生成对抗网络与气候模型协同优化城市热岛效应：基于Pix2pix-CycleGAN与UWG的高保真三维形态生成与热环境模拟

为解决传统城市热岛（UHI）研究中静态形态输入与简化设计变量的局限性，研究人员提出了一种融合混合生成对抗网络（Pix2pix-CycleGAN）与城市天气生成器（UWG）的创新框架，实现了高保真三维城市形态生成与微气候模拟。研究通过深圳湾超级总部案例验证，发现建筑立面-场地比>5.0、基底密度>0.30的规划方案夜间升温显著（最高+2.3°C），而低密度布局（如方案I）可实现1.8°C降温。该成果为气候适应性城市规划提供了量化设计阈值与动态评估工具。

　　

在全球城市化进程加速的背景下，城市热岛效应（Urban Heat Island, UHI）已成为威胁人居环境健康的重大挑战。传统研究依赖静态城市形态数据和简化设计参数，难以支撑动态响应气候变化的城市规划需求。尤其在高密度城市如中国深圳，地表硬化率超92%，热岛强度较周边区域升高2.3°C，导致夏季每升温1°C死亡率增加4.1%。现有工具如ENVI-met计算成本高昂，而CitySim缺乏气候系统整体评估能力，亟需开发兼顾几何精度与热力学真实性的新型研究方法。

针对这一科学难题，中国研究人员在《Ecological Informatics》发表研究，创新性地将混合生成对抗网络（Pix2pix-CycleGAN）与城市天气生成器（Urban Weather Generator, UWG）耦合，构建了从形态生成到气候模拟的全链条分析框架。研究选取深圳湾超级总部基地为案例，通过多源卫星数据（Landsat 8/Sentinel-1A/2A）提取局部气候分区（Local Climate Zones, LCZ）特征，利用Pix2pix模型实现初步形态生成后，采用CycleGAN进行风格细化，最终通过Rhino/Grasshopper平台转化为三维模型并导入UWG进行热环境模拟。

关键方法

1. 数据采集与增强：整合16类LCZ卫星影像，通过90°-270°旋转与镜像翻转实现数据扩增；
2. 混合GAN架构：Pix2pix提供结构精度（L1损失），CycleGAN增强风格一致性（循环一致性损失）；
3. 热力学模拟：基于EnergyPlus气象数据，UWG计算每小时温度分布，量化建筑密度、植被覆盖与热岛强度的关联性。

研究结果

3.1 城市发展规划与LCZ分类
通过Pix2pix-CycleGAN生成的11×19个LCZ区块（100m×100m）显示，方案V因立面-场地比（6.16）与基底密度（0.38）最高，建筑群密集且绿地分散，而方案I（密度0.18）则保持更均衡的空间布局。

3.3 LCZ分类精度验证
Sentinel-1A/2A数据融合使建成区分类准确率达99%，但LCZ2与LCZ4因形态相似存在双向误判，整体Kappa系数0.64表明分类可靠性中等。

3.4 三维形态与温度分布
热模拟揭示关键阈值：当立面-场地比>5.0、基底密度>0.30时，夜间温度显著上升。方案V夏季夜间较方案I高2.3°C，而低密度布局（方案I）通过优化通风与植被配置实现1.8°C降温。 midday温度则主要受太阳辐射影响，高植被覆盖方案温差达2.1°C。

结论与意义
该研究首次建立生成式AI与物理气候模型的闭环反馈机制，突破传统GAN几何失真限制（SSIM=0.754，R²=0.834），为高密度城市提出量化设计准则：

1. 控制立面-场地比≤5.0、基底密度≤0.30以避免热蓄积；
2. 分散绿地布局较集中配置更利于热扩散；
3. 在亚热带沿海城市，紧凑布局反加剧热脆弱性，需因地制宜。

框架的创新性体现在：① 实现从形态生成到气候性能评估的自动化流程；② 揭示形态参数与热环境的非线性关系，为《深圳十四五规划》中40%立面绿化目标提供科学依据。未来可通过耦合动态植被模型进一步优化生态调节功能的模拟精度。