張棋斐，文雅，吳志峰*，陳穎彪

1. 廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，廣東 廣州 510006；2. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，廣東 廣州 510630

隨著全球城市進(jìn)程的加快，大量人口涌向城市，截止至2014年，超過54%的世界人口居住在城市地區(qū)，而且這一比例預(yù)計(jì)還將持續(xù)上升（United Nations，2014）。隨著城市人口的快速增加，人為熱量的大量排放以及城市內(nèi)部具有較大熱慣性和熱容量的林地、綠地、濕地等生態(tài)用地被人工不透水面（水泥、瀝青）所取代，使得城市內(nèi)部的能量平衡發(fā)生了變化，導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)不斷加?。↙iu et al.，2008；McMichael，2000；Kong et al.，2014；張棋斐等，2017）。相關(guān)研究指出，城市熱環(huán)境的惡化不僅增加城市能源消耗及碳排放（Flor et al.，2004；Guhathakurta et al.，2007；郭冠華等，2015），而且還嚴(yán)重制約人類健康與城市的可持續(xù)發(fā)展（Dimoudi et al.，2013；Radhi et al.，2013；陳康林等，2017）。因此，如何最大程度地緩解城市熱島效應(yīng)，改善城市人居環(huán)境，成為當(dāng)前城市生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

城市內(nèi)部湖泊水體（主要指城市湖泊、坑塘以及水庫）是城市生態(tài)空間的基礎(chǔ)要素之一，也是城市復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分（王甫園等，2017）。以往的研究表明，城市內(nèi)部湖泊水體等水域景觀具有顯著的降溫增濕作用，能夠有效地調(diào)節(jié)城市小氣候，改善城市熱環(huán)境，形成城市熱環(huán)境中的“冷島”（Sun et al.，2012a；Theeuwes et al.，2013；岳文澤等，2013；梁保平等，2015）。隨著城市熱島效應(yīng)的突顯，城市湖泊水體的降溫效應(yīng)被認(rèn)為是城市生態(tài)環(huán)境的重要調(diào)節(jié)功能，這種生態(tài)服務(wù)效益受到眾多學(xué)者的重視（Gunawardena et al.，2017；Sun et al.，2012b；馮悅怡等，2014；崔麗娟等，2015）。然而，由于城市內(nèi)部湖泊資源較少，且城市水域景觀一直處于被掠奪開發(fā)的狀態(tài)，因此如何最大程度的發(fā)揮城市水域景觀的熱緩釋功能，提高室內(nèi)室外環(huán)境的熱舒適度，是目前面臨的主要問題之一。

城市湖泊水體能夠有效改善城市熱環(huán)境，目前多數(shù)研究主要側(cè)重于湖泊水體對城市熱島的緩解作用等方面，具體集中在：（1）城市湖泊水體與地表溫度的關(guān)系，比較水體溫度與其他典型城市地表參數(shù)之間的差異（Hathway et al.，2012；王方等，2016；王敏等，2013），（2）湖泊水體的空間布局（如水體面積，幾何形狀等）對水體降溫強(qiáng)度的影響（Wu et al.，2014；楊永川等，2015；Yang et al.，2015）。然而，相當(dāng)一部分的研究是基于市域尺度開展的，無法精確把握湖泊熱緩釋效應(yīng)的降溫強(qiáng)度及影響范圍。此外，湖泊熱緩釋效應(yīng)的降溫強(qiáng)度及影響范圍，是受湖泊自身空間特征及周邊環(huán)境配置等多種因素共同影響的，但目前多數(shù)研究著重考慮湖泊自身特征（面積、邊界形狀等），而忽略湖泊周圍景觀配置對其所產(chǎn)生的影響，湖泊熱緩釋效應(yīng)與周邊環(huán)境景觀配置的相互關(guān)系，湖泊水體周圍的植被、建設(shè)用地對湖泊的降溫強(qiáng)度及降溫范圍影響效應(yīng)及影響程度均不得而知。此外，以上研究大多只選用某一時(shí)刻的地表溫度數(shù)據(jù)來反映特定時(shí)期內(nèi)湖泊水體的熱環(huán)境效應(yīng)，無法深入了解城市水域景觀熱緩釋效應(yīng)的季相變異特征及其變異程度。針對上述問題，本研究的目的主要有以下兩個(gè)方面：（1）利用定量方法，從降溫強(qiáng)度（ICE）和影響范圍（SCE）兩個(gè)角度，測量不同季節(jié)下城市核心區(qū)域內(nèi)湖泊水體的熱緩釋效應(yīng)；（2）分析湖泊水體的自身景觀特征及其周邊景觀配置對湖泊熱緩釋效應(yīng)的影響及其季相變異。以廣州市中心城區(qū)為研究區(qū)域，利用夏、秋、冬三期Landsat遙感影像及高分影像數(shù)據(jù)，結(jié)合 3S技術(shù)與景觀格局指數(shù)方法，定量刻畫不同季相下城市核心區(qū)內(nèi)部水域景觀的降溫強(qiáng)度及影響范圍，尤其針對水域景觀的空間結(jié)構(gòu)特征及其周圍環(huán)境配置對水域景觀降溫效應(yīng)的影響進(jìn)行深入研究，以期為獲得更大的城市熱環(huán)境改善效益，促進(jìn)城市的可持續(xù)發(fā)展提供有益的建議。

