热浪期间城市形态对地表温度的昼夜响应：基于 SDGSAT-1 和可解释机器学习的见解

《International Journal of Digital Earth》：Diurnal land surface temperature responses to urban morphology during heatwaves: insights from SDGSAT-1 and explainable machine learning

　　

理解城市形态结构如何在极端热浪条件下调节地表温度（LST）对于缓解城市热岛（UHI）效应至关重要。然而，城市形态对昼夜 LST 变化的交互和阈值效应仍缺乏充分理解。在本研究中，研究人员从 SDGSAT-1 获取的高分辨率、辐射一致的熱紅外数据中反演了昼夜 LST。利用描述建筑物、植被和人为活动的多源遥感数据集，构建了二维（2D）-三维（3D）城市形态指标体系。应用 XGBoost 模型结合 SHapley Additive exPlanations（SHAP）量化了对白天和夜间 LST 的非线性和交互影响。结果表明：（1）植被和建筑环境主导了白天的 LST 变化，而夜间 LST 则受植被、建筑物和人为因素共同影响；（2）SHAP 揭示了树高（TH）和建筑高度（BH）的非线性响应关系，当 TH 超过约 15 m 且 BH 超过约 10 m 时，白天降温增强而夜间增温加剧；（3）交互效应表明，高 TH 与高 BH 结合低建筑密度（BD）产生最佳白天降温效果，而升高的垂直形态则与较高的夜间 LST 相关。

**研究背景与意义**
加速的城市化进程显著重塑了地表能量交换，加剧了城市热岛（UHI）效应。在极端热浪事件频发的背景下，热应力对人类健康造成了严重威胁，且这种风险在密集建成区中分布并不均匀。地表温度（LST）作为表征城市表面热环境的核心指标，其动态变化受自然条件、城市形态和人为影响的共同驱动。然而，以往的研究多聚焦于自然因素或局限于二维（2D）城市形态，对三维（3D）空间结构的探讨不足，且常常忽略了人为热通量等关键因素。同时，传统的遥感观测手段受到时空分辨率的限制，Landsat 卫星无法获取夜间数据，ECOSTRESS 数据的空间分辨率又不足以进行精细的城市尺度分析，不同传感器跨昼夜观测的辐射一致性差异阻碍了对极端热浪下昼夜热响应的精确刻画。此外，传统线性统计方法难以捕捉城市形态与 LST 之间复杂的非线性关系及多因素交互作用。基于以上研究空白，开展本研究对于理解精细尺度下极端热浪期间城市形态对昼夜 LST 的调节机制具有重要科学意义。研究人员开展了基于 SDGSAT-1 卫星热红外数据和可解释机器学习的研究，该论文发表在《International Journal of Digital Earth》上，为城市热缓解和气候韧性规划提供了重要的理论依据和实践启示。

**关键技术方法**
研究人员以北京五环内城市核心区为研究区域，基于 CN05.1 气象数据集采用百分位阈值法识别热浪事件，并利用 SDGSAT-1 卫星高分辨率热红外数据，通过分裂窗算法反演昼夜 LST。结合多源遥感数据构建了包含建筑、植被、综合环境和人为活动在内的 18 个 2D/3D 城市空间形态指标体系。在 300 m 网格尺度上，采用极端梯度提升模型结合 SHapley Additive exPlanations（SHAP）方法，量化分析城市形态对昼夜 LST 的非线性响应和交互效应，并辅以普通最小二乘法（OLS）进行模型性能对比验证。

**研究结果**

*空间分布与模型性能*
通过分析昼夜 LST 的空间分布，研究人员发现研究区超过 60% 的区域处于高温或次高温区。白天 LST 呈多核心分布，热点集中在机场和火车站等金属表面区域；夜间热量则从市中心向外辐射散布，交通枢纽等白天热点在夜间迅速降温。在模型性能对比中，XGBoost 模型的拟合优度（R²）在白天和夜间分别达到 0.91 和 0.93，显著优于传统 OLS 模型的 0.62 和 0.70，且均方根误差（RMSE）大幅降低。这表明 XGBoost 能更有效地捕捉形态与 LST 之间的非线性关系。

*非线性机制与重要性分析*
通过 SHAP 全局与局部重要性分析，研究人员发现，在白天热浪期间，植被环境是调节 LST 的首要因素，植被体积（TV）和树高（TH）呈现强烈降温作用，而建筑高度（BH）是最具显著影响的建筑指标。在夜间，LST 的调节因素则转变为植被环境、建筑环境和人为活动的共同作用，其中归一化植被指数（NDVI）表现出最强降温效果，建筑天空可视因子（SVF_Building）和 BH 分别呈负和正相关，且人为热（LH）和人口密度（POP）的增温影响显著增强。

*边际效应分析*
针对关键指标的边际效应分析揭示了显著的非线性响应关系。白天，TV 和 TH 表现出持续的降温效应，当 TH 超过约 15 m 时降温尤为显著。BH 和容积率（FAR）与 LST 呈倒 U 型关系，在 BH 约 10 m 和 FAR 处于 0.5–1.3 时增温效应达到峰值。夜间，SVF_Building 在大于 0.8 时表现为降温；LH、POP 和道路密度（RD）均推动 LST 上升。值得注意的是，BH 和 TH 在夜间转变为增温效应，BH 在 0–20 m 范围内增温效应递增；而建筑密度（BD）由白天的增温转变为夜间的降温，这反映了热惯性与热量释放的时空再分配。

*二维与三维交互效应*
通过 2D 和 3D 交互 SHAP 依赖关系分析，研究人员揭示了形态要素在昼夜调节 LST 时的差异机制。白天，高 BH 结合高 TH 存在显著的协同降温效应；在密集建成区，高层建筑更有效地降低 LST。高 BH（>15 m）、高 TH（>10 m）结合低 BD（<0.3）的三维组合产生最强的白天降温效果。然而在夜间，这种空间配置的降温作用急剧减弱。高层建筑呈现增温趋势，密集高植被群落由于阻碍地表散热易产生热滞后效应，转变为增温关联。

**讨论与结论**
在讨论部分，研究人员指出城市形态对 LST 的影响基于热量存储、辐射捕获和湍流交换等物理机制。白天由于太阳辐射主导，三维植被通过遮荫和蒸腾降低显热积累；夜间则转为长波辐射释放和人为热输入主导，高层建筑和密集树冠易形成类似保温层的效应，阻碍长波辐射逃逸。基于上述发现，研究建议在城市设计中采取时间敏感型的多维策略，如沿通风廊道布置建筑高度梯度以兼顾昼夜效应，以及采用高低分层植被配置以避免夜间长波辐射受阻。该研究的结论主要为：植被与建筑结构对昼夜 LST 存在截然不同的影响，白天降温主要由植被和建筑形态驱动，而夜间人为活动成为主导增温因素，且 BH 和 TH 的热效应会发生昼夜反转；在极端热浪下，TH、TV、BH 和 FAR 对 LST 存在显著的非线性阈值效应；建筑与植被的交互作用在白天通过高层与高植被低密度组合实现最优降温，而在夜间则因热滞留而加剧增温。