張立君 李津莉 王琦 楊艷 王海濤 周慶

摘 要：近年來，已有研究表明城市形態(tài)對熱環(huán)境的影響作用較為顯著，但從城市空間結(jié)構(gòu)角度進行討論的研究較少。為評估城市形態(tài)特征對地表溫度的相對重要性和相互影響作用，以廣州中心地區(qū)為研究范圍，劃分為500 m及1000 m邊長網(wǎng)格基本單元，采用隨機森林回歸模型在不同的網(wǎng)格尺度上對10種影響因子進行量化，深度分析水體、綠地和建筑等指標對城市熱環(huán)境的影響作用規(guī)律。結(jié)果表明，城市形態(tài)指標對地表溫度的影響大小和方向隨著季節(jié)和觀測尺度的變化而變化。建筑密度、單位水體面積、單位植被面積、建筑平均高度是4個最重要的影響因素。建筑形態(tài)、水體和綠地對地表溫度變化具有主導(dǎo)性影響。建筑密度對地表溫度有明顯的正向作用，建筑平均高度與地表溫度呈波動相關(guān)。城市綠地和水體表現(xiàn)出較強的冷卻效果，這一特點在夏季尤為明顯。

關(guān)鍵詞：城市形態(tài)；地表溫度；OLS線性回歸模型；隨機森林回歸模型

中圖分類號：X16 文獻標志碼：A 文章編號：1673-9655（2023）02-00-08

0? 引言

城市熱島（Urban Heat Island，UHI）是世界上大多數(shù)城市中出現(xiàn)的氣候變化之一。與周圍郊野相比，城市地區(qū)的溫度升高不但影響城市環(huán)境質(zhì)量，還增加了城市居民的健康風(fēng)險，影響到城市居民的心理健康和城市的宜居性[1]。盡管UHI的發(fā)現(xiàn)距今將近兩個世紀，但它仍然是各個研究領(lǐng)域的重要研究課題之一。在城市生態(tài)規(guī)劃領(lǐng)域，如何緩解UHI仍然是頗受關(guān)注的問題[2]。已有的研究表明，城市物理形態(tài)對城市熱環(huán)境的影響作用較為顯著[3]。因此，了解城市形態(tài)特征與地表溫度（LST）之間的內(nèi)在聯(lián)系對于緩解UHI和指導(dǎo)環(huán)境友好型城市規(guī)劃意義重大。

城市形態(tài)是非抽象的，是一種龐雜的城市經(jīng)濟、文化、社會現(xiàn)象和過程。它是在特定的地理環(huán)境和經(jīng)濟社會發(fā)展階段中，各種人類活動與自然環(huán)境因素相互作用的綜合結(jié)果[4]。當前，關(guān)于城市形態(tài)與熱環(huán)境之間的復(fù)雜關(guān)系，國內(nèi)外已有研究圍繞著土地利用構(gòu)成[5]、景觀格局指數(shù)[6]、建筑特征參數(shù)[7]等城市地表特征進行指標要素與LST關(guān)系的分析?？傮w而言，研究內(nèi)容多是圍繞以下城市特征進行分析：

（1）土地利用構(gòu)成。許多研究已經(jīng)量化了不同土地類型與LST之間的關(guān)系，并表明這些變量與LST之間存在顯著的相關(guān)性[8]。研究表明，綠地和水體的面積比與LST呈負相關(guān)[9]。然而，建筑物[10]和道路[11]等不透水表面的面積比與地表溫度呈正相關(guān)。

（2）建筑特征參數(shù)。研究顯示城市形態(tài)在二維和三維的各項指標與地表溫度之間存在著緊密聯(lián)系。在不同尺度的單元網(wǎng)格上量化開發(fā)強度對熱島效應(yīng)的影響，發(fā)現(xiàn)建筑密度、容積率與地表溫度呈正相關(guān)[12]。近年來，研究者們越來越關(guān)注三維城市形態(tài)，包括建筑高度（BH）[13]、天空視角因子（SVF）[14]和建筑體積密度（BVD）[15]等。

城市中心地區(qū)土地構(gòu)成多樣，剖面形態(tài)變化復(fù)雜，形成了城市峽谷。城市峽谷是以街道切割周圍稠密的建筑街區(qū)而形成的人造峽谷。除了少數(shù)公園和水體外，大部分城市地區(qū)由建筑物和這些城市峽谷組成。這種三維表面形態(tài)創(chuàng)造了一個復(fù)雜的熱環(huán)境，具有輻射捕獲和陰影等效果[16]。隨著建筑高度的上升，街道變窄增加了輻射捕獲，并提高了城市峽谷的溫度； 同時，隨著建筑高度的升高，陰影面積增加，城市峽谷的溫度降低。由此可見，城市形態(tài)特征對LST的影響并不總是線性的。

