【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及城市規劃，尤其是一種城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法及系統。
技術介紹
1、城市高溫對人們的身心健康和生活質量產生顯著危害，例如導致中暑、呼吸系統疾病等一系列潛在風險；對城市自身而言，還會導致熱島效應加劇，影響城市生態環境的可持續發展。空間形態與城市高溫有著密切的關系，城市街坊的綠化率、建筑布局等因素都會直接影響城市熱環境。通過優化空間形態，可以有效緩解城市熱島效應，提高城市的適應能力，從而提升宜居性和可持續性發展。因而在研究和實踐中，城市高溫風險區域空間形態優化被認為是城市規劃建設中能夠有效應對熱島效應的調控措施。
2、然而，傳統應對城市高溫風險空間的方法中，一方面，專業人員往往過于重視前期高溫識別，通過實測或模擬手段評判現狀情況，而對后期的空間形態優化調整關注不足，也未能有效捕捉城市空間形態與高溫風險的作用機制和內在關聯。另一方面，專業人員往往基于主觀經驗提出空間形態的普適性氣候適應策略，缺乏科學的數據支撐和系統的分析方法，難以在短時間內針對大規模高溫風險區域提出切實可行的優化方案。在此背景下，迫切需要研究高溫風險區域的空間形態自動優化方法，以提供更科學、系統和可操作的城市更新方案，以應對城市高溫風險的挑戰。
技術實現思路
1、專利技術目的：本專利技術的目的是提供一種城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法及系統，以實現對城市高溫風險區域綠地、工業建筑、居住建筑和商業建筑等的空間布局進行自動調整，促進城市空間的高溫風險排查、隱患消除和可持續健康發展
2、技術方案：本專利技術所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，包括如下步驟：
3、根據矢量建筑形態數據，以城市路網圍合形成的街坊單元為空間分析單元，搭建城市尺度基礎空間沙盤；
4、在每個所述空間分析單元內獲取溫度和濕度數據，計算城市布局的熱風險指數；
5、根據所述熱風險指數對城市高溫風險區進行分區，并在所述城市尺度基礎空間沙盤進行展示；
6、根據每個所述空間分析單元的空間形態要素及熱風險指數，通過聚類算法計算空間形態要素的重要性指標；
7、將城市內每個單體作為一個智能體建立多智能體系統，根據所述空間形態要素的重要性指標擬合獎勵函數來評估熱風險指數變化，通過多智能體的交互迭代激勵智能體采取能夠降低高溫風險的動作，直至滿足優化條件，輸出城市高溫風險區域空間形態優化結果，智能體的動作包括移出、增加、位移與縮放，智能體的狀態為空間形態要素；
8、將所述城市高溫風險區域空間形態優化結果在所述城市尺度基礎空間沙盤進行展示。
9、進一步地，根據所述熱風險指數對城市高溫風險區進行分區包括：計算每個空間分析單元的熱風險指數的平均值和標準差σ，的空間分析單元為一般風險區，的空間分析單元為重點監測區，的空間分析單元為亟待優化區；xi為第i個空間分析單元的熱風險指數。
10、進一步地，每個空間分析單元的熱風險指數，為該空間分析單元內所有土地利用類型地塊的熱風險指數之和，第n個土地利用類型地塊的熱風險指數hn為：
11、
12、其中，τ為溫度系數，γ為濕度系數，tn為第n個土地利用類型地塊最高溫度的持續時間，tnmax為地表最高溫度，t′nmax為空氣最高溫度，rh為tn時間內的平均空氣濕度，v為第n個土地利用類型地塊的風速。
13、進一步地，通過多智能體的交互迭代激勵智能體采取能夠降低高溫風險的動作，直至滿足優化條件，輸出城市高溫風險區域空間形態優化結果包括：
14、在交互迭代過程中，判斷多智能體系統的損失函數是否收斂至最優解，當收斂至最優解后，重新根據熱風險指數對城市高溫風險區進行分區，當亟待優化區與重點監測區的數目均為零時滿足優化條件，輸出城市高溫風險區域空間形態優化結果。
15、進一步地，所述獎勵函數為：
16、
17、其中，r(s，a)表示在狀態s下采取動作a所獲得的總獎勵，γ是折扣因子，rt表示在時間步t獲得的即時獎勵。
18、進一步地，根據每個所述空間分析單元的空間形態要素及熱風險指數，通過聚類算法計算空間形態要素的重要性指標包括：空間形態要素作為決策樹的節點，計算每個節點的不純度平均值，作為該節點的重要性指標。
19、進一步地，所述矢量建筑形態數據包括城市的道路路網shp文件、現狀閉合建筑及層數或高度shp文件、綠地輪廓或面積shp文件。
20、進一步地，所述空間形態要素包括建筑層面的建筑高度、建筑密度、建筑朝向、建筑形態、建筑功能混合度、建筑材料和建筑色彩指標，街道層面的街道高寬比、街道方向、道路面積比和貼線率指標，綠地水體層面的綠地率、水體面積、建筑植被覆蓋率和硬質率指標，以及天空可視角系數。
21、本專利技術所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化系統，包括：
22、城市尺度基礎空間沙盤建立單元，用于根據矢量建筑形態數據，以城市路網圍合形成的街坊單元為空間分析單元，搭建城市尺度基礎空間沙盤；
23、熱風險指數計算單元，用于在每個所述空間分析單元內獲取溫度和濕度數據，計算城市布局的熱風險指數；
