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Water-energy-vegetation nexus explain global geographical variation in surface urban heat island intensity

植被(病理学) 降水 环境科学 城市热岛 自然地理学 干旱 水循环 大气科学 气候学 地理 地质学 生态学 气象学 医学 生物 病理 古生物学
作者
Jiayuan Liao,Yongjiu Dai,Le An,Jian Hang,Yurong Shi,Liyue Zeng
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier BV]
卷期号:895: 165158-165158 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.165158
摘要

Surface urban heat island (SUHI) is a key climate risk associated with urbanization. Previous case studies have suggested that precipitation (water), radiation (energy), and vegetation have important effects on urban warming, but there is a lack of research that combines these factors to explain the global geographic variation in SUHI intensity (SUHII). Here, we utilize remotely sensed and gridded datasets to propose a new water-energy-vegetation nexus concept that explains the global geographic variation of SUHII across four climate zones and seven major regions. We found that SUHII and its frequency increase from arid zones (0.36 ± 0.15 °C) to humid zones (2.28 ± 0.10 °C), but become weaker in the extreme humid zones (2.18 ± 0.15 °C). We revealed that from semi-arid/humid to humid zones, high precipitation is often coupled with high incoming solar radiation. The increased solar radiation can directly enhance the energy in the area, leading to higher SUHII and its frequency. Although solar radiation is high in arid zones (mainly in West, Central, and South Asia), water limitation leads to sparse natural vegetation, suppressing the cooling effect in rural areas and resulting in lower SUHII. In extreme humid regions (mainly in tropical areas), incoming solar radiation tends to flatten out, which, coupled with increased vegetation as hydrothermal conditions become more favorable, leads to more latent heat and reduces the intensity of SUHI. Overall, this study offers empirical evidence that the water-energy-vegetation nexus highly explains the global geographic variation of SUHII. The results can be used by urban planners seeking optimal SUHI mitigation strategies and for climate change modeling work.
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