研究速递丨城市人群热暴露风险评价及时空格局分析——以西安市城市功能区为例

城市热暴露风险具有明显的时空动态特征，尤其是城市功能区（UFZ），其人类活动具有明显的时空变化特征。然而，以往的研究忽视了基于 UFZ 的评估。本研究结合遥感影像与兴趣点资料，探讨西安地区 UFZ 的识别方法。它还将地表温度数据与人口分布数据结合起来，在 UFZ 水平上测量城市居民的热暴露风险。结果表明，按平均风险水平排名的五大 UFZ 分别是商务区、商务区、住宅区、科学教育区和公共服务区。超高风险和高风险的研究面积比例分别为2.5% 和3.4% 。这些地区主要集中在二环以内的中部地区。白天风险较高的地区主要分布在城市中轴线上，夜间风险较高的地区主要集中在城市的二环和三环之间。这些研究结果对城市规划和管理在减轻和适应热暴露风险方面具有重要意义。

全球气候变化导致极端热事件的频率、强度和持续时间显著增加。与此同时，快速城市化加剧了城市热岛效应和城市人口受热的影响。此前的研究表明，暴露于危险的高温环境会危及城市居民的健康，导致发病率和死亡率上升。因此，评估居民的热暴露对于降低与热有关的健康风险至关重要。这种评估还可以为决策者提供信息，以制定适合当地情况的干预措施和适应战略。

高温暴露风险是指人口可能受到高温负面影响的程度。因此，人口和温度是评估人口热暴露风险水平的广泛使用的指标。现有的研究已经将气象站的气温数据和人口普查的人口数据结合起来，以调查不同规模人群的热暴露风险，包括全球、国家、地区以及都市等尺度。然而，很少进行研究来评估城市内人口的热暴露风险水平，特别是在精确的空间和时间尺度上。这主要是由于难以同时获得高空间和时间解析度的气温和人口数据。近年来，陆地表面温度(LST)数据，如陆地卫星、哨兵、ASTER、MODIS和ECOSTRESS等，已被广泛应用于分析城市热害的空间卫星地图。其中 ECOSTRESS 能够在白天和夜间多次检索 LST，具有较高的空间分辨率，因而成为一个重要的数据源。与此同时，社区一级的人口普查不够及时，难以反映城市人口在白天和夜间的动态变化。移动电话数据填补了这一空白，提供了有关人口空间和时间位置的更准确信息。已经进行了一些研究，通过整合 LST 和手机数据来评估和绘制人群暴露于高温的风险。

城市功能区（UFZ）能更好地反映同质城市建成区社会经济活动的空间异质性。结合较高空间和时间解析度的 LST 数据和人口数据，可以有效地揭示热暴露风险的时空格局。它还可以反映人类社会经济活动的影响。此外，由于 UFZ 是城市规划和管理的基本单位，基于 UFZ 的城市人口热暴露风险评估可以为城市规划决策提供更有价值的见解。然而，由于 UFZ 的分类通常依赖于使用多源数据，因此仍然缺乏关于基于 UFZ 的热暴露风险的研究。这导致对 UFZ 一级热暴露风险的空间和时间变异性缺乏了解。

首先是整合多源地理数据，包括高分辨率遥感图像、感兴趣地点和 OpenStreetMap，以开发细分和识别 UFZ 的方法。其次，是将高分辨率的 LST 数据与来自移动电话的人口分布数据相结合，分析不同 UFZ 间 LST 和热暴露风险的时空变化。研究在中国西安进行，目的如下: (1)如何基于多源数据描述 UFZ？(UFZ 之间 LST 和数量的时空差异是什么？(3) UFZ 之间人群热暴露风险的时空差异是什么？这些研究结果可以为城市规划和管理政策提供哪些见解，以减轻和适应热暴露风险？

图1 研究区位图

高分辨率遥感图像和 POI 相结合，提取土地利用类型和城市功能细节。利用 GF-1遥感影像进行土地利用类型识别，利用 POI 提取城市功能细节。以 OSM 为基础的道路网作为城市主体功能区的边界。

图2 UFZ 识别框架

平均标准差法将 LST 的平均值与不同标准差的倍数相结合，对 LST 强度进行分类。

开发了一个人口暴露模型，包括变量，如人口和温度。该模型通过计算特定 UFZ 中的人口暴露值与所有 UFZ 的平均人口暴露值的比值来估计 UFZ 中人口的相对暴露量。

其中 Ri 代表各 UFZs 中人口暴露于热量的风险，Ti 代表 UFZs 的 LST，popi 是 UFZs 的人口，n 是空间单位的总数。

结果显示，居住区主要集中在城市的三环路内，而农业区和城中村主要集中在城市的周边地区。城市绿地主要分布在北部和东北部沿江地区。它们还包括东部的城市森林，以及城市南部和中部的众多公园和绿地。工业园区主要集中在西南的西安高新技术产业开发区和西北的西安经济技术开发区。仓储和物流区位于城市的西北部和东北部，而空置土地区主要集中在南部和西部。一般商业区、商务办公区、公共服务区、科学教育区分布在全市各地。

