基于城市形態(tài)參數的沈陽地表熱環(huán)境評估方法及規(guī)劃響應*

周詩文 石鐵矛 李 綏 李殿生

(1.沈陽建筑大學建筑與規(guī)劃學院， 沈陽 110168； 2.沈陽建筑大學空間規(guī)劃與設計研究院， 沈陽 110168；3.沈陽建筑大學生態(tài)規(guī)劃與綠色建筑研究院, 沈陽 110168)

隨著全球化和城鎮(zhèn)化的高速發(fā)展，人類生產生活空間的劇增在改變城市下墊面的同時，城市建筑群在高度上也在不斷延伸[1-2]，從而影響局地和城市尺度地表能量平衡過程和空氣流動，改變城市內部的熱環(huán)境，加劇城市熱島效應[3-5]，對城市發(fā)展、居民身體以及生態(tài)環(huán)境產生較大的負面影響。加強對人們賴以生存的城市三維空間形態(tài)影響熱環(huán)境及其影響機理的認知，可為緩解城市熱島效應、實施合理的規(guī)劃路徑提供科學依據。

近年來，城市空間形態(tài)對熱環(huán)境的影響研究備受關注。近十年間研究者們已將視角從對二維結構的組成和配置轉向對三維空間的協(xié)同和優(yōu)化[6]?？臻g尺度也在不斷擴大，由城市中心區(qū)向復雜性更大、異質性更高的城市區(qū)域逐漸拓展[7]。研究內容主要集中在以下幾個方面：1)城市熱環(huán)境的空間分布特征。如Rao等使用ITOS-1衛(wèi)星數據制作了美國大西洋中部沿海城市的地面熱場分布圖[8]；黃亞平等以武漢市主城區(qū)589個控規(guī)單元為樣本運用RS-GIS的技術方法識別出武漢市“大分散、小集中”的熱島空間分布特征[9]。2)城市熱環(huán)境的影響因子(如地表特征因子、城市空間結構等)。如Gallo等使用散點圖證明歸一化植被指數與地表溫度存在負相關關系[10]；Gl等發(fā)現(xiàn)地表溫度與天空可視度之間存在很強的線性負相關關系[11]；徐涵秋等通過遙感提取的城市不透水面及構建的建筑指數作為指標因子表征城市熱島效應[12]。3)減緩熱島效應的規(guī)劃措施。在揭示城市空間結構對熱環(huán)境影響機制的基礎上，從規(guī)劃可落實的方面探索實現(xiàn)熱環(huán)境優(yōu)化的可行性方案[13]，如Stone等基于美國多個城市空間形態(tài)演化特征與高溫災害事件存在的關聯(lián)性研究提出了適應氣候變化的城市規(guī)劃設計[14]；Noro等在對意大利帕多瓦市多年熱島分布建立仿真模型的基礎上評估了城市形態(tài)布局影響下的熱島強度和熱輻射狀況[15]；任超等構建了城市環(huán)境氣候圖評估和應用平臺，以期制定有針對性的城市規(guī)劃策略、優(yōu)化城市空間形態(tài)[16]。

已有研究[17-28]中，在地表溫度的研究方法上可歸納為：實地觀測法、數值模擬法、遙感觀測法。實測法可更為精確地確定研究區(qū)域的熱環(huán)境氣候數據，定量進行熱環(huán)境分析或用于驗證其他評估方法的準確性，獲取的實測結果優(yōu)于模擬軟件所預測的結果，但由于人力物力的限制，大規(guī)模獲取真實的城市環(huán)境參數具有一定難度。數值模擬法可以模擬和預測不同時空尺度下城市熱環(huán)境格局和過程，此方法通常用于情景模擬，即將下墊面性質及地形特征等納入預設參數中，進而模擬得到各情境中的熱環(huán)境分布情況。相對來說，數值模擬的計算結果更為直觀、詳細。遙感觀測法可以實現(xiàn)任意尺度的熱環(huán)境分析，有效地提高空間精度并簡化模擬過程。目前的相關研究主要利用實際測量與遙感技術相結合開展工作。在城市三維形態(tài)與地表溫度之間關系的研究方法上，主要采用兩類分析：統(tǒng)計分析(主成分分析、相關性分析等)[18-20]和分類比較[21](高度分類、密度分類等)。

