北京师范大学地理科学学部教授陈子悦团队在《Nature Cities》发文揭示城市夜间灯光对居民情绪的影响及风险缓解策略

近日，北京师范大学地理科学学部教授陈子悦团队在《Nature Cities》发表题为“Wavelength-specific urban nighttime light modulates expressed sentiment across China”的研究论文。该研究通过构建整合卫星观测与个体感知的跨尺度研究框架，创新性地融合了SDGSAT-1卫星的微光遥感影像与海量微博发文数据。研究系统解析了城市夜间灯光暴露与居民情绪表达之间的复杂非线性关系，首次在全国尺度上量化了不同波长的夜间灯光对人群情绪的异质性影响。研究发现，蓝光暴露显著增加了负面情绪风险，而适度的绿光暴露则有助于提升积极情绪。该研究揭示了仅通过降低亮度来缓解光污染的局限性，提出了通过优化色温（CCT）来大幅降低情绪风险的科学路径，为全球城市照明规划、改善公共心理健康以及实现可持续发展目标（SDGs）提供了重要的科学依据。

图1 研究框架

随着全球城市化进程的加速，城市夜间照明基础设施快速扩张，人造夜光已成为影响全球80%以上城市人口的普遍环境压力源。尽管夜间照明承载着重要的社会功能，但其对生物节律的干扰及潜在的心理健康风险日益引起关注。现有的流行病学研究多局限于小样本实验或粗分辨率的单一波段卫星观测（如NPP-VIIRS），难以捕捉城市内部精细的光环境差异，更缺乏对夜间灯光的光谱特征与人类情绪之间关联的深入解析。这种光谱维度认知的缺失，使得我们难以制定精准的城市照明干预策略，在平衡城市亮度与居民心理福祉方面面临巨大挑战。

针对上述数据与认知瓶颈，陈子悦团队开发了一套基于多源大数据的分析框架。该框架利用SDGSAT-1卫星独特的彩色微光成像能力，获取了中国近200个主要城市的高分辨率（40米）红、绿、蓝三波段夜间灯光数据；同时结合深度学习语义分析技术，对超过400万条带有地理标记的社交媒体数据进行了个体层面的情绪量化。通过构建高维固定效应面板回归模型，研究严格控制了社会经济、时间、地理位置及其他环境混杂因素，成功剥离并测度了不同波长夜间灯光对居民情绪的独立影响效应。

研究发现，夜间灯光强度与情绪表达之间存在显著的非线性关系，且不同波长的光对情绪的影响截然不同。蓝光暴露表现出最强的负面情绪诱导效应，微弱的蓝光即可导致负面情绪表达增加15.9%，其影响强度约为绿光的4倍，甚至超过了气温和空气污染等传统环境因子的影响。相反，适度的绿光暴露则与积极情绪的提升显著相关，可使积极情绪增加5.0%。红光暴露总体上表现出较为温和或积极的情绪效应。这一发现从大尺度上验证了蓝光通过激活视网膜神经节细胞（ipRGCs）影响情绪调节神经环路的机制，强调了光谱成分在夜间环境健康风险评估中的关键作用。

图2 不同波长的夜间灯光暴露对情绪表达的影响

基于上述模型，研究绘制了中国首套高分辨率“夜间灯光情绪风险地图”。结果显示，情绪风险的空间分布极不均衡，高度集中在长三角等东部人口密集城市及城市商业核心区。如上海和北京的中心城区均表现出较高的情绪风险，而使用暖色调路灯的郊区风险相对较低。

图3 夜间灯光暴露引起的情绪风险的地理分布

针对这一严峻挑战，研究模拟了不同的城市照明优化情景。结果表明，传统的降低亮度的策略虽然能缓解部分高风险区域的压力，但效果有限。相比之下，优化相关色温（CCT）的效果更为显著。研究预测，通过协同优化亮度和色温，特别是减少蓝光成分，可将全国人口加权情绪风险降低89.7%，并使大部分城市区域转变为“情绪友好型”照明环境。

图4 不同灯光优化策略下情绪风险缓解效果

该研究强调，未来的城市照明规划不应仅关注亮度的控制，更应重视光谱结构的优化。研究建议在城市更新与照明设计中，特别是在居住区和高密度活动区，优先采用低色温、低蓝光成分的照明设施，根据季节和时段动态调整照明策略，以最小的能源与健康成本实现城市夜景的美学与功能平衡。

北京师范大学博士生张超群为本文第一作者，陈子悦与中科院地理所研究员王江浩为共同通讯作者，该论文的合作作者还包括王桥院士、董卫华教授等。研究得到了国家自然科学基金项目（41901414, 42222110，42192580）的资助。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s44284-025-00384-x