魏博豪 李小馬 甘德欣

(湖南農(nóng)業(yè)大學風景園林與藝術設計學院，湖南 長沙 410125)

城市溫度顯著高于鄉(xiāng)村，形成城市熱島效應。由于城市高速發(fā)展，城市熱環(huán)境逐漸惡化，給社會、經(jīng)濟和生態(tài)帶來了諸多問題，極大限制了城市可持續(xù)發(fā)展。因此，如何緩解城市熱島效應，提供良好的城市熱環(huán)境已經(jīng)成為城市氣候學和城市生態(tài)學的主要研究熱點[1]。通過增加綠地面積、提高綠地覆蓋率可以顯著改善城市熱環(huán)境，但由于城市用地緊張，需要在有限的土地上發(fā)揮綠地更高的降溫作用。有研究將一個單位植被豐度(如1%的綠地覆蓋率)增加所產(chǎn)生的溫度降低量定義為綠地降溫效率[2]。在時間尺度上，由于季節(jié)、晝夜的變化，城市綠地降溫效率會產(chǎn)生顯著差異；在空間尺度上，城市綠地降溫效率在不同城市間會有差異，城市內部也會存在差異。深入認識城市綠地降溫效率的時空特征，為設計和優(yōu)化城市綠地提供科學基礎。

1 城市綠地降溫效率的評價

景觀尺度上對城市綠地降溫作用研究中，以綠地覆蓋為對象的降溫效率(CE)被定義為每1%綠地覆蓋率增加所產(chǎn)生的溫度降低量，一般通過估算一定區(qū)域內溫度(因變量)與綠地覆蓋率(自變量)回歸分析的斜率來量化[3]。當前城市綠地降溫效率的不同研究主要從地表溫度與空氣溫度2個方面開展。

1.1 基于地表溫度的城市綠地降溫效率

綠地降溫效率的研究大多數(shù)利用熱紅外遙感影像反演的地表溫度數(shù)據(jù)開展，根據(jù)反演得到的圖像計算每個像元網(wǎng)格的平均溫度。在對美國11個城市極端溫度條件下降溫效率的研究中[3]，使用了MODIS反演得到的LST影像，發(fā)現(xiàn)炎熱時期的平均降溫效率達到-0.202℃，比寒冷時期大得多，且炎熱時期綠地降溫效率隨著LST的增加而顯著增加。另一項對美國巴爾的摩與西雅圖的研究中[4]，選取了Landsat-8反演得到的LST，發(fā)現(xiàn)研究單元樹冠覆蓋面積會影響區(qū)域內降溫效率，且中等樹冠覆蓋區(qū)域增加樹冠覆蓋，在降低地表溫度方面效果不如低覆蓋面積或高覆蓋面積增加時有效。Wang等為了研究美國不同群落城市綠地降溫效率的空間差異，選取Landsat-5反演LST得到了118個城市綠地降溫效率，發(fā)現(xiàn)以闊葉樹為主的生物群落的綠地降溫效率通常高于以針葉樹或稀疏樹為主的生物群落[5]。

利用遙感影像反演的LST開展綠地降溫效率的研究，由于選擇的遙感影像的不同，分析單元會隨影像分辨率而改變。以LST開展綠地降溫效率的研究，其優(yōu)勢在于：熱紅外遙感數(shù)據(jù)獲取容易；基于像元格網(wǎng)的溫度和綠地覆蓋率數(shù)據(jù)，降溫效率估算更直接。

1.2 基于空氣溫度的城市綠地降溫效率

地表溫度與空氣溫度在時空格局、驅動機制等方面均存在較大差異[6]，城市綠地降溫效率更應關注與自然-經(jīng)濟-社會過程關系更直接的空氣溫度，但基于實地監(jiān)測的空氣溫度數(shù)據(jù)開展的綠地降溫效率的研究較少。對西安市熱環(huán)境差異的研究中[7]，選取西安市不同土地利用類型的55個固定監(jiān)測點進行空氣溫度監(jiān)測，探究城市空間指標值與空氣溫度的關系，證實了綠化覆蓋率可以解釋大約50%的西安市熱島強度變化。通過對香港市商業(yè)住宅混合區(qū)域的移動監(jiān)測得到的空氣數(shù)據(jù)，結合ENVI-met模擬不同植被類型下的氣溫變化，發(fā)現(xiàn)氣溫降低約1℃所需的植物量占市區(qū)的33%，且樹木比草地降溫效果更強[8]。在北京奧林匹克公園的一項研究中[9]，在公園布置了4個固定監(jiān)測點，分析4種土地利用類型與氣溫的關系，得到了樹木覆蓋增加10%，白天氣溫下降0.26°C，草坪覆蓋增加10%，夜間氣溫下降0.56°C的結論。

