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作者：范强;刘凯泽;张兵;
单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
摘要：针对资源型城市热环境成因机制的复杂性以及高温挑战日益加剧问题，该文选择4个典型资源型城市为研究区，选取自然因素和人文因素作为影响因子，构建了基于麻雀搜索算法(SSA)优化的XGBoost回归模型，并结合SHAP解释机制量化各驱动因子对城市热环境的影响。研究发现，所选因子对热环境的作用效果和贡献程度因城市的阶段性发展特征存在显著差异，这与城市化过程中地表覆被类型的空间差异具有密切关联；SHAP可解释性分析进一步揭示了各变量对热环境的具体影响，展现了模型在解释变量作用机制上的可靠性和透明性；SSA能够有效的对模型进行优化，构建的SSA-XGBoost模型的R~2均在0.9以上，表现出良好的稳定性和回归能力。该模型更精确地分析了资源型城市热环境非线性因素影响，为典型资源城市的建设和管理提供参考。
关键词：热环境;;地表温度;;SSA-XGBoost;;资源型城市;;非线性回归;;SHAP可解释
基金资助：国家自然科学基金项目(42204031)
