城市綠地冷島效應(yīng)測(cè)度方法比較與驗(yàn)證

劉 頌 鄒清華 張 浪

（1.同濟(jì)大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，上海 200092；2.上海市園林科學(xué)規(guī)劃研究院，上海 200232）

降溫距離與降溫幅度是評(píng)價(jià)綠地冷島效應(yīng)的重要指標(biāo)，其精度對(duì)分析綠地降溫效益和影響綠地冷島效應(yīng)因素等具有重要作用，當(dāng)前缺乏評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算方法的精度對(duì)比研究。以2014年、2020年上海近郊區(qū)域29塊大于1 hm2的綠地為樣本，將各種方法計(jì)算的降溫距離和降溫幅度與綠地面積進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)以確定評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果的精準(zhǔn)性。結(jié)果表明：斜率法計(jì)算的降溫距離與綠地面積顯著相關(guān)，差值法計(jì)算的降溫幅度與綠地面積顯著相關(guān)，因此斜率法和差值法能更精準(zhǔn)計(jì)算綠地降溫距離和降溫幅度，更適用于冷島效應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的測(cè)度。研究探討并對(duì)比多種降溫距離、降溫幅度的計(jì)算方法，對(duì)提升綠地冷島效應(yīng)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性、合理進(jìn)行綠地布局和減緩城市熱島效應(yīng)提供科學(xué)依據(jù)。

城市綠地；冷島效應(yīng)；地表溫度；降溫距離；降溫幅度

城市化進(jìn)程不斷加快改變了下墊面性質(zhì)和結(jié)構(gòu)，建設(shè)用地迅速擴(kuò)張，綠地水體被不斷侵占。城市人口急劇膨脹帶來(lái)人為熱排放加劇等問(wèn)題日趨嚴(yán)重，這些影響城市熱量平衡進(jìn)而形成城市熱島效應(yīng)。城市及其周邊地區(qū)的氣候條件發(fā)生了顯著改變，并對(duì)全球氣候變化與大氣環(huán)流、區(qū)域大氣污染物的增長(zhǎng)、輸送、擴(kuò)散及沉降以及人體健康、能源耗散等產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。城市熱島效應(yīng)已經(jīng)成為影響城市生態(tài)環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展的8大環(huán)境問(wèn)題之一[1]。

城市綠地能緩解城市熱島已達(dá)成共識(shí)，綠地通過(guò)植物遮陰、光合蒸騰[2]等作用攔截太陽(yáng)輻射，增強(qiáng)城市近地面的大氣對(duì)流強(qiáng)度等[3]，形成綠地內(nèi)部溫度低于綠地周邊環(huán)境溫度現(xiàn)象，即冷島效應(yīng)[4]，進(jìn)而顯著緩解城市熱島效應(yīng)。研究表明城市綠地的形態(tài)、面積是影響城市綠地冷島效應(yīng)的主要因素，同時(shí)也受到區(qū)位、風(fēng)向等因素的影響[4-11]。但如何精準(zhǔn)評(píng)價(jià)綠地的冷島效應(yīng)仍是研究熱點(diǎn)。

常見(jiàn)的城市綠地冷島效應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)有兩個(gè)：降溫距離和降溫幅度，通過(guò)將綠地周邊地表溫度沿距綠地邊緣距離的梯度變化繪制成地表溫度—距離變化曲線來(lái)反映（圖1）。目前測(cè)度降溫距離、降溫幅度的方法有4種：（1）利用曲線變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)來(lái)確定綠地的降溫距離與幅度[4,7-8]，如杜紅玉等[4]將綠地降溫幅度定義為地表溫度—距離第一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)處溫度與綠地內(nèi)部溫度之差，降溫距離定義為曲線第一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)位置到綠地邊緣的距離；（2）用曲線的最高點(diǎn)代表綠地的降溫距離與幅度[12-13]；（3）對(duì)溫度—距離曲線進(jìn)行擬合后計(jì)算降溫距離、幅度[14-17]；（4）用單位距離溫差變化反應(yīng)周邊降溫波動(dòng)進(jìn)而判斷有效降溫距離[18]。

圖1 地表溫度—與綠地邊緣距離變化曲線示意圖Fig. 1 Schematic diagram of curve of land surface temperature-distance from green space edge

