论文信息
项目 | 内容 |
论文题目 | A multi-scale framework for cross-boundary urban heat island mitigation through complex network analysis |
中文题名 | 基于复杂网络分析的跨边界城市热岛缓解多尺度框架 |
作者 | Heng Kan, Xiaobin Jin, Guanqiao Ding, Jiang Liu, Shuxin Wu, Qianrong Ma |
发表期刊 | Applied Geography, 192, 104047 |
发表时间 | 2026年，在线发表时间为2026年5月7日 |
DOI | 10.1016/j.apgeog.2026.104047 |
发文单位 | 南京大学地理与海洋科学学院；自然资源部海岸带开发与保护重点实验室；自然资源部成都平原土地生态与土地利用野外科学观测研究站；中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室；泰州市气象局；扬州大学物理科学与技术学院 |
研究对象 | 南京主城区、市域范围及南京周边50 km缓冲区的嵌套城市热岛网络 |
核心方法 | LST反演、MSPA、景观连通性、XGBoost-SHAP、阻力面构建、电路理论、复杂网络拓扑分析、节点功能衰减鲁棒性模拟 |
研究背景
在全球气候变化和快速城市化背景下，极端高温与城市热岛效应持续加剧，已经成为影响城市气候适应、公共健康和人居环境安全的重要问题。传统城市热岛研究多聚焦行政边界内的热斑识别、降温设施配置或局地蓝绿空间建设，但热扩散过程并不完全受行政边界约束。热源斑块之间通过低阻力空间和廊道发生传输，进而形成跨尺度、跨边界的热连接结构。
该文的关键出发点是将城市热岛从孤立热斑转化为热扩散网络来理解。研究认为，在高密度城市中，单纯增加绿地或局部冷岛建设往往受到土地紧张、建设成本和规划刚性的限制。更有效的治理思路，是识别维持热扩散网络的关键节点和关键通道，通过削弱其功能来降低区域热传播效率。
科学问题
• 多尺度嵌套空间范围下，城市热岛网络的拓扑结构如何变化。
• 随着研究边界从主城区扩展到市域和都市圈缓冲区，热源斑块的结构重要性是否发生变化。
• 如何基于复杂网络分析识别跨边界热扩散治理中的关键节点和优先干预区。
• 怎样将网络拓扑指标和节点功能衰减模拟转化为气候适应型空间治理策略。
研究创新
该文的创新集中体现在三个方面。一是构建主城区、市域和50 km缓冲区三个嵌套尺度的城市热岛网络，用以揭示热源斑块在尺度扩展过程中的结构角色变化。二是将复杂网络理论中的节点度、节点强度、聚类系数和介数中心性引入热扩散网络分析，从而将热岛治理对象从高温强度最高的斑块转向控制热传输的关键节点。三是通过节点功能衰减模拟评估不同治理策略对网络效率的影响，进而识别更具治理优先级的关键UHI节点。
数据与方法
研究区为南京，设置了三个嵌套空间尺度，包括南京主城区、南京市域范围以及以南京为中心的50 km缓冲区。50 km缓冲区用于捕捉周边卫星城市与南京之间可能存在的跨边界热联系，并通过30 km和70 km替代缓冲区开展了补充检验。
方法环节 | 具体内容 |
LST反演与分类 | 基于2022—2024年夏季Landsat 8/9影像，在GEE平台反演地表温度，并用均值和标准差法划分低温、次低温、中温、次高温和高温区。 |
UHI源地提取 | 将高温区作为前景，运用MSPA提取核心斑块，并结合PC和IIC连通性指标筛选结构重要热源。 |
阻力面构建 | 利用FVC、MNDWI、土地利用、建筑高度、人口密度、风速、高程和坡度等因子构建热扩散阻力面。 |
