揭示近几十年来中国大城市城市植被覆盖对大气甲醛污染的时空影响

《Environmental Pollution》：Unveiling the Spatial and Temporal Effects of urban vegetation coverage on Atmospheric Formaldehyde Pollution in Chinese Megacities over Recent Decades

中国三大城市群城市化阶段植被覆盖与甲醛浓度关联性研究，基于2005-2017年卫星数据，发现植被-甲醛关联随城市化阶段变化：Class V负相关（SRCC=-0.09），Class III正相关最显著（SRCC=0.81），Class I II弱相关。区域差异显著，BTH和YRD植被与甲醛同步上升，CY植被增长但甲醛下降。GWR分析显示景观异质性（LPI）是HCHO空间分异关键因子，揭示植被影响具有时空异质性，需分阶段制定绿化政策。

　　城市绿化覆盖率长期以来被视为改善城市宜居性和减少污染物暴露的重要手段。然而，其对空气质量的实际影响仍存在争议。甲醛（HCHO）作为主要由人为和生物挥发性有机化合物（VOCs）氧化形成的污染物，具有显著的健康风险，并且是臭氧（O?）和细颗粒物（PM?.?）的重要前体物。本研究探讨了中国大城市的不同时期城市绿化覆盖率与HCHO之间的关系，时间范围为2005年至2017年。我们整合了每月的OMI/Aura HCHO柱数据、基于MODIS的归一化植被指数（NDVI）数据（分辨率为250米）以及通过Landsat获取的景观指标，并将其统一到0.1网格的分辨率上。城市被分为五个城市化类别，通过k-means聚类方法基于标准化指标（包括人均GDP、人口密度、建成区比例和夜间灯光数据），其中k=5的选择得到了肘部、轮廓和Calinski–Harabasz标准的支持。通过使用Spearman秩相关系数（SRCC）评估NDVI与HCHO之间的关系，并利用地理加权回归（GWR）模型分析空间异质性。结果显示，在不同城市化阶段，NDVI与HCHO之间的关系从弱负相关（类别V，SRCC = -0.09，p < 0.001）转变为强正相关（类别III，SRCC = 0.81，p < 0.001），随后在类别II和I中减弱（分别为0.63和0.72）。在区域层面，京津冀（BTH）和长三角（YRD）地区表现出NDVI和HCHO的同步增长（分别为3.29%和5.94%以及22.53%和8.7%），而成渝（CY）地区则出现了NDVI增长10.18%的同时HCHO下降9.74%的现象。GWR模型指出，土地利用格局（LPI）是HCHO变化的稳健结构性预测因子。这些模式与生物VOC潜力、人为VOC/NOx排放以及气象条件之间的上下文依赖性相互作用一致。我们的研究结果警示人们不能简单地采用“一刀切”的绿化策略：城市绿化覆盖率对空气质量的影响取决于城市化阶段和景观结构。在更城市化的环境中，应进行差异化规划，控制人为前体物，并在类别III“最强关联”区域优化植被类型和斑块结构，以更好地将绿化措施与HCHO的控制相结合。

城市化在本质上重塑了土地利用格局、人口密度和基础设施，引发了对其环境影响的广泛关注，特别是对空气质量的影响（Jia et al., 2022; Wei et al., 2017; Zhang et al., 2024b）。城市扩张通常以低密度和依赖汽车的开发模式为特征，这不仅增加了能源消耗和污染物排放，还可能对环境产生不利影响。相比之下，紧凑型城市则与较低的人均排放和较好的空气质量相关联（Fan et al., 2018; Salari, 2024; Tombolini et al., 2022）。这些不同的发展模式突显了理解城市形态如何影响空气污染的重要性（Guo et al., 2020; Liang et al., 2019; Niu et al., 2024）。

城市植被通常被视为天然的空气净化器，能够通过改变污染物的扩散、光化学反应和干沉降路径来影响空气中的污染物，而非直接去除（Gao et al., 2023b; Raihan, 2023; Zhang et al., 2024b）。然而，植被也会排放生物源挥发性有机化合物（BVOCs），如异戊二烯和单萜类物质，这些物质在大气中发生氧化反应，进而形成二次污染物如甲醛（HCHO）（Gu et al., 2021; Luo et al., 2025; Wang et al., 2022b）。这种双重作用使得植被与污染之间的关系变得复杂且具有上下文依赖性。

