环境景观格局对绿地冷岛效应的影响

杜红玉

快速城市化导致城市景观格局和过程的演变，造成城市地表覆被类型变化，进而导致城市地表热力学性质改变，催生了城市热岛效应等生态后果[1-2]。城市热岛效应已从一般的气候现象变为影响城市生态环境和可持续发展的八大环境问题之一[3]。城市热岛效应会给城市气候和居民的生产生活带来一系列的危害，如：加快光化学烟雾的形成，产生雾霾天气，导致空气质量恶化[4-5]、增加城市能源消耗[6-7]、危害居民健康[8-9]等。城市绿地能够有效降低地表温度，具有显著的冷岛效应[10-12]，如何优化城市绿地的规划设计以发挥其最大冷岛效应是当前研究的热点。

绿地产生冷岛效应的基础是能通过植物的光合作用和蒸腾作用吸收太阳辐射[13]。同时通过植物遮蔽功能拦截太阳辐射，增加气流交换等来降低周围地表温度[14-15]。绿地的冷岛效应受绿地的大小、形状、类型等因素影响[16-17]。Mikami等[18]通过研究日本不同大小的森林发现，森林面积超过20hm2时，其冷岛强度不再增加。赵芮等[19]研究发现，公园面积控制在20hm2左右能产生较高冷岛强度。花利忠等[20]研究公园冷岛强度由公园绿地面积、公园建筑面积和面积-周长形状指数(P/A)3个因子决定。除了对绿地的大小和形状进行比较外，还有学者对绿地的形状和内部结构进行研究。如：石蕾洁等[21]研究发现城市公园降温效果和公园面积、形状指数、绿地面积、水体面积、水体形状指数存在正相关，和绿地平均邻近度存在极强的正相关。雷金睿等[22]对不同景观格局绿地的冷岛效应进行研究，结果表明：绿地的冷岛效应与绿地所占景观斑块面积比(PLAND)、最大斑块指数(LPI)、聚集度指数(AI)呈显著正相关。

但当前大部分研究仅局限于绿地自身特性对绿地冷岛效应的影响，而绿地内外部的环境景观格局对冷岛效应的影响研究较少。因此，本研究以此为重点，探讨绿地的面积、形状及其内外部环境景观格局对其冷岛效应的影响。

1 研究区域概况

上海市位于东经120°51′～122°12′和北纬30°40′～31°53′，地处长江三角洲东沿，中国南北海岸的中心点。东临东海，北界长江，南临杭州湾，地理位置优越，交通便利；全市辖16个区，总面积约为6 340.5km2，南北长约120km，东西宽约100km。据统计资料显示，上海市多年平均气温15.2～15.7℃，最冷月(1月)平均气温4.8℃，最热月(7月)平均气温28.6℃；多年平均降雨量1 097.3mm，平均日照时数1 493.8h，无霜期269d[23]。

2 研究方法

2.1 绿地冷岛效应的定义

绿地冷岛效应(Green-space Cooling Island，GCI)可定义为绿地内部的温度低于周边环境温度的现象。在本研究中绿地冷岛效应包括以下三方面的内容：降温范围[Lmax(g)]、降温幅度[ΔTmax(g)]和降温梯度[Gtemp(g)]。将绿地周围地表温度与其距绿地边缘的距离绘制成地表温度曲线，如图1所示。

图1 绿地冷岛效应示意图

降温范围：地表温度曲线第一个转折点位置到绿地边缘的距离，单位为m。

降温幅度：地表温度曲线第一个转折点温度与绿地内部温度之差，单位为℃。

降温梯度：单位距离内的平均降温幅度，单位为℃/km。

2.2 地表温度反演

本研究选择2015年8月3日的上海市Landsat 8卫星遥感影像为数据源进行地表温度反演。根据前人研究可知，辐射传输方程法虽然计算过程较为复杂，但反演精度较为准确，精度达0.6℃[24]。因此本研究选用辐射传输方程法反演上海市地表温度，反演的地表温度结果如图2所示。

图2 上海市地表温度反演结果

2.3 绿地内外部景观格局指数的选择及提取

由于遥感影像热红外波段的空间分辨率为100m，因此本研究所选取的绿地面积均大于1hm2。本研究共筛选了68块面积大于1hm2的绿地作为研究对象(图3)。根据前人研究可知，景观形状指数和景观聚集度指数对绿地的降温效应影响最明显[25]。本研究从绿地内外的景观构成、景观形态和空间布局三方面选取12个景观指标定量描述绿地的空间特征，如表1所示。绿地面积和绿地内外各用地类型面积比例作为景观构成的指标。景观格局指数的计算在软件Fragstats 4.2中完成。

