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城市化推动人类的进步,但在城市化进程中也不断出现严峻的挑战与问题。城市水质污染、空气环境问题、气候变化、生态安全风险过高等问题不断出现。其中,随着城市化进程的不断加快,城市人口迅速增长,城市建设用地急速扩张,城市下垫面急剧改变。城市下垫面的改变,导致城市的热力性质发生变化,进而使得城市内部气候发生显著变化,城市热环境发生剧烈变化。城市热环境的危害,表现在影响城市气候,导致城市环境质量受到威胁,影响城市居民健康等方面。因此,城市热环境研究是城市化进程中重要的生态环境问题,研究下垫面场景变化下的城市热环境空间异质性,可为缓解热环境带来的影响提供理论依据。但现有热环境研究的尺度和维度较为单一,缺乏对多种尺度、多种维度的综合研究:一方面缺乏多种空间尺度,研究多是聚焦于单一空间尺度;另一方面为缺乏多维度分析,研究侧重于二维平面研究。此外,城市扩张以及城市形态作为城市下垫面变化的重要驱动力量,是影响城市热环境空间异质性的关键因素。但是,现有描述城市区域与城市形态的研究,缺乏简单便捷的定量表达。因此,迫切需要另一种描绘建成区,以开展城市扩张的方法。以及急需开发一个具有普遍适用性的城市形态确定方法。鉴于此,本文基于不同空间尺度,不同空间维度,探究下垫面场景识别方法,研究华南地区多空间尺度下垫面场景变化下的城市热环境空间异质性。研究内容如下:通过使用协同特征模型,计算城市群尺度区域的地表变化与城市热环境变化的协同态势;基于自然城市的概念计算城市扩张的新方法,探究城市尺度下城市扩张过程对热环境空间分异的影响;利用开放数据,构建各类型城市形态,评估城市局部小尺度内的城市形态对城市热环境的影响;以及采用局部等值线树法识别地表温度集聚,构建城市功能格网,以探索地表温度集群尺度的特征（地表温度集群内热环境特征和景观分布）。本文的主要研究成果如下:（1）本研究获取了中国三大城市群（CTM-UAs）2000-2015年的地表温度（LST）数据。通过采用总体协同态势模型和空间协同特征模型,进行中国三大城市群在不同时期内,建设用地扩张与高温区扩张之间的协同度分析。结果表明:从2000年到2015年,中国三大城市群内的建设用地扩张与高温区扩张的趋势是同步的;中国三大城市群内的建设用地重心和高温区重心之间的距离在不断缩小,空间重叠不断加强,整体协同程度不断加强,且2015年达到整体协同度的最高值;研究期间内,京津唐城市群中极强协同度和强协同度的网格单元数波动增加,长三角城市群内极强协同度和强协同度的网格单元数在增加,粤港澳城市群内极强协同度和强协同度的网格单元数目经历了由增加到减少的过程。（2）本研究分析了城市扩张过程对热环境空间异质性的影响。包括基于自然城市（NC）概念并利用开放数据,开展城市扩张定量研究。进而构建热环境足迹（TE FP）模型,揭示2014年至2018年广州市热环境在不同时段受到的影响。热环境足迹模型是一个用以评估某一区域是否受到自然城市热环境影响的指标。研究结果表明:2014年广州高温面积为2293.55平方公里,2016年为2330.24平方公里,2018年为2609.81平方公里,分别扩大了1.60%（2014-2016）、12.00%（2016-2018）和13.79%（2014-2018）;城区面积由2014年的182.10平方公里增加到2018年的266.90平方公里,增加了近一半,年均扩大率为10.03%;2014年、2016年和2018年,表示热环境足迹的区域分别是由5个缓冲区、6个缓冲区和8个缓冲区所组成的区域。本研究为研究城市扩张提供了一种新的方法,也为探索城市扩张过程对热环境空间异质性的影响提供了一个新的视角。（3）本研究提出了两种建筑几何指数（BGIs）,即二维面积指数（2DAI）和三维体积指数（3DVI）。此外,本研究通过在气象站周围构建了多层缓冲区,并利用斯皮尔曼等级相关分析来评估2DAI、3DVI和气温之间的相关性,探索BGIs和气温之间存在的相关系数最高的缓冲区（最优缓冲区,OBZ）。研究结果显示:3DVI与气温之间的相关系数高于2DAI,但3DVI与气温之间的相关系数受不同季节和月份的影响较大;BGIs与气温之间的OBZ为250 m缓冲区,但3DVI与气温之间的OBZ仅集中分布在高温期;BGIs与气温之间的相关系数和OBZ的变化因素,与缓冲区存在2DAI上限以及3DVI在高温环境下存在较强的热敏感性有关;2DAI和3DVI的上限应根据研究区各网格内BGIs的实际情况确定。本研究从一个新的角度探讨了建筑与气温之间的相关性,并确定了可用于城市热环境规划的最佳网格单元大小。（4）为了解LST集群的特征,本研究采用局部等高线树法识别LST集群（高LST集群和低LST集群）。此外,本研究利用基于LST数据分类得到的热场值（TFV）数据和由多源数据确定的城市功能网格（UFGs）,分别探讨了LST集群内热环境和景观分布的特征。研究发现,高低LST集群的特征存在显著差异。与低LST集群相比,高LST集群的空间分布更为密集。低LST集群的数量和总面积均小于高LST集群,但低LST集群的平均面积较大。高、低LST集群内10类UFG的空间异质性显著。从10种UFG中划分出的已开发UFG和生态UFG会影响LST集群的形成。此外,存在影响LST集群内平均热场值的主要城市功能格网类型。本研究为LST集群的识别提供了新的方法,也为探索城市热环境的空间异质性提供了一个新的视角。本研究从不同尺度、不同空间、不同时间为突破口,提取创新研究内容,完善城市热环境研究体系,可加深对热环境研究的更加全面的了解。研究内容及成果可补充城市生态学的研究体系,为城市热环境研究提供一个新思路。本研究成果可应用于城市规划中,以缓解城市热环境危害,促进生态环境健康,引领城市化健康发展。并且,研究成果在城市规划中的合理利用,将有助于减少由于热环境而导致的危害（如城市热岛）,有利于改善城市空气质量与生态环境,提升并改善城市人居环境。