Expanding our Heat Resilience data to 50+ global cities

将热韧性数据扩展至50多个全球城市

2026年6月30日

David Fork，Google Research高级研究科学家，Jules Kuperminc，Google Research产品经理

我们发布了扩展的建筑级屋顶反照率数据集，覆盖50多个全球城市，帮助城市规划者实施凉屋顶解决方案并缓解极端高温。该数据集通过新的高分辨率热韧性Earth Engine应用实现访问。

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每年约有50万人死于极端高温，这一危机因城市热岛效应而加剧，导致大都市地区的升温速度是全球平均水平的两倍。本月早些时候，西欧创纪录的热浪使气温突破40°C（104°F）。热吸收材料（如深色路面和屋顶）的普遍性，加上植被的缺乏，是导致这种局部升温的主要原因。热缓解措施对于减少这一影响至关重要，而凉屋顶是一种高度经济有效的解决方案。通过提高屋顶反照率（albedo），我们可以显著减少建筑物吸收的太阳能，最终降低局部地表温度并保护弱势社区。

为应对这一问题，Google Research正在构建人工智能驱动的工具，帮助降低城市温度并保障社区安全。通过将人工智能应用于高分辨率卫星和航拍图像，我们的热韧性工具帮助城市量化有针对性的降温干预措施的影响。2024年，我们与14个城市试点了这一方法，为他们提供屋顶反照率数据，以识别高度脆弱的社区，并确定凉屋顶能产生最大降温效果的区域。这些数据指导了多个城市的重大决策，促成了凉屋顶法规和适应计划等举措。

现在，我们正在扩大这一影响。在发表于《自然通讯》（Nature Communications）的论文《Estimating high-resolution albedo for urban applications》中，我们详细介绍了在多样化城市环境中绘制建筑级反照率的方法。这项研究弥合了普遍气候观测与可操作的建筑级数据之间的差距。我们还发布了覆盖50多个全球城市的扩展反照率数据集，赋能全球城市规划者优先实施凉屋顶干预措施。该数据集通过我们新的高分辨率热韧性Earth Engine应用开放访问。

我们的方法

作为Google Earth AI地理空间模型和数据集系列的一部分，该系列旨在将行星信息转化为可操作的智能，我们开发了一种创新方法，将Sentinel-2卫星数据与高分辨率（30厘米）卫星图像（Airbus Pléiades Neo）融合。这一高度细化的数据集超越了社区平均值，提供可操作的建筑级洞察。重要的是，我们的建模表明，利用这些数据进行有针对性的凉屋顶规划，可在全球范围内将极端城市热岛效应降低多达0.5°C（1.8°F），为城市规划者提供了高度有效的前进路径。

虽然基于Sentinel-2的全球卫星反照率估算数据可以免费获取，但其10米的分辨率不足以识别单个屋顶。为克服这一限制，我们的方法结合机器学习模型和辐射校准技术，将Sentinel-2的辐射精度和全球覆盖范围与商业影像的精确空间细节相结合。通过融合不同波长捕获的数据，我们可以为每个城市像素重建完整的光谱反射率剖面。

为确保准确性，我们使用在科罗拉多州博尔德地区收集的高分辨率机载高光谱测量数据对方法进行了验证。融合后的30厘米分辨率反照率地图表现出高精度，相对于真实数据的均方根误差(RMSE)仅为0.04。这一粒度突破使城市规划者能够超越社区级别的平均值，准确优先考虑单个大面积建筑，进行针对性的冷屋顶改造。

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将Sentinel-2数据与商业影像融合可将分辨率从10米提升至30厘米，实现建筑物级别的反照率映射。(a) 高分辨率(30厘米)真彩色商业卫星影像。(b) 低分辨率(10米)Sentinel-2反照率地图。(c) 模型生成的高分辨率(30厘米)融合反照率地图。(d) 通过机载高光谱测量获得的真实反照率数据，用于验证

热韧性Earth Engine应用

为使这些数据能够被决策者使用，我们推出了热韧性Earth Engine应用。该平台提供高分辨率屋顶反照率(反射率)数据，助力城市进行前瞻性规划。

应用功能包括：

• 建筑级别可视化：以质心形式显示反照率数据，识别低反射率表面
• 基线分析：帮助城市理解当前反射率并监测随时间变化的工具
• 数据可移植性：下载高分辨率数据用于本地分析和政策制定的功能
• 动态缩放：从普查区聚合数据过渡到单个建筑洞察的嵌套界面

扩展覆盖范围

本次发布将我们的数据扩展至9个国家的50多个城市。新增覆盖范围包括欧洲主要城市(包括伦敦、雅典、巴塞罗那)、巴西城市(包括里约热内卢和圣保罗)以及美国城市(包括洛杉矶、奥斯汀和纽约市)。通过提供开放的建筑级别反照率数据访问权限，我们旨在帮助城市加速采用反射性表面，降低城市地表温度。

如何获取数据

热韧性Earth Engine应用现已上线并可供公众使用。您可以探索交互式数据，可视化本发布涵盖的50多个城市中的屋顶反照率。

如需获取详细技术文档或下载高分辨率数据集用于自身分析，请访问热韧性官网。

致谢

本研究由Google Research与世界资源研究所(WRI)合作开发。

我们感谢谷歌（Google）和世界资源研究所（WRI）的合作伙伴：Elizabeth J. Wesley（WRI）、Salil Banerjee、Vishal Batchu、Aniruddh Chennapragada、Kevin Crossan、Bryce Cronkite-Ratcliff、Ellie Delich、Tristan Goulden（国家生态观测网络）、Mansi Kansal、Jonas Kemp、Eric Mackres（WRI）、Yael Mayer、Rebecca Milman、John C. Platt、Shruthi Prabhakara、Gautam Prasad、Aaron Bell、Shravya Shetty、Charlotte Stanton、Wayne Sun 和 Lucy R. Hutyra。

• 标签：

• 气候与可持续发展

• 地球人工智能

• 开源模型与数据集

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