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基于机器学习和局地气候区类型的西安市最佳热缓解空间形态因子
1
作者
朱瑜
吴春波
+4 位作者
翁睿瑶
陈思唯
王旭辉
寇新园
何金莹
《中国城市林业》
2025年第2期142-150,共9页
【目的】深入剖析城市空间形态因子对地表温度的驱动机制,为精准制定不同城市形态区域热缓解策略提供有力支撑。【方法】基于LCZ框架,集成多源遥感数据与地理大数据,对西安市LST的空间分异规律展开探究,借助机器学习模型与SHAP方法,深...
【目的】深入剖析城市空间形态因子对地表温度的驱动机制,为精准制定不同城市形态区域热缓解策略提供有力支撑。【方法】基于LCZ框架,集成多源遥感数据与地理大数据,对西安市LST的空间分异规律展开探究,借助机器学习模型与SHAP方法,深入解析城市空间形态因子对LST的贡献及其非线性关系。【结果】1)建筑类型LCZ的LST高于自然类型LCZ,LCZC温度最低,LCZ2温度最高;2)随着建筑高度增加,ISF、DEM对地表温度的贡献率逐渐降低,而FVC、MBH的贡献比例则呈上升趋势;3)在城市规划方面,针对建筑类型(LCZ1~7)应采用差异化的植被恢复策略,同时建议控制平均树高小于2.5 m、LCZ2建筑密度小于56%,高层建筑高度大于75 m,低层建筑高度小于9 m。【结论】城市形态因子对LST的贡献度受到LCZ类型的影响,且城市形态因子与LST之间存在明显的非线性阈值效应。未来应通过参数化的气候适宜性城市设计实现热缓解目标。
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关键词
局地气候区(LCZ)
地表温度(LST)
CatBoost模型
SHAP框架
城市热岛效应
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题名
基于机器学习和局地气候区类型的西安市最佳热缓解空间形态因子
1
作者
朱瑜
吴春波
翁睿瑶
陈思唯
王旭辉
寇新园
何金莹
机构
西北农林科技大学风景园林艺术学院
凤城市发展和改革事务服务中心
出处
《中国城市林业》
2025年第2期142-150,共9页
基金
陕西省退化森林碳增汇修复路径研究(SXLK2023-05-2)。
文摘
【目的】深入剖析城市空间形态因子对地表温度的驱动机制,为精准制定不同城市形态区域热缓解策略提供有力支撑。【方法】基于LCZ框架,集成多源遥感数据与地理大数据,对西安市LST的空间分异规律展开探究,借助机器学习模型与SHAP方法,深入解析城市空间形态因子对LST的贡献及其非线性关系。【结果】1)建筑类型LCZ的LST高于自然类型LCZ,LCZC温度最低,LCZ2温度最高;2)随着建筑高度增加,ISF、DEM对地表温度的贡献率逐渐降低,而FVC、MBH的贡献比例则呈上升趋势;3)在城市规划方面,针对建筑类型(LCZ1~7)应采用差异化的植被恢复策略,同时建议控制平均树高小于2.5 m、LCZ2建筑密度小于56%,高层建筑高度大于75 m,低层建筑高度小于9 m。【结论】城市形态因子对LST的贡献度受到LCZ类型的影响,且城市形态因子与LST之间存在明显的非线性阈值效应。未来应通过参数化的气候适宜性城市设计实现热缓解目标。
关键词
局地气候区(LCZ)
地表温度(LST)
CatBoost模型
SHAP框架
城市热岛效应
Keywords
local climatic zone(LCZ)
land surface temperature(LST)
Catboost model
SHAP framework
urban heat island effect
分类号
TU984 [建筑科学—城市规划与设计]
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被引量
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1
基于机器学习和局地气候区类型的西安市最佳热缓解空间形态因子
朱瑜
吴春波
翁睿瑶
陈思唯
王旭辉
寇新园
何金莹
《中国城市林业》
2025
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