城市形態(tài)對(duì)夏季熱環(huán)境影響研究
——以天津中心城區(qū)為例

宋鑫博，黃鶴，郭軍，熊明明

天津市氣候中心，天津 300074

隨著中國(guó)城市化建設(shè)的快速推進(jìn)，城市不僅從二維方向上擴(kuò)張，同時(shí)也在垂直高度上拓展，形成了大量高密度建成區(qū)。城市建設(shè)在取得巨大社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也出現(xiàn)了嚴(yán)重的城市熱島現(xiàn)象。持續(xù)的高溫不僅嚴(yán)重威脅供水、供電等城市運(yùn)行，加劇能源短缺矛盾（梁榮等，2019），而且會(huì)降低城市的宜居性，導(dǎo)致城市人口發(fā)病率和死亡率升高（丁海燕等，2014）。因此，城市熱環(huán)境及其影響機(jī)制越來(lái)越受到科學(xué)界的重視，已有研究表明人為熱、太陽(yáng)輻射、下墊面類(lèi)型、土地開(kāi)發(fā)強(qiáng)度和房屋建筑對(duì)城市熱島強(qiáng)度產(chǎn)生較大影響（Peng et al.，2018；曹愛(ài)麗等，2008；徐涵秋，2009；魏勝龍等，2017），而城市地表覆蓋類(lèi)型和房屋建筑是城市熱島的重要驅(qū)動(dòng)因子之一（楊朝斌等，2016）。城市擴(kuò)張過(guò)程中，下墊面由自然植被、水體等轉(zhuǎn)變?yōu)榇罅咳斯そㄖ铮恋馗采w及其空間結(jié)構(gòu)的變化影響地表顯熱存儲(chǔ)和傳輸，導(dǎo)致嚴(yán)重的城市熱島現(xiàn)象。此外形狀各異的建筑物構(gòu)成的三維空間形態(tài)格局改變了風(fēng)場(chǎng)，對(duì)空氣流動(dòng)、太陽(yáng)輻射過(guò)程和夜間長(zhǎng)波輻射產(chǎn)生復(fù)雜影響，進(jìn)一步加劇城市熱島現(xiàn)象。因此如何優(yōu)化城市空間形態(tài)要素，改善城市熱環(huán)境，日益受到學(xué)者和決策部門(mén)的關(guān)注。近年來(lái)城市形態(tài)與熱環(huán)境影響機(jī)制研究主要圍繞城市地表景觀格局（Estoque et al.，2017；Liu et al.，2018；劉丹等，2018），建筑形態(tài)特征（Xu et al.，2017；Alavipanah et al.，2018；潘玥等，2017；孫喆，2020），建設(shè)用地及生態(tài)冷源空間分布狀況（Zhou et al.，2017；Masoudi et al.，2019；陳康林等，2016；王耀斌等，2017；郭宇等，2020）作為切入點(diǎn)開(kāi)展相關(guān)研究。

比較已有研究發(fā)現(xiàn)，受實(shí)驗(yàn)方法、研究對(duì)象、研究尺度、氣候條件的影響制約，不同學(xué)者的研究結(jié)論存在不一致的情況。Berger et al.（2017）定量化表達(dá)德國(guó)柏林市和科隆市 26種形態(tài)特征，研究發(fā)現(xiàn)兩個(gè)城市形態(tài)與地表溫度（Land Surface Temperature，LST）之間的關(guān)系明顯不同，結(jié)果主要受研究區(qū)地理位置、土地利用結(jié)構(gòu)影響；鄔尚霖等（2016）從街區(qū)尺度利用熱環(huán)境仿真模型模擬廣州典型街區(qū)白天和全天的熱環(huán)境，分析不同建筑密度產(chǎn)生的影響，結(jié)果表明適度提高建筑密度對(duì)街區(qū)熱環(huán)境有改善作用。Zheng et al.（2019）采用相關(guān)性分析和最小二乘法回歸方法開(kāi)展實(shí)驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)建筑高度和綠地率有明顯降溫作用，而建筑密度與地表溫度呈顯著正相關(guān)。蔡智等（2018）從局地氣候分區(qū)視角剖析重慶市空間形態(tài)格局，得出容積率、建筑密度、不透水面率、高度與地表溫度正相關(guān)，天空開(kāi)闊度與地表溫度負(fù)相關(guān)的結(jié)論；張海龍等（2016）基于高分辨率三維建筑數(shù)據(jù)計(jì)算天空開(kāi)闊度與迎風(fēng)面指數(shù)，同時(shí)指出天空開(kāi)闊度與熱島強(qiáng)度在夜間呈顯著負(fù)相關(guān)，白天呈線性正相關(guān)，而迎風(fēng)面指數(shù)在早晨和夜間呈對(duì)數(shù)關(guān)系，白天呈線性負(fù)相關(guān)。馮章獻(xiàn)等（2019）利用建筑和遙感等多源數(shù)據(jù)評(píng)估長(zhǎng)春市區(qū)迎風(fēng)面指數(shù)分異性，發(fā)現(xiàn)該指數(shù)與地表溫度正相關(guān)。Huang et al.（2019）利用高分辨率影像和地理信息數(shù)據(jù)深入分析二維、三維形態(tài)要素對(duì)地表溫度的影響，認(rèn)為二維要素的地表溫度調(diào)節(jié)能力更強(qiáng)。Yu et al.（2020）卻持不同觀點(diǎn)，指出三維形態(tài)指標(biāo)比傳統(tǒng)的二維形態(tài)指標(biāo)能更好地描述地表熱場(chǎng)的分異性。隨著天津城市化進(jìn)程加速，中心城區(qū)空間形態(tài)變化劇烈，其對(duì)市區(qū)熱環(huán)境的影響開(kāi)始顯現(xiàn)。遺憾的是，目前還沒(méi)有學(xué)者對(duì)天津市空間形態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)的梳理，該區(qū)域夏季城市形態(tài)的熱環(huán)境效應(yīng)有待深入研究；同時(shí)天津城市熱島現(xiàn)象在不同季節(jié)、晝夜更迭過(guò)程中都會(huì)出現(xiàn)（黃利萍等，2012），而形態(tài)要素對(duì)LST的影響研究主要集中在夏季，亟需開(kāi)展季節(jié)變化規(guī)律的相關(guān)研究。