綜上所述，城市三維空間形態(tài)的熱環(huán)境效應已成為多學科多領域關注的熱點，但在研究內容和方法方面仍存在一些提升空間，可總結為以下三個方面：1)三維指標體系仍不夠全面，一方面需加強對指標之間自相關分析，通過降維方法將重復指標刪除，另一方面需加深指標與熱環(huán)境效應的關聯(lián)性探討，建立完整的指標體系。2)不同尺度下相關研究的關注視角、數據來源、研究方法都不同，但在實際規(guī)劃應用中，針對不同層級至上而下的規(guī)劃需要加強不同尺度下城市形態(tài)與熱環(huán)境效應的協(xié)同優(yōu)化。3)對現(xiàn)狀規(guī)律的揭示普適性指導作用有待加強，已有研究大多采用簡單的最小二乘法回歸模型，評估模型的應用對象僅局限于所研究區(qū)。因此，在熱環(huán)境評估中亟需一個綜合重要評估指標表征城市熱環(huán)境效應，以加強調整空間形態(tài)和優(yōu)化熱環(huán)境的應用性。綜上所述，應基于城市三維空間形態(tài)與城市熱環(huán)境反演的耦合關系分析，建立城市熱環(huán)境效應評估模型，以期為多地區(qū)開展城市熱環(huán)境評估提供借鑒。

1 研究區(qū)域和數據

1.1 研究區(qū)域

以沈陽市為研究對象。沈陽地處北緯 41°48′11.75″、東經 123°25′31.18″，地處溫帶半濕潤大陸性氣候，四季分明，年平均氣溫6.2～9.7 ℃。近些年，沈陽夏季連續(xù)出現(xiàn)高溫天氣，已經成為東北地區(qū)的“火爐”城市，并躋身于全國高溫城市排行榜之中。研究以沈陽市四環(huán)快速路為研究范圍邊界，直徑40 km，涉及9個行政區(qū)，10個新城，總面積1 254 km2，開展城市熱環(huán)境效應評估研究。

1.2 數 據

研究主要使用文獻統(tǒng)計數據、影像柵格數據、矢量數據三類，數據主要來源詳見表1。

表1 數據來源匯總Table 1 A summary of data sources

2 技術和方法

2.1 技術路線

面向城市規(guī)劃的熱環(huán)境效應評估，采用了熱環(huán)境效應指數評估模型的研究框架(圖1)，基于城市數據高程模型(UDEM)提取城市三維空間形態(tài)指標并通過共線性分析篩選指標，基于遙感影像對沈陽市2018年8月2日的地表溫度進行反演，通過相關性分析耦合三維形態(tài)的熱環(huán)境效應進一步篩選顯著指標作為預測模型的參數集，采用主成分分析法集成以上指標并根據數據本身的性質確定其權重，形成面向城市規(guī)劃的熱環(huán)境效應評估模型。在此基礎上，提出針對熱環(huán)境評估的規(guī)劃響應策略。

圖1 熱環(huán)境指數評估模型Fig.1 The evaluation model for thermal environment indexes

2.2 地表溫度與城市形態(tài)參數的相關性分析

通過相關性分析驗證各空間指標對熱環(huán)境的相關顯著程度，進而揭示其影響規(guī)律。為充分反映地表輻射的得熱和散熱，且綜合表征城市三維空間形態(tài)，城市形態(tài)參數的確定歸納為以下兩個步驟：1)基于既有影響城市熱環(huán)境的三維空間指標的總結[6,22-25]，按特征可歸納為建筑特征、植被特征和形態(tài)特征；2)結合沈陽市熱環(huán)境分布特征，通過指標間的自相關分析篩選指標，作為進一步相關性探討的基礎。最終確定的形態(tài)參數如式(1)～式(4)，建筑特征為建筑容積率(αBPR)、植被特征為葉面積指數(βLAI)、形態(tài)特征為天空視域因子(χSVF)和粗糙度(Hstd)。

建筑容積率：

(1)

