日益加剧的热浪下沿海特大城市的热压力：时空演变、区域驱动因素与气候适应性缓解启示

《Sustainable Cities and Society》：Heat Stress in Coastal Megacities under Intensifying Heatwaves: Spatiotemporal Evolution, Regional Drivers, and Climate-Adaptive Mitigation Implications

　　

**摘要**
沿海特大城市在未来加剧的热浪下面临日益增加的热应激风险。然而，海陆环流与城市热岛效应之间的耦合使得异质性沿海特大城市中的空间差异化热风险评估与缓解变得复杂。因此，开发了一个综合框架，用于预测和归因沿海城市未来热应激变化（以湿球黑球温度 (WBGT) 表示），并确定潜在的缓解途径。该框架建立在基于 CMIP6 的热浪识别和中尺度动力降尺度的可转移方法链之上，并在世界上最大的沿海特大城市之一——东京都市圈得到了演示。结果表明，相对于历史基准（1995–2014），日间温度极值在 8 月初左右表现出更明显的季节内增强，而预测的热浪时期伴随着显著的湿润和背景风的轻微减弱。降尺度进一步显示，在热浪期间，WBGT 的增幅在沿海陆海界面处最强；在近未来（2030–2049）SSP2-4.5 情景下，湿润主导了 WBGT 的增加，而在高强迫世纪末（2080–2099）SSP5-8.5 情景下，变暖成为主导因素。为了解决缓解问题，WBGT 显示其对降温和除湿的空间响应变化相对有限（-0.36±0.03°C/°C；-0.44±0.02°C/g·kg?1）。相比之下，通风（-1.3±0.6°C/m·s?1）和遮阳（-3.3±0.5°C）的益处随着风速的下降而增加，这强调了需要对空气流动和辐射缓解进行空间差异化规划，优先考虑弱风建成区的必要性。展望未来，在更强的未来热浪下，降温和特别是除湿的益处减弱，而基于通风和遮阳的方法保持相对稳健。这些发现支持了特定子区域的气候适应性缓解，从而为沿海特大城市的热韧性规划提供了信息。

**引言**
热应激风险在沿海特大城市系统中尤为显著，在这些系统中，城市热岛效应与海洋湿度的相互作用可以进一步加剧热应激并复杂化与热相关的暴露（Chen et al., 2023）。在持续的全球变暖下，预计热浪将变得更加频繁和强烈，而沿海特大城市面临长期海面变暖、海洋 - 大气耦合以及高度集中的暴露和脆弱性带来的复合压力（Gao et al., 2024; Hsu et al., 2021; IPCC, 2023; NASA, 2025）。在此背景下，在加剧的未来热浪下增强湿热沿海特大城市的热韧性已成为一个日益重要的挑战（Raymond et al., 2020）。

在城市尺度上，热应激表现出显著的空间异质性，而不是对炎热条件的均匀响应，在社区和本地城市环境中出现了巨大的差异（B?a?ejczyk et al., 2014）。这种异质性强烈地受到城市形态和土地覆盖差异的影响，这些差异通常使用本地气候区 (LCZ) 框架进行组织和解释，以将不同的城市类型与城市内差异化的热环境和热暴露联系起来（Stewart and Oke, 2012）。现有研究通常表明，紧凑型和低层建筑类型往往是最温暖或热环境最不利的城市设置之一，而更开放或植被覆盖的类型通常与较低的热暴露相关（Gilabert et al., 2021）。这些差异通常与建筑密度、植被覆盖、通风和热储存的差异有关（Rahmani and Sharifi, 2025），在湿热城市条件下也报告了类似的依赖 LCZ 的模式（J. Wang et al., 2025）。然而，最近的研究表明，LCZ 相关热暴露的强度甚至顺序在不同城市、气候背景和一天中的不同时间可能会有所不同，而不是遵循单一通用模式（Hu et al., 2025; Nú?ez-Peiró et al., 2021）。特别是在沿海城市，新兴证据表明，仅基于 LCZ 的分类可能不足以在复杂的本地环境中表征城市热风险（Zhang et al., 2025）。