1 研究地區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

廣州市(112°57′～114°3′E，22°26′～23°56′N）位于廣東省的中南部，珠江三大支流（東、西和北江）的交匯處，與香港、澳門隔海相望，是廣東省的省會及政治、經(jīng)濟(jì)與文化中心，也是珠三角大都市區(qū)的核心城市，具有中國“南大門”之稱。廣州市地處亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均降水量1700 mm，年平均氣溫 22 ℃，地勢呈東北向西南傾斜，東北部為中低山地，南部為平坦的沖積平原，全市面積約7434.40 km2。自20世紀(jì)改革開放以來，廣州市經(jīng)歷了快速城市化和城市擴(kuò)張，其高密度的建成區(qū)、高強(qiáng)度的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)導(dǎo)致嚴(yán)重的熱島效應(yīng)。因此，本文選擇廣州市的中心城區(qū)（荔灣區(qū)、越秀區(qū)、天河區(qū)、海珠區(qū)、白云區(qū)、黃埔區(qū)）作為研究對象（圖1），面積大約為1166.37 km2。該地區(qū)正面臨著嚴(yán)重的城市熱島效應(yīng)，在該地區(qū)探討城市水域景觀的降溫效具有一定的代表性和現(xiàn)實(shí)意義。

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig. 1 The location of the Guangzhou central urban districts

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究運(yùn)用多源遙感數(shù)據(jù)提取廣州市中心城區(qū)湖泊水體、土地利用數(shù)據(jù)及地表溫度數(shù)據(jù)（LST）。

為探索城市核心區(qū)內(nèi)部湖泊熱緩釋效應(yīng)的季相變異特征，選擇3期Landsat遙感數(shù)據(jù)（行列號：122-44）對地表溫度反演，所采用的數(shù)據(jù)下載自美國地質(zhì)勘探局（USGS）網(wǎng)站，產(chǎn)品類型為 L1T，下載時(shí)Landsat 5及Landsat 8熱紅外波段已重采樣至30 m。這3期影像分別獲取于2011年6月1日（Landsat 5）、2013年 10月 12日及 12月 31日（Landsat 8），分別代表夏、秋、冬3個(gè)季節(jié)，衛(wèi)星過境時(shí)間均在10:52左右（北京時(shí)間），具體天氣條件如表1所示。由于夏季與秋、冬兩季的地表溫度數(shù)據(jù)存在兩年的時(shí)間差，為避免土地利用及水體邊界變化所造成的影響，分別利用 SPOT-5（行列號：284-303、284-304）及GF-1（行列號：177-744、177-745、133-619）高分影像提取 2011年及 2013年廣州市中心城區(qū)內(nèi)部湖泊水體及湖泊周邊土地利用數(shù)據(jù)。

表1 Landsat影像獲取日期氣象數(shù)據(jù)Table 1 Meteorological records on the dates of Landsat data acquisition in Guangzhou

2 研究方法

2.1 水體提取與地表溫度反演

利用適用于高分辨率影像的 Gram-Schmidt Pan Sharpening高保真遙感影像融合方法對高分一號衛(wèi)星全色波段與多光譜波段進(jìn)行融合，得到空間分辨率2 m的多光譜影像。在ENVI 5.3遙感數(shù)據(jù)處理平臺上，采用人工目視解譯的方法提取廣州市中心城區(qū)內(nèi)部湖泊水體，共提取出307個(gè)湖泊水體，并在ArcGIS中統(tǒng)計(jì)各水體間的距離。此外，利用面向?qū)ο蠓诸惖姆椒?，對中心城區(qū)內(nèi)土地利用類型進(jìn)行分類，主要分為林地、建設(shè)用地、園林、草地和水體。最后，采用隨機(jī)取樣方法（各類型取樣50個(gè)）對分類結(jié)果進(jìn)行精度評價(jià)，得出整體分類精度和 Kappa系數(shù)，分別為81.25%與0.86，因此可認(rèn)為廣州市中心城區(qū)的分類結(jié)果是基本正確的（圖2a）。

