【摘要】
气候变暖通过增加极端高温暴露，给全球南方国家带来了不成比例的影响。然而，不同地区在适应能力上的差异尚不明确。由于城市居民高度依赖绿地缓解室外热应激，本文评估了全球绿地不平等问题。利用遥感数据，量化了全球约500个最大城市中暖季期间城市绿化的日间降温效果。结果显示出显著的对比：全球南方城市的降温能力约为全球北方城市的70%（2.5 ± 1.0 °C对比3.6 ± 1.7 °C）。在这些城市中，普通居民所获得的降温适应效益也存在类似差距（2.2 ± 0.9 °C对比3.4 ± 1.7 °C）。这种不平等主要源于全球南北方城市绿地数量和质量的差异，而这些差异又受到社会经济和自然环境因素的共同影响。研究进一步指出，全球在提升降温适应能力并减少不平等方面具有巨大潜力。
【研究背景】
全球气候变暖已成为人类社会面临的最重大挑战之一，尤其是极端高温事件的频繁发生对城市生活构成了直接威胁。由于城市的快速发展和人口集中，越来越多的居民暴露在致命的高温环境中。城市面临两种形式的升温：由气候变化引发的升温以及由城市热岛效应导致的升温。这两种升温可能是相加的，甚至可能是乘加的，对工人生产力以及人们的整体健康和福祉产生影响。
由于低纬度地区的气候较暖，生活在全球南方的居民面临的热极端风险尤为严重。由于人口密度高且人口增长率快，暴露于极端高温的人口数量可能会进一步增加。人口增长将伴随着城市化的扩展和城市热岛效应的加剧，可能会进一步加剧全球北方和南方在热应激暴露上的不平等。
幸运的是，城市绿地，尤其是城市森林，已被证明是一种缓解城市热应激的有效手段。城市绿地的缓冲效果受到其面积（相对于城市面积）和空间配置的影响。在这一背景下，绿地成为一种可以也应被积极管理的基础设施。在更广的空间尺度上，城市绿化基础设施的效果还受到区域背景气候、绿地组成或其他因素的调节。然而，迄今为止，绿地缓冲效果的地理模式，无论是由于其面积分布还是区域特定的影响，尚未得到充分表征。
仅气候变化和城市热岛效应对人类健康的影响可能已经十分严重。然而，如果这些影响主要发生在缺乏经济能力投资绿地或其他形式降温手段的城市或国家，那么情况将变得更加糟糕。许多研究记录了所谓的“奢侈效应”，即城市中的低收入地区往往拥有较少的绿地，因此生物多样性也较低。如果奢侈效应存在于城市之间，并且低收入城市也拥有较少的绿地，全球南方将最难以缓解气候变暖和城市热岛效应的综合影响，从而导致热暴露不平等的加剧。
本文评估了全球城市绿化基础设施在全球范围内降温能力的不平等。为此，本文使用遥感数据量化了全球约500个主要城市中城市绿化基础设施的三个关键变量，即（1）降温效率，（2）降温能力和（3）降温效益。一般来说，在景观尺度上，城市绿化基础设施与温度之间呈负相关关系，且相对线性，即更多的城市绿化基础设施会带来更低的温度。降温效率是衡量城市绿化基础设施面积增加所导致的温度降低程度的一个常用指标，即城市绿化基础设施-温度关系的斜率。这个简单的指标能够量化城市绿化基础设施在缓解城市热岛效应方面的质量。
与此同时，现有城市绿化基础设施对整个城市地表温度（与非植被的建筑区域相比）的降温作用被称为降温能力。因此，降温能力是城市绿化基础设施总量和其降温效率的函数。作为第三步，本文考虑了城市绿化基础设施和人口的空间分布，量化了每个城市中普通居民所获得的降温缓解效益。这一降温效益是更直接的降温效果衡量指标，它考虑了城市内部绿化基础设施的地理分布和人口密度。
【研究方法】
1、数据来源
本研究利用2018年世界城市人口数据来选取全球502个人口超过100万的主要城市。基于《2019年人类发展报告》中的人类发展指数（HDI），将这些城市分为全球北方和全球南方。对于每个选定的城市，使用2018年全球人工不透水区域（GAIA）数据来确定其地理范围。同时使用美国地质调查局（USGS）提供的Landsat卫星数据来计算每个研究城市的降温效率，使用云量较少的Landsat 8 Level 2地表温度（LST）和归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）数据。此外，研究还使用了WorldPop全球项目2018年的人口数据来计算每个城市的降温效益。
