城市綠地空間格局對(duì)熱島效應(yīng)的影響研究進(jìn)展

王曉俊，衛(wèi)笑，鄒昊

東南大學(xué)建筑學(xué)院，江蘇 南京 210095

城市綠地能夠有效地降低地表溫度，從而緩解熱島效應(yīng)（Chen et al.，2014；Li et al.，2012；Maimaitiyiming et al.，2014；Wang et al.，2015；Shih，2017a），有利于改善與之相關(guān)的環(huán)境污染、能源消耗、公共健康和社會(huì)公平等問(wèn)題（Makhelouf，2009；Kong et al.，2014；Markevych et al.，2017；Kolosna et al.，2019；Chakraborty et al.，2019；Van Ryswyk et al.，2019；Xu et al.，2019）。如何在最大程度上發(fā)揮城市綠地的生態(tài)環(huán)境功效，是目前研究的熱點(diǎn)（阮俊杰，2016；李瑩瑩等，2018）。許多學(xué)者運(yùn)用景觀生態(tài)學(xué)方法，從格局視角分析城市綠地與熱島效應(yīng)之間的關(guān)系，這類(lèi)研究能幫助我們更直觀地理解城市綠地對(duì)熱島效應(yīng)的緩解機(jī)制。雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域內(nèi)開(kāi)展了大量的研究，但是在方法與技術(shù)上還存在一定的問(wèn)題和不足，甚至在研究結(jié)果之間還存在一定的矛盾。因此，本文對(duì)Web of Science中城市綠地空間格局與熱島效應(yīng)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，整理目前該領(lǐng)域的研究方法和主要結(jié)論，并從指導(dǎo)城市規(guī)劃建設(shè)實(shí)踐的角度提出未來(lái)的研究思路。

1 文獻(xiàn)來(lái)源分析

運(yùn)用CiteSpace軟件對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，了解目前該領(lǐng)域的主要研究方向，進(jìn)一步對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)的分類(lèi)整理，梳理近20年來(lái)城市綠地空間格局對(duì)熱島效應(yīng)影響的相關(guān)研究的主要方法、研究結(jié)論以及存在問(wèn)題。截止到2019年12月31日，在Web of Science中以“主題：（“urban heat island$”O(jiān)R “urban cool island$”)AND 主題：(“green space$”O(jiān)R“greenspace$”O(jiān)R “greenness”）AND 主題：（pattern OR form OR morphology OR distribution）”為檢索式進(jìn)行檢索，共得到180篇相關(guān)文獻(xiàn)。文獻(xiàn)的時(shí)間分布為2000—2019年，每年的文獻(xiàn)數(shù)量如圖1所示。從圖中可以看出，該領(lǐng)域的研究呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中2008年及以前只有4篇相關(guān)文獻(xiàn)，主要涉及城市熱島的分布規(guī)律和季節(jié)特征，并初步分析了城市化進(jìn)程所帶來(lái)的土地利用變化對(duì)熱島效應(yīng)造成的影響（Pinho et al.，2000；Zhou et al.，2004；Zhang et al.，2005；Zhang et al.，2008）。而 2009—2010 年是一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，文獻(xiàn)數(shù)量分別達(dá)到了3篇和5篇，這兩年學(xué)者開(kāi)始深入探究城市熱島的形成機(jī)制，并將綠地格局作為研究切入點(diǎn)（Ji et al.，2009；Zhang et al.，2009；Zhang et al.，2010）。2011年之后該領(lǐng)域的研究逐年增加，尤其是2019年文獻(xiàn)數(shù)量激增，達(dá)到了58篇，幾乎是2018年文獻(xiàn)數(shù)量的兩倍，反映出城市熱島與綠地格局相關(guān)的研究受到了越來(lái)越多的關(guān)注。

