東北地理所在商業街區中城市森林的服務功能研究方面取得新進展
隨著全球城市化進程的加速，人口密度的持續增長為城市可持續發展建設和發展帶來了前所未有的挑戰。隨著城市化進程的推進，人口密度的增加往往伴隨著環境問題的加劇，尤其是環境污染、熱環境惡化以及綠地的匱乏等問題，這些問題不僅降低了居民的生活質量，也對城市的可持續發展構成了威脅。如何在追求經濟發展的同時，保護和改善城市環境，成為現代城市規劃的重大課題。在這一背景下，城市商業街區的生態功能，尤其是城市森林的服務功能，逐漸成為解決這一矛盾的關鍵所在。
城市森林在商業街區中的作用尤為突出。商業街區作為城市的經濟心臟地帶，密集的人口之下建筑高聳，交通繁忙，環境問題尤為顯著。盡管經濟發展是城市繁榮的推動力，但隨之而來的環境惡化嚴重影響了居民的生活質量和健康。而城市森林正是這種矛盾的“平衡器”。通過合理的綠化和生態設計，城市森林能夠調節街區氣候、凈化空氣，并有效緩解熱島效應，為居民提供一個更加宜居的生活空間。與此同時，城市森林的存在還增強了生物多樣性和城市的生態韌性，提升了商業街區的吸引力和可持續性。因此，在現代城市的可持續建設中，城市商業街區不僅需要經濟增長的動力，更需要城市森林的生態支持，才能實現經濟與環境的雙贏，達到可持續發展的目標。
圖1 可持續的城市建設中城市森林服務功能“平衡器”的示意圖
對此，東北地理所城市森林與濕地學科組魏紅旭副研究員團隊綜合運用云大數據的提取和自訓練的深度學習分析技術，對人口聚集的商業街區中生態基礎設施供給、調節熱環境舒適度以及阻滯道路上機動車排放PM2.5的污染擴散等功能進行國基地理尺度的大范圍區樣調查研究。
在城市商業街區森林生態基礎設施服務功能方面，研究團隊選取了中國148個城市的1152萬條興趣點數據，涵蓋食品、購物、生活服務、酒店和娛樂等五大零售行業，并結合129萬張街景圖像計算的綠視率，分析了不同氣候區和道路等級下零售店鋪數量與行道樹覆蓋率之間的關系。研究發現，亞熱帶氣候區的城市零售店鋪數量普遍高于溫帶氣候區，并通過深度學習模型對2024年的零售店鋪分布進行城市商業空間布局的優化建議（圖2）。
圖2 項目研究城市的選取及典型商業街區調查點位布局示意圖
在城市森林在商業街區環境調節功能方面，本研究收集了來自49個城市82個公園的8314張城市熱環境中志愿者自發的面部表情照片，利用面部識別模型分析情緒對熱環境的主觀感知分數，通過微積分中一、二階導數的計算原理，發現悲傷情緒分數與溫度之間存在一種“U型”相關關系，并將其命名為“悲傷微笑區線”，基于此判定最舒適的溫度為22.84°C，舒適溫度范圍為14.62°C至31.06°C（圖3），為城市森林改善熱環境舒適度的服務功能量化評估提供理論基礎。
圖3 空氣溫度（以攝氏度為單位）和悲傷情緒（以百分比計）之間的關系
在調節大氣PM2.5污染方面，研究團隊通過來自中國153個城市的約30萬張街景圖像的分析，使用深度學習模型從街景圖像中提取綠視率和行駛車輛密度，量化樹冠遮擋的綠視率并發現其與PM2.5濃度呈負相關，進而比較了不同機器學習模型在PM2.5濃度預測中的表現，為提升城市商業街區行道樹對機動車排放的PM2.5的阻滯功能提供理論基礎（圖4）。
圖4 由隨機森林算法和線性回歸模型提供的預測結果比較
相關成果發表在國際期刊Journal of Retailing and Consumer Services（中國科學院1區Top）、Urban Climate（中國科學院2區）、Journal of Thermal Biology（中國科學院2區）和Land（中國科學院2區）上。城市森林與濕地學科組碩士研究生劉一楓（第一作者）和魏紅旭副研究員（通訊作者）等人共同完成。該研究得到了國家自然科學基金面上項目（項目號：41971122）、中國科學院東北地理所學科發展基金（項目號：E4ZXS10701）和中央高?；究蒲袠I務費（項目編號：0919/140193）等項目共同資助。
論文信息如下：
Yifeng Liu,Xinyu Wang,Hongxu Wei*,Zhanhua Cao,2025,Predicting retail shop number against roadside tree canopy shade: A national wide demonstration across 148 cities of China,Journal of Retailing and Consumer Services,84,104255,https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2025.104255.
Yifeng Liu,Zhanhua Cao,Hongxu Wei*,Peng Guo,2024,Decoding prediction of PM2.5 against jointly street-tree canopy size and running vehicle density using big data in streetscapes,Urban Climate,59,102282,https://doi.org/10.1016/j.uclim.2024.102282.
Yifeng Liu,Xinyue Zhang,Hongxu Wei*,Zhanhua Cao,Peng Guo,2024,“Sadness smile” curve: Processing emotional information from social network for evaluating thermal comfort perception,Journal of Thermal Biology,127,104025,https://doi.org/10.1016/j.jtherbio.2024.104025.
Yifeng Liu,Zhanhua Cao,Hongxu Wei*,Peng Guo,2024,Optimizing spatial distribution of retail shops against neighborhood tree canopy shade using big data extracted from streetscape. Land. 13,1249,https://doi.org/10.3390/land13081249.
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