城市森林林木斑塊特征與降溫效應(yīng)的關(guān)系——以北京市城區(qū)為例

李曉婷 李 彤 仇寬彪,2 姜莎莎 賈寶全

(1.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)研究所 國(guó)家林業(yè)和草原局林木培育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 國(guó)家林業(yè)和 草原局城市森林研究中心 北京 100091； 2.生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所 南京 210042)

城市熱島是一種城市地區(qū)地表溫度高于周邊非城市地區(qū)的現(xiàn)象。隨著城市化進(jìn)程加快，城市大規(guī)模改造，建筑密度攀升，城市下墊面性質(zhì)和城市景觀結(jié)構(gòu)都發(fā)生了巨大改變，致使城市熱島效應(yīng)加劇，成為突出的環(huán)境問(wèn)題，影響居民的身心健康和出行生活。因此，緩解城市熱島效應(yīng)成為城市建設(shè)者和居住者共同關(guān)注的焦點(diǎn)(陳朱等， 2011)。

大量研究表明，植被可有效降低環(huán)境溫度(Elmesetal., 2017; 賈寶全等， 2017； 2012； 高美蓉等， 2014； Wengetal., 2004)，但植被降溫效果在不同城市或同一城市不同區(qū)域明顯不同。植被降溫效率在南京不同區(qū)域?yàn)?.029～0.099 ℃(Kongetal., 2014; Zhangetal., 2009a)，在北京達(dá)0.054～0.106 ℃(Lietal., 2013; 2012; Pengetal., 2016)，在武漢能達(dá)到0.318 ℃(Wuetal., 2014)，差異如此大的原因是多方面的。目前關(guān)于植被降溫效應(yīng)影響因素的研究大致可分為2類(lèi)：一類(lèi)是外因，即時(shí)間和空間變化，比如城市熱島的日變化、季節(jié)變化以及不同城市的個(gè)體特征、氣候特征對(duì)植被降溫效率的影響；另一類(lèi)是內(nèi)因，即綠地規(guī)模、景觀配置、群落結(jié)構(gòu)的影響。截止到2014年，關(guān)于內(nèi)因的研究文獻(xiàn)中，城市森林規(guī)模的約占74%，景觀結(jié)構(gòu)的約占18%，群落結(jié)構(gòu)的約占8%(任志彬， 2014)。

大量研究證明了綠地規(guī)模與溫度變化顯著相關(guān)(Wengetal., 2004; Chenetal., 2006; Hungetal., 2006; Weng,2009)。而關(guān)于綠地景觀配置結(jié)構(gòu)對(duì)降溫效率影響的研究相對(duì)較少，其中一個(gè)重要原因是城市土地覆蓋制圖往往需要更高的分辨率，在粗糙和中等分辨率數(shù)據(jù)中，如Landsat和MODIS，單個(gè)像素往往跨越多個(gè)土地覆蓋類(lèi)型，這在異構(gòu)的城市地區(qū)容易引起像素混合問(wèn)題(Zhouetal., 2017)。近些年來(lái)，隨著高分影像發(fā)展，此類(lèi)研究有所增加，一些研究已注意到城市內(nèi)植被斑塊的空間特征和配置對(duì)地表亮溫的分布有影響(Zhangetal.， 2009b； Caoetal.， 2010； Liuetal.,2008; Zhouetal.,2011)，但這種影響仍不很明確，許多研究甚至得出了比較矛盾的結(jié)論，比如在深圳、上海、美國(guó)巴爾的摩和德國(guó)柏林的研究中，林木斑塊密度與地表亮溫呈負(fù)相關(guān)(Lietal., 2010； 2011； Zhouetal., 2011； Dugordetal., 2014)，但在北京的研究中則呈正相關(guān)(Lietal., 2013; 2012)，這種不一致阻礙了研究結(jié)果在城市綠地規(guī)劃和管理中的應(yīng)用，有待開(kāi)展更多區(qū)域和尺度的研究探討。