圖1 每年的發(fā)文量Fig.1 Annual distribution of published papers

圖2 文獻(xiàn)的來(lái)源出版物前10位Fig.2 Top 10 publications of literatures

從文獻(xiàn)出版來(lái)源來(lái)看（圖2），相關(guān)文獻(xiàn)主要分布在城市綠化、可持續(xù)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境、風(fēng)景園林、城市規(guī)劃、遙感及地理信息技術(shù)等學(xué)科領(lǐng)域。從文獻(xiàn)作者所屬的國(guó)家和地區(qū)來(lái)看（圖 3），中國(guó)作者的數(shù)量占據(jù)多數(shù)，共有83篇，占總文獻(xiàn)數(shù)的46.1%；第二位為美國(guó)，文獻(xiàn)數(shù)量為19篇，占比10.6%；其次分別為日本、伊朗、英國(guó)、丹麥等，文獻(xiàn)數(shù)量均不足10篇，說(shuō)明中國(guó)學(xué)者在該領(lǐng)域研究中處于主導(dǎo)地位。

2 關(guān)鍵詞分析

關(guān)鍵詞能夠反映文獻(xiàn)的主要內(nèi)容，通過(guò)CiteSpace軟件的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，可以看出近年來(lái)城市綠地格局對(duì)熱島效應(yīng)影響研究的主要方向。將所有文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞按照時(shí)間切片為1 a、每個(gè)切片選取前50%的參數(shù)設(shè)置進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)分析；同時(shí)以關(guān)鍵詞為來(lái)源，使用對(duì)數(shù)似然率算法（Log-likelihood Ratio，LLR）從每個(gè)聚類(lèi)中提取出最能代表該聚類(lèi)的關(guān)鍵詞作為標(biāo)簽。通過(guò)分析共獲得6個(gè)主要聚類(lèi)，每個(gè)聚類(lèi)的信息以及前 5個(gè)重要的關(guān)鍵詞標(biāo)簽及賦值如表 1所示。分析得到聚類(lèi)網(wǎng)絡(luò)的模塊度（Modularity Q）為0.3519，同質(zhì)性（Mean Sihouette）為0.7035，說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)效果較好（Chen et al.，2019）。

圖3 文獻(xiàn)第一作者所屬的國(guó)家前10位Fig.3 Top 10 countries of papers’ first author

對(duì)不同聚類(lèi)的主要關(guān)鍵詞標(biāo)簽進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域目前的幾個(gè)研究熱點(diǎn)。其中#2的聚類(lèi)大小和 Silhouette值最大，說(shuō)明該聚類(lèi)在所有聚類(lèi)中聚集效果最好且同質(zhì)性最高。#2聚類(lèi)的標(biāo)簽中spatial pattern即空間格局的賦值最高，且與其他標(biāo)簽的賦值差距較大，表明空間格局是目前最關(guān)鍵的研究熱點(diǎn)。結(jié)合#2聚類(lèi)的其余關(guān)鍵詞標(biāo)簽，可以看出該聚類(lèi)主要是通過(guò)對(duì)不同年份城市地表溫度的比較，研究基于空間格局的城市綠地的冷島效應(yīng)。#0聚類(lèi)主要是在小尺度上針對(duì)城市戶外空間的熱環(huán)境以及緩解措施進(jìn)行的研究。#1聚類(lèi)關(guān)注城市綠地在緩解不同季節(jié)的熱島效應(yīng)上的表現(xiàn)，包括對(duì)現(xiàn)有熱島效應(yīng)的測(cè)度和未來(lái)情景的預(yù)測(cè)。#3聚類(lèi)針對(duì)城市熱島的不同度量方法，主要以地表溫度和空氣溫度為代表，另外還關(guān)注植被的綠量對(duì)熱島效應(yīng)的影響。#4聚類(lèi)中主要關(guān)注的是，從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來(lái)看，城市綠地規(guī)劃和相關(guān)政策制定對(duì)城市發(fā)展的影響。#5聚類(lèi)主要研究小尺度上街道、建筑高度、立面等形態(tài)特征與降溫效應(yīng)的關(guān)系。

從聚類(lèi)的平均年份來(lái)看，主要分布在 2014—2017年，說(shuō)明該領(lǐng)域的研究還處于早期探索的發(fā)展階段?？傮w來(lái)看，目前城市綠地格局對(duì)熱島效應(yīng)的影響研究，以綠地格局和熱島效應(yīng)的測(cè)度方法為基礎(chǔ)，從小尺度上關(guān)注街道類(lèi)型、建筑形態(tài)對(duì)戶外熱環(huán)境的影響和緩解措施，到研究城市綠地對(duì)不同年份、不同季節(jié)熱島效應(yīng)的影響，結(jié)合對(duì)未來(lái)熱島效應(yīng)和城市發(fā)展的預(yù)測(cè)，討論如何將研究結(jié)果落實(shí)到長(zhǎng)期的規(guī)劃實(shí)踐和政策制定層面。

