刘 颂 邹清华 张 浪

（1.同济大学建筑与城市规划学院，上海 200092；2.上海市园林科学规划研究院，上海 200232）

降温距离与降温幅度是评价绿地冷岛效应的重要指标，其精度对分析绿地降温效益和影响绿地冷岛效应因素等具有重要作用，当前缺乏评价指标计算方法的精度对比研究。以2014年、2020年上海近郊区域29块大于1 hm2的绿地为样本，将各种方法计算的降温距离和降温幅度与绿地面积进行相关性检验以确定评价指标计算结果的精准性。结果表明：斜率法计算的降温距离与绿地面积显著相关，差值法计算的降温幅度与绿地面积显著相关，因此斜率法和差值法能更精准计算绿地降温距离和降温幅度，更适用于冷岛效应评价指标的测度。研究探讨并对比多种降温距离、降温幅度的计算方法，对提升绿地冷岛效应评价的准确性、合理进行绿地布局和减缓城市热岛效应提供科学依据。

城市绿地；冷岛效应；地表温度；降温距离；降温幅度

城市化进程不断加快改变了下垫面性质和结构，建设用地迅速扩张，绿地水体被不断侵占。城市人口急剧膨胀带来人为热排放加剧等问题日趋严重，这些影响城市热量平衡进而形成城市热岛效应。城市及其周边地区的气候条件发生了显著改变，并对全球气候变化与大气环流、区域大气污染物的增长、输送、扩散及沉降以及人体健康、能源耗散等产生深远的影响。城市热岛效应已经成为影响城市生态环境和可持续发展的8大环境问题之一[1]。

城市绿地能缓解城市热岛已达成共识，绿地通过植物遮阴、光合蒸腾[2]等作用拦截太阳辐射，增强城市近地面的大气对流强度等[3]，形成绿地内部温度低于绿地周边环境温度现象，即冷岛效应[4]，进而显著缓解城市热岛效应。研究表明城市绿地的形态、面积是影响城市绿地冷岛效应的主要因素，同时也受到区位、风向等因素的影响[4-11]。但如何精准评价绿地的冷岛效应仍是研究热点。

常见的城市绿地冷岛效应评价指标有两个：降温距离和降温幅度，通过将绿地周边地表温度沿距绿地边缘距离的梯度变化绘制成地表温度—距离变化曲线来反映（图1）。目前测度降温距离、降温幅度的方法有4种：（1）利用曲线变化的转折点来确定绿地的降温距离与幅度[4,7-8]，如杜红玉等[4]将绿地降温幅度定义为地表温度—距离第一个转折点处温度与绿地内部温度之差，降温距离定义为曲线第一个转折点位置到绿地边缘的距离；（2）用曲线的最高点代表绿地的降温距离与幅度[12-13]；（3）对温度—距离曲线进行拟合后计算降温距离、幅度[14-17]；（4）用单位距离温差变化反应周边降温波动进而判断有效降温距离[18]。

图1 地表温度—与绿地边缘距离变化曲线示意图Fig. 1 Schematic diagram of curve of land surface temperature-distance from green space edge

综上可见，当前对降温距离与降温幅度指标的计算方法多样，但缺乏对比分析与精准性检验，未能有效证明指标测度结果的可靠性。本研究以上海市外环以外城市近郊区域绿地的冷岛效应评价为例，选取2014年、2020年两期遥感影像以保证充足的数据样本，通过反演地表温度建立地表温度—距离变化曲线，采用多种降温距离、降温幅度计算方法并验证其精确度，为准确评价绿地冷岛效应提供科学参考。

1 研究区概况

上海市位于中国东部，120°51´-122°12´E，30°40´-31°53´N，地处长江和黄浦江入海汇合处，总面积6 340 km2。全市地势平坦，水网纵横。上海属亚热带季风气候，光照充足，雨量充沛。2021年上海人口总数达到2 487万，城市居民的人口比例达到88%以上，位于全国最高水平。

本研究根据《上海市生态空间专项规划（2021 - 2035）》选取外环绿带以外、近郊绿环以里的近郊区域绿地为研究对象（图2）。相较上海市主城区，近年来上海郊区正处于人口快速增长、建设用地不断增长的时期[19]，城市热岛效应变化显著。

