В последние годы проблема городского теплового острова (УТO) становится все более актуальной, особенно в условиях глобального потепления. Новое исследование, проведенное в Дали, Китай, освещает важную связь между морфологией зеленых пространств и динамикой УТO, используя современные методы машинного обучения.
Исследование выявило несколько ключевых моментов. Во-первых, УТO показал значительные отрицательные корреляции с высотой местности, индексом нормализованной разности растительности (NDVI), а также с такими характеристиками, как ядро, средняя высота зданий и другие морфологические параметры. В то же время положительные ассоциации наблюдаются с индексом нормализованной разности застроенности (NDBI), плотностью населения и плотностью дорожной сети.
Во-вторых, исследование показало, что морфологические характеристики зеленых пространств, такие как ядро, ветвь, остров и край, обладают большей объяснительной силой по сравнению с традиционными показателями, такими как средняя высота зданий и NDBI. Это подчеркивает важность учета морфологии зеленых пространств при планировании городских территорий.
Кроме того, модель случайного леса, которая интегрировала морфологические факторы зеленых пространств, продемонстрировала более высокую точность предсказаний по сравнению с базовой моделью, не учитывающей эти параметры. Она также превзошла традиционные модели, такие как метод наименьших квадратов и пространственные модели, в плане предсказательной способности.
Эти результаты создают методологическую основу для оценки взаимосвязи между морфологией ландшафта и эффектом УТO, а также предоставляют практические рекомендации для городского планирования, направленного на смягчение тепловых эффектов. Улучшение связности зеленых пространств может значительно повысить их охлаждающую эффективность, что является важным шагом к созданию более комфортной городской среды.