土地利用差异与变化对区域热环境贡献研究——以京津冀城市群为例

孙宗耀，孙希华，徐新良，黄宁钰，吴晨，乔治*

1. 山东师范大学地理与环境学院，山东 济南 250014；2. 中国科学院地理科学与资源研究所/资源与环境信息系统国家重点实验室，北京 100101；3. 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072

著名的诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨（Joseph E. Stiglitz）指出“中国的城市化与美国的高科技发展将是深刻影响二十一世纪人类发展的两大主题”（吴良镛，2003）。城市化的快速推进导致城市下垫面环境发生剧烈改变，土地利用、覆被变化（LUCC）作为城市化进程的直接表现，对热环境在不同空间尺度上均产生重要的影响（刘纪远等，2014）。自19世纪初Howard提出“热岛效应”概念（Howard，1833），国内外学者在城市热岛的监测与识别（戴晓燕等，2009；周荣卫等，2008）、评价与诊断（Oke et al.，1987；Zhang et al.，2012）和模拟与调控（蒙伟光等，2010；岳文泽等，2010）等方面开展了大量研究，深入揭示了城市热环境的时空格局、演化过程和成因机制。

近年来，国内外学者对土地利用影响热环境的过程和机理进行了深入研究，主要关注特定土地利用类型对特定区域热环境的影响，例如不透水面对城市热环境的影响程度（Qiao et al.，2014；郭冠华等，2015；潘涛等，2017），城市绿地与地表温度的相关性研究（Yang et al.，2017；陈康林等，2016），水面影响地表温度的时空变化特征（余德等，2014）等。此外，针对典型区域和城市土地利用格局对热环境的影响研究也是热点之一，王敏等（2013）研究了上海市土地利用空间格局和地表温度的关系，吕志强等（2010）对珠江口沿岸的土地利用变化及地表热环境进行了研究，韩冬锐等（2017）基于土地利用类型分析了长江三角洲热环境安全格局。

在研究土地利用与热环境定量关系过程中，学者们提出多种衡量热环境变化和土地利用变化情况的指标，如借助景观生态学中景观格局指数研究土地利用景观格局演进和城市热环境的时空格局变化相关性（卞子浩等，2017；陈爱莲，2014；唐泽等，2017；王迎迎等，2016；邹春城等，2014），通过遥感手段获得NDVI等地表参数，分析其与热环境之间的关系（高歆等，2015；乔治等，2015；孙常峰等，2014），建立模型模拟土地利用未来发展情况并预测热环境变化趋势（刘勇洪等，2014；阮能等，2016；王雅君等，2016）。综合以上研究发现，在探索不同土地利用类型对区域热环境作用机理的研究成果中，分析方法大多是建立土地利用类型与地表温度的线性关系，并分析二者变化趋势，分析结果只能说明该土地利用类型与热环境变化是否相关。但是，由于城市热环境是一个复杂的巨系统，土地利用类型作为城市热环境的基质对其影响存在时间和空间尺度上的差异。因此，如何在不同空间尺度上定量分析土地利用类型对区域热环境的贡献，从而为科学高效调控区域热环境提供理论依据是本研究的关键科学问题。

1 研究区域与数据

1.1 研究区概况

京津冀城市群位于中国东部、华北平原北部，是以北京、天津、保定、廊坊为中部核心功能区的世界级城市群，处于 113°27′～119°50′E，36°05′～42°40′N 之间，总面积约 2.18×105km²（图 1）。发挥北京的辐射带动作用，全方位对接支持雄安新区规划建设，加大区域环境治理力度，严控人口规模和城镇开发强度，防止城镇贴边连片发展，对于促进区域整体协同发展改革、生态修复环境改善具有重要战略意义。京津冀城市群地势呈西北高东南低，以平原地貌为主，属于温带季风气候，雨量集中，干湿季明显，年均降水量400 mm以上，降水量分布特点为东南多西北少。从时间序列来看，京津冀城市群自 1990年城市化快速发展以来，高温日数明显增加（张国华等，2012），热岛强度呈现上升趋势，其中以北京最强，天津次之（刘伟东等，2016）。研究区内白天的热岛效应在春夏季较明显，夜间热岛效应主要受人为热源影响，92.8%以上的城镇表现为热岛效应，季节变化不大（胡姝婧等，2009；陈彬辉等，2016）。京津冀城市群中北京市、天津市、唐山市和石家庄市在夏季白天热岛面积较大并出现连块成片的趋势（刘勇洪等，2017）。

