【GeoAI文献日读|108】|南京大学|ISPRS|全球城市树木覆盖率降温效率趋势的城乡梯度

📘论文基本信息

期刊：ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

这篇论文关注的核心问题是：全球城市树木覆盖的降温效率，在过去近二十年中是否发生了变化？这种变化在城市中心、城市扩张区和乡村背景之间是否存在明显差异？ 围绕这一问题，作者以全球 5501 个城市为样本，基于 2003–2020 年夏季白天地表温度和树木覆盖数据，系统分析了树木降温效率趋势在城乡梯度上的空间异质性。论文最重要的贡献，不是单纯说明“树木能够降温”，而是进一步揭示：树木降温效率的变化趋势，本身也具有显著的城乡分异、气候差异和城市规模差异。

与很多把整座城市视为一个平均单元的研究不同，这篇文章把城市内部进一步拆解为城市核心区、新城区、城市边缘区、郊区、乡村边缘区和乡村背景区六类梯度空间，再比较不同区域树木降温效率的长期演化。这一处理方式非常关键，因为它说明：同一座城市内部，不同位置的树木降温表现并不一致，甚至变化方向和强弱都可能不同。 从研究视角上看，这篇论文真正推进的是从“城市平均降温效应”走向“城市内部差异化降温演化”的分析框架。

论文最终发现，全球城市树木降温效率趋势沿城乡梯度总体呈现出明显的倒 V 型格局：从城市核心区到城市边缘区逐渐增强，在城市边缘达到峰值，随后向乡村背景区再次减弱。其中，城市边缘区是树木降温效率提升最显著的区域，而干旱区却表现出整体下降趋势。这使文章不仅具有全球尺度比较意义，也对城市绿化配置提出了更有针对性的启示。

城市树木长期以来都被视为缓解城市热环境的重要自然手段，其降温主要依赖于遮阴作用和蒸腾作用。但论文强调，树木的降温能力并不是一个固定值，而是会随着背景气候变化、城市扩张过程和局地地表条件变化而不断调整。也就是说，在持续增温和快速城市化背景下，树木“还能不能像过去那样有效降温”，已经成为城市热环境研究中一个更值得回答的问题。

过去相关研究虽然已经讨论过树木降温效率，但多数工作要么集中在单个城市，要么停留在整城平均水平，从而忽略了城市内部最重要的一类空间差异——城乡梯度差异。事实上，城市核心区、新城区和城市边缘区在热环境压力、地表属性和植被动态上本来就存在巨大不同，如果仍然只用一个城市平均值去概括，就很容易掩盖真实规律。正因为如此，作者才进一步提出：需要从全球尺度出发，在统一的城乡梯度框架下重新理解树木降温效率趋势。

此外，论文还指出，树木降温效率趋势背后并不是单一机制在起作用。大尺度上有温度、降水、辐射和蒸汽压亏缺等背景气候因子；城市尺度上有城市面积和人口增长等扩张指标；局地尺度上还有植被状况、地表反照率和不透水面比例等地表特征。真正困难的地方不在于“列出这些因子”，而在于解释：为什么在城市区是某些因子更重要，而到了农村区又是另一类因子更重要。 这也是本文试图回答的关键科学问题之一。

🌍研究目标与研究区

📌研究目标

这篇论文的研究目标可以概括为两层。第一层，是从全球尺度定量识别2003–2020 年夏季白天树木降温效率趋势的城乡梯度格局，回答其在城市核心、新城区、城市边缘以及乡村各梯度之间到底如何变化。第二层，是进一步解释这种格局背后的驱动机制，分析背景气候、城市规模与人口、以及局地地表属性分别在不同梯度中发挥了多大作用。

📌研究区

研究样本覆盖全球 5501 个城市，筛选标准包括：2018 年城市面积大于 10 km²，且在 1990 和 2000 年就已经是城市区域，这样可以保证研究对象具有可持续追踪的城市演化背景。论文按 Köppen-Geiger 气候分类把这些城市分成赤道、温暖、雪气候和干旱四类，同时又根据 2018 年城市面积划分为小城市、中等城市、大城市和特大城市，从而兼顾气候背景差异和城市规模差异。

在空间单元划分上，作者没有直接使用行政区，而是基于多时相全球城市边界数据，将每座城市分成六个城乡梯度。城市核心区对应 1990 年已建成区域，新城区对应 1990–2000 年扩张区域，城市边缘区对应 2000–2018 年扩张区域；而城市外围则进一步划分为郊区、乡村边缘区和乡村背景区。这种划分方式使研究能够更真实地对应城市扩张历史，也更适合讨论树木降温效应在城乡连续空间中的变化。

