由于快速城市化，全球超过一半的人口现在居住在城市地区，导致大量自然土地表面被转化为建筑用地以容纳不断增长的城市人口。这一过程加上建筑、交通和其他城市活动的能源消耗，导致了城市温度的显著上升（Zeng等人，2024年；Liu等人，2022年）。这种持续的城市温度上升引发了所谓的“城市热岛”（UHI）效应，该效应会严重破坏城市环境的生态平衡，降低居民的热舒适度，甚至导致更高的死亡率（Santamouris和Kolokotsa，2015年；Wang等人，2022年；S.-Q. Zhou等人，2025年；Bai等人，2024年；Li和Stouffs，2024年；Han等人，2023年）。城市规划者、研究人员和政策制定者提出了多种有效的解决方案来缓解UHI效应。其中，城市绿地（UGS）被广泛认为是一种有效且实用的方法，并已在许多城市得到积极推广（Ruth等人，2017年；Ouyang等人，2023年）。UGS内的植被和绿色地面覆盖物提供了遮荫并促进了蒸散作用，这两者都有助于降低绿地及其周边地区的温度，从而形成被称为“城市凉岛”的局部冷却效应，使周边居民受益（P. Li等人，2025年；Li等人，2025a；Zhou等人，2022年；Lemoine-Rodríguez等人，2022年）。
为了全面评估UGS的冷却性能并有效提升其效果，研究人员提出了多种指标来量化UGS在城市环境中的冷却效果（Peng等人，2021年；Chunming等人，2024年；P. Li等人，2025年；Wu等人，2025年；Liang等人，2024年；Li等人，2025b）。迄今为止，UGS的关键冷却指标总结在表1中。在这些指标中，PCD、PCI和冷却暴露是现有研究中应用最广泛的。PCD和PCI不仅是计算其他冷却指标的基础，还广泛用于研究UGS冷却效果与影响因素之间的关系以及模拟分析（D. Chen等人，2022年；W. Li等人，2024年；Geng等人，2022年）。PCA和PCI是通过UGS缓冲区内的平均温度值计算的，最近的进展通过将空间变异纳入计算提高了PCA和PCI的准确性（Li和Stouffs，2025年；Liao等人，2023年；W. Zhou等人，2025年；Song等人，2024年）。例如，Song等人（2024年）基于网格级别的地表温度（LST）计算PCD，而不是依赖缓冲区的平均温度。同样，Li和Stouffs（2025年）在UGS内部以像素级别计算PCI，而不是在较粗的缓冲区级别。
关于冷却暴露，最近的研究越来越关注这一领域，因为学者们认识到，确保居民获得冷却资源不仅取决于UGS的PCA和PCI，还取决于周边人口能够多方便地获得这些冷却服务（D. Chen等人，2022年；P. Li等人，2025年；Liang等人，2024年）。与UGS的可访问性（指能否进入UGS本身）不同，冷却暴露指的是UGS提供的冷却效果的暴露程度，这些效果由每个UGS的冷却边界界定（Shi等人，2023年）。大多数现有的冷却暴露研究集中在计算UGS提供的温度降低与能够获得这些冷却效果的周边居民数量之间的比率。冷却暴露指标的发展经历了几个阶段。最初，研究主要通过计算在合理旅行时间内能够到达PCA边界的居民数量来量化冷却暴露。例如，Xiao等人（2023年）将暴露定义为在15分钟步行距离内可达到的居民数量，同时考虑了步行速度、访问限制和潜在等待时间等因素。一些研究通过结合可达居民和总人口数量，将暴露表示为可达居民与总人口的比例（P. Li等人，2025年；Dong等人，2022年）。例如，Li等人（2024年）通过计算UGS PCA周围10分钟和30分钟步行距离内的居民比例来评估冷却暴露。这一研究领域的重大进展是将冷却强度纳入暴露计算中，这一点非常重要，因为它不仅反映了空间范围，还反映了UGS提供的冷却强度的梯度（Zeng等人，2024年）。例如，Zeng等人（2024年）引入了一种结合PCI和PCA指标的方法来更好地捕捉冷却性能。此外，最近的研究还引入了两项改进：首先，一些方法通过乘法或基于比率的公式结合了可到达人口和冷却服务指标（如PCA、PCI或两者），以评估UGS的冷却供应是否充分满足周边可到达居民的需求（Liang等人，2024年；Zeng等人，2024年）；其次，研究人员开始考虑居民可能使用的多种交通方式，并为不同的交通方式分配相应的权重，以提高冷却暴露估计的准确性（Liang等人，2024年；Zeng等人，2024年）。
尽管在冷却暴露指标的开发方面取得了显著进展，但仍存在一个主要缺点：在计算冷却服务和估计可达人口时缺乏对空间变异的考虑。具体来说，大多数现有研究仅在UGS层面评估冷却服务，这意味着每个UGS都被赋予了一个统一的PCI值。然而，实际上，UGS提供的冷却强度在其PCA内的不同位置可能会有很大差异。最近关于冷却强度指标的研究开始考虑这种空间变异。例如，Li和Stouffs（2025年）提出了“空间公园冷却强度”（SPCI）指标，该指标在UGS的PCA内的每个像素位置计算冷却强度。第二个被忽视的空间变异方面是可达居民。现有研究通常根据居民到达PCA边界的能力来计算可达居民的数量。然而，在实践中，居民通常是在UGS内部活动，而不仅仅是到达UGS的边界。
总之，现有冷却暴露研究的一个关键局限性是，指标通常在UGS层面进行评估，这限制了对冷却范围内的空间变异性的了解，并忽略了不同UGS PCA内冷却服务和可达性的差异。为了解决这一研究空白，本研究旨在测试一种改进的冷却暴露指标是否能够更有效地描述冷却暴露的差异，从而更精确地评估UGS冷却区域内冷却服务供应与周边居民需求之间的平衡。此外，本研究还试图定量研究冷却暴露与关键城市环境和社会经济因素之间的关联，并评估它们在冷却暴露中的相对贡献。为了实现这些目标，本研究提出了以下可测试的研究问题：（1）与传统的基于边界的测量方法相比，所提出的指标是否能够更精确地评估UGS PCA内居民的冷却暴露？（2）哪些城市环境和社会经济因素与冷却暴露具有统计上的显著相关性，它们的相对贡献在空间上如何变化？值得注意的是，本研究关注的是基于表面温度的冷却暴露，这不同于行为访问或感知舒适度，因为这些方面属于其他研究领域。本研究以新加坡为例，新加坡是一个热带且高度城市化的城市，面临着显著的城市温度挑战。研究结果揭示了冷却资源在暴露方面的空间分布合理性。