群落結(jié)構(gòu)被認(rèn)為是影響城市綠地生態(tài)系統(tǒng)功能的重要因素，在森林和大氣之間發(fā)生的蒸散和能量交換很大程度上取決于森林結(jié)構(gòu)(Mcphersonetal., 1997)。目前國(guó)外探討城市森林群落結(jié)構(gòu)與熱環(huán)境關(guān)系的研究比較少，相比之下國(guó)內(nèi)較多，但大多研究也只是集中于不同類(lèi)型城市森林的林下小氣候的簡(jiǎn)單對(duì)比分析，城市森林結(jié)構(gòu)在熱環(huán)境調(diào)節(jié)中的作用機(jī)制有待進(jìn)一步探索(Liuetal., 2008; Zhouetal., 2011)。

北京是中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展區(qū)，熱島效應(yīng)環(huán)境問(wèn)題突出，極強(qiáng)熱島在城區(qū)范圍集中分布，嚴(yán)重阻礙了可持續(xù)發(fā)展，而且城市生態(tài)用地空間不斷被擠壓，很難通過(guò)增加城市森林規(guī)模來(lái)改善城市熱環(huán)境，如何通過(guò)合理的景觀和群落結(jié)構(gòu)配置來(lái)緩解城市熱島效應(yīng)成為重中之重。本研究以30 m分辨率的Landsat-8 TIRS遙感影像和0.5 m分辨率的World-view-2衛(wèi)星影像為基礎(chǔ)，在更精細(xì)的影像分辨率尺度上探究林木斑塊景觀和群落結(jié)構(gòu)對(duì)斑塊降溫效應(yīng)的影響，以期為城市綠地的規(guī)劃和管理提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

北京市(115.7°—117.4°E，39.4°—41.6°N)位于華北平原北部，為典型的暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候，年均氣溫12.3 ℃，年降水量400～600 mm，土壤以潮土、褐土為主，另有少量砂姜黑土、水稻土、粗骨土、棕壤和風(fēng)沙土，地帶性植被主要是溫帶落葉闊葉林。本研究選擇北京市六環(huán)外1 km之內(nèi)的范圍，是北京市開(kāi)發(fā)強(qiáng)度最高、各類(lèi)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)活動(dòng)最密集的區(qū)域，也是北京城市人口和城市熱島的集中分布區(qū)，土地總面積2 465.67 km2。近幾年來(lái)，為建設(shè)國(guó)際一流和諧宜居之都，北京市高度重視生態(tài)建設(shè)，截止2017年北京城區(qū)綠化覆蓋率達(dá)48.42%，綠地率達(dá)46.65%，主要由公園綠地、附屬綠地和少量生產(chǎn)和防護(hù)綠地構(gòu)成。

2 研究方法

2.1 地表亮溫的反演

地表亮溫?cái)?shù)據(jù)由2013年9月1日的Landsat-8 TIRS(軌道號(hào)： 123/38； 北京時(shí)間： 10：55：34; 含云量： 0.01%； 天氣:晴； 氣溫： 18～31 ℃)衛(wèi)星影像的第10波段反演得到，該月份樹(shù)冠濃密，植被冷島效應(yīng)最突出(Duetal., 2016; Kongetal., 2014; Lietal., 2011)。

首先將該影像以World-view-2影像為基準(zhǔn)，采用最近鄰算法進(jìn)行坐標(biāo)矯正。

然后將波段10數(shù)據(jù)的DN值(影像10波段的灰度值)按照公式(1)轉(zhuǎn)換為大氣頂部輻射亮度L:

L=G×DN+O。

(1)

式中：G和O分別為10波段的乘積調(diào)整因子和附加因子，可以從遙感影像的頭文件中獲取。

最后通過(guò)公式(2)將輻射亮度轉(zhuǎn)化為地表亮溫LST:

LST=K2/ln(K1/L+1)-273.15 。

(2)

