生态学报  2014, Vol. 34 Issue (12): 3169-3178

文章信息

闫伟姣, 孔繁花, 尹海伟, 孙常峰, 许峰, 李文超, 张啸天
YAN Weijiao, KONG Fanhua, YIN Haiwei, SUN Changfeng, XU Feng, LI Wenchao, ZHANG Xiaotian
紫金山森林公园降温效应影响因素
Analysis of factors contributing to the cooling effects of Purple Mountain Forest Park
生态学报, 2014, 34(12): 3169-3178
Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(12): 3169-3178
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201310302625

文章历史

收稿日期:2013-10-30
修订日期:2014-4-1
紫金山森林公园降温效应影响因素
闫伟姣1, 孔繁花1 , 尹海伟2, 孙常峰1, 许峰1, 李文超2, 张啸天2    
1. 南京大学国际地球系统科学研究所, 南京 210023;
2. 南京大学建筑与城市规划学院, 南京 210093
摘要:城市绿地是城市自然景观的重要组成部分,探讨不同影响因素对城市绿地降温效应的影响规律,有助于城市绿地的空间布局规划与管理,以便更好地缓解城市热环境。以南京紫金山森林公园为研究区,沿陵园路-中山陵方向选取了5个植被结构相似的林地作为观测点,并以水泥地面为参照点,利用HOBO小型气象观测站对温度、湿度和风速等因子进行定点同步观测,并分别采用LAI-2200植物冠层分析仪、鱼眼相机和GPS手持导航仪获取各观测点的叶面积指数、天空可见度和高程信息,然后采用统计分析和相关分析方法,分别对绿地降温效应的日变化规律及其影响因素进行了定量分析。结果表明:各站点的温度变化趋势基本一致;与参考点相比,5个观测点在白天均有明显降温效果,13:00-16:00降温效应最强,而晚上降温效果很弱,甚至出现轻微的保温效应;降温幅度随大气温度的升高而增大,随相对湿度和风速的增大而减小;绿地叶面积指数、天空可见度和高程等因子对绿地降温效应在不同时段会产生不同程度的影响:叶面积指数与天空可见度在9:00-19:00间对降温效应的影响作用较为明显,但由于高温的影响,午后(13:00-15:00)影响作用较弱;在夜间,高程是主要影响因子。研究结果可为城市公园绿地的合理布局与绿化建设提供依据和参考。
关键词紫金山森林公园    降温效应    定点观测    叶面积指数    天空可见度    
Analysis of factors contributing to the cooling effects of Purple Mountain Forest Park
YAN Weijiao1, KONG Fanhua1 , YIN Haiwei2, SUN Changfeng1, XU Feng1, LI Wenchao2, ZHANG Xiaotian2    
1. International Institute for Earth System Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China;
2. School of Architecture and Urban Planning, Nanjing University, Nanjing 210093, China
Abstract:Local climate changes are exacerbated in urban areas due to the rapid urbanization, which will accordingly worsen the urban thermal environment and cause series of eco-environment problems. Urban green spaces are multifunctional and can reduce temperature and mitigate the urban heat island effect. Previous studies have found that urban microclimate, vegetation types and the characteristics of green patches are all contributed to the green spaces cooling effects. Quantifying the relationships between these factors and green space cooling effects will help to guide the urban green space planning and design, and accordingly help to mitigate the urban thermal effect. In this paper, five woodlands were selected as the research spots, which have similar vegetation structure, and another spot which was mainly covered by cement was selected as the reference point. All of the six observation sites are in the Purple Mountain along the direction of Lingyuan Road to Dr. Sun Yat-sen's Mausoleum. The HOBO meteorological stations at fixed observational spots were used to get meteorological factors such as air temperature, relative humidity and wind speed. The LAI-2200 and fisheye photograph were used to capture the Leaf area index and sky view factor respectively, and the handheld GPS navigation was used to get the elevation of each study spots. The relationships between temperature reduction and related factors were analyzed using correlation analysis. The results indicated that: (1) The air temperature of each spot showed the same changing trend; (2) Compared with the concrete (reference point), all of the five woodlands had obvious cooling effect during daytime with maximum temperature reduction in the period of 13:00-16:00. However, it seems the cooling effect is weak at night, which may be because that woodlands have heat preservation effect during night; (3) The temperature reduction of all the research points showed the increasing trend with the rising of air temperature,and decreasing with inducing of relative humidity or wind speed; (4) The impact of leaf area index, sky view factor and elevation was different at different period of investigation time. Leaf area index and sky view factor had a comparatively obvious effect on the temperature reduction during 9:00-19:00, but the effect became weaker after noon (13:00-15:00) due to highest temperature of a day. However, during the night, elevation became the key impact factor and it showed a significant positive correlation with temperature reduction. Through the field investigation of the study area, the cooling effect characteristics were captured and the relationships between cooling effect and main related impact factors were quantified. The results can help us understand the factors contributing to the green space cooling effect and provide practical guidelines for planning urban green spaces to mitigate the urban heat island.
Key words: purple mountain forest park    cooling effect    on-site investigation    leaf area index    sky view factor    

