文献自2019年9月发表于Nature
截至2024年10月被引用 593次
研究背景
城市化进程加剧了全球气候变暖，特别是城市热岛效应（UHI），提升了城市地区的温度，增加了热相关疾病和死亡率的风险。随着全球超过一半的人口居住在城市地区，理解和缓解UHI效应变得尤为重要。然而，城市热岛强度受城市规模和气候条件等多种因素影响，目前仍缺乏统一的解释和有地理针对性的缓解策略。因此，迫切需要研究UHI效应的驱动因素，并提出有效的缓解措施。
研究方法
作者分析了超过30,000个城市夏季城乡地表温度差异（ΔTs），发现ΔTs与年平均降水量和城市人口规模之间存在非线性关系。作者引入了一个粗粒化模型，将人口、背景气候和UHI强度联系起来。该模型考虑了城市扩张时其结构和功能可预测地改变的事实，包括建筑材料、热储存和蒸散发通量的变化，以及人类活动和能源消耗的增加。为进一步探究ΔTs的影响因素，作者选择了欧盟与东南亚两个地区，通过分析其温度、降水和绿化覆盖数据，从而提供具体的热缓解策略。最后，作者考虑了城市植被和反照率管理对UHI效应的影响，提出针对不同气候和城市规模的缓解策略。
图1 模型概念框架
其中，fs-1与fa-1代表地表与大气温度对能量的敏感性，γ和aT是解释参数，∆S是由于城市引起的地表反照率、发射率、蒸散发、对流效率和人为热变化引起的强迫扰动的能量。
表1 本研究使用的数据
主要研究结果
3.1 全球城市变暖格局
城乡夏季地表温度差异（ΔTs）与年平均降水量（P）之间存在非线性关系。ΔTs随降水量的增加而增加，但在高降水量时趋于饱和（图2a）。ΔTs在不同气候背景下有所不同，在温暖气候下，UHI强度会随着背景温度的升高而降低（图2b）。城市规模对UHI强度的影响也受到气候条件的调节，表明在湿润条件下城市规模对UHI的影响减弱。与城市人口密度相关的城市与农村地区在蒸散发和对流效率上的差异对UHI效应起着关键的调节作用（图2f）。
图2 背景气候和人口规模对城市变暖及其组分的影响
3.2 热减缓策略
尽管欧洲（EU）和东南亚（SEA）地区城市在绿化覆盖率上有显著差异，但两者的UHI强度相似，与粗粒化模型预测的P-ΔTs关系中观察到的非线性一致。这表明在某些气候条件下，仅通过增加城市绿化来降低温度可能效果有限（图3）。城市绿洲效应在很大程度上受城市植被覆盖量和灌溉水平的控制。在P<1000 mm/yr的地区，以植被和反照率为重点的降温策略更有效，因为在较高的降水条件下，很难实现ΔTs≤0.5℃（图4）。而城市人口密度对UHI强度的影响在湿润气候中较小，但在干旱地区则可以通过灌溉来降低UHI强度。
图3 欧盟和东南亚的城市变暖和绿色空间
图4 背景气候对热减缓策略效率的影响
文献领读
思考1
该研究提供了全球城市热岛效应（UHI）的普遍规律，揭示了UHI强度与城市人口规模和年平均降水量之间的非线性关系，为全球不同气候和城市规模下的UHI效应提供了统一的解释模型，并强调了气候和人口因素的综合影响。但该模型可能在特定城市或地区的适用性上存在局限性。如该研究中欧盟城市与东南亚城市的对比并未考虑到两个地区的经济发展与城市化程度，可在前期筛选两个气候区城市化程度相近的城市进行对比，其结果可能更具可靠性。
思考2
该研究在分析城市热岛效应时主要关注了夏季情况，而UHI效应具有明显的季节性变化。不同季节的气候条件、植被覆盖和人类活动模式都会影响UHI的强度。接下来可考虑扩展模型，以覆盖全年不同季节的数据，从而更全面地理解UHI的季节性特征及其对城市居民生活的影响。
