城市功能区间空间交互作用对地表温度的影响机制：基于形态学与邻域效应的量化研究

这篇研究通过地理加权XGBoost模型和空间情境指标（SCIs），量化了广州城市功能区（UFZs）内部形态特征与邻域空间交互对地表温度（LST）的差异化影响。创新性揭示了邻域功能组成对热贡献的显著作用（占比26.3%），并采用Soft Actor-Critic强化学习算法优化空间配置，为气候适应性城市规划提供了双路径调控策略（内部形态优化+外部交互调控）。

　　

Highlight
城市形态通过双重机制调控地表温度：内部功能区（UFZs）的形态特征（如不透水面、植被NDVI）与外部邻域空间交互共同塑造热环境格局。

Spatial heterogeneity of LST over UFZs
广州核心区夏季平均LST达38.87°C，高温集中在荔湾西部和黄埔-番禺交界区，而白云山植被覆盖区呈现明显"冷岛"。工业区因高密度建筑和金属材质成为"热核"，商业区则因遮荫效应温度梯度显著（p<0.01）。

The effects of local and neighborhood UMIs on LST
突破性发现：多级邻域功能组成指标（SCIs）的热贡献占比达26.3%，超越部分直接植被指数。工业区周边每增加10%绿地可使LST降低0.8°C，而相邻商业-居住混合布局会产生热累积效应。

Conclusions
研究证实城市热环境调控需兼顾"自体降温"（如提升NDVI）和"邻域协同"（优化功能区空间配置），强化学习模拟显示：战略性调整工业用地比例与公共空间布局可实现LST最大降幅2.3°C。