2001—2020年粤港澳大湾区植被和地表温度时空变化研究

阮惠华，许剑辉，张菲菲

1.广东省气象探测数据中心，广东 广州 510080；2.广东省科学院广州地理研究所/广东省遥感与地理信息应用重点实验室/广东省地理时空大数据工程实验室/广东省地理空间信息技术与应用公共实验室，广东 广州 510070；3.广东第二师范学院计算机学院，广东 广州 510310

人类活动对全球生态环境的影响日益强烈（Mahmoud et al.，2018；Chaplin-Kramer et al.，2019），主要是通过改变自然地表覆被从而影响生态环境，而城市化是造成地表覆被变化的重要原因之一（Liu et al.，2019a；王渊等，2020）。快速城市化会带来城市热岛、植被减少等典型问题（Bren d’Amour et al.，2017；Yao et al.，2017a），进一步破坏生态环境质量。因此，全面研究城市化对植被和热环境的影响程度、时间变化趋势及其相互关系，对城市的规划和可持续发展具有重大意义。

遥感技术具有大面积同步观测的特点，能够较好地获取地表参数的时空分布，现已被广泛应用于城市化、生态水文、农业、城市热岛和灾害监测等多个研究领域（Xu et al.，2018；Liu et al.，2019b；王一帆等，2020；闫章美等，2021）。相关学者利用遥感数据研究了城市化对植被和热环境的影响（Peng et al.，2018；Zullo et al.，2019；何全军，2019；冯娴慧等，2022；王思等，2022）。陈丹等（2006）利用多时相MODIS13数据产品研究了广东省、珠三角以及广州市2000—2005年植被指数NDVI及其时空分布特征。结果表明，不同空间尺度的植被指数具有很强的夏高冬低季节规律特征，存在显著的地区差异。Liu et al.（2015）利用1981—2010年归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）数据分析全球50个城市城市化对植被退化的影响，结果表明，城市化并不一定导致NDVI减少，但城乡间的NDVI差异有所下降。邓玉娇等（2021）也指出2000—2018年广东省NDVI总体呈上升趋势。Yao et al.（2017b）利用2001—2016年MODIS的地表温度和增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）分析长江流域城市化对植被和地表城市热岛的影响。结果表明，城市化对植被和热岛的作用越来越显著，城乡间的EVI差异显著减少，城乡间的白天和夜间地表温度差异显著增加。Quan et al.（2016）利用2000—2012年MODIS夜间地表温度数据研究了北京地区夜间地表温度的时间变化趋势及其与NDVI、气候参数的关系，结果表明，城市夜间地表温度的时间变化趋势与 NDVI呈显著负相关，而在农村地区相关性不显著。2000—2020年期间，中国经历了快速城市化的转型（2000—2010年）和升级（2010—2020年）阶段，处于城乡社会经济转型的关键阶段。在不同的城市化阶段，城市的植被、地表温度和生态环境质量呈现不同的变化特征，尤其是高度城市化的地区，如粤港澳大湾区。相比城市化转型阶段，广州市在城市化升级阶段不透水面面积显著增加，导致城市热岛效应风险加大，生态环境质量退化（Xu et al.，2021）。

粤港澳大湾区城市化水平高，土地扩张明显，建设用地面积增加显著，人口高度集中，交通路网密集，城市地表引起的小气候变化在这一区域形成了明显的城市热岛效应（杨智威等，2018），进而降低了大湾区整体的生态环境质量（王渊等，2020）。中共中央国务院于2019年2月印发实施的《粤港澳大湾区发展规划纲要》提出，大力推进生态文明建设，建设宜居宜业宜游的优质生活圈，为居民提供良好生态环境，促进大湾区可持续发展。因此，在全球气候变暖背景下，研究粤港澳大湾区植被和地表温度等在不同城市化发展阶段的时空变化趋势具有重要的意义，可以为进一步提升大湾区城市群区域发展质量提供技术支撑。本研究综合利用2001—2020年MODIS EVI和地表温度数据，估算2001—2020年大湾区EVI和地表温度的20年不同时间尺度的平均值，通过计算时间变化趋势率进一步分析大湾区及各城市EVI和地表温度的变化趋势，分析地表温度与EVI的关系。