图2 研究区域范围示意图（改绘自《上海市生态空间专项规划（2021 - 2035）》）Fig. 2 Study area schematic diagram

2 数据与研究方法

2.1 地表温度反演

本研究选取2014年6月1日至8月31日和2020年6月1日至8月31日Landsat8遥感影像分别进行中值合成，并采用大气校正方法进行地表温度反演，获得两个年份此时段平均地表温度图像。两期遥感影像可以保证充足的数据样本。2014年主城区平均温度方差为9.00，研究区域平均温度方差为8.35，2020年主城区平均温度方差为11.00，研究区域平均温度方差为12.46。2014年主城区地表温度比研究区域分布更离散，数据波动显著，而到2020年研究区域地表温度波动则比主城区更显著，这表明从2014到2020年间研究区域城市化进程加快，下垫面类型变化明显，热岛效应显著，选取此时段研究区域热岛效应显著，研究绿地冷岛效应具有代表性。遥感影像成像时间天气晴好，研究区域合成影像云量小于10%，数据质量较好，数据预处理过程主要包括投影转换、辐射定标、大气校正，图像切割等。所用Landsat8数据来自地理空间数据云，反演地表温度结果如图3。

图3 2014与2020年的6月1日-8月31日地表温度反演Fig. 3 Land surface temperature inversion from June 1 to August 31, 2014 and 2020

2.2 绿地提取

研究结合高分1号影像、百度地图等信息精确提取绿地信息，选择研究区域的29个公园作为研究对象（图4）。绿地选择遵循以下原则：

图4 29块绿地样本的空间分布Fig. 4 29 green space distribution

（1）绿地面积均大于1 hm2。相关研究表明，大于1 hm2城市绿地面积具有冷岛效应，小于1 hm2的绿地降温效果不显著，甚至可能生成热岛效应[20]。（2）绿地周边无大型水体、绿地等可能会影响冷岛效应的因素干扰。（3）绿地在2014 - 2020年间已经建成，无显著变化。

2.3 缓冲区分析

缓冲区法适用于研究绿地对周边环境的冷却范围和强度[6]。根据已有研究，上海市绿地冷岛效应的降温效果范围约为500 m[21]，因此本研究在每块绿地边界以30 m为间隔，向外生成20个缓冲区（环），即延伸至绿地外围600 m。利用ArcGIS将缓冲区与地表温度图叠加，得到各缓冲带内的平均地表温度，并根据缓冲区距离与地表温度建立地表温度—距离变化曲线。

2.4 绿地冷岛效应指标计算方法比较

2.4.1 降温距离的计算方法比较

现有降温距离计算方法可归纳为：转折点法[4,7-8]、最高点法[12-13]、拟合曲线法[14-17]、缓冲带差值法[18]。

（1）转折点法即常用的拐点法，将缓冲区距离—地表温度曲线产生的第一个转折点认定为绿地的降温距离（图5）。此方法最大程度地考虑绿地周边环境对降温效益的损耗，但周围温度变化可能并未达到稳定状态，因此测度的绿地降温距离可能较小，低于绿地实际降温范围的峰值。

图5 转折点法测度降温距离Fig. 5 The turning point method to determine the cooling distance

（2）最高点法则认为曲线的最高点为绿地冷岛效应的降温距离，此后温度急剧变化或趋于稳定，也是目前应用最为广泛的测度方法（图6）。此方法取降温距离的极大值，但绿地冷岛效应受周边环境、研究区域局地气候等因素变化的影响，按最高点法的降温距离取值可能过高或过低。

图6 最高点法测度降温距离Fig. 6 The maximum point method to determine the cooling distance

（3）拟合曲线法大多是对距离—地表温度曲线进行三次拟合后，选择拟合曲线最高点或曲线变化趋于平稳的稳定点计算绿地降温距离，可细分为拟合曲线—最高点法与拟合曲线—稳定点法（图7，图8）。拟合曲线法以较高精度曲线反应距离与地表温度变化情况，剔除异常值，更能反应普遍规律。但拟合曲线—最高点法更倾向于反映绿地降温距离最高取值所在的某段区间，精度仍有待提升。拟合曲线—稳定点法在曲线拟合基础上进一步选取平缓点，取值趋于同质，变化不显著，无法准确测度绿地冷岛效应能达到的降温距离。

