基于分类的绿地暴露评估揭示城市农田在绿地公平性中的补偿作用

《Earth's Future》：Classification-Based Greenspace Exposure Assessment Reveals the Compensatory Role of Urban Cropland in Greenspace Equity

　　

城市绿地不平等已成为重大可持续性挑战，然而不同绿地类型在缓解暴露不平等方面的作用仍知之甚少，尽管农田正日益被纳入城市景观思维中。研究人员开发了一个人口加权绿地暴露(population-weighted greenspace exposure)框架，该框架整合了绿地组成、季节性植被状况(vegetation condition)和人口分布，用以评估2010年至2020年中国320个城市的景观绿地(LGS)与农田暴露。研究人员结合了月度归一化植被指数(NDVI)、土地覆盖(land-cover)数据和人口网格来量化人类绿地暴露(human greenspace exposure)，并使用基尼系数(Gini index)来衡量暴露不平等。研究结果表明，农田是城市绿地暴露中一个重要但长期被忽视的组成部分。尽管全国尺度上平均LGS暴露仍较高，但在近一半的样本城市中，农田服务了更大比例的人口，其平均暴露达到LGS的约82%。在动态城市边界下，农田在2010年、2015年和2020年均表现出显著的补偿效应，使LGS暴露不平等平均降低约30%。年度关联分析进一步表明，农田暴露与较低不平等的关联强于LGS暴露；到2020年，其缓解贡献超过LGS的四倍。然而这两种绿地类型的作用在十年间均有所减弱。固定边界分析显示，这种补偿既反映了结构性空间格局，也反映了边界扩张的组成效应。这些发现表明农田补偿主要取决于空间配置，凸显了将有针对性的LGS供给与选择性农田保留及多功能整合相结合的必要性。

研究背景方面，城市绿地作为城市自然环境的重要组成部分，可缓解热岛效应、改善空气质量、支持居民身心健康，联合国可持续发展目标(SDG 11)强调要为城市居民提供普适性绿地接入。然而绿地接入不平等广泛存在且在许多城市日益严峻，现有评估常忽视绿地类型差异与季节动态，限制了针对性规划的价值，甚至可能因低效、高成本策略而强化不平等。世界卫生组织将城市绿地定义为“所有被任何植被覆盖的城市土地”，实践中包含树木、草地、农田等，其中树木与草地通常被视为景观绿地(LGS, landscape greenspace)的主要形式并得到广泛研究，而农田仍主要被视作粮食生产用地，其生态、美学与社会价值在城市绿地研究与规划中常被低估。随着快速城市化与城乡边界模糊，建成区内农田日益常见（包括城郊农田、居民自发在闲置地上的种植等），欧盟Horizon 2020 EdiCitNet等项目也推动城市可食用景观（含社区农田）以应对环境与社会挑战。中国耕地规模大且城市化迅速，将农田视为城市绿色基础设施的一部分可能带来重要规划机遇，但其建成区内的空间分布及对人口暴露的贡献仍不清楚。关键原因在于绿地暴露不等于绿地供给：城市植被总量并不直接决定居民日常暴露，暴露还取决于人群与不同类型绿地的相对位置，研究人员将绿地暴露定义为以居住地为中心、在建成区内考量邻近植被状况与邻近性的一种人口加权度量。以往研究多基于绿地覆盖面积评估供给，对植被状况、绿地类型、季节变化的考虑有限，降低了暴露评估精度。更完整的暴露不平等评估需要整合绿地类型与季节动态，大规模跨城市比较日益依赖遥感数据（如NDVI表征植被状况，土地覆盖或植物功能类型数据识别绿地类型）。现有研究虽强调绿地分布、地理、社会经济、气候等对不平等的作用，但不同绿地类型的差异化角色仍未充分探索，农田常与其他城市绿地笼统归为一类，掩盖了其与LGS在暴露不平等关联上的差异，可能导致难以落地的政策建议。中国长期农业历史背景下，快速城市扩张与农田保护的平衡仍是重大挑战，二者未必互斥：在适当情况下将农田纳入城市绿色基础设施可支持更多功能导向与公平导向的规划，但农田不应自动被解释为公园、树木或草地的替代品，而需与LGS明确区分并关联评估。

