阮梦婕 关艺蕾 朱春阳

华中农业大学园艺林学学院 武汉 430070

快速城市化进程导致城市下垫面的物质材料构成和立体几何形状发生改变,影响城市空间大气流动,引发一系列诸如热岛效应、干岛效应等的城市生态环境问题[1]。城市规模、景观组分以及空间构型3类因素对城市热岛效应具有主要驱动作用,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和不透水地表面积是热岛效应的关键影响指标[2]。城市热环境作为城市生态安全的重要组成部分,已经成为影响城市生态环境和维持城市可持续发展的重大风险问题,并引起社会各界的广泛关注[3－4]。夏季城市广场下垫面是城市开敞空间的活动热力区域,广场空气温湿度的环境影响因子对于改善城市开敞活动空间的环境质量具有重要意义[5]。

城市空间结构具有高度复杂性和异质性,空气温湿度受到多种环境因子的影响。研究表明,气温与地表温度之间存在中等至强相关关系[6],Nichol[7]指出日间气温与地表温度的相关系数达到0.81；同时,城市下垫面性质也对城市热环境产生较大影响,其中不透水面如建筑、道路、混凝土等硬质下垫面与城市热岛的空间分布具有显著的正相关关系,是导致热岛效应的主要原因[8－9]；此外,人口密度也是形成城市热岛、导致城市最低气温上升的主要因素[10－11]；NDVI与空气相对湿度和年均气温也具有显著的相关关系,且与相对湿度的相关程度较气温更强[12]。

以往大量研究主要集中在探究何种类型环境因子对城市空气温湿度具有影响作用及其影响程度,但缺乏针对空气温湿度与环境影响因子间的尺度相关关系的研究。因此,本研究以城市居民活动热力集中的广场类型下垫面为研究对象,以空气温度、相对湿度为观测指标,分析夏季广场空气温湿度值、日较差值、广场－绿地温湿度差值与周边环境因子(测试点周边25~3 000 m缓冲区内地表温度、硬质下垫面面积、绿地面积、NDVI、交通道路长度和人口密度变量)间的相关关系,以及影响测试点空气温湿度的关键环境因子,探究空气温湿度与环境影响因子间的空间相关尺度,从而对关键相关尺度范围进行界定,为城市公共开敞活动空间建成环境的规划设计提供科学的理论依据。

1 研究区域概况与研究方法

1.1 研究区域概况

湖北省武汉市(113°41′~115°05′E,29°58′~31°22′N)位于华中江汉平原东部、长江中下游地区；属北亚热带季风气候,常年雨量丰沛、日照充足、雨热同季,年均降水量为1 150~1 450 mm；夏季炎热,7、8月平均气温最高,为28.7℃；夏季主导风向为西南风和南风。

1.2 研究样点的布设与温湿度观测

选取武汉市主城区内面积大于500 m2、立地条件相似的8块广场下垫面作为样地,8块样地为:磨山景区南门入口广场(2 550 m2)、马鞍山森林公园西门侧广场(771 m2)、麦普利斯广场(5 166 m2)、戴家湖公园北门入口广场(1 509 m2)、闽东国际城广场(2 039 m2)、北大资源首座广场(1 332 m2)、兴业银行江岸支行广场(742 m2)、王家墩公园10号门入口广场(5 931 m2)。分别在各样地内选择硬质广场、行道树(对照组)两种下垫面布置测点,每种下垫面分别布设3个测点,每块样地共6个测点。采用小尺度定量测定的方法,选择2019年7月晴朗且气候条件相似的3 d,每日分别在 8 ∶00—9 ∶00、12∶00—13∶00、16∶00—17∶00时段于距地面1.5 m高处连续观测。8块样地采用同步开展数据观测的方式,每块样地布设1台手持温湿度测试仪(德图testo 625),移动读取样地内6个测点数据,取每个时段内测点温湿度平均值进行数据分析。温度测定范围为－10℃~60℃,分辨率为0.1℃；相对湿度测定范围为0~100%,分辨率为0.1%。

