閆偉姣，孔繁花,*，尹海偉，孫常峰，許 峰，李文超，張嘯天

(1.南京大學國際地球系統(tǒng)科學研究所， 南京 210023； 2.南京大學建筑與城市規(guī)劃學院， 南京 210093)

紫金山森林公園降溫效應影響因素

閆偉姣1，孔繁花1,*，尹海偉2，孫常峰1，許 峰1，李文超2，張嘯天2

(1.南京大學國際地球系統(tǒng)科學研究所， 南京 210023； 2.南京大學建筑與城市規(guī)劃學院， 南京 210093)

城市綠地是城市自然景觀的重要組成部分，探討不同影響因素對城市綠地降溫效應的影響規(guī)律，有助于城市綠地的空間布局規(guī)劃與管理，以便更好地緩解城市熱環(huán)境。以南京紫金山森林公園為研究區(qū)，沿陵園路—中山陵方向選取了5個植被結構相似的林地作為觀測點，并以水泥地面為參照點，利用HOBO小型氣象觀測站對溫度、濕度和風速等因子進行定點同步觀測，并分別采用LAI- 2200植物冠層分析儀、魚眼相機和GPS手持導航儀獲取各觀測點的葉面積指數、天空可見度和高程信息，然后采用統(tǒng)計分析和相關分析方法，分別對綠地降溫效應的日變化規(guī)律及其影響因素進行了定量分析。結果表明：各站點的溫度變化趨勢基本一致；與參考點相比，5個觀測點在白天均有明顯降溫效果，13:00—16:00降溫效應最強，而晚上降溫效果很弱，甚至出現輕微的保溫效應；降溫幅度隨大氣溫度的升高而增大，隨相對濕度和風速的增大而減?。痪G地葉面積指數、天空可見度和高程等因子對綠地降溫效應在不同時段會產生不同程度的影響：葉面積指數與天空可見度在9:00—19:00間對降溫效應的影響作用較為明顯，但由于高溫的影響，午后(13:00—15:00)影響作用較弱；在夜間，高程是主要影響因子。研究結果可為城市公園綠地的合理布局與綠化建設提供依據和參考。

紫金山森林公園；降溫效應；定點觀測；葉面積指數；天空可見度

隨著我國城市化進程的快速推進，城市人口與城市建設用地迅速增加，導致城市非滲透面快速增加，城市熱島效應日益顯著。城市熱島會導致能源消耗增加[1]，人們生活環(huán)境惡化，甚至導致由于“城市熱浪”而引起的城市居民非正常死亡事件的發(fā)生[2]。因而，作為城市生態(tài)系統(tǒng)中自然生產力主體的城市綠地降溫效應研究日益受到學者與政府相關部門的廣泛關注。

從國內外的相關研究來看，植被主要通過遮陰和蒸騰作用來實現降溫，但其降溫效應會受到微氣象因素、綠地單元特征和植被類型等因素的綜合影響[3- 5]。大量的研究發(fā)現，綠地的降溫效應存在明顯的季節(jié)和晝夜差異，且通常夏季降溫效應大于冬季[6- 8]，白天降溫大于夜間[9- 10]。城市綠地降溫效應與其植被構成有直接關系，通常降溫強度喬木>灌木>草坪[5,11- 12]，對于復層結構的綠地斑塊，有喬木覆被的植被群落因其遮陰效應降溫效果較為明顯[3，9，13- 23]。隨著數據獲取方法的日趨多樣化，能夠在一定程度上定量表征植被的蒸騰作用和遮陰程度的葉面積指數(LAI)逐漸被引入到綠地降溫效應的研究中來，許多研究結果均表明綠地降溫效果隨LAI的增大而增大[24- 26]。

按照研究的方法與尺度，城市綠地降溫效應主要可分為基于溫度反演方法的大中尺度研究[27- 29]和基于實地觀測數據的小尺度研究[15,24,30]?；趯嵉赜^測數據的綠地降溫效應研究有利于更直觀地挖掘綠地降溫效應的影響機制，對進一步指導城市綠地的空間布局規(guī)劃具有重要的現實意義。然而，目前對于綠地降溫效應的實測研究多在相同背景條件下進行，且多考慮綠地面積和綠地植被特征因子，綜合考慮氣象因素和地形因素的研究還不多見。本文以南京紫金山森林公園為研究區(qū)，在點位尺度 上基于實地觀測數據，采用統(tǒng)計分析與相關分析方法，分別對綠地降溫效應的日變化規(guī)律和影響綠地降溫效應的溫濕度等微氣候，葉面積指數、天空可見度和高程等因素進行了定量分析。研究結果可為城市公園合理的綠化建設，緩和城市熱環(huán)境，建設宜居城市提供依據和參考。