研究表明，隨機森林回歸模型的結(jié)果可用于對每個因素的重要性進行排序，并且通過使用偏依賴圖（PDP），能夠可視化單個變量在LST上的獨立和非線性相關(guān)模式[17]。因此，為了評估各種影響變量對LST的綜合和非線性影響，可以采用隨機森林算法（RF）[18]。

本文的目標包括以下三點：

（1）選取不同的季節(jié)和觀測尺度，觀察城市形態(tài)指標對LST變化的影響程度。

（2）比較兩種回歸方法的建模能力，普通最小二乘回歸（OLS）與隨機森林回歸（RF）。

（3）評估可用于獲得最佳解釋和預(yù)測能力的最合適尺度，兩種觀測尺度網(wǎng)格單元大小分別為500 m和1000 m。

同時，二維和三維的變量都作為評估城市中心地區(qū)復(fù)雜的城市形態(tài)特征。RF回歸模型用于檢查這些影響因素的相對重要性以及重要變量的非線性邊際效應(yīng)。本研究將改善城市熱環(huán)境的理論基礎(chǔ)，并幫助城市規(guī)劃者更好地了解如何利用規(guī)劃技術(shù)來減緩城市熱島的影響。

1 研究地區(qū)與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

廣州位于珠江三角洲的中北部，瀕臨南海，是北江、西江、東江三江匯合之處。廣州是首批沿海開放城市之一，也是中國通往世界的南大門。2018年，廣州在人類發(fā)展指數(shù)測評中位居中國第一[19]。然而，過去幾十年的城市化進程和高強度開發(fā)建設(shè)導(dǎo)致一些潛在的環(huán)境問題，目前的氣候變化也大大增加了極端事件的風(fēng)險。在本次研究中，重點關(guān)注廣州城市中心，面積為100 km2（10 km×10 km），即三條河流交匯處。該區(qū)域是該市的中央商務(wù)區(qū)（CBD），涉及越秀區(qū)、海珠區(qū)、荔灣區(qū)、天河區(qū)四個區(qū)，聚集了眾多商業(yè)、住宅和商務(wù)辦公等高密度建筑。內(nèi)部有公園，包括廣州發(fā)展公園、沙面公園、廣州文化公園等，有河流湖泊等水體，主要包括珠江、后航道等（圖1）。研究地區(qū)既包含建成區(qū)也包含自然地貌，適合在城市氣候帶背景下探究地表溫度分異規(guī)律。同時，該地區(qū)人口稠密，高速公路和建筑物廣布，土地覆蓋分布多樣，適合定量分析。

廣州的氣候?qū)儆诤Ｑ笮詠啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，由于地處亞熱帶沿海，夏季長、霜期短，光熱充足、溫暖多雨。2020年廣州年平均氣溫、最低氣溫和最高氣溫的城市熱島強度分別為1.05℃、1.46℃和0.38℃，較2019年均有所下降。本次研究范圍涉及到的越秀區(qū)、海珠區(qū)、荔灣區(qū)、天河區(qū)，這些區(qū)域熱島強度超過1℃，屬于廣州市熱島強度較強的區(qū)域，這些區(qū)域2020年平均氣溫熱島強度較2019年有所增強[20]（圖2）。

1.2 指標選取

本研究將城市形態(tài)重新定義并分為四個方面，（A1）建筑形態(tài)，是城市形態(tài)的主要組成部分；（A2）交通系統(tǒng)，由不同層次的道路網(wǎng)絡(luò)組成；（A3）公共基礎(chǔ)設(shè)施，代表提供公共服務(wù)的單位；（A4）生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施，指被植被和水體覆蓋的城市公共開放空間。在遙感和空間分析技術(shù)的幫助下，大部分的城市形態(tài)指標可以被提取出來，并以二維和三維數(shù)據(jù)呈現(xiàn)[21]。在提出的城市形態(tài)分析框架中，本文選擇了十個具有代表性的LST模型變量，具體內(nèi)容參見表1。①建筑形態(tài)：建筑密度、建筑平均高度、建筑體積密度、歸一化建筑指數(shù)；②交通系統(tǒng)：地鐵密度、人行道密度；③公共基礎(chǔ)設(shè)施：興趣點（POI） 密度；④生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施：植被面積、水體面積、歸一化水體指數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)來源

