城市化对高哈蒂微气候动态与热舒适度的影响：基于CA-ANN模型与PET评估的预测研究

《Environmental and Sustainability Indicators》：Urbanization and its impact on microclimate dynamics and thermal comfort: A predictive assessment of Guwahati's evolving landscape

　　本研究针对印度东北部高哈蒂市快速城市化引发的微气候改变和热舒适度下降问题，研究人员结合实地微气候观测与GIS空间分析，利用克里金插值和CA-ANN（元胞自动机-人工神经网络）模型，评估了不同地表类型的生理等效温度（PET），并预测了未来土地利用/覆被变化（LULC）对微气候的影响。结果表明，建成区和沥青路面PET值远超植被覆盖区，最高可达38.9°C以上，存在强热应力；预测显示至2040年城市用地将再增27%，而植被覆盖减少45%，将加剧局部热应力。该研究为亚热带 monsoon 气候城市的可持续规划、热缓解策略及气候适应性设计提供了关键数据支持和科学依据。

　　

在全球南方地区快速城市化的背景下，城市热岛效应日益凸显，对居民热舒适度、公共健康及能源消耗构成严峻挑战。高哈蒂市作为印度东北部重要的区域性中心城市，地处湿润的亚热带气候区，周围环绕丘陵和布拉马普特拉河，其独特的地形和快速无序的城市扩张导致自然土地覆被被大量不透水表面取代，引发了显著的微气候变化。然而，相较于德里、孟买等印度大都市，针对高哈蒂这类中等规模亚热带城市的、结合实地观测与未来预测的微气候和热舒适度研究尚属空白。为了填补这一研究空白，Rupjyoti Nath和Sujit Deka在《Environmental and Sustainability Indicators》上发表了他们的研究成果，旨在通过多技术融合的方法，精确评估高哈蒂市当前的热应力状况，并预测未来城市扩张对微气候的潜在影响。

本研究主要运用了几项关键技术方法：首先，在2022年7月（最热月）于高哈蒂城市中心选取代表性区域，设置了37个地面控制点（GCPs），使用便携式气象设备（如WBGT仪和数字热风速计）在行人高度（0.88米）测量了空气温度（T_a）、相对湿度（RH）、风速（WS）和黑球温度，进而计算平均辐射温度（T_mrt）。其次，利用RayMan Pro模型（v1.3）基于上述微气候参数计算了生理等效温度（PET）。第三，获取了2000、2010和2022年的Landsat卫星影像，采用支持向量机（SVM）方法进行土地利用/覆被（LULC）分类。最后，基于历史LULC数据，利用CA-ANN模型（通过QGIS的MOLUSCE插件）预测了2030和2040年的LULC变化，并通过回溯验证（backcasting）评估了模型准确性。

3.1. 描述性统计分析及相关性与ANOVA结果

通过对2022年7月实地采集的微气候变量进行统计分析发现，空气温度（T_a）范围在20.00°C至39.97°C之间，PET值在22.51°C至38.98°C之间波动。相关性分析显示，PET与空气温度（T_a）和平均辐射温度（T_mrt）呈极强的正相关（r > 0.95），与相对湿度（RH）呈强负相关（r ～ -0.94）。单因素方差分析（ANOVA）和事后检验（Tukey's HSD）表明，不同地表类型间的PET存在显著差异（F = 56.21, p < 0.001），效应量中等（偏η2 = 0.19）。具体而言，沥青路面的PET中位数最高（36.8°C），而城市树冠覆盖区的PET中位数最低（30.4°C），植被覆盖区的热应力明显低于不透水表面。

3.2. 历史气候趋势与PET分布模式

3.2.1. IMD长期趋势

对印度气象部门（IMD）1981年至2021年长期数据的分析表明，高哈蒂城市中心气温呈显著上升趋势（斜率 = 0.031°C/年，R2 = 0.399），而相对湿度和风速则未见明显趋势，变异性较高。

3.2.2. PET与热应力制图分析（实地数据）

基于实地数据的空间插值（普通克里金法）生成的PET地图清晰显示了不同地表类型的热应力空间分异。在一天中最热的15:00时，沥青和建成区PET值分别可达41.2°C和38.9°C，属于极强热应力和强热应力水平，而绿地和水体覆盖区PET值相对较低，热应力水平为中度至轻度。这表明不透水表面是城市热应力的主要贡献者。

3.2.3. PET日变化模式

PET的日变化分析显示，清晨（06:00）所有地表类型均处于热舒适（中性）范围。随着太阳辐射增强，PET在午后（12:00-15:00）达到峰值，不透水表面的PET值显著高于植被覆盖区。傍晚（18:00后），不透水表面冷却缓慢，其PET值仍高于植被区，体现了其热滞留效应。

3.2.4. LULC变化结果

LULC分析显示，2000年至2022年间，高哈蒂城市用地面积从55.5平方公里急剧增加至143.0平方公里，增幅达157.7%，而植被覆盖面积从92.0平方公里减少至60.0平方公里，减少了34.8%。城市扩张主要发生在2000-2010年，此后由于环境法规的出台，增速有所放缓，但植被损失依然持续。

3.2.5. 模型验证与不确定性分析

CA-ANN模型通过回溯验证（将预测的2022年LULC与实际的2022年LULC对比）进行评估，结果显示总体偏差为4.43%，Kappa系数大于0.91，表明模型具有较高的预测可靠性，可用于未来情景模拟。

3.2.6. 未来LULC预测

基于CA-ANN模型的预测显示，若当前趋势持续，高哈蒂的城市用地将在2030年达到167.5平方公里，2040年达到182.0平方公里，较2022年分别增长17.1%和27.3%。与此同时，植被覆盖预计将进一步减少45%，到204年仅剩33.0平方公里。这种变化预计将加剧城市热岛效应和热应力。

3.2.7. 地表材料对高哈蒂城市热条件的影响

研究强调了地表材料（如沥青、混凝土）的低反照率和高热容量是导致其PET值偏高的重要原因。相比之下，植被通过遮荫和蒸腾作用有效降低了T_mrt和PET。

3.2.8. 高哈蒂的城市热缓解与适应策略

基于研究结果，论文提出了一系列缓解策略，包括增加城市绿化（如植树、屋顶花园）、使用高反照率材料（如冷屋顶、反射性铺路材料）、构建通风廊道以及实施水敏性设计等。这些策略有望将PET降低2.5-3.5°C，从而改善热舒适度。

本研究通过整合实地微气候观测、空间分析和LULC预测模型，系统地评估了高哈蒂市不同城市地表对热舒适度的影响，并预测了未来城市扩张可能带来的微气候变化。研究结论明确指出，不透水表面的快速扩张是加剧城市热应力的关键因素，而植被覆盖则发挥着不可替代的冷却作用。预测显示的未来植被大幅减少和城市用地增加的趋势，预示着高哈蒂市面临的热环境挑战将更加严峻。该研究不仅为高哈蒂市的气候适应性规划、绿色基础设施建设和公共健康保护提供了精确的数据支持和科学的决策依据，其研究方法与结论也对其他面临类似快速城市化与气候变暖挑战的全球南方亚热带城市具有重要的借鉴意义。将PET评估和LULC预测纳入城市规划和政策制定中，是实现城市可持续发展和提升居民生活质量的必由之路。