1.3 环境因子的获取和数据处理

1.3.1 环境因子的获取

分别对测点周边25 m、50 m、100 m、150 m、200 m、250 m、300 m、350 m、400 m、450 m、500 m、1 000 m、1 500 m、2 000 m、2 500 m和3 000 m范围建立缓冲区,并提取不同尺度缓冲区内的环境因子变量,包括地表温度、NDVI、绿地面积、硬质下垫面面积、交通道路长度、人口密度。各环境因子提取方法如下:

1)地表温度与NDVI。使用ENVI 5.3对2019年7月Landsat8 OLI/TIRS多光谱遥感影像进行大气校正法反演地表温度:首先对影像进行辐射定标、大气校正、图像融合和裁剪预处理,再利用第4、5波段计算NDVI,利用第10波段反演地表温度。

2)绿地面积、硬质下垫面面积。使用ENVI classic对2019年7月Spot6遥感影像进行预处理和目视解译,识别出主要土地利用类型,将其分为绿地、硬质下垫面和水体3种类型,结合实地调研校正数据,使用Arcmap 10.0对绿地、硬质下垫面面积数据进行统计。

3)交通道路长度。使用Arcmap 10.0对武汉市主城区内分布的各级别交通道路数据进行叠加计算,结合实地调研校正数据,统计交通道路长度数据。

4)人口密度。使用Arcmap 10.0对各街道人口密度矢量点数据进行克里金插值处理,得到人口密度分布数据。

将以上数据导入Arcmap10.0进行相交运算,提取各项环境影响因子在不同缓冲区范围内的分布情况(图1)。

1.3.2数据处理

采用SPSS 19和R Studio中“corrr”包分析环境因子与测试指标间的相关性。

2 结果与分析

2.1 夏季广场空气温湿度值与环境因子尺度相关性

分别将8块广场的空气温度、相对湿度值与不同尺度缓冲区内各项环境因子进行相关性分析。结果(表1)表明:相较于气温而言,3 d空气相对湿度均值与环境因子的尺度效应更为显著,其中绿地面积(50~1 000 m)、硬质下垫面面积(50~500 m)、NDVI(100~1 000 m)和地表温度(400~1 000 m)与相对湿度具有显著(P<0.05)相关性；测点周边100 m、350 m绿地面积与相对湿度呈极显著(P<0.01)正相关；测点周边100 m、250~350 m硬质下垫面面积与相对湿度呈极显著(P<0.01)负相关；测点周边100~400 m的NDVI与相对湿度呈极显著(P<0.01)正相关。由于3 d气温均值与不同尺度缓冲区内各项环境因子未表现出显著相关关系,因此,通过分别计算每日气温均值与不同尺度缓冲区内环境因子的相关性,发现第2 d气温与地表温度(25~50 m、150~500 m)呈显著(P<0.05)正相关。此外,环境因子与温湿度的相关性存在明显的尺度效应:50 m缓冲区地表温度对气温影响最强；100 m缓冲区内绿地面积、硬质下垫面面积、250 m缓冲区NDVI、500 m缓冲区地表温度对相对湿度的影响最强。

表1 不同空间尺度下空气温湿度与环境因子的双变量线性相关性

从不同尺度缓冲区相关性系数r值大小的变化趋势看,温湿度均值与各项环境因子r均表现出先增大、并在强相关缓冲区尺度达到最大值后减小的趋势。在25~350 m缓冲区,与相对湿度相关的环境因子数量随缓冲区尺度的增加而增加；在400~500 m缓冲区,4种环境因子均与相对湿度表现出显著相关性；在1 000 m以上缓冲区,相关环境因子数量减少。表明400~500 m缓冲区是绿地面积、硬质下垫面面积、NDVI、地表温度同时对空气温湿度产生影响的关键区间。

2.2 夏季广场－行道树空气温湿度差值与环境因子尺度相关性

将行道树下垫面测点空气温湿度作为对照组,分别计算夏季3 d各广场测点与行道树测点的空气温湿度差值,与不同范围缓冲区内的环境因子进行相关性分析。结果(图2)表明:广场－行道树空气温湿度差值与绿地面积显著相关,其中温度差值与测点周边2 000~3 000 m绿地面积呈显著(P<0.05)正相关,与测点周边2 000 m绿地面积相关性较明显(r为0.749),与测点周边2 500 m、3 000 m绿地面积r分别为0.711和0.730；相对湿度差值与测点周边1 000 m、2 000 m、2 500 m绿地面积呈显著(P<0.05)负相关,r分别为0.731、0.823、0.811,其中与测点周边3 000 m绿地面积呈极显著(P<0.01)负相关,r值为0.858。从各缓冲区相关性的总体变化趋势看,随着缓冲区范围的增大,空气温湿度差值与绿地面积的相关性也逐渐增强。

