基于集成学习的城市群城市极端热环境多驱动力解耦研究

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主题： 城市极端高温（Urban extreme heat）、城市形态（Urban morphology）、城市群（Urban agglomerations） 。 本文发表在国际期刊Building and Environment，2024年第258卷上，第一作者为上海财经大学城市与区域科学学院的Liu Xiaochang，通讯作者为同济大学上海智能自主系统研究院的Qiao Renlu 。 （图片来自原文） 科学问题 城市极端高温（ UEH ）已经给城市和区域可持续发展的各个方面带来了巨大的威胁。尽 管已经有很多学者对城市热环境进行了研究，但在解耦城市内部区域，特别是跨城市群的UEH环境的非线性多驱动因素方面仍然存在空白。 文章通过延长夏季的地表温度（ LST ）来估算 UEH ，该温度超过了通过跨区域统计计算的特定阈值。此外，采用贝叶斯优化算法（ BO ）和蒙特卡罗模拟框架（ MCS ）增强的可加性可解释集成学习模型来剖析 UEH 与城市内部形态、绿 ………………………………