《Land》：Quantifying the Influence of Meteorological Factors on Diurnal Urban Thermal Directional Anisotropy Using UAV Observations and Controlled Simulations
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准确评估城市热环境面临城市热方向性各向异性（UTA）的挑战。尽管UTA会影响小气候评估，但其气象控制机制尚未被量化，因为在野外观测中形态、太阳几何与天气因素相互耦合，而现有的UTA模型多假设晴空、稳定天气条件。为解决这一问题，研究人员结合45个跨季节、多天气状
准确评估城市热环境面临城市热方向性各向异性（UTA）的挑战。尽管UTA会影响小气候评估，但其气象控制机制尚未被量化，因为在野外观测中形态、太阳几何与天气因素相互耦合，而现有的UTA模型多假设晴空、稳定天气条件。为解决这一问题，研究人员结合45个跨季节、多天气状态的无人机（UAV）多角度热场景与单因素受控模拟。在模拟中，城市形态与材料保持不变，每次仅改变一个气象因子。这一设计分离了气温、相对湿度、风速、风向和云量对UTA强度（UTAI，即方向亮度温度之间的最大差值）的独立影响。近冬至日，晴空UTAI在13:00达到22.0 °C，约为同时刻阴天值的5.9倍（3.7 °C）和多云值的3.7倍（5.9 °C）；在整个观测时段（10:00–14:00），多云/阴天的UTAI范围为3.7至9.6 °C。近春分日，晴空UTAI范围为11.6至15.7 °C，约为多云值的两倍（3.9–8.0 °C）。受控模拟确定风速和云量是白天UTAI的主要抑制因子：风速从0增至4 m/s几乎使正午UTAI减半，从0增至8 m/s则使12:00 UTAI降低3.2 °C；云量从0增至8 oktas使09:00 UTAI降低7.5 °C。相比之下，在研究的无植被建成场景中，气温和相对湿度主要改变绝对温度，而对各向异性模式的影响甚微；在规则形态下，风向的影响可忽略不计。这些结果量化了天气对UTA的调制作用，为全天候城市小气候建模、热岛评估和自适应热遥感提供了物理基础。
准确评估城市热环境面临城市热方向性各向异性（UTA）的挑战。UTA会导致遥感地表温度（LST）产生系统性偏差，在城市热岛（UHI）定量评估与感热通量估算中引入显著误差。现有UTA研究多聚焦于太阳-传感器几何、建筑形态与三维热属性，然而气象条件对UTA的独立控制机制长期缺乏量化。这一瓶颈的产生，一方面在于野外观测中城市形态、太阳几何与天气因素高度共变，无法剥离单一气象因子的贡献；另一方面，既有数值研究极少被设计为单因素受控实验，导致当前UTA模型难以适用于云天、大风等复杂天气条件，制约了全天候城市热环境遥感的发展。
为突破上述局限，研究人员整合了两类互补研究路径：其一，在南京东部郊区典型居住区利用DJI Mavic 2 Enterprise Advanced无人机搭载热红外相机，围绕冬至、春分与夏至，在晴空、多云、阴天条件下开展10:00至14:00逐时多角度观测，构建了45个观测场景；其二，耦合ENVI-met微气候模型与CoMSTIR几何光学模型，构建无植被、规则交错形态的仿真城市冠层，采用单因素梯度设计，在保持城市形态与材料不变的前提下，分别改变气温、相对湿度、风速、风向与云量，以隔离各气象因子对地表组分温度与UTA的独立影响。该研究将城市形态决定的潜在热各向异性与实时气象背景决定的实际各向异性强度解耦，为全天候城市小气候建模、热岛评估和自适应热遥感提供了物理基础。
研究人员在南京某居住区（32.09° N, 118.96° E）利用DJI Mavic 2 Enterprise Advanced无人机完成1条天底与8条45°倾斜航线多角度热红外观测，飞行高度120 m，搭载非制冷型氧化钒微测辐射热计，波段8–14 μm，获取空间分辨率约15 cm的方向亮度温度（DBT）数据，并以FT-SQ6便携式气象仪同步记录1.6 m高度气温、相对湿度、风速与风向。为消除多因子共线性的影响，研究人员进一步构建200 m × 200 m无植被仿真城市表面模型，基于ENVI-met（v4.4.5）进行24 h地表组分温度模拟，再输入CoMSTIR计算视天顶角（VZA）0–60°、视方位角（VAA）0–360°的多角度DBT；天气分类采用ERA5再分析资料（0.25° × 0.25°）的小时总云量作为客观指标，从而建立基于Z-score标准化的单因素线性回归与物理单位转换的分析框架。