綜上可見(jiàn)，當(dāng)前對(duì)降溫距離與降溫幅度指標(biāo)的計(jì)算方法多樣，但缺乏對(duì)比分析與精準(zhǔn)性檢驗(yàn)，未能有效證明指標(biāo)測(cè)度結(jié)果的可靠性。本研究以上海市外環(huán)以外城市近郊區(qū)域綠地的冷島效應(yīng)評(píng)價(jià)為例，選取2014年、2020年兩期遙感影像以保證充足的數(shù)據(jù)樣本，通過(guò)反演地表溫度建立地表溫度—距離變化曲線，采用多種降溫距離、降溫幅度計(jì)算方法并驗(yàn)證其精確度，為準(zhǔn)確評(píng)價(jià)綠地冷島效應(yīng)提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況

上海市位于中國(guó)東部，120°51′-122°12′E，30°40′-31°53′N(xiāo)，地處長(zhǎng)江和黃浦江入海匯合處，總面積6 340 km2。全市地勢(shì)平坦，水網(wǎng)縱橫。上海屬亞熱帶季風(fēng)氣候，光照充足，雨量充沛。2021年上海人口總數(shù)達(dá)到2 487萬(wàn)，城市居民的人口比例達(dá)到88%以上，位于全國(guó)最高水平。

本研究根據(jù)《上海市生態(tài)空間專(zhuān)項(xiàng)規(guī)劃（2021 - 2035）》選取外環(huán)綠帶以外、近郊綠環(huán)以里的近郊區(qū)域綠地為研究對(duì)象（圖2）。相較上海市主城區(qū)，近年來(lái)上海郊區(qū)正處于人口快速增長(zhǎng)、建設(shè)用地不斷增長(zhǎng)的時(shí)期[19]，城市熱島效應(yīng)變化顯著。

圖2 研究區(qū)域范圍示意圖（改繪自《上海市生態(tài)空間專(zhuān)項(xiàng)規(guī)劃（2021 - 2035）》）Fig. 2 Study area schematic diagram

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 地表溫度反演

本研究選取2014年6月1日至8月31日和2020年6月1日至8月31日Landsat8遙感影像分別進(jìn)行中值合成，并采用大氣校正方法進(jìn)行地表溫度反演，獲得兩個(gè)年份此時(shí)段平均地表溫度圖像。兩期遙感影像可以保證充足的數(shù)據(jù)樣本。2014年主城區(qū)平均溫度方差為9.00，研究區(qū)域平均溫度方差為8.35，2020年主城區(qū)平均溫度方差為11.00，研究區(qū)域平均溫度方差為12.46。2014年主城區(qū)地表溫度比研究區(qū)域分布更離散，數(shù)據(jù)波動(dòng)顯著，而到2020年研究區(qū)域地表溫度波動(dòng)則比主城區(qū)更顯著，這表明從2014到2020年間研究區(qū)域城市化進(jìn)程加快，下墊面類(lèi)型變化明顯，熱島效應(yīng)顯著，選取此時(shí)段研究區(qū)域熱島效應(yīng)顯著，研究綠地冷島效應(yīng)具有代表性。遙感影像成像時(shí)間天氣晴好，研究區(qū)域合成影像云量小于10%，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程主要包括投影轉(zhuǎn)換、輻射定標(biāo)、大氣校正，圖像切割等。所用Landsat8數(shù)據(jù)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云，反演地表溫度結(jié)果如圖3。

圖3 2014與2020年的6月1日-8月31日地表溫度反演Fig. 3 Land surface temperature inversion from June 1 to August 31, 2014 and 2020

2.2 綠地提取

研究結(jié)合高分1號(hào)影像、百度地圖等信息精確提取綠地信息，選擇研究區(qū)域的29個(gè)公園作為研究對(duì)象（圖4）。綠地選擇遵循以下原則：

圖4 29塊綠地樣本的空間分布Fig. 4 29 green space distribution

（1）綠地面積均大于1 hm2。相關(guān)研究表明，大于1 hm2城市綠地面積具有冷島效應(yīng)，小于1 hm2的綠地降溫效果不顯著，甚至可能生成熱島效應(yīng)[20]。（2）綠地周邊無(wú)大型水體、綠地等可能會(huì)影響冷島效應(yīng)的因素干擾。（3）綠地在2014 - 2020年間已經(jīng)建成，無(wú)顯著變化。

