島效應(yīng)的季節(jié)變化特征通過(guò)2022年?？谑型恋乩脭?shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)北部屬于海口市市區(qū)，并且位于沿海地區(qū)，因此溫度變化迅速且波動(dòng)較大。研究區(qū)東部存在著紅樹(shù)林保護(hù)區(qū)，因此溫度變化較為穩(wěn)定。南部地區(qū)存在著大范圍的農(nóng)場(chǎng)和耕地，西部地區(qū)主要是以林地為主。通過(guò)對(duì)2021年12月—2022年11月研究區(qū)地表溫度數(shù)據(jù)的處理和統(tǒng)計(jì)分析，得到研究區(qū)各月份城市熱島效應(yīng)強(qiáng)度等級(jí)的分布圖。為了更直觀的分析?？谑袇^(qū)域范圍地表溫度的分布狀況，分別統(tǒng)計(jì)了各個(gè)月的最高溫、最低溫，還有不同熱島強(qiáng)度的均溫。（圖3，表2）海口市10月、11月、12月和1月迎來(lái)大范圍的低溫區(qū)（由于?？诘靥師釒У貐^(qū)，屬于熱帶季風(fēng)氣候，因此城市熱島等級(jí)的低溫區(qū)是相較于熱帶地區(qū)的低溫），其中以12月以及1月最為強(qiáng)烈，平均溫度分別為24℃和23.1℃。?？谑袇^(qū)域最低溫出現(xiàn)于11月，最高溫度出現(xiàn)于8月，分別為7.55℃和42.85℃。2月—8月逐漸出現(xiàn)大范圍的中高溫及以上區(qū)域，研究區(qū)平均溫度由26.68℃逐步攀升至32.12℃，其中6月，8月出現(xiàn)大范圍高溫區(qū)，8月高溫區(qū)域面積達(dá)到最大，而6月與8月高溫區(qū)的平均溫度分別為為35.22℃和35.75℃。8月過(guò)后，溫度開(kāi)始逐步減弱，9月平均溫度較8月下降了0.63℃，之后平均溫度以每個(gè)月超過(guò)1℃的跌幅逐步降低。各月份地表平均溫度最大最小值的差值都在10℃以上，最大達(dá)到了28.4℃，平均差值為15.41℃。高溫區(qū)主要集中在?？谑薪ǔ蓞^(qū)，近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)在6月之后逐漸轉(zhuǎn)為中高溫區(qū)域。中高溫?zé)釐u面積相對(duì)浮動(dòng)較小，且在3月—9月長(zhǎng)時(shí)間占據(jù)熱島面積60%以上。建成區(qū)全年存在相較于近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)的大范圍高溫區(qū)。圖SEQ圖表\*ARABIC3?？谑?021年12月至2022年11月城市熱島效應(yīng)等級(jí)分布圖表2?？谑懈髟路莞鳠釐u等級(jí)強(qiáng)度均值（℃）JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec低溫18.2818.5216.1118.9315.8319.50中溫23.1525.8426.3524.9524.7426.4626.7026.1825.4825.0523.97中高溫28.4227.8229.2230.4830.1231.1831.0731.0131.2228.7327.7027.39高溫34.5934.7935.2234.6035.7535.11max28.9931.2133.8636.2737.5738.3539.1542.8537.4432.7932.3927.56min12.6316.6023.0924.959.1725.2626.1825.0527.5716.597.5518.83mean23.1026.6829.0030.5328.8532.0631.1732.1231.4927.0025.8124.00另外，通過(guò)統(tǒng)計(jì)也得到了海口市月平均溫度變化圖（圖4）。自9月起，溫度開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在1月達(dá)到最低后，溫度開(kāi)始漸漸提升。此外，可以看出溫度在5月出現(xiàn)了一次下降，通過(guò)查詢(xún)資料得知，2022年5月?？诙嚓幱晏鞖?，并且月初受冷空氣影響，溫度僅為20~23℃。因此導(dǎo)致5月份月均溫相較于上個(gè)月下降了1.68℃。