1 数据与方法

1.1 研究区

粤港澳大湾区（111°21″—115°24″E；21°24″—24°23″N）位于华南地区，由香港、澳门两个特别行政区和广东省的广州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、东莞市、中山市、江门市、肇庆市九个珠三角城市组成（图1），总面积约5.6×104km2，2020年底，大湾区常住人口约 7000×104，经济总量达11.5万亿元（人民币），是中国开放程度最高、经济活力最强的区域之一。大湾区属于亚热带季风气候，常年多云多雨，夏长冬短，年均降水量1500 mm以上，年平均气温 22 ℃，降雨主要集中在4—9月。大湾区大部分区域海拔200 m以下，中部为珠江三角洲平原，三面以丘陵、山地为主，南部临大海，城市扩张以中部珠江三角洲平原为主。图1的地表温度数据为利用2001—2002年MOD11A2地表温度数据产品进行加权平均计算得到的白天年平均地表温度。

图1 研究区域Figure 1 Study area

1.2 MODIS地表温度与EVI数据

地表温度数据是由美国航空航天局提供的MODIS Terra卫星V6版的MOD11A2全球地表温度/发射率8 d合成产品，空间分辨率为1 km，时间分辨率为8 d。MOD11A2地表温度产品包括当地时间 10:30（白天）和22:30（夜间）两个时刻产品，产品精度在±1 K以内，已被广泛应用于生态环境、热岛监测分析、气候变化等相关领域。本研究获取粤港澳大湾区2001—2020年的时间序列地表温度数据集，并根据研究区域范围进行数据裁剪和处理。

相关研究表明，相比 NDVI，EVI指数更适合于城市区域的植被动态监测。本研究采用美国航空航天局提供的MODIS Terra卫星 V6版的MOD13A2的EVI产品分析高度城市化的粤港澳大湾区植被变化特征。MOD13A2的EVI指数产品空间分辨率为1 km，时间分辨率为16 d。本研究获取粤港澳大湾区2001—2020年的时间序列EVI数据集，并根据研究区域范围进行数据裁剪和处理。

1.3 研究方法

由于天气条件、水体等因素影响，MODIS地表温度和EVI指数产品存在缺失或较大的不确定性问题，本研究先对无效值的像元进行掩模处理，确保地表温度和EVI指数产品的可靠性。鉴于Google Earth Engine（GEE）的强大云计算能力，本研究利用GEE对MODIS的EVI和地表温度数据进行处理。由于广东地区夏季和冬季分别具有最大、最小的NDVI值和地表温度（邓玉娇等，2021），具有明显的时间变化特征，因此，选择夏季和冬季的EVI和地表温度进行研究。按照不同时间尺度通过均值合成法对8 d的MOD11A2白天和夜间地表温度数据进行计算处理，分别得到全年、夏季（6—8月）和冬季（12至次年2月）的序列地表温度数据集，并统计20年大湾区及各城市年、夏季和冬季白天、夜间地表温度平均值。采用相同的方法对 16 d的MOD13A2 EVI产品进行处理，分别得到全年、夏季和冬季的序列EVI数据集，并统计20年大湾区及各城市年、夏季和冬季EVI平均值。

此外，利用时间序列线性回归分析方法对粤港澳大湾区及各城市EVI和地表温度的变化趋势进行分析。

式中：

ti——年份；

yti——第ti年粤港澳大湾区或各城市不同时间尺度（年、夏季和冬季）的平均EVI和地表温度。

a和b——回归系数，采用最小二乘进行估算。回归系数b为回归模型斜率，可以用于表示粤港澳大湾区或各城市平均EVI和地表温度增加或降低的变化趋势，系数b＞0表示EVI或地表温度随时间呈增加趋势；系数b＜0表示EVI或地表温度随时间呈降低趋势。