2.3 緩沖區(qū)分析

緩沖區(qū)法適用于研究綠地對(duì)周邊環(huán)境的冷卻范圍和強(qiáng)度[6]。根據(jù)已有研究，上海市綠地冷島效應(yīng)的降溫效果范圍約為500 m[21]，因此本研究在每塊綠地邊界以30 m為間隔，向外生成20個(gè)緩沖區(qū)（環(huán)），即延伸至綠地外圍600 m。利用ArcGIS將緩沖區(qū)與地表溫度圖疊加，得到各緩沖帶內(nèi)的平均地表溫度，并根據(jù)緩沖區(qū)距離與地表溫度建立地表溫度—距離變化曲線。

2.4 綠地冷島效應(yīng)指標(biāo)計(jì)算方法比較

2.4.1 降溫距離的計(jì)算方法比較

現(xiàn)有降溫距離計(jì)算方法可歸納為：轉(zhuǎn)折點(diǎn)法[4,7-8]、最高點(diǎn)法[12-13]、擬合曲線法[14-17]、緩沖帶差值法[18]。

（1）轉(zhuǎn)折點(diǎn)法即常用的拐點(diǎn)法，將緩沖區(qū)距離—地表溫度曲線產(chǎn)生的第一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)認(rèn)定為綠地的降溫距離（圖5）。此方法最大程度地考慮綠地周邊環(huán)境對(duì)降溫效益的損耗，但周?chē)鷾囟茸兓赡懿⑽催_(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，因此測(cè)度的綠地降溫距離可能較小，低于綠地實(shí)際降溫范圍的峰值。

圖5 轉(zhuǎn)折點(diǎn)法測(cè)度降溫距離Fig. 5 The turning point method to determine the cooling distance

（2）最高點(diǎn)法則認(rèn)為曲線的最高點(diǎn)為綠地冷島效應(yīng)的降溫距離，此后溫度急劇變化或趨于穩(wěn)定，也是目前應(yīng)用最為廣泛的測(cè)度方法（圖6）。此方法取降溫距離的極大值，但綠地冷島效應(yīng)受周邊環(huán)境、研究區(qū)域局地氣候等因素變化的影響，按最高點(diǎn)法的降溫距離取值可能過(guò)高或過(guò)低。

圖6 最高點(diǎn)法測(cè)度降溫距離Fig. 6 The maximum point method to determine the cooling distance

（3）擬合曲線法大多是對(duì)距離—地表溫度曲線進(jìn)行三次擬合后，選擇擬合曲線最高點(diǎn)或曲線變化趨于平穩(wěn)的穩(wěn)定點(diǎn)計(jì)算綠地降溫距離，可細(xì)分為擬合曲線—最高點(diǎn)法與擬合曲線—穩(wěn)定點(diǎn)法（圖7，圖8）。擬合曲線法以較高精度曲線反應(yīng)距離與地表溫度變化情況，剔除異常值，更能反應(yīng)普遍規(guī)律。但擬合曲線—最高點(diǎn)法更傾向于反映綠地降溫距離最高取值所在的某段區(qū)間，精度仍有待提升。擬合曲線—穩(wěn)定點(diǎn)法在曲線擬合基礎(chǔ)上進(jìn)一步選取平緩點(diǎn)，取值趨于同質(zhì)，變化不顯著，無(wú)法準(zhǔn)確測(cè)度綠地冷島效應(yīng)能達(dá)到的降溫距離。

圖7 擬合曲線—最高點(diǎn)法測(cè)度降溫距離Fig. 7 The fitting curve-highest point method to determine the cooling distance

圖8 擬合曲線—穩(wěn)定點(diǎn)法測(cè)度降溫距離Fig. 8 The fitting curve-stable point method to determine the cooling distance

（4）緩沖帶差值法根據(jù)相鄰緩沖帶溫度差值—距離變化曲線，將首次溫差為零時(shí)達(dá)到的距離視為綠地降溫距離（圖9）。此方法與轉(zhuǎn)折點(diǎn)法相似，但在外界因素影響下綠地周邊地表溫度的突變干擾被忽略，使得降溫距離取值可能較小。而且此方法在實(shí)際研究中多取對(duì)應(yīng)緩沖區(qū)整數(shù)值作為降溫距離，未根據(jù)曲線對(duì)降溫距離進(jìn)行進(jìn)一步精確計(jì)算。

圖9 緩沖帶差值法測(cè)度降溫距離Fig. 9 The buffer zone difference to determine the cooling distance

