通过社会感知评估中国“十大火炉”城市的热脆弱性：关联暴露、响应与建成环境

《Building and Environment》：Assessing Urban Heat Vulnerability in China's Ten Furnace cities through Social Sensing: Linking Exposure, Responses, and Built Environment

　　

• 利用社会感知方法评估了中国十座"火炉城市"的高温脆弱性。
• 识别了高温—情绪反应显著的时空差异模式。
• 热浪引发的负面情绪在热浪发生后两天达到峰值。
• 城市开发与夜间蓄热效应与更强的热相关反应相关联。
• 各城市在暴露度、响应方式和建成环境脆弱性方面存在差异。

**引言**

全球气候变化导致世界各地极端高温事件的发生频率、持续时间和强度不断增加[1]。气温升高不仅增加了城市居民的热暴露水平，还提高了心脑血管疾病和过早死亡的风险[2]。一项涵盖43个国家732个地点的研究进一步估算，1991年至2018年间暖季约37%的高温相关死亡可归因于人为气候变化[3]。极端高温还会影响心理健康。研究表明，较高的环境温度与不良心理健康结局风险增加相关[4]。此外，夜间温度升高与睡眠不足有关，其中老年人和低收入人群受到的影响更大[5]。睡眠中断、热不适以及相关日常活动和社交行为的变化，可能进一步加剧焦虑和易怒等负面情绪反应。因此，城市高温风险评估不仅应量化物理暴露强度，还应考虑居民如何感知和表达对高温的影响，即将人的高温响应纳入城市高温评估。

传统的城市高温评估主要使用气温、地表温度（LST）、城市热岛效应（UHI）以及生理等效温度（PET）和综合热气候指数（UTCI）等热舒适指标。这些指标支持热暴露制图和以降温为导向的规划。Chen等人开发了一个基于土地利用和覆盖分类（LCZ）的高温脆弱性评估框架，用于广州—佛山都市区，并识别了不同城市形态下的时空差异[6,7]。Zheng等人利用LCZ对夜间热岛进行制图，并刻画了夜间蓄热的变化特征[8]。Wang等人将城市功能分区与LCZ相结合，评估了社区尺度的昼夜热健康风险[9]。Zhang等人基于PET和UTCI开发了一种自适应理性模型，以改进户外热舒适评估[10]。这些研究改进了物理热暴露的表征，但对于类似热力条件下是否会产生不同的情绪响应，提供的信息有限。理解这些差异需要更加关注人对高温的响应。

关于人的高温响应，现有研究主要采用三种方法。实地热舒适调查直接评估主观感知。Villadiego和Velay-Dabat将微气候测量与行人调查相结合，表明热感觉既取决于物理条件，也取决于先前的预期和热经历[11]。纵向实地研究进一步证明，反复的热感觉观测结合参数统计分析可以捕捉家庭热响应和适应的动态变化[12]。然而，实地调查受采样地点、时间和招募成本的限制，难以长期、多城市应用。气候室实验提供可控的热感知和适应证据。Ji等人表明短期热暴露会影响后续的热舒适评估[13]，但受控环境可能无法反映真实的城市条件。健康记录可捕捉严重的高温相关后果。Nori-Sarma等人发现高温与美国成年人心理健康相关急诊就诊增加有关[14]。然而，此类记录主要反映临床结局，可能无法捕捉即时的热感知或情绪响应。这些局限性促使学界寻求连续的、城市尺度的方法，将物理热暴露与外显的人体响应联系起来。

近期研究展示了社交媒体在捕捉公众对高温反应方面的潜力。Baylis等人将Twitter情绪与本地天气联系起来，报告了不利条件（包括高温）对应公众情绪表达降低的情况。该发现表明社交媒体有助于考察环境条件与集体情绪之间的关系[15,16]。Wang等人分析了49个中国城市的微博数据，表明极端气温影响公众情绪，将社会感知方法扩展到了城市高温研究领域[17]。Xu等人利用地理标注的社交媒体数据识别了中国城市居民的热感知阈值。他们的工作证明，社交媒体数据可以通过捕捉人们对高温感知差异来补充传统气象指标[18]。然而，现有研究仍存在若干局限。首先，许多研究使用情绪评分或计数来衡量公众响应。这些指标可以反映情绪变化或公众对高温的关注度，但无法确认负面情绪是否由热暴露引起，也无法衡量响应的强度。其次，很少有研究同时考察热暴露和情绪响应，这限制了对为何温度相近的城市表现出不同公众反应的理解。

