肖湘東

丁 敏

董 麗*

王怡倩

王利芬

城市公園綠地作為城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，其具有多方效益，可以降溫增濕、減少太陽輻射，從而調(diào)節(jié)局部微氣候、改善人體舒適度等[2-3]。尤其是在炎熱夏季，酷暑時節(jié)的室外環(huán)境溫度較高，公園內(nèi)的植物與水體不僅可以吸收大量太陽輻射，降低近地面的溫度，同時還可以蒸發(fā)出大量水汽，增加環(huán)境濕度，對于改善室外空間熱環(huán)境、調(diào)節(jié)城市氣候及提高市民綜合體感舒適度都具有非常重要的意義[4-8]。

在以往城市公園綠地微氣候的相關(guān)研究中，主要集中于公園綠地內(nèi)部組成與其幾何結(jié)構(gòu)特征2個方面[9]。一方面，城市公園綠地內(nèi)部的道路廣場、林地、草坪、水體和建筑等不同下墊面組成和比例對于一定范圍內(nèi)的微氣候影響顯著，其中，由于水體具有熱容量大、反射率小等特征，水體的面積和布局對微氣候的影響更為突出，且研究發(fā)現(xiàn)濱水綠地相較于其他綠地的降溫增濕效應(yīng)更好[10-14]。另一方面，公園綠地特征，即周長、面積、周長面積比、郁閉度、形狀特征、分維數(shù)和綠地率等參數(shù)，均可對公園綠地的微氣候效應(yīng)產(chǎn)生顯著影響[15-17]。然而現(xiàn)有研究較為分散，將綠地內(nèi)部組成與其自身特征相結(jié)合的系統(tǒng)性研究較少。為此，本研究以蘇州工業(yè)園區(qū)9個不同公園為研究對象，所選公園或遠(yuǎn)或近臨近大型水域，因蘇州工業(yè)園區(qū)水域面積占蘇州工業(yè)園區(qū)總面積的42.5%，所以公園外這些城市水域?qū)珗@夏季微氣候效應(yīng)也具有重要影響。首先分析蘇州工業(yè)園區(qū)不同公園下墊面組成比例和自身特征、公園與水域距離等多樣化參數(shù)和其微氣候效應(yīng)的相關(guān)性，再進(jìn)一步構(gòu)建公園夏季降溫增濕作用的綜合預(yù)測模型，以此補(bǔ)充城市公園緩解夏季熱島效應(yīng)的研究和評價體系，為城市公園的總體規(guī)劃提供指導(dǎo)。

1 研究數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 樣地選擇

選擇蘇州工業(yè)園區(qū)9個主要公園作為研究對象。研究對象選擇主要依據(jù)以下幾個方面。首先，為保證9個公園綠地具有可比性，9個公園的綠地周長面積比、形狀指數(shù)、綠地率、郁閉度、公園與水域距離分布范圍等均有一定差別，周長面積比分布范圍為0.015～0.071，形狀指數(shù)分布范圍為1.12～1.66，綠地率分布范圍為36.24%～93.41%，郁閉度分布范圍為0.24～0.83，公園與水域距離分布范圍為0.32～5.32km。其次，9個公園綠地內(nèi)的下墊面類型均分為喬木、草地、水域、硬質(zhì)鋪裝和建筑5種下墊面。最后，所選公園綠地特征存在一定的差異，且研究樣地內(nèi)的植物均正常生長，養(yǎng)護(hù)現(xiàn)狀和養(yǎng)護(hù)措施基本一致。同時，設(shè)置了3個重復(fù)對照點，均設(shè)置在距離每個公園綠地約100m的空曠硬質(zhì)鋪裝場地，因此所選研究樣地和研究結(jié)論更具有一定的代表性(圖1)。

圖1 公園樣地布局和幾何形狀(作者改繪自遙感衛(wèi)片)