式中： K1、K2為常數(shù)，可以從影像頭文件中獲取。

2.2 城市林木斑塊的提取

為了準(zhǔn)確提取破碎化程度較高的城市林木斑塊，選用了覆蓋研究區(qū)域的2013年8—9月的World-view-2衛(wèi)星影像(包括0.5 m的全色波與1.8 m多光譜波段)，以eCognition Developer 9.0軟件為解譯平臺(tái)，對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行地表覆蓋分類(lèi)，分類(lèi)體系設(shè)置為： 喬灌木、不透水地表、草地、裸土地、水體和耕地。分類(lèi)結(jié)果總體精度為96.02%，Kappa系數(shù)達(dá)到0.923 1。由于反演熱環(huán)境的影像分辨率較低，為30 m，本研究選取了面積≥1 000 m2(>30 m×30 m一個(gè)像素的面積)的林木斑塊，開(kāi)展后續(xù)研究。林木斑塊提取結(jié)果如圖1a所示。

圖1 研究區(qū)植被提取結(jié)果(a)及城市森林抽樣調(diào)查斑塊與樣方點(diǎn)空間分布(b)Fig. 1 Results of vegetation extraction (a) and spatial distribution of sampled urban tree canopy patches and quadrants point (b)

2.3 城市森林結(jié)構(gòu)調(diào)查

在ArcGIS 10.4 平臺(tái)上采取分層隨機(jī)抽樣方法，選取了398個(gè)林木斑塊，并于2017年8月和2018年8月對(duì)其進(jìn)行城市森林結(jié)構(gòu)抽樣調(diào)查，根據(jù)每個(gè)斑塊的面積和斑塊內(nèi)部城市森林結(jié)構(gòu)的變異(根據(jù)前期預(yù)調(diào)查的物種多樣性和樹(shù)木胸徑分布來(lái)初步衡量)確定了每個(gè)斑塊所調(diào)查的樣方數(shù)量，最終共調(diào)查20 m×20 m樣方871個(gè)。對(duì)樣方內(nèi)喬灌木進(jìn)行每木檢尺，記錄樹(shù)種名稱(chēng)和數(shù)量，測(cè)量胸徑和樹(shù)高，并用GPS對(duì)樣方中心點(diǎn)定位，調(diào)查的斑塊及樣點(diǎn)位置空間分布見(jiàn)圖1b。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，計(jì)算各樣方的城市森林密度SD(株·hm-2)、胸高斷面積BA(m2·hm-2)、Shannon-Wiener物種多樣性指數(shù)(H′)和Pielou均勻度指數(shù)(J)。

SD=N/0.04；

(3)

(4)

(5)

J=H′/lnS。

(6)

式中：N為樣方中的喬灌木總數(shù)量； DBH為喬灌木胸徑(cm)；Pi為樣方中樹(shù)種i所占的株數(shù)比例(%)；S為樣方中記錄到的樹(shù)種數(shù)。

2.4 景觀指數(shù)

研究表明，林木斑塊的大小、形狀及其空間配置是影響降溫效應(yīng)的主要因素(Zhangetal., 2009b； Lietal., 2012)，因此本研究選用斑塊水平和景觀水平2類(lèi)景觀指數(shù)?？紤]到景觀指數(shù)在計(jì)算和解釋方面的簡(jiǎn)便性、對(duì)實(shí)踐的指導(dǎo)意義，且各景觀指數(shù)間信息最小冗余，結(jié)合先前的研究經(jīng)驗(yàn)(Lietal., 2004; Leeetal., 2009; Riva-Murrayetal., 2010)，本研究中斑塊水平主要選擇面積(A)、周長(zhǎng)(P)、形狀指數(shù)(LSI)和周長(zhǎng)面積比(PARA)4個(gè)指數(shù)，景觀水平上主要選擇樹(shù)冠覆蓋度(Pt)、平均斑塊面積(MPS)、斑塊密度(PD)和聚和度(AI)4個(gè)指標(biāo)。Pt能精確描述一定區(qū)域內(nèi)植被冠層的總面積，有助于探索特定區(qū)域植被規(guī)模與降溫效應(yīng)的關(guān)系； MPS、PD主要用于探索區(qū)域內(nèi)林木斑塊破碎化程度是否影響林木斑塊的熱島效應(yīng)緩解能力； AI用于度量林木斑塊之間的連通性對(duì)熱島效應(yīng)緩解能力的影響(Zhouetal., 2017)。景觀水平上的指數(shù)計(jì)算以最小人口普查單元鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單元，因?yàn)榇蟛糠值胤揭?guī)劃管理都是在這個(gè)層次上設(shè)計(jì)和實(shí)施的(Lietal., 2013)，所有指數(shù)均基于ArcGIS 10.4 平臺(tái)及Fragstats 4軟件進(jìn)行計(jì)算。

