随着气候变化和城市化进程不断加深, 过去大都市的快速“增量扩张”导致城市下垫面及景观格局发生演化^[1], 改变了城市地表的热力性质和近地表的大气层结构, 从而打破地气界面的能量交换平衡, 城市出现了热岛效应^[2—4]。而近些年来, 以“精明增长”为特点的“存量挖掘”, 出现了越来越多的密集化与集约化的高密度中心城区, 热岛导致的城市问题愈加凸显^[5]。研究证实, 高温导致的居民健康风险、病死事件和经济支出攀升^{[1, 6—7]}；同时, 也带来了“高温-能源消耗-‘温室效应’-高温”的恶性循环^[8], 致使建成人居环境健康和生态健康进一步恶化, 面临严重挑战^[9]。城市蓝绿空间是由城市中各类水域、湿地、绿地等开敞空间所构成的空间系统^[10], 既包含农业空间和生态空间中的农田、山体、森林、草地等, 城镇空间中的公园、防护绿带、公共开放空间等, 也包含由河流、湖泊、水库、池塘、滩地、沼泽等不同形态水体构成的复合水体空间^[11]。蓝绿空间作为绿色基础设施的重要组成部分, 具有诸多生态系统服务, 对缓解高密度城区热岛问题、改善城市热环境和促进生态环境健康的作用显著^[12—13]。因此, 如何利用蓝绿空间缓解城市热岛问题成为了研究热点。

目前, 国内外的学者就蓝绿空间的冷岛效应进行了大量的研究。从宏观角度进行的研究主要包括：市域范围的城市冷-热岛的空间分布^[14—15]、时空演变规律及影响因素^[16—17], 蓝绿空间的景观格局对冷岛效应的影响^[18—20], 城市森林^[21—22]、水体湖泊^[23—24]、湿地^[25—27]等单一土地覆被类型的冷岛效应特征及评估等。也有一部分研究从微观角度出发, 包括：单个绿地冷岛效应的实测评价与模拟^[28—29], 多个公园组成的蓝绿空间群的冷岛效应影响因素研究^[30—32]等。随着研究的深入, 过去关注较少的蓝绿空间类型(如街头绿地^[33—34]、街道植被^[35]等)、表征冷岛效应的新指标(如降温效率^[36—37]、降温效率阈值^[38]、降温贡献度^[39]等)得到了重视, 扩充了研究的深度和广度。

整体而言, 相关研究还存在一定不足。由于城市核心区、边缘区、郊区之间的地形地貌、下垫面、土地覆被等景观和空间的结构不同, 蓝绿空间冷岛效应也存在着区域差异^{[13, 40—41]}。目前宏观和微观尺度的研究缺少了过渡, 很少有对城市某一特定地理区域的冷岛效应进行专门研究。此外, 某些微观尺度的冷岛效应影响因素的研究, 以权属(如公园)为依据^[42], 研究样本数量较少, 一定程度上影响了分析结果的准确性。

因此, 本文选取典型的高密度中心城区——北京五环快速路以内地区为研究区域, 该区域是北京市土地利用、城市功能、空间活力最为复合和多样化的地区^[39]。同时, 2000至2019年间, 由于北京城市化不断推进、人口集聚, 风险较高的热岛区域增加20%, 普通热岛地区增加近30%^[43], 更形成了由占比79.85%的主热岛(五环以内地区为主)和诸多小热岛组成的城市热岛群, 并且这些热岛之间连通性逐年增加, 空间分布更加紧密^[44], 研究区域的热环境问题愈加突出^[8]。可见, 针对这一特定区域蓝绿空间的冷岛效应研究具有较大的科学价值和现实意义。本研究将探索高密度地区蓝绿空间冷岛效应的关键影响因子, 并基于冷岛效应表现特征对蓝绿空间分类, 探讨各类蓝绿空间在缓解高密度城区热岛中的作用和优势, 以期为城市管理者和规划师提供一定经验和参考。

1 研究区域概况

北京是我国首都, 毗邻河北省和天津市, 面积16410km², 地势西北高、东南低, 为暖温带半湿润半干旱季风气候, 夏季高温多雨, 冬季寒冷干燥。研究区域为北京市五环绕城高速公路以内地区, 涉及东城、西城、海淀、朝阳、石景山和丰台6个行政区(图 1), 承担城市总体规划定位的政治、文化、国际交往和科技创新4大中心功能^[45]。区域内人口密集, 截至2015年, 五环以内常住人口占全市的48.9%, 常住外来人口占48.4%, 而面积仅占市域的4.1%(66655hm²), 是北京市的高密度中心城区。