在7月，溫度也出現(xiàn)了小幅度的下降，這是由于?？诘貐^(qū)夏季多發(fā)臺(tái)風(fēng)天氣，并且通過(guò)查閱資料，2022年7月出現(xiàn)了長(zhǎng)時(shí)間的雷雨天氣，受云霧影響，7月研究區(qū)范圍受太陽(yáng)光輻射時(shí)間減少，因此導(dǎo)致溫度出現(xiàn)小幅度下降。圖SEQ圖表\*ARABIC4海口市月平均溫度變化圖3.2熱島效應(yīng)的區(qū)域變化對(duì)于2022年?？谑型恋乩脭?shù)據(jù)提取的建成區(qū)，近郊區(qū)，遠(yuǎn)郊區(qū)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析各區(qū)域范圍內(nèi)的地表溫度數(shù)據(jù)，得到溫度對(duì)比圖（圖5，圖6）。在8月和9月，建成區(qū)與遠(yuǎn)郊區(qū)的溫度差異最大，8月建成區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)相差3.66℃，9月相差2.13℃，同樣也是在8月和9月，建成區(qū)與近郊區(qū)溫度差異達(dá)到最大，分別為2.47℃和2.49℃。5月—9月建成區(qū)與近郊區(qū)開(kāi)始出現(xiàn)明顯溫度差距，而1月、2月、3月、4月、10月和12月各區(qū)域溫度基本相似，并無(wú)太大差別，而遠(yuǎn)郊區(qū)在1月、2月、4月、5月、7月、12月同建成區(qū)的溫差并不太大。但是在11月，出現(xiàn)建成區(qū)溫度明顯低于遠(yuǎn)郊區(qū)溫度的現(xiàn)象，而且近郊區(qū)溫度也大于建成區(qū)溫度，并有相較于其他月份有較大差距。建成區(qū)與近郊區(qū)、遠(yuǎn)郊區(qū)的溫度差值有50%以上的月份為正值，近郊區(qū)為10個(gè)月，遠(yuǎn)郊區(qū)為7個(gè)月，并且年均溫差均為正值，近郊區(qū)為0.76℃，遠(yuǎn)郊區(qū)為0.26℃，如表3，圖7所示。由于各區(qū)域的主要土地利用類(lèi)型性質(zhì)差異較大，使得近郊區(qū)的溫度變化范圍相較于建成區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)更小。建成區(qū)月均最高溫度為34.53℃，位于8月，最低溫為22.99℃，位于1月；近郊區(qū)月均最高溫度為32.06℃，位于8月，最低溫為22.91℃，位于1月；遠(yuǎn)郊區(qū)月均最高溫度為33.08℃，位于6月，最低溫為23.42℃，位于1月。建成區(qū)和近郊區(qū)的溫度都是在9月開(kāi)始呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，2月開(kāi)始呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但是在遠(yuǎn)郊區(qū)范圍內(nèi)，地表溫度在6月達(dá)到最高，并開(kāi)始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，并且在9月出現(xiàn)小幅溫度回升。圖SEQ圖表\*ARABIC5?？谑懈鲄^(qū)域溫度對(duì)比圖圖SEQ圖表\*ARABIC6海口市各區(qū)域月平均溫度變化圖圖SEQ圖表\*ARABIC7建成區(qū)與近、遠(yuǎn)郊區(qū)溫度差異變化（a：建成區(qū)與近郊區(qū)，b：建成區(qū)與遠(yuǎn)郊區(qū)）表3各區(qū)域均溫及溫度差異表JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec建城區(qū)22.9926.5428.7730.9730.0332.0231.8334.5333.4027.2424.1024.37近郊區(qū)22.9126.5628.5430.3527.9531.3830.4732.0630.9127.0525.5423.90遠(yuǎn)郊區(qū)23.4226.9329.7730.5429.6133.0831.8130.8731.2726.5026.5123.84建遠(yuǎn)差異-0.42-0.39-1.010.420.42-1.060.033.662.130.74-2.410.54建近差異0.08-0.020.230.612.080.641.362.472.490.19-1.440.483.3下墊面對(duì)熱島效應(yīng)時(shí)空分布的影響3.3.1NDVI對(duì)熱島效應(yīng)的影響植被在全球生態(tài)系統(tǒng)中扮演著重要的角色，利用遙感影像來(lái)獲取植被信息，成為研究氣候及生態(tài)變化的重要方向。