研究人员为此开发了一种融合季节变异的类型特异性暴露指标，生成2010、2015、2020年中国320个城市的月度绿地暴露与不平等测量，分析其模式与驱动因素。依据气候、地形、生态差异将中国分为北方、南方、西北、青藏高原四大地理区域，采用动态年度城市边界（基于全球人工不透水面数据Global Artificial Impervious Area, GAIA提取的大于1 km2建成区及聚居地）以及固定的2010年城市边界进行对照。具体研究问题是：(a)农田与LGS在服务人口及暴露水平上城市间差异如何？(b)绿地暴露不平等的季节与区域模式是什么，这些模式与农田和LGS的角色如何关联？(c)2010—2020年农田暴露与LGS暴露如何塑造绿地暴露不平等，城市扩张在多大程度上改变了这种关系？论文发表于《Earth's Future》。

关键技术方法方面，研究人员采用三类核心数据并统一至1 km网格（以月度NDVI为参考基准）：绿地数据来自全球植物功能类型(Global Plant Functional Types, PFT)数据集（300 m分辨率，基于Climate Change Initiative Medium Resolution Land Cover重新划分为LGS与农田），植被状况采用MODIS/Terra月度NDVI（1 km分辨率）刻画季节动态；人口数据来自WorldPop中国100 m分辨率数据集并以联合国官方估计进行像素级校正；城市边界采用年度GAIA产品定义动态与固定（2010年）边界；控制变量涵盖地理（经纬度、高程来自500 m DEM）、气候（月降水、气温1 km、近地表大气湿度指数1 km）、社会经济（GDP空间网格、人口密度）、绿地结构（绿地覆盖率、农田占绿地比例）。研究人员构建了人类绿地暴露(Human Exposure to Greenspace, HEG)指标：在1 km网格上整合类型特异性绿地占比R_i^t、月度NDVI_i与100 m人口P_i进行人口加权，得到HEG^LGS、HEG^Crop、HEG^Total，并线性标准化至0–100；按月计算HEG的变异系数(CV_t)以表征季节波动。不平等采用基尼系数(Gini coefficient)基于网格HEG值计算城市内部暴露不平等；定义补偿指数＝Inequality_LGS－Inequality_Total，相对补偿强度＝(Inequality_LGS－Inequality_Total)/Inequality_LGS。分析上先进行动态边界下的跨年偏相关与多变量线性回归（含区域固定效应、控制变量）以量化HEG^LGS与HEG^Crop对不平等的关联方向与贡献；再进行固定2010边界下的重算与面板模型（补充固定效应FE、一阶差分FD）以分离建成区内部变化与边界扩张的组成效应。样本队列为中国320个地级及以上城市（含部分地区级行政单元），年份为2010、2015、2020三期。

研究结果部分：

3.1 Human Exposure to Greenspace（人类绿地暴露）：研究人员量化了2010—2020年320个中国城市的城市绿地服务人口与相应暴露水平。服务覆盖范围上，近半数城市在各年份中农田服务的人口多于LGS，尤其在人口50万—200万的城市及十大人口最多城市（2020年农田服务人口达LGS的29%以上）；区域上南方城市农田服务人口比例约0.4、北方约0.3，西北与青藏高原LGS服务比例约0.8。全国尺度HEG^LGS均值（38）高于HEG^Crop均值（31，为LGS的82%）；区域看HEG^LGS最高为青藏高原（46），依次为南方（43）、西北（34）、北方（33），HEG^Crop最高为南方（39），依次为北方（29）、西北（13）、青藏高原（12），农田暴露的区域对比更强（南北差约为LGS的两倍）。月度分析显示HEG^Total的CV_t随纬度显著上升（r=0.9, p<0.01）；纬度低于45°城市HEG^LGS的CV_t（≈15）一般高于HEG^Crop的CV_t（≈10），表明两类绿地在暴露量级、空间分布外还有时间稳定性差异。

