梁裕寧 鐘子豪 朱萱 胡康 丁國昌
摘要:探索不同類型水體降溫效應(yīng)的時空變化特征,可為緩解城市熱環(huán)境問題提供理論支持?;贚andsat遙感數(shù)據(jù),以福州市2002-2020年典型湖泊、河流為例,利用緩沖分析法定量描述不同類型水體降溫效應(yīng)的時空變化;對湖泊采用網(wǎng)格分析法、河流采用等距離分段分析法,探討了水體周邊景觀特征對不同類型水體降溫效應(yīng)的影響。結(jié)果表明:(1)福州市中心城區(qū)熱環(huán)境問題加劇,水體成為環(huán)境內(nèi)部的主要“冷源”;(2)城市河流比城市湖泊更具備“冷島”潛力;(3)湖泊的降溫效應(yīng)受周邊植被占比、建設(shè)用地占比影響較大,在湖泊周邊120 m內(nèi),當(dāng)綠地面積占比>34%時,建設(shè)用地面積占比<48%,湖泊與綠地的綜合降溫效果最好;(4)河流的降溫效應(yīng)受周邊植被占比、建設(shè)用地占比及裸地占比影響較大,在河流周邊180 m內(nèi),當(dāng)綠地面積占比>44%時,建議建設(shè)用地面積占比<31%,河流可產(chǎn)生最大的降溫效應(yīng)。在未來城市規(guī)劃中,水體周邊景觀的合理布設(shè)將有助于水體發(fā)揮最佳降溫效果。
關(guān)鍵詞:水體類型;降溫效應(yīng);時空變化;景觀影響;福州市
中圖分類號:X16? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼:A? ? ? ? 文章編號:1674-3075(2024)02-0039-08
快速的城市化進程極大程度上破壞了城市生態(tài)系統(tǒng),城市熱環(huán)境惡化可引發(fā)空氣質(zhì)量惡化、人類健康受損、能源加速損耗等諸多問題(Ganeshan et al, 2013)。有研究表明,城市熱環(huán)境作為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要體現(xiàn),正吸引了越來越多的學(xué)者關(guān)注(Kim & Baik,2005;邱國玉和張曉楠,2019;王煜等,2021)。
作為城市最復(fù)雜的景觀類型,水體以其獨特的冷源功能,在緩解城市熱環(huán)境方面具有不可替代的作用(Aslan & Koc-San,2016;Bokaie et al,2016;熊曉峰和張德州,2021)。水體景觀是一個復(fù)雜的景觀鑲嵌體,因其空間形態(tài)、水體成因、周邊景觀等不同,對熱環(huán)境的影響也存在差異(王澤宇,2017)。探討水體面積、寬度、流速等自身屬性對水體降溫效應(yīng)的影響,發(fā)現(xiàn)水體面積越大、水體的降溫能力就越強(李海峰等, 2015;王琳等, 2018);水體流速越快,能量交換能力越強,降溫效應(yīng)越顯著(林昊等, 2017);此外,水體周邊的景觀配置也會對降溫效應(yīng)產(chǎn)生影響,如周邊的建筑用地會削弱水體的降溫效應(yīng),植被可以擴大水體的降溫范圍(張棋斐等, 2018;Cai et al,2018;花利忠等,2020)。這些研究多選用某一時刻的地表溫度數(shù)據(jù)來反映水體的降溫效應(yīng),而在同一環(huán)境條件下,對不同類型水體降溫效應(yīng)的時空變化特征研究較少。需要注意的是,城市化擴張過程中,其下墊面發(fā)生了較大變化,大量的水體、植被等自然覆被類型被城市建設(shè)用地占用(陳燕紅等,2020);水體、綠地等自然覆被類型的減少對城市地表溫度影響較大,當(dāng)水體比例減少10%時,地表溫度將上升1.65℃(Cai et al,2019)。因此,需要結(jié)合城市地表變化對水體降溫效應(yīng)展開長時序研究,加深對水景觀熱緩釋機制的了解,提高水體的利用率,有效緩解城市熱環(huán)境問題。
