本文面向全球城市化与生态危机并行背景下的复合环境暴露问题，构建集成 MSPA、CRITIC、机器学习与 SHAP 的量化分析框架，系统解析城市灰绿空间对污染、热、湿复合暴露的非线性调控机制。研究以扩张型资源城市呼和浩特为案例，基于 2010 年与 2020 年土地利用、PM2.5、地表温度和相对湿度数据，揭示不同发展阶段、灰绿空间结构与季节气候共同作用下的复合暴露演变规律。
PM2.5、地表温度与相对湿度在城市空间中具有协同暴露特征，对居民健康形成复合压力。灰色空间和绿色空间共同影响污染扩散、热量蓄积、水汽调节和生态缓冲，但传统方法往往依赖同质化指标与线性假设，难以解释复合暴露的非线性阈值与交互机制。
PM2.5 损伤呼吸系统，地表温度影响热风险，相对湿度改变污染扩散与人体舒适度，三者需要综合评估。
灰色空间影响排放、蓄热与通风，绿色空间影响降温、滞尘与水汽调节，单独分析任一空间类型都不充分。
呼和浩特 2010—2020 年经历扩张型发展，建成区扩张、工业用地变化与生态建设共同重塑复合暴露格局。
研究形成“多源数据预处理—PLREI 指数构建—灰绿空间指标提取—机器学习模型筛选—SHAP 归因解释—三维交互分析”的完整技术路线。
将 PM2.5、日间地表温度 LST 与相对湿度 RH 按春、夏、秋、冬聚合到 3 km 网格，采用 CRITIC 客观赋权法计算各季节综合暴露指数。
基于 GlobeLand30 土地利用数据识别灰色空间与绿色空间，融合 Fragstats 景观格局指数与 MSPA，构建覆盖规模、复杂性、连通性与结构完整性的综合指标体系。
比较多种机器学习模型后，随机森林在 8 个年份—季节场景中表现出较好稳定性与泛化能力，进一步采用 SHAP 识别变量贡献、非线性轨迹、阈值效应和交互关系。
CRITIC 通过指标标准差和相关冲突性确定客观权重，减少主观赋权偏差。
该框架用于揭示城市发展阶段转型背景下灰绿空间调控机制的结构性演变。
研究表明，呼和浩特市 2010—2020 年 PLREI 呈现明显的阶段转型特征：调控机制由“季节波动、灰色主导、绿色形态调控”转向“灰绿协同、三元稳定、建筑形态主导”。
本文构建的 MSPA-CRITIC-ML-SHAP 集成方法突破了传统单要素与线性假设的局限，为识别城市生态系统中的非线性响应、阈值效应和交互机制提供了可拓展工具。
污染-热-湿复合暴露不是单一污染或单一热环境问题，应通过灰绿空间结构协同优化进行系统性治理。
新建区域应强化绿地网络连通性、生态缓冲带和冷源地衔接，避免建筑覆盖和形态复杂性叠加推升暴露。
冬季采暖、干燥扬尘和逆温静稳会推高 PLREI，应结合绿地连通、存量更新和实时环境监测进行差异化治理。