1.2 数据来源

本研究所采用的地表温度数据来源于美国宇航局NASA提供的MODIS 8天合成地表温度产品（MYD11）（乔治等，2014；王建凯等，2007），原始数据由Aqua卫星于13:30和01:30两次过境时获取，分别表征地表升温和降温时段地表反射情况（Peng et al.，2014）。该数据产品经分裂窗算法反演获得，精度可达到1 K（Wan et al.，2004）。

图1 2005—2015年京津冀城市群土地利用现状图Fig. 1 The spatial distribution of land use from 2005 to 2015 in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration

本研究采用的土地利用数据来自中国科学院资源环境科学数据中心所提供的 1∶10万中国土地利用现状遥感监测数据集。该数据集包括耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地6个一级土地利用类型和25个二级类以及部分三级分类。经验证，其中耕地和城乡、工矿、居民用地平均分类精度达到85%以上，其他土地利用类型平均分类精度达75%以上。该数据集已被广泛应用于城市热环境时空格局分析和生态环境综合评估等领域（刘纪远等，2003）。本研究为对比分析城乡热环境差异，将城乡、工矿、居民用地二级分类中的城镇用地和其他建设用地重分类为城市建设用地，农村居民点单独划为一类。其他土地利用类型仍使用一级分类。

2 研究方法

2.1 地表温度数据处理

MODIS地表温度产品仅记录无云条件下的地表热辐射值，需要将其转化为地表温度，通过查找数据头文件，得到产品的辐射缩放比为0.02，辐射缩放截距为0。地表温度（单位：℃）计算公式为：

式中，ts为地表温度值（单位为：℃）；DN为像元亮度值。

为对比不同土地利用类型对城市群热环境影响的时间差异，在此基础上，进一步利用地表温度8天合成数据分别统计其春（3—5月）、夏（6—8月）、秋（9—11月）、冬（12—次年2月）季节、昼夜平均值。

2.2 贡献度指数

城市下垫面是由多种土地利用类型所构成的综合体，不同城市因其地形地貌、功能定位和发展阶段不同，土地利用空间格局呈现较大空间异质性，因此其对区域热环境的影响机理也表现出一定的差异性。根据不同土地利用类型对城市热环境影响作用的不同，分别构成了城市热环境的源和汇。源汇景观对城市热环境的贡献程度可通过贡献度指数（Contribution index，CI）定量表征，为某种土地利用类型的地表平均温度与区域地表平均温度的差值和该土地利用类型面积占区域面积比例的乘积（Xu，2009；Chen et al.，2013；Qiao et al.，2013）。贡献度指数的正负值分别表征土地利用类型对城市热环境的升温（源）和降温（汇）作用，其大小则代表该土地利用类型对城市热环境的贡献强度。

式中，CI为研究区内土地利用类型对热环境的贡献度指数；Dt为该区域某种土地利用类型地表平均温度与区域地表平均温度差值；S为该区域某种土地利用类型占区域面积的比例。同理，如计算不同城市对区域热环境的贡献度，即为不同城市地表平均温度与区域差值和该城市面积占区域面积比例的乘积。