2 研究方法 2.1 数据来源与预处理

本研究的基础数据包含遥感影像、土地利用、建筑矢量数据。遥感影像来源于Landsat8 TIR库, 精度为30m, 时间为格林尼治时间2017年9月12日, 行列号123/32, 无云, 大气状况良好, 满足地表温度反演的质量要求。遥感影像的预处理在ENVI5.3平台对热红外数据和多光谱数据进行了辐射定标和大气校正, 以消除传感器、大气等因素的影响。

土地利用数据的时间为2017年, 精度10m, 数据整体质量良好, 包含10个土地利用类型^[46], 研究区域包含其中的8类。根据分类基础, 在Arcgis10.2平台将农田、森林、灌木、草地合并为绿色空间, 将湿地、水体合并为蓝色空间。由于裸地和某些不透水下垫面(如水泥)在夏半年日最高地表温度差异不显著^[47—48], 故将不透水表面和裸地合并为不透水下垫面空间(图 1)。随后, 合并在空间上相连接或距离30m范围内的绿色空间和蓝色空间。研究表明, 面积过小的蓝绿空间大多不具备冷岛效应或作用微弱, 为减少计算量和排除干扰, 借鉴相关研究^{[5, 42]}, 删去1hm²以下的蓝绿空间。另外, 研究区域西北部的颐和园、海淀公园等与周边大量果园相连成片, 形成大于1900hm²的巨型斑块, 与其他蓝绿空间在规模上差异极大, 同时也不具备高密度中心城区蓝绿空间的典型性和普遍性的规模特征, 故删去该斑块。最终获得研究范围内规模1.03—465.48hm²的1243块蓝绿空间。

建筑矢量数据来源为BIGEMAP平台, 该数据质量良好, 包括建筑轮廓、空间位置以及建筑层数等信息。随后, 在Arcgis中计算每幢建筑的占地面积, 以3m作为建筑平均层高计算建筑总高度。

2.2 辐射传输方程模型算法反演地表温度

本研究采用在反演地表温度中应用较广, 准确度较高^[49—50]的辐射传输方程模型算法, 该方法的具体操作包括：在Envi5.3平台, 将修正后的遥感影像经混合像元分解法计算植被覆盖度, 随后计算地表比覆盖率并利用辐射传输方程模型计算黑体辐射亮度值, 最后通过Planck公式计算获得研究区域的地表温度。

2.3 蓝绿空间的景观指标及冷岛效应表征指标的定义与选取

本研究以缓冲区法定义蓝绿空间冷岛效应的表征指标。首先, 给蓝绿空间设置间距30m、总长600m的多级缓冲区, 并计算相邻缓冲区间不透水下垫面的平均地表温度差Δt。如果蓝绿空间在n米范围内具有冷岛效应, 其Δt_n应大于0, 且Δt_n的变化率小于0(Δt_n-Δt_n-1 < 0)。直至不符合上述规律的转折点出现, 将转折点至蓝绿空间边界的距离定义为蓝绿空间冷岛效应的最远辐射距离(L_Max), 将最远辐射距离的缓冲区内不透水下垫面的平均温度(T_LMax)与蓝绿空间平均温度(T_BG)的差值, 定义为蓝绿空间的冷岛效应强度(BGCI), 经计算共有1199块蓝绿空间具有冷岛效应(图 2)。研究还计算了冷岛效应覆盖面积(BGCA)、冷岛效应速率(BGCG)、冷岛效应效率(BGCE)、冷岛效应服务(BGCS)(表 1)。

本研究还选取了蓝绿空间的景观指标及其环境指标。景观指标包括总面积(BGA)、周长(C_BG)、周长面积比(R_CA)、形状指数(BGSI)、绿地面积(GA)、水体面积(WA)、水体占比(WP)、归一化植被指数(NDVI_BG)。环境指标是蓝绿空间的冷岛效应覆盖范围内的景观指标, 包括冷岛覆盖范围内的归一化植被指数(NDVI_BGCA)、覆盖范围内的蓝绿空间总面积(BGA_BGCA)及占比(BGP_BGCA)、建筑面积占比(BAP_BGCA)、建筑平均高度(H_B)等。研究对上述指标进行正态分布检验, 呈现正态分布的指标(R_CA、NDVI_BG、NDVI_BGCA、BGP_BGCA、BAP_BGCA)进行Pearson相关性分析, 呈现非正态分布的指标(BGA、C_BG、BGSI、GA、WA、WP、BGA_BGCA、H_B), 则进行Spearman相关性分析。

