近日，我校地理科学学院青年教师赵健清博士在权威学术期刊《Sustainable Cities and Society》上发表了题为 “Investigating the quantitative impact of the vegetation indices on the urban thermal comfort based on machine learning: A case study of the Qinhuai River Basin, China”的研究论文。赵健清博士为论文的第一作者，江苏第二师范学院为论文的第一单位。
植被通过蒸散和遮荫在调节城市热环境方面发挥着关键作用，直接影响局部温度和整体热舒适度。然而，结合多元植被指数探究城市化对热舒适度的影响机制仍不明确。本研究基于多时相遥感数据，采用机器学习模型对秦淮河流域中植被指数与热舒适度之间的定量关系进行了深入探讨。结果表明，能够反映植被水分及生长状况的归一化差值水分指数与短波红外指数是表征城市热环境的重要指标。此外，本研究进一步在城市功能区尺度上细化了这些指标的作用机制，弥补了已有研究对城市功能区差异考虑不足的缺陷，并为制定更具针对性的城市规划策略提供了科学依据。
《Sustainable Cities and Society》期刊是Elsevier旗下国际性期刊，在城市环境研究领域具有顶尖影响力， JCR分区及中科院分区均被列为Q1，2024年影响因子为10.5，所涉及领域涵盖城市与社会的可持续发展、城市规划以及环境治理等方面。
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106357
图1 秦淮河流域的热舒适度时空分布模式
