Spatially Validated Explainable GeoAI for Urban Heat Attribution in Benghazi, Libya Quantifying Validation Leakage, Built-Up Effects, and Coastal Moderation

الملخص

تواجه دراسات الحرارة الحضرية في المدن الشحيحة بالبيانات مشكلة منهجية متكررة تتمثل في الاعتماد على تقسيمات عشوائية قد تبالغ في تقدير قدرة نماذج التعلم الآلي بسبب الترابط المكاني بين الخلايا المتجاورة. تطبق هذه الدراسة إطار GeoAI تفسيريًا وقابلاً لإعادة الإنتاج على بنغازي باستخدام درجة حرارة سطح الأرض من Landsat Collection 2 Level-2 ومؤشرات NDVI وNDBI وMNDWI والمسافة من الساحل. تم تحليل 12,381 خلية صالحة عند مقياس 240 مترًا، مع اختبارات حساسية عند 150 و510 أمتار، ومقارنة Ridge وRandom Forest وHistGradientBoosting تحت تحقق عشوائي وتحقق مكاني بخمس كتل جغرافية. عند 240 مترًا انخفض أفضل R² من نحو 0.958 في التحقق العشوائي إلى 0.829 في التحقق المكاني، وارتفع RMSE من نحو 1.56 إلى 3.14 درجة مئوية، واستمر النمط نفسه عبر المقاييس الثلاثة. أظهر SHAP أن NDBI هو المتغير الأكثر تأثيرًا، بينما كان MNDWI والمسافة من الساحل من أهم محددات السياق الحراري. وكانت الخلايا ذات NDBI المرتفع أدفأ بوسيط 5.70 درجة مئوية من الخلايا ذات NDBI المنخفض. توضح النتائج أن التحقق المكاني ليس تفصيلاً إجرائيًا بل شرطًا لتقدير واقعي لقابلية تعميم نماذج الحرارة الحضرية، وأن التفسير التخطيطي لبنغازي يجب أن يميز بين أثر البناء والسياق الساحلي والغطاء السطحي بدلاً من الاعتماد على مؤشر خضرة منفرد.