綜上所述本文基于天津中心城區(qū)Landsat 8衛(wèi)星資料、土地覆蓋數(shù)據(jù)和三維建筑數(shù)據(jù)，借助遙感及GIS技術(shù)定量化表達(dá)地表溫度、城市形態(tài)特征，然后比較OLS模型與SLM模型，再利用最優(yōu)模型分析多城市形態(tài)要素交互作用下熱環(huán)境效應(yīng)及季節(jié)變化規(guī)律，探討城市形態(tài)對(duì)地表溫度的影響機(jī)理，以期為改善城市熱環(huán)境，建設(shè)宜居型城市提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)概況

天津位于華北平原東北部的海河各支流交匯處，行政區(qū)域介于 116°43′—118°04′E，38°34′—40°15′N(xiāo) 之間，屬于溫帶季風(fēng)氣候，主要受季風(fēng)環(huán)流影響，四季分明。本文研究區(qū)域?yàn)樘旖蚴型猸h(huán)線以內(nèi)中心城區(qū)（圖1），是天津的發(fā)祥地，也是政治文化教育經(jīng)濟(jì)商業(yè)中心。該區(qū)域北至北辰區(qū)新引河，南至津南區(qū)外環(huán)南路，東至東麗區(qū)空港經(jīng)濟(jì)區(qū)，西至西青區(qū)錦悅新城高層住宅區(qū)，面積約388 km2。天津城市發(fā)展歷史悠久，至今已有600年的歷史。中心城區(qū)被海河斜向貫穿，大部分街區(qū)以居住用途的多層建筑為主，在海河沿岸租界區(qū)原址上建成歷史文化街區(qū)。近 20多年天津市城市化進(jìn)程加快，摩天大樓拔地而起，綜合型購(gòu)物中心相繼落成，形成密集的商業(yè)圈；同時(shí)高端都市工業(yè)飛速發(fā)展，北辰區(qū)、西青區(qū)、津南區(qū)、東麗區(qū)均已開(kāi)發(fā)數(shù)量可觀的工業(yè)園區(qū)。除了大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，天津還致力打造生態(tài)宜居城市，中心城區(qū)擁有多個(gè)城市公園供居民休憩，規(guī)模較大的有天津水上公園、二宮公園、長(zhǎng)虹公園、天津人民公園、南翠屏公園、梅江公園等。

圖1 研究區(qū)概況Fig. 1 Overview of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

本研究所采用的Landsat 8遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)源于USGS官網(wǎng)https://earthexplorer.usgs.gov，研究數(shù)據(jù)為2018年8月23日單景影像，條帶號(hào)和行編號(hào)為122/33，所選影像成像質(zhì)量好，研究區(qū)晴朗無(wú)云。利用ENVI遙感軟件對(duì)影像進(jìn)行幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正、研究區(qū)裁剪等處理。土地覆蓋數(shù)據(jù)采用清華大學(xué)宮鵬教授團(tuán)隊(duì)研發(fā)的世界首套 10 m分辨率全球土地覆蓋數(shù)據(jù)集FROM-GLC10，該數(shù)據(jù)集提供更多空間細(xì)節(jié)（Gong et al.，2019），研究區(qū)土地覆蓋類(lèi)型分為水體、草地、不透水層，經(jīng)實(shí)地調(diào)查驗(yàn)證，F(xiàn)ROM-GLC10數(shù)據(jù)在研究區(qū)的總體分類(lèi)精度為88.7%，滿足研究的要求。包含建筑高度信息的天津市中心城區(qū)建筑矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于高德地圖，對(duì)其進(jìn)行坐標(biāo)投影轉(zhuǎn)換、高度屬性異常值刪除、非核心區(qū)孤立建筑物要素剔除等數(shù)據(jù)處理。

