四川省，位于中国西南部，处于97˚21′E⁓108˚12′E，26˚03′N⁓34˚19′N之间。四川省有21个地级行政区(见 图1(a) )。参考《四川省“十二五”城镇化发展规划》，本文重点研究四川省三个城市群：成都平原城市群(成都市、资阳市、眉山市、绵阳市、德阳市、乐山市、雅安市)，川东北城市群(巴中市、达州市、广元市、遂宁市、广安市、南充市)和川南城市群(自贡市、宜宾市、泸州市、内江市) [19] 。

图1. (a) 四川省地级行政区边界和地形地势示意图；(b) 38个气象观测站点示意图

人口数据来自国际统计局选取2000⁓2020年四川省地级市以及自治州总人口数和城乡人口数。地形数据来源于地理空间数据云的ASTER GDEM 30M分辨率数字高程数据。土地覆盖数据来源于1990年⁓2021年的中国30 m的年度土地覆盖数据，为武汉大学杨杰和黄昕教授发布 [20] 。气象数据来源于国家气象信息中心的中国地面气候资料日值数据集(V3.0)。由于四川省站点基础设施配备不均匀，本文依据数据选取2000年⁓2020年38个资料较完整气象站点(见 图1(b) )的逐日气温(℃)、相对湿度(%)、日照时间(h)、降水量(mm)、风速(m/s)。本文先通过python筛选所需站点的气象资料生成每个站点一份2000⁓2020年逐日csv数据，再计算每个站点的年平均值，继而采用反距离权重法进行插值、分区统计以及拼接，最后得到以地级行政区为单位的年平均气象要素数据。

本文基于2000⁓2020年人口普查数据和同期土地覆盖数据、四川省三大城市群的城市化水平、景观格局指数以及2000⁓2020年气象要素数据，从以下三个方面探究城市群城市化进程对城市气象要素的影响：

1) 城市化进程发展的程度。本文通过计算城市化水平以及景观格局指数定量反映四川省各城市群城市化进程的发展程度。继而对城市化水平进行线性回归分析并利用ArcGIS10.8采用克里金插值法绘制空间分布图探究城市化水平的时空分布特征。本文将景观类型分为草原、裸地、水域、冰雪、农田、灌木、湿地、森林、不透水面九类，通过Fragstats4.2对各城市群计算景观格局指数。

城市化水平的测算是难点。本次研究主要采用人口指标法测算城市化水平。本次研究采用城镇人口指标法测算城市化水平。城镇人口指标法为城镇人口占总人口的比例，可用公式表示为：

$C=\frac{Pc}{Pc+Pa}=\frac{Pc}{P}$(1)

其中C表示四川省某地级行政区城市化水平，Pc表示四川省某地级行政区城镇人口数量，Pa表示四川省某地级行政区农村人口数量，P表示四川省某地级市总人口数量。

景观格局指数的选取是重点，也是体现空间设置特征以及景观结构组成的定量指标，按照其尺度从小到大分为斑块、类型或景观水平指数 [21] - [23] 。由于大多景观格局一年内变化不显著，故本研究选取2000年、2010年、2020年的土地利用数据探究四川省各城市群景观格局的变化 [24] 。结合研究区域和研究目的，由于斑块尺度的景观格局指数尺度过小，对所选区域研究意义不大，故本文仅选取类型尺度和景观水平尺度上的景观格局指数。选取的景观格局指数详细意义见 表1 。

2) 气象要素变化特征。温度的上升造成城市的“热岛”效应；相对湿度和降水量可能会造成城市的“雨岛”、“干岛”效应；日照时数对城市的“暗岛”效应有明显影响；风速对城市污染物的输送有很大的影响 [12] [25] 。本文选取四川省38个气象站点2000⁓2020年温度、相对湿度、降水量、日照时数、风速五个气象要素利用python3.8计算线性回归系数、绘制折线统计图反映气象要素的时间分布特征。

3) 相关性分析。本文基于城市化水平和景观格局指数的分析，将四川省各城市群平均城市化水平与2000年、2020年的年平均温度、相对湿度、降水量、日照时数通过SPSS27进行相关性分析，再将四川省各城市群的斑块类型水平景观格局指数与五种气象要素的年平均值进行相关性分析，选取皮尔逊相关系数反映两者之间的相关性程度。皮尔逊相关系数r是常用分析相关性的系数之一，r的绝对值越大，表明两个变量线性相关的程度越强 [26] 。

