城市化改变了地表特性,驱动了微气候的变化。城市形态影响着人们的活动、环境暴露以及健康状况。为了量化这些关系,开发详细且统一的城市形态长期测量数据至关重要。局地气候区(Local Climate Zones, LCZ)是一种与文化无关的城市形态分类体系。然而,迄今为止尚无国家、洲际或全球尺度的长期 LCZ 图集。本文开发了一种方法,可用于绘制1986年至2020年间美国大陆地区的 LCZ 分布图,空间分辨率为100米。我们采用了轻量级的上下文随机森林模型,利用结合众包与专家标注的混合建模流程以及云端建模能力,这种方法可推广至其他国家和洲际地区。我们模型表现良好:整体精度为0.76(各类别F1分数介于0.55–0.96之间)。据我们所知,这是首个关于美国大陆的高分辨率长期LCZ图集。该研究成果可广泛应用于地球系统科学、城市规划和公共健康等领域。