三维树木指标在何种情况下能改善行人热环境预测？来自上海和新加坡的证据

《Building and Environment》：When do three-dimensional tree metrics improve pedestrian thermal-environment prediction? Evidence from Shanghai and Singapore

　　

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  在上海，绿色可视度指数（GVI）使通用热气候指数（UTCI）的解释方差提高了2.1个百分点。
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  所选林冠尺度在上海并不稳定，但在新加坡始终为50米。
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  在上海，绿色可视度指数和草地覆盖是主要的环境预测因子。
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  在新加坡，平面绿色度在环境预测中占主导地位。
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  分层工作流程支持依次添加常规绿色度、绿色可视度指数和物理林冠指标。

引言

极端高温日益使城市行人暴露在热应激之下，限制步行及其他户外活动，降低公共空间可用性，并增加与高温相关的健康风险（Abuwaer等，2025；Matthews等，2025）。行人的暴露程度取决于区域天气，以及短波与长波辐射、感热与潜热以及动量在地表与行人之间的本地交换。密集的城市形态会加剧辐射负荷，在不透水材料中蓄积热量并限制近地面通风（Jia等，2024；Lai等，2019）。因此，识别能够改善行人热环境状况的可改造环境属性，对于气候适应性城市设计至关重要。

树木是最有效的可改造要素之一，因为它们能够同时改变辐射、蒸散作用和气流（Wong等，2021）。实地监测和激光雷达研究表明，垂直林冠结构、树叶高度和三维绿色体量，能够在林冠覆盖度之外进一步解释冷却效应与热舒适度的差异（Wang等，2023；Zhou等，2025）。树高、冠幅、叶层布置以及街谷几何形态共同影响着遮荫与通风之间的平衡，其效应因城市和季节而异（Guo等，2026；Xiao等，2024）。然而，城市热环境研究通常使用归一化差异植被指数（NDVI）、树冠覆盖比例或分类土地利用来表示植被（Chen等，2021；Liu等，2021；Schwaab等，2021）。一些研究引入了绿色可视度指数（GVI），用以捕捉行人垂直视域内可见的植被（Li等，2015）。然而，相似的头顶绿色度可能掩盖林冠高度、体量和叶层布置方面的差异，而这些差异会影响辐射截获和气流（Wang等，2023）。虽然平面指标能够描述水平方向的植被覆盖，却不能直接解析垂直林冠结构（Lang等，2023）。近年来林冠高度制图技术的进步，为将林冠结构信息纳入环境模型提供了新的机遇（Lang等，2023；Tolan等，2024）。然而，数据可获得性的提升并不意味着该附加信息确实能够增强行人热环境的预测能力。一个尚未解决的问题是：在考虑城市形态和较简单的绿色度指标之后，物理林冠指标是否仍能改善在先前未观测位置的预测效果。

由卫星反演的地表温度（LST）可以为城市尺度的热环境制图提供空间连续的信息（Schwaab等，2021）。然而，LST测量的是城市表面的辐射温度，而非行人直接经历的热环境（Voogt & Oke，2003）。它无法完整表征决定人体热暴露的辐射、对流、湿度和风况条件（Wang等，2026）。直接比较研究发现，LST、近地表气温与人体生物气象学指数（如生理等效温度PET和通用热气候指数UTCI）之间的关联较弱或具有情境依赖性（Fahy等，2025；Wang等，2026）。相比之下，行人层面的观测能够记录在人们直接遭遇的条件下估算平均辐射温度、PET和UTCI所需的气象变量（Lai等，2020；Mishra & Ramgopal，2013）。对于树木而言，这一区别尤为重要，因为林冠遮荫对平均辐射温度的影响通常强于对气温的影响，而林冠几何形态也可能改变行人层面的通风状况（Kong等，2017；Lee等，2013；Middel & Krayenhoff，2019）。PET和UTCI刻画的是行人热环境，而非直接测量主观热感觉或生理热负荷。纵向居住类研究说明了环境监测与主观评价在理解情境依赖性热感觉方面的互补价值（Altan & Ozarisoy，2022）。