3 结果与分析

3.1 不同城市对城市群热环境贡献度差异

3.1.1 年际差异

以地级市作为统计单元，分别计算 2005年和2015年昼夜间不同城市对京津冀城市群热环境的年平均贡献度指数（图2）。

分析 2005—2015年不同城市对京津冀城市群热环境贡献度。从城市类型上看，张家口市、承德市对京津冀城市群热环境昼夜贡献度指数均小于0，说明城市地表平均温度低于区域地表平均温度，表现出对京津冀城市群降温的作用，即为京津冀城市群热环境的汇；北京市和秦皇岛市白天贡献度指数小于 0，夜间贡献度指数大于 0，昼夜变化中，城市热环境的源汇角色发生转变，白天呈现降温作用，疏解城市群热岛效应，夜间表现出升温作用，转变为京津冀城市群的热源城市；其他城市昼夜贡献度指数均大于 0，说明这些城市平均温度始终高于城市群，呈现出京津冀城市群热源城市的角色。根据上述分析可知，京津冀城市群内 13个城市对京津冀城市群热环境的年均贡献可分为3种类型，昼夜热源型城市（CI＞0）、昼汇夜源型城市（白天CI＞0，夜间 CI＜0）和昼夜热汇型城市（CI＜0），3种类型分别以天津市、北京市和张家口市作为典型代表。

对比 2005—2015年城市对城市群热环境贡献度年际变化可知，白天，除北京市和邢台市稍有下降，2015年其他城市对城市群热环境贡献度绝对值均大于 2005年。各城市热环境源汇角色没有发生变化，但是影响城市群热环境的程度增强，其中张家口市作为昼夜热汇型代表城市，贡献度指数由-0.25下降为-0.41，昼夜热源型代表城市——天津市热环境贡献度指数由0.02上升为0.07，而昼汇夜源型代表城市——北京市和秦皇岛市则几乎无变化。2005—2015年京津冀城市群各城市白天源汇强度差异越来越大，城市热环境效应更加明显；夜间相变化较白天小，各城市热环境源汇角色未发生改变。与白天不同的是，天津市、石家庄市和邯郸市夜间对城市群热环境贡献度指数分别下降了0.015、0.005和0.01，3个城市夜间热源贡献稍有减小。综上分析，2015年夜间各城市对城市群热环境贡献作用强度与 2005年无显著差别，夜间城市对城市群热环境的影响趋于平稳，总体呈小幅上升趋势，仅个别城市热环境贡献度呈下降的情况。

图2 2005—2015年不同城市对京津冀城市群热环境年贡献度指数Fig. 2 The thermal environment contribution indices of 13 cities for the urban agglomeration from 2005 to 2015

3.1.2 季节差异

统计 2015年京津冀城市群不同城市对城市群热环境的季节贡献度（图3）。从城市类型上分析，与年际贡献度特征相似，张家口市和承德市不同季节热环境贡献度指数均小于 0，符合昼夜热汇型城市的特点，并且夜间降温效应明显高于白天；北京市和秦皇岛市热环境贡献度指数在0上下浮动，白天贡献度指数小于 0，夜间贡献度指数大于 0，白天其对于京津冀城市群表现为汇的角色，夜晚则为城市群热源城市，但是北京市夜间热环境贡献度明显大于秦皇岛市；其他城市不同季节热环境贡献度指数均大于 0，表示无论季节和昼夜变化，这些城市对城市群热环境均起到热源作用。

图3 2015年京津冀城市群各城市季节热环境贡献度Fig. 3 The seasonal CIs of 13 cities in the beijing-tianjin-hebei urban agglomeration in 2015

分析不同城市对城市群热环境贡献度的季节差异特征。冬季热环境贡献度指数绝对值普遍较高，昼夜热汇类型的代表城市——张家口市冬季昼夜热环境贡献度指数分别为-0.83和-0.96，贡献度之差仅有0.13，远小于春季（0.68）和夏季（0.54），春季热环境贡献度之差最大，秋季最小；昼夜热源城市类型中以邯郸市最为典型，冬季昼夜平均贡献度指数为0.29，高于春季平均值0.15、夏季0.12，秋季0.24；以北京市和秦皇岛市为代表的昼汇夜源型城市四季较为平均。不同季节夜间热环境贡献度指数相似，唐山市夏季夜间热环境贡献度指数高于其他三季，天津市、秦皇岛市、沧州市和廊坊市四季贡献度差异较小，其他城市对城市群热环境贡献度指数均表现为夏季明显低于其他季节，春秋季相似，冬季较高。白天各城市除了冬季热环境贡献度指数较高外，春夏秋热环境贡献度指数规律不明显。呈昼汇夜源的北京市和秦皇岛市热环境贡献度指数不足0.1。

