2000年至2019年間，全球每年與熱浪相關的死亡人數激增至約48.9萬人（Zhao, Guo等人，2021年）。極端高溫的持續時間定義了熱浪（Chen, Zhao等人，2022年），而全球變暖使情況更加惡化（Gasparrini, Guo等人，2015年）。隨著快速城市化，由城市熱島效應驅動的氣溫升高加劇了熱浪風險，例如更嚴重的健康威脅（Manoli, Fatichi等人，2019年；Zhong, Li等人，2024年）和火災風險（Schug, Bar-Massada等人，2023年）。例如，氣溫每升高1°C，最大死亡率上升5.7%（Song, Lu等人，2022年），而車輛火災和戶外火災的頻率分別上升2.7%和4.7%（Shi, Wang等人，2025年）。了解熱浪風險及其背后的趨勢對于制定可行且有效的熱浪行動計劃和政策至關重要。然而，到目前為止，全球變暖與UHI效應共同作用下的城市熱浪風險仍不清楚。
當前的氣候模型（GCMs）低估了城市地區的熱浪風險（Zhao, Lee等人，2014年；Zhou, Zhao等人，2014年）。它們將城市和農村地區同等對待（Ahmadalipour和Moradkhani 2018年；Gasparrini, Guo等人，2015年；WHO 2014年），因為它們的分辨率（大約1°×1°）超過了典型城市建成區的規模。以北京這樣的特大城市為例，當前的GCMs僅通過少數幾個網格來表示這座城市（圖S2），無法捕捉城市和農村地區之間的溫差。然而，在UHI效應下，城市和農村地區的溫度差異顯著（Zhou, Zhao等人，2014年）。例如，在巴西的朗德里納，城市氣溫比周邊農村地區高出多達5.1°C（Oukawa, Krecl等人，2022年）。
目前許多關于UHI的研究集中在個別或小范圍的城市群上，揭示了關鍵的影響因素、相應的風險和緩解策略。針對特定城市的案例研究確定了UHI的關鍵驅動因素，如視野因素和地表覆蓋（Oukawa, Krecl等人，2022年；Zhong, Li等人，2024年）。通過更精確地劃分不同氣候區的UHI，也量化了相關的人類熱暴露風險（Ming, Liu等人，2024年）。此外，長江三角洲城市聚集區的一項研究表明，綠色環境并不總是能緩解UHI效應，城市綠色發展規劃應強調UHIE緩解措施以實現可持續的城市發展（Liu和Zhang 2025年）。這些地方性案例研究能夠詳細診斷特定城市地區的UHI特征，但無法揭示全球范圍內的系統模式。
實際上，全球所有城市都面臨著不同程度的UHI威脅，特別是在炎熱的夏季，UHI可能在城市地區引發極端熱浪。因此，一些研究開始在全球范圍內評估城市熱島強度（UHII）（Yuan, Santamouris等人，2025年）。例如，使用衛星觀測的地表溫度和現有的全球近地面氣溫數據集開發了一個全球UHII數據集（Yang, Xu等人，2024年）。然而，由于UHI過程的復雜性和耦合性（Oukawa, Krecl等人，2022年；Xue, Zong等人，2023年），開發一個適用于全球的UHII經驗模型以預測未來的UHII仍然是一個重大挑戰。
據我們所知，當前的城市熱島強度（UHII）預測模型在全球范圍內的適用性尚不存在（Esperon-Rodriguez, Tjoelker等人，2022年）。例如，40年前，數據限制（Karl, Diaz等人，1988年）迫使一個廣泛使用的UHII模型的開發者僅基于美國的人口數據（Estrada, Botzen等人，2017年；Zhu, Zhou等人，2021年）。這一假設至今仍然存在，盡管該UHII模型現在被應用于全球范圍。然而，UHI分析揭示了一個多維機制，將其與材料反照率（Sen和Khazanovich 2021年）、城市形態（Cui, Wang等人，2025年；Xue, Zong等人，2023年）和人為熱排放（Manoli, Fatichi等人，2019年；Zhong, Li等人，2024年）聯系起來。據我們所知，仍然缺乏一個全球范圍的UHII預測模型，因為當前的UHII預測模型主要依賴于區域數據，難以捕捉潛在機制。
忽視全球變暖和UHI效應的共同作用會誤導城市熱浪的緩解計劃，原因有幾點。首先，UHI效應在超過80%的城市中放大了熱浪（Yang, Xu等人，2024年）。因此，忽略UHI效應并僅依賴氣候預測可能會低估未來城市熱浪的風險（Estrada, Botzen等人，2017年）。其次，在這種共同效應下，驅動未來城市熱浪風險的主要因素尚不清楚。目前僅依賴全球變暖的策略可能會在長期行動和成本估算上產生誤導。
在這項研究中，我們解決了三個主要研究問題：（1）在不同SSP情景下，全球變暖和UHI的共同效應將如何影響未來的城市溫度和熱浪風險？（2）我們如何為全球城市建立一個有效的UHII預測模型？（3）城市熱浪對超額死亡風險和城市火災頻率有何影響？為了回答這些問題，我們首先通過高分辨率遙感圖像量化了全球1600個城市（每個城市人口超過30萬）的城市和農村地區之間的溫差。利用我們的全球UHII數據集、其他輔助數據集（Kii 2021；Li, Cao等人，2023年）和機制分析，我們開發了一個穩健且精確的UHII預測模型，用于全球范圍的分析。我們評估了在全球變暖和UHI效應共同作用下的城市溫度上升情況，并評估了相關的超額死亡風險和城市火災頻率。我們捕捉了主要由全球變暖或UHI效應驅動的城市熱浪風險的空間分布，為政策制定者提供了緩解熱浪風險的具體策略。
本文的結構如下。第2節描述了數據集和方法，包括數據收集、UHII估算和預測模型的建立，以及超額死亡風險和火災頻率的評估。第3節介紹了UHII的全球模式、相應的預測模型及其控制因素，以及未來的城市溫度上升和相關風險。第4節討論了我們發現的更廣泛影響和政策相關性。第5節總結了主要結論并指出了未來研究的方向。