1.2 測點布置和測試內(nèi)容、時間及方法

城市熱島效應(yīng)引起的高溫炎熱天氣會影響居民人體舒適性[18-19]。已有研究表明，城市公園綠地能有效緩解夏季城市熱島效應(yīng)，因此，本試驗選擇在2018和2019年的每年7月15日—8月14日夏季白天時段進(jìn)行，避開雨天，數(shù)據(jù)采集天數(shù)為22d，天氣條件均為晴朗無風(fēng)(風(fēng)速<2m/s)[20]。根據(jù)本研究的目的和內(nèi)容，主要微氣候測定指標(biāo)為：空氣溫度和相對濕度；公園下墊面指標(biāo)為：喬木覆蓋率、草地覆蓋率、水域覆蓋率、硬質(zhì)鋪裝覆蓋率和建筑覆蓋率；公園綠地特征指標(biāo)為：周長、面積、周長面積比、形狀指數(shù)、分維數(shù)、綠地率、郁閉度、公園與水域距離，以上測定的各類指標(biāo)均為在相同天氣條件下，可能影響研究樣地之間溫濕效應(yīng)差異的主要因子，因此所選指標(biāo)具有一定的全面性和代表性。

目前，關(guān)于溫濕效應(yīng)的研究主要采用的方法是布點法和遙感法。遙感法主要通過圖像反演獲得溫濕度，該方法具有圖像直觀、時間和高度同步且覆蓋范圍廣的優(yōu)點，但溫濕度數(shù)據(jù)在局地不太準(zhǔn)確；而布點法主要通過實地連續(xù)觀測獲得溫濕度，相對遙感法，布點法可以更準(zhǔn)確地反映局地微氣候特征，可作為修正遙感法的方法，但布點法因為測點位置與數(shù)量限制，其研究具有一定局限性[21-25]。為了體現(xiàn)測點數(shù)量和分布的代表性和可行性，在每個研究樣地中不同類型的下墊面處設(shè)置3個測點，先將每個樣地的每個類型下墊面的溫濕度值進(jìn)行算術(shù)平均，再將所有測點的溫濕度值再進(jìn)行算術(shù)平均即得到各個研究樣地的溫濕度值。硬質(zhì)鋪裝的溫濕度測量主要選擇廣場或路面等景觀空間類型，沿著廣場中心點或道路中心線進(jìn)行線性觀測。水域主要是沿水岸邊進(jìn)行線性觀測。林地和草坪的觀測均選擇其中心點進(jìn)行觀測，且觀測樣方均是大于900m2的區(qū)域。林地主要選擇喬-草群落的林下空間進(jìn)行觀測，林地的樹種主要有香樟、銀杏、桂花、廣玉蘭、櫸樹、二球懸鈴木等。同時，在公園外100m的城市環(huán)境位置設(shè)置對照點，同步觀測溫濕度。為了使研究結(jié)論具有統(tǒng)計學(xué)意義，繼續(xù)將公園綠地的溫濕度值和對照點的溫濕度值算差值，差值大小即代表該研究樣地的降溫強(qiáng)度和增濕強(qiáng)度(表1)，計算公式如下：

式中，Tair為公園綠地與對照點的空氣溫度差值，即降溫強(qiáng)度；Tn為對照點的空氣溫度值；T為公園綠地內(nèi)的空氣溫度值。

式中，YRH為公園綠地與對照點的相對濕度差值，即增濕強(qiáng)度；RHn為對照點的相對濕度值；RHhn為公園綠地內(nèi)的相對濕度值。

關(guān)于公園綠地的特征指標(biāo)，本試驗主要的測定指標(biāo)為：周長、面積、周長面積比、形狀指數(shù)、分維數(shù)、綠地率、郁閉度、公園與水域距離。主要依據(jù)無人機(jī)(大疆MAVIC)航空照片作為參照，采用Adobe Photoshop CS6(Adobe Systems Inc)軟件并運(yùn)用計算公式計算出郁閉度和綠地率。采用AutoCAD 2020(Autodesk Computer Aided Design，Audesk，Inc.)軟件計算出公園周長、面積和公園與水域距離，運(yùn)用計算公式計算出周長面積比、形狀指數(shù)和分維數(shù)。郁閉度具體選點是在每個公園綠地內(nèi)，均勻選取4個觀測點進(jìn)行測定，4個觀測點的郁閉度值取算術(shù)平均即得該樣地的郁閉度值。本試驗還采用周長(P)、面積(A)、周長面積比(PA)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、分維數(shù)(Fd)等指標(biāo)來描述所選公園綠地的幾何特征[26]。計算公式如下。

