跨嵌套规划空间单元的“空间–自然–人类”与地表温度关联：来自喀斯特山地贵州的证据

《Sustainable Cities and Society》：Space–Nature–Human Associations with Land Surface Temperature across nested planning-spatial units:Evidence from Karst Mountainous Guizhou

　　

理解城市空间、自然和人类-社会因素如何在嵌套规划背景下共同与地表温度（Land Surface Temperature, LST）相关联，对于山地城市的气候适应性规划具有重要意义。对空间上嵌套但在功能、环境背景和发展条件上不同的规划单元进行综合比较的研究仍然有限。本研究在中国西南部山地喀斯特贵州地区，考察了黔中城市群、贵阳都市圈和贵安新区。研究人员将热点-冷点分析、XGBoost–SHAP和多尺度地理加权回归（Multi-scale Geographically Weighted Regression, MGWR）整合到一个空间-自然-人类（Space–Nature–Human, S–N–H）框架内，以比较四种季节-昼夜情景下的地表温度模式、基于模型的变量贡献、非线性成对交互作用和变量特定的空间关联。夏季白天热点主要与建成区和开发走廊重合，而冬季热点则向西部和南部坡地及喀斯特地区转移；森林山区和大型水体保持相对稳定的冷点。自然背景关联在城市群层面最为突出，区域梯度与局部建成形态和人类活动关联在都市圈共存，而在新城区，选定的关联变得更加局部化和斑块状，尽管一些仍保持近全局性。S–H、S–N和N–H交互作用的方向、幅度和响应范围在规划空间和季节-昼夜背景下各不相同，而非遵循统一的跨层级进展。敏感性分析支持了不同网格分辨率和变量规格下的主要解释。通过关联相对贡献、交互配置和空间范围，该框架将热环境分析从孤立因素转向特定背景的关系，并支持嵌套山地规划单元中的差异化气候适应性规划。

**论文解读：跨嵌套规划空间单元的“空间–自然–人类”与地表温度关联——来自喀斯特山地贵州的证据**

**研究背景与问题**
在气候变化与快速城市化的双重压力下，城市热问题已成为气候适应与可持续空间规划的重要挑战。传统研究揭示了植被、不透水面或建筑形态等单一因素对地表温度（Land Surface Temperature, LST）的影响，但将城市空间、自然环境和人类-社会因素纳入统一框架，对比其相对贡献及跨维度交互作用的研究仍显不足。尤其在山地喀斯特地区，复杂的地形起伏、破碎的生态用地和快速的土地转换导致地表热环境高度分化，现有研究对此类区域嵌套规划单元（如城市群、都市圈、新区）中热环境关联结构的系统性比较极为有限。因此，本研究旨在回答：空间-自然-人类（Space–Nature–Human, S–N–H）因素对LST的相对贡献和空间关联结构如何在不同嵌套规划背景下差异分布？非线性响应模式和条件交互作用如何随背景变化？以及这些关联在季节-昼夜情景下呈现何种稳定性与变异性？

**研究内容与结论**
研究人员以中国西南部喀斯特山地贵州的黔中城市群、贵阳都市圈和贵安新区为研究对象，整合MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）卫星获取的LST数据与多源指标（包括建筑形态、地形、植被、人口密度、夜间灯光等），构建了S–N–H框架。通过热点-冷点分析、XGBoost–SHAP（eXtreme Gradient Boosting – SHapley Additive exPlanations）模型解释和多尺度地理加权回归（Multi-scale Geographically Weighted Regression, MGWR），系统地比较了不同规划单元和季节-昼夜情景下的LST模式、变量贡献、非线性交互作用及空间非平稳性。研究发现：夏季白天热点集中于建成区，冬季热点向喀斯特坡地转移，森林和水体为稳定冷源；自然背景因素在城市群层面贡献突出，而城市形态和人类活动在都市圈和新城区的影响增强；S–H、S–N、N–H交互作用的方向和幅度随背景变化，而非简单线性递增；MGWR揭示变量关联的空间范围从近全局到局部异质共存，且随季节和昼夜调整。该研究发表于《Sustainable Cities and Society》，为山地城市的气候适应性规划提供了差异化、背景敏感的调控依据。

