京津冀城市群热岛效应时空演变及驱动机制的非线性特征研究

本文系统研究了2005-2020年京津冀城市群区域地表城市热岛强度（RSUHII）的时空演变规律。通过融合MODIS地表温度（LST）、NDVI、POI密度等多源数据，运用随机森林（RF）模型揭示社会经济因素（特别是工业POI密度GY）超越自然因素成为主导驱动力的关键转折，并发现影响因素对RSUHII存在非线性、阈值依赖的作用机制，为城市群热环境调控提供科学依据。

　　

Highlight

研究区域

京津冀（BTH）地区位于华北平原北部（图2），经纬度范围为113°27′–119°50′E，36°05′–42°40′N。该区域包括北京、天津以及河北省的11个城市：石家庄、秦皇岛、唐山、邯郸、保定、承德、张家口、沧州、廊坊、邢台和衡水。BTH由大、中、小城市混合组成，是典型的区域性城市群，在中国北方社会经济发展中占有重要地位。

区域地表城市热岛（RSUHI）的时空分布

基于RSUHII计算结果，我们得到了BTH地区的RSUHI分布图（图5）。

根据RSUHII计算，2005年至2020年间BTH地区RSUHI的空间分布呈现出逐步扩张和日益聚集的趋势。

2005年，RSUHI相对分散，主要出现在西南部山区-平原过渡带的狭长条状区域。以弱热岛为主，未检测到强热岛。到2010年，热岛斑块开始连接并扩大，特别是在主要城市中心周围，显示出向更连续分布模式转变的早期迹象。2015年，热岛范围显著扩大，强热岛区域开始在城市核心区出现。最终，到2020年，RSUHI形成了大规模、高度聚集的格局，覆盖了大部分平原地区，强热岛和次强热岛占据了主导地位，反映了十五年间快速城市化和区域一体化进程的深刻影响。

讨论

本研究重点是利用MODIS MOD11A2数据探讨白天的RSUHI特征，该数据仅捕捉白天的地表温度（LST）。然而，先前的研究表明，昼夜和季节差异显著影响城市热岛（UHI）效应。例如，由于城市材料散热较慢，夜间UHI效应通常更为明显；而季节变化会影响植被覆盖、城市形态和人为热释放的效应，从而改变热岛的强度和空间模式。未来的研究可以整合昼夜LST数据，以更全面地捕捉RSUHI的动态，并揭示其在不同时间尺度上的驱动机制。此外，本研究强调了社会经济因素，特别是工业POI密度（GY），在驱动RSUHII方面日益增长的重要性。这与中国快速的工业发展和空间重组相一致，工业活动集中区域往往伴随着高能量消耗、不透水表面增加以及植被减少，从而加剧了局部热岛效应。通过偏依赖分析揭示的非线性关系和阈值效应表明，热岛对驱动因素的响应并非简单的线性增长。例如，工业密度在达到某个临界点之前对RSUHII的影响可能相对平缓，但超过该阈值后，其增温效应会急剧增强。这种非线性动态对于制定精准的热岛缓解策略至关重要，例如在工业规划中设定适当的密度上限。

结论

本研究调查了2005年至2020年京津冀城市群区域地表城市热岛强度（RSUHII）的时空演变。利用多源数据和随机森林（RF）模型，我们分析了包括社会经济指标、景观格局、地表生物物理参数和自然气候条件在内的16个影响因素的相对重要性和时间变化。主要发现包括：（1）RSUHI在15年间显著扩张，热岛面积增加了2.7倍，并从分散分布转变为大规模聚集分布。（2）社会经济因素，特别是工业POI密度（GY），其重要性在2015年左右超过自然因素，到2020年成为主导驱动力。（3）偏依赖分析进一步揭示，这些因素以非线性和阈值依赖的方式影响RSUHII。这些发现突显了城市化和工业空间再分布对区域热环境的影响。本研究为优化城市功能分区、缓解热岛效应以及促进快速城市化城市群的气候适应型发展提供了决策支持框架。