式中：Afi為建筑物第i樓層的面積；Ata為區(qū)域總面積；n為建筑物樓層數；N為區(qū)域內建筑物總數。

葉面積指數:

(2)

式中：Atl為總葉面積；Ala為土地面積。

天空視域因子:

(3)

其中m=360/αi

式中：αi為方位角,且不大于10°；βi為研究半徑內相應方位角的扇形體內最大建筑高度角，且不小于20°。

粗糙度:

(4)

式中：hi為建筑物i的高度；H是區(qū)域內建筑物平均高度。

2.3 熱環(huán)境指數構建方法

為提出以改善熱環(huán)境為目標的城市形態(tài)導控策略，根據上述分析結果篩選出最具相關性的不同類型參數指標，構建城市熱環(huán)境綜合指數模型。如何耦合不同類型的形態(tài)參數來表征綜合熱環(huán)境指數是模型的關鍵，通常采用通過確定指標權重進而求和的方式，但是，要確定究竟是哪個指標對地表溫度的全局變化起主要作用，并為其賦一個特定的權重值是十分困難的。因此，采用主成分分析法(PCA)，該方法是一種將多個變量通過正交線性變換來選出少數重要變量的多維數據壓縮技術。建模中將單元柵格的建筑、綠地容量及形態(tài)特征參數作為變量，通過降維處理將多維信息集中到少數幾個特征分量上，集成后各指標的權重根據各指標的貢獻度自動、客觀的確定[29-30]。

2.4 熱環(huán)境空間單元劃分及格局優(yōu)化

采用熱環(huán)境綜合指數法對城市柵格單元進行評估和空間化表達，通過聚類分析將熱環(huán)境指數劃分為5個等級，進行城市熱環(huán)境空間單元劃分。在建立起城市形態(tài)參數與熱環(huán)境空間效應回歸關系的基礎上，提出統(tǒng)籌規(guī)劃要素和局地溫度的城市熱環(huán)境單元劃分方法，以熱環(huán)境分區(qū)調控的思路和方法實現(xiàn)對城市形態(tài)的科學導控，為規(guī)劃層面解決熱環(huán)境問題建立起從關鍵要素分析到空間定量調控的可操作框架。

3 結果及分析

3.1 地表溫度與城市形態(tài)參數耦合

以500 m×500 m的空間網格為統(tǒng)計單元，將研究區(qū)域內的平均地表溫度轉化為可視化網格數據(圖2)，并提取城市空間形態(tài)(圖3、表2)，數據分析顯示：1)地表溫度高值區(qū)(≥32 ℃)的分布狀況與城市空間發(fā)展關聯(lián)密切，中心城區(qū)高溫區(qū)密集，沈陽市三環(huán)外的于洪、蘇家屯和沈北新區(qū)高溫區(qū)明顯；2)1.01%的網格平均地表溫度超過36 ℃，主要分布在于洪區(qū)，0.02%的網格平均地表溫度低于20 ℃，主要分布于生態(tài)資源優(yōu)勢明顯的東北部；3)超過平均地表溫度29.1 ℃的空間網格有2 532個，占研究區(qū)域面積50.49%。計算全局空間自相關Moran指數為0.63，空間正向自相關性較強。

表2 沈陽市四環(huán)快速路三維指標特征平均值Table 2 Characteristic mean values for 3D indexes of the Fourth Ring Expressway in Shenyang

通過統(tǒng)計產品與服務解決方案(SPSS)軟件進行相關性分析(表3)，結果顯示：構建的6個空間指標均與地表溫度顯著相關。對比相關性結果(圖4)，從建筑特征來看：αBPR與地表溫度的正相關關系最為顯著，擬合的決定系數R2為0.238，區(qū)間(αBPR≤2)的散點與擬合線的擬合度較高，區(qū)間(αBPR>2)的散點與擬合線的離散度較高。由此推測：αBPR每升高0.1，地表溫度將升高0.26 ℃，容積率高于2時散點與擬合趨勢線偏差較大，這可能與高容積率產生大量的建筑陰影有關[31]。從植被特征來看，葉面積指數與地表溫度呈負相關關系，相關系數達到0.647，散點與擬合線的擬合度很高，表明植物群體冠層結構的定量化指標能更為全面地代表植被的吸熱降溫能力，葉面積指數每上升10，地表溫度將升高0.9 ℃。從綜合特征來看，χSVF和Hstd分別表征了城市空間的封閉程度和城市零值風廓線的提升高度，χSVF指數與地表溫度之間存在著很強的負相關關系，與文獻[32-34]中的研究結果一致，區(qū)間(χSVF≤0.75)的散點分布較zBHD為建筑高度比建筑密度;hEPR為生態(tài)容積率。