随着我国城市化进程的快速推进,城市人口与城市建设用地迅速增加,导致城市非渗透面快速增加,城市热岛效应日益显著。城市热岛会导致能源消耗增加[1],人们生活环境恶化,甚至导致由于“城市热浪”而引起的城市居民非正常死亡事件的发生[2]。因而,作为城市生态系统中自然生产力主体的城市绿地降温效应研究日益受到学者与政府相关部门的广泛关注。

从国内外的相关研究来看,植被主要通过遮阴和蒸腾作用来实现降温,但其降温效应会受到微气象因素、绿地单元特征和植被类型等因素的综合影响[3, 4, 5]。大量的研究发现,绿地的降温效应存在明显的季节和昼夜差异,且通常夏季降温效应大于冬季[6, 7, 8],白天降温大于夜间[9, 10]。城市绿地降温效应与其植被构成有直接关系,通常降温强度乔木>灌木>草坪[5, 11, 12],对于复层结构的绿地斑块,有乔木覆被的植被群落因其遮阴效应降温效果较为明显[3, 9, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]。随着数据获取方法的日趋多样化,能够在一定程度上定量表征植被的蒸腾作用和遮阴程度的叶面积指数(LAI)逐渐被引入到绿地降温效应的研究中来,许多研究结果均表明绿地降温效果随LAI的增大而增大[24, 25, 26]

按照研究的方法与尺度,城市绿地降温效应主要可分为基于温度反演方法的大中尺度研究[27, 28, 29]和基于实地观测数据的小尺度研究[15, 24, 30]。基于实地观测数据的绿地降温效应研究有利于更直观地挖掘绿地降温效应的影响机制,对进一步指导城市绿地的空间布局规划具有重要的现实意义。然而,目前对于绿地降温效应的实测研究多在相同背景条件下进行,且多考虑绿地面积和绿地植被特征因子,综合考虑气象因素和地形因素的研究还不多见。本文以南京紫金山森林公园为研究区,在点位尺度 上基于实地观测数据,采用统计分析与相关分析方法,分别对绿地降温效应的日变化规律和影响绿地降温效应的温湿度等微气候,叶面积指数、天空可见度和高程等因素进行了定量分析。研究结果可为城市公园合理的绿化建设,缓和城市热环境,建设宜居城市提供依据和参考。

1 研究区概况

紫金山森林公园地处南京城区东郊(118°48′00″—118°53′04″E,32°01′57″—32°06′15″N),东西长 7.11km,南北宽 6.17km,其最高处头陀岭海拔 448.8m,总面积约2016.11hm2;属北亚热带季风性气候,四季分明,极端高温达40 ℃,极端低温-13.4 ℃,年均温16 ℃,年降水量1106.5mm;基本地貌为低山丘陵,南坡和北坡均有较宽的山麓面延伸,成斜面状;植物资源丰富,有各类植物600余种,主要有麻栎(Quercus acutissima)、枫香(Liquidambar formosana)、 马尾松(Pinus massoniana)、黑松(Pinus thunbergii)、黄连木(Pistacia chinensis)等树种及竹林分布[31]