2、测量指标
降温效率：降温效率衡量绿地覆盖率增加与温度降低之间的关系，表示为绿地面积与温度变化的线性关系斜率。研究通过计算最热月份LST与NDVI之间的斜率来量化降温效率，考虑到城市内部的热环境变异性，又为每个城市的不同局部气候区类型分别计算了降温效率。
降温能力：降温能力表示现有城市绿地在整个城市范围内对地表温度的冷却能力。基于NDVI和计算出的降温效率来计算（公式1）。对于特定城市，降温能力可能依赖于其土地利用/覆盖的空间配置，但在这里将其简化为城市平均值（公式2）。
式中，CClcx和CElcz分别表示城市中某一特定地方气候区类型的降温能力和降温效率。NDVIi是100m像元i的平均NDVI，NDVImin是城市的最小NDVI，n是像元数量。降温能力可以由土地利用的空间配置计算，但在此本文将降温能力简化为城市平均值（公式2）
降温效益：通过结合城市绿地分布和人口分布，量化城市居民实际感受到的降温效益。降温效益不仅取决于城市的降温能力，还取决于城市内人口相对于绿地或灰色区域的空间分布，按照之前的研究方法计算了每个城市的平均降温效益（公式3、4）。
式中，CBlcx代表降温效益，popi代表像元i的人口数量，代表城市人口平均值。其余变量含义如上文所述。
3、稳健性检验
本文通过以下额外分析测试了结果的稳健性，并获得了一致结论。
(1) 检查2017-2019年最热月份的地表温度（LST）和归一化植被指数（NDVI）的3年平均值，验证了短期与长期结果的一致性。
(2) 在1公里分辨率下，使用MODIS数据分析2018年最热月份的LST和NDVI，并通过多元回归模型评估降温效率，考虑了局部气候、地形、风速等多种因素。结果显示，MODIS与Landsat数据的降温能力和效益高度相关，且全球南北城市的差距接近两倍。
(3) 在计算降温效益时，本文考虑了不同空间尺度下的人群对绿地的可达性：假设每个100 × 100 m²网格单元内的人口可以进入一定范围内的绿地邻里，本文通过将方程(3)中的NDVIi替换为以焦点网格单元为中心的300 × 300 m²和500 × 500 m²范围内的平均NDVI来计算降温效益。
(4) 考虑到不同城市的最小NDVI可能有所不同，本文评估了这种差异是否会影响最终的降温能力模式。为此，本文以NDVI = 0作为参考（即在补充图13b中使用NDVI = 0而非最小NDVI），并将其与使用最小NDVI作为参考的结果进行相关性分析。
4、量化城市间的不平等
城市内部在享受绿色空间带来的效益方面存在不平等，这一点已被广泛研究。然而，本研究聚焦于城市之间的不平等。本文使用基尼系数，衡量全球范围内各城市之间、以及全球南北城市之间的降温能力和降温效益的不平等。基尼系数的计算方法包括人口密度加权、未加权和按人口规模加权（图5b及补充图20）。
5、评估更有效、更公平的降温潜力
本文估算了提升降温潜力的可能性，假设城市绿地的质量（降温效率）和数量可以提高到不同水平，并且绿地与人口的空间分布可以理想化（即它们的空间匹配能最大化降温效益）。本文假设宏观气候条件是植被覆盖和降温效率的约束条件。本文计算了每个城市中不同局部气候区类型的NDVI的第50、第60、第70、第80和第90百分位数。对于每种局部气候区类型，本文将拥有最高百分位NDVI的城市作为该区域城市绿地数量的上限。同样地，降温效率的上限也以类似方式确定。本文为每个城市的局部气候区生成潜在NDVI分布，其中所有网格单元的NDVI达到第50、第60、第70、第80或第90百分位的区域上限。低于这些百分位数的NDVI值将被提高，而高于这些百分位数的NDVI值保持不变。潜力估算依赖于参考值，即城市能够达到的最佳降温效率和NDVI。然而，这些参考值难以确定，因为复杂的自然和社会经济条件可能对这些最佳降温条件起重要作用，而且在全球范围内主导因素尚不明确。基于本文的结果，本文假设背景气候可能是一个基本的约束条件。因此，本文采用柯本气候分类系统，分别在不同的气候区（包括热带、干旱、温带和大陆气候区）确定参考值。