实地观测能够解析卫星粗像素内可能被平均掉的遮荫处与暴露处之间的热差异。它们还能将这些差异与周边建筑、可见绿地以及林冠结构联系起来。然而，实地测量活动耗费资源，许多数据集仍局限于单一城市或气候带。例如，热带新加坡的两条行人街谷和亚热带香港的四个室外监测点（Li等，2020；Wong & Jusuf，2011）。Middel和Krayenhoff在极端高温的一个12小时日内，对Tempe市一个街区内的22个微尺度点位进行了采样（Middel & Krayenhoff，2019）。这些研究捕捉到了显著的局地异质性，但采用的是研究专属的结果指标和采样方案。基于实测的室外热环境研究在各气候带之间的分布也仍然不均（Zhao等，2026）。因此，一个关键的缺口是：在多样化的城市布局和对比性气候之间，缺乏经过分析上协调的实地比较。

据此，我们检验两个假设：（H1）行人可见的绿地和物理林冠指标能够提供超越城市形态和常规绿色度的增量预测信息；（H2）环境因子对行人热环境预测的贡献在不同研究情境之间存在差异。为此，我们开发并评估了一种比较框架，以判断这些互补的树木表征在何种已观测情境下能够改善在先前未观测位置的预测。来自上海（湿润亚热带）38个点位和新加坡（热带）27个点位的行人层面观测数据，使同一套预测变量层级和验证方案能够被用于检验具有对比性的不同情境。

我们提出三个目标来回应上述假设：（1）识别常规和三维环境指标在因子层面和城市层面的空间尺度；（2）利用嵌套预测变量块、按站点分组的交叉验证以及站点聚类自助区间，比较城市形态、平面绿色度、绿色可视度指数和物理树木指标的增量预测价值；（3）识别在各城市最优模型中的主导预测因子。所得工作流程提供了一种基于验证的方法，用以选择数据需求最低但仍能在留出位置上保持可复现预测价值的树木表征方式。

章节摘要

研究区域

我们在两个高密度亚洲城市的65个行人层面监测点开展了一项比较性观测研究。上海数据集包含同济大学四平研究区（31.28° N，121.51° E）的38个点位，新加坡数据集包含新加坡国立大学肯特岗研究区（约1.30° N，103.77° E）的27个点位。这些点位的选取旨在体现建筑围合度、建筑高度、地表覆盖等方面的差异，

因子特定的敏感缓冲区范围

描述性全样本敏感性图显示，使与站点中位数PET和UTCI的绝对关联最大的半径随指标和城市而异（图4；表2）。在上海，NDVI和平均最大冠幅主要以局地半径为主，而TCC、TCV和面积平均林冠高度在175–200米处最强。在新加坡，TCC、TCV和面积平均林冠高度的半径为50米，而多种土地利用指标则在更宽的半径下起作用。表2列出了这些

预测价值与可推广性的情境依赖性

物理的三维树木属性能够改善对城市热过程的表征，因为林冠高度、冠幅几何形态和叶层分布影响太阳辐射截获、长波辐射、蒸散作用和气流的方式，无法完全由平面植被覆盖所捕捉（Wong等，2021）。实地研究表明，垂直林冠结构和叶层分布有助于解释微气候冷却和行人热舒适度的差异（

结论

本项比较性观测研究表明，三维树木信息的预测价值取决于其表征方式、空间情境和验证方案。与三项研究目标相对应的关键发现如下：

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  尺度敏感性：信息量最大的空间尺度具有指标和情境特异性，应当在验证过程中加以选择。描述性全样本筛选在上海选出了175–200米的较宽物理林冠半径，而在新加坡则选出了

CRediT作者贡献声明

Siqi Jia：撰写—原稿，可视化，方法学，资金获取，形式分析，数据整理，概念化。Yan Lu：可视化，软件，调查，形式分析。Shisheng Chen：资源，方法学，形式分析，概念化。Dan Chong：可视化，软件。Pengzhu Wei：验证，调查。Zhongqi Yu：撰写—审阅与编辑，监督，资源，项目管理，方法学，资金获取，概念化。Nyuk

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