1.3 研究方法

1.3.1 地表溫度反演與分級(jí)

基于輻射傳輸方程法反演天津中心城區(qū)地表溫度，其原理是從傳感器處獲得的熱輻射總量減去大氣熱輻射量后得到地表發(fā)射的熱輻射強(qiáng)度，進(jìn)而計(jì)算出地表溫度。傳感器處獲得的熱輻射強(qiáng)度Lλ計(jì)算方程如式（1）所示。

式中：

ε——地表輻射率；

TS——用熱力學(xué)溫度表示的地表溫度；

B(Ts)——普朗克定律推導(dǎo)出的黑體在Ts溫度下的熱輻射強(qiáng)度；

τ——熱紅外波段大氣透過(guò)率；

L↑和L↓——大氣向上/向下輻射亮度。黑體在熱紅外波段輻射強(qiáng)度B(TS)如公式（2）所示。

式中：

Lλ可由影像DN值計(jì)算得出，而L↑、L↓和τ這3個(gè)參數(shù)可在NASA官網(wǎng)（http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/）中通過(guò)輸入影像中心經(jīng)緯度和成像時(shí)間來(lái)獲取（鄧睿等，2017）。ε通過(guò)將影像分為水體、建筑和植被，采用混合像元分解法計(jì)算得到的（覃志豪等，2004）。

最后根據(jù)傳感器接收的熱紅外波段輻射強(qiáng)度和普朗克公式的反函數(shù)計(jì)算地表溫度。

對(duì)于landsat8衛(wèi)星數(shù)據(jù)第10波段，式中K1，K2為常量。

為了更直觀形象的表達(dá)研究區(qū)地表熱場(chǎng)時(shí)空分布格局，本文將LST從熱力學(xué)溫度轉(zhuǎn)換成攝氏溫度，并采用標(biāo)準(zhǔn)差分類(lèi)方法（余德等，2014）對(duì)LST分為7級(jí)：極低溫區(qū)（Extremely Low LST Zone）、低溫區(qū)（Low LST Zone）、較低溫區(qū)（Relative Low LST Zone）、中溫區(qū)（Medium LST Zone）、較高溫區(qū)（Relative High LST Zone）、高溫區(qū)（High LST Zone）、極高溫區(qū)（Extremely High LST Zone），具體分類(lèi)設(shè)置如表1，其中LST均值為36.37 ℃，標(biāo)準(zhǔn)差為2.81 ℃。

表1 地表溫度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Classification criteria for land surface temperature

1.3.2 城市空間形態(tài)定量化表達(dá)

由于城市空間形態(tài)指數(shù)對(duì)熱環(huán)境的影響程度在數(shù)理統(tǒng)計(jì)上存在尺度相關(guān)關(guān)系，小尺度不能較好反映下墊面組分變化，而大尺度上不能精細(xì)刻畫(huà)形態(tài)指數(shù)（江穎慧等，2018），有學(xué)者發(fā)現(xiàn)研究尺度為100 m時(shí)空間形態(tài)對(duì)熱環(huán)境的影響顯著（Tong et al.，2017；楊若等，2019），因此本文顧及形態(tài)對(duì)地表溫度影響的尺度效應(yīng)和指標(biāo)估算的便捷性，確定研究尺度為120 m，然后借助GIS技術(shù)首先將天津中心城區(qū)劃分為120 m×120 m方形研究格網(wǎng)，再定量化表達(dá)每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)地表溫度、形態(tài)指標(biāo)。

