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为探究城市绿地降温生态服务的公平性问题，研究人员以新加坡为对象，运用基尼系数（GC）、阿特金森指数（AI）和泰尔熵指数（TE）开展研究。结果显示其分布不均，低收入群体贡献更大。该研究为评估环境公平性提供参考，助力城市可持续发展。
在城市发展的进程中，城市绿地就像是大自然馈赠给城市居民的 “绿色礼物”，它不仅装点着城市的风景，更有着强大的生态功能。其中，降温生态服务对改善居民健康和福祉意义重大。想象一下，在炎炎夏日，城市绿地就像一个个天然的 “大空调”，调节着城市的温度，让人们能在闷热的城市中享受一丝清凉。
然而，现实并非如此美好。城市绿地的分布并不均匀，这就导致了降温生态服务的获取也存在差异。一些地区绿意盎然，人们能充分享受绿地带来的凉爽；而另一些地区绿地稀少，居民只能在高温中煎熬。这种差异可能会引发环境正义问题，尤其是当边缘化群体被忽视时。以往的研究虽然关注到了生态系统服务（ES）的不平等，但对于降温生态服务公平性的研究，特别是考虑边缘化群体感受的研究，还远远不够。而且，在评估公平性时，应该选用哪些指标和指数也缺乏明确的指导。
为了解决这些问题，来自国外的研究人员以新加坡这个典型的热带城市为研究区域，开展了一项极具意义的研究。新加坡地处热带，常年高温，城市绿地的降温作用显得尤为重要。同时，新加坡人口构成复杂，包含不同收入群体，为研究提供了丰富的样本。
研究人员综合采用了基尼系数（GC）、阿特金森指数（AI）和泰尔熵指数（TE）这三种不平等指数，从多个角度评估了城市绿地降温生态服务的公平性。他们以地表温度降低（LST reduction）和湿球温度降低（WBT reduction）这两个指标来衡量降温生态服务的效果。此外，研究还考虑了边缘化群体，以 migrant construction workers 为例，通过对比有无该群体的两种情景，深入分析了不平等指数的变化。
研究结果表明，除了将 AI 应用于湿球温度时的情况外，其他所有不平等指数都显示新加坡的降温生态服务分布不均。与 GC 相比，AI 和 TE 的增加更明显地反映出在考虑 migrant construction workers 的情景下不公平性的加剧。而且，低收入群体通常比富裕社区对降温不公平性的贡献更大。AI 和 TE 的可分解性也为政策制定提供了有价值的见解，AI 有助于评估不同降温指标之间的不公平差异，而 TE 在检测不同情景下的不公平变化方面表现更优。
这项研究意义重大。它为不平等指数在评估生态系统服务公平性方面的应用和优先级提供了实证依据，有助于利益相关者更好地理解环境公平性，从而推动城市可持续发展。该研究成果发表在《Ecosystem Services》杂志上。
在研究方法上，研究人员利用了新加坡的相关人口数据，包括不同区域的居民信息以及 migrant construction workers 的数据（如有）。通过获取地表温度（LST）和湿球温度（WBT）数据，运用数学模型计算出不同区域的温度降低值。在此基础上，运用 GC、AI 和 TE 这三种不平等指数进行数据分析。
分布的温度相关生态系统服务在新加坡
研究发现，以 LST 降低和 WBT 降低表征的降温生态服务，其变化范围分别为 0℃至 5.69℃和 0℃至 4.42℃。LST 降低的频率分布呈单调递减趋势，WBT 降低的频率分布近似正态分布。LST 降低主要集中在 0℃至 2.00℃，覆盖了 78.9% 的分区；WBT 降低主要集中在一定区间（原文未明确完整表述该区间，按原文呈现）。通过对这些数据的分析，了解了新加坡温度相关生态系统服务的分布情况。
不平等指数在服务评估中的可用性和可操作性
研究从比较优势、数据要求、可分解性和敏感性等方面，对 GC、AI 和 TE 这三种不平等指数在评估降温生态服务的应用进行了分析。GC 是常用的衡量指标，有明确的不平等判断阈值，但它受区域人口排名影响。AI 考虑了社会对不平等的主观容忍度，TE 侧重于分析不同子群体或子区域对总体不平等的贡献。且 AI 和 TE 都具有可分解性，能深入探究不同社会经济地位子群体之间的不平等及原因。
研究结论再次强调了新加坡城市绿地降温生态服务分布不均的问题，不同的不平等指数在评估中各有优劣。这一研究为后续研究在选择评估指数时提供了参考，也为城市规划者制定更公平的城市绿地政策指明了方向。通过进一步优化城市绿地布局，提高降温生态服务的公平性，能够让更多居民享受到城市绿地带来的福利，促进城市的可持续发展，提升居民的生活质量。
