评估热不公平现象：对纽约市社会人口结构与城市绿地的时空分析

本研究分析2019-2022年纽约市热岛效应时空分布，结合遥感数据与社会人口因素，运用OLS和GWR模型，发现昼夜LST差异显著，低收入及少数族裔社区更易受热岛效应影响，需针对性规划干预。

Jiaqi Niu|Yuqian Guo|Sihua Cheng|Xinyi Wang|Shawei Zhang

广州美术学院建筑与应用艺术学院，香港大学城市规划与设计系，中国香港

摘要

城市热岛效应是城市面临的一个日益严重的挑战，尤其是在纽约市，地表温度的差异加剧了环境和社会不平等。本研究调查了2019年至2022年间纽约市热不平等的空间-时间分布，重点探讨了社会人口因素和城市绿地对热岛模式的影响。特别关注了地表温度（LST）的日变化，分析了白天和夜间的温度模式，以更好地理解不同城市社区之间的热暴露差异。利用遥感数据和社会人口变量，我们探讨了LST、城市绿地与社区特征之间的相关性。采用普通最小二乘回归和地理加权回归技术来分析热不平等的空间关系和局部变化。研究结果表明，某些社会人口群体（如少数族裔和低收入人群）更可能居住在热岛核心区域，尤其是在夜间热量滞留较高的社区。这些发现强调了需要制定有针对性的城市规划和政策干预措施，以减轻热岛对弱势群体的影响。

引言

城市是温室气体排放的主要来源，也是城市热岛效应（UHI）的主要发生地（Guo等人，2025年）。城市热岛效应是由于城市化导致的，植被减少、反照率变化和土壤限制改变了地表材料和局部能量平衡（Oke，1982年）。热岛效应指的是由于人类活动和土地覆盖变化，城市地区比周边农村地区温度更高的现象。这种温度差异源于不透水表面的增加、植被减少以及建筑物和道路的热吸收，从而导致城市地表温度升高（LST）。城市绿地在改善空气质量和发展局部微气候方面提供了重要的调节生态系统服务（Nguyen和Truong，2024年）。随着全球城市化的快速发展，气候变化加剧了温度极端情况，热岛效应已成为一个重大的环境问题（Santamouris，2015年）。在纽约市（NYC），由于建筑环境密集、绿地有限以及社区间显著的社会经济差异，热岛效应尤为明显（Shen等人，2024年）。纽约市的热不平等问题与社会脆弱性密切相关，因为热岛效应对边缘化社区的影响尤为严重。低收入群体、老年人和有色人种等弱势群体往往居住在热岛强度较高的地区，这导致健康问题，如热应激、呼吸系统疾病和心血管问题（He等人，2023年）。这些社区通常缺乏降温资源，如绿地、阴凉处和空调，进一步加剧了他们暴露在高温下的风险（Setiowati和Koestoer，2024年；Song和Wei，2024年）。随着气候变化的加剧，这些差异预计会进一步增大，从而加剧城市地区的社会和健康不平等（Neighborhood microclimates and vulnerability to heat stress，2024年）。在纽约市，了解热岛的空间分布及其与这些因素的关系至关重要。尽管关于热岛的文献越来越多，但很少有研究将社会人口变量（Ding等人，2025年）、绿地分布和空间-时间分析（包括LST的日变化）结合起来，以评估这些因素如何共同影响热不平等（“（PDF）自然环境对健康益处的系统评价”，2025年）。尽管取得了这些进展，但仍存在一些关键差距。首先，许多现有研究主要关注环境驱动因素或社会人口特征中的某一个方面，限制了捕捉它们对城市热不平等的联合效应的能力。其次，尽管已经认识到热岛强度的日变化，但很少有研究同时进行白天和夜间LST的系统时空比较，并考虑局部空间异质性。第三，将热不平等与多年连续期间的细粒度人口统计变量联系起来的实证证据仍然有限，尤其是在像纽约市这样的复杂大城市中。因此，本研究旨在探讨2019年至2022年间纽约市热岛的空间模式和社会人口决定因素，特别关注白天和夜间LST的差异。此外，还研究了LST、城市绿地与社会人口特征之间的空间相关性，以及是否存在某些弱势群体更可能居住在热岛核心区域的情况。

基于这一综合框架，本研究旨在探讨以下研究问题：

1.

2019年至2022年间纽约市白天和夜间LST及热岛强度的空间-时间模式是什么？热岛核心区域的分布随时间发生了怎样的变化？

2.

城市功能结构和建筑环境特征（如道路密度、土地利用模式、兴趣点（POI）强度和植被条件）如何解释城市内部差异以及白天和夜间热岛强度的空间-时间变化？

3.

这些城市结构和环境因素在白天和夜间如何在不同社会人口背景下表现为不同的热暴露结果，从而导致不同社区之间的热暴露和脆弱性水平不同？

研究区域

本研究聚焦于纽约市，包括五个行政区：曼哈顿、布鲁克林、布朗克斯、皇后区和斯塔滕岛，位于北纬40°45′19.80″，西经73°58′26.04″（图1）。纽约市位于纽约州东南部，地处哈德逊河和东河的交汇处——这是世界一流的港口之一，已成为全球的经济和商业中心。此外，这一优越的地理位置吸引了大量不同种族的人口（310万）

全球空间自相关：Moran's I检验

在OLS的多重共线性检验后，表2中列出的因变量符合进一步回归模型的要求。表3显示，2019年至2022年间纽约市的LST表现出显著的空间自相关（Moran's I = 0.37–0.56，p < 0.01），表明存在明显的热聚集和潜在的热分布不平等。值得注意的是，2019年至2020年间白天Moran's I指数下降了21.94%，随后趋于稳定，而夜间指数则持续上升

讨论

本研究采用热点分析和两种回归模型，通过时间和空间分析来研究2019年至2022年间纽约市LST模式的关键特征以及LST、城市形态和社会脆弱群体之间的关系。利用城市环境数据（兴趣点、归一化差异植被指数（NDVI）和道路密度）以及各种社会人口数据，并应用Getis-Ord Gi、OLS和GWR等方法，成功识别了

结论

本研究强调了LST模式的时间-空间变化，2019年由于新冠疫情，白天LST明显下降，随后持续上升；而夜间LST则表现出更强的高温聚集效应，并在四年期间稳步增加。研究还发现，纽约市的中心和南部地区，特别是曼哈顿和布鲁克林，被认为是受热风险严重的区域。研究结果还发现

CRediT作者贡献声明

Jiaqi Niu：撰写——初稿、方法论、概念化。Yuqian Guo：可视化、软件。Sihua Cheng：调查、正式分析。Xinyi Wang：撰写——初稿。Shawei Zhang：撰写——审阅与编辑、正式分析。

伦理考虑和知情同意声明

本文不包含任何涉及人类或动物的研究。

资金声明

作者没有为这项研究、作者身份或文章的发表获得任何财务支持。

利益冲突声明

作者声明没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。