為保障反演地表溫度的準(zhǔn)確性，在反演地表溫度之前，首先對三期Landsat影像進(jìn)行輻射定標(biāo)與大氣校正，然后將Landsat影像與高分影像進(jìn)行幾何精校正，每期影像各選擇 50個(gè)以上控制點(diǎn)，運(yùn)用三次卷積插值法進(jìn)行重采樣，RMSE誤差均小于0.5個(gè)像元。由于Landsat 8-TRIS傳感器的第11波段存在較大的不穩(wěn)定性，USGS建議把第10波段作為單波段熱紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行使用（胡菊旸等，2014）。因此，本研究運(yùn)用Landsat 5-TM數(shù)據(jù)中的熱紅外波段（band 6）、Landsat 8-TRIS數(shù)據(jù)中的band 10，結(jié)合衛(wèi)星過境當(dāng)天的氣象數(shù)據(jù)，利用覃志豪等（2001）建立的單窗算法反演得出夏、秋、冬三季廣州市中心城區(qū)地表溫度（圖2b、c、d）。該算法無需精確的實(shí)時(shí)大氣剖面數(shù)據(jù)，僅需計(jì)算地表比輻射率、大氣透射率和大氣平均作用溫度3個(gè)參數(shù)即可進(jìn)行地表溫度的反演，且精確度較高。計(jì)算方法如下：

式中，ts為最終反演得出的地表溫度；a與 b分別為常數(shù)，在溫度變化范圍0～70 ℃內(nèi)，Landsat 5傳感器的a、b常量分別取-67.3553、0.4586，由于Landsat 8與Landsat 5的熱紅外波段波譜范圍不同，因此本研究參照蔣大林等（2015）的研究成果，對Landsat 8的a、b常量進(jìn)行修正，調(diào)整后的取值分別為-63.1885、0.4441；tk為傳感器所探測到的像元輻射亮溫；K1、K2為熱紅外波段的標(biāo)定常數(shù)，Lnadsat 5-TM和Landsat8-TRIS的定標(biāo)常數(shù)分別為K1=60.77、K2=1260.56 K；K1=774.89、K2=1321.08 K；Lλ為輻射亮度；G和O分別為傳感器的增益和偏移量；DN值為熱紅外波段的像元值；ta為大氣平均作用溫度；t0為衛(wèi)星過境時(shí)地面氣溫；ε為地表比輻射率，利用覃志豪等（2004）提出的混合象元分離法，根據(jù)植被覆蓋度將地表類型分為水體、城鎮(zhèn)和自然表面 3種類型，在此基礎(chǔ)上計(jì)算而來；τ為大氣透射率，在 NASA網(wǎng)站 http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/中輸入衛(wèi)星過境的GMT、地表高程、地表氣壓和相對濕度等信息，推算得出（表1）。

圖2 廣州市中心城區(qū)土地覆蓋類型（a）與夏（b）、秋（c）、冬（d）地表溫度Fig. 2 The land cover types (a) and summer (b), autumn (c) and winter (d) land surface temperature in the central districts of Guangzhou

2.2 湖泊熱緩釋強(qiáng)度分析

在 ArcGIS空間分析模塊中，根據(jù)水體邊界，以30 m為間隔向外生成30個(gè)多級緩沖區(qū)，并對每個(gè)湖泊水體的緩沖區(qū)進(jìn)行鑒別，剔除面積大于 1 hm2的綠地、水體、建筑陰影等干擾區(qū)域，以更科學(xué)地刻畫城市湖泊水體對周圍環(huán)境溫度的降溫強(qiáng)度。利用Zonal statistics工具統(tǒng)計(jì)每個(gè)多級緩沖區(qū)內(nèi)平均地表溫度，并繪制出地表溫度變化曲線（圖3）?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨著緩沖距離的增加，平均地表溫度顯著升高，但溫度升高的趨勢逐漸減緩，即水體緩釋能力逐漸降低。當(dāng)溫度曲線達(dá)到相對平坦的水平，則表明水體的緩釋效應(yīng)消失。因此，可以大致認(rèn)為地表溫度曲線的轉(zhuǎn)折點(diǎn)即是湖泊對周圍熱環(huán)境影響范圍的極限。相應(yīng)地，湖泊的降溫強(qiáng)度（ICE）可以定義為湖泊內(nèi)部平均溫度與轉(zhuǎn)折點(diǎn)緩沖溫度之間的溫差；同理，湖泊的降溫影響范圍（SCE）可定義為水體與轉(zhuǎn)折點(diǎn)之間的距離。緩沖區(qū)內(nèi)的不同土地利用類型具有不同的地表溫度，如何確定溫度的升高與降低變化是水體的緩釋效應(yīng)？基于此，本研究統(tǒng)計(jì)湖泊水體降溫影響范圍SCE內(nèi)各環(huán)緩沖區(qū)植被及建設(shè)用地的平均溫度（圖4）。由圖4可以知，距離水體越近，緩沖區(qū)內(nèi)植被或建設(shè)用地的地表溫度越低，隨著緩沖距離的增加，植被及建設(shè)用地的平均LST逐漸上升，側(cè)面證明了越靠近湖泊水體，受熱緩釋作用越強(qiáng)。前一緩沖區(qū)內(nèi)各土地利用類型的地表溫度均低于后一緩沖區(qū)相應(yīng)用地類型的地表溫度，當(dāng)距離達(dá)到影響范圍SCE時(shí)，各用地類型的LST逐漸平穩(wěn)，表明水體的熱緩釋效應(yīng)逐漸消失。