除了城市形态本身，本地和中尺度环流可以进一步重组热应激模式。在沿海和滨水城市，海陆风系统通过它们与城市异质性的相互作用，代表了热应激模式的一个关键中尺度控制因素（Yang et al., 2022）。从机制上讲，海风流入可以通过将较冷的海洋空气输送到内陆来调节近地表温度，同时通过湿气平流增加当地湿度（Miller et al., 2003; Zuo et al., 2026）。这种冷却 - 湿润的双重性对于热应激评估至关重要，因为高湿度抑制蒸发散热，从而部分抵消了海风流入的冷却益处（Baldwin et al., 2023; Sherwood, 2018）。然而，在不利的通风条件下，这种微妙的平衡可能会决定性地转向以湿度为主导的热应激，正如中国广东的沿海城市集聚区所示，那里暴露于南海并受到内陆丘陵和山脉的地形限制，创造了有利于湿气传输和保留的地理环境（Li et al., 2023a; Zhong and Tian, 2021）。以前的研究进一步表明，海风的冷却效应在空间和时间上极不均匀，强烈依赖于内陆渗透和本地背景条件（Xie et al., 2025; Zhou et al., 2019）。此外，沿海环流的影响并非均匀有益：海风锋发展和沿海城市观测的研究表明，海洋流入可以与城市热岛强度和本地热湿条件相互作用，根据锋面渗透的时间和结构，要么缓解要么加剧室外热应激（Anjos et al., 2020; Di Bernardino et al., 2023）。当海洋和陆地热极值同时发生时，这种复杂性可能会进一步放大：相邻的海洋热浪已被证明增加了沿海陆地热浪的天数并将其影响向内陆延伸，而复合沿海海洋 - 陆地热浪可以通过增强陆海界面的热 - 湿耦合来加剧湿热应激（Pathmeswaran et al., 2022; Barkhordarian et al., 2025）。因此，这种显著的城市内异质性表明，热应激的主要驱动因素在空间上不太可能是均匀的，并且缓解优先级可能需要根据本地气候控制因素进行适应性调整。

关于城市热缓解，缓解策略（包括蓝绿基础设施、辐射表面调节和面向通风的规划）的有效性强烈依赖于本地气候和城市环境设置（A. Guo et al., 2023; Taleghani, 2018）。例如，降温益处在炎热 - 干燥气候中通常比在炎热 - 潮湿气候中更明显，并且倾向于在紧凑、密集建设的城市环境中减弱（Li et al., 2024; Zhou et al., 2022）。基于植被的缓解也不是均匀有益的：在高密度环境中，气动阻力和相关的湿度效应可以抵消部分预期的热益处（Mun et al., 2024; Xi et al., 2026）。辐射调节策略使得这些权衡更加清晰——更高的表面反照率可能会降低表面或近地表气温 (Ta)，但同时也增加反射的短波辐射和行人水平平均辐射温度，从而可能抵消降温益处甚至恶化日间热舒适（Elmagri et al., 2024; Schneider et al., 2023）。屋顶光伏的气候效应同样依赖于背景，其变暖或冷却结果对背景城市反照率和保温条件敏感（Khan et al., 2024; Zhu and Ooka, 2024）。在沿海特大城市中，这一挑战变得更加复杂，那里强烈的陆海气候梯度与城市热岛效应相互作用，在短距离内产生急剧差异化的微气候条件（F. Guo et al., 2023）。因此，在这种复杂的沿海环境中，基本问题不再是一种给定的缓解策略是否 generally 有益，而是如何从更广泛的缓解视角出发，在不同子区域识别放大本地热应激的主导气象驱动因素，从而为空间差异化的热韧性干预措施提供气候适应性优先级信息。

沿海城市中的空间差异化挑战因持续的气候变暖而进一步加剧，预计气候变暖将放大热浪的幅度、频率和持续时间，并在城市空间中以明显的不均匀方式重新分配未来的热应激（Argüeso et al., 2015; Zarghamipour and Malakooti, 2025）。这种不均匀性部分源于温度、湿度、风速和辐射的未来演变的 uneven，这可能共同转移复合高风险区域的位置和范围（Coffel et al., 2018; Salamanca-Palou et al., 2025）。反映热应激对气象背景变化的 inherently 非线性响应，热应激的主导气象控制在未来气候条件下也可能发生变化（Br?de and Kampmann, 2023; Li et al., 2023b）。这意味着今天有效的缓解措施在未来可能无法保持相同的性能。例如，伦敦的街道尺度模拟显示，树木、立面绿化和高反照率路面的热舒适益处并非在 present-day、2050s 和 2080s 情景下保持恒定（Taher et al., 2024），而一项基于广州的研究报道，在未来气候配置下，树冠覆盖的热应激缓解效应可能会减弱，甚至在某些情况下变得不利，因为变暖、湿润和冠层引起的阻力可以共同影响蒸散和通风条件（Fan et al., 2026）。更广泛地说，跨不同气候区城市的比较分析表明，缓解策略的相对有效性可能随着背景气候和评估目标而变化（Jiang et al., 2025）。因此，在当今和未来气候不确定性下的沿海城市热韧性规划特别具有挑战性，因为由海陆环流和城市热岛耦合塑造的本地气候背景是 highly dynamic、空间异质性强的且难以预测的。