2 数据与方法 2.1 数据获取

本研究的数据主要通过以下方式获取:1)选择晴朗少云的3d(2013年7月10日晚到13日晚)利用HOBO小型气象观测站(美国Onset)在陵园路——中山陵沿线周边的6个观测点(图 1)进行全天的同步观测,仪器型号为U30和H21,观测参数主要是温湿度和风速风向等因子,取样间隔为1min,观测高度为 1 m。2)采用LAI-2200(LI-COR,USA)植物冠层分析仪测量各观测点的叶面积指数LAI。LAI与植物的蒸腾作用、阳光的截取以及光合作用等密切相关[32]。叶片是进行蒸腾作用的载体,同时叶面积大小在一定程度上反应了林地的遮阴,因而能够较好的量化植被的冠层结构特征,及其对降温的影响。在LAI的每次测量时,都选择无太阳直射的晴朗傍晚,测量中为避免操作者和过强的太阳辐射造成的误差,使用90°镜盖,分别对A值(冠上的测量值)和B 值(冠下测量值)进行测量,即在空旷地测量A值,进入林地后在每个样地中围绕气象观测站点5m范围内,选取均匀分布的5个样点测B 值,取测量时间最接近的A、B值估算各样点的LAI,求5个样点的算术平均值作为该样地的LAI(表 1)[33]。3)叶面积大小并不能直接代表林地的遮阴情况,因而本研究又选择了天空可见度(SVF)因子。SVF是使用鱼眼相机对各观测点的林地冠层进行拍照,并通过GLA(Gap Light Analyzer)软件求得(表 1)。4)使用GPS手持导航仪定位获取站点的高程数据(表 1)。

图 1 研究区和观测站点分布示意图 Fig.1 Study area and the position of observation spots
表 1 观测站点信息、参考点信息及数据获取情况 Table 1 Characteristic of the observation spots,reference spot and data we obtained
站点编号
Point No.
照片
Photos
鱼眼相片
Fisheye photos
植物群落
Phytocoenosium
获取数据
Data obtained
1乔木以枫杨(Pterocarya stenoptera)和麻栎(Quercus acutissima)为主,此外还有朴树(Celtis sinensis)、黄连木(Pistacia chinensis)和女贞( Ligustrum lucidum),灌木主要有白檀(Symplocos paniculata)和蓬蘽(Rubus hirsutus),草本植物主要有麦冬(Ophiopogon japonicus)、海金沙( Lygodium japonicum)、络石(Trachelospermum jasminoides)SVF: 0.095
LAI: 3.31
高程: 28.29m
2乔木以麻栎(Quercus acutissima)为主,此外有少数棕榈(Trachycarpus fortunei),灌木主要以茶树(Camellia sinensis)为主,此外还有白檀(Symplocos paniculata)、菝葜(Smilax china),草本植物主要有六月雪(Serissa japonica)和鸭跖草(Commelina communis)SVF: 0.102
LAI: 2.17
高程: 59.13m
3乔木主要有枫香(Liquidambar formosana)、朴树(Celtis sinensis)、三角枫(Acer buergerianum)和棕榈(Trachycarpus fortunei),灌木主要有蓬蘽(Rubus hirsutus)、菝葜(Smilax china)和山胡椒( Lindera glauca),草本植物主要有麦冬(Ophiopogon japonicus)和鸭跖草(Commelina communis)SVF: 0.031
LAI: 6.91
高程: 100.00m
4乔木主要有枫香(Liquidambar formosana)、石楠(Photinia serrulata)、麻栎(Quercus acutissima)、和马尾松(Pinus massoniana),灌木主要有菝葜(Smilax china)、络石(Trachelospermum jasminoides)、白檀(Symplocos paniculata)和蓬蘽(Rubus hirsutus),草本植物主要有六月雪(Serissa japonica)、虎杖(Reynoutria japonica)SVF: 0.058
LAI: 5.44
高程: 95.43m
5乔木主要有麻栎(Quercus acutissima)、石楠(Photinia serrulata),灌木主要有白檀(Symplocos paniculata)、络石(Trachelospermum jasminoides)和海桐(Pittosporum tobira)SVF: 0.106
LAI: 3.60
高程:127.09m
参照点
Reference
point
水泥地面,为参照点SVF: 0.521
高程: 77.13m

由于研究区地形较为复杂,需要验证研究时段内6个观测站点的向阳情况是否相同。根据各观测站点的经纬度、坡度坡向和太阳入射时间等信息[34],分别计算了4:00—7:00和17:00—20:00各观测站点的太阳入射角,结果表明观测时段内6个站点的向阳情况一致,观测数据有效、具有可比性。