城市形態(tài)定量化表達(dá)解決綜合表征城市三維景觀形態(tài)問(wèn)題，目前已建立許多形態(tài)指標(biāo)，可分為高度指標(biāo)、體積指標(biāo)、綜合指標(biāo)和建筑群陣列指標(biāo)，較為常用并且對(duì)熱環(huán)境有顯著影響形態(tài)指標(biāo)的包括天空開(kāi)闊度（Sky View Factor，SVF）、容積率（Floor Area Ration，F(xiàn)AR）、建筑密度（Build Density，BD）和建筑高度（Build Height，BH）等（周偉奇等，2020）。大量研究表明不透水層百分比（Impervious Surface Percentage，ISP）、綠地率（Greenery Density，GD）和水體百分比（Water Percentage，WP）對(duì)地表熱環(huán)境均有顯著作用（王雪等，2017；劉丹等，2018；郭宇等，2020）。鑒于此本文針對(duì)天津中心城區(qū)選取這7種形態(tài)要素進(jìn)行空間定量表達(dá)并開(kāi)展熱環(huán)境效應(yīng)研究。其中ISP、WP、GD形態(tài)指標(biāo)利用GIS分區(qū)統(tǒng)計(jì)功能計(jì)算格網(wǎng)對(duì)應(yīng)覆蓋類(lèi)型面積與統(tǒng)計(jì)單元面積的比率得到；而B(niǎo)H、BD、FAR通過(guò)式 (4)—(6) 計(jì)算：

式中：

H——統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)平均建筑高度；

D——統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)平均建筑密度；

F——統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)平均容積率；

Ai——第i棟建筑物占地面積；

Hi——第i棟建筑高度；

n——統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)建筑數(shù)量；

A——統(tǒng)計(jì)單元面積；

fi——第i棟建筑層數(shù)。

而SVF是一個(gè)幾何概念，指一個(gè)平面從天空接收（或發(fā)射）的輻射與整個(gè)半球輻射環(huán)境發(fā)射（或接收）的輻射之比。其計(jì)算公式如下（Watson et al.，1987）：

為了真實(shí)地表達(dá)城市地面起伏情況，創(chuàng)建引入了地表建筑物高度的數(shù)字表面模型（Digital Surface Model，縮寫(xiě)DSM）。

式 (7) 中參數(shù)坡向α、坡度β均基于DSM模型估算：

φ——視場(chǎng)角；

φ——方位角。

1.3.3 城市形態(tài)對(duì)地表溫度影響研究

為了探索城市形態(tài)對(duì)地表溫度的影響，選取常用的最小二乘法回歸模型 OLS和空間回歸模型SLM進(jìn)行比較，選擇最優(yōu)模型研究形態(tài)要素與LST之間的關(guān)系。

傳統(tǒng)回歸模型——OLS模型是城市空間形態(tài)指數(shù)與城市熱環(huán)境作用機(jī)制研究中的經(jīng)典模型，其基本原則是：最優(yōu)擬合直線應(yīng)該使各點(diǎn)到直線的距離和最小，可用公式 (8) 表述。

式中：

y——因變量；

X——解釋變量；

β——斜率；

ε——隨機(jī)誤差；

b——常數(shù)項(xiàng)，當(dāng)所有變量進(jìn)行中心化處理后可以省略。

以往城市形態(tài)要素?zé)岘h(huán)境效應(yīng)研究中側(cè)重于各要素的全局性作用，大多采用傳統(tǒng)回歸模型（Tong et al.，2017；王雪等，2017；李孝永等，2019）或進(jìn)行相關(guān)性分析（張海龍等，2016）。應(yīng)用傳統(tǒng)回歸模型沒(méi)有考慮形態(tài)要素的空間自相關(guān)性與空間異質(zhì)性，也沒(méi)有充分考慮地表溫度空間信息，研究結(jié)果難免產(chǎn)生偏差。相比之下，空間回歸模型強(qiáng)調(diào)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界模擬和度量，研究空間變量之間的相互關(guān)系，揭示空間狀態(tài)或過(guò)程，廣泛應(yīng)用于地理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和地理信息領(lǐng)域（楊振山等，2010）?？臻g滯后模型SLM是典型的空間回歸模型，其表達(dá)式為：

式中：

y——因變量；

X——解釋變量；

ρ——空間回歸系數(shù)；

Wy——空間權(quán)重矩陣；

ε——隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2 研究區(qū)形態(tài)要素與地表熱場(chǎng)特征

