①IPCC Special Report on Global Warming of 1.5 °C, https:∥doi.org/10.1017/9781009157940.001

联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC） 2018年发布的特别报告^①中指出，人类活动导致全球平均温度相较于工业化前增长了约1.0°C。如果继续以目前的速率升温，全球升温将在2030年至2052年达到1.5°C。伴随极端高温与高湿度的增加，全球 13 115个城市的极端高温暴露人口增加了200%，影响了17亿人口。总体城市变暖导致暴露率比单纯人口增长高出52%。未来全球将面临更加频繁、持续时间更长的极端天气事件，对社会、经济、农业生产，特别是对人类健康福祉都会造成严重威胁^［2］。

典型的极端高温热浪事件，是指持续数日的极端高温时期^［3-4］。而城市热岛效应则是指城市明显高于外围郊区的“高温化”现象^［5-6］。热浪通常由大规模、停滞的高压系统引起，高压系统常作用于较大范围的区域导致持续的温度异常现象，即热浪会导致空气温度升高^［7］。同时，大范围区域的极端热浪事件也常伴随着城市和郊区地表温度的升高。与热浪有所不同的是，热岛效应大多为局部的热环境效应，主要受大量的人工发热、建筑物和道路等高蓄热体及绿地减少等因素的影响在城市中形成一个稳定的温度异常。由于城市热岛效应的存在，城市比农村地区更容易受到热浪的影响。这主要表现在热浪可以加强二次循环，城市上空较热的空气趋于上升，从周边地区吸入较冷的空气对城市热岛强度产生负反馈^［8］。因此，国内外学者研究城市热浪和城市热岛的协同作用发现，极端高温事件发生的强度、频率和持续时间均与城市热岛平均强度的变化呈现高度相关^［9］。例如，美国50座城市的热岛强度在2016年极端高温事件发生期间平均高出 0.4~0.6 ℃；匈牙利塞格德在热浪期间所对应的城市热岛也放大了约3倍^［10］（约1 ℃~3 ℃）；对波士顿、东京、圣保罗和墨西哥城等特大城市区域过去20 a的城市热环境研究也显示，区域的城市热岛强度每增加1 ℃，对应的城市热浪事件可增加3.30%至33.67%。多个区域的实证研究表明在全球变暖的背景下，以城市热浪频率和强度的增加为代表的极端高温事件与城市化进程中不断加剧的城市热岛效应同时发生，且城市热岛的强度与高温热浪的最高温度呈现正相关。这些研究都为区域的热环境协同作用研究提供了依据。

但是已有热浪与热岛的相互关系研究大多数集中在北美、欧洲和澳大利亚的中纬度城市^［11］，缺乏不同纬度带、独特的地理和气候条件下热岛和热浪协同作用的对比研究。尤其是针对不同纬度带沿海地区，海—陆风交互的环流作用如何对沿海地区局部气候产生调节或者扰动作用，还较少有学者开展系统地对比研究。尽管已有的研究证实了海洋效应使得沿海城市的地表温度波动较小，即沿海跨区域的局部热环境效应变化比内陆城市更小。但是受到海洋的温度调节作用，沿海城市湿度的增加反过来也会加剧热感。此外，有研究证实^［12-14］，对于人口密集的城市区域，其高度集聚的城市热岛效应会导致中尺度海-陆风环流作用的增强，地表温度的梯度变化与其近岸的气温相互作用会改变海—陆风的日循环， 进而改变沿海地区城市热环境的整体格局。因此，目前尚不清楚沿海区域热浪与热岛的协同作用对区域的热环境变化最终是起到了缓解的作用还是局部异常增强的作用。亟待结合长时序的城市地表温度和近地表气温数据进一步研究沿海城市热环境的时空格局演变趋势，为沿海城市的热岛和热浪的协同作用提供更多观测证据。

