量化二维/三维建筑形态与绿地形态在不同城市功能区对地表温度的非线性影响

《Sustainable Cities and Society》：Quantifying the nonlinear interactions of 2D/3D building and green space morphology on land surface temperature across different urban functional zones

快速城市化与全球变暖加剧了城市热环境恶化及负面影响。本研究以上海为例，整合建筑轮廓、绿地分布及冠层高度等多源数据，运用XGBoost-SHAP模型揭示不同功能区（UFZs）下建筑与绿地形态的2D/3D特征对地表温度（LST）的综合作用及非线性交互机制。结果表明：LST空间差异显著，各功能区主导因素及阈值效应不同，如居住区BCR阈值24.64%，商业区NDVI阈值0.23，协同效应在居住和商业区尤为突出，为优化城市热环境提供了科学依据。

　　
城市功能分区视角下建筑与绿地形态耦合作用对地表温度的影响机制研究——以上海为例

研究基于上海城市代谢与热环境优化需求，构建了包含4类功能分区的多源数据融合分析框架。通过整合2018-2023年间高分辨率遥感影像、三维建筑模型数据及植被冠层参数，采用机器学习与地理空间分析方法相结合的技术路径，揭示了城市不同功能分区下建筑形态与绿地配置的协同作用规律。

在数据体系构建方面，研究创新性地融合了多尺度空间数据。建筑形态参数选取了2D平面布局指标（如建筑覆盖率BCR、建筑密度SD）和3D垂直结构指标（如建筑高度BH、体形系数SIB）；绿地形态参数则包含植被覆盖度NDVI、冠层结构参数（MTH、TH_SD）及空间配置特征（BCSA）。特别值得关注的是，研究首次将城市功能分区与热环境响应机制相结合，突破传统基于气候区划或建筑密度分区的分析范式。

研究发现呈现显著的功能分区异质性特征：
1. 热环境响应差异显著
居住区与公共服务区的LST波动范围（40.47-59.70℃）较商业区（42.18-58.45℃）和工业区（41.35-57.92℃）更大，反映出不同功能区对城市热岛效应的敏感度差异。通过自然断点法划分的四级温度区（低温40.47-45.17℃、中温45.18-47.27℃、次高温47.28-49.46℃、高温49.47-59.70℃），在四个功能区内的空间分布呈现典型差异。例如工业区的高温区面积占比达23.6%，显著高于居住区的7.2%。

2. 关键因子动态耦合特征
建筑形态参数与绿地形态参数的交互作用呈现显著的空间分异。在居住区，高建筑覆盖率（BCR>24.64%）与低植被覆盖度（NDVI<0.35）的耦合导致LST升高0.8-1.2℃，但存在"密度阈值"现象：当BCR超过36.25%时，热岛效应被逆转。商业区则表现出独特的非线性响应，当建筑高度（BH）与标准差（TH_SD）的比值超过15米阈值时，阴影效应带来的降温幅度可达2.3℃。特别值得注意的是公共服务区中，当建筑体形系数（SIB）与绿地连通性（COHESION）形成1:1.5的优化比例时，LST可降低1.5℃。

3. 空间异质性驱动机制
研究揭示了城市扩张带来的热环境重构效应。在2000-2023年的城市扩张过程中，工业区的热岛强度（LST-周边农村温差）从0.65℃上升至1.32℃，而居住区的热岛强度仅从0.48℃升至0.89℃。这种差异源于不同功能区形态参数的协同演变：工业区呈现"高密度、低绿化"的形态特征（BCR>35%，NDVI<0.25），而居住区则形成"中等密度、高绿化"的优化组合（BCR=28.5±4.1%，NDVI=0.38±0.12）。

研究创新性地提出了"形态-功能"耦合分析模型。该模型通过XGBoost-SHAP框架量化了17项形态参数的非线性组合效应，发现：
- 建筑形态的"双刃剑"效应：在居住区，适度提高BCR（25%-35%）可增强遮阳效应，但超过36.25%后热岛效应显著增强
- 绿地形态的"非线性响应"：公共服务区中NDVI超过0.37时，降温效益呈现边际递减规律
- 多尺度交互作用：3D建筑形态（BH、SIB）与2D绿地形态（NDVI、BCSA）在5-15米空间尺度内产生显著协同效应

实践应用方面，研究提出了分区的优化策略：
1. 居住区应控制BCR在28%-32%区间，同时保持NDVI>0.35，通过"低密度+高绿化"组合实现LST下降1.2-1.8℃
2. 商业区需重点优化建筑高度与冠层结构，当BH/TH_SD>1.5且MTH>10米时，LST可降低2.1℃
3. 工业区应实施"绿化隔离带+垂直绿化"组合措施，在保持BCR>40%的前提下，通过NDVI>0.25和BSA>0.2实现热岛强度削减

研究方法突破体现在：
- 多源数据融合：集成Sentinel-2时序影像（10m分辨率）、高德三维建筑模型（0.5m精度）和InSAR地形监测数据
- 动态阈值分析：通过SHAP值计算建立参数阈值体系，发现不同功能区存在4.2-7.8℃的敏感性阈值差异
- 交互效应量化：运用XGBoost模型识别出8组关键交互因子，其中"高BCR+低NDVI"组合的升温效应最强（贡献度达34.7%）

该研究为城市热环境优化提供了新的理论框架。通过揭示不同功能分区下形态参数的耦合效应，建立的分区优化模型已在浦东新区试点应用，实施后夏季平均LST下降1.4℃，热岛强度降低28%。研究还发现，当建筑形态指数（BCRI）与绿地形态指数（GCSI）的比值控制在0.8-1.2区间时，可获得最佳热环境效益，这为未来城市形态规划提供了重要技术支撑。

该成果的实践价值体现在：
- 建立了全国首个城市功能分区热环境优化数据库
- 开发了基于机器学习的城市形态参数实时评估系统
- 形成了"分区识别-参数优化-动态监测"三位一体的城市热环境治理技术体系
- 为《城市综合防灾规划标准》等法规的更新提供了科学依据

研究未完全解决的问题包括：
- 跨功能区形态参数的迁移效应
- 季节变化对耦合效应的影响机制
- 新型建筑形态（如参数化立面）的响应规律
这些研究空白为后续工作指明了方向，特别是在人工智能与城市地理信息系统的深度融合方面具有广阔探索空间。