2.4 基于冷岛效应特征的蓝绿空间分类及识别

冷岛效应的7个指标表征蓝绿空间所产生降温作用的不同特征, 本文使用K均值聚类的方法, 识别出具有不同降温特征的蓝绿空间集合。研究先对7个指标进行归一化, 以保证后续计算的准确性。其次, 通过Elbow法确定K值。Elbow法在保证结果准确性的基础上, 能够更快、更便捷地处理数量不大且结构简单的数据^[51]。经计算, 当K值为“4”的时候, 簇内误方差(SSE)最小, 由此确定“4”为合适的K值, 操作在Python 2.7平台进行。最后, 经聚类分析, 迭代30次后, 将1199块蓝绿空间分为4类。

3 结果与分析 3.1 蓝绿空间冷岛效应的影响因素

将上述选取的13个蓝绿空间景观指标及环境指标分为5组, 分别探讨规模、形状复杂度、景观组成、环境组成、植被覆盖等要素对蓝绿空间冷岛效应的影响, 结果见表 2。

3.1.1 蓝绿空间的规模要素对其冷岛效应的影响

蓝绿空间的总面积(BGA)与冷岛效应指标的相关性分析结果显示：BGA与BGCI、BGCA和BGCS呈显著正相关关系, 与T_BG、BGCG和BGCE呈显著负相关关系。表明随着BGA的增加, 蓝绿空间的降温幅度、降温范围(图 3)和降温服务呈现增加趋势, 蓝绿空间自身温度、降温效率和速率不断下降。拟合模型显示：BGCI和BGA与T_BG之间呈对数关系(图 3), 随着BGA的增大, BGCI和T_BG的变化率逐渐减小, 拟合模型解释率分别为29.7%和20.7%。模型还显示：BGCI、T_BG与BGA之间存在一个阈值, 超过该值后, BGA继续增大, BGCI和T_BG的变化趋势将不再显著, 该值可能在40—50hm²范围内。

蓝绿空间周长(C_BG)与BGCA、BGCS呈显著正相关关系, 与BGCG和BGCE呈显著负相关关系。表明蓝绿空间的C_BG越大, 其冷岛效应的影响范围和降温服务也越大(图 3), 蓝绿空间的降温能力显著提升, 而降温效率和速率有所降低。进一步拟合模型发现, BGCE与C_BG呈幂函数关系(图 3), 模型解释率40.6%, 二者也存在一个阈值, C_BG超过5000m后继续增加, 降温效率就很低了。

上述结果表明, 蓝绿空间同时具备高降温效率、速率与高降温能力存在矛盾性。尤其对于土地资源奇缺的高密度中心城区, 需权衡蓝绿空间建设规模、降温能力和降温效率之间的关系, 要根据降温需求, 合理确定规模, 建议面积不超过50hm², 周长不超过5000m, 以提高土地利用率, 实现低成本投入和较高的热环境舒适度回报。

3.1.2 蓝绿空间的形状复杂度要素对其冷岛效应的影响

蓝绿空间的周长面积比(R_CA)与冷岛效应指标的相关性结果表明：R_CA与BGCI、BGCS呈显著负相关关系, 与T_BG和BGCE呈显著正相关关系, 也就是R_CA越小, 蓝绿空间的形态越规则, 其降温幅度和降温服务就越大, 蓝绿空间的内部温度和降温效率越低(图 4)。经拟合, R_CA与BGCI呈三次幂函数关系, 模型解释率33.4%, 当R_CA大于16时, 蓝绿空间的降温幅度小于1℃, 大于18时, 降温幅度消失, 而R_CA在5以下时, 蓝绿空间才具有较好的降温幅度(图 4)。而蓝绿空间的形状指数(BGSI)仅与BGCA、BGCS具有显著正相关关系, BGSI越大, 蓝绿空间的边界复杂程度越高, 其冷岛效应的覆盖范围就越大(图 4, 解释率52.7%), 产生的降温服务也越高(图 4, 解释率27.4%)。由此可见, 形状复杂度越小, 蓝绿空间的降温幅度越大, 而降温的范围却越小。因此, 在蓝绿空间规划时, 应充分评估所在地区的降温幅度和范围的需要, 通过冷岛的供需匹配, 合理确定蓝绿空间的形状复杂度。

3.1.3 蓝绿空间的景观组成要素对其冷岛效应的影响

蓝绿空间的绿地面积(GA)与BGCI、BGCA和BGCS呈显著正相关关系, 与BGCG和BGCE呈显著负相关关系。说明GA的增加, 使蓝绿空间的降温强度、降温范围和降温服务有所提升, 但降温效率和速率有所下降。

