绿地对改善生态环境、促进人类身心健康具有重要作用。联合国可持续发展目标11.7中指出:“到2030年,向所有人,特别是妇女、儿童、老年人和残障人群,普遍提供安全、包容、无障碍、绿色的公共空间”,但全球大部分城市都存在着分配不均衡的问题。上海大都市圈由于城市化快速发展、城市建成区人口高度集聚导致绿地分配不合理的现象受到政府、学界与居民的广泛关注。以往,绿地覆盖度仅考虑绿地数量,默认平均分配;而绿地暴露度综合考虑绿地与人口分布来量化居民实际可享受的绿地数量。因历史、经济等不同,绿地暴露度差异导致绿地暴露度公平性出现不同,因此绿地暴露度公平性研究,有利于可持续健康城市的发展。本研究选取上海大都市圈70个区县为研究区,以1km×1km网格为研究单元,使用全球城市边界GUB数据集、欧空局World Cover v100土地利用以及Worldpop人口等多源数据,探索城市建成区绿地暴露度公平性空间差异及驱动因子。首先,基于全球城市边界GUB数据集提取绿地分类并分析绿地覆盖度现状;然后,使用人口加权模型计算绿地暴露度,通过基尼系数、空间自相关等方法量化并揭示2020年上海大都市圈城市建成区绿地暴露度分配公平性的空间差异;最后,考虑自然环境因素、社会经济因素及绿地景观因素三方面,借助地理探测器分析上海大都市圈绿地暴露度公平性空间差异的驱动因子,为上海大都市圈绿地暴露度公平性优化建设提供实证依据。研究主要的结论如下:（1）上海大都市圈绿地覆盖度空间差异大。区县绿地覆盖度（GC）平均水平为10.75%。GC处于一级[20%,25%]最少,仅占比3%,GC位于三级[10%,15%)、四级[5%,10%)较多,占比分别为39%、34%。从区县所在城市来看:上海市、无锡市、苏州市以三级[10%,15%)为主;常州市、宁波市、嘉兴市及舟山市以四级[5%,10%)为主;湖州市以二级[15%,20%)、三级[10%,15%)为主;南通市以五级[0%,5%]为主。（2）上海大都市圈绿地暴露度差异悬殊且普遍低于绿地覆盖度。区县平均绿地暴露度（GE）仅达10.23%。一级[20%,25%]绿地暴露度区县最少,占比3%,三级[10%,15%)、四级[5%,10%)区县最多,占比分别为36%、40%。从区县所在城市来看:上海市以二级[15%,20%)绿地暴露度为主;无锡市、常州市、苏州市及湖州市以三级[10%,15%)绿地暴露度为主;宁波市、嘉兴市、舟山市以四级[5%,10%)绿地暴露度为主;南通市以五级[0%,5%]绿地暴露度为主。从GE与GC的对比发现:69%的区县GE小于GC且10%区县由绿地覆盖度等级到绿地暴露度等级呈现出降级现象,说明绿地暴露度普遍低于绿地覆盖度。（3）上海大都市圈绿地暴露度不公平占主导地位、集聚现象显著。区县绿地暴露度分配不公平包括:30个相对合理、7个差距较大,共占比53%,呈现出左侧包围式结构。从区县所在城市来看:上海市、苏州市、舟山市以绿地暴露度公平（高度平均和比较平均）为主,嘉兴市、南通市、宁波市、常州市、无锡市以绿地暴露度不公平（相对合理和差距较大）为主。上海大都市圈绿地暴露度公平性空间集聚特征显著,热点地区（公平性较差）分布在苏州市吴江区、常州市的宜兴市、湖州市吴兴区、宁波市的余姚市和奉化市;冷点地区（公平性好）包括嘉定区、宝山区、长宁区、普陀区、静安区、虹口区、黄浦区、徐汇区、闵行区及浦东新区10个区县均分布于上海市;低-高异常分布在嘉兴市南湖区和桐乡市、宁波市江北区。（4）蒸发量对绿地暴露度公平性产生空间差异驱动程度最大。上海大都市圈中对于绿地暴露度公平性空间差异的驱动解释力:自然环境因素＞绿地景观因素＞社会经济因素。解释程度最大的驱动因子是蒸发量,其次是边缘密度和斑块占景观面积比。双因子交互探测影响力大于单驱动因子产生的影响,道路密度是绿地暴露度公平性空间差异的辅助驱动因素。