一种基于地理语义的多模态融合框架（LCZ），用于揭示儿童和老年人之间热暴露不平等现象

《Sustainable Cities and Society》：A geographic semantic-driven multimodal fusion LCZ framework for revealing inequality in heat exposure among children and elderly

　　朱琪琪|张云昌|冉龙丽|李东阳|关庆峰
中国地质大学地理与信息工程学院，中华人民共和国

**摘要**
随着快速的城市化和气候变暖的加剧，人们暴露在高温下的差异成为一个关键的气候适应和人类健康问题。局部气候区（LCZs）将城市形态和气候联系起来，然而当前的数据驱动制图在跨模态整合方面存在局限性，并且在街道尺度上的空间结构一致性较差，这降低了热分析的机制洞察力和跨气候可比性。本研究提出了一种统一的地理语义驱动的多模态融合框架（GS-Fusion），该框架将地理先验嵌入到自适应特征融合中，并应用空间感知的层次聚合来生成结构一致的街道-街区LCZ地图。在构建的中国多源LCZ数据集（MSLCZ-12）上进行的大量实验表明，所提出的框架取得了最佳结果，整体准确率超过了96%，跨区域转移准确率为69%。利用该框架的能力，以低成本生成了包括34个中国省会城市在内的46个城市的LCZ地图。通过整合LCZ地图、Landsat衍生的LST和WorldPop数据，我们评估了脆弱人群（儿童和老年人）的热暴露水平及其异质性。研究结果表明：（1）热暴露显著依赖于LCZs，高暴露率主要集中在紧凑的建筑区，尤其是LCZ 1–2；（2）皮尔逊相关性分析表明LCZs与热暴露之间存在主要负相关，城市内部不同类型的LCZ之间存在明显的热暴露梯度；（3）根据基尼系数，老年人的热暴露不平等程度系统性地高于儿童；（4）LCZ级别的不平等在城市形态之间并不均匀，在特定LCZ类别中尤为明显，特别是LCZ 2、8和10，显示出明显的内部异质性。这些发现为精确和局部化地管理脆弱人群的热暴露提供了一条可复制的途径，增强了热缓解策略的科学严谨性和实际效果。

**引言**
随着全球城市化的加速和气候的持续变暖，世界各地的城市越来越多地面临极端高温相关的风险，这对城市可持续性、公共卫生和社会公平性构成了重大挑战（Masson-Delmotte等人，2021年）。城市热岛（UHI）效应通常表现为城市地区相对于周边农村地区的温度更高，其影响已得到广泛记录，包括热应激、空气质量以及与热相关的发病率和死亡率（Wang等人，2025年）。重要的是，城市热影响在空间上并不均匀。三维城市形态、表面材料和土地覆盖组成的变化产生了显著的城市内部热异质性，形成了局部微气候和人口暴露的不均匀性（Namaiti等人，2026年；Stewart，2011年）。因此，基于粗略的城市-农村对比或行政单元的传统UHI评估方法无法捕捉到细尺度的暴露差异，限制了城市之间的有意义比较（Hersperger等人，2018年；Manley，1958年；Singh & Sharston，2022年）。

城市热暴露通常被认为是热危害强度和人口分布的共同结果。为了量化热危害，遥感地表温度（LST）已成为城市气候研究中的核心数据源，因为它具有广泛的空间覆盖范围和解析城市内部热模式的能力（Sharma等人，2023年）。现有的LST产品主要来自Landsat和MODIS等卫星平台，每个平台都有互补的优势（More，2026年；Yan等人，2024年）。Landsat提供了适合社区到街区尺度分析的相对较高的空间分辨率，但缺乏夜间观测数据，而MODIS虽然能捕捉到昼夜条件，但牺牲了空间细节（Cilek & Cilek，2021年）。最近，ECOSTRESS被用于通过多时相采样来表征细尺度的昼夜热动态（Liu等人，2022年；Ru等人，2023年）。尽管存在这些差异，基于Landsat的LST仍被广泛用于多城市研究，因为它提供了一个一致、空间详细且长期的数据源，支持跨地区的城市热危害比较（Nabizada & K?ylü，2025年）。

准确表示人口分布对于热暴露评估同样至关重要（Sun等人，2024年）。因此，人口密度被广泛用作暴露潜力的代理指标，得到了多种人口数据集的支持（Johnson，2022年）。传统的数据源包括基于人口普查的统计数据和网格化人口产品，如WorldPop，它们提供了标准化、空间明确的人口分布表示，并支持了许多城市热暴露研究（Feng等人，2024年；Ye等人，2025年）。同时，地理空间大数据技术的进步使得可以使用动态人口数据集（如手机信号和社交媒体活动）来捕捉时空人口流动，更好地将人类存在与变化的热危害相匹配。然而，对于大规模和跨城市的比较研究，像WorldPop这样的全国一致的网格化产品仍然特别有价值。

