[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
داوری تخصصی::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 3326650

مقالات منتشر شده: 694
نرخ پذیرش: 73.39
نرخ رد: 17.91

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 4 - ( 3-1405 ) ::
دوره 15 شماره 4 صفحات 30-21 برگشت به فهرست نسخه ها
تحلیل زمانی–مکانی شدت جزیره حرارتی سطحی شهری (SUHII) با استفاده از داده‌های MODIS و مدل رگرسیون تعاملی: مطالعه موردی تهران
نسترن کیش مند ، علیرضا شریفی* ، علیرضا وفائی نژاد
چکیده:   (132 مشاهده)
پدیده جزیره حرارتی سطحی شهری (SUHII) یکی از مهم‌ترین چالش‌های محیط‌زیستی ناشی از گسترش شهرنشینی است که به‌طور مستقیم بر کیفیت زندگی، مصرف انرژی و سلامت شهری تأثیر می‌گذارد. در این پژوهش، با هدف تحلیل زمانیمکانی SUHII و شناسایی عوامل مؤثر بر آن، داده‌های دمای سطح زمین حاصل از تصاویر ماهواره‌ای MODIS در بازه زمانی ۲۰۰۲ تا ۲۰۲۳ برای شهر تهران مورد بررسی قرار گرفت. برای تحلیل اثرات محیطی، از مدل رگرسیون چندمتغیره OLS همراه با ترم‌های تعاملی استفاده شد و آزمون‌های آماری من-کندال و VIF به‌منظور تحلیل روند و تشخیص هم‌خطی متغیرها به کار گرفته شدند. نتایج نشان داد که شدت SUHII در فصول مختلف دارای الگوهای متفاوتی بوده و تنها در فصل زمستان روند کاهشی معناداری مشاهده شد (Z = –2.09, p = 0.037)  .شاخص‌های AOD (آلودگی هوا) و NDVI (پوشش گیاهی) بیشترین تأثیر را بر شدت گرمایش شهری داشتند و ترکیب تعاملی AOD × WSA نیز اثر افزایشی معناداری نشان داد. یکی از نوآوری‌های پژوهش حاضر، تمرکز بر تحلیل فصلی بلندمدت به همراه ارزیابی اثرات ترکیبی متغیرهاست؛ رویکردی که در اغلب مطالعات پیشین مغفول مانده یا به‌صورت تجمیعی انجام شده است. همچنین، با مقایسه پژوهش حاضر با مطالعاتی چون Zhang et al. (2025) و Wang et al. (2020)، مشخص شد که روش آماری رگرسیون تعاملی، با وجود محدودیت‌هایی نظیر فقدان داده‌های ترافیک یا اطلاعات کالبدی ساختمان‌ها، می‌تواند در مقیاس شهری دقت بیشتری در تحلیل روابط علی فراهم آورد. یافته‌های این تحقیق تأکید می‌کنند که تفسیر رفتار دمایی شهر نیازمند توجه به تعاملات پیچیده میان متغیرهای محیطی و انسانی است. در آینده، گسترش تحلیل‌های میان‌رشته‌ای با تلفیق داده‌های انسانی نظیر ترافیک، مصرف انرژی و طراحی شهری، می‌تواند درک کامل‌تری از سازوکار SUHII و راهکارهای مقابله با آن فراهم آورد.
 