3.2 不同土地利用类型对城市群热环境贡献度差异

3.2.1 土地利用类型对城市群热环境贡献度年际差异

根据京津冀城市群土地利用类型空间分布和变化情况，分别统计2005年和2015年白天地表平均温度，计算2005年和2015年各土地利用类型对城市群热环境的年平均贡献度指数，结果如表 1所示。

分析京津冀城市群土地利用热环境贡献度年际差异，尽管耕地面积减小，但仍是区域内面积最大的土地利用类型，占区域面积的47.40%，城市建设用地和农村居民点用地面积增加，其他土地利用类型面积变化不大。分析 2015年各土地利用类型平均温度与区域平均温度差值，林地、草地、水域和未利用地平均温度均低于区域平均温度，为城市群热环境的汇。其中，林地与区域平均温度的差值绝对值最大，达到-3.44 ℃，其次是未利用地、草地和水域；城市建设用地、农村居民点和耕地作为城市群热环境的源，平均温度明显高于区域平均温度，其中城市建设用地与区域平均温度差值最大，达到2.42 ℃。对比2005—2015年各土地利用类型温度与区域差值，未利用地和草地温度降幅分别为-0.84 ℃和0.57 ℃，而城市建设用地和农村居民点则表现出一定的增幅。

分析 2005—2015年土地利用类型对城市群热环境贡献度的变化，作为城市群热源的土地利用类型中，耕地类型的贡献度指数没有变化，城市建设用地和农村居民点类型的贡献度分别从0.05和0.11上升为0.14和0.16；作为城市群汇的土地利用类型中，水域和未利用地两种土地利用类型热环境贡献度没有变化，林地由-0.67减小为-0.73，草地由-0.16减小为-0.24。

随着城市化进程加速，2005—2015年京津冀城市群土地利用类型面积变化显著，耕地向农村居民点和城市建设用地转化的趋势明显。与城市群平均温度相比，各土地利用类型与平均温度之间差异增大，结合土地利用变化情况分析其成因，主要在于相同类型的土地利用斑块在空间上集聚，形成更大面积的土地利用斑块，进一步加大了土地利用对城市热环境的影响。作为城市群热环境的汇，林地和草地对区域的降温效应表现为两种不同的方式。林地面积与区域平均温度差值的绝对值均有所增加，其对区域热环境贡献度绝对值也有所增加；尽管草地面积减少，但是其与区域平均温度差值绝对值明显增加，对区域热环境贡献度绝对值亦明显增加。林地和草地分别从面积和强度两方面表现出对区域的降温作用。作为城市群热环境的源，耕地与区域平均温度差值升高了 0.1 ℃，但是面积比例减少 3.52%，因此其热环境贡献度未发生变化。总体而言，耕地对于区域热环境影响强度不大，但是其面积远高于其他用地，因此贡献度较高。然而，随着耕地面积减小，其贡献度呈现急剧下降的趋势；城市建设用地和农村居民点对城市群热环境的影响机理与之相似。2005—2015年城市建设用地和农村居民点面积增加，并且空间聚集度增加，建筑强度增大，导致地表温度与区域平均温度差值增加，因此热环境贡献度指数明显增加。由于两种土地利用类型面积比例较低，所以其对城市群热环境影响程度有限，贡献度分别为0.13和0.17。

表1 2005年和2015年京津冀城市群各土地利用类型热环境贡献度指数Table 1 CI of different land use types for urban agglomeration thermal environment from 2005 to 2015

