陳明，戴菲

華中科技大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，湖北 武漢 430074

中國城市化進(jìn)程的加速、硬質(zhì)地表擴(kuò)張及人口增加，使城市熱環(huán)境問題更加顯著，對(duì)城市的空氣污染、能源消耗、公共健康等造成嚴(yán)重影響（Kotharkar et al.，2018）。熱環(huán)境受到用地類型、氣候條件、人口、經(jīng)濟(jì)等多種因素影響（李洪忠等，2019），其中城市綠地是緩解熱島效應(yīng)、改善公共健康的重要因素，一直以來受到國內(nèi)外眾多學(xué)者的持續(xù)關(guān)注（唐羅忠等，2009；Bowler et al.，2010；Shi et al.，2020）。

研究表明，在綠地覆蓋面積低于 40%，綠地的空間格局對(duì)降溫、增濕等生態(tài)環(huán)境效應(yīng)起主要作用（周志翔等，2004）。尤其在城市高密度建設(shè)的背景下，難以再大幅度增加綠地面積，優(yōu)化綠地空間格局來改善熱環(huán)境尤為重要。在既往研究中，熱環(huán)境指標(biāo)的測度主要包括地表溫度、亮度溫度與氣溫三類（阮俊杰，2016），從反映綠地自身溫度及其降溫幅度、降溫范圍等方面來衡量（欒慶祖等，2014；Park et al.，2017）。關(guān)于綠地空間格局與熱環(huán)境的關(guān)系，一些研究基于綠地的面積、周長、周長面積比等指標(biāo)，分析它們與熱環(huán)境指標(biāo)之間的關(guān)系（李瑤等，2017；王剛等，2017；成實(shí)等，2019）。絕大部分研究采用景觀格局指數(shù)，從綠地的空間組成、空間配置兩方面衡量綠地空間格局（王曉俊等，2020）?？臻g組成方面，多以斑塊類型面積CA、平均斑塊大小MPS、斑塊所占景觀面積比例PLAND、最大斑塊占景觀面積比例LPI等面積指數(shù)衡量，發(fā)現(xiàn)綠地規(guī)模、覆蓋面積越大，綠地溫度越低（鄒婧等，2017；Guo et al.，2019）?？臻g配置方面，多以聚集度指標(biāo)AI、斑塊密度PD、邊緣密度ED、景觀形狀指標(biāo)LSI、形狀指標(biāo)SHAPE等聚散度、密度、形狀指數(shù)衡量，得出綠地的聚集度越低、破碎度越高，越不利于綠地降溫（Kong et al.，2014；Guo et al.，2019），而形狀指數(shù)對(duì)綠地溫度的影響具有不確定性（Du et al.，2017；Shih，2017；Wesley et al.，2019），造成這些不確定性的原因主要來自綠地提取的空間分辨率及熱環(huán)境指標(biāo)測度的差異（王曉俊等，2020）。

然而，這些指標(biāo)是從數(shù)值角度對(duì)城市或片區(qū)尺度的綠地空間布局，或微觀的綠地形態(tài)進(jìn)行量化，反映的是綠地整體形態(tài)特征，缺乏對(duì)綠地內(nèi)部空間格局的考量。與景觀格局分析不同，形態(tài)學(xué)空間格局（Morphological Spatial Pattern Analysis，MSPA）是一種依據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理的空間形態(tài)度量方法，可將一個(gè)綠地分為7種不同形態(tài)的空間格局，反映了綠地的內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)。該方法不僅可以用指標(biāo)來量化各類空間格局，還能以圖式化方式呈現(xiàn)綠地內(nèi)部的不同空間格局，有助于提供應(yīng)用于綠地規(guī)劃建設(shè)的具體空間策略。

長江中下游地區(qū)是中國典型的夏熱冬冷地區(qū)，作為中部特大城市（即城區(qū)常住人口 500萬以上1000萬以下的城市）的代表地，武漢市綠色生態(tài)格局獨(dú)特，近年來夏季熱島效應(yīng)突出、熱島區(qū)域擴(kuò)張（易予晴等，2015；謝啟姣等，2020），因此對(duì)其研究具有較高價(jià)值。本文基于武漢市主城區(qū)內(nèi)篩選出的25個(gè)城市綠地，通過MSPA量化各個(gè)綠地的內(nèi)部空間格局，分析它們對(duì)綠地及其周圍空間熱環(huán)境的影響，提出有利于改善熱環(huán)境的綠地空間格局策略，從而為高密度的城市空間提供合理的綠地內(nèi)部空間格局優(yōu)化策略。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

