摘要
随着城市绿化的不断更新，由致敏树种释放的花粉已成为影响居民健康的一个突出环境问题。然而，现有研究仍缺乏能够在全国范围内快速复制的方法来识别致敏树种并评估暴露风险。以北京市中心城区为例，本研究建立了一种基于高分辨率卫星图像的自动化识别致敏树种和评估花粉暴露风险的方法。该研究将模型推断得出的树种分布结果与单位面积的人口密度相结合，划分出三个级别的暴露风险区域。随后，将这些风险区域与研究区域内的道路网络叠加，以确定低、中、高暴露风险的道路分布情况。接着，将公共交通站点位置作为人口流动性高的区域的替代变量。通过计算洛伦兹曲线和基尼系数来量化花粉暴露风险的空间公平性。研究结果表明，该模型能够可靠地识别目标树种，共识别出约117,000个有效目标。暴露风险表现出显著的聚集特征，并且可以沿着道路网络连续扩展。纳入人口因素后，风险集中度变化很小，这表明花粉暴露风险主要受致敏树种的空间聚集及其在道路网络中的可及性影响。这种风险与致敏树种的空间分布模式和可及性特征高度相关，而不仅仅取决于人口规模。本研究为城市树种识别、花粉暴露风险管理和优化绿化配置提供了基础数据和方法论支持。
