热环境与建成环境对城市活力韧性的非线性及时空异质效应——基于夏热冬冷气候区某超大城市的实证研究

《Sustainable Cities and Society》：Nonlinear and Spatiotemporal Heterogeneous Effects of Thermal and Built Environments on Urban Vitality Resilience: Empirical Evidence from a Megacity in the Hot-Summer and Cold-Winter Climate Zone

　　全球变暖加剧了寒暑气候区（HSCW）的季节性温度波动和热应力。热浪和湿冷寒潮被广泛认为是限制城市活力的因素，而完善的建成环境则能使城市活力具备韧性特征和差异化的时空模式，而非持续衰退。本研究以长沙为案例，采用可解释的机器学习模型——通过基于树的Shapley加性解释（TreeSHAP）解读的随机森林（RF）——以及多尺度地理加权回归（MGWR），探讨城市活力的非线性效应、阈值特征和时空异质性。1）夜间地表温度（LST）的驱动效应强于白天LST，且夏季的正贡献比冬季高出42.7%，并明确了27.0–28.0°C内的活力触发阈值。2）兴趣点（POI）功能混合、密度维度和地铁可达性是三个核心驱动因素。3）MGWR结果显示，人口密度、建筑密度和公交站密度在局部尺度上运作，而LST、道路中心度和POI功能混合主要在区域或全球尺度上起作用。MGWR在所有八个时段中均获得最低的校正赤池信息准则（AICc），平均比最小二乘法（OLS）低27.4%，比地理加权回归（GWR）低9.6%，表明其在拟合与简约性之间取得了更好的平衡；其调整后的R2显著高于OLS（平均0.799对0.596），与GWR相当，并在八个时段中的两个超过GWR。4）空间上，夏季城市活力依靠热适应和功能叠加得以维持，冬季则依赖交通可达性。通过三种网格分辨率和三种降维变量系统的稳健性检验证实，首要驱动因素以及热效应在夜间和夏季的集中性不受这些分析选择的影响。本研究针对夜间活力热点提出有针对性的降温干预措施，以最大化活力提升的效益，为精细化热环境治理和气候适应性城市设计提供理论基础。城市活力是衡量城市发展质量的关键指标，反映了宜居性、经济活动和社会凝聚力的综合效应（Jiang等人，2024；Lv等人，2022；March等人，2012）。大量研究已确立建成环境是城市活力的核心决定因素，特别是通过功能多样性、空间配置和可达性（Jacobs，1961；Jalaladdini和Oktay，2012）。高活力区域通常提供多样化的活动空间和便利的交通，从而支持就业、休闲和社会活动，促进城市经济发展（L. Chen等人，2022b；Jiang等人，2022；Q. Li等人，2022；X. Li等人，2022；Wang等人，2024；Z. Chen等人，2022；Z. Y. Chen等人，2022）。然而，日益加剧的全球气候危机正越来越多地重塑城市热环境，进而影响人类活动模式（Abunyewah等人，2025；Vicedo-Cabrera等人，2021）。这一问题在寒暑气候区尤为突出，该区域的居民同时经历夏季酷热和冬季寒冷应力。热条件可以改变居民参与室外活动的意愿、活动类型及其时空分布，进而影响整体城市活力（Huang和Fang，2026；W. Wu等人，2025；Peng等人，2026；Sun等人，2023）。因此，理解寒暑城市的活力需要超越以建成环境为中心的视角，转向同时考虑热环境和建成环境的综合框架。热条件与城市活力之间的关系不太可能是线性的。重庆、武汉、长沙和杭州等寒暑城市的证据表明，高活力可以在盛夏酷热下通过时间和空间适应得以持续。室外活动可能向较凉爽的夜间时段转移，而商场、咖啡馆和奶茶店等室内空间可以成为重要的活动节点（Zhang等人，2021；Dong等人，2019；Zhou等人，2023）。这种适应反映了城市活力对热应力的韧性（X. Z. Huang等人，2025；T. Zhang等人，2025），但冬季寒冷下是否也存在类似机制仍缺乏深入了解。