Thirty-five years of urban expansion and thermal transformation: Integrating LULC change climate variability and population growth
Rui Li · Yifei Yuan · Zainab Tahir 等 11 人
基于35年Landsat数据，分析巴基斯坦Jhang地区城市扩张与地表热环境变化及其气候人口驱动。
Landsat LULC分类、LST、SUHI、UTFVI、热点分析、相关与多元
城市面积从62.67增至341.36 km²，最高LST升5.92°C，热环境受土地覆盖、气候和人口
可引入多源遥感与机器学习，量化气候变异和人口增长对热环境的非线性贡献，并拓展至农业区热风险研究。
研究巴基斯坦城市扩张与热环境变化，属城市遥感与气候变化领域，与三农、农业信息化、数字乡村无直接关联，不建议进入每日精选。
摘要 快速的城市扩张会改变地表热环境状况，但相关评估往往未充分考虑气候变率、人口压力及不确定性。本研究以巴基斯坦章县（Jhang District）为对象，基于Landsat土地利用/土地覆盖（LULC）分类、地表温度（LST）、地表城市热岛（SUHI）、城市热场变异指数（UTFVI）、光谱指数、Getis–Ord Gi*热点分析、Pearson相关分析及多元线性回归（MLR），对1990、2000、2010、2020和2025年的长期LULC与热动态进行了研究。将Landsat反演LST与MODIS数据进行了独立对比，同时利用ERA5-Land、CHIRPS和GHS-POP刻画气候与人口背景。城市用地由62.67 km²（0.98%）扩张至341.36 km²（5.37%），其中219.53 km²的植被用地转为城市用地。最高LST由49.09 °C升至55.01 °C，而99%置信度热点面积由856.42 km²扩大至1,041.31 km²。LST与NDVI和NDMI呈负相关，与NDBI和NDBaI呈正相关。MLR模型可解释54.2–83.1%的LST空间变异。与MODIS对比显示，尽管存在系统性绝对温度差异，二者仍具有较强空间一致性（R² = 0.752–0.843）。气温以0.199 °C decade⁻¹的速率显著上升，人口由158万增至344万。研究结果表明，章县的热环境演变反映的是土地覆盖、气候与人口压力的交互作用，而非仅由城市增长所致。