1 研究區(qū)概況

紫金山森林公園地處南京城區(qū)東郊(118°48′00″—118°53′04″E，32°01′57″—32°06′15″N)，東西長 7.11km，南北寬 6.17km，其最高處頭陀嶺海拔 448.8m，總面積約2016.11hm2；屬北亞熱帶季風性氣候，四季分明，極端高溫達40 ℃，極端低溫-13.4 ℃，年均溫16 ℃，年降水量1106.5mm；基本地貌為低山丘陵，南坡和北坡均有較寬的山麓面延伸，成斜面狀；植物資源豐富，有各類植物600余種，主要有麻櫟(Quercusacutissima)、楓香(Liquidambarformosana)、馬尾松(Pinusmassoniana)、黑松(Pinusthunbergii)、黃連木(Pistaciachinensis)等樹種及竹林分布[31]。

圖1 研究區(qū)和觀測站點分布示意圖Fig.1 Study area and the position of observation spots

2 數據與方法

2.1 數據獲取

本研究的數據主要通過以下方式獲?。?)選擇晴朗少云的3d(2013年7月10日晚到13日晚)利用HOBO小型氣象觀測站(美國Onset)在陵園路——中山陵沿線周邊的6個觀測點(圖1)進行全天的同步觀測，儀器型號為U30和H21，觀測參數主要是溫濕度和風速風向等因子，取樣間隔為1min，觀測高度為 1 m。2)采用LAI- 2200(LI-COR, USA)植物冠層分析儀測量各觀測點的葉面積指數LAI。LAI與植物的蒸騰作用、陽光的截取以及光合作用等密切相關[32]。葉片是進行蒸騰作用的載體，同時葉面積大小在一定程度上反應了林地的遮陰，因而能夠較好的量化植被的冠層結構特征，及其對降溫的影響。在LAI的每次測量時，都選擇無太陽直射的晴朗傍晚，測量中為避免操作者和過強的太陽輻射造成的誤差，使用90°鏡蓋，分別對A值(冠上的測量值)和B 值(冠下測量值)進行測量，即在空曠地測量A值，進入林地后在每個樣地中圍繞氣象觀測站點5m范圍內，選取均勻分布的5個樣點測B 值，取測量時間最接近的A、B值估算各樣點的LAI，求5個樣點的算術平均值作為該樣地的LAI(表1)[33]。3)葉面積大小并不能直接代表林地的遮陰情況，因而本研究又選擇了天空可見度(SVF)因子。SVF是使用魚眼相機對各觀測點的林地冠層進行拍照，并通過GLA(Gap Light Analyzer)軟件求得(表1)。4)使用GPS手持導航儀定位獲取站點的高程數據(表1)。

由于研究區(qū)地形較為復雜，需要驗證研究時段內6個觀測站點的向陽情況是否相同。根據各觀測站點的經緯度、坡度坡向和太陽入射時間等信息[34]，分別計算了4:00—7:00和17:00—20:00各觀測站點的太陽入射角，結果表明觀測時段內6個站點的向陽情況一致，觀測數據有效、具有可比性。

2.2 研究方法

(1)基于數據統(tǒng)計分析的研究區(qū)大氣溫度與綠地降溫效應日變化特征

將各站點同步觀測的溫度數據做每10min取平均值處理，得到觀測時段內各站點的大氣溫度日變化曲線(圖2)，用各站點溫度與同時刻參照點溫度的差值(T)作為衡量各站點林地對溫度緩解的指標，得到觀測時段內各站點的T日變化曲線(圖3)。

(2)基于數據統(tǒng)計分析的研究區(qū)微氣象因子對綠地降溫效應的影響

由于站點2和5的風速風向儀在觀測過程中出現故障，僅選用其他3個觀測站點(1、3和5號)的溫度、相對濕度和風速數據分別做每10min取平均值處理，得到觀測時段內溫差T與溫度、相對濕度和風速的變化關系特征曲線(圖4)，進而分析探討微氣象因子與綠地降溫效應的相關性。

表1 觀測站點信息、參考點信息及數據獲取情況

(3)基于相關分析的植被特征與地形因子對降溫效應的影響

由于第3天的風速較大，僅利用前兩天的數據，計算每一個整點前后半小時的平均溫差作為該整點時刻的溫差，然后，基于SPSS軟件平臺，將每小時的溫差分別與植被特征(葉面積指數、天空可見度)和地形(高程)因子進行相關分析(圖5—圖7)，以定量表征植被特征和地形因子在一天之中不同時刻對降溫效應的影響。