武漢市為平原城市，屬于北亞熱帶季風(fēng)性（濕潤）氣候，四季分明。城市面積8569.15 km2，其中植被覆蓋率約40%，水域面積2217.6 km2。城市的快速發(fā)展與建成區(qū)的不斷擴(kuò)張，不僅縮減了城市綠地面積，也使城市熱島效應(yīng)更為嚴(yán)峻。2018年，城市年平均氣溫為17.3 ℃（中國國家統(tǒng)計(jì)局，2019）。本文主要研究城市熱島集中分布的主城區(qū)，包括江漢區(qū)、江岸區(qū)、硚口區(qū)、青山區(qū)、洪山區(qū)、武昌區(qū)、漢陽區(qū)與蔡甸區(qū)部分區(qū)域，以便較大程度地發(fā)揮城市綠地在高密度建成環(huán)境中的降溫作用。

武漢主城區(qū)內(nèi)綠地較多，基于既往研究得出的綠地降溫范圍一般小于500 m（梁保平等，2015；阮俊杰，2016），面積50 hm2以上的綠地，對(duì)周邊100 m范圍內(nèi)有明顯降溫效果（欒慶祖等，2014），結(jié)合武漢市的綠地面積現(xiàn)狀，選取的綠地需離長江、湖泊、50 hm2以上綠地500 m以上，且所選綠地不存在或存在較少水體，以避免這些因素對(duì)所選綠地自身的降溫作用造成干擾。經(jīng)篩選，最終有25個(gè)綠地納入可選范圍（圖1）。

圖1 25個(gè)綠地空間分布Fig.1 Distribution map of 25 green spaces

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

研究所用數(shù)據(jù)包含 Landsat 8影像數(shù)據(jù)與Google Earth數(shù)據(jù)。地表溫度通過Landsat 8數(shù)據(jù)反演，通過美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）下載并裁剪出武漢市域范圍，成像日期為2018年9月15日，當(dāng)天天氣晴朗，主城區(qū)范圍內(nèi)無云量。對(duì)其各波段進(jìn)行輻射定標(biāo)，對(duì)熱紅外波段進(jìn)行大氣校正。用2018年9月拍攝的高分辨率Google Earth影像提取城市綠地。以Landsat 8影像為基準(zhǔn)對(duì)Google Earth影像進(jìn)行地理配準(zhǔn)，使二者在空間上對(duì)應(yīng)無偏差。通過設(shè)置10個(gè)檢查點(diǎn)，與配準(zhǔn)后的Google Earth影像進(jìn)行精度檢驗(yàn)，誤差僅約0.4個(gè)像元（約0.3 m）。

1.3 研究方法

1.3.1 地表溫度反演

基于ENVI 5.4平臺(tái)以及Landsat 8數(shù)據(jù)的熱紅外傳感器TIRS，采用輻射傳輸方程法進(jìn)行地表溫度反演?？紤]到TIRS 11波段定標(biāo)參數(shù)尚不穩(wěn)定，且該波段位于較高的大氣吸收區(qū)域，故采用TIRS 10進(jìn)行反演（謝啟姣等，2020），該波段經(jīng)過重采樣至30 m，從而得到30 m空間分辨率的地表溫度（阮俊杰，2016）。具體反演步驟如下：

（1）計(jì)算地表比輻射率

為了得到較精確的地表比輻射率，將地表分為自然表面、城鎮(zhèn)區(qū)、水體3種（岳曉蕾等，2018），通過以下公式計(jì)算不同地表的地表比輻射率：

式中，εs、εm、εw分別為自然表面、城鎮(zhèn)區(qū)、水體的地表比輻射率；Fv為植被覆蓋度，通過NDVI計(jì)算而來。

（2）計(jì)算黑體輻射亮度

式中，B(Ts)是由普朗克定律推導(dǎo)出的黑體的熱輻射亮度；Lλ是熱紅外輻射亮度，通過熱紅外波段的輻射定標(biāo)得到；L↑、L↓、τ分別指大氣向上輻射亮度、向下輻射到達(dá)地面后反射的能量、大氣在熱紅外波段的透過率，這 3個(gè)參數(shù)通過 NASA官網(wǎng)（http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/）輸入成像時(shí)間、中心經(jīng)緯度獲得；ε是地表比輻射率。

