《Sustainable Cities and Society》：Urban morphology reshapes solar opportunity across 1859 global cities beyond climatic resource availability
编辑推荐：
•基于 SGP 与基于 GHI 的排名在 1859 个城市之间存在显著差异。•残差（SGP|GHI）呈现强烈的空间聚集特征（Moran's I = 0.822）。•纬度调整后排名得以保留（前 100 名重合率为 95%）。•K?ppen 气候分类固定效应使前 100 名重合率
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基于 SGP 与基于 GHI 的排名在 1859 个城市之间存在显著差异。
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残差（SGP|GHI）呈现强烈的空间聚集特征（Moran's I = 0.822）。
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纬度调整后排名得以保留（前 100 名重合率为 95%）。
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K?ppen 气候分类固定效应使前 100 名重合率降至 62%。
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建筑轮廓与高度数据支持了几何一致性。
引言
城市集中了人口、能源使用与碳排放，使建成环境成为低碳发展的核心（国际能源署（IEA），2021 年；联合国经济和社会事务部人口司，2025 年；联合国环境规划署（UNEP）与全球建筑与建造联盟（GlobalABC），2025 年）。城市太阳能评估通常从辐照度入手；然而，相似的辐照度并不意味着城市表面受到的太阳暴露程度相当。屋顶和立面所接收到的辐射还受到建筑密度、高度和朝向、街道峡谷比例、屋顶面积以及周边遮挡物的影响。因此，跨城市评估需要同时考虑气候资源的可得性以及承接该资源的城市形态。
屋顶光伏潜力已在全球和区域尺度上得到估算（Joshi 等，2021 年），而三维城市模型与 GIS 分析则考察了屋顶朝向、立面暴露度、阴影、天空视因子及周边建筑（Compagnon，2004 年；Formolli 等，2024 年；Hofierka 与 Kaňuk，2009 年；Lindberg 等，2008 年；Merollari 与 Dervishi，2024 年；Oke，1981 年；Redweik 等，2013 年；Tian 与 Ooka，2024 年；Watson 与 Johnson，1987 年）。参数化、聚类以及机器学习研究进一步表明，在建筑密度、容积率、高度、体量、街区形态及周围遮挡等方面存在差异，这些因素会影响不同城市环境中屋顶与立面的太阳暴露情况（Formolli 等，2024 年；Meng 等，2026 年；Merollari 与 Dervishi，2024 年；Rostami 等，2024 年；Tao 等，2024 年；Tian 与 Ooka，2024 年）。然而，现有证据大多来自单个建筑、街区、城市或区域，且城市形态的衡量指标在各研究之间各不相同。因此，大规模比较研究需要一致化的形态数据以及明确处理气候因素与空间相关性的方法。
本研究考察了在考虑气候供给之后，太阳接收情况的跨城市差异。研究整合了 1859 个城市在 2019 至 2023 年间的 GHI、LCZ 构成与建成强度，在大类气候分组内对残差 SGP 进行比较，量化其空间依赖性，并评估在纳入纬度与 K?ppen 气候分类之后城市排名的稳定性。该分析为描述性分析，残差不应被解释为城市形态的因果效应。
城市形态的刻画采用了两个互补的数据集。LCZ 分类提供了一套标准化的建成与自然地表的形态类型划分（Ching 等，2018 年；Demuzere 等，2022 年；Stewart 与 Oke，2012 年），而 GHSL 建成区比例则捕捉了开发强度的连续变化（欧洲委员会联合研究中心（JRC），2023 年）。二者的结合使用保留了仅凭 LCZ 标签所难以体现的类内差异。
主要输入数据包括 GHSL 建成区比例（欧洲委员会联合研究中心（JRC），2023 年）、全球 LCZ 地图以及基于 ERA5 的辐射数据（Copernicus 气候变化服务（C3S）气候数据中心，2025 年；Hersbach 等，2020 年；UCAR / GDEX，2025 年）。K?ppen–Geiger 分类用于界定宽泛的气候区域，以便开展分层比较（Beck 等，2018 年；Peel 等，2007 年）。