用于測算城市地表溫度（LST）的遙感影像數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云，為2019年12月及2020年8月廣州市冬夏兩季的Landsat 8（9個波段的空間分辨率為30 m）影像，選擇大氣校正法對該數(shù)據(jù)進行地表溫度反演。

建筑物矢量輪廓和道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)由BIGEMAP以ESRI shapefile格式獲得。歸一化建筑指數(shù)、植被面積、水體面積、歸一化水體指數(shù)從地理空間數(shù)據(jù)云上2020年的Landsat 8影像中提取后分析得出。POI從高德地圖開放平臺上的基于位置的服務(wù)中檢索出來。使用ArcGIS Pro軟件中的空間統(tǒng)計工具，將每個城市形態(tài)指標整合到兩種觀測尺度的網(wǎng)格中（圖3）。

2 研究方法

2.1 LST溫度反演和土地覆蓋分類

目前在測量熱島效應(yīng)強度的方法中，遙感反演分析覆蓋范圍較大、數(shù)據(jù)資源較多，較多地應(yīng)用于熱環(huán)境研究領(lǐng)域[22]。采用大氣校正法進行地表溫度反演，首先建立輻射傳輸方程：

式中：Lλ—衛(wèi)星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值（W×m-2 ×sr-1×μm-1）；ε—地表比輻射率（無量綱）；Ts—地表真實溫度（K）；B（TS）—熱輻射亮度（W×m-2 ×sr-1×μm-1）；τ—大氣在熱紅外波段的透過率（無量綱）；L↓和L↑—大氣向下和向上的輻射（W×m-2 ×sr-1×μm-1）。根據(jù)普朗克公式函數(shù)可得溫度Ts為：

式中：Ts—陸地表面溫度，單位為℃。大氣剖面參數(shù)來自地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn/search）。對于landsat 8 TIRS數(shù)據(jù)來說，參數(shù)K1=774.89 W/（m2?m·sr），K2=1 321.08 K，通過波段運算可得到Ts。

將廣州市哨兵影像導(dǎo)入ArcgisPro，基于BOA Reflectance-10 m、BOA Reflectance-20 m影像圖分別計算NDVI、NDBI、MNDWI，將柵格導(dǎo)入到ENVI軟件中進行土地分類，最終得到建成區(qū)、水體、綠地、不透水面四類土地利用數(shù)據(jù)，如圖3（c）。使用Sentinel-2衛(wèi)星2019年12月28日的影像進行檢驗，精度＞ 80%。

2.2 隨機森林回歸模型

研究采用隨機森林（RF）回歸模型分析地表溫度與各影響因素之間的關(guān)系。RF是Breiman在2001年提出的非線性機器學(xué)習(xí)算法[23]，目前應(yīng)用于許多不同領(lǐng)域。RF模型可以揭示各因素的重要性，定量分析各因素對地表溫度變化的影響，并通過偏相關(guān)圖揭示各因素對地表溫度變化的復(fù)雜相關(guān)模式。Logan的研究證明[24]，在各種機器學(xué)習(xí)算法中RF算法是最準確的。RF模型的基礎(chǔ)是決策樹，每個決策樹通過建立隨機選取的訓(xùn)練樣本和預(yù)測變量，然后結(jié)合這些預(yù)測變量生成最終的預(yù)測值。

3? 結(jié)果與分析

3.1 季節(jié)性和規(guī)模效應(yīng)

在本研究中，定量分析的結(jié)果表明，城市形態(tài)指標與LST的相關(guān)性存在季節(jié)和規(guī)模效應(yīng)。LST與城市形態(tài)指標的相關(guān)性表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化，夏季和冬季之間存在較大差異。在夏季，城市形態(tài)與LST的相關(guān)性比冬季更為密切。此外，夏季突出的LST變化與城市生態(tài)密切相關(guān)，而冬季的這些變化則與城市生態(tài)和建筑特征有關(guān)聯(lián)[25]。作為一個亞熱帶沿海城市，廣州冬季的氣溫波動更加極端，并受到許多其他因素的影響[26]。綠地和水體的降溫效果在夏季要強得多。

研究區(qū)域全年溫度較高，冬季不同區(qū)域之間溫度相差較小，而夏季相差較大，溫差在45℃左右，呈現(xiàn)出振幅較大的波線段[27]。表2和表3列出了夏季和冬季LST的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在研究范圍內(nèi)，夏季的平均LST達到31.41℃，而冬季只有26.45℃。此外，夏季的LST標準偏差比冬季高，說明夏季的溫度波動比冬季更劇烈。