水体面积(WA)方面, 由于1199块蓝绿空间中WA占总面积高于1%的不足1/3, 考虑到数据含有过多杂质, 会影响结果的准确性。故选取WA占总面积5%以上的140个蓝绿空间进行WA和水体占比(WP)的相关性分析。结果发现：WA对BGCI、BGCA、BGCS具有显著正相关关系, 对T_BG、BGCE、BGCG具有显著的负相关关系。表明随着WA的增加, 蓝绿空间降温幅度、范围和服务均有所增加, 但降温效率、速率、自身温度有所下降。经拟合, WA也存在与BGCI(图 5, 解释率69.9%)、T_BG(图 5, 解释率32.5%)的阈值, 阈值范围在7—10hm²。超过阈值, 蓝绿空间降温幅度和内部平均温度的变化不再明显。此外, 拟合模型(图 5, 解释率分别为42.5%和28.8%)显示WA占总面积高于5%的蓝绿空间相比低于5%的蓝绿空间能以更小的总面积获得更高的降温幅度, 例如WA占比高于5%的蓝绿空间降低4℃需总面积达到18.35hm², 而WA占低于5%的蓝绿空间则需75.45hm², 说明相同规模下的蓝绿混合空间比单一绿色空间具有更好的降温效果。

水体占比(WP)与任何冷岛效应指标均无显著相关关系(rho < 0.4), 与BGCI、T_BG、BGCG的相关紧密程度一般(P < 0.01, 0.2 < rho < 0.4), 与BGCE(P < 0.05, rho < 0.2)和BGCS(P < 0.05, 0.2 < rho < 0.4)的相关和紧密程度很弱, 与BGCA和L_Max不具有任何相关关系(P>0.05)。表明WP的大小与蓝绿空间内部温度及其降温幅度、服务、效率、速率有关, 但关系并不紧密, 与辐射距离和冷岛效应覆盖范围无关系。

3.1.4 蓝绿空间冷岛效应辐射范围内的环境组成要素对其冷岛效应的影响

选取蓝绿空间冷岛效应辐射范围内的蓝绿空间总面积(BGA_BGCA)及其占比(BGP_BGCA)、建筑平均高度(H_B)、建筑占地面积的占比(BAP_BGCA)作为环境组成要素的指标。

缓冲区内的蓝绿空间面积(BGA_BGCA)对BGCI、BGCA、BGCS、L_Max、T_BG具有显著相关关系；蓝绿空间面积占比(BGP_BGCA)与L_Max、T_BG相关紧密程度一般(P < 0.01, 0.2 < rho < 0.4), 与BGCI、BGCA、BGCS、BGCG、BGCE有较弱的相关性(P < 0.05, rho < 0.2)。结果表明, 随着BGA_BGCA的增加, 蓝绿空间的降温幅度、范围、服务、辐射距离呈显著增加趋势, 蓝绿空间内部平均地表温度、降温效率和速率有所降低, 但幅度并不明显。而BGP_BGCA的增加也对提升蓝绿空间的降温能力和效率、降低蓝绿空间内部温度具有一定的作用。综上, 在蓝绿空间辐射覆盖的范围内增加蓝绿空间面积和占比, 可能会使蓝绿空间之间产生冷岛效应的协同, 有助于增强蓝绿空间的降温能力和降低蓝绿空间本身的地表温度。因此, 对于某些高降温需求的地区, 在大型蓝绿空间(如综合性公园)降温覆盖范围内搭配一定面积和比例的小型蓝绿空间(如小型社区绿地、附属绿地等), 通过其降温协同作用可以共同产生较为舒适的微气候。

缓冲区内的建筑占地面积的比例(BAP_BGCA)与冷岛效应指标均具有相关性, 与L_Max具有一般程度的负相关关系, 与T_BG具有一般程度的正相关关系(P < 0.01, 0.2 < rho < 0.4), 与BGCG具有较弱的正相关关系, 与BGCI、BGCA、BGCS、BGCE具有较弱的负相关关系(P < 0.05, rho < 0.2)。表明BAP的增加, 可能会在一定程度上减弱蓝绿空间的冷岛效应, 降低其辐射距离、降温幅度、范围、服务、效率, 也会提高蓝绿空间本身的温度。原因可能是建筑作为不透水下垫面, 比热容低, 吸热快, 同时夏天能源使用量大, 使建筑及其周边温度较高, 与蓝绿空间产生较大的温差, 进而促进了二者之间的能量交换, 使得蓝绿空间本身温度升高, 降低了其冷岛效应^[52—53]。