表1 绿地景观格局指标选择

图3 上海市外环线内地表温度及绿地样点位置

2.4 数据处理分析

首先应用ArcGIS 10.1软件分别做出68个绿地周边0～2 000m范围的缓冲区，在这2 000m范围内无其他绿地。然后与温度图层相互叠加，得到2 000m范围内缓冲区的地表温度图像。然后应用MATLAB 2014软件提取出宽度为10m的各缓冲环的平均地表温度，并绘成如图1所示的地表温度曲线。其中，横轴代表缓冲区距离绿地边缘的距离，纵轴代表地表温度。根据前人的研究可知，温度曲线的第一个转折点即为最大的降温范围[26]。最后选择温度曲线剧烈变化或者达到平稳状态的位置为转折点。

统计分析过程则在SPSS 19.0软件中完成。Pearson相关性分析用来探究各影响因子之间的相关性，剔除相关性强的影响因子；多元回归分析用来定量研究绿地冷岛效应与各影响因子间的定量关系。

3 结果与分析

3.1 绿地冷岛效应特征

根据地表温度反演结果可知，上海市中心城区绿地2015年8月3日的平均温度为38.63℃，低于上海市外环线内的平均温度(40.7℃)。根据表2可知，各绿地对周边环境的降温特征均表现为：地表温度随其距绿地距离的增大而逐渐升高，当距离达到一定值后，地表温度的变化趋缓。这一现象说明绿地的冷岛效应存在一定的有效范围，本研究中绿地样本的降温范围为0.09～1.61km，平均降温范围为0.57km；降温幅度为0.78～5.20℃，平均降温幅度为2.63℃；降温梯度为1.44～18.71℃/km，平均降温梯度为5.86℃/km。

表2 绿地样点特征及其冷岛效应

3.2 绿地冷岛效应影响因素研究

表1列出的绿地内外部景观格局指数均作为本研究的绿地冷岛效应影响因素，在进一步研究绿地内外部景观格局对其降温范围、降温幅度以及降温梯度的影响前，首先对各影响因素间的关系进行相关性分析，以排除影响因素间的强相关关系。

各影响因素间的相关性分析结果如表3所示。由该结果可知PGgi与Sg存在正相关关系。其原因是本文选择的绿地类型为高植被覆盖率的街头绿地和城市公园绿地纯植物和城市公园绿地，这类绿地面积越大，园路等不透水面的面积占比就越小，内部植物群落占比就越高，即Sg增大，PGgi也相应提高。在后续研究中可去除PGgi这一因素，仅保留Sg。此外，PCgo与PGgo存在显著负相关关系，其原因是绿地周围环境主要由植被、不透水面和水体3种景观元素组成，其中水体相对其他景观元素较少，因此PGgo与PCgo存在显著负相关关系，所以可在后面的研究中排除PGgo，保留PCgo。MNNgi与MNNci、MNNgo与MNNco存在显著正相关关系，但由于绿地内外部环境中主要由植被、不透水面和水体3种景观元素组成，其中水体相对其他景观元素较少，因此当某一景观分布较分散或较聚集时，另一景观类型也存在同样趋势，为了统一，在后面的研究中排除MNNgi和MNNgo，保留MNNci和MNNco。

表3 绿地冷岛效应影响因子的相关性分析

3.3 环境景观格局配置对绿地冷岛效应的影响

3.3.1 景观格局配置对绿地降温范围的影响

由表4可知，Lmax(g)与Sg具有显著的正相关关系，即Sg越大，Lmax(g)越远。其原因是Sg越大，绿地自身温度越低，且与周围环境的接触面积越大，Lmax(g)越远。

表4 绿地降温范围与其影响因子之间的相关关系

Lmax(g)与绿地内部环境景观构成的相关性不显著(P>0.05)，表明绿地斑块内部环境景观构成对绿地的降温范围影响不显著。其原因可能是由于绿地内部以植被为主，不同绿地间各景观构成的百分比相差不大，故绿地内部环境景观构成对其降温范围影响不大。

Lmax(g)与绿地外部环境构成关系显著。外部环境中PCgo越小，Lmax(g)越远，其原因为：若绿地周围存在大量不透水面，会增加太阳辐射能的吸收，提高绿地周边环境的温度，由于绿地可吸收周围环境的热量，因此绿地自身温度也会提高，从而使得Lmax(g)变小。PWgo对绿地降温范围的影响较小，其原因可能是由于绿地周边存在水体的样本太少，无法从统计上发现明显规律。

Lmax(g)与绿地内外部环境中景观的空间格局具有较显著的相关性，与MNNci和MNNco显著正相关(P<0.01)，表明绿地内外部不透水面景观分布越分散，绿地的降温范围越远。该结论与前人的研究结论相一致[27]。

根据上述研究可知，Sg越大、PCgo越小，绿地内外部不透水面景观分布越分散，绿地的降温范围越远。大面积绿地的降温范围大于小面积绿地；若要增大绿地的降温范围，可采取适当减少周边环境中不透水面斑块面积或分散布置绿地内外部不透水面景观等措施 。

