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      目前绿地空间尚无统一的定义。城市绿地可以包括具有自然环境的绿地空间，也可以包括特定类型的城市绿地（如行道树），还可能是包括水元素的“蓝色空间”。研究发现绿地空间暴露对人群健康有保护作用，主要通过降低空气污染、热、噪声，减轻精神和生理上的压力，增加锻炼和社交等作用机制来改善健康结局。绿地空间也可能引起致病效应，如触发过敏、哮喘等疾病，增加杀虫剂和除草剂的暴露及媒介传播疾病风险等。此外，绿地空间还可能增加房地产价值，吸引投资，减少空气污染及极端天气等影响。

       早期开展的绿地空间健康效应评估主要是基于土地利用类型，包括耕地、林地、城市绿地等。如瑞士国家队列研究中，以耕地、林地、公园等用地分类在缓冲区（以家庭住址为中心，以一定距离为半径的区域）内的面积占比作为暴露评价指标。

       随着卫星遥感技术的发展，越来越多研究利用卫星遥感数据反演区域内绿色植被覆盖情况作为绿地空间的暴露评价指标。如搭载在Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪反演的归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）具有中等水平的空间分辨率（250 m或1 000 m），适合国家等大尺度研究[10,24]；美国陆地卫星Landsat 8搭载的陆地成像仪计算的NDVI具有较高的空间分辨率（30m），适合城市等小尺度研究。志愿者与最近绿地空间的距离亦可以作为一项暴露指标。人工智能的快速发展使得机器学习在绿地空间暴露评估中成为可能，如北京、香港等地利用街景数据提取人视线范围内绿地空间暴露数据。

     综上，土地利用数据获取周期长、不规律、可比性差；遥感卫星数据易得、数据源统一、可比性强，目前研究大多基于此暴露数据。未来可结合多类型指标来反映城市、区域、国家等不同尺度上绿地空间暴露的特异性。

     目前地理遥感生态网平台已获取全国省市县乡镇尺度的全国绿地空间暴露分布集。