采用开放式数据和协作技术，从全球视角对城市表面热岛现象进行测绘的方法

《Sustainable Geosciences: People, Planet and Prosperity》：A global downstream approach to mapping surface urban heat islands using open data and collaborative technology

城市热岛强度（SUHII）自动化分析工具研究。采用Landsat、SRTM和OSM多源数据，通过海拔分层和热异常校正，构建模块化R/Python工作流，实现全球40个城市SUHII指数与地表温度图自动化生成，支持气候正义与SDG 3、11、13、16、17。提出地形校正方法降低误差，并验证了SUHII与气候带、城市形态的关联性。应用案例显示工具可提升公众参与和决策科学性，为城市热适应提供开源解决方案。

　　随着全球气候变化的加剧，极端天气事件，特别是热浪（Heatwaves, HWs）已成为影响城市居民健康、生活质量和社会公平的重要因素。热浪不仅对人类健康构成直接威胁，还通过城市热岛效应（Urban Heat Island, UHI）进一步放大了城市地区的温度上升趋势。本文提出了一种完全自动化的、开源的工作流程，用于绘制和分析表面城市热岛强度（Surface Urban Heat Island Intensity, SUHII），并强调其在促进气候适应和环境正义方面的潜力。通过结合自由获取的地球观测（Earth Observation, EO）数据，如Landsat影像和SRTM高程数据，该方法确保了对不同地理环境的适应性，并避免因海拔差异导致的热异常高估或低估。

城市作为气候变化的主要脆弱区域，其内部的热岛效应已成为研究和治理的重要议题。传统的热岛分析方法多依赖于气象站的直接测量、高分辨率气候模型的降尺度分析，或基于热传感器的遥感数据。然而，这些方法往往存在数据获取成本高、技术门槛大、地理覆盖范围有限等问题，限制了其在公众参与和政策制定中的应用。相比之下，本文提出的方法充分利用了全球范围内的开放数据资源和标准化流程，使城市热岛分析更加可访问和可复制。该平台的设计不仅考虑了地理数据的获取和处理，还强调了公民参与的重要性，使得非专业用户也能利用这些数据进行本地化的气候适应和政策规划。

在数据来源方面，研究主要依赖于三个关键的公开数据集：Landsat 8和9的卫星影像、NASA的SRTM数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）以及来自OpenStreetMap（OSM）的陆地覆盖数据。Landsat影像提供了全球范围内的地表温度（Land Surface Temperature, LST）数据，而DEM则用于校正地形对温度分布的影响。OSM数据则用于识别城市和乡村区域，并划定行政边界，以便于对城市热岛效应进行空间分析。这些数据的结合使得研究能够在不依赖昂贵的专业设备和复杂技术的情况下，对全球范围内的城市热岛现象进行有效的监测和分析。

在方法上，研究采用了基于规则的算法来确定热季的时间范围。根据K?ppen-Geiger气候分类和城市所在半球，该方法可以自动识别每个城市在一年中最为炎热的季节。例如，在热带气候（A类）中，全年都被视为热季；而在温带气候（C类）中，热季则主要集中在夏季的高峰期。通过这种方式，研究确保了对不同气候条件下的热岛效应进行一致的分析。此外，为了减少云层覆盖对数据质量的影响，研究测试了多种云覆盖阈值（20%、30%、50%、70%），并选择了30%作为折中方案，以在保证数据质量的同时确保足够的数据可用性。

在数据预处理阶段，研究对Landsat影像进行了必要的处理，包括裁剪到研究区域、根据质量评估（QA）影像屏蔽无效像素，并将地表温度（ST）数据转换为以摄氏度为单位的LST数据。同时，为了确保数据的一致性和可比性，所有矢量数据（如土地覆盖和行政边界）均被转换为栅格格式，并与LST和DEM数据重新投影和重采样，以匹配相同的地理参考系统。此外，研究还计算了两种像素级的温度稳定性指标：标准差（Standard Deviation, SD）和四分位距（Interquartile Range, IQR）。这些指标有助于识别城市内部温度变化较大的区域，从而为城市规划和气候适应策略提供参考。

在热岛效应分析方面，研究通过比较城市和乡村区域的平均地表温度，计算出SUHII。为了确保分析的准确性，研究特别考虑了地形对温度的影响，将研究区域划分为100米的海拔均质区域，并分别计算每个区域的热岛效应，最后将结果合并为一张综合的热岛强度地图。这种基于海拔分段的方法有效避免了由于海拔差异导致的热异常误判，使得研究结果更具普遍性和可靠性。同时，该方法还提供了一种额外的分析功能，即计算城市居民与绿色空间的距离，帮助识别那些缺乏绿化、更容易受到热浪影响的区域。

研究的结果表明，不同纬度的城市在热岛效应的强度和表现上存在显著差异。高纬度城市（如霍巴特、安克雷奇）由于气候寒冷、季节性阳光变化剧烈，热岛效应相对较弱；而中纬度城市（如南京、纳什维尔）则由于气候温和、四季分明，热岛效应更为显著。低纬度城市（如马拉喀什、哈普尔）虽然常年高温，但由于传统的城市形态和建筑风格，如密集的街道布局、厚重的墙体和遮阳结构，使得热岛效应相对稳定。然而，某些城市（如凤凰城、喀布尔、卢萨卡）由于极端干旱和强烈的太阳辐射，热岛效应与纬度分布不一致，这可能与其独特的地理和气候条件有关。

研究还强调了该方法在支持联合国可持续发展目标（Sustainable Development Goals, SDGs）方面的价值。例如，SDG 3（良好健康与福祉）受益于该方法对热岛效应的可视化，使得决策者能够更准确地识别热脆弱区域，并采取针对性的措施来减少环境健康风险。SDG 11（可持续城市与社区）则通过降低技术门槛，使城市管理者和社区成员能够更广泛地参与热岛效应的监测和分析，从而推动更具包容性和公平性的城市规划。SDG 13（气候行动）和SDG 16（和平、正义与强大机构）则通过提供标准化、可复制的数据分析工具，促进了公众对气候问题的理解，并支持了跨部门合作和政策制定的透明度。SDG 17（目标伙伴关系）则通过开源代码和多语言实现（R和Python），鼓励了科学界、机构和公民社会之间的合作，推动了城市气候问题的共同解决。

尽管该方法在多个方面展现了优势，但仍存在一些局限性。首先，云层覆盖可能会影响地表温度的测量，导致时间上的数据缺失或偏差。其次，Landsat卫星在白天进行热测量，其结果受到太阳辐射的影响，而夜间热岛效应则可能更为显著，因此需要进一步整合夜间LST数据以全面分析热岛效应的昼夜变化。此外，Landsat的30米分辨率虽然能够提供足够的空间信息，但在某些情况下可能会掩盖城市内部的小范围热热点，如铺设的广场、暗色屋顶或狭窄的街道峡谷。因此，未来的研究可以结合更高分辨率的数据源，如无人机热成像或高分辨率遥感影像，以提供更精确的热岛效应分析。同时，研究还指出，当前的热岛效应分析缺乏对不确定性因素的系统评估，未来版本应考虑量化每个像素或区域的不确定性，并通过置信区间和稳健性范围来增强分析的可靠性。

此外，研究还提到，该方法的实现依赖于计算机硬件和网络连接，这在一些资源有限的地区可能构成技术障碍。因此，未来的工作可以探索通过缓存机制、并行任务调度或分块处理等技术手段，以降低对硬件资源的需求，提高算法的可扩展性和可访问性。与此同时，研究强调了公众参与在城市气候适应中的重要性，例如通过在博洛尼亚的佩斯卡拉区组织公开会议和参与式自行车调查，使居民能够直观地了解本地的热岛效应，并积极参与到城市规划和环境治理中。这种以公民为核心的模式不仅提高了公众对气候变化的认识，还促进了科学与社会之间的对话，推动了更具包容性和公平性的政策制定。

总的来说，本文提出的工作流程为全球范围内的城市热岛效应分析提供了一种全新的解决方案。通过结合开源技术、开放数据和标准化方法，该平台不仅降低了技术门槛，还增强了公众对城市热问题的参与度。未来的研究和应用可以进一步扩展该方法的功能，例如引入时间序列分析和预测模型，以支持更具前瞻性的城市气候适应策略。同时，通过整合社会经济、人口和基础设施数据，该方法可以推动从单纯的热岛效应分析向多维度的城市风险评估发展。最终，该研究不仅为城市管理者和政策制定者提供了强有力的工具，还为全球范围内实现公平、可持续的气候适应提供了重要的理论和实践支持。