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将元胞自动机理论和马尔可夫模型相结合,构造了可用于城市热环境模拟与预测分析的CA-Markov模型.以西安市为例,基于单窗算法反演了西安市2000年和2006年两个不同时相城市热环境数据,并利用构建的CA-Markov耦合模型,模拟分析了西安市2018年城市热环境格局分布特征.结果表明:(1)CA.Markov模型具有较高的模拟精度,可用于城市热环境的模拟研究;(2)2018年西安市不同热岛类型面积由高到低依次为:常温区〉绿岛区〉热岛区〉强热岛区〉强绿岛区,所占面积比例分别为:70.20%、13.06%、