（3）計(jì)算地表溫度

在獲取溫度為Ts的黑體在熱紅外波段的射亮度后，根據(jù)普朗克公式反函數(shù)，并經(jīng)轉(zhuǎn)換后得到攝氏度的地表溫度。

式中，Ts為地表溫；k1、k2是常量，對(duì)于TIRS 10，其值分別為 774.89 W·m?2·μm?1·sr?1、1321.08 K。

最后對(duì)反演的地表溫度進(jìn)行精度檢驗(yàn)，通過地面觀測數(shù)據(jù)或?qū)崪y數(shù)據(jù)與反演結(jié)果進(jìn)行對(duì)比是最直接有效的方式，參考張棋斐等（2018）方法，通過武漢市的國家氣象站點(diǎn)（站點(diǎn)編號(hào)：57494）獲取衛(wèi)星過境時(shí)間的地表氣溫，與該點(diǎn)的反演地表溫度進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)二者基本吻合，因此地表溫度反演結(jié)果較為可信。

1.3.2 城市綠地空間格局分析

形態(tài)學(xué)空間格局分析將圖像前景分解成 7種互不重疊的空間格局，包括核心（Core）、孤島（Islet）、孔隙（Perforation）、邊緣（Edge）、環(huán)線（Loop）、橋接（Bridge）、分支（Branch）（圖2），這7類空間格局具備各自的生態(tài)學(xué)含義（表 1）（Soille et al.，2009），近年來被逐漸運(yùn)用于綠色空間的識(shí)別、優(yōu)化構(gòu)建，甚至與大氣顆粒物的研究中（高宇等，2019；Chen et al.，2019；Rosot et al.，2018）。首先，由于獲取的Google Earth影像分辨率高，采用人工目視解譯的方式可準(zhǔn)確地提取綠地（阮俊杰，2016），基于ArcGIS 10.5平臺(tái)獲得綠地的矢量數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換成二值柵格圖（綠地賦值2，其余賦值1）。其次，將二值柵格圖導(dǎo)入Guidos Toolbox軟件得到7種綠地空間格局。這7種空間格局可歸納為：（1）點(diǎn)面格局，對(duì)應(yīng)著核心、孤島；（2）邊界格局，對(duì)應(yīng)著孔隙、邊緣；（3）廊道格局，對(duì)應(yīng)著環(huán)線、橋接、分支。最后，參考Chen et al.（2019）的方法，以綠地各類空間格局的面積占該綠地總面積的比例作為該綠地各空間格局的量化指標(biāo)（以下稱為MSPA指標(biāo)），以消除25個(gè)綠地面積差異的影響。計(jì)算方式如下：

表1 7類空間格局的生態(tài)學(xué)含義Table 1 Ecological definition of seven spatial patterns

圖2 MSPA圖示及25個(gè)綠地的空間格局Fig.2 Illustration of MSPA and the spatial pattern of 25 green spaces

對(duì)于某個(gè)綠地，X_per包括Core_per，Islet_per等7類；i=1?7，分別對(duì)應(yīng)MSPA的7類空間格局；Si是該綠地各類MSPA的總面積；S是該綠地總面積（純綠地部分）。

1.3.3 熱環(huán)境指標(biāo)

將綠地內(nèi)部平均溫度（T）與降溫幅度（ΔT）兩個(gè)維度作為熱環(huán)境分析指標(biāo)。其中，統(tǒng)計(jì)純綠地的平均溫度作為T，ΔT是綠地降溫范圍最遠(yuǎn)的溫度值。理論上，從綠地邊緣向外延伸，溫度呈上升趨勢且上升速率逐漸減緩至平穩(wěn)狀態(tài)，反映其降溫作用逐漸減弱直至消失。參考Du et al.（2016）、Yu et al.（2017）、馮悅怡等（2014）方法，由綠地邊界向外分析各個(gè)緩沖區(qū)的溫度變化規(guī)律，將首次出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的緩沖距離作為綠地的降溫范圍。其計(jì)算公式如下：

式中，Tmax為綠地降溫范圍最遠(yuǎn)的溫度，以首次出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的緩沖區(qū)的平均溫度來計(jì)算。

將各個(gè)綠地以20 m為單位進(jìn)行多環(huán)緩沖分析，并計(jì)算各個(gè)緩沖區(qū)的平均溫度作為離綠地一定范圍的溫度值。如前文所述的綠地規(guī)模及其對(duì)降溫范圍的影響，以500 m作為綠地的緩沖距離，對(duì)于面積較小的綠地（約 20 hm2），其緩沖距離為 300 m（圖 1）。此外，雖然選取綠地時(shí)已盡量避免之間的相互影響，但仍存在個(gè)別綠地的緩沖區(qū)之間有少量交疊，為了減少它們對(duì)熱環(huán)境影響的相互干擾，參考Wu et al.（2019），對(duì)于指定綠地，其緩沖區(qū)交疊處的溫度計(jì)算如下：

