PNAS最新研究：全球城市变绿时空过程及其对城市热的缓解意义
PNAS最新研究：全球城市变绿时空过程及其对城市热的缓解意义
城市植被变化不仅影响着城市的生态环境，还关系到城市居民的生活质量。近日，一项发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上的研究，通过分析全球11,235个城市的植被动态变化，揭示了城市绿化与城市热岛效应之间的密切联系。
研究背景
城市化进程的加快导致大量自然和半自然植被被不透水表面所取代，这不仅影响了生物地球化学循环、水文系统和生物多样性，还在全球城市地区引发了气候变化。为了减轻这些负面的环境影响，城市植被被赋予了生态系统服务和社会经济效益的生态和社会功能。
然而，目前的城市植被研究存在以下问题：
- 研究范围不够全面，众多不同规模城市的植被变化情况还未被充分认知
- 数据分辨率会影响研究结果，这会干扰对城市植被真实状况的判断以及后续相关研究
- 长期的植被生长状态，尤其是绿化和褐化趋势，对全球城市地区温度变化和热岛强度的影响机制尚未得到充分的解释
研究方法与发现
研究团队利用高分辨率的增强植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）数据集，分析了全球11,235个城市的植被动态变化，识别其变化背后的驱动因素，并评估这些变化对城市热缓解的潜在益处。
全球城市植被变化趋势
研究发现，40.75%的城市区域（约151万公顷）表现出绿化趋势（EVI增加），而49.60%的城市区域则表现出褐化趋势（EVI减少）。值得注意的是，无论是发达国家还是发展中国家的城市中心，都对这种绿化趋势有所贡献。然而，绿化趋势在空间分布上存在显著差异，北方城市的绿化比例高于南方城市。
图1 全球11235个城市地区的变绿比例
城市植被变化驱动因素
城市植被变化趋势的驱动因素在城市及其周边地区表现出显著差异。城市化强度的快速增加和氮沉降的负面影响是导致城市周边植被褐化的主要因素。然而，在城市中心，氮沉降和城市化强度对植被绿化产生了积极影响。
图4 城市植被褐化和绿化样本的模型性能
城市植被变化对城市热岛效应的影响
研究发现，与植被褐化或无显著变化的区域相比，绿化区域具有更强的降温效应，尤其是在夏季白天，这可能有助于缓解城市热岛效应。
图5 城市植被绿化对气温变化和UHI效应的影响柱状图
研究意义
本研究利用高分辨率数据和有效算法，深入探讨全球城市植被变化的时空过程、影响因素及其对缓解城市热岛效应的意义，准确了解城市植被动态及其对缓解城市热岛效应的影响，对指导可持续城市发展以及气候政策制定提供科学依据。同时，高分辨率的城市植被变化地图对于研究缓解和适应城市热岛效应的策略、生态系统碳源和碳汇、城市宜居性、减少灾害风险以及气候变化影响等方面至关重要。
研究创新
该研究基于全球30米分辨率增强植被指数（EVI）数据集，利用LandTrendr算法针对全球范围11235个城市全面分析1990至2021年间城市植被的“变绿”（EVI的显著提高）和“变黄”（EVI的显著降低）趋势及其空间模式。这一高精度数据的使用克服了以往低分辨率数据的局限，显著提升对城市植被动态演化过程的认知精度；
该研究综合考虑气候因素（年均温和年降水量）、二氧化碳施肥效应、氮沉降、城市化强度等多种因素对城市植被变化的影响，利用多尺度地理加权回归（MGWR）模型量化各因素贡献，深入剖析不同因素在植被绿化和褐化过程中的作用机制，凸显了加强城市植被绿化对促进城市公平发展和确保有效减缓气候变化的重要性；
该研究通过计算不平等指数，深入研究城市植被绿化在不同空间尺度（城市、国家、大洲）的不平等性，分析不同收入水平国家和地区的城市绿化差异，以及城市内部绿化比例的空间分布不均，为制定针对性政策提供依据；
该研究运用倾向得分匹配技术，控制选择偏差，量化城市植被绿化对缓解气候变化和城市热岛效应的影响，并分析其在不同气候区和大洲的差异，为城市气候适应策略提供科学支撑。
对我们开展工作启示
数据和方法层面。该研究使用高分辨率的增强植被指数（EVI）数据集，突破了传统数据分辨率的局限，精确捕捉植被动态变化。在城市生态、环境变化等研究中，高分辨率数据能提供更准确详细的信息，减少误差，提升研究结论的可靠性。同时，该研究综合运用LandTrendr算法、多尺度地理加权回归（MGWR）模型、倾向得分匹配技术等多种方法。在研究复杂生态系统演变时，可结合模型模拟、实地观测和统计分析等方法，全面揭示生态过程和机制。
研究方向层面。该研究将动态变化与长期监测研究结合，聚焦城市植被绿化的动态变化，通过长时间序列数据揭示其变化趋势。因此，应加强对研究对象动态变化的关注，建立长期监测体系，获取连续数据，深入研究生态、环境等系统的演变过程和趋势，为预测未来变化和制定可持续发展策略提供依据。