NDVI數(shù)據(jù)與植被的許多參數(shù)密切相關(guān)，是監(jiān)測(cè)地面植被變化的一個(gè)重要指標(biāo)。通過(guò)對(duì)所獲取的MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行NDVI指數(shù)的計(jì)算，來(lái)研究歸一化植被指數(shù)（NDVI）與城市熱島效應(yīng)之間的關(guān)系。歸一化植被指數(shù),可使植被從水和土中分離出來(lái),能客觀地反映植被覆蓋量的變化,是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子。NDVI是基于影像近紅外波段和紅色波段的反射率的值得到的。圖8分別表示建成區(qū)與NDVI的關(guān)系圖，近郊區(qū)與NDVI的關(guān)系圖，遠(yuǎn)郊區(qū)與NDVI的關(guān)系圖，?？谑信cNDVI的關(guān)系圖。如圖7和表4所示，建成區(qū)的NDVI數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)。海口市地表溫度與NDVI數(shù)值呈一定的正相關(guān)關(guān)系，不僅僅是?？谑校總€(gè)研究區(qū)域的地表溫度與NDVI都呈現(xiàn)出一定的正相關(guān)關(guān)系，即隨著植被覆蓋量的增加，?？谑醒芯繀^(qū)各區(qū)域的地表溫度也隨之升高，城市熱島效應(yīng)逐漸增強(qiáng)。但植被覆蓋度在一般情況下是與LST成負(fù)相關(guān)關(guān)系。圖SEQ圖表\*ARABIC8各典型區(qū)域以及?？谑蠳DVI與溫度關(guān)系圖（a:建成區(qū)，b：近郊區(qū)，c：遠(yuǎn)郊區(qū)，d：?？谑校┍?各典型區(qū)域NDVI數(shù)值表JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec建成區(qū)NDVI0.050.020.300.270.090.09近郊區(qū)NDVI20.350.210.480.400.380.35遠(yuǎn)郊區(qū)NDVI0.130.080.200.320.210.470.420.390.34全區(qū)NDVI0.100.080.180.290.180.420.360.330.333.3.2NDWI對(duì)熱島效應(yīng)的影響通過(guò)對(duì)各區(qū)域的水體指數(shù)進(jìn)行對(duì)比，可以看出建成區(qū)的NDWI最小，而近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)并無(wú)太大差異（圖9），建成區(qū)與近郊區(qū)的差值的均值為0.1，而建成區(qū)與遠(yuǎn)郊區(qū)的差值的均值為0.09，近郊區(qū)NDWI相對(duì)較高。建成區(qū)NDWI最高為0.28，最小為0.133；近郊區(qū)NDWI最高為0.296，最小為0.14；遠(yuǎn)郊區(qū)NDWI最高為0.294，最小為0.136。通過(guò)將?？谑忻吭缕骄鶞囟扰c?？谑蠳DWI進(jìn)行散點(diǎn)圖對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)NDWI與海口市地表溫度呈一定的正相關(guān)關(guān)系（圖10）。但在正常情況下NDWI應(yīng)對(duì)溫度有抑制作用。圖SEQ圖表\*ARABIC9各區(qū)域NDWI對(duì)比圖圖10研究區(qū)NDWI與地表溫度關(guān)系4.討論北部沿海地區(qū)相較于內(nèi)陸地區(qū)首先受到冷空氣侵襲，更早進(jìn)入低溫范圍，但是由于海陸熱力性質(zhì)不同，溫度的下降幅度比內(nèi)陸地區(qū)要小，并且北部地區(qū)為建成區(qū)，城市人工建筑物，各類(lèi)水泥建筑物和城市柏油道路吸熱率大和比熱容小，使得城市地區(qū)升溫快，并向四周和大氣中大量輻散，造成全年大部分時(shí)間建成區(qū)地表溫度高于郊區(qū)溫度，?？