人口の土地表面温度の極端値への曝露を減少させるための空間的に最適化された都市緑化

都市で高温を経験する人口は、人為的気候変動、定住の拡大、そして人口増加により増加しています。それにもかかわらず、土地表面温度（LST）の極端値への人口曝露を減少させるための潜在的な介入戦略を評価する効率的なツールはまだ不足しています。ここでは、植生カバーや水域からの距離などの表面特性に基づいて、200の都市における都市環境内のLST極端値への人口曝露を評価することができるリモートセンシングデータに基づく空間回帰モデルを実装します。曝露は、LSTが特定のしきい値を超える日数と、曝露される総都市人口（人・日）を掛け合わせたものとして定義します。我々の調査結果は、都市植生がLSTの極端値への都市人口の曝露を減少させる上で重要な役割を果たすことを示しています。高い曝露地域をターゲットにすることで、均一な処置と比較して同じ曝露の減少に必要な植生を削減できることを示します。