基于GIS空间框架的城市农业未来展望：促进食品公平的协同冷却效应研究

这篇研究通过ENVI-met模型模拟南京30个滨水住区，创新性提出协同冷却综合指数（SCCI），整合冷却强度（CI）、冷却面积（CA）和冷却效率（CE），首次系统量化了微观尺度蓝绿空间（BGS）的协同降温效应，为高密度城市热岛（UHI）缓解提供了空间优化新范式。

　　

Highlight

本研究通过ENVI-met模型构建的协同冷却综合指数（SCCI），如同给城市降温效果装上"多维体检仪"，首次实现蓝绿空间（BGS）冷却性能的"CT式扫描"。

Study area

南京这座长江中下游的"火炉城市"，夏季极端高温达43°C，其碎片化的蓝绿空间布局就像"打翻的拼图"，为研究高密度城市协同降温提供了天然实验室。

Model accuracy assessment

ENVI-met模型的温度模拟在14:00后出现"体温计偏差"——实测温度反超模拟值，但整体趋势仍保持高度吻合，证明这个"数字气象站"足以捕捉蓝绿空间的降温脉搏。

Evaluation of synergistic cooling effects

SCCI指数如同冷却效应的"综合评分卡"，揭示出：蓝绿空间形状指数（BGSI）是隐藏的"降温指挥官"，而建筑密度（BD）和容积率（FAR）则是拖后腿的"热岛帮凶"。

Conclusions

研究发现滨水住区的降温效果存在"昼夜分裂"——白天冷却强度（CI）像过山车般波动达3.08°C，而夜晚则趋于平稳。树木冠层比例（TCR）被证实为SCCI的"黄金调节器"，其作用堪比降温系统的中央处理器。