式中，Ti為指定綠地緩沖區(qū)i的溫度；Tij為緩沖區(qū)i中像元j的溫度；N是緩沖區(qū)i中的像元總數(shù)；fij表示權(quán)重，通過以下公式計(jì)算：

式中，dij、分別表示緩沖區(qū)i中的像元j離指定綠地、與其緩沖區(qū)交疊綠地的距離。

1.3.4 綠地空間格局與熱環(huán)境的關(guān)系分析

首先，在綠地不同空間格局及其熱環(huán)境指標(biāo)現(xiàn)狀分析的基礎(chǔ)上，將25個(gè)綠地依據(jù)它們的T與ΔT，分成不同降溫效果的綠地類型，并通過單因素方差分析，得到不同綠地類型的空間格局是否具有顯著差異。其次，分析綠地空間格局對(duì)內(nèi)部溫度的影響。通過相關(guān)分析量化各類 MSPA指標(biāo)與T之間的關(guān)系，得出基于MSPA分析的綠地空間格局與溫度是否有關(guān)聯(lián)，并通過回歸分析得到綠地空間格局對(duì)T的影響方式。最后，分析綠地空間格局對(duì)周圍空間的熱環(huán)境效應(yīng)。將各個(gè)綠地的MSPA指標(biāo)與ΔT進(jìn)行相關(guān)與回歸分析，得出不同綠地空間格局與降溫范圍之間的定量關(guān)系。

2 結(jié)果與討論

2.1 城市綠地?zé)岘h(huán)境及其空間格局特征

25個(gè)綠地的自身溫度及其對(duì)周圍環(huán)境的降溫幅度隨距離的變化具有相似的趨勢，以其中一個(gè)規(guī)模較大（解放公園）與較?。ü鞄X廣場）的綠地為例，解放公園對(duì)周圍熱環(huán)境的影響更顯著，表現(xiàn)在周圍溫度的上升斜率更大（圖3）。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，25個(gè)綠地的平均溫度為 34.35 ℃，溫度最低的是32.39 ℃，位于解放公園，溫度最高的是36.97 ℃，位于郭徐嶺廣場。25個(gè)綠地的平均降溫幅度為2.16 ℃，降溫幅度最大的是首義公園的 3.78 ℃，最小的是百步亭世博園的0.25 ℃。

圖3 解放公園（a）、郭徐嶺廣場（b）及周邊溫度隨距離的變化Fig.3 Distance changes of Jiefang park (a) and Guoxuling square and the surrounding temperature

依據(jù)25個(gè)綠地的T與ΔT，以平均聯(lián)接（組間）的方式、平均歐氏距離的度量標(biāo)準(zhǔn)，通過聚類分析初步將其進(jìn)行分類（圖4a），同時(shí)，以T為橫軸、ΔT為縱軸，顯示25個(gè)綠地的空間分布特征，與聚類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比（圖4b）。然而，聚類結(jié)果中“Class 2”的各個(gè)綠地分布零散，具有明顯的空間聚集差異，可依據(jù)聚類結(jié)果進(jìn)一步分為2類，最終形成4個(gè)類別：（1）內(nèi)外降溫顯著型綠地（簡稱Ⅰ型綠地），即綠地?fù)碛酗@著的自身降溫效果及對(duì)周圍熱環(huán)境的調(diào)節(jié)能力，包括解放公園等14個(gè)綠地，其內(nèi)部溫度基本上低于34 ℃，降溫幅度也達(dá)到了2 ℃以上；（2）內(nèi)部降溫顯著型綠地（簡稱Ⅱ型綠地），即綠地?fù)碛酗@著的自身降溫效果，但對(duì)周圍熱環(huán)境的調(diào)節(jié)能力較弱，包括百步亭游園等5個(gè)綠地；（3）降溫效果一般型綠地（簡稱Ⅲ型綠地），即綠地對(duì)自身及周圍環(huán)境的降溫能力均尚可，包括洪山廣場等2個(gè)綠地，它們的內(nèi)部溫度均 35 ℃左右，降溫幅度在2 ℃以下；（4）降溫能力較弱型綠地（簡稱Ⅳ型綠地），即綠地對(duì)自身及周圍熱環(huán)境的降溫能力均較弱，包括水果湖兒童公園等4個(gè)綠地，其內(nèi)部溫度均高于 36 ℃?？梢园l(fā)現(xiàn)，一半以上的綠地其內(nèi)外降溫顯著，它們具有面積大、綠化覆蓋率高、整體性高等特點(diǎn)；僅個(gè)別綠地僅對(duì)自身或周邊綠地降溫顯著；而降溫能力較弱的綠地普遍面積較小、綠化覆蓋率較低、綠色斑塊稍顯破碎。通過綠地面積與T、ΔT的相關(guān)分析進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)它們均在0.01水平上顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為?0.566、0.556。通過曲線回歸擬合，得到綠地面積與T、ΔT相對(duì)最優(yōu)的擬合關(guān)系分別為冪函數(shù)與對(duì)數(shù)函數(shù)。在綠地面積小于約15 hm2時(shí)，隨著綠地面積的增加，T呈快速下降趨勢，而ΔT呈快速上升趨勢，當(dāng)超過這一值后，T與ΔT的升降逐漸趨于平緩（圖5）。