本文基于这些潜在NDVI图计算了潜在的降温能力和效益（图5中固定降温效率的情景）。本文还计算了如果每个城市的降温效率提升到相应生物地理区域内所有城市局部气候区的第50至第90百分位数（图5中固定绿地面积的情景），将会如何影响降温效益。此外，本文还计算了NDVI和降温效率同时提升的情景（图5中同时提升的情景），即NDVI与降温效率分别提升到相应百分位数。本文还检验了理想化城市绿地与人口的空间分布对降温效益的额外影响。为此，本文保持NDVI值或人口数量不变，但将它们按排名一对一匹配：人口最多的地区对应最高的NDVI值，以此类推。在每种情景下，本文都计算了每个城市的降温能力和效益，并通过基尼系数测量城市间的不平等。
本文使用Google Earth Engine处理空间数据，使用R v4.3.3进行统计分析（包括car v3.1-2、piecewiseSEM v2.1.2和ineq v0.2-13等软件包），并使用ArcGIS v10.3绘制全球降温地图。
【研究结果】
本文的分析表明，平均而言，一个城市现有的绿色基础设施在暖季期间可以将地表温度降低约3°C。然而，令人担忧的是，全球南方城市的降温能力和效益仅为全球北方城市的三分之二。这种不平等主要归因于城市间现有绿色基础设施在数量和质量上的差异。值得注意的是，本文发现，许多城市的绿色基础设施在降温能力方面存在相当大的提升潜力。如果能够实现这一潜力，全球在应对户外热应激方面的不平等状况将会显著减少。
1、量化降温不平等
本文的分析显示，全球约500个人口最多的城市之间，现有城市绿色基础设施的数量和质量差异巨大（具体细节见方法部分，示例见图1）。基于遥感数据的植被指数（归一化植被指数，NDVI）测量的绿色基础设施数量，其变异系数（CV）为35%。同样，绿色基础设施的降温效率（夏季白天地表温度）质量的变异系数为37%（补充图1和2）。全球平均降温能力为2.9°C，即现有的城市绿色基础设施可以在暖季将一个典型城市的地表温度降低2.9°C。然而，实际的降温能力差异较大，全球降温能力的变异系数高达约50%，这表明很少有城市具有“平均”水平。该差异具有明显的地理结构特征，靠近赤道的热带和亚热带城市往往具有较弱的降温能力（图2a，b）。由于全球南方国家大多位于低纬度，这种模式导致全球南方城市的降温能力仅为全球北方城市的约三分之二，南方城市平均降温能力为2.5 ± 1.0°C，而北方城市为3.6 ± 1.7°C（Wilcoxon检验，p = 2.7e-12；图2c）。目前，那些最需要依赖绿色基础设施的城市，往往是最难实现这一目标的城市。
图1. 城市尺度的地表温度、绿色空间（Landsat NDVI）以及推导出的局部降温效率、局部降温能力和局部降温效益的分布，以四个不同大洲的特大城市为例
图2. 全球降温能力格局
考虑城市中人类与城市绿色基础设施的空间分布关系时，普通城市居民所享受的城市绿色基础设施的降温效益通常略低于降温能力的预期（见方法；补充图3）。城市居民通常集中在绿色基础设施较少的区域。因此，普通居民实际感受到的降温效果低于预期。然而，这种异质性对全球范围内的不平等影响较小。因此，降温能力和降温效益的地理趋势相似：普通居民的平均降温效益在全球南北城市之间也存在1.5倍的差距（2.2±0.9°C对比3.4±1.7°C，Wilcoxon检验，p=3.2e-13；补充图3c）。城市绿色基础设施作为一种公共产品，有潜力帮助最边缘化的人群保持凉爽；然而，这一公共利益在全球南方最为匮乏。在户外行走时，普通全球南方城市的居民从城市绿色基础设施中获得的降温效益仅为普通全球北方城市居民的三分之二。全球北方城市的高降温能力和效益主要受北美（尤其是加拿大和美国）的影响，这些地区具有最高的降温效率和最大面积的绿色基础设施，其次是欧洲（补充图4）。
