从局部气候区视角解析城市建筑格局与地表温度的关系：阈值效应、类型依赖性与交互作用

《Sustainable Cities and Society》：Decoding the relationship between urban building configuration and land surface temperature from the perspective of local climate zone: threshold effect, type dependence and interaction

　　

•建筑指标对LST（地表温度）的影响表现出对LCZ（本地气候区）类型的显著依赖性。•在大多数建成区LCZ中，二维建筑配置对LST的影响通常优于三维配置。•关键指标对LST产生了显著影响，并表现出空间异质性和阈值效应。•建筑指标与LST之间存在复杂的交互作用，且随LCZ类型而变化。

引言
联合国人居署2022年《世界城市报告》预测，到2050年，将有额外22亿人居住在城市地区，城市居民占比将从56%上升至68%。该预测与联合国经济和社会事务部人口司的人口预测一致（UN-Habitat, 2022; WHO, 2024）。与此同时，气候变暖和全球城市化的加速加剧了城市热岛强度及热力条件恶化。这引发了广泛的社会经济和环境后果，包括制冷能源需求和建筑电力负荷的显著增加（Li et al., 2019）、与臭氧和颗粒物污染交织在一起的空气质量风险加剧（Wang et al., 2021），以及热相关发病率和死亡率的上升（Mora et al., 2017; Wang et al., 2024）。因此，如何有效缓解城市热岛效应和改善热力条件已成为生态学、地理学、规划学科及政府部门关注的重点。

在表征城市热力条件时，气温和LST是两个主要指标。与气温相比，气温常受站点稀疏和采样偏差的限制，遥感LST提供了空间连续、覆盖范围广且具有长期可比性的观测数据，更适合捕捉城市内部的热力异质性（Li et al., 2026; Shi et al., 2022; Stewart and Oke, 2012）。近期，时空融合和云隙填补技术的进步进一步提高了LST观测的时间连续性和鲁棒性，尤其是在多云条件下（Mo et al., 2021; Xu et al., 2023）。因此，LST被广泛用于研究城市内部热力模式的变化、季节性和日变化及其驱动因素（Y. Liu et al., 2024）。

已有研究表明，城市形态，尤其是建筑配置，可通过改变辐射平衡、热量储存、遮荫和通风路径来调节地表及近地表热力条件（Akbari and Sharifi, 2024; D. Liu et al., 2024; Zhao et al., 2024; Peng et al., 2024）。然而，建筑配置指标对热力环境的影响在不同研究中并不一致。例如，一些研究发现，较高的建筑倾向于通过创建复杂的三维热量储存系统来阻碍散热并削弱地表长波辐射损失，从而加剧地表或近地表增温（Liu et al., 2020; Wang et al., 2021）。然而，其他研究则表明，较高的建筑可以通过阻挡短波辐射、降低天空视角系数和加强垂直通风来降低LST（Han, 2023; Mo et al., 2024）。建筑密度也表现出不同的效应，一些研究报告了其与LST的正相关关系（Qiao et al., 2020; Zhou et al., 2022），而另一些研究则表明密集的建筑布局可以降低LST（Peng et al., 2020）。此外，容积率（FAR）常被认为与较高的LST相关（Berger et al., 2017; Yang et al., 2021），但Guo等（2020）未发现有显著关联。这些不一致性可能归因于空间尺度的差异和区域内建筑形态的异质性。为解决这些差异，本地气候区（LCZ）被采用为统一的分析框架，以消除研究尺度和建筑形态异质性的影响，从而更细致地理解在特定本地气候条件下建筑配置如何影响地表热力环境（Demuzere et al., 2021; Stewart and Oke, 2012）。

LCZ方案通过将城市空间划分为具有相对均质的结构特征和土地覆被特征的标准化单元，提供了这种基础，从而克服了传统城市-乡村二分法在表征城市异质性方面的局限性（Stewart and Oke, 2012）。因此，LCZ越来越多地应用于城市热力评估和跨城市比较，因为它能够建筑密度、高度和土地覆被组成的在更一致的本地背景下进行解读（Demuzere et al., 2021; Geleti? et al., 2016; Han et al., 2022）。此外，LCZ已逐渐发展成为气候模型参数化与城市热力评估之间的桥梁，促进了形态证据向可操作的热缓解策略和规划建议的直接转化（Liu et al., 2025; Rahmani and Sharifi, 2023）。因此，利用LCZ框架研究建筑配置与LST之间的关系，不仅增强了跨尺度和跨区域比较的鲁棒性，也为区域热力环境治理提供了更清晰的单元和解释框架。