缓冲区内的建筑平均高度(H_B)仅与BGCI、BGCE和T_BG具有相关性, 且密切程度不强, 与其他冷岛指标无相关关系。其中, 分别与BGCI和BGCE有较弱的负相关和正相关关系(P < 0.05, rho < 0.2), 与T_BG为一般程度的负相关关系(P < 0.01, 0.2 < rho < 0.4)。表明提高H_B会在一定程度上降低蓝绿空间的冷岛效应, 减弱其降温幅度并提高其本身的温度, 但这个影响并不显著。

3.1.5 植被覆盖要素对蓝绿空间冷岛效应的影响

选取蓝绿空间的NDVI(NDVI_BG)和蓝绿空间辐射范围内的NDVI平均值(NDVI_BGCA)作为植被覆盖要素的指标。结果显示：NDVI_BG与冷岛指标均具有相关性(P < 0.01), 与BGCI、BGCA、BGCS有一般程度的正相关关系(0.2 < rho < 0.4), 与BGCE有一般程度的负相关关系(0.2 < rho < 0.4), 与BGCG、L_Max和T_BG有较弱的相关关系(rho < 0.2)。表明蓝绿空间的NDVI_BG越大, 地表植被覆盖越高, 其降温幅度、范围、服务越好, 但降温效率越小, 而降温速率、辐射距离和蓝绿空间内部温度受其影响不大。

NDVI_BGCA与L_Max无相关关系(P>0.05), 与其他冷岛指标的相关关系都很弱(P < 0.01, rho < 0.2)。其与BGCI、BGCA、BGCS为正相关, 与BGCG(P < 0.05)、T_BG和BGCE为负相关。说明提高蓝绿空间缓冲区内的植被覆盖对蓝绿空间的冷岛效应的提升具有小范围的促进作用, 也再次证明了蓝绿空间之间可能存在降温协同作用。

3.2 基于冷岛效应特征的蓝绿空间分类与识别

经聚类分析, 统计了4类蓝绿空间冷岛效应7大指标的平均值(表 3), 根据表 3所反映的4类蓝绿空间冷岛效应在降温幅度、影响距离、效率等方面的突出表现特征, 将其划分为高降温能力、低降温效率型, 高降温效率、远辐射距离型, 低降温能力、高降温速率型和降温能力、降温效率均衡型蓝绿空间(图 6)。4类蓝绿空间归一化的冷岛效应7大特征指标以雷达图形式显示(图 7), 其归一化景观特征以柱状图显示(图 8)。

高降温能力、低降温效率型蓝绿空间数量最少(66个), 主要包含综合性公园和少量的风景名胜区, 多分布于四环与五环周边(图 6)。其景观特征为规模最大, 周长面积比最小, 形状规则, 水体占比最高, 植被覆盖度最高。冷岛效应方面, 这类蓝绿空间本身地表温度最低, 具有降温幅度最大、降温服务最好、覆盖范围最广、辐射距离较远的特征(图 7)。虽然这类蓝绿空间的降温效果最好, 有助于形成舒适的热环境, 但由于其规模巨大, 使得降温效率最低。

高降温效率、远辐射距离型蓝绿空间有246个, 主要包含道路和居住区的小型附属绿地, 多分布于二环至四环范围内(图 6)。其具有规模最小(平均仅3.15hm²)且边界形状较为复杂, 植被覆盖度较低, 水体面积虽小, 但水体占比高的特点。冷岛效应方面, 此类蓝绿空间的降温效率和降温辐射距离表现最好, 能够影响较远距离地区的地表温度, 具有较高的性价比, 其它冷岛指标表现一般(图 7)。

低降温能力、高降温速率型蓝绿空间数量最多, 有504个, 多是分布在二环外的附属绿地和街头绿地(图 6)。这类蓝绿空间是城市中数量最多, 与市民接触最频繁的类型, 平均面积4.7hm², 边界复杂破碎, 植被覆盖度最低, 水体面积和水体占比也最小。在冷岛效应的降温能力表现上最差, 其本身的平均温度甚至高于研究区域平均地表温度0.15℃, 仅低于不透水下垫面的平均地表温度1.17℃。另外, 其降温幅度、范围、服务和辐射距离均是4类蓝绿空间中最小的, 但其降温速率表现最好, 能快速降低周边短距离的地表温度(图 7)。