PARA=P/A；

(7)

(8)

Pt=UTC/At；

(9)

(10)

PD=Nt/At；

(11)

(12)

式中： UTC為研究區(qū)域內(nèi)樹(shù)冠覆蓋斑塊總面積；At為研究區(qū)域總面積；Nt為研究區(qū)域內(nèi)樹(shù)冠覆蓋斑塊總數(shù)量；Ai為第i個(gè)斑塊的面積；gii為鄰接斑塊的數(shù)量； maxgii為林木斑塊類(lèi)型最大相似鄰接斑塊數(shù)量。

2.5 數(shù)據(jù)處理

本研究基于ArcGIS 10.4 平臺(tái)，將分類(lèi)得到的林木斑塊和不透水地表邊界數(shù)據(jù)與反演的地表亮溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行空間疊置分析，統(tǒng)計(jì)每個(gè)林木斑塊內(nèi)部以及不透水地表整體的地表亮溫均值、最小值、最大值和極差。將地表亮溫均值低于研究區(qū)不透水地表區(qū)域地表亮溫最低值的林木斑塊視為有絕對(duì)降溫效應(yīng)的林木斑塊，其他視為非絕對(duì)降溫效應(yīng)斑塊，對(duì)2類(lèi)斑塊進(jìn)行單因素方差分析，比較2類(lèi)斑塊在斑塊水平景觀指數(shù)上的差異。同時(shí)，利用SPSS中的Pearson相關(guān)性分析，探究林木斑塊水平景觀指數(shù)、景觀水平景觀指數(shù)以及城市森林結(jié)構(gòu)指標(biāo)對(duì)斑塊降溫效應(yīng)的影響。

3 結(jié)果與分析

3.1 地表亮溫特征

2013年9月1日上午10：00，北京城區(qū)地表亮溫最高值為43.67 ℃，最低值為 20.04 ℃，均值為29.86 ℃； 不透水地表區(qū)域地表亮溫平均值為30.64 ℃，喬灌木斑塊地表亮溫均值為28.66 ℃，喬灌木斑塊地表亮溫平均值比城區(qū)低1.18 ℃，比不透水地表低1.98 ℃，具有一定降溫能力。

3.2 斑塊水平景觀指數(shù)特征

從表1可以看出： 本研究涉及的林木斑塊面積為0.1～785.81 hm2，平均斑塊面積為3.22 hm2，標(biāo)準(zhǔn)差為20.89 hm2； 林木斑塊周長(zhǎng)的波動(dòng)較大，為0.18～272.21 km，平均值為3.42 km，標(biāo)準(zhǔn)差為9.78 km； 林木斑塊周長(zhǎng)面積比、形狀指數(shù)的分布范圍分別為0.01～0.54和1.03～39.08，均值分別為0.16和4.81，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.07和2.83。

3.3 斑塊水平景觀指數(shù)與斑塊地表亮溫間的關(guān)系

研究顯示有絕對(duì)降溫效應(yīng)的林木斑塊和非絕對(duì)降溫效應(yīng)斑塊的斑塊面積、周長(zhǎng)及形狀指數(shù)均存在顯著差異(P=0.00)，有絕對(duì)降溫效應(yīng)的林木斑塊平均面積更大(8.14 hm2)，周長(zhǎng)更長(zhǎng)(5.2 km)，邊緣占比更小(0.14)，形狀更加復(fù)雜(5.30)(表2)。

表1 斑塊水平景觀指數(shù)特征Tab.1 Characteristics of landscape index at patch level

表2 有絕對(duì)降溫效應(yīng)與非絕對(duì)降溫效應(yīng)的 林木斑塊斑塊水平景觀指數(shù)差異Tab.2 Difference of landscape index at patch level between forest patches with absolute cooling effect and non-absolute cooling effect