2 结果

2.1 2001—2020年粤港澳大湾区植被与地表温度的统计分析

图2显示了2001—2020年粤港澳大湾区年、夏季和冬季的平均EVI空间分布。从图2可知，大湾区夏季平均EVI最大值达到了0.743，大于年与冬季的EVI最大值；年、冬季平均EVI最大值均小于0.569。粤港澳大湾区中心区域主要由不透水面覆盖，EVI值相对较低；中心区域外郊主要由植被覆盖，EVI相对较高。中心区域的EVI小于外郊的EVI。此外，从图2也可知，夏季中心区域与外郊的EVI差异大于冬季中心区域与外郊的EVI差异。

图2 2001—2020年粤港澳大湾区年、夏季和冬季平均EVI空间分布Figure 2 Spatial distribution of annual,summer and winter averaged EVI for GBA,China in 2001-2020

表1显示了大湾区及各城市2001—2020年EVI植被指数年、季节平均统计结果。从表1可知，大湾区近20年EVI均值达到了0.358，夏季和冬季均值相差比较大，差值达到了0.138。3个城市的EVI年均值大于大湾区，主要包括惠州市、江门市和肇庆市；其他8个城市的EVI年均值小于大湾区。其中，肇庆市的EVI植被指数最大，夏季EVI均值接近0.5，远大于其他城市的EVI植被指数；惠州市紧跟其后，其EVI均值略小于肇庆市的EVI均值。这也反映出肇庆市的植被生长状况整体更好，地表植被覆盖度更高。澳门的年、夏季和冬季EVI均值是最小的，最小的冬季EVI植被指数均值仅为0.121。这表明澳门的地表植被覆盖度相对其他城市低很多。此外，东莞市、佛山市、深圳市和珠海市的EVI年均值都小于0.3。从表1也可知，大湾区及各城市的夏季EVI均值整体上大于冬季EVI均值，最大的差异达到了57%。

表1 2001—2020年粤港澳大湾区及各城市平均植被指数统计情况Table 1 Statistical results of the averaged enhanced vegetation index (EVI) from 2001 to 2020 in Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area (GBA),China

图3和图4显示了20年粤港澳大湾区年、夏季和冬季白天、夜间平均地表温度空间分布。从图3和图4可知，大湾区夏季白天地表温度在38.105—24.276 ℃之间，夜间地表温度最多降低了约10 ℃。冬季夜间最大地表温度为17.577 ℃，最低地表温度低于5.5 ℃。从图3和图4也可知，大湾区年、夏季和冬季白天最大与最小地表温度差大于夜间最大与最小地表温度差，白天地表温度差达到了13 ℃，夜间地表温度差约 10 ℃。高温区主要集中在大湾区中心区域，相对低温区分布在中心区域外郊。

图3 2001—2020年粤港澳大湾区年、夏季和冬季白天平均地表温度空间分布Figure 3 Spatial distribution of annual,summer and winter daytime averaged LST for GBA,China in 2001-2020

图4 2001—2020年粤港澳大湾区年、夏季和冬季夜间平均地表温度空间分布Figure 4 Spatial distribution of annual,summer and winter nighttime averaged LST for GBA,China in 2001-2020

大湾区及各城市2001—2020年白天和夜间年、季节地表温度的统计情况如表2所示。整体上，整个大湾区白天年平均地表温度为24.980 ℃，夏季白天平均地表温度超过30 ℃。在大湾区11个城市中，东莞市具有最高的白天地表温度，夏季白天平均地表温度超过了33 ℃，冬季白天平均地表温度也达到了20.895 ℃；肇庆市具有最低的白天年和冬季平均地表温度，分别低于24 ℃和17.5 ℃。7个城市的夏季白天平均地表温度超过30 ℃，包括东莞、佛山、广州、澳门、深圳、中山和珠海；此外，3个城市的冬季白天平均地表温度超过20 ℃，包括东莞、深圳和中山，其他城市的冬季白天平均地表温度都在19 ℃左右。11个城市中，有10个城市的夏季白天地表温度与冬季白天地表温度之间的差比（(夏天地表温度-冬季地表温度)/冬季地表温度）超过50%，只有香港的夏季与冬季白天地表温度的差比小于50%，为45.28%。