图3 西安市 UFZ 的空间分布特征

很明显，LST 在白天和夜晚之间变化很大。平均地表温度最高的五个功能区分别是一般商业区(32.1 ° C)、仓储物流区(31.8 ° C)、商务办公区(31.7 ° C)、工业区(31.6 ° C)和科学教育区(31.6 ° C)。城市水域(29.3 ° C)、农业区(29.4 ° C)、城市绿化区(30.6 ° C)、空地区(30.7 ° C)和城市村庄区(31.4 ° C)是平均地表温度最低的5个功能区。总体而言，人类活动频繁的 UFZ 的 LST 水平普遍高于人类活动较少的 UFZ。

图4 LST标准差的变化

图5 不同 UFZ 的 LST 变化

图6 西安地区不同时期地表温度的空间分布特征

在白天经历超高温的地区比例方面，仓储物流区、工业区和一般商业区的比例较高。夜间，农业区、工业区、仓储物流区的比例最高，分别为83.9% 、32.7% 和32.7%。尽管不同的地表温度区域在不同的 UFZ 上表现出明显的日变化，但它们仍然基本上与人类活动相匹配。

图7 UFZ 中不同 LST 水平覆盖的面积比例

使用暴露度模型计算了不同类型城市功能区的热暴露风险。西安市风险分布格局在九个时刻基本保持一致。超高风险区和高风险区的比例分别为2.5% 和3.4% 。

图8 西安市人群热暴露风险的空间分布

居住区、商务办公区、综合商业区、公共服务区、科教区和城市村庄区中等以上面积比例较高。特别是，在城市热岛效应和白天人口密度迅速增长的推动下，BOZ 和 GCZ 中超高风险区的比例在白天显著增加。一般来说，热暴露风险的面积比例和分布特征与人口密度相似，但与地表温度不同。这种差异在仓储物流区和工业区尤为明显。虽然白天这些地区的城市热岛效应很强，但由于人口密度低，热暴露的风险很低。

图9 UFZ 具有不同暴露风险水平的面积比例

进一步研究了不同 UFZ 的热暴露风险和 LST 的日变化，为解决 UFZ 的热暴露风险提供了更加灵活多样的解决方案。来自 ECOSTRESS 和基于移动电话数据的人口分布的最小生存时间解析度都很高。这样就可以对不同时间尺度下不同 UFZ 的 LST 变异性、人口分布和暴露风险进行综合分析。

从 UFZ 的角度来探讨城市热环境特征。发现仓储物流区、工业区和一般商业区的 LST 高于农业区、绿化区和城市水域区。相比之下，城市交通设施区、城市绿化区、工业区、仓储物流区、空地区、城市水域和农业区等 UFZ 由于人口较少，对城市人口的暴露风险较低。特别是在工业区、仓储区和物流区，尽管存在较高的 LST，但热暴露风险相对较低。改善措施如下：

(1)考虑到仓储物流区、工业区和一般商业区等热环境较差的 UFZ，以及住宅区、商务写字楼区和一般商业区，有必要通过改变能量吸收、释放和交换来实施缓解措施。这些措施包括适当增加蓝绿色空间(包括屋顶绿化、垂直绿化和行人路树木)、调整市区形态和道路布局，以及改变屋顶或行人路的反照率。

（2）应在高风险的人口密集地区实施适应策略，以尽量减低居民受高温影响的风险，例如商业写字楼区、一般商业区、住宅区、科学及教育区和公共服务区。这些策略包括提高居民对热暴露风险的认知，改善热预警系统，发展更多的降温中心，以及增加医疗急救设施。

（3）除了微观层面的措施外，还建议在宏观层面上优化西安的空间结构。西安是一个典型的单中心城市，人口过度集中导致二环路内的高温暴露风险明显高于其周边地区。将某些城市功能迁移到边远地区可有效减少人口集中造成的热暴露风险。目前，市政府已经在推动城市内部职能的外迁。展望未来，城市空间结构优化应进一步整合降低高温暴露风险的措施。

以西安市为例，结合高空间和时间解析度 LST 产品和手机数据，测量不同 UFZ 城市居民的日热暴露风险变化。这种方法为研究不同 UFZ 热暴露风险的时空分异模式提供了新的视角。主要结论如下: (1)白天超高温发生率最高的三个 UFZ 是仓储物流区、工业区和一般商业区。三个 UFZ 的百分比最高的是商务写字楼区，一般商业区和住宅区在夜间。(2)平均热暴露风险排名依次为: 营业办公区、一般商务区、住宅区、科教区、公共服务区、城市村庄区、交通设施区、城市绿化区、工业区、仓储物流区、空地区、城市水域区、农业区。

(3)超高危和高危的比例分别为2.5% 和3.4% 。这些地区主要集中在二环内的中部地区。居住区、商务写字楼区、一般商业区、公共服务区、科学教育区和城市村庄区是中高暴露风险区域比例最大的区域。

(4)白天风险较高的地区主要集中在城市的中轴线，特别是市中心，以及新城区的中部和 Yanta District 的西南部。夜间风险较高的大多数地区集中在城市的二环和三环之间。

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詹鹏 浙大城市学院国土空间规划学院科研助理

陈毅超 西北农林科技大学风景园林硕士

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