为了说明降温能力或效益的全球不平等，本文可以分别观察在缓解户外热应激方面最有效和最无效的城市。本文的结果显示，约85%的50个最有效城市（具有最高的降温能力或效益）位于全球北方，而约80%的50个最无效城市为全球南方城市（图3，补充图5）。这一结果在未考虑这些城市的背景温度和气候变暖的情况下仍然成立，这将加剧对人类健康的影响；全球南方城市可能接近人类热舒适的极限，甚至接近人类安全工作或行走的温度和湿度（湿球温度）极限，因此这些城市绿色空间在降温方面的无效性将对人类健康、工作和国内生产总值（GDP）产生更大的负面影响。此外，全球南方城市通常具有更高的人口密度（图3，补充图5），并预计人口增长速度更快。这种情况可能会加剧城市热岛效应，因为这些人口对住房的需求（因此也带来建筑与绿地需求之间的紧张关系）。这还会增加面临极端城市热岛效应的人数。因此，扩大城市绿色空间以提高降温效益至关重要，以便更多人能够从新邻近的绿色空间中受益。为此，需要采取激励城市绿色空间的政策，以及促进植物覆盖建筑等创新的建筑设计，使其更容易和便宜地实施。
图3.降温能力最高（右侧）和最低（左侧）的50个城市之间的对比
2、影响因素
全球降温效益的不平等可能有多种直接原因。为了理解它们的相对影响，本文首先分别考察了城市绿色基础设施的质量（降温效率）和数量（以NDVI作为城市绿地面积的代理指标）的影响。最简单的零假设模型是，城市规模的降温能力和人类规模的降温效益主要受城市中绿地所占面积比例的驱动。事实上，本文发现，降温能力和降温效益与城市绿地面积之间有很强的相关性（图4，补充图8）。这一发现对于实际干预非常有用。一般而言，投入更多资金用于保护或恢复绿地的城市，将从这些绿地中获得更多的降温效益。相比之下，各城市在降温效率方面的差异在决定城市的降温能力和效益时则起到了更小的作用（图4，补充图8）。
图4.降温能力与城市绿色基础设施的质量（降温效率）和数量（绿地面积）显著相关，这两者受到自然因素和社会经济因素的共同影响
是什么影响了城市绿色基础设施的质量和数量（而这又反过来推动了降温能力）？许多相互关联的因素可能在多个层面上起作用，这使得本文很难理清它们的影响，尤其是因为在大规模城市系统中，基于实验的因果推断通常不可行。从宏观角度看，本文检验了一个简单假设，即城市的背景自然和社会经济条件共同以直接和间接的方式影响其降温能力和效益。为此，本文构建了一个最简结构方程模型，只包括反映背景气候（年均气温和降水量）、地形变化（海拔范围）、人均国内生产总值（GDP）和城市面积等最基本变量（见方法；图4c）。
城市中绿地的数量（与城市规模成比例）与人均GDP和城市面积呈正相关；更富裕的城市通常拥有更多的绿地，这种奢侈效应在全球范围内也存在。此外，较大的城市通常拥有相对更多的绿地，这一现象可能是由于大城市（尤其是在美国和加拿大）的常住人口密度较低所致。气温较高、地形变化较大的城市往往绿地较少，而湿度较大的城市则绿地较多。考虑到气温和湿度与全球南方和北方的地理关系高度相关，因此很难确定这些影响是由于气温和降水的直接影响（例如对植被生长率的影响，从而导致废弃地转变为绿地），还是与历史、文化和政治差异相关，这些差异通过各种机制与气候相关。本文的结构方程模型仅解释了城市间降温效率变化的一小部分，这意味着它们的绿地质量。降温效率受到背景气温和降水的适度影响——城市越暖，降温效率越高；反之，湿度越大的城市，降温效率越低。
