城市扩张、矿区邻近性与地表温度之间的时空关系：对矿区景观中可持续城市规划的启示

《Sustainable Cities and Society》：Spatiotemporal Relationships Between Urban Expansion, Mining Proximity, and Land Surface Temperature: Implications for Sustainable Urban Planning in a Mining Landscape

　　

城市扩张和采矿相关的土地扰动与植被、裸露地表及环境控制因素相互作用，产生空间异质性的热力条件。本研究利用多时相 Landsat 数据，考察了印度那格浦尔地区 2000-2025 年的土地利用/土地覆盖（LULC）变化、城市扩张强度（UEII）、绝对地表温度（LST）、城市热场变化指数（UTFVI）、转化路径及矿山邻近性。2025 年的分析整合了归一化植被指数（NDVI）、归一化建筑指数（NDBI）、反照率、海拔、坡度、水体距离和 LULC。空间块推断用于转化和矿区对比，同时在共同空间样本上评估了扩展普通最小二乘法（OLS）、混合地理加权回归（Mixed GWR）、完全局部地理加权回归（fully local GWR）和多尺度地理加权回归（MGWR）。城市用地从 260.829 平方公里增加到 538.483 平方公里，尽管 UEII 与平均 LST 或最差 UTFVI 面积的区间变化无显著关联。在保守的空间块推断下，从裸地到用地的位置比从农业到用地的位置高出 0.586°C。协变量调整后，测绘采矿足迹内的位置仍比大于 10 公里的参考点高出 0.357°C（p=0.041），而调整后的 0-1 公里对比可忽略不计。MGWR 表现最佳（R2=0.8414；调整后 R2=0.8238；均方根误差 RMSE=1.0754°C），并消除了残差空间自相关。NDVI 系数始终为负，而矿山距离关联在地理上存在差异，表明矿山邻近性是一种情境空间关系，而非简单的因果距离衰减效应。研究结果支持针对裸露矿山表面的定向复垦、植被和水保护、植被缓冲带以及在矿山 - 城市界面进行气候敏感型规划。

引言

快速城市化、基础设施增长、工业化和资源开采改变了植被、水分、反照率、粗糙度和表面能量分配，通常通过减少蒸散发和增加蓄热使建成区、裸露区和扰动区升温（Biney 等，2024；Cheval 等，2024；Dhanaraj & Angadi，2021；Surender 等，2017）。

城市热力条件还取决于景观格局、气候背景、季节和观测时间。近期的遥感与机器学习研究将 LULC 和不透水面扩张与热力、热浪和水文响应联系起来，同时表明植被、反照率和地形在不同空间和季节中的作用不同（Liu & Zhang，2026；Omar 等，2026；Shivhare 等，2024；Zhang 等，2024，2026）。长期的 Landsat 研究同样表明，地表热岛结构和热点随时间变化（Renc & ?upikasza，2024a，2024b；Song 等，2025；Tasan 等，2025）。

由于本研究使用单一凉季 Landsat 场景，每张 LST 图代表其获取时间的表面状态，而非均匀的气候趋势。因此，绝对 LST、相对 UTFVI 和明确的转化分析被共同解释。

采矿景观引入了额外的热力复杂性，因为开采扰动产生的表面条件与常规城市用地有所不同。露天矿坑、剥离地表、含煤物质、裸露的岩石和土壤、运输和通道道路、存储区、工业基础设施以及破碎的植被可能出现在同一采矿景观内。植被移除会减少遮荫和蒸散发，而土壤扰动、压实和改排水会减少水分可用性。裸露基质的差异会进一步改变反照率、发射率、热容量和热储存，而粉尘沉降可能改变表面光学性质。主动运输、机械和材料加工还可能额外贡献局部人为热。这些相互作用的机制提供了预期的物理基础，即热力条件在采矿景观内部和周围存在变化（Chaddad 等，2022；Li 等，2022；Pandey 等，2025）。