景觀形狀指數(shù)計算公式為：

式中，LSI為景觀形狀指數(shù)；P為公園綠地的周長；A為公園綠地的面積。當(dāng)公園為圓形時，LSI的值最小，僅為1，所以當(dāng)公園綠地是其他形狀時，LSI的值均大于1。

周長面積比計算公式為：

式中，PA為周長面積比；P為公園綠地周長；A為公園綠地面積。

分維數(shù)計算公式為：

式中，F(xiàn)d為分維數(shù)；P為公園綠地周長；A為公園綠地面積；k為常數(shù)；Fd的值分布在1～2，當(dāng)Fd值越接近1，公園綠地的邊緣越簡單；當(dāng)Fd值等于1，公園綠地的邊緣是一條直線。

郁閉度計算公式為：

式中，CD為群落郁閉度；β為植物冠層范圍內(nèi)天空的像素值；α為植物冠層范圍的像素值。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

本試驗所選的9個公園綠地，在周長面積比、形狀指數(shù)、綠地率等指標(biāo)方面，是差異不顯著的研究樣地。在研究樣地中，將9個公園中的5種下墊面即喬木、草地、水域、硬質(zhì)鋪裝、建筑等覆蓋率和其降溫增濕作用進(jìn)行多元回歸分析(表1)。多元回歸方程如下：

表1 公園輪廓和結(jié)構(gòu)特征

式中，Y為公園綠地的降溫增濕作用；a0為常數(shù)；a1、a2、a3、an等為相應(yīng)自變量的多元回歸系數(shù)；X1、X2、X3、Xn等為具有顯著影響降溫增濕作用的自變量。

2 結(jié)果與分析

2.1 公園下墊面比例對降溫增濕強(qiáng)度的影響

表2顯示了9個公園的喬木覆蓋率、草地覆蓋率、水域覆蓋率、硬質(zhì)鋪裝覆蓋率、建筑覆蓋率5個變量對其降溫增濕作用的影響程度。由Pearson相關(guān)性結(jié)果可知，5種下墊面和降溫增濕強(qiáng)度均具有一定的相關(guān)性，其中喬木覆蓋率、草地覆蓋率、水域覆蓋率對降溫增濕強(qiáng)度影響呈正相關(guān)，且水域覆蓋率對降溫增濕強(qiáng)度正相關(guān)性最顯著，分別為0.074和0.816，表明以上3種變量越大，降溫增濕作用越大。因為水是比熱容較高的液體，夏季白天吸熱能力比植物強(qiáng)，在太陽長波輻射下，水汽蒸發(fā)，加上水域周邊空間通常較為開放，自然通風(fēng)效果更好，因此其降溫增濕作用更顯著。硬質(zhì)鋪裝覆蓋率、建筑覆蓋率對降溫增濕強(qiáng)度影響呈負(fù)相關(guān)，且建筑覆蓋率對降溫增濕強(qiáng)度負(fù)相關(guān)性最顯著，分別為0.664和3.442，表明以上2個變量越大，降溫增濕作用越小。由于硬化地表比熱容小，熱量迅速釋放，直接加熱其上空大氣，因此其與降溫作用呈顯著負(fù)相關(guān)。在5種下墊面類型中，草地覆蓋率、水域覆蓋率、硬質(zhì)鋪裝覆蓋率、建筑覆蓋率等4個變量對降溫增濕作用都有很好的解釋力。在此基礎(chǔ)上，建立了9個公園的降溫增濕強(qiáng)度預(yù)測模型，降溫強(qiáng)度模型為：

