《Remote Sensing of Environment》：Quantifying evapotranspiration and shading cooling of urban vegetation across climates under extreme heat using an integrated SCOPE-SEB model and surface temperature analysis
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城市植被通过蒸腾和遮荫降温的机制及跨气候区比较研究。本文构建了整合SCOPE模型与表面能量平衡的框架，量化蒸腾冷却（ΔTLE）与遮荫冷却（ΔTShade），对比分析了 Phoenix、Las Vegas（沙漠气候）与 Rome、Florence（地中海气候）的降温效应。结果表明：地中海城市蒸腾与遮荫降温更显著（ΔTLE=-1.98°C，ΔTShade=-2.60°C），沙漠城市以遮荫为主（ΔTShade=-0.90°C）；主导因素气候相关：沙漠依赖土壤湿度和叶水含量，地中海依赖植被结构（高度、叶面积指数）。模型验证显示地表温度模拟R2达0.47-0.95，但气动力阻力吻合度较低。该框架为跨城市比较提供了物理基础工具。
作者：余昭武、邵明川、杨文军、张玉佳、胡玉霞、马文娟、钟俊宏、林杨汉、王敏聪、张慧文、陈继全、王成浩、Mohammad A. Rahman、翁启浩、周伟琦
复旦大学环境科学与工程系，上海200438，中国
摘要
城市植被通过蒸散作用（ET）和遮荫作用来缓解热量，定量描述这两种机制对于进行城市间的比较评估以及识别特定气候下的限制因素至关重要。然而，目前仍缺乏一个标准化且基于物理原理的框架来量化并比较不同城市和气候条件下的这些降温效应。现有的指标，如植被蒸散引起的降温（ECoV）和遮荫引起的降温（SCoV），通常仅在单个城市内应用。为了解决这一问题，我们开发了一个可迁移的框架，该框架结合了基于物理原理的“土壤-冠层-光化学与能量观测（SCOPE）-地表能量平衡（SEB）”模型来计算蒸散相关的降温效应，并通过地表温度分析来计算遮荫相关的降温效应。蒸散相关的降温（ΔTLE）通过SCOPE–SEB框架进行量化，而遮荫相关的降温（ΔTShade）则独立地从地表温度差异中得出，从而能够在极端高温条件下实现城市间的统一比较。我们在四个中纬度城市（代表热沙漠气候的菲尼克斯和拉斯维加斯，以及地中海气候的罗马和佛罗伦萨）的涡度协方差通量塔上对该模型进行了验证。模型表现优异：湍流热通量（显热H和潜热LE）的重建精度为R2 = 0.56–0.78，地表温度的模拟精度为R2 = 0.47–0.95。模拟的气动阻力与塔观测值的吻合度较低，并且随着风速的增加而降低。关键的是，该模型实现了稳健的能量平衡，残差仅约为3–7%。具体来说，我们发现：（1）地中海城市的日间ΔTLE幅度（-1.98°C）大于热沙漠城市（-1.34°C），而日间ΔTShade在地中海城市更为显著（-2.60°C vs -0.90°C）。从空间上看，沙漠地区的ΔTShade存在广泛的日间升温现象，且ΔTLE的异质性较低，这与地中海城市广泛的降温效应和较高的城市内部变异性形成对比。（2）主要控制因素取决于气候：在水分受限的沙漠中，降温作用受土壤湿度和叶片水分/叶绿素含量的影响较大；而在地中海城市中，冠层结构（高度、叶面积指数LAI）同时影响ΔTLE和ΔTShade，气象因素则起到次要调节作用。这一明确机制且物理上一致的框架为城市间植被降温效应的比较提供了有力工具，增强了我们对气候依赖性生态系统服务的理解。
引言
极端高温事件的频率和强度不断增加，加上城市热岛效应（UHIs）的放大作用，对全球公共健康和城市可持续性构成了严重威胁（Manoli等人，2019；Mora等人，2017；Vicedo-Cabrera等人，2021）。城市绿化被广泛视为缓解热量的关键自然解决方案，主要通过两种生物物理机制：遮荫作用（减少辐射能量吸收）和蒸散作用（将显热转化为潜热）（Schwaab等人，2021；Wong等人，2021；Yu等人，2025）。这两种降温途径受根本不同的物理因素控制，对气候条件和热应力的响应也可能不同。尽管植被的总体降温效应已有充分记录（Bachofen等人，2025；Yu等人，2024；Zhou等人，2025；Ziter等人，2019），但在城市环境中对蒸散相关和遮荫相关降温效应的系统性量化和跨气候比较方面仍存在关键空白。
蒸散降温受到水分可用性和大气需求的强烈制约（Massmann等人，2019），而遮荫降温则主要由冠层结构和辐射截获能力决定（Wang等人，2018）。因此，量化这些途径有助于确定当地热缓解措施应优先考虑维持蒸散作用还是最大化冠层遮荫效果，并实现跨气候和热浪的城市间比较。