3.2 Spatial Patterns and Seasonal Dynamics of Greenspace Exposure Inequality（绿地暴露不平等的空间格局与季节动态）：2020年城市间总绿地暴露不平等区域差异明显，西北最高、青藏高原最低；所有区域均呈现年内动态（春、秋较高，夏季较低），但波动幅度不同：南方ΔInequality＝0.01最弱，北方、西北、青藏高原ΔInequality＝0.02较强。多变量回归（含区域固定效应与控制变量）显示LGS季节振幅对ΔInequality的正向关联最强（p<0.01），农田占比正向关联（p<0.05），农田季节振幅不显著。表明区域气候提供季节不平等的背景，但城市间时间稳定性差异更多由LGS的季节稳定性解释，农田主要通过组成结构起作用。

3.3 Type-Specific Associations of Greenspace Exposure With Inequality（绿地暴露与不平等的类型特异性关联）：动态边界下，单类绿地的不平等均高于总绿地（LGS＞农田＞总绿地）。2010—2020年城市总不平等中位数上升约0.1；LGS不平等与总不平等的相关性从0.44降至0.22，农田不平等与总不平等始终强相关（r>0.6, p<0.01）。相对补偿强度中位数三年均超30%，但从2010到2020略有下降。偏相关分析显示HEG^Crop与总不平等持续显著负相关，HEG^LGS关联弱且不稳定。月度多变量回归（区域固定效应）表明HEG^Crop每年每月均稳定负关联（2010、2015、2020年均系数－0.56、－0.50、－0.50），HEG^LGS效应小且到2020不再一致对应更低不平等（年均系数－0.15、－0.12、0.02）。农田在缓解不平等方面比LGS有更强且时间稳健的结构补偿作用。

3.4 Fixed-Boundary Assessment of Cropland Compensation（农田补偿的固定边界评估）：在固定2010边界内，2020年多数城市仍为正补偿，区域中位数补偿为正（北方、南方0.10–0.15，西北、青藏高原0–0.05），但2010—2020年补偿普遍减弱（区域中位变化约－0.10至－0.03）。动态边界下总不平等从0.57升至0.61，固定边界下仅升至0.58；补偿指数动态边界2020年为0.23、固定边界为0.11，说明动态边界新增扩张区带来额外农田补偿。网格分析显示：按2010年HEG^Total分位数，2010—2020年HEG^Crop各组分轻微下降，HEG^LGS主要在初始高暴露组增加；按HEG^LGS分位数，HEG^Crop在最低分位数最高（0.07–0.08）并单调降至高分位数近0，且在中分位数随时间下降。固定边界内农田面积总体减少、LGS面积增加；农田面积变化与不平等变化负相关（p<0.01），LGS面积变化与不平等变化正相关（p<0.01）；城市级HEG变化与不平等变化无显著关联；FE/FD模型显示城市内时间上HEG^Crop与HEG^LGS变化对总HEG变化无显著关联，但HEG^Crop与补偿指数变化关联更强。表明动态边界与横断面对比的农田补偿主要反映城市间结构差异与边界扩张组成效应，旧建成区内时间强化作用有限。