2.1 形態(tài)要素空間分布特征

以 120 m大小的格網(wǎng)作為統(tǒng)計(jì)單元，利用ArcGIS空間統(tǒng)計(jì)分析工具將天津中心城區(qū)形態(tài)特征進(jìn)行定量化表達(dá)，如圖2所示。圖2a表明綠地已形成以城市公園為主體，道路、河流兩側(cè)綠化帶和建筑組團(tuán)綠化相結(jié)合的城市綠地體系，呈現(xiàn)以點(diǎn)狀分布為主，線面結(jié)合的空間分布格局，大型公園、苗圃、高層住宅區(qū)及郊區(qū)景觀林綠地率最高。圖2b水資源空間分布極度不均衡，大部分地區(qū)水體面積百分比低于 3%，只有海河等城市河網(wǎng)、城市公園的大型水體地區(qū)相對(duì)較高。圖 2c表明不透水層面積占比空間分布呈現(xiàn)由市中心至環(huán)城區(qū)逐漸降低的趨勢(shì)，表明中心城區(qū)是單核擴(kuò)張模式，以市內(nèi) 6區(qū)為中心不斷向外擴(kuò)張的城市規(guī)模。此外有高達(dá)26%的區(qū)域不透水層面積占比在90%以上，體現(xiàn)了天津市相當(dāng)高程度城市化水平。圖2d中建筑高度從中心到郊區(qū)呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢(shì)，多層住宅區(qū)建筑高度大多低于18 m，工業(yè)園區(qū)、老舊居民區(qū)建筑高度普遍低于6 m；高層建筑群布局分散，多聚集于小白樓、濱江道等中央商務(wù)區(qū)和高層住宅小區(qū)。圖2e中天空開(kāi)闊度空間格局表現(xiàn)為從市中心至環(huán)城區(qū)逐漸增大，其中中央商業(yè)區(qū)、高層住宅區(qū)SVF值最低，普遍在0.66以下；大型公園、水體及低層建筑居民區(qū)SVF最高，在0.92以上。建筑密度空間分布特征往往由土地建設(shè)用途決定，圖2f中高層住宅區(qū)、大型綠地、水面附近建筑密度在 18%以下，新建多層住宅區(qū)建筑密度在18%—52%，工業(yè)園區(qū)、老舊居民區(qū)及市區(qū)商業(yè)圈建筑密度普遍在 52%以上。容積率是衡量人口容量和建設(shè)規(guī)模的指標(biāo)，圖2g表明高容積率地區(qū)分布呈向核心區(qū)聚攏狀態(tài)。FAR高于 1.8的地塊沿海河呈三角形松散分布，主要由商業(yè)中心、高層住宅組成；多層居民樓FAR在0.9—1.8之間，工業(yè)園區(qū)FAR大多低于0.9。

圖2 研究區(qū)形態(tài)要素空間分布Fig. 2 Spatial distribution of morphology factors in study area

2.2 地表溫度時(shí)空格局

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差法對(duì)天津市中心城區(qū)夏季 LST進(jìn)行分級(jí)并分析地表熱場(chǎng)空間格局。圖3中夏季較高溫區(qū)以上區(qū)域呈“攤大餅式”中心聚集空間分布特征，極高溫區(qū)、高溫區(qū)位于河西區(qū)、南開(kāi)區(qū)、和平區(qū)商業(yè)中心、居民區(qū)等開(kāi)發(fā)強(qiáng)度高的地塊；城區(qū)東北部宜興阜一帶屬于工業(yè)園區(qū)，由于地表主要為硬質(zhì)路面，綠化率較低，還有大量人為熱的排放，也出現(xiàn)了成片的極高溫區(qū)。極低溫區(qū)和低溫區(qū)位于城市水體附近，中溫區(qū)和較低溫區(qū)出現(xiàn)于綠地覆蓋率較高的公園、高層住宅區(qū)及主干道綠化帶附近，說(shuō)明水體、植被等地物有明顯的降溫作用。

圖3 研究區(qū)夏季地表溫度空間分布Fig. 3 Spatial distribution of land surface temperature in the study area in summer

3 天津城市形態(tài)熱環(huán)境效應(yīng)

3.1 模型的比較

將天津城市形態(tài)指標(biāo) SVF、BD、FAR、BH、WP、ISP、GD設(shè)為自變量，將LST作為因變量，分別采用OLS、SLM模型進(jìn)行回歸分析。為避免自變量的多重共線性，最小二乘法回歸采用逐步回歸的方式，剔除弱顯著性的變量，得到多元逐步回歸模型。為了對(duì)比不同模型的表現(xiàn)，選取決定系數(shù)r2、赤池信息量準(zhǔn)則（Akaike Information Criterion，AIC）和施瓦茲準(zhǔn)則指標(biāo)（Schwartz Criterion，SC）（胡家昱等，2019）衡量模型的擬合效果，模型間的比較結(jié)果如表2所示：OLS模型的r2較小，而AIC、SC指標(biāo)較大，表明SLM模型表現(xiàn)優(yōu)于OLS模型，所以選擇SLM模型研究形態(tài)要素與LST的關(guān)系。

