研究速递丨快速发展城市蓝绿空间制冷能力评估——以天津中心城区为例

在一些发展中国家，特别是经济规模最大的中国，特大城市处于快速发展阶段，这些城市在相对较短的时间内经历了人炸式增长、建筑面积大规模扩张和土地利用模式变化。这些变化增加了一些城市气候问题，例如城市热岛（UHI）。然而，随着城市以前所未有的速度扩张，城市蓝绿空间 （UBGS） 的碎片化程度有所增加。在有限的空间内大力增加绿化和水域面积以缓解UHI是不现实的。因此，规划者需要进一步思考如何使不断变化的UBGS具有更有效的冷却能力，以确保复杂城市系统应对气候变化的可持续性。

近年来，快速发展的城市气温上升一直是研究的重点，除了温度的变化外，它还伴随着从集中式城市热岛到以碎片化为特征的多中心热岛的转变。研究中有一个共识，即 UBGS 的减少会加剧 UHI，这种影响在快速发展的城市中更为突出。一些对自然保护规划概念干预较少的城市最初会以牺牲UBGS为代价快速建设，不透水表面逐渐取代UBGS成为主要的表面覆盖物。这些城市在中后期发展，各种可持续城市规划指南的诞生缓解了城市扩张。然而，自然表面的破碎仍然是不可避免的。

在城市建设强度和UBGS布局不断变化的城市快速发展阶段，城市LST也会发生变化。然而，UBGS在快速发展城市的制冷量趋势仍有待确定。现有的研究只比较了长期地表温度与UBGS之间的相关性变化，这种比较很难排除UBGS以外的其他影响因素的贡献。评估UBGS在不同发展阶段的动态制冷能力有助于进一步阐明城市化对减轻UBGS 热岛效应的贡献。

先前的研究表明，UBGS的制冷能力与城市的气候背景有关， UBGS 的组成和构型 。UBGS的比例和斑块形状的复杂性也会影响冷却的距离和强度。此外，周围的环境特征，如建筑密度和POI密度，也会通过影响冷却的衰减效率来影响制冷能力。上述因素对UBGS的相对重要性在不同的地点、城市和发展阶段将产生完全不同的结果。总体而言，城市规模越大，发展阶段越成熟，地表温度的影响因素特征就越复杂。 UBGS相关特征与冷却功能之间的相关性已经建立，但这种相关性缺乏长期的系统比较研究。

考虑到上述背景，需要通过系统比较不同的制冷指标和制冷量趋势与城市发展情况，进一步探索UBGS制冷量的研究。本研究在多个方面对提高UBGS的制冷能力具有现实意义。本研究的目的如下：

（1）对2001—2021年LST和UBGS布局特征进行6次切片反演，并评价两者在不同发展阶段的变化特征。

（2）基于现有研究，并比较发展阶段的差异，设计了邻域尺度的绝对和相对制冷量计算方法。

（3）分析哪些因素会影响UBGS的冷却能力，以及这些因素如何影响随时间变化的趋势，并进一步提出UBGS如何在快速发展的城市中发挥更有效的冷却作用。

本研究为综合测量UBGS制冷量提供了参考计算方法，并对进一步优化天津中心城区UBGS制冷管网提出了建议。

天津地处华北平原，属于温带季风气候区，年平均气温12-15°，天津蓝绿空间资源丰富。此外，天津是海河水系五大支流的交汇处。如图1所示，人、水和植被之间的关系是复杂的。21世纪初以来，天津中心城区从2001年到2010年经历了快速扩张，当时城市扩张速度为29.9公里 2 /年。从2010年到2015年，扩张放缓至12.51公里 2 /年，中心城市格局开始建立。2015年至2021年，随着东区新城区的建立，部分产业向东转移，进一步缓解中心城区建设压力。

图1 研究区域的位置

在地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/）上下载Landsat数据，选取2001—2021年天津中心城区夏季（6月∼8月）6个阶段遥感影像作为数据源。下载数据用于蓝绿空间格局演化分析和LST反演。

2.2.1.蓝绿空间数据提取

研究表明，NDVI 和 NDWI 等 SBP 与城市 LST 显着相关。其中，将植被覆盖度分数（FVC）作为NDVI的附加计算内容，可以更准确地反映植被覆盖度。计算FVC的公式如下：

本研究选取5%∼95%置信区间作为值。像元值≥ 60% 的区域被认为是有效的植被覆盖。

根据现有研究和本文的多个实验，确定0.3为本研究的有效阈值。NDWI ≥ 0.3 的区域是有效水覆盖。

2.2.2. LST反演和LST计算

与常用的辐射透射方程（RTE）和单通道算法（SC）相比，Qin等人提出的单窗口算法（MW）在利用Landsat数据反演LST方面具有更好的全方位性能。为了进一步比较不同年份之间的 LST，需要对 LST 数据进行标准化，并使用 2001 年作为标准年对所有时间片的数据间隔进行标准化。

2.2.3. UBGS特性指标和制冷量的计算

为了进一步从邻域尺度判断UBGS与制冷量的相关性，对研究范围的网格样本进行了划分。参考现有案例研究中接近天津气候条件的冷却范围，本研究的样本量设定为 1km*1 km。这种尺寸可以很容易地观察多个蓝绿色斑块的冷却范围。创建了 287 个网格，见图 2。