机器学习解释 | 采用XGBoost拟合环境因子与LST关系，并通过SHAP确定各因子的相对贡献，作为阻力因子权重依据。 |
热廊道模拟 | 基于电路理论模拟热流可能路径，并提取主城区、市域和缓冲区三个尺度下的热廊道。 |
网络分析 | 将UHI源地作为节点、热廊道作为边，计算节点度、节点强度、聚类系数和介数中心性，形成综合重要性指数。 |
鲁棒性模拟 | 通过节点功能衰减模拟比较随机、单指标和综合策略对网络全局效率的影响，并识别关键UHI节点。 |
主要结果
1. 南京热环境表现出明显的核心—外围梯度
南京在2022年出现极端高温特征，最高气温达到40.4 °C，高温日数达到39天，连续高温日数超过多年平均水平的两倍。三个尺度下，地表温度均表现出从城市核心向外围递减的格局。主城区次高温及以上区域面积为404.97 km²，占52.67%；市域尺度为1852.04 km²，占28.12%；50 km缓冲区尺度为6329.29 km²，占17.32%。
2. UHI核心斑块随尺度扩展而数量增加并趋于分散
基于MSPA识别的UHI核心斑块显示，主城区尺度识别出16个UHI核心，总面积41.20 km²，平均斑块面积2.57 km²；市域尺度识别出55个UHI核心，总面积196.14 km²，平均面积3.56 km²；50 km缓冲区尺度识别出198个UHI核心，总面积709.17 km²，平均面积3.58 km²。随着尺度扩大，热源斑块从城市内部紧凑聚集转向更分散的区域网络结构。
3. 蓝绿空间和水分条件是阻碍热扩散的重要因素
XGBoost和SHAP结果表明，FVC和MNDWI是最重要的阻力因子，贡献率分别为33.2%和21.5%。建筑高度和人口密度的贡献率分别为12.5%和11.8%。高FVC和高MNDWI通常表现为对LST的负向贡献，说明植被和水体能够削弱热传播连续性；建筑高度和人口密度则表现为正向影响，反映了高密度建成环境对热岛形成的促进作用。
4. 热廊道具有显著的尺度扩展和跨边界特征
基于电路理论识别的热廊道显示，50 km缓冲区尺度共有488条热廊道，总长度5734.79 km，平均长度11.75 km；市域尺度共有123条热廊道，总长度848.35 km，平均长度6.89 km；主城区尺度仅识别出23条热廊道，总长度59.50 km，平均长度3.89 km。随着尺度从主城区扩展到市域和区域缓冲区，热廊道不断突破地方边界，形成更长距离的跨区域热传输结构。
5. 少数关键节点控制了区域热扩散网络
网络拓扑分析发现，随着尺度扩大，节点度和节点强度从主城区到市域显著上升，随后趋于稳定。介数中心性和聚类系数的尺度变化更复杂，说明并非所有热源斑块都会在尺度扩大后变得更重要，只有少数节点会成为连接不同热簇的关键桥梁。鲁棒性模拟显示，有针对性的节点功能削弱比随机策略更能降低网络效率。综合策略在三个尺度下均能产生最大的全局效率下降。
6. 关键UHI节点具有明确的功能类型
根据鲁棒性分析的拐点阈值，研究在主城区尺度识别出2个关键UHI节点，在市域尺度识别出6个，在缓冲区尺度识别出23个。去重后共有24个关键UHI节点。其中14个节点与大型工业园和制造业区相关，占58.3%；6个节点对应高密度居住区，占25.0%；2个节点与商业综合体相关，占8.3%；2个节点为主要交通枢纽，占8.3%。这些节点虽然仅占全部节点的12.12%，却连接了28.48%的热廊道。
讨论与政策启示
该文强调，城市热岛缓解不应只关注哪里最热，还应关注热如何被传输。单个城市内部的局地降温措施可能无法切断区域热扩散结构，特别是在城市群和都市圈尺度上，外围工业园区、交通枢纽和卫星城市中心可能成为长距离热传输的关键节点。因此，城市热岛治理需要从行政边界内的绿化增量转向区域热网络调控。
