Data-Gouv-FR/ilot-de-chaleur-ou-de-fraicheur-urbain-base-sur-lanalyse-des-temperatures-de-surface-de-2022-1

这个数据集以表面对象的形式呈现了基于2022年表面温度分析的城市热岛或冷岛。它来源于法国公开数据平台data.gouv.fr，包含一个配置ri_icu_ifu_s，对应一个Parquet格式的数据文件。数据集主要用于分析城市环境中的温度变化，支持从Hugging Face加载使用。This dataset presents, in the form of surface objects, urban heat or cool islands based on the analysis of surface temperatures in 2022. It is sourced from the French open data platform data.gouv.fr, includes a configuration ri_icu_ifu_s corresponding to a Parquet data file. The dataset is primarily used for analyzing temperature variations in urban environments and supports loading via Hugging Face.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，基于2022年地表温度分析构建，用以识别城市热岛与冷岛区域。数据以面状对象形式呈现，原始资源为表格形式，经Hugging Face平台整合后形成单一存储库。每个原始表格资源对应一个Hugging Face子集配置，其中包含名为“train”的数据划分。目前仅包含一个子集“ri_icu_ifu_s”，数据以Parquet格式存储，兼顾高效读取与压缩性能。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据，使用Python代码“load_dataset”函数并指定子集名称“ri_icu_ifu_s”即可获取训练划分内容。加载后的数据集可直接通过Pandas或其它数据处理工具进行探索、分析与可视化。由于数据以Parquet格式存储，也支持通过Apache Arrow等生态工具直接读取，适用于大规模数据处理与机器学习工作流。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“基于2022年地表温度分析的城市热岛或冷岛”，由法国政府开放数据门户data.gouv.fr于2025年发布，主要研究机构为波尔多都会区。其核心研究问题聚焦于城市化进程中地表温度的空间异质性，旨在通过高分辨率表面温度数据识别城市热岛与冷岛现象。该数据集以面状对象形式呈现，为城市微气候研究、热环境评估及适应气候变化策略提供了关键数据支撑，对城市规划、公共卫生和能源管理领域具有重要参考价值。

当前挑战

数据集所解决的核心领域问题在于城市化加剧导致的热岛效应对居民健康与能源消耗的威胁，需要精准识别热岛与冷岛分布以指导绿植布局与建筑降温策略。构建过程中面临的挑战包括：1）多源遥感地表温度数据的融合与降尺度处理，以匹配波尔多都会区的精细空间尺度；2）确保时间序列数据（2022年全年）的连续性与缺失值插补的可靠性；3）将原始温度分析结果转换为可解释的“热岛/冷岛”分类对象，需平衡分类阈值设定与地域气候差异的适应性。

常用场景

经典使用场景

该数据集以2022年地表温度分析为基础，将城市热岛与冷岛现象以面状对象形式呈现，为城市气候学、热环境与土地利用关系研究提供了精细化的空间数据支撑。经典使用场景包括：评估城市不同区域热负荷与冷源分布的时空差异，分析建成区密度、植被覆盖度与地表温度之间的耦合机制，构建热岛强度指数以刻画城市微气候格局。研究者可借助该数据集识别热脆弱性高发区域，为城市规划与热舒适性优化提供定量依据，是理解地表能量平衡与城市形态交互影响的重要工具。

解决学术问题

该数据集有效解决了城市热岛效应研究中高分辨率、标准化空间数据匮乏的学术难题，使研究者能够从面状对象层面系统分析2022年城市地表温度异常与冷热斑块的分布规律。它支撑了城市气候适应性与热风险评价等关键问题的探索，例如量化城市扩张对局部热环境的影响程度、揭示绿地在缓解热岛效应中的功效阈值。数据集的开源特性推动了多学科交叉研究，如热环境与公众健康、能源消耗的关联分析，为制定基于证据的城市热缓解政策提供了数据基础，对于推动可持续城市发展与气候韧性建设具有深远意义。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可服务于城市规划和公共管理部门的决策支持，用于指导城市更新项目中的绿化布局设计、通风廊道规划以及建筑释放热调控策略。市政机构可基于热岛与冷岛的空间分布，优先对高温度区域实施热缓解干预，如增设屋顶绿化与透水铺装，提升居民热舒适度。此外，该数据还可融入智慧城市平台，作为城市热环境动态监测与预警系统的底层地图，辅助能源调度与户外活动安全管理，表现出行之有效的实用价值。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集以2022年地表温度分析为基础，聚焦城市热岛与冷岛效应的空间识别与量化研究，为气候变化背景下城市微气候调控与可持续城市规划提供了高分辨率空间数据支撑。当前前沿方向包括结合遥感与GIS技术刻画城市热环境时空分异规律、评估绿地与水体等冷源对热岛缓解的生态效益，以及基于机器学习模型预测不同土地利用场景下的热岛强度演变。在法国本土热浪频发的现实背景下，该数据成为探索建筑通风廊道设计、公共空间热舒适提升策略及城市降温适应性规划的热点工具，推动了基于实证数据的城市气候韧性决策体系构建与跨学科的微气候耦合分析方法的深化。