通过城市物理特征来理解人工环境与自然环境对复合热洪风险影响的差异

《Landscape and Urban Planning》：Understanding process differences in the impact of built–natural environments on compound heat–flood risks through urban physical characteristics

热-洪复合风险研究框架；北京高密度城区案例；城市物理特征中介效应；通风成本与表面硬化协同作用；差异化风险治理策略

　　

王凯平|席成斌|刘欣|郑立夫|张云璐

北京林业大学景观建筑设计学院，中国北京100083

摘要

城市热岛与洪水风险的复合效应正成为可持续城市发展的关键挑战。然而，大多数现有研究仅关注建成环境和自然环境如何影响这些风险的表面层面分析，忽视了其中间的传递过程。本研究构建了一个多层次分析框架，将城市物理特征作为关键中介因素。以北京的高密度城区为例，我们首次揭示了热岛效应加剧洪水风险的不对称因果关系。研究表明，表面硬化对风险的直接影响大于通风成本，但建成-自然环境通过通风成本产生了更大的整体影响。具体而言，自然环境格局通过影响通风作用，略微降低了热岛效应（-0.052）和洪水风险（-0.047）；自然环境配置则进一步降低了热岛效应（-0.332）和洪水风险（-0.452），其中77.4%和85.6%的效应是由表面硬化介导的。相比之下，垂直方向的建成环境增加了热岛效应和洪水风险（0.218），其中75.7%和63.3%的效应是由通风成本介导的；水平方向的建成环境通过增加表面硬化（0.241）和通风成本（0.160）进一步放大了风险。通过利用物理过程的中介效应，我们识别出以通风为主导的区域、以硬化为主导的区域以及低风险区域，并据此提出了差异化的管理策略。本研究证实了“建成-自然环境 → 城市物理特征 → 热岛-洪水风险”的多层次传递机制，并强调了物理过程作为中介因素的重要性。所提出的框架具有应用价值，为城市风险研究提供了新的见解。

引言

在全球化和后工业化背景下，人类社会进入了大都市扩张速度远超小城市的时代，同时城市两极分化现象也日益加剧（Hu等人，2024年；Nations and U，2014年）。由于高密度发展和持续的城市扩张，建成环境不断侵入并重塑自然系统。这种空间集中的不对称模式从根本上改变了城市表面结构和地-大气能量交换过程，导致了复杂的局部风险（Sarhadi等人，2018年；Simpson等人，2021年；Wang等人，2025年）。因此，大都市已成为城市风险最集中和最明显的“前沿区域”。

在这种背景下，风险不再孤立存在，而是相互作用和累积，形成了复合的“风险协同效应”（Deng等人，2025年；Konapala等人，2020年；Swain等人，2025年）。其中，城市热岛效应和洪水的复合风险已成为城市管理面临的紧迫挑战（Mishra等人，2020年；Rentschler等人，2023年；Tripathy等人，2023年；Yao等人，2024年）。一方面，研究表明城市热岛效应会增加极端降雨事件的可能性（Guo等人，2024年；Wu等人，2024年）。根据克劳修斯-克拉珀龙关系，温度每升高1°C，大气的持水能力增加约7%，从而增加了极端降水的风险（Allen和Ingram，2002年；Fowler等人，2021年；Trenberth，1999年）。另一方面，暴雨后的高湿度可能会加速近地表升温，加剧热岛风险（Ganguli和Merz，2024年；Li等人，2025年）。例如，潮湿环境可能导致危险的热应力持续2-6天，白天的平均温度比干旱地区高出3.3°C（Zhang等人，2023年；Zhao等人，2014年）。这些证据突显了热岛风险和洪水风险之间的复杂相互作用（图1）。以往的研究开始使用统计和概率方法（如copula模型、相关性分析和多风险叠加框架）来研究热岛风险和洪水风险的复合特性（Allen-Dumas等人，2024年；Kumar等人，2024年；Rogers等人，2025年；Yu等人，2024年）。然而，这些传统方法在识别因果方向方面存在局限性，无法揭示热岛风险和洪水风险之间的方向性依赖关系（Gill和Malamud，2016年；He和Weng，2025年；Páscoa等人，2024年；Wu等人，2023年）。相比之下，空间因果推断方法能够揭示空间变量之间的因果关系，提供了一个捕捉传统相关性分析常忽略的方向性影响的框架（K. Yang等人，2025年）。基于动态系统理论的地理收敛交叉映射（GCCM）利用空间滞后重建状态空间，并识别因果联系（Gao等人，2023年）。它能够量化热岛风险和洪水风险之间的双向因果效应，从而确定因果主导性以及相互作用的幅度和不对称性。