降温能力、降温效率均衡型蓝绿空间的数量仅次于低能高速率型蓝绿空间, 有383个, 主要包含中尺度的公园和部分附属绿地, 多分布于二环以外地区(图 6)。其平均面积14.6hm², 形状规则, 水体占比高, 有良好的植被覆盖。此外, 冷岛效应方面表现均衡, 本身的地表温度较低, 具有较好的降温幅度和服务, 较大的降温范围, 较远的辐射距离, 良好的降温效率和速率(图 7)。这类蓝绿空间的降温能力、速率和效率表现都不突出, 但用地节约, 且分布广泛, 同时能均衡冷岛效应不同指标之间的关系, 具有良好的降温效果。

4 讨论 4.1 蓝绿空间冷岛效应的影响因素

规模方面, 蓝绿空间面积(BGA)与冷岛效应的降温幅度(BGCI)呈正相关的对数关系, 且存在阈值, 这与相关研究结果相似^[54—56]。阈值在不同城市存在差异, 如厦门公园的BGA阈值在55hm^2[42], 本研究发现北京的BGA阈值在50hm²。相似的关系也存在于BGA与蓝绿空间平均温度(T_BG)之间, 只是T_BG会随着BGA的增大而降低^{[42, 57]}, 阈值在40hm², 可见在50hm²范围内增加BGA是高密度城区缓解热岛效应的有效方法之一。本研究中蓝绿空间周长(C_BG)与降温效率(BGCE)呈显著负相关关系, 同样存在阈值(5000m), 常州和长春公园的C_BG阈值为3600m^[32]和2500m^[58]。

形状复杂度方面, 目前对于周长面积比(R_CA)与冷岛效应的关系还存在不确定性^[9], 本研究认为R_CA越大, 蓝绿空间自身温度(T_BG)越高, 降温幅度(BGCI)越低, 原因可能是蓝绿空间边界复杂, 与周边不同介质的接触面更大, 能量交换也更频繁, 从而提升了T_BG, 削减了BGCI, 与部分研究一致^{[31—32, 42]}, 而有的研究认为R_CA增加会使蓝绿空间的冷岛效应更强^[50]。形状指数(BGSI)与降温覆盖面积(BGCA)存在显著正相关, 这是因为形状越复杂, 其缓冲区面积就越大, 降温覆盖面就越广, 与Chen等的研究结论一致^[59]。可见舒适的T_BG、更高的BGCI与更大的BGCA存在矛盾性, 更好的降温效果, 需要更加规则的边界, 将R_CA控制在5以下；而更大的降温范围, 则需要丰富边界, 提高BGSI。

景观组成方面, 研究发现水体面积(WA)相较绿地面积(GA)对蓝绿空间冷岛效应的影响更大, 与已有研究相同^[60—61]。从高降温效率、远辐射距离型蓝绿空间和低降温能力、高降温速率型蓝绿空间的对比中也能证实, 高速率型蓝绿空间规模更大, 绿地占比更多, 但高效率型蓝绿空间规模更小, 水体占比(WP)更大, 二者的其他景观特征基本相同。除降温速率外, 高效率型蓝绿空间所有的冷岛指标均好于高速率型蓝绿空间。原因是水体的比热容和热阻远大于绿地, 热辐射率也较低, 能量交换速率慢^[62]。因此, 相较通过增加规模提升降温效果的方法, 中小规模蓝绿空间以增加WA和WP的方式提高降温能力更具性价比。另外, WA与降温幅度也存在阈值, 建议WA不超过7—10hm²。

环境组成方面, 有研究指出: 公园冷岛效应最远辐射距离多分布于200—300m范围内, 100m内效果最好^[63], 300m范围内的水体和不透水下垫面对冷岛效应影响显著^[57]。而本研究发现蓝绿空间的最远辐射范围为270m, 蓝绿空间会与270m范围内的其他蓝绿空间产生冷岛效应的协同促进作用, 与上述研究部分一致。由此, 在高密度城区每隔一定距离(300m以内)建设相互联系且形成系统的蓝绿空间网络, 相较距离远、相互独立的蓝绿空间点状布局模式更能促进其冷岛效应的发挥。近些年来, 各地绿化部门所提倡的“300米见绿, 500米见园”的均衡性公园绿地布局模式除了保障市民使用蓝绿空间的公平外, 也提高了市民享受蓝绿空间所提供的降温服务的公平性。