表2 2001—2020年粤港澳大湾区及各城市平均地表温度统计情况Table 2 Statistical results of the averaged land surface temperature (LST) from 2001 to 2020 in GBA,China

整个大湾区及其他城市夜间年平均地表温度都低于20 ℃，夏季夜间平均地表温度超过23 ℃；但冬季夜间最大平均地表温度为13.697 ℃（香港），最低平均地表温度低于11 ℃，仅为10.604 ℃（肇庆）。11个城市夏季夜间地表温度与冬季夜间地表温度之间的差比超过70%，其中4个城市的夏季与冬季夜间地表温度差比超过了100%，包括佛山、广州、惠州和肇庆。由此可知，在夜间，粤港澳大湾区及各城市夏天和冬天存在显著的温度差异。

对于夏季，各城市的白天地表温度与夜间地表温度的差比（(白天地表温度-夜间地表温度)/夜间地表温度）都大于20%；差比大于30%的只有2个城市，为东莞和深圳。对于冬季，各城市的白天地表温度与夜间地表温度的差比更大，最小的地表温度差比为40%（澳门），最大的地表温度差比达到了66%（惠州）。由此可知，夏季城市白天和夜间的地表温度差异要小于冬季白天和夜间的地表温度差异，即冬季城市的降温效率高于夏季城市的降温效率。

结合表1和表2，本研究进一步分析不同时间尺度下EVI植被指数与地表温度之间的相关性。从表3可知，EVI植被指数与地面温度呈现出显著的负相关（P＜0.01），夏季EVI植被指数与地表温度的相关性大于冬季。年平均EVI植被指数与白天地表温度的相关性大于夏季和冬季EVI植被指数与白天地表温度的相关性。EVI植被指数与夜间地表温度的相关性显著大于EVI植被指数与白天地表温度的相关性，其相关系数绝对值超过了0.812，最大的相关系数达到了-0.933（P＜0.01）。这是因为白天人类活动明显，遥感反演的白天地表温度同时受到植被和人类活动的影响；在夜间，人类活动显著减少，夜间地表温度主要受植被的影响。

表3 大湾区城市地表温度与EVI指数的相关分析结果Table 3 Correlation coefficients between EVI and land surface temperature

2.2 2001—2020年粤港澳大湾区植被的时间变化趋势

图5为2001—2020年粤港澳大湾区平均EVI的时间变化趋势；年、夏季和冬季的EVI分别以0.004 a-1（P＜0.01）、0.005 a-1（P＜0.01）和0.004 a-1（P＜0.01）的速率显著增长。总体上，EVI均呈显著增长趋势，夏季和冬季EVI的增长速率大于年度EVI的增长速率。大湾区夏季的EVI在2001—2013年之间都处于一个增长阶段，2014年出现降低趋势，到2017年进入增长趋势，之后就呈现显著下降趋势。整体上，大湾区夏季年度EVI变化的波动比较大，特别是2013年之后。冬季的EVI呈现出与夏季不一样的趋势，2001—2005年EVI显示下降趋势，2006年开始，到2017年呈现显著增长趋势，进入2018年后也出现下降趋势。

图5 2001—2020年粤港澳大湾区EVI时间变化趋势Figure 5 Temporal trends of averaged EVI for GBA,China in 2001-2020

表4显示了整个研究期间粤港澳大湾区各城市EVI的时间变化趋势。大多数城市的年度、夏季和冬季EVI显著增长，澳门的夏季EVI增长趋势不显著，不满足P＜0.05的显著性（Adj.r2=0.198，Adjusted r-square校正决定系数）。增长趋势在冬季最为明显，从东莞的0.002 a-1（P＜0.01）到肇庆的0.006 a-1（P＜0.01）。年、夏季和冬季EVI的增长速率大于等于0.004 a-1的城市分别有3个、7个和5个。夏季EVI增长速率大于冬季EVI增长速率的城市有5个，包括东莞、佛山、广州、深圳和中山；夏季EVI增长速率小于冬季EVI增长速率的城市有2个，包括香港和珠海；惠州、江门和肇庆夏季和冬季EVI的增长速率一致，分为0.004、0.005和0.006 a-1。从表4也可知，大湾区大多数城市的夏季EVI增长速率大于冬季EVI增长速率。