式中，tp為轉(zhuǎn)折點(diǎn)處緩沖區(qū)溫度；tw為湖泊內(nèi)部平均溫度。

圖3 廣州市中心城區(qū)案例湖泊緩沖區(qū)地表溫度變化曲線Fig. 3 Land surface temperature curve of each buffer zone outside the selected water bodiesThe dashed lines represent the distance at turning point

考慮到熱紅外波段的空間分辨率較低，且分別測量307個(gè)湖泊的降溫強(qiáng)度（ICE）及降溫影響范圍（SCE）的計(jì)算量較大。因此，本研究分別選取7個(gè)公園型湖泊，該類湖泊的植被覆蓋率較高，內(nèi)部存在少量硬質(zhì)地表，且人流量較大；9個(gè)市區(qū)坑塘，該類水體的水面面積較小，植被覆蓋率不高，且多單一零散分布；2個(gè)水庫，該類水體的面積往往較

大，且周圍生態(tài)環(huán)境較好；共計(jì) 18個(gè)湖泊水體，具體空間分布如圖5所示。

2.3 景觀特征計(jì)算

圖4 湖泊降溫范圍內(nèi)緩沖區(qū)各土地類型的平均溫度Fig. 4 Average temperature of each land cover in the buffer zone within the SCE

利用ArcGIS與Fragstats工具定量描述城市湖泊的景觀特征，從自身景觀特征和湖泊周圍景觀配置兩個(gè)角度，選取面積（S）、形狀指數(shù)（LSI）、聚集度指數(shù)（AI）、水量（Vw）、湖泊的空間位置（DIST）、湖泊周邊植被比例（Proportion of vegetation area，PV）、湖泊周邊林地面積（Area of woodland，Aw）、湖泊周邊草地面積（Area of grassland，AG）以及湖泊降溫影響范圍內(nèi)建設(shè)用地比例（Proportion of built-up area，PB）共9個(gè)指數(shù)（如表2所示），分析湖泊景觀的空間結(jié)構(gòu)特征及其周圍環(huán)境配置對湖泊熱緩釋效應(yīng)的影響。

其中，面積（S）反映的是某一湖泊水面面積的大??；在斑塊尺度上計(jì)算形狀指數(shù)（LSI）及聚集度指數(shù)（AI），通過計(jì)算水域景觀邊界得到LSI，表征景觀斑塊形狀的復(fù)雜程度，理論上，LSI越大，斑塊形狀越不規(guī)則；聚集度指數(shù)（AI）反映湖泊的聚集程度；水量（Vw）反映的是湖泊水體體積，通過計(jì)算湖泊面積與湖泊平均水深求得，定量分析湖泊水量對湖泊熱緩釋強(qiáng)度的影響，各湖泊的平均水深通過實(shí)地測量獲取。湖泊的空間位置（DIST）定義為湖泊重心距離廣州市中心城區(qū) CBD珠江新城的歐氏距離。

在湖泊周圍環(huán)境配置方面，整體上采用湖泊周邊植被比例（PV）與降溫影響范圍內(nèi)建設(shè)用地比例（PB）兩個(gè)指標(biāo)來衡量湖泊周圍的景觀構(gòu)成對湖泊熱緩釋效應(yīng)的影響。通常情況下，湖泊邊界周圍存在一定面積的植被，為衡量湖泊周邊的植被對湖泊熱緩釋強(qiáng)度的影響，本研究將湖泊周邊植被比例（PV）定義為湖泊邊界120 m緩沖區(qū)范圍內(nèi)的植被面積與湖泊面積的比值；在此基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)湖泊邊界120 m緩沖區(qū)范圍內(nèi)林地（Aw）、草地面積（AG），以量化不同土地利用類型對湖泊熱緩釋強(qiáng)度的影響。PB定義為湖泊的降溫影響范圍（SCE）內(nèi)建設(shè)用地所占的面積比例。