除了总体暴露水平之外，越来越多的关注集中在社会和生理上脆弱人群之间的热暴露不平等上（Tian等人，2025年）。儿童和老年人被广泛认为是高风险群体，因为他们具有特定的生理敏感性、较低的热调节能力、有限的移动能力以及对住宅和社区环境的强烈依赖性（Navas-Martín等人，2023年）。先前的研究表明，极端热暴露会加剧现有的社会不平等，脆弱人群往往集中在热环境不利的城市区域（Gronlund等人，2016年；Li等人，2016年；Yao等人，2025年）。例如，Li等人（2025a）揭示了儿童和老年人的暴露不平等持续存在，在某些情况下甚至加剧，这受到热危害强度和人口分布不均的影响。这些发现强调了超越全市平均值的必要性，转向明确考虑人口脆弱性的空间明确评估。

城市热暴露表现出由表面热条件和人口分布之间的动态相互作用驱动的显著时空异质性（Jiang等人，2023年）。早期研究主要依赖于粗略的城市-农村或行政单元比较，这掩盖了城市内部的细尺度暴露差异（Heisler & Brazel，2010年；Liu等人，2009年）。为了克服这些限制，最近的研究越来越多地采用城市气候学中的局部气候区（LCZ）框架，将城市景观划分为具有不同微气候特征的形态基础单元（Stewart & Oke，2012年）。因此，人们投入了大量努力来提高LCZ制图的准确性和可扩展性。现有方法大致可以分为基于GIS的方法、基于遥感的方法和数据驱动的方法。基于GIS的方法依赖于明确的形态参数来分配LCZ类型，但通常受到数据可用性和定义普遍适用阈值的困难的限制（Chen等人，2023年；Jin等人，2020年）。基于遥感的方法利用机器学习和多源卫星图像来实现大规模LCZ制图，其中Landsat和Sentinel数据是最常用的来源（Bechtel等人，2016年；Huang等人，2021年；Qiu等人，2019年，2018年；Zhu等人，2022年）。最近，数据驱动的方法整合了多模态数据（包括遥感图像和辅助地理数据），以进一步提高分类性能（Han等人，2020年；Sun等人，2025年；Wu等人，2024年；Zhou等人，2020年；Zhu等人，2024年）。

通过提供一个独立于当地规划系统的标准化、基于形式的分类，LCZ框架使得城市内部的比较更加一致，并已广泛应用于热相关风险的研究（Lin & Zhao，2025年；Yang等人，2024年）。在更细的空间尺度上，基于LCZ的分析在热暴露研究方面显示出比行政单元更明显的优势。街道-街区单元通常指的是由OpenStreetMap（OSM）派生的道路网络拓扑界定的形态一致的城市单元，这些单元更接近由街道块和城市峡谷构成的活动空间，因此更好地代表了建筑形态和人口分布相互作用形成热暴露的空间尺度。与社区或区级单元相比，街道-街区LCZ分析能够解决建筑配置、植被结构和表面组成的细尺度异质性，这些在较大的行政单元中往往被平均化（Park等人，2024年；Yin等人，2025年）。例如，Ma等人（2023年）表明，高分辨率的LCZ地图可以有效地标准化社区级别的热相关健康风险评估单元，揭示了紧凑和开放建筑区之间的显著风险差异。同样，大城市的街道-街区LCZ研究表明，建筑LCZ，特别是紧凑形式，表现出显著更高的热脆弱性，而LCZ特定的特征强烈影响了脆弱性的主要驱动因素，包括老年人口密度和植被覆盖（Yin等人，2025年）。社区级别的分析进一步表明，热脆弱性随着LCZ组成和建筑形态的系统变化而变化，突出了通风走廊和自然LCZ在缓解热风险方面的重要性（Zou等人，2025年）。

尽管取得了这些进展，现有的基于LCZ的热暴露和脆弱性研究仍存在几个局限性。当前的LCZ制图方法从根本上受到其在不同尺度、数据模态和地理背景下学习可转移和结构一致的城市形态表示能力的限制（Demuzere等人，2022年）。光谱、形态和上下文特征之间的弱语义耦合削弱了有效的多模态整合和模型的可解释性，而空间结构的不一致性，特别是在建筑和自然景观之间的过渡处，扭曲了现实世界的形态（Zhu等人，2022年）。此外，现有的基于LCZ的热暴露研究主要局限于单个城市或城市聚落，这掩盖了城市内部的异质性，并限制了具有不同气候背景的城市之间的暴露结构评估（Huang等人，2025年；Lin等人，2025年；Ma等人，2023年；Yuan等人，2022年）。此外，许多研究关注总体暴露或脆弱性模式，而没有明确检查特定年龄段的暴露不平等，尽管儿童和老年人等脆弱人群表现出不同的暴露路径和敏感性（Dong等人，2025年；Yin等人，2025年）。在中国这样气候多样的国家，了解基于形态的热暴露是否可以在不同城市和气候区之间转移具有科学和实际意义。解开气候背景和城市形态之间的相互作用对于制定在当地有效且广泛适用的热适应策略至关重要。因此，开发一个可转移的细粒度LCZ框架用于热暴露评估已成为一个关键的科学挑战和实际需求。