表4 2001—2020年粤港澳大湾区各城市植被（EVI）时间变化趋势Table 4 Temporal trends of EVI for 11 cities in GBA,China in 2001-2020

2.3 2001—2020年粤港澳大湾区地表温度的时间变化趋势

由于冬季白天和夜间地表温度在2001—2010年与2011—2020年两个阶段呈现显著的时间变化趋势，因此，本研究对冬季白天、夜间地表温度的时间变化趋势分2001—2010年与2011—2020年两个阶段进行分析。

图6显示了整个研究期间粤港澳大湾区白天地表温度的时间变化趋势。年和夏季白天地表温度在整个研究期间没有显著的上升或下降趋势，总体上呈现比较平稳的趋势。大湾区冬季白天地表温度时间变化比较明显，呈现出两个显著不同的变化趋势。2001—2010年期间，大湾区冬季白天地表温度没有明显的时间变化趋势；2011—2020年期间，大湾区冬季白天地表温度呈现显著上升趋势，以0.286 ℃·a-1（P＜0.01）的速率显著增加。

图6 2001—2020年粤港澳大湾区白天地表温度时间变化趋势Figure 6 The temporal trends of averaged daytime land surface temperature for GBA,China in 2001-2020

表5为2001—2020年粤港澳大湾区各城市白天地表温度的时间变化趋势，其中冬季白天地表温度时间变化趋势分为2001—2010年和2011—2020年两个阶段进行分析。大多数城市（年度8个城市和夏季7个城市）的年和夏季白天地表温度的时间变化趋势相对平稳，没有明显的增加或减少。年和夏季白天地表温度仅在东莞、佛山和中山3个城市都有增加的趋势，白天地表温度增加速率最大的是中山的夏季，达到0.121 ℃·a-1（P＜0.01）。深圳夏季白天地表温度也呈现出一定程度的增温趋势，其增加速率为0.052 ℃·a-1（P＜0.05）。2001—2010年期间，大湾区所有城市的冬季白天地表温度都没有明显的时间变化趋势（表5）。然而，2011—2020年期间，大湾区所有城市的冬季白天地表温度呈现显著增加的趋势。增加趋势最高和最低的城市为东莞和香港，分别以 0.359 ℃·a-1（P＜0.01）和0.2051 ℃·a-1（P＜0.01）的速率增加；佛山和中山冬季白天地表温度增幅类似，约0.340 ℃·a-1；广州、澳门和珠海具有类似的冬季白天地表温度增幅，增加速率约0.310 ℃·a-1。从表5也可知，大湾区各城市冬季的白天地表温度从2011年开始整体上逐渐上升，冬季和夏季的白天地表温度差异逐渐缩小。

表5 2001—2020年粤港澳大湾区各城市白天地表温度时间变化趋势Table 5 Temporal trends of daytime LST for 11 cities in GBA,China in 2001-2020

粤港澳大湾区 2001—2020年夜间地表温度的时间变化趋势如图7所示。大湾区年、夏季和冬季夜间地表温度显示了完全不同的时间变化趋势。图7显示年夜间地表温度有0.041 ℃·a-1（P＞0.05）的增加趋势，但是不满足P＜0.05的显著性检验，因此，大湾区在整个研究期间年夜间地表温度的变化相对平稳。大湾区夜间地表温度在夏季整体上呈增加趋势，增加速率达到了0.046 ℃·a-1（P＜0.01）；换言之，与2001年相比，2020年大湾区夏季夜间地表温度整体上增加了约0.9 ℃。在冬季，大湾区夜间地表温度具有与白天地表温度相似的时间变化趋势，分为2001—2010年无显著增加或降低趋势和2011—2020年显著增加趋势两个时期。尽管大湾区2001—2010年冬季夜间地表温度整体趋势不明显，但是此时期夜间地表温度的波动较大，经历降低—上升—降低—上升的过程。2011—2020年期间，大湾区2001—2010年冬季夜间地表温度显著增加，增加速率达到了0.3350 ℃·a-1（P＜0.01）。按照0.335 ℃·a-1的速度，2020年冬季夜间地表温度比2011年冬季夜间地表温度增加了3.35 ℃（图7）。