谑袇^(qū)成為熱島中心，并向外輻散，受城市熱島效應(yīng)的影響，溫度會(huì)高于內(nèi)陸地區(qū)。冷空氣消退后，城市下墊面相較于郊區(qū)對(duì)太陽(yáng)輻射有較強(qiáng)的吸收作用，因此溫度回升迅速。研究區(qū)東部地區(qū)由于存在紅樹(shù)林保護(hù)區(qū)，并且紅樹(shù)林主要生長(zhǎng)于陸地與海洋交界帶的灘涂淺灘，是陸地向海洋過(guò)渡的特殊生態(tài)系統(tǒng)，紅樹(shù)林和灘涂、海水對(duì)太陽(yáng)輻射的疊加吸收，使得溫度的下降和上升比北部地區(qū)和西部地區(qū)更加緩慢。中西部地區(qū)以林地為主，大部分位于近郊區(qū)內(nèi)，F(xiàn)VC(FractionalVegetationCover)與LST（LandSurfaceTemperature）整體上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，農(nóng)田區(qū)域出現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，而林地相關(guān)性最低[12],因此近郊區(qū)溫度是所有區(qū)域內(nèi)最低的。南部區(qū)域由于存在大范圍的農(nóng)場(chǎng)和耕地，與林地相比，耕地白天對(duì)地表有增溫效應(yīng)，夜晚有降溫效應(yīng)，總體上，全天有增溫效應(yīng)[13]。農(nóng)場(chǎng)主要種植主要種植荔枝、圣女果、菠蘿、番石榴等經(jīng)濟(jì)作物，另外耕地翻耕后對(duì)太陽(yáng)輻射的吸收率變高，使得土壤溫度上升，而灌溉會(huì)導(dǎo)致土壤中的水分蒸發(fā)，蒸發(fā)過(guò)程需要消耗熱量，當(dāng)水分蒸發(fā)時(shí)，熱量向外輻散，因此導(dǎo)致耕地的表面溫度相對(duì)較高溫度上升較為顯著。而海口市研究區(qū)中西部地位為近郊區(qū)，北部為建成區(qū)，而南部為遠(yuǎn)郊區(qū)，因此造成近郊區(qū)溫度明顯低于建成區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)。由于建成區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)自身下墊面的因素，這兩個(gè)區(qū)域在除8、9月外的月份，溫度差異并不大，并且大部分時(shí)間建成區(qū)溫度還高于遠(yuǎn)郊區(qū)溫度。對(duì)于3.1的像元缺失現(xiàn)象和3.1、3.2的溫度異常下降現(xiàn)象，5、10、11月出現(xiàn)的大范圍像元缺失情況，通過(guò)查詢(xún)天氣可以得知，由于當(dāng)時(shí)云雨天氣較多，云霧遮擋造成的信息缺失可以歸結(jié)為兩個(gè)方面，首先,云霧遮擋了遙感傳感器對(duì)地面物體的觀測(cè)，導(dǎo)致遙感影像中某些區(qū)域無(wú)法獲得有用的信息。其次，云霧散射和吸收了光線(xiàn)，使得遙感影像的亮度和對(duì)比度下降，從而降低了圖像中地物的辨識(shí)度。這兩個(gè)方面的共同作用下，云霧遮擋造成了遙感影像中的信息缺失。而大量的云雨天氣造成到達(dá)地表的太陽(yáng)輻射的量減少，地物吸收太陽(yáng)輻射后向外輻散的自身熱輻射量也減少，才會(huì)造成?？谑?月平均溫度低于4月和6月的情況。通過(guò)查詢(xún)資料，得知2022年11月陰雨天氣多達(dá)15天，占50%，而且還出現(xiàn)了連續(xù)7天的降雨，由于建成區(qū)本身下墊面的性質(zhì)，導(dǎo)致建成區(qū)熱島效應(yīng)強(qiáng)度大大降低，建成區(qū)溫度明顯低于近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)。