a—建筑容積率空間分布；b—葉面積指數空間分布；c—天空開闊度空間分布；d—粗糙度空間分布。圖3 沈陽市2018年城市形態(tài)空間分布Fig.3 Spatial distribution for urban morphology of Shenyang in 2018

圖4 沈陽市三維空間指標與地表溫度的相關性散點圖Fig.4 Scatter diagrams of correlation between 3D spatial indexes and land surface temperatures in Shenyang

表3 沈陽市三維空間指標與地表溫度相關系數Table 3 Correlation coefficients between three-dimensional spatial indexes and land surface temperatures of Shenyang

為集中，區(qū)間(χSVF>0.75)的散點與擬合線離散度較高，說明天空開闊度大于0.75時，與擬合線的偏差較大，這可能與χSVF對日間太陽輻射有著雙重影響有關：χSVF的增大，在增加地表輻射散熱的同時，由于加大了太陽直射而增加了地表輻射溫度[35-36]；Hstd指數與地表溫度呈現(xiàn)正相關關系，相關系數為0.245，區(qū)間(Hstd>20)的散點與回歸線偏差較大，說明在該研究尺度下，Hstd(≤20)的增大會使地表溫度增加，這可能與通風能力的下降相關。

3.2 沈陽市熱環(huán)境指數評估與空間單元劃分

采用主成分分析(PCA)法，通過對代表性變量的實驗和校核，最終選取建筑容積率、葉面積指數、天空視域因子為變量構建城市熱環(huán)境綜合指數模型，3個變量的主成分分析矩陣如表4、圖5，通過多變量指標降維表達(式(5))的熱環(huán)境綜合指數函數，得到結果后采用式(6)進行規(guī)一化處理，將使指數介于[0，1]范圍內，該值越接近1，反映城市熱環(huán)境效應越不理想，通過形態(tài)優(yōu)化的降溫潛力越大。

圖5 變量的主成分分析Fig.5 Principal element analysis of variables

表4 指標主成分分析Table 4 Principal element analysis of indicators

I0=1-{IPC1a1[f(αBPR,βLAI,χSVF)]+

IPC2a2[f(αBPR,βLAI,χSVF)]}

(5)

ITEI=(ITEI0-ITEI0_min)/(ITEI0_max-ITEI0_min)

(6)

式中:I0為熱環(huán)境指數；ITEI為規(guī)一化處理后的熱環(huán)境指數；IPCi為主成分集中的第i個主成分；ai為主成分集中的第i個主成分的貢獻率。

經對已有數據的擬合和驗證，采用IPC1、IPC2實現(xiàn)模擬精度達到92.518%。將計算獲得的各柵格熱環(huán)境指數在GIS中形成可視化結果(圖6)，由以上3個變量評估的城市形態(tài)熱環(huán)境指數，與實際城市地表溫度具有較高一致性，相關性顯著，較好地反映了熱環(huán)境的分布狀況，說明利用建筑容積率、葉面積指數、天空開闊度對熱環(huán)境進行評估具備較高的合理性和適用性。與地表溫度存在差異的區(qū)域為西部三環(huán)外與東部二環(huán)外的工業(yè)片區(qū)，這一方面表明城市形態(tài)顯著的影響著地表溫度，另一方面，也表明城市不同用地的溫室氣體排放、人的活動等因素也對熱環(huán)境具有一定影響。

0.00～0.63 ℃; 0.63～0.65 ℃; 0.65～0.67 ℃; 0.67～0.72 ℃; 0.72～0.75 ℃; 0.75～1.00 ℃。圖6 沈陽市城市形態(tài)熱環(huán)境指數空間分布Fig.6 Spatial distribution for thermal environment indexes of urban forms in Shenyang