目前全球距海岸线100 km的沿海地区居住的人口占世界人口的比重约为40%^［15］。而中国自改革开放以来，人口持续地向沿海地区迁移，第七次全国人口普查结果显示¹，中国东部沿海地区人口占全国总人口的比重高达39.93%。国内学者对中国的热环境变化研究倾向于以城市群、特定地形地貌区、流域或省级行政单元作为对象，开展城市热浪或者热岛的定量分析^［16-18］。仍缺乏海岸带跨经纬度区域热环境的时空异质性，及其对应的城市热岛和热浪的协同关系的对比研究。基于此背景，研究采用近地表气温和地表温度两组数据，构建城市热岛和极端高温事件指标，定量描述我国东部沿海地区3个纬度带2003~2018年间长时序城市热环境的时空演变特征，并进一步分析中国东部沿海城市对极端高温事件的暴露情况。本研究旨在了解沿海地区城市热岛和热浪的潜在关系，为应对沿海地区极端气候变化，为提高沿海区域城市社区的韧性发展提供新的见解。

中国海岸带地处欧亚大陆与太平洋的交汇处，北起辽宁省鸭绿江入海口，西至广西壮族自治区南部的北仑河，大陆岸线约18 000 km，海岛岸线约14 000 km。相较于内陆而言，海岸带在地区和区域尺度上存在密切的陆地—海洋—大气相互作用，海陆热浪共生将加剧沿海地区人口的发病率和死亡率，对海陆生态系统造成严重的负面影响。本文选取中国东部海岸线内陆 100 km以内的60个城市为研究区（图1），以海岸带各城市的核心城市区域为主要统计单元，对比分析我国沿海地区三大温度带：暖温带（35°~60° N）、亚热带（23.5°~35° N）和热带（0°~23.5° N）城市热岛与城市热浪的空间分布特征及其变化趋势。

研究涉及的主要数据见表1。由于数据来源、时间范围和空间分辨率有所差异，为建立数据间的联系，将研究时间范围设为2003~2018年。对逐日瓦片地表温度数据和逐日气温数据进行镶嵌、裁剪和波段合成等预处理再进行指标计算。由于水体不是本文的重点研究对象，所以沿海区域的内陆水体均被剔除。文中各沿海城市不同年份的核心主城区范围来源于夜间灯光提取的城市范围栅格数据集。

城市热岛是指城市内部温度相较于外围地区温度高的现象，本研究将城市热岛强度定义为城区内部平均温度与非城区平均温度之差。其中城区的范围由基于夜间灯光数据提取的城市范围^［19］确定。中国东部沿海地区横跨三大气候带，热环境复杂多变，因此研究采用考虑了区域特殊性，结合目前国内外学者常用的热浪定义指标——日均温度连续3天超过基准时期均温的90百分位值即为一次热浪，来测度热浪的频次，热浪的频次在本文中也叫城市热浪事件的频次（Heat Wave Number-HWN）。具体公示如下：

其中：T_{seasonal_mean}和T_{seasonal_std}指的是基准历史时期以像元为基本单元的均温和标准差；T₉₀表示基准历史时期的90百分位数。根据数据的可获取性，近地表气温和地表温度的基准时期分别为1979~2018年和2003~2019年，计算40 a近地表气温和17 a地表温度均值和方差，进一步计算分析2003~2018年两种温度测算下的我国沿海地区热浪的时空变化格局。

同时，为了更好度量人口受极端高温热浪事件的影响暴露情况，以栅格化热浪频次和人口密度数据为基础，计算每个像元内人口的热暴露情况。当年的热浪频次如果超过历史热浪均值时，则判定该像元内的人口则受极端高温热浪事件影响。基于热浪频次计算结果与人口密度数据的空间关联性统计分析，可以获取近15 a中国沿海区域在极端高温热浪暴露下的人口总数。

为了测试城市热岛强度和城市热浪强度在过去近20 a的变化趋势，使用线性回归分析和Mann-Kendall（MK）^［23］单调趋势检验来共同描述热岛和热浪强度的时间序列特征，即：①基于时间序列的变化趋势是否存在；②该趋势的强度如何。MK检验在本研究中用于弥补基于参数的线性回归分析-线性回归可检验线性拟合直线的斜率是否不为零，但回归分析要求拟合回归线的残差否为正态分布的，MK检验是非参数检验（不要求服从任何分布-distribution free），不需要这种假设。对于时间序列x₁， ..， x_n，MK 检验使用以下统计量：