在此背景下，了解沿海特大城市在未来热浪条件下热应激将如何演变，需要超越粗分辨率气候预测的高分辨率动力降尺度。天气研究与预报模型 (WRF)，特别是当与城市冠层模型 (UCMs)（如建筑效应参数化和建筑能量模型 (BEP+BEM)）耦合时，提供了一种有效的方法，将耦合模式比较计划 (CMIP) 的气候信号转化为高分辨率本地气象场，同时明确表征耦合的沿海 - 城市过程（Chen et al., 2011; Skamarock et al., 2021）。越来越多的研究已经开始使用基于 WRF 的动力降尺度来调查沿海城市未来的城市热应激和热相关风险，包括其对预警和缓解的影响（Yamamoto et al., 2018; Liu et al., 2024; Mejia et al., 2025; Xiao et al., 2026）。然而，这些研究大多孤立地检查各个组成部分，在明确联系热浪下预测的热应激变化、主导气象驱动因素的子区域归因以及基于本地气候条件和气候不确定性的空间差异化缓解干预措施方面，仍存在一个关键差距。解决这一差距对于开发实用的、基于地点的沿海城市面对未来热浪的热韧性规划途径至关重要，这与对综合城市适应的更广泛呼吁相一致（UN-Habitat, 2022）。

因此，本研究开发了一个综合分析框架，用于评估耦合海洋 - 城市系统中与未来热浪相关的热应激演变，并将其应用于东京都市圈 (TMA)，这是世界上最大的沿海特大城市集群之一。目标有三：（1）检查热应激如何在不同未来时期和气候路径下，针对演变的气候基准识别出的热浪条件下演变；（2）识别在不同子区域中，加剧热浪下热应激放大的主导气象驱动因素；（3）确定哪些缓解方向在不同子区域中对于减少本地热应激更有效，以及它们的有效性在更严重的热浪条件下是否能持续。通过联系未来热浪识别、城市尺度热应激模拟、驱动因素归因和缓解响应诊断，这项工作旨在为热风险评估和气候适应性缓解提供信息，从而支持气候不确定性下复杂沿海城市系统的热韧性规划，同时也为其他面临加剧热浪的高度城市化湿热沿海地区提供可转移的见解。

**章节片段**

**方法**
本研究的整体工作流程总结于图 1。该框架旨在通过整合热浪识别、城市尺度动力降尺度、湿球黑球温度 (WBGT) 估计、归因分析和基于敏感性的缓解诊断，将未来气候预测转化为子区域相关的缓解热应激信息。首先使用网格单元特定的移动百分位从 CMIP6 预测中识别未来热浪窗口

**移动阈值适应视角下的未来热浪演变**
遵循 2.2.1 节中定义的基于移动阈值的热浪识别方法，图 4 展示了针对每个目标时期，使用以前 30 年时期作为参考，通过日历日百分位计算出的夏季热浪阈值。因此，每个阈值反映了相对于最近本地季节气候的异常热量。这种设计被进一步用于，在理想化的意义上，代表社会需要在未来达到的热量适应水平

**从时间和空间角度看的未来热应激演变**
通过使用每个目标时期的前 30 年作为参考时期，本研究采用的移动阈值框架捕捉了在演变的社會热适应下热浪特征的变化，同时在识别的热浪窗口内对湿度和风的并发分析进一步揭示了仅靠温度定义的热浪无法捕捉的复合热应激模式。

这对于潮湿的沿海环境尤为重要，在此复合结论为了应对沿海特大城市未来的热胁迫挑战，本研究开发了一个综合且可迁移的分析框架，该框架将基于 CMIP6 的热浪识别、使用 WRF–BEP+BEM 的动力降尺度、将 WBGT 放大归因于关键气象驱动因子，以及基于敏感性的缓解途径诊断联系起来。该框架在东京都市区得到了演示，主要结论总结如下。1.基于 CMIP6 的时间演变

手稿准备过程中人工智能辅助技术的声明在本工作的准备过程中，作者使用了 ChatGPT 来协助语言润色、可读性改进以及选定文献的组织。在使用该工具后，作者根据需要仔细审阅、修订和编辑了内容，并对手稿的内容承担全部责任。

作者贡献 Dun Zhu：写作 – 原稿，可视化，软件，方法论，形式分析，资金获取，数据整理。Junqi Wang：写作 – 审查与编辑，调查，资源，方法论，形式分析，资金获取。Yibin Wang：写作 – 审查与编辑，方法论，可视化，验证。Ryozo Ooka：写作 – 审查与编辑，方法论，资源，项目管理，监督。

未引用参考文献 (Guo 等，2023，Wang 等，2025)

CRediT 作者贡献声明 Dun Zhu：写作 – 原稿，可视化，软件，方法论，资金获取，形式分析，数据整理。Junqi Wang：写作 – 审查与编辑，资源，方法论，调查，资金获取，形式分析。Yibin Wang：写作 – 审查与编辑，可视化，验证，方法论。Ryozo Ooka：写作 – 审查与编辑，监督，资源，项目管理，方法论。

利益冲突声明作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这些利益或关系可能被认为会影响本论文中报告的工作。

致谢作者感谢中国国家自然科学基金 (批准号：52422006; W2412157)、科学振兴 KAKENHI (批准号：24KJ0763) 以及江苏省科技计划 - 国际科技合作项目 (批准号：BZ2024017) 的支持。

Dun Zhu|Junqi Wang|Yibin Wang|Ryozo Ooka
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