斑塊水平景觀指數(shù)與斑塊地表亮溫間的相關(guān)性分析顯示(表3)，林木斑塊的面積、周長(zhǎng)和形狀指數(shù)對(duì)斑塊地表亮溫均有極顯著影響(P<0.01)，且對(duì)斑塊內(nèi)部地表亮溫最低值和極差影響更強(qiáng)烈，而對(duì)斑塊內(nèi)部地表亮溫均值與最大值的影響相對(duì)較弱。

表3 斑塊水平景觀指數(shù)與林木斑塊地表亮溫之間的相關(guān)性①Tab.3 Pearson correlations between landscape index at patch level and forest patch surface temperature

斑塊內(nèi)部地表亮溫最低值與4個(gè)斑塊指數(shù)關(guān)系的散點(diǎn)圖如圖2所示，為了增加數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，對(duì)斑塊面積、周長(zhǎng)、周長(zhǎng)面積比、形狀指數(shù)和斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值5個(gè)變量值均進(jìn)行了對(duì)數(shù)變換。其中，斑塊面積和周長(zhǎng)與斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值顯著負(fù)相關(guān)，R2值分別為0.43和0.33。當(dāng)植被斑塊較小時(shí)，斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值下降緩慢，隨著斑塊面積增加，斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值下降幅度逐漸增大； 斑塊周長(zhǎng)與斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值則表現(xiàn)為線性關(guān)系； 斑塊周長(zhǎng)面積比、形狀指數(shù)與斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值的相關(guān)性較弱，R2值分別為0.25和0.10，其中周長(zhǎng)面積比與斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值呈正相關(guān)，斑塊形狀指數(shù)與斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

圖2 林木斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值與斑塊水平景觀指數(shù)的關(guān)系Fig. 2 Scatter plots of minimum value of surface temperature within the forest patch and landscape index at patch level

3.4 景觀水平景觀指數(shù)特征

本研究涉及到109個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的Pt為0.03～0.79，均值為0.31，標(biāo)準(zhǔn)差為0.21； PD為0.48×10-5～2.76×10-5，均值為1.50×10-5，標(biāo)準(zhǔn)差為0.48×10-5； MPS為0.30～14.81 hm2，均值為2.67 hm2，標(biāo)準(zhǔn)差為2.80 hm2； AI為4.17～84.79，均值為54.02，標(biāo)準(zhǔn)差為15.59(表4)。

表4 景觀水平景觀指數(shù)特征Tab.4 Characteristics of landscape index at landscape level

3.5 景觀水平景觀指數(shù)與地表亮溫間的關(guān)系

圖3表明，景觀水平上的4個(gè)指數(shù)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)地表亮溫平均值之間均有較強(qiáng)相關(guān)性，說(shuō)明斑塊空間配置對(duì)地表亮溫存在一定影響。其中，Pt對(duì)地表亮溫的影響最強(qiáng)(R2=0.312)，地表亮溫會(huì)隨樹(shù)冠覆蓋面積增加而有所下降。其次為MPS(R2=0.309)，與斑塊水平的斑塊面積作用結(jié)果相類(lèi)似，平均斑塊面積越大降溫效果越好。PD對(duì)斑塊降溫效果的影響相對(duì)較復(fù)雜，一開(kāi)始地表亮溫隨斑塊密度增加而升高，當(dāng)斑塊密度對(duì)數(shù)達(dá)-4.85時(shí)，地表亮溫隨斑塊密度增加開(kāi)始下降； AI與地表亮溫呈正相關(guān)(R2=0.15)。