见 表2 ，20年内四川省各城市群城市化水平增长率均为正值，城市化进程稳步推进：川东北城市群增长最快0.1496；成都平原城市群次之0.1292。除2020年成都平原城市群城市化水平最高(0.5482)。

见 图2 ，四川省各城市群城市化水平空间分布不均匀，存在明显的区域性。由2000年城市化水平空间分布图可知，凉山彝族自治州城市化水平较低；成都平原城市群例如德阳市、绵阳市、成都市等城市化水平较高；川东北城市群城市化水平整体较低；川南城市群，例如内江市、自贡市城市化水平也较低。2010年城市群城市化水平的空间分布同2000年一致。由2020年城市化水平空间分布图可知，城市化水平空间分布总体规律为成都平原城市群 > 川南城市群 > 川东北城市群。

见 表3 、 表4 ，从景观类型的变化上看，除成都平原城市群2000年出现极小面积的湿地但2010年、2020年消失，其余城市群景观类型基本不变。在20年内，川南城市群和川东北城市群均没有冰雪和湿地。

结合斑块类型面积CA以及斑块所占景观面积比例PLAND分析可知，四川省各城市群主要以农田、森林为主。成都平原城市群在2000年景观类型占比依次为农田 > 森林 > 草原 > 不透水面 > 水域 > 灌木 > 裸地 > 冰雪；2010年占比同上；2020年不透水面占比超过草原位列第三，面积由2010年180741.33 hm²增加到2020年271653.66 hm²，占比由2.2572%提升至3.3926%。川东北城市群2000年景观类型占比依次为农田 > 森林 > 水域 > 不透水面 > 灌木 > 草原 > 裸地；2010年同上；2020年不透水面超过水域位列第三，10年内面积由59015.43 hm²增加至97180.65 hm²，占比由0.854%提升至

1.4063%，同时期裸地增多。川南城市群2000年、2010年景观类型占比与川东北城市群2000年、2010年一致，但2020年不透水面超过水域位列第三，10年内面积由23482.71 hm²增加至5822.49 hm²、占比由0.6691%提升至1.6591%。

由斑块密度PD可知，20年内四川省不同城市群破碎程度较大的景观类型不同。成都平原城市群、川东北城市群以及川南城市群森林和农田的破碎程度较大。

由最大斑块占景观面积比例LPI可知，20年斑块优势度不变。成都平原城市群、川南城市群以及川东北城市群农田和森林优势度最高。其余景观类型的优势度相差不大。

由分维数指数PAFRAC可知，20年内四川省所有城市群的各景观类型数值均在1.4左右，大多没有规律。此结果与前文相同。

由斑块结合度COHESION可知，20年内各城市群该景观格局指数的数值基本保持不变，多数斑块结合程度较好，均达到90以上。虽然大部分斑块连通度较好，但各城市群间景观类型斑块结合度存在差异。成都平原城市群仅有灌木聚集程度最低，2000年、2010年均斑块结合度在75附近。川东北城市群灌木、草原、裸地相较于其他景观类型的聚集程度较差，灌木、草原的斑块结合度在65左右，裸地在2020年随着面积增大斑块结合度也由0提高至48.8233。川南城市群裸地、草原以及灌木聚集程度较差，且三种景观类型的斑块结合度变化没有明显的规律。

见 表5 ，由斑块密度PD可知，20年内各城市群该指数基本随时间不变，各城市群破碎化程度整体偏高，表明地表景观格局不完整。由最大斑块指数可知，20年内各城市群数值均在30附近且都偏小，表明该斑块间面积的差异不大。结合景观形状指数和蔓延度指数可知，各城市群的景观类型之间连续分布且较为紧凑、聚集。由香农均匀指数SHEI可知，20年内各城市群该指数的数值均在0.4上下，各类型景观面积较平衡，差异不大。

综上所述，2000⁓2020年四川省各城市群主要景观类型以农田、森林为主。不透水面的占比均大幅上升：成都平原城市群不透水面20年的占比从1.3169%上升至3.3926%；川东北城市群由0.6803%上升至1.4063%；川南城市群由0.6691%上升至1.6591%。不同城市群不同景观类型的破碎化程度不同，川东北城市群、成都平原城市群、川南城市群破碎化程度最大的是森林。景观类型分布大多无规律，多数斑块之间连通度较好。