S=∑i=1n-1∑j=k+1nsign(xj-xi)

VarS=nn-12n+5-∑i=1mti(ti-1)(2ti+5)18

其中：n是数据点的个数；x_i和x_j是里面的数据值时间序列i和j（j>i）·S的方差为VAR（S）（公式（2））；sign(xj-xi)的计算见公式（3），检验性统计计算见公式（4）：

signxj-xi=+1,xj-xi>00,xj-xi=0-1,xj-xi<0

Zs=S-1Var(s),S>00,S=0S+1Var(s),S<0

若S > 0，且|Zs| > 1.9，则说明时间序列中较晚的观测值往往大于时间序列中较早出现的观测值，数据序列在5%的置信区间内呈现明显的增长趋势；若S < 0，且|Zs| > 1.9则相反。|Zs| < 1.9则无明显趋势。

沿海区域三大气候区城市热岛强度和城市热浪频次的多年均值和年际变化分别如表3和图2所示，对3个气候区进行对比分析发现，近海区域的城市热岛平均强度最强的区域是暖温带地区、亚热带地区，其次是热带。在2003~2018年间，3个近海区域的城市热岛现象都呈现明显的增强趋势，其中热带地区的城市热岛强度上升趋势最为明显，从2003年的1.47 ℃保持波动上涨到2018年的1.81 ℃ （斜率为1.15，S=0.05且|Zs|>1.9）。亚热带地区的城市热岛强度也呈现较为明显的增长趋势，从2003年的1.55 ℃增长到2018年的1.88 ℃（斜率为0.36，S=0.03且|Zs|>1.9）。暖温带地区的城市热岛强度虽然从2003年的1.89 ℃保持波动上涨到2019年的1.98 ℃（斜率为-0.016，S=0.00且|Zs|<1.9），但是逐年上升趋势不明显。

与此同时，在城市热岛的协同作用下，3个近海区域基于气温指标所反映出的城市热浪的平均频次最强的区域是在亚热带地区，暖温带地区和热带地区次之。类似于城市热岛强度的长期变化趋势，中国沿海地区的城市热浪发生频次也在过去近20 a中呈增长趋势。如图2所示，暖温带地区的城市热浪频次上升趋势最为明显，从2003年的3.76次保持波动上涨到2018年的33.06次（斜率为0.13，S=1.34且|Zs|>1.9），虽然亚热带地区和热带地区的城市热浪频次分别从2003年的33.53次、9.21次浮动到2018年的28.80次和5.47次，但是它们逐年增强的趋势较弱。

随着全球平均气温的升高，城市区域范围内微小平均地表温度的变化也会导致极端高温热浪事件的频次发生不成比例的增加。通过计算UHI和 UHW的相关性发现，在沿海的暖温带与亚热带地区，城市热浪与城市热岛的强度呈现显著正相关（P<0.05，R² >0.3），且在暖温带地区最为明显，1 ℃平均地表温度的变化能够导致平均2次热浪事件的增加。

本文通过进一步对比2003年至2018年间夏季（7月至9月）基于地温（LST-UHW）和气温产品（NSAT-UHW）的城市热浪变化趋势（图3）发现，夏季高纬度沿海地区的城市热浪频次相较于年平均的热浪均值呈现更为明显的增强趋势。具体表现为，基于地表温度的城市热浪频次随纬度增加而增加，暖温带地区的热浪频次的复合增长率为5.19%，而基于气温的城市热浪频次虽然随纬度的增加先增加再减少，其在暖温带地区复合增长率最为明显，为16.77%。与此同时，在夏季，亚热带地区基于气温的热浪事件频次整体高于基于地温的热浪事件频次，而在热带地区则反之。3个沿海地区地温与气温的热环境差异在夏季表现得更为明显。