福州市位于中國東南沿海,隨著城市化步伐的加快,面臨的熱環(huán)境問題日趨嚴重,已成為全國“新四大火爐”之一(陳冰倩等,2019);同時,作為“城繞青山市繞河”的山水城市典范,福州具有豐富的水系背景(郭巍和侯曉蕾,2017)。鑒于城市化背景下的福州市熱環(huán)境惡化問題突顯、城市水體在地表溫度中的降溫作用以及福州擁有豐富水系背景的代表性,非常適合研究不同類型水體降溫效應(yīng)的時空變化特征。本文選擇福州市典型不同類型水體為研究對象,利用多期遙感影像,定量分析不同時空下水體降溫效應(yīng)的變化,探究周邊地表類型對水體降溫效應(yīng)的景觀影響,旨在探究基于自然的解決方案,為現(xiàn)代化城市緩解熱環(huán)境問題提供理論指導(dǎo),同時也為未來同類城市規(guī)劃和發(fā)展提供參考。
1? ?材料與方法
1.1? ?研究區(qū)概況
福州市亞熱帶季風(fēng)氣候明顯,夏季高溫多雨,溫暖濕潤,年均氣溫在15~25℃,受盆地地形影響,城市熱環(huán)境問題時常出現(xiàn)(侯浩然等,2018;何侃等,2021)。福州市山水資源豐富,閩江與烏龍江穿城而過,劃分大面積城市空間,在城市內(nèi)部形成密布的水系河網(wǎng)。由于遙感數(shù)據(jù)分辨率有限,本文選擇研究區(qū)域內(nèi)面積較大的典型人工湖泊西湖(46.38 hm2)、登云水庫(21.52 hm2)、八一水庫(18.41 hm2)及天然河流閩江(長度23.71 km、平均寬度640.35 m)、烏龍江(10.08 km、1397.11 m)、大樟溪(福州段)(9.48 km、493.77 m),其空間位置如圖1所示。
1.2? ?數(shù)據(jù)收集與解譯
1.2.1? ?遙感數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理? ?以福州市夏季Landsat影像為數(shù)據(jù)源,研究區(qū)域無云霧遮擋,成像效果理想,數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/sources),空間分辨率為30 m??紤]到城市地表溫度的季相特征,因此選用夏季影像,采集時間分別為2002年7月5日、2008年7月5日、2013年8月4日、2020年7月22日。影像經(jīng)過輻射定標(biāo)、區(qū)域裁剪等預(yù)處理,用以反演地表溫度和土地覆被分類。
1.2.2? ?地表溫度反演及分級? ?采用單窗算法獲取地表溫度(覃志豪等,2001),運用均值[±]標(biāo)準(zhǔn)差法對地表溫度進行等級劃分,以此分析城市熱環(huán)境變化。
1.2.3? ?土地覆被類型及水樣提取? ?采用支持向量機法對研究區(qū)內(nèi)的土地覆被類型進行劃分,即水體、植被、建設(shè)用地、裸地4種地物類型。2002-2020年4期遙感影像分類后的Kappa系數(shù)均大于0.80,分類結(jié)果較好,滿足研究需要。在分類后結(jié)合高清歷史影像提取精確的水體邊界。
1.3? ?水體降溫效應(yīng)
為了探究水體降溫效應(yīng),對選取的水體采用緩沖帶分析。緩沖帶以水體岸線為起始界線,以30 m為間隔向外生成多個緩沖帶。湖泊水體采用環(huán)狀緩沖帶,河流水體采用河道兩岸等距離緩沖帶。借助空間疊加分析,統(tǒng)計2002-2020年典型不同水體多級緩沖帶內(nèi)的平均地表溫度并進行曲線擬合,將溫度擬合曲線的拐點定義為水體降溫范圍(Rw);水體平均溫度與曲線拐點對應(yīng)溫度的差值定義為水體降溫強度(Iw),借助以上指標(biāo)分析不同類型水體的降溫效應(yīng);同時,引入城市熱場變異指數(shù)(UTFVI)用于定量分析水體對周邊環(huán)境的降溫效應(yīng)(楊朝斌等, 2016),計算公式如下:
式中:Tp為某點地表溫度,Tavg為研究區(qū)平均地表溫度。UTFVI≤0,水體對周邊環(huán)境降溫效應(yīng)影響較大;UTFVI>0,水體對周邊環(huán)境降溫效應(yīng)影響較小。
水體周邊影響景觀的特征指標(biāo)中,水體比例(Pw)為水體影響范圍內(nèi)水面積與影響范圍面積的比值;植被比例(Pv)為水體影響范圍內(nèi)植被面積與影響范圍面積的比值;建設(shè)用地比例(Pc)為水體影響范圍內(nèi)建設(shè)用地面積與影響范圍面積的比值;裸地比例(Pb)為水體影響范圍內(nèi)裸地面積與影響范圍面積的比值。