见 表6 ，各地级市随时间的变化幅度不相同：20年内四川省各地级市年平均温度随时间升高，但各回归系数的绝对值不大，上升幅度最大为眉山市0.226 a/℃；年平均相对湿度随时间变化无规律波动，线性回归系数的绝对值多小于0.05；年平均降水量除攀枝花市(−0.0493 a/mm)外，其余线性回归系数绝对值均较大，其中八个地级市的线性回归系数大于1，增加幅度为内江市 > 资阳市 > 自贡市 > 遂宁市 > 泸州市 > 宜宾市 > 眉山市 > 广安市，内江市降水量的增加幅度高达1.4378 a/mm；年平均日照时数各地级市线性回归系数的绝对值多数小于0.02；年平均风速随时间变化不显著。

见 表7 ，城市化水平对不同气象要素的影响存在差异性：除绵阳市以外，其余城市的城市化水平与温度呈强的正相关，达州市和资阳市受温度影响最大，相关系数依次为0.995和0.911；除德阳市、绵阳市、达州市和巴中市以外，其余城市的城市化水平均与降水量呈正相关，资阳市和自贡市尤为显著，相关系数分别为1.000和0.999；城市化水平与年平均风速的相关性不一，对达州市呈负相关，对攀枝花市、巴中市等呈正相关；城市化水平对日照时数的影响不同，对雅安市、凉山彝族自治州、宜宾市和遂宁市有很强的正相关，对眉山市、成都市呈很强的负相关；城市化水平对相对湿度的影响程度不同，对德阳市、资阳市、内江市、广安市等大多数城市有很强的负相关，对广元市有很强的正相关。

综上所述，20年内随着城市化进程的推进，四川省各地区的年平均温度均升高，“热岛”效应增强 [26] - [28] 。达州市城市化进程推进最快，年平均气温受到影响最为显著。大多数城市年平均降水量均增加，资阳市和自贡市增加幅度最大。城市化水平对日照时数的影响不同，大多数城市城市化水平与年平均相对湿度有很强的负相关。

注：^*表示通过0.05水平显著性检验。

本文依据2000年、2010年、2020年四川省各城市群景观格局变化特征探究景观格局对城市气象要素的影响。由于成都平原城市群湿地、川东北城市群裸地面积过小，研究意义不大，故舍去。川东北城市群草原最大斑块占景观面积比例LPI二十年数值不变，无法计算相关系数，故也舍去。

见 表8 ，在20年内成都平原城市群草原变化过程中，斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND和斑块结合度COHESION与温度有很强的负相关性，相关系数分别为−0.946、−0.946和−0.931。最大斑块占景观面积比例LPI和分维数指数PAFRAC与相对湿度、日照时数呈强的正相关。裸地变化过程中，六个景观格局指数均对温度呈负相关，最大斑块占景观面积比例LPI的相关系数最高−0.834。斑块类型面积CA和斑块所占景观类型比例PLAND与相对湿度、日照时数有很强的正相关。六个景观指数对降水量和风速均呈负相关，分维数指数PAFRAC相关系数最高−0.831。在森林变化过程中，景观指数与相对湿度和日照时数的相关性与草原、裸地相同。分维数指数PAFRAC均与五个气象要素呈负相关，降水量和风速最为显著依次为−0.819、−0.944。在水域的变化过程中，分维数指数PAFRAC与五个气象要素均呈负相关，其中温度、降水量、风速较为显著，相关系数依次为−0.943、−0.993、−0.987。斑块结合度COHESION与除温度外的气象要素有很强的负相关性，其中相对湿度、日照时数相关系数为−1.000最为显著。在灌木的变化过程中，斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、斑块密度PD、最大斑块占景观面积比例LPI以及斑块结合度COHESION均与五种气象要素呈正相关，分维数指数PAFRAC与五种气象呈负相关。在冰雪变化过程中，斑块密度PD与温度的相关系数最高为1.000，其次为斑块类型面积CA和斑块所占景观面积比例PLAND分别为0.824、0.818。六个景观指数对相对湿度和日照时数的相关性一致。农田变化过程中，景观指数对降水量、日照时数、风速相关性较显著。在不透水面变化的过程中，六个景观指数对降水量和风速的影响较大，除分维数指数PAFRAC外，其余相关系数都在0.90以上，表明不透水面的面积越大、破碎化程度越高、聚合程度越好，降水量和风速就越大。