3 主要研究方法及內(nèi)容

3.1 城市綠地格局的測(cè)度

3.1.1 研究對(duì)象

文獻(xiàn)的研究對(duì)象主要關(guān)注城市綠地，也有些文獻(xiàn)涉及其他類(lèi)型的土地利用/土地覆蓋（LULC），包括建筑用地、工業(yè)用地、森林、農(nóng)田、水體、裸地等，研究時(shí)通常將所有的土地利用類(lèi)型劃分為透水下墊面和不透水下墊面，透水下墊面以城市綠地和水體為主，不透水下墊面以建筑用地和工業(yè)用地為主；還有研究將綠地、森林、農(nóng)田、水體統(tǒng)歸為生態(tài)型土地進(jìn)行分析（Peng et al.，2016）?？傮w來(lái)看，在建成區(qū)范圍內(nèi)城市綠地是研究焦點(diǎn)，主要關(guān)注其對(duì)熱島效應(yīng)的緩解作用，另外不透水下墊面對(duì)熱島效應(yīng)的負(fù)面影響也是研究重點(diǎn)之一，可以從側(cè)面反襯出綠地對(duì)調(diào)節(jié)城市熱環(huán)境的重要性。

表1 各聚類(lèi)的信息Table 1 The information of all clusters

3.1.2 提取及測(cè)量方法

對(duì)城市綠地的提取及測(cè)量主要有以下2種方式。第一類(lèi)是基于像元的分類(lèi)方法，如常用的植被指數(shù)分類(lèi)和監(jiān)督分類(lèi)法。植被指數(shù)分類(lèi)是根據(jù)植物與其他地物的光譜信息不同，利用 NDVI等相關(guān)指數(shù)提取出綠地。監(jiān)督分類(lèi)法是選定不同地物類(lèi)型的訓(xùn)練樣本，通過(guò)訓(xùn)練樣本確定判別規(guī)則，從而把圖像中的各個(gè)像元點(diǎn)劃歸到各個(gè)給定類(lèi)型。近年來(lái)隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，在傳統(tǒng)分類(lèi)方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合決策樹(shù)、集成學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法的分類(lèi)提取在很大程度上提高了分類(lèi)效率。第二類(lèi)是面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法，該方法將影像分割為一系列彼此相鄰的同質(zhì)區(qū)域（稱(chēng)為圖像對(duì)象），然后進(jìn)一步將這些對(duì)象識(shí)別成不同類(lèi)別的地物。在此過(guò)程中，分類(lèi)的依據(jù)不僅有光譜信息，還包括對(duì)象大小與形狀、對(duì)象間的空間關(guān)系如拓?fù)潢P(guān)系和對(duì)象的等級(jí)屬性等（陳杰，2010），因此分類(lèi)精度更高，更適用于高分辨率的遙感影像。在此基礎(chǔ)上引進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，更為海量的數(shù)據(jù)分析和精確的識(shí)別定位提供了有效工具，成為近年來(lái)較為熱門(mén)的分類(lèi)提取方法（張萌，2019）。

3.1.3 度量方法

對(duì)城市綠地格局的度量方法主要是借助景觀指數(shù)。景觀指數(shù)是指能夠高度濃縮景觀格局信息，反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置等方面特征的簡(jiǎn)單定量指標(biāo)（鄔建國(guó)，2000）。對(duì)城市綠地空間格局的研究主要包括空間組成（spatial composition）和空間配置（spatial configuration）兩大類(lèi)，其中空間組成是指斑塊面積的大小和類(lèi)型的多樣性，常用的景觀指數(shù)有PLAND（Percentage of landscape）、CA（Class area）等；空間配置是指斑塊在空間上的分布或特性，如形狀、邊界、位置和連接度等，常用的景觀指數(shù)有 LSI（Landscape shape index）、PD（Density of landscape patches）、ED（Edge density of landscape patches）、AI（Aggregation index）、LPI（Largest patch index）、AREA_MN（Mean patch area）、SHAPE_MN（Mean shape index distribution）、ENN_MN（Euclidean nearest neighbor distance distribution）等（Marks，1995）。