**主要关键技术方法**
本研究主要采用以下关键技术方法：首先，基于MODIS MYD11A1日产品（1 km分辨率）提取夏季（2024年7月月均）和冬季（2023年12月-2024年2月三个月均）的白天与夜间LST数据。其次，构建多源地理空间数据集，包括数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）、建筑数据（含建筑密度BD、平均建筑高度MBH等）、道路网络、中国土地覆盖数据集（China Land Cover Dataset, CLCD）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、人口密度（Population Density, PD）、夜间灯光强度（Nighttime Light Intensity, NTL）及兴趣点（Point of Interest, POI）数据。样本来源为贵州省黔中地区的三个嵌套规划单元。核心分析框架包括：全球莫兰指数（Global Moran's I）和Getis–Ord Gi*统计量用于空间自相关与热点-冷点识别；XGBoost回归模型用于捕捉非线性关系，经贝叶斯优化调参，并利用SHAP（SHapley Additive exPlanations）量化变量贡献与成对交互作用；MGWR用于估计变量特定带宽和局部回归系数以表征空间非平稳性。此外，进行了空间分块交叉验证、固定范围多粒度分析和匹配分辨率分析以检验结果的稳健性。

**研究结果**
**3.1 季节-昼夜地表温度模式**
通过热点-冷点分析揭示：夏季白天热点主要与建成区（如遵义、贵阳、凯里）及开发走廊重合，冬季热点向西部和南部坡地及喀斯特地区（如黔西、普定-镇宁-西秀走廊）转移；森林山区（如东北部和东南部）和大型水体（如红枫湖）保持稳定冷源。从城市群到新城区，热岛模式呈现“多核斑块状”向“局部集中”的转变，而昼夜差异在冬季尤为显著，表现为白天与夜间热点分布的南北反转。

**3.2 空间-自然-人类因素的层级关联重要性**
基于SHAP值分析得出：自然背景因素（如相对高程ELE、地形起伏度TER）在城市群层面和夏季情景中贡献最大，而城市形态（如建筑密度BD、平均建筑高度MBH）和人类-社会因素（如人口密度PD、夜间灯光强度NTL）在都市圈和新城区及冬季低辐射条件下重要性上升。例如，冬季白天PD在区域层面贡献突出，可能由于人类活动（如供暖、交通）带来的热排放。

**3.3 S-N-H因素的非线性成对交互**
SHAP交互效应分析显示：S–H交互（如天空开阔度SVF与POI香农多样性指数SHDI）在城市群表现为“单向缓冲”，在都市圈转为“双向耦合”，在新城区则呈现“阈值敏感调控”；S–N交互（如MBH与NDVI）在夏季夜间MBH>7-8 m时，高NDVI与负交互贡献相关，反映植被冷却受建筑形态调节；N–H交互（如NDVI与NTL）在夏季白天高NDVI下正交互贡献减弱甚至转负，表明植被缓冲人类活动增温。交互的方向、幅度和响应范围随规划层级和季节-昼夜情景变化，而非统一跨层级进展。

**3.4 空间非平稳性与层级特定关联**
MGWR结果揭示：变量关联的空间范围差异显著。在城市群层面，自然因素（如ELE、TER）呈近全局或区域梯度，而建筑密度（BD）和人类活动（如NTL）沿发展轴形成连续梯度；在都市圈，区域梯度与局部关联共存，且建筑高度标准差（STDH）等变量关联的季节依赖性明显；在新城区，关联呈现“斑块-核心-边缘”模式，如不透水面斑块密度（IS_PD）呈“正核心-负外围”，而水体斑块密度（W_PD）围绕红枫湖形成同心圆梯度。昼夜差异表现为蓝绿空间变量（如W_PD）从白天非全局关联转为夜间近全局关联，且部分变量系数方向发生反转。

**讨论与结论**
讨论部分指出，S–N–H关联在不同规划层级呈现系统性差异：城市群以广阔自然背景为主导，都市圈为区域梯度与局部异质共存，新城区则为局部化、斑块状关联，这反映了层级关联与背景依赖的分化。交互作用的背景依赖性进一步表明，城市形态（如建筑高度、空间开阔度）对植被、水体及人类活动热效应的调节作用具有阈值效应（如MBH~7-8 m是夜间NDVI冷却转折点），而自然条件（如地形、植被）并非均匀缓冲人类活动热贡献。研究建议，山地城市热环境规划应从单一要素供给转向背景敏感的空间协调：城市群层面应保护生态冷源与地形约束；都市圈需协调蓝绿网络与形态分区；新城区则需关注关键形态阈值与局部调控。研究结论主要总结如下：（1）LST模式在季节、昼夜和规划层级间差异显著，夏季白天热点与建成区重合，冬季热点向西-南坡及喀斯特地区转移，森林与水体为稳定冷源；（2）S–N–H贡献与交互作用非线性且背景依赖，自然背景因素在城市群和夏季更突出，而建成形态与人类活动在都市圈、新城区和冬季更显著，三者交互作用形成各异的关联结构；（3）变量-LST关联的空间范围随规划层级变化，城市群以广阔自然背景梯度为主，都市圈为区域梯度与局部关联共存，新城区则呈现局部化与斑块化特征，尽管部分变量保持近全局性。该研究为山地城市的气候敏感性热环境评估与协同治理提供了统一分析框架。