3 結果與分析

3.1 大氣溫度與綠地降溫效應的日變化特征

由圖2可見，觀測時段內6個觀測站點的溫度變化趨勢基本一致，最小值出現在5:00左右，最大值出現在13:00—15:00之間；參考點在7月12日氣溫最高，最高溫達到39.1 ℃(13:40)，7月13日由于風的影響，最高溫度有所降低，為35.5 ℃(14:10)。觀測時段內的日出時間均在5:08左右，日落時間在19:12左右，因而定義5:10—19:10為白天，19:10—次日5:10為晚上。在白天，同一時刻的參照點溫度明顯高于其他站點，各站點白天平均溫度從高到低為：站點5(31.50 ℃)>站點2(30.84 ℃)>站點4(30.83 ℃)>站點1(30.59 ℃)>站點3(30.04 ℃)；在夜間，參照點與其他站點的溫度差異均比白天明顯降低，二者差異最小的時段為5:00—8:00和18:00—20:00，即晝夜交替的時段，夜間平均溫度從高到低為：站點5(27.86 ℃)>站點4(27.39 ℃)>站點3(26.95 ℃)>站點2(26.78 ℃)>站點1(26.26 ℃)。

圖2 觀測站點大氣溫度隨時間的變化特征Fig.2 The diurnal characteristics of air temperature

圖3 觀測站點溫差隨時間的變化特征Fig.3 The diurnal characteristics of T

由圖3可見，5個觀測站點的溫差的變化趨勢基本一致，降溫幅度最小出現在5:00和19:00左右，最大出現在13:00—16:00之間，總體上7月12日的降溫幅度最大，最大降溫幅度為6.26 ℃(站點1，14:30)，7月13日由于風的影響，降溫幅度大幅降低，最大僅為4.56 ℃(站點3，15:50)；7月11日和12日T曲線均在9:00—10:00左右出現第2波谷(平均降溫幅度為4.11 ℃)，11:00—13:00左右則在兩個波谷中間形成一個小的波峰(平均降溫幅度僅為3.17 ℃)，這可能是由于中午時段溫度過高導致葉片失水，抑制了植物的蒸騰作用所致，同時與中午時段的山谷風也存在一定的關系，7月13日降溫幅度曲線出現多個波谷交錯的情況，可能主要與該日平均風速較大有關；降溫幅度存在明顯的晝夜差異，在白天(5:10—19:10)綠地降溫效應總體上呈現先升高后降低的趨勢，降溫幅度的最大值出現在13:00—16:00之間，與一天中大氣溫度最高的時段一致，白天平均降溫幅度2.38 ℃，各站點平均降溫幅度從高到低為：站點3(3.58 ℃)>站點1(3.03 ℃)>站點4(2.79 ℃)>站點2(2.78 ℃)>站點5(2.12 ℃)；在夜間，綠地降溫幅度明顯減弱，站點4和5的溫差甚至出現正值，說明林地在晚上有時會具有保溫效應，降溫幅度最小多出現在5:00—7:00和18:00—20:00晝夜交替的時段；夜間平均降溫幅度僅為0.56 ℃，各站點平均降溫幅度從高到低為：站點1(1.46 ℃)>站點2(0.93 ℃)>站點3(0.77 ℃)>站點4(0.32 ℃)>站點5(-0.15 ℃)。