图2 广场－行道树空气温湿度差值与环境因子相关性网络图

2.3 夏季广场空气温湿度日较差与环境因子尺度相关性

分别计算夏季3 d各广场测点的8∶00—9∶00与16∶00—17∶00时段的空气温度、相对湿度差值作为日较差值[13],与不同范围缓冲区内的环境因子进行相关性分析。结果(图3)表明,温湿度日较差主要与交通道路长度具有显著相关性。温度日较差与测点周边150 m、450~1 000 m缓冲区内的交通道路长度呈显著(P<0.05)负相关,其中与500 m缓冲区内交通道路长度相关性较明显(r值为0.786),与150 m、450 m、1 000 m、1 500 m缓冲区内的交通道路长度r分别为0.722、0.737、0.784、0.702。相对湿度日较差与450~1 500 m缓冲区内交通道路长度呈显著(P<0.05)负相关,其中与1 000 m缓冲区内交通道路长度相关性更明显(r值为0.823),与450 m、500 m、1 500 m缓冲区内交通道路长度r分别为0.751、0.800、0.798。通过观察25~3 000 m缓冲区内温度日较差与交通道路长度的相关性变化趋势可以看出,在25~1 000 m缓冲区内r呈现增大趋势,而在1 000~3 000 m缓冲区内的r则开始减小,说明1 000 m缓冲区之内的交通道路长度对温湿度日较差影响作用比较明显。

图3 空气温湿度日较差值与环境因子相关性网络图

3 结论与讨论

3.1 结论

环境因子对空气温湿度的影响存在尺度效应,不同环境影响因子分别在特定的尺度上表现出与空气温湿度、广场－行道树空间温湿度差值、广场温湿度日较差指标的最强相关关系。

夏季城市广场气温的的关键影响因子以50 m缓冲区内地表温度更显著；相对湿度的关键影响因子包括100 m缓冲区内绿地面积和硬质下垫面面积、250 m缓冲区NDVI、500 m缓冲区内地表温度,其中硬质下垫面面积对相对湿度影响作用最为显著,可见空气温湿度与各环境影响因子的显著相关尺度存在一定差异。400~500 m缓冲区是绿地面积、硬质下垫面面积、NDVI、地表温度对空气温湿度的协同影响区间。增加广场建成环境绿地面积、减少硬质下垫面面积、提高NDVI可以改善夏季城市广场的空气温湿度。

广场－行道树温度差值的关键影响因子是2 000 m缓冲区内绿地面积；相对湿度差值的关键影响因子是3 000 m缓冲区内绿地面积。增加广场建成环境中绿地面积能够有效改善广场的热环境效应。

广场温度日较差的关键影响因子是500 m缓冲区内交通道路长度；相对湿度日较差的关键影响因子是1 000 m缓冲区内交通道路长度。对于温湿度日较差而言,其主导影响因子是交通道路长度,这亦是加剧城市热岛效应的主要因素之一,因此,减少广场建成环境中的交通道路长度能够有效改善广场的热容量存储与释放,从而改善城市广场的热环境效应。

3.2 讨论

各环境影响因子中,绿地面积是影响温湿度差值变化的关键因子。相关研究也证实,合理布置城市绿地是缓解热岛效应的有效措施,绿地的降温增湿效应与绿地面积大小有关,绿地面积越大则温湿效应越强[14－17]。同时也可看出行道树下垫面的植被因素发挥了良好的降温增湿效应,说明绿化与硬质相结合的降温增湿效应显著优于单一硬质[18－19]。然而,由于城市用地规划的限制,近年来对绿地面积改善温湿效应的阈值研究表明,单一增加绿地面积已经不是城市热岛问题最佳解决策略。为了有效发挥城市绿色基础设施的作用,需要对不同大小、形状和不同组合的景观格局进行科学配置,得出各类景观组分的有效面积配比[20]。