第45卷张戈，田珍，王琦，等.基于机器学习的城市形态对地表温度影响研究[J].环境科学与技术，2022，45（12）：214-227.ZhangGe，TianZhen，WangQi，etal.Studyontheinfluenceofurbanformonlandsurfacetemperaturebasedonmachinelearning[J].EnvironmentalScience&Technology，2022，45（12）：214-227.EnvironmentalScience&Technology第45卷第12期2022年12月Vol.45No.12Dec.2022《环境科学与技术》编辑部：（网址）http://fjks.chinajournal.net.cn（电话）027-87643502（电子信箱）hjkxyjs@vip.126.com收稿日期：2022-06-07；修回2022-09-15基金项目：多源数据支持下天津市生态空间发展特征及建设策略研究（TJGL20-011）；天津市哲学社会科学规划项目作者简介：张戈（1968-），男，教授，研究方向为村镇规划，（电子信箱）zqying03@126.com；*通讯作者，（电子信箱）wht007@tcu.edu.cn。基于机器学习的城市形态对地表温度影响研究张戈1，田珍1，王琦2，孙永青1，杨艳1，王海涛1*（1.天津城建大学建筑学院，天津300384；2.河北农业大学园林与旅游学院，河北保定071000）摘要：城市热环境的形成、发展和演变受多种因素影响，其中，城市形态对城市热岛效应具有明显的影响。当前有关城市形态对地表温度的影响研究多是集中于单一因子，而缺乏从系统综合的角度分析城市形态指标与城市热环境之间的联系。文章从建筑形态、生态基础设施和城市路网密度中选取7个城市形态指标，运用线性回归模型和随机森林模型分析了城市形态指标在150m网格和450m网格2个不同的观测尺度上对地表温度的作用效果。研究表明：城市形态指标的大小和类型对地表温度的影响随着季节和观测尺度的不同而存在差异。总体来看，城市建筑形态和城市生态基础设施对高密度城市中心区的地表温度变化具有主导作用。建筑密度和建筑归一化指数对地表温度具有显著的正影响，而建筑体积密度则对地表温度有负影响。450m网格是获得最佳观测结果的网格。研究结果可为城市规划者和管理者进行研究和实施城市热环境缓解措施时提供决策依据。关键词：城市形态；地表温度；线性回归模型；随机森林模型；福州中图分类号：X16；TP79文献标志码：Adoi：10.19672/j.cnki.1003-6504.1325.22.338文章编号：1003-6504(2022)12-0214-14StudyontheInfluenceofUrbanformonLandSurfaceTemperatureBasedonMachineLearningZHANGGe1，TIANZhen1，WANGQi2，SUNYongqing1，YANGYan1，WANGHaitao1*（1.SchoolofArchitecture...