此外，理解这些相互作用还需要考虑建成环境和自然环境，它们对热岛风险和洪水风险的空间变异性有重要影响（Balaian等人，2024年；Erdem Okumus和Akay，2025年；McPhearson等人，2016年；Wu等人，2025年；Xiong等人，2025年）。然而，大多数现有研究仍局限于对建成-自然环境和热岛-洪水风险的表面层面统计分析，如相关性分析、回归分析或多风险叠加方法（Mabrouk等人，2024年；Pérez Cambra等人，2025年；Sobhaninia等人，2025年；Yi等人，2025年）。虽然这些方法可以揭示粗略的空间关联，但它们忽略了热岛风险和洪水风险实际上是由城市物理特征（如通风限制和表面硬化）驱动的，而不仅仅是建成-自然环境直接决定的（Kan等人，2025年；Lyu等人，2024年；Yu等人，2024年）。实证证据表明，在北京，不透水表面的温度比绿地高约3-4°C，每增加1%的不透水覆盖面积，温度会上升约0.061°C，年径流量增加约5.5毫米（Liu等人，2025年；Wang等人，2020年）。类似地，城市通风研究显示，优化北京的通风走廊可以将平均城市温度降低0.18°C，而武汉的密集垂直发展则导致温度上升约1.3°C（Deng等人，2023年；Li等人，2020年；Miller和Hutchins，2017年；Park等人，2023年；Wang等人，2022年）。这种高密度的垂直城市发展可能会使极端降雨增加10%-43%，并使极端降雨事件的频率翻倍（Futcher等人，2017年；Hu等人，2023年；Miniandi等人，2024年；Yang等人，2024年）。相比之下，分布良好的植被和开放水体可以促进城市通风，部分缓解热岛风险和洪水风险（Bartesaghi-Koc等人，2020年；Fan等人，2025年；Shih，2022年）。尽管有越来越多的机制证据，现有研究大多忽略了城市物理过程在复合热岛-洪水风险形成中的中介作用（Li等人，2019年；Zhao等人，2014年）。这一空白使得分析停留在统计关联层面，无法识别连接建成-自然环境、物理过程和风险的因果链，从而影响了我们对风险机制的理解（Balaian等人，2024年；Erdem Okumus和Akay，2025年；McPhearson等人，2016年；Wu等人，2025年；Xiong等人，2025年）。因此，将这些物理过程纳入研究对于开发基于机制的复合风险评估方法以及为城市规划和管理提供信息至关重要。

因此，本研究提出了三个核心科学问题：（1）是否存在从城市热岛到洪水的因果路径（“热岛引起的洪水”）或从洪水到热岛的因果路径（“洪水引起的热岛”）？（2）建成-自然环境如何通过物理过程间接调节复合热岛-洪水风险？（3）在高密度城市地区，这些机制的强度和方向在空间上如何变化？为了解决这些问题，我们开发了一个结合空间因果推断、结构方程建模和GeoShapley分析的复合风险研究框架。以北京五环路内的区域为例，该框架系统地揭示了热岛风险和洪水风险之间的双向因果关系，阐明了建成-自然环境元素通过物理过程影响复合热岛-洪水风险的机制。研究结果为评估和管理高密度城市地区的复合热岛-洪水风险提供了科学支持。

研究区域

本研究聚焦于中国首都北京，它位于华北平原的西北部，三面被太行山环绕。该地区属于温带半湿润大陆性季风气候，夏季炎热，降雨集中，盛行东南风。截至2022年，北京的建成区面积约为1,469平方公里，常住人口为2184万。人口和建筑密度集中在...

识别热岛风险和洪水风险之间的因果关系

首先，本研究使用GCCM分析研究了城市热岛风险（UHR）和城市洪水风险（UFR）的空间分布模式及其因果关系。UHR表现出明显的核心-边缘梯度，高风险区域集中在城市核心区，并逐渐向边缘减弱（图6a）。UFR值范围为0.298至0.994，洪水风险主要发生在城市的南部和东部（图6b）。总体而言，高密度城市...

理解建成-自然环境对热岛-洪水风险影响的机制：基于物理过程的中介作用

尽管已经广泛研究了建成环境和自然环境对城市热岛风险和洪水风险的单独影响，但现有研究往往将建成或自然因素简化为风险分布的直接解释变量，而没有系统地量化潜在的物理过程（Grimm等人，2008年；Yang等人，2025年；Zhao等人，2025年）。这种缺乏基于过程的理解限制了对复合城市热岛-洪水风险驱动机制的洞察...

结论

仅通过建成-自然环境指标来解释城市热岛风险和洪水风险的传统方法是有限的，这突显了需要从物理过程耦合的角度系统地分析复合风险。以北京的高密度城区为例，本研究系统地探讨了：1）城市热岛风险和洪水风险之间的不对称因果耦合；2）建成环境和自然环境通过多条途径...

作者贡献声明

王凯平：撰写——审稿与编辑；撰写——初稿；软件开发；方法论；资金获取；正式分析；数据管理；概念构建。席成斌：撰写——初稿；软件开发；数据管理；可视化。刘欣：撰写——初稿；软件开发；方法论；正式分析。郑立夫：撰写——审稿与编辑；项目管理；方法论。张云璐：撰写——审稿与编辑；验证；监督；项目管理；资金筹集

资金支持

本研究得到了国家重点研发计划（项目编号2024YFD2200900）和中国科学技术协会青年人才支持项目博士研究生专项计划（STID:156-0-220-0000231-4）的资助。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。