3.2 城市熱島效應(yīng)的測(cè)度

針對(duì)熱島效應(yīng)的測(cè)量，目前常用的方法是根據(jù)遙感影像進(jìn)行溫度反演。研究使用的衛(wèi)星傳感器主要有Landsat TM/ETM+系列，以及Terra的MODIS和ASTER等。地表溫度的反演方法有熱輻射傳輸方程法、單窗算法、分裂窗算法、單通道算法等（Yu et al.，2017；He et al.，2019）。

熱島效應(yīng)的度量主要是基于不同下墊面地表溫度的差異，利用熱島或冷島強(qiáng)度指標(biāo)來(lái)描述，但在不同文獻(xiàn)中對(duì)于熱島或冷島強(qiáng)度的定義不同（見(jiàn)表2）。綜合來(lái)看，可以分為兩大類(lèi)，一是利用城區(qū)和郊區(qū)之間的溫度差異，二是熱島或冷島與周邊環(huán)境之間的溫度差異。不同之處在于對(duì)郊區(qū)的定義或周邊環(huán)境的范圍界定。如Rasul et al.（2015）將郊區(qū)的范圍設(shè)定為城市區(qū)域向外的 10 km緩沖區(qū)；Zhang et al.（2017a）定義綠地的冷島強(qiáng)度為綠地內(nèi)部的日平均地表溫度與周邊10 m緩沖區(qū)范圍的日平均地表溫度之差；Liu et al.（2016a）根據(jù)不透水下墊面的面積占比來(lái)對(duì)城區(qū)和郊區(qū)進(jìn)行劃分，不透水下墊面的面積占比超過(guò) 60%的區(qū)域定義為高密度區(qū)，城區(qū)的范圍定義為具有一定聚集程度的高密度區(qū)域，其余為郊區(qū)，進(jìn)一步根據(jù)城區(qū)與郊區(qū)的溫度差來(lái)計(jì)算熱島強(qiáng)度。

表2 不同文獻(xiàn)中對(duì)熱島效應(yīng)的度量方法Table 2 The measurement methods of UHI effect in different literatures

3.3 城市綠地空間格局與熱島效應(yīng)之間的關(guān)系

3.3.1 城市綠地空間組成

城市綠地空間格局的研究主要分為空間組成和空間配置兩大類(lèi)。研究表明，城市綠地的空間組成對(duì)城市熱島效應(yīng)有顯著的影響作用，具體表現(xiàn)為城市綠地的斑塊所占景觀面積的比例（PLAND）和斑塊類(lèi)型總面積（CA）指數(shù)與地表溫度呈顯著負(fù)相關(guān)，而不透水下墊面的PLAND和CA指數(shù)與地表溫度呈顯著正相關(guān)（Li et al.，2018；Liu et al.，2016a）。Huang et al.（2018）對(duì)哈爾濱綠地降溫效應(yīng)的研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)合理地調(diào)整綠地的面積、周長(zhǎng)和形狀能夠改善降溫效應(yīng)，但存在一定閾值，該研究指出綠地面積的閾值為37 hm2，綠地周長(zhǎng)的閾值為5300 m，在此范圍內(nèi)增加綠地面積和周長(zhǎng)會(huì)有效改善降溫效應(yīng)，但超過(guò)這一閾值，降溫效應(yīng)就不會(huì)再有明顯提高。Du et al.（2017）研究也表明，增加綠地面積能有效降低地表溫度，閾值為40 hm2。Yu et al.（2017）在福州城市冷島研究中，提出綠地的大小和形狀會(huì)顯著影響城市冷島，其中綠地面積越大，降溫效益越高，臨界值為4.55 hm2。Ngulani et al.（2019）對(duì)綠地降溫效應(yīng)的研究發(fā)現(xiàn)，綠地的降溫范圍可以擴(kuò)展到從綠地中心向外的 1.7 km，并且綠地的降溫強(qiáng)度會(huì)隨著綠地面積的增加略有提高。另外增加城市綠地內(nèi)的植物綠量、減少綠地中的不透水鋪裝、增加水體面積等也會(huì)幫助提高冷島效應(yīng)（Shih，2017b）。還有些文獻(xiàn)比較了不同年份城市綠地的組成與熱島效應(yīng)之間的關(guān)系，以及隨著城市化進(jìn)程導(dǎo)致的綠地面積改變和用地類(lèi)型改變所造成的地表溫度差異（Mushore et al.，2017；Yu et al.，2018）。

