利用传感器和地理空间分析方法研究城市绿色基础设施对夜间气温的影响：对冠层层面城市热岛效应的启示

本研究在蒙特利尔大学校园部署LoRaWAN传感器，分析10-100米范围内地表覆盖、天空视野因子（SVF）和植被覆盖率对夜间气温的影响。结果表明，高比例不透水地表（如混凝土）和低SVF显著加剧气温升高，而透水地表（植被）和较高SVF可降低气温，模型显示10米内因素影响最显著（温差约1°C），验证了绿色基础设施在缓解城市热岛效应（CUHI）中的作用。

　　
城市热岛效应（CUHI）的微观影响：以蒙特利尔大学校园为例

城市热岛效应研究长期关注宏观尺度的植被覆盖与建筑密度对气温的影响，但近年逐渐转向微观环境（如百米内）的精细化分析。本研究通过部署34个低功耗广域网（LoRaWAN）传感器，结合地理空间分析技术，首次系统揭示了距传感器10米范围内的透水地表面积、天空可见因子（SVF）和植被覆盖率对夜间气温的直接影响，为城市微气候规划提供了重要依据。

一、研究背景与核心问题
城市热岛效应在夜间尤为显著，主要因地表蓄热和蒸腾作用减弱导致热量积聚。现有研究多聚焦于500米半径范围内的植被覆盖率，而忽视更近距离（<100米）的微观要素。本研究突破传统尺度，重点考察：
1. 透水地表（如混凝土、沥青）在10米范围内的蓄热效应
2. 建筑形态导致的SVF变化（0-1之间的天空可视比例）
3. 100米范围内植被覆盖的降温作用

二、研究方法与技术路线
（一）传感器网络构建
在蒙特利尔大学主校区部署34个LHT65N型LoRaWAN传感器，配置特点：
- 安装高度1.2米，配备太阳能辐射屏蔽罩
- 数据传输采用AWS云平台，实现实时存储
- 采样间隔15分钟，有效捕捉夜间温度波动

（二）地理空间分析体系
1. 土地覆盖分类：将卫星影像解译为透水（硬质铺装）与透水（植被、草坪）两类
2. 多尺度缓冲区分析：构建10-100米递进式缓冲区（10米间隔）
3. SVF计算：基于高分辨率数字地形模型（1米分辨率）与地表模型

（三）数据分析框架
采用"机器学习+统计验证"双轨分析：
- 梯度提升回归树（MLR）用于变量筛选，确定关键因子
- 线性回归验证因果关系，消除天气干扰
- 通过SHAP值评估各变量贡献度

三、核心研究发现
（一）透水地表的即时影响
在理想热岛天气（晴朗、低风速、无降水）条件下：
- 10米缓冲区内每增加1%透水地表，气温升高0.01℃
- 当透水率超过80%时，夜间气温较纯植被区域高出约1℃
- 该效应在夏季6-8月最显著，与日照时长和地表反照率变化相关

（二）SVF的空间调节作用
1. 天气晴朗时（SVF>0.7）：高SVF区域（开阔天空）夜间降温达0.3-0.5℃
2. 多云天气时（SVF<0.3）：SVF影响减弱，地表类型成为主导因素
3. 建筑密集区（SVF<0.5）：透水地表每增加10%，温度上升0.1-0.2℃

（三）植被覆盖的差异化效应
1. 雨天（24小时内降雨>5mm）：植被覆盖率每提升1%，降温0.08℃
2. 晴天：植被效应不显著（r=0.12，p>0.05）
3. 树冠直径>5米的乔木降温效果优于灌木（系数差0.25）

（四）天气条件的调节机制
1. 降雨影响：每增加10mm降水，CUHI强度降低0.15℃
2. 风速效应：风速>15km/h时，SVF的降温作用增强42%
3. 日照累积量：24小时日照>800Wh/m2时，透水地表升温效应放大3倍

四、创新性结论与工程启示
（一）理论突破
1. 首次证实10米范围内透水地表对CUHI的即时影响（相关系数r=0.89）
2. 揭示SVF与透水地表存在拮抗效应（VIF=1.17，p<0.05）
3. 建立"天气-地表-天空"三维调控模型（R2=0.93）

（二）城市规划应用
1. 优先改善建筑周边10米半径的透水地表比例
2. 在SVF<0.5的高密度建筑区，每增加5%植被覆盖率可降低夜间气温0.1℃
3. 雨季（6-8月）的植被维护投入回报率（ROI）达1:4.3

（三）技术验证
1. 传感器校准：与加拿大环境署气象站（误差<0.3℃）
2. 数据可靠性：异常值剔除率<4%，完整数据保留率92%
3. 模型泛化：测试集R2=0.78，预测误差±0.15℃

五、研究局限与展望
（一）现存局限
1. 样本分布偏向校园区域（人口密度>800人/km2）
2. 长期数据缺失（仅3个月观测）
3. 未考虑建筑材质热辐射差异

（二）未来研究方向
1. 构建多尺度（10m-1km）联合分析模型
2. 开发基于SVF的微气候优化算法
3. 纳入人为热源（交通、商业区）的时空分布数据

本研究通过创新性的传感器部署与多尺度空间分析，揭示了城市热岛效应在微观尺度的作用机制。证实了在密集城市环境中，优先改造百米范围内的地表类型和天空可见性，可产生显著的降温效益，为智慧城市中的微气候调控提供了可操作的解决方案。