近日，園林學院科研團隊在城市熱環境領域取得重要進展，研究成果以“Exploring the formation mechanisms of composite cooling networks in megacities: insights from optimal interpretable machine learning”為題，發表于風景園林領域中科院一區TOP期刊Sustainable Cities and Society（IF=12.0）。
城市熱島效應嚴重威脅人類生命健康和城市可持續發展。從網絡的角度理解并應對城市熱環境問題是當前研究的重要方向，然而現有研究多集中于網絡的構建和空間布局，對網絡形成機制的探討較為匱乏，限制了網絡在熱緩解規劃制定中的支撐作用。在此背景下，科研團隊對比選擇最優的機器學習模型，構建了一個整合降溫供需關系的復合網絡，深入探討網絡的形成機制，并利用復雜網絡分析方法識別關鍵節點和廊道，提供了“社會需求-生態供給”的熱環境協同治理框架，進而指導特大城市高密度城區的熱緩解規劃。
研究將景觀生態學理論與計算機科學技術相結合，利用可解釋機器學習模型打開了復合降溫網絡形成機制的“黑箱”，揭示了其內在作用規律，形成了“網絡構建-機制解析-規劃響應”的三階研究范式。通過系統評估不同機器學習模型的適用性，結合現實世界自然社會要素的動態交互特征，研究為不同資源稟賦的城市熱緩解提供了決策依據，避免了城市管理者對單一干預措施（如盲目綠化）的過度依賴，促進了考慮多變量交互效應的綜合治理策略制定，同時借助可視化分析提升了政策接受度與社會共識。基于網絡穩定性指標的分析，進一步為熱緩解策略制定提供了科學的優先級指導，提出了保障網絡穩定運行的分級分區策略。研究成果可廣泛應用于其他城市的熱環境優化、環境保護和可持續發展等領域。
園林學院博士研究生楊學亮為論文第一作者，張云路教授為論文通訊作者。
論文鏈接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210670725005165?dgcid=author
