驱动因素如何影响不同城市功能街区地表温度的日变化？ 对城市热环境形成机制的全面深入理解是热环境调控的基础，然而，目前对于驱动因素如何在城市功能街区（UFBs）内影响白天和夜间地表温度（LST）的认识还不够充分。我们以中国西安为案例，综合了包括ECOSTRESS、Landsat-8和高分一号在内的遥感数据，以及包括道路网络、兴趣区域、POI、建筑足迹和手机信令等地理数据。本研究将城市功能区划分为10种类型，反演了白天和夜间的LST，计算了5种类型的驱动因素，并最终利用提升回归树分析了驱动因素对昼夜LST的贡献和边际效应。结果表明，不同时间和UFBs的LST及其驱动因素存在显著差异。工业区块和城中村白天的LST较高，而居住区块、商业区块和公共服务区块夜间的LST较高。工业区块是白天推动整体LST上升的主要区块，而居住区块则是夜间的主要区块。位置距离（-）和人口密度（+）在白天和夜间对所有UFBs的LST都有影响，归一化植被指数（NDVI）（-）、建筑密度（+）和容积率（-）是大多数UFBs白天的关键因素，而归一化植被指数（+）、地表反照率（-）和兴趣点密度（+）是夜间的关键因素。大多数驱动因素具有显著的影响阈值，但在不同的UFBs之间存在小的差异。本文旨在阐明驱动因素如何影响不同UFBs在白天和夜间的城市LST的机制，从而为更有针对性的热环境调控和昼夜权衡提供新的支持。 本文以中国西安为案例研究对象，旨在从城市功能街区（Urban Functional Blocks, UFBs）的角度探索日间地表温度（Land Surface Temperature, LST）的差异，并研究不同UFBs中日间效应对LST的驱动因素的影响及其变化。研究着重关注以下几个问题：1. 城市LST的日间变化是怎样的？2. 不同UFBs中LST的日间变化如何？3. 影响不同UFBs日间LST的驱动因素是什么？4. 不同UFBs中关键指标边际效应的变化情况如何？这项研究将为理解UFBs中LST日间变化提供理论基础，为识别影响城市LST的关键因素及其调控阈值提供新的证据，并指导管理者在日间时段进行更加精细的城市热环境调控。