表2 湖泊景觀特征指標(biāo)選擇Table 2 The indicators of urban lakes landscape characteristics

圖5 18個(gè)案例湖泊位置分布圖Fig. 5 The location of selected urban lakes in this study

3 結(jié)果與分析

3.1 湖泊水體與地表溫度的空間特征

景觀特征統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明（表 3），廣州市中心城區(qū)內(nèi)部湖泊水體數(shù)量達(dá)到 307個(gè)，總面積約為12.30 km2，面積范圍從0.21～137.45 hm2，平均面積為4.57 hm2，面積差異顯著；水體形狀指數(shù)的最大值為 6.15，最小值為 1.06，平均值為 1.71；利用Near工具統(tǒng)計(jì)各湖泊水體之間的最短距離，發(fā)現(xiàn)各水體間最短距離的平均值為607.53 m，可大致認(rèn)為各水體之間不會相互影響。

由于獲取衛(wèi)星過境時(shí)刻的地表觀測溫度的難度較高，對地表溫度反演結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證比較困難（馬晉等，2017）。因此，本研究利用廣州市五山氣象站獲取衛(wèi)星過境時(shí)間的地表氣溫與反演地表溫度進(jìn)行對比（表 1）。對比驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，反演的地表溫度與地表空氣溫度基本吻合，根據(jù)本文的研究目的，可大致認(rèn)為地表溫度反演結(jié)果是可信的。從廣州市中心城區(qū)夏、秋、冬三期地表溫度分布圖（圖 2b、c、d）可知，不同季相地表溫度變化狀況十分明顯，在夏季、秋季與冬季地表平均溫度分別為38.23 ℃、32.80 ℃和15.75 ℃。在夏、秋兩季，廣州市中心城區(qū)的低溫區(qū)主要集中于東北部和中部的山區(qū)，而地表溫度的高溫區(qū)域大多與城市建成區(qū)相對應(yīng)，尤其是廣州市老城區(qū)（荔灣、越秀），其內(nèi)部高密度集中連片分布的建筑景觀，導(dǎo)致城市熱島效應(yīng)集聚。在冬季，地表溫度的溫差較小，城市熱島效應(yīng)不明顯，冬季高溫區(qū)主要集中于海珠、黃埔兩區(qū)；可見廣州市中心區(qū)的熱環(huán)境格局的季相變異特征十分明顯。

表3 湖泊水體景觀特征指標(biāo)統(tǒng)計(jì)Table 3 Statistics of water bodies spatial pattern

3.2 湖泊水體的熱環(huán)境效應(yīng)

將湖泊分布圖層與三期地表溫度進(jìn)行疊置分析，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，夏、秋、冬三季湖泊水體對應(yīng)的平均溫度為 33.26 ℃、30.02 ℃、15.04 ℃，分別比中心城區(qū)平均溫度低4.97 ℃、2.78 ℃、0.71 ℃，在夏秋兩季城市內(nèi)部湖泊水體能夠有效減緩城市地表的升溫幅度，成為城市熱表面中的“冷島”。

為進(jìn)一步揭示湖泊水體對熱環(huán)境的影響，本研究將湖泊內(nèi)部平均溫度（tw）與湖泊自身景觀特征指標(biāo)進(jìn)行Spearman相關(guān)性分析（表4），并繪制出湖泊面積（S）、形狀指數(shù)（LSI）、聚集度（AI）與水體均溫的擬合散點(diǎn)圖（圖 6）。結(jié)果表明，湖泊自身景觀特征指標(biāo)在夏、秋、冬三季與水體自身溫度均存在顯著相關(guān)關(guān)系（P＜0.05），并隨著季相變化，相關(guān)性呈現(xiàn)減弱態(tài)勢。其中，湖泊面積（Area）、形狀指數(shù)（LSI）與水體平均溫度的相關(guān)系數(shù)r明顯高于聚集度指數(shù)，一定程度說明湖泊內(nèi)部溫度主要受面積、邊界形狀的影響。

表4 湖泊自身景觀特征與不同季相湖泊內(nèi)部溫度的相關(guān)性Table 4 Spearman correlation coefficients among urban lakes pattern metrics and internal temperature of lakes in three seasons

從圖6a～圖6c可知，湖泊面積（S）與水體平均溫度夏、秋、冬三季的擬合決定系數(shù) R2分別為0.55、0.53與0.39；根據(jù)趨勢線可知，當(dāng)湖泊面積小于10 hm2時(shí)，湖泊內(nèi)部溫度對面積的變化較為敏感，隨著水體面積的增加，水體內(nèi)部溫度急劇下降，而當(dāng)水體面積超過20 hm2，水體內(nèi)部均溫的變化幅度逐漸減緩。這意味著，當(dāng)水體面積增加到一定程度時(shí)，水體平均溫度不會隨面積的增加而減小，表現(xiàn)出水體熱緩釋的飽和效應(yīng)。

