随着全球城市化进程的加速，城市土地的划界与估算逐渐成为理解和应对城市化带来的气候风险的重要领域。根据联合国的预测，到2050年，全球城市人口将占总人口的68%，这一趋势将对城市的基础设施、资源管理和环境可持续性产生深远影响。城市化不仅是人口从农村向城市的迁移，还涉及自然土地和耕地被道路、建筑和其他城市结构所替代，这些变化直接影响了当地的能源、水和碳循环，进而影响区域和全球气候。近年来，高分辨率卫星遥感技术的迅猛发展为城市土地的监测提供了新的可能性。通过对地球表面的光谱反射率和发射率进行空间连续观测，研究人员能够从物理角度估算城市化土地的变化。这些估算不仅用于量化城市人口的风险，还为城市气候影响的研究提供了边界约束，并被用作不同尺度天气和气候模型的地表输入。尤其是在过去十年中，随着云计算能力和卫星任务的进步，针对城市土地进行的估算越来越多样化和精细化，出现了多种不同分辨率的全球土地利用和土地覆盖产品。然而，尽管数据集的数量不断增加，不同数据集之间的比较和分析仍然存在显著差异。这些差异主要源于城市定义的不统一、使用的方法和尺度的不同。例如，城市化的估计通常基于人口阈值，但由于全球范围内人口密度的差异，这些基于人口的定义并不总能准确反映城市土地的实际范围。此外，数据来源、方法和定义的不同也导致了对城市土地的估算结果存在很大差异。这些差异对于使用这些数据进行城市气候风险监测和模拟城市化对气候影响的研究具有重要影响。在此背景下，本研究旨在对目前可用的中到高分辨率全球城市数据集进行全面比较，以探讨城市定义的不一致性及其对估算结果的影响。研究者将重点关注数据集选择对研究城市气候变化及其对人类影响的应用案例的影响。
图1. 国家级的城市土地利用及其在不同数据集之间的差异。a 显示的是基于全球八个国家城市用地估算值的平均城市百分比；b 显示的是这八个数据集中城市面积平均值最高的十个国家的总体城市百分比（向下递增）；c 显示的是这些城市估算值之间的变异系数（标准差除以平均值）。
图2. 从区域尺度到网格尺度的各数据集的现今城市估计值。a 显示了世界四个选定地区八个数据集的城市百分比。b 显示 0.9°×1.25°网格中城市估计值的变异系数（标准偏差除以平均值）。
图3. 城市估算的变异性对观测评估的影响。a 显示了从八个城市土地覆被数据集计算出的2018-2022年夏季全球约10,000个城市群的地表城市热岛强度的绝对变异系数。b 显示了从三个长期城市估算数据集估算出的1985年至2015年全球及各大洲洪泛平原城市用地的变化。
图4. 各种数据集对未来城市用地的预测。根据a世界、b非洲、c亚洲、d欧洲、e北美洲、f大洋洲和g南美洲的多公里尺度估算，预测2020年至2100年各种共享社会经济路径（SSP）下全球城市面积的百分比。
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参考文献
Chakraborty, T., Venter, Z.S., Demuzere, M. et al. Large disagreements in estimates of urban land across scales and their implications. Nat Commun 15, 9165 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-52241-5
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