在高密度住宅环境中，利用基于图像的空间指标对热舒适性和感官宜居性进行自适应多目标优化

《BUILDING AND ENVIRONMENT》：Adaptive multi-objective optimization of thermal and perceptual livability in high-density residential environments using image-based spatial metrics

基于街景图像的高密度城市居住环境多目标优化与适应性权重策略研究。摘要：针对高密度热带城市中环境舒适度与感知质量的协同优化难题，提出融合街景图像数据与NSGA-II算法的适应性框架，创新性设计加权Pareto选择策略（WPSS），从10万Pareto解中筛选出1000个最优方案，实现热舒适度（UTCI降低17.6%）、恢复潜力（提升55.2%）和宁静度（提升21.3%）的显著协同优化，同时通过动态权重调整平衡多目标间的非线性冲突。

　　
该研究针对热带高密度城市中居住环境的多维度优化问题，提出了整合图像数据与动态权重调整的智能决策框架。在传统方法主要关注单一环境指标的情况下，研究创新性地将热舒适度、心理恢复能力与空间宁静度三个关键维度纳入统一优化体系，突破了学科壁垒与优化目标割裂的双重局限。

研究以新加坡组屋区为典型样本，通过分析千余张街景全景图像，构建了包含建筑密度、植被覆盖率、天空通透度等23项空间参数的评估模型。这些参数经机器学习训练后，可精准预测环境质量的三个核心指标：采用国际通用的热感觉指数（UTCI）量化体感温度，基于自然恢复力理论（NATR）评估心理修复效果，通过多感官感知模型测算空间宁静度。这种将物理空间特征与人类感知体验相结合的方法，有效解决了传统遥感数据难以捕捉的微观环境细节问题。

在优化算法设计上，研究团队针对NSGA-II算法的固有缺陷开发了动态筛选机制。传统多目标优化会产生海量等效能点，导致决策者难以筛选适用方案。本研究提出的"权重帕累托选择系统"（WPSS）通过建立环境敏感度评估模型，实时监测各优化目标的表现差异。当某个环境维度（如热舒适度）在基准值下表现持续欠佳时，系统自动调整权重分配，优先强化该维度的优化力度。这种自适应机制使算法能动态平衡不同环境要素的优先级，避免传统方法因权重固定导致的次优解问题。

实验验证部分采用新加坡南湾组屋区为研究场景，通过生成百万级优化方案对比发现：采用WPSS筛选的1000个典型解相比传统方法，在热舒适度（UTCI降低17.6%）、心理恢复力（提升55.2%）和空间宁静度（提升21.3%）三个维度均实现显著优化。空间指标优化尤为突出，植被覆盖密度提升18.2%，建筑遮挡率降低19.6%，天空视野通透度改善14.8%，同时将环境干扰源减少17.1%。这些数据验证了动态权重调整机制的有效性，特别是对复杂气候条件下多目标协同优化的适应性。

研究在方法论层面实现了三重突破：首先构建了街景图像与城市环境质量之间的映射模型，将难以量化的主观感知转化为可计算的客观参数；其次设计了环境敏感性动态评估算法，可根据实际气候条件、建筑形态等变量实时调整优化策略；最后开发了帕累托前沿的智能筛选系统，通过建立多目标优化解的价值评估体系，将原本无序的优化结果转化为具有实践指导意义的解决方案集。

在应用层面，研究形成的决策支持系统展现出显著优势。通过将优化结果转化为建筑密度建议值（建议值范围调整为22-28栋/公顷）、植被配置指南（最低覆盖率达35%）和天空视野标准（建议保持40%以上通透区域），为城市规划者提供了可直接操作的参数体系。特别在应对新加坡夏季高温高湿气候时，系统建议的密集绿化方案使UTCI值降低达0.586℃，同时保持必要的开放空间促进心理恢复。

该框架的创新性体现在三个层面：技术整合层面，首次将街景图像分析、机器学习预测与多目标优化算法深度融合；算法设计层面，突破传统NSGA-II的静态权重分配模式，引入基于环境敏感度的动态权重调整机制；应用实践层面，构建了从数据采集到方案输出的完整技术链条，形成"空间特征识别-环境质量预测-多目标优化-方案生成"的闭环系统。这种技术路径为解决热带城市可持续发展中的环境质量协同优化问题提供了可复制的方法论。

研究特别关注了新加坡独特的城市形态特征。在分析组屋区千余个街景样本后发现，传统高密度布局在带来便利的同时，导致热岛效应加剧（平均气温较郊区高2.3℃）、心理恢复力下降（NATR指数低于自然区15%）和声光干扰指数超标（达78.6分贝）。基于这些发现，优化系统特别强化了三个维度的协同改进：在建筑布局中嵌入"绿廊-灰空间"复合结构，使植被覆盖率提升的同时保持必要的建筑密度；采用模块化设计优化天际线形态，在保证遮阳效果（建筑密度降低19.6%）的前提下维持视觉通透性；创新性提出声景优化策略，通过智能规划绿化带和隔音设施，使环境干扰指数降低17.1%。

该研究对城市规划实践具有重要启示价值。首先，验证了街景图像作为新型数据源在环境质量评估中的有效性，其空间分辨率（0.5米级）和时效性（可每日更新）显著优于传统遥感数据。其次，提出的动态权重调整机制为多目标优化提供了普适性解决方案，特别适用于热带气候城市需要兼顾遮阳降温（如降低UTCI值）与心理恢复（如提升NATR指数）的矛盾需求。最后，构建的"优化-评估-反馈"闭环系统，使规划者能够持续监测环境质量变化，及时调整设计方案。

未来研究可沿着三个方向深化：在数据维度扩展上，建议整合夜间灯光数据、PM2.5实时监测等动态信息，形成多维环境质量评估体系；在算法优化方面，可尝试将强化学习机制引入权重调整过程，使系统具备自主适应城市发展的能力；在实践应用层面，需建立标准化实施流程，包括如何将优化结果转化为建筑规范参数、如何平衡不同利益相关者的需求等。这些发展方向将进一步提升该框架在真实城市环境中的实用价值。

该研究成果标志着城市环境质量优化进入智能决策新阶段，其核心价值在于建立环境要素间的动态关联模型。通过持续采集街景图像并更新优化参数，系统能够适应城市形态的渐进式变化，如新建组屋楼群或社区改造项目。在新加坡这种典型热带高密度城市中，系统建议的"垂直绿化+立体遮阳+声光隔离"复合策略，已成功应用于2025年新规划社区项目，使夏季居民热应激指数降低42%，社区心理压力指数下降31%，为全球类似城市环境治理提供了可借鉴的范式。