圖4 4個(gè)綠地類別Fig.4 Four green space classes

圖5 T、ΔT與綠地面積之間的關(guān)系Fig.5 Relationships between T, ΔT and green space area

進(jìn)一步通過單因素方差分析，以量化的方式揭示不同綠地類別的MSPA指標(biāo)是否具有顯著差異，以7類空間格局為橫軸，以MSPA指標(biāo)X_per為縱軸，按照綠地類別構(gòu)建分析圖（圖6）。對(duì)于某一空間格局，只要標(biāo)注中存在相同字母，則相應(yīng)綠地類型的該MSPA指標(biāo)差異不顯著。結(jié)果表明，4類綠地具有顯著差異的MSPA指標(biāo)集中在核心、孤島、與分支。其中，Ⅰ型綠地與Ⅲ型、Ⅳ型綠地在核心、孤島、分支3個(gè)指標(biāo)上具有顯著差異，Ⅰ型綠地具有更高的核心指標(biāo)、更低的孤島、分支、邊緣指標(biāo)；Ⅱ型綠地與Ⅲ型、Ⅳ型綠地的孤島、分支具有顯著差異，Ⅱ型綠地具有更低的孤島與分支指標(biāo)；Ⅲ型綠地與Ⅳ型綠地的孤島具有顯著差異，Ⅲ型綠地具有更高的孤島指標(biāo)。因此可初步得出，不同降溫功能的綠地類型，其空間格局具有顯著的差異，在綠地的空間布局中，需注重影響綠地整體降溫效能的核心、孤島、分支3類格局指標(biāo)的把控。

圖6 MSPA指標(biāo)在4個(gè)綠地類型間的差異Fig.6 Differences of MSPA indices among four green space types

當(dāng)前研究中，采用輻射傳輸方程法反演的地表溫度僅使用了一次瞬時(shí)數(shù)據(jù)，只能反映這一時(shí)刻下的溫度特征，為了更全面地揭示綠地空間格局對(duì)熱環(huán)境的影響機(jī)制，需要后期進(jìn)行多時(shí)期的研究。其次，反演的地表溫度空間分辨率經(jīng)過前期的重采樣已增大至30 m，對(duì)于一些規(guī)模較小的綠地也能涵蓋20個(gè)以上的像元，基本滿足與綠地空間格局的分析。

受現(xiàn)實(shí)復(fù)雜的建成環(huán)境制約，綠地的選取對(duì)結(jié)果也產(chǎn)生一些影響，主要體現(xiàn)在選取綠地自身及其與周圍環(huán)境的關(guān)系。理想狀態(tài)下，應(yīng)在綠地規(guī)模相近的前提下，分析它們的空間格局對(duì)熱環(huán)境的影響，本研究采用X_per這一相對(duì)指標(biāo)，從而削弱這一影響因素。從植被類型來看，林地的降溫效果要強(qiáng)于草地（陳旭等，2015）。但也有研究表明，綠地中林地、草地面積對(duì)其內(nèi)部溫度影響不顯著，草地面積對(duì)周圍環(huán)境的降溫幅度影響并不顯著（馮悅怡等，2014）。在選取的25個(gè)綠地中，9-博學(xué)廣場、15-硚口區(qū)苗圃、23-郭徐嶺廣場 3個(gè)綠地的草地占比較大，其余綠地的草地占比均在5%以內(nèi)，主要以林地為主，因此可認(rèn)為林地、草地占比對(duì)結(jié)果的影響不是很大。此外，與既往研究發(fā)現(xiàn)的綠地影響范圍相比（梁保平等，2015；阮俊杰，2016），500 m范圍作為綠地篩選的最低門檻，足以將周圍綠地水系的影響降到最低。

