灾害风险与韧性

极端干旱城市移动 transect 中近地面气温对内燃机大气修正系数的影响：以墨西哥西北部为例

研究在墨西哥下加利福尼亚州墨西卡利市开展15公里城市移动样带观测，分析近地面气温对内燃机性能的影响，并结合地面测量与Landsat 8热红外影像。结果显示，近地面气温时空变化显著，且与地表温度格局密切相关；接近50°C的高温可使发动机性能较标准测试条件下降最多3.35%，冬季较凉条件则可提升约4.6%。

运用地理空间技术与人工神经网络对气候变化影响下的热舒适度进行空间建模：约旦西北部案例研究

研究利用约旦西北部六个气象站1991至2024年的气候数据，以室内温度指数构建高密度地区热舒适度空间分布图，并结合数字高程模型、反距离加权插值和人工神经网络进行分析。结果显示，夏季热应激持续时间较长，热舒适度存在显著时空差异；模型预测表现良好，可为城市规划与气候适应策略提供支持。

为规划而规划：墨西哥蒙特雷可持续、智慧与韧性城市模式的可实施性探析

文章考察2000至2040年可持续、智慧与韧性城市模式如何融入墨西哥蒙特雷的大都市及市级城市政策，并回顾四份城市发展规划和一份城市韧性规划。研究指出，这些模式虽日益写入官方政策，却未充分回应实施所需的制度与治理条件；规划因而更多成为象征性表态，而非推动地方实际转型的工具。

流动中的城市韧性：跨国市政网络中的城市韧性政策扩散

研究以100韧性城市网络（100RC）为例，检验跨国市政网络中的政策扩散假设，分析成员城市韧性战略文件构建的政策知识流动网络。结果显示，高收入国家城市具有较强影响力，而较强的学习者主要来自中高收入和中低收入国家；纽约、墨尔本、新奥尔良、鹿特丹、墨西哥城和麦德林是网络中的关键城市。研究还发现网络存在“全球北方偏向”。

严寒地区城市的高分辨率气温制图与可解释的多尺度建成环境分析：助力气候适应

城市设计中气候适应与减缓综合评估的方法框架

德国奥格斯堡城市绿地与城郊森林微气候：季节与天气尺度视角

研究在德国奥格斯堡对五处结构各异的城市绿地及一处植被覆盖的居住区开展两个年度周期的气候观测，涵盖混交林、松林、荒原和城市公园。各地点昼夜气温差异均大于季节和天气尺度的变化。混交林白天降温能力最强、昼夜温度波动最小；树木密度与较低气温的关联最强，尤其在夜间。热浪期间，混交林使最高修正生理等效温度降低约6°C。

让树木发挥更大作用：默西森林城市森林治理的长期学习与适应

花园城市中的绿色缺口：库马西基于生态系统的适应与尚未兑现的城市韧性承诺

从地下水出发：家庭如何重塑开普敦旱灾后的城市韧性

“假设情景”框架：用于模拟城市韧性与灾害影响的情景式反事实方法

非正规城市住区的灾害风险感知：多米尼加共和国圣多明各案例研究

研究评估了多米尼加共和国大圣多明各九个非正规住区居民的灾害风险感知，并考察其与贫困及社会—环境脆弱性的关系。调查发现，居民普遍适度低估气候相关风险；社会经济匮乏与较高的感知脆弱性相关。研究指出，风险感知不足是气候适应的重要障碍，需结合社会保障、气候教育、城市韧性与社区适应政策加以应对。

通过城市公园规划增强气候适应能力：基于大数据模拟北京高温天气下的公园访客模式

粤港澳大湾区居民对城市灾害风险的应对：基于文献计量与主题建模的系统综述

本文系统梳理粤港澳大湾区居民应对城市灾害风险的研究，依据PRISMA 2020流程筛选144篇文献，并采用文献计量、关键词共现、区域—灾害矩阵及主题建模等方法。研究发现，相关研究在2020年后增长加快，并归纳出六个相互关联的主题，提出以居民为中心的韧性规划应衔接可信预警、包容性数字传播、可及防护资源与跨界协作。

拉丁美洲和加勒比地区中等城市的城市扩张、非正规性与气候变化：挑战与机遇

本文梳理2014—2024年有关中等城市蔓延的学术与灰色文献，考察其对气候变化挑战的关注。研究发现，学术文献侧重解释与建模，灰色文献侧重实施与监测；两者虽互补，却存在研究发表周期与决策实施时限错位的问题，凸显加强气候适应实施工具的必要性。

让气候行动计划落地：加利福尼亚城市如何实施以公平为核心的目标

研究结合文件分析、量化评分和对七名市政官员的访谈，评估加利福尼亚20座在气候行动计划中设定公平目标的中小城市如何制定实施策略并推进落实。政治领导承诺、指定公平事务负责人、脆弱性评估和广泛社区参与与较好进展相关，但实施总体仍处早期，且多局限于易实现的阶段性目标。研究建议设定可衡量目标、落实专项资金、整合正义策略并降低参与门槛。

改进基于风险的元启发式洪水疏散路径优化算法

研究将路径洪水风险纳入目标函数，改进蚁群优化、遗传算法、粒子群优化和麻雀搜索算法，并应用于英国约克市 2023 年洪水事件。结果显示，改进算法可规划避开高风险区域的步行疏散路线，并在风险、转弯数量和计算速度方面各有优势。

利用 AlphaEarth 卫星 GeoAI 嵌入数据降尺度城市地表温度：美国跨城市评估

研究评估 AlphaEarth Foundations（AEF）嵌入数据能否借助深度学习，将城市环境中 30 米分辨率的 Landsat 地表温度降尺度至 10 米。研究覆盖美国 26 座城市，并检验模型精度、空间稳定性、特征重要性及跨城市迁移能力。

作为复杂适应系统的智慧城市：城市韧性的数字反馈框架

本文探讨如何将数字技术整体融入城市系统，以建设可持续、适应性强且有韧性的智慧城市，并提出基于系统思维的治理与设计框架。研究采用定性多方法，结合文献综述和对新加坡、阿姆斯特丹、武汉、哥本哈根、巴塞罗那及印度卡纳塔克邦城市的比较案例分析。研究发现，韧性更取决于数字基础设施与适应性治理、互操作性和公众参与的整合，而非技术部署规模；据此提出数字反馈框架。

利用大型语言模型生成合成道路网络：迭代校准框架

文章提出一种利用大型语言模型生成合成城市的新方法：模型直接生成高层级合成道路结构，并通过工具提供的结构反馈进行迭代校准。该框架将自然语言要求转化为量化规格，并依据目标指标验证生成网络，可用于构建适应性强、语义明确的合成城市，以支持模拟和情景分析。