2.2 研究方法

(1)基于数据统计分析的研究区大气温度与绿地降温效应日变化特征

将各站点同步观测的温度数据做每10min取平均值处理,得到观测时段内各站点的大气温度日变化曲线(图 2),用各站点温度与同时刻参照点温度的差值(△T)作为衡量各站点林地对温度缓解的指标,得到观测时段内各站点的△T日变化曲线(图 3)。

(2)基于数据统计分析的研究区微气象因子对绿地降温效应的影响

由于站点2和5的风速风向仪在观测过程中出现故障,仅选用其他3个观测站点(1、3和5号)的温度、相对湿度和风速数据分别做每10min取平均值处理,得到观测时段内温差△T与温度、相对湿度和风速的变化关系特征曲线(图 4),进而分析探讨微气象因子与绿地降温效应的相关性。

(3)基于相关分析的植被特征与地形因子对降温效应的影响

由于第3天的风速较大,仅利用前两天的数据,计算每一个整点前后半小时的平均温差作为该整点时刻的温差,然后,基于SPSS软件平台,将每小时的温差分别与植被特征(叶面积指数、天空可见度)和地形(高程)因子进行相关分析(图 5图 7),以定量表征植被特征和地形因子在一天之中不同时刻对降温效应的影响。

3 结果与分析 3.1 大气温度与绿地降温效应的日变化特征

图 2可见,观测时段内6个观测站点的温度变化趋势基本一致,最小值出现在5:00左右,最大值出现在13:00—15:00之间;参考点在7月12日气温最高,最高温达到39.1 ℃(13:40),7月13日由于风的影响,最高温度有所降低,为35.5 ℃(14:10)。观测时段内的日出时间均在5:08左右,日落时间在19:12左右,因而定义5:10—19:10为白天,19:10—次日5:10为晚上。在白天,同一时刻的参照点温度明显高于其他站点,各站点白天平均温度从高到低为:站点5(31.50 ℃)>站点2(30.84 ℃)>站点4(30.83 ℃)>站点1(30.59 ℃)>站点3(30.04 ℃);在夜间,参照点与其他站点的温度差异均比白天明显降低,二者差异最小的时段为5:00—8:00和18:00—20:00,即昼夜交替的时段,夜间平均温度从高到低为:站点5(27.86 ℃)>站点4(27.39 ℃)>站点3(26.95 ℃)>站点2(26.78 ℃)>站点1(26.26 ℃)。

图 2 观测站点大气温度随时间的变化特征 Fig.2 The diurnal characteristics of air temperature
图 3 观测站点温差随时间的变化特征 Fig.3 The diurnal characteristics of △T

图 3可见,5个观测站点的温差的变化趋势基本一致,降温幅度最小出现在5:00和19:00左右,最大出现在13:00—16:00之间,总体上7月12日的降温幅度最大,最大降温幅度为6.26 ℃(站点1,14:30),7月13日由于风的影响,降温幅度大幅降低,最大仅为4.56 ℃(站点3,15:50);7月11日和12日△T曲线均在9:00—10:00左右出现第2波谷(平均降温幅度为4.11 ℃),11:00—13:00左右则在两个波谷中间形成一个小的波峰(平均降温幅度仅为3.17 ℃),这可能是由于中午时段温度过高导致叶片失水,抑制了植物的蒸腾作用所致,同时与中午时段的山谷风也存在一定的关系,7月13日降温幅度曲线出现多个波谷交错的情况,可能主要与该日平均风速较大有关;降温幅度存在明显的昼夜差异,在白天(5:10—19:10)绿地降温效应总体上呈现先升高后降低的趋势,降温幅度的最大值出现在13:00—16:00之间,与一天中大气温度最高的时段一致,白天平均降温幅度2.38 ℃,各站点平均降温幅度从高到低为:站点3(3.58 ℃)>站点1(3.03 ℃)>站点4(2.79 ℃)>站点2(2.78 ℃)>站点5(2.12 ℃);在夜间,绿地降温幅度明显减弱,站点4和5的温差甚至出现正值,说明林地在晚上有时会具有保温效应,降温幅度最小多出现在5:00—7:00和18:00—20:00昼夜交替的时段;夜间平均降温幅度仅为0.56 ℃,各站点平均降温幅度从高到低为:站点1(1.46 ℃)>站点2(0.93 ℃)>站点3(0.77 ℃)>站点4(0.32 ℃)>站点5(-0.15 ℃)。