3.3.2 城市綠地空間配置

城市綠地空間配置的量化研究主要分為兩種維度，一是對(duì)城市綠地的形狀、密度、邊界、聚集度、離散度等進(jìn)行研究，另一類(lèi)是對(duì)線性的城鄉(xiāng)梯度上綠地分布格局的差異研究。

總體來(lái)看，多數(shù)研究都證實(shí)城市綠地的斑塊密度（PD）和聚集度（AI）與地表溫度呈顯著的負(fù)相關(guān)性，而不透水下墊面的上述指數(shù)與地表溫度呈顯著的正相關(guān)性（Estoque et al.，2017；Li et al.，2018；Li et al.，2019；Li et al.，2012；Liu et al.，2016a；Peng et al.，2016），換言之，城市綠地的斑塊密度越高，聚集度越高，地表溫度越低，而不透水下墊面與之相反。然而，也有一些研究結(jié)果互相矛盾，Li et al.（2019）研究表明，城市熱島強(qiáng)度與城市綠地的平均形狀指數(shù)分布（SHAPE_MN）顯著負(fù)相關(guān)，表明城市綠地的形狀越復(fù)雜，熱島強(qiáng)度越低。而Yu et al.（2017）、Huang et al.（2018）和Masoudi et al.（2019a）研究則發(fā)現(xiàn)，形狀越簡(jiǎn)單的城市綠地，地表溫度越低，降溫效果越好。針對(duì)邊界密度（ED），Guo et al.（2019a）和Li et al.（2012）研究表明，城市綠地的ED與地表溫度顯著正相關(guān)，而 Peng et al.（2018）、Liu et al.（2016b）和Maimaitiyiming et al.（2014）研究則表示城市綠地的ED與地表溫度顯著負(fù)相關(guān)。另外，也有研究對(duì)不同類(lèi)型綠地的冷島效應(yīng)進(jìn)行比較，結(jié)果表明楔形綠地的冷島強(qiáng)度最大，其次為輻射狀和點(diǎn)狀綠地，帶狀綠地的冷島強(qiáng)度最?。―u et al.，2019）。

在城鄉(xiāng)梯度上，城市綠地的分布與地表溫度的關(guān)系也有一定的差異。Estoque et al.（2017）以曼谷、雅加達(dá)和馬尼拉為例，在城市中心每隔300 m建立緩沖區(qū)，比較每個(gè)緩沖區(qū)內(nèi)的地表溫度以及綠地和不透水下墊面的密度。研究發(fā)現(xiàn)，在城鄉(xiāng)梯度上，地表溫度與綠地密度和不透水下墊面密度有顯著的相關(guān)性；但并不是離市中心越近，地表溫度越高，這與城市人口密度相關(guān)，離市中心3—12 km范圍是地表溫度最高的區(qū)域，需要重點(diǎn)采取緩解措施。Li et al.（2018）研究西安城鄉(xiāng)梯度上綠地和不透水下墊面的時(shí)空格局對(duì)地表溫度的影響，從市中心每隔120 m建立緩沖區(qū)，發(fā)現(xiàn)離市中心越近，綠地密度越低，地表溫度越高。

3.3.3 城市綠地空間組成和空間配置對(duì)熱島效應(yīng)影響程度的比較

Maimaitiyiming et al.（2014）和Peng et al.（2016）研究發(fā)現(xiàn)，相比較空間配置，城市綠地的空間組成對(duì)地表溫度的影響更為重要。Estoque et al.（2017）研究則表明相比較斑塊的大小和形狀，斑塊聚集度與地表溫度的相關(guān)性更為顯著，即空間配置對(duì)熱島效應(yīng)的影響程度更大。Chen et al.（2014）研究證實(shí)季節(jié)會(huì)對(duì)城市綠地格局與冷島效應(yīng)之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，形狀和邊界所代表的綠地空間配置指標(biāo)在冬季對(duì)冷島強(qiáng)度影響更大，而在夏季，面積所代表的綠地空間組成指標(biāo)對(duì)冷島強(qiáng)度的影響更大。Masoudi et al.（2019a）提出這兩者對(duì)熱島效應(yīng)的影響程度主要取決于現(xiàn)有城市綠地的格局。Guo et al.（2019a）認(rèn)為其主要取決于特定的變量，如季節(jié)或柵格大小。