为了应对上述差距，本研究涵盖了34个中国省会城市，涵盖了广泛的气候区、城市形态和发展背景。我们开发了一个可转移的街道-街区LCZ制图框架，并用它来研究中国城市中儿童和老年人的热暴露不平等。通过将基于形态的LCZ制图与Landsat衍生的LST和WorldPop人口数据相结合，我们建立了一个从城市形态到热危害，最终到特定年龄热暴露的一致分析链。具体来说，本研究做出了三个关键贡献：（1）我们提出了一种空间一致的LCZ制图策略，提高了形态保真度和在不同城市和自然景观之间的地理转移性，提供了一个适用于跨城市和跨气候比较的标准化城市内部框架；（2）我们构建了一个基于形态的热暴露评估框架，将LCZ类型与基于Landsat的LST和空间明确的人口分布联系起来，能够在统一的空间参考系统下实现热暴露模式的细尺度量化；（3）我们明确评估了具有不同气候背景的城市中脆弱人群（儿童和老年人）的热暴露不平等。通过检查基于LCZ的暴露层次是否在不同气候梯度上保持一致，我们提供了关于形态驱动的热暴露机制可转移性的新实证证据，并揭示了气候背景如何调节特定年龄段的暴露负担。通过这个综合框架，本研究展示了LCZ制图的方法论可扩展性和其在关注公平性的城市热风险评估中的实际价值。这些发现为气候敏感的城市规划、针对脆弱群体的保护以及在快速城市化地区开发可转移的热适应策略提供了可行的见解。

**研究区域**
为了评估框架的稳健性和跨区域转移性，我们采用了三部分设计。（1）模型验证：我们在12个代表性城市中构建了一个新的多源LCZ数据集（MSLCZ-12），这些城市跨越了五个柯本气候区（Peel等人，2007年），包括北京、石家庄、青岛、上海、武汉、福州、深圳、长沙、广州、呼和浩特、西宁和海口。在社会经济多样性方面，我们将这些城市分为两组。

**方法论**
为了实现精确的LCZ制图，我们提出了GS-Fusion框架，如图2所示。首先，我们收集了包括Sentinel-2图像、建筑高度/占地面积数据和关键地理先验（例如，不透水/透水表面比率）在内的多源数据，以计算城市形态参数（UMPs）。将这些数据与手动标记的样本结合起来，我们构建了覆盖中国五个气候区的MSLCZ-12多源数据集。接下来，我们对模型评估结果进行了分析。为了确保实验的全面性，实验使用了多源LCZ数据集MSLCZ-12，该数据集包含了来自中国五个气候区12个城市的Sentinel-2影像和UMP（城市绿地）。为了验证方法的有效性，我们对提出的框架与各种基准模型进行了系统的比较分析，包括经典的架构如Senet（Hu等人，2018年）、ResNet（He等人，2016年）、EfficientNetB0（Tan和Le，2019年）、MobileNet（Howard等人）等。

LCZ在城市中的空间分布模式对于理解城市形态和优化空间布局至关重要。对12个城市映射结果的统计分析显示，LCZ类型的分布存在显著的空间差异。图14量化了16种LCZ类型的分布情况，突出了不同城市化阶段各城市建筑类型比例的梯度差异。LCZ A（密集树木）和LCZ D（低矮植物）占主导地位，其中LCZ A更为普遍。

我们提出了GS-Fusion，这是一个基于地理语义的多模态融合框架，它明确地将地理先验注入到自适应的跨模态集成中，并采用空间受限的层次聚合方法来生成结构一致的街道街区尺度的LCZ地图。在MSLCZ-12数据集上的实验表明，GS-Fusion实现了高映射精度（OA>96%），并且在跨区域迁移中保持了良好的泛化能力（69%）。利用这些能力，我们可以...

数据可用性：https://github.com/CUG-URS/LCZ.C

作者贡献声明：
朱琪琪：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，验证，方法论，资金获取。
张云昌：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，可视化，方法论，数据管理。
冉龙丽：撰写 – 审稿与编辑，可视化，验证，数据管理。
李东阳：可视化，数据管理。
关庆峰：监督，调查。

利益冲突声明：
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢：
作者感谢编辑、副编辑和匿名审稿人的宝贵意见和建议。本工作得到了国家自然科学基金（项目编号42271413）的支持。