气候与森林形态差异放大中国城市森林降温服务的时空异质性与环境不平等

《Frontiers in Environmental Science》：Climate and forest form divergences amplify spatiotemporal heterogeneity and environmental inequity in China’s forest cooling services

　　

摘要专业翻译 引言： 在快速城市化与气候变化的耦合驱动下，中国城市热岛（Urban Heat Island，UHI）风险持续加剧。然而，鉴于中国幅员辽阔，城市森林（Urban Forests，UF）的降温服务呈现出显著的空间异质性。忽视以人为本的视角与环境正义，可能加剧降温服务差距，并导致环境效益分配不公。 方法： 本研究利用地理时空神经网络加权回归（GTNNWR）模型，对368个中国城市进行考察，量化了三个核心指标：降温效率（Cooling Efficiency，CE）、降温能力（Cooling Capacity，CC）与降温效益（Cooling Benefit，CB）。研究人员系统探讨了降温服务的时空异质性、驱动机制与公平性演变。 结果： 结果表明：（1）UF表现出显著的降温效应，平均CE为3.61，即UFCI每增加一个标准单位，地表温度（LST）降低3.61°C；然而，平均CC（0.55）与CB（0.33）相对较低（CC与CB均为无量纲）。（2）驱动机制呈现多维分化：自然因素通过调节热基线与植被生长发挥负向驱动作用，而社会经济因素则通过人为热排放与土地利用变化发挥正向驱动作用。（3）降温服务公平性的基尼系数为0.844，属于高度不平等，但近年来这种不平等已逐渐缓和。 讨论： 为提升城市热韧性并确保降温服务的均衡供给，本研究从气候带—森林形态的双重视角提出可持续发展策略，为差异化的城市热环境治理提供科学支撑。

论文解读

一、研究背景与问题提出

在全球变暖与中国快速城镇化的双重压力下，高密度建成区的持续扩张加剧了城市热岛效应，对人类居住环境质量和公共健康构成严重威胁。城市森林作为一种基于自然的解决方案，通过冠层遮荫、蒸腾作用及气流调节等多重生态过程，在缓解热胁迫和调节微气候方面发挥着不可替代的作用，因此其降温服务已成为城市生态规划与管理的核心关注点。

然而，已有研究表明，城市森林降温服务并非均匀分布，而是表现出显著的时空异质性，这种异质性受到宏观气候与微观森林形态的共同约束。一方面，在温度、降水等气候条件调节下，降温效应与森林覆盖率之间并非简单的线性递减关系，而是呈现复杂的阈值动态与波动模式；另一方面，树木形态决定了其拦截太阳辐射的能力，不同树种或冠层结构的降温强度差异可达四倍。然而，现有研究多聚焦于单一城市或特定气候区的局部效应，鲜少在全国尺度上考虑宏观气候带与微观森林形态的双重交互机制，限制了跨区域气候适应规划的精准制定与林地资源的有效配置。

此外，传统环境正义研究多依赖夜间静态登记人口来刻画社会属性，但城市热暴露与热胁迫风险通常在人口白天的活动高峰期达到峰值。为弥合当前重建设轻服务所导致的降温服务供需差距，需要构建能够反映降温服务空间供给与人口动态需求匹配程度的三维评价指标体系。同时，在量化空间错配与环境公平的基础上，深入探究时空异质性的驱动机制，是制定针对性气候适应策略的基础。传统地理加权回归与机器学习方法在处理大规模城市空间时，难以自适应地兼顾深层空间非平稳性与尺度依赖交互效应，因此有必要引入可解释的深度学习方法以捕捉局地动态特征。

基于上述背景，本研究以中国城市为研究区，从气候带与森林形态的双重视角出发，利用GTNNWR模型，围绕三个核心问题展开研究：中国城市降温服务的时空异质性特征是什么？气候带与森林形态如何共同调控这一格局？由此产生的城市降温服务环境公平问题如何表现与评估？