3.2.2 土地利用类型对城市群热环境贡献度季节差异

按照不同土地利用类型分别统计 2015年不同季节热环境贡献度指数，结果如图4所示。

水域和未利用地对城市群热环境贡献度接近0，主要原因为水域和未利用地占区域面积较小，分别为2.19%和0.66%，所以该土地利用类型热环境贡献度不显著。然而，水域对城市群热环境的贡献度在昼夜间存在显著差异，白天水域地表温度小于区域地表平均温度，但差异不大，距平值小于0.2 ℃；夜间水域地表温度大于区域地表平均温度，由于水的比热容较大，温度变化所需要的热量更多，水体昼夜温差较小，所以水体在夜间转变为热源。林地和草地在不同季节和昼夜条件下对城市群热环境贡献度指数均小于 0，表现为较强的降温效应。草地类型热环境贡献度绝对值最大值出现在冬季夜间，与区域地表平均温度差值为 2.80 ℃。草地白天汇的作用弱于夜间，白天随着季节变化，其降温效应显著增强，而夜间春冬季降温效果明显，冬秋季稍弱。林地对京津冀城市群热环境的贡献度指数在昼夜间差异显著，白天降温效果明显强于夜间，其中夏季贡献度指数为-0.90，秋季夜间与区域地表平均温度之差绝对值最小，仅为 1.25 ℃，贡献度仅有-0.28。耕地热环境贡献度昼夜差异性显著。白天，耕地作为热源，由于面积较大，具有较高的热环境贡献度指数。夜间，春、冬季耕地温度低于区域地表平均温度，因此从区域热源转为汇，贡献度指数分别为-0.40和-0.37；夏季夜间耕地温度仍高于区域地表平均温度，贡献度指数为0.25，仍是所有土地利用类型中最为显著的热源；秋季夜间热环境贡献度指数接近 0。分析耕地热环境贡献度季节和昼夜变化规律，太阳辐射是决定耕地作为热源还是汇的重要因素。此外，作物的季节性特征也是影响耕地作为区域热环境贡献度的重要原因。

城市建设用地和农村居民点热环境贡献度随季节变化较小。城市建设用地热环境贡献度指数在夏季白天最高，春季夜间最低。夜间农村居民点热环境贡献度指数与城市建设用地变化趋势相同，且均低于城市建设用地。但是，白天农村居民点热环境贡献度指数与城市建设用地有所不同，除夏季热环境贡献度低于城市建设用地，其他季节均高于城市建设用地，并且冬季热环境贡献度最高。

3.3 城市内部不同土地利用类型热环境贡献度差异

为进一步研究土地利用热环境贡献度空间差异，以地级市为研究单元，计算不同土地利用类型在不同时段（季节、昼夜）贡献度指数，结果如图5所示。

图4 2015年京津冀城市群各土地利用类型季节热环境贡献度Fig. 4 The seasonal Cis of different land use types for urban agglomeration thermal environment in 2015

图5 2015年京津冀城市群地级市土地利用类型热环境贡献度指数Fig. 5 CI of land use types for 13 cities in beijing-tianjin-hebei urban agglomeration in 2015Abbreviations: F=Farmland; FL=Forest Land; G=Grassland; W=Water Area; UCL=Urban Construction Land R=Rural Settlement; UL=Unused Land

