城市如何運用創新技術，踏上更加可持續的發展路徑。
隨著城市體量的不斷擴張，對於創新、可持續的城市熱島（HUI）效應解決方案的需求也變得愈發迫切。數字孿生提供一種頗具前景的方法以應對城市熱島挑戰，包括能源消耗高企、空氣質量下降以及眾多可能影響居民健康的負面因素等等。本文列舉了數字孿生在城市規劃中的實效性示例，從依託機器學習模型更好地分析熱量分布、到提高市政管理透明度與社區參與度，同時介紹了現實世界中的案例研究結論，希望深入探討城市應如何運用這項技術以踏上更加可持續的發展路徑。
由於人類活動強度更大、建築密度更高且綠地面積有限，城市區域溫度往往遠高於周遭農村地區，而這就是所謂城市熱島效應。此類影響已經對城市居民的健康與福祉構成重大挑戰，而且問題本身也隨著城市化進程的推進而不斷凸顯。預計到2050年，全球三分之二的人口將居住在城市，而如何應對熱島效應問題自然也成為橫亘在創造更宜居、氣候更舒適的城市環境面前的一道難關。
促成城市熱島效應的主要因素之一在於城市形態，具體包括城市基礎設施的設計、布局以及所用材料。高樓林立、街道狹窄、大量保溫材料的密集使用共同加劇了城市熱島效應的加重。例如，一旦建築物的高度遠遠高於街道寬度，則會形成「街道峽谷」，導致其吸收熱量並減少氣流，進而加劇城市熱島效應。綠地面積的匱乏進一步加劇了這個問題，限制了自然降溫的可能性。相比之下，擁有大量樹木、公園及屋頂綠植等綠色基礎設施的城市則能夠顯著降低地表溫度、改善熱舒適度，創造出更加宜居的城市環境。
圖一：開發的3D建築形態場景，能夠可視化模擬風、溫度及PET的變化
城市形態與環境舒適度
數字孿生提供一種極具前景的方法，能夠將種種基於自然條件的解決方案整合到城市規劃當中，從而減輕城市熱島效應。數字孿生屬於動態虛擬模型，能夠複製真實環境並不斷更新實時數據，使得城市規劃者得以模擬降低城市溫度的不同策略。規劃人員可以在進行實際調整之前測試增加綠地、改變建築材料或者重新設計街道對於城市熱島效應造成的潛在影響。通過提供城市系統的實時交互視圖，數字孿生技術能夠為決策者提供更為明智的數據驅動支持。數字孿生模型還能夠洞察城市形態與環境舒適度之間的關係，例如建築物位置如何影響氣流及太陽能潛力——這兩者都會左右城市熱島效應的實際強度。
數字孿生技術的一大創新用途就是3D城市建模與環境模擬。通過整合雷射雷達及衛星圖像等地理空間數據，規劃人員可以建立起詳盡醋，模擬不同城市形態對於溫度分布的影響。這些模型可幫助規劃人員評估建築物高度、方位及材料特性的變化如何影響特定區域的保熱結果。通過將太陽輻射及風向等因素以可視化形式呈現，數字孿生技術正迅速成為預測規劃決策結果以及優化城市降溫策略的有力工具。
機器學習模型
研究結果表明，數字孿生技術在城市規劃當中確有實效。例如，數字熱量孿生中的機器學習模型使得規劃人員能夠了解熱量在城市環境中的行為模式，並預測不同的布局或者材料如何影響環境溫度。數字孿生提供的3D可視化功能則讓規劃人員有機會了解建築物、街道以及綠地之間如何相互作用，從而捕捉熱量或者改善氣流，進而幫助降低城市溫度。換言之，數字孿生能夠幫助市政部門做出更加明智、更適應氣候條件的規劃決策。
數字孿生另一極具價值的應用，則是讓公眾廣泛參與到城市規劃中來。交互式模型使得社區成員也能看到擬議的調整將如何影響他們的社區並就此提出反饋，確保規劃決策能夠反映出當地居民的需求與關切。這種良好的參與狀態自然有助於促進城市規划過程的透明度與協作水平。
集成挑戰
然而，將數字孿生融入城市規劃仍面臨著不少挑戰。具體障礙包括數據質量、實時傳感器集成以及數字孿生系統帶來的維護成本。此外，數字孿生模型還需要依託於穩定可靠的數據流，而這些數據往往很難在大型城市區域內持續收集。不過隨著技術的進步以及更多城市採用數字孿生，這些工具可能會成為應對城市熱島效應等環境挑戰的關鍵。
以下兩項案例研究，重點介紹了城市如何在城市規划過程中運用數字孿生技術以對抗城市熱島效應，支撐起更具可持續性的城市發展路徑。
圖二：識別由新建建築形式造成的熱區和冷區
案例研究：荷蘭恩斯赫德
恩斯赫德是荷蘭東部特溫特地區的一個城市。由於城市化進程加快以及不透水硬化地面的增加，該市一直飽受城市熱島效應的影響。近年來，由於熱浪來襲的頻率和強度越來越大，這座城市在酷暑之下尤其容易受到城市熱島效應的極端影響。