🖼️ 图 1.  全球选定城市的空间分布 ( a ) 和按城市规模划分的频率统计数据 ( b )。

🌍 研究方法

· 数据与方法体系

这项研究整体上分为三个主要步骤。首先，作者基于多时相全球城市边界数据构建统一的城乡梯度分区体系，把每个城市切分为六类空间单元。其次，利用 MODIS 地表温度与树木覆盖百分比数据，计算每个梯度中树木降温效率，并进一步拟合 2003–2020 年间的长期变化趋势。最后，在趋势结果基础上，引入气候、城市扩张和局地地表属性等多尺度变量，分析不同梯度下树木降温效率趋势的驱动来源。

在指标定义上，论文把树木降温效率定义为：树木覆盖率每增加 1%，地表温度下降多少。因此，正的 CE 值表示树木覆盖增加带来了降温，负值则表示对应升温。进一步地，作者又用线性回归斜率来表征 CE 的长期趋势，即判断树木降温效率是在增强、减弱，还是保持稳定。这样，研究不再只是关注某一时刻树木“有没有用”，而是转向更动态的问题：树木的降温能力这些年是在变强还是变弱。

在驱动因素选择上，作者构建了三类变量体系：一类是宏观背景气候，包括气温、降水、辐射和蒸汽压亏缺；一类是中尺度城市指标，主要包括人口和城市规模；另一类是微观地表属性，包括白天空反照率、不透水面比例和增强植被指数等。这样的变量设计并不只是为了做回归，而是为了回答一个更清晰的问题：树木降温效率趋势，到底主要受气候控制，还是主要受城市化与地表属性控制。

🖼️ 图 2.  本研究的工作流程图。

🌍 研究结果

论文最核心的结果是：全球超过一半的城市树木降温效率呈上升趋势，而且这种趋势在城市和农村区域都存在，但城市区域更强。具体来看，城市区域平均 CE 趋势为 0.06 ± 0.02 °C/%/century，约为农村区域 0.02 ± 0.01 °C/%/century 的三倍。也就是说，在全球范围内，树木对白天地表降温的作用总体上是在增强的，但这种增强主要发生在城市内部，而不是均匀地出现在所有空间中。

进一步沿城乡梯度比较后，作者发现 CE 趋势呈现非常清晰的倒 V 型结构。城市核心区平均为 0.04 ± 0.02 °C/%/century，新城区升至 0.07 ± 0.02 °C/%/century，城市边缘区达到最高值 0.10 ± 0.01 °C/%/century；而从郊区到乡村边缘区和乡村背景区，又分别回落到 0.03 ± 0.01、0.02 ± 0.01 和 0.02 ± 0.01 °C/%/century。这说明，树木降温效率增强最明显的地方不是传统市中心，而是快速扩张的城市边缘。 论文由此把“城市边缘区”识别为全球树木降温效率变化最敏感的空间带。

在不同气候区中，这种趋势又表现出明显差异。温暖区和雪气候区总体也呈倒 V 型，且各梯度 CE 趋势均为正值；赤道区则表现为从城市到乡村逐渐下降的近线性格局，平均值达到 0.13 ± 0.05 °C/%/century；最特殊的是干旱区，其各梯度 CE 趋势整体为负，平均为 −0.06 ± 0.06 °C/%/century。这一结果非常关键，因为它表明：并不是所有地区的树木降温能力都在增强，水分受限环境下反而可能持续减弱。

从城市规模来看，论文进一步发现，城市边缘区的 CE 趋势会随着城市变大而增强，但城市核心区和新城区却有下降倾向。特别是在特大城市核心区，CE 趋势甚至转为负值，达到 −0.02 ± 0.03 °C/%/century；而特大城市边缘区则成为增长最显著的热点，达到 0.13 ± 0.05 °C/%/century。这说明，大城市并不意味着所有地方都更适合通过树木降温，相反，超大城市核心区可能已经受到过强热压力和城市胁迫，导致树木降温效率提升受限甚至下降。

🖼️ 图 3. 城市和农村地区CE 趋势的空间变化（a和b）、CE 的年际变化（c）和平均 CE 趋势（d ）。面板（ c和d）中的误差线代表一个标准误差。

🖼️ 图 4.  全球不同城乡梯度下CE 趋势的空间格局 ( a – f ) 和平均 CE 趋势差异 ( g )。图 ( h)显示了在这些梯度下，CE 趋势呈上升趋势的城市百分比。