2? ?結(jié)果與分析
2.1? ?中心城區(qū)熱環(huán)境的時空變化
根據(jù)地表溫度反演結(jié)果,將2002-2020年的地表溫度劃分為高溫區(qū)、次高溫區(qū)、中溫區(qū)、次低溫區(qū)、低溫區(qū)共5個等級,其中高溫區(qū)、次高溫區(qū)反映城市熱環(huán)境狀況。2002-2020年研究區(qū)的高溫區(qū)、次高溫區(qū)總面積增加,表明福州市研究區(qū)內(nèi)熱環(huán)境加?。▓D2)。2002年、2008年、2013年和2020年研究區(qū)高溫區(qū)面積占比分別為17.00%、20.81%、18.30%、16.77%,總體呈先升后降的態(tài)勢;次高溫區(qū)面積占比分別為9.06%、12.81%、18.26%、20.69%,可見高溫面積在不斷增加。由此表明,研究區(qū)內(nèi)的熱環(huán)境問題依然嚴峻,熱環(huán)境面積比例在不斷上升。
2002-2020年研究區(qū)的熱環(huán)境總體呈現(xiàn)由東北向西南方向擴散,高溫環(huán)境聚集性下降。結(jié)合圖2和圖3觀察,可見高溫和次高溫區(qū)主要分布在建設(shè)用地與裸地地表,高溫環(huán)境呈現(xiàn)由聚合到離散分布的趨勢;低溫區(qū)和次低溫區(qū)主要分布在水體、植被區(qū)域,且分布穩(wěn)定,其中2002-2020年水體的地表溫度均低于植被覆被地表溫度(表1)。研究區(qū)地表溫度等級的空間分布特征,可印證水體是城市熱環(huán)境內(nèi)部的主要“冷源”。
2.2? ?不同類型水體降溫效應(yīng)的時空變化
2002-2020年各水體的降溫曲線均呈現(xiàn)急劇上升后逐漸平緩的趨勢,不同年份水體的降溫曲線趨勢具有相似性(圖4)??梢娝w對周邊環(huán)境產(chǎn)生了穩(wěn)定的降溫效果,并且隨著距離的增加,水體降溫效果會逐漸減弱。當(dāng)距離達到某個點后,水體降溫效果逐漸消失。觀察不同水體的地表溫度特征曲線,發(fā)現(xiàn)2002-2020年河流的水面溫度均低于湖泊的水面溫度,說明城市中的河流比湖泊更具備“冷島”潛力。
2002-2020年研究區(qū)內(nèi)湖泊和河流的降溫范圍、降溫強度呈現(xiàn)不規(guī)律變化(圖5)。湖泊的降溫影響范圍在120~270 m,可以在熱環(huán)境內(nèi)部形成較大面積的冷環(huán)境。河流中烏龍江、閩江的降溫影響范圍保持在150~210 m,但烏龍江的降溫范圍在不斷擴大,降溫強度也在不斷上升。大樟溪的降溫效應(yīng)變化較大,2013年之后的降溫強度大于2002年和2008年的降溫強度。
對比湖泊和河流的平均降溫效應(yīng),典型河流的降溫范圍要小于湖泊,但降溫強度卻高于湖泊,可能是流動水體能促進能量交換,但因水體周邊的高大建筑影響了氣體流動,阻礙了水體降溫效應(yīng)的擴散,導(dǎo)致河流的降溫范圍較小。
2.3? ?水體降溫效應(yīng)的影響因素
2.3.1? ?湖泊? ?為了進一步分析湖泊的降溫效應(yīng),采用網(wǎng)格分析法將湖泊劃分成300 m×300 m,統(tǒng)計各網(wǎng)格以湖泊邊界向外120 m范圍內(nèi)的溫度變化和土地覆被類型變化。選取各方格緩沖區(qū)120 m內(nèi)的地表溫度與湖泊周邊景觀特征進行相關(guān)性分析(表2),發(fā)現(xiàn)2002-2020年距離湖泊120 m范圍內(nèi)周邊環(huán)境的地表溫度受植被比例(Pv)、建設(shè)用地比例(Pc)極顯著影響,而受裸地比例(Pb)影響不大。