即便已经刻画了城市高温相关的情绪响应，城市间差异的来源仍然不明确。建成环境影响城市热环境条件、热暴露，可能还影响居民的感知和响应。城市形态、密度和人类活动改变了局地热环境。Nice等人表明城市形态和地表材料塑造了城市热环境和人体舒适度[19]。Zhou等人将建筑密度与能源相关热排放联系起来，揭示了其与城市热岛强度的关系[20]。基于LCZ的研究进一步证明不同城市形态产生不同的夜间热环境模式[8]。建成环境也可能影响情绪体验。Sander等人发现，缺乏绿地的密集建成区与更多负面情绪评价相关联[21]。Zhang等人在一篇荟萃分析中报告，绿地暴露与较低的心理健康风险相关，NDVI与更好的心理福祉相关[22]。然而，很少有研究专门考察建成环境特征与高温相关情绪表达之间的关系。因此，城市发展强度、生态缓冲和蓄热效应可能共同塑造了城市高温脆弱性。

为解决上述局限，本研究开发了一个基于社会感知的城市高温评估框架，将热暴露、高温相关情绪表达和建成环境异质性联系起来。利用2022至2024年夏季从中国十座"火炉城市"采集的大规模新浪微博数据，本研究应用基于BERT的分类模型识别高温相关表达，并构建HNEP（高温负面情绪比例）作为高温相关情绪响应的指标。采用各城市特定的广义可加模型（GAM）、高温负面情绪比例变化（ΔHNEP）以及热浪事件分析，进一步刻画了季节性和极端高温条件下非线性的高温—情绪响应。引入建成环境指标，识别与城市高温响应差异相关的环境因素。基于上述分析，本研究构建了一个可转移的框架，整合热暴露、人的响应和建成环境异质性，从以人为本的视角进行城市高温比较评估。

**研究区域**

随着快速城镇化，中国许多地区的极端高温事件日益频繁。基于过去31年气象记录的分析，中国气象局国家气候中心确定了夏季高温条件最为严重的十个省会城市和直辖市，即中国的"十大火炉城市"：重庆、福州、杭州、南昌、长沙、武汉、西安、南京、合肥和南宁[23]。这些城市是……

**社交媒体文本分类**

为从社交媒体中识别高温相关的情绪表达，本研究随机选取了十座研究城市的2000条微博帖子进行人工标注，每座城市200条。两名经过培训的标注者采用相同的三分类方案：非高温类、高温—非负面类和高温—负面类。每位标注者独立标注每城市100条帖子，每位标注者共完成1000条不重叠的标注任务。通过盲法评估标注者间一致性……

**气温和HNEP的空间分布**

如图3所示，十座城市经历了相似的夏季热暴露水平，而HNEP则呈现出明显的空间差异。除西安因地理位置偏北，平均气温相对较低（27.70°C）外，其他各城市平均气温主要分布在30至33°C之间，表明研究期间各城市夏季热条件相当。

相比之下，HNEP表现出更强的空间变化。各城市平均HNEP的差异达到0.135，其中南京的值最低……

**热暴露与人的响应**

结果表明，热暴露与高温相关情绪响应并不总是同步变化。从2022年至2024年，平均气温下降了0.55°C，而HNEP上升了0.093。各城市平均气温大多在30至33°C之间，而平均HNEP相差0.135。这一发现与先前的研究一致，即热响应受超出实测户外环境因素的更多影响。Villadiego和Velay-Dabat[11]发现热感觉受……

**结论**

传统的城市高温评估主要关注物理热暴露，但很少提供关于居民如何感知和响应高温的信息。本研究利用2022至2024年夏季中国十座"火炉城市"的多源数据，开发了一个基于社会感知的框架，将热暴露、外显的高温响应和建成环境背景联系起来。通过整合气温、HNEP、热浪动态和城市环境特征，该框架为……

**数据可用性**

本研究使用的数据可向通讯作者合理申请获取。本研究中使用的公开数据集及其对应来源列于表1中。

**作者贡献**

所有作者均参与了研究构思、方法学开发、结果解释和论文撰写，并批准了提交版本。

**声明**
• 所有作者均已阅读并批准最终手稿。
• 本文系原创作品，此前未发表，目前也未在别的期刊审稿中。
• 作者声明不存在可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

**CRediT作者贡献声明**

蓝柱军：撰写——初稿、方法学、形式分析、概念化。陈西东：验证、资源、调查、数据管理。林国民：可视化、验证、调查、形式分析。吴懿文：软件、方法学、形式分析、数据管理。陈瑞军：撰写——审阅与编辑、资源、项目管理、经费获取、概念化。

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