对比分析不同土地利用类型白天对不同地级市热环境贡献度的季节性差异。春季，耕地和林地城市热环境贡献度指数最显著。大部分城市耕地作为热源，林地作为汇。其中，北京市、秦皇岛市和张家口市耕地热环境贡献度指数超过 0.5，而邯郸市和衡水市耕地表现为城市热环境的汇；北京市林地热环境贡献度指数绝对值最大，达到-1.15，降温效果最强。林地在秦皇岛、保定、张家口和承德市也作为重要的汇；水域对城市热环境影响最为显著的是天津市，贡献度为-0.36；北京市城市建设用地热环境贡献度明显高于其他城市，达到0.47。邯郸和石家庄市城市建设用地热环境贡献度次之，均超过0.13。其他城市建设用地并未表现出显著的升温作用。夏季各城市中土地利用类型热环境贡献度基本与春季一致。天津市、唐山和廊坊市耕地由热源转为汇，并且廊坊市耕地热环境贡献度指数达到-0.10，表现出一定的降温效应；林地作为汇，降温效应进一步增加；草地热环境贡献度有所改变，除承德市外，其他城市草地的降温效应逐步加强；天津市水域热环境贡献度指数绝对值减小；城市建设用地和农村居民点城市热环境贡献度指数显著增加。秋季各土地利用类型热环境贡献度指数在各城市间差异缩小，土地利用对城市热环境的作用强度下降。秋季耕地在所有城市中均表现为热源，其中保定市耕地热环境贡献度最大，达到0.43；林地和草地对不同城市热环境均表现为汇，但影响强度有所下降；城市建设用地和农村居民点在各城市的热环境贡献度绝对值较夏季和春季也有一定程度减小。冬季植被变化较大，林地和草地的热环境贡献度绝对值减小；城市建设用地热环境贡献度指数也有所下降，耕地成为各城市最显著的热源。综合对比白天各城市土地利用类型对城市热环境贡献，土地利用类型的热环境源汇角色并未发生明显改变。随季节变化，土地利用类型对城市热环境影响强度有所变化，土地利用类型热环境贡献度指数在春夏季城市间的差异大于秋冬季。

对比分析夜间不同土地利用类型对不同地级市热环境贡献度的季节性差异。春季，耕地对各城市热环境的贡献角色由白天的热源转为汇，其中天津市和张家口市耕地热环境贡献度指数小于-0.3，具有显著的降温效应；林地在不同城市热环境贡献度差异较大，其中北京市、天津市、保定市、沧州市和邯郸市林地热环境贡献度小于 0，并以北京市和保定市降温效应最强，贡献度指数分别为-0.16和-0.14。而在其他城市，林地均作为城市热源，其中张家口、承德和秦皇岛市热环境贡献度指数均超过0.15；水域和城市建设用地在所有城市中均为热源，其中天津市水域热环境贡献度最高，达到 0.15；北京市和天津市城市建设用地热环境贡献度明显高于其他城市，均超过0.21。夏季，耕地和林地较春季热环境贡献度变化显著。北京市、石家庄市、秦皇岛市、邯郸市和邢台市耕地热环境贡献度由负变正，即从城市热环境的汇转变为热源。保定市耕地对热环境的正向影响最为显著，达到 0.21；林地降温效应显著增强，其中北京市林地热环境贡献度指数从-0.16下降到-0.39；其他土地利用类型热环境贡献度较春季无明显变化；秋季土地利用类型热环境贡献度指数整体上与春季相似。耕地在不同城市均表现为汇，天津市和张家口市耕地热环境贡献度指数分别达到-0.32和-0.31；林地热环境贡献度与春季相似，北京市林地具有较强的降温效应，张家口市和承德市林地对热环境的贡献度指数分别达到0.30和0.21；城市建筑用地热环境贡献度指数较夏季有一定程度的下降。冬季，耕地、林地和草地对城市热环境的影响强度显著增加。耕地作为城市热环境最重要的汇，其中张家口市耕地对热环境的贡献度指数达到-0.51；林地对热环境的贡献度指数升高，仅次于城市建设用地，成为重要的城市热源；草地在北京市、秦皇岛市和承德市均表现为城市热环境的汇，其他城市则表现为热源，其中邯郸市草地贡献度指数最高，达到 0.19。综合对比夜间土地利用类型对城市热环境贡献，春夏季具有明显的相似性，夏季耕地和冬季草地受各自物候影响，在不同城市中分别表现出不同的热环境源汇特征。城市建设用地和水域的热环境贡献度的季节差异性较小。

