疫情期人类活动异常对城市热环境的多尺度驱动模式

本研究基于多源多时相高分辨率地表温度数据集，运用改进的z-score方法和多尺度地理加权回归模型，系统分析了中国40个城市COVID-19疫情期间与前期热异常的差异及其关联机制。研究发现，疫情期间各城市的地表热岛强度（SUHII）在某些日子出现了显著下降，但全年来看，除广州和太原外，其他城市的SUHII变化并未产生统计学意义上的显著变化，表明大流行并未对城市热环境产生显著的长期影响。此外，研究还发现，受疫情影响显著的城市在热异常区域变化方面表现出更大的空间异质性，其中住宅和商业用地的LST下降幅度最大且最稳定。