上述方法計(jì)算綠地的降溫距離可歸納為對(duì)綠地周邊溫度波動(dòng)點(diǎn)的選取，但多局限于曲線突變點(diǎn)，缺少對(duì)曲線達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的精確測(cè)度，因此降溫距離計(jì)算結(jié)果可能受到局部環(huán)境影響而存在誤差。擬合曲線—穩(wěn)定點(diǎn)法雖提出選擇曲線變化趨于平穩(wěn)的穩(wěn)定點(diǎn)，但實(shí)際研究中通常主觀測(cè)度，缺乏對(duì)穩(wěn)定點(diǎn)前后的曲線變化穩(wěn)定性的定量計(jì)算。因此以上降溫距離測(cè)度方法均有一定局限性。

本研究提出斜率法，即計(jì)算距離—溫度曲線的每一段斜率的絕對(duì)值并繪制圖表分析斜率—距離變化，并將斜率達(dá)到最低點(diǎn)或此后變化趨于穩(wěn)定的點(diǎn)視為綠地的降溫距離（圖10）。曲線波動(dòng)情況可通過(guò)斜率精確反應(yīng)，斜率最低處和變化趨于穩(wěn)定時(shí)為溫度—距離曲線變化最為平緩時(shí)刻，也是綠地冷島效應(yīng)能夠影響的有效范圍[22]。距離—溫度曲線斜率能夠更清晰反應(yīng)隨緩沖區(qū)距離的增長(zhǎng)地表溫度產(chǎn)生變化，能夠精確計(jì)算綠地降溫距離。

圖10 斜率法測(cè)度降溫距離Fig. 10 The slope method to determine the cooling distance

表1 綠地冷島效應(yīng)指標(biāo)與測(cè)度方法Tab. 1 Green space cold island effect index and determination method

2.4.2 降溫幅度的計(jì)算方法比較

常見(jiàn)降溫幅度計(jì)算方法可分為對(duì)應(yīng)點(diǎn)法（降溫距離計(jì)算方法）和差值法。一些學(xué)者認(rèn)為綠地降溫距離為綠地冷島效應(yīng)可達(dá)到的有效范圍，同時(shí)也體現(xiàn)了綠地對(duì)周邊環(huán)境的最大降溫幅度，因此提出對(duì)應(yīng)點(diǎn)法（降溫距離計(jì)算方法）。對(duì)應(yīng)點(diǎn)法基于距離—溫度曲線，由上述降溫距離計(jì)算方法確定降溫距離后，再將降溫距離對(duì)應(yīng)的地表溫度與綠地內(nèi)部溫度差值視作有效降溫幅度，可細(xì)分為對(duì)應(yīng)點(diǎn)法（轉(zhuǎn)折點(diǎn)）、對(duì)應(yīng)點(diǎn)法（最高點(diǎn)）等。此方法計(jì)算的降溫幅度受降溫距離測(cè)度影響顯著，可能存在較大偏差。同時(shí)，有學(xué)者提出差值法，認(rèn)為綠地降溫幅度計(jì)算應(yīng)充分考慮研究區(qū)域整體環(huán)境情況，認(rèn)為綠地內(nèi)部與研究區(qū)域平均地表溫度差值更能精確反應(yīng)綠地的實(shí)際降溫幅度，兩種方法精度均有待驗(yàn)證。

2.4.3 計(jì)算準(zhǔn)確度的驗(yàn)證依據(jù)

由前人研究可知，綠地降溫幅度與降溫距離與綠地面積均有顯著相關(guān)性，且面積較大的綠地更易產(chǎn)生冷島效應(yīng)。杜紅玉等[4]通過(guò)研究上海68塊綠地發(fā)現(xiàn)可通過(guò)增大綠地面積提升綠地降溫幅度，延長(zhǎng)周邊降溫距離，促進(jìn)綠地冷島效應(yīng)。王海濤等[5]發(fā)現(xiàn)公園水體、綠地面積與降溫幅度顯著相關(guān)，公園面積在16 hm2時(shí)降溫范圍達(dá)到變化閾值。Wang等[6]研究上海不同規(guī)模水平的公園時(shí)發(fā)現(xiàn)公園面積與公園平均地表溫度顯著相關(guān)，降溫距離與公園面積同樣具有顯著相關(guān)性，且超過(guò)10 hm2的公園影響降溫距離效果顯著增強(qiáng)。Qiu等[7]研究表明公園越大，降溫效果越好，降溫距離與降溫幅度均顯著增長(zhǎng)。Xiang等[9]在蘇州的研究中表明綠地面積、周長(zhǎng)面積比等與綠地降溫幅度呈顯著相關(guān)，部分小于10 hm2的綠地未能發(fā)揮綠地冷島效應(yīng)。Chen等[10]研究發(fā)現(xiàn)在夏季，綠地面積對(duì)綠地冷島效應(yīng)影響比形狀指標(biāo)更顯著。仇寬彪等[11]研究上海林地斑塊時(shí)發(fā)現(xiàn)，林地斑塊面積越大、形狀越規(guī)則，產(chǎn)生冷島效應(yīng)越顯著。