3.2 微氣象因子對綠地降溫效應的影響

由圖4可見，總體上溫差曲線與溫度曲線變化趨勢呈明顯鏡像分布，降溫幅度隨溫度的升高而增大，隨溫度的降低而減小，說明溫度與降溫效應的關系密切，與T的相關系數為-0.77(P<0.01)；相對濕度與溫度的變化曲線總體上呈明顯的鏡像分布，與T的相關系數為0.40(P<0.01)，從21:00—次日6:00，溫度呈小幅降低趨勢，濕度則呈小幅上升趨勢，6:00左右濕度達到一天的峰值(85%—100%)，該時段綠地的降溫效應主要受蒸騰作用影響，降溫幅度不大，波動也較為平緩，在日出之前溫差曲線出現一個小波峰，表明早上較高的濕度會抑制植物的蒸騰作用；在10:00—17:00，濕度迅速降低，進入波谷的谷底，溫差曲線也進入一天中的低值區(qū)，表明在光照強烈的該時段植被的遮陰作用占主導，而蒸騰作用則因高溫受到抑制；除5:00—9:00和16:00—18:00外，降溫幅度與風速曲線變化趨勢具有明顯的同步性，受山谷風影響較明顯，在白天的大多數時段，各站點受南風或東南風的影響(谷風)，風速增大時，降溫幅度隨之減小，風速與T的相關系數為0.518(P<0.01)，這與高溫背景下風大加劇了觀測站點林下與周邊環(huán)境的熱量交換有關，而且風加速了植被葉片的失水狀況，植被調節(jié)氣溫的能力也有所下降，但與參照點相比，風速較小，這是地形起伏和樹林的遮擋作用所致；在夜間，二者相關系數為0.631(P<0.01)，只有站點5林下風速較明顯，且受北風(山風)影響，這可能與該站點所處位置(山坡上)和該林地較稀疏有關，較大的風速加大了林下與周邊環(huán)境的熱量交換，使得降溫效應減弱。由于受風速的影響，在站點5于10日20:00—次日1:00、11日23:00—次日4:00和13日19:00—23:00，出現了溫差為正值即出現保暖效應的情況。

圖4 各站點的溫差與溫度、相對濕度和風速的變化關系Fig.4 Characteristics of T, air temperature, relative humidity and wind speed of stations over time

3.3 植被特征對綠地降溫效應的影響

(1)葉面積指數對降溫效應的影響

圖5 溫差與LAI的相關性隨時間的變化Fig.5 Correlation of T and LAI over time

(2)天空可見度對降溫效應的影響

圖6 溫差與SVF的相關性隨時間的變化Fig.6 Correlation of T and SVF over time

3.4 地形對綠地降溫效應的影響

從圖7可以看出，20:00—5:00，二者呈顯著正相關，相關系數大于0.7，到次日6:00—7:00仍具有顯著相關性，但相關系數呈下降的趨勢，結合LAI和SVF對綠地降溫效應影響分析(圖5和圖6)，20:00—次日7:00間LAI和SVF在夜間對降溫效應的影響都很弱，說明該時段，高程是降溫效應的主要影響因素。7:00過后，高程對降溫效應的影響大幅減弱，到9:00二者相關性不顯著，結合圖5和圖6，說明該時段LAI與SVF等因素對降溫效應的影響越來越大，超過了高程。13:00—15:00的高溫時段，又出現微弱的相關性，說明在其他因素對降溫效應的影響被削弱時，高程的影響又有所凸顯。綜上所述，高程對降溫效應的影響，在20:00—次日7:00起主導作用，呈顯著正相關；而白天7:00過后，對降溫效應的影響不明顯。

圖7 溫差與高程的相關性隨時間的變化Fig.7 Correlation of T and elevation over time

4 結論與討論

本文在以往的研究基礎上，綜合考慮了微氣候因素和地形因素，基于實地觀測數據探討了紫金山森林公園降溫效應的變化特征及其影響因素。主要結論如下：

(1)各站點的溫度變化趨勢一致，最小值出現在5:00左右，最大值出現在13:00—15:00之間；與參照點相比，5個林地在白天均有明顯降溫效果，午后(13:00—16:00)降溫效應最強，晚上很弱，甚至出現輕微的保溫效應。與以往學者的研究結果一致[35- 36]。

(2)微氣象條件對于降溫效應的影響比較復雜。綠地降溫幅度隨空氣溫度的升高而增大，隨相對濕度的增大而減弱， Shashua-Bar等[18]對特拉維夫(以色列港市)11個不同樹木茂密的地點進行實測也得到相似結論；風速越大，綠地降溫效應越弱，與Taha等[37]對加利福尼亞洲的戴維斯某植被覆蓋區(qū)進行的晝夜觀測所得結果一致。

(3)LAI、SVF和高程對降溫效應的影響具有明顯的時間差異。LAI對降溫效應的影響在9:00—12:00之間和18:00—19:00較為顯著，與T的相關系數大于0.64；SVF與T的相關性在晚上不明顯，白天除13:00—15:00外呈顯著正相關，相關系數大于0.66；高程與T在晚上呈顯著的正相關性，相關系數大于0.7，而白天對降溫效應的影響不明顯。此外，研究還發(fā)現在高溫時段13:00—15:00，過高的溫度會抑制LAI和SVF對降溫效應的影響。 Giridharan等[3]在不考慮地形因素的條件下指出，夜間冷島的主要成因是地表向空中釋放白天接收的長波輻射和蒸騰作用，SVF越小，降溫幅度越小，但本研究中，結合地形因子對降溫效應的影響分析可知，地形因子(高程)為夜間綠地降溫的主要影響因素，這是由于高程越大，觀測點受山風影響越大，山風加大了林下與周邊環(huán)境的熱量交換所致。