一般情況下，NDVI與LST是呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的，NDVI與植被覆蓋度的關(guān)系可以通過(guò)像元二分模型來(lái)描述，利用該模型中，NDVI的值可以通過(guò)公式4與植被覆蓋度（FVC）相關(guān)聯(lián)：VFC=(NDVI?NDVIsoil)/(NDVIveg?NDVIsoil)（4）其中，NDVIsoil是完全無(wú)植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，NDVIveg是完全被植被覆蓋區(qū)域的NDVI值。因此，NDVI越大，VFC也越大，從而該呈現(xiàn)出LST越低的現(xiàn)象。但3.3出現(xiàn)的植被指數(shù)與地表溫度呈一定正相關(guān)關(guān)系的現(xiàn)象，并不符合一般情況下NDVI與LST的相關(guān)關(guān)系。通過(guò)對(duì)比分析每個(gè)月各區(qū)域各自的NDVI與LST的關(guān)系作出圖表，如圖11所示，可能的原因是，?？谑杏捎谖挥跓釒У貐^(qū)，全年長(zhǎng)時(shí)間的日照使得植被覆蓋度高的地區(qū)所能吸收熱量超出限度，但長(zhǎng)時(shí)間的光照也使得植被長(zhǎng)勢(shì)愈發(fā)良好，因此在溫度上升2-8月份，光照時(shí)間增加，太陽(yáng)輻射也增強(qiáng)，使得植被也隨之發(fā)育成長(zhǎng)，NDVI也變高，但由于到達(dá)地面的太陽(yáng)輻射遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了地表植物所能所能緩解的量，因此NDVI和LST呈現(xiàn)出一定的正相關(guān)關(guān)系。NDWI也應(yīng)對(duì)熱島效應(yīng)有抑制作用，但實(shí)際情況是NDWI隨著溫度的上升而增加。出現(xiàn)這種情況的原因可可能與NDVI相似，由于地處熱帶，全年照射到地表地太陽(yáng)輻射總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于內(nèi)陸地區(qū)，已超過(guò)水體所能抑制的限度，而溫度升高也伴隨著強(qiáng)降水的出現(xiàn)，因此出現(xiàn)了隨著溫度的升高，NDWI也隨之增加的情況。圖11各區(qū)域地表溫度與NDVI對(duì)比圖（a：建成區(qū)b:近郊區(qū)c:遠(yuǎn)郊區(qū)d：?？谑校?.結(jié)論本研究利用2021年12月-2022年11月的基于GEE平臺(tái)的MODIS地表溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算了海口市行政區(qū)劃范圍內(nèi)的地表溫度并據(jù)此進(jìn)行了熱島強(qiáng)度分級(jí)劃分。本研究得出以下主要結(jié)論：（1）?？趨^(qū)域城市熱島效應(yīng)強(qiáng)度在2月-8月逐步增強(qiáng)，9月-1月逐步減弱，主要表現(xiàn)在地表平均溫度在2-8月逐步上升，在9-1月逐步下降。城市熱島強(qiáng)度在8月達(dá)到最強(qiáng)，平均溫度為32.12℃，最高溫達(dá)到42.85℃。高溫區(qū)域主要集中在建成區(qū)，從4月開(kāi)始到9月，建成區(qū)一直存在高溫區(qū)。在1月和12月研究區(qū)被中低溫區(qū)所覆蓋，平均溫度達(dá)到最低，且在冬季熱島中心并不明顯。（2）建成區(qū)溫度相較于近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)溫度更高，在以季節(jié)為尺度的大部分時(shí)間內(nèi)建成區(qū)與近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)的平均溫度差值都為正值，但差異不大，近郊區(qū)與建成區(qū)的平均溫度差值為0.76℃，遠(yuǎn)郊區(qū)與近郊區(qū)的平均溫度差值為0.26℃，由此可以判斷研究區(qū)城市熱島中心為與建成區(qū)。（3）研究區(qū)地表溫度與NDVI表現(xiàn)出一種正相關(guān)關(guān)系，隨著溫度的上升，NDVI也逐步增加，但建成區(qū)地表溫度要高于近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)，建成區(qū)NDVI相較于近、遠(yuǎn)郊區(qū)更