此外，城市配置与LST之间相关性的定量表征正在从线性回归转向非线性、可解释的集成学习方法。早期依赖普通最小二乘法（OLS）的研究往往无法捕捉形态因素与LST之间的非线性、阈值行为和高级交互作用，且对空间异质性和离群值敏感，导致推断偏差（C. Chen et al., 2023; Guo et al., 2023）。近年来，基于树的集成回归和梯度提升模型（如XGBoost和CatBoost）因其对多源、多尺度特征的鲁棒性以及卓越的拟合和泛化性能而被广泛应用于识别热力驱动因素。其中，XGBoost能够稳定捕捉高维特征空间中集成二维配置和三维建筑几何的非线性效应和交互效应，非常适合进行LCZ分层和多尺度的因子重要性和响应曲线分析（Cao et al., 2021; Luo et al., 2026; Lin et al., 2024; Yuan et al., 2024; L. Zhou et al., 2022）。此外，为增强可解释性，Shapley可加解释（SHAP）可与XGBoost结合使用，以量化局部贡献并揭示指标之间的依赖曲线和交互作用（Guo et al., 2021; Han, 2023; Lin et al., 2023; Liu et al., 2025; Peng et al., 2024）。

因此，本研究以上海为实证案例，整合了XGBoost和SHAP等方法，从LCZ视角研究了多维建筑形态指标与LST之间的非线性效应、交互效应及类型依赖性。本研究的主要目标为：（1）评估建成区LCZ分类结果的尺度鲁棒性及其对应的LST分布，揭示不同LCZ之间存在的热力差异；（2）量化不同建成区LCZ中二维/三维建筑指标对LST的相对贡献和重要性差异，识别主导驱动因素；（3）分析关键建筑指标的非线性边际效应、经验拐点范围和交互机制，识别每种LCZ的高风险组合和潜在降温方案，最终为城市规划和建筑设计提供更有针对性的决策支持，以缓解城市热效应。

章节摘要
研究区域
上海（30°23′–31°27′N, 120°52′–121°45′E）位于中国中东部海岸线。该市属于亚热带季风气候，温和湿润，年平均气温为17.0°C。每年7月，上海进入干热酷暑期，夏季平均气温达到28.7°C（Yang et al., 2022）。近年来，热浪频繁发生，极端最高气温在2017年7月21日达到40.9°C，2022年7月13日同样达到40.9°C。年均

研究框架
研究框架总结于图2。首先，我们生成了多尺度网格，格网大小从120米到420米，以60米为增量递增。建筑足迹叠加后，排除了无建筑的网格，产生了六组建筑网格（BGs），作为建成区LCZ分类和建筑形态量化的分析单元。其次，计算了LCZ分类所需的一系列参数，包括建筑表面比例、

建成区LCZ分类
建成区LCZ通常包含10个类别（Stewart and Oke, 2012），但LCZ7（轻型低层建筑）在上海几乎不存在。因此，建成区LCZ被划分为9个类型（图4）。不同网格尺度下的建成区LCZ分别由129,528个区块（120米）、60,966个区块（180米）、35,585个区块（240米）、23,311个区块（300米）、16,454个区块（360米）和12,244个区块（420米）组成。图4显示，不同尺度下建成区LCZ的空间分布相似，以高密度LCZ为主。

LCZ对LST的影响
研究区域的LST表现出显著的热力梯度，从中心城区向郊区递减。紧凑建成区LCZ（如LCZ1、LCZ2）表现出明显较高的LST，而稀疏建成区LCZ（如LCZ6、LCZ9）则倾向于较低的LST，工业区（LCZ10）通常表现出较高的温度。这一发现与使用LCZ框架进行的多城市比较研究结果一致（Zhang et al., 2022; Rahmani et al., 2023; Rahmani et al., 2025）。总体而言，该结论

结论
本研究利用LCZ分析框架，将XGBoost模型与SHAP方法相结合，系统量化了上海二维/三维建筑配置对LST的阈值效应、类型依赖性和交互作用。总而言之，主要发现如下：（1）本研究定义的建成区LCZ及其热力模式在120至420米范围内表现出良好的尺度适应性和鲁棒性。这表明在邻域范围内，分析尺度的变化主要……

未引用的参考文献
Han et al., 2024, Li et al., 2025, Li et al., 2024, Liu et al., 2024, Calderón-Contreras and Quiroz-Rosas, 2017, Liu et al., 2021, 住房和城乡建设部（MOHURD）、国家发展改革委（NDRC）, 2022, Wei et al., 2025, Chen et al., 2023, Yang et al., 2025, Yang et al., 2024, Zhang et al., 2022, Zhang et al., 2025, Zhang et al., 2022, Zhao et al., 2025, Zhou et al., 2022, Zhou et al., 2026

CRediT作者贡献声明
吕新林：初稿撰写、可视化、验证、软件、方法论、调查、数据整理、概念构思。周睿：审阅与编辑、初稿撰写、监督、资源、项目管理、资金获取、形式分析、概念构思。林鹭爽：方法论、调查、形式分析、数据整理。马群：资金获取、形式分析、概念构思。李春林：方法论、资金获取、形式……

利益冲突声明
作者声明，他们不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

致谢
作者衷心感谢编辑团队和匿名审稿人提出的宝贵建议，这些建议显著改进了本文。本工作由上海市哲学社会科学规划基金（编号：2024BCK011）、上海市生态环境局研究项目（编号：2026130049）、国家自然科学基金（编号：42571353, 42471118）以及上海自然科学基金（编号：25ZR1402409）资助。

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