表2 回歸模型比較結(jié)果Table 2 Comparation results of regression model

3.2 基于空間回歸模型分析

3.2.1 形態(tài)要素綜合影響效果評(píng)估

多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)ISP、GD和WP等二維形態(tài)在不同指標(biāo)組合條件下對(duì)熱環(huán)境作用比較穩(wěn)定，因此作為控制變量。同時(shí)發(fā)現(xiàn)BH與LST回歸系數(shù)在-0.01—-0.005范圍內(nèi)變化，對(duì)地表溫度的影響極小，故未將其作為關(guān)鍵要素考量。因此遴選以具有規(guī)劃實(shí)踐意義的建筑指標(biāo)BD、FAR、SVF等參數(shù)作為自變量，選擇夏季LST反演結(jié)果作為因變量建立SLM模型，重點(diǎn)探討不同形態(tài)要素組合下BD、FAR、SVF等關(guān)鍵要素的影響及其變化。在應(yīng)用空間回歸模型之前，進(jìn)行因變量的空間自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果全局Moran’sI指數(shù)為0.684，在1%水平上顯著，說(shuō)明LST空間自相關(guān)性強(qiáng)，可用空間回歸模型SLM進(jìn)一步分析。模型回歸結(jié)果如表3所示：共設(shè)計(jì) 8組擬合實(shí)驗(yàn)，第 1組實(shí)驗(yàn)未加入其它空間形態(tài)指標(biāo)，第2—4組實(shí)驗(yàn)分別加入SVF、BD和FAR，第5—7組實(shí)驗(yàn)分別將2—4組實(shí)驗(yàn)添加的形態(tài)指標(biāo)組合后進(jìn)行擬合，第8組實(shí)驗(yàn)包括所有形態(tài)指標(biāo)。分析可知實(shí)驗(yàn)1—8中ISP的系數(shù)均為穩(wěn)定正值，表明不透水層對(duì)地表溫度起到正向促進(jìn)作用。而GD和WP系數(shù)均為穩(wěn)定負(fù)值，表明植被、水體對(duì)地表溫度起到消減作用。通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)水體的降溫效果比植被好：研究單元完全植被覆蓋時(shí)降溫幅度約為 1.9—2.5 ℃左右，完全被水體覆蓋時(shí)降溫幅度約在3.5—3.9 ℃之間。

表3 空間滯后模型擬合結(jié)果Table 3 Results of spatial lag model

系數(shù)絕對(duì)值大小代表對(duì)地表溫度影響程度，分析組合中系數(shù)可知形態(tài)要素?zé)岘h(huán)境影響程度。實(shí)驗(yàn)2—4表明單一指標(biāo)如天空開(kāi)闊度、建筑密度、容積率與LST顯著相關(guān)，且均為正相關(guān)關(guān)系，其中BD對(duì)LST影響效果最明顯，回歸系數(shù)為2.5876。實(shí)驗(yàn)5—7任意組合2個(gè)形態(tài)指標(biāo)，探索其對(duì)熱環(huán)境綜合影響結(jié)果，實(shí)驗(yàn)5、7中SVF擬合系數(shù)變化極大，在實(shí)驗(yàn)5中高達(dá)6.7841，超過(guò)WP一躍成為決定地表溫度的首要因素；而在實(shí)驗(yàn)7中下降到2.3201，影響力低于WP、BD。實(shí)驗(yàn)6、7表明BD對(duì)LST有重要影響，其作用僅比WP稍差，并且整體表現(xiàn)穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)5、6表明FAR對(duì)LST影響弱于BD、SVF兩指標(biāo)，兩次實(shí)驗(yàn)其系數(shù)正負(fù)號(hào)發(fā)生改變，表明 FAR從正貢獻(xiàn)指標(biāo)變成負(fù)貢獻(xiàn)指標(biāo)，彰顯形態(tài)要素交互作用下熱效應(yīng)復(fù)雜性。實(shí)驗(yàn)8擬合3個(gè)形態(tài)指標(biāo)對(duì)地表溫度的綜合影響，比較得到地表溫度影響因子排序?yàn)樘炜臻_(kāi)闊度＞水體比率＞建筑密度＞綠地比率＞不透水比率＞容積率。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)引入不同形態(tài)要素組合各指標(biāo)的熱環(huán)境影響排序發(fā)生顯著變化，其產(chǎn)生的熱環(huán)境效益將有顯著差異。

3.2.2 形態(tài)要素?zé)岘h(huán)境效應(yīng)季節(jié)變化

為了探索形態(tài)要素對(duì)熱環(huán)境影響的季節(jié)變化特征，另選取2017年4月14日、2018年10月23日和2018年1月11日三景成像質(zhì)量好的Landsat 8影像反演春季、秋季和冬季的地表溫度，并基于SLM模型進(jìn)行分析，結(jié)果如圖 4所示。按擬合的形態(tài)要素與地表溫度回歸系數(shù)正負(fù)號(hào)可劃分為正貢獻(xiàn)指標(biāo)和負(fù)貢獻(xiàn)指標(biāo)：WP、GD、BH是負(fù)貢獻(xiàn)指標(biāo)。其中WP負(fù)貢獻(xiàn)作用最大，回歸系數(shù)絕對(duì)值春季＞夏季＞秋季＞冬季。GD負(fù)貢獻(xiàn)能力僅次于 WP，回歸系數(shù)絕對(duì)值夏季＞秋季＞冬季＞春季。BH負(fù)貢獻(xiàn)能力最小，季節(jié)變化也不明顯。ISP、SVF、FAR和BD是正貢獻(xiàn)指標(biāo)，春夏秋季貢獻(xiàn)能力SVF＞BD＞ISP＞FAR，冬季SVF＞FAR＞ISP＞BD。分析城市形態(tài)正貢獻(xiàn)水平季節(jié)變化特征發(fā)現(xiàn)，SVF和BD季節(jié)變化顯著，均表現(xiàn)為春季＞夏季＞秋季＞冬季。FAR與ISP貢獻(xiàn)水平季節(jié)變化相對(duì)不明顯，且均在夏季作用最顯著。