二、研究内容与核心结论

研究人员以中国368个城市为研究对象，基于“1小时通勤圈内人口超过2万人”的城市边界定义，依据干旱指数将城市划分为四个气候带，并根据森林覆盖特征将森林形态细分为六类。研究利用MODIS地表温度产品获取2001—2022年夏季白天LST数据，同时收集降水、风速、相对湿度、水体指数、DEM、坡度等自然变量，以及夜间灯光、人口分布、建筑指数等社会经济变量，经标准化处理后构建模型数据集。研究构建了城市森林综合指数（UFCI），并利用GTNNWR模型量化降温效率（CE）、降温能力（CC）与降温效益（CB）三个核心指标，最后采用基尼系数评估降温服务分配公平性。

三、主要技术方法

本研究采用的主要技术方法包括：其一，主成分分析（PCA），将归一化植被指数（NDVI）、最大叶面积指数（LAI）与植被覆盖度（FVC）三个互补性指标正交分解并自适应加权，合成为城市森林综合指数（UFCI）；其二，景观格局指数，利用Fragstats 4.2计算斑块类型面积百分比（PLAND）、最大斑块指数（LPI）、斑块密度（PD）等六项指标，刻画森林景观的空间构型与破碎化程度；其三，均值—标准差法，对LST进行相对热等级划分以消除年际气象波动干扰；其四，双变量空间自相关分析（Moran's I），检验LST与UFCI的空间聚类模式；其五，核心模型GTNNWR，通过级联的时空邻近神经网络（STPNN）与时空权重神经网络（STWNN）自适应生成时空权重矩阵，并与OLS、GWR、GTWR构成递进对比框架，实现高精度拟合与机理解释的统一。样本数据来源于MODIS、Landsat、LandScan等公开遥感与人口数据集，按75%:15%:10%划分训练、测试与验证集。

四、研究结果

（一）UF与UHI的时空分布格局

UFCI形态演变方面，2001—2022年中国城市森林经历了从量的扩张到质的提升的转变，可分为粗放扩张、生态恢复与高质量发展三个阶段。2001—2005年粗放扩张期，建成区扩张速度超过森林增长，最大斑块指数（LPI）从6.909骤降至2.780，分裂指数（SPLIT）飙升至历史峰值410，表明城市内大型森林斑块被切割破碎，景观完整性与连通性严重受损。2005—2010年生态恢复期，斑块密度（PD）显著上升，但平均分形维数（FRAC_MN）保持极稳定，说明新增斑块以边缘规则的人工绿地为主。2010—2022年高质量发展期，PD稳定在高水平，PLAND与LPI持续上升，SPLIT持续下降，表明森林景观逐步重组，城市森林建设从数量积累转向质量提升。

LST时空强度分布方面，时间上中温区始终占主导地位，空间上呈现显著的南北梯度差异：南方以高温和亚高温区为主，北方以低温和亚低温区为主。部分区域出现等级跃迁：北方半干旱区从中温区演变为低温区，而中部和南部湿润及半湿润区从中温区演变为高温区。

UF与UHI空间相关性方面，2001—2022年Moran's I指数介于?0.506至?0.340之间，表明UFCI与LST存在显著负空间相关，但绝对值逐年下降，负相关逐渐减弱。局域聚类图显示北方以高—高（HH）集聚为主，南方以低—低（LL）集聚为主，证实了变量间的空间依赖性。

（二）降温服务的时空异质性

模型评估方面，GTNNWR模型在训练集上R2达0.931，RMSE为0.261，MAE仅为0.191，显著优于OLS（R2=0.449）、GWR（R2=0.753）和GTWR（R2=0.839），且训练、验证与测试集差异小于0.1，表明无过拟合现象，模型具有强解释力与鲁棒性。

降温效率（CE）方面，中国城市平均CE为3.61，即UFCI每增加一个标准单位，LST降低3.61°C，但最大值（31.21）为最小值（0.10）的322倍。空间上呈西高东低、北高南低的格局，58.37%的城市呈下降趋势，主要集中在东部和南部人口密集城市。气候带维度上，CE随干旱程度呈严格指数增长，干旱区CE（18.117）为湿润区的22倍。森林形态维度上，落叶针叶林CE最高（5.96），其次为落叶阔叶林（2.78），常绿针叶林（0.74）与常绿阔叶林（0.69）较低。

