第1069篇|文献研读|Building＆Environment|三维城市形态影响的城市热岛与地表能量平衡通量之间的季节关系表征

在过去的几十年里，全球城市化趋势持续增加，其特点是城市人口的增长、城市建成区的扩大以及与城市相关的经济活动的重要性日益增加。作为一个复杂的生态系统，大气、地表和土壤之间的能量交换过程是影响城市地区温度变化的关键因素。表面能量平衡 （SEB） 通量的形成、转换和分布是城市局部温度变化的内在原因，这是探索 UHI 演变的内在机制的一个关键方面。

随着城市化进程的加快，建筑结构和空间分布的不断建设和更新导致了城市底层面由“平面”向“高架”的转变。现代城市独特的三维 （3D） 城市形态在城市地区塑造了独特的城市结构，增加了热辐射被困在建筑物外部空间和陆地表面的可能性。此外，这种三维特征还改变了城市的表面粗糙度，从而影响了周围城市蓝色和绿色空间的蒸散效率，从而影响了当地城市热环境的形成和强度。

已经有大量研究探讨了 SEB 与城市温度之间的关系，以及城市因素与 SEB 之间的关系。然而，在城市内进行的地方规模的研究仍然相对稀少。城市表面是碎片化和监管的矛盾统一体。如何将碎片化的城市面或功能整合到城市规划的常规单元中，是城市热环境分析合理性和可行性的重要方面。目前，许多相关研究都是基于图像像素单位或规则网格来分析城市热环境与相关特征之间的关系。在前人研究的基础上，本文进一步将城市管理的基本单位以及法定监管规划的块作为研究粒度。通过结合局部气候区 （LCZ） 系统，我们构建了一个适用于城市热环境研究的基本功能单元。同时，利用两层模型从 Landsat-8 图像中执行基于卫星的 SEB 通量检索。本研究的目标是：（1） 识别不同 LCZ 类别中 LST 和 SEB 的季节性空间分布特征;（2） 研究 UHI 和 SEB 之间的定量关系;（3） 探讨 3D 城市形态对 SEB 成分影响的相对重要性，并揭示 3D 城市形态如何影响 SEB 成分的季节性变化。

1.数据来源

本研究使用了多源数据，包括遥感影像及其相关数据产品，如 Landsat-8、GF-2、ALOS 全球数字表面模型、全球冠层高度图和 ERA5 再分析数据集，以及道路网络和建筑物覆盖区与总楼层数的矢量数据。

2.研究方法

（1）能量平衡通量

表面能的构成可以描述如下：

其中，R_n是净辐射，H 是感热通量，LE 是潜热通量，G 是存储热通量，所有能量通量的单位为 W/m²。

H 和 LE 的计算方法如下：

（2）局部气候区 （LCZ） 分类

将局部区域分为 17 种基本分区类型，包括 10 种 LCZ 1-10 的建筑类型和 7 种土地覆盖类型（LCZ A-G）。

（3）城市热岛强度 （UHII） 和城市能源岛强度 （UEII） 的计算

UHII 和 UEII 的表达式如下所示：

其中，UHII_i和 UEII_i分别代表第 i 个区块单元的 UHII 和 UEII，EB_i表示第 i 个块单元的 SEB 通量，并且𝐿𝑆𝑇‾LCZs A–D和𝐸𝐵‾LCZs A–D分别表示 LCZ 植被类型的平均 LST 和平均 SEB 通量。

（4）三维城市形态的选择

将城市形态分为两类：3D 建筑形态和 3D 植被形态。建筑形态主要考虑建筑高度、体积及其与周围空间的关系。对于植被形态，我们选择了平均植被高度 （VH_mean） 和植被高度的标准差 （VH_std）。

（5） XGBoost 算法

在这项研究中，在预设的超参数调整空间内迭代计算了七个最常用的超参数：eta、gamma、max_depth、min_child_weight、subsample、colsample_bytree 和 nround。采用 5 倍交叉验证方法来确定最小化模型误差的最佳超参数组合。此外，Shapley 加法解释 （SHAP） 分析基于博弈论，并依赖于 SHAP 值来确定单个自变量对 XGBoost 回归模型结果的相对重要性。

本研究以中国著名的“炉城”福州主城区为研究区域。它使用 Landsat-8 影像检索了 LST 和 SEB 通量（当地时间 10：33），提供了城市热环境季节性时空分布的详细特征。本研究揭示并比较了 UEII 和 UHII 之间以及 SEBR 和 UHII 之间的线性相关性。它基于 XGBoost 机器学习算法进一步探索了 3D 城市形态对 SEBR 组件的定量影响。本研究得出的主要结论可以概括为：

（1）研究区城市热环境总体空间分布在不同季节间表现出显著的一致性，城市建筑空间的LST、H和G值相对较高，R值相对较低n。相比之下，城市蓝色和绿色空间表现出完全相反的特征，LST、H 和 G 值较低，R 较高n和 LE 值。

（2） 以不同 LCZ 类别为主的城市街区单元在局部热环境中表现出显著差异，LCZ 3 和 8 代表具有高 LST 和高热致能通量的建筑类型，而 LCZ 1 和 4 代表具有低 LST 和低热致能通量的建筑类型。

（3） 表征 SEB 通量成分比例的 SEBR 与 UEII 表征的 SEB 通量之间的相对差异相比，与 UHII 显示出更显著的线性相关性。此外，与 UEII 相比，各种 LCZ 类别的 SEBR 数据分布在四个季节中更加稳定。

（4） SHAP 分析表明，3D 建筑形态在影响 SEBR 成分变化方面比 3D 植被形态具有更高的相对重要性。其中，BH_mean 在城市形态中对 SEBR 的影响最大，而 TUGR 在植被形态中具有最高的相对重要性。以高 BH_mean 值为代表的城市高层建筑和高大的树木，不仅能在周围区域大面积投下阴影，而且其分散的布局和不同的高度可以增加局部气流。这有助于抑制热诱导能量通量的产生，从而减轻 UHI 效应。

该文章题目为“Characterizing the seasonal relationships between urban heat island and surface energy balance fluxes considering the impact of three-dimensionalurban morphology”，于2024年发表在Building and Environment期刊，IF=7.1。

引用：Zhongli Lin, Hanqiu Xu, Xisheng Hu, Zhicai Liu, Xiong Yao, Zhipeng Zhu,Characterizing the seasonal relationships between urban heat island and surface energy balance fluxes considering the impact of three-dimensional urban morphology,Building and Environment,Volume 265,2024,112017.

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