甲醛是臭氧和细颗粒物的重要前体物，其暴露与循环系统和呼吸系统疾病死亡率的增加密切相关（Ban et al., 2022; Liu et al., 2023b）。它也被国际癌症研究机构（IARC）归类为人类致癌物。甲醛的来源包括人为排放，如天然气使用、车辆尾气和植被，以及通过甲烷和其他VOCs的氧化形成的二次生成，尤其是在阳光充足的条件下（Kang et al., 2021）。尽管植被常被宣传为一种缓解污染的工具，但卫星观测显示，植被密集区域的甲醛浓度更高，尤其是在生长季节（Oomen et al., 2024）。

在全球范围内，生物源挥发性有机化合物（BVOCs）贡献了超过85%的非甲烷VOC排放，显著影响着甲醛的变异性（Stavrakou et al., 2018; Wang et al., 2024）。在亚马逊这样的热带地区或亚洲的竹林，植被驱动的BVOC排放与甲醛浓度之间存在显著的正相关（Morfopoulos et al., 2022）。然而，这些发现可能不适用于城市环境，因为在城市中，人为污染源、建筑环境和气候之间的相互作用更为复杂。目前，关于快速城市化城市中城市植被覆盖率（以归一化植被指数（NDVI）衡量）与甲醛浓度之间的长期关系的研究仍较为有限。

在中国，从2005年到2017年，随着城市化进程的推进，甲醛浓度也有所上升（Li et al., 2021a; Yin et al., 2020）。尽管气象条件和排放源被识别为关键驱动因素（Liu et al., 2023a），但城市植被对空气质量的影响仍未得到充分研究。三个主要挑战阻碍了这一领域的进展：（1）缺乏长期、城市尺度的植被数据；（2）地面监测系统由于技术限制往往不包括甲醛；（3）城市植被的影响因发展阶段而异，更多的绿化空间并不总是意味着更好的空气质量（Delikhoon et al., 2018; Fan et al., 2021; Fang et al., 2020; Guo et al., 2021; Wieser et al., 2021; Zhang et al., 2022）。

本研究通过整合多源卫星观测数据，探讨了城市景观模式和植被覆盖率如何影响甲醛浓度。我们的研究贡献包括三个方面：（1）我们使用改进的光谱反演算法获得高分辨率的甲醛垂直柱密度（VCDs），并将其与地面观测数据进行验证；（2）我们应用k-means聚类方法，基于社会经济和土地利用指标对城市化水平进行分类；（3）我们采用Spearman秩相关系数和地理加权回归（GWR）模型，评估植被与甲醛之间的关系在城市发展阶段中的变化。

研究时间范围设定为2005年至2017年，分析了中国主要城市中植被覆盖率和大气甲醛污染的空间与时间变化，特别对北京和重庆进行了详细案例研究。我们的研究结果为理解城市绿化与空气质量之间的复杂关系提供了新的视角，并为推动中国及其他快速城市化地区的可持续城市规划提供了政策相关的启示。

研究区域包括中国三个重要的城市聚集区：京津冀（BTH）、长三角（YRD）和成渝（CY）地区，每个地区都代表了独特的地理和社会经济动态。考虑到粤港澳大湾区（GBA）在政治和经济体系以及统计数据方面与中国大陆有所不同，我们决定将GBA排除在研究之外，以确保研究结果在比较分析中的一致性。通过这种方法，我们能够更准确地评估不同城市化阶段中植被与空气质量之间的关系。

在京津冀地区，甲醛浓度呈现出从东北向西南的带状分布（图1），西南部城市表现出较高的甲醛浓度。相反，长三角地区则呈现出不同的模式，西北部地区甲醛浓度最高，中部地区浓度适中，而南部地区浓度最低，特别是在安徽省北部和江苏省北部，浓度超过1.30×101?分子/cm2。成渝地区则表现出总体较低的甲醛浓度，但随着城市化进程的推进，植被覆盖率显著增加，而甲醛浓度却有所下降，这一现象揭示了显著的区域差异。