降温能力（CC）方面，平均CC为0.55，范围从0.005到14.15，67.21%的城市区域低于全国平均值。时间上2015年后显著下降。空间上自东向西递增。气候带维度上，干旱区最大CC（14.15）为湿润区（3.82）的3.7倍。森林形态维度上，落叶针叶林最高（1.36），约为落叶阔叶林（0.77）的两倍。尽管PLAND有所增加，CC仍主要呈下降趋势，表明新增森林面积未能满足城市热环境恶化所增加的降温服务需求。

降温效益（CB）方面，平均CB为0.33，范围从0到299.59，84.12%的区域低于全国平均值。时间上先升后降，2015年达峰值（0.36），2020年降至最低（0.31）。气候带维度上，干旱区CB较高（0.76）但高度离散，湿润区较低（0.20）且稳定。森林形态维度上出现显著模式反转：落叶阔叶林表现最佳（0.05），混交林次之（0.04），而在CE和CC中表现最佳的落叶针叶林在CB中排名最末。

五、讨论与结论

空间错配机制方面，降温服务格局受城市森林发展阶段、气候带水热分异、森林形态生理功能差异及人口空间格局的共同制约。全球维度上，城市扩张与生态治理存在错配：粗放扩张期森林破碎化导致CC处于中低水平；生态恢复期人工林因遮荫和蒸腾效率低于天然林，CC增长未能完全匹配UFCI扩张；高质量发展期城市热环境恶化速度快于森林降温能力提升速度，导致CE下降，CB在2015年后回落，印证了单纯增加绿化覆盖无法解决降温服务公平性问题。气候带维度上，CE和CC自东向西递增，干旱区森林作为稀缺降温源产生强烈热对比形成绿洲效应，但水分限制削弱了实际蒸腾降温；湿润区虽CE较低，但充足供水使单位绿地绝对降温能力更强。CB空间格局与CE、CC呈显著反转，高值区集中在东部，因东部湿润区森林广泛分布于人口高密度区域，降温服务有效转化为居民实际福祉。森林形态维度上，落叶针叶林凭借针叶紧密排列高效拦截短波辐射和夏季茂盛LAI而具有最强物理降温潜力，但其CB排名最末，因其多集中于人口稀疏的西部山区和高原；落叶阔叶林则广泛分布于东部人口高密度平原和丘陵区，庞大暴露人口基数使其降温服务转化为可观的实质福祉，形成高供给低效益悖论。

非线性耦合驱动机制方面，除相对湿度（RHU）外，所有驱动因子均在95%置信水平下呈现显著非线性响应。自然因素总体呈负向驱动，社会经济因素呈正向驱动。DEM是最强的负向驱动因子，其U型影响曲线反映地形塑造温度背景并与生态保护政策紧密关联：高海拔地区受严格管控保障森林完整性，低海拔平原通过绿道网络建设提升冷空气扩散效率，中海拔地区因城市扩张优先占用林地而降温效应被稀释。社会经济因素的正向驱动主要源于人类活动热排放主导地位的增强，NDBI的快速增长是降温能力下降的关键驱动因素。气候带维度上，驱动因子强度排序与全球尺度基本一致，但半干旱区高海拔降温优势被降水稀缺削弱，湿润区RHU作用更显著。

研究结论：中国城市森林降温服务存在显著时空异质性与高度不平等（基尼系数0.844），自然因素与社会经济因素分别通过调节热基线和人为热排放形成正负双向驱动，气候带与森林形态的双重交互机制共同塑造了降温效率、降温能力与降温效益的空间错配格局。为提升城市热韧性并确保降温服务均衡供给，研究从气候带—森林形态双重视角提出差异化可持续发展策略，强调未来城市森林规划不应盲目追求绝对降温峰值，而应遵循空间供需适配原则实现精准资源配置，为全球尺度的定制化城市气候适应规划提供理论支撑，为高密度城市绿地空间优化布局与环境健康福祉提升提供科学依据。