在這種情況下，市政部門決定開發一款通過數據驅動決策以解決城市熱島效應的工具。這意味著他們需要創建一套3D環境，能夠可視化不同天氣參數下的建模結果，同時要求該模型能夠根據修改之後的建築環境數據給出相應的預測指標。很明顯，單靠體感溫度（PET）在不同複雜天氣參數組合（例如風力強度、風向、濕度及氣溫）之下得出的可視化熱舒適度模式還遠遠不夠。此外，該項目還希望了解建築環境變化對於周遭社區造成的直接影響。
通過與特溫特大學合作，整個項目均基於開源軟體及方法開發而成。來自國家AHN-4雷射雷達點雲數據集的開源3D資訊成為構建3D模型的基本前提，其天氣資訊則取自EPW典型氣象年5.2全球數據集——此數據集由特溫特機場的氣象傳感器採集得來。也就是說，對於任何給定的典型月份，該模型均可對天氣條件進行小時級別的精確建模。
使用從兩個晝夜平分點到兩個至日當中提取到的數據，其能夠計算出現有建築形式的熱舒適模式。之後通過對3D環境本體進行修改以引入高層建築，同時消除給定社區中的小型建築，再根據不同日期計算熱舒適模式，即可根據晝夜平分點得出平均條件、再由至日構成最極端條件。
也就是說，恩斯赫德的數字孿生系統構建出一套詳盡的城市3D模型，使用修改後的PET體感溫度指標來模擬熱舒適模式。該模型使得城市規劃者能夠直觀看到城市內不同區域將在建築形式的變化之後發生怎樣的反應，進而影響地表周圍的熱舒適度。這套模型還幫助決策者們評估如何規劃各種干預措施，藉此抵消引入新建築所造成的預測熱點，亦可識別出由於新建建築形式而構成熱區及冷區的過程，再藉此模擬並評估城市構造的變化（例如新建築的落成）將如何影響城市的熱量分布（見圖二）。當
當然，其目標仍然是使用實時傳感器資訊取代全球天氣數據集，藉此創建出更為準確的天氣模型並作為決策基礎。而且即使傳感器網路暫時無法支撐起戰略性的整體規劃與建築布局，全球數據集也足以提供關於預期熱舒適改進趨勢的總體概念。
圖三：當前條件——無水體，溫度為15.32攝氏度
案例研究：德國伍珀塔爾
伍珀塔爾是一座位於德國伍珀河沿岸山谷中的城市，由於其地形特徵以及密集的城市布局，導致這裡面臨著獨特的城市熱島效應挑戰。沿河地形導致空氣流通受限，因此將大量熱量滯留在城市低洼部分而加劇了城市熱島效應。預測表明，到2060年當地火熱天數將顯著增加，而有效的市政規劃對於緩解城市熱島效應必將至關重要。
為此當地啟動了一個項目，旨在開發一套交互式平台，用於可視化各類場景及其對伍珀塔爾決策的潛在影響。由此誕生出的正是基於數字孿生的規劃支持系統（DT-PSS），旨在模擬不同城市規劃場景對於城市熱島效應的具體作用，例如增加綠地面積、建造新建築、增加人口密度或者修改建築物布局等。這套規劃支持系統框架整合了過往的數據收集及分析結果，使用實時溫度數據創建出3D城市模型並可對城市熱島效應的形成做出預測性場景評估。通過將機器學習、實時數據與3D城市建模相結合，這裡建立起一套創新的模擬系統，其中使用九大關鍵預測變量訓練隨機森林模型，包括歸一化差異植被指數（NDVI）、歸一化差異水指數（NDWI）以及人口密度等。之所以選擇這些變量，正是因為它們與溫度具有很強的統計相關性。
之後，再將這套預測模型與伍珀塔爾地面傳感器收集到的實時溫度數據相結合，即可對數字孿生副本進行持續更新。實時數據的集成使得該系統能夠模擬並響應不同規劃場景所造成的相應溫度變化。經過訓練的模型隨後被整合至伍珀塔爾的3D城市模型當中，再導入虛幻引擎（UE）平台，由該平台最終渲染出高級可視化及交互式模擬環境。如此一來，用戶可以靈活探索干預措施對於城市熱島效應形成過程的影響，例如改變建築密度或者增加綠地面積（見圖三和圖四）。
為了保障其實用性，該系統在設計上還參考了城市規劃人員及市政官員的意見。在研討會上，利益相關方使用虛擬現實（VR）眼鏡與模型進行交互，探索各類「假設」情景，並就系統的可用性及相關性提出反饋，以確保最終成果能夠更好地滿足實際需求。
他們還為規劃支持系統開發出了簡潔的移動版本，用以增強城市規劃人員及利益相關方的可訪問性與功能可用性。移動版本的優勢在於能夠將接觸面推廣至普通居民，讓更多當地住戶積極參與到與數字孿生模型的交互中來，幫助他們直觀觀察不同城市發展場景將對他們的日常生活與社區形態造成怎樣的影響。這種能力有助於改善規劃人員與居民之間的溝通透明度與協作水平，使得居民能夠就擬議的干預措施提出意見和反饋。此外，移動平台的建立也鼓勵居民們參與當地規劃決策，由民眾評估環境變化造成的直接影響，並倡導優先考慮有益於社區福祉的策略。總的來說，移動版規劃支持系統增強了公眾參與度，使得城市規劃工作更具包容性、也能更加準確地反應社區訴求。
圖四：未來規劃場景——水體溫度為13.08攝氏度，城市熱島效應強度降低約18.26%