本文通過分析雖得到了一定的研究結論，但仍存在一些問題：(1)受時間、人力等因素的限制，觀測只持續(xù)了3d，降溫幅度是否隨著溫度的升高而持續(xù)增大，風速對綠地降溫效應影響的閾值為多大等問題還值得進一步地探討；(2)由于植物自身對于環(huán)境的生理適應特征以及太陽高度角和方位角的變化，一天之中各林地的LAI以及各站點所受到的遮陰情況并不是恒定不變的，本文并未涉及，在今后的研究應對此進行改進，以求更準確的反應各影響因素對于降溫效應的影響。(3)受到數據可獲取性的限制，本文涉及到的影響因素較少，且因素之間可能存在共線性，如溫度和相對濕度、LAI和SVF，對今后的多因子定量分析有一定的影響，觀測變量仍需改進。

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AnalysisoffactorscontributingtothecoolingeffectsofPurpleMountainForestPark

YAN Weijiao1, KONG Fanhua1,*, YIN Haiwei2, SUN Changfeng1, XU Feng1, LI Wenchao2, ZHANG Xiaotian2

1InternationalInstituteforEarthSystemSciences,NanjingUniversity,Nanjing210023,China2SchoolofArchitectureandUrbanPlanning,NanjingUniversity,Nanjing210093,China

Local climate changes are exacerbated in urban areas due to the rapid urbanization, which will accordingly worsen the urban thermal environment and cause series of eco-environment problems.Urban green spaces are multifunctional and can reduce temperature and mitigate the urban heat island effect.Previous studies have found that urban microclimate, vegetation types and the characteristics of green patches are all contributed to the green spaces cooling effects.Quantifying the relationships between these factors and green space cooling effects will help to guide the urban green space planning and design, and accordingly help to mitigate the urban thermal effect.In this paper, five woodlands were selected as the research spots, which have similar vegetation structure, and another spot which was mainly covered by cement was selected as the reference point.All of the six observation sites are in the Purple Mountain along the direction of Lingyuan Road to Dr.Sun Yat-sen′s Mausoleum.The HOBO meteorological stations at fixed observational spots were used to get meteorological factors such as air temperature, relative humidity and wind speed.The LAI-2200 and fisheye photograph were used to capture the Leaf area index and sky view factor respectively, and the handheld GPS navigation was used to get the elevation of each study spots.The relationships between temperature reduction and related factors were analyzed using correlation analysis.The results indicated that: (1) The air temperature of each spot showed the same changing trend; (2) Compared with the concrete (reference point), all of the five woodlands had obvious cooling effect during daytime with maximum temperature reduction in the period of 13:00—16:00.However, it seems the cooling effect is weak at night, which may be because that woodlands have heat preservation effect during night; (3) The temperature reduction of all the research points showed the increasing trend with the rising of air temperature，and decreasing with inducing of relative humidity or wind speed; (4) The impact of leaf area index, sky view factor and elevation was different at different period of investigation time.Leaf area index and sky view factor had a comparatively obvious effect on the temperature reduction during 9:00—19:00, but the effect became weaker after noon (13:00—15:00) due to highest temperature of a day.However, during the night, elevation became the key impact factor and it showed a significant positive correlation with temperature reduction.Through the field investigation of the study area, the cooling effect characteristics were captured and the relationships between cooling effect and main related impact factors were quantified.The results can help us understand the factors contributing to the green space cooling effect and provide practical guidelines for planning urban green spaces to mitigate the urban heat island.

purple mountain forest park; cooling effect; on-site investigation; leaf area index; sky view factor

國家自然科學基金資助項目(31170444)；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資助

2013- 10- 30;

2014- 04- 01

10.5846/stxb201310302625

*通訊作者Corresponding author.E-mail: fanhuakong@163.com

閆偉姣，孔繁花，尹海偉，孫常峰，許峰，李文超，張嘯天.紫金山森林公園降溫效應影響因素.生態(tài)學報,2014,34(12):3169- 3178.

Yan W J, Kong F H, Yin H W, Sun C F, Xu F, Li W C, Zhang X T.Analysis of factors contributing to the cooling effects of Purple Mountain Forest Park.Acta Ecologica Sinica,2014,34(12):3169- 3178.