《Remote Sensing Applications: Society and Environment》：Assessing the diurnal relationship between urban morphology and land surface temperature in a highly dense city: A case study in Hong Kong
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为解决高密度城市热岛效应（UHI）的复杂成因，研究人员针对香港开展了城市形态与地表温度（LST）的日间及季节性关系研究。该研究利用增强回归树（BRT）模型，揭示了天空可视因子（SVF）和建筑高度（BH）等三维（3D）形态指标对LST的非线性影响，并识别了其发挥降温效应的关键阈值。该成果为通过优化建筑设计与布局以缓解城市热岛效应提供了科学依据。
随着全球城市化进程的加速，城市热岛效应（Urban Heat Island, UHI）已成为影响城市生态环境和居民健康的关键问题。在土地资源极其有限的高密度城市中，城市形态的演变不再局限于二维（2D）的平面扩张，而是更多地表现为三维（3D）的垂直发展。这种独特的城市形态，如密集的高层建筑群，通过改变太阳辐射、空气流通和热辐射过程，深刻影响着城市的地表温度（Land Surface Temperature, LST）。然而，在像香港这样以极端高密度和垂直发展为特征的城市中，二维和三维城市形态指标如何共同影响地表温度，尤其是在日间和夜间、不同季节间的动态变化，其内在机制尚不明确。这种认知的缺乏，限制了城市规划者制定有效策略来缓解热岛效应，从而保障城市居民的健康福祉。
为了填补这一研究空白，由香港理工大学土地测量及地理资讯学系JC STEM Lab of Earth Observations的Sze Ping Hui、Yu Liu、Pir Mohammad和Qihao Weng组成的研究团队，在《Remote Sensing Applications: Society and Environment》上发表了一项题为“Assessing the diurnal relationship between urban morphology and land surface temperature in a highly dense city: A case study in Hong Kong”的研究。该研究利用增强回归树（Boosted Regression Tree, BRT）这一先进的机器学习模型，系统评估了香港城市形态与地表温度之间的复杂关系，揭示了关键形态指标的非线性影响及其在日间和季节间的动态变化。
关键技术方法
本研究采用多源数据融合与机器学习建模相结合的技术路线。首先，研究团队获取了2020年1月（冷月）和7月（热月）的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）卫星遥感数据，用于提取日间和夜间的1公里分辨率地表温度（LST）。同时，利用香港地政总署提供的建筑轮廓数据和土木工程拓展署提供的激光雷达（LiDAR）数据，构建了包含12个二维和三维城市形态指标的数据库，如天空可视因子（Sky View Factor, SVF）、建筑高度（Building Height, BH）、建筑覆盖率（Building Coverage Ratio, BCR）和容积率（Floor Area Ratio, FAR）等。随后，研究采用增强回归树（BRT）模型，分析这些形态指标对地表温度的相对贡献度和边际效应，从而揭示其复杂的非线性关系。
研究结果
3.1. LST variation
研究首先揭示了香港地表温度在时空上的显著异质性。数据显示，地表温度在7月日间最高（31.18±2.78 °C），其次是7月夜间（24.83±1.48 °C）、1月日间（20.78±1.56 °C），而1月夜间最低（16.57±0.90 °C）。高温区域主要集中在新界西北部的工业区以及九龙等商业和住宅区，而低温区域则主要分布在植被和水体密集的郊野公园。值得注意的是，热点的分布呈现出明显的日间和夜间差异：日间高温主要集中在工业区，而夜间高温则转移至商业和住宅区。
3.2. 2D/3D urban morphology indicators variation
对城市形态指标的空间分布分析显示，二维指标（如建筑覆盖率BCR）在九龙和香港岛等高度城市化区域呈现高值，而在郊野公园区域则呈现低值。三维指标则表现出更为复杂的空间格局，其中天空可视因子（SVF）的分布与其他三维指标（如建筑高度）呈现出相反的趋势，即建筑高度越高的区域，天空可视因子越低。
3.3. Relative influence of 2D/3D urban morphology indicators on LST
增强回归树（BRT）模型分析显示，天空可视因子（SVF）是影响地表温度的最关键指标，其在7月日间的相对贡献度高达33.5%。此外，建筑覆盖率（BCR）和容积率（FAR）也是重要的影响因素。相比之下，景观形状指数（LSI）等指标的影响则相对较小。这一结果凸显了三维城市形态在调控城市热环境中的主导作用。
3.4. Marginal effect of urban morphology on LST
边际效应分析揭示了城市形态指标与地表温度之间复杂的非线性关系，这些关系在日间和夜间、不同季节间存在显著差异。
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3.4.1. Marginal effect in January daytime
在1月日间，天空可视因子（SVF）和平均建筑高度（MEAN_BH）对地表温度的影响呈现出先正后负的趋势。具体而言，当SVF超过0.75、MEAN_BH超过30米时，它们开始对地表温度产生降温效应。这表明，在冬季日间，适度的天空开敞度和较高的建筑高度有助于降低地表温度。
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3.4.2. Marginal effect in January nighttime
在1月夜间，天空可视因子（SVF）的影响依然显著，其降温效应的阈值出现在0.76。此外，容积率（FAR）表现出强烈的负向贡献，即随着FAR的增加，地表温度显著降低。
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3.4.3. Marginal effect in July daytime
在7月日间，天空可视因子（SVF）的降温效应阈值降低至0.71，表明在夏季日间，即使较小的天空开敞度也能带来显著的降温效果。同时，平均建筑高度（MEAN_BH）的降温阈值也降低至21.57米。
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3.4.4. Marginal effect in July nighttime
在7月夜间，天空可视因子（SVF）的降温效应阈值进一步降低至0.62。建筑覆盖率（BCR）和容积率（FAR）在达到特定阈值（分别为0.041和0.015）后，其降温效应趋于稳定。
结论与讨论
本研究通过增强回归树（BRT）模型，深入剖析了高密度城市香港的二维和三维城市形态与地表温度之间的复杂关系。研究证实，城市形态对地表温度的影响是高度非线性的，且具有显著的日间和季节性差异。
天空可视因子（SVF）被确定为影响地表温度的最关键指标。其影响机制在于，较高的SVF意味着地面与天空之间的视野更开阔，有利于地表长波辐射的向外散失，从而产生降温效应。研究发现的SVF阈值（如7月日间的0.71）为城市规划提供了具体的量化目标，即通过优化建筑布局，将SVF控制在特定范围内，可以有效缓解城市热岛效应。
建筑高度（BH）的影响则更为复杂。一方面，过高的建筑会阻碍空气流通，导致热量积聚；另一方面，较高的建筑也能通过提供遮荫来降低地表温度。本研究揭示了建筑高度从增温效应向降温效应转变的阈值，为高密度城市中高层建筑的布局设计提供了科学依据。
此外，研究还发现，建筑覆盖率（BCR）和容积率（FAR）等指标对地表温度的影响同样存在非线性关系。例如，容积率（FAR）在夏季夜间表现出强烈的降温效应，这可能是由于较高的建筑密度有助于在夜间保留白天的热量，从而减缓了地表温度的下降。
综上所述，这项研究为理解高密度城市热环境的形成机制提供了深刻的见解。研究结果不仅证实了三维城市形态在调控地表温度中的核心地位，还通过识别关键形态指标的阈值，为城市规划者和设计师提供了可操作的科学依据。通过优化天空可视因子、建筑高度和建筑密度等参数，城市可以更有效地缓解热岛效应，创造更加舒适和可持续的居住环境。