这要求关注热条件、建成环境与城市活力之间非线性和时空异质的关系（Chen等人，2023）。地表温度（LST）因其高效性、稳定性和广泛的覆盖范围，成为城市热环境的有效空间指标（Lin等人，2025；Zhang等人，2026；S. Y. Zhang等人，2024）。其捕捉季节性热变化的能力使其特别适用于在城市尺度上研究热环境对城市活力的影响。然而，实证分析需要能够处理非线性响应和空间异质性的方法。传统的线性模型可能忽略阈值效应，而采用共同带宽的空间模型无法充分表达各变量特定的空间尺度。可解释机器学习，特别是TreeSHAP，可以识别非线性阈值和交互作用，而MGWR可以揭示各驱动因素的空间变化尺度（Zhao等人，2024；Y. Liu等人，2025；W. Wu等人，2025）。因此，二者的结合可以就活力驱动因素的阈值、位置及空间尺度提供互补性证据。寒暑气候区涵盖东亚、南亚北部和北美东南部的密集人口和高城市化区域（K?ppen，1936）。与主要面临热或冷的城市不同，寒暑城市经历交替的热应力，同时伴随季节性、昼夜以及工作日与非工作日的人类活动变化。然而，关于这些因素如何共同塑造城市活力韧性的系统证据仍然有限。本研究以长沙作为寒暑城市的代表，结合TreeSHAP和MGWR，探讨在不同时间情景下热环境和建成环境对城市活力的非线性、交互作用及空间差异效应。本研究旨在阐明**热条件如何塑造活力、如何调节建成环境效应，以及这些关系在何种空间尺度上运作**，从而为气候适应性城市规划和空间治理提供证据。城市活力的概念最早由Jacobs（1961）提出，他将活力与城市空间中人类活动的强度和多样性联系起来。在实证规划研究中，活力通常被操作化为给定时间点人类空间集聚的密度（X. Li等人，2022）。随着多源城市大数据的发展，现在可以使用百度人口热力图（Fan等人，2021；Yang等人，2021）等工具在大空间尺度上动态测量活力。本研究设计了一个分析框架来量化城市活力、热环境与建成环境之间的非线性关系。图2展示了分析框架，包括数据收集、处理和分析。该框架按三个阶段进行，对应本节的结构：三类数据的获取与描述；共同空间分析单元的构建及预测模型的估计；以及图4从时空耦合的角度展示了长沙城市活力的层级分布模式和动态演化，突出了本地城市活动系统的内在韧性。城市活力保持长期稳定的空间格局，活动强度从中心城区向城市外围逐步递减。受建成环境和功能布局的梯度差异影响，这一空间格局充当建成环境属性（密度、形态和可达性）和热条件对城市活力产生非线性、阈值触发的效应，而热环境调节这些阈值的有效边界和激活难度。这种阶梯式响应源于出行或停留室内这一二元决策的聚合，与Gehl（2011）关于舒适度支配选择性活动的论断在实证上一致。人口密度呈现出活力转换阈值城市可持续发展面临高密度发展与宜居性之间的根本性张力。尽管密集发展可能加剧热应力，但未必限制城市活力，这凸显了热管理在气候压力下维持活力的作用（He等人，2021；Guo等人，2022）。本研究考察了长沙在八个季节、周和昼夜时段时间下热环境和建成环境对城市活力韧性的联合效应Fotheringham等人，2002；Gan等人，2026；Itair等人，2023；Liu等人，2025；Lundberg和Lee，2017；Molnar，2022；Powe，2012；Change，2021；Wang，2023；Chen等人，2021；Wu等人，2018；Wu等人，2025**刘绍波：** 写作—审阅与编辑、监督、方法论。**孟翔宇：** 写作—原稿撰写、可视化、验证、方法论、调查。**常亚婷：** 写作—审阅与编辑、监督、方法论。**李江：** 写作—审阅与编辑、监督、项目管理。**杨怡：** 写作—审阅与编辑。**杨家：** 写作—审阅与编辑。作者声明他们不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。刘绍波|孟翔宇|常亚婷|李江|杨怡|杨家中南大学建筑与艺术学院，长沙，410083，中国