在宏观尺度上，研究建议建立区域热环境联合防控机制，推动跨边界热廊道和关键UHI节点的共同识别、共同监测和共同治理。对于南京都市圈，可依托现有都市圈规划框架，构建统一热环境数据平台，协调南京、马鞍山、芜湖、镇江等周边地区的热源管控与蓝绿空间保护。
在微观尺度上，研究提出分类干预策略。Type 1节点如新街口核心区，应重点采用高反照率材料、冷屋顶和立体绿化。Type 2节点如南京南站等交通枢纽，应增加遮阴设施、透水铺装和分散式微绿地。Type 3节点如外围工业园和卫星城热源，应通过清洁生产、能源效率提升和工业屋顶反射涂层降低热排放和热传导强度。
研究局限与未来展望
• XGBoost-SHAP能够解释环境和社会经济因子对LST的贡献，但尚未显式处理空间自相关，未来可引入GeoShapley等空间机器学习方法。
• 网络边权依赖改进热重力模型，不同边权设定可能影响节点重要性排序，后续需开展权重形式的稳健性检验。
• 案例聚焦南京单一城市区域，未来需要在不同气候区、不同城市形态和不同发展阶段的城市中检验框架的适用性。
• 未来可加入高分辨率人为热排放数据和时间动态过程，以增强对日内、季节和长期热扩散变化的解释能力。
结论
该研究将城市热岛重新理解为由热源节点和热扩散廊道共同构成的网络系统，并提出了结合MSPA、电路理论、复杂网络拓扑和节点功能衰减模拟的多尺度分析框架。研究表明，热扩散路径会随着空间尺度扩大而从局地连接转向跨区域廊道，少数关键节点对网络连通性和长距离热传输具有重要控制作用。削弱约11%—12%的高综合重要性节点即可显著降低区域热扩散网络效率。因此，面向高密度城市和都市圈的热岛治理，应从单点降温和行政边界内绿化建设，转向以关键节点削弱、热廊道阻断和跨区域协同治理为核心的网络调控策略。
对相关研究的借鉴价值
• 可为城市热环境治理研究提供一种从热斑识别到热网络调控的分析范式。
• 可借鉴其多尺度嵌套设计，用于解释城市生态风险、生态压力或公共服务供给的跨边界传导问题。
• 其节点功能衰减模拟可为有限资源条件下的优先治理单元识别提供方法参考。
• 其从局地干预转向都市圈协同治理的思路，可服务于国土空间规划、蓝绿网络优化和气候适应政策设计。
图件信息
Fig. 1技术框架图，展示LST计算、UHI识别、阻力面构建、热廊道识别、复杂网络分析与空间规划策略。
Fig. 2研究区位置与土地利用格局，展示南京主城区、市域边界和50 km缓冲区。
Fig. 3UHI提取结果，包含极端高温时间序列、LST空间分布、MSPA结果和UHI空间分布。
Fig. 4阻力因子权重和SHAP解释结果，显示FVC、MNDWI、建筑高度和人口密度等因子的贡献。
Fig. 5综合阻力面及其构成因子空间分布。
Fig. 6多尺度UHI网络和热廊道空间分布。
Fig. 7UHI网络拓扑特征，展示综合重要性、度、强度、介数中心性和聚类系数。
Fig. 8主城区UHI节点拓扑指标的尺度依赖变化。
Fig. 9不同策略下UHI网络鲁棒性变化。
Fig. 10关键UHI节点的空间分布与等级分类。
Fig. 11面向UHI缓解的多尺度空间治理策略。原文引用格式
Kan, H., Jin, X., Ding, G., Liu, J., Wu, S., & Ma, Q. (2026). A multi-scale framework for cross-boundary urban heat island mitigation through complex network analysis. Applied Geography, 192, 104047. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2026.104047.—— ◇ 说明——
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