3.2 微气象因子对绿地降温效应的影响

图 4可见,总体上温差曲线与温度曲线变化趋势呈明显镜像分布,降温幅度随温度的升高而增大,随温度的降低而减小,说明温度与降温效应的关系密切,与△T的相关系数为-0.77(P<0.01);相对湿度与温度的变化曲线总体上呈明显的镜像分布,与△T的相关系数为0.40(P<0.01),从21:00—次日6:00,温度呈小幅降低趋势,湿度则呈小幅上升趋势,6:00左右湿度达到一天的峰值(85%—100%),该时段绿地的降温效应主要受蒸腾作用影响,降温幅度不大,波动也较为平缓,在日出之前温差曲线出现一个小波峰,表明早上较高的湿度会抑制植物的蒸腾作用;在10:00—17:00,湿度迅速降低,进入波谷的谷底,温差曲线也进入一天中的低值区,表明在光照强烈的该时段植被的遮阴作用占主导,而蒸腾作用则因高温受到抑制;除5:00—9:00和16:00—18:00外,降温幅度与风速曲线变化趋势具有明显的同步性,受山谷风影响较明显,在白天的大多数时段,各站点受南风或东南风的影响(谷风),风速增大时,降温幅度随之减小,风速与△T的相关系数为0.518(P<0.01),这与高温背景下风大加剧了观测站点林下与周边环境的热量交换有关,而且风加速了植被叶片的失水状况,植被调节气温的能力也有所下降,但与参照点相比,风速较小,这是地形起伏和树林的遮挡作用所致;在夜间,二者相关系数为0.631(P<0.01),只有站点5林下风速较明显,且受北风(山风)影响,这可能与该站点所处位置(山坡上)和该林地较稀疏有关,较大的风速加大了林下与周边环境的热量交换,使得降温效应减弱。由于受风速的影响,在站点5于10日20:00—次日1:00、11日23:00—次日4:00和13日19:00—23:00,出现了温差为正值即出现保暖效应的情况。

图 4 各站点的温差与温度、相对湿度和风速的变化关系 Fig.4 Characteristics of △T,air temperature,relative humidity and wind speed of stations over time
3.3 植被特征对绿地降温效应的影响

(1)叶面积指数对降温效应的影响

图 5可见,总体上LAI与△T在夜间呈正相关,但相关性较弱,而白天呈较明显的负相关。20:00—次日5:00,LAI对降温效应的影响不明显。6:00—9:00,相关性呈逐渐上升的趋势,到9:00呈显著负相关,相关系数达-0.691;9:00过后,相关性略有下降,11:00出现一个极小值,到12:00再次呈显著相关性,相关系数为-0.642。由前面的微气象影响分析(图 4)可知,9:00—12:00之间有风且11:00时风速最大,使得降温效应减弱,因而此处相关性的降低可能与风的影响有关;而12:00过后,相关性开始降低,LAI对于降温效应的影响变弱;13:00—15:00的高温时段,两者的相关性有所下降,说明当温度过高时LAI对降温幅度的影响会出现减弱的情况;16:00—17:00,随着温度的迅速降低(参考点温度从37 ℃骤降至30 ℃),相关性很弱,18:00—19:00相关性增强。分析其成因,LAI在夜间主要通过蒸腾作用影响降温效应,在太阳直射光很弱的时段6:00—8:00和19:00—20:00,LAI所反映的遮阴效应的影响逐渐增强,9:00—18:00,成主导因素。综上所述,林地的LAI对降温效应起最大促进作用的时间在正午之前(9:00—12:00)和日落之前(18:00—19:00),温度很高时,LAI对降温效应的影响则会减弱。

图 5 温差与LAI的相关性随时间的变化 Fig.5 Correlation of △T and LAI over time

(2)天空可见度对降温效应的影响

图 6可见,夜间20:00—5:00,△T与SVF之间相关性不显著,而白天二者具有较显著的正相关性,相关系数在0.7左右,整体上同△T与LAI的相关性曲线呈明显镜像分布。从6:00开始,正相关性逐渐增强,到9:00呈显著正相关,相关系数为0.783,二者的显著相关性一直持续到12:00,这时的相关系数为0.770,与LAI对绿地降温效应的影响相似,这时主要由于风的影响,11:00相关性较弱。13:00—15:00的高温时段,相关性较9:00—12:00有所下降,说明高温的天气使得SVF对降温效应的影响减弱,即这时遮阴作用对绿地降温效应的影响减小;16:00—17:00,随着温度的迅速降低(参照点温度37 ℃骤降至30 ℃),相关性很弱,到18:00—19:00相关性增强。与前面的LAI对绿地降温效应的影响相比,在白天,SVF对绿地降温效应的相关性显著性更强。综上所述,SVF对降温效应的影响,在白天除13:00—14:00的高温时段外,SVF与温差呈显著正相关,其中9:00—12:00,SVF对降温效应的影响最明显;但高温会使SVF对降温效应的影响减弱。