圖4 城市形態(tài)要素與地表溫度相關(guān)性季節(jié)變化熱力圖Fig. 4 Heat map of seasonal variation of correlation between urban morphology factors and land surface temperature

4 討論

城市綠地和水體具有顯著的降溫效應(yīng)，能改善城市氣候狀況，提高城市宜居性（孔繁花等，2013）。本研究發(fā)現(xiàn)，天津地表高溫區(qū)均可見(jiàn)一些零星低溫小斑塊，而這些斑塊往往位于水體、植被附近，表明水體和綠地具有明顯降溫作用。與水體和綠地相比，以水泥/瀝青為主的城市不透水層地表溫度稍高，表明不透水層有一定的升溫作用。從 SLM 模型結(jié)果分析降溫能力來(lái)看，水體降溫效應(yīng)最強(qiáng)，綠地稍弱于水體。梁保平等（2015）通過(guò)分析桂林市綠地水體不同緩沖距離內(nèi)的地表溫度變化也發(fā)現(xiàn)水體降溫效應(yīng)更顯著。另外，本研究發(fā)現(xiàn)ISP對(duì)LST影響不如BD等指標(biāo)顯著，這與ISP是影響LST關(guān)鍵指標(biāo)的結(jié)論相矛盾（徐涵秋，2009），其可能原因是徐涵秋等人利用衛(wèi)星影像中提取ISP和LST，從參數(shù)獲取來(lái)源看，兩者基于同一數(shù)據(jù)源反演得到，可能本身相關(guān)性高，更容易得到ISP對(duì)LST影響明顯的結(jié)論；本研究采用的FROM-GLC10土地覆蓋數(shù)據(jù)提取ISP，LST則基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演得到，兩者來(lái)源不一致，可能是導(dǎo)致ISP對(duì)LST的影響相對(duì)不顯著的原因。本研究發(fā)現(xiàn)，SVF是天津市區(qū)地表溫度最顯著的正貢獻(xiàn)要素，其值越大則空間越開(kāi)放，越有利于白天城市地表吸收太陽(yáng)輻射而升溫；其值越小表明城市空間越緊湊，地表越易受濃密的樹(shù)冠和高大建筑陰影遮蔽，抑制地表升溫。Scarano et al.（2017）的研究結(jié)論同樣支持SVF與地表溫度正相關(guān)的觀點(diǎn)，但Gái et al.（2009）研究認(rèn)為地表溫度與SVF之間存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，這種研究結(jié)果相悖的現(xiàn)象可能是研究時(shí)空尺度不一致造成的（周偉奇等，2020）。本研究還揭示了BD是影響地表溫度的重要指標(biāo)，宜興阜工業(yè)區(qū)和小白樓商業(yè)圈等高度開(kāi)發(fā)地區(qū)通風(fēng)條件差，同時(shí)居民生產(chǎn)生活向環(huán)境釋放大量人為熱，易導(dǎo)致地表溫度的快速升高；而對(duì)于建筑稀疏分布的高層住宅區(qū)，冷熱空氣充分交換，減緩地表升溫過(guò)程，驗(yàn)證了 Guo et al.（2016）的研究結(jié)果。本研究表3第6組實(shí)驗(yàn)說(shuō)明FAR對(duì)地表溫度起到消減作用，而在實(shí)驗(yàn)4、5、8中FAR對(duì)地表溫度起到促進(jìn)作用，整體表現(xiàn)出雙向調(diào)節(jié)作用。但是北京、廣州地區(qū)的研究證實(shí)FAR對(duì)LST有減弱的作用（鄔尚霖等，2015；孫喆，2020），與本文結(jié)論截然不同。這可能是因?yàn)镕AR屬于既包含建筑密度信息又包含建筑高度信息的綜合性要素，在百米分辨率尺度上一定閾值范圍內(nèi)或在不同形態(tài)要素組合條件下對(duì)地表溫度有雙向調(diào)節(jié)效果。為了進(jìn)一步定量化探索FAR對(duì)地表熱場(chǎng)的影響，統(tǒng)計(jì)FAR與平均地表溫度的散點(diǎn)圖，如圖5所示。FAR在（0, 1）范圍內(nèi)對(duì)地表溫度呈明顯促進(jìn)作用，在（1, 2.2）之間FAR的熱環(huán)境效應(yīng)趨于平穩(wěn)，而在（2.2,4.5）范圍內(nèi)對(duì)地表溫度有抑制作用，是減緩熱島效應(yīng)的合理閾值范圍。