精確量化城市綠地對空氣溫度的降溫效率面臨2個主要挑戰(zhàn)：受儀器布置的限制，大范圍高密度空氣溫度數(shù)據(jù)十分缺乏；點狀空氣溫度與區(qū)域統(tǒng)計的綠地覆蓋率間的空間匹配與尺度閾值確定較為困難。但亦有研究可以解決這些問題，大范圍高密度空氣溫度數(shù)據(jù)可以通過移動監(jiān)測技術獲取[10]，而圍繞溫度監(jiān)測點周圍一定半徑的緩沖區(qū)是匹配點狀溫度數(shù)據(jù)與面狀綠地覆蓋率數(shù)據(jù)的有效途徑[11]。

2 城市綠地降溫效率的時空特征

2.1 城市綠地降溫效率的時間變化特征

城市綠地的降溫效率是植被的蒸騰和遮蔭共同作用的結果，而這二者都會受到時間變化的影響。晝夜之間，季節(jié)之間都存在溫度、濕度和光照強度等差異，均會影響植被的蒸騰作用；不同季節(jié)間，植被覆蓋的光照條件、水熱條件和空間特征是多變的，因而不同季節(jié)的植被遮蔭也會存在很大差異[12]。

不同季節(jié)城市綠地的降溫作用差異還不清楚，在中國北京奧運匹克區(qū)對不同季節(jié)2D/3D城市指標對城市LST的研究發(fā)現(xiàn)[13]，以NDVI作為植被指數(shù)，春夏季節(jié)其降溫貢獻達到了45.5%與40%，遠大于秋冬季節(jié)(降溫貢獻為21%與19%)，且NDVI在春夏季對LST具有整體負面影響，呈二次非線性下降曲線，但在秋季和冬季為正值，證實了以NDVI為指標的城市綠地降溫效率在春夏最佳。而在對深圳市不同季節(jié)對LST的影響因素中[14]，NDVI則是在過渡季節(jié)(4月、5月、10月和11月)貢獻度最高達到47.84%，夏季對LST的貢獻最大的是NDBI，但林地比例對降溫的影響也達到了32.48%。在武漢開展的城市景觀空間與LST的季節(jié)變化的研究[15]，發(fā)現(xiàn)部分植物覆蓋與LST的季節(jié)變化與Peng等的研究類似，植被覆蓋度在過渡季節(jié)與冬季的降溫影響達到最佳。

一些城市綠地降溫的研究著重于分析其晝夜變化，在南京利用地面激光掃描(TLS)描述樹冠和樹蔭分析植被的降溫效果的研究發(fā)現(xiàn)，城市綠地的降溫效率在白天較強，夜間變得很弱(有時在日出之前還會有輕微的保溫作用)，甚至晝夜降溫差能達到平均1.4℃，且在夏季10:00—15:00時段高溫會極大地抑制植被的蒸騰作用，此時遮蔭作用對降溫效應的貢獻率會更大[16]。在北京開展的土地覆蓋對城市熱環(huán)境的影響的研究中[9]，發(fā)現(xiàn)白天氣溫與樹冠覆蓋率之間有很強的負相關性，但夜間氣溫的變化則是與草坪有顯著負相關性，且樹木覆蓋增加10%使白天氣溫下降0.26°C，每10%草坪覆蓋增加可以使夜間溫度下降0.56°C。在緬甸仰光土地利用對LST潛在影響的研究中[17]，發(fā)現(xiàn)綠地在白天夜間降溫效率都比較顯著，分析了農(nóng)業(yè)用地對LST的影響，得到了農(nóng)業(yè)用地與白天LST呈正相關，與夜間LST呈負相關的結論。

2.2 城市綠地降溫效率的空間變化特征

城市綠地的降溫效率在空間上表現(xiàn)出明顯差異，這種差異源于城市溫度與城市空間形態(tài)的異質性，且在不同城市之間，城市不同區(qū)域都存在差異。認識城市綠地降溫效率的空間異質性，可以幫助理解城市綠地與城市熱環(huán)境之間的關系。

