在全球气候变暖的背景下,中国尤其是沿海地区城市热岛效应不断加剧,而人为热排放是造成城市热岛效应日趋严重的重要因素。数值模拟是研究人为热对气候影响的主要工具,迫切需要高分辨率的人为热栅格数据,为大尺度区域城市气候环境的数值模拟研究提供基础数据。本研究根据能源消费、工业GDP、民用汽车保有量和人口数据等统计资料,主要考虑工业、交通、建筑和人体新陈代谢四类热源对于人为热的贡献,估算2000年和2010年海岸带116个地级市的人为热排放总量分别为2.17 × 1019J/a和5.47 ×1019J/a,内陆区域2000年222个地级市的人为热排放总量为2.26×1019J/a,2010年223个地级市的人为热排放总量为5.81×1019J/a。利用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据并通过设置阈值(DN≥8)有效减少夜灯像元溢出效应的影响,提取人为热主要排放区域,利用夜间灯光数据和植被指数(NDVI)之间的互补性构建人居指数,减少了夜灯数据像元过饱和现象。基于海岸带区域及内陆根据海拔地形和经济发展特点划分的四个地貌分区地级市人为热排放总量与其行政区范围内人居指数累计值之间的强相关关系分别建立人为热排放量空间化模型,最后得到空间分辨率为1km的人为热通量栅格数据。在城市尺度上,可为优化城市布局,缓解城市热岛效应提供数据支持。海岸带人为热不管在排放面积的增加上还是在排放量的提高上均显著强于内陆区域。全国人为热释放呈类似于人口与经济活动的典型地域分布特征,海岸带与内陆区域人为热排放热通量差异较大,海岸带为人为热排放密集区,内陆为稀疏区。海岸带区域长三角、珠三角、京津冀城市群等经济较为发达、人口众多的区域人为热排放量明显高于其他地区。最后基于人为热通量栅格数据,从减少人为热源排放和缓解人为热对城市气候环境的影响效应两方面提出了城市人为热减缓措施。