使用可解释的机器学习模型比较城市形态对城乡温差以及人类感知温差的影响

《Sustainable Cities and Society》：Comparing the Impacts of Urban Form on Urban-Rural Temperature and Human-Perceived Temperature Differences Using Interpretable Machine Learning Models

城市形态对城乡人感知温度差异的影响及与温度差异的对比研究。基于238个中国城市的2012-2020年数据，采用蒙特卡洛模拟与SHAP解释性机器学习框架，发现城市形态对ΔHPT（37.6%）的贡献显著高于ΔT（29%），且部分形态特征（如高紧凑性）对ΔHPT的影响与ΔT相反。研究揭示单纯依赖温度差异的热缓解策略存在局限性，需优化城市形态兼顾降温与热应激缓解。

　　在全球气候变暖的背景下，极端高温事件正变得越来越频繁和严重，对人类健康和社会经济活动造成了显著的负面影响。尤其是在城市地区，由于城市热岛（UHI）效应，城市居民通常面临比周边农村地区更高的热压力。随着全球城市化进程的加快，预计到2050年，超过57%的人口将居住在城市中，这一比例可能会进一步上升。因此，理解城市居民所承受更为严重的热压力，并制定有效的缓解策略，成为当前研究的重要课题。

以往的研究主要关注城市与农村之间温度差异（ΔT），以评估城市居民所面临的更严峻的热挑战。然而，人类实际感受到的热不仅受到温度的影响，还与湿度和风速密切相关。这使得单纯依赖温度指标来衡量热压力变得不够全面。近年来，研究者开始重视综合的人体感知温度指数，这些指数不仅包括温度，还涵盖了湿度和风速等因素。通过这些综合指标，可以更准确地反映极端高温事件对人类健康的影响，例如与热相关死亡的发生率之间显示出更高的相关性。

此外，城市化不仅改变了城市与农村之间的温度差异，还对其他气候特征产生了深远影响，包括通风条件和湿度水平。因此，理解城市与农村之间的人体感知温度差异（ΔHPT）及其影响因素，对于有效应对城市居民所面临的更高热压力具有重要意义。“人体感知温度”的概念结合了温度以外的因素，在公共健康领域展现出更高的相关性，这使得对ΔHPT与城市形态关系的研究显得尤为重要。

本研究通过分析2012年至2020年间中国238个地级市的数据，系统地探讨了城市形态特征（如紧凑度、复杂度、多中心性、连通性、密度等）如何影响ΔT和ΔHPT。研究发现，城市形态对ΔHPT的贡献显著高于对ΔT的贡献，尤其是在某些城市形态特征下，其对ΔHPT的影响甚至超过了自然因素的贡献。例如，在高度紧凑的城市中，尽管进一步提高紧凑度会降低ΔT，但它却可能加剧ΔHPT。这一现象表明，当前以ΔT为主要依据的热缓解策略可能无法有效应对实际的人体感知热压力，因此需要进一步优化。

研究还指出，城市形态变量在预测ΔHPT方面的重要性显著高于自然变量，这一点与ΔT的预测有所不同。在ΔT的研究中，自然因素通常是主导因素，而在ΔHPT的研究中，城市形态特征则扮演了更为关键的角色。例如，虽然增加水域比例可以降低气温，但同时也可能提高湿度，从而对ΔHPT产生不利影响。因此，现有的关于城市形态与ΔT之间关系的研究成果不能直接应用于ΔHPT。

基于上述发现，本研究提出了优化城市形态的策略，以在降低气温的同时，有效缓解城市居民的实际热压力。研究认为，理想的优化城市形态组合应包括多中心、低密度、低连通性、适度紧凑以及规则形态等特征。这些特征能够通过改善通风条件、降低湿度影响等方式，提高城市居民的热舒适度，从而增强城市的宜居性和居民的生活质量。

本研究采用了一种基于蒙特卡洛模拟的可解释机器学习框架，结合了Light Gradient Boosting Machine（LightGBM）和Shapley Additive Explanations（SHAP）方法，以系统分析城市形态特征与ΔT和ΔHPT之间的关系。这种方法不仅提高了模型的解释能力，还增强了对复杂非线性关系的理解。通过这种综合方法，研究能够更准确地识别出哪些城市形态特征对ΔHPT具有显著影响，并为城市规划提供科学依据。

此外，本研究还强调了城市形态优化在应对极端高温事件中的重要性。城市形态不仅是影响城市热环境的关键因素，也是改善城市通风条件和降低湿度影响的重要手段。因此，在制定城市热适应策略时，应综合考虑城市形态和自然因素的相互作用，以实现更全面的热压力缓解。通过这种系统性的分析，研究为城市规划提供了新的视角，即在优化城市形态的同时，应更加关注对人类实际感知热的影响，以提升城市居民的热舒适度和生活质量。

本研究的发现对当前的城市热缓解策略提出了挑战。现有的策略往往以降低ΔT为主要目标，而忽视了对ΔHPT的影响。这种单一维度的策略可能无法有效应对城市居民实际感受到的热压力，甚至可能产生反效果。因此，未来城市规划应更加注重综合性的热缓解措施，以同时降低气温和改善通风条件，从而有效减少人体感知热对居民健康的影响。

总之，本研究通过系统分析城市形态特征与ΔT和ΔHPT之间的关系，揭示了城市形态在影响人体感知热方面的关键作用。研究结果表明，城市形态的优化不仅能够有效降低气温，还能够改善城市通风条件，从而减轻城市居民的实际热压力。这为未来城市规划提供了重要的科学依据，即在设计和优化城市形态时，应更加关注对人体感知热的影响，以实现更全面的热适应策略，提高城市的宜居性和居民的生活质量。