图7 2001—2020年粤港澳大湾区夜间地表温度时间变化趋势Figure 7 The temporal trends of averaged nighttime land surface temperature for GBA,China in 2001-2020

各城市年、夏季和冬季平均夜间地表温度的变化趋势如表6所示。从表6可知，7个城市的年夜间地表温度没有明显变化趋势；只有香港和澳门两个城市的夏季夜间地表温度没有明显变化趋势，其余 9个城市的夏季夜间地表温度都呈现出增加趋势，增加速率范围从肇庆的0.032 ℃·a-1到深圳的0.065 ℃·a-1。所有城市 2001—2010年冬季夜间地表温度的时间变化趋势均不显著，然而，在2011—2020年期间冬季夜间地表温度呈现显著的增温趋势，增温最快的东莞和广州，增温速率分别达到了0.370 ℃·a-1和0.376 ℃·a-1；增温速率最低的也有0.246 ℃·a-1（香港）。换言之，在这10年期间，粤港澳大湾区冬季夜间地表温度最低增加了2.4 ℃，最高增加了3.7 ℃。从表6也可知，冬季夜间地表温度增温速度明显高于夏季夜间地表温度增温速度。此外，2011—2020年期间，冬季白天和夜间的地表温度都具有相似的上升趋势（表5和表6）

表6 2001—2020年粤港澳大湾区各城市夜间地表温度时间变化趋势Table 6 Temporal trends of nighttime LST for 11 cities in GBA,China in 2001-2020

3 讨论

为了进一步分析大湾区不同时间尺度气温与地表温度的关系，本研究利用2011—2020年大湾区9个城市（除了香港和澳门）的气象站点每日气温分别计算了年、夏季和冬季平均气温，如图8所示。图8中，年、夏季和冬季地表温度表示利用MOD11A2白天和夜间地表温度数据进行计算处理得到。结果表明，大湾区城市群年、夏季平均气温比平均地表温度高，但具有类似的时间分布趋势，相关系数都大于0.7；冬季，气温与地表温度有很高的相关性，相关系数高达0.87。从图8也可知，冬季气温和地表温度具有较大的时间波段变化，夏季气温和地表温度变化相对平缓。因此，利用MOD11A2地表温度产品分析大湾区城市群快速城市化过程中地表温度变化特征是可行的。然而，由于缺少香港和澳门的气象站观测数据，仅利用珠三角9个城市的气象站气温数据进行统计分析，分析结果存在一定的不确定性；此外，利用白天和夜间两个时刻的平均地表温度与每日平均气温进行分析比较，结果也存在一定误差。

图8 2001—2020年粤港澳大湾区气温与地表温度时间变化趋势Figure 8 The temporal trends of averaged air temperature and land surface temperature for GBA,China in 2001-2020

2001—2020年大湾区 EVI年际变化呈现显著增长趋势，与中国部分城市EVI随着城市发展强度增加而显著降低的趋势不同（Zhou et al.，2014），这与全球植被整体变化趋势一致（Yuan et al.，2017；邓玉娇等，2021）。这与大湾区的地理环境与气候特征密切相关，大湾区整体属亚热带季风气候，终年温暖湿润，水热条件优越，日照时间长，有利于植被绿化（Qiu et al.，2022；何全军，2019）；此外，大湾区及各城市EVI与气象站点气温数据之间的相关系数大于0.58。图5也显示了，大湾区夏季EVI值大于冬季，EVI年增加率比冬季高0.001 a-1；夏季EVI比冬季EVI的时间波动大，特别是在2010年之后，夏季EVI呈现显著的时间波动趋势。这可能与大湾区城市快速发展有关。2010年后，大湾区从城市群中心到边缘区域不透水面密度显著提高，次高密度区（不透水面密度在70%—90%之间）和高密度区（不透水面密度大于90%）的面积逐年增，2015年高密度区域面积增加到310.1 km2（马玉翎，2020）。然而，城市群中心不透水面增加到一定程度后达到稳定状态，不会再显著持续增加，在合适的水热条件下，植被持续茂盛生长，覆盖周边的不透水面（Xu et al.，2018）。此外，本研究还发现珠海和香港冬季EVI增长速率高于夏季EVI增长速率（如表4所示）。这可能是因为珠海和香港都是城市化比较高的城市，陆地面积相对较小，海域面积较大，温度容易受到海温和海风的影响，冬季昼夜增温更利于植被EVI提升。