城市綠地降溫效率在許多國家的不同城市都有研究。在不同城市之間，Wang等對美國大陸118個城市不同生物群落降溫效率進行量化(從0.040～0.574°C)，美國西南部城市(如安納海姆0.574℃)降溫效率普遍較高，且常綠樹種分布區(qū)高于落葉樹種分布區(qū)，對比同緯度的不同群落類型的城市綠地降溫效率，則發(fā)現(xiàn)緯度對綠地降溫效率沒有顯著影響[5]。同樣在對美國11個大城市的研究表明，每增加1%樹木覆蓋比例，LST最高可降低1.336℃，且城市綠地降溫效率在11個城市呈現(xiàn)隨環(huán)境溫度升高而增加的趨勢[3]。另一項美國波士頓與巴爾的摩地區(qū)綠地降溫效率的研究中[18]，在類似的背景LST下，波士頓的降溫效率高于巴爾的摩，但巴爾的摩白天LST與降溫效率之間的回歸曲線的斜率大于波士頓，這種差異筆者認為是風速差異造成的，且當平均LST增加時，兩地的降溫效率均迅速增加。美國鳳凰城和拉斯維加斯空間景觀配置對LST影響的研究中[19]表明，2個城市草地降低LST的作用均比樹木覆蓋要強，且在2個城市，綠地的總降溫效率都較高。單個城市對城市綠地降溫效率類似的研究也不少，如在中國北京研究綠地配置對LST的影響，得到了城市綠地對LST的降溫效率，樹木覆蓋率增加10%降低LST約0.86℃[20]。在沿海城市的研究有一些特殊發(fā)現(xiàn)，在美國洛杉磯市研究沿海到沙漠氣候梯度植被降溫作用，發(fā)現(xiàn)隨著離海岸距離的增加，單元NDVI變化得到的降溫效率從6.06°C增加到31.77°C[21]。

目前城市(群)內部綠地降溫效率空間異質性的研究并不是很多。在京津唐城市群利用地理加權回歸模型得到京津唐城市群每增加1%林地覆蓋率，地表溫度降低0.077°C，且整體呈現(xiàn)出山區(qū)森林覆蓋率較高地區(qū)降溫效率高，而平原地區(qū)林地降溫效率低，并且從空間上表現(xiàn)為從林地內部到林地邊緣的降溫能力呈逐步增強趨勢[22]。對蘭州的綠地降溫效率的研究中[23]，同樣利用地理加權回歸模型得到了蘭州主城區(qū)10%林地覆蓋增加的降溫效率為0.04°C，且降溫能力最高的地區(qū)也分布在林地相對集中的地帶，但受蘭州地理位置和氣候影響降溫效率較低。目前，在其他一些城市基于地表溫度(LST)的綠地降溫效率的研究也廣泛使用了地理加權回歸模型，美國鳳凰城的研究中[24]，得到了鳳凰城NDVI每增加0.1(或大約10%的覆蓋)，白天平均溫度在6月份會下降2.8°C，在10月份下降2.4°C；Zhao等的研究得到美國奧斯丁和圣安東尼奧NDVI每增加0.1，LST分別下降0.74°C和0.38°C的結論[25]。在這些不同城市開展的研究也都表明城市綠地降溫效率在城市內部存在著巨大空間異質性。美國麥迪遜和紐約的研究均顯示植被對氣溫的降溫效率在植被覆蓋率超過一定閾值(30%～40%)后明顯增強[10,11]，這表明城市綠地對空氣溫度的降溫效率也存在明顯空間差異。

3 總結與討論

從景觀尺度精確量化城市綠地降溫效率目前主要以地表溫度開展為主，城市綠地降溫效率更應關注與自然-經(jīng)濟-社會過程關系更直接的空氣溫度，解決量化城市綠地對空氣溫度的降溫效率所遇到的難題，能更好地理解城市綠地與城市熱環(huán)境的關系。

城市綠地降溫效率在時間上、空間上在許多地區(qū)均表現(xiàn)出較大的差異，目前，時間差異更多是由于氣候類型的不同，但空間上在相同氣候區(qū)仍表現(xiàn)出明顯差異，明確綠地降溫效率空間分布特征與規(guī)律是設計和優(yōu)化城市綠地的科學基礎，但目前對城市綠地降溫效率空間異質性的認識還十分有限。

如何優(yōu)化城市綠地空間布局，實現(xiàn)城市綠地降溫效率的最大化，更有效地應對城市氣候變化，已經(jīng)成為城市綠地布局規(guī)劃與研究的熱點與難點問題。城市綠地降溫效率研究在時間空間尺度上深入挖掘綠地景觀結構對城市熱環(huán)境影響的機理，定量評價不同綠地景觀及其格局的降溫效應差異，為解決這些熱點與難點問題提供了理論基礎。