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城市是最复杂的非均匀下垫面类型之一。城市中不透水的下垫面、建筑物、绿地等多尺度非均匀分布，改变了城市地表及其下风向区域的动力、热力、辐射和水文过程，导致复杂的地气相互作用。当今世界正处在快速城市化阶段。根据联合国人口研究计划的研究成果，预计2050年全球超过三分之二的人口将居住在城市（United Nations，2019）。城市作为人类改造自然的产物，其复杂的空间形态和下垫面物理性质与自然下垫面相比有明显的差异，加之城市区域人类活动所产生的废热和污染物质的排放，城市对局地气候有着非常大的影响。
近年来，随着中国城市化进程的加快，城市地区的环境问题日益严重，高温热浪、空气污染事件以及极端天气发生频率有所增加，如何应对这些问题以及城市化进程中如何规避这些问题将是一项巨大的挑战。城市天气气候的预测和风险评估是研究这一问题的基础，而数值模式是其中的重要研究手段，提升其对城市区域模拟性能将有助于更好地理解城市与大气之间的相互作用，为政策制定者提供可靠的数据支撑。城市冠层模式是目前天气气候模式中描述城市下垫面陆面过程的主要参数化模块，随着人们对城市陆面过程科学问题认知的深入，天气气候数值模式中城市冠层模式参数化方案的复杂度也逐步提升，从单层城市冠层模式（Kusaka et al.，2001）发展到多层城市冠层模式（Martilli，2009）。随着模式复杂度的增加，其对物理过程的描述能力也在提升，同时对模式输入参数的要求也随之提高。Grimmond等人（2010，2011）指出对城市下垫面物理属性的精细描述有助于城市陆面过程模式模拟能力的提升，而城市形态学参数是描述城市地表覆盖特征的重要物理参数之一，是城市冠层模式的重要输入参数。我国幅员辽阔，城市形态各异，难以通过单一参数进行描述，因此必须开展有针对性的城市建筑物形态学参数的研究，并构建适用于天气气候模式的数据集。
获取城市冠层数据需要强大的城市建筑数据来支持，但是现阶段获取准确的地表形态信息依然具有挑战。常用的获取城市冠层信息的方法有三种：①遥感技术，②地理测量矢量数据，③城市地理标记语言（CityCML）等虚拟城市三维模型。遥感可以快速、大规模地获取城市建筑信息，但仍依赖于更高分辨率的数据。地理测量可以获得最准确、最完整的数据，但会消耗大量的人力物力。虚拟城市三维模型虽然可以准确地刻画城市形态信息，但也需要大量的附加信息，如激光雷达数据等。利用OpenStreetMap（OSM）数据或众包结合深度学习是获取城市形态参数的一种新尝试。然而，由于这类数据是志愿者自发产生的，在一些欠发达地区，数据缺失更为严重。因此，如何获取精准的城市建筑信息是提高城市冠层模拟能力的关键（He et al.，2019；Kwok et al.，2020；Masson et al.，2020；Sharma et al.，2017；Shen et al.，2019）。