图7 拟合曲线—最高点法测度降温距离Fig. 7 The fitting curve-highest point method to determine the cooling distance

图8 拟合曲线—稳定点法测度降温距离Fig. 8 The fitting curve-stable point method to determine the cooling distance

（4）缓冲带差值法根据相邻缓冲带温度差值—距离变化曲线，将首次温差为零时达到的距离视为绿地降温距离（图9）。此方法与转折点法相似，但在外界因素影响下绿地周边地表温度的突变干扰被忽略，使得降温距离取值可能较小。而且此方法在实际研究中多取对应缓冲区整数值作为降温距离，未根据曲线对降温距离进行进一步精确计算。

图9 缓冲带差值法测度降温距离Fig. 9 The buffer zone difference to determine the cooling distance

上述方法计算绿地的降温距离可归纳为对绿地周边温度波动点的选取，但多局限于曲线突变点，缺少对曲线达到稳定状态的精确测度，因此降温距离计算结果可能受到局部环境影响而存在误差。拟合曲线—稳定点法虽提出选择曲线变化趋于平稳的稳定点，但实际研究中通常主观测度，缺乏对稳定点前后的曲线变化稳定性的定量计算。因此以上降温距离测度方法均有一定局限性。

本研究提出斜率法，即计算距离—温度曲线的每一段斜率的绝对值并绘制图表分析斜率—距离变化，并将斜率达到最低点或此后变化趋于稳定的点视为绿地的降温距离（图10）。曲线波动情况可通过斜率精确反应，斜率最低处和变化趋于稳定时为温度—距离曲线变化最为平缓时刻，也是绿地冷岛效应能够影响的有效范围[22]。距离—温度曲线斜率能够更清晰反应随缓冲区距离的增长地表温度产生变化，能够精确计算绿地降温距离。

图10 斜率法测度降温距离Fig. 10 The slope method to determine the cooling distance

表1 绿地冷岛效应指标与测度方法Tab. 1 Green space cold island effect index and determination method

2.4.2 降温幅度的计算方法比较

常见降温幅度计算方法可分为对应点法（降温距离计算方法）和差值法。一些学者认为绿地降温距离为绿地冷岛效应可达到的有效范围，同时也体现了绿地对周边环境的最大降温幅度，因此提出对应点法（降温距离计算方法）。对应点法基于距离—温度曲线，由上述降温距离计算方法确定降温距离后，再将降温距离对应的地表温度与绿地内部温度差值视作有效降温幅度，可细分为对应点法（转折点）、对应点法（最高点）等。此方法计算的降温幅度受降温距离测度影响显著，可能存在较大偏差。同时，有学者提出差值法，认为绿地降温幅度计算应充分考虑研究区域整体环境情况，认为绿地内部与研究区域平均地表温度差值更能精确反应绿地的实际降温幅度，两种方法精度均有待验证。

2.4.3 计算准确度的验证依据

由前人研究可知，绿地降温幅度与降温距离与绿地面积均有显著相关性，且面积较大的绿地更易产生冷岛效应。杜红玉等[4]通过研究上海68块绿地发现可通过增大绿地面积提升绿地降温幅度，延长周边降温距离，促进绿地冷岛效应。王海涛等[5]发现公园水体、绿地面积与降温幅度显著相关，公园面积在16 hm2时降温范围达到变化阈值。Wang等[6]研究上海不同规模水平的公园时发现公园面积与公园平均地表温度显著相关，降温距离与公园面积同样具有显著相关性，且超过10 hm2的公园影响降温距离效果显著增强。Qiu等[7]研究表明公园越大，降温效果越好，降温距离与降温幅度均显著增长。Xiang等[9]在苏州的研究中表明绿地面积、周长面积比等与绿地降温幅度呈显著相关，部分小于10 hm2的绿地未能发挥绿地冷岛效应。Chen等[10]研究发现在夏季，绿地面积对绿地冷岛效应影响比形状指标更显著。仇宽彪等[11]研究上海林地斑块时发现，林地斑块面积越大、形状越规则，产生冷岛效应越显著。