讨论部分总结：研究人员指出绿地公平由植被总量及其相对于居住地的分布共同塑造，暴露基度指标弥补了传统供给指标（如绿地覆盖率、NDVI）的不足。本研究框架整合了绿地组成、季节植被状况与人口分布，明确区分农田与LGS而非统归为一类植被，因为两者在可达性、功能意图、管理、效益上存在差异。农田虽非规划管理的LGS，但暴露水平在南北城市可与LGS比拟，近半数城市服务更多人口，且HEG^Crop与不平等的负关联强度超HEG^LGS四倍，这是因为农田常位于基线暴露较低的人群附近，提升暴露分布低端从而缩小整体差距；基尼系数对分布低端变化敏感，故位于低暴露人群的植被具有更强均等化潜力。此结果不意味着农田与LGS功能等价：农田未必用于游憩、社交，保留可能涉及耕地破碎化影响农业生产力、城市扩张中与基础设施竞争、病虫害传播风险等权衡，应通过土地再分配、作物多样化、低化学品投入、转型为社区农园等多功能形式维持暴露收益并缓解成本，因此农田应视为城市绿色系统的互补组件而非LGS替代品。季节结果表明农田主要影响暴露“在哪里分布”，LGS更多决定暴露“全年是否稳定”，绿地公平的时间韧性很大程度上取决于LGS能否提供跨季节稳定暴露。2010—2020年动态边界下两类的缓解效应均减弱，LGS与农田不平等差距扩大，农田补偿下降，但城市扩张本身并未降低总暴露不平等；固定边界分析表明旧建成区内LGS增长因集中在已有高暴露区而未有效改善总不平等，同时农田缩减削弱了既有补偿结构，导致LGS单类不平等比总不平等更严重。动态边界下农田较强均等化作用部分来自新区与城郊带（仍保留农田）的纳入，正是未来规划需重点关注的区带；固定边界内农田持续缩减，其补偿作用在密集建成区除非转为多功能都市农业否则难成长期方案。优化实验表明在低暴露区优先增绿是最有效降不平等方式，过度增绿在高暴露区边际回报递减；绿地损失也应纳入公平导向规划。规划含义为：密集建成区核心仍靠针对性LGS（公园、行道树、邻里绿地）改善分布、可达性、连续性；城郊与过渡带可通过选择性保留、整合、多功能转型农田防止暴露不均加剧。政策上单纯增加绿地总量未必降不平等，须将新增LGS导向低暴露人群，同时在低暴露区若转化农田为建成区应配套补偿性LGS供给；可推广可开发农田转为社区农园、教育花园、社区支持农业，优先保留紧邻LGS不足的高密度住区的农田，鼓励低化学投入，并在转化时协调补偿性LGS供给。局限包括框架衡量居住暴露而非实际使用、移动接触或服务特定效益，未完全捕捉可达性约束、管理限制与体验差异，动态边界计入城郊定居点会放大农田相关性，未来可细分核心区与城郊农田并跨游憩、健康、食物供给、生态、社会用途比较类型差异。总之研究显示多绿地类型共同塑造城市暴露不平等，农田应在公平导向城市绿地规划中得到更明确考量。

结论部分翻译：本研究开发了一个整合绿地类型、季节植被状况与人口分布的人口加权框架，以评估2010年至2020年中国320个城市的城市绿地暴露不平等。通过区分农田与景观绿地(LGS)，研究表明不同绿地组分通过不同路径贡献于城市公平。三个主要结论浮现：第一，农田是城市绿地暴露中重要但未被充分认识的组成部分。尽管全国尺度LGS平均暴露仍较高，农田在近一半样本城市中服务了更大份额的人口，且持续呈现更低的暴露不平等。第二，农田暴露与较低不平等的关联强于LGS暴露。季节分析进一步表明农田主要影响暴露的分布位置，而LGS在决定该暴露全年稳定性上作用更强。第三，长期分析显示2010—2020年农田与LGS的缓解效应均减弱。固定边界下近期LGS增长因集中在已有高暴露位置而未有效降低不平等，同时农田缩减削弱了既有补偿结构。总体而言，城市绿地公平更多取决于不同绿地类型如何空间配置，而非仅取决于绿地总量。因此农田应被认定为城市绿色系统的互补组件，尤在其仍为服务不足人群缩小暴露缺口时；更有效的公平导向规划应有针对性地在低暴露邻里提供LGS，同时在城郊与扩张区选择性保留、整合及多功能转型具真实暴露价值的农田。