因此，根據(jù)上述相關(guān)性結(jié)論，本研究通過(guò)SPSS 26分析不同計(jì)算方法的結(jié)果與綠地面積的相關(guān)性。由于選取的綠地樣本位置相近，氣候等環(huán)境因素影響可以忽略，因此可以認(rèn)為，相關(guān)性越高，計(jì)算方法的精確度越高。

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)域地表溫度與綠地特征分析

2014年夏季研究區(qū)域平均地表溫度37.1℃，2020年平均地表溫度達(dá)40.1℃，可見(jiàn)在研究時(shí)段城市熱島效應(yīng)顯著上升，增長(zhǎng)了3.0℃。研究選取的29塊綠地面積范圍在2.0 hm2～239.7 hm2間，規(guī)模涵蓋大型、中型、小型等綠地（圖11）。2014年與2020年綠地內(nèi)部平均溫度均低于研究區(qū)域平均溫度，2014年綠地內(nèi)部平均溫度在32.7℃～36.5℃之間，與研究區(qū)域溫差為0.6℃～4.4℃。2020年綠地內(nèi)部平均溫度在35.8℃～40.0℃之間，與研究區(qū)域溫差為0.1℃～4.2℃。表明2014年與2020年綠地均產(chǎn)生冷島效應(yīng)。

圖11 2014年與2020年綠地樣本特征及平均溫度Fig. 11 Sample characteristics and mean temperature of green space in 2014 and 2020

2014年，01號(hào)綠地內(nèi)部均溫最低，為32.7℃；28號(hào)綠地最高，為36.5℃。2020年，26號(hào)綠地內(nèi)部均溫最低，為35.8℃；14號(hào)綠地最高，為40.0℃。兩年份的高溫和低溫綠地存在差異，主要是由于土地覆蓋類(lèi)型發(fā)生轉(zhuǎn)變，更多耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變，同時(shí)部分高層建筑在2014 - 2020年建成，建設(shè)用地產(chǎn)生更多熱量。

由2014年和2020年綠地內(nèi)部平均溫度與綠地面積相關(guān)性可知，2014年和2020年綠地內(nèi)部平均溫度與綠地面積相關(guān)性系數(shù)分別為-0.23和-0.39*，表明綠地面積越大，綠地地表溫度越低，與Wang等人的研究結(jié)果一致[20]，且2020年綠地面積對(duì)綠地內(nèi)部溫度降低的促進(jìn)作用更加顯著。因此，面積較大的綠地更易產(chǎn)生冷島效應(yīng)，與降溫幅度、降溫距離的相關(guān)性應(yīng)更顯著。