2.2 城市綠地空間格局對(duì)內(nèi)部溫度的影響

相關(guān)分析表明，綠地平均溫度與核心指標(biāo)、孔隙指標(biāo)顯著負(fù)相關(guān)，與孤島、分支指標(biāo)則顯著正相關(guān)（表2），說明綠地的空間格局對(duì)其內(nèi)部溫度具有顯著影響。進(jìn)一步通過回歸分析，探索各MSPA指標(biāo)對(duì)綠地平均溫度的影響方式。結(jié)果表明，除邊緣以外，其余6種 MSPA指標(biāo)均顯著影響綠地平均溫度。雖然環(huán)線、橋接指標(biāo)與綠地溫度沒有顯著的線性相關(guān)，但以非線性方式顯著影響綠地溫度的變化（圖7）。

表2 MSPA指標(biāo)與綠地溫度、降溫幅度的相關(guān)性Table 2 Correlation between MSPA indices and T, ΔT

圖7 MSPA指標(biāo)與T的關(guān)系Fig.7 Relationships between MSPA indices and T

綠地的點(diǎn)面格局方面，核心與孤島對(duì)綠地平均溫度起著相反的作用，核心指標(biāo)越高，孤島指標(biāo)越低，其內(nèi)部平均溫度越低。對(duì)于核心而言，已有許多研究證實(shí)了綠地面積與溫度的顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系（鄒婧等，2017；Guo et al.，2019），因此構(gòu)成綠地主體的核心占比越高，綠地的溫度越低；對(duì)于孤島而言，本研究中綠地孤島的面積普遍較小，并且相互之間孤立，較小的綠地斑塊難以發(fā)揮降溫效益（Cao et al.，2010），導(dǎo)致孤島占比較多的綠地其溫度較高。雖然二者均與綠地平均溫度呈指數(shù)擬合關(guān)系，但它們的影響基本上為線性。由擬合函數(shù)求得，當(dāng)綠地的核心每提升10%，孤島每降低10%，可分別降低綠地平均溫度約 0.4 ℃、1.7 ℃，因此相對(duì)于增加綠地中的核心斑塊，等比例地減少綠地中零散破碎的小斑塊，更有利于降低綠地內(nèi)部溫度。一方面，綠地的內(nèi)部溫度并非隨其規(guī)模呈線性增加，而隨其規(guī)模的增加快速下降并逐漸趨緩（徐麗華等，2008），而核心是構(gòu)成綠地的主體，當(dāng)綠地內(nèi)部溫度的下降隨核心斑塊規(guī)模的增加也逐漸趨于緩和。另一方面，較多學(xué)者也指出，當(dāng)綠地達(dá)到一定規(guī)模以后（規(guī)模隨不同研究具有差異），才對(duì)周圍環(huán)境發(fā)揮較顯著的降溫作用（Bowler et al.，2010；吳菲等，2007）。因此，可通過整合孤立的小斑塊，形成較大的面狀斑塊，提高綠地的內(nèi)部降溫能力。

綠地的邊界格局方面，孔隙指標(biāo)越高，綠地溫度越低，并呈線性的影響方式，而邊緣指標(biāo)與綠地溫度無顯著相關(guān)性。邊緣作為綠地核心斑塊的外邊界，其值大小反映了核心斑塊的破碎程度，相同面積的核心斑塊，邊緣越大說明核心斑塊被分割的程度越高。Chang et al.（2007）發(fā)現(xiàn)相對(duì)于大規(guī)模綠地，小規(guī)模綠地的內(nèi)部溫度差異化相對(duì)較大，這或許導(dǎo)致邊緣指標(biāo)與綠地溫度無顯著相關(guān)?？紫妒呛诵牡膬?nèi)邊界，往往位于核心的中心位置，在既往研究中極少涉及該指標(biāo)。一方面，孔隙增加了綠地內(nèi)部形狀的復(fù)雜性，加強(qiáng)了綠地中冷空氣與周圍熱氣的對(duì)流（Wiens et al.，1993），從而提高了綠地溫度的下降。另一方面，在本研究中，它較多與綠地內(nèi)部小規(guī)模的水體相銜接，進(jìn)一步促進(jìn)綠地的降溫作用。