表2 公園下墊面與其降溫增濕強(qiáng)度多元回歸分析

增濕強(qiáng)度模型為：

式中，YT為公園的降溫強(qiáng)度；YRH為公園的增濕強(qiáng)度；X1為公園的喬木覆蓋率；X2為草地覆蓋率；X3為公園的水域覆蓋率；X4為公園的硬質(zhì)鋪裝覆蓋率；X5為公園的建筑覆蓋率。

2.2 公園特征、與水域距離對降溫增濕作用的影響

圖2、3分別顯示了9個公園在周長、面積、周長面積比、形狀指數(shù)、分維數(shù)、郁閉度、綠地率、公園與水域距離等因素與降溫增濕作用均值之間的相關(guān)性。在降溫增濕作用中，周長面積比、形狀指數(shù)、分維數(shù)、公園與水域距離與公園降溫增濕作用呈負(fù)相關(guān)，且周長面積比與公園降溫增濕作用負(fù)相關(guān)程度最顯著，公園與水域距離與公園降溫增濕作用負(fù)相關(guān)程度最不顯著，說明以上4種公園特征因子指數(shù)越低，公園降溫增濕作用越強(qiáng)。這可以解釋為公園的幾何形狀越偏離矩形或圓形，其降溫增濕作用越?。慌c水域距離越遠(yuǎn)，其降溫增濕作用也越小。周長、面積、郁閉度、綠地率與公園降溫作用呈正相關(guān)，其中，面積與公園降溫增濕作用正相關(guān)程度最顯著；其次是綠地率、郁閉度與公園降溫作用負(fù)相關(guān)程度最不顯著，周長、郁閉度與公園增濕作用負(fù)相關(guān)程度最不顯著，說明以上4種公園自身結(jié)構(gòu)因子指數(shù)越高，公園降溫增濕作用越強(qiáng)。這可以解釋為公園面積越大、形狀越接近于矩形或者圓形、綠地率越高，其降溫增濕作用越強(qiáng)。

圖2 公園的景觀多樣化參數(shù)與其降溫作用均值的相關(guān)性

圖3 公園的景觀多樣化參數(shù)與其增濕作用均值的相關(guān)性

綜合以上分析，公園相對濕度比公園空氣溫度受外部環(huán)境的影響更大，相對濕度也受公園自身特征的影響很大，因此增濕作用比降溫作用與公園特征因子與水域距離因子之間相關(guān)性更顯著。

2.3 公園特征、與水域距離與降溫增濕作用相關(guān)性分析

為了進(jìn)一步研究公園特征和與水域距離，將9個公園的景觀多樣化參數(shù)與公園降溫增濕作用之間進(jìn)行了多元回歸分析。表3顯示了降溫增濕作用多元回歸分析結(jié)果，形狀指數(shù)和降溫作用相關(guān)性不顯著，周長和增濕作用相關(guān)性不顯著，因此均被剔除。在公園特征和與水域距離因子中，主要是周長、面積、周長面積比、分維數(shù)、郁閉度、綠地率、公園與水域距離7個變量對公園的降溫作用有更大的貢獻(xiàn)(R=0.899，P<0.05)。而面積、周長面積比、分維數(shù)、郁閉度、綠地率、公園與水域距離7個變量則對公園的增濕作用有更大的貢獻(xiàn)(R=0.896，P<0.05)。為了更好地量化公園特征和與水域距離對降溫增濕作用的影響，同時避免7個變量之間的相互影響，針對公園降溫增濕作用，建立了預(yù)測模型，在預(yù)測模型中，這7個變量可以解釋公園大約69.7%的降溫作用，大約79.4%的增濕作用及降溫作用預(yù)測模型公式如下：

表3 公園的景觀多樣化參數(shù)與其降溫增濕作用多元回歸分析

增濕降溫作用預(yù)測模型公式如下：

式中，YT為公園的降溫作用；YRH為公園的增濕作用；X1為公園的周長；X3為公園的周長面積比；X4為公園的形狀指數(shù)；X5為公園的分維數(shù)；X6為公園的綠地率；X7為公園的郁閉度；X8為公園與水域距離。