本分析涉及三个问题：具有相似 GHI 的城市是否在 SGP 上存在差异；在加入其他气候控制变量之后，剩余的变异是否具有空间结构并且稳健；以及在纳入城市形态之后，太阳能机会的全球排名是否会发生改变。研究在必要时采用了空间统计方法与有效域掩膜（Anselin，1995 年；Dormann 等，2007 年；Lichstein 等，2002 年）。
全球结果还与独立的城市场几何指标进行了比较。建筑轮廓数据（微软行星计算机，2025 年）以及数字地表或高度数据（英国环境署，2025 年；OpenTopography，2025 年；美国地质调查局（USGS），2025 年）被用于考察屋顶可及性、遮挡情况及高度结构。这些分析评估了几何一致性，但并不构成对全部 1859 个城市样本的代表性验证。全局输入数据集均为公开数据（欧洲委员会联合研究中心（JRC），2025 年；Google Earth Engine，2025 年）。
（A）2019 至 2023 年间的年均全球水平辐照度（GHI），作为气候供给基线，并标示出 1859 个研究城市的位置。（B）来自 GHSL 的全球建成区比例。（C）来自 WUDAPT 的全球本地气候区（LCZ）地图，并叠加了研究城市位置。（D）研究城市样本的人口分布。（E）10 公里分析窗口内的高分辨率建筑轮廓掩膜，来源于微软建筑轮廓数据，用于评估屋顶可及性与建成区界定。（F）10 公里分析窗口内的高分辨率数字地表模型（DSM）与建筑高度数据，用于评估城市高度结构。
（A）2019 至 2023 年间城市年均 GHI 随纬度的变化，并绘制拟合的余弦趋势及其 95% 置信区间。（B）各纬度带的 GHI 分布。（C）城市级 GHI 的全球分布，标示出第 10 百分位数、中位数与第 90 百分位数。（D）K?ppen 气候组 A*、B*、C* 与 D* 之间的 GHI 分布，为组内比较提供气候基础。
章节摘要
方法概述
本分析涵盖全球 1859 个城市，时间为 2019 至 2023 年。在统一的都市核心区窗口内，计算了各城市的 GHI、LCZ 构成与建成强度，并结合 SGP 进行了评估。这一一致的空间框架确保了气候与形态变量对应于相同的分析单元。
GHI 被用作入射太阳能资源的表征。在进行残差分析之前，先刻画了其纬度分布规律以及 K?ppen–Geiger 各组之间的分布特征（图 2）。
调整辐照供给后残差太阳接收中的空间结构
为评估在考虑气候供给之后太阳接收的跨城市差异是否依然存在，我们计算了 Residual(SGP|GHI)，其定义为在共同空间窗口内 SGP 与 GHI 之间所指定关系的残差。该残差与形态描述变量之间的关系在各 K?ppen 气候组内分别进行了考察。因此，该残差应被理解为在给定气候控制条件下与形态相关联的变异，而非
讨论
GHI 是衡量太阳能资源可得性的成熟指标，但其并不能表征城市表面的暴露情况。屋顶与立面的接收还取决于建筑密度、高度、间距及遮挡。因此，辐照度与城市形态应被视为城市太阳能机会中相互关联但彼此独立的部分。
SGP 与 Residual(SGP|GHI) 允许对这些部分进行描述性比较，但并不能识别形态的因果效应。较高的 Moran's I 值表明
结论
全球水平辐照度描述了可用的太阳能资源，但无法完全解释城市间太阳接收情况的差异。对 1859 个城市的分析显示，基于 SolarGeoPotential 的排名与仅基于 GHI 的排名存在显著差异。SGP 与 GHI 关系中的残差表现出强烈的空间聚集性。在调整纬度之后其排名几乎未变，而引入 K?ppen 大类气候组固定效应后则产生了更大变化，尤其在
代码可得性
用于计算 SGP 并开展修订分析的步骤已在方法与补充材料中加以说明。预测变量的定义、插补值以及反变换后的模型系数见补充表 S4。
CRediT 作者贡献声明
张倩（Qian Zhang）：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，验证，软件，资源，项目管理，方法学，调查研究，经费筹措，形式化分析，数据整理，概念构思。姜维乐（Weile Jiang）：软件，数据整理。杨玉君（Yujun Yang）：撰写——审阅与编辑，可视化，验证，资源，方法学，调查研究。周典（Dian Zhou）：项目管理。曹辉（Hui Cao）：形式化分析，数据整理。徐 duo（Duo Xu）：撰写——审阅与编辑，
利益冲突声明
作者声明，本论文所报告的研究不存在任何已知的竞争性财务利益或可能影响本研究工作的个人关系。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金 [项目编号 52508037] 的资助；国家自然科学基金 [项目编号 52300236] 的资助；中国博士后科学基金 [项目编号 2025M771617] 的资助；以及中国博士后科学基金 [项目编号 2025M771614] 的资助。
张倩|姜维乐|杨玉君|周典|曹辉|徐 duo
