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文献速递 | 全球城市绿化及其对城市热缓解的影响

GEE遥感训练营  · 公众号  ·  · 2025-03-11 00:27

正文

文章亮点

全球尺度的高分辨率城市植被动态分析: 研究首次利用1990—2021年全球11,235个城市区域的高分辨率(30米)增强植被指数(EVI)数据,结合LandTrendr算法,揭示了全球城市植被绿化和褐化的时空动态。相比以往的低分辨率数据(如MODIS),该研究能够更精准地捕捉城市植被的细微变化,为理解城市生态系统动态提供了更全面的视角。

揭示城市植被变化的驱动因素及其对城市热缓解的潜在影响: 通过多尺度地理加权回归(MGWR)模型,研究分析了城市化强度、氮沉降、气候因素等对城市植被变化的异质性影响,并发现不同地区植被绿化和褐化的主导因素存在显著差异。此外,研究还利用倾向得分匹配(PSM)技术,量化了城市植被绿化对城市热缓解的潜在贡献。

本文约2249 字,阅读需要约6分钟

文献自2025年发表于PNAS

01

研究背景

城市化使地球逐渐转变为“城市星球”,目前全球超过一半的人口居住在城市中,预计到2050年,城市人口将占全球人口的68.4%。快速城市化使植被被不透水地表取代,导致生物地球化学循环、水文系统和生物多样性变化,并加剧城市热岛效应(UHI)。为缓解这些影响,城市植被提供碳储存、气候调节、空气净化、热缓解和洪水缓解等服务。然而,城市植被动态复杂,受土地利用管理、CO₂施肥效应、氮沉降等多因素综合影响,其变化模式和驱动机制尚不明确。此外,现有研究对全球城市植被动态的了解有限,且多集中在区域或城市尺度。低分辨率数据(如MODIS)的使用也导致城市植被变化被低估。目前,关于城市植被变化对城市温度和热岛效应的长期影响仍不清楚,其在不同地区和气候区的异质性也未被充分研究。

02

数据与方法

1. 数据来源

研究使用了全球11,235个城市区域的高分辨率增强植被指数(EVI)数据,覆盖1990年至2021年。

城市边界的定义基于全球人类定居层(GHSL)数据,并结合30米分辨率的全球不透水表面数据(GISA)进行修正。

温度数据包括地表温度(LST)和TerraClimate数据。

2. 植被动态分析

使用基于Landsat的LandTrendr算法,通过时间序列分割技术检测城市植被的长期趋势和短期事件,识别全球城市区域的植被绿化和褐化趋势,并分析其空间分布模式。

3. 影响因素分析

采用多尺度地理加权回归(MGWR)模型,分析气候因素(温度、降水)、CO₂施肥效应、氮沉降和城市化强度对城市植被变化的影响。分别构建了针对植被褐化和绿化的模型,以揭示不同因素的作用机制。

4. 热缓解效应评估

使用倾向得分匹配(PSM)技术,比较绿化区域与非绿化区域的温度变化,评估城市植被绿化对城市热缓解的潜在影响。分析不同大陆和气候区的城市绿化对温度变化和城市热岛效应的异质性影响。

03

主要研究结果

1. 全球城市植被绿化的普遍性







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