3.6 城市森林結(jié)構(gòu)與斑塊地表亮溫間的關(guān)系

森林結(jié)構(gòu)樣方調(diào)查結(jié)果(表5)顯示，群落密度為3～600株·hm-2，平均31株·hm-2，標(biāo)準(zhǔn)差為37株·hm-2； 每公頃胸高斷面積47.53～141 542.82 m2·hm-2，平均1 329.83 m2·hm-2，標(biāo)準(zhǔn)差為6 686.50 m2·hm-2； 胸徑5.75～83.60 cm，平均21.23 cm，標(biāo)準(zhǔn)差為8.92 cm； 樹(shù)高6.6～30.0 m，平均8.3 m，標(biāo)準(zhǔn)差3.4 m； 樣方統(tǒng)計(jì)結(jié)果中喬木株數(shù)占比均值為0.91，標(biāo)準(zhǔn)差為0.15； 物種多樣性指數(shù)Shannon-Wiener為1.01～2.66，平均1.19，標(biāo)準(zhǔn)差0.70； Pielou均勻度指數(shù)為1.20～6.23，平均1.20，標(biāo)準(zhǔn)差1.22； 闊葉樹(shù)在城市森林調(diào)查總量中比例均值為89%，標(biāo)準(zhǔn)差為18%。

圖3 鄉(xiāng)鎮(zhèn)地表亮溫平均值與林木斑塊景觀水平景觀指數(shù)的關(guān)系Fig. 3 Scatter plots of mean land surface temperature of each town and landscape index of forest patches at landscape level

表5 城市森林群落結(jié)構(gòu)特征Tab.5 Characteristics of urban forest community structure

城市森林空間結(jié)構(gòu)特征中，平均樹(shù)高和喬木株數(shù)占比對(duì)斑塊地表亮溫有影響，且主要影響斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值和極差(表6)。城市森林群落樹(shù)種配置指標(biāo)中Shannon-Wiener物種多樣性指數(shù)H′和Pielou均勻度指數(shù)J對(duì)斑塊內(nèi)部地表亮溫最小值、極差和均值有一定影響。(表7)。

4 討論

本研究結(jié)果表明，樹(shù)冠覆蓋度對(duì)降溫效應(yīng)的影響強(qiáng)度要高于其他3個(gè)景觀水平的景觀指數(shù)，這說(shuō)明與優(yōu)化綠地空間配置相比，增加植被覆蓋度對(duì)城市熱島緩解仍然是最為有效的方法(Zhouetal.,2011； 2019)，對(duì)那些高度城市化地區(qū)來(lái)說(shuō)，通過(guò)擴(kuò)大植被種植面積來(lái)增加樹(shù)冠覆蓋度可能比較困難，但通過(guò)優(yōu)化現(xiàn)有植被群落結(jié)構(gòu)、有效養(yǎng)護(hù)管理植被、注重培養(yǎng)和營(yíng)造大樹(shù)景觀，也可達(dá)到增加樹(shù)冠覆蓋度的效果。

表6 城市森林群落空間結(jié)構(gòu)特征與林木斑塊地表亮溫之間的相關(guān)性①Tab.6 Pearson correlations between characteristics of spatial structure of urban forest community and land surface temperature within the forest patch

表7 城市森林群落樹(shù)種配置特征與林木斑塊地表亮溫之間的相關(guān)性Tab.7 Pearson correlations between characteristics of landscape configuration of urban forest community and land surface temperature within the forest patch

除增加樹(shù)冠覆蓋規(guī)模外，林木斑塊空間配置對(duì)地表亮溫也有顯著調(diào)節(jié)作用。采用高分辨率遙感影像探究到的斑塊密度與地表亮溫之間的關(guān)系是非線性的，比之前用中低分辨率遙感影像的研究結(jié)論更復(fù)雜(Lietal.,2012)。在整體樹(shù)冠覆蓋度較低的情況下，斑塊的破碎化會(huì)導(dǎo)致降溫效率下降，一個(gè)更大的、連續(xù)的林木斑塊往往比相同面積的幾個(gè)小型林木斑塊更能產(chǎn)生較強(qiáng)的冷島效應(yīng)，因此，林木斑塊的集中分布比分散分布更能有效降低地表亮溫。當(dāng)整體樹(shù)冠覆蓋度和平均斑塊面積達(dá)到一定水平后，斑塊的邊緣效應(yīng)才開(kāi)始更好地發(fā)揮作用，隨著斑塊密度增加，斑塊總邊緣長(zhǎng)度也會(huì)增加，從而為周?chē)乇硖峁└嗾谑a，這種情況下，分散的斑塊配置更能增加城市森林與周?chē)h(huán)境空間的互動(dòng)，城市森林的總體降溫效率也會(huì)有所提升，可見(jiàn)斑塊面積是影響林木斑塊空間配置的一個(gè)重要因素。研究區(qū)內(nèi)林木斑塊聚集度與降溫效應(yīng)呈正相關(guān)，說(shuō)明北京城區(qū)內(nèi)仍以小斑塊城市森林為主。