由图4热浪频次的时空特征可以看出，中国沿海地区夏季的气温和地温的热强度分布是存在空间异质性的。从强度上来看，整个区域基于LST-UHW的热浪频次（24.50次）比基于NSAT-UHW的热浪频次（16.33次）略高。但是从空间分布上看，基于LST-UHW的热浪高发区主要集中在暖温带地区，而NSAT-UHW的热浪高发区主要集中在亚热带地区。具体表现为在暖温带地区基于气温的热浪事件比基于地温的热浪时间平均少了27.30次。反之，在暖温带地区基于气温的热浪事件比基于地温的热浪时间平均少了7.01次。

为了进一步探究中国沿海地区极端高温热浪事件的机制，本研究结合对全球海域影响最大的厄尔尼诺和拉尼娜事件讨论海温异常与沿海区域热浪的耦合关系。厄尔尼诺是在赤道中、东太平洋每隔几年发生一次，持续时间长达半年以上的大范围的海表温度异常增暖的现象。与厄尔尼诺相反，赤道太平洋东部和中部海面温度持续异常偏冷的现象被称为拉尼娜。研究基于Niño 3.4 指数±0.5 ℃的阈值用于划分厄尔尼诺（>0.5）、中性和拉尼娜（<-0.5）事件^［24-25］。2003~2018年间强厄尔尼诺年份集中在2004、2006、2009、2012、2014和2015年。每年的5月至9月和12月到次年的2月，分别代表厄尔尼诺的主要发展阶段和成熟阶段。而强拉尼娜年份为2007和2010年，其发展阶段和成熟阶段主要集中在1~4月份和4~12月份。图5（a）~图5（b）分别表示在厄尔尼诺和拉尼娜年基于地表温度和近地表气温指标的夏季年均热浪频次空间分布情况。

由图5（a）和图5（c）对比图5（b）和图5（d）可知，与厄尔尼诺年相比，拉尼娜年夏季的极端高温区域明显大于对应厄尔尼诺年夏季的高温热浪区域。具体表现为夏季气温持续高温热浪时间集中发生在亚热带的渤海和黄海附近，地温持续的高温热浪事件则集中在暖温带的环渤海区域。这可能是由于夏季分别是厄尔尼诺的发展期和拉尼娜的成熟期，沿海地区的地温和气温对拉尼娜事件的响应要好于厄尔尼诺事件。同时历史统计数据也显示，当拉尼娜事件发生时，夏季中国海域海温较高的区域为黄海中部（冷水群）和辽东湾、渤海湾和莱州湾等地。夏季成熟期的强拉尼娜导致这些地区海温升高，与之相邻的陆表城市热浪也更为显著。

在2003 年至 2018 年期间建成密度增长率最高的是亚热带区域（148%），其次是暖温带区域（92%）和热带区域（61%）。同时段内人口总量增长最高的区域是热带区域（36%），其次是亚热带区域（29%）和暖温带区域（16%）。根据我们的人口暴露统计结果（表4）显示，基于地表温度所计算的热浪指标上看，中国沿海区域受极端热浪事件暴露的人口总数从2003年的3 470万人增加到2018年的7 640万人，增长率为120%。基于气温所计算的热浪指标上看，暴露人口总数从2003年的1 930万人增长到2018年的4 180万人，增长率为117%。

在城市区域范围内，受地温热环境暴露的城区人群数增长率最高的为热带区域，其复合增长率为14.25%，亚热带（10.31%）和暖温带（9.73%）紧随其后。而受气温环境暴露的城区人数增长速率最快的区域为暖温带地区，其复合增长率为12.43%，热带（5.07%）和亚热带（4.20%）紧随其后。即过去近20年，受地温影响的城区人口总数占总人口总数的比例从2003年的21.81%到2018年的47.13%，而受气温影响城区人口总数占总人口总数的比例保持在17%~19%之间上下浮动。

本研究以中国沿海区域海岸带100 km以内的60个城市为研究，评估2003到2018年全年和夏季的地温和气温之间的关系。研究发现，城市地温与气温的热环境相互协同作用非常明显，夏季城市热环境的时空分布达到高度一致。具体表现为：