24、城市高溫風險區分區單元，用于根據所述熱風險指數對城市高溫風險區進行分區，并在所述城市尺度基礎空間沙盤進行展示；
25、空間形態要素重要性計算單元，用于根據每個所述空間分析單元的空間形態要素及熱風險指數，通過聚類算法計算空間形態要素的重要性指標；
26、城市高溫風險區域空間形態優化單元，用于將城市內每個單體作為一個智能體建立多智能體系統，根據所述空間形態要素的重要性指標擬合獎勵函數來評估熱風險指數變化，通過多智能體的交互迭代激勵智能體采取能夠降低高溫風險的動作，直至滿足優化條件，輸出城市高溫風險區域空間形態優化結果，智能體的動作包括移出、增加、位移與縮放，智能體的狀態為空間形態要素；
27、空間形態優化結果展示單元，用于將所述城市高溫風險區域空間形態優化結果在所述城市尺度基礎空間沙盤進行展示。
28、本專利技術所述的電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被加載至處理器時實現根據所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法。
29、有益效果：與現有技術相比，本專利技術的優點在于，基于城市空間沙盤實現了高溫風險區的測度與分級，建立了空間分析單元下城市空間形態要素指標與熱風險指數的關聯關系，通過多智能體的訓練與交互迭代，實現了滿足城市高溫風險管控要求的空間形態方案自動調整和全息展示，具體包括以下優點：
30、1、本專利技術通過建立高溫指標測度系統，基于城市空間沙盤實現了高溫風險區的測度與分級，除了中小尺度的空間形態優化，還將城市高溫風險區分區狀況的判別結果拓展到城市尺度，能夠應對100km2以上范圍內的大規模高溫風險識別和形態自動優化需要。
31、2、本專利技術通過構建本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，根據所述熱風險指數對城市高溫風險區進行分區包括：
3.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，每個空間分析單元的熱風險指數，為該空間分析單元內所有土地利用類型地塊的熱風險指數之和，第n個土地利用類型地塊的熱風險指數Hn為：
4.根據權利要求2所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，通過多智能體的交互迭代激勵智能體采取能夠降低高溫風險的動作，直至滿足優化條件，輸出城市高溫風險區域空間形態優化結果包括：
5.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，所述獎勵函數為：
6.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，根據每個所述空間分析單元的空間形態要素及熱風險指數，通過聚類算法計算空間形態要素的重要性指標包括：
7.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形
8.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，所述空間形態要素包括建筑層面的建筑高度、建筑密度、建筑朝向、建筑形態、建筑功能混合度、建筑材料和建筑色彩指標，街道層面的街道高寬比、街道方向、道路面積比和貼線率指標，綠地水體層面的綠地率、水體面積、建筑植被覆蓋率和硬質率指標，以及天空可視角系數。
9.一種城市高溫風險區域空間形態的自動優化系統，其特征在于，包括：
10.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被加載至處理器時實現根據權利要求1-8任一項所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法。
...【技術特征摘要】
1.一種城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，根據所述熱風險指數對城市高溫風險區進行分區包括：
3.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，每個空間分析單元的熱風險指數，為該空間分析單元內所有土地利用類型地塊的熱風險指數之和，第n個土地利用類型地塊的熱風險指數hn為：
4.根據權利要求2所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，通過多智能體的交互迭代激勵智能體采取能夠降低高溫風險的動作，直至滿足優化條件，輸出城市高溫風險區域空間形態優化結果包括：
5.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，所述獎勵函數為：
6.根據權利要求1所述的城市高溫風險區域空間形態的自動優化方法，其特征在于，根據每個所述空間分析單元的空間形態要素及熱風險指...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊俊宴，黃雨悅，邵典，崔澳，張潔瑋，史宜，
申請(專利權)人：東南大學，
類型：發明
國別省市：
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