城市热岛反映了城市建成环境与周边自然背景之间的温度差异。随着城市扩张、土地覆盖变化和极端高温风险受到持续关注，如何在统一口径下比较不同城市、不同季节以及白天和夜间的热环境，已经成为城市气候、生态规划和高温风险研究中的重要基础问题。
**今日分享的是2001-2020年全球1km分辨率城市热岛强度表格与城乡范围栅格数据！**该数据由Qiquan Yang、Yi Xu、TC Chakraborty等研究团队构建，更新版于2025年9月发布在Figshare平台，其中第一版于2025年9月11日上线，当前Version 2于2025年9月22日发布。相关论文《A global urban heat island intensity dataset: Generation, comparison, and analysis》于2024年发表于Remote Sensing of Environment期刊。
该数据主要覆盖2001---2020年，其中基于Aqua MODIS的Myd1、Myd2和SMyd1指标覆盖2003---2020年。数据按月组织，同时提供季度和年度平均结果，包括全球9345个城市建成区的城市热岛强度及城市平均温度。热岛强度数据结果以CSV表格存储，城乡空间范围以逐城市GeoTIFF栅格存储，栅格坐标系为WGS 84（EPSG:4326），像元大小约为0.00833°，约合1km。城市热岛强度表示城市区平均温度与农村背景参考区平均温度之差，单位为℃；正值表示城市区温度较高，负值表示城市区温度较低。
该数据以ESA CCI土地覆盖数据划定城市建成区，并综合MODIS晴空地表温度、无缝晴空地表温度、全天候地表温度和近地面空气温度生成8类UHII指标。研究团队采用EA、IEA、MEA和DEA四种背景参考区划定方法计算城市与农村背景之间的温差，其中DEA方法通过动态调整缓冲范围，并排除水体、地形差异、不透水面和夜间灯光等干扰因素，尽量保证农村背景区与城市区具有相近面积。
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01数据展示
本数据集包括如下文件：
数据集根目录
其中：
● **UHII文件夹：**存放8类温度数据计算得到的城市热岛强度结果，分别对应晴空地表温度、无缝晴空地表温度、全天候地表温度和近地面空气温度。
● **UrbanRuralArea文件夹：**存放2001---2020年逐城市的城市区与农村背景参考区GeoTIFF栅格，每一年单独压缩为一个RAR文件。
● **Readme.docx：**官方数据说明文件，介绍四种UHII计算方法、8类温度指标、CSV命名规则以及城乡范围栅格值的含义。
● **CityInfo.xlsx：**城市基础信息表，包括UrbanId、UrbanArea、Lon、Lat和ClimateZone等字段，共记录9345个城市建成区。
首先，我们先来看UHII文件夹，打开后如下图：
UHII文件夹内容
UHII文件夹中的8个压缩包分别对应8类城市热岛指标：
● **Mod1.rar：**基于Terra MOD11A1每日晴空地表温度计算，覆盖2001---2020年。
● **Mod2.rar：**基于Terra MOD11A2八日合成晴空地表温度计算，覆盖2001---2020年。
● **Myd1.rar：**基于Aqua MYD11A1每日晴空地表温度计算，覆盖2003---2020年。
● **Myd2.rar：**基于Aqua MYD11A2八日合成晴空地表温度计算，覆盖2003---2020年。
● **SMod2.rar：**基于缺失值填补后的无缝MOD11A2晴空地表温度计算，覆盖2001---2020年。
● **SMyd1.rar：**基于无缝MYD11A1晴空地表温度计算，覆盖2003---2020年。
● **AMod2.rar：**基于无缝全天候MOD11A2地表温度计算，覆盖2001---2020年。
● **SAT.rar：**基于近地面空气温度计算，表示冠层城市热岛强度，覆盖2001---2020年。
每个指标压缩包内部均按照"指标_昼夜_年份_月份编码.csv"命名。例如，AMod2_Day_2020_30.csv表示2020年白天全天候地表温度的年度平均结果；Day和Nig分别表示白天和夜间；月份编码1---12表示月平均，21---24分别表示3---5月、6---8月、9---11月和12月至次年2月的季度平均，30表示年度平均。
接着，我们以AMod2_Day_2020_30.csv为例查看UHII表格内容：
2020年白天全天候地表温度UHII年度数据示例
该表共包括6个字段。UrbanId为城市唯一编号；Intensity_EA、Intensity_IEA、Intensity_MEA和Intensity_DEA分别为四种农村背景区选取方法计算的城市热岛强度；Tem_Urban为城市区平均温度。EA为传统等面积法，IEA进一步排除高不透水面比例区域，MEA利用夜间灯光削弱人为活动干扰，DEA则同时考虑水体、地形、不透水面和夜间灯光并动态调整背景区范围。
