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基于树模型的严寒地区城市开放空间形态要素与气温关联性研究

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城市微气候受城市形态影响显著,且二者关系具有高度复杂性.本文以严寒地区典型城市哈尔滨为例,借助机器学习非参数算法中树算法(决策树、随机森林及XGBoost),建立严寒地区城市开放空间形态要素与空气温度的关系模型,探究各形态要素与气温的关联性.研究发现,基于随机森林的模型性能最优,十折交叉验证R2 达到0.941 3;通过变量重要性分析发现,各形态要素中天空开阔度贡献值最大,铺地面积比最小;通过依赖关系分析发现,建筑基底面积比和距水体距离与气温的关系趋近于线性,其余形态要素与气温的关系呈明显的非线性,同时分析了各形态要素与气温的关联性.
Study on the Relationship between Urban Open Space Morphology and Air Temperature in Severe Cold Regions Based on Tree Model

urban open space morphologysevere cold areamachine learningtemperature effect factorrelevance

金虹、秦淦

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哈尔滨工业大学 建筑学院,寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室,哈尔滨 150006

城市开放空间形态要素 严寒地区 机器学习 气温影响要素 关联性

国家自然科学基金重点项目

51438005

2023

10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2023.08.01

建筑科学
中国建筑科学研究院

建筑科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.113
ISSN：1002-8528
年,卷(期)：2023.39(8)
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