此外，UHI效應(yīng)及其影響因素總是對網(wǎng)格大小的變化很敏感?？紤]到廣州市的平均城市街區(qū)尺度，本研究選擇了兩種觀測尺度。一般來說，基于500 m網(wǎng)格的OLS和RF回歸分析的解釋力要優(yōu)于1000 m網(wǎng)格，且獲得了更好的回歸結(jié)果。由此可見，觀測尺度接近于街區(qū)大?。ňW(wǎng)格大小為500m）更適合于探索城市形態(tài)對LST的影響。

3.2 城市形態(tài)對熱環(huán)境的作用

從城市物理空間出發(fā)，研究將城市形態(tài)分解為四個方面，采用OLS和RF回歸分析方法證明城市形態(tài)特征對夏季和冬季LST的不同影響[28]。模型輸出系數(shù)表明，LST變化由生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施和建筑組成主導(dǎo)，而其他城市形態(tài)指標，如交通系統(tǒng)和公共基礎(chǔ)設(shè)施對LST變化的影響較小。其他城市的相關(guān)研究也有類似規(guī)律，如北京[29]、武漢[30]等。

研究結(jié)果顯示，平均LST與植被和水體所占面積呈負相關(guān)，而LST與建筑形態(tài)指標之間關(guān)聯(lián)性較為復(fù)雜，POI和道路網(wǎng)密度對LST的影響相對較弱[31]。

在生態(tài)方面，植被面積（VEG_A）、歸一化水體指數(shù)（MNDWI）和水體面積（WATER_A）的部分相關(guān)性圖都顯示了LST下降的趨勢（圖4a、e、f和圖5a、e、f）。在建筑形態(tài)指標方面，①歸一化建筑指數(shù)（NDBI）對LST的影響作用在夏季與冬季的表現(xiàn)不同，夏季波動性強于冬季。如圖4d和圖5d，曲線走勢在-0.3～0.1變化明顯，夏季LST隨著NDBI的增加呈先上升，到達NDBI數(shù)值為0時呈下降趨勢；冬季LST隨著NDBI的增加呈上升趨勢。在夏季，NDBI與LST的相關(guān)性曲線變化波動性較大，在NDBI數(shù)值處于-0.3～-0.1時，曲線變化較為平緩，在-0.1～0.1時變化較為顯著。②建筑密度（BD）對LST的影響作用呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢（圖4c和圖5c）。在夏季，當BD數(shù)值在0～0.6時曲線變化明顯，呈先上升后下降的趨勢，在BD為0.2時達到峰值；而在冬季，曲線在BD數(shù)值介于0～0.25時上升，在BD數(shù)值處于0.25～0.6時下降，且變化速度明顯高于夏季數(shù)值。③建筑體積密度（BVD）對LST的影響變化曲線在夏季時呈上升走勢。但在冬季，LST隨BVD數(shù)值的增加而下降。

3.3 隨機森林回歸模型分析

研究探索了每兩種指標因素對LST變化的影響，并顯示它們之間的相互作用。代表性結(jié)果顯示在圖6和圖7。結(jié)果表明，城市生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施指標和建筑特征指標是對研究區(qū)域LST變化影響力最大的變量[32]。而且，在較低的綠地和水體面積下，建筑密度對OLS變化的影響作用更大。當夏季氣溫較高時，研究區(qū)域LST變化受生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施指標影響的可能性更大（圖6）。在冬季，生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施指標對LST的影響減弱，而建筑特征指標則轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲗?dǎo)因素（圖7）。

基于以上結(jié)果分析可以發(fā)現(xiàn)，城市物理表面的關(guān)鍵組成部分的規(guī)劃和更新能夠?qū)ST產(chǎn)生更大的影響，如綠地、水體和建筑物。然而，交通系統(tǒng)和公共基礎(chǔ)設(shè)施的布置可能對LST的變化影響較小[33]。因此，廣州市的城市規(guī)劃者和管理者應(yīng)該更加關(guān)注城市中心的建筑布局和生態(tài)構(gòu)成，以改善城市熱環(huán)境，緩解UHI效應(yīng)。

4 討論

4.1 廣州城市特征對LST的影響

研究采用RF技術(shù)，在2種網(wǎng)格尺度上研究了不同變量與地表溫度的關(guān)系。在每個網(wǎng)格尺度上，計算并平均這些城市特征值以及LST。結(jié)果表明，景觀組成是影響廣州LST分布的最重要因素，尤其是建筑密度（BD）、植被面積（VEG_A）和水體面積（WATER_A）。BD在兩種網(wǎng)格尺度中都是最重要的因素。然而，另有研究發(fā)現(xiàn)，與建筑密度相比，建筑數(shù)量是最重要的組成部分[34]。這是由于不同的氣候條件或模型中存在多重共線性。因此，雖然考慮的因素組合各不相同，但大多數(shù)研究得出了相同的結(jié)論：建筑信息是確定 LST 的最重要因素。