2002-2020年典型湖泊周邊的土地覆被類型變化明顯,將湖泊各網(wǎng)格水域的平均UTFVI與湖泊植被比例(Pv)、建設(shè)用地比例(Pc)進行相關(guān)分析。擬合結(jié)果顯示(圖6),典型湖泊的平均UTFVI隨著Pv的增加而降低,表明在湖泊周邊最小影響范圍內(nèi),Pv的增加可以促進湖泊的降溫效應(yīng),形成更強的局地環(huán)流。湖泊周邊的UTFVI隨著Pc的增加而上升。因此,在湖泊周邊增加建設(shè)用地會降低湖泊的降溫效應(yīng)。典型湖泊的平均UTFVI隨著植被比例增加而降低,當(dāng)綠地面積占比>34%時,平均UTFVI值≤0,此時湖泊存在降溫作用。結(jié)果表明,在湖泊周邊120 m范圍內(nèi)進行景觀規(guī)劃時,建議綠地面積占比>34%,建設(shè)用地面積占比<48%,此時湖泊與綠地形成“藍綠”復(fù)合結(jié)構(gòu)的綜合降溫作用效果最好。
2.3.2? ?河流? ?對河流采用等距離分段,劃分依據(jù)是將河流中心線劃分成等距離的25段,垂直于段點向兩岸做垂線,統(tǒng)計各段以河流邊界向外180 m范圍內(nèi)的溫度變化,發(fā)現(xiàn)各段同距離采樣地內(nèi)的平均溫度并不相同。為進一步揭示河流對周邊環(huán)境的影響,本研究將各段平均溫度與周邊景觀覆被類型進行Spearman相關(guān)性分析(表3)。結(jié)果表明,河流各段的平均溫度與植被用地(Pv)、建設(shè)用地(Pc)及裸地(Pb)均存在極顯著相關(guān)關(guān)系(P<0.01),其中平均溫度與植被覆被面積、建設(shè)用地覆被面積的相關(guān)性在不同年份中均保持穩(wěn)定。2020年裸地與地表平均溫度的相關(guān)性呈現(xiàn)負顯著相關(guān),其原因可能是3條河流中大樟溪的開發(fā)程度較高,導(dǎo)致了裸地占比較大,從而影響了河流與平均溫度的相關(guān)性。
在2002-2020年典型河流周邊的土地覆被類型變化明顯,植被比例不斷減少,建設(shè)用地比例不斷增加。擬合結(jié)果顯示(圖7),典型河流的平均UTFVI隨著植被比例的增加而降低,當(dāng)河流周邊180 m范圍內(nèi)綠地面積占比>34%時,平均UTFVI值≤0,河流的降溫作用明顯。由此可知,在河流周邊180 m范圍內(nèi)進行景觀規(guī)劃時,綠地面積占比>44%,建設(shè)用地面積占比<31%,此時河流的降溫效果最好。
3? ?討論
3.1? ?水體周邊景觀對降溫效應(yīng)的影響
城市水體可在城市熱環(huán)境內(nèi)部保持較低的地表溫度,城市水體因其高的比熱容,同時可對周圍地表溫度產(chǎn)生降溫作用,成為熱環(huán)境內(nèi)部的主要“冷源” (Kemarau et al,2020;張周逸林等,2021)。不同類型的水體對周邊降溫效應(yīng)均存在閾值,當(dāng)距離到達某個閾值后,水體降溫效應(yīng)逐漸消失。對不同類型水體周邊的景觀配置進行定量分析時發(fā)現(xiàn),水體結(jié)合植被的復(fù)合結(jié)構(gòu)更利于水體降溫效應(yīng)的發(fā)揮。劉亞楠等(2021)發(fā)現(xiàn)在河流最小降溫距離60 m內(nèi),綠地可以促進與河流的綜合降溫效果,也與本文建設(shè)用地、植被類型影響水體降溫效果的結(jié)論一致。但不同植被類型對水體降溫效果的影響,如何最大程度上發(fā)揮“藍綠空間”的生態(tài)效益,需要在后續(xù)研究中進一步完善。
3.2? ?水體自身特性對降溫效應(yīng)的影響
本研究發(fā)現(xiàn),城市河流比城市湖泊更具備“冷島”潛力,這主要是由福州市內(nèi)典型河流的自身屬性所決定的。河流廊道江面廣闊、流速較快,能夠形成優(yōu)良的天然通風(fēng)廊道(曾素平等,2020);其中,閩江、烏龍江東西橫貫福州市中心城區(qū),主導(dǎo)風(fēng)向?qū)ζ渥饔蔑@著,降溫效應(yīng)更顯著。盡管烏龍江的河流寬度要大于閩江,但其整體降溫范圍、降溫強度要小于閩江,這是因為河流流經(jīng)區(qū)域的差異也會決定其對周圍環(huán)境的降溫效果(岳文澤和徐麗華,2013)。呂鳴楊等(2019)發(fā)現(xiàn)湖泊的降溫增濕作用強于溪流,這與本研究結(jié)果并不相悖,因為溪流的流速較慢,難以彌補水體面積差距產(chǎn)生的劣勢。
3.3? ?影響水體降溫效應(yīng)的其他因素