每個(gè)林木斑塊可近似代表一個(gè)城市森林群落，其樹(shù)種組成及結(jié)構(gòu)特征是城市森林發(fā)揮生態(tài)功能的重要基礎(chǔ)。目前針對(duì)群落結(jié)構(gòu)與降溫效應(yīng)方面的研究多采用“典型樣地+空氣溫度測(cè)量(1.5 m)”的研究模式(秦仲等， 2012； 藺銀鼎等， 2006)，采用遙感測(cè)溫方法的研究較少(任志彬， 2014)。在群落空間結(jié)構(gòu)特征方面，本研究發(fā)現(xiàn)林木斑塊地表亮溫與平均樹(shù)高和喬木在城市森林總量中占比有負(fù)相關(guān)性，這一結(jié)論與采用“典型樣地+空氣溫度測(cè)量(1.5 m)”的研究模式所得結(jié)果相一致(秦仲等， 2012； 藺銀鼎等， 2006； 唐澤等， 2017； 趙秋月等， 2019)。平均樹(shù)高越高及喬木株數(shù)占比越大，通常群落枝下高也越高，冠高和其他冠層結(jié)構(gòu)也會(huì)一定程度地受到影響, 與冠層結(jié)構(gòu)相關(guān)連的樹(shù)木的蒸騰、遮蔭及光合作用也會(huì)相應(yīng)的有所變化，致使冠層溫度發(fā)生變化。少量的利用遙感技術(shù)對(duì)城市森林結(jié)構(gòu)與降溫效應(yīng)關(guān)系的研究還發(fā)現(xiàn)，城市森林平均胸徑、密度與其降溫效率存在相關(guān)性(Renetal.,2013； 任志彬， 2014)，本研究并沒(méi)有探究到這種相關(guān)性，差異產(chǎn)生原因還需今后開(kāi)展更多研究、從多方面探究，比如用于地表亮溫反演的遙感影像的時(shí)間和空間分辨率、城市森林結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的樣本量等。此外，城市的個(gè)性特征和當(dāng)前綠地空間布局也可能會(huì)影響城市森林結(jié)構(gòu)與降溫效應(yīng)間的關(guān)系(Hessetal., 2006; Feistetal., 2010)。建議未來(lái)進(jìn)行多尺度和多區(qū)域的比較研究，以加深對(duì)城市森林結(jié)構(gòu)特征與降溫效應(yīng)間關(guān)系的理解。

在群落樹(shù)種組成方面，本研究表明物種多樣性對(duì)林木斑塊地表亮溫有一定影響，在早期研究中就已發(fā)現(xiàn)，不同物種間的葉溫存在巨大差異(Leuzingeretal., 2007)，且城市樹(shù)木降溫作用是有樹(shù)種特異性的(秦仲等， 2012; 趙秋月等， 2019; 康博文等， 2005)，但本研究表明這一相關(guān)性并不強(qiáng)，其原因與北京城區(qū)林木斑塊的物種多樣性指數(shù)變異系數(shù)非常小，生物群落間均質(zhì)化現(xiàn)象明顯有關(guān)(Groffmanetal., 2014)。之前有研究證明以闊葉林為主的生物群落因樹(shù)冠通常密集、郁閉度高、葉面積指數(shù)大，因而具有較高的蒸發(fā)蒸騰速率及遮蔭能力，其降溫效率明顯高于以針葉樹(shù)為主的生物群落(Wangetal., 2020)。本研究中，北京城市森林以闊葉樹(shù)為主，實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)也顯示闊葉樹(shù)在各生物群落中平均占比高達(dá)89%，針葉樹(shù)占比整體較低，因此并沒(méi)觀測(cè)到冠層溫度與闊葉樹(shù)在城市森林總量中占比的關(guān)系。理解群落尺度上的樹(shù)種配置與城市森林降溫效應(yīng)間的潛在關(guān)系對(duì)于在生態(tài)用地越來(lái)越有限的城市區(qū)域開(kāi)展城市森林建設(shè)和管理工作非常重要，但這方面的深入研究需要更多詳細(xì)數(shù)據(jù)及更精細(xì)分辨率的熱紅外數(shù)據(jù)的支撐，是未來(lái)應(yīng)該予以重點(diǎn)關(guān)注的研究方向。