4.2 對城市景觀管理的影響

研究揭示了影響因素與LST之間的非線性相關(guān)模式，據(jù)此可提出相應(yīng)的解決方案來改善城市熱環(huán)境。首先，根據(jù)研究，建筑密度與LST呈正相關(guān)，而水體面積和植物面積與LST 呈負相關(guān)。這表明降低城市建筑密度，加大道路綠化和公園建設(shè)，可以有效改善城市熱環(huán)境。其次，建筑高度最初與LST呈正相關(guān)，在大約30 m時轉(zhuǎn)為負相關(guān)。因此建議在同等人口容量的情況下，建造高層建筑以擴大陰影面積，改善局部通風(fēng)條件，將保留的土地用于植物和水體。

4.3 研究局限與進一步創(chuàng)新

研究采用的RF分析方法對研究尺度比較敏感，網(wǎng)格劃分的增加會導(dǎo)致完整景觀被割裂和非核心要素增加。因此，采用RF分析城市形態(tài)特征時，選擇合適的分析尺度非常重要。本次研究范圍為廣州中心地區(qū)，考慮到網(wǎng)格尺度的影響，經(jīng)過多組實驗，選擇了500 m和1000 m網(wǎng)格尺度進行RF分析。未來針對不同地區(qū)的研究，需根據(jù)地區(qū)特點選擇研究范圍和網(wǎng)格尺度，將影響因素的多尺度穩(wěn)定性和空間均勻性納入考慮范圍。

5 結(jié)論

本研究以廣州中心地區(qū)為例，利用OLS和RF回歸模型定量研究了城市形態(tài)指標對夏季和冬季LST變化的影響作用。首先，在充分考慮城市空間結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，將城市形態(tài)分解為四個方面。其次，根據(jù)空間數(shù)據(jù)的可用性原則，選擇了10個城市形態(tài)指標。最后，對一個10 km×10 km的城市中心區(qū)域建立了OLS和RF回歸模型，以區(qū)分各城市形態(tài)指標對LST模式的影響程度。具體的研究結(jié)論主要包括以下三個方面：

（1）相對OLS而言，RF回歸模型能夠顯示出城市形態(tài)和LST變化之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。在城市形態(tài)指標的四個方面中，生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施是冷卻效應(yīng)的最主要影響因素，建筑形態(tài)其次。然而，交通系統(tǒng)和公共基礎(chǔ)設(shè)施對LST的變化影響有限。

（2）城市形態(tài)指標對LST的影響顯示出明顯的季節(jié)性和觀測尺度變化，且綠地和水體的降溫效果在夏季更強。模型在500 m的網(wǎng)格中獲得了最好的模擬結(jié)果，這也是探索城市中心地區(qū)LST和城市形態(tài)之間相關(guān)性的理想觀測尺度[35]。

（3）生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施和建筑形態(tài)的規(guī)劃和更新會對LST的變化產(chǎn)生較強的影響，而交通建設(shè)、公共基礎(chǔ)設(shè)施的布局可能對LST的影響較小。

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Abstract： In recent years， some studies have shown that the influence of urban form on the thermal environment was more significant， but there were few studies that discussed it from the perspective of urban spatial structure. In order to evaluate the relative importance and mutual influence of urban morphological characteristics on surface temperature， this paper took the central area of Guangzhou as the research area， and selected the central 10 km area to divide it into basic units of different side length grids. The random forest regression model was used in different grids. Ten influencing factors were quantified on the grid scale， and the influence laws of water bodies， green spaces and buildings on the urban thermal environment were analyzed in depth. The results showed that the magnitude and direction of the impact of urban morphology indicators on surface temperature varied with seasons and observational scales. Building density， unit water area， unit vegetation area， and average building height were the 4 most important influencing factors， while factors such as sidewalk density and points of interest were less correlated with changes in surface temperature. Building form， water body and green space have dominant influences on surface temperature changes. Building density had an obvious positive effect on surface temperature， and the average height of buildings fluctuates with surface temperature. Urban green spaces and water bodies indicated a strong cooling effect， especially in summer.

Key words： urban form; land surface temperature; Ordinary Least Square regression model; Random forest regression model