图 6 温差与SVF的相关性随时间的变化 Fig.6 Correlation of △T and SVF over time
3.4 地形对绿地降温效应的影响

图 7可以看出,20:00—5:00,二者呈显著正相关,相关系数大于0.7,到次日6:00—7:00仍具有显著相关性,但相关系数呈下降的趋势,结合LAI和SVF对绿地降温效应影响分析(图 5图 6),20:00—次日7:00间LAI和SVF在夜间对降温效应的影响都很弱,说明该时段,高程是降温效应的主要影响因素。7:00过后,高程对降温效应的影响大幅减弱,到9:00二者相关性不显著,结合图 5图 6,说明该时段LAI与SVF等因素对降温效应的影响越来越大,超过了高程。13:00—15:00的高温时段,又出现微弱的相关性,说明在其他因素对降温效应的影响被削弱时,高程的影响又有所凸显。综上所述,高程对降温效应的影响,在20:00—次日7:00起主导作用,呈显著正相关;而白天7:00过后,对降温效应的影响不明显。

图 7 温差与高程的相关性随时间的变化 Fig.7 Correlation of △T and elevation over time
4 结论与讨论

本文在以往的研究基础上,综合考虑了微气候因素和地形因素,基于实地观测数据探讨了紫金山森林公园降温效应的变化特征及其影响因素。主要结论如下:

(1)各站点的温度变化趋势一致,最小值出现在5:00左右,最大值出现在13:00—15:00之间;与参照点相比,5个林地在白天均有明显降温效果,午后(13:00—16:00)降温效应最强,晚上很弱,甚至出现轻微的保温效应。与以往学者的研究结果一致[35, 36]

(2)微气象条件对于降温效应的影响比较复杂。绿地降温幅度随空气温度的升高而增大,随相对湿度的增大而减弱,Shashua-Bar等[18]对特拉维夫(以色列港市)11个不同树木茂密的地点进行实测也得到相似结论;风速越大,绿地降温效应越弱,与Taha等[37]对加利福尼亚洲的戴维斯某植被覆盖区进行的昼夜观测所得结果一致。

(3)LAI、SVF和高程对降温效应的影响具有明显的时间差异。LAI对降温效应的影响在9:00—12:00之间和18:00—19:00较为显著,与△T的相关系数大于0.64;SVF与△T的相关性在晚上不明显,白天除13:00—15:00外呈显著正相关,相关系数大于0.66;高程与△T在晚上呈显著的正相关性,相关系数大于0.7,而白天对降温效应的影响不明显。此外,研究还发现在高温时段13:00—15:00,过高的温度会抑制LAI和SVF对降温效应的影响。 Giridharan等[3]在不考虑地形因素的条件下指出,夜间冷岛的主要成因是地表向空中释放白天接收的长波辐射和蒸腾作用,SVF越小,降温幅度越小,但本研究中,结合地形因子对降温效应的影响分析可知,地形因子(高程)为夜间绿地降温的主要影响因素,这是由于高程越大,观测点受山风影响越大,山风加大了林下与周边环境的热量交换所致。

本文通过分析虽得到了一定的研究结论,但仍存在一些问题:(1)受时间、人力等因素的限制,观测只持续了3d,降温幅度是否随着温度的升高而持续增大,风速对绿地降温效应影响的阈值为多大等问题还值得进一步地探讨;(2)由于植物自身对于环境的生理适应特征以及太阳高度角和方位角的变化,一天之中各林地的LAI以及各站点所受到的遮阴情况并不是恒定不变的,本文并未涉及,在今后的研究应对此进行改进,以求更准确的反应各影响因素对于降温效应的影响。(3)受到数据可获取性的限制,本文涉及到的影响因素较少,且因素之间可能存在共线性,如温度和相对湿度、LAI和SVF,对今后的多因子定量分析有一定的影响,观测变量仍需改进。

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