近日，重大基础设施工程材料全国重点实验室主任刘加平院士团队联合同济大学吴志强院士团队在Nature子刊《Nature Climate Change》（IF=26.9）发表了题为"Divergence between physical and emotional heat resilience in Chinese cities"的研究成果。研究团队构建了事件对齐的物理与情绪双重热韧性评价框架，揭示了中国城市"物理热韧性"与"情绪热韧性"之间的系统性分化，为城市高温风险治理与差异化适应策略的制定提供了科学依据与新思路。
在气候变化与快速城市化的叠加作用下，极端高温事件的频率、强度与持续时间持续增加，热浪已成为威胁城市安全与宜居的重要因素。热浪对城市居民的影响不仅体现为生理健康负担，也体现为情绪波动、主观幸福感下降与心理压力累积。近年来，社交媒体与自然语言处理技术的发展为大范围、连续地感知公众情绪提供了可能，这一新兴手段也为在同一框架下评价城市的物理防御能力与社会恢复能力创造了条件。然而，现有热风险研究大多聚焦气温、热暴露与死亡率等物理或生理指标，传统韧性框架将灾害风险视为危险性、暴露度与脆弱性的静态叠加，难以刻画城市系统在冲击下的峰值强度、累积负荷与恢复时间；热暴露与情绪响应通常被分开评估，客观热环境与公众主观情绪是否同步、经济能力能否成为极端高温下有效的情绪缓冲，仍缺乏系统回答。
针对上述问题，研究团队整合2010–2024年约5500万条带地理位置的新浪微博（WB）文本与0.1°分辨率的ERA5-Land逐小时气象再分析数据，覆盖中国357个城市、10863个热浪事件。团队采用绝对阈值与相对阈值相结合的自适应方法识别热浪，利用中文预训练语言模型HFL-Chinese-BERT-WWM将微博（WB）文本量化为连续情绪得分，并将气象与情绪序列对齐到统一的25天热浪事件窗口，从热扰动与情绪扰动曲线中分别提取峰值强度、恢复时间与累积扰动量，构建了结构一致、可直接比较的物理热韧性指数（HGI）与情绪热韧性指数（EGI）。在此基础上，研究采用分布滞后非线性模型（DLNM）识别情绪响应相对于热暴露的最佳滞后日，利用可解释机器学习模型（LightGBM-SHAP）解析两类韧性的驱动因素与阈值效应，并结合13个CMIP6气候模式与人口、GDP情景，预测SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下2025–2100年物理与情绪韧性及社会经济暴露的协同演化
图1：2010–2024年中国357座城市物理热韧性指数（HGI）与情绪热韧性指数（EGI）的空间格局及时间演变
研究发现，2010–2024年中国357个城市的HGI与EGI均呈现显著的空间异质性，总体由南向北升高，且情绪脆弱比物理脆弱更为普遍。52.1%的城市呈现高强度或慢恢复的物理脆弱特征，而84.9%的城市经历了高强度情绪冲击，后者集中于长三角与东部沿海；京津冀和山东半岛超过55%的城市"物理强而情绪弱"，长三角55.9%的城市则物理与情绪双重脆弱。从时间演变看，19个城市群的两类韧性明显脱钩，HGI降幅达45.1%，EGI在2021年触底后回升但仍比2010年低13.4%；同期GDP的情绪风险暴露增幅（51.5%）高于物理热风险暴露（36.1%），表明经济增长并未同步转化为情绪恢复能力，呈现出"繁荣惩罚"。
与此同时，公众情绪并不与温度峰值同步，而是在高温之后延迟出现。沿海城市化地区的最佳滞后日平均为2.7天，西北内陆与高原地区延长至3.3天，城市地区的滞后短于农村，负向情绪在乡村累积更久。可解释机器学习结果进一步表明，物理韧性主要由社会经济（37.4%）与土地覆盖（32.0%）因素驱动，GDP是最重要的预测变量，但经济发展与绿化改善均呈现边际效益递减；情绪韧性则更受热浪本身的峰值强度、累积负荷与恢复节奏影响，热事件变量合计贡献39.3%的特征重要性，远超社会经济因素的18.7%，热峰强度倾向于延长情绪响应，而经济能力有助于压缩滞后。
图2：中国热暴露与情绪响应之间滞后效应的空间异质性
面向未来，2025–2050年三种排放情景下全国平均EGI与HGI分别下降6.3%和5.0%，情绪韧性的衰退速度比物理韧性快约26%，东部沿海与中部高密度城市群最先出现同步下降。在SSP5-8.5高排放情景下，物理与情绪恢复时间激增33.5%–42.7%，超过峰值强度的增幅，表明韧性失灵的核心在于恢复机制的瘫痪而非冲击峰值抬高；到2100年，GDP的物理热风险与情绪风险暴露分别增加144.0%和224.3%，人口暴露分别增加122.2%和86.2%，人口与经济持续向高风险区域集聚形成"暴露锁定"。
该研究表明，城市热适应并非从物理防御到情绪恢复的线性过程，基础设施、经济与生态条件能够提升城市抵御热冲击的物理能力，却未必同步改善公众的情绪恢复。在城市治理层面，高温预警与应急管理不应在气温回落后立即终止，而应延伸至热峰后的情绪恢复期；物理强而情绪弱的城市应加强热浪后的心理支持、社区联结与夜间降温服务，双重脆弱的城市则需同步改善避暑中心、遮阴步道、通风廊道与电网韧性，并定向关照老年人、户外劳动者和低收入群体。
此外，相较于已有的热暴露制图或情绪均值分析，该研究将客观热扰动与公众表达情绪置于同一事件窗口，形成了可直接比较的双重韧性指标，并将社会情绪适应及其软性极限纳入未来情景预测。结合上述优势，该研究提出的概念与方法为城市热风险评估补上了"人的感受"这一维度，为下一代基础设施与城市热环境的韧性设计提供了新的评价工具与决策依据。
刘加平院士团队2025级博士后周士奇为论文第一作者，刘加平院士、同济大学吴志强院士、北京林业（884004）大学李方正教授和同济大学邹怡轩为论文共同通讯作者。
该研究工作获国家自然科学基金（52508078、52522801）、国家社会科学基金重大项目（24&ZD147）、国家自然科学基金重大项目（52293430）和上海市自然科学基金项目（25ZR1402513）资助。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41558-026-02732-8