3.3.2 景观格局配置对绿地降温幅度的影响

通过对ΔTmax(g)与其内外部环境指标间的相关性研究(表5)可知，ΔTmax(g)除与Sg呈显著正相关(P<0.05)外，与其他影响因素间的相关性均不显著，由此可知，绿地降温幅度主要受绿地斑块面积大小的影响。其他影响因素与绿地降温幅度间相关性虽不显著，但仍对ΔTmax(g)有一定的影响。ΔTmax(g)与LSIg、PWgi、MNNci、MNNco正相关；与绿地外部PWgo正相关，与PCgo负相关。表明绿地斑块的形状越复杂，绿地内外部水体斑块面积越大，绿地内外部环境中不透水面景观越分散，ΔTmax(g)越大。

表5 绿地降温幅度与其影响因子之间的相关关系

Sg越大、PWgi越高、PCgi越低，绿地自身温度越低，可增大绿地与周边环境的温差，进而增大ΔTmax(g)。

LSIg越大，ΔTmax(g)越大。其原因是形状复杂的绿地，可增强与周边环境的接触和气流交换，进而增大了Lmax(g)。距离绿地越远处的环境地表温度越高，进而绿地与环境间的温差越大，ΔTmax(g)越大。

绿地的外部环境中，PWgo越大，外部环境的Lmax(g)越大，距离绿地边缘越远，环境的温度越高，ΔTmax(g)越大。而绿地的外部环境中当PCgo较高时，缩短了绿地的降温范围，进而减少了绿地内外环境的温差，使ΔTmax(g)降低。

MNNci和MNNco越大，即不透水面的景观空间分布越分散，绿地内部的自身温度越低，进而增大了绿地内外部的温度差，增大了ΔTmax(g)[27]。

在未来的绿地规划设计中，若要增大ΔTmax(g)，则应适当增大绿地面积；若在绿地面积一定的条件下，应尽量使绿地边缘形状复杂化，增加内外环境中的水体面积，减少不透水面面积。在空间配置上，尽量使绿地内外部景观中的不透水面景观分散分布，增大ΔTmax(g)。

3.3.3 景观格局配置对绿地降温梯度的影响

本研究所指的降温梯度[Gtemp(g)]是指每千米内的降温幅度，即表示为单位距离的降温效率。Gtemp(g)越高，说明其降温效率越高。根据表6可知，Gtemp(g)与绿地斑块面积、绿地形状指数和绿地内外部水体斑块面积相关性较为显著，与其他环境要素之间相关性不显著。Gtemp(g)与Sg呈负相关(R=-0.212)；与LSIg呈显著正相关(R=0.494，P<0.01)；与PWgi、PWgo均呈显著正相关(P<0.05)。即绿地的面积越大、绿地的形状越复杂、绿地内外环境中水体斑块面积越大，绿地的降温效率越高。

表6 绿地降温梯度与其影响因子之间的相关关系

根据上述研究可知，一个大面积的绿地降温效率，小于多个小面积绿地的降温效率。因此在进行绿地景观规划设计时，为了增大短距离内绿地的降温效果，可设计多个小面积的绿地来替代大面积绿地斑块。

根据上述研究可知，绿地斑块的形状对绿地降温幅度的影响强于对绿地降温范围的影响。即绿地的形状越复杂，对绿地降温范围的影响不显著，但却显著地增大了绿地的降温幅度，因此绿地的降温效率越高。

同理，绿地内外环境中水体面积的大小对绿地降温幅度的影响呈显著正相关，而对其降温范围的影响并不显著。因此，绿地内外环境中水体面积越大，其降温效率越高。

4 结论

本研究以上海市中心城区68个面积大于1hm2的绿地为研究对象，探讨了绿地冷岛效应的空间规律及其影响因素，这对未来城市管理和规划者进行城市绿地系统设计和园林绿地设计具有一定的参考价值。综合上述研究，本文将分别从绿地系统设计和园林绿地设计2个层面梳理讨论能够增强绿地冷岛效应的优化策略。

4.1 城市绿地系统优化策略

根据上述研究可知，绿地的斑块面积越大、形状越复杂、绿地外部环境中不透水面景观分布越分散，其冷岛效应越强。因此，应将城市内外的大型绿地及小面积零星分布的绿地整合起来，构建大型的绿地生态网络，这将有助于增大绿地面积，使绿地形态更为复杂，且同时能够有效打破外部环境中不透水面景观的连通性，使其分散分布，进而增强绿地的冷岛效应。

4.2 城市绿地景观优化策略

对于单块园林绿地而言，在进行绿地景观设计时，为增强一定面积绿地的冷岛效应，可通过适当提高绿地边界形态的复杂度、适当提高绿地内外部环境中水体斑块的面积、降低不透水面斑块面积或分散布置绿地内外部环境中的不透水面景观等措施来实现。

绿地可通过光合作用、蒸腾作用和改变气流交换等手段降低周边环境温度，而其内外部的环境配置亦可直接影响其冷岛效应。通过探究环境景观格局要素对绿地冷岛效应的影响，可更为全面地了解环境格局对响绿地冷岛效应的影响，弥补当然相关研究的空缺，这对提升有限土地空间内的绿地冷岛效应具有重要意义。

注：文中图片均由作者绘制。