綜合以上分析，因為周長面積比和景觀形狀指數(shù)控制了公園的形狀。因此，周長面積比和景觀形狀指數(shù)越小，公園形狀越接近圓形，公園內(nèi)部空間越穩(wěn)定。分維數(shù)是控制公園邊緣，分維數(shù)越低，公園的邊緣越接近于直線，公園內(nèi)部空間也越穩(wěn)定。公園內(nèi)部空間越穩(wěn)定，對太陽輻射的阻擋越有效，從而可以更有效地調(diào)節(jié)公園內(nèi)部空氣溫度，公園降溫增濕作用也越強(qiáng)。

為了進(jìn)一步驗證上述模型的可靠度，采用“交叉驗證法”分別對降溫作用和增濕作用的多元回歸模型進(jìn)行驗證[27-28]。研究表明降溫增濕作用的預(yù)測均值和實際均值之間差值范圍分別為0.13～2.90℃和0.05%～5.11%，降溫增濕強(qiáng)度預(yù)測模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差為1.81和3.35，這說明該模型預(yù)測降溫增濕強(qiáng)度均值與實際均值之間偏差分別為1.81℃和3.35%。圖4顯示了降溫作用模型的預(yù)測均值與實際均值的Pearson相關(guān)性系數(shù)為0.951，相關(guān)性極顯著。圖4顯示了增濕作用模型的預(yù)測均值與實際均值的Pearson相關(guān)性系數(shù)為0.935，相關(guān)性極顯著。綜上所述，多元回歸降溫增濕作用預(yù)測模型得到的預(yù)測均值與相應(yīng)實際均值之間存在極為顯著的相關(guān)性，這進(jìn)一步說明了上述降溫增濕作用的多元回歸模型預(yù)測值結(jié)果接近實際值，結(jié)果符合統(tǒng)計要求且具有統(tǒng)計學(xué)意義，對預(yù)測和評價不同公園微氣候效應(yīng)具有重要作用。

圖4 降溫增濕作用模型的預(yù)測均值與實際均值的相關(guān)性

3 討論

在本研究中，不同公園綠地的溫濕效應(yīng)差異較為顯著，且公園均對降溫增濕具有顯著作用。這也和前人研究的結(jié)論一致，公園綠地對太陽輻射的遮擋和吸收，加上自身光合作用和蒸騰蒸散作用均對公園內(nèi)的微氣候具有降溫增濕的調(diào)節(jié)作用[29]。晏海等研究發(fā)現(xiàn)，在夏季午后，林地覆蓋率對降溫作用影響最大，不透水路面因其熱容值較大，其覆蓋率對降溫作用影響最小[7]；秦仲等研究認(rèn)為公園的面積、喬木覆蓋率、周長、周長面積比、景觀形狀指數(shù)和分維數(shù)與降溫增濕作用均呈現(xiàn)較為顯著的相關(guān)關(guān)系，尤其以喬木覆蓋率相關(guān)性最顯著[26]。本研究也得到了以上類似結(jié)論。然而，公園內(nèi)的溫濕效應(yīng)和對城市局部環(huán)境熱島效應(yīng)的影響，除了其自身特征和下墊面組成等因素具有差異之外，與水域距離也是公園外對其微氣候效應(yīng)影響的重要因素。本研究發(fā)現(xiàn)，在公園下墊面因素中，水域因為熱容量大，因此其對降溫增濕作用比喬木和草地均更顯著。在公園形態(tài)中，其形狀越成扁平狀，邊緣線越曲折，其降溫增濕作用越??；其形狀越成矩形或圓形，邊緣線越平直，降溫增濕作用越大。

因此，在單個公園微氣候效應(yīng)研究的基礎(chǔ)上，比較分析不同公園的多樣化參數(shù)對其降溫增濕作用的影響，對于更加系統(tǒng)全面地揭示公園的微氣候效應(yīng)及其對城市局地環(huán)境熱島效應(yīng)的影響機(jī)制具有指導(dǎo)意義。