图2 天津市中心城区287个样本分布

2.3.1. 城市蓝绿空间特征指标计算

研究证实，城市在地表生物物理参数（SBP）、组成特征、构型特征、蓝绿空间关系、外部环境特征和社会经济特征等方面具有与LST相关的指标如下所列：

2.3.2. 绝对制冷量和相对制冷量的计算

本研究对UBGS在邻域尺度上的制冷能力的计算内容包括绝对指标和相对指标。绝对指标反映了样本中蓝绿色斑块对整个城市冷岛的贡献。除了绝对指标外，研究人员通常根据冷却强度、范围和梯度等指标评估 UBGS 在贴片尺度上的冷却能力。与绝对指标相比，冷却强度等指标衡量的是单个UBGS斑块对特定周围区域而不是整个城市的制冷能力，因此可以定义为描述UBGS制冷能力的相对指标，根据量化绝对制冷量的标准偏差划分温度等级（表3）。基于不同年份遥感数据的LST反演分为7个温度范围，用于进一步计算CII。

根据现有研究中CII的计算方法，适用于邻域尺度的CII计算公式修改如下：

本研究的相对制冷量评价指标由蓝绿空间冷却强度（BGCI）和蓝绿色空间冷却面积（BGCA）两部分组成。

现有研究中用于独立斑块量表映射到邻域尺度，并在一定程度上调整了相应的计算方法，见图3。

图3 UBGS相对制冷量示意图。其中( a )是斑块尺度的计算方法，( b )是邻域尺度的计算方法

2.4. 影响UBGS制冷能力的指标

本研究采用Pearson相关分析和VIF分析排除可能导致共线性的指标。采用随机森林算法得到不同指标对UBGS冷却能力重要性排序的模型。最后，通过单因素散射拟合可视化效应的具体方向。

3.1.1. UBGS阶段性变化的特征

随着时间的流逝，2001年至2009年间，中心城市的大面积斑块逐渐减少。总体而言，2001年至2021年绿地总面积呈现先减少后增加的趋势（图4）。

图4 2001 - 2021年UBGS处于快速发展阶段的阶段性变化。( a )绿色空间格局变化，( b )蓝色空间格局变化

3.1.2. LST阶段性变化的特征

2001—2021年，中心城区CII呈先下降后上升的趋势。

图5 LST在快速发展过程中发生变化

在分析冷却能力的驱动指标时，选择了具有UBGS的样品进行分析，对有效样品的绝对冷却指数（CII）和相对冷却指数（BGCI、BGCA）的结果进行了统计分析（图6）。2001-2021年CII的平均值呈现“上-下-上升”趋势，而最大值则呈现完全相反的趋势。

图6 2001 - 2021年UBGS制冷量的变化

构建UBGS绝对制冷量（CII）和相对制冷量（BGCI、BGCA）的随机森林模型。

3.3.1. UBGS特性对绝对制冷量的影响

CII的随机森林模型反映了指标对CII的影响程度，该模型可以解释66.08%的数据变化，组成特征（WC、Area_MN W 、Area_MN V 、VC）、社会经济指标（RPD）和外部环境指标（NDBI）对CII的影响较大，构型特征和蓝绿空间关系对CII的影响较小。

3.3.2. UBGS特性对相对制冷量的影响

BGCI的随机森林模型可以解释37.78%的数据变化。NDBI、LSI V 、AI V 等配置特性以及VC、Area_MN W 、WC等元件特性对BGCI更为重要。植被对BGCI的影响一般高于水。

（1）本研究证明，当将该区域划分为1km*1 km网格时，水体空间的制冷能力优于植被覆盖空间的制冷能力。

（2）总体上，BGCI和BGCA在邻域尺度上的研究结果与斑块尺度上的研究结果一致，证明了本研究计算方法的可行性。

（3）随着城市的快速发展，UBGS特征指标解释制冷能力的能力将发生变化。

（1）本研究将现有研究中基于斑块尺度的相对制冷量计算公式应用于邻里尺度。通过估计获得的部分数据的准确性无法进一步验证。

（2）此外，由于本文使用多年的遥感图像作为数据源，因此难以避免不同数据序列之间的某些误差。同时，由于长期获取数据的问题，一些因素无法计算。

（3）本研究重点关注UBGS在1km*1 km网格中的制冷能力。今后的研究可以进一步分析UBGS在不同尺寸格栅下的制冷量变化特性。

（1）天津UBGS在不同发展阶段的空间变化具有较强的异质性。整体来看，绿色空间是零散的，蓝色空间正在逐渐减少。根据2001—2021年天津市中心城区UBGS发展阶段的变化特征，可分为快速扩张的集中热岛期（2001∼2009年）、稳定发展的多中心热岛期（2009—2013年）和更新建设的破碎热岛期（2013—2021年）。不同阶段的蓝绿色空间与LST具有相似的特征，并且都经历了斑块逐渐碎裂的过程。

（2）在城市快速发展阶段，UBGS特征指标解释其绝对制冷量（CII）的能力总体稳定，而相对制冷量解释能力（BGCI、BGCA）呈现出逐年波动和递减的特征。具有制冷能力的随机森林模型中的重要性排序为：组成特征>配置特征>蓝绿空间关系，不同模型中外部环境和社会经济指标的排名具有异质性。此外，绝对制冷量随机森林模型中的水冷容普遍高于植被空间中的水冷容，而相对制冷容随机森林模型则呈现出相反的排序特征。UBGS特征指标对制冷量的影响在不同年份差异较大。例如，WC在CII和BGCI的随机森林模型中的重要性逐年增加，而在BGCA模型中则呈现出相反的趋势。

本文编辑

胡非凡 首都师范大学环境工程专业

陈毅超 西北农林科技大学风景园林专业

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