圖6 湖泊景觀特征與不同季相湖泊內(nèi)部溫度擬合關(guān)系Fig. 6 Relationship between average temperature of urban lakes and independent variables (S: a～c, LSI: d～f, AI: g～i) in three seasonsRed line indicate the fitting curve

從湖泊的空間形態(tài)看（圖6d～圖6f），形狀指數(shù)與水體平均溫度存在著顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，即水體邊界越復(fù)雜，水體內(nèi)部平均溫度越低，當(dāng)形狀指數(shù)增加到一定程度時(shí)，水體平均溫度不會隨著形狀指數(shù)的增加而減小。而對于空間聚集度（圖6g～圖6i），二次多項(xiàng)式能夠較好地反映聚集度與水體內(nèi)部平均溫度tw之間的關(guān)系，多個(gè)湖泊水體集中分布，各湖泊間的熱緩釋效應(yīng)相互影響，一定程度上能夠降低各湖泊水體的內(nèi)部溫度。因此，在湖泊的面積受限制的情況下，適當(dāng)增加湖泊水體邊界的復(fù)雜程度及提高空間布局的合理性，有助于進(jìn)一步降低湖泊水體自身溫度，形成更強(qiáng)的城市冷島。

3.3 景觀特征對湖泊熱緩釋強(qiáng)度的影響

統(tǒng)計(jì) 18個(gè)湖泊水體各個(gè)緩沖環(huán)內(nèi)的平均地表溫度，結(jié)合式（7）計(jì)算出每個(gè)湖泊對周邊溫度的降溫強(qiáng)度（ICE）及影響范圍（SCE），結(jié)果如表 5所示。將ICE及SCE作為因變量，湖泊水體的景觀特征及周邊景觀組分作為自變量，對兩者進(jìn)行Spearman相關(guān)分析（表6）?？梢园l(fā)現(xiàn)，湖泊水體的 ICE、SCE主要與水體面積（S）、水量（Vw）、湖泊周邊植被（PV、Aw、AG）以及形狀指數(shù)（LSI）呈顯著正相關(guān)（P＜0.05），與建設(shè)用地比例（PB）呈顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.05），且夏、秋兩季兩者間的相關(guān)系數(shù) r普遍大于冬季。湖泊水體的空間分布（AI、DIST）對降溫強(qiáng)度及影響范圍也有一定的影響，水體分布的聚集度越高、距離市中心越遠(yuǎn)（DIST越大），其ICE和SCE越大。在夏、秋、冬三季，湖泊面積（S）、水量（Vw）、湖泊周邊植被比例（PV）及建設(shè)用地比例（PB）相關(guān)系數(shù)r較高，可見湖泊的降溫強(qiáng)度 ICE與影響范圍 SCE主要受自身景觀特征（S、Vw）及湖泊周圍環(huán)境配置（PV、PB）共同影響。從土地利用類型來看，林地的r較草地的大，從側(cè)面說明了林地對湖泊熱緩釋作用的增強(qiáng)效果強(qiáng)于草地。隨著湖泊水量與水體面積的增大，湖泊的熱存儲能力得到加強(qiáng)，將進(jìn)一步促進(jìn)了湖泊與其周邊區(qū)域的熱量傳輸；此外，增加湖泊周邊的植被面積及水體邊界的復(fù)雜程度，更容易形成較強(qiáng)的局地環(huán)流，導(dǎo)致湖泊對周邊熱環(huán)境的緩釋能力越強(qiáng)。

圖7a～圖7f所示為湖泊自身景觀特征（S、Vw）與湖泊降溫強(qiáng)度ICE及影響范圍SCE的擬合曲線。可以發(fā)現(xiàn)，水體面積、水量與ICE、SCE均呈對數(shù)相關(guān)；隨著水體面積、水量的增大，ICE、SCE的增長趨勢逐漸趨于緩和，當(dāng)水體面積超過20 hm2、水量超過2000000 m3時(shí)，湖泊對周圍熱環(huán)境的緩釋效應(yīng)不再隨水體面積、水量的增大而增強(qiáng)，體現(xiàn)出湖泊熱緩釋效應(yīng)的飽和趨勢。因此，在對城市湖泊水體進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)時(shí)，應(yīng)綜合考慮湖泊面積、水量所帶來的冷卻效果，不應(yīng)盲目增加湖泊水量及水體面積。同時(shí)，對于面積、水量均較小的市區(qū)坑塘，其降溫強(qiáng)度及影響范圍均較小，從側(cè)面證實(shí)了湖泊水量、面積過小，將不利于水體緩釋效應(yīng)的產(chǎn)生。