因此，根据上述相关性结论，本研究通过SPSS 26分析不同计算方法的结果与绿地面积的相关性。由于选取的绿地样本位置相近，气候等环境因素影响可以忽略，因此可以认为，相关性越高，计算方法的精确度越高。

3 结果与分析

3.1 研究区域地表温度与绿地特征分析

2014年夏季研究区域平均地表温度37.1℃，2020年平均地表温度达40.1℃，可见在研究时段城市热岛效应显著上升，增长了3.0℃。研究选取的29块绿地面积范围在2.0 hm2～239.7 hm2间，规模涵盖大型、中型、小型等绿地（图11）。2014年与2020年绿地内部平均温度均低于研究区域平均温度，2014年绿地内部平均温度在32.7℃～36.5℃之间，与研究区域温差为0.6℃～4.4℃。2020年绿地内部平均温度在35.8℃～40.0℃之间，与研究区域温差为0.1℃～4.2℃。表明2014年与2020年绿地均产生冷岛效应。

图11 2014年与2020年绿地样本特征及平均温度Fig. 11 Sample characteristics and mean temperature of green space in 2014 and 2020

2014年，01号绿地内部均温最低，为32.7℃；28号绿地最高，为36.5℃。2020年，26号绿地内部均温最低，为35.8℃；14号绿地最高，为40.0℃。两年份的高温和低温绿地存在差异，主要是由于土地覆盖类型发生转变，更多耕地向建设用地转变，同时部分高层建筑在2014 - 2020年建成，建设用地产生更多热量。

由2014年和2020年绿地内部平均温度与绿地面积相关性可知，2014年和2020年绿地内部平均温度与绿地面积相关性系数分别为-0.23和-0.39*，表明绿地面积越大，绿地地表温度越低，与Wang等人的研究结果一致[20]，且2020年绿地面积对绿地内部温度降低的促进作用更加显著。因此，面积较大的绿地更易产生冷岛效应，与降温幅度、降温距离的相关性应更显著。

3.2 绿地冷岛效应指标测度

3.2.1 绿地降温距离的计算

本研究采用前述的6种测度方法对绿地的降温距离计算结果进行制图（图12），以11号绿地为例（绿地面积239.68 hm2，周长10.93 km），研究发现不同方法得出的降温距离差异较大（图13）：2014年和2020年转折点法计算绿地平均降温距离为88.8 m、105.6 m；最高点法计算绿地平均降温距离为182.5 m、186.4 m；拟合曲线—最高点法计算绿地平均降温距离为297.7 m、105.6 m；拟合曲线—稳定点法计算绿地平均降温距离为166.1 m、210 m；缓冲带差值法计算绿地平均降温距离为235.9 m、253.8 m；斜率法计算绿地平均降温距离为245.8 m、249.1 m。2014年平均降温距离测度，拟合曲线—最高点法＞斜率法＞缓冲带差值法＞最高点法＞拟合曲线—稳定点法＞转折点法，2020年平均降温距离测度，拟合曲线—最高点法＞缓冲带差值法＞斜率法＞拟合曲线—稳定点法＞最高点法﹥转折点法，拟合曲线—最高点法测度值最高，转折点法测度的距离较小，与上述提到的降温距离测度假设相近。拟合曲线削弱了绿地周边环境的微小影响，降温距离取值可能较高。转折点法重点考虑绿地周边对降温效益的损耗，忽略周围环境气候对绿地降温范围的促进作用，因此降温距离取值可能较低。

图12 多种方法测度11号绿地降温距离Fig. 12 Multiple methods to determine the cooling distance of No. 11 green space

图13 2014年与2020年绿地样本降温距离计算Fig. 13 Calculation of cooling distance between 2014 and 2020 green space samples

3.2.2 绿地降温幅度的计算

分别用对应点法、差值法计算选定绿地的降温幅度。对应点法需要先按照以上降温距离计算方法确定降温距离后，取值对应的温度点与绿地内温度做差值。差值法则直接计算即可（图14）。

图14 2014年与2020年绿地样本降温幅度计算Fig. 14 Calculation of cooling rate between 2014 and 2020 green space samples

