《Biology》：Greening and Land Surface Temperature in Newly Expanded and Old Built-Up Areas Across Urban Development Stages in the Yangtze River Delta
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植被绿化可缓解城市热环境；然而，其在新区扩张与既有老旧建成区(built-up areas, BUA)中随时间的降温效应如何演变仍知之甚少。研究人员量化了1992年至2020年长三角26座城市新区扩张与老旧建成区内由归一化植被指数(Normalized Dif
植被绿化可缓解城市热环境；然而，其在新区扩张与既有老旧建成区(built-up areas, BUA)中随时间的降温效应如何演变仍知之甚少。研究人员量化了1992年至2020年长三角26座城市新区扩张与老旧建成区内由归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)表征的植被绿化及地表温度(land surface temperature, LST)。多数城市中，新区与老旧建成区均表现为植被绿化下降、温度升高；新区按LST趋势显示的增温强于老旧区域。植被绿化趋势在城市发展阶段间差异显著：最不发达阶段植被损失最严重（Stage 1仅上海除外），较发达阶段为温和下降甚至略改善。研究人员利用ESA CCI数据集划分BUA，基于Landsat反演NDVI与LST，采用Mann–Kendall检验与Sen斜率估计分析26座核心城市。按国务院城市规模标准将城市分为小型至超特大城市，并归为Stage 4（最不发达）至Stage 1（最发达）。结果显示：新区BUA的NDVI显著下降（平均显著斜率 = ?0.0009，p < 0.05），老旧BUA亦显著下降（?0.0002，p < 0.05）；新区LST显著上升（0.0818，p < 0.05），老旧BUA为0.0245（p < 0.05）。BUA扩张的NDVI趋势存在显著阶段差异（趋势p = 0.016）。除Stage 1（仅上海）外，植被损失由Stage 4最剧（?0.0021，36.60%显著）到Stage 3中等（?0.0011，26.03%），Stage 2转为轻微增益（0.0031，19.14%）；LST无显著阶段模式。研究揭示两类区域普遍NDVI降、LST升，阶段化植被差异可能反映政策与经济背景差异。
研究背景方面，全球超半数人口居于城市，中国快速城市化下长三角成为高强度开发典型区域。既有研究多聚焦国家或全球尺度、单城市或大体量城市，常用中等分辨率数据且始于2000年后，忽视功能城市群；部分研究关联城市蔓延与不透水面，但很少用动态框架刻画城市规模阈值跨越带来的质性转变。长三角作为国家绿化贡献核心区，既有的静态规模分类无法反映城市跨越官方规模门槛时的阶段转换，且新区与老旧建成区在物理属性上存在根本差异却被现有文献忽略。为给气候适应型城市与老旧建成区更新提供可迁移模型，研究人员在《Biology》发表该研究，利用1992—2020年长时序中高分辨率遥感数据，在26座长三角核心城市同时追踪新区扩张与老旧建成区内植被绿化与地表温度耦合动态。
关键技术方法上，研究人员以2016年长三角城市群规划确定的26座核心城市为样本城市队列；建成区数据来自欧洲空间局气候变化倡议(European Space Agency Climate Change Initiative, ESA CCI)土地覆盖数据，按分类码190提取并重采样至100 m；植被绿化采用Landsat 5/7/8年最大NDVI合成并双线性重采样至100 m；地表温度(LST)采用Landsat Collection 2 Level-2地表温度产品，生长季6—9月中位数合成；趋势分析采用非参数Mann–Kendall检验与Sen斜率估计，阶段趋势用Jonckheere–Terpstra检验，省级差异用Kruskal–Wallis H检验，植被与温度关系用像元级Spearman相关。
研究结果如下。
3.1 过去三十年新区扩张BUA的BUA扩张与NDVI和LST趋势：研究人员通过ESA CCI识别逐年由非建成区转为建成区的扩张像元，并叠加Landsat反演的NDVI与LST趋势。得出26城新区扩张区LST普遍上升，全区平均NDVI斜率?0.0010、LST斜率0.0494；上海NDVI显著斜率为正，浙江、江苏、安徽均为NDVI下降且LST显著上升；安徽NDVI显著变化像元比例省际差异显著。城市层面10/26城新区NDVI显著上升，如上海、杭州、南京。LST滞后1自相关中位0.064，NDVI去趋势后残差自相关0.251，支持检验假设。
3.2 过去三十年老旧BUA中NDVI和LST变化：研究人员对1992年已为建成区的老旧BUA做像元趋势分析。得出老旧BUA LST全部26城均显著上升，显著平均斜率0.0245；NDVI省际平均斜率差异显著但显著变化像元比例省际不显著。2020年建成区内年NDVI与LST的Spearman相关均值?0.13，87.27%像元不显著，显著像元中95.1%为负相关，说明植被绿化与地表温度总体存在弱负向耦合但并非全域主导。
3.3 BUA扩张中NDVI和LST趋势在城市发展阶段上的差异：研究人员把城市规模动态跨越过程定为Stage 4到Stage 1，并对各阶段非重叠时段做趋势统计。得出新区扩张NDVI趋势阶段差异显著（平均斜率、显著斜率、显著像元比例趋势p分别为0.016、0.016、0.035）：除Stage 1仅上海外，Stage 4植被损失最剧（显著斜率?0.0021），Stage 3中等（?0.0011），Stage 2转轻微增益（0.0031）；LST无显著阶段模式。剔除重复城市阶段的敏感性分析结论不变。
讨论部分总结：研究人员指出新区与老旧区普遍NDVI降、LST升，与全球城市化趋势一致；上海、杭州、南京等发达城市新区绿化上升源于财政与绿规政策，安徽工业化城市扩张区植被损失最陡。阶段上，较发达城市绿化损失减弱或略增，契合政策与经济能力增强假设；Stage 1上海因2001年前已完成超特大城市转型，早于2000后国家生态政策密集期，故呈例外。机理上，不透水面替代植被使感热增加、潜热冷却受损，新区转换期生物物理突变致增温更快；成熟城市可通过连通绿地布局恢复蒸散冷却。规划含义上，应优先在新区扩张早期与老旧区更新中保护绿化，把街道树等碎片绿地纳入连通网络。局限包括30 m NDVI不能区分乔木草本、100 m重采样引入尺度不确定性、Stage 1样本仅1城。
结论部分翻译：本研究考察了1992—2020年长三角26座核心城市新区与老旧建成区内NDVI和LST的时空动态。结果表明多数新区与老旧BUA中NDVI下降、LST上升，且新区增温更明显。BUA扩张的NDVI趋势在城市发展阶段间差异显著：除Stage 1（仅上海，n = 1）外，植被损失由Stage 4最剧到Stage 3中等再到Stage 2轻微增加，而LST无显著阶段模式。这些阶段化差异可能与政策及经济背景有关，但需未来研究直接量化。局限为Landsat 30 m分辨率、NDVI不区分植被类型、Stage 1样本少。未来应引入更高分辨率影像、面向对象植被分类及更多超特大城市。基于观测模式，在城市扩张早期尤其小城市保护植被绿化可作为可持续规划潜在策略，但须由评估政策成效的研究验证。
