El espacio urbano azul-verde (UBGS) juega un papel crítico en la mitigación del efecto de isla de calor urbano (UHI) y en la reducción de las temperaturas de la superficie terrestre (LST). Sin embargo, la investigación existente no ha explorado suficientemente la optimización de las configuraciones espaciales de UBGS ni sus interacciones con la morfología urbana. Este estudio toma la ciudad de Nueva York como caso y investiga sistemáticamente estrategias de enfriamiento urbano a pequeña escala integrando múltiples factores, incluyendo ajustes en la proporción azul-verde, diseños espaciales, composición de la vegetación, densidad de edificios, altura de los edificios y tipologías de diseño. Utilizamos datos geográficos de múltiples fuentes, incluyendo cobertura terrestre derivada de LiDAR, datos de OpenStreetMap y datos de huellas de edificios, junto con datos de LST recuperados de imágenes de Landsat, para desarrollar un modelo de predicción basado en redes generativas antagónicas (GANs). Este modelo puede generar rápidamente predicciones visuales de LST bajo varios escenarios de configuración. Este estudio emplea una combinación de métricas cualitativas y cuantitativas para evaluar el rendimiento de diferentes etapas del modelo, seleccionando el modelo más preciso como el marco experimental final. Además, el diseño experimental controla estrictamente el área de estudio y la asignación de píxeles, combinando métodos manuales y automáticos para asegurar la comparabilidad de diferentes configuraciones de proporción. Los principales hallazgos indican que una proporción azul-verde de 3:7 maximiza la eficiencia de enfriamiento; una proporción de cobertura de arbustos a árboles de 2:8 tiene el mejor rendimiento, con configuraciones dominadas por árboles superando a las dominadas por arbustos; los diseños lineales concentrados logran hasta un 10.01% de efecto de enfriamiento; y los edificios más altos exhiben un rendimiento de enfriamiento de UBGS significativamente más fuerte, con áreas superaltas logrando efectos de enfriamiento aproximadamente 31 puntos porcentuales más altos que las áreas de baja altura. Los diseños de patio mejoran el flujo de aire y los efectos de enfriamiento sinérgicos, mientras que los diseños compactos limitan el potencial de enfriamiento de UBGS. Este estudio propone una aplicación innovadora de GANs para abordar una brecha clave en la investigación sobre la optimización cuantitativa de las configuraciones de UBGS y proporciona una referencia metodológica para la planificación sostenible del microclima a escala de vecindario.