目前的方法通常依赖于综合指标（如降温效率），这些指标将两种机制混为一谈（Hayat等人，2022；Yu等人，2025；Zhou等人，2025），或者依赖于间接关联生物物理指标（如蒸散量和反照率）或生物地球化学变量（如土壤有机碳和碳封存）与温度降低的代理指标（Kan等人，2025；Li等人，2015；Zhu等人，2023）。尽管包括我们之前的研究已经开发了如植被蒸散引起的降温（ECoV）和遮荫引起的降温（SCoV）等指标来描述这些过程，但这些指标通常是在单个城市内制定的标准化相对测量值。因此，它们的绝对大小依赖于特定城市的背景条件和空间分布，这限制了它们在不同城市和气候条件下的物理可比性。这种局限性在极端高温事件期间尤为明显——此时植被的降温功能最为关键，但同时也可能受到最大压力。新兴证据表明，在这种极端情况下，蒸散和遮荫降温的动态可能会发生变化，蒸散作用可能因午后压力而提前达到峰值并随后下降，而遮荫作用仍然有效（Ma等人，2025a）。然而，这些机制在不同气候制度下的时空模式和驱动因素仍缺乏系统性的探索。
遮荫相关和蒸散相关的降温效果的有效性受到气象条件（如空气温度、湿度、风速和太阳辐射）和植物特征（如叶面积指数、高度）的复杂相互作用的影响（Herath等人，2021；Shashua-Bar等人，2023；Yu等人，2020；Zhou等人，2025）。冠层结构直接影响辐射截获，而大气需求和土壤水分可用性调节蒸腾速率（Alonzo等人，2025；Shashua-Bar等人，2023）。例如，对596个城市的全球分析显示，每增加一米的城市森林高度，地表温度可降低约0.16°C，这突显了高大成熟树木在降温中的作用（He等人，2024）。然而，目前尚不清楚与植被降温相关的主导因素在不同气候条件下的差异，特别是在从水分受限的干旱城市向能量受限的地中海城市过渡时（Jia等人，2026）。需要进行系统的跨气候比较，以超越特定地点的发现，从而实现对城市植被降温效应的普遍理解。
为了解决这些不足，我们开发并验证了一个集成框架，将SCOPE模型与SEB原理相结合。在该框架中，蒸散相关的降温通过基于物理原理的SCOPE–SEB模型进行量化（ΔTLE），而遮荫相关的降温则根据遥感观测得到的地表温度差异独立估算。我们使用Sentinel-2影像和ERA5-Land再分析数据作为输入，来支持极端高温期间这两种降温效应的量化。我们将该框架应用于四个代表性城市——菲尼克斯和拉斯维加斯（热沙漠气候，BWh），以及罗马和佛罗伦萨（地中海气候，Csa/Cfa），并采用可解释的机器学习（XGBoost结合SHAP）来识别主要控制因素。我们的研究基于三个研究问题：（1）如何使用SCOPE–SEB框架估算的蒸散相关降温和基于地表温度分析得出的遮荫相关降温，以使用相同的降温指标进行城市间的比较？（2）在同一降温效应下，不同气候区的大小和时空动态如何变化？（3）在不同气候条件下，哪些气象和生物物理因素是每种降温机制的主要驱动因素？通过结合基于过程的模型和数据驱动的方法，这项工作为城市间比较提供了有力工具，并加深了对气候依赖性植被降温机制的理解。
材料与方法
为了提供一个连贯的方法论框架概述，我们在图1中总结了完整的数据和建模工作流程。该流程包括多源数据预处理、SCOPE-SEM模型模拟、遮荫和蒸散驱动降温指标的推导以及机器学习归因分析。每个组成部分都按顺序链接，以确保输入、中间产品和最终降温估计结果之间的一致性。
蒸散诱导降温模型的验证
SCOPE模拟的LE、H和Ts与ADRSD、Cp2和RCEES站点的每小时涡度协方差观测结果吻合良好。该模型有效捕捉了湍流通量的动态（表1）。对于LE和H，决定系数（R2）的范围分别为ADRSD的0.56到Cp2的0.78。在RCEES，性能相当，LE的R2为0.69，H的R2为0.73。LE的均方根误差（RMSE）在ADRSD为11.70 W·m?2，在Cp2为65.91 W·m?2。
基于物理原理的能量平衡方法在量化城市植被蒸散降温中的重要性
许多研究表明，城市植被通过遮荫和蒸散作用来缓解热量（Ma等人，2025a；Rahman等人，2019；Tan等人，2018；Wang等人，2016）。然而，一个持续的挑战在于分离出可归因于蒸散作用（ET）的具体降温贡献。传统的指标，如Bowen比或蒸发分数，反映了地表能量的分配，但它们是无量纲的，不能直接转化为可量化的温度变化。
结论
本研究开发了一个物理上一致且可扩展的框架，该框架将Sentinel-2生物物理参数和ERA5-Land气象强迫结合在SCOPE–SEB中，以重建地表能量通量和地表温度，从而利用两种互补的定义得出蒸散相关降温（ΔTLE）和遮荫相关降温（ΔTShade）。该框架提供了两个温度单位的降温指标：基于能量平衡（干参考）公式得出的ΔTLE。
CRediT作者贡献声明
余昭武：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原始草稿、验证、方法论、调查、正式分析、概念化。
邵明川：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原始草稿、验证、方法论、正式分析、数据管理、概念化。
杨文军：撰写 – 审稿与编辑、软件开发、正式分析。
张玉佳：撰写 – 审稿与编辑、正式分析、数据管理。
胡玉霞：正式分析、数据管理。
钟俊宏：
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：42571103）、国家重点研发计划（项目编号：2024YFF130700）和国家自然科学基金国际（区域）合作与交流计划（项目编号：42561134232）的支持。
