基于随机森林算法的城市特征对地表温度的主导因素及影响

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摘要  Abstract 地表温度（LST）受多种因素影响。近年来相关研究已广泛开展。然而，其中错综复杂的关系还有待充分调查。 为了评估城市特征对LST的相对重要性和相互依存影响，我们选择上海市中心城区作为研究区域，并使用随机森林（RF）回归模型量化3个不同网格尺度上的19个不同变量。我们的结果表明， 建筑密度 (BD)、水域面积百分比 (P_Water)、植被面积百分比 (P_Veg)、建筑高度 (BH)、距长江的距离 (DIST) 和平均绿地斑块面积 (AREA_MN)  ）是 6 个最重要的影响因素，而兴趣点 (POI) 和夜间灯光数据 (NTL) 等社会经济因素与 LST 变化的相关性最小。同时，这 6 个变量中的大多数与 LST 呈 非线性相关 。其中，长江在20km以内具有稳定的降温效果，之后迅速下降，在25 km处失去降温效果，BH与LST呈现波动相关性。对城市特征与地表温度之间关系的进一步了解将 ………………………………