在城市化进程中，甲醛污染对公众健康和政策制定具有重要影响。长期暴露于高浓度的甲醛环境中可能导致呼吸系统问题、眼部刺激以及某些类型癌症（如鼻咽癌）的风险增加（Hildesheim et al., 2001）。在我们的研究中，观察到不同城市化阶段下，中国大城市中甲醛浓度的变化。研究结果表明，城市化与城市植被变化之间存在复杂的相互作用。在城市化初期，随着植被覆盖率的增加，甲醛浓度可能保持相对稳定或略有下降；而在城市化中期，随着工业活动和交通排放的增加，甲醛浓度可能显著上升；而在城市化后期，随着城市绿地的优化和生态系统的恢复，甲醛浓度可能趋于下降。这种变化趋势反映了城市化过程中，人为污染源与自然因素之间的动态平衡。

此外，城市植被对空气质量的影响还受到其他因素的制约。例如，气象条件如温度、湿度和风速会影响污染物的扩散和沉降过程。在高温和高湿度条件下，甲醛的生成和扩散可能更加活跃，而在低温和低湿度条件下，其浓度可能较低。因此，在不同的气候条件下，城市植被对空气质量的影响可能有所不同。同样，城市景观结构如绿地分布、建筑密度和交通网络也会影响污染物的传播路径。在绿地分布较为集中且交通网络较为完善的区域，污染物可能更容易被稀释和扩散，而在绿地分布分散且交通网络复杂的区域，污染物可能更容易积累。

本研究通过分析京津冀、长三角和成渝地区的植被覆盖率和大气甲醛污染的空间与时间变化，揭示了城市化阶段与空气质量之间的复杂关系。研究结果表明，植被对空气质量的影响并非单一，而是取决于城市化阶段和景观结构。在京津冀和长三角地区，随着城市化的发展，植被覆盖率和甲醛浓度呈现出同步增长的趋势，而在成渝地区，植被覆盖率的增加伴随着甲醛浓度的下降。这种现象反映了不同区域在城市化过程中，人为污染源与自然因素之间的不同相互作用。

在政策层面，本研究的发现对城市规划具有重要启示。首先，城市绿化覆盖率的提升并不总是能够有效改善空气质量，特别是在城市化初期，由于人为污染源的增加，绿化可能无法抵消污染的影响。因此，在城市化初期，应更加注重控制人为污染源，如减少工业排放和交通污染，以实现空气质量的改善。其次，在城市化中期，随着植被覆盖率的增加，甲醛浓度可能显著上升，因此在这一阶段，应采取综合措施，如优化绿地布局、控制交通流量和改善能源结构，以减少污染的影响。最后，在城市化后期，随着城市绿地的优化和生态系统的恢复，甲醛浓度可能趋于下降，因此在这一阶段，应继续加强绿化建设，以维持空气质量的改善。

此外，本研究还强调了城市植被类型和斑块结构的重要性。不同类型的植被（如乔木、灌木和草本植物）对污染物的吸收和释放能力不同，因此在城市规划中，应根据不同的污染物类型选择合适的植被类型。同时，植被的斑块结构（如绿地的分布和连通性）也会影响污染物的扩散和沉降过程。在绿地分布较为集中且连通性较高的区域，污染物可能更容易被稀释和扩散，而在绿地分布分散且连通性较低的区域，污染物可能更容易积累。因此，在城市规划中，应注重优化植被类型和斑块结构，以实现空气质量的改善。

本研究的发现还对未来的城市规划和管理提供了新的思路。首先，城市绿化覆盖率的提升应与城市化阶段相结合，避免在不合适的阶段采取单一的绿化措施。其次，应加强对人为污染源的控制，特别是在城市化初期和中期，这些阶段的污染源较为活跃，对空气质量的影响更为显著。最后，应优化植被类型和斑块结构，特别是在城市化中期的“最强关联”区域，以实现更有效的空气质量改善。这些措施不仅有助于提高城市居民的生活质量，还能够为城市的可持续发展提供支持。

通过本研究，我们希望能够为城市规划和管理提供科学依据，帮助决策者更好地理解城市绿化与空气质量之间的复杂关系，并制定相应的政策。同时，我们也希望这一研究能够为其他快速城市化地区的空气质量改善提供参考，推动全球范围内的可持续城市化发展。在未来的城市规划中，应更加注重多因素的综合考虑，包括社会经济因素、土地利用因素和气象条件，以实现空气质量的全面改善。