本文的分析表明，全球南方城市较低的降温适应能力可以通过其较低的绿色基础设施数量来解释，且在更小程度上是由于其较弱的降温效率（补充图2）。这些模式在一定程度上受GDP的结构影响，但也与气候条件及其他因素相关。一个关键问题是，本文的研究未能解决气候与城市绿地规模之间的相关性是气候本身的影响，还是反映了全球南方城市当代气候与社会、文化和政治历史之间的相关性。由于城市规划有较大的惯性，尤其是在大城市中，这些选择可能与气候相关，因为这些选择与政治历史的气候相关性有关。还有可能这些动态部分与气候如何影响植被结构有关。然而，考虑到在非城市条件下，植被覆盖率（因此降温能力）通常与全球的年均气温呈正相关，而与本文观察到的城市系统中的负相关关系相反，这种可能性似乎较小。尽管如此，由于城市热岛效应导致的气温升高可能会导致温度-植被覆盖-降温能力的关系与自然环境中的关系不同。确实，最近的一项研究发现，气候变暖将使城市森林面临风险，而这一风险在全球南方尤其高。
本文的模型为揭示全球降温不平等的机制提供了一个起点。本文无法排除未考虑的与研究变量相关的其他因素可能发挥重要作用的可能性。本文邀请系统研究，结合详细的社会文化和生态变量，以跨尺度解决这个问题。
3、提升降温能力和减少不平等的潜力
是否可以减少全球主要城市降温能力和效益的不平等？评估改善降温潜力需要全面考虑社会经济、文化和技术因素。城市通过绿色基础设施实施降温的能力差异显著，受文化、治理和政策等多重因素影响。在现有气候和土地利用条件下，本文模型化了城市可能实现的最大额外降温能力，假设其取决于绿色基础设施的质量（降温效率）和数量。
本文的分析显示，通过优化绿色基础设施，有显著改善降温能力的潜力。特别是增加绿色基础设施数量是一种有效途径。本文发现，如果系统性提升每个城市的NDVI至区域上限的中位数，全球降温能力将提高约2.4°C，若达到第90百分位，则可增至约3.8°C（图5）。虽然提高降温效率也能降低城市温度，但增幅有限（约1.5°C）。理论上，若绿色基础设施的数量和降温效率同时达到区域上限，降温能力可提升至约10°C，从而显著降低全球不平等至基尼系数<0.1。本文的分析建议，增强绿色空间的数量和质量可产生协同效应，带来更大的降温增益。
图5.提高降温能力和减少不平等的潜力估算
【相关讨论】
本文的研究结果表明，全球北方和南方城市的绿色基础设施在降温效果上存在明显不平等。虽然人们对因资源不平等（如南方国家空调可负担能力低和频繁停电）引起的室内热适应不平等给予了关注，但本文发现户外适应不平等更为令人担忧，尤其是南方城市的快速增长和未来温度极端事件的风险。
以往的研究集中在城市热岛效应、城市植被模式和居民暴露等方面，而近期的研究开始关注全球范围内的降温效率和绿色空间接触。本文的研究方法借鉴了大规模生态学和宏观生态学，为全球现象提供了一个视角，并可与其他研究领域结合，如机制驱动的生物物理模型、社会理论和政策经济模型等。
虽然本文的结果显示提升城市降温能力和减少不平等的潜力，但实现这一自然解决方案面临挑战。首先，增强城市绿色基础设施需要巨额投资，而南方城市往往难以实现。其次，城市规划需要智能策略和先进设计，考虑绿色空间的降温效果及其多重生态服务。理论上，通过结合高密度居住、地面绿地和屋顶花园等方式，城市可以在提升降温能力的同时提高密度。然而，当前大多数绿色空间较多的城市密度相对较低。
此外，绿色空间相对于人口集中地区的地理分布也应引起重视，以优化降温效率和实现社会公平。最后，设计和管理城市绿色空间需增强其抵御未来气候压力的韧性，以应对未来数十年日益加剧的城市热应力。
【原文出处】
Yuxiang, L., et al. Green spaces provide substantial but unequal urban cooling globally. Nature communications 15, 7108 (2024).