واژه‌های کلیدی: جزیره حرارتی سطحی شهری، تحلیل تعاملی، رگرسیون چندمتغیره، AOD، WSA
متن کامل [PDF 874 kb]   (12 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1404/10/16 | پذیرش: 1405/2/21
فهرست منابع
1. G. Manoli et al., "Magnitude of urban heat islands largely explained by climate and population," Nature, vol. 573, no. 7772, pp. 55-60, 2019. [DOI:10.1038/s41586-019-1512-9]
2. Z. Qiumeng, J. Baoquan, L. Tong, Y. Yarong, and F. Youxin, "Dynamic changes and drives of surface urban heat islands in China," City and Environment Interactions, p. 100203, 2025. [DOI:10.1016/j.cacint.2025.100203]
3. X. Peng, Y. Zhou, X. Fu, and J. Xu, "Study on the spatial-temporal pattern and evolution of surface urban heat island in 180 shrinking cities in China," Sustainable Cities and Society, vol. 84, p. 104018, 2022. [DOI:10.1016/j.scs.2022.104018]
4. T. R. Oke, "The energetic basis of the urban heat island," Quarterly journal of the royal meteorological society, vol. 108, no. 455, pp. 1-24, 1982. [DOI:10.1002/qj.49710845502]
5. N. Shirani-Bidabadi, T. Nasrabadi, S. Faryadi, A. Larijani, and M. S. Roodposhti, "Evaluating the spatial distribution and the intensity of urban heat island using remote sensing, case study of Isfahan city in Iran," Sustainable cities and society, vol. 45, pp. 686-692, 2019. [DOI:10.1016/j.scs.2018.12.005]
6. X. Deng et al., "Characteristics of surface urban heat islands in global cities of different scales: Trends and drivers," Sustainable Cities and Society, vol. 107, p. 105483, 2024. [DOI:10.1016/j.scs.2024.105483]
7. Y. Yuan, C. Li, X. Geng, Z. Yu, Z. Fan, and X. Wang, "Natural-anthropogenic environment interactively causes the surface urban heat island intensity variations in global climate zones," Environment international, vol. 170, p. 107574, 2022. [DOI:10.1016/j.envint.2022.107574]
8. M. T. Abebe and T. L. Megento, "Urban green space development using GIS-based multi-criteria analysis in Addis Ababa metropolis," Applied Geomatics, vol. 9, pp. 247-261, 2017. [DOI:10.1007/s12518-017-0198-7]
9. R. Yao, L. Wang, X. Huang, Y. Niu, Y. Chen, and Z. Niu, "The influence of different data and method on estimating the surface urban heat island intensity," Ecological Indicators, vol. 89, pp. 45-55, 2018. [DOI:10.1016/j.ecolind.2018.01.044]
10. M. Zargari, A. Mofidi, A. Entezari, and M. Baaghideh, "Climatology of Tehran surface heat Island: a satellite-based spatial analysis," Scientific Reports, vol. 15, no. 1, p. 10567, 2025. [DOI:10.1038/s41598-025-95367-2]
11. A. Aslani, M. Sereshti, and A. Sharifi, "Urban heat island mitigation in Tehran: District-based mapping and analysis of key drivers," Sustainable Cities and Society, vol. 125, p. 106338, 2025. [DOI:10.1016/j.scs.2025.106338]
12. M. Zheng, D. Zheng, Q. Shen, and F. Jia, "Quantifying Long-Term Spatiotemporal Variation in and Drivers of the Surface Daytime Urban Heat Island Effect in Major Chinese Cities: Perspectives from Different Climate Zones," ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 14, no. 7, p. 239, 2025. [DOI:10.3390/ijgi14070239]
13. M. H. Jahangir, A. Zarfeshani, and M. Arast, "Investigation of green roofs effects on reducing of the urban heat islands formation (The case of a municipal district of Tehran City, Iran)," Nature-Based Solutions, vol. 5, p. 100100, 2024. [DOI:10.1016/j.nbsj.2023.100100]
14. M. Meftahi, M. Monavari, M. Kheirkhah Zarkesh, A. Vafaeinejad, and A. Jozi, "Achieving sustainable development goals through the study of urban heat island changes and its effective factors using spatio‐temporal techniques: the case study (Tehran city)," in Natural resources forum, 2022, vol. 46, no. 1: Wiley Online Library, pp. 88-115. [DOI:10.1111/1477-8947.12245]
15. L. Niu et al., "Identifying surface urban heat island drivers and their spatial heterogeneity in China's 281 cities: An empirical study based on multiscale geographically weighted regression," Remote Sensing, vol. 13, no. 21, p. 4428, 2021. [DOI:10.3390/rs13214428]
16. H. Liu, B. Huang, Q. Zhan, S. Gao, R. Li, and Z. Fan, "The influence of urban form on surface urban heat island and its planning implications: Evidence from 1288 urban clusters in China," Sustainable Cities and Society, vol. 71, p. 102987, 2021. [DOI:10.1016/j.scs.2021.102987]
17. A. Oliveira, A. Lopes, E. Correia, S. Niza, and A. Soares, "An urban climate-based empirical model to predict present and future patterns of the Urban Thermal Signal," Science of the Total Environment, vol. 790, p. 147710, 2021. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.147710]
18. R. Yao et al., "Long-term trends of surface and canopy layer urban heat island intensity in 272 cities in the mainland of China," Science of the Total Environment, vol. 772, p. 145607, 2021. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.145607]
19. Y. Li, L. Wang, M. Liu, G. Zhao, T. He, and Q. Mao, "Associated determinants of surface urban heat islands across 1449 cities in China," Advances in Meteorology, vol. 2019, no. 1, p. 4892714, 2019. [DOI:10.1155/2019/4892714]
20. N. P. Welegedara, S. K. Agrawal, and G. Lotfi, "Exploring spatiotemporal changes of the urban heat Island effect in high-latitude cities at a neighbourhood level: A case of Edmonton, Canada," Sustainable Cities and Society, vol. 90, p. 104403, 2023. [DOI:10.1016/j.scs.2023.104403]
21. N. Clinton and P. Gong, "MODIS detected surface urban heat islands and sinks: Global locations and controls," Remote Sensing of Environment, vol. 134, pp. 294-304, 2013. [DOI:10.1016/j.rse.2013.03.008]
22. H. Midi, S. K. Sarkar, and S. Rana, "Collinearity diagnostics of binary logistic regression model," Journal of interdisciplinary mathematics, vol. 13, no. 3, pp. 253-267, 2010. [DOI:10.1080/09720502.2010.10700699]
23. L. Wang, H. Hou, and J. Weng, "Ordinary least squares modelling of urban heat island intensity based on landscape composition and configuration: A comparative study among three megacities along the Yangtze River," Sustainable Cities and Society, vol. 62, p. 102381, 2020. [DOI:10.1016/j.scs.2020.102381]
24. H. Aguinis and R. K. Gottfredson, "Best‐practice recommendations for estimating interaction effects using moderated multiple regression," Journal of organizational behavior, vol. 31, no. 6, pp. 776-786, 2010. [DOI:10.1002/job.686]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Kishmand N, Sharifi A, Vafaeinejad A. Spatio-Temporal Analysis of Surface Urban Heat Island Intensity (SUHII) Using MODIS Data and Interactive Regression Model: A Case Study of Tehran. JGST 2026; 15 (4) :21-30
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1248-fa.html

کیش مند نسترن، شریفی علیرضا، وفائی نژاد علیرضا. تحلیل زمانی–مکانی شدت جزیره حرارتی سطحی شهری (SUHII) با استفاده از داده‌های MODIS و مدل رگرسیون تعاملی: مطالعه موردی تهران. علوم و فنون نقشه برداری. 1405; 15 (4) :21-30

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1248-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 15، شماره 4 - ( 3-1405 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology