成渝城市群多尺度热岛效应驱动机制解析：自然与人为因子的贡献度量化

本研究针对成渝城市群（CCUA）区域热岛效应（RHI）的多尺度特征展开系统研究，通过构建"宏观（UA）-中观（MA）-微观（UD）"三级分析框架，结合岭回归与三阶段分析法，揭示了不透水面密度（ISD）、人口密度（POP）、夜间灯光（NL）等主导因子的尺度依赖性贡献规律。研究发现中微观尺度RHI增幅显著（MA尺度达7.8%），证实人为因子是热岛加剧主因（贡献度>60%），而NDVI（归一化植被指数）和降水（PRE）主要起缓解作用，为制定差异化热缓解策略提供了科学依据。

　　

在全球气候变化与快速城市化的双重压力下，城市热岛效应（Urban Heat Island, UHI）已成为威胁人类健康的重大环境问题。传统研究多聚焦单一城市的"热岛孤岛"现象，而对城市群尺度下区域热岛（Regional Heat Island, RHI）的"热岛连锁"效应认识不足。特别是在中国西部快速崛起的成渝城市群（Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration, CCUA），作为国家战略"第四极"，其紧凑的空间组织模式使得热环境问题呈现复杂的多尺度特征——宏观尺度上城市群整体热场协同变化，中观尺度都市圈热岛相互叠加，微观尺度建成区热斑块持续扩散。这种"三维热岛金字塔"现象背后，究竟自然因子与人为活动如何在不同尺度上博弈？这个科学问题亟待解答。

华南理工大学等机构的研究团队在《Environmental Impact Assessment Review》发表的研究，创新性地构建了多尺度分析框架。研究采用2000-2020年LST（地表温度）遥感数据，通过Sen斜率估计与Mann-Kendall检验识别热岛时空演变规律，运用像素级Pearson相关性分析和岭回归模型，量化了ISD（不透水面密度）、NDVI（归一化植被指数）、NL（夜间灯光强度）等12个驱动因子在UA（185,000 km²）、MA（成都都市圈/CDMA与重庆都市圈/CQMA）和UD（渝中区/YZUD等）三个尺度的贡献度差异。

关键方法学：研究采用"初步筛选-独立效应分离-共线性校正"三阶段分析法，首先通过Pearson相关系数筛选显著因子，继而用偏相关分析剥离交互影响，最后通过岭回归解决变量共线性问题。数据源包括MODIS LST产品、Landscan人口数据集、DMSP/VIIRS夜间灯光数据等，空间分辨率统一至1 km。

研究结果：

1. LST与SRHII时空演变：CCUA夏季LST呈显著上升趋势（0.32°C/10a），中微观尺度热岛扩张更剧烈。MA尺度显著增温区达7.8%（CQMA），是UA尺度（4%）的2倍；UD尺度热岛斑块呈现"碎片聚合"特征，渝中区热岛强度（SRHII）增幅达1.2°C/decade。

2. 驱动机制解析：

• 尺度异质性：宏观尺度人为因子贡献占63.7%（ISD+NL主导），而MA尺度POP（人口密度）贡献提升至28.5%。
• 因子双面性：REDI（道路密度指数）在UD尺度呈"阈值效应"——当>3.5 km/km²时加剧热岛，低于该值则促进通风散热。
• 自然因子悖论：PRE（降水）在湿润区（CDMA）通过增强潜热冷却缓解热岛，但在半干旱区（CQMA西部）因云量减少反照率而加剧升温。

1. 主导因子排序：ISD（β=0.41）、NL（β=0.33）、POP（β=0.29）是热岛加剧前三位驱动因子，NDVI（β=-0.38）则是最强缓解因子。值得注意的是，NDVI的冷却效率存在尺度衰减——UD尺度每提升0.1单位可降温0.8°C，而UA尺度仅0.3°C。

结论与意义：该研究首次在统一框架下揭示了RHI的尺度依赖性规律：宏观尺度热岛主要受城市扩张（ISD）驱动，中观尺度由人口-经济集聚（POP+NL）主导，微观尺度则受建筑形态（REDI）与绿地配置（NDVI）调控。这一发现突破了传统UHI研究的"单尺度局限"，为制定差异化热缓解策略提供了科学依据——在UA尺度需控制城市蔓延，MA尺度应优化产业布局，UD尺度则需强化蓝绿基础设施。研究建立的"三级驱动诊断模型"为城市群气候适应性规划提供了方法论工具，尤其对盆地型城市群（如CCUA）的热环境治理具有重要实践价值。