随着气候变化和城市化进程,城市内涝给我国城市安全和可持续发展带来越来越严峻的挑战。虽然众多工程性措施(如管网改造)和非工程性措施(如海绵城市)正被应用于城市内涝防治,然而目前对城市内涝的环境致灾机理仍然缺乏清晰的认识。因此,基于城市内涝历史记录和空间统计学方法,研究城市内涝的空间特征和发生原因具有明显的研究意义和现实价值。本文以上海市中心城区为研究区,基于1997-2013年街道积水记录构建了城市道路积水空间数据库,并结合可能影响道路积水的环境因素,分别构建了基于普通最小二乘法(OLS)的线性回归模型和地理加权回归模型(GWR),探索了道路积水频次的环境影响因素及其空间差异。研究结果表明GWR模型比OLS模型取得了更好的拟合效果：更高的R2,更低的AIC值和MSE值；OLS模型的残差表现为显著的空间自相关,而GWR模型的残差不具有空间自相关。另外,与OLS模型的全局单一系数相比,GWR模型反映出各变量系数的空间异质性。整体而言,高程、河网密度和网管密度对道路积水频次具有负向影响,而排水压力和棚户区数量具有正向影响。而绿化率在OLS模型中具有负向系数,在GWR模型中则既具有正向影响又具有负向影响。因此,GWR模型能更好拟合解释变量与道路积水频次关系的空间分异特征,这对认识城市内涝的成灾机理并进行有效防治可能具有重要作用。