3.2 綠地冷島效應(yīng)指標(biāo)測(cè)度

3.2.1 綠地降溫距離的計(jì)算

本研究采用前述的6種測(cè)度方法對(duì)綠地的降溫距離計(jì)算結(jié)果進(jìn)行制圖（圖12），以11號(hào)綠地為例（綠地面積239.68 hm2，周長(zhǎng)10.93 km），研究發(fā)現(xiàn)不同方法得出的降溫距離差異較大（圖13）：2014年和2020年轉(zhuǎn)折點(diǎn)法計(jì)算綠地平均降溫距離為88.8 m、105.6 m；最高點(diǎn)法計(jì)算綠地平均降溫距離為182.5 m、186.4 m；擬合曲線—最高點(diǎn)法計(jì)算綠地平均降溫距離為297.7 m、105.6 m；擬合曲線—穩(wěn)定點(diǎn)法計(jì)算綠地平均降溫距離為166.1 m、210 m；緩沖帶差值法計(jì)算綠地平均降溫距離為235.9 m、253.8 m；斜率法計(jì)算綠地平均降溫距離為245.8 m、249.1 m。2014年平均降溫距離測(cè)度，擬合曲線—最高點(diǎn)法＞斜率法＞緩沖帶差值法＞最高點(diǎn)法＞擬合曲線—穩(wěn)定點(diǎn)法＞轉(zhuǎn)折點(diǎn)法，2020年平均降溫距離測(cè)度，擬合曲線—最高點(diǎn)法＞緩沖帶差值法＞斜率法＞擬合曲線—穩(wěn)定點(diǎn)法＞最高點(diǎn)法﹥轉(zhuǎn)折點(diǎn)法，擬合曲線—最高點(diǎn)法測(cè)度值最高，轉(zhuǎn)折點(diǎn)法測(cè)度的距離較小，與上述提到的降溫距離測(cè)度假設(shè)相近。擬合曲線削弱了綠地周邊環(huán)境的微小影響，降溫距離取值可能較高。轉(zhuǎn)折點(diǎn)法重點(diǎn)考慮綠地周邊對(duì)降溫效益的損耗，忽略周?chē)h(huán)境氣候?qū)G地降溫范圍的促進(jìn)作用，因此降溫距離取值可能較低。

圖12 多種方法測(cè)度11號(hào)綠地降溫距離Fig. 12 Multiple methods to determine the cooling distance of No. 11 green space

圖13 2014年與2020年綠地樣本降溫距離計(jì)算Fig. 13 Calculation of cooling distance between 2014 and 2020 green space samples

3.2.2 綠地降溫幅度的計(jì)算

分別用對(duì)應(yīng)點(diǎn)法、差值法計(jì)算選定綠地的降溫幅度。對(duì)應(yīng)點(diǎn)法需要先按照以上降溫距離計(jì)算方法確定降溫距離后，取值對(duì)應(yīng)的溫度點(diǎn)與綠地內(nèi)溫度做差值。差值法則直接計(jì)算即可（圖14）。

圖14 2014年與2020年綠地樣本降溫幅度計(jì)算Fig. 14 Calculation of cooling rate between 2014 and 2020 green space samples

由差值法可知2014年綠地平均降溫幅度為2.3℃，降溫幅度區(qū)間為0.6℃～4.4℃；2020年綠地平均降溫幅度為1.7℃，降溫幅度區(qū)間為0.1℃～4.2℃。對(duì)應(yīng)點(diǎn)法計(jì)算的2014年平均降溫幅度從2.4℃（對(duì)應(yīng)點(diǎn)法—轉(zhuǎn)折點(diǎn)）到3.0℃（對(duì)應(yīng)點(diǎn)法—擬合曲線最高點(diǎn)），2020年從3.3℃（對(duì)應(yīng)點(diǎn)法—轉(zhuǎn)折點(diǎn)）到4.0℃（對(duì)應(yīng)點(diǎn)法—緩沖帶差值）。在降溫幅度計(jì)算方法中，對(duì)應(yīng)點(diǎn)法均大于差值法。對(duì)應(yīng)點(diǎn)法在計(jì)算綠地周邊的降溫距離基礎(chǔ)上提取對(duì)應(yīng)溫度值，計(jì)算與綠地內(nèi)部溫度差值，更易受到周邊下墊面局部影響而獲得較高的對(duì)應(yīng)溫度值，缺少對(duì)研究區(qū)域整體溫度水平的把控，可能使得計(jì)算出的綠地降溫幅度偏大。而差值法考慮研究區(qū)域均溫，減少局地影響，能更客觀準(zhǔn)確地反映綠地是否產(chǎn)生冷島效應(yīng)以及效應(yīng)水平。

3.3 綠地降溫距離、幅度與綠地面積的相關(guān)性檢驗(yàn)

本研究采用綠地面積與降溫距離、降溫幅度的相關(guān)性，來(lái)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。由2014年和2020年綠地內(nèi)部平均溫度與綠地面積相關(guān)性分析可知，2020年綠地內(nèi)部平均溫度與綠地面積存在更顯著相關(guān)關(guān)系，因此選取2020年綠地面積、降溫距離和幅度數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)計(jì)算方法的精度檢驗(yàn)。2020年綠地面積與降溫距離、幅度相關(guān)性如表2所示，斜率法計(jì)算的降溫距離與綠地面積相關(guān)性最高，此計(jì)算方法的精確度最高。