3.4 部分研究結(jié)論矛盾的原因分析

分析目前已有文獻(xiàn)的研究結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，有些方面的研究結(jié)論互相矛盾，主要體現(xiàn)在城市綠地的空間配置上，PD、ED、SHAPE_AM、LSI、ENN_MN等指標(biāo)與熱島效應(yīng)的相關(guān)性在不同文獻(xiàn)中存在差異（見(jiàn)表3）。分析原因可能有兩點(diǎn)，一是用于提取綠地格局的遙感影像的空間分辨率不同，可能會(huì)導(dǎo)致景觀指數(shù)的計(jì)算結(jié)果不同。Li et al.（2013）研究也證實(shí)了這點(diǎn)，通過(guò)分析多種空間分辨率的遙感衛(wèi)星圖片，發(fā)現(xiàn)在不同的空間分辨率下計(jì)算的景觀指數(shù)會(huì)有一定差異，進(jìn)而導(dǎo)致綠地空間格局與地表溫度的相關(guān)性有所不同：分辨率越高，對(duì)綠地空間格局的量化程度越好，隨著空間分辨率的降低，PLAND、PD、ED指數(shù)顯著降低，而 ENN_MN、AREA_MN、SHAPE_MN顯著增加，因此在研究城市綠地格局對(duì)地表溫度的影響時(shí)需要選取適宜分辨率的遙感影像。第二個(gè)可能原因是對(duì)熱島效應(yīng)的測(cè)度方式不同，多數(shù)研究以地表溫度LST來(lái)描述熱島效應(yīng)，而有些研究提出熱島強(qiáng)度、冷島強(qiáng)度、綠地降溫強(qiáng)度等來(lái)表征熱島效應(yīng)，由于計(jì)算方法不同，可能會(huì)導(dǎo)致最終結(jié)果的相關(guān)性不同。

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

本文在城市綠地格局和熱島效應(yīng)相關(guān)文獻(xiàn)整理分析基礎(chǔ)上，得出主要結(jié)論如下：

（1）有關(guān)城市綠地格局與城市熱島之間的定量關(guān)系研究最早出現(xiàn)在2000年，從2011年開(kāi)始，文獻(xiàn)量逐年遞增。2011年以前的文獻(xiàn)主要是對(duì)城市熱島進(jìn)行測(cè)量，指出了城市化對(duì)于熱島效應(yīng)的影響，以及城市綠地在一定程度上緩解熱島效應(yīng)，但是還沒(méi)有對(duì)影響機(jī)制進(jìn)行深入研究。

表3 不同文獻(xiàn)中城市綠地景觀指數(shù)與熱島效應(yīng)之間的關(guān)系Table 3 The relationship between landscape indexes of UGS and UHI effect in different literatures

（2）從2012年起，一些學(xué)者借用景觀生態(tài)學(xué)中的景觀指數(shù)方法對(duì)城市綠地格局進(jìn)行量化分析，從格局的視角對(duì)城市綠地的降溫機(jī)制進(jìn)行分析。特別是近5年相關(guān)研究逐漸深入，包括不同城市、不同年份、不同類(lèi)型的城市綠地對(duì)熱島效應(yīng)緩解作用的比較，針對(duì)不同分辨率的遙感影像所得出的城市綠地格局與熱島效應(yīng)之間關(guān)系的比較，以及由熱島效應(yīng)擴(kuò)展出的環(huán)境污染、能源消耗、公共健康和社會(huì)公平等問(wèn)題。