綜合考量熱環(huán)境指數空間分布等級以及對周邊相鄰斑塊熱環(huán)境影響程度，劃分出城市熱環(huán)境空間單元21個，總面積436.8 km2，包括高溫斑塊、次高溫斑塊與主要冷島、次要冷島四種類型(圖7)。熱環(huán)境最為惡劣、覆蓋范圍大的高溫斑塊共10個，分布在二環(huán)內7個，二～四環(huán)間3個；熱環(huán)境較為不利、覆蓋范圍較小的次熱單元共3個，主要分布于二～四環(huán)間西南與東北方向；主要冷島分布于東北部山區(qū)，并沿渾河向西南方向延伸，次級冷島單元分布于三～四環(huán)間的外圍生態(tài)用地。低值區(qū)(熱環(huán)境效應較好)集中于城市東北部(棋盤山區(qū)域)、青年大街沿線的公園(北陵公園、青年公園等)以及四環(huán)邊緣區(qū)(南北方向、于洪區(qū)的邊緣區(qū)除外)，這與大型綠地公園、植被冠層結構豐富、建設容量較低、開敞空間較大密切相關，是增加區(qū)域散熱、改善城市熱環(huán)境的重要來源。

高溫斑塊; 次高溫斑塊; 主要冷島; 次要冷島。圖7 沈陽市熱環(huán)境單元分區(qū)Fig.7 Division of thermal environment units in Shenyang

3.3 沈陽市熱環(huán)境優(yōu)化的城市形態(tài)調控策略

3.3.1 城市尺度的熱環(huán)境格局優(yōu)化

由沈陽市熱環(huán)境單元分布特征來看，在城市尺度對熱環(huán)境優(yōu)化的主要策略包括高熱斑塊隔離、冷島網絡構建和重點區(qū)域降溫3個層面(圖8)。

城市綠楔; 城市綠帶; 高溫斑塊; 濱河綠地。圖8 沈陽市熱環(huán)境格局優(yōu)化方案Fig.8 The optimization scheme of the thermal environment layout in Shenyang

高熱斑塊隔離。連續(xù)性的高熱單元集聚是形成城市高溫熱浪的主要成因，在改善城市熱環(huán)境的規(guī)劃調控中，應優(yōu)先考慮對高熱單元的切割和有效隔離，改善關鍵位置的下墊面特征，增加開放空間及綠地、水體配置，加強空間的通透性形成通風廊道，將高溫片區(qū)化整為零，削弱連續(xù)、集中高熱單元的熱島效應。

冷島網絡構建。結合沈陽市的主導風向，分析現(xiàn)有城市冷島格局。東北及東南山林、西北及西南水域農田和渾河是沈陽市主要冷島，沿三環(huán)形成城市生態(tài)廊道，有效地阻斷了二環(huán)內高溫片區(qū)向南部蔓延；而緊鄰二環(huán)北側的北陵公園，是城市中心區(qū)最為顯著的冷島，由此向東北、西北方向延伸，依托現(xiàn)有冷島節(jié)點，形成連接沈北新區(qū)與于洪區(qū)的外圍大面積水體和生態(tài)用地，建立冷島降溫聯(lián)通網絡，是優(yōu)化城市熱環(huán)境格局的重要手段。

重點區(qū)域降溫。由城市高熱單元的空間分布特征可見，其熱環(huán)境不利的現(xiàn)狀主要是由于建筑密集和綠地比例低造成的，改善建成區(qū)熱環(huán)境的難點在于對建筑空間的改造潛力及其有限，因此，見縫插針地增加綠地、水體面積、優(yōu)化植物配置、增加植物量，是提升高熱單元的降溫能力的有效途徑。