以往研究中涉及最多的是同種水體降溫效果的定性與相關(guān)性描述,忽視了時間變化也是一個重要的因素及其在同一環(huán)境條件下對不同水體的降溫效果(聶沖等,2019);其次,水體的降溫效果還受所處位置的影響(Gupta et al,2019)。池騰龍(2017)在尋求緩解福州城市高溫?zé)崂说倪^程中選取閩江全段,發(fā)現(xiàn)處于郊野部分河段與熱環(huán)境的耦合效應(yīng)不明顯;而本研究中選取河段寬度均勻變化,位于福州市城市建成區(qū)內(nèi),在此區(qū)域內(nèi)熱環(huán)境典型特征非常明顯。通過統(tǒng)計不同年份閩江的降溫范圍,計算水體降溫范圍平均值,最終確定閩江在190 m以內(nèi)可發(fā)揮最大的降溫效果。研究中綜合考慮水體降溫效應(yīng)的年際變化,在動態(tài)變化過程中求算平均值,大大增加了樣本數(shù)量,確保結(jié)果更嚴密準(zhǔn)確。水體的降溫效應(yīng)也可能還受到水體周邊景觀縱向高度的影響,尚有待進一步研究。未來還需結(jié)合當(dāng)前研究成果,通過更高精度的遙感影像、更先進的技術(shù)手段以獲取更精細的分析數(shù)據(jù),以期為未來城市發(fā)展規(guī)劃提供參考依據(jù)。
參考文獻
陳冰倩,張友水,程璟媛,等,2019. 福州市地表溫度熱點及時空變化分析[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報, 21(5):710-719.
陳燕紅,蔡芫鑌,仝川,2020. 基于遙感的城市綠色空間演化過程的溫度效應(yīng)研究——以福州主城區(qū)為例[J]. 生態(tài)學(xué)報, 40(7):2439-2449.
池騰龍,2017. 基于遙感的城市高溫?zé)崂松鷳B(tài)性減緩規(guī)劃研究[D]. 天津:天津大學(xué).
郭巍,侯曉蕾,2017. 雙城、三山和河網(wǎng)—福州山水形勢與傳統(tǒng)城市結(jié)構(gòu)分析[J]. 風(fēng)景園林, 24(5):94-100.
何侃,林濤,吳建芳,等,2021. 基于空間優(yōu)先級的福州市中心城區(qū)綠色基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報, 32(4):1424-1432.
侯浩然,丁鳳,黎勤生,2018. 近20年來福州城市熱環(huán)境變化遙感分析[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報, 20(3):385-395.
花利忠,孫鳳琴,陳嬌娜,等,2020. 基于Landsat-8影像的沿海城市公園冷島效應(yīng)——以廈門為例[J]. 生態(tài)學(xué)報, 40(22):8147-8157.
李海峰,李永樹,盧正,等,2015. 河流廊道景觀的熱環(huán)境效應(yīng)分析[J]. 地理與地理信息科學(xué), 31(4):51-54,133.
林昊,牛繼強,馬會欽,等,2017. 城市水體對熱島的消減效應(yīng)——以南京市為例[J]. 信陽師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版), 30(2):234-238.
劉亞楠,陳艷梅,鄒長新,等,2021. 河北石家莊城市人工河流緩解熱島效應(yīng)研究[J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報, 37(11):1378-1385.
呂鳴楊,金荷仙,王亞男,2019. 城市公園小型水體夏季小氣候效應(yīng)實測分析——以杭州太子灣公園為例[J]. 中國城市林業(yè), 17(4):18-24.
聶沖,楊軍,黃從紅,2019. 北京城區(qū)地表水體對城市熱環(huán)境的調(diào)節(jié)作用分析[J]. 應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報, 27(6):1258-1268.
