本文以哈尔滨市为例,利用Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI遥感影像,运用单窗算法(the mono-window algorithm)获取2000、2006、2010和2015年的地表温度,分析研究近15年间哈尔滨城市热环境变化特征以及城市热岛强度显著的区域。基于V-I-S-W模型利用线性光谱分解技术提取中心城区地表组成信息,分析不同地表组成与地表温度的关系及地表组成对温度的影响,同时利用光谱分解热混合(SUTM)、线性回归、决策树方法估算亚像元地表温度,监测典型地表组成对城市地表热环境的综合作用。计算地表组成的全局和局部自相关性指数(local moran’s I),定量研究地表组成聚集度与地表温度的关系,在控制地表组成盖度情况下分析其空间分布格局对城市地表温度的作用。主要研究结果如下:(1)通过四个时期的地表温度分析,哈尔滨主城区地表热环境有以下特点:至2015年,主城区平均最高地表温度和最低地表温度差值逐年增大,南岗区和香坊区是平均地表温度最高区域,呼兰区平均地表温度最低;2000年南岗区为热岛强度最大区域,自2006年后环路内中心城区热岛强度始终最高,到2015年南岗区城市热岛强度增加的幅度最小,中心城区热岛强度增加百分比最大;至2015年高温区域明显扩大,热岛中心四周辐射并向北部扩展出现多个热岛中心;2000年和2015年两个时期,主城区由低温区、次低温区转为次高温区和高温区的比例较大,以及由高温区变化为次高温区和中温区的比例达81.79%,出现了冷岛变为热岛和热岛变为冷岛的两个极化现象。(2)中心城区地表组成和地表温度有显著相关性,其中不透水面与地表温度呈正相关关系,与植被和水体呈负相关关系,和土壤有正相关关系和负相关关系;随年际变化,地表组成每增加相同比例,地表增温、减温有显著不同,2000年至2015年四个时期若不透水面盖度增加10%,地表温度依次升高0.25℃、0.33℃、0.37℃、和0.57℃,相比较而言,土壤最大可以达到土壤盖度每提高10%,地表温度会升高0.13℃,植被覆盖度每增加10%,温度最少会下降0.36℃,水体盖度每升高10%,温度最高可以下降0.22℃;2000年和2006年植被对地表温度的影响最大(R2=0.079和R2=0.201),2010年和2015年不透水面对地表温度的影响最大(R2=0.177和R2=0.297),2000年土壤和地表温度相关性最小,2006年到2015年水体和地表温度的相关性较小;在地表组成与地表温度上述复杂关系的基础上,基于多元线性回归、光谱分解热混合(SUTM)和决策树模型估算中心城区亚像元地表温度,其中前两者估算精度比后者精度高。(3)不透水面的局部自相关性指数与地表温度呈正相关,即不透水面的聚集分布会增加地表温度,植被和水体的局部自相关性指数和地表温度呈负相关关系,土壤的局部自相关性指数和地表温度有正相关和负相关关系,自2000年开始至2015年不透水面和植被的局部自相关性指数和地表温度的相关性系数R2逐年增大;控制不透水面和植被的盖度大小计算其局部自相关性指数与地表温度的相关系数,两者的局部自相关性指数与地表温度的相关系数均大于其盖度大小与地表温度的相关系数,并且随盖度变化相关系数随之变化,其中不透水面和植被盖度接近50%时,两者的局部自相关性指数与地表温度的相关系数最大,盖度大于50%时,盖度大小和局部自相关性指数与地表温度的相关系数都较大,不透水面盖度大于80%时,不透水面与地表温度呈负相关,而植被盖度大于80%,植被和地表温度无显著关系,但是局部自相关性指数和地表温度仍为负相关关系,植被盖度较小(小于10%)时对地表温度的影响较小,此时植被的局部自相关性指数和地表温度仍有显著相关性。