🖼️ 图 5. 不同气候条件下城乡梯度平均 CE 趋势的变化。

🖼️ 图 6. 随着城市规模的增加，不同城乡梯度下 CE 趋势的变化。

🧩 讨论部分

论文认为，城乡梯度上的倒 V 型格局，本质上反映了植被变化、城市扩张和热环境压力共同作用下的空间异质性。作者指出，城市边缘区之所以成为 CE 趋势最高的区域，一个重要原因在于这些区域往往经历了最剧烈的土地覆盖变化，尤其是 EVI 的下降最明显。在这种快速转换带中，植被变化对地表温度的敏感性被放大，因此树木覆盖变化更容易对应到明显的降温效率趋势变化。换句话说，城市边缘区既是城市扩张最活跃的区域，也是树木降温效应演变最剧烈的区域。

气候分区差异则进一步说明，水分条件是决定树木降温趋势方向的重要限制因子。在干旱区，持续高温叠加水分胁迫会导致树木关闭气孔、蒸腾减弱，从而直接削弱降温能力，因此 CE 趋势整体为负；而在赤道气候区，虽然城市核心区同样面临显著热岛效应，但由于水分供应相对充足，高温反而能够驱动更强蒸腾，因此其树木降温效率趋势依然保持较高水平。这意味着，讨论树木降温不能只看“温度高不高”，还必须同时考虑热量是否能够被足够的水分条件转化为蒸腾冷却。

关于城市规模效应，论文的讨论也很有现实意义。特大城市边缘区 CE 趋势最强，说明快速扩张地带中树木配置变化对热环境的影响最敏感；但特大城市核心区 CE 趋势转负，则提示我们：在极端高密度、高污染和高热负荷背景下，树木并不一定还能持续提升降温效率。 因此，城市绿化规划不能简单按照“树越多越好”的线性思路来理解，而应结合不同空间位置、不同城市尺度和不同气候背景，实施差异化干预。

论文还总结了几个更直接的管理启示。第一，城市核心区和新城区因为 CE 趋势较低，未来绿化投入应更加精准，而不是均匀铺开。第二，干旱区的绿化策略不能只强调增树，还要把供水与维持树木健康作为前提。第三，城市边缘区应被视为未来热环境调控的重要优先地带，因为这里是树木降温效率变化最显著的区域，也是城市扩张最持续的区域。

🧩 研究结论

利用MODIS衍生的地表温度（LST）和温度控制点（TCP）数据，我们首先量化了2003年至2020年夏季白天全球5000多个城市在不同城乡梯度下的气候增强（CE）趋势。随后，我们采用LightGBM-SHAP算法评估了宏观尺度背景气候、中观尺度城市指标和微观尺度局部地表属性对沿这些梯度CE趋势的影响。我们的主要发现包括：（1）CE趋势沿城乡梯度呈现先上升后下降的趋势，城市边缘地区的CE值最高（0.10 ± 0.01 °C/%/世纪），其次是新城、城市核心区和三个农村地区。（2）除干旱地区呈现负趋势外，大多数气候带的CE趋势均为正值。值得注意的是，城市边缘地区的CE趋势随城市规模的增大而增加，而城市核心区和新城的CE趋势则呈下降趋势。 （3）城乡气候效率趋势存在显著差异。具体而言，宏观尺度背景气候在城市地区的气候效率趋势中起主导作用（43%），其次是地表特征（38%）和城市指标（19%）。相比之下，微观尺度局部地表特征在农村地区的贡献最大（48%），其次是气候因素（39%）和城市指标（12%）。这些发现为理解不同城乡梯度下气候效率的长期变化提供了重要见解，并为优化城市绿地和制定应对城市过热的政策提供了重要指导。

🛰️🌆GeoAI 星球 · 洞见时刻

如果只从论文主题本身出发，这篇研究首先是一篇全球城市热环境与树木降温效应演化的论文，而不是一篇强调“技术炫技”的方法论文。不过从方法层面看，它仍然体现出一个很值得借鉴的思路：面对全球尺度、城市内部异质性强、驱动因素跨尺度的问题，单纯依靠平均统计已经不够，必须把空间分区、时间趋势和多因素解释结合起来。

🔖 引用文献格式

Wang, C., Li, K., Zhan, W., Li, L., Wang, C., Wang, S., ... & Liu, Z. (2026). Urban–rural gradients in cooling efficiency trends of tree covers across global cities. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 232, 210-222.

📢 声明

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