（1）城市热岛强度和热浪强度的相互作用在亚热带地区凸显

中国沿海地区夏季的三大区域在城市热岛强度均高达2.25°C以上，整个沿海区域平均基于地温的热浪次数是24.59次，基于气温的热浪次数是16.33次，分别占全年热浪事件的90.81%和96.68%。其中，夏季地区亚热带区域的平均城市热岛最强（> 2.87°C），其对应的气温热浪事件也最为明显（27.67次），相较东南及其粤西北海岸线地区的气温热浪频次平均高出22.57次。由于数据的可获取性，本文无法获取近两年高时空分辨率的气温数据进行时空格局研究，但是截止至今年8月，中国气象观测数据也显示，中国沿海地区，特别是亚热带沿海地区经历了为1961年有完整气象观测记录以来历史同期最多的高温热浪事件。华北南部、华东大部、华南东部等地高温日数普遍在20 d以上，其中沿海的亚热带地区，主要包括湖北大部、江苏南部、浙江、福建中北部、江西大部，平均高温日数超过30 d。即2022年度中国沿海地区的热浪分布趋势也与我们的统计结果在空间分布上具有极高的一致性。

（2）厄尔尼诺现象（ENSO）和拉尼娜（La Niña） 对海岸带城市热浪的影响呈现纬度带的时空分异

已有研究表明，ENSO能够抑制西热带太平洋上空的对流，对热带和热温带地区的年际海表温度变化具有强烈的影响。具体表现为在ENSO现象的成熟阶段中国暖温带地区冬季会形成了一个异常的低层反气旋，并通过反气旋西翼的西南风异常削弱了东亚冬季风。因此，ENSO的成熟期往往伴随着中国暖温带地区较弱的东亚冬季风及其近海区域相应升高的海温^［26］。相比之下，La Niña的成熟期中国暖温带地区伴随着较强的东亚冬季风和近海较冷的海温。而在中国热带环南中国海地区，在厄尔尼诺现象发展阶段7月至9月期间，更多的冷水通过吕宋海峡进入南海的同时，更多的暖水通过巴拉贝克海峡和民都洛海峡流出南海^［27］。在ENSO的发展阶段中国热带地区海温异常冷，这种情况在拉尼娜年也发生了逆转。在此背景下，本研究通过对比分析ENSO / La Niña背景下中国沿海地区的气温和地温变化也进一步证实，海域风场在影响海洋环流和海温的同时也会影响中国沿海地区，特别是中纬度地区的异常环流对中国沿海高纬度地区异常的高温天气也呈现很大的协同作用。但是已有学者也发现，中国华南沿海地区夏季气温与ENSO / La Niña的关系在空间相关性在逐步减弱^［28-29］。这需要未来结合更多的大气环流和海温数据来进一步解释这种变化的合理原因。

（3）亟需针对不同气候、人群和社会经济发展条件，制定高温热浪脆弱性评估指标体系

城市热岛与高温热浪作为典型的城市化特征灾害，已严重影响居民的生命健康。在中国沿海区域范围内，城市人口在过去15 a间增长了59.7%，到2018年度，中国沿海地区人口总数超过6.37亿。而相应受城市热岛和热浪影响的城区人口数在过去15 a间增长率超过370%，影响人数已超过1亿。其中我国中部亚热带地区的城区人口总数在3个区域中最大，在2018年人口总数超过了8 800万人，该区域受城市热岛和热浪影响的人口分别超过了6 000和1 000万。暖温带和热带暴露在热岛和热浪环境中的城区人口总数虽然比亚热带地区有所减少，但是暖温带地区的城市热浪频次的增长率及其暴露人口数的增长率都超过热带和亚热带地区。同时，暖温带地区的农作物产量高度依赖于夏季温度，夏季高温对区域农业、生态系统、经济和居民生活造成的严重影响不可忽视。因此，沿海地区空间异质的暴露模式突显了我国迫切需要制定针对符合区域热环境变化的适应和预警系统，以减少全球不同城市住区的城市极端高温暴露造成的危害。