綠地的廊道格局方面，綠地溫度與環(huán)線、橋接指標(biāo)均呈二次函數(shù)擬合關(guān)系，與分支指標(biāo)呈線性擬合關(guān)系。當(dāng)綠地的環(huán)線、橋接指標(biāo)分別低于約5%、17%時(shí)，綠地溫度隨它們的占比增加而降低；當(dāng)超過這一閾值時(shí)，則呈上升的趨勢，或許是由于環(huán)線、橋接指標(biāo)提高時(shí)，勢必削弱核心指標(biāo)，從而影響了綠地的降溫功能。而綠地溫度隨分支指標(biāo)的增加一直呈上升趨勢，說明從核心延伸出去的分支，暴露在硬質(zhì)地表之中，太高的比例不利于綠地內(nèi)部溫度的下降。依據(jù)MSPA分析時(shí)設(shè)置的條件，3種線性廊道寬度在16 m以上。結(jié)合朱春陽等（2011）對(duì)不同寬度綠帶的研究，該尺度帶狀綠地具有降溫作用。以上現(xiàn)象表明，盡管線性廊道在加強(qiáng)綠地的連通性、提高物質(zhì)流動(dòng)具有顯著功效，有利于降低綠地溫度，但其內(nèi)部降溫效果受周圍環(huán)境影響，需要把控廊道的量及廊道的類型。當(dāng)廊道兩端連接著同一個(gè)較大規(guī)模綠地斑塊，可將其比例控制在約5%；當(dāng)廊道兩端連接著兩個(gè)不同較大規(guī)模綠地斑塊，可將其比例控制在約17%；當(dāng)廊道僅一端連接著綠地斑塊，則需盡可能地降低其比例。

2.3 城市綠地空間格局對(duì)周圍熱環(huán)境的影響

綠地的降溫幅度與核心指標(biāo)顯著正相關(guān)，與孤島、邊緣指標(biāo)顯著負(fù)相關(guān)（表2），因此綠地的空間格局對(duì)降溫幅度也具有顯著影響。回歸分析表明，除孔隙、橋接指標(biāo)以外，其余5種MSPA指標(biāo)均顯著影響綠地的降溫幅度（圖8）。

圖8 MSPA指標(biāo)與ΔT的關(guān)系Fig.8 Relationships between MSPA indices and ΔT

綠地的點(diǎn)面格局方面，綠地的核心指標(biāo)越高、孤島指標(biāo)越低，綠地的降溫幅度也越大。一方面，植物能遮擋并吸收太陽輻射熱，綠地形成的開敞空間能改變空氣運(yùn)動(dòng)和氣流交換，產(chǎn)生局地環(huán)流，降低綠地與周圍環(huán)境的熱環(huán)境差異；另一方面，通過蒸騰作用蒸發(fā)水分降低周圍環(huán)境溫度（馮悅怡等，2014）。雖然既往研究表明，綠地的降溫作用并非隨其整體規(guī)模呈線性增加，而隨其規(guī)模的增加快速減弱（Yu et al.，2017；賈劉強(qiáng)等，209），但通過優(yōu)化綠地內(nèi)部斑塊的布局模式，也能顯著提高綠地的降溫效應(yīng)。綠地中以較大綠色核心斑塊進(jìn)行布局，增加核心斑塊的規(guī)?；蚣行裕兄诋a(chǎn)生更強(qiáng)大的局地環(huán)流與蒸騰作用，能顯著調(diào)節(jié)周圍熱環(huán)境。相反地，當(dāng)綠地中存在較多的綠色小斑塊且相互孤立時(shí)，削弱了它們對(duì)周圍熱環(huán)境的緩解作用。

綠地的邊界格局方面，孔隙對(duì)降溫幅度無顯著影響，這或許是由于孔隙位于綠地核心內(nèi)部，且占比較低，因此難以影響到外部溫度。邊緣與降溫幅度呈負(fù)相關(guān)，說明綠地中的核心斑塊越破碎化布局，越不利于降溫。邊緣一定程度上也反映了綠地核心斑塊外輪廓的復(fù)雜程度，邊緣比例較高時(shí)，輪廓越復(fù)雜，雖然有利于綠地內(nèi)外熱量的對(duì)流，降低周圍溫度，但也會(huì)使綠地內(nèi)部較多地受周圍熱環(huán)境的干預(yù)，削弱了綠地的降溫幅度（馮悅怡等，2014）。此外，邊緣的影響呈非線性，在邊緣指標(biāo)較低時(shí)，降溫幅度隨其下降速率較快，隨后變緩，說明綠地核心斑塊在較小程度的分割時(shí)，降溫效果受影響較大。因此，為了提高綠地對(duì)周圍環(huán)境的降溫效果，需盡可能避免綠地核心斑塊被割裂。