气象控制对地表温度与UTA分布：无人机观测表明，城市地表热场受太阳辐射与近地面气象条件共同调制。夏季晴空日混凝土屋面温度可达73.6 °C，而干喷泉底面仅47.3 °C，组分温差达26.3 °C；阴天条件下该温差被显著压缩。跨季节分析显示，晴空UTAI始终高于云天条件，近冬至日晴天UTAI在13:00达到22.0 °C，为同时刻阴天值的5.9倍；近春分日晴天UTAI为11.6–15.7 °C，约为多云日的两倍。然而，野外观测因云量、湿度与季节共变，难以独立解析各因子贡献，日水平均UTAI在晴空与云天之间差异显著（13.4 °C对6.3 °C）。
UTA的季节变化：方向亮度温度极图显示，冬至日高温区严格局限于南向扇区，热点与太阳位置高度重合，阴天使同心温差消失；春分日高温带随时间由东向西漂移；夏至日因太阳近天顶照射，高温区集中于天顶及北向方位，单日最高DBT达53.0 °C。自然风对比显示，1.6 m高度处风速变化未引起可检测的UTAI差异，表明微尺度风场观测难以复现模拟中的风致抑制效应。
气象控制对地表组分温度的影响：受控模拟表明，各气象因子对组分温度具有差异化影响。气温与所有组分温度呈强正相关，整体抬升热场；风速对日照区产生强烈非线性冷却效应，0–3 m/s范围内屋面温度可下降11.0 °C，超过5 m/s后冷却速率衰减；云量在0–8 oktas范围内使屋面温度降低13.8 °C，日照-阴影墙体温差从12.5 °C压缩至5.8 °C；相对湿度与风向对组分温度的影响微弱，分别不超过±1.4 °C与1.8 °C。
气象控制对模拟UTA的影响：气温与相对湿度呈中等程度负线性关联，白天UTAI随气温升高每度约降低0.07 °C，随相对湿度增加每10%约降低0.16 °C，但二者主要产生均匀热场平移而非重构各向异性模式。风速是白天UTA最强的湍流均匀化抑制因子，0–4 m/s范围内正午UTAI降低约50%，白天UTAI随风速增加以每m/s 0.17 °C的速率下降。云量通过辐射截获与漫射重构显著抑制UTAI，云量每增加1 oktas，白天UTAI降低0.49 °C，其标准化回归系数在单因素实验中最大。在规则棋盘状城市布局中，风向变化对UTA的独立影响可忽略，八方向间UTAI波动仅1.6 °C，因其仅重塑局地环流而不改变冠层总辐射收支。
本研究的启示在于明确区分了形态决定的潜在热各向异性与气象背景决定的实际各向异性强度。风速通过湍流混合与对流均匀化抑制UTA，云量则通过辐射截获与漫射重构破坏各向异性形成的能量基础；气温与相对湿度主要产生各向同性的热背景平移，在UTA控制中属二阶因子。因此，卫星方向性LST偏差的非预期波动并非测量误差，而是气动冷却与辐射重构对形态潜力的实时掩盖。
针对下一代UTA建模，研究人员建议构建气象自适应的动态核驱动模型（KDM），在现有形态核（Kbaseshape）与热点核（Khotspot）基础上嵌套风速衰减核（Kwind）与云量调制核（Kcloud），直接由气象再分析数据驱动，实现逐像元、全天候的角度归一化。
研究仍存在若干局限：模拟基于单一无植被城市模型与夏季晴空基准，未包含植被蒸腾、建筑材质差异及冬夏季节差异；单因素实验未考察风速与云量的次可加性耦合效应；ERA5空间分辨率难以解析街区尺度云-辐射相互作用；南京亚热带季风气候区的结论外推至其他气候区仍需验证。
研究最终得出核心结论：UTA具有显著的季节与天气依赖性，晴空UTAI可达22.0 °C，而云天条件可将其压缩至3.7–9.6 °C；风速对UTA施加强烈的非线性抑制，0–8 m/s可使DBT最大值降低8.5 °C，0–4 m/s几乎使正午UTAI减半；云量通过削减短波辐射输入与增强漫射分量压缩热对比，0–8 oktas可使日照-阴影温差从12.5 °C降至5.8 °C；气温与相对湿度虽统计相关紧密，但物理效应量小，对UTA强度属二阶影响；形态决定潜在热对比，而风速与云量通过湍流交换与辐射重构调制其实测强度，未来UTA模型与LST角度归一化方案必须耦合这些气象效应方能适用于复杂天气条件。