目前已有的城市热岛、热浪和极端高温事件定义的多样性反映了极端高温研究的重要性。地球信息科学领域的专家学者倾向于使用具有普适性的统计数据和严格的阈值来对比城市热环境的变化趋势^［30-31］。生理学家和职业健康研究人员则倾向于使用与局部适应相关的阈值^［32］，来描述人群对热环境产生的应激反应或普遍生物物理反应等。本论文使用1 km和10 km的城市地表温度数据和近地表气温数据产品基于90%百分位的阈值来描述精细的热浪时空变化特征，主要基于以下两个原因：① 提供中国沿海城市极端高温空间格局的一致性估计，便于在地理空间尺度上进行长时序趋势分析和区域性比较；② 分别基于地温和气温的热浪指标测算分析沿海区域地表温度和气温的协同作用及城市人口热暴露情况。人体的基础体温普遍保持在37 ℃左右，沿海城市夏季的极端高温会使得暴露在高温高湿环境中的人身体调节功能失调，产热大于散热导致人体核心温度迅速升高，当体温超过40°C时即为重症中暑，会带来死亡危险^［33］。与此同时，本研究中极端高温事件以连续3 d超过该区域历史均值为时间窗口，这个阈值的确定也遵循了全球气候协会过热警告的定义。但是值得注意的是，本文所使用的地温和气温的基础数据均来自气象站点、遥感影像数据等多源数据的复杂融合，两组数据产品缺乏对绝对温度值的不确定性空间表征，因此我们无法估算其带来的不确定性。热浪的百分位阈值所带来的不确定性研究也需要进一步结合城市中不同的群体（包括老年人、小孩、慢性病患者、社会经济条件较差群体等）及其他们的高温适应能力，进一步进行区域尺度更精细粒度的差异分析。

已有研究²基于站点气温数据对全国7大分区（东北、华北、华中、华东、华南和西北地区）的极端高温热浪研究结果显示，本世纪以来，中国有5个年份极端高温热浪异常显著，分别为2000、2003、2010、2013、2017年。其中极端高温热浪频率和强度最突出的地区是华东和东北地区。其中2013年和2018年的极端高温热浪则分别呈现从亚热带长三角和温带辽宁沿海地区向内陆由高到底递减的情况，并且北方的极端高温热浪强度较南方更为突出。这与本文的研究结论相似，中国沿海的暖温带地区的热浪也较亚热带和暖温带地区呈现非常明显的增强趋势。就城市热岛而言，已有研究^［34］总结的中国沿海区域与内陆区域的城市热岛强度变化尚未发现呈现梯度变化，但夏季城市热岛强度较高（UHI>2°C）的地区集中在上海和山东地区，与本研究区域的主要发现一致。与内陆城市热环境变化不同的是，除了气候类型、降水量、气溶胶、植被覆盖和人类社会经济活动的综合影响，沿海城市还受到季风性气候、风向与海陆交互气压等因素的影响。本研究重点关注沿海地区热岛与热浪的协同作用，未来对于中国沿海城市与内陆城市的热环境协同作用的差异性研究还需要结合更多的观测数据，进一步探索沿海地区城市热浪和热岛效应的动力机制。

中国沿海地区集聚了超过42%的中国城市人口，该区域的城市热环境受径流、潮汐和人类活动与气候变化作用最强烈，是最典型的陆海过渡区。本研究关注中国沿海地区城市热岛与城市热浪区域的时空异质性，侧重对比分析传统热岛和热浪的模式、极端差异及其协同作用。热岛与热浪模式的差异对基础热环境过程真实信号的表征具有重要意义，也是未来气候变化情景规划、城市热环境适应发展和早期预警系统发展的关键。未来的城市热环境研究需要更加重视人与自然的相互关系，从社区尺度到区域尺度，揭示不同气候背景、不同高温热浪风险模式和不同人群的高温热浪脆弱性评估指标，为政府、城市管理者在城市应急响应层面的介入，提供重要的数据支撑和研究依据。