基于遥感与i-Tree Eco模拟植被介导的水–能量过程对城市热调节的作用：对撒哈拉以南非洲热韧性规划的意义

《Sustainable Futures》：Modeling vegetation-mediated water–energy processes for urban thermal regulation using remote sensing and i-Tree Eco: Implications for heat-resilient urban planning in sub-Saharan Africa

　　

研究人员利用遥感与i-Tree Eco模型，对植被介导的水–能量过程进行了建模，以评估其城市热调节效应。研究结果显示，非植被地表比植被区域温度高出约3?°C；原生且破碎化程度较低的植被能够显著降低城市热量；人工绿地比天然木本植被温度高出约1?°C；植被主要通过蒸散发（evapotranspiration, ET）过程实现城市降温；将i-Tree Eco与遥感相结合，可有效模拟潜热通量（latent heat flux, LE）和地表温度（land surface temperature, LST）。该研究为撒哈拉以南非洲地区制定热韧性城市规划提供了基于过程的实证依据。

本文以埃塞俄比亚南部快速城市化的中型城市哈瓦萨（Hawassa）为研究区，探讨城市化与植被特征如何影响地表温度（Land Surface Temperature, LST）及植被介导的降温效应。研究背景方面，已有研究多聚焦于土地利用/土地覆盖（Land Use/Land Cover, LULC）、植被指数与LST之间的统计关联，对蒸散发（Evapotranspiration, ET）和潜热通量（Latent Heat, LE）交换在调节城市热环境中的生物物理过程量化不足，尤其在撒哈拉以南非洲快速城市化城市中更为缺乏。为此，研究人员将卫星热红外观测与i-Tree Eco v6.0模型模拟的ET相结合，通过量化ET与LE的空间差异，评估城市绿地调节地表温度的能力。

研究人员利用2011年Landsat 5 TM和2024年Landsat 8 OLI/TIRS及Sentinel-2 MSI影像，反演LST、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI），并基于217个样地调查数据对i-Tree Eco模型进行本地化参数设定，模拟了城市绿地的年蒸散发量和相应的潜热通量。研究采用普通最小二乘（Ordinary Least Squares, OLS）回归与空间回归模型（空间误差模型Spatial Error Model, SEM和空间滞后模型Spatial Lag Model, SLM）分析植被–LST关系，并用500 m渔网采样以避免像元尺度插值不确定性。主要结论是：2011—2024年间，建成区面积由23.8%增至45.9%，平均UHI强度由3.62 °C升至4.66 °C；非植被地表比植被区域平均高约3 °C，人工绿地比天然木本植被高约1 °C；城市绿地的年ET为3.69×10? m3/yr，对应LE为9.03×10? MJ/yr；NDVI与LST呈显著负相关，城市核心区相关较弱（r=?0.33至?0.53），城乡梯度上较强（r=?0.72至?0.75）。空间回归模型拟合优度优于OLS，且负相关关系在控制空间自相关后仍显著。研究揭示植被降温主要依赖ET过程，植被结构、斑块连续性和景观配置较绿地面积更为关键，为热韧性城市规划提供了基于过程的实证支持，建议优先保护连续的原生植被、提升树冠覆盖度和结构复杂性，并在热岛热点区域增加高功能绿地。该研究的局限在于i-Tree Eco模型输出为相对比较指标，且仅两个基准年份无法推断长期趋势；未来需整合更高分辨率热红外数据和实地通量观测以进一步验证。研究结论强调，在撒哈拉以南非洲快速城市化背景下，维持高连通性、高结构复杂性的植被系统是缓解城市热岛效应和增强气候韧性的重要路径。