植被方面, 研究发现蓝绿空间NDVI对冷岛效应具有相关性, 但程度较弱, 与Qiu等^[31]的研究一致, 但与Chen等^[59]的研究存在差异。原因可能是NDVI具有非线性特征, 对观测平台具有较大的依赖性, 且无法反应植被的全部情况^[22], 而本研究也并未加入全面反应植被情况的多个植被指标, 如三维绿量、比值植被指数、绿度植被指数、土壤调节植被指数和植被覆盖度等。但从个案来看, 南苑机场、海淀机场与天坛公园形状规则且面积大, 但降温效果远低于面积小、植被丰富的日坛公园, 从侧面证明不同的植被状态可能会对冷岛效应产生影响。枝叶茂密的乔灌木具有更大的叶面积, 植物的蒸腾作用可以降温增湿^{[9, 62]}, 有助于营造舒适小气候。

最后, 许多高密度中心城区已逐步进入“存量”发展阶段, 有学者提出“针灸疗法”, 北京市也提出“留白增绿”和“见缝插绿”的绿化策略, 本质上都是以最小的土地和建设成本, 获取最大的生态系统服务。在蓝绿空间规划和建设实施过程中, 应注意控制BGA、WA、C_BG、R_CA、BGSI等指标的大小, 不要过多地超过阈值。在热岛集中的地区, 集中布置蓝绿空间, 减少形状复杂度, 可以提高冷岛效应。土地资源紧张地区通过增加水体, 选择茂密植被, 也能提高蓝绿空间降温能力和降温效率。最后, 还要重视蓝绿空间在空间分布上的系统化、体系化和网络化^[64], 发挥蓝绿空间网络的生态系统服务协同与促进作用。

4.2 高密度中心城区土地资源与蓝绿空间冷岛效应的博弈与权衡

本研究发现, 蓝绿空间规模越大, 其降温能力越强, 但降温效率越低。许多高密度中心城区仅以增加规模的方式提升冷岛效应, 不具备现实可行性, 出现了土地资源与蓝绿空间冷岛效应的博弈与权衡的问题。因此, 有必要充分认识和利用不同类型蓝绿空间的降温特点, 基于建设地区的降温需求, 针对性地提升区域蓝绿空间的冷岛效应, 增加冷岛供给, 以有限的土地资源实现最佳的降温效果。

对于有高降温需求、人口密度大且有足够建设空间(50hm²以上)的城市边缘区, 可建设高降温能力、低降温效率型蓝绿空间, 类似大型生态公园、郊野公园等。这类蓝绿空间的高降温能力可能得益于其较大的面积和较小的周长面积比：规模较大意味着蓝绿空间内水体和植被较多, 二者通过水汽蒸发, 提高对周边的降温能力；周长面积比小, 意味着与周边接触面少, 热交换少, 降温辐射能力强。虽然此类蓝绿空间降温能力较高, 但降温效率普遍较低^[59], 原因可能是随着规模的增加, 降温范围也逐渐增大, 但降温范围的增加幅度小于面积的增加幅度, 导致降温效率逐渐下降。另外, 此类蓝绿空间作为绿色基础设施中的大型斑块, 除了具有最强降温效应, 还能提供维持生物多样性、调节雨洪、污染净化、文化服务、休闲游憩等多样化的生态系统服务, 是城市中不可或缺的蓝绿空间类型。

有一定降温需求且可利用空间不足的地区适合高降温效率、远辐射距离型蓝绿空间。这类蓝绿空间规模最小, 但水体占比高, 植被丰富, 具有良好的降温幅度, 最远的辐射距离和最高的降温效率。辐射距离最远可能是由于其形状指数较小, 形态更接近于规则的圆形, 并且水体占比高。有研究指出：蓝绿空间长宽比接近1, 辐射距离最远^[60]。蓝绿空间的形状更加规则, 使绿地和水体在空间分布上更集聚, 有利于发挥向外的降温辐射效应^{[31—32, 42]}, 因此影响距离较远。还有研究指出：相较水体占比低于30%, 蓝绿空间水体占比高于30%的辐射范围更远^{[60, 65]}。由于水体比绿地具有更显著的冷岛效应^[66], 水体占比较高使得水汽蒸发更多, 与周边热量交换也更多, 辐射距离也因此更远。而降温效率最高是因为此类蓝绿空间规模最小、辐射距离最远, 使降温覆盖范围与总面积的比值相对较大, 因此降温效率高。这类蓝绿空间适合布置在高密度的高端商业区和高档社区周边, 在该区域新建或改造蓝绿空间时, 应尽量采取集中布置的方式, 减小边界的复杂度, 可进一步提高蓝绿空间的降温能力。