圖5 容積率與平均地表溫度散點(diǎn)圖Fig. 5 Scatter diagram of floor area ratio and average land surface temperature

此外，本文的研究通過(guò)分析形態(tài)要素對(duì)LST的綜合影響機(jī)制找到一些規(guī)律，但仍存在一定局限性。一是提取的天津城區(qū)綠地率是二維量值，并不包含喬木的高度和體積信息，這使得綠地率降溫作用研究及SVF計(jì)算結(jié)果有一定局限性。二是形態(tài)要素的熱環(huán)境效應(yīng)有很強(qiáng)的尺度依賴性，目前最優(yōu)研究尺度尚未厘清，需要在今后工作中開(kāi)展進(jìn)一步研究。

5 結(jié)論與建議

本研究對(duì)天津中心城區(qū)城市形態(tài)要素進(jìn)行空間定量化表達(dá)，發(fā)現(xiàn) ISP以單核聚集空間分布為主要特征；GD以點(diǎn)狀分布為主，線面結(jié)合的空間分布格局；WP主要分布于城市河網(wǎng)、大型水體；BH呈現(xiàn)以18 m以下多層建筑為主，高層建筑群分散布局的空間特征；SVF空間格局表現(xiàn)為從市中心至環(huán)城區(qū)逐漸增大；BD空間分布特征往往由土地建設(shè)用途決定，高層住宅區(qū)、大型綠地、水面附近建筑密度在18%以下，新式多層住宅區(qū)建筑密度在18%—52%，工業(yè)園區(qū)、老舊居民區(qū)及市區(qū)商業(yè)圈建筑密度普遍在52%以上；高FAR地區(qū)分布呈向核心區(qū)聚攏狀態(tài)，高于1.8的地塊沿海河呈三角形松散分布。

比較傳統(tǒng)回歸模型 OLS與空間自相關(guān)模型SLM發(fā)現(xiàn)，SLM模型優(yōu)于OLS模型，可更好的解釋地理事物的空間關(guān)系，是研究城市熱環(huán)境影響機(jī)理問(wèn)題的有效方法，可客觀準(zhǔn)確評(píng)估城市空間形態(tài)指數(shù)對(duì)熱環(huán)境影響。

分析結(jié)果表明，城市生態(tài)環(huán)境因子之一——地表溫度受城市形態(tài)要素要素影響顯著：形態(tài)要素不同組合方式將導(dǎo)致其熱環(huán)境效應(yīng)排序發(fā)生顯著變化，并且表現(xiàn)出一定季節(jié)變化規(guī)律。對(duì)于地表溫度，WP、GD、BH是負(fù)貢獻(xiàn)指標(biāo)，ISP、SVF和BD是正貢獻(xiàn)指標(biāo)，而FAR表現(xiàn)出對(duì)熱環(huán)境的雙向調(diào)節(jié)作用。

城市生態(tài)環(huán)境是近年來(lái)社會(huì)普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，本文圍繞城市形態(tài)對(duì)地表溫度的綜合影響作出評(píng)估，得到一些對(duì)城市規(guī)劃有借鑒參考意義的結(jié)論，也建議通過(guò)優(yōu)化城市空間形態(tài)分布模式來(lái)減緩城市熱島效應(yīng)：多種植行道樹(shù)，設(shè)計(jì)建筑遮陽(yáng)構(gòu)造，適當(dāng)提升建筑高度，從而有效降低天空開(kāi)闊度減弱熱島效應(yīng)；合理降低建筑密度，促進(jìn)人為熱的流通散失；還要正確認(rèn)識(shí)容積率對(duì)地表溫度雙向調(diào)節(jié)效果，在合理閾值范圍內(nèi)開(kāi)展城市建設(shè)；此外還要多提高水體、綠地等生態(tài)冷源面積占比，增濕添綠，調(diào)節(jié)城市氣候。本研究成果可有效補(bǔ)充天津地區(qū)城市形態(tài)數(shù)據(jù)，便于多個(gè)城市對(duì)比分析研究；也為如何合理開(kāi)展城市規(guī)劃達(dá)到顯著減緩城市熱島效應(yīng)、提升都市宜居性的城市生態(tài)目標(biāo)提供理論參考依據(jù)。