由差值法可知2014年绿地平均降温幅度为2.3℃，降温幅度区间为0.6℃～4.4℃；2020年绿地平均降温幅度为1.7℃，降温幅度区间为0.1℃～4.2℃。对应点法计算的2014年平均降温幅度从2.4℃（对应点法—转折点）到3.0℃（对应点法—拟合曲线最高点），2020年从3.3℃（对应点法—转折点）到4.0℃（对应点法—缓冲带差值）。在降温幅度计算方法中，对应点法均大于差值法。对应点法在计算绿地周边的降温距离基础上提取对应温度值，计算与绿地内部温度差值，更易受到周边下垫面局部影响而获得较高的对应温度值，缺少对研究区域整体温度水平的把控，可能使得计算出的绿地降温幅度偏大。而差值法考虑研究区域均温，减少局地影响，能更客观准确地反映绿地是否产生冷岛效应以及效应水平。

3.3 绿地降温距离、幅度与绿地面积的相关性检验

本研究采用绿地面积与降温距离、降温幅度的相关性，来验证其准确性。由2014年和2020年绿地内部平均温度与绿地面积相关性分析可知，2020年绿地内部平均温度与绿地面积存在更显著相关关系，因此选取2020年绿地面积、降温距离和幅度数据进行指标计算方法的精度检验。2020年绿地面积与降温距离、幅度相关性如表2所示，斜率法计算的降温距离与绿地面积相关性最高，此计算方法的精确度最高。

表2 2020年绿地样本降温距离、降温幅度与绿地面积相关性Tab. 2 Correlation between cooling distance, cooling amplitude and green space area 2020

但如前所述最高点法不能确定周边温度变化的稳定区间，绿地产生的冷岛效应在最高点前可能已达到稳定状态，或者此后绿地降温效益未达临界点，因此计算值偏大或偏小。斜率法选取随距离增加周边地表温度波动达到最稳定状态的点，充分考虑环境对绿地冷岛效应的促进与削弱作用，避免突变、拟合精度不足等产生的影响，因此本研究认为该方法能够更准确地计算绿地的降温距离。

差值法相较对应点法计算的降温幅度与绿地面积有显著的相关性。对应点法基于绿地的最大降温距离计算降温幅度，会受到降温距离计算不准确的影响。且绿地周边温度波动与局地下垫面类型等有关，影响绿地降温效益，使降温幅度的计算出现偏差。差值法考虑研究区域在对应年份的环境背景，更能精确反应绿地的实际降温效果。

4 结论

作为绿地冷岛效应的重要评价指标，降温距离与降温幅度的测度方法多样。现有降温距离测度方法包含转折点法、最高点法、拟合曲线—最高点法、拟合曲线—稳定点法、缓冲带差值法。降温幅度计算方法包含对应点法与差值法，本质上是对绿地周边温度—距离变化点的计算。通过以上方法对上海市近郊区域29块绿地的降温幅度、降温距离进行计算，发现在本研究中面积较大的绿地更易产生冷岛效应，与前人研究一致，且2020年绿地面积对冷岛效应的促进作用更加显著。因此，根据2020年绿地面积与各指标计算方法测度结果相关性强弱，判断指标计算方法精确度较可靠。另外，各指标计算方法测度的降温幅度、降温距离的结果显示，绿地冷岛效应存在差距且精度检验不足，本研究提出斜率法提升指标计算精度。

由绿地面积与降温距离、降温幅度的相关性检验可知，斜率法计算的降温距离与绿地面积相关性较显著。这是因为斜率法充分考虑其他因素作用，探寻绿地周边温度变化最稳定状态，因而能精准计算绿地的降温距离。同时，差值法计算的降温幅度与绿地面积显著相关，表明研究区域的环境背景、区域地表温度对绿地降温幅度影响较显著，研究区域与绿地内部温差更能反应绿地的实际降温幅度。因此，斜率法和差值法能精准地计算绿地降温距离和降温幅度，更适宜用于绿地冷岛效应研究。

本研究仍存在一定的局限性，如不同研究区域可能导致研究结论的差异。另外，本研究进行精度验证是建立在降温距离、降温幅度的相关性检验之上的，还有待实地检测验证。