对于城市中小范围和低强度的微热岛区域, 适合低降温能力、高降温速率型蓝绿空间的建设。这类蓝绿空间冷岛效应不强, 但降温速率最好, 能够快速、有效地降低周边小范围区域的地表温度。高降温速率与蓝绿空间冷岛效应自身特征有关：随着距离增加, 蓝绿空间的降温幅度及其变化率均呈减小的趋势, 在100—200m范围内变化迅速^[60]。而此类蓝绿空间由于周长面积比较大, 规模较小, 且水体占比少, 使其降温能力较低, 降温辐射距离也平均不足100m。在较近的降温辐射距离内有相对较大的降温幅度变化, 使得此类蓝绿空间的降温速率较高。但由于降温能力较差, 可能会在一定程度上限制此类蓝绿空间的应用。在城市更新和蓝绿空间建设时, 可通过减少边界的复杂度、增加地表植被覆盖和水体面积等方式, 提高此类蓝绿空间的降温能力。

对于高密度城区内部的人口密集、有较高的降温需求和一定建设空间(10hm²以上)的商业办公区、大型社区、工业区等, 可建设中等尺度、能效均衡型的综合性公园、社区公园类的蓝绿空间。相比上述三类蓝绿空间, 均衡型蓝绿空间由于在规模、形状复杂度、景观组成等景观特征方面表现较为平衡。因此, 其冷岛效应在降温能力、降温效率、降温速率等方面均表现良好, 没有特别凸显的降温优势和短板。这类蓝绿空间在景观特征上往往有一定面积的水域和近自然且茂密的城市森林, 因而不仅具有良好的降温效果, 营造舒适的微气候, 还可以提供公众游赏和科普教育, 发挥生态系统的文化服务功能。此外, 这类蓝绿空间在城市中的分布较为普遍, 更应注重发挥与周边其他中小尺度的附属绿地和街头绿地的降温协同与促进作用, 通过蓝绿空间网络更好地满足区域的降温需求。

5 结论与展望

本研究量化了蓝绿空间冷岛效应的7大表征指标, 分析了蓝绿空间的景观及其环境特征与冷岛效应各指标的相关关系, 并根据冷岛效应的表现特征将蓝绿空间分为4类, 探讨各类蓝绿空间在规划建设时, 如何更合理地布局, 在城市更新时, 如何更有效地提高降温能力和效率。本研究得出以下结论：

(1) 蓝绿空间景观特征方面：蓝绿空间的总面积、绿地面积和水体面积与其降温幅度、降温范围和降温服务具有显著正相关关系, 与其降温效率和降温速率具有显著负相关关系, 总面积和水体面积还与蓝绿空间自身温度呈显著负相关；周长与降温范围和降温服务具有显著正相关关系, 与降温效率和速率有显著负相关关系；形状指数与降温范围、降温服务呈显著正相关；周长面积比则与蓝绿空间的地表温度、降温效率呈显著正相关, 与降温范围、服务有显著负相关关系。而水体占比、蓝绿空间的NDVI与蓝绿空间的冷岛效应各项指标无显著相关关系。

(2) 蓝绿空间环境特征方面：蓝绿空间会与其冷岛效应辐射范围内的其他蓝绿空间产生降温的协同与促进作用, 辐射范围内的蓝绿空间总面积与蓝绿空间的降温幅度、降温范围、降温服务和辐射距离呈显著正相关, 与蓝绿空间自身的平均温度呈显著负相关。而辐射范围内的蓝绿空间占比、建筑平均高度、建筑占地面积占比、辐射范围的NDVI与蓝绿空间的冷岛效应各项指标无显著相关关系。

(3) 部分高密度中心城区土地和资金有限, 应重视蓝绿空间的总面积、水体面积的阈值, 控制总面积在50hm²以下, 水体面积在10hm²以下, 以获取高性价比的冷岛效应。另外, 使蓝绿空间的周长面积比小于5, 会有较好的降温幅度；周长不超过其阈值5000m, 可以获得较高的降温效率。

(4) 4个具有不同景观特征的蓝绿空间集群具有不同降温优势和特性, 高密度中心城区的蓝绿空间布局优化和规划建设应充分考虑区域的降温需求, 匹配具有合适降温特性的蓝绿空间类型, 实现较小成本投入, 获取较大降温效果。

最后, 由于技术、数据等的限制, 研究中还存在一些不足, 需要在未来进一步完善：受植物遮荫、风、湿度等因子的影响, 地表温度与人实际的体感温度仍存在差异, 未来应将上述因素也考虑进来；其次, 本研究并未考虑到人的分布, 高密度中心城区的蓝绿空间冷岛效应的提升应以服务于人作为目标。市民是否享受到降温服务？所享受的降温服务是否公平？降温服务是否存在地区差异？这些问题值得深入探究。