表5 不同季相下湖泊水體對周邊環(huán)境的降溫強(qiáng)度與影響范圍Table 5 Statistics of ICE and SCE of urban lakes in summer, autumnand winter

表6 湖泊景觀特征與不同季相下降溫強(qiáng)度及影響范圍的相關(guān)性Table 6 Spearman correlation coefficients among urban lakes pattern metrics and ICE, SCE in summer, autumn and winter

圖7g～圖7i所示為湖泊周邊植被比例PV對湖泊緩釋能力的影響，隨著植被比例 PV的增加，湖泊水體與周邊環(huán)境更易形成較強(qiáng)的局地環(huán)流，湖泊的ICE與SCE隨之逐漸增大。因此，從降溫收益角度出發(fā)，在對城市湖泊水體進(jìn)行規(guī)劃時(shí)，應(yīng)在湖泊周圍留有一定面積的植被，當(dāng)植被面積大約在湖泊面積的50%左右時(shí)，降溫效應(yīng)獲得最大收益。而當(dāng)湖泊周邊植被面積過大時(shí)（PV＞60%），湖泊周邊植被對湖泊熱緩釋效應(yīng)的增強(qiáng)作用趨于平緩。

圖7 湖泊景觀特征及湖泊周圍景觀配置與不同季相湖泊降溫強(qiáng)度及影響范圍擬合關(guān)系Fig. 7 Relationship between dependent (ICE and SCE) and independent variables (S: a～c, Vw: d～f, PV: g～i, PB: j～l) in three seasonsRed line and blue line indicate the fitting curve

從建設(shè)用地比例PB與降溫強(qiáng)度ICE、影響范圍SCE的擬合曲線（圖7j～圖7i）可知，建設(shè)用地比例PB與SCE呈現(xiàn)線性負(fù)相關(guān)關(guān)系，隨著建設(shè)用地比例的增加，SCE持續(xù)降低。就降溫強(qiáng)度ICE而言，建設(shè)用地比例與 ICE呈現(xiàn)出非線性關(guān)系，尤其在城市熱島效應(yīng)較為顯著的夏、秋兩季，當(dāng)建設(shè)用地比例PB較低時(shí)（PB＜50%），隨著湖泊周圍建設(shè)用地比例PB的上升，湖泊周圍環(huán)境的地表溫度出現(xiàn)一定升高；然而，當(dāng)PB超過60%時(shí)，ICE開始顯著下降，這可能是由于市區(qū)坑塘的 ICE較小而其周邊建設(shè)用地比例較高。

4 討論

研究發(fā)現(xiàn)，夏、秋、冬三季湖泊水體對應(yīng)的平均溫度均低于建設(shè)用地與植被，形成城市熱環(huán)境中的“冷島”，能夠有效地調(diào)節(jié)城市小氣候，改善城市熱環(huán)境。對湖泊內(nèi)部平均溫度與湖泊景觀特征指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)湖泊面積越大或邊界形狀越復(fù)雜，湖泊內(nèi)部平均溫度越低，湖泊的冷島效應(yīng)越強(qiáng)。然而，隨著水體面積、形狀指數(shù)的增大，湖泊內(nèi)部溫度的下降趨勢逐漸趨于平緩。這提供了一個(gè)新的視角理解城市湖泊的冷島效應(yīng)，隨著水體面積的增大，湖泊的冷卻效果將達(dá)到閾值；對于市區(qū)小型坑塘，由于坑塘的面積相對較小，不能形成有效的城市“冷島”。

湖泊的降溫強(qiáng)度 ICE及影響尺度 SCE同時(shí)受湖泊自身景觀特征與湖泊周圍環(huán)境的影響。隨著水體面積、水量的增加，湖泊的ICE和SCE將達(dá)到閾值，湖泊對熱環(huán)境的緩釋效應(yīng)逐漸趨于平穩(wěn)。因此，在進(jìn)行城市人工湖規(guī)劃時(shí)，應(yīng)綜合考慮湖泊面積、體積與其所能帶來的降溫強(qiáng)度與影響范圍，從降溫效應(yīng)的收益角度來看，水體的面積及體積分別控制在15 hm2及2000000 m3內(nèi)較為合理。湖泊邊界復(fù)雜程度對湖泊熱緩釋能力也有一定程度的影響，這意味著，在體積、面積一定的情況下，增加湖泊邊界的復(fù)雜程度有益于促進(jìn)湖泊與周圍環(huán)境的氣流運(yùn)動(dòng)和能量交換，進(jìn)一步發(fā)揮湖泊對周圍熱環(huán)境的緩釋作用。此外，本研究發(fā)現(xiàn)湖泊水體的空間布局對降溫強(qiáng)度ICE及影響尺度SCE也有一定的影響，水體距離CBD越遠(yuǎn)，水體ICE及SCE越大，這主要是由于郊區(qū)湖泊水體周圍的生態(tài)環(huán)境較好，建設(shè)用地比例較低，有利于形成更強(qiáng)的緩釋作用，而且城市中心內(nèi)部水體周圍存在較高的建筑，難以形成有效的城市通風(fēng)廊道，限制了湖泊降溫效應(yīng)的發(fā)揮。