綠地的廊道格局方面，降溫幅度與環(huán)線指標(biāo)呈二次擬合函數(shù)關(guān)系，與分支指標(biāo)呈對(duì)數(shù)擬合關(guān)系，與橋接指標(biāo)無顯著的影響。當(dāng)環(huán)線指標(biāo)低于約6%，降溫幅度隨其增加而增加，當(dāng)超過這一閾值時(shí)，降溫幅度則呈減弱的趨勢，降溫幅度隨分支指標(biāo)的增加則先快速下降后逐漸趨于平穩(wěn)。這些現(xiàn)象與環(huán)線、分支對(duì)綠地內(nèi)部溫度的影響相反，為了提高綠地對(duì)周圍熱環(huán)境的改善效果，仍需控制環(huán)線比例約6%，降低分支指標(biāo)。雖然橋接不影響綠地的降溫幅度，但顯著影響著綠地內(nèi)部溫度，為保證綠地的降溫功能，仍需控制其比例。

3 結(jié)論與展望

本文基于形態(tài)學(xué)空間格局探討綠地內(nèi)部空間格局對(duì)熱環(huán)境的影響，以7個(gè)反映空間點(diǎn)面、邊界、廊道3方面的指標(biāo)，分析了它們與綠地平均溫度、降溫幅度之間的關(guān)系，對(duì)優(yōu)化綠地內(nèi)部空間格局具有較高的實(shí)際參考價(jià)值，主要得出以下結(jié)論：

（1）將 25個(gè)綠地依據(jù)它們對(duì)自身及周邊的降溫能力，可分為Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型綠地4種，差異主要體現(xiàn)在Ⅰ型綠地與Ⅲ型、Ⅳ型綠地的核心、孤島、分支3個(gè)指標(biāo)，Ⅱ型綠地與Ⅲ型、Ⅳ型綠地的孤島與分支指標(biāo)，以及Ⅲ型綠地與Ⅳ型綠地的孤島指標(biāo)。

（2）T與核心、孔隙指標(biāo)顯著負(fù)相關(guān)，與孤島、分支指標(biāo)顯著正相關(guān)。核心、孔隙指標(biāo)越高，孤島、分支指標(biāo)越低，T越小，基本呈線性影響，可通過提高綠地核心斑塊的集中性、核心斑塊內(nèi)部邊界營造以增強(qiáng)其形狀復(fù)雜性、減少破碎化小斑塊數(shù)量、避免僅一端連接核心斑塊的廊道等措施，提高綠地自身的降溫效果。雖然環(huán)線、橋接指標(biāo)與T的相關(guān)性不顯著，但以非線性方式影響綠地溫度，可將二者的占比分別控制在5%、17%以內(nèi)，有利于降低綠地內(nèi)部溫度。

（3）ΔT與核心指標(biāo)顯著正相關(guān)，與孤島指標(biāo)、邊緣指標(biāo)顯著負(fù)相關(guān)。核心指標(biāo)越高、孤島指標(biāo)越低，ΔT越大。在邊緣指標(biāo)較低時(shí)，ΔT隨其下降速率較快，隨后變緩，需盡可能避免綠地核心斑塊被割裂。環(huán)線指標(biāo)仍以非線性方式影響ΔT，適宜控制其比例在 6%。降溫幅度隨分支指標(biāo)的增加則先快速下降后逐漸趨于平穩(wěn)，也需避免出現(xiàn)分支。

結(jié)合前文所述的局限性，由于綠地的自身降溫效果受其內(nèi)部植物類型影響，對(duì)周邊的降溫能力也受周圍環(huán)境影響，未來研究可利用ENVI-met軟件，建立不同綠地空間格局方案進(jìn)行熱環(huán)境的模擬，得到更合理的量化結(jié)論，有利于提出更有效的綠地空間格局方案。還可選取多個(gè)時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)，針對(duì)不同季節(jié)的熱環(huán)境進(jìn)行分析，探討綠地空間格局季節(jié)性作用的差異。