本次研究與之前開(kāi)展的相關(guān)研究最大的不同就在于將林木斑塊內(nèi)部的地表亮溫進(jìn)行了更詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)，包括內(nèi)部地表亮溫最小值、最大值、均值和極差，而不僅僅是用均值一個(gè)指標(biāo)，這有利于更深入理解林木斑塊降溫效應(yīng)受到影響的成因。實(shí)際上，林木斑塊的周?chē)鷧^(qū)域大部分為地表亮溫較高的不透水表面，林木斑塊內(nèi)部地表亮溫極易受到周?chē)h(huán)境影響，植被斑塊邊緣是與周?chē)M(jìn)行物質(zhì)與能量交換的直接區(qū)域，地表亮溫會(huì)較高，而核心區(qū)地表亮溫則相對(duì)較低，本文稱(chēng)其為“冷核”，斑塊邊緣密度的高低直接影響了林木斑塊內(nèi)部“冷核”的穩(wěn)定性。本研究顯示，斑塊尺度的景觀指數(shù)與斑塊內(nèi)部地表亮溫最低值相關(guān)性最強(qiáng)，說(shuō)明斑塊形態(tài)特征對(duì)維持斑塊內(nèi)部“冷核”的穩(wěn)定性有較重要意義。其中斑塊面積最重要，如林木斑塊面積太小，斑塊邊緣密度相對(duì)較高，其內(nèi)部冷核就很容易受到外部干擾，導(dǎo)致整體地表亮溫較高。斑塊的周長(zhǎng)、周長(zhǎng)面積比及形狀指數(shù)也分別從不同方面反映了植被與周?chē)嗷プ饔玫某潭龋?周長(zhǎng)與面積相關(guān)性較強(qiáng)，周長(zhǎng)面積比就是林木斑塊邊緣密度的最直接度量； 形狀指數(shù)體現(xiàn)斑塊的緊致度，形態(tài)更緊湊的斑塊也更能維持內(nèi)部冷核的穩(wěn)定(Zhouetal., 2019)。

總體來(lái)看，大斑塊的城市森林在維持冷島效應(yīng)方面更穩(wěn)定，未來(lái)城市森林建設(shè)除直接規(guī)劃大尺度城市森林外，還可優(yōu)先在緊靠現(xiàn)有綠地區(qū)域的潛在綠地區(qū)種植樹(shù)木，以此來(lái)增加現(xiàn)有林木斑塊面積，以此來(lái)優(yōu)化城市森林的熱島緩解能力。

5 結(jié)論

本研究在精細(xì)分辨率尺度上，探究了城市林木斑塊的景觀和群落結(jié)構(gòu)特征對(duì)林木斑塊地表亮溫的影響。發(fā)現(xiàn)喬灌木植被斑塊地表亮溫低于城區(qū)平均地表亮溫值，具有一定的降溫能力，并可通過(guò)優(yōu)化景觀配置和城市森林結(jié)構(gòu)來(lái)提升城市林木斑塊的降溫能力。在城市生態(tài)用地面積不斷被擠壓的情況下，可更多考慮如何優(yōu)化綠地配置，如在緊靠現(xiàn)有綠地的潛在綠地區(qū)種植樹(shù)木來(lái)增加現(xiàn)有林木斑塊的面積、選擇生物量較大的植物、合理配置綠地空間結(jié)構(gòu)等，從而提高城市綠地降溫能力。