表2 2020年綠地樣本降溫距離、降溫幅度與綠地面積相關(guān)性Tab. 2 Correlation between cooling distance, cooling amplitude and green space area 2020

但如前所述最高點(diǎn)法不能確定周邊溫度變化的穩(wěn)定區(qū)間，綠地產(chǎn)生的冷島效應(yīng)在最高點(diǎn)前可能已達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，或者此后綠地降溫效益未達(dá)臨界點(diǎn)，因此計(jì)算值偏大或偏小。斜率法選取隨距離增加周邊地表溫度波動(dòng)達(dá)到最穩(wěn)定狀態(tài)的點(diǎn)，充分考慮環(huán)境對(duì)綠地冷島效應(yīng)的促進(jìn)與削弱作用，避免突變、擬合精度不足等產(chǎn)生的影響，因此本研究認(rèn)為該方法能夠更準(zhǔn)確地計(jì)算綠地的降溫距離。

差值法相較對(duì)應(yīng)點(diǎn)法計(jì)算的降溫幅度與綠地面積有顯著的相關(guān)性。對(duì)應(yīng)點(diǎn)法基于綠地的最大降溫距離計(jì)算降溫幅度，會(huì)受到降溫距離計(jì)算不準(zhǔn)確的影響。且綠地周邊溫度波動(dòng)與局地下墊面類(lèi)型等有關(guān)，影響綠地降溫效益，使降溫幅度的計(jì)算出現(xiàn)偏差。差值法考慮研究區(qū)域在對(duì)應(yīng)年份的環(huán)境背景，更能精確反應(yīng)綠地的實(shí)際降溫效果。

4 結(jié)論

作為綠地冷島效應(yīng)的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，降溫距離與降溫幅度的測(cè)度方法多樣。現(xiàn)有降溫距離測(cè)度方法包含轉(zhuǎn)折點(diǎn)法、最高點(diǎn)法、擬合曲線—最高點(diǎn)法、擬合曲線—穩(wěn)定點(diǎn)法、緩沖帶差值法。降溫幅度計(jì)算方法包含對(duì)應(yīng)點(diǎn)法與差值法，本質(zhì)上是對(duì)綠地周邊溫度—距離變化點(diǎn)的計(jì)算。通過(guò)以上方法對(duì)上海市近郊區(qū)域29塊綠地的降溫幅度、降溫距離進(jìn)行計(jì)算，發(fā)現(xiàn)在本研究中面積較大的綠地更易產(chǎn)生冷島效應(yīng)，與前人研究一致，且2020年綠地面積對(duì)冷島效應(yīng)的促進(jìn)作用更加顯著。因此，根據(jù)2020年綠地面積與各指標(biāo)計(jì)算方法測(cè)度結(jié)果相關(guān)性強(qiáng)弱，判斷指標(biāo)計(jì)算方法精確度較可靠。另外，各指標(biāo)計(jì)算方法測(cè)度的降溫幅度、降溫距離的結(jié)果顯示，綠地冷島效應(yīng)存在差距且精度檢驗(yàn)不足，本研究提出斜率法提升指標(biāo)計(jì)算精度。

由綠地面積與降溫距離、降溫幅度的相關(guān)性檢驗(yàn)可知，斜率法計(jì)算的降溫距離與綠地面積相關(guān)性較顯著。這是因?yàn)樾甭史ǔ浞挚紤]其他因素作用，探尋綠地周邊溫度變化最穩(wěn)定狀態(tài)，因而能精準(zhǔn)計(jì)算綠地的降溫距離。同時(shí)，差值法計(jì)算的降溫幅度與綠地面積顯著相關(guān)，表明研究區(qū)域的環(huán)境背景、區(qū)域地表溫度對(duì)綠地降溫幅度影響較顯著，研究區(qū)域與綠地內(nèi)部溫差更能反應(yīng)綠地的實(shí)際降溫幅度。因此，斜率法和差值法能精準(zhǔn)地計(jì)算綠地降溫距離和降溫幅度，更適宜用于綠地冷島效應(yīng)研究。

本研究仍存在一定的局限性，如不同研究區(qū)域可能導(dǎo)致研究結(jié)論的差異。另外，本研究進(jìn)行精度驗(yàn)證是建立在降溫距離、降溫幅度的相關(guān)性檢驗(yàn)之上的，還有待實(shí)地檢測(cè)驗(yàn)證。