1 研究背景
2 研究区与城市热环境因子选取
图 1 研究区区位与DEM示意图及其2021年GF-2影像
表 1 本研究所选取的2D/3D城市热环境因子
3 重要图表
图 4 基于RF回归模型的2D/3D城市热环境因子对昼夜LST独立和联合效应的R²统计
图 5 2D/3D城市热环境因子对昼夜LST的相对贡献度
图 6 相对最大贡献度和较大贡献度2D/3D城市热环境因子对昼夜LST的边际效益曲线
（1）在所研究的4个时段中，福州主城区午前10:18的平均LST最高，可达35.85℃，夜间02:12的LST最低，为25.30℃。傍晚17:15的LST均值为35.71℃，早晨07:04为27.19℃。在空间上，夜间02:12的相对高温区主要聚集于水体，而低温区主要为位于的植被和研究区南部和东部的密集建筑区。这与午前10:18的LST空间分布形成鲜明对比，具体表现为水体从夜间的热点区域转为冷点区域，而密集建筑区则由冷转热。
（2）单一类型的环境因子往往无法较为全面的揭示城市热环境的LST变化，相比于独立模式（separate mode），联合模式（combined mode）具有更强的LST变化解释度。在本研究中，2D+3D的RF回归模型具有最显著的解释度和模型拟合度。该模型的分析结果显示，不同时间段对LST影响最大的因子分别为：在02:12为人为热通量（AHF）和水体覆盖度（PW），在07:04为蓝绿空间最大斑块面积指数（LPI_BGS），在10:18为LPI_BGS和建筑最大斑块面积指数（LPI_B），以及在17:35为LPI_BGS和非建筑不透水面覆盖度（PISA_NB）。值得注意的是，虽然3D因子对LST的影响不及2D因子，但在城市热环境研究中，3D因子在城市的垂直空间中能够作为对2D因子的重要补充。
（3）边际效应（marginal effect）分析显示，在夜间，80 W/m²是AHF对LST升温效应从快速增加到几乎不变的关键转折点，这意味着AHF均值分别为35.94 W/m²和23.64 W/m²的城市主要道路和城市居住区，不仅具有对夜间LST较强的正相关性影响力，同时是城市的主要用地功能类型。因此，需要重点关注其对局地温度的影响。而在白天，LPI_BGS是最具影响力的因子，其呈现的边际效应变化为先下降后趋于平稳的趋势，而60%附近是其曲线的转折点，由此可以推测，60%的LPI_BGS是实现局地温度缓解的最佳阈值。
（4）空间粒度的粗化，导致城市细节的模糊化，但另一方面城市地表的整体规律特性得到强化与凸显，因此在大多数情况下，空间粒度的粗化，能够强化LST的关键影响因子的相对贡献度。在这一整体趋势背后我们还观察到了一些有趣的细微变化，如在早晨07:04和傍晚17:35时，在2D+3D的RF回归模型中，当空间粒度从390m过渡到570m，其模型的R²并未如所预计的升高，反而还分别下降了0.017和0.024，模型的解释度下降了1.70%和2.42%。一些学者也在相关的研究中发现了类似的现象，他们推测在空间粒度与城市热环境关系探究中的“最优粒度”很可能存在于这些“突变/转折粒度”之中。
（5）随着城市的快速扩张，在可用的土地资源上持续蔓延的不透水面迫使自然要素的组团逐渐分散化。同时也存在自然要素的组团（特别是蓝绿空间）与城市社会经济之间关系的复杂化。因此，城市规划者与管理者应该转变视角，更多的关注如何在有限的城市空间内优化蓝绿空间的布局，使其效用最大化。根据本次研究得到的结论，60%的LPI_BGS具有最高效的降温效果；在建筑形态方面，建筑高度标准差（BH_std）是最具影响力的三维建筑形态因子，并且当整体环境温度越高，其对LST的影响也就越显著，BH_std的最佳降温阈值约在15 m。
Lin, Z., Xu, H., Yao, X., Yang, C., & Ye, D. (2024). How does urban thermal environmental factors impact diurnal cycle of land surface temperature? A multi-dimensional and multi-granularity perspective. Sustainable Cities and Society, 101, 105190. https://doi.org/10.1016/j.scs.2024.105190.