3.3.2 場地尺度的空間形態(tài)量化導控

由熱環(huán)境指數評估模型的變量關系來看，柵格單元內各參數組成關系的優(yōu)化，是指導場地尺度改善熱環(huán)境的量化依據。以二環(huán)西部的C單元、G單元兩個高熱斑塊的接鄰區(qū)域為例，該區(qū)域大部分柵格的熱環(huán)境指數處于高熱、次高熱等級，建筑容積率高、空間較為封閉是一方面原因，而現(xiàn)有開敞空間雖然具有一定綠地面積，但是從葉面積指數反演結果來看，植物群落配置較為初級是影響降溫能力的另一個主要原因。

從以上兩方面入手尋求對熱環(huán)境改善的策略，由于該區(qū)域屬于舊城改造片區(qū)，結合部分地塊的拆遷重建規(guī)劃方案，提出各單元熱環(huán)境改善策略，具體包括建筑搬遷改造、增加廣場綠地和改善植物群落配置3種措施(圖9)。在規(guī)劃調控過程中，提取優(yōu)化方案的αBPR、βLAI、χSVF參數，依據式(5)、(6)，計算改造優(yōu)化后各柵格的熱環(huán)境指數ITEI，與現(xiàn)狀數據進行對比(表5)，可見，在搬遷地塊的開發(fā)建設中，建筑容積率均有較大幅度的提升，這是影響熱環(huán)境的不利因素，但是優(yōu)化方案采取了適度的調整建筑間距，控制天空開闊度指數、增加綠地和改善植物群落配置、提升葉面積指數等措施，有效改善了局地熱環(huán)境，改造后地塊中7個柵格的熱環(huán)境指數均有所降低，其中，增加了小型綠地的B3單元熱環(huán)境指數降低最為明顯。在評估模型的量化導控下，可以有預見性地去改善場地尺度上的熱環(huán)境效應。

圖9 C、G單元局部地塊影像Fig.9 The image of local plots in Units C and G

表5 調整方案前后指標對比Table 5 Comparisons of indexes before and after plan adjustment

4 結束語

基于城市下墊面基本形態(tài)參數和物理幾何特征刻畫了沈陽市四環(huán)內的空間結構，運用GIS空間分析、熱環(huán)境指數評估、熱環(huán)境空間單元劃分等方法探討了城市空間形態(tài)對城市地表溫度的影響機理，進而構建了城市熱環(huán)境效應評估模型并提出了面向熱環(huán)境優(yōu)化的城市形態(tài)調控策略。主要結論如下：

1)研究區(qū)的地表溫度的高值區(qū)密集分布在二環(huán)內及西部的于洪區(qū)，主要成因是老城區(qū)的建筑空間結構較為復雜、植被綠量有限且群落結構較為單一，中心區(qū)域及渾河南部的城市空間封閉度較高、渾河南部及青年大街沿線的高層建筑集聚且起伏度較大；低值區(qū)集中于四環(huán)的邊緣區(qū)及青年大街的北端—北陵公園，主要成因是建筑容積率較低，生態(tài)資源優(yōu)勢明顯，植物群落層次豐富且植被綠量大。

2)從相關性分析結果來看，城市地表溫度與柵格單元內的植被群體冠層結構、建筑容量與綜合形態(tài)特征三個方面的指數均有較強的相關性；在不同類型指數中，分別以葉面積指數、建筑容積率、天空開闊度的顯著性更明顯。

3)構建的熱環(huán)境指數評估法，集成上述指標并由指標本身性質客觀確定其權重，這充分體現(xiàn)了多種指標耦合影響的結果和地表熱環(huán)境評估結果的客觀性，該評估方法能夠較好地表征熱環(huán)境分布現(xiàn)狀以及降溫調控潛力，通過熱環(huán)境分區(qū)調控的途徑能夠有效指導空間環(huán)境與熱環(huán)境的協(xié)同優(yōu)化。

如上所述，熱環(huán)境指數是熱環(huán)境評估的核心指標，但當前估算的結果還存在一些值得討論的空間：

1)以形態(tài)學參數為研究基礎，側重三維形態(tài)特征影響下的熱環(huán)境效應，是在控制性詳細規(guī)劃階段對量和形態(tài)特征的探討，而對于用地類型，排放特征和人為活動等未在研究范疇。

2)為使該方法在城市規(guī)劃中更具通用性，未來的研究應針對長時間尺度、不同地域特征的城市的空間耦合關系做進一步探討。