4 結(jié)論

在公園下墊面類型中，水域覆蓋率對公園的降溫增濕作用正相關(guān)性最顯著，其對公園降溫增濕作用貢獻(xiàn)最大。建筑覆蓋率對公園的降溫增濕作用負(fù)相關(guān)性最顯著。喬木覆蓋率、草地覆蓋率、水域覆蓋率、硬質(zhì)鋪裝覆蓋率、建筑覆蓋率5個下墊面類型可以解釋公園的降溫增濕作用。在公園的特征因子中，周長面積比與公園的降溫增濕作用負(fù)相關(guān)性最顯著。公園面積與公園降溫增濕作用的正相關(guān)性最顯著。周長面積比對公園的降溫增濕作用貢獻(xiàn)最大。公園相對濕度比公園空氣溫度受外部環(huán)境的影響更大，公園增濕作用比降溫作用與公園自身特征因子和與水域距離因子之間相關(guān)性更顯著。在公園特征參數(shù)和與水域距離因子中，主要是周長、周長面積比、形狀指數(shù)、分維數(shù)、郁閉度、綠地率、公園與水域距離等因子對公園的降溫增濕作用有更大的貢獻(xiàn)，這7個因子可以解釋公園大約69.7%的降溫作用及大約79.4%的增濕作用。

公園形態(tài)結(jié)構(gòu)各類指標(biāo)對公園溫濕效應(yīng)綜合影響研究表明：綠地面積每增加1hm2，降溫強(qiáng)度降低0.079℃，增濕強(qiáng)度增加0.67%；綠地周長每增加100m，降溫強(qiáng)度降低0.043℃，增濕強(qiáng)度增加0.23%；綠地周長面積比每增加0.01，降溫強(qiáng)度降低0.28℃，增濕強(qiáng)度增加0.71%；綠地郁閉度每增加0.1，降溫強(qiáng)度增加1.17℃，增濕強(qiáng)度增加2.49%。公園面積越大，葉面積指數(shù)和郁閉度越大，周長和綠地率越大，公園內(nèi)部植被就越茂密，其降溫增濕作用越強(qiáng)，其內(nèi)部溫度越低。公園的周長面積比、形狀指數(shù)、分維數(shù)等指標(biāo)越低，公園降溫增濕作用越強(qiáng)。周長面積比和景觀形狀指數(shù)越小，公園形態(tài)越接近于矩形或圓形，公園內(nèi)部空間越穩(wěn)定。對太陽輻射的阻擋越有效，可以更有效地調(diào)節(jié)公園內(nèi)部空氣溫度。公園與水域距離對公園溫濕效應(yīng)的研究表明，綠地距水域水邊距離按比例每增加1/4，降溫強(qiáng)度降低1.07℃，增濕強(qiáng)度降低4.46%。因水域具有熱容量較大，對太陽輻射的平均反射率較小，對太陽輻射中的短波輻射透射率較大的綜合物理效應(yīng)，其對鄰近水域的綠地溫濕效應(yīng)具有由近及遠(yuǎn)逐步減弱的輻射效應(yīng)。這也是造成綠地斑塊與水域的距離和其降溫增濕能力具有顯著相關(guān)性，水域形狀和面積對局地降溫增濕效應(yīng)影響顯著的主要原因。隨著喬木、草地覆蓋率及水域覆蓋率的增大，更易形成較強(qiáng)的局地環(huán)流，對周邊熱環(huán)境造成的影響也就越大，因此，公園降溫的影響強(qiáng)度與公園內(nèi)部林地、水域的面積呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，是影響公園內(nèi)外熱環(huán)境的關(guān)鍵因子。公園植物越茂密，綠地內(nèi)部水域面積越大、綠地斑塊邊界形狀越復(fù)雜化、公園外圍邊界越簡單化，且林地、硬質(zhì)鋪裝和建筑分散布置，將有助于進(jìn)一步發(fā)揮公園內(nèi)部的降溫效應(yīng)，這對最終指導(dǎo)城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃具有重要實踐意義。

注：文中圖片均由作者繪制。