邱國玉,張曉楠,2019. 21世紀中國的城市化特點及其生態(tài)環(huán)境挑戰(zhàn)[J]. 地球科學(xué)進展, 34(6):640-649.
覃志豪, Zhang M H, Arnon K,等,2001. 用陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法[J]. 地理學(xué)報, 56(4):456-466.
王琳,祝亞鵬,衛(wèi)寶立,等,2018. 快速發(fā)展的中小城市地表熱環(huán)境及水體溫度調(diào)控作用研究——以山東省濱州市為例[J]. 水土保持通報, 38(2):102-109.
王煜,唐力,朱海濤,等,2021. 基于多源遙感數(shù)據(jù)的城市熱環(huán)境響應(yīng)與歸因分析——以深圳市為例[J]. 水土保持通報, 41(22):8771-8782.
王澤宇,2017. 城市水域景觀的熱環(huán)境響應(yīng)研究[D]. 北京:中國地質(zhì)大學(xué).
熊曉峰,張德州,2021. 長三角地區(qū)地表覆蓋與城市熱島時空演變分析[J]. 地理空間信息, 19(11):71-74,119.
楊朝斌,何興元,張樹文,等,2016. 基于Landsat 8的城市熱島效應(yīng)與地表因子關(guān)系研究——以長春市為例[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 30(12):110-115.
岳文澤,徐麗華,2013. 城市典型水域景觀的熱環(huán)境效應(yīng)[J]. 生態(tài)學(xué)報, 33(6):1852-1859.
張棋斐,文雅,吳志峰,等,2018. 高密度建成區(qū)湖泊水體的熱緩釋效應(yīng)及其季相差異——以廣州市中心城區(qū)為例[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報, 27(7):1323-1334.
張周逸林,申廣榮,張婧穎,等,2021. 2007-2017年夏冬季上海市內(nèi)外圈層土地覆蓋與地表溫度的定量關(guān)系[J]. 水土保持通報, 41(1):88-96.
曾素平,時琢,趙梅芳,等, 2020. 城市水體對熱島的緩沖性能沿河岸距離的變化規(guī)律[J]. 生態(tài)學(xué)報, 40(15):5190-5202.
Aslan N, Koc-San D, 2016. Analysis of relationship between urban heat island effect and land use /cover type using Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI images[J]. ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLI-B8:821-828.
Bokaie M, Zarkesh M K, Arasteh P D, et al, 2016. Assessment of urban heat island based on the relationship between land surface temperature and land use/land cover in Tehran[J]. Sustainable Cities and Society, 23:94-104.
Cai Y B, Chen Y H, Tong C, 2019. Spatiotemporal evolution of urban green space and its impact on the urban thermal environment based on remote sensing data: A case study of Fuzhou City, China[J]. Urban Forestry & Urban Greening, 41:333-343.
Cai Z, Han G F, Chen M C, 2018. Do water bodies play an important role in the relationship between urban form and land surface temperature?[J]. Sustainable Cities and Society, 39:487-498.
Ganeshan M, Murtugudde R, Imhoff M L, 2013. A multi-city analysis of the UHI-influence on warm season rainfall[J]. Urban Climate, 6:1-23.
Gupta N, Mathew A, Khandelwal S, 2019. Analysis of cooling effect of water bodies on land surface temperature in nearby region: A case study of Ahmedabad and Chandigarh cities in India[J]. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 22(1):81-93.
Kemarau R A,Anak K R,Valentine E O, 2020. Analyses water bodies effect in mitigation of urban heat effect: Case study small size cities Kuching, Sarawak[J]. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 540(1): 012010.
Kim Y H, Baik J J, 2005. Spatial and temporal structure of the urban heat island in Seoul[J]. Journal of Applied Meteorology, 44(5):591-605.
(責(zé)任編輯? ?萬月華)
收稿日期:2022-05-12? ? ? 修回日期:2022-11-03
基金項目:福建農(nóng)林大學(xué)藝術(shù)學(xué)院、園林學(xué)院學(xué)科專業(yè)建設(shè)項目(YSYL-bdpy6)。
作者簡介:梁裕寧,1998年生,女,碩士研究生,研究方向為風(fēng)景園林規(guī)劃設(shè)計。E-mail:1201775021@fafu.edu.cn
通信作者:丁國昌,1970年生,男,博士,研究員,主要從事風(fēng)景園林規(guī)劃設(shè)計與城市綠色基礎(chǔ)設(shè)施教研工作。E-mail:fjdgc@fafu.edu.cn