综合对比京津冀城市群土地利用类型对不同城市热环境贡献度的季节差异。从昼夜角度分析，相同土地利用类型对不同城市热环境的贡献度表现为白天差异比夜间显著，这种差异性在耕地和草地中表现最为显著。耕地、林地和水域甚至存在城市热环境源汇角色的差异。城市建设用地始终作为热源对城市热环境具有显著影响。从季节变化来看，不同土地利用类型受太阳辐射和物候变化，其热环境贡献度显著不同。春季和秋季热力条件相似，土地利用类型热环境贡献度指数特征相似，夏季和冬季受热力背景场影响，不同土地利用类型对热环境的影响程度会发生显著变化。此外，不同城市由于土地利用类型比例差异、开发强度差异和空间分布差异，不同土地利用类型对城市热环境的影响也会呈现显著差异。

4 讨论

当前，学者已深入研究了土地利用类型对城市热环境的影响，尤其注重城市建设用地、城市绿地（林地、草地）、水域空间数量和形态对城市热岛效应的影响机理。然而，当前研究通常是针对单一土地利用类型的热环境效应，对于多种土地利用类型影响城市热环境的时空尺度对比较少。本文通过引入热环境贡献度指数，对比分析不同土地利用类型对城市热环境的年际、季节、昼夜影响过程，从而区分城市热环境源汇景观并定量计算其影响程度。研究结果对于基于植被分区的城市设计进行城市热环境调控具有理论意义。从区域热环境源汇类型对土地利用类型进行划分，控制源属性土地利用类型面积和建设强度，避免因为面积增加和利用强度增强所带来的热源集聚和显热上升等不利因素所造成的城市热环境进一步恶化。缓解城市热环境恶化，必须同时考虑源汇景观，除了阻止热源土地利用的扩张外，要尽可能地提高热汇土地利用对热环境的降温效应。

但是通过热环境贡献度指数研究源汇景观对区域热环境的影响也存在诸多不确定性因素。首先，热环境贡献度指数是以土地利用类型的地表温度差异为结果，该指数以土地利用面积作为影响因子。但是热环境除受土地利用的影响外，还与地形地貌、人为热排放、大气环境等因素有一定关系。如何控制这些外部因素对研究结果的影响，获得更加科学的分析结果是未来热环境贡献度指数完善的理论要求；其次，贡献度指数未考虑土地利用类型在空间上的配置情况。已有研究证实，不同空间配置的土地利用会产生不同的气候效应。因此，如何引入形态因子和空间相关性计算以提高研究精度是未来热环境贡献度指数完善的技术要求；最后，从研究尺度看，1 km空间分辨率的地表温度数据和土地利用数据可以满足京津冀城市群热环境研究的需要，但是如果深入研究小尺度土地利用与热环境的关系，则需要同时提高土地利用类型分类精度和同时段高分辨率地表温度数据，这是未来热环境贡献度指数完善的数据要求。

5 结论

本研究以京津冀城市群为研究对象，通过热环境贡献度指数，针对城市群热环境年际、季节、昼夜特征，以区域、城市以及土地利用3种空间尺度相结合，归纳不同城市和土地利用类型对城市群热环境贡献的角色特征、强度差异及变化趋势。

根据不同城市对京津冀城市群热环境的贡献，可将京津冀城市群划分为昼夜热源型、昼汇夜源型和昼夜热汇型城市，3种类型分别以天津市、北京市和张家口市作为典型代表。2005—2015年各城市对城市群热环境的贡献度指数绝对值增大，对城市群热环境的源汇作用强度增加。热环境贡献度的季节性差异在冬季最为明显。耕地和林地对于区域热环境影响显著，主要体现在影响面积和影响强度两个方面。城市建设用地和农村居民点热环境贡献度随季节变化较小，夏季白天表现出最为显著的热环境效应。土地利用类型对热环境的贡献存在季节和昼夜源汇角色的变化，而对不同城市热环境的影响展现出更为明显的异质性。通过热环境源汇景观识别及数量、空间配置的设计，控制城市热源，充分发挥生态用地的降温效果，对降低区域热环境效应具有重要意义。