高温区主要集中在大湾区中心区域，特别是次高密度和高密度区域（图3和图4）。大湾区大部分城市的夏季夜间地表温度存在增加趋势，只有小部分城市夏天白天地表温度存在增加趋势，其他城市的夏季白天地表温度没有显著的增加或降低趋势，年际变化整体上趋于平缓。白天地表温度不仅受到城市群地理环境特征的影响，还受到人类生产活动等影响，而夜间地表温度主要受到城市群地理环境特征的影响（马玉翎，2020）。相比冬季白天地表温度，冬季夜间地表温度波动幅度更大，如图6和图7所示，表明地表温度在夜间表现出更强的时间变化，白天地表温度在空间分布上具有更强的空间异质性（如图3和图4所示）。

本研究仅利用MODIS的EVI和地表温度产品分析粤港澳大湾区EVI植被指数和地表温度的时空特征，然而，EVI和地表温度的时空变化还与气候因素、人类活动、地形地貌等多种因素密切联系。接下来应引入土地覆被类型、景观格局指数、城市建筑三维形态等因素（Chen et al.，2022；王雪等，2017；孙喆，2020），利用机器学习、多尺度地理加权回归、归因分析、地理探测器等技术与方法，从不同时空尺度定量分析不同因素对EVI、地表温度变化的贡献，深入分析大湾区城市化对植被和热环境的影响（吴波等，2021）。此外，受天气条件和卫星轨道等因素限制，MODIS的EVI和地表温度产品存在数据缺失，如图2所示，特别是夏季云量较多，数据缺失更为严重，使得本研究分析仍存在一定的不确定性。未来研究可以采用深度学习、RSDAST模型、Savitzky Golay滤波等算法对EVI/NDVI和地表温度实现进行时空重建，得到时空无缝的高精度EVI/NDVI和地表温度时间序列产品（Fu et al.，2019；Wu et al.，2019；阮柱，2021；刘恒孜等，2022）。

4 结论

本研究基于2001—2020年MODIS EVI数据和地表温度数据，利用数理统计和时间序列变化趋势分析方法，分析了2001—2020年粤港澳大湾区整体和各城市植被生长状况和地表温度的时空分布特征。研究发现，2001—2020年大湾区整体的EVI呈增长趋势，平均值为0.358，增长率为0.004 a-1，所有城市的EVI也呈现增长趋势。EVI具有明显的季节变化特征，夏季EVI值比冬季EVI值大，夏季和冬季EVI呈现不同的增长趋势，整体上夏季EVI增长率比冬季EVI增长率高。从空间分布看，大湾区EVI低值主要集中在中心区域，呈现从中心区向外面逐渐增加的趋势，地表温度则呈现相反的空间分布趋势。整个研究期内白天和夜间地表温度的在年、夏季的年际变化波动不大，相对平缓。2001—2020年，冬季白天和夜间地表温度的年际变化具有类似的趋势；然而，2010年之后，冬季白天和夜间地表温度均表现显著增加的趋势，夜间地表温度增加的趋势更大。东莞、佛山、广州、中山和珠海5个城市冬季白天和夜间地表温度增加率都在0.3 ℃·a-1以上。总体上，粤港澳大湾区城镇化率比较高的城市在2011—2020年冬季地表温度增加速度明显，主要包括广州、佛山、东莞、深圳、中山、珠海和澳门。城市化率最高的香港冬季地表温度也存在较高的增速，白天和夜间地表温度增加速率分别为0.202 ℃·a-1和0.246 ℃·a-1。