（3）在研究手段上，主要運(yùn)用基于像元和面向?qū)ο蟮确椒▽?duì)遙感影像中的城市綠地進(jìn)行提取，借助景觀指數(shù)對(duì)城市綠地的格局進(jìn)行量化，包括其空間組成和空間配置，同時(shí)通過(guò)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)城市地表溫度進(jìn)行反演，根據(jù)城鄉(xiāng)之間的溫度差計(jì)算出城市熱島效應(yīng)的強(qiáng)度，或根據(jù)綠地及周邊環(huán)境之間的溫度差計(jì)算綠地的冷島強(qiáng)度，進(jìn)而分析城市綠地格局與熱島效應(yīng)之間的相關(guān)性。

（4）研究結(jié)果揭示了城市綠地格局與熱島效應(yīng)之間的一些關(guān)系，例如：城市綠地的空間格局會(huì)顯著影響熱島效應(yīng)，增加綠地的面積或周長(zhǎng)會(huì)在一定程度上改善熱島效應(yīng)，但存在閾值；綠地的斑塊密度和聚集度越高，對(duì)熱島效應(yīng)的緩解作用越高。但是，針對(duì)綠地形狀和邊界等屬性的景觀指數(shù)與熱島效應(yīng)相關(guān)性的研究結(jié)果存在一定的矛盾，這可能是因?yàn)檫b感數(shù)據(jù)的分辨率以及熱島效應(yīng)的計(jì)算方法不同所導(dǎo)致。

4.2 展望

總體而言，城市綠地空間格局對(duì)熱島效應(yīng)的影響研究還在不斷發(fā)展階段，部分研究結(jié)論之間存在矛盾，研究方法也存在一些缺陷。將來(lái)的研究一方面需要不斷完善城市綠地、城市熱島效應(yīng)的測(cè)度方法，另一方面需要將科學(xué)問(wèn)題與規(guī)劃實(shí)踐問(wèn)題相結(jié)合，提出針對(duì)性的研究方法。

（1）城市綠地常用的測(cè)度方法為植被指數(shù)和景觀指數(shù)，但是這兩種方法在使用上還有一定局限。植被指數(shù)主要是在二維平面上對(duì)植物的空間配置密度進(jìn)行描述，然而城市綠地的三維空間特征也對(duì)降溫效應(yīng)有較大影響。目前已有研究利用LiDAR點(diǎn)云和高精度遙感影像等數(shù)據(jù)對(duì)城市綠地的三維特征進(jìn)行定量測(cè)度，但在此層面上與城市熱島效應(yīng)的關(guān)系研究多以較小尺度上的建筑或街區(qū)的垂直綠化為主，尚缺乏在城市尺度上的研究。因此在揭示城市熱島效應(yīng)受綠地格局影響機(jī)理的同時(shí)，應(yīng)該針對(duì)城市綠地形態(tài)提出適宜的、有針對(duì)性的景觀指數(shù)或形態(tài)量化方法，而不應(yīng)僅將城市綠地作為一種孤立的綠色斑塊或廊道來(lái)研究。

（2）研究需要更多地面向城市綠地規(guī)劃建設(shè)問(wèn)題，并對(duì)城市規(guī)劃建設(shè)具有指導(dǎo)作用。毋庸置疑，城市熱島的形成受到城市綠地空間配置及組成的影響，也受到城市綠地周邊的城市環(huán)境及土地利用的影響。從根本上來(lái)講，這些關(guān)系與影響都是人類(lèi)規(guī)劃建設(shè)活動(dòng)的結(jié)果。當(dāng)代的綠色城市、生態(tài)城市、可持續(xù)城市的目標(biāo)是建設(shè)人工與自然更加和諧共生的城市。從本文的角度看，就是通過(guò)追求合理的城市綠地布局，最大可能減少城市熱島的影響。因此，將來(lái)的研究需要有一個(gè)更加綜合的、有層級(jí)的研究方法框架。同時(shí)，研究應(yīng)該建立在對(duì)城市空間與綠地形態(tài)更完整認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)城市生態(tài)環(huán)境學(xué)科與城市綠地規(guī)劃研究的深入交叉與充分結(jié)合，以提高研究成果的應(yīng)用性、專(zhuān)業(yè)合理性與可解釋性，為城市規(guī)劃、城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃、總體城市設(shè)計(jì)等規(guī)劃實(shí)踐與決策提供科學(xué)合理的基礎(chǔ)。