热遥感已识别出煤矿区和采矿异常，但最新证据表明，其幅度取决于周围植被、裸露地表、水文、建成开发和土地覆盖组成，而不仅仅是采矿存在与否（Chatterjee，2006；Das 等，2025；Hamdi 等，2025；Suprijanto 等，2025）。

因此，到测绘足迹的距离是一个有用但不完美的代理指标：相等的距离可能代表不同的基质、植被、城市化、地形和运营条件，响应也不一定要线性衰减。与基于邻近性的城市热研究一样，这里的距离被解释为调整后的空间关联，而非采矿活动的因果剂量（RoohaniQadikolaei 等，2025）。

植被通常通过遮荫、蒸散发和保水降低 LST，而建成和裸露表面往往更热。印度证据报告了植被指数与 LST 的负相关以及建筑指数与 LST 的正相关（Omar & Kumar，2021）。然而，冷却取决于冠层配置、水文和城市形态；在重庆，它在中心城区和外围区之间差异很大（Wang 等，2025a）。

然而，既不能假设植被冷却效应，也不能假设建成和扰动表面的热力效应保持空间恒定。相同的 NDVI 值可能出现在不同的水分、地形、水文和周围土地覆盖条件下，而城市地和裸露表面本身在材料属性和空间配置上也有所不同。这种空间非平稳性在矿山 - 城市景观中尤为相关，因为植被斑块、建成开发、农业用地、水体、裸露表面和测绘采矿足迹在近距离内共存。因此，允许预测变量关系在不同地理尺度上运行的建模框架比假设一个全区范围内的系数或每个环境控制因素只有一个共同局部尺度更为适当。

三个未解决的问题推动了本研究。首先，净 LULC 总量和城市扩张指数未能揭示不同的转化路径是否具有不同的热力条件。其次，原始矿山距离梯度可能会混淆采矿土地背景与植被、建成覆盖、地形、水体邻近性和表面属性。第三，全局模型施加了一种全区范围内的关系，而常规 GWR 对所有预测变量施加了一个局部尺度。本研究通过结合转化特定的空间推断、协变量调整后的矿区对比、非线性敏感性分析以及 OLS、混合 GWR、完全局部 GWR 和 MGWR 的同等相关性比较来解决这些局限性。MGWR 是经过评估而非假设的，因为它允许每个热力控制因素在独立优化的空间尺度上运行。

本研究通过整合的两阶段框架来解决这些差距。首先使用多时相 Landsat 分析来表征 2000-2025 年的 LULC 变化、城市扩张强度、绝对 LST、相对 UTFVI 模式和主要土地转化路径。然后 2025 年的解释性分析整合了 NDVI、NDBI、反照率、海拔、坡度、水体距离、矿山距离和 LULC，纳入全局、非线性和空间变化建模框架。关键转化和矿山邻近性对比使用空间块推断，同时在共同空间样本上比较了扩展 OLS、混合 GWR、完全局部 GWR 和 MGWR。该设计区分了时间景观描述与 2025 年内的热力归因，并区分了全区平均关系与空间异质性和多尺度关联。

印度中部马哈拉施特拉邦的那格浦尔地区位于一个快速变化的景观中，城市开发、农业、森林、水体、交通基础设施和与煤矿开采相关的土地扰动共存。这些不同土地利用的共存使得那格浦尔地区成为考察长期土地转化、当前环境状况和表面热力变异之间关联的适当场所。该研究对可持续规划特别相关，因为在扰动土地、扩张建成区、生态资源和人类定居点出现在同一区域系统内的地点，必须将城市增长和矿山土地管理结合起来考虑。

之前在那格浦尔的研究使用了 Landsat 和地理空间建模来考察城市增长、LULC 变化及其与 LST、NDVI 和 NDBI 的关系（Ansari 等，2025；Khan 等，2021，2022）。然而，转化特定的热力差异、调整后的矿山邻近关系以及多尺度空间非平稳性在该地区仍不足够被考察。