湖泊水體周圍的景觀配置（PV、PB）對湖泊熱緩釋效應(yīng)也有一定的影響，其中植被比例 PV的提高，將有效促進(jìn)了湖泊與其周邊環(huán)境的局地環(huán)流，而且林地較草地更能有效增加湖泊緩釋效應(yīng)的強(qiáng)度與影響范圍。然而，過高的建設(shè)用地比例將顯著削弱湖泊熱緩釋效應(yīng)的影響范圍，限制湖泊熱緩釋效應(yīng)的擴(kuò)散。因此，為發(fā)揮湖泊降溫效應(yīng)的最大收益，在湖泊自身景觀特征的基礎(chǔ)上還應(yīng)綜合考慮湖泊周圍的景觀配置。在土地資源緊張的城市中心區(qū)，增加湖泊水體的面積、體積的難度往往較大，因此，本研究提供了一個(gè)新的角度增強(qiáng)城市湖泊水體的熱緩釋效應(yīng)，適當(dāng)?shù)卦诤粗苓叢贾靡欢娣e的植被，且植被類型最好為林地，植被面積最好為湖泊面積的50%，以達(dá)到最優(yōu)的增強(qiáng)效果。

在夏、秋、冬三季，湖泊的熱環(huán)境緩釋效應(yīng)具有明顯的季相變化，從夏季到冬季，湖泊平均降溫強(qiáng)度ICE從3.73 ℃降至1.51 ℃，平均影響范圍SCE從360 m降至280 m，這可能是由于夏、秋兩季城市核心區(qū)內(nèi)部城市熱島面積較大，熱島效應(yīng)顯著，湖泊水體的熱緩釋強(qiáng)度較高；隨著季相的轉(zhuǎn)換，城市核心區(qū)內(nèi)部熱島效應(yīng)逐漸消失，湖泊的熱緩釋效應(yīng)趨于不明顯，降溫強(qiáng)度及影響范圍不斷降低，導(dǎo)致湖泊熱緩釋效應(yīng)與景觀特征之間的相關(guān)性逐漸減弱。

廣州地處華南多云多雨地區(qū)，難以獲得同年不同季相的光學(xué)遙感影像，因此本文使用相鄰年份的夏、秋、冬三季Landsat影像反演地表溫度，具有一定的局限性。而且本研究區(qū)域僅局限于廣州市中心城區(qū)，難以全面反映不同氣候條件下各類型湖泊水體的熱緩釋效應(yīng)。此外，今后研究中需要進(jìn)一步考慮不同影響因子、不同尺度下量化水體的熱緩釋強(qiáng)度，以構(gòu)建更精細(xì)的常年時(shí)期的湖泊周邊溫度分布模型。

5 結(jié)論

本研究以廣州市中心城區(qū)內(nèi)部湖泊水體為研究對象，初步探討城市核心區(qū)湖泊水體的熱環(huán)境效應(yīng)及其季相差異，綜合分析城市湖泊水體的空間結(jié)構(gòu)特征及湖泊周圍景觀配置對湖泊內(nèi)部及周邊溫度分布情況的影響。研究結(jié)果表明，湖泊的熱緩釋強(qiáng)度受自身景觀特性及其湖泊周邊景觀組分的共同影響，因此，在城市人工湖規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí)，為發(fā)揮降溫效應(yīng)的最大收益，應(yīng)綜合考慮湖泊自身景觀特征及其周圍景觀配置，注意湖泊熱緩釋能力的飽和效應(yīng)，不盲目規(guī)劃建設(shè)超大規(guī)模湖泊，湖泊面積、體積分別控制在 15 hm2及 2000000 m3內(nèi)較為合理；湖泊周邊的植被類型優(yōu)先布設(shè)林地且植被面積最好達(dá)到湖泊面積的50%，以期最大程度地發(fā)揮城市水域景觀的熱緩釋功能，提高城市宜居性。