需要注意的是，Readme保留了"数值乘以0.01转换为℃"的说明，但本次下载的Version 2 CSV文件已经以带小数的浮点值存储，实际数值范围与摄氏度温差相符。使用时应先检查具体文件的数值类型和范围，避免对已经完成缩放的数据再次乘以0.01。
城市编号需要通过CityInfo.xlsx连接到城市位置和其他属性，表格内容如下图：
CityInfo.xlsx字段及记录示例
UrbanArea记录城市建成区面积，Lon和Lat为城市中心位置，ClimateZone为气候区编码。CityInfo.xlsx共有9345条城市记录，UHII CSV也以相同的UrbanId作为关联字段，因此可以将热岛强度、城市面积、经纬度和气候区连接起来进行分析。
下面我们使用AMod2指标中的Intensity_DEA字段，展示2020年全球城市白天年度平均热岛强度：
2020年全球城市白天全天候地表UHII分布
接着，我们来看相同指标的夜间结果：
2020年全球城市夜间全天候地表UHII分布
四种背景参考区划定方法得到的结果也存在差异。下面展示2020年白天AMod2年度数据中四种方法的数值分布：
EA、IEA、MEA和DEA方法的UHII分布比较
图中DEA的中位数高于传统EA方法，主要原因是DEA进一步排除了农村背景区内可能受到城市活动影响的栅格。开展跨城市或跨年份比较时，应使用相同温度指标和相同背景区方法，不能直接混用不同方法的UHII值。
最后，我们来看UrbanRuralArea文件夹。该文件夹按照年份组织，共包括2001---2020年20个压缩包：
UrbanRuralArea文件夹内容
每个年份压缩包中包括9345个逐城市GeoTIFF文件，文件名采用"年份_UrbanId.tif"的形式。由于不同城市所需的空间窗口不同，各GeoTIFF的行列数并不固定；栅格采用WGS 84坐标系，像元大小约0.00833°，约合1km。
以2020_1.tif为例，栅格值1表示城市区，栅格值2表示DEA方法确定的农村背景参考区，栅格值0表示两类范围以外的区域：
UrbanId为1的城市区与农村背景参考区范围
这些逐城市栅格可以用于查看UHII计算所采用的空间范围，也可以与土地覆盖、人口、植被和其他栅格数据进行叠加。需要注意的是，UHII CSV记录的是整个城市区与农村背景区之间的平均温差，不代表城市内部街区尺度的连续温度分布。
02数据的其他信息
数据来源网站：
Figshare，网址为：https://figshare.com/articles/dataset/Global_Urban_Heat_Island_Intensity_Dataset_Version2_/30102847
论文来源网站：
Elsevier ScienceDirect，网址为：https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114343
数据大小：
官方压缩文件共约1.52GB，解压后约7.02GB。
数据格式：
CSV表格、GeoTIFF栅格。
数据时间范围：
总体覆盖2001---2020年，其中Myd1、Myd2和SMyd1指标覆盖2003---2020年，包括月平均、季度平均和年度平均数据。
数据空间范围：
全球9345个城市建成区，并提供每个城市对应的农村背景参考区。
数据空间分辨率：
城乡范围GeoTIFF的像元大小约为0.00833°，约合1km；UHII CSV属于城市尺度汇总结果。
数据坐标系：
GeoTIFF采用WGS 84地理坐标系（EPSG:4326），CityInfo中的经纬度也采用WGS 84坐标。
数据引用方式：
Yang, Q. (2025). Global Urban Heat Island Intensity Dataset (Version2). figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30102847
论文引用方式：
Yang, Q., Xu, Y., Chakraborty, T. C., et al. (2024). A global urban heat island intensity dataset: Generation, comparison, and analysis. Remote Sensing of Environment, 312, 114343. https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114343
03数据获取
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