为弥补这一差距，本研究的主要贡献是将长期景观变化与采矿 - 城市环境中的空间稳健和多尺度热力归因相结合。该框架不将城市扩张或矿山距离解释为孤立的热力驱动因素，而是评估转化特定的热力差异，在环境调整后测试矿山邻近对比，并实证比较全局、混合、完全局部和多尺度空间模型。这使得规划含义能够基于统计支持的空间模式，同时保留对观测关系的明确非因果解释。

因此，本研究追求三个目标：
1.量化 2000 年至 2025 年那格浦尔地区 LULC、城市扩张强度、LST、基于 UTFVI 的相对热力应力和主要土地转化路径的时空演化。
2.通过整合植被状况、建成特征、反照率、地形、水文邻近性、LULC 和矿山邻近性，并比较 OLS、混合 GWR、完全局部 GWR 和 MGWR，确定 2025 年 LST 的全局、非线性和多尺度空间控制因素。
3.将统计支持的 Land 转化、矿山邻近性和空间变化的热力关系转化为空间针对性的城市规划、矿山土地复垦、植被恢复和热力风险管理含义，适用于矿山 - 城市景观。

这些目标共同确定了地区规模变化、统计支持的局部关联以及复垦、植被恢复、水保护和热敏感规划的候选区域。

章节片段

研究区域与采矿背景

那格浦尔地区位于那格浦尔 - 乌姆雷尔煤矿区，农业、森林、水体、城市开发和交通基础设施与露天矿、剥离堆、裸露土壤、煤炭处理区、通道道路和复垦土地共存。这些内部矿山特征未在分析上分离；测绘足迹被视为一个图层用于邻近性分析。

面积约 9930 平方公里的该地区延伸至北纬 20°35′-21°44′和东经 78°15′-79°40′，具有热带湿

土地利用/土地覆盖变化与精度评估

年度总体 LULC 精度范围为 75.50% 至 83.20%，2025 年为 77.44%。类别面积汇总于表 3，总体精度汇总于表 4；结果支持地区尺度解释，但个别转化需谨慎。

城市用地从 2000 年的 260.829 平方公里持续增加到 2025 年的 538.483 平方公里，净增 277.654 平方公里。图 3 显示了其空间扩张以及所有五个 LULC 类别的分布。

森林覆盖从 2000 年的 1,179.033 平方公里减少到 1,033.290

土地转化与加速的城市扩张

城市面积从 260.829 平方公里翻了一番以上至 538.483 平方公里，UEII 在 2020-2025 年达到峰值 0.211% yr?1。建成扩张可能会改变植被、水分、反照率和蓄热（Patel 等，2024；Ribeiro 等，2024；Santra 等，2025），但更快的扩张并不始终对应于全区范围的热力恶化。在五个区间内，UEII 与平均 LST 变化和 Worst-UTFVI 面积变化的关系为负但不显著（ρ=?0.700；p=0.233），皮尔逊

结论

本研究整合了 2000-2025 年 Landsat LULC 变化、城市扩张、绝对 LST、UTFVI、转化分析和多尺度 2025 年建模用于那格浦尔地区。城市用地从 260.829 平方公里增加到 538.483 平方公里，UEII 在 2020-2025 年期间达到峰值 0.211% yr?1；然而，UEII 与平均 LST 或最差 UTFVI 面积的区间变化无显著关联。在保守的 5 公里空间块自举法下，裸地→用地的位置比农业→用地的位置高出 0.586°C。这

CRediT 作者贡献声明

Minhaj Ahemad Rehman：监督、资源、形式分析。Anupam Choudhary：写作 - 审阅与编辑、监督、项目管理。Farhan Khan：写作 - 原稿撰写、形式分析、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有任何已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本论文报告的工作。

Minhaj Ahemad Rehman|Anupam Choudhary|Farhan Khan
印度马哈拉施特拉邦那格浦尔圣文森特·帕洛蒂工程技术学院