综上所述，成都平原城市群20年内裸地、森林、水域、灌木、农田的边界形状越简单规则，降水量和风速就越大；草原、裸地、森林、水域、灌木以及不透水面的面积越大，相对湿度和日照时数越高。

注：^*表示通过0.05显著性检验，^**表示通过0.01显著性检验。

见 表9 ，在20年内川东北城市群森林的变化过程中，斑块类型面积CA和斑块所占面积比例PLAND与温度呈正相关，相关系数均为0.94。斑块密度PD、分维数指数PAFRAC与日照时数呈负相关，斑块结合度COHESION与日照时数呈正相关，且相关系数的绝对值均在0.90以上。斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、斑块结合度COHESION和最大斑块占景观面积比例LPI与风速呈正相关，相关系数均在0.95以上；斑块密度PD和分维数指数PAFRAC与风速有很强的负相关，相关系数依次为−1.000和−0.987。在农田变化过程中可知，斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND最大斑块占景观面积比例LPI均与温度呈强的负相关，斑块密度PD呈强的正相关，相关系数的绝对值均在0.90以上。除斑块密度PD相关系数0.9以外，其余景观指数与风速均呈负相关且绝对值均在0.90以上。在草原的变化进程中，斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、斑块密度PD以及分维数指数PAFRAC均呈很强的负相关，数值依次为−0.996、−0.996、−0.990、−0.912。除斑块结合度COHESION相关系数为0.992外，其余景观格局指数均与风速呈负相关。灌木的变化进程中，斑块密度PD和分维数指数PAFRAC与温度呈强烈的负相关，相关系数分别为−0.885、−0.833。斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、斑块密度PD均与风速有很强的负相关，相关系数依次为−0.842、−0.842、−0.915。不透水面和水域的景观格局指数在20年内与五种气象要素没有明显的相关性。

综上所述，20年内川东北城市群森林破碎程度越小、形状边界越简单、聚合程度越好日照时间越长。森林、农田破碎程度越大、形状边界越不规则，风速就越大，而草原、灌木破碎程度越小则风速越大。森林、农田、草原、灌木面积越小、破碎程度越小，温度越高。

注：^*表示通过0.05显著性检验，^**表示通过0.01显著性检验。b表示由于至少有一个变量为常量，因此无法进行计算。

见 表10 ，在20年内川南城市群农田的变化过程中，斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、最大斑块占景观面积比例LPI以及斑块结合度COHESION与温度有很强的正相关，相关系数均通过0.05显著性检验，分维数指数PAFRAC与温度呈很强的负相关，相关系数为−0.920。除分维数指数PAFRAC外，其余景观指数均与相对湿度有很强的正相关，相关系数均在0.90以上。在不透水面的变化过程中，斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、最大斑块占景观面积比例LPI、斑块结合度COHESION与温度有很强的正相关，分维数指数PAFRAC与温度有很强的负相关。斑块密度PD与斑块结合度COHESION与相对湿度有很强的正相关，分维数指数PAFRAC与相对湿度有很强的负相关。在森林变化的进程中，分维数指数PAFRAC与温度有很强的负相关，除最大斑块占景观面积比例LPI，其余景观指数均与温度呈正相关。除分维数指数外，其余景观指数均与相对湿度有很强的正相关，相关系数均在0.90以上。在水域的变化过程中，斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、斑块结合度COHESION均与温度呈正相关，相关系数分别为0.881、0.895、0.897。除斑块密度PD外，其余景观指数均与相对湿度呈很强的正相关，相关系数均在0.87以上。在草原的发展进程中，斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、斑块密度PD均和温度有很强的负相关。灌木在变化过程中景观格局指数对气象要素并无明显的影响。在裸地发展过程中，六个景观指数均对温度有很强的负相关，但斑块类型面积CA、斑块所占景观面积比例PLAND、斑块密度PD以及最大斑块占景观面积LPI较为显著，相关系数均在0.85以上。

综上所述，20年内川南城市群农田、不透水面、森林、裸地面积越大、形状边界不规则、聚合程度越好、破碎程度越高则温度越高，而草原面积越小、破碎程度越小温度越高。农田、不透水面、森林面积越大、破碎程度越大、聚合程度越好则相对湿度越大。

注：^*表示通过0.05显著性检验，^**表示通过0.01显著性检验。