Spatiotemporal dynamics and drivers of surface urban heat island intensity in Dhaka, Bangladesh using geospatial remote sensing
Shacin Chandra Saha · Ummya Ayman Satil · Nitun Paul 等 7 人
基于Landsat与GEE分析达卡1990-2024年地表温度与热岛时空变化及驱动因素。
多时相Landsat影像、GEE云平台、LULC分类、相关与多元线性回归。
城市扩张194.54%，40°C以上区域达70.06%，NDBI、人口密度与夜间灯光是主要增温驱动。
可将该云平台多因子框架迁移至城郊农业区，探究热岛对农田蒸散与作物产量的耦合影响。
研究孟加拉国达卡城市热岛与地表温度遥感监测，属城市气候与环境领域，与三农、农业信息化、智慧农业无直接关联，不建议进入每日精选。
摘要 快速城市化对城市热环境产生了深远影响，尤其是在人口密集的超大城市中。本研究旨在评估1990年至2024年季风前季节孟加拉国达卡市辖区（DCC）地表温度（LST）、地表城市热岛（SUHI）强度、土地利用/土地覆盖（LULC）变化及其主要驱动因素的时空动态。利用Google Earth Engine（GEE）平台上的多时相Landsat影像和辅助空间数据集，我们观察到城市用地增加了194.54%，同时植被（45.99%）和水体（75.57%）大幅减少。这些分类结果通过了严格的精度验证（总体精度>92%，Kappa>89%，K折>95%）。与此同时，LST急剧上升，超过40 °C的区域到2024年扩大至70.06%，传统凉爽区几乎消失。SUHI分析显示热岛效应不断增强，近期夜间SUHI值超过白天水平，表明夜间热量滞留加剧。相关分析和多元线性回归分析（R² = 0.801）确定NDBI、人口密度和夜间灯光强度是LST的主要正向驱动因素，而植被和水体则提供了显著的降温潜力。这些发现凸显了将生态基准（如3-30-300规则）和海绵城市设计范式纳入达卡气候韧性城市规划框架的迫切需求。最终，这一基于云的多因素建模框架提供了一个高度可复制、开放获取的蓝图，有助于全球快速发展的超大城市诊断热脆弱性并缓解不断升级的热胁迫。