Spatiotemporal Relationship Between Human Activities and Urban Heat in Chinese Megacities Based on Multisource Remote Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Human activities have significantly reshaped urban thermal environments and intensified heat-related risks in rapidly urbanizing areas. Owing to its broad coverage and long-term monitoring capabilities, satellite remote sensing has become essential for tracking land surface temperature (LST) dynamics. In this study, MODIS LST data and WorldPop population density (PD) data retrieved from thermal infrared and multi-source remote sensing were used. Employing correlation analysis, standard deviational ellipse, and a coordination model, we comprehensively assessed the spatiotemporal relationship between human activities and urban heat in six Chinese megacities from 2005 to 2020. The main results revealed that: (1) although both PD and LST exhibited consistent upward trends in all cities during 2005–2020, the correlation between the two decreased while remaining significantly positive, suggesting that governance measures in megacities have helped improve urban thermal environments; (2) the correlation displayed periodic fluctuations. Dominant coordination types alternated between “heating advance” and “coordinated enhancement,” with “heating hysteresis” tending to occur alongside “coordinated enhancement,” reflecting dynamic policy adaptations to different stages of urban development; (3) significant intercity variation in the PD–LST relationship was attributed to differences in geographical conditions, development models, and industrial structures. For example, Guangzhou exhibited high PD and LST but the lowest PD–LST correlation (0.31) and the fastest decline (−1.12%/a), whereas Beijing exhibited lower PD and LST but the highest correlation (0.50) and lowest change rate (−0.60